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GB／T 17989.8-2022 生产过程质量控制统计方法 控制图 第8部分：短周期小批量的控制方法.pdfGB/T17989.82022
生产过程质量控制统计方法
Statisticalmethod of quality controlinproductionprocess Control chartsPart 8:Charting techniques for short runs and smallmixedbatches
16大模板内浇外砌多层住宅搂工程施工组织设计GB/T17989.82022
范围 规范性引用文件 术语和定义、符号： 3.1术语和定义 3.2符号 如何选择合适的计量型常规控制图 4.1 概 4.2如何为测量数据选择合适的常规控制图 4.3 当特性没有固定的目标和过程散布时，如何选择常规控制图 如何准备绘制短周期、小批量控制图· 5.1 专注过程 5.2 相似过程分组的程序 5.3 典型应用 初步过程诊断 5.5 建立过程特性的正确初始架构的程序 5.6 短周期小批量过程预先设立统计过程控制图控制限的程序 如何建立并应用短周期、小批量控制图 6.1 概述： 6.2可变目标的单值和移动极差控制图 6.3可变目标的移动平均和移动极差控制图 6.4 通用的单值和移动极差控制图： 6.5通用的移动平均和移动极差控制图· 录A（资料性）控制图表格和正态概率图 考文献
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本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 草。 本文件是GB/T17989的第8部分。GB/T17989已经发布了以下部分： 控制图第1部分：通用指南； 控制图第2部分：常规控制图； 控制图第3部分：验收控制图； 控制图第4部分：累积和控制图； 生产过程质量控制统计方法控制图 第5部分：特殊控制图； 生产过程质量控制统计方法 控制图 第6部分：指数加权移动平均控制图； 生产过程质量控制统计方法 控制图 第7部分：多元控制图； 生产过程质量控制统计方法 控制图 第8部分：短周期小批量的控制方法； 生产过程质量控制统计方法 控制图 第9部分：平稳过程控制图，
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将6.4.4第2段开头中单个样本”修改为“单个观测值”： 将6.5.3f)中“表12”改为“表13”； 将图12图例Y中“单值”修改为“移动平均”； 将图A.1中“Xvariable"修改为“X”，“极差”修改为“移动极差”； 将图A.3中“均值Xmorin”修改为“单值X”，“极差”修改为“移动极差”； 将图A.3的倒数第5行题头空格部分添加“目标”； 删除将图A.3的倒数第2行题头中Xmorink”； 将图A.2和图A.4中“平均”修改为“移动平均”，“极差”修改为“移动极差” 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由全国统计方法应用标准化技术委员会（SAC/TC21)提出并归口。 本文件起草单位：清华大学、中国标准化研究院、山西金沙智慧科技有限公司、河南省标准化研究 院、内蒙古蒙牛乳业（集团）股份有限公司、聊城卓群汽车部件有限公司。 本文件主要起草人：孙静、余翼丰、赵静、乌佳心、侯顶明、逐渊岚、赵国敏、宋晓东、林立民、董军
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制图是过程控制中常用的统计工具，用来监测过程中的偏移，保持过程稳定。GB/T17989控制图 系列标准分为以下9个部分： 控制图第1部分：通用指南。目的在于给出控制图基本术语、原理及分类，以及选择控制图 的指南。 控制图第2部分：常规控制图。目的在于确立使用常规控制图进行过程控制的指南。 控制图第3部分：验收控制图。目的在于确立验收控制图进行过程控制的使用指南，并规定 了确定子组样本量、行动限、和决策准则的一般程序。 ， 控制图第4部分：累积和控制图。目的在于确立应用累积和技术进行过程检测、控制和回顾 性分析的统计方法。 生产过程质量控制统计方法控制图第5部分：特殊控制图。目的在于确立理解和应用特 殊控制图进行统计过程控制的指南。 生产过程质量控制统计方法控制图第6部分：指数加权移动平均控制图。目的在于确立 理解和应用指数加权移动平均（EWMA)控制图进行统计过程控制的指南。 生产过程质量控制统计方法控制图第7部分：多元控制图。目的在于确立构建和应用多 元控制图进行统计过程控制的指南，并建立了使用和理解计量数据多元控制图的常规方法。 一生产过程质量控制统计方法控制图第8部分：短周期小批量的控制方法。目的在于确立 子组大小为1时，应用常规计量控制图检测短周期和小批量生产过程的方法。 一生产过程质量控制统计方法控制图第9部分：平稳过程控制图。目的在于确立构建和应 用控制图对平稳过程进行控制的指南 通常建议至少要采集到25个子组，作为构建常规计量型控制图的基础，从而进行一些建设性的分 析。这是应用统计过程控制对大批量生产中的单一产品特性（如直径）或过程参数（如温度）绘制控制图 的最佳方式。然而，许多统计过程控制的潜在应用都存在问题。 商业社会，高效系统对多功能和柔性的要求不断提升，以支持准时生产的库存管理，并借助更小的 批量、更短的周期实现更多样化的产品种类。随之而来是不断增加的重置、转换和模具更换等，这为统 计过程控制的有效应用带来新的挑战。这些挑战都发生在一个关键的时代一一持续的绩效改进的压力 从未如此之大。 过程能够适应很多零件的生产，最好是形状相似但标称尺寸不同，并且零件设置有多种特性，包括 不同的标称值、不同的测量单位以及不同的公差。例如，螺栓制造者以短周期生产尺寸（直径和长度)各 异的螺栓，管道挤压机生产外径、内径和壁厚尺寸各异的管道。常规做法是针对每个零件的每个特性设 计一张控制图。这样管理繁琐、以产品为中心的做法只会生成数量庞大的折线图，每张图的数据都过于 稀疏，既无法用于过程控制，也不能进行质量改进。 与其他应对挑战的方式相同，例如：精益思想和生产中快速换模技术的引入，统计过程控制同样需 要使用更便利的方法做出回应，既是问题也是挑战 问题的出现是因为：在企业界，经常由于生产周期太短，以至于无法生成足够的数据来应用常规意 义的控制图。这类问题会以两种方式出现：第一，生产批量过小；第二，运行时间过短，比如高速冲压机 床可能只运行很短的时间。无论哪种方式，都无法得到足够的子组以便控制图进行有效监测。 机会的出现是因为：当前许多统计过程控制的应用实际上是统计产品控制，换言之，实施统计过程 控制经常是以产品为中心而不是以过程为中心。由同一过程或相似的过程生产的不同产品被视为相异
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生产过程质量控制统计方法
生产过程质量控制统计方法 控制图第8部分：短周期小批量的 控制方法
生产过程质量控制统计方法 控制图第8部分：短周期小批量的 控制方法
本文件描述了在子组大小被限制为1的情况下，应用常规计量控制图监测短周期和小批量生产过 程的方法。它提供了一套工具来帮助理解这些过程中的波动来源，以便更好地管理这些过程。 本文件适用于子组大小为1的情形下计量型质量特性的过程控制。这重涉及的控制图是过程导 向，而非产品导向。使用者能在同一张控制图上打点、监测和控制不同产品的相似特性，或者同一产品 的不同特性。 注1：术语短周期和小批量的定义不完美。本文件中的短周期和小批量是指在随后另一种产品被生产前，该产品 只少量生产。 注2：子组大小大于1的情况，适用其他标准
GB/T3358.2一2009界定的术语和定义适用于本
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4如何选择合适的计量型常规控制图
统计过程控制旨在控制和提升质量、提高生产率、降低成本。统计过程控制的主要图形工具是控制 图，主要有三类：常规控制图、累积和（CUSUM)控制图和指数加权移动平均（EWMA)控制图。 注：累积和控制图见GB/T17989.4，指数加权移动平均控制图见GB/T17989.6。 常规控制图提供了过程的图形展示，包括：某特性的代表性统计量（例如单值、均值、极差或标准差） 的取值对应的打点、中心线、以及一条或多条控制限。控制限和中心线用作判断过程稳定性的基础，换 言之，判断过程是否处于统计受控状态。控制限源于过程的实际表现，不要与规格限或公差混淆。 常规控制图提供了一种通用语言，以便对过程表现的技术信息进行沟通。控制图是理解过程行为 的有效工具，将波动的特殊原因与一般原因进行区分。当特殊原因不存在时，则过程处于统计受控 状态。 当一个过程处于统计受控状态时，其过程能力是可预测、可评估的。减少一般原因带来的波动并改 进过程（对公差中心）的对准程度，以提升过程能力。 控制图在任何组织中都有广泛的适用性
4.2如何为测量数据选择合适的常规控制图
对测量数据选择常规控制图的程序如下： a） 如果被监测的特性可以持续进行，且有固定的目标和过程散布，见GB/T17989.2； b) 如果特性没有固定的目标和过程散布，且子组大小被限制为1，见4.3； 如果特性没有固定的目标和过程散布，且子组大小大于1，宜寻求专家指导。 图1给出了选择的程序
当特性没有固定的且标和过程散布时.如何选择
图1测量数据选择常规控制图的流程图
对于短周期和小批量的情况，当预期目标和过程散布发生变动时，一些常规控制图可 包括：
可变目标，单值和移动极差控制图； 可变目标，移动平均和移动极差控制图； C 通用，移动平均和移动极差控制图； d）通用，单值和移动极差控制图。 图2给出了选择合适控制图的流程
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表1有助于对图2的理解
图2短周期、小批量选择控制图的流程图
期、小批量过程的控制图选择表（子组大小，11=1
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5如何准备绘制短周期、小批量控制图
5.2相似过程分组的程序
为了有效地对特性进行分组，需要建立程序，以防止来自显著不同的过程的数据最终由一张控制图 进行监测。如果系统性影响是未知的或未被补偿，会导致由一张控制图进行监测的两个或多个稳定过 程频繁发出虚发警报，这是不期望发生的结果。 图3给出了结合专家知识和数据分析形成分组并根据需要予以调整的程序
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图3相似特性识别与分组的程序
步骤一：首先，要识别潜在“可分组”的过程。这些过程遵循相同程序但有不同特性，例如标 值/目标值、公差、材料、测量过程、生产设备、工具、环境条件等。过程之间变化的特性以及 自的参数区间，可以展示在一张因果图上（见图4）。
图4确立相似过程间差异的因果图
步骤二：下一步就要确定特定特性的差异是否导致两个或多个过程的表现显著不同。该信息 可通过如下方式获得： 1）专家知识/研讨； 2）仿真模拟； 3） 实验初探； 4)过程现有数据的统计分析
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如果没有显著差异，或者差异是系统性的可以通过标准化予以抵消且没有其他实质性的原因予以 反对，那么可将这些特性形成一组、联合起来，使用控制图。 c）步骤三：在应用控制图的过程中，会收集到更多数据，获得更多的过程知识。因此，定期地重新 检验分组的有效性是明智的，尤其在找不到可查明原因的虚发警报频繁发生的情况下。为了 灵活地将过程分组和再分组，将特性作为元数据和测量数据一起加以记录很重要，以使得每个 测量值都与一组过程相关联 示例：表2展示了图4所给出的特性的分组。如果没有进行分组，就需要监测360种组合。而分组后，需要监测的 组合数减至4。该示例中，假定工具、公差与测量过程对过程没有显著影响，标称值的差异通过标准化进行补偿，材料和 生产设备对过程有无法补偿的显著影响
短周期控制图用于产品特性或过程参数，无需考虑特征的类型或测量单位的差异、过程散布。例 如，建立一张单一的短周期控制图来监测多个特性，诸如：圆柱体上的锥度、平行度、椭圆度和硬度。 另一个应用是穿行在一项作业的各个过程阶段的小批量识别标识。一张单一的短周期控制图用于 监测一项作业的各个过程阶段的质量表现，例如：机加工操作、热处理、氧化和喷漆。对研磨机，建立 张短周期控制图监测所执行的不同操作，例如：X，Y，Z轴方向的钻孔和铰孔。 短周期控制图体现出的原理也能同样用于短周期小批量以外的其他情形。例如，汽车车门与车身 面板之间的缝隙，对于同一个车门和车身的组合，在A，B，C，D四个不同的位置测量缝隙的宽度，不 需要在每个检测位置建立控制图，使用一张控制图即可
进行统计过程控制，预先建立过程中主要的潜在波动来源的类别很重要。这不仅决定了进行统计 过程控制要使用哪种方法，更重要的是确定是否应用统计过程控制。作为唯一的检测，某些关于短周期 小批量过程的问题需要提出并加以考虑。在制造业，宜对下列最有可能的过程波动的主要来源进行 评估： a） 原材料主导：当来料或上道工序有重大影响时； b） 设置主导：当设置正确，特性高度可重复时； 操作员主导：当过程高度依赖于操作人员的技能、谨慎与专注度时； 时间主导：当过程可漂移时（例如，因刀具磨损或溶液配比没有及时补充）； e） 夹具或托盘主导：当固定部件的夹具或托盘是造成不一致的主要来源时； f 过程参数主导：当输出依赖于过程参数时（例如，深度、切割速度和油温）； g 环境主导：当制造区的温度和湿度变化时； h） 信息主导：当波动和不合格是由于作业或规范的频繁变动或测量信息不良所导致时。
5.5建立过程特性的正确初始架构的程序
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当测量至少三件样品是可行的时，本程序确定了过程特性均值的初始维度架构是否可接
如果过程特性的取值服从正态分布，则测试是准确的。如果不服从正态分布，则测试只能 的指导。
某大型体育馆施工组织设计5.5.3程序的必要性
图5只有一个观测值的四种不同情况
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建筑施工组织设计规范(附说明)表3设置时进行一次测量的四种情况
表4接受设置的u的临界值范围
注：瞄准目标的过程有10%的概率通不过检验