谁能给我详细的说一下QC七大手法里的管制图 最好有图表

谁能给我详细的说一下QC七大手法里的管制图 最好有图表

1.管制图基本原理:
统计理论认为母体参数可由随机抽取的样本来估计，SPC图的统计基础即在于此。但是，SPC图并不能控制一个制程，它只是提供制程重要的信息，这个信息可以作为质量决策与修正制程的基础。一般spc[/url] 图提供三条制程信息的管制线：上管制线(upper control limit, UCL)﹑中心线(center line, CL)﹑下管制线(lower control limit, LCL)。不同制程管制对象有不同的数据，所有的数据都可归类到下列其中一种：
1.分类数据－将产品质量分为「好或不好」、「合格或不合格」等。
2.计数数据－记录某产品的某个特性发生次数，例如错误次数﹑意外次数﹑销售领先次数等。
3.连续数据－某个质量特征的量测值，例如尺寸﹑成本﹑时间等。
前两种数据为计数值数据，第三种为计量值资料。收集数据时，如果可能应该尽量收集定量数据，因为定量管制图所需的比较性计算较少，而且能提供较多的信息。
基本計算：
管制图可用一通式来表示，假设y为量测质量特性之样本统计量，y之平均数为μy，标准差为δy，则
UCL＝μy＋kδy
中心线＝μy
LCL=μy－kδy
其中kδy为管制界限至中心线之距离。此管制图之理论首先由美国之Waiter A. Shewhart博士提出，任何依据此原理发展出之管制图都称为Shewhart (苏华特)管制图。
应用范围
管制图之应用有许多方式，在大多数之应用上，管制图是用来做制程之在线(on-line)监视。亦即收集制程样本数据用来设立管制图，若样本值落在管制界限内且没有任何系统性之变化，则称制程在管制内。管制图也可以用来决定过去之制程数据是否在管制内，及末来之制程是否将在管制内。管制图也可用来做为估计之工具，当制程是在管制内时，则可预测一些制程参数，例如平均数、标准差、不合格率等。此种制程能力分析对于管理者之决策分析有相当大之影响，例如自制或外购之决策，工厂及制程之改善以降低变异，及与供货商或顾客间之合约。
管制图实施步骤
1. 选择质量特性
2. 决定管制图之种类
3. 决定样本大小
在设计管制图时，我们必须决定样本之大小(sample size)及抽样之频率。一般而言，大样本可以很容易地侦测出制程内小量之变动。当选定样本大小时，必须先决定所要侦测之制程变动的大小。当制程变动量相当大时，则适合使用小样本，反之，若制程变动小时则使用大样本。除了决定样本大小外，我们同时须决定抽样之频率。最理想之状况是次数频繁地抽取大样本。但从经济观点而言，此并非最佳之抽样方法。较可行之方法是在长时间间隔下取大样本或短时间间隔下取小样本。在大量生产下或有多种可归属原因出现下，较适合样本小而次数多之抽样。由于检测器和自动量测技术之发展，目前之趋势倾向100%检验。
管制图的不稳定检定方法：
不稳定型态之检定方法:
检定法则一: 有单独一个点子出现在3A
之外者.
检定法则二: 连续三点之中有两点落在A
区或甚至A区以外者.
检定法则三: 连续五点之中有四点落在B
区或甚至于B区以外者.
检定法则四: 连续有八点落在C区或甚至于C区以
外者.
检定法则五: 连续几点同一方向时:
A.连续五点继续上升或下降-注意
以后后动态.
B.连续六点继续上升或下降-开始
调查原因.
C.连续七点继续上升或下降-必有
原因,应立即采取措施.

录: QC七大手法 一、查檢表 二、特性要因圖（魚骨圖﹑石川圖） 三、柏拉圖 四、層別法 五、散布圖 六、直方圖 七、管制圖（推移圖）

QC七大手法之管制推移图内容提要

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