SPC補充教材

X-bar管制圖發生特異值之原因

特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。可能是工具設置錯誤后立即改進

測量錯誤

繪制錯誤

操作錯誤

設備故障等

X-bar管制圖發生周期變化之原因

周期變化(cycles):

在一個短區間，數據會以某種模式重復。可能是季節性因素影響如氣溫與濕度等

固定設備已磨損的位置或紋路

操作員疲勞

電壓變化

工作輪調等

X-bar管制圖發生平均值改變之原因

平均值改變(shiftinlevel):

平均值明顯不在中心線附近可能是引進新原料

操作員技術更熟練

改變設備維修計劃

引進制程管制等

X-bar管制圖發生趨勢之原因

趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降可能是工具與夾治具逐漸磨損

操作員學習中

維修技術不良

制造現場之環境臟亂

X-bar管制圖發生混合之原因

混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分散可能是兩種以上的原料﹑操作員﹑機器測量工具﹑生產方法交錯使用

X-bar管制圖發生規則性變化之原因

規則性變化(systematicvariable):

管制圖中的點一上一下有秩序的出現可能是輪班人員不同

測試儀器不同

裝配線不同

抽樣行為呈有規則性變化

X-bar管制圖發生分層之原因

分層(stratification):是一種穩定的混合型，

通常是靠近中心線或管制界限可能是兩種以上原料

操作員

機器測量工具

生產方法交錯使用

管制界限計算錯誤

數字的小數點錯誤

X-bar管制圖發生不穩定之原因

不穩定(instability):出現不尋常的大波動可能是大規模機器重新調整

夾治具位置不正確

不同批的原料混合使用

R管制圖發生特異值之原因

特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。可能是操作步驟漏失

測試產品

計算錯誤

設置后所生產的第一個產品等

R管制圖發生周期變化之原因

周期變化(cycles):

在一個短區間，數據會以某種模式重復。可能是維修排程

操作員疲勞

輪班

工具磨耗等

R管制圖發生平均值改變之原因

平均值改變(shiftinlevel):

平均值明顯不在中心線附近可能是夾具

制程方法

制程技術

R管制圖發生趨勢之原因

趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降可能是某些零件逐漸松動或磨耗

多種原料混合使用

R管制圖發生混合之原因

混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分散可能是兩種以上的原料﹑操作員﹑機器測量工具﹑生產方法交錯使用

R管制圖發生規則性變化之原因

規則性變化(systematicvariable):

管制圖中的點一上一下有秩序的出現可能是抽樣行為呈有規則性變化

R管制圖發生分層之原因

分層(stratification):是一種穩定的混合型，

通常是靠近中心線或管制界限可能是兩種以上原料

操作員

機器測量工具

生產方法交錯使用

R管制圖發生不穩定之原因

不穩定(instability):出現不尋常的大波動可能是與操作員﹑機器﹑測試儀器﹑原料有關

P管制圖發生特異值之原因

特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。可能是抽樣數改變

從完全不同的分配中抽樣

偶然出現非常好或壞的批量等

P管制圖發生周期變化之原因

周期變化(cycles):

在一個短區間，數據會以某種模式重復。可能是排序操作問題

抽樣操作問題

固定的供貨商變化

P管制圖發生平均值改變之原因

平均值改變(shiftinlevel):

平均值明顯不在中心線附近可能是夾具

制程方法

制程技術

引進新原料

操作員技術更熟練

改變設備維修計劃

引進制程管制

標準變化

P管制圖發生趨勢之原因

趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降可能是某些零件逐漸松動或磨耗

多種原料混合使用

工具與夾治具逐漸磨損

操作員學習中

維修技術不良

制造現場之環境臟亂

P管制圖發生混合之原因

混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分散可能是兩種以上的原料﹑操作員﹑機器測量工具﹑生產方法交錯使用

P管制圖發生規則性變化之原因

規則性變化(systematicvariable):

管制圖中的點一上一下有秩序的出現可能是抽樣行為呈有規則性變化

有規則性的從不同母體中抽樣

P管制圖發生分層之原因

分層(stratification):是一種穩定的混合型，

通常是靠近中心線或管制界限可能是兩種以上原料

操作員

機器測量工具

生產方法交錯使用

P管制圖發生不穩定之原因

不穩定(instability):出現不尋常的大波動可能是大規模機器重新調整

夾治具位置不正確

不同批的原料混合使用

與操作員﹑機器﹑測試儀器﹑原料有關

非隨機抽樣

【例】：生產線圈之制程是以xbar-R管制圖監視線圈之電阻值，樣本大小采用n=5，25組樣本數據如下表所示。以這些數據建立xbar-R管制圖。樣本觀測值

R1202320232221.8032191721212120.2043252020172021.0084202122212121.802519242322018.60226222018181920.6047182019182020.4028201823202122.0059212024232223.80410211920202022.00211202023222023.20312222120222324.00313192219181922.00414202122212224.00215202424232325.80416212024202124.40417201818202022.60218202422232326.00419201923201924.00420222121242226.00321232222202226.00322211818171923.00523212424232327.60324202221212025.60425192021212225.606

和521.0087【解】：通常在設立

與R管制圖時，最好先從R管制圖開始，因為

之管制界限是由制程變異性來決定，除非制程變異在管制內，否則此管制界限將不具任何意義。Step1：

＝3.48查表得D4＝2.115，D3＝0UCLR=

＝2.115×3.48＝7.360中心線=

＝3.48LCLR=

＝0Step2：因為第五組樣本超出管制界限，查明原因后，將之剔除。重新計算出

修正后的R管制界限為UCLR=

＝2.115×3.29＝6.958LCLR=

＝0Step3：觀察上圖顯示在此新的管制界限下，R管制圖制程在管制內。此時可以進行

建立。

經查表知道n=5時，A2﹦0.577，管制界限為UCL=

＝20.858＋0.577×3.29＝22.756LCL=

＝20.858－0.577×3.29＝18.960依此畫出

管制圖由圖中觀察出第15,22,23組樣本超出管制界限，在找出原因后，重新計算。可以畫出下面的管制圖。【例】某種化學產品之主要質量特性為黏度，此產品系以批量之方式生產，由于生產率太慢，故使用樣本大小n=l，下表為20批產品之數據。試計算管制界限。

批號黏度移動全距136.3

228.67.7332.53.9438.76.2535.43.3627.38.1737.29.9836.40.8938.31.91030.57.81129.41.11235.25.81337.72.51427.510.21528.40.91633.65.21728.55.11836.27.719306.22028.31.7平均32.85.053【解】此20批產品黏度之平均值

＝32.8，兩連續數據之移動全距的平均值

＝5.053，查表得知D3＝0，D4＝3.267。由此可得移動全距管制圖之參數為UCL＝D4*

＝3.267×5.053＝16.508中心線＝5.053LCL＝0上圖為移動全距管制圖，從圖中可看出并無點超出管制界限。對于個別值管制圖，查表得知n=2，d2＝1.128其參數為UCL＝

＝32.8＋3(5.053/1.128)＝46.238

中心線＝32.8LCL＝

＝32.8－3(5.053/1.128)＝19.362【例】某除草機制造商以p管制圖管制除草機在發動時是否正常。該公司每天抽取40部做試驗，第一個月之數據如下表所示，試建立試用管制界限。日期不合格品數日期不合格品數日期不合格品數日期不合格品數1471137190238314220131901532134210116322253112172

62124188【解】由于每天抽樣之樣本數均相同，因此不合格率之平均值可以利用下式計算:

＝0.0648管制界限為UCL=0.648＋

＝0.1816UCL=0.648－

＝－0.052由于LCL＜0并無意義，因此我們將LCL設為0其p管制圖如下【例】：假設不合格率之平均值為

=0.255,n=45，試計算np管制圖之參數。【解】：UCL=

＝20.25LCL=

＝2.7在np管制圖中，圖上所描繪之點代表樣本中之不合格品之數目，而不合格品數必須為整數。所以樣本之不合格品數介于3至20間(含3及20)，則制程可視為在管制內。【例】：下表是某汽車工廠生產之車門不合格點數記錄，每組樣本大小為100，試建立管制圖。樣組不合格點數樣組不合格點數151472815434169491711512181067196782098122122921221310723811122410126257139

【解】：此25組樣本共含236個缺點，因此c之估計值為

＝9.44試用管制界限為UCL=

＝18.66中心線=

＝9.44LCL=

＝0.22依此25組樣本繪制下面管制圖其中樣本9及21均超出管制界限，因此必須診斷樣本9及21之異常原因。若異常原因已排除后，則可將樣本9及21之數據刪除，并重新計算管制界限，新的不合格點數之平均值為c=193/23=8.39。修正后之管制界限為UCL=

＝17.08中心線=

＝8.39LCL=

＝0.0修正后管制圖如右【例】：某打字行以每千個字中之錯誤，來衡量其打字員的質量。該打字行記錄某位打字員每天所完成之打字中的錯誤，其數據如右表所示。計算試用管制界限。日期份數字數錯誤數目樣本大小每檢驗單位之不合格數1157236327.2364.4223332147506257.5063.3306693106221246.2213.8579014115670