管制图的建立一般可分成六大步骤,分别为1)选择品质特性、2)选取合理样本数、3)蒐集数据、4)计算试用管制界限、5)建议修正后的管制界限、6)管制图的延续使用。
如果你还不知道什么是管制图,管制图还分成计量与计数两种图表,建议可以先参考这篇介绍文章:品管七大工具-管制图(control chart)介绍
下面简述管制图绘制及建立的步骤与方法:
1. 管制图:选择品质特性
品质特性的选取非常的重要,因为管制图的应用需要花费非常多的人力及物力,所以需要把精力花在刀口上,最好要依据特性要因分析及柏拉图等手法来归纳并挑选出制程中可能产出比较多不良品的特性来做为管制点,如果需要管制的特性非常多时,则必须依据权重来将之排列优先顺序,原则上仅取1~2个特性做管制图即可。
请记住:管制图所选定的品质特性一定要可以量化,可以用数字来表示。如果是x̄-R管制图则必须要可以量测。并不是每一种品质特性都可以使用x̄-R管制图,如果是「计数值」的品质特性,则必须选用p管制图这类管制图。
2. 管制图:选取合理样本。
样本的选取法有瞬时法、定时法两种:
瞬时法:从极短时间内所生产的产品中选取样本。
从产线机器上连续抽取若干个刚生产的零件(假设5个,事先决定),或者从最近生产的零件盘中取5个零件,都可以视为此种抽样方法。之后的样本也以同样的手法在后续的一段时间(如1个小时后)内取样。 定时法:选取在某段时间内所生产的产品,每隔若干时间抽取一个,共抽取若干个(事先决定)。以所抽取的样本来代表这段期间内所生产的产品品质。
例如,检验员欲在一个小时内抽取5个制品,则可以每隔12分钟由制程装配线上抽取一个样品,或由12分钟前所生产的所有制品中随机抽取一个。下次再去的时候,就从上一次到这一次的时间内所生产的制品中随机抽取。抽取样本时的考虑因素与指导方针:
当样本数量增大时,管制界线将会靠近中心线,使得管制图对制程平均值的微小变异更为灵敏。 当样本数量增大时,也意谓着样本的检验费用可能随之增加,是否值得为了较高的灵敏度而花费较大的检验成本,必须取得一个平衡。 当使用「破坏性检验」而制品又非常昂贵时,或是检验旷日费时,可以考虑减少样品数至2~3个小样品就足够了。 由于样品数量为5时较容易计算,所以早期业界通常採用此值。但现在已有电脑辅助,此一理由就不一定成立了。 从统计的观点来看,既使样本是从非常态之群体而来,如果样本数在4以上,则样本平均值的分佈也会成为常态分佈。 当样本量超过10以上时,应採用x̄-σ图(x-bar-σ Chart)来代替R(全距)图来管制制程。关于样品的取样频率并没有一定的规则。总之,工厂的佈置情况和抽样的费用必须和所得到数据的价值相平衡。通常在开始时多取几次,如果数据够用后再减少抽样的频率。总归的来说,合理样本的选取原则就是尽量达成「不会有偏误存在」。
3. 管制图:蒐集数据
至此,品质特性与选取样本的计画应该都已经决定好了,检验员应该已经依照指示收集数据。抽检前事先必须跟产线主管与领班检验员充分沟通过,以不影响生产为原则,以免造成产线反弹。请注意:管制图制作之初不会有管制图与数据之悬挂。
一般至少要收集25组样本以上的数据。样本数如果少于25组就没有足够的数据来准确计算管制界限,而更多的样本则会延缓管制图的建立。
下表为一抽样的数据例子:
样本
编号日期 时间 测定值 平均值
x̄全距
R备註 X1 X2 X3 X4 1 12/23 08:50 6.35 6.40 6.32 6.33 6.35 0.08 2 11:30 6.46 6.37 6.36 6.41 6.40 0.10 3 13:45 6.34 6.40 6.34 6.36 6.36 0.06 4 15:45 6.69 6.64 6.68 6.59 6.65 0.10 新进员工 5 16:20 6.38 6.34 6.44 6.40 6.39 0.10 6 12/24 08:35 6.42 6.41 6.43 6.34 6.40 0.09 7 09:00 6.44 6.41 6.41 6.46 6.43 0.05 8 09:40 6.33 6.41 6.38 6.36 6.37 0.08 9 13:30 6.48 6.52 6.49 6.51 6.50 0.04 10 14:50 6.47 6.43 6.36 6.42 6.42 0.11 11 12/25 08:30 6.38 6.41 6.39 6.38 6.39 0.03 12 13:35 6.37 6.37 6.41 6.37 6.38 0.04 13 14:25 6.40 6.38 6.47 6.35 6.40 0.12 14 14:35 6.38 6.39 6.45 6.42 6.41 0.07 15 15:55 6.50 6.42 6.43 6.45 6.45 0.08 16 12/26 08:25 6.33 6.35 6.29 6.39 6.34 0.10 17 09:25 6.41 6.40 6.29 6.34 6.36 0.12 18 11:00 6.38 6.44 6.28 6.58 6.42 0.30 油路损坏 19 14:35 6.33 6.32 6.37 6.38 6.35 0.06 20 15:15 6.56 6.55 6.45 6.48 6.51 0.11 不良原料 21 12/27 09:35 6.38 6.40 6.45 6.37 6.40 0.08 22 10:20 6.39 6.42 6.35 6.4 6.39 0.07 23 11:35 6.42 6.39 6.39 6.36 6.39 0.06 24 14:00 6.43 6.36 6.35 6.38 6.38 0.08 25 16:25 6.39 6.38 6.43 6.44 6.41 0.06 总和 160.25 2.19
4. 管制图:决定试用管制界限
x̄-R管制图公式:
从上表计算可得,Σx̄=160.25,ΣR=2.19,k=25,所以
=160.25/25=6.41mm,
=2.19/25=0.09mm
查管制图管制界限与中心线计算因子系数表,当样本量(n)为4时,可得:A2=0.729,D3=0,D4=2.282,所以:
x̄图的管制界限为:
UCLx̄ =6.41 + 0.729 x 0.09 = 6.48mm
LCLx̄ = 6.41 – 0.729 x 0.09 = 6.34mm
R图的管制界限为:
UCLR = D4(R-bar) = 2.282 x 0.09 = 0.20mm
LCLR = D3(R-bar) = 0 x 0.09 = 0mm
5. 管制图:建立修正后的管制界限
如果前面量测的所有样本点都在步骤4计算的管制界限范围内,则无须再修正管制图。 如果发现有少数样本点落在管制界限之外,则必须检讨其原因,剃除因为「非机遇原因」所造成的出界样本点,然后重新计算修正后的管制界限。 如果出界的样本点是「机遇原因」所造成,则该样本点依然必须纳入管制界限的计算。 如果所计算出来的「管制界限」已经超出了「规格界限」则必须重新收集数据,直到落于「规格界限」内,如果一直无法达成,表示制程尚未稳定,不适合执行管制图。把前面计算出来的x̄上下界限6.34mm~6.48mm套进原来收集到的数据,发现共有三笔数据需要检讨。两笔x̄及一笔R值。
x̄这里分别为第4笔的6.65及第20笔的6.51超出了界限。
另外,再把R值上下界限0mm~0.20mm套进原来收集的数据,发现第18笔的0.3mm也超出了界限。
将这三笔超出界限的资料替除后重新计算x̄及R值,得:
新=(160.25 – 6.65 – 6.51) / (25-2) = 6.40mm,
新= (2.19-0.3) / (25-1) =0.079mm
依管制图管制界限与中心线计算因子系数表的各因子查表,当样本量(n)为4时,可得:A=1.500,d2=2.059,D1=0,D2=4.698,所以:
σ’ = (R-bar)新/d2 = 0.079/2.059 = 0.038mm
x̄新图的管制界限为:
UCLx̄ = x̄’ + A·σ’ = 6.40 + 1.500 x 0.038 = 6.46mm
LCLx̄ = x̄’ – A·σ’ = 6.40 – 1.500 x 0.038 = 6.34mm
R新图的管制界限为:
UCLR = D2·σ’ = 4.698 x 0.38 = 0.18mm
LCLR = D1·σ’ = 0 x 0.38 = 0mm
6. 管制图的持续使用
管制图一旦开始启用后就会持续一直使用,除非选错了品质特性,或是品质特性消失。另外,管制图通常一个月换一张图,并以前一个月的量测数据重新计算新的管制界限。
原则上只要确实执行管制图并採取行动解决「非机遇原因」行动,一段时间后,其制程特性将会渐趋稳定,Cp(精度)也会提昇到一定的程度,而且制程能力的宽度也会渐渐变窄,以打靶六发为例,每一发弹着点会趋近于同一点。以上图为例,二月的管制界限宽度就明显比一月的管制界限宽度来得窄,七月的管制界限则更窄。
延伸阅读:
柏拉图分析 (Pareto Chart)介绍
标准差与常态分佈的关系(six sigma)
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当样本量(n)为4时,可得:A2=0.729,D3=2.828,D4=0
D3查表应该是2.282? 后面的计算用的也是2.282。请指正
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谢,
的确是写错了,D3与D4也写颠倒了,正确应该为A2=0.729,D3=20,D4=2.282。
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请教把异常的三笔资料剃除后,为什么重新计算时不是使用原本的A2、D4、D3,而是要改成A、D2、D1,并且又多了一个d2值,原本的R-bar也改成用Rbar/d1,查了一下也没查到像是A、A1、A2这些值是要如何选择,能否请大大解答吗? 谢谢
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JJ,
去买一本专门讲管制图的书研读一下吧!这些符号都只是为了方便计算而事先计算出来的数值而已。
A,A1,A2是用来计算x̄管制图的平均值。
A2,D3,D4是用来计算R管制图的界限用的。
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请问版主 这样Xbar管制图是指同一批里面的量测数据管控,
是不是不能以不同批的生产来量测数据管控,
如果想管控不同批的生产水准,能用什么方法吗,谢谢
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杰,
不瞭解你对批量的定义是什么。
一般在管制图的实做中,如果是计量值,只会以抽样的数量来选择不同的管制图,建议你回头看一下《品管七大工具-管制图(control chart)介绍》一文的【管制图类型之选定原则】段落。
如果你的生产品质在不同批次的进料之间会有很大的差异,则表示你的制程还不稳定,还无法使用管制图,建议你要先消除变异后再使用管制图。
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可否说明管制图种类的计数及计量
感恩
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温丽贞,
建议你先看这篇【品管七大工具-管制图(control chart)介绍】
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请教建立[解析用管制图]后并将管制范围设定,后续收集数据填入管制图中。上面解说中每月管制管制范围略有变动,假使一月为解析用管制图,二月直到七月所设定的管制中心和上下限却与一月不同,这是OK的吗?还是说这些变动部分仍在一月管制范围内,所以不需列入异常!因为看来后续管制中心和上下限都不是固定值~
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easonhuang,
管制图的上下界线本来就是变动的,每一次重新绘图都会根据前一个月,或前一管控週期的资料重新计算绘制上下界线。
依照管制图排除变异的精神,理论上管制中心会趋向规个中心,而管制界线会越来越小。
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工作狂人您好:
想请教一个问题,您举的抽样例子中,如果平均值x̄超出管制上下限是异常,那x̄内的测定值X1~X4超出管制上下限是否为异常,还是只有x̄超出时才是异常?
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Ash,
建议你先了解实行管制图的目的与时机。如果生产制程还不稳定,实施管制图只是徒增困扰而已~
一般来说管制图应该应用在品质已经处于稳定状态下之制程管制,而且其制程能力最好要达到+/-4σ以上才比较有管制的意义,也就是生产的不良率最好在66ppm以下,否则只是徒增品管人员与工程师的困扰而已。因为如果制程能力不足,生产时制程动不动就会超出管制界线或规格界线,制程只要出了界限,以管制图的规定,工程师就得检讨真因,重新调整制程,那不是整天调制程就好。
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工作狂人您好~
以下几个问题想请教您
1. 若用X bar R chart 去计算管制界线, 是否等同A2倍标准差在管控制程变异(我的计算样本为5 查表为0.577)
2. 公司某制程Cpk=0.91, 用Cpk、Sigma与不良率PPM换算对照表反推, 是否意味制程能力只能做到2.73倍标准差
3. 在制程能力未达1.33情况下, 在不违背规格线的情况下放宽管制界线, 是否可行?
以上提问, 请多指教
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Nico,
1.管制图的方法请自行查图表或计算。
2.Cpk, Sigmp, ppm的对照表是有中心不偏移的前提。如果中心有偏移则Cpk会不一样。
3.想一想「管制界线如果超出规格界线」,哪还有什么好管制的?如果制程不稳,应该先找出问题点,等解决了问题再执行管制图。
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