SPC统计过程控制第二版1企业版ppt课件

1、1 统计过程控制Statistical Process Control SPC 伍建华.2目录概论SPC的来源和开展统计根本概念控制图原理控制图的选择控制图的画法控制图稳定性分析Ppk 和 Cpk 的计算.3概 论.4规格管理的危险性Not just to meet customer or contractual requirements!被BOSS霎时的苦楚!.5控制线管理的益处SpecLSLUSLVery Centered变异是我们的敌人 LCLUCL不良品曾经产生潜潜.6 下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制 (Statistical Process Control). 统计学(S

2、tatistics)是数学的一个分支:1.从一切同类工程(总体)(population)中抽取一些工程(样本)(samples)2.计算集中特性(central tendency),如算术平均数(average或mean), 如极差 (range),方差(variance)和规范差(standard deviation).3.对于总体分布,经过对抽样分布做假设,便可提供对总体采取措施的根底. 例如,根据阅历/接受抽样样本的质量去推断应否接受或拒收整批货物.统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值动摇及在可接受的范围以内或以外动摇的趋势.变异能够是随机(ra

3、ndom)(由于偶尔要素呵斥)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机要素. 什么是统计过程控制(SPC).7过程(process)是指消费产品/效力的一系列行动或操作,也指支持产品/服务的过程如管理,财务,采购与工艺.控制(control)的意思是经过过程控制胜利地控制产品效力.控制是指经过经预先设计的实验及采用统计技巧胜利地: 1)过程进展控制; 2)维持或改善控制.目的是使质量维持不变.把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC.什么是统计过程控制(SPC).8SPC就是利用统计方法去: 1.分析过程的输出并指出其特

4、性. 2.使过程在统计控制情况下胜利地进展和维持. 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异. SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是他能否确定过程的输入和输出并把它们定量化,然后才开场控制该过程- - 不是先行控制. SPC是以预防替代检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.什么是统计过程控制(SPC).9简单来说，SPC是透过运用统计学上的技巧如控制图分析过程或其输出，从而作出适当的行动以达至及坚持统计控制情况及改善过程才干。SPC解释为 .运用统计方法于过程控制上以控制产品质量SPC什么是统计过程控制(SPC)总结.10SPC的来源和开展.11 控制图

5、是1924年由美国质量管理巨匠W.A. Shewhart休哈特博士发明。因其用法简单和效果显著，人人能用、四处可用，逐渐成为实施质量控制不可短少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。 SPC的来源.121924年发明W.A. Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“Economic Control of Quality ofManufacture Product19411942制定成美国规范SPC的开展Z1-1-1941 Guide for Quality ControlZ1-2-1941 Control Chart Method

6、 for analyzing DataZ1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production.13控制图在英国及日本的历史1932年，英国约请.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计质量控制，提高了英国人将统计方法运用到工业方面的气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。1950年，日本由W.E. Deming戴明博士引到日本。同年日本规格协会成立了质量控制委员会，制定了相产的JIS规范。.14SPC的目的PROCESS原料人机法环丈量丈量结果好不好 不要等产品制造出来后再去检测合格与否，而是在制造的時

7、候就要把它制造好。 运用SPC保证预防原那么的实现。预防或是容忍？.15统计根本概念.16数据的种类计量型 特点：可以延续取值也称延续型数据。 如：零件的尺寸、强度、分量、时间、温度等计数型 特点：不可以延续取值，也称离散型数据。如：废品的件数、缺陷数2、动摇变差的概念： 动摇的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。消费实际证明，无论用多么精细的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用一样的工具，消费一样资料的同种产品，其加工后的产质量量特性如：分量、尺寸等总是有差别，这种差别称为动摇。公差制度实践上就是对这个现实的客观成认。 消除动摇不是SPC的目的，但经过

8、SPC可以对动摇进展预测和控制。.17统计的根本概念总体，在一项统计研讨中所关怀问题的一个集合。样本，总体集合中的一个子集。一、数据描画集中趋势目的总体均值样本均值 .18统计的根本概念3.中位数Median当一组数据中包含一个或二个非常大或小的数值时，算术平均值就不具有代表性了。如：房价问题最能阐明问题。在引情况下可以采用中位数目的。所谓中位数就是一组从小到大或从大到小按顺序陈列的一组数据中间位置的数据的数值。例奇数样本：1 1 2 3 3 8 11 14 19 19 20例偶数样本：2 5 5 6 7 10 15 21 21 23 23 25 中的10+15/2=12.5.19统计的根本概

9、念二、数据描画离散趋势目的1. 极差Range:R样本或总体中的最大值减最小值。2.中位差或误差Deviation from the mean: 假定在全体中有N个数，X1，X2，X3，。X n，的均值为。那么X i的间隔就称为中位差或简称为误差。显然，误差有正有负。为了衡量总体的误差，需求计算：.20统计的根本概念数据描画集中趋势目的总体规范差 样本规范差 过程规范差.21统计的根本概念样本 与 母体sxn.22质量统计规律的描画方法统计规律常用“分布来描画 分布可以通知我们：变差的幅度有多大？出现这么大幅度变差的能够性概率有多大？这就是统计规律。 不同的数据类型具有不同的统计规律.23统计

10、数据的类型及分布规律数据类型计量型数据计件型数据计点型数据计数型数据正态分布二项分布泊松分布.24 正态分布控制图由正态分布演化而来。正态分布可用两个参数即均值和规范差来决议。.25规范正态分布它的密度函数计算公式如下：规范正态分布它的分布函数计算公式如下：.2626采用均值描画的正态分布规律.27采用规范差描画的正态分布规律.2828正态分布概率68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3.29分布的概率k在內的概率在外的概率0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.7

11、3%0.27%.30二项分布泊松分布计数型数据的分布规律.31控制图的构成33样品编号或取样时间质量特性 xUCL+3CLLCL-3.32从上可以看出有一个结论对质量管理很有用，即无论均值和规范差取何值，产质量量特性值落在3之间的概率为99.73%，落在3之外的概率为100%-99.73%= 0.27%，而超越一侧，即大于+3或小于-3的概率为0.27%/2=0.%1，见图2.1,休哈特就根据这一现实提出了控制图。控制图原理.33 控制图控制图原理1.控制图原理的解释 第一种解释:1.假设过程正常,即分布不变,那么点子超越UCL的概率只 有1 左右.2.假设过程异常, 值发生偏移,于是分布曲线

12、上、下偏移,那么点子超越UCL或LCL的概率大为添加.结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.8 9 10 11UCLCLLCL时间(h).34 控制图控制图原理 第二种解释:1.偶尔(普通缘由要素引起偶尔动摇。偶尔动摇不可防止,但对质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随时间的变化而改动。时间目的线可预测过程受控.35 控制图控制图原理2.异因特殊缘由引起异波。异波产生后,其分布会随时间的变化而发生变化。异波对质量影响大,但采取措施后不难消除。 第二种解释:结论:控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学 界限,休哈特控制图的本质是区分偶尔要素与异常 要素两类要素.时间目的线不

13、可预测过程失控.36预防原那么的实现控制图的作用是及时告警。在控制图上描点，并不能起到预防作用。要实现预防作用就必需执行下述“二十字原那么：预防的二十字原那么： “查出异因，采取措施，保证消除，纳入规范，不再出现。“点出界就判异只是完成了SPC一半的任务，对过程进展调整，尤其是“纳入规范，才是完成了SPC另一半的任务。 .1. 特殊缘由之对策部分面 l通常会牵涉到消除产生变异的特殊缘由 l可以由制程人员直接加以改善 l大约可以处理15%之制程上之问题2. 普通缘由之对策系统面 l通常必需改善呵斥变异的共同问题 l 经常需求管理阶层的努力与对策 l大约85%的问题是属于此类系统普通缘由与特殊缘由

14、之对策.38正常动摇和异常动摇动摇无处不在.3939过程受控分类 1类过程-理想的，该过程受统计控制且有才干满足要求，是可接受的。2类过程是受控过程，但存在因普通缘由呵斥的过大的必需减少的变差。3类过程符合要求，可接受，但不是受控过程，需求识别变差的特殊缘由并消除它。4类过程即不是受控过程又不可接受，必需减少变差的特殊缘由和普通缘由 控制满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类.40四类过程的例子.41控制图的选择.42常规的休哈特控制图数据分布控制图简记计量值正态分布均值-极差控制图Xbar-R控制图均值-规范差控制图Xbar- S 控制图中位数-极差 控制图Xmed-R控制图单值挪

15、动极差图X-MR 控制图计件值二项分布不合格品率 控制图P 控制图不合格品数控制图nP 控制图计点值泊松分布单位缺陷数控制图U 控制图缺陷数 控制图C 控制图.计数值计量值n=1控制图的选择数据性质？样本大小n=？数据系不良数或缺陷数CL性质?n能否相等？单位大小是否相等n=？n2n=25n=3或5n10不是是不是是缺陷数不良数管制图管制图管制图管制图P管制图PN/P管制图U管制图C/U管制图控制图选择规那么.44何处运用控制图？确定关键过程节点 根据工序流程图，采用QFD或废品率分析等方法，根据以往纠正措施情况、顾客要求、法规要求等阅历，选择关键过程节点。参数选择 运用统计方法对备选控制参数

16、进展规定、选择和排序，确认丈量系统才干。.45顾客的要求 包括内前后工序外产品买主顾客的要求，普通来说，顾客指定的特殊特性必需监测。当前和潜在的出问题区域 每个企业都有本人的强点质量较稳定的区域和弱点易出质量问题的区域，如返工、返修、废品，根据质量信息汇总，采用陈列图确定在弱点区域选取正确的监控特性，作控制图。特性之间的相关性 有些特性很重要，但不宜在过程消费中进展监控，这时应研讨这些特性与其他特性之间的相关性，经过监测相关特性到达监测重要特性的目的。控制图监测特性的选择时应思索的要素.46SPC的例子例一： 一个汽车冲压零件制造厂，SPC小组经过分析，决议对不良率较高的A产品的整形冲压工序进

17、展研讨并确定控制图。 经分析发现，该工序最重要的是需求模具的相关方面被保证，如模具的安装需到位，冲压过程需防止模具松动和磨损等。产品特性最重要的是冲压整形的高度和宽度两个尺寸，假设这两个尺寸不能保证将导致产品报废。 SPC小组研讨产品冲压后的高度和宽度尺寸，并进展初始才干研讨。在初始才干研讨后，决议在批量消费中对冲压高度参数进展均值极差图控制由于高度可以用高度尺丈量，且丈量系统容易保证。在控制图异常的情况下可采用调整模具或修模等措施进展反响。 在运用控制图进展控制后，产品报废和模具修缮次数均得到改善。.47SPC的例子例二： 一家公司的A液注入工序是关键工序，对最终产品的特性影响很大。A液的注

18、入量是该过程的关键参数，同时A液也很贵。规范要求控制在0.04g0.01g，丈量系统为精度到0.001g的电子称。 过程参数为注液压力、注液时间等，均需求在设备上进展设定并由设备自动控制，控制精度可准确到0.01s的设定前延和后延时间，且均可由操作者根据注液情况进展微调。 丈量采用先称一张纸质量，然后用滴上A液，称质量，记录两者的差别。控制方法为每小时抽取一个样板进展注液质量丈量。 用单值挪动极差图进展过程控制。 在控制图显示正常时，不对设备进展调整，当控制图显示异常情况时，暂停注液，思索并确定能否调整设备。 作业设定变化后需求进展验证，普通要求调整在控制图的中间1/3区域后进展消费.48控制

19、图的画法.4949均值-极差X-R控制图对于计量数据而言，这是最常用最根本的控制图。它用于控制对象为长度、分量、强度、纯度、时间和消费量等计量值的场所。均值X控制图主要用于察看正态分布均值的变化，极差R用于察看正态分布的分散情况，即质量动摇的情况。.5050例： 某手表厂为了提高手表的质量，运用陈列图分析呵斥手表不合格的各种缘由，发现“停摆占第一位。为理处理停摆问题，再次运用陈列图分析呵斥停摆的缘由，结果发现主要是由于螺栓零落呵斥的，而后者是由螺栓松动呵斥。为此，厂方决议运用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进展过程控制。分析： 螺栓扭矩是计量特性值，故可选用正态分布控制图。又由于本例是大量消费，不

20、难获得数据，故决议选用X-R控制图。作图：步骤一：搜集原始数据根据合理分组原那么，获得25组预备数据见下表： R控制图实例.51手表的螺栓扭矩 R控制图实例.5252步骤二：计算各子组的平均值 Xbar 和极差 R例如：第一子组的平均值为 X = 154+174+164+166+162/ 5 = 164.0 其他参见上表中的平均值栏。例如：第一子组的极差为 R = Xmax-Xmin = 174-154 = 20 其他参见上表中的极差栏。步骤三：计算一切观测值的总平均值 和平均极差 R。得到： = 163.256 R = 14.280 R控制图实例.5353 R控制图实例步骤四：计算 R 图与

21、 X 图的控制限，绘制控制图 先计算 R 图的控制限：UCLR = D4 R = 2.114 14.280 = 30.188 式中 D4 = 2.114查表得 CLR = R = 14.280 LCLR = D3 R = 0 先作 R 图，从图中判别，无特殊缘由。此时才可作 X 图 再计算 X 图的控制限：UCLX = X + A2 R = 163.256+0.57714.280 = 171.496 式中 A2 = 0.577查表得 CLx = x = 163.256 LCLx = X A2 R = 163.256-0.57714.280 = 155.016.54 R控制图实例手表螺栓扭矩的

22、X R 控制图.5555 R控制图实例由均值控制图可知，第13组 X 值为155.00小于LCLX，故过程的均值失控。调查其缘由发现是夹具松动呵斥的，曾经很快进展了纠正，在采集第14个子组的数据时，该问题已获处理。故可以去掉第13子组的数据，重新计算R图与 X 图的参数。此时：代入R图与X图的控制限公式，得到：R图：UCLR = D4 R = 2.11414.032 = 29.084CLR = 14.024LCLR = D3 R = .5656 R控制图实例去掉第13个子组后得到的极差控制图上图中有点出界，故执行“查出异因，采取措施，保证消除，纳入规范，不再出现。二十字原那么。之后可再搜集25

23、组数据，重新计算。本例为了简化，舍去出界的一组数据第17组数据，重新计算如下：R图：.5757 R控制图实例X 图：作图：由图可知螺栓扭矩处于统计控制形状.58類型CLUCLLCLX - RXX + A2RX A2RRD4RD3RX - SXX + A3SX A3SSB4SB3SX-RXX + A2RX - A2RRD4RD3RX-MRXX + E2RX E2RMRD4RD3R常用控制图控制限计算公式计量型.59類型CLUCLLCLPPP + 3 P ( 1 P ) / niP 3 P ( 1 P ) / ninPnPnP + 3 nP ( 1 P ) nP 3 nP ( 1 P ) CCC

24、+ 3 CC - 3 CUUU + 3 U / niU - 3 U / ni常用控制图控制限计算公式计数型.60 系数 R图.61控制图作图本卷须知选择合理的子组数k和子组大小n；控制图的上下控制限为3；而规格界限公差界限不能作控制限；打点出界时，应查找并消除特殊缘由，去除该组数据后，重新计算控制限；当k20时，必需全部重新取样，重新计算控制限；计量型控制图，先作极差图，判稳后，再作均值图；计数型控制图，尽能够采用衡定的子组大小n；.62均值和规范差图X-S图与Xbar-R图类似，只是用规范差S代潜了极差R，称Xbar-S图；规范差S可以充分利用子组信息；当n9时，用S图代潜R图；普通地，能运

25、用Xbar-R图的地方，均可以用Xbar-S图替代；.63 S图 系数.64中位数图X-R图用中位数图X图代潜均值图X图；由于中位数的计算比均值简单，所以多用于现场需求把测定数据直接记入控制图进展控制的场所；中位数图在实践运用中比较少见。.65 中位数图 系数.66单值和挪动极差图X-MR图X-MR图的子组大小n=1；X-MR图用于以下场所： 1对每件产品都进展检验，采用自动化检查和丈量的场所； 2取样费时、昂贵的场所； 3样品均匀，多抽样也无太大意义的场所。如：化工等气体与液体流程式过程。.67单值和挪动极差图 系数.6868不合品率的P图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量目的的

26、场所；运用P图时，应选择重要的检查工程作为判别不合格的根据，而不是根据多种检查工程综合起来确定不合格品率；样本容量尽能够一样，以便上下控制限为程度线；当各子组容量与其平均值相差不超越25%时，可用平均样本容量n来计算控制限。.6969P图例：某厂加工一零件，其不合格品统计见下表，试画P控制图。组号样本大小ni不合格品数np不合格品率pi123062.62300134.32518163.3合计6031167P = 2.77%n = 6031/25 = 241， 125% n = 301， 75% n = 180 nmax 125% n nmin 75% n 故本例可用样本大小的均值 n 为代表计

27、算平均不合格品率 P计算中心线和控制限.70不合格品数的np图何时运用np图 n为子组大小，p为不合格品率，那么np为不合格品个数； 用于控制对象为合格品数的场所；只需在子组大小一样的情况下，才干运用此图；.71不合格数的C图何时运用 c 图 当数据为计数型数据时一种可以计数的属性。 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。当不合格现 象可从多个来源发现，或由多种缘由呵斥时。.72单位产品不合格数的u图何时运用 u 图 当数据为计数型数据时( 一种可以计数的属性 )。 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分布于整个产品时如油漆零件的缺陷数，装配工序的缺陷数

28、当不合格景象可从多个来源发现，或由于多种缘由呵斥时。.73控制图稳定性分析.74控制图稳定性分析运用控制图对消费过程不断监控，当异常要素刚一显露苗头，在未呵斥不合格品之前就能及时被发现。如以下图中点子有逐渐上升的趋势，可以在这种趋势呵斥不合格品之前就采取措施加以消除，起到预防的作用。异常点.75异常的消除在现场，更多的情况是控制图显示异常，阐明异因曾经发生，这时要贯彻“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入规范原那么，每贯彻一次这个原那么(即经过一次这样的循环)就消除一个异因，使它永不再出现，从而起到预防的作用。由于异因只需有限个，故经过有限次循环后， 最终到达在过程中只存在偶因此不存在异因，这种形状称为统计控制形状或稳定形状，简称稳态。 .76断定稳态准那么 稳态是消费过程追求的目的。 在统计量为正态分布的情况下,由于第I类错误的概率获得很小,所以只需有 一个点子在界外就可以判别有异常。但既然很小,第类错误的概率就大,只根据一个点子在界内远不能判别消费过