質量管理五大工具 【質量工具】統計過程控制-SPC的介紹（上）

那我們進入我們的第一個環節 我們爲什麼要控制圖 爲什麼要控制圖 大家去想一下 仔細可以去看一下 我們在這個PPT裏頭去想說 我們在整個過程中 波動大家覺得是可以避免的 還是不能避免的 波動能不能避免 我們說世界上沒有兩片 完全相同的樹葉 對不對 所以我們在這個世界上 也沒有兩個完全相同的產品 大家認同嗎 也就是說波動這個事情 它是絕對存在的 但是我們再去做控制圖 我們不是爲了去讓波動消除 而是去消除我們波動中的特殊原因 是吧 這裏頭我們就說波動的原因 它分成兩種 分成兩種 我們能看到波動的原因分成兩種 第一種波動的原因叫做隨機原因 第二種叫做特殊原因 怎麼去理解 大家上班的時候都開車 或者是坐公交或者公共交通去上班 大家都會有這種感受 對吧 比如說我上班的時間 大概每天30分鐘 對吧 你敢保證你每天從家到公司 你就是30分鐘不多不少嗎 肯定不能對吧 會有路況的影響 紅綠燈 或者天氣的變化 都會導致你有的時候會是32分鐘 有的時候會是28分鐘 會是29分鐘 你都會圍繞着你上班時間30分鐘 左右波動 對不對 這一些原因 它都是系統內部固有的 對不對 系統內部固有 就是你上班 你會遇到各種各樣的因素 這些因素是很難消除的 對吧 你不能說因爲我要去上班 你紅綠燈都給我開綠燈 是吧 你沒有辦法去控制它 這些都是無法控制的 像這種穩定的 不受控的 這個就是我們所說的隨機原因 對於我們產品而言也是這樣的 你看在整個過程中 我們只有隨機的原因的時候 我們這個過程 我們就認爲它是穩定可控的 我們每天上班大概都需要30分鐘 是不是 在生產的過程中 其實也是這樣的 我們固有的波動 比如說我們生產的過程中 會受到一些溫度或者機器正常振動 這些原因所導致的這些波動 我們都叫做隨機原因導致的 這個過程都是 如果只有隨機原因 那這個過程就要受控的 那麼特殊原因呢 我們再聊一聊剛纔上班出行的問題 比如說突然你開車的時候 車胎爆了 或者車胎漏氣了 導致你上班從30分鐘變成了一個小時 你得去處理你的車輛的問題 是吧 或者是交通管制了 臨時交通管制了 像這種問題 都是一些外部的干擾 對不對 臨時的外部的干擾 在我們的生產過程中 也會有這種情況 對不對 比如說 你的生產的刀具突然斷裂了 突然出現了某一個原料的批次問題 或者是說生產的時候 你的料拿錯了 像這一些特殊的 受到這種外部干擾的這種事件 出現了 這種特殊原因出現了 我們這個過程 它就不受控了 那麼我們再去用SPC 我們是要去解決什麼問題 是解決這種隨機原因 還是特殊原因呢 小夥伴們 我們是解決隨機原因 還是去解決特殊原因 所以 非常好 陳同學 敏同學說 我們要解決的是特殊原因 隨機原因我們解決不了 對吧 它是一個系統性的問題 這是我們解決不了的 我們SPC是爲了去識別這種特殊原因 特殊原因 這個時候我們要去避免這種特殊原因出現 好 所以SPC的價值告訴我們 它會告訴我們 什麼時候這種特殊原因會出現 什麼時候我們會看到只有隨機原因 當我們出現特殊原因的時候 這個時候我們就需要調整了 需要去解決了 當我們沒有特殊原因 隨機原因的時候 這個時候我們就讓穩定的過程持續進行 好 這是我們SPC的一個重要的作用 好 那我們說 SPC它有兩種類型 一種叫做分析型控制圖 一種叫做控制用的 控制型控制圖 就是我們能看到有很多企業 或者是很多項目 它去用控制圖執行失敗了 很多情況 很多情況都是混淆了分析型的和控制型的 這兩個控制圖會混淆 我們從控制圖的生命週期去看 生命週期去看 我們會把控制圖 我們會分成兩個階段 第一個階段是說 我這個過程 當前我這個過程的狀態 我是已知的還是未知的 它是不是一個已經受控的狀態 我們不知道 或者是說我現在生產了 我已經知道已經受控了 比如說 我們生產 我們在講這個SPC 它經常會用到AING 我們的六大工具裏 對吧 這是六大工具裏面 一個非常重要的工具 我們在NPI項目裏頭會去打小批 大家知道我們一個新項目生產研發結束了以後 我們會去打一個小批量生產 這個時候小批量生產 我們並不知道 我的這個過程是不是受控 這個時候我們應該去用分析型控制圖 還是應該去用控制用的控制圖 這個時候 我們是不是應該去用分析型的 對吧 因爲我們對當前的狀態 我們並不知道 並不知道 所以我們說分析型的控制圖 我們的目的是爲了去了解這個過程 我們去往回找 我們生產了 比如說一個小批生產了200片 200個生產的樣品 我們不知道它這個時候受不受控 這個時候我們需要往回找 我們需要去拿 我們生產這200片的數據 或者是我們會去拿出一定的數據 然後來去看一看 我們這個過程是不是受控 那拿多少數據呢 我們會去拿20到25個組 這樣的一個數據 這叫子組 20到25組 把這20到25組數據 比如說過去一週 你每天可能會生產那麼幾十片 對吧 然後我每天去抽樣 然後我們拿出20到25組的數據 然後來去看一看 我們拿這些數據來幹嘛呢 我們要去算我們的控制線 對吧 要去算我們的控制線 算我們的UCL和LCL 對吧 我們的控制上線控制下線 這個時候我們會看到 有一些點可能會落到我們的邊界外面 對吧 比如我們拿出了20到25組 會算出控制線 控制線 然後這些點 它有可能會落在我們的上面 也有可能會落在我們的下面 我們這個時候要怎麼做 去反查歷史數據 剔除這些異常點 把這些異常點去掉 去掉 那有可能是不良品 對不對 但是不良品 它會去影響我們控制線的計算 所以我們需要把這些點去掉 重新去計算 這些點去掉了以後 我們的UCL和LCL這些線 它就會去發生一些變化 它不會被我們這些異常點所影響 這個時候我們就可以得到一個 相對純淨的 真正能反映真實能力的一個控制線 這個活誰幹 工藝工程師或者是品質工程師去幹 好 這是我們要去用控制圖的第一個階段 我們先去用分析用的控制圖 分析用的控制圖 來去找到我們一個 純淨的 可以真正反映我們實際能力的 這樣的一些數據 從而可以去算出來我們 控制圖的 我們的UCL和LCL 好 這是我們的分析控制圖 那麼我們再說 當我們整個過程 分析過程 他發現這個過程已經穩定了 對吧 這個過程 狀態我已經已知了 接下來我們就需要用控制用的控制圖 控制用的控制圖 它的目的是什麼 控制我們整體的過程 對不對 我們要讓生產 我們小批打完了以後說 這一組產品是ok的 我們接下來需要去 massive production 對吧 我們需要去大量生產了 大量生產的過程 我們就需要用控制用的控制圖 它需要保證我們今後 在大批生產的過程中 整個過程是穩定的 什麼叫過程穩定 還記得剛纔老師說的那個點嗎 我們只有正常的波動 對吧 隨機的波動 沒有異常波動 有異常波動了 這些點就會落到了我們的 控制用控制圖的 UCL和LCL的 這個區域外面了 我們有9種控制邏輯 後面會給大家講 好 那麼我們在控制圖的 這個控制用的控制圖 我們怎麼去做呢 操作研究完成一批 然後我們可以去取一些樣 然後就打點 然後去看看 在我們的控制線的外面 還是裏面 是不是 需要去做一些干預 如果說它沒有異常點 我們就不需要管了 如果有異常點 這個時候我們就需要分析 控制用的控制圖 誰會去用呢 現場操作的工作人員 或者是管理人員來去做 來去看 來去監控 好 這是指我們爲什麼要用控制圖 以及我們的兩種類型的控制圖 小夥伴們 這一塊有沒有問題 你沒聽懂 聽懂了 給老師點一波贊好不好 我們的點贊數 還沒有到1000 給大家一分鐘時間 來幫老師超過2000 好不好 好 謝謝敏同學給老師點贊 控制圖 我們一定得把它區分清楚 你到底是處在哪個階段 這其實是和我們去做項目的時候 是有關係的 後續課程 老師會給大家去講一講六大工具 比如說 我們的PVP對吧 我們在整個項目執行過程中 我們如何去做質量策劃的 對吧 然後每一個過程 然後在一個NPI項目裏面 我們什麼時候應該用什麼樣的質量工具 控制圖我們就需要去區分了 尤其是在大小批和大量生產的時候 我們得用不同的控制圖 不同的行爲 來去讓我們的控制圖的控制線更加準確 我們聽完了理論之後 我們得做做題 我們大家都知道 費賣學習法的效果是最好的 我們聽完理論 我們就練習 練習之後我們就可以去掌握了 給大家出的題都不復雜 大家可以積極參與我們的討論 好 這個題是個判斷題 當生產過程中僅存在隨機原因時 我們稱這個過程是受控的 或者是稱這個過程是穩定的 那是正確的還是錯誤的 A正確 B錯誤 哇 陳同學的速度太快了 好 感謝陳同學的點贊 這道題不難 大家多和老師互動 你的互動的過程中 也是在不斷的去刷新 我們剛纔所講的知識點 去刷新我們所講的知識點 好 有沒有別的同學有答案 好 新進來的小夥伴可以幫老師點點贊 我們爭取把點贊數超過2000 好 謝謝大家 好 扶梯樹同學說 選A 李同學A 這道題很簡單 沒有什麼好解釋的 隨機原因 過程受控 特殊原因過程不受控 是吧 好 OK 好 關於這個 我再給大家引申一下 過程受控 是不是就沒有殘次品 過程受控沒有殘次品 這句話對不對 如果我們說只有隨機原因 我們說過程受控 過程受控 它和次品之間的關係 是什麼樣的 非常好 分清陽同學陳同學 是吧 和次品 過程受控 和次品之間沒有關係 如果說我們這個過程 已經受控了 然後我們都是殘次品 毫無關係的 過程受控 只是說明我們這個過程穩定 可預測 對吧 它和次品沒有關係 那我們進一步再去理解 如果我的過程受控了 我們發現有大量的 大量的次品 說明什麼 大量次品說明什麼 它有27%是超出控制線的 好 我們大量的次品 分清陽同學很有意思 我們大量的次品 說我們過程已經受控了 對吧 過程已經受控 但是我們還發現有大量的次品 說明這些次品都落在了我們的 USL外面 對吧 或者LS外面 是不是 我們的spec的level的 外面 說明我們這個過程 過程偏移了 是 我們用我們之前所說的一個叫做 過程能力控制的一個 DPK 大家知道嗎 是吧 說明我們的過程能力不足 對不對 後面會給大家講 就是 再引申一下 考試經常會考 比如說 考試會問你 我們在去做過程能力分析之前 我們應該做什麼 我們應該先去做控制圖 對不對 先保證整個過程它是穩定的 是不是 然後接下來我們再去做過程能力分析 如果我們整個過程中 還發現了大量的次品 說明我們的 CPK 比如說小宇1 或者是小宇1.33 對不對 說明我們的ppm 太大了 對吧 好 引申一下 這道題雖然簡單 但是它能引申的知識點很多 你同學說 受控範圍太寬 是的 因爲我們UCL太大了 UCL太大了 我的UCL已經在我的 USL的外面了 對吧 非常好 大家理解的非常好 這塊大家有沒聽懂 我給大家引申的這部分內容 聽懂了幫老師點一波贊 我們今天的點贊數還不到2000 大家辛苦一下 我們已經有將近20個小夥伴了 覺得老師講的清楚的 然後給老師點點贊 如果你沒有聽明白的 尤其是我剛纔所 擴充的這部分內容 你要沒有聽明白的 你可以把你的問題 打到我們的公屏裏 好 幫你同學說聽懂了 好 謝謝你 好 我們再講第二道題 第二道題 我們剛纔說分析用的控制圖 通常需要採集多少個自主數據 來進行做圖 A一組 我們拿一組數據 是不是就可以來去做控制圖的 UCL和LCL了 10組 還是20到25組 我們選哪個 陳同學和敏同學 絕對是認真聽講的小夥伴 分青江同學 謝謝你 20到25組 是吧 非常好 火鴿錯 out of spec 什麼意思 我們是20到25組 因爲剛纔已經給大家講了 我們去用分析用控制圖的時候 我們需要採20到25組 我們爲什麼是20到25組 大家想過嗎 如果說我們採集的組數比較少 比如說剛纔裏面說的 只有一組 或者只有五組 這個時候會有什麼樣的問題 我們只有一組數據 或者五組數據 我們計算出來的標準差 它是不是會比較大 還是比較小 當我們數據量不足 比較少的時候 我們的sigma 這個波動是不是會比較大 當我們的sigma很大的時候 我們的控制線 是不是會不準 對吧 我們的波動很大 要麼你的控制線太寬 控制線太寬 就會導致我們漏掉問題 就像我們剛纔所說的 我們過程看起來穩定 但是次頻很多 漏掉問題了 或者會導致控制線太窄 控制線太窄會導致什麼問題 是不是誤報 對不對 誤報 我沒有問題 結果我異常點太多了 那麼通過統計學的統計 25組數據 基本能覆蓋過程中的 大部分的變異元 比如說 不同的班次 不同的批次 所以這是我們去選20到25組的 一個統計學的理論依據 大家聽明白了 非常好 分槍動員 每組4到5個 很棒 我還沒講 你已經漏題了 好 我們再去說一說 控制型的控制圖 主要誰來用 工藝品質 現場的操作或者管理員 研發 誰會去用 ABC 剛纔知識點也講過 對不對 控制用的控制圖 是不是當我們大量生產的時候 大量生產的時候 是不是就是我們 整個過程管理 對吧 我們生產過程管理的 現場操作的人員 對吧 不難 簡單 這個也沒有什麼好擴展的 對 多問一下 大家有沒有在研發體系工作的 我們研發人員要去看的話 我們應該看什麼 研發人員 我們要去看 是看分析的 還是看控制的 覺得看分析的 我們靠一 覺得看控制的 我們靠二 研發 研發看什麼 看分析的 對吧 研發需不需要去看控制的 大家都覺得應該看分析的 對 看分析 他一定是要看的 爲什麼 研發出來的產品 再打小批 這一部分的結果 這一部分的過程 研發是要負責的 很有可能 我研發會出現問題 對吧 比如說我的工叉設計會有問題 比如說我的設計的建裝性會有問題 它都可以會被我們的分析控制圖所識別 那麼在我的工作中 我還會去建議我們的研發人員 時不時的會去關注一下 控制性的控制圖 爲什麼 因爲 在大量生產過程中 我們如果出現了批次性問題 其實很難 被工廠的質量管理人員所能深入分析 這些質量事件 甚至有的時候叫質量事故 需要把工廠的生產相關的質量人員 和研發人員拿到一起 去和供應商去battle 去和供應商去做深入的分析 讓他們去出body報告 做流程分析等等 所以研發人員在一定程度上 也需要去看控制用的控制圖 當然首先先是由於我們現場的操作人員 比如工廠的質量管理人員 來去做預警 對吧 來去做預警 我發現這段時間我們的批次會出了問題 這個時候研發人員需要藉助了 去看一看我們這個批次 是從什麼時候開始出了問題 它的影響範圍是什麼樣的 我們應該怎麼去做避免 有沒有可能去減少 對客戶產生影響的措施可以採取 所以這個過程沒有絕對的 所以我們需要去根據我們分析性控制圖 和控制性控制圖 它的目的和使用場景 我們靈活去應用 好 我們看看 有小夥伴問 研發給的工差太窄了 生產做不到 說明你研發DFM做的不好 你研發的DFM做的不好 叫Design for Manufacturing 我們研發如果說工差給的太小 使得生產供應達不到 這個時候研發應該去做改進 否則你會增加大量的生產成本 生產成本是什麼樣 也是公司的成本之一 對不對 這種問題需要研發去努力調研 好 菩提樹問 現實中新產品交付了 研發不管 超級甩鍋 對 所以現在我現在所處的公司 一家500強企業 我們研發人員是需要管端到端的 我們不僅說研發把產品release發佈了 我們就不管了 不行 你得管生產 你得對產品的整個生命週期負責 得負責維護 所以這個是在這種問題 這種問題我們就不是過產穩定的問題了 這是整個質量管理體系的問題了 好 小許同學問控制託怎麼劃 馬上會講 馬上就來了 Second source的時候 研發需要參與質量的控制嗎 需要 Second source一定是 Second source首先在研發需要去做驗證 是不是可以滿足我們產品的需求 同時Second source引入 如果我們研發認爲它可以release了 也需要有一定小批的驗證 小批驗證 做小批驗證的時候 我們就需要去用分析性控制託 來去看看它是不是可以穩定 好 接下來我們就需要去 剛纔說了 我們什麼P控制託 NP託 U託 C託 一大堆 我在若干年前去剛接觸控制託的時候 也是一頭霧水 這麼多託怎麼去區分 在這裏跟大家一起去看看 其實我們去學6sigma也好 學紙層管理也好 我們的一個底層邏輯是什麼 數據類型 因爲我們需要去做數的分析 所以控制託 我們一定得去根據數據類型去做分割 計量型 計數型 對吧 你還記不記得我們去做MIC 做測量系統分析的時候 我們是不是也得分 計量型數據的測量系統分析 計數型數據的測量系統分析 是不是 控制託一樣 然後我們再去做分析階段 也有對吧 我們的計數型的分析手段 計量型的分析手段 是不是 因爲我們的數據類型 決定了我們的不同的工具 計量型 簡單的去說一說 什麼叫計量型數據 長寬高 對不對 我們的尺寸 我們的電源電壓 電流 溫度 這些數據 你看這些數據的特點是什麼 它包含大量的信息 對吧 好處是什麼 信息多 而且敏感 是不是 我們的電壓超過零秒零億伏 我們寬度 我們的容差 對吧 我們的長度 需要控制在兩毫米以內 是不是 它的靈敏度很高 但意味着什麼 同時意味着 我們去取這些數據的成本會很高 對吧 你去測長寬高 你可能是又用到卡尺 對吧 簡單一點 遊標卡尺 複雜一點 我們要講進度的時候 你可能會用到電子顯微鏡 這些測量成本很高 測量員的要求也會很高 去測電源電壓 簡單用額外用表 複雜的 你可能會去用 試波器 對吧 所以這個成本會很高 那麼我們計量性數據 通常我們需要去控制和 同時去控制我們的中心值 我的x bar 或者我們的離散程度 我們離散程度 有哪兩個指標來去衡量 是不是我們的r和s 它意味着什麼 意味着我們的極差 是吧 或者我們的標準差 所以我們去想 計量性數據 我們有三種類型的控制圖 一個叫做x bar-r 我們的均值極差控制圖 x bar-s 均值標準差控制圖 單值移動極差控制圖 三種 記住了 如果你拿到的數據 是個計量性數據 長寬高 體重 身高 電壓電流等等 這些能夠去測出來具體數據的 我們就這三種控制圖 均值極差 均值標準差 單值移動極差 這三種一會給大家講 它們怎麼去分別 好 我們再說明右邊的 右邊的叫做技術性控制圖 技術性控制圖 簡單的就是數出來的數據 對不對 數出來的數據 典型的 合格品 不合格品 是不是 我們剛纔說了 合格品率的控制圖 合格品數的控制圖 還有什麼 我們的U圖C圖 這是什麼樣 我們的缺陷數 對吧 屏幕有幾個黑點 我們有幾個劃痕 有多少個髒點 對不對 這一些 我們靠數出來的 計數 對吧 計數數出來的 叫做技術性控制圖 技術性 我們一共有兩組 兩組四個類 四種控制圖 P圖NP圖 這個是和我們的合格品數 或者是合格品率有關係 對吧 這個是率 這個是數 也和我們的 叫什麼 缺陷數有關係 對吧 U圖C圖 是不是 好 這樣的話 我們就比較容易去記 我們的控制圖的種類了 考試過程中 經常會去出 給你一個場景 說我們現在有 100個 抽了100個設備 對吧 1000個設備 然後裏面會有幾十個設備 會有問題 這個時候我們會去用哪個控制圖 對吧 我們得去區分 你這個數據是什麼類型的數據 這個數據是技術型的 還是計量型的 他考察的是升失效率 還是說我的失效數 對吧 這樣的話 我們就可以去找到相應的控制圖了 好 這塊有沒有能聽懂的 聽懂了幫老師扣一波666 小夥伴在動動你的發財的銷售 老師的點贊數我們超過3000 來一波點贊 好 我們接下來給大家去講兩個具體的例子 計量型的和技術型的 第一個例子叫做 x̅-r 對吧 我們的r指的是 這個數據的極差 是吧 數據的極差 我們在mintag裏頭去實戰的時候 就去點統計 控制圖 子組的變量控制圖 x̅-r 那麼x̅-r一般會用到什麼時候 我們首先這裏頭會有這麼幾個點 第一個我們的k值 這是指我們的 抽樣的子組數量 我們需要剛纔說了 20到25組 對不對 20到25組 那麼我們每一組裏面 會抽幾個樣品 2到5個 然後綜製鞋的書裏面說 不超過6個 所以有的時候它會給你考題 說我現在我們要去測一組電子設備的電壓值 然後我抽了20組數據 然後每組有5個樣品 這個時候我應該去用哪個控制圖 均值極差控制圖 所以我們去說均值極差控制圖 和均值標準差控制圖 重點的差別在哪裏 差別在我們每組採樣的數量 超過6個均值標準差控制圖 小於6個均值極差控制圖 大家記一下 這個是經常的考點 這個時候我們有了這個數據之後 我們就會去算我們的CL control line 對吧 control line裏頭它包含兩個 你大家一看到沒 下面這個叫做極差樣本極差控制圖 上面叫做樣本標準差控制圖 好 我相信有小夥伴學過 小夥伴學過 U圖是什麼 一會給大家看 U圖一會給大家看 我們去說看均值極差控制圖 那麼大家覺得我們看這個圖 我們先看哪個圖 如果你拿到了一個均值極差控制圖 和均值這個x8-r這個圖 你先去看下面的 還是先去看上面的 先去看下面的扣個下 先去看上面的扣個上 小區同學說先去看極差 看R圖 分析箱同學 是的 看R圖 有沒有人先去看上面的 先去看這個均值 樣本均值的控制圖 你看它在上面 爲啥不先去看它呢 米同學說上面的R圖 到底是先看R圖呢 還是先看 極差是不是超過了控制線 就算沒有問題 不超過控制線就算沒有問題 叛逆規則 我們會有 有若干種叛逆規則 最簡單的叛逆規則 就是說我們看有沒有點 超過控制線 對吧 是的 然後也有其他的 如果我們針對一項目的話 比如說有種9種叛逆規則 對吧 有多少在一個sigma 兩個sigma 三個sigma 連續幾個點 然後連續幾個點上 連續幾個點下 對吧 我們有不同的叛逆規則 但是最常用的 我們就是看 有沒有點在我們控制線的外面 對吧 這是最常見的 而且也是在實戰工作中用的最多的 對 是的 我們有叛逆原則 那麼我們去說 我們先看哪個 先看R圖 爲什麼呢 爲什麼先看R圖 R圖它代表着說 我們這些樣本 它的波動程度 對不對 如果我們這個R圖 你看有大量的點在外面 意味着我這個波動很大了 對不對 波動很大了 說明過程的一致性 它已經被破壞了 我們的均值 樣本均值控制圖 哪怕所有點都在裏面 也沒有意義 因爲我們的一致性已經很不好了 波動已經特別大了 這個時候我們的均值 樣本均值控制圖 看起來就沒有意義了 所以先看R圖 這也是六Sigma綠帶和黑帶的考點 大家記一下 先看R圖 R圖穩定了以後 R圖受控了 說明我們的波動是穩定的 再去看我們的均值 樣本均值控制圖 好 樣本均值控制圖很簡單 大家去看一下 這個時候我們哪個點有問題 把有問題的點 我們靠到屏幕裏 是的 主內變異 主內變異要太大的話 說明有系統性問題 對不對 非常棒 米同學 掛牛 是啊 13 你看 就去看紅點 就是看紅點 我們在Mintab操作也是一樣 把我們的判語原則點上了之後 然後就去看我們有沒有紅點 有紅點了 那這個點就異常了 說明這個過程失控 這個過程失控接下來幹嘛 接下來是不是得分析 我這個點爲啥失控 是不是因爲生產出現了異常情況 還是說我們的原料出現了異常情況 這個時候就需要進行root cause分析了 對吧 非常好 怎麼去做分析呢 分析階段是給大家講過 我們可以通過人機料返還 對吧 可以去用 英國矩陣 可以去用假設檢驗等等工具 然後來去找它的根本原因了 對吧 然後重點去改進 那接下來給大家看一個屬性的控制圖 我們剛纔說了技術型數據 技術型數據 我們要去看不合格品數 不合格品數的控制圖 P控制圖 怎麼做呢 在統計裏面控制圖 屬性控制圖 點P圖 一樣我們也是K 搜20到25組 然後我們的N可以不相同 N是怎麼樣 N是不是就是我每組裏面所採樣的數量 對吧 比如說我們一共搜了有25天的樣本 每一天的產量 可能一樣 也可能不一樣 對不對 這個時候我們就可以去用P圖了 那麼還有問題來了 如果我們每一天的N都相同 N都相同 就是我們的每一組採樣的樣本數量都相同 這個時候我們可以用什麼樣的控制圖 NP圖可不可以用 P圖可不可以用 是不是都可以用 在這裏我們說的P圖 不合格品數的控制圖 我的樣本量可以不相等 但也可以相等 對吧 當我們樣本量相等的時候 我用P圖 用NP圖都可以去做 都可以去做 是吧 好 非常好 好 那麼我們再去說控制圖的控制線怎麼去畫 剛纔是不是沒有給大家講控制線 我們回過頭來補補課 我們去說均值集殺控制圖 我們去畫控制線 控制線就是我們的均值 對吧 我們的均值 這是上面那條線 就是我們的均值 均值的均值 我們子組的均值的均值 是我們的控制線 UCL是我們的控制線 加上我們的AR 這是一個調節因子 根據我們子組數量去插表算出來的 然後乘上我們的R的平均 R的平均在哪裏 是不是這個 13.69 是不是 是我們集殺的 集殺的均值 下線減 對吧 R圖它有一個叫D4 對吧 D4 D3 我們去插表 去查查看我們D 係數是多少 然後去和我們的R的均值乘上起來 那就是我們的 UCL和LCL的計算方法 有的時候會考 大家稍微記一記 當然考的時候會告訴你 A2是多少 D4 D3是多少 P2的UCL和LCL經常會考 這個是老考的點 那麼我們去說P2的UCL它是怎麼樣 是不是又說我們P加上我們三倍的標準差 對吧 是不是 P乘上1-P然後除以N 對吧 P的均值減去三倍的P乘以1-P除以N 是吧 NPQ 是我們的方差 對吧 NP是我們的均值 記得我們的二項分佈 對吧 大家還記得嗎 二項分佈的均值和標準差 它都怎麼求的 其實這些公式它都是有一些規律的 大家可以去聯繫在一起去記一下 所以我們的UCL的控制圖 P加上三倍的根號 PQ除以N 有任何問題 關於我們今天所講解的統計過程控制圖的任何問題 大家都可以打到聊天區裏 然後我可以針對性的跟大家來做一個解答 NP圖是P圖的一種特殊 也不能那麼理解 其實它 我們P圖叫做失效 我給大家看一下 我們在這邊 當我們的目標 你是想去關注你的是不合格品素 還是不合格品率 比如說 我們生產過程中 我們都會去統計我們的一次通過率 我們要去統計通過率 或者是不合格品率 我們這個時候得用NP圖 對吧 當我們去關注的是說 我們每天不合格品的失效數量的情況是怎麼樣的 這個時候我們去用P圖 其實從本質來說 我們剛纔說子組N 我們是作爲一個去判斷 用什麼控制圖的一個方向 也對也不對 其實我們更多的需要去抓住 它控制圖的本質邏輯是什麼 或者說我們要去控制的目標和對象是什麼 我們做題的時候可以這麼去記 好 聽明白了嗎 我們需要去根據我們的 去做 統計過程控制的目標來去決定 同時我們要考慮我們 統計的子組數和抽樣數 對吧 我們今天的分享就到這裏了 大家如果沒有問題的話 我們就結束分享了