第六章SPC教材及CPK基础知识ppt课件

1、Statistical Processing ControlS P C 統計過程控制 . SPC的目的 : 是要控制过程到达 “受控制的形状, 其主要是用于对过程的控制,由于过程是问题的根源,需求对过程进展定时检查,以到达尽早找出问题,减少浪费之目的.SPC的最终目的在“预防题问的发生及减少浪费。 SPC的典型工具是质量控制图,利用简单的图表提供以下资料: 质量改良; 确定工序才干; 决议产品规格; 决议消费过程。.一、SPC的来源与开展1 . 1924年修华特博士在贝尔实验室发明了质量控制图2 . 1939年修华特与戴明博士合写了3 . 战后英美两国将质量控制图方法引进制造业,并运用于消费过

2、程4 . 1950年,戴明到日本演讲,引见了SQC的技术与观念5 . SQC是在发生问题后才去处理问题,是一种浪费,所以开展出SPC6 . 美国汽车制造商福特、经过公司等亦SPC很注重,所以SPC得以广泛运用7 . ISO9000体系亦注重过程控制和统计技术的运用,有专门的要素要求.二. SPC控制图的根本原理1.SPC控制图按照3Sigma原理来设制控制界限 它将控制界限设在X 3Sigma的位置上。在过程正常的情况在，在约有99.73%的数据在上下限之内。所以察看控制图的数据位置，就能了解过程情况有没有改动。.2 . 变异：任何系统中均存在变异,因此没有任何两件废品是完全一样的。 变异的类

3、别：根据变异的缘由，可分为随机性变异和特殊性变异两种。 A.特殊性变异：过程中变异要素是不在统计控制形状下的非随机性缘由，其产品分配亦无固定分配。 时间 系统特殊性变异范围 特殊性变异可由简单的统计技术分析而得。普通称为部分问题结策，这类缘由约占过程问题的15%。.B.随机性变异:过程中的变异要素是在统计控制形状下,其产品的特性有固定的分配,即分配位置、分配分布及分配外形三种。 位置 分布宽度外形系统缺失需求由过程才干去发现，且应由管理层努力去去除的共同缘由，这类缘由约占过程问题的85%。.Variability 变化恶魔是在偏向中.正如在自然界中没有两个事物是完全一样的,我们不可以制造两个一

4、样在生活上我们不能防止变化!每个工序有变化、每次丈量有变化、每个样品有变化！.Sources of Variation变化的来源Variability can come about due to changes in:变化可以来自以下的改动:Material quality 资料质量Machine settings or conditions 机器设定或形状Manpower standards 工艺规范Methods of processing 加工方法Measurement 丈量Environment 环境.Types of Variation变化的种类One way of classify

5、ing variation is:变化可分类成:within unit 工件内(positional variation) (位置变化)between units 工件与工件(unit-unit variation) (工件变化)between lots 批与批 (lot-lot variation) (批变化)between lines (line-line variation) 消费线与消费线 (消费线变化)across time 不同时间之间(time-time variation) (时间变化)Measurement 丈量 (gage repeatability & reproduci

6、bility)(反复性及再现性).三.SPC的分类1.計量值控制圖(Control Charts For Variables): a.平均值與极差控制圖( X-R Chart ) b.中位值與极差控制圖( X-R Chart )(Me-R) c.個別值與移動极差控制圖( X-MR Chart ) d.平均值與標准差控制圖( X-S Chart ).2.計數值控制圖(Control Charts For Attributes) a.不良率控制圖 ( p Chart ) b.不良數控制圖 ( np Chart ) c.缺點數控制圖 ( c Chart ) d.單位缺點數控制圖 ( u Chart

7、).四、控制图选用决策图 确定控制工程是计量型数据吗？特性一样吗？或不能按抽组取样吗？运用单值图X-MR关怀的是不合格品率-即“坏零件的百分比吗？抽样数能否固定？运用p或np图关怀的是不合格数即 单位零件不合格数吗？抽样数能否固定？运用P图运用U图运用C或U图子组均值能否能很方便的计算？运用中位数图子组容量能否 大于或等于9？能否能方便地计算每个子组的S值？运用X-S图运用X-R图运用X-R图yseyseyseyseyseyseyseyse.五、计量型数据控制图的运用抽样数目控制图种类26Xbar-RChartXRChart 均值和极差图 中位数图6Xbar-RChart 均值和标准差图1Xb

8、ar-RmChart 单值和移动极差图 .抽样数目与选择计量值控制的关系表 2.抽样次数确实定: 通常惯例是每班20-25次,最少20组,普通25组较适宜。子组的样本容量抽样数目为4-5组。.3.测试并修正极差R能否在统计控制之内的决策图能否一切极差数据都包括在控制界限内是否能否只需一至两个极差数据超出是否把这一至两个平均值和极差数据弃置三个或以上的极差数据超出界限再计算X ,R 和极控制界限否是极差受控制计算平均值的界限控制不要计算平均值界限处理变异缘由搜集数据计算新极差界限(平均值亦可参考).平均值與极差控制圖 (X-R Chart) X-R图是最常用的控制图,大多数的情况下都可用. 将平

9、均数与极差图相化来检测系统能否恒常工序的控制线是设定于+/-3规范差 .规范差可从常数表中对照得来.X-bar-chart measures variability between samples 平 均 X 图 测 量 样 本 之 间 的 变 异 。 R-chart measures variability within samples R 图 测 量 样 本 中 的 变 异 。 .X-R图的组成A.搜集数据 1.选择子组大小、频率和数据 a.子组大小:普通为45件延续消费的产品的组合 b.子组的频率:其目的是检查经过一段时间后过程的变化。子组频率可以是每班两次或每小时一次或其他可行的频率。

10、 c.子组数的大小:通用守那么是最少20个点,代表100个读数。 我 们 收 集 25 个 点, 代 表 125 个 读 数 。 这试行控制线可以协助我们推算出工序在过去能否受控,并可适宜如今或未来运用. 2.记录原始数据3.計算各組平均值( X ) X= 4.計算各組全距( R ) R=Xmax-Xmin (各組最大值-最小值)X1+X2+X3+X nn.B.计算控制线 1.計算總平均值 ( X ) X = 2.計算极差之平均值( R ) Xmax-Xmin (各組最大值-最小值) R= 3.計算控制界限及繪出 X控制圖 中心線 CLx = X 上 限 UCLx = X+A2R 下 限 LC

11、Lx = X-A2Rx1+x2+x3+xkkR1+R2+R3+RKk.R控制圖 中心線 CLR = R 上 線 UCLR = D4R 下 線 LCLR = D3R A2, D4, D3由系數表查得n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31.过程控制解释如有一点或多点在控制限外怎办?调查每点的指定性缘由.如找出并纠正这指定性缘由,排除这点并用其他各点计算新的试行控制限.重新审核各点,能够如今有些点在新的试行控制限外.假设我们不能

12、找出那指定性缘由怎办?两种选择:排除或保管那点.假设在没有分析判别下,只是假设工序在过去是不受控而如今将不会发生而排除这点,新的试行控制线将会产生更多的假警报.我们可以保管这点及考 虑 这试行控制线为适宜的,如这点真是显示出工序是不受控的,控制线会将会太宽 。但一或两点不会将图明显地扰乱. 过程控制不稳定的根本表现1. 任一点超出控制界限1点超3 界限 普遍缘由新的工人,方法,原料或机器检验方法和规范变化操作员的技艺和/或自动性变化Lower Control LimitUpper Control LimitCenter LineSample Number or TimeSample Quali

13、ty Characteristic. 过程控制不稳定的根本表现2 . 漂移或走动k个延续点(通常7,8或9)在中心线一侧5个延续点中有4点超出1(同侧)3个延续点中有2个超出2(同侧)漂移或走动的普遍缘由新的工人,方法,原料或机器检查方法或规范变化操作技艺和/或自动性变化Upper Control LimitCenter LineSample Number or TimeSample Quality CharacteristicLower Control Limit+ 2+ 1- 2- 1.过程控制不稳定的根本表现3 . 趋势k个延续点(通常5,6或7)向同一方向挪动趋势的普遍缘由新的工人,方

14、法,原料或机器检查方法或规范变化操作技艺和/或自动性变化Upper Control LimitCenter LineSample Number or TimeSample Quality CharacteristicLower Control Limit+ 2+ 1- 2- 1.过程控制不稳定的根本表现4 . 分层多个点集中于中心线,通常在1 界限内分层的普遍缘由 -控制界限的不正确计算 -量仪对分辨工件失效 -检查员捏造数据. - 抽样时从每一不同组内搜集收一个或更多的单位产品Upper Control LimitCenter LineSample Number or TimeSample

15、Quality CharacteristicLower Control Limit+ 2+ 1- 2- 1. 过程控制不稳定的根本表现5 . 混合控制点多集中于控制界限 混合的普遍的缘由两个(或更多)交叠分布操作员过度控制Upper Control LimitCenter LineSample Number or TimeSample Quality CharacteristicLower Control Limit+ 2+ 1- 2- 1. 过程控制不稳定的根本表现6 . 循环或固期性 : 任何前移的,反复的图形 循环或周期性的普遍缘由系统的环境变化温度操作者疲劳操作员转班机器设定呵斥的动摇

16、 维护安排 -刀具磨损Upper Control LimitCenter LineSample Number or TimeSample Quality CharacteristicLower Control Limit+ 2+ 1- 2- 1.如客户没有特别要求,本公司目前只运用以下三种判别准那么:1. 超差: 一点或多点超出控制上、下控制限。2. 趋势： 个点延续上升或下降。 3. 漂移： 个点延续在控制图中心线的上方或下方。 过程控制不稳定的根本表现.X-R图制程才干解释计算过程的规范偏向R是子组极差的平均值，2 是随样本容量变化的常数 2 常数表 =R/d2Rn2345678910d2

17、1.131.692.062.332.532.702.852.973.08.2.计算过程才干过程才干是指按规范偏向为单位来描画的过程均值与规范界限的间隔.用Z表示,用z值和规范正态分布表来估计多少比例的超出规范值.(是一个近似值)对于单边容差: 式中:USL、 LSL 等于公差规格上限、下限, X 等于丈量的过程均值。 对于双向容差： ZUSL = Z =X-LSLZ =USL-X或X-LSL USL-XZLSL = Zmin=Zusl 或ZLSL的最小值 式中： USL、 LSL 等于公差规格上限、下限，Z值为负值时阐明过程均值超越规范. Z值规范正态分布常数表.Zmin也可转化为才干指数CP

18、K，定义如下： CPK = Zmin3=CPU 即USL-X3 CPL 即X-LSL 3 或的最小值式中：USL和LSL为工程规范上、下限，X为过程均值， 为过程规范偏向。 Zmin=3的过程，其才干指数CPK=1.00 ;假设Zmin=4,那么过程能 指数为CPK=1.33 (SPC软件中一切的Z-SCORE) .均值与规范差图搜集数据 计算子组的规范差 式中：、X和n分别代表子组的单值、均值和样本容量。(Xi-X)S =n-12.B.过程控制限计算均值和规范差的上、下控制限UCLX = X +A3S UCLs = B4SCLx = X CLs = SLCLx =X- A3S LCLs =

19、B3S式中：S为各子组样本规范差的均值，B4、B3和A3随样本容量变化的常数。 注：在样本容量低于时，没有规范差的下控制限 n2345678910B43.272.572.272.091.971.881.821.761.72B3*0.030.120.190.240.28A32.661.951.631.431.291.181.101.030.98.过程控制解释 同X-R过程控制过程才干解释： 估计过程规范差 = S/C4 = S/C4 式中:S是样本规范差的均值 、 C4为随样本容量变化的常数 n2345678910C40.7980.8860.9210.9400.9520.9590.9650.96

20、90.973C4常数表.A.搜集数据B.计算控制限 UCLX =X +A2R UCLR = D4R CLX =X CLR = R LCLX = X A2R LCLR = D3R 式中D4、D3和A2是随样本容量变化的常数 中位数图XRn2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22A21.881.190.800.690.550.510.430.410.36.C.过程控制解释: 大至同X-R过程控制.D.过程才干解释: 计算过程的规范偏向 R是子组极差的平均值，2 是随样本容量变化的常数 2 常数表 n234

21、5678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08=R/d2R.1.搜集数据:. 在数据图上从左至右记录单值读数(X);.计算单值间的挪动极差(MR).2.计算控制限: UCLX = X+E2R UCLMR = D4R CLX = X CLMR = MR LCLX = X-E2R CLCMR =D3R 式中:R为挪动平均极差，X是过程均值，D4、D3和E2是用来对计算挪动极差进展分组，并随样本容量变化的常数。单值和挪动极差图XMR. D4、D3、E2常数表C.过程控制解释: 大至同X-R过程控制.D.过程才干解释: 计算过程的规范差 n234567891

22、0D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22E22.661.771.461.291.181.111.051.010.98=R/d2R.六、计数型数据控制图的运用 1.选择决策图 2.决议样本 A.样本数量最少50个单位。 B.最少收聚20组样本。决议样本数n样本数(n)能否一个常数?是不良品而不是缺陷是不良品而不是缺陷运用单位缺陷数控制图U-Chart运用不良率控制图P-Chart运用缺陷数控制图C-Chart运用不良数控制图np-Chart否是否是是否.3.测试并修正不良率能否处在统计控制之内的决策图能否一切不良率都在控

23、制界限中是否能否少于两个不良率超越界限是否从样本组中弃置此两个不良率重新制定不良率的平均数及控制界限能否一切的不良率都包括在界限中是否三个或以上不良率超出界限不良率不在控制范围找出及处理非随机性缘由搜集新数据计算新不良率的控制界限不良率在控制范围.不合格品率P图A.搜集数据1.选择子组的容量,频率及数量a.子组容量:用于计数型数据的控制图普通要求较大的子组容量(例如50到200或更多)以便检验出性能的普通变化.b.分组濒率:应根据产品的周期确定分组的频率以便协助分析和纠正发现的问题.时间间隔短那么反响快,但也许与大的子组容量的要求矛盾.c.子组的数量:搜集数据的时间应足够长,使得能找到一切能够

24、的影响过程的变差源.普通情况,也应包括弧25或更多的子组,以便更好的检验过程的稳定性,并且假设过程稳定,对过程性能也可产生可靠的估计.2.计算每个子组的不合格品率(P) 被检工程的数量-n 发现的不合格工程的数量-np 不合格品率-P = .计算控制限: 1.计算过程平均不合格率(P) 式中:n1p1,n2p2.及n1,n2.为每个子组的不合格工程数及检查的工程数。 npn Pn1p1+n2p2+.+nkpkn1+n2+nk =.2.计算控制限: 式中:n为恒定的样本容量。 .A.搜集数据 1.受检验样本的容量必需相等.分组的周期应按照间隔和反响系统而定.样本容量足够大使每个子组内都出现几个不

25、合格品,在数据表上记录样本的容量;2.记录并描画每个子组内的不合格品数(np)B.计算控制限: 计算过程不合格数的均值(np) np = 式中:np1、np2为K个子组的不合格数. 不合格品数np图np1+np2+npkk.计算上、下控制限LCLnp = np-3 np(1- )LCLnp = np+3 np(1- )CLnp = npnpnnpn式中：子组的样本容量.A.搜集数据1.检验样本的容量(零件的数量,织物的面积,电线的长度等)要求相等,这样描画的C值将反映质量性能(不合格率的发生率)而不是外观的变化(样本容量n),在数据表中记录样本容量;2.记录并描画每个子组内的不合格数(C).不合格数C图.B.计算控制限 计算过程不合格数均值C: C = 式中:C1,C2为K个子组内每个子组的不合格数 计算控制限: UCLC = C + 3 C CLC = C LCLC = C 3 CC1+C2.CKK.A.搜集数据1.各子组样本的容量彼此不用一样,虽然使它的容量坚持在其平均值的正负25%以内可以简化控制限的计算;2.计算每个子组内的单位产品不合格数U: U = 式中:c为发现的不合格数量,n为子组中样本的容量(检验报告单位的数量)单位产品不合格率U图Cn.B.计算控制限: 计算每单位产品