统计过程控制培训课件(PPT 95页)

1、Statistical Process Control 统计过程控制统计过程控制内容安排内容安排1认知认知 SPCSPC2控制图介绍控制图介绍3控制图绘制及判异控制图绘制及判异4过程能力过程能力5SPC SPC 推行推行案例：关于案例：关于SPECSPEC和和SPCSPC某公司QA工程师Vitia先生今天收到海外一个客户的电话，内容如下：“Vitia,今天整理你们资料的时候，发现一个很严重的事情，你们6月份提供的产品，6月17日，某项特性均值6.8，6月18日，相同特性均值在4.7。请贵公司注意一下。” Vitia收到这个投诉后，把这一信息反馈给他主管的时候，他的主管很疑惑的说“很好啊，他们要

2、求是2，我们达到最差都到了4.7，简直无理取闹嘛。”另外一个工程师M也发表了他的看法：“如果SPEC是2,而实际达到4.76.8，那么有必要进行SPC控制吗？我认为控制的意义不大，除非提高SPEC。另外也要考虑一下控制的成本。”Vitia对主管的回答和M工程师的回答都不太满意， 觉的主管的回答太不负责了，M工程师的看法有些道理，但又好像有些问题在里面。我们应怎样看待这个问题我们应怎样看待这个问题 ？ 怎么解决这类问题？怎么解决这类问题？1.1 SPC1.1 SPC定义定义SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。1 1、认知、认知SPC 统计学统计学(St

3、atistics)是数学的一个分支：是数学的一个分支： 从所有同类项目从所有同类项目(总体总体)(population)中抽取一些项目中抽取一些项目(样本样本)(samples) 计算集中特性计算集中特性(central tendency)，如算术平均数，如算术平均数(average)，离散特，离散特性（性（diskrete）如极差）如极差 (range)、标准差、标准差(standard deviation)。 对于总体分布，通过对抽样分布做假设，便可提供对总体采取措对于总体分布，通过对抽样分布做假设，便可提供对总体采取措施的基础。施的基础。例如：根据经验例如：根据经验/接受抽样样本的品质去

4、推断应否接受或拒收整批货接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物。统计学中利用变异物。统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势。变异可能绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势。变异可能是随机是随机(random)(由于偶然因素造成由于偶然因素造成)或非随机的或非随机的(assignable)(由于机由于机械、方法、物料与械、方法、物料与/或人事引起或人事引起)。统计学有助我们分辨随机与非随机。统计学有助我们分辨随机与非随机因素。因素。按字面意思来解释按字面意思来解释SP

5、CSPC过程过程(Process)是指生产产品是指生产产品/服务的一系列行动或操作，服务的一系列行动或操作，也指支持产品也指支持产品/服务的过程如管理、财务、采购与工艺服务的过程如管理、财务、采购与工艺.控制控制(Control)的意思是通过过程控制产品的意思是通过过程控制产品/服务。控制是服务。控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地: 1)对过程进行控制；对过程进行控制； 2)维持或改善控制，目标是使品质维持不变。维持或改善控制，目标是使品质维持不变。把统计、过程及控制三个名词的英文字头起来就是把统计、过程及控制三个名词的英文字头起来就是S

6、PC1.2 SPC1.2 SPC的宗旨的宗旨PROCESS原料原料人人 机机 法法 环环 测测量量测量测量结果结果好好不好不好不要等不要等产产品做出来品做出来后后再去看它好不好再去看它好不好!而是在而是在制造的时候就要把它制造制造的时候就要把它制造好好!的起伏变化，是造成质量的起伏变化，是造成质量的主要根源的主要根源1.3 SPC1.3 SPC的的焦点焦点过程过程人员人员设备设备原料原料方法方法量测量测环境环境产品或服务客户客户确认客户需求与期望客户声音客户声音统计方法统计方法过程之声过程之声输入输入过程过程/系统系统输出输出1.4 SPC&SQC过程原料原料测量结果 针对产品所做的针

7、对产品所做的仍只是在做仍只是在做SQCSQC针对过程的重要控制针对过程的重要控制参数所做的才是参数所做的才是SPCSPC机器机器人员人员方法方法环境环境量测量测综上所述综上所述，SPCSPC是是通过通过运用运用统计学统计学上的技巧分析上的技巧分析过程过程或或其输出，从而作出适当的行动以达至及保持其输出，从而作出适当的行动以达至及保持统计控制统计控制状况及改善状况及改善过程能力过程能力。SPCSPC解释为解释为 . .运用运用统计统计方法于方法于过程控制过程控制上以控制产品品质上以控制产品品质SPC统计技术有哪些？统计技术有哪些？1.5 SPC1.5 SPC与控制图的关系？与控制图的关系？内容安

8、排内容安排1认知认知 SPCSPC2控制图介绍控制图介绍3控制图绘制及判异控制图绘制及判异4过程能力过程能力5SPC SPC 推行推行 控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明. 因其用法简单且效果显着, 人人能用, 到处可用,逐渐成为实施品质控制时不可缺少的主要工具,当时称为(Statistical Quality Control).2.12.1控制图的历史控制图的历史2 2、控制图分类及绘制、控制图分类及绘制英国在1932年，邀请W.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管控，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国

9、为早。 日本在1950年由W.E.Deming博士引到日本并得到大力推广。 同年日本规格协会成立了品质控制委员会，制定了相关的JIS标准。八十年代以后，全世界纷纷推广应用SPC。并在ISO9000以及QS9000中提出应用SPC方法的要求。2.22.2控制图定义控制图定义2 2、控制图分类及绘制、控制图分类及绘制控制图（控制图（control chartcontrol chart）又称管制图。它是用来又称管制图。它是用来区分过程中性能特性值的波动，是由系统因素引起区分过程中性能特性值的波动，是由系统因素引起的异常波动，还是由偶然因素引起的正常波动的一的异常波动，还是由偶然因素引起的正常波动的一

10、种工具。种工具。2.32.3控制图原理控制图原理 控制图原理是基于正态分布的重要特性。质量特性值控制图原理是基于正态分布的重要特性。质量特性值在区间（在区间（-3-3，+3+3）内的概率为内的概率为99.73%99.73%，19271927年美年美国人休哈特就是根据这一结论，把正态分布图形转化为控国人休哈特就是根据这一结论，把正态分布图形转化为控制图制图. .3-33-3UCLCLLCL-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 468.26%95.45%99.73%99.99%2.42.4控制图的基本图形控制图的基本图形控制图分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）三条线。01

11、234567812345678抽样时间或样本组序号质量特性值3倍标准差3倍标准差UCLUCLC L和趋势图的对比？和趋势图的对比？2.52.5控制图的作用控制图的作用过程诊断：可以用诊断生产过程的稳定性，即 生产过程是否处于稳定状态。过程控制：可以用来确定生产过程何时需要加以调 整，何时应保持生产过程的稳定状态。改进确认：可以用来确定某过程是否得到了改进。其它领域的应用：记帐（差错率）、运送时间、耗电量等2.6 2.6 统计概念统计概念总体：指某次统计分析中研究对象的全体又称母体。样本：从总体中随机抽取出来要对其进行分析的一 部分个体，也称为子体。抽样：从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。

12、随机抽样：使总体中每一个个体都有同等的机会， 被抽出来组成样本的活动过程。总体与样本 统计特征数是对样本说的。 常用的统计特征数可分为两类： 一：表示数据的集中位置 1、 样本平均值 2、 样本中位数 二：表示数据的离散程度 1、样本方差 s2 2、样本标准偏差 s ； 3、样本极差 R 统计特征数统计特征数 样本平均值样本平均值X 式中 样本的算术平均值； n：样本大小。计算公式： =nixn1i1xX：最常用的测度值，是集中趋势的测度值之一，易受极端值影响。 样本中位数样本中位数将所收集的数按大小排序，在正中位置的数为中位数。集中趋势的测度值之一。不受极端值影响。 x当N为畸数时，中位数为

13、正中间位置的数。当N为偶数时，中位数为正中间两个数的算术平均值。 x五个数据取中位数原始数据: 10 5 9 12 6 8排 序: 5 6 8 9 10 12位 置: 1 2 3 4 5 6原始数据: 24 22 21 26 20排 序: 20 21 22 24 26位 置: 1 2 3 4 5六个数据取中位数方差和标准差方差和标准差1.离散程度的测度值之一2.最常用的测度值3.反映了数据的分布4.反映了各变量值与均值的平均差异5.根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的，称为样本方法或标准差样本方差和标准偏差计算公式样本方差和标准偏差计算公式1)(1221nxxSniin

14、1)(121nxxSniinS： 样本标准偏差，样本方差的正平方根。样本方差 S2 ：（xi-x）：表示某一数据与样本平均值之间的偏差。n：采集的样本数 n-1：样本方差的自由度样本标准偏差S ：样本方差样本方差 算例算例 原始数据: 10 5 9 13 6 8 平均数据：10+5+9+13+6+86=8.53 . 816) 5 . 88 () 5 . 85 () 5 . 810(1)(2221221nxxSniin1. 一组数据的最大值与最小值之差2. 离散程度的最简单测度值3. 表示数据的分散范围4. 易受极端值影响极极 差差 R R = 205 145 = 60（公分）205145平均：

15、175计量型数据计数型数据u 能够在某一区间内连续取值的为计量型，离散的则为计数型u 计量型数据与计数型数据最大的区别在于前可无限的分割且数据仍然有意义后者却不可计量型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、等阿拉伯数字数下去的数据。其中计数型数据又可分为计件值与计点值，其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。例如：不合格品件数、温控器个数、质量检验项目等；计点值是指是指按缺陷点计数，例如：铸件的沙眼数、布匹上的疵点数

16、、电路板上的焊接不良数等离散性数据。2.72.7控制图类型控制图类型计量型计量型分布控制图代号控制图名称 用 途均值极差控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。Xbar控制图用于观察分布均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化均值标准差控制图适用范围同上，当样本大小n10时，这时用极差估计总体标准差的效率降低，故用S图来代替R图中位值极差图适用于检验时间远比加工时间短，现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，如车床加工轴单值-极差图用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量；取样费时、昂贵以及化工过程,样品均匀,多抽样也无太大意义的

17、场合或者是破坏性检验RXSXRX sRX 正态分布分布控制图代号控制图名称备注二项分布(计件值) p不合格品率控制图适用于关键零部件需全数检查的场合np不合格品数控制图适用于一般半成品或零部件，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定的场合泊松分布(计点值)u单位不合格数控制图用来控制每单位缺陷数，需全数检查的场合，如喷漆加工表面的气泡数c不合格数控制图适用于控制一般缺陷数的场合，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定一定的场合2.52.5控制图类型控制图类型计数型计数型计量型数据吗？ 性质上是否均匀或不能按子组取样？关心的是不合格品率吗？样本容量是否恒定？样本容量是否恒定？子组均值是否

18、能很方便地计算？sx Rx np或或p图图p图图C或或U图图U图图是否是是是是是否否否否否关心的是单位零件缺陷数吗？是2.6 2.6 控制图的选择控制图的选择sRX 子组容量 9？是否RX 内容安排内容安排1认知认知 SPCSPC2控制图介绍控制图介绍3控制图绘制及判异控制图绘制及判异4过程能力过程能力5SPC SPC 推行推行 3.1 3.1 控制图绘制控制图绘制 之之 Xbar-RXbar-R图图A.做图前的准备：做图前的准备：定义过程；确定做图特性；定义测量系统；使不必要的变差最小化；B.收集数据：收集数据：子组大小（一般由4到5件连续生产的产品为1个样本）子组频率（一般每小时、每半日、

19、每天、每周）子组数的大小（一般包含100个以上单值，组数大于25）C.C.计算每个子组的均值和极差计算每个子组的均值和极差R R：MINMAXnXXRnxxxx.21D.D.计算控制线：计算控制线：计算中心线：（K为子组数量）KXXXXKRRRRKK.2121D.D.计算控制线：计算控制线：计算控制线：XRAxRndxnLCLxCLRAxRndxnUCL22223333计算控制线：RRDRddRLCLRCLRDRddRUCLRRRRR3234233333E.E.画图：画图：选择控制图的刻度；将均值和极差画到控制图上；n2345678910D43.272.572.282.1121.921.861

20、.821.78D3*0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31计算参数 * 国标中对照表 1、收集数据如下: 50+10 (一般要有20子组以上的数据才有分析价值)12345678910111213141516171819201515351504847504950495050505249555250464824847495248535352485252535050514652495154353485050505145515550524751524850515248514515053484951494953525351505052

21、525154494955152504547525252485055515045514951484848X50.85050.64948.450.849.850.650.850.652.450.450.249.850.250.451.450.648.450R56473683735617491656X-R图案例2、计算总体平均值X=X1+X2+X3+.XiK=XCL K：表示组数，该例K=20X=XCL=(50.8+50.0+50.6+) / 20 = 50.263、 计算全距平均值 R=(R1+R2+R3+Ri) / K = RCL K：表示组数，该例K=20 R=RCL=(5+6+4+.6) /

22、 20 = 5.14、计算控制上下限 XUCL=X+A2R平均数控制上限 XCL=X平均数中心限 XLCL=X-A2R平均数控制下限XUCL=50.26+A2R=50.26+0.577*5.1=53.2XCL=X=50.26XLCL=50.26-A2R=50.26-0.577*5.1=47.32图表如下：RUCL=D4R=2.114*5.1=10.78RCL=R=5.1RXLCL=D3R=0图表如下：移动极差移动极差移动极差是指一个测定值xi与紧邻的测定值xi+1之差的绝对值，记作Rs， Rs= |xi- xi+1| （i=1,2,k-1) k为测定值的个数; k个测定值有k-1个移动极差,每

23、个移动极差值相当与样本大小n=2时的极差值. 3.1 3.1 控制图绘制控制图绘制 之之 单值单值- -移动极差图移动极差图计算均值计算均值1 计算总平均数:2 计算移动极差平均数:kiikxkkxxxx1211.11121111.kisiskssRkkRRRR计算控制界限计算控制界限3 计算控制界限:ssssssRxRExdRxLCLRxRExdRxUCLxCL66.2366.232222n=2时,E2=2.66X控制图 3 计算控制界限:Rs控制图0267. 334sSSSRDLCLRRDUCLRCL相当于n=2时的极差控制图;n=2时,D4=3.267,D3=0例例1：某制药厂某种药品碱

24、的单耗数据如表，做：某制药厂某种药品碱的单耗数据如表，做单值单值-移动极差图移动极差图1)收收集集数数据据X-Rs控制图实例控制图实例2）计算各组的统计量）计算各组的统计量1)计算样本的平均值：2)计算移动极差Rsi及其平均值：649. 32523.9111KiiXKx087. 02409. 2112426. 049. 375. 327. 076. 349. 311232121KisiSSsRKRxxRxxR个移动极差。依次类推，本例有第二个移动极差为：第一个移动极差为：填写数据表如下：填写数据表如下：子样号xRs子样号xRs13.76143.810.1523.490.27153.970.16

25、33.750.26163.640.3343.660.09173.670.0353.620.04183.60.0763.640.02193.610.0173.590.05203.61083.580.01213.60.0193.670.09223.680.08103.630.04233.660.02113.670.04243.620.04123.630.04253.610.21133.660.03合计91.232.09X图Rs图平均值3.6490.087CL3.6490.087系数n=2E2D4UCL3.880.284查表2.663.267LCL3.4183）计算控制界限）计算控制界限X控制图Rs

26、控制图418. 3087. 0*66. 2649. 3880. 3087. 0*66. 2649. 3649. 322ssREXLCLREXUCLXCL不考虑LCLRDUCLRCLss284. 0087. 0*267. 3087. 044）作控制图）作控制图X-Rs控制图实例控制图实例A.A.应用场合：应用场合：B.B.收集数据：收集数据：子组大小（一般大于50个零件）子组频率（一般每小时、每半日、每天、每周）子组数的大小（组数要达到25以上） P图不合格品率控制图，样本含量可以不等，但计算量大， 控制线凹凸不平； 3.1 3.1 控制图绘制控制图绘制 之之 P P图图C.C.计算控制线：计算

27、控制线：计算控制线：nPPPLCLnPPPUCLPP)1(3)1(3备注：1.当P很小或n很小时，LCL计算有时会为负，此时下控制线按0取；2.当n变化在 25%以内时，上述公式可用 代替n，避免控制线 凹凸不平；nE.E.画图：画图：选择控制图的刻度；将计算值画到控制图上；P图图 案例案例数据收集数据收集132809791423493215116817216268536173456381815482719245830202147292122412222189512233012352425212725198618样本号 当班生产总数不合格品计算控制界限计算控制界限作控制图普通原因是造成过程数据

28、之间的差异，普通原因是造成过程数据之间的差异，但数据总体分布随时间推移具有重复性但数据总体分布随时间推移具有重复性和稳定性的许多原因的总和；普通原因和稳定性的许多原因的总和；普通原因存在于任何过程，不能利用现有技术进存在于任何过程，不能利用现有技术进行控制，其对过程的影响是轻微且不确行控制，其对过程的影响是轻微且不确定的；定的；减少普遍原因变差需通过重新设减少普遍原因变差需通过重新设计过程计过程/DOE /机器的投资而作出改善。机器的投资而作出改善。普通原因示例普通原因示例原料在一定范围内之微小变异原料在一定范围内之微小变异机器的特性机器的特性(如年龄、运行温度、公差如年龄、运行温度、公差)环

29、境环境(如湿度、光线如湿度、光线)特殊原因是造成过程数据之间的差异，特殊原因是造成过程数据之间的差异，且数据总体分布随时间推移会发生变化且数据总体分布随时间推移会发生变化的原因；特殊原因对过程的影响很大，的原因；特殊原因对过程的影响很大，但不一定每个过程都存在，可利用现有但不一定每个过程都存在，可利用现有技术进行控制；技术进行控制；特殊原因示例特殊原因示例物料改变物料改变(如新供货商、不同的纸张如新供货商、不同的纸张) 机器或过程故障机器或过程故障(如模具磨损如模具磨损) 不同操作员不同操作员(如新的受训者如新的受训者) 环境改变环境改变(如天气时常很差如天气时常很差)未依据作业标准执行作业未

30、依据作业标准执行作业过程变异过程变异普通原因普通原因特殊原因特殊原因3.2 3.2 控制图判异控制图判异3.2.13.2.1普通原因和特殊原因普通原因和特殊原因如果过程中，只有普通原因的变异存在，随时间推移，过程数据分布状态（位置、分布宽度、分布形状）不变，则其成品将形成一个很稳定的分布，而且是可以预测的，那么我们就认为该过程处于受控状态。时间可预测可预测2 52 01510507 57 06 5S a m p le N u m b e rSample MeanX -B a r C h a rt fo r P ro c e s s AX = 7 0 .9 1U C L = 7 7 .2 0L

31、C L = 6 4 .6 22 52 01510507 57 06 5S a m p le N u m b e rSample MeanX -B a r C h a rt fo r P ro c e s s AX = 7 0 .9 1U C L = 7 7 .2 0L C L = 6 4 .6 2过程受控过程受控范围 时间无法无法预测预测如果过程中，有特殊原因的变异存在，随时间推移，过程数据分布状态（位置、分布宽度、分布形状）将改变，则其成品将为不稳定的分布，而且无法预测的；那么我们就认为该过程处于不受控状态。2 52 01510508 07 06 05 0S a m p le N u m b

32、 e rSample MeanX - B a r C h a r t fo r P r o c e s s BX = 7 0 .9 8U C L = 7 7 .2 7L C L = 6 4 .7 0过程不受控过程不受控特殊原因特殊原因3.2.2 3.2.2 工序稳定的判定标准工序稳定的判定标准判断标准判断标准：工序质量特性值分布的变化是通过控制图上点子的分布体现出来的，因此工序是否处于稳定状态要依据点子的位置和排列来判断。工序处于稳定的控制状态，必须同时满足两个条件：控制图的点子全部在控制界限内。点子的排列无缺陷。即点子在控制界限内的波动是随机波动，不应有明显的规律性。点子排列的明显规律性称为

33、点子的排列缺陷。 3.2.3 3.2.3 控制图判异口诀控制图判异口诀将国标中的控制图的8条判异准则，每条总结成2到5个字，总共二十多个字，可以像背诗一样，很容易记住：一外、九同、六递、十四交三二同B外、五四同C外、十五C内、八C外一外：1个点落在A区以外九同：连续9点落在中心线同一侧六递：连续6点递增或递减十四交：连续14点中相邻点交替上下三二同B外：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区外五四同C外：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区外十五C内：连续15点落在中心线两侧的C区以内八C外： 连续8点落在中心线两侧且无一在C区以内（即在C区以外）判异依据：小概率事件判异依据：小概率事件一外

34、一外：一个点落在：一个点落在A A区以外区以外异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差九同九同：连续：连续9 9点落在中心线同一侧点落在中心线同一侧异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差六递六递：连续：连续6 6点递增或递减点递增或递减异常原因：工具逐渐磨损，维护水平逐渐降低，操作人员技能逐渐提高十四交十四交：连续：连续1414点中相邻点交替上下点中相邻点交替上下异常原因：白夜班交替，交替使用两不同机台，两个不同供应商的材料交替使用三二同三二同B B外外：连续连续3 3点中有点中有2 2点落在中心

35、线同一侧的点落在中心线同一侧的B B区以外区以外异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差五四同五四同C C外外：连续连续5 5点中有点中有4 4点落在中心线同一侧的点落在中心线同一侧的C C区以外区以外异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差十五十五C C内内：连续连续1515点落在中心线两侧的点落在中心线两侧的C C区内区内异常原因：数据不真实计算错误数据分层不够八八C C外外：连续连续8 8点落在中心线两侧且无一在点落在中心线两侧且无一在C C区内区内异常原因：数据分层不够中位线(CL)下控制界

36、限(LCL)26区域A区域B区域C区域C区域B区域A上控制界限(UCL)练习：找出异常点练习：找出异常点内容安排内容安排1认知认知 SPCSPC2控制图介绍控制图介绍3控制图绘制及判异控制图绘制及判异4过程能力过程能力5SPC SPC 推行推行4.14.1基本概念基本概念4 4、过程能力、过程能力过程能力Cp 指处于 统计稳定状态统计稳定状态下过程的实际加工能力；过程能力指数Cpk 是依特性值的规格或过程特性的中心位置及一致程度,来表示过程中心的偏移和过程均匀度.Cp:“我们能做得多好”Cpk:“我们真正能做得多好”CpCp:-:-过程能力过程能力（Process Capability )1.

37、定量表示工序能力满足产品设计的质量要求的程度，工序能力就 是产品公差范围（T）与工序能力（B）之比.2.工序能力的计算A.当给定双向公差，质量数据分布中心（x）与公差上心（M） 相一致时，用符号CP表示。B.当质量数据分布中心（x）与公差上心（M）不一致时，引于“过 程能力指数”的概念,用符号Cpk表示 Tu公差上限 TL公差下限4.2 4.2 过程能力计算过程能力计算STTTBTCLUP66Cpk:-Cpk:-过程能力过程能力指数指数 当给定双向公差,质量数据分布中心与公差中心不一致时，即存在中心偏移量（）时，用符号Cpk表示:Cpk的计算公式的计算公式: Cpk =Min(CPU,CPL)

38、-为CPU及CPL中最小 CPU 为上能力指数（Upper Capability Index) CPL 为下能力指数（Lower Capability Index)3USLXCpu.13LSLXCPL.262TCPK6TCP提高工序能力指数的途径提高工序能力指数的途径由工序能力指数的计算公式 可见，影响工序 能力指数的有三个变量，即产品质量规格范围（公差范围公差范围T T）；工序加工的分布中心x与公差中心M的偏移量；工序加工的质量特性值分散程度，标准偏差S S。简言之，减少中心偏移量，或减少标准偏差S，或增大公差范围T，都能提高工序能力指数。1.1.调整工序加工的分布中心，减少偏移量调整工序加

39、工的分布中心，减少偏移量A. 分布中心与公差中心不偏离时，不会产生不合格品。而当存在中心偏移1以上时，则产生不合格品的概率较高.B.即使工序能力已经能够基本满足公差要求，但由于工序加工存在着中心偏离，也会严重地影响工序能力指数，仍出现相当数量的不合格品.STkCP624.4“4.4“提高过程能力提高过程能力 ”的方法的方法减少减少工序加工的中心偏移量的措施如下：工序加工的中心偏移量的措施如下： 1.对大量生产工序进行统计分析，得出由于刀具磨损和加工条件等随着时间的推移而逐渐变化的偏移规律，因而可及时进行中心调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等。2.根据中心偏移量，通过首件检验，可

40、调整设备、刀具等的加工定位装置。3.改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差等的倾向性习惯，以公差中心值为加工依据。 4.配置更为精确的量规，或由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的量具检测2 2、提高工序能力，减少分散程度、提高工序能力，减少分散程度工序加工的分散程度，即工序加工的标准偏差S。由于材料、设备、工装模具、工序安排和工艺方法等影响，对工序能力指数的影响是十分显著的。 提高工序能力，减少分散程度的措施极为广泛，一般有：A.改进工艺方法，如修订操作规程，优化工艺参数B.检修、改造或更新设备C.增添工具工装，提高工具工装的精度D.更改、改造现有的现场环境条件E.改变材料的批次差异，

41、减少因此而造成的质量波动F.对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训G.加强现场的质量控制，如设置工序质量管理点或推行控制图管理3. 修订公差范围修订公差范围 公差范围大小，显然影响工序能力指数。当确信降低公差要求和放宽公差范围不致影响产品质量时，有必要修订不切实际的公差要求。当中心偏移量=0时，如CP值仍旧小于1时，可考虑是否有可能放宽公差范围，或提高工序能力，减少工序加工的分散程度。放宽公差范围必须有不影响产品质量，不影响用户使用效果的充分依据。764.5 Cpk 4.5 Cpk PpkPpk1.Cpk&Ppk之计算公式完全一样;2.差异在于标准偏差()的公式不同;Cpk计算(组内

42、变异);Ppk计算(组内+组间变异) Cpk Cpk和和PpkPpk两者之间有什么区别？两者之间有什么区别？1.衡量对象不同: Cpk是衡量稳定过程的综合能力的一个指标,Ppk是衡量不稳定或不知道是否稳定的过程(如初始过程)的性能的一个指标.2.计算方法不同:在Cpk的计算中,CP的算法与Ppk中的PP的算法是不同的.3.要求不同:一般Cpk要求1.33以上就可以了,而Ppk要求1.67以上.4.名称不同: Cpk是过程能力指数,Ppk是过程性能指数.5.实施时机不同: Cpk一般是量产时实施,Ppk一般试生产时实施.6.其它不同:可以看一下SPC第二版,里面有详细介绍.4.6 4.6 过程能

43、力和不合格率的关系过程能力和不合格率的关系CP公差范围公差范围合格品率（合格品率（%）不合格品率（不合格品率（ppm）0.671.001.331.672.002345695.5699.7399.993499.99993699.99999984444322700660.640.002上述与我们平时说的“过程能力达到6时，时，不合格为不合格为3.4PPM”为什么不一样？为什么不一样？内容安排内容安排1认知认知 SPCSPC2控制图介绍控制图介绍3控制图绘制及判异控制图绘制及判异4过程能力过程能力5SPC SPC 推行推行5 5、SPC SPC 推行推行5.1 SPC5.1 SPC推行相关人员权责推

44、行相关人员权责职位权责所需看和分析的图形分析频率生产副总核准SPC推行方案，协调各部门关系，监督SPC运作成效PPM/不良率图、柏拉图每月或重要客户或产品市场部内勤了解各批次质量状态P图每一批次分析一次采购员了解进料质量状况进料P图每一批次分析一次质量主管审核SPC推行计划，定时看图分析质量状态，界定质管部内部关系，指导SPC系统运作，安排今后的SPC培训。PPM/不良率推移图、柏拉图每2至3天分析一次Xbar-R图、P图等控制图每5个点分析一次质量工程师适时观看各质量图形，界定各基本资料，出问题时提醒生产部门，协同生产部制定过程质量标准。Xbar-R图、P图等控制图最好适时监控与分析柏拉图、

45、PPM/不良率图每批次或每5点分析一次生产主管观看本部门的产品品质状况，对出问题采取具体执行措施Xbar-R图、P图等控制图每收集完成1至2个点分析一次或一个批次生产完5.25.2控制图应用控制图应用控制图分类控制图分类-按用途或应用阶段按用途或应用阶段1.1.分分析用控制析用控制图：图： 根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本

46、、测首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。定数据、重新计算控制图界限进行分析。2.2.控制用控制控制用控制图：图： 经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。制。控制图应用控制图应用1. 收集数据收集数据2. 建立控制限建立控制限3. 统计上受不统计上受不受控的解释受控的解释4. 为了持续控为了持续控制延长控制限制延长控制限1)1)建立一个抽样计划建立一个抽样计划2)2)控制图的设置控制图的设置3)3)记录原因数据记

47、录原因数据4)4)计算每一个子组样本的控制统计量计算每一个子组样本的控制统计量5)5)将控制统计量画在控制图上将控制统计量画在控制图上2. 建立控制限建立控制限1)1)确定控制图中心线确定控制图中心线2)2)确定控制图上控制限和下控制限确定控制图上控制限和下控制限3. 统计上受不统计上受不受控的解释受控的解释1)1)分析极差图上的点分析极差图上的点 ( (控制图判异控制图判异) )2)2)识别并标识特殊原因（识别并标识特殊原因（R R图）图）3)3)重新计算控制限（重新计算控制限（R R图）图）4)4)识别和处理特殊原因（均值图）识别和处理特殊原因（均值图）5)5)重新计算控制限（均值图）重新计算控制限（均值图）当过程受控时并经过过程能力评价满足要求时，当过程受控时并经过过程能力评价满足