SPC-控制图判异准则-质量工具-QPDCA质量论坛

发表于 2012-8-28 10:39:25 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由孤星于 2012-8-28 10:39 编辑

在企业的运行当中，为了更好的对过程进行有效的控制，控制图是最常用的手段之一。所谓控制图就是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图形，其基本原理是基于质量波动理论和作为判断准则的小概率原理。那么，如何判断过程是否异常呢？这就需要按照控制图的判异准则进行分析和判断。

准则1：一点落在A区以外（图1）准则1可对参数μ的变化或参数σ的变化给出信号，变化越大，给出的信号越快，还可以对过程中的单个失控做出判断，如计算错误、测量误差、设备故障等。

准则2：连续9点落在中心线同一侧（图2）。该准则是为了补充准则1而设立的，以改进控制图的灵敏度。出现原因：主要是过程平均值μ减小。

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图 1 图 2

准则3：连续6点递增或递减（图3）该准则是针对过程平均值的趋势进行设计的，用于判定过程平均值的较小趋势比较灵敏。出现原因：工具的逐渐磨损、维修逐渐变坏等，从而使得参数随时间变化。

准则4：连续14点相邻点上下交替（图4）该准则是对由于轮流使用两台设备或两组操作人员轮流进行操作而引起的系统效应。实际上这是由于数据分层不够的问题。

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图 3 图 4

准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外（图5）。过程平均值的变化通常由本准则判定，对于变异的增加也比较灵敏。原因：过程参数μ发生变化。

准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外（图6）。原因：过程参数μ发生变化。
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图 5 图 6

准则7：连续15点在C区中心线上下（图7）.出现这种现象是由于参数σ变小。造成这种现象的原因可能有数据虚假或者数据分层不够等，在排除以上可能性之后才能总结现场减少标准差σ的先进经验。

准则8：连续8点在中心线两侧，但无一在C区（图8）.造成这种现象的主要原因数据分层不够。

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图 7 图 8

仅供大家参考，欢迎留贴讨论，共同进步。