SPC 统计过程控制

1、第一章 SPC 绪论(一）1、什么是SPC? SPC -Statistical Process Control (统计过程控制） 含义-利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。 统计技术-数理统计方法。2、SPC的作用 预防： 判断过程的异常，及时告警。3、SPC的缺点 不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即不能进行诊断。4、为什么要学习SPC（一）? 时代的需要：21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界发展的大方向。 如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一（ppm, parts per million),乃至十亿分之一（p

2、pb, parts per billion)。 科学的要求： 要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用质量科学。 生产控制方式由过去的3s控制方式改为6s控制方式。 3s控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3, 6s控制方式下的稳态不合格品率为2.0 X 10-9 后者比前者降低了： 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106 即一百三十五万倍!为什么要学习SPC（二）? 3s控制方式与6s控制方式的比较： 开展SPC的步骤 培训SPC 正态分布等统计基础知识 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 过程控制网图的做法

3、过程控制标准的做法 确定关键质量因素 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出最终产品影响最大的因素，即关键质量因素； 列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出 制订过程控制标准 对过程进行监控 对过程进行诊断并采取措施解决问题第二章控制图原理1、什么是控制图 对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。 控制图的组成 UCL(Upper Control Limit) 上控制限 LCL(Lower Control Limit) 下控制限 CL (Central Line)中心线 按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列 2、统

4、计观点 -现代质量管理的基本观点之一 产品质量具有变异性 “人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）” 变异具有统计规律性 随机现象Þ统计规律 随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。3、基础知识(1)、直方图 分组、统计、作直方图 具体步骤 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 - 最小值） 2、确定组数 k » Ö n 3、确定组距 h=（最大值-最小值）/组数 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 -最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限

5、第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。 5、确定各组的频数 6、作直方图 7、对直方图的观察: 特点， 中间高、两头低、左右对称 3、基础知识(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。 fN (x; s2 , µ ) = (1/ s Ö2p)exp(- (x- µ) /2 s2 ) 两个重要的参数： µ (mu)- 位置参数和平均值（mean value) ，表示 分布的中心位置和期望值

6、 s (sigma) - 尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差 （standard deviation), 两个参数的意义 µ (mu)-反映整体的综合能力 s (sigma) - 反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。 它们之间是互相独立。 质量管理中的应用 不论µ 与s取值如何，产品质量特性落在µ - 3s， µ +3s范围内的概率为99.73%。 落在µ - 3s， µ +3s范围外的概率为1 - 99.73%=0.27%， 落在大于µ +3s一侧的概率为0.27%/2=0.135% »1%

7、。 4、控制图基础知识(1)、控制限的确定 上控制限：UCL= µ +3s 中心线： CL= µ 下控制限：LCL= µ - 3s(2)、控制图原理的两种解释 第一种解释：“点出界就判异” 小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。 第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻” 质量波动的原因 = 必然因素 + 偶然因素（异常因素） 必然因素 始终存在，对质量影响微小，难以消除，是不可避免的； 偶然因素有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可以避免的。 休哈特控制图的实质就是区分必然因素与偶然因素的。 控制限就是区分必然波

8、动与偶然波动的科学界限。 (3)、预防原则 26字真经 点出界就判异，查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。 (4)、使用控制图应考虑的问题 a、控制图用于何处？ b、如何选择控制对象？ c、怎样选择控制图？ d、如何分析控制图？ e、点出界或违反其他准则的处理。 f、控制图的重新制定。 g、控制图的保管问题。（5）数据的类别 计量型数据 通过量测的方式才能得到的数据 如用游标卡尺量得的尺寸数据 计数型数据 以数一数的方式得到的数据 如不良品的个数 以简单判断方式得到的数据 如合格与不合格、OK与NG(6) 控制图类别：型 式具 体 类 别计量型控制图平均值全距控制图 X-R Ch

9、art均值标准差控制图 X- Chart中位值全距控制图 X-R Chart个别值移动全距控制图 X-Rm Chart计数型控制图不良率控制图 p Chart不良数控制图 np Chart缺点数控制图 c Chart单位缺点数控制图 u Chart X bar -R控制图是计量值最常用的、最重要的控制图 X bar -R控制图的控制限x （bar）（均值） 的控制限UCL = x + A2RCL = xLCL = x - A2RR(极差）的控制限UCL = D4RCL = RLCL = D3 R X bar - R控制图的操作步骤 a、确定对象、抽取数据 b、合理分组 c、计算xi、Ri d、

10、计算x、R e、计算R图的控制线、x图的控制线 f、将数据在图中打点并作图举例：测螺栓的扭矩，其规格为：150+/-50，控制扭矩的质量。 X1 =(x1+x2+x3+x4+x5)/5 R图的控制线 UCL= D4 R=2.114*14.4 =30.4416 CL = R =14.4 LCL = D3R = 0 x图的控制线 UCL =x + A2R =163.1+0.577*14.4 =171.4088 CL = 163.1 LCL = x - A2R =163.1-0.577*14.4=154.7912管制状态下的管制图稳定状态或受管制状态或过程能力充分状态1.无界外点；2.点的分布：多数

11、点（2/3以上）分布在靠近CL线的1/3区域，少数点（1/3以下）散布在上下管制界限（远离CL线的2/3区域）附近；3.无序原则：所有点的分布无规则可以依循管制图异常分析检讨1. 制程作业未标准化；2. 人员训练不够；3. 机械未加以保养；4. 工具或夹具不适当或使用不当；5. 不良材料混入制程；6. 原设计有错误或图面上的问题；7. 测试仪器未加以校正或维护等等。P图的控制线C图的控制线U图的控制线第三章过程能力研究过程能力指数的定义a、过程能力过程的加工质量满足技术标准的能力，是衡量加工内在一致性的标准，决定于质量因素人、机、料、环、法，与公差无关。稳态时，99.73%的产品落在(

12、1;-3 ，µ+3 )范围内，因此将过程能力Cp定义为： Cp =T/6sb、生产能力加工数量方面的能力。 c、过程能力指数-Cpk 过程能力满足产品技术标准（产品规格、公差）的程度。双侧规格情况的过程能力指数 T 技术规格的公差幅度； TU、TL 规格上、下限； s - 总体标准差、 s - 样本标准差 Cp = T/ 6s = （ TU TL ）/ 6s = （ TU TL ）/ 6 s 当T= 6s ， Cp = 1， 这时候既满足技术要求又很经济。符号判断计算公式双边规格时单边规格时Ca准确度（比较过程分配中心与规格平均值一致之情形） xCa= T/2 无Cp精密度（比较过程宽度与公差范围） TCp= 6Cp=minSu X;XSL/3过程能力指数的评价标准有偏移情况的过程能力指数 定义分布中心m与公差中心M的偏移为：e=|M-m|， 与M的偏移度K为：K= e /（T/2）=2 e /T， Cpk =（1-K）Cp =（1-K)*T/6»s （1-K)*T/6s Cpk的计算方式 Cpk = Cp × (1|Ca|) 当属于单边容差时计算公式可以是： USLX XLSL Z = 或者是 Z= Cpk = Zmin / 3过程性能指数-Ppk (判定过程是否稳定（初始过程能力） Ppk1.67)过程能力指数-Cpk (只有