質量管理五大工具 【必讀】spc在minitab的應用第一章（下）

然後這個就告訴你說 SPC控制圖的基礎理論就是說句老實話 SPC是怎麼來的 它爲什麼要這麼統計 大家可以看一下 統計過程控制的主要表現形式是各種控制圖 以及相應的能力分析 大家瞭解一下就可以了 紐哈特認爲 當時也是鼻子 紐哈特認爲 就是說統計過程控制的控制圖的發明人認爲 可以用U加減三個Sigma 就是說均值加減三個標準差 來控制或者建立我們的控制圖 然後來區別我們的特殊原因或者普通原因 對不對 是這樣 然後大家再看一看U加減三Sigma 然後這裏的話有個U加減三Sigma的一個 概率分佈圖是這樣 震盪分佈的概率分佈圖 大家可以看一下就OK 然後後面的話也會說到 然後控制圖是幹嘛 其實的話說了很多囉嗦的話 是吧 測量記錄 評估 監測 然後一般來說 然後等等 然後來其實重點就是 控制圖幹嘛 控制圖是來判斷我們的過程 是否有特殊原因的 或者說判斷我們的過程 是否統計受控的 這就是過程圖 我們常用過程圖的話 一個最主要的原因是這樣 然後提升大的 爲什麼說我們要用震盪分佈的話 就是說 這個概念來控制我們 這裏後面也給大家解釋了一些 相應的一些 你無論U Sigma爲何值 產品質量特性值 如果落在我U減三Sigma 或者U加三Sigma的概率 都是99.73% 大家可以看一看 就是落在這個區間之內的 正三Sigma和負三Sigma 之間的它的概率是99.73% 有人說有問有人問爲什麼 大家其實也可以 就是根據我們的分佈概率圖 這是能算出來的 是這樣 如果落在就是三Sigma之外 就正負三Sigma之外的話 是概率是多少 大家檢查就可以 一簡直0.9973的話 就是0.27% 對不對 如果說我們的數據 一旦落在我們的U加三Sigma之外 也就是說我們的概率比較小 還有0.27%的概率 我們通常用這個的話 來區別我們的過程 是否有發生了 是否有特殊原因 或者說 特殊原因造成變異 通常這個 來進行分析的 對 好不好 大家對於這個有概念嗎 比如說產品的缺陷數 只能用UC圖嗎 感覺算出來的CEL怪不怪的 我看一下 我沒太理解您的什麼意思 不想要這個 我們CEL怪不怪的 我沒太理解您的意思 是這樣 我們可以在我們的就是算 我們的UC控制圖的時候 我們講的這個 然後給他給您解釋這個問題 然後還有人說 覺得最矛盾的就是Gauge RR 然後就是 重複性和在線性取樣 是有人說要取到分佈 整個公差範圍的CBK 又不希望 我理解您的意思 就是說 關於測量我們的Gauge RR的時候 我們所取的樣本 都應該怎麼取 是這樣的 這個的話 至於怎麼取的話 這個的話 其實我的概念還是說 從我們的整個生產過程中 就取我們的數據 而不是取我們的數值 是這樣 不要的話 就是爲了使我們的Gauge RR小 而去選一些不合格的產品 這是我的理解 當然這個的話 可能在另一堂課中 MSA就是說怎麼樣 就算新浪分析機說 怎麼樣取樣的時候 這裏會給大家講到 這裏的話 屬於另一方面的知識 不給大家過多強調了 我的希望是 或者我的理解是 這個需要從我們正常的 生產過程中取樣 而不要說你人爲了去抽壓 是這樣 你有意識的去抽不合格的產品 這樣的話 肯定導致你的Gauge RR很小 你的測量數據肯定是很好的 但其實這個不能代表 你的生產過程的是這樣 好吧 然後我們進行下一個 然後SPC的原理示意圖的話 其實也可以看一看 其實這個的話 給大家也解釋了一下 大家只要把我們上面那張圖 上面這張圖是不是 然後旋轉90度 旋轉90度 再翻轉就OK了 然後就出到我們 下面那個圖了 對不對 其實這就是我們剛纔所說的 那個U加點C三C個碼 對不對 如果說其中有一個特殊原因 變異區 這裏邊給大家舉了一個例子 是不是 超出我們正負三C個碼的話 可能就代表我們 原因了 對不對 上控制線或者是下控制線 對呀 因爲它的概率很小 只有0.27% 然後這裏面也說了 然後錄在ABC 這裏邊給大家分了區域 對不對 我們經常說錄在A區域 B區C區 這是我們經常用於 關於就是說SPC是否 就是統計過程控制 或者說我們過程控制中 是否有特殊原因 然後有一些區域的一些相應的劃分 或者判定準則 我們後面也會說到 這裏給分了三個區域 大家的話應該也常瞭解 是不是 OK 然後我們下面走 然後這裏也說了 包括點出界 就判義的準則內 然後SPC共有8條判決準則 來判斷我們過程是否受控 然後這裏給大家強調一點 還是什麼意思 只有我們的一個數據 是誠懇宣佈的情況下 我們其實的話 8條判義準則 纔是全部適用的 這裏給大家先強調這一點 不是說你所有的控制圖 都是適用於 或者說 都是適用於我們這條8條判決準則的 我們的常規控制圖可以這樣 對不對 關於8條判決準則 這裏給大家列了 是不是 然後ABC區域的話 都是通用的知識 或者是大家達成一種共識 最中間是C 然後BA 然後8條判決準則的話 這裏也說的很明白 是常規控制圖 常規控制圖的話 我這裏給大家簡單理解 什麼叫常規控制圖 我們所說的8條控制圖 剛纔也說了 是不是 軍職機叉 軍職 標準叉 或者是單幀移動機叉 或者U2C2 T2和MP2 我們說我們常規的控制圖 都算我們常規控制圖 如果說這幾種控制圖以外 我們是否 這8條判決準則 還適用呢 不一定 是這樣 是不一定的 對 大家先有個這個概念 然後8條判決準則是什麼 一個點落在控制線外 連續9點 在同一側連續6點 遞增或者是 這個的話 大家看一看就可以了 這個的 無論在哪個類裏面的 過程控制的資料也有 然後我下一個 給大家說一說 爲什麼用8條判決準則 其實說 很好理解的話 剛纔我們也說到了 對不對 出現這8種情況的話 概率大體或者 都是接近於0.27%的 其實概率很小 我們所說的就是小概率事件 也就代表我們的過程是有問題的 是這樣 因爲我們通常說發生小概率事件 通常來說 如果一個過程是正常的 是不是 不可能的 用這種邏輯來告訴大家 如果說有小概率事件發生的話 那也有代表我們的過程 是有問題的 有錯誤的因素 有人問吉他用哪幾條 這個後面有講的 我不太理解您意思 然後我們往後走 然後給大家再說 好吧 然後我給大家說一說 爲什麼這8條判計準則是怎麼來的 然後的話 這裏有一些概率的一些相關的計算 來我給大家可以解釋一下 然後比如說我們判計準則一 對不對 然後說的是一點落在控制線外 對不對 大家可以看一看 剛纔我們沒說了 對不對 U落在ABC 就是說在UCL或者LCL 它的區間的概率是99.73% 對不對 如果落在之外 就是一點就99.73% 0.27% 也就說一點落在控制線外 它的概率極其小 是不是 概率小的事情 我們代表正常來說 就是正常過程是不可能發生的 所以我們說一點落在控制線外 也就代表我們的過程是有異的 是或者是有異常的 所以說這就是從概率學理論來說 爲什麼一點落在控制線外 我們代表 然後第2個 連續9個點落在中心的同一側 爲什麼是異常的 大家可以看一看 如果拿我們這條CL來說 或者說我們的控制中線 或者來說 Central line 這樣來說的話 來說的話 如果落在一側的話 落在ABC的話 可能就是0.9973 對不對 除以2 對不對 是這樣 落在這一側 就是落在一側 對不對 這是0.997除以概率 連續9個點 就9次方 對不對 那有可能落在CL的上側 有可能落在CL上側 那我們再乘以2 對不對 這就是它的概率的 一個統計 就是怎麼算出來了 大家可以看一看 它的概率也還是很小的 0.38% 對不對 還是那樣 小概率事件代表過程有異 對不對 這個的話也不給大家再說了 這是怎麼算的 怎麼計算的 這是判1準則2 然後判1準則3 大家可以看一看 連續6個點上升和下降 這是它的一個概率的計算的一個方式 這個給大家理解一下 比如說上升或者下降是兩種情況 對不對 我們乘以2 爲什麼除以6的階層呢 其實6的階層的話是什麼意思呢 6的階層的話 其實可以這麼理解 就是說連續6個點上升 或者連續6個點下降 只是這排列中所有排列的一種 所以要除以6的階層 就6乘5乘4乘3對不對 然後0.9973 是6次方 什麼意思呢 就是說6個點 因爲這樣的話它沒有出現 沒有出現我們的沒有出現 那我們UCR或者LCR的外側 對不對 那的話就是落在這個區域的話 是0.9973 6個點同時落在這個區域的話 0.9973的6次方 然後這就是它概率的一個 特殊公式是0.273 還是那樣小概率事件代表過程有異 然後連續14個點 就是上升下降 上升下降上升下降這種交替式的 也是有問題的 有人說那這個公式的話 爲什麼只有我0.4%呢 其實這個的話是怎麼來的呢 其實這個的話就是 實際上出現的原因的話 就是說是一個數據分層不夠的原因 就是說導致這種情況是數據分層不夠 給大家舉個例子 比如說輪流是能用兩臺設備 或者兩位操作工輪流操作而引起的系統效應 那這個概率是0.4%是怎麼來的呢 這個確實沒有計算公式是什麼樣的呢 這個連續14點是通過統計模擬試驗得出來的 但是0.4% 這個是沒有計算公式的 還是說 通過大量的一些統計模擬 然後 0.4%這樣一個事件 不知道這一頁大家有沒有一些相應的 相應的問題 如果沒有問題的話 然後我們就去 有人問了 是否因爲均值圖容易受極差圖的影響 所以才先看極差圖 再看看均值圖 其實是這樣 然後我們後面會講到均值極差圖的一個計算公式 我們均值圖是怎麼來的呢 均值圖的上控制線下控制線是根據我們的極差來得出來的 所以這也就是一方面 我們爲什麼先看極差圖 如果你的極差有問題的話 可能我們的均值圖 均值圖也有問題 然後後面我會說到 大家不要着急 然後判斷準則 4,5,6,7,8 這裏大家看一看 這裏有相關的公式 這裏我覺得就不給大家一一進行解釋了 因爲這裏的話 大家看一看就可以了 還是那個意思 就是連續三個點中 給大家解釋一下這個什麼意思 連續三個點中有兩個點落在中間同一側B區以外 大家可以看一看B區 同一側B區 比如說這個點和這個點 或者這個點這兩個連續三個點 有兩個落在一側 它的概率是多少 0.62小概率時間 五個點中有連續四 就是連續五點中有四個點落在同C區以外 然後1,2,3,4 這邊也是1,2,3,4 這兩種一個例子是這樣 然後它的概率是0.514也是很廣的 還有15點連續落在C區之內的話 它的概率也很小 是0.326 有人說了連續14點 是不是 然後我給大家解釋了 連續14點相鄰上升或下降怎麼改 這個我剛纔其實也說了 出現相鄰的就是說相鄰點的上升或者下降的話 你們需要先首先的分析一下你們的數據 你們的數據來源 是不是你們數據來源的話 屬於那種就是兩個操作工輪流操作 導致的數據取樣 或者是兩個模具輪迴搗換 或者兩個不一樣的設備是怎麼樣 是不是你進行了數據的分層 或者說你的模具有幾槍 對不對 你使用了兩槍的數據來統計出來的 這都是有可能的 你還是要對你的生態工具 實驗到你這個數據的來源 是不是一個人做的 是不是一臺設備的一個模具做的 或者是不是同一個班同一個人做的 你需要把你的數據來源 進行區分或者是進行理解才ok 好吧 是這樣 你還是先要對你的數據的來源 進行相應的分析 是這樣 如果單從就是說連續14個點上升 或者下降來說的話 是代表你的數據是幹嘛的 確實是有分層的 是這樣確實是分層的 是有異常的 是這樣 還是需要從你的數據來源 來進行分析好不好 ok 如果沒問題的話 我們走這個的話 45678的話 這個概率的話 大家看一看 其實簡單理解就是來說 就是還是那句話 小怪的事件 代表不可能有異常的 然後常規控制圖 8條判語準則適用情況 然後大家可以看一看 然後這裏不給大家解釋 還是常規控制圖 我這裏所說的還是常規控制圖 1234適用於常規的各種控制圖 然後5678適用於僅服從正派分佈的 不是說我們這8條準則 全部是可適用的 是這樣 大家瞭解一下可以了 如果是兩個軌道生產的 這個兩個軌道都必須要測量 怎麼辦呢 對的 其實是這樣的 如果你是兩個軌道生產的 你必須把兩個軌道的數據分別測量 分別統計 你不要把兩個數據統計在一個數據 來代表你的過程是這樣 因爲我們所說的過程只是單一過程 不是說對所有的過程進行控制 是這樣 好吧 然後的話 SPC控制圖的種類以及選擇 這裏大家可以看一下 然後這裏也說了 是不是 然後是計量型數據嗎 然後如果是的話 那我們肯定往這邊走 對不對 如果不是的話 我們往這邊走 然後等等 大家可以看一看 就是說關於我們控制圖 怎麼樣進行選擇 它的種類 怎麼進行選擇 用什麼樣的控制圖 然後給大家這裏做了一個 做了一個就是演示或者展示 是這樣好不好 然後我不知道 大家對於這個圖有沒有疑問 我給大家來解釋一下 解釋一下 首先我們來看一下 我們測量的數據 是不是計量型的數據 如果是的話 我們往下面走 對不對 如果不是的話 就是說如果是基礎型的話 往我們這邊走 對不對 然後往這邊走 我只給大家舉一個例子 就走這一條線 然後我們看看性質上是否均勻 是不是不能按照子組抽樣 比如說化學草葉 批量油漆的話 那樣的話 我們不需要 我們不需要進行分從 對不對 我們可能選一批 對不對 然後我們測量以下就可以了 對不對 化學草葉的濃度或者是等等 這樣的話 我們使用單隻移動 如果是的話 我們使用單隻移動 單隻移動 單隻移動移差控制圖就可以 如果不是的話 我們子組是否能很方便的計算 如果不是的話 我們使用中位數 如果是的話 然後我們再看子組樣本是不是大於9 如果是的話 我們就所說的用 不是的話 如果說不是大於9的話 我們用均值積差控制圖 如果是的話 我們用均值 均值標準差控制圖等等的話 是這樣 它的一個什麼樣的控制圖的一個 邏輯或者是流程是這樣 然後其實大家從這裏面可以看 計量型控制圖的話就四種 經常用的 經常用的其實就是三種 比如說我們均值積差控制圖 均值標準差控制圖 單隻移動積差控制圖 中位數積差控制圖 我很少見到是這樣 然後技術型控制圖的話 這四個的話還是比較常見的 P圖、NP圖、U圖、C圖 對吧 不合比率 不合比數 單位缺陷數或者是缺陷數圖 然後控制圖的應用流程 其實這裏給大家講一下是這樣 控制圖的應用流程的話 有人說這個圖有什麼好講的 其實是這樣 這個講的是我們控制圖 首先給大家說的一種一個概念 說我們控制圖是分爲兩種控制圖的 一個叫分析應用控制圖 一個叫控制應用控制圖 這兩個之間的話 有什麼區別或有什麼聯繫 給大家講一講是這樣 大家可以從上面走 首先我們收集數據 並繪製分析應用控制圖 這時的控制圖的話 還不是我們的控制應用控制圖 還是它用於我們數據的分析的 OK 然後往下走 是否有異音 或者說是否有特殊原因 如果有特殊原因的話 我們這個時候要幹嘛 找出特殊原因 消除特殊原因 然後再往上走 消除特殊原因之後 然後我們再走 對不對 如果沒有特殊原因的話 這個時候要幹嘛 我們要對我們的過程能力 進行相應的測量 相應分析 如果說我們過程能力很好了之後 我們纔可以把這個控制圖幹嘛 纔給它固化好 讓它變成真正的 在我們生產中使用的控制用控制圖 如果說你這時候的控制圖 雖然沒有特殊原因了 只有普通原因 但是你的過程能力不是很好的話 這時候你需要幹嘛 提升我們過程的過程能力 比如說提升設備精度 對不對 或者是其他等等方式 有人說甚至放寬公差也可以 當然放寬公差不取決於我們 而取決於客戶 對不對 是否客戶同意放寬公差 或者是是否我們的工程人員 同意放寬公差 如果說這個尺寸 不是客戶要求的尺寸的話 有個問題說 問個問題 排異準則增加 阿拉法錯誤和北大法錯誤 這個問題的話 我目前沒法回答您是這樣 關於阿拉法錯誤和北大法錯誤 減少的問題 如果說判異準則增加的話 正常阿拉法和錯誤 或者北大法錯誤 都應該是減少的纔對 要不然的話 他也不會選擇兩種的 或者說選擇N種的一個判異準則 然後我們往下走好不好 然後的話這裏面的話 我們第三章講到了計量型控制圖 有人說我們講了這麼多 總算講到計量型控制圖 總算講到這個東西是怎麼來的了 對不對 然後大家可以看一看 計量型控制圖的話 其實也分爲幾種 剛纔也說到了 是不是這裏不說了 均值計差 均值標準差等等 然後我們正常經常用到的 就是均值計差控制圖 然後這裏給大家舉了一些 相間例子 計算 對不對 然後這裏解了均值控制差製作步驟 大家看一看 收集數據 合理分組 然後計算每個組組的統計量 比如說計算哪兩個統計量 計算均值和計差 然後再繪製均值和計差的運行圖 然後再添加我們的 中心線 上控制線 下控制線 再根據我們的判議準則 然後分析過程的受控情況 好不好 我可以講講如何做控制 用軟件 不用軟件其實也可以 用我們的手也是沒問題的 其實你只要計算出來 就ok了 然後這個我們一個個來好不好 然後的話 首先的話還是那個 我們首先來講講它的計算公式 然後大家可以看一看 然後下面給大家講一講 有個案例 大家可以看計量型控制圖 或者說我們均值和計差控制圖 怎麼做 好吧 用軟件的話也可以 一會用MeleType 給大家也操作一下沒問題 好不好 均值和計差控制圖 師弟給大家講了一下 對不對 然後這裏說了 10-9.5-0.5 這是公差 然後每半個小時出一次 每次出5個 那這樣半個小時都5個件 就屬於一個子組 對不對 1 2 3 4 5 然後25次 然後就25個子組 對不對 我們把數據都已經測量好 記錄好了 然後這裏也說了 對不對 人家邏輯很完整 人家邏輯前期條件也很明確 我們的溝槽寬度是浮通正態分佈的 只有浮通正態分佈的話 我們採用均值方差 或者均值交給方 大家一定要有這個概念 均值 好吧 是這樣 然後把前期條件也設定好了 然後怎麼計算的 其實第一個計算均值 對不對 均值的話也很簡單 比如說第一組的話 我們把5數據相加 然後除一個5 對不對 然後它的均值也就出來了 所有的每個組的均值也是一樣的 極差控制圖的話 比如這個子組內的 就是最大值點最小值 對不對 就假如這組的話 10.948 10.903 這就是極差0.81 其餘的話每組都是一樣的 同理的 然後中心線是怎麼來的 中心線R28 其實就是說 大家可以看R28的話 就是說極差圖的均值控制線 就是把所有的這些個R 就是說或者極差相加 然後除以25 然後也就得出我們的中心線的控制圖 然後控制線的話叫第四R 第四怎麼來的話 第四可以查表 比如說子組數據是5 對不對 然後第四是多少 第四就2.11 這裏寫2.114 無所謂了 是這樣 0.57 然後控制下線的話 第三R28 0 然後中心線的話其實是一樣的 這樣的話就把我們的 極差圖的中心線 控制上線 控制下線 均值圖的中心線 控制上線 控制下線 全部這幾個數據測量好了 測量好了之後幹嘛 對不對 我們剛纔說了中心線知道了 我們上下控制線都知道了 那我們就把所有的這些 然後這些點的話 這個點的話就是我們均值點 是這樣 比如說第1個 就是我們第1個子組的一個平均值 第2個子組平均值 第3個子組平均值 第4個 然後把這些點 就是算出的數據放在這裏 然後一瞄點就ok了 R控制也是一樣的 第1個子組的R 就是說極差數值 第2個子組的極差數值 然後上中下這條三軸線 我們剛纔也算出來了 然後如果單從這一方面來看的話 單從有沒有超界線的這一方面來看的話 我們看了沒有問題的 對不對 這個過程是穩定受控的 對不對 有人說ok 那我們怎麼用 我們的minitab來做 我給大家演示一下 這個數據的話其實也是一樣的 給上面 然後我們來演示一下 大家不要着急 好吧 首先打開我們minitab ok 大家可以看一看 關掉這一個 都打開了一個 大家可以看一看 這是我們的數據值 是不是 它有兩種方式 是不是 然後通常是這樣 然後有兩種方式 第1種方式的話 是每一個子組這麼 這是第1個子組的一些相線數據 第2個子組的一些數據 第3個子組等等 一共25個子組數據 對不對 這是這樣的 還有一方面的話是這麼來測的 然後是比如說把所有的寬度都弄在這裏 對不對 然後25個子組 然後這是第1個子組 然後它的數據是多少 是這樣 怎麼來算我們的控制圖 很簡單 然後給大家用軟件演示一下 在這裏統計控制圖 我們剛纔說用什麼 均值記差 對 點開之後的話 其實有兩種選擇方式 然後第1個是圖標的所有觀測值 均在一列中 你先選擇這個給大家都演示一下 均在一列中 均在一列中的話就是用CR 我們直接選擇CR就可以了 所有的數據都在寬度這一列 對不對 選擇CR雙擊CR 子組大小是幾 子組大小我們剛纔說了 是5對不對 寫5 然後OK 有人說我們想用 想檢驗一下 對不對 我們想用我們的 檢查特殊原因 對不對 這裏只選擇一個點 如果你想要的話 你可以把所有的都 執行所有的特殊 選好 確定 OK 然後再確定 大家可以看一看 這樣的話 我們這一個均值記差控制圖 也就出來了 大家可以從這個數據看一下 沒有特殊原因 是不是 他沒有報警 我也沒有相應的 紅點出現 也就說明了 我們的均值記差控制圖 是受控的 是不是 也是這樣 也是受控的 好吧 這是一種方式 還有一種方式 其實也是另一種方式 然後子組的觀測列 觀測值再多列的話 其實這個是這樣 觀測再多列的話 就是像這種情況 C1 C2 C C3 C 把這個全選好 然後確定 那我們一個個來吧 然後確定也OK 其實跟剛纔的控制圖也是一樣的 這是根據你數據的話 當時你統計數據是怎麼樣 統計你的表格中 然後選擇相應的 好不好 OK 然後這就是我們所說的 統計過程控制 怎麼樣用我們的minitab 來進行相關的演示 然後我再給大家最後演示一遍 剛纔可能有些人沒看懂第二種 第二種的話就是這個 那個子組的話是單獨一列的 對不對 單獨一行的 給大家再演示一下 統計控制圖 X82控制圖 好吧 剛纔的話 剛纔就是把這個C5 C9都選中 然後就OK了 然後確定 然後就OK了 付費的沒有軟件包 這個只有付費 是要付費的嗎 minitab是需要付費的 這個沒有辦法 這個肯定不能給到大家的 是這樣 只能大家自己去買 好吧 好的 然後今天的我們的課程的話 也就講到這裏了 這樣的話 我們把我們的 這個 軍制級插圖 還有一些相關的概念 給大家也就是講完了 然後等下一節課的話 我們再給大家回覆一下 梳理一下 希望大家關注我們桃教 關注我們的課程 這樣的話