2016-02
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X-R控制图示
X控制图 R控制图
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有效的管理
UCL X LCL UCL R
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7 X-R控制图分析
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• （1） 分析均值极差图上的数据点
• A） 点在控制界线外；一个或多个点超出控制限是该点处于失控状 态的主要证明依据。因为只存在普通原因引起变差的情况下超出控 制限的点会很少，我们便假设超出的是由于特殊原因（如工装和设 备异常突发变化等）造成的，给任何超出控制限的点作上标识，以 便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。（但连 续35点允许一点、连续100点有二点逸出控制界外，可暂不采取纠 正措施）
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X-R控制图示
X控制图
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UCL X LCL UCL R
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二、X-R控制图操作程序
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• 1、 X-R控制图编号、规格、参数填写（填写规范如下） • （1）控制图编号 • （2）部门：技术质量责任部门或单位 • （3）工序：X-R控制图控制的工序 • （4）操作者：工序操作者 • （4）质量特性：说明控制何种计量特性，如零件孔径、
长度、焊接强度（焊合直径、溶合深度）等。
• （5）工程规范：产品质量特性值或过程特性值设计或 规范公差
• 如长度尺寸 20+0.2-0.1
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二、X-R控制图操作程序
有效的管理
• （6）样本容量/频率：抽样测量数据的数量/抽样频 次，如：5件/每半小时，13次/每日，12次/次日等。
• （7）产品型号：受控产品的型号 如XJ-630挤压机 • （9）零件名称：受控产品零件的名称 • （10）测量工具：抽样测量质量或过程特性数据的测
• R图：刻度值应从最低值0开始到最大值 之间的差值为初期阶段所遇到最大极差 R的2倍。
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6 将均值和极差画到控制图上。
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1） 计算控制限
• 计算平均极差（R）及过程平均值（X）。
• R= R1＋R2＋．．．．．．＋Rk
•
K
•
• X= X1＋X2＋．．．．．． ＋Xk
•
K
• 式中：K为子组数量，R1和X1即为第1个子组 的极差和均值，R2和X2为第2个子组的极差和 均值，其余类推。
量工具，如数显卡尺、卷尺、塞尺等 • （11）机器编号：受控工序操作的机器编号
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2、收集数据
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• 合理的子组大小、频率和数据
• 在控制时段内，按抽样容量/频率要求，收集产品工序 质量或过程特性数据125个或者100个，然后根据抽样 时间段连续性，将数据分成25个子组，每个子组由4－ 5数据组成，每个子组数据是在非常相似的生产条件下 生产出来的，并且相互之间不存在着系统的关系，因 此，每组之间的变差为普通原因造成的，对于所有的 子组的样品应保持恒定。
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X-R 控制图培 训
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统计过程控制的来源和作用
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• 统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它 的基本控制原理为3σ原则,即平均值± 3σ作为过程控制 的上下限,它是由Waltear博士在1924年提出。
• 其作用为: • 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程
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4 计算每个子组的均值（X）和极差（R） 有效的管理
•
X1＋X2＋．．．．．．＋Xn
X = —————————————
n
R=X最大值－X最小值 式中：X1、X2．．．．．．Xn为子组内 的每个测量值，n为子组样本容量。
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5 选择控制图的刻度
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• X图：纵坐标上的刻度值的最大与最小 之差应至少为子组均值X的最大与最小 值差的2倍。
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SPC应用的好处
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一、X-R控制图定义的目的：
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• 定义：用于长度、重量、时间、强度、成份 等以计量值来管理工程的控制图，利用统计 手法，设定控制均值X和极差R的界限，同时 利用统计手法判定导致工程质量变异是随机 原因，还是异常原因的图表。
• 目的：对公司现场制程的初始能力进行监控， 对有规格变异的产品质量特性或过程质量特 性值进行动态控制，对配套的各种“零部件” 的尺寸进行控制，以判定工程是否处于稳定 状态，并依据制定相应的措施纠正异常。
• 频率：在过程的初期研究中通常是连续进行分组或很 短时间间隔进行分组，检查时间间隔内是否有不稳定 的因素存在。当证明过程处于稳定时，子组间的时间
间隔可以增加。
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把数据栏位于X图和R图的 上方，X图画在R图的上方，X和R的值 为纵坐标，按时间先后的子组为横坐 标，数据值（极差和均值点）纵向对 齐，数据栏应记录读数的均值(X)、极 差(R)以及日期／时间或其它识别子组 代码的空间
0
0
0 0.08
A2 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42
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（3) 在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线
• 将平均极差(R)和均值X画成水平线，各控制限UCLR、 LCLR、UCLX、LXLX画成水平虚线,把线标上记号。
(4)控制图描点链 将各子组计算出X、R值各作X图和R 图的纵坐标值， 以子组序号为横坐标值，描出X图和R 图中的相应的点， 注意，在控制界内的点打记，在控制图界外的作⊙记， 并连成点链。
性质变化的信息。
• 2、帮助我们分析过程变化的原因。 • 3对于超出控制界限的点采取整改行动。 • 4根据样本数据可以对过程性质作出评价。 • 5、评定生产/过程性质变化与原来过程状态进行比较。
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统计过程控制的好处
• 节约成本 • 使标准趋于准确 • 使过程更加稳定 • 使控制规格更加真实 • 减少检验频度 • 减少问题出现的频度 • 改善和提高客户的满意度 • 可靠地测出实际过程能力 • 改善测量结果的准确度 • 改善产品品质 • 减少出货周期时间
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（2） 计算控制限
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• 2） 计算控制限
• UCLX＝ x A2R • LCL X＝ x A2R
• UCLR＝ D 4 R • LCLR＝ D 3 R
X均值上限 X 均值下限 R极差上限 R极差下限
N
3
4
5
6
7
D4 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92
D3
0