SPC统计过程控制培训课件(共80页).ppt

1、1SPC (Statistical Process Control)统计过程控制2课程内容n基本概念n控制图种类及选择n控制图原理说明n,风险说明n普通原因、特殊原因说明n使用控制图注意事项nX-R控制图nCp, Cpk, Ppk, Cmk指数说明n控制图的判读3SPC的基本概念SPC(Statistical Process Control):为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。思考：过程控制的需要思考：过程控制的需要 检测检测容忍浪费 预防预防避免浪费 4过程的定义n过程：将输入转化为输出的相互关联或相互作用将输入转化为输出的相

2、互关联或相互作用的一组活动的一组活动 。 n过程是一个广义的概念，任何一个过程都有输入和输出，输入是实施过程的基础、前提和条件；输出是完成过程的结果；输入和输出之间是增值转换的关系，过程的目的就是为了增值，不增值的过程没有意义。为了实现输入和输出之间的增值转换就要投入必要的资源和活动。所以，我们说成本是在过程中（输入和输出中）的一组资源消耗的总和，是换取过程增值或结果有效的代价 5機率的世界 V.S. 確定的世界百分之百確定的事？百分之百確定的事？ 例子例子.量子的世界量子的世界機率決定一切機率決定一切統計學家從不說統計學家從不說100確定。確定。那麼有多確定那麼有多確定？ 95%確定；確定；

3、99%確定；確定； 99.99966%確定？確定？ 6世上没有任何两件事.人员.产品是完全一样制造过程中所产生之变异是可以衡量的事情.产品的变异通常根据一定的模式而产生宇宙万物及工业产品大都呈常态分配例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配变异的原因可分为偶因及异因偶因属管理系统的范围异因却是作业人员本身就能解决的应用SPC可以确保作业人员的自尊应用SPC可以指出制程最需要改善的地方SPC的基本观念的基本观念7预防与检测PROCESS原料人机 法环測量測量結果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好而是在制造的时候就要把它制造好8Y=f(x1,x2,.)nY可视为顾客所要求的产品特性。n但是如

4、果在y进行相应的统计控制，其实产品已经制造出来，只是相当于检验产品做得好不好，时效已晚。n所以要去探究哪些因素会影响y，进而事先控制x，如此才能起到在生产时就控制的效果，而不是等到产品做出来再做检验。9控制图的作用n控制图是过程的窗户，控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能区分变异是属于普通原因还是特殊原因，以指示某种现象是否正常，为采取纠正措施提供依据。利用控制限区隔是否为特殊原因10控制图的作用n合理使用控制图n使过程达到更高的质量、更低的单件成本、更高的效率；n有利于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去；n为讨论过程的性能提供共同的语言

5、11控制图种类(按数据性质来分)n计量值控制图n平均值与全距控制图n平均值与标准差控制图n中位值与全距控制图n个别值与移动全距控制图n计数值控制图n不良率控制图n不良数控制图n缺点数控制图n单位缺点控制图12计量型与计数型控制图比较n计量型n很灵敏，能容易地调查事故发生的原因，可以预测将发生的不良状况。n从而能及时并正确地找出不良原因；n计数型n样本量较多n只靠这种控制图，有时无法寻求不良的真正原因，而不能及时采取措施，延误时机。尽可能采用计量型控制图！13控制图种类(依用途分)n分析用控制图n过程解析用n过程能力研究用n过程管制准备用n管制用控制图n追查不正常原因n迅速消除此项原因n并且研究

6、采取防止此项原因重复发生之措施。分析用稳定、可接受控制用14搜集数据绘解析用控制图是否稳定绘直方图是否满足规格控制用控制图寻找异常原因检讨机械、设备提升过程能力控制图绘制流程15控制图所用的统计原理计量型Xbar-RXbar-sX中位数-RX-Rm正态分布计数型Pnp二项分布计数型Cu卜氏分布16控制图原理群体平均值=标准差=+k -k 抽样718. 221222)(eexkk1768.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正态分布概率18控制图原理k在内的概率在外的概率0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.5

7、5%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%19“”及“”风险说明“”風險說明“”風險說明（第一种错误)（第二种错误）20案例分享 在MBA教学中有一个著名的案例：100个缺陷品被放进大量的合格品中，并作100%的检验。 检验员在第一次检验中，只找出68个缺陷品，重新检验3遍，又找出30个，但剩下的2个始终没有找到。 这个试验说明：人工检验并不一定完全可靠。只有通过计算机进行系统管理，科學的統計、分析，才是保证质量零缺陷的关键。21控制图两种错误的分析n对于仅仅存在偶然因素的情况下, 由于点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判断为异常的错误是可能发生的. 这种错

8、误称为第一种错误.n当过程具有某种非偶然因素影响, 致使过程发生程度不同的变化. 但由于此变化相应的一些点子落在控制界限内, 从而有可能发生判断过程未发生变化的错误, 这种错误称为第二种错误.n发生第一种错误时, 虚发警报, 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施, 从而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误. 发生第二种错误时漏发警报, 过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施, 从而不合格品增加, 也造成损失.22控制界限“”值32%24.56%30.27%40.005%平均值移动“”值97.72%284.13%350%415.87%“”及“”风险说明23两种错误的经济平衡点

9、 （ 3）1362两种损失的合计第二种错误损失第一种错误损失控制界限24管制界限和规格界限n规格界限：区分合格品与不合格品。是用以说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。n管制界限：区分偶波与异波。应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。25过程的组成以及其波动的原因波动原因人机器材料方法測量环境26普通原因与特殊原因n普通原因：是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时

10、，过程的输出才可以预测。n特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程变差的原因，即当它们出现时将造成过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。27普通原因、特殊原因示意图普通原因的波动范围异常原因导致的波动范围异常原因导致的波动范围UCLLCL28普通原因与特殊原因举例n合格原料的微小变化n机械的微小震动n刀具的微量磨损n工艺的局限性n气候、环境的微小变化等等n使用不合格原料n设备调整不当n新手作业，违背操作规程n刀具过量磨损n加工方法的改变29局部措施和对系统采取措

11、施n局部措施n通常用来消除变差的特殊原因n通常由与过程直接相关的人员实施n大约可纠正15%的过程问题n对系统采取措施n通常用来消除变差的普通原因n几乎总是要求管理措施，以便纠正n大约可纠正85%的过程问题30局部措施、系统措施示意图解决普通原因的系统措施解决异常原因的局部措施解决异常原因的局部措施UCLLCL31组内变异和组间差异说明n不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在相同的操作条件之下，不同槽之间的差异，如果差异很大，表示组间有差异。n同一槽之内的变异谓组内变异，此时就要去分析为何在同一槽之内会有不均之现象。32组间变异大的解决方法n此时的异常将在Xbar图中显示出来，此时一般的责任是在

12、现场人员，可能是用错材料，没有依照标准作业方法等。n此种问题比较容易解决，85%应由现场人员就可以处理。33组内变异大的解决方法n此时的异常将在R图中显示出来，此时一般的责任是在管理人员，在标准操作条件设定时没有最佳化。n此种问题比较不易解决，应由技术人员、管理人员进行处理。34过程改进循环PLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACT1、分析过程本过程应做什幺？会出现什幺问题？本过程正在做什幺？达到统计控制状态确定能力2.控制过程监控过程性能查找变差的特殊原因并采取措施3.改变过程从而更好地理解普通原因变差减少普通原因变差35使用控制图的注意事项n分组问

13、题n主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组, 组中不应有不同本质的数据, 以保证组内仅有普通原因的影响.n我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的普通原因所造成的波动为基准来找出异常因素的, 因此, 必须先找出过程中普通原因波动这个基准.36時間質量特性过程的变化分组注意事项让组内变化只有普通原因让组间变化只有非普通原因组内变异小组间变化大37错误的分组方式以及其后果n如此的取样方式会造成无法有效区别组内变异和组间变异，造成控制界限变宽，无法有效侦测制造变异。时间质量特性过程的变化38控制图示意说明初期的二十五点计算时有些超出控制界限，此时须寻找原因。连续二十五点在控制界

14、限内，表示制程基本上已稳定，控制界限可以延用此时有点子超出控制界限，表示此时状态已被改变，此时要追查原因，必要时必须重新收集数据，重新考虑稳定状态39使用控制图的注意事项n分层问题n同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.40复合层别的说明41使用控制图的注意事项n控制界限的重新计算n为使控制线适应今后的生产过

15、程, 在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常常需要反复计算, 以求得切实可行的控制图. 但是, 控制图经过使用一定时期后, 生产过程有了变化, 例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新收集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的控制图.42使用控制图的准备n建立适用于实施的环境n定义过程n确定待管理的特性，考虑到n顾客的需求n当前及潜在的问题区域n特性间的相互关系n确定测量系统n使不必要的变差最小43建立控制图的四步骤A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释44建立X-R图的步骤A阶段收集数据A1选择子組大小、頻率和数据

16、子組大小子組頻率子組数大小A2建立控制图及記錄原始記錄A3計算每個子組的均值X和极差RA4选择控制图的刻度A5將均值和极差画到控制图上45取样的方式n取样必须达到组内变异小，组间变异大n样本数、频率、组数的说明46组数的要求(最少25组)当过程中心值偏差了二个标准差时，它在控制限内的概率为0.84那么连续25点在线内的概率为：0128. 084. 02547平均值和极差n平均值的计算554321xxxxxxnR值的计算minmaxxxR48每个子组的平均值和极差的计算1100989910098298999810197399971001009841001001019999510199991009

17、9平均99.698.699.410098.2极差3332249选择控制图刻度nX图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值的最大值与最小值差的2倍。nR图，刻度值应从最低值为0开始到最大值之间为初始阶段所遇到的最大极差的2倍。50計算控制限B1計算平均极差及过程平均值B2計算控制限B3在控制图上作出平均值和 极差控制限的控制线建立X-R图的步骤B51RDLCLRDUCLRCLRAXLCLRAXUCLXCLRRRXXX3422全距控制图平均值控制图kRRRRkxxxxxkk.21321全距控制图平均值控制图控制图RX 52过程控制解释C1分析极差图上的数据点C2识別并标注特殊原因(极

18、差图)C3重新計算控制界限(极差图)C4分析均值图上的数据点超出控制限的点链明显的非隨机图形超出控制限的点链明显的非隨机图形C5识別并标注特殊原因(均值图)C6重新計算控制界限(均值图)C7为了继续进行控制延長控制限建立X-R图的步骤C53控制图的判读n超出控制界限的点：连续25点出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据UCLCLLCL异常异常54控制图的判读n链：有下列现象之一即表明过程已改变n连续7点位于平均值的一侧n连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。UCLCLLCL55控制图的判读n明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/

19、3的区域。UCLCLLCL56为了继续进行控制延长控制限n估计过程标准偏差n计算新的控制限2dRnewxnewxnewRnewRnewRAxLCLRAxUCLRDLCLRDUCLdR2234257过程能力解释D1計算过程的标準偏差D2計算过程能力D3評价过程能力D4提高过程能力D5對修改的过程绘制控制图并分析建立X-R图的步骤D58aC过程能力指标2)()2/(dRTXCa双边規格过程准确度过程准确度反映过程中心与规格中心偏离的状况。反映过程中心与规格中心偏离的状况。59pC过程能力指标內变差只考虑到固定变差或組单边規格下規格界限单边規格上規格界限双边規格2)(3)(3)(6dRLSLXCXU

20、SLCLSLUSLCppp过程精密度过程精密度反映过程的分布宽度反映过程的分布宽度60pkC过程能力指标233),min(dRSxCxSCCCClplupuplpupk61Cpk和Ppk的差异nCpk：只考虑了组内变异，而没有考虑组间变异，所以一定是适用于过程稳定时，其组间变异很小可以忽略时，不然会高估了过程能力；换句话也可以说明如果努力将组间变异降低时所能达到的程度。nPpk：考虑了总变异(组内和组间)，所以是比较真实的情形，所以一般想要了解真正的过程情形应使用Ppk。6263kssxkxnxxsnxxkikiiniii12211211)( valuesample ofnumber valuesasmple theof summkC机器能力指数64muml