当前课程知识点：工业生产管理概论 > 第八章 质量管理与控制 > 第五节 控制图 > 控制图
下面我们就看怎么样利用控制图
来对生产质量进行控制
控制图这个东西
有时候也被称作是生产过程的质量呼声
可以帮助我们聆听生产过程之声
我们就是要把样本统计量
顺着时间轴把它给画成一个时间序列图
让我们来判断
现在是随机性的变异导致的一些问题呢
还是出现了必然性的变异
如果是必然性的变异的话
那么你就要采取纠偏措施了
比如我们下边看到的这幅均值控制图
我们中间画一个虚线
表示这是均值的中心线
然后上面设一个上控制界
下边设一个下控制界
如果是我们每次抽样
比如抽4件或者5件
算一个平均值
我们就把这个数值画在这个图上
它正常情况应该在中心线附近波动
不会超过这个上下控制界
在这幅图里边大家看到
到了最后一个点出了上控制界了
这就是失控了
在上下控制界之内的这种我们认为是随机性的因素
导致的一些正常的波动
如果是出了上下控制界
那就一定是有一些必然性的因素
导致它出现这种异常的波动
导致这个失控的现象
我们这个控制界限就是在均值的两侧
来区分是随机性还是必然性变异的
这么人为设定的两个分界限
所谓的上控制界 Upper control limit
简称UCL
或者是下控制界 Lower control limit
简称LCL
但是有一点大家请注意
这个控制界不是对产品的
产出的那个质量属性本身来设置的
它是对抽样分布来设定的
就像在右下角这幅图里面大家看到的
产出过程的分布是这条红色的比较宽的曲线
我们不是对它来说的
我们是针对中间的这个浅蓝色的
抽样分布的均值的分布曲线来说的
我们会对它设一个上下控制界
这样的话呢在这个范围内就认为是正常的
出了界就算失控了
如果你的抽样方案变了
比如说原来我抽4件取平均
后来你改成抽10件取平均了
那你这个上下界对应的也该调整一下
因为用这个超出上下界来判断是否失控
它毕竟是一种统计性的判断
大家都知道统计性的结果
它是有一定的随机性的
我们来看看
用控制图来判断质量水平的时候
就容易让我们犯这两种错误
第一类错误
我们中文里边叫做误判
就是本来生产过程是比较正常的
但是你说它失控了
相当于给它做了一个错误的失控的判断
比如说上一批产品
我们误判作失控了
那就相当于把一批正常的产品判成不合格了
这种风险呢你可以认为是生产者的风险
就是让你浪费了一批产品
而且提前采取了措施来纠正这个生产过程
其实是没有必要的
这个误判的概率有多少呢
我们把这个样本统计的分布给画出来看一下
就是在上下界之外
还有两个小尾巴
各有α/2这样一个面积
加起来就是一个α
这就是发生第一类错误的概率
所以用这种统计控制的办法的话
总会有这个风险
然后第二类的错误
就是漏判了
就是这个生产过程本来是失控了
但是你说它没问题
结果就把有质量问题的产品放出厂去了
流到消费者那去了
可能给我们带来更大的风险
虽然这直接的是消费者风险
但是更大的是制造企业的风险
刚才我们介绍了控制图的基本思路
下面再来看一下具体工作的时候
有哪些类型的控制图
针对一些可测量的连续变量
或者叫连续性的参数
比如说长度的尺寸 直径的尺寸
角度 时间 速度 电压 频率
这样一些连续的可测量的参数
我们可以用计量型的控制图
比如均值控制图
叫X-bar图
我们在X上面加一个横杠
英文的说法叫X-bar
我们可以看一组参数
它的5件的平均值是怎么变化的
这样画一个均值控制图
另外呢我们还会关心在这一组的5件里头
这个极大极小值分布的范围有多大
我们希望知道这个分布的范围
行业的术语管这个范围叫极差
就是极大极小值之间的差别是多少
英语的说法叫Range
所以我们管这个图的简称叫R图
就是Range的首字母R
表示极差控制图
看看这个分布的范围有多大
如果这些质量属性不是这样一些可测量的连续参数
而是一些所谓的计数型的属性
比如说一个手套上有几个缺陷点
或者是这一批瓶子里边有几个是不合格的
针对这样一些可计数的属性
它只是一些离散性的数据
我们可以用这种计数型的控制图
比如说缺陷的个数 故障的次数 产量
我们每小时服务了多少顾客等等这样一些指标
可以用计数型的控制图来表达
这里边比较常用的有不良率的控制图
也就是说不合格品的比率
在过去的这一批里边这个比例值有多少
英文是Proportion
我们简称叫p图
表示不良率控制图
另外一种图叫缺陷数控制图
英文里边关于这个计数叫Count
所以我们简称c图
就是对缺陷数的计数的这样一种控制图
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