GB/T 17989.2-2020 控制图 第2部分:常规控制图.pdf

2020年,pdf,规范,推荐性国家标准
文档页数:40
文档大小:3.42MB
文档格式:pdf
文档分类:推荐性国家标准
上传会员:
上传日期:
最后更新:

中华人民共和国国家标准

GB/T17989.2-2020 代替GB/T4091-2001

第2部分:常规控制图

控制图

Controlcharts-Part2:Shewhartcontrolcharts

(ISO 7870-2:2013 MOD)

国家市场监督管理总局 国家标准化管理委员会 发布

目次

前言IV I1范围2规范性引用文件3术语、定义和符号.3.1术语和定义3.2符号4常规控制图的性质5控制图的类型5.1概述 5.2过程参数的取值没有给定时的控制图5.3过程参数的取值预先给定时的控制图5.4计量控制图和计数控制图6计量控制图6.1概述6.2均值X图和极差R图或均值X图和标准差s图 6.3单值X图和移动极差R图6.4中位数X控制图7计量控制图的控制程序和解释7.1概述 97.2 收集初步数据7.3检查s(或R)图7.5检查X图 7.4 剔除可查明原因并修改控制图7.6持续监测过程 10 108波动可查明原因的检验模式 109过程控制、过程能力和过程改进 1110计数控制图 1211设置控制图的前期准备 1311.1过程控制的关键质量特性CTQ的选择 1311.2过程分析 11.3合理分组的选择11.4子组的频率和子组大小 14 1411.5初始数据的采集 1411.6失控状态的行动方案 14

12构建控制图的步骤 1512.1述 1512.2确定数据的搜集策略 12.3数据收集和计算 16 1612.4绘制X和R图 1613常规控制图的注意事项13.1注意事项 1613.2数据相关 1813.33西格玛的替代原则 18附录A(资料性附录)波动可查明原因的检验模式的注意事项 附录B(资料性附录)示例 19参考文献 35 20

前言

GB/T17989(控制图》计划分为以下9个部分:

第1部分:通用指南;第3部分:验收控制图; 第2部分:常规控制图;第4部分:累积和控制图;第5部分:特殊控制图;第6部分:指数加权移动平均控制图; 第7部分:多元控制图;第8部分:短周期和小批量控制方法:第9部分:自相关过程控制图.

本部分为GB/T17989的第2部分.

本部分与ISO7870-2:2013的技术性差异及其原因如下:

关于规范性引用文件,本部分做了具有技术性差异的调整,以适应我国的技术条件,调整的情 况集中反映在第2章“规范性引用文件”中,具体调整如下:

增加了术语“子组”(见3.1.1).

本部分做了下列编辑性修改:

引言

传统的制造工艺针对制造产品的生产过程,通过检测最终产品、筛除其中的不合格品来进行质量控制.这种检测策略通常是浪费的、不经济的,因为它采用事后检测,这时废品已经生产出来.相反,一开始就采取预防措施、有效防止废品产生面导致的浪费,则会更加高效.这可以通过收集和分析过程信息,在过程中及时采取措施实现.

1924年沃特阿曼德休哈特提出了控制图方法,这是一种基于统计显著性原则进行过程控制的图形工具.控制图理论用来区分两种变异,第一种是由“偶然原因”(也称“常见原因”自然原因随机原因”“固有原因”或“不可控原因”)引起的随机变异,这是由于有很多种始终存在且不易区分的原因会带来变异;面相对于整个变异,它们中的每一个都只是很小的一部分,并没有产生显著的影响.然面,所 有这些无法确定的随机原因的贡献总和是可测量的,并假定是过程固有的,消除或纠正常见原因,可能需要资源分配决策,从根本上改变过程和系统.

第二种变异代表该过程的真正变化,这种变化可归因于一些可识别的原因,这些原因不是生产过程所固有的,且至少在理论上是可以被消除的,这些可识别的原因被称为变异的”可查明原因”(也称特殊原因、非自然原因、系统性原因或可控原因).它们可归因于材料缺乏一致性,破损的工具,工艺或程 序不完善,设备的性能异常,或者环境变化.

如果过程变异只源于随机原因,则称该过程处于统计控制状态,或简称“受控”,该变异水平一且确定,与该水平的任何偏差都可视为要识别和消除的可查明原因导致的结果.

统计过程控制是将过程建立和保持在一个可接受的、稳定水平的方法,目的是确保该过程的产品和股务符合规定的要求.其主要统计工具是控制图,这是根据与控制限对比来表示过程当前状态的一系 列观测,进行信息表示和比较的一种图形方法,面该控制限是考虑被称为过程能力的固有过程变异面建立的.首先,该控制图方法有助于评估过程是否已经达到或持续处于统计控制状态.当过程被认为是稳定、可预测时,可以进一步分析过程满足客户要求的能力,在过程活动持续进行时,控制图也可以用来提供过程输出质量特性的连续记录.控制图可以帮助检测重复性过程导致的数据变化的非自然模 式,并提供缺乏统计受控的判断准则.控制图的使用和仔细分析可以更好地理解过程,并且经常会识别出有价值的改进方法.

资源链接请先登录(扫码可直接登录、免注册)
①本文档内容版权归属内容提供方。如果您对本资料有版权申诉,请及时联系我方进行处理(联系方式详见页脚)。
②由于网络或浏览器兼容性等问题导致下载失败,请加客服微信处理(详见下载弹窗提示),感谢理解。
③本资料由其他用户上传,本站不保证质量、数量等令人满意,若存在资料虚假不完整,请及时联系客服投诉处理。
④本站仅收取资料上传人设置的下载费中的一部分分成,用以平摊存储及运营成本。本站仅为用户提供资料分享平台,且会员之间资料免费共享(平台无费用分成),不提供其他经营性业务。

投稿会员:匿名用户
我的头像

您必须才能评论!

手机扫码、免注册、直接登录

 注意:QQ登录支持手机端浏览器一键登录及扫码登录
微信仅支持手机扫码一键登录

账号密码登录(仅适用于原老用户)