SPC培训教材(第二版)ppt课件

1、SPC实务推进课程2了解制造业质量管理的精华与操作技巧 了解SPC根本统计知识；了解过程变异知识原理；掌握常用控制图的运用方法 计量值控制图：X-R图、 X-S图、 X-R图、X-MR图 计数值控制图：p图、np图、u图、c图学会解读控制图并正确了解过程的方法；掌握过程才干分析方法，计算Cp、Cpk、Pp、Ppk和过程PPM等；掌握改良过程才干的方法和工具 。SPC课程目的3第1章 继续改良和统计过程控制第2章 控制图 计量型控制图 X-R图、 X-S图、 X-R图、X-MR图 计数型控制图 p图、np图、u图、c图第3章 计量型数据的过程才干和过程性能第4章 SPC改善战略课程大纲课 程 大

2、 纲4第一章继续改良和统计过程控制SPC系统背景引见SPC兴起的背景阅历挂帅时代的终了 ISO9000品保体系的要求 ISO9000要求为客戶提供合格的产品，只需稳定而一向的过程与系统，才干保证长期做出合格的产品。然而，如何检核此一向过程与系统依然稳定的存在？这必需仰赖SPC来发扬功能。 美国休哈特博士于1924年5月16日发明了第一张控制图，开启了统计品管的新时代。 假设任务阅历对产品质量有举足轻重的影响例如：手工缝纫，那么，SPC就沒有太多挥洒的空间。相反假设某一公司开场将阅历加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该公司开场宣告阅历挂帅时代将要终了，那么SPC的导入时机也就自然成熟

3、了。5 全面质量管理 20世纪60年代以来 统计质量控制 20世纪40-50年代 质量检验 19世纪末20世纪30年代事后把关人来保证检验+SPCSPC、TQM6Sigma统计预测系统保证在质量管理开展过程中，SPC 是质量保证的重要工具!质量管理与SPC的关系 6客户要求全球产业链之中，供应商必需采用SPC控制其制程；要求供应商提供过程数据和过程才干；体系规范要求ISO9000、TS16949、QS-9000认证的关键部分；减少过程不稳定，提高产质量量；过程质量改良需求处理质量顽症，促使任务流的改良；顺应新的消费节拍；客户及规范体系对SPC运用要求 7管理程度和人员素质跟不上企业开展的要求，

4、工艺和质量的管控程度缺乏，影响企业消费高端产品的才干。外部市场的竞争以及客户对质量提出了更高的要求。劳动力、消费资源本钱不断攀升，降低消费和质量本钱成为企业生存的必需。由于工艺和质量控制程度达不到中心厂商的要求而丧失订单。难以防止批量报废，呵斥极大的利润损失。SPC效益分析 降低质量本钱稳定和改善工序才干提高人员技艺减少人力，提高任务效率信息资源共享行业内企业普遍面临的问题 工厂SPC运用现状分析 8 案例分析 -“一个来自工程的真实故事晚会时间9经理想收回奖励 案例分析 -“一个来自工程的真实故事10不再“温暖的管理 案例分析 -“一个来自工程的真实故事11经理断定：“粗暴的爱产生奇观 案例

5、分析 -“一个来自工程的真实故事12 案例分析 -“一个来自工程的真实故事13 案例分析 -“一个来自工程的真实故事1415质量quality：一组固有特性满足要求的程度。适宜性考量：产品或效力，在满足特定需求的才干。满足顾客要求：产品和效力的质量最终由顾客来决议。检查与质量 质量并不是靠检查出来，而是靠消费出来的； 检查只能停顿不合格品的流动,但不能停顿它的产生; 检查需求格外的本钱和时间.假设产品在第一次便做对，便可消除废料、翻工及减少顾客赞扬质量获得市场竞争才干的三个必备的条件： 1. 质量优良； 2. 价钱合理； 3. 交货准时。质量的根本概念SPC是建立在统计学根底之上的，正态分布是

6、其最根本的统计实际；SPC是建立在3范围内的可预期的控制 ，目的是获得一个稳定的过程。SPC的对象是产品效力的流程，经过对流程的监控到达改良质量的目的；Statistical统计Process过程Control控制 SPC就是运用统计技术对过程中的各个阶段搜集的数据进展分析， 並调整制程，从而到达改良与保证质量的目的。SPC強调预防，防患 於未然是SPC的目的。16什么是SPC？17探测着眼与输出结果- 容忍浪费 允许将时间和资料投入到消费不一定有用的产品或效力中预防专注于过程5M1E- 防止浪费 第一次就把任务做对 SPC的中心“预防主要表达在：为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程以防止

7、废品的发生；减少对常规检验的依赖性，可替代部分检测和验证任务； 对过程作出可靠的评价，以便采取有效的行动战略。1.1过程控制的两种战略：探测 和 预防 181.1过程控制的两种战略：探测 和 预防 Spec 规格LSLUSL集中在中心才平安分散就不平安Spec-in但没有到达水准就危险潜在的不良需求事前预测 有反响的过程控制系统模型19我们任务的方式/ 资源的交融人员设备资料方法丈量环境产品或效力顾 客识别不断变化的需求和期望统计方法 过程的声音输入过程/系統输出顾客的声音供方1.2 过程控制系统20过程：是指供方、人员、设备、资料、方法、环境和顾客的集合。 供方：指提供资讯、资料和效力的单位

8、和个人。 顾客：指接纳资讯和资料的单位和个人，包括外部顾客和内部顾客。关于过程性能的信息：经过监视、丈量和分析过程的输出可以获得许多与过程实践性能有关的信息，决议能否需求采取必要的措施。 对过程采取措施：确保过程输出的稳定性和变差坚持在可接受范围之内； -改动操作 如：培训操作人员、变换输入资料等； -改动设计 如：设备、沟通方式和相互关系、过程整体设计等；对输出采取措施：探测并纠正不符合规范的产品，而没有处置过程中根本问题，能够会继续的对产品进展100%挑选、返工等，直到过程改善了。1.2 过程控制系统1.3 变差的普通和特殊缘由21221.3 变差的普通和特殊缘由普通缘由：是指过程在受控的

9、形状下，出现的具有稳定的且可反复的分布过程的变差的缘由。普通缘由产生的是一个处于偶尔缘由下的稳定系统，只需过程变差的普通缘由存在且不改动时，过程的输出才可以预测。 特殊缘由：通常也叫可查明缘由是指呵斥不是一直作用于过程的变差的缘由。即当它们出现时将呵斥整个过程的分布改动。只需特殊缘由被查出且采取措施,否那么它们将继续不可预测的影响过程的输出。231.3 变差的普通和特殊缘由24SPC的目的直接目的- 区分过程变异的特殊缘由和普通缘由。终极目的- 继续改良过程，获得良好质量，到达顾客称心。1.3 变差的普通和特殊缘由1.4 部分措施和对系统采取的措施25261.5 过程控制和过程才干27变异普遍

10、存在与一切的过程之中。变异的性质、程度大小及其变化，决议着： 一个特定的过程能否稳定？即处于统计控制形状？ 过程能否有才干能否可以满足顾客规范要求？从上述引出一组相对的概念：过程控制和过程才干。过程控制：是指识别并消除过程中的特殊缘由变差，保证过程受控。过程才干：是指一个稳定的过程满足顾客要求或者质量规范要求的程度。过程才干是由呵斥变差普通缘由确定的。 1.5 过程控制和过程才干28 每个过程可以根据其能力和是否受控进行分类，过程可分成4类：受控不受控过程能力可接受 类 理想过程 不行动 类 满足要求，可接受。 要求消除特殊原因。不可接受 类 受控，但无能力应当减少普通原因引起的变差。 类 最

11、糟糕的过程。必须同时减少特殊原因和普通原因。1.5 过程控制和过程才干291.6 过程改良循环及过程控制继续改良过程循环的各个阶段 P、D、S、A1.分析过程-本过程该做什么？-会出现什么错误？-本过程正在做什么？-到达统计控制形状？-确定才干123方案措施研讨实施2.维护过程-监视过程性能-查找过程变差的特殊 缘由并采取措施3.改良过程 -改良过程从而更好 地了解普通缘由变差-减少普通缘由变差方案措施研讨实施方案措施研讨实施301.分析过程： 本制程应该什么？ 会出现什么问题？ 本制程会有哪些变化？ 我们曾经知道本制程的什么变差？ 哪些特性受变差的影响最大？本过程正在做些什麼？ 本制程能否在

12、消费废品及需求返工的产品？ 本制程消费的产品能否处于受控狀態？ 本制程能否有才干Cpk？ 本制程能否可靠？目的：调查了解过程；手段：简单统计技术，小组会议、评审过程的历史、FMEA等。1.6 过程改良循环及过程控制312.维护(控制)过程： 监察过程的变化，将结果记入控制图； 监控过程才干； 查找特殊缘由变异，并采取有效的措施； 目的：坚持过程稳定，使过程维持在一定才干程度上； 工具：简单统计技术、控制图；3.改善制程： - 获得竞争优势 改动过程，测其效果，从而更好了解普通缘由变异； 目的：减少普通缘由变异使控制界限变窄，CPK值增大 手段：采取系统措施，需求高级统计工具，譬如DOE1.6

13、过程改良循环及过程控制控制上限搜集 搜集数据并描点在图上控制 -根据过程数据计算试运转控制限 -识别变差的特殊缘由并采取措施分析及改良 确定普通缘由变差的大小并采取减小它的措施 反复这三个阶段从而不断改良过程1.7 控制图中心线控制下限32 UCLLCL1 Sigma ( C区)2 Sigma ( B区)3 Sigma ( A区)1 Sigma ( C区)2 Sigma ( B区)3 Sigma ( A区)331.7 正态分布图与控制图CL正态分布函数：假设取足够多的数据，组分的够细，频率直方图的外形就会越来越接近总体的密度函数曲线。1.7 正态分布图3443210-1-2-3-440%30%

14、20%10% 0%95%样品值的概率 分开平均值的规范偏向数 99.73%68%在两个值之间获得累计概率值 特性：曲线下部的面积可用来估计特定“事件发生的累计概率！ 1.7 正态曲线和概率面积与规范偏向的关系35前面的累计概率的规那么即使数据不是完美的正态分布也适用； 让我们比较数值的实际完美的正态分布和阅历现实的分布； 1.7 正态曲线和概率面积与规范偏向的关系36正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论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。于是落在3之外的概率为100%一99.73%= 0.27%。而超越一侧，即大于-3或小于+3的概率为0.27%/2=0.

15、%1 。如正态分布曲线图。这个结论非常重要。控制图即基于这一实际而产生。 1.7 正态分布图根底知识37不同的正态分配(1)12X(a) 12，1=21.7 正态分布图根底知识38不同的正态分配(2)1=2X(b) 1=2，12121.7 正态分布图根底知识39不同的正态分配(3)X(b)1 2 ，1 =&下限,上限)*1,-1 知：Max=10.60；Min=9.22；R=1.382、确定组数K：参考下表： 本案例选择7组3、确定组距H： 组距H=Max Min/组数K =4、确定组界L：本案例丈量单位0.01 第1组的下限L1=Min-丈量单位/2= 上限U1=L1+组距H= 第2组的下限

16、L2=U1 。以此类推 441.7 练习：用表格中的数据计算直方图数据量（n）组数K50以下5750100710100250712250以上1020下限上限频数9.215 9.412 1 9.412 9.609 8 9.609 9.806 13 9.806 10.004 26 10.004 10.201 33 10.201 10.398 14 10.398 10.595 5 451.7 练习：用表格中的数据计算正态分布图1.8 控制图的有效运用与益处461.8 控制图的有效运用与益处47管理/工程哲学：公司是如何管理的会直接影响SPC的有效性:组织关注减少过程变差；支持和资助管理者和雇员在合理

17、运用SPC方面的培训；使工程部门在整个设计过程中关注变差减少；运用SPC以促进对工程中变差的了解； 对管理数据运用SPC，并在日常的决策中运用这些信息； 1.8 控制图的有效运用与益处48制造/质量：工程如何运用数据开展设计，对最终产品的变差影响:确保对SPC数据的适宜安排使雇员能最优化的运用；在过程稳定前，勿将控制图发放到操作人员，应在过程稳定后运用；更新、维护和展现所担任的区域的控制图； 实时运用SPC数据运转过程； 运用以上列出的概念发明一个了解和减少变差的环境，然后将方案-实施-研讨-行动PDSA的过程用于进一步的改良过程49第二章控制图控制图的类型 X R图 (均值-极差) X S

18、图(均值-规范差) X R图 (中位数-全距) X MR (单值-挪动极差) p 图 (不良率) np 图(不良數) c 图 (缺陷數) u 图(单位缺陷數)计数型控制图计量型控制图50确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？关怀的是不合格品率？关怀的是不合格数吗？样本容量能否恒定？运用np或p图运用p图样本容量能否桓定？运用c或u图性质上能否是均匀或不能按子组取样例如：化学槽液、批量油漆等？子组均值能否能很方便地计算？运用中位数图运用单值图X-MR是运用u图否是是是是是是否否否否否子组容量能否大于或等于9？能否能方便地计算每个子组的S值？运用XR图运用XR图运用X s图是是是否否控制图的型选择

19、方法51 与过程相关的控制图-1过程 1 2 3 4 5 6计量单位：(mm, kg etc)结果举例控制图举例螺丝的外径（mm）从基准面到孔的距离（mm）电阻（）锡炉温度（C）工程更改处理时间（h） X图 R图计量型数据控制图过程评价需求丈量结果是基于丈量的断定 人员 方法 资料 环境 设备丈量52不准确不精细丈量方法必需保证一直产生准确和精细的结果准确精细计量型数据控制图 与过程相关的控制图-253 将过程分类的制图过程计量单位：(mm, kg etc)结果举例控制图举例车不漏、灯不亮孔径过小或过大（用通/止规评价）挡风玻璃上的气泡门上的油漆缺陷 P图 NP图 C图 U图计数型数据控制图根

20、据结果的分类进展断定 人员 方法 资料 环境 设备丈量54计数型数据的情况存在于任何技术或行政管理中，所以可以在很多场所下运用计数型数据分析技术，最大的困难是对什么是“合格下一个准确的可操作的定义。计数型数据控制图5556 控制图是对过程质量特性值进展测定、记录、评价，从而监察过程能否处于控制形状的一种用统计方法设计的图形。 横坐标：常用样本序号表示-1、2、3、控制图根本图形57 控制图的要素58 控制图的要素5960611：确定控制图运用场所 2：选择控制工程：过程 特性3：选择控制图 4：搜集数据 5：计算组内数据目的、控制图参数和控制限 6：作初始控制图，判稳 7：计算过程才干指数并检

21、验能否满足规格要求 8：延伸控制线，进展日常监控管理 2.1 控制图的操作步骤62 SPC的目的是快速了解过程，并最终改良过程。而一切这些，都必需经过控制图作为工具来实现。透过解读控制图，团队成员该当回答如下问题；过程当前发生了什么？这些变异可以看作一种偶尔吗？我们能否需求采取行动？假设需求，该如何行动？2.2 解读控制图所回答的问题63断定过程异常的标志有两类： a. 点出界； b. 控制界限内的点呈非随机分布。2.2 控制图的方式64控制图的方式 异常 异常 点超出控制限。 65链 控制图上一系列延续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。 它是判别变差的特殊缘由的根据。链普通呈现4种方式：

22、 趋势 偏移 周期 混合控制图的方式 链 66控制图的方式 趋势趋势 显示着一种趋势，流程某些方面发生动摇导致一种稳定的增长。67控制图的方式 偏移偏移 过程位置中心随时间而发生改动。 68控制图的方式 周期周期 假设点子显示一样的转变型(即升或降)出如今一样的时间差别时，即点子的轨迹有规律地变化。 例如在每次交接班的60分钟的时间段内的动摇。69控制图的方式 混合混合 图形呈锯齿状，阐明流程中存在着系统差别，由于分层问题引起，既混入了两个流程的据。 70控制图的判异准那么制定控制图断定准那么的实际根据是正态分布原理。大约2/3的描点会在控制限的1/3的区域内，即C区；有大约1/3的点那么分布

23、在中心线两侧2/3的区域内，即B区和A区。 7172控制图的判异准那么美国西方电气公司的质量控制手册提出控制图的8条判异准那么，这些规范也被收入我国国家规范GB/T4091-2001。73控制图的判异准那么准那么 1 ：一点超出控制限分析： 过程改动原资料不合格、设备缺点等 控制限或描点错误 丈量系统误差74控制图的判异准那么准那么 2 ：延续7点分布在中心线一侧分析： 过程改动均值、极差变小或变大 丈量系统改动75控制图的判异准那么准那么 3 ：延续6点递增或递减分析： 过程随时间的变化趋势 丈量系统改动76控制图的判异准那么准那么 4：延续14相邻点交替上下分析: 分层不够，能够混入了两个

24、总体的 数据 数据被编辑。77控制图的判异准那么准那么 5：延续3点中有2点落在中心线的同一侧的B区 以外 分析：通常阐明过程均值发生变化，变异增大78控制图的判异准那么准那么 6：延续 5点中有4点落在中心线同侧的 C 区 以外分析：通常阐明过程均值发生偏移。79控制图的判异准那么准那么 7：延续15点落在C区中心线上下分析： 规范差变小留意：这实践上是假象 数据被编辑； 数据分层不够80控制图的判异准那么准那么 8：延续8点落在中心线两侧且无一在C区内分析： 主要缘由是数据分层不够。81计量型控制图之优缺陷优点: 用于制程之控制,甚灵敏,很容易调查事故发生的缘由,因此可以预测将发生之不良情

25、况; 能及时并正确地找出不良缘由,可使质量稳定,为最优良之控制工具.缺陷: 在制造过程中,需求经常抽样并予以测定以及计算,后需点上控制图,较为费事而费时间.包括：822.3-1 均值和极差图X - R均值和极差图X - R计算公式：n=子组内的样本数每一个子组内的丈量值K=总子组数常数表8384某手表厂为提高产质量量，决议采用X-R控制图对手表装配作业中的螺丝扭力进展控制。扭力的规格为:LSL=125 USL=185。步骤1：采集预备数据。按制定方案：k=25, n=5, 将搜集到的数 据记录到预先预备的数据表。见下表2.3-1 【X-R图实例演示】批號12。25bar4081.8样本测定值1

26、154166。1513572174170。160 1253164162。1644166166。1585162164。170820828。803 平 均bar164.0165.6。160.6barbar163.27R208。19R=14.2885步骤2：算各组样本的平均值，例如第一组样本的均值为： 其他类推。 步骤3：计算各组样本的极差R。例如第一组样本的极差为： 其他类推。步骤4：计算样本总均值 X 和平均样本极差R. 2.3-1 【X-R图实例演示】86步骤5：计算控制图控制限，作初始控制图，判稳： (包括4个小步骤1计算R图参数：当n=5时，查表知，D4=2.114, D3=0, 于是有

27、( 2 ) 计算 X图参数：当n=5时，查表知，A2=0.577, 于是2.3-1 【X-R图实例演示】87( 3 ) 作 X和R控制图初始图，以下图：2.3-1 【X-R图实例演示】884判别控制图能否稳定。假设过程受控，那么进入下一个步骤；假设不稳定， 那么应采取措施以消除变异的特殊缘由，并转回步骤1重来。 图中明显可以看出，X图第13组数据和R图第17组数据超出界外，故断定 X图和R图均失控。 处置后，去掉第13组及第17组数据，再重新计算X图和R图的参数， 于是得到新的控制图限计算略和控制图：2.3-1 【X-R图实例演示】89步骤6：延伸控制线，作为日常监控用。完2.3-1 【X-R

28、图实例演示】902.3-1 均值和极差图X - R计算练习批號12345bar样本测定值132.5132.5032.4732.5732.64232.4832.4832.6132.5532.52 332.5532.5232.5232.4932.42432.4232.5232.4632.5832.54532.4932.5132.5332.4232.48 平 均barbarbarRRbar=912.3-1 均值和极差图X - R计算练习922.3-1 均值和极差图X - RMinitab图案例932.3-2 均值和规范差图X - S适用范围和特点： 作用与X-R图类似，所不同的是，样本规范差s是过程

29、变异性更有效的目的，但计算比较复杂。普通来讲，X-s图适用于以下情况：样本量较大时，n 10数据由计算机实时记录和描图运用计算器能方便计算s值942.3-2 均值和规范差图X - S均值和规范差图X - S计算公式：常数表 -s图 均值图 标准差图 子组容量计算控制限用的系数标准差估计值的除数计算控制限用的系数nA3C4B3B422.659 0.7979 -3.276 31.954 0.8862 -2.568 41.628 0.9213 -2.266 51.427 0.9400 -2.089 61.287 0.9515 0.030 1.970 71.182 0.9594 0.118 1.882

30、 81.099 0.9650 0.185 1.815 91.032 0.9693 0.239 1.761 100.975 0.9727 0.284 1.716 95962.3-2 均值和规范差图X - S计算练习批號12345bar样本测定值132.5132.50S232.4832.48 332.5532.52432.4232.52532.4932.51162.45 平 均bar32.4932.51barbarS0.05Sbar=972.3-2 均值和规范差图X - SMinitab图案例982.3-3 中位数和极差图X - R适用范围和特点：中位数控制图的作用及详细阐明与X-R图类似，所不同

31、的是用中位数替代了平均数。 中位数假设为奇数时较方便，假设为偶数时就取之间两个数的均值。举例:奇数154、163、164、166、166 偶数15、15、16、18、20、23992.3-3 中位数和极差图X - R中位数和极差图X - R计算公式：常数表中位数图中位数图 全距图 子组容量计算控制限用的系数标准差估计值的除数计算控制限用的系数nA2d2D3D421.880 1.128 -3.267 31.187 1.693 -2.574 40.796 2.059 -2.282 50.691 2.326 -2.114 60.548 2.534 -2.004 70.508 2.704 0.076

32、1.924 80.433 2.847 0.136 1.864 90.412 2.970 0.184 1.816 100.362 3.078 0.223 1.777 1001012.3-4 单值和挪动极差图X - MR适用范围和特点：在有些情况下，是用单值而不是用子组来进展过程控制。X-MR图适于以下情况：丈量费用很大和搜集数据困难譬如破坏性实验过程任何时点的输出性质比较一致时譬如化学液体的pH值 留意：判别过程变化的灵敏度较差一些。因此，在作控制图分析时应特别小心。102单值和挪动极差图X - MR计算公式：常数表2.3-4 单值和挪动极差图X - MR單值圖单值图 全距图 子组容量计算控制限

33、用的系数标准差估计值的除数计算控制限用的系数nE2d2D3D422.660 1.128 -3.267 31.772 1.693 -2.574 41.457 2.059 -2.282 51.290 2.326 -2.114 61.184 2.534 -2.004 71.109 2.704 0.076 1.924 81.054 2.847 0.136 1.864 91.010 2.970 0.184 1.816 100.975 3.078 0.223 1.777 103104化学成分的测定数据 2.3-4 单值和挪动极差图X - MR计算练习批號12345678910111213141516171

34、819202122232425樣167.00 67.05 66.99 67.09 67.07 67.26 67.00 67.04 67.12 66.98 67.16 67.21 67.03 67.13 67.15 67.28 67.14 67.01 67.14 67.18 67.21 67.10 67.22 67.07 67.04 本測 N25 平 均67.00 67.05 66.99 67.09 67.07 67.26 67.00 67.04 67.12 66.98 67.16 67.21 67.03 67.13 67.15 67.28 67.14 67.01 67.14 67.18 67.

35、21 67.10 67.22 67.07 67.04 barMRMRbar=105计数型控制图优点: 数据容易搜集、快捷，搜集数据本钱低廉; 对于工厂整个质量情况了解非常方便。缺陷: 它所传达的信息比较少.包括： p图、np图、c图、u图1062.3-5 不合格品率控制图p图适用范围和特点： 最通用且广泛运用的计数型控制图是p图。 P图的统计根底是二项分布。 当处置样本不合格率时，应选择运用p图.样本量的限制：n可以不固定样本量的取值范围：1/p n 5/p 1072.3-5 不合格品率控制图p图不合格品率控制图P图计算公式：1081092.3-5 不合格品率控制图p图案例练习某电子厂5月份某

36、种产品的数据如表5.4所示。根据以往记录可知，稳态下的不合格品率 p 0.032。试作p控制图进展控制。步骤1：根据数据采集方案，获得数据如下页数据表所示。步骤2：计算样本不合格品率p。 第一组 p1125000.024, 其他类推。步骤3：计算 ，利用如下页数据表中的数据计算：110 组号样本大小 n不合格品数次品率 p 1 500 12 0.024 2450 15 0.030 3 650 12 0.038 10 500 14 0.036 14650 15 0.062 25 500 11 0.036 小计 14000 3640.0262.3-5 不合格品率控制图p图案例练习111步骤4：计算

37、控制限UCL、LCL.将 p0.026带入公式;2.3-5 不合格品率控制图p图案例练习当每组数量一样时：ni=n均值当每组数量不同时：1取n均值2取出现多的ni各子组样本容量与其平均值相差不超越正负25%。 当超出上述值时，那么单独计算这些特殊的控制线。 112步骤5：作p图，将不合格品率点绘在图中步骤6：判稳，延伸控制线 2.3-5 不合格品率控制图p图案例练习1132.3-5 不合格品率控制图p图Minitab作图1142.3-6 不合格品数图np图用于np控制图的计算方法基于二项分布。中心线是每组中的不合格品数的均值，用np表示。 适用范围和特点： np控制图被用于不合格品数。适用于如

38、下情况： 关注不合格品的实践数量或更容易报告；子组容量限制条件：恒定不变。样本量的取值范围：1/p n 5/p 115不合格品数图np图计算公式：2.3-6 不合格品数图np图116117建立np图的步骤与p图一样。 组号样本大小 n 不合格品数 np 组号样本大小 n不合格品数np 1 62 2 8 62 0 2 62 5 9 62 7 3 62 4 4 62 3 25 62 7 5 62 3 合计 1550 101 6 62 6 npbar 7 62 52.3-6 不合格品数图np图-计算练习1182.3-6 不合格品数图np图-计算练习1192.3-6 不合格品数图np图 Minitab

39、作图1202.3-7 不合格品数图c图适用范围和特点： c图主要运用途置每个小组缺陷总数，以下几种情况：1不合格分布在延续的产品流上例如；每匹维尼龙上的瑕疵、玻璃上的气泡、印刷品的印刷错误等；2可以用不合格的平均比率表示的地方如每平方米维尼龙上的瑕疵；3在单个的产品检验中能够发现的不合格例如一台机器修缮、每辆车能够存在一个或多个不合格；子组容量限制条件：恒定不变。121不合格品数图c图计算公式：2.3-7 不合格品数图c图122123建立c图的步骤与np图一样。2.3-7 不合格品数图c图-计算练习 样本号 缺陷数 样本号 缺陷数1 79 42 510 33 3 4 4 5 3 6 82037

40、 2 总 数： c82 平均数： c =8220 4.18 31242.3-7 不合格品数图c图-计算练习1252.3-7 不合格品数图c图-Minitab作图1262.3-8 单位产品不合格数图u图适用范围和特点： u图的用途与c图是类似的，适用于一样的数据情况。但是，假设每组检查的产品数不是常数，就不能运用c图。在这种情况下，任何一个小组被检查到的缺陷数除以单位数，得到平均值ubar即每单位不合格率。 u 图基于泊松分布。 子组容量限制条件： n不恒等。127单位产品不合格数图u图计算公式：2.3-8 单位产品不合格数图u图1281292.3-8 单位产品不合格数图u图-Minitab作图

41、130本章引见了控制图运用普通方法，重点了解以下几点：p图和u图都是算不合格率，样本容量不要求恒定；np图和c图都算不合格数/样本数，样本容量要求恒定；p图和np图的样本量值有更高要求，c图和u图不要求；1 .计量控制图和计数控制图运用不同的数据场所及管理目的；2.子组的取样频率： 初始用半小时或延续取样或利用现有数据 监控用每两班或每小时，稳定时放宽，否那么加密。本章小结131第三章计量型数据的过程才干和过程性能132一旦过程在统计控制形状下，下一个问题便是：“过程能产生符合规格的产品吗？并且有多好？目的：确认当前过程能否满足客户的要求或技术规范的要求；确定初始控制图能否可以作为现场监控用途

42、；为确定技术规范的公差范围提供参考；为过程改良的决策提供根据。 3.1 过程才干研讨的目的1331、确定产品的特性和规格；2、进展丈量系统分析MSA；3、搜集50150个数据，取n=35，作图可以利用初始图的数据；4、检讨控制图能否存在特殊缘由，假设存在，那么采取措施消除之，使过程受控；5、计算过程均值和规范差：6、计算过程才干指数CP、CPK；7、计算过程不良率。 3.1 过程才干研讨的步骤134定义： 过程才干是指一个稳定过程的分布宽度，用六倍规范差表示。即 PC = 6读作西格玛 了解：是衡量过程才干的关键要素，值越小阐明过程才干越好。3.1 过程才干的概念135察看以下图几种受控过程满

43、足规格的情况 136 规范差是计算评价过程才干的根底。 R图方法： R / d2 s 图方法 ： s / C4 公式中的d2和C4是修正系数，经过查表得到。 n2345678d21.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8473.1 过程才干的估计137式中：USL为规格上限，LSL为规格下限，普通来说，CpK值至少 1.33，且越大越好。3.1 过程才干指数-Cp、Cpk1383.1 过程才干指数-Pp、PpkCpk计算的是组与组的才干，Ppk计算的一组内的性能；通常分析过程才干时要同时运用Cpk和Ppk指数来综合思索。139【例如】假定G过程处于统计控制形状，运用控制

44、图，得到如下数据：样本量 n5 ，总平均值为 X= 4.03 ， 平均极差为 R = 0.056 。产品的规格为4.00.10mm，LSL=3.90, USL=4.10。根据这些信息：计算该过程才干指数CP、CPU、CPL、CPK以及Ca。3.1 过程才干指数-Cp、Cpk 计算练习140首先，估算过程规范差：查常数得 d22.326。3.1 过程才干指数-Cp、Cpk 计算练习141CP、CPK亦称作短期过程才干，而将PP、PPK称作长期过程才干。才干指数与绩效指数的区别： a. 才干指数运用总体规范差，绩效指数运用的是样本规范差S； b. 才干指数仅包含普通缘由， 绩效指数同时包含特殊缘由

45、和普通缘由。性能指数数据的搜集：采集数据可以是来自控制图，也可以是其他方式的过程丈量数据；采集数据不思索该过程能否受控；采集的数据必需涵盖过程较长一段时期内的输出。3.1 【运用过程绩效指数应留意的几个问题】142143 过程才干评价 规范CP等级 CP 范围 评价说明 行动策略 A+ A B C D CP21 .6721 .33 1.6711.33CP1 6水平，最佳过程，5水平，理想过程，4过程，能力尚可3过程，能力不足不到3过程，严重不足 维持持续改进持续改进应尽速检讨作业应紧急采取措施 144 过程才干评价 规范CPK等级 CPK 范围 评价说明 行动策略 A+ A B C D CPK

46、1.671 .331.6711.330.51CPK0.5 3.4ppm 最佳过程 3.4-233ppm 理想过程233-6210ppm 品质尚可6210-66800 能力不足66800ppm 严重不足 维持持续改进持续改进应尽速检讨作业应紧急采取措施145 过程才干评价 规范Ca等级 Ca 范围 评价说明 行动策略 A B C D Ca12.5% 12.5-25%25%-50%50%Ca 均值偏移1/8公差，理想状态均值偏移1/4公差，均值偏移1/2公差，均值偏移大于1/2公差， 维持必要时改善能力不足采取措施应紧急采取措施 146第四章SPC改善战略147统计过程控制的原那么就是：经过控制图

47、 识别区分变异的特殊缘由和普通缘由当过程仅存在普通缘由时，不去干涉它；变差的特殊缘由该当被识别并加以消除。 统计过程控制原那么148不同变异缘由的特征及行动战略 变异类别 特殊原因 普通原因 特征时有时无 持续作用于过程 对质量影响大 对质量影响微小 分布不稳定、结果不可预测稳定的分布，输出可预测（包括质量、成本和产能） 改进成本低，方法简单 改进成本高，方法复杂 不难除去 难以除去 行动 策略 操作者采取局部措施：识别并消除之 不行动 管理层不行动 采取系统措施 149 调整过程中心的前提条件： 1、经济性：调整的本钱应小于顾客获得的利益； 2、调整不会影响添加过程的变异。 过程调整后，过程

48、中心根本趋近目的，过程工程师要对新的过程进展验证，以确认新的过程能否稳定，变异有无添加？CPK值能否有所提高？ 控制图是验证过程改良效果的有效工具。 调整过程中心的战略150假设过程的控制线限一旦确定，而且过程中的普通缘由变异不发生改动，那么控制限是合理的。出现的偏向的特殊缘由信号不需求重新计算控制限。 假设过程普通缘由变异发生改动时，那么需求重新计算控制限制，包括如下几种情况：过程经过系统改良，过程变异明显减小，减少控制图的控制限；消费条件发生明显变卦如原资料、加工方法改动、运用新的机器、工序改动。控制界限的重新计算问题151控制界限是由特定过程性能的内在本质决议的，即来自一个稳定过程的输出

49、数据确定了控制界限；规格界限是来自过程之外的客观概念，即它是顾客设计阶段对产品的要求；控制界限用作决议过程能否受控；规格界限用作决议零件能否符合要求；好的工序控制，控制界限一定在规格界限之内；不能把规格界限放置到控制图，控制界限和规格界限之间没有联络；将规格界限作为控制过程质量的工具是于事无补的。不要混淆控制界限和规格界限152每百万件产品中不合格产品仅有3.4件，3.4PPMCP = 2 CPK = 1.67)假设过程中心与目的重合不良率=2*10 -9六西格玛的统计意义153导致产品不合格或缺陷的缘由有二： 1. 动摇太大 2. 过程平均值偏移摩托罗拉的研讨阐明：154問題的本性Six S

50、igma SPC 的方法可以辨識製程是偏離目標和/或者是较高變異,以修訂製程及降低變異偏離目標變異大正中目標修訂製程降低變異XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX155时间表现在过程性才干上的革新好的坏的3 Sigma (Cp = 1)6 Sigma (Cp = 2)156总 结 SPC是定量的处理问题的方法，所用技术都是基于 统计原理上； SPC的研讨对象是过程及其输出； SPC的工具是控制图； SPC的目的是识别变异的特殊缘由，消除之； SPC的终极目的是改良过程/改良质量. 继续改良是SPC的灵魂！迈向SIX SIGMASIX SIGMA的含意、思绪补

51、充内容 6Sigma简介157何谓规范差() ? 希腊文字里的 sigma小写符号-是 统计学符号。代表母体的“规范偏向 Standard Deviation统计学中，规范偏向意指任何一组事項 或流程所产出的变异或不一致的度量值。补充内容 6Sigma简介1586个西格玛=3.4 PPM PPM：百万分之不良 -意味着杰出的管理，强大的竞争力和忠实的客户5个西格玛=230 PPM -优秀的管理，很强的竞争力和比较忠实的客户4个西格玛=6210 PPM -意味着较好的管理和运营才干，称心的客户3个西格玛=66800 PPM -意味着平平经常的管理，缺乏竞争力2个西格玛=308000 PPM -意

52、味着企业资源每天都有三分之一的浪费1个西格玛=690000 PPM -每天都有三分之二的事情做错的企业无法生存六规范差的意义“六代表的意义是对“规范差的期望值。补充内容 6Sigma简介我们的公司在那个位置？159六规范差是一项管理哲学(管理信心):1. 它著重于在“消除错误，浪费和任务重叠.2. 一套评价完成进度的“衡量规范.3. 一套“解決的战略方案 。 在完好的六规范差中，质量改善只是一种工具，而非目的。最終目標是添加顧客滿意度和添加企業利潤。Cost+Six=(CS)2*CS: Customer Service/ Customer Satisfaction 补充内容 6Sigma简介160 六规范差可以分三個层面來看1. 量測 工程师和統計学家们，微调(Fine-tune)产品与流程時所 运用的高度技术性方法。-量測与统计是改善的关键內容。2. 目標 符合顾客需求近乎完美的目的3. 文化 Culture change(文化改造) ，以大規模的“文化变异 再定位组织，实现较高的顾客滿意度，更高的获利率及更 佳的競爭力。六规范差的层面补充内容 6Sigma简介161什么是DMAIC模型界定Define量测Measure分析Analyze改良Improve控制Control顾客称心6质量水准补充内容 6Sig