统计过程控制SPC培训课件2

统计过程控制SPCStatisticalProcessControlAgenda统计的部部分特征征概念数据类型型介绍控制图的的介绍.选用.判定Agenda统计的部部分特征征概念数据类型型介绍控制图的的介绍.选用.判定统计过程程控制StatisticalProcessControl统计控制制的过程程StatisticallyControlledProcess概述-SPCforSCP当过程处处于统计计控制状状态，其其性能是是可以预预测的即即：一致致的质量量水平+稳定的成成本!Process过程和Variation变异(变差)CommonCause一般原因因（普通通原因、、机遇原原因）SpecialCause特殊原因因（非机机遇原因因）StatisticallyControlled统计控制制状态（（“受控控”）第一组、、过程Process过程：将将输入转转化为输输出的一一组彼此此相关的的资源和和活动.Variation变异(变差)：CommonVariation,SpecialVariation过程和和变异异位置分布形狀大小大小大小一般原因因vs.特殊原因因原因分类定义和特点举例一般原因(CommonCause)造成一般变异。随时间的推移稳定、可重复可以预测不易识别、不易消除大量的引起细微的变异正常的特殊原因(SpecialCause)造成特殊变异。并非始终的作用于过程难以预测易识别、易消除少量的引起严重的变异异常的原材料的的微小变变化设备的微微小震动动刀具的正正常磨损损模具正常常的老化化操作者细细微的不不稳定夹具的正正常磨损损…使用了一一批不合合格的原原材料设备的不不正确调调整刀具的严严重磨损损模具损坏坏操作者做做错（判判定标准准错）使用了错错误的夹夹具…SPC目的–改进消除特殊殊原因改进一般般原因2020-01-16原因变异措施一般原因(CommonCause)一般变异(CommonVariation)过程稳定可采用抽样方法系统措施（SystemAction）可改进约85%的制程问题多需管理人员支持一般成本较高特殊原因(SpecialCause)特殊变异(SpecialVariation)过程还不够稳定需全检以保证质量局部措施（LocalAction）可改进约15%的制程问题多由现场工作人员制定实施一般成本较低一般变异异vs.特殊变异异大小失控(有特殊原因)受控(特殊原因消除)受控vs.失控此过程变变异在统计控制制状态下,其产品特性性的分布布有固定定的分布布,即:位置、分布、形狀。所导致的的过程变变异不在在统计控控制状态态下，其产品特特性的分分布沒有有固定的的分布。。StatisticallyControlled统计控制制状态(“受控”)仅存在造造成变异异的一般般原因，，特殊原原因已经经消除。。该过程输输出的产产品的特特性的总总体分布布(曲线)的位置、、分布、、形状无无变化，，可按照照预测继继续生产产相同分分布的(一定比率率的)符合规范范的产品品。“受控””规格Spec（标准值Criterion+公差Tolerance）控制（UCLCLLCL）标准值Criterion中心线CenterLine，CL

（一般取平均值Average,ormean）规格限SpecLimit，SL（规格上限USL，规格下限LSL）控制限ControlLimit，CL（控制上限UCL，控制下限LCL）第二组、、控制区别：规规格限和和控控制限控制限ControlLimit，CL上控制限限UpperControlLimit，UCL下控制限限LowerControlLimit，LCL说明：*并不是是目标值值或规格格限值，，而是来来自过程程的自然然变化和和抽样计计划，然然后，由由实测的的数据计计算出来来的。用用于解释释统计控控制数据据。*当过过程处于于“受控控”状态态，控制制限可用用来解释释过程能能力。控制限均值(平均值)Average，X(Xbar)=((X1+X2+…++Xn)/n中位数（（中值，，中间值值）Median，Xmed：Xi大小排列列，中间间的那个个（*该该值和比比它大及及比它小小的数值值是等差差的，Xmed=Xmin+R//2）众数Mode：出现次次数最多多的那个个全距，变变差，极极差R(Range)==Max((X1,,..,,Xn))-Min(X1,…,,Xn)（步差，，移动极极差MovingRange，MR）方差（Variance），标准准差σ，Sigma（StandardDeviation）平均差：：一组数数据值与与其均值值之差的的绝对值值的平均均数一组数据据：X1，X2，…，Xn-1，Xn——Individual单值Xi规格Spec:X0+/-a(或+a/--b)———X0标准值(期望值，，目标值值)，a(或a,b)为上下公公差USL((Limit)规格上限限，LSL规格下限限公差，容容差Tolerance，Deviation,,D==USL--LSL=2a((或a+b)第三组、、统计物物理概念念区别：公差D和全距距R平均值和和中中位数、、众数标准差和和平平均差方差标标准差样本方差差样样本标标准差，，方差与与标准准差为什么用用样本估估计总体体的方差差时，分分母的n必须改为为(n-1))？，，自由度（（DF,DegreeofFreedom）：指当以样样本的统统计量来来估计总总体的参参数时，，样本中中独立或或能自由由变化的的数据的的个数称称为该统统计量的的自由度度。

--在估计总总体的平平均数时时：样本中中的n个数全部部加起来来，其中中任何一一个数都都和其他他数据相相独立，，从其中中抽出任任何一个个数都不不影响其其他数据据（这也也是随机机抽样所所要求的的）。因此一组组数据中中每一个个数据都都是独立立的，所所以自由由度就是是估计总总体参数数时独立立数据的的数目，，而平均均数是根根据n个独立数数据来估估计的，，因此自自由度为为n。--在估计总总体的方方差（标标准差））时：从公式式我们可可以看出出，总体体的方差差是由各各数据与与总体平平均数的的差值求求出来的的，因此此必须将将固定后才才可以求求总体的的方差。。因此，由由于被固定，，它就不不能独立立自由变变化，也也就是方方差受到到总体平平均数的的限制，，此n个数据就就少了一一个自由由变化的的机会，，因此要要从n里减掉一一个。那为什么么平均数数被固定定后会限限制数据据的自由由变化？？，，假设一个个样本有有两个数数值，X1=10,X2=20,我们现在在要用这这个样本本估计总总体的方方差，则则样本的的平均数数是：Xm=X/n==(10+20)/2=15现在假设设我们已已知Xm=15,,X1==10,,根据公式式Xm=X/n，，则有：X2=2Xm--X1==2×15-10=20由此我们们可以知知道：在有两个个数据样样本中，，当平均均数的值值和其中中一个数数据的值值已知时时，另一一个数据据的值就就不能自自由变化化了，因因此这个个样本的的自由度度就减少少一个，，变成了了（n-1））。依此类推推：在一一组数据据中，当当其平均均数和前前面的数数据都已已知时，，最后一一个数据据就被固固定而不不能独立立变化了了，因此此这个样样本能够够独立自自由变化化的数目目就是（（n-1））个.定义优、缺点均值XbarAverage(X1+X2+…+Xn)/n平均，最基本最常用的集中趋势的量度中位数XmedMedianXi大小排列，中间的那个消除了最大和最小值的影响测量不经济或时间长时，用它来预测平均值众数Mode出现次数最多的那个消除了最大和最小值的影响用于极度倾斜的分布用于不规则的分布，如出现两个高峰均值、中中位数、、众数全距、标标准差、、平均差差定义优、缺点全距RRangeMax(X1,..,Xn)-Min(X1,…,Xn)简单，最基本最常用的变异的量度数据越少越好用标准差σSigma考虑了所有数据的情况从而能真实反映数据离散程度的大小避免了绝对值计算平均差充分考虑了每一个数值离中的情况较灵敏，故易受极端值影响计算方法较简单绝对值运算给数学处理带来不便统计物理理概念的的总结对统计物理概念的描述集中趋势变异程度分布形状均值中位数众数其他指标全距方差标准差变异系数其他指标偏度峰度位置分布形狀大小大小大小*D为公差（（容差））。精确度Cp=(D/2)/3σCp(U)=(USL-Xbar)/3σCpuCp(L)=(Xbar-LSL)/3σCpl精准度Cpk=Cp*(1-k)

=[D-abs(Xbar-X0)]/6σCpk=Min(Cpu,Cpl)准确度k=abs(Xbar-X0)/(D/2)第四组、、过程能能力精确度和和准准确度精确度好，准确度差准确度好，精确度差过程能力規格下限受控且制程能力满足要求(普通原因的变差減少)規格上限時間受控但过程能力不足

(普通原因导致的变差太大)过程能力力指一个稳稳定过程程中固有有变异的的范围。如果分析析表明过过程呈正正态分布布，且稳稳定，可可用Cpk表示；如果过程程呈正态态分布，，但不稳稳定，则则应计算算系统Ppk;如果过程程呈非正正态分布布，则需需要采用用其它统统计方法法（如PPM）。应用Cpk计算过程程能力的的前提条条件一、过程程处于““受控””状态：：特性值或或其转化化值服从从正态分分布；控制限符符合客户户的要求求；期望值位位于控制制限的中中心。二、测量量变差相相对较小小（测量量系统的的能力保保证）。。xµf(x)xµf(x)68.27%xµf(x)95.45%99.73%-1+1-2+2-3+3正态分布布NormalDistribution-3σ-2σ-1σμ+1σ+2σ+3σ0.135%0.135%99.73%95.45%68.27%正态分布LSLUSLaverageX0XiD/2Abs(X0-average)σ过程能力力，ProcessCapability过程能力力指数，，ProcessCapabilityIndex过程能力力CpkCapabilityIndexofProcess过程能力指数PpkPerformanceIndexofProcess过程表现指数注：σ为各组平均值之标准差同左注：σ为各单值之标准差过程能力力稳定的、、已知的的过程（（短期的的）不稳定的的、未知知的过程程（长期期的）Cpkvs.Ppk要求初期之过过程能力力Ppk>=1..67稳定之过过程能力力Cpk>=1.33Cpk<1.33过程能力不足足1.67>=Cpk>=1..33过程能力满足Cpk>1.67过程能力过足过程能力力要求求思考题：：6Sigma意味着什什么?6Sigma质量表示示：质量量特性的的分散程程度只占占规格限限的一半半!对顾客要要求高度度符合!思考题Cpk经常被用用于计算算计量型数数据特性的稳稳定过程程能力，，那么，Cpk可否被用用于计算算计数型数数据特性的稳稳定过程程能力？？思考题：：是否所有有图中体体现的特特殊变异异都是不不好的、、不受欢欢迎的？？思考题对于单边边公差的的特性，，是否可可以用Cpk表征其精精准度？？Agenda统计的部部分特征征概念数据类型型介绍控制图的的介绍.选用.判定计数型(Attribute)：不连续续的,计数的如:1,,2,3;好/坏,计量型(Variable))：连续的的,可测量的的如:长度,10米..电流:1A等二数数据类型型思考题：：本公司司的过程程特性质量数据据：直通通率，FOR，LRR（批拒收收率），，DR（不良率率），不不良品数数，单项项不良良品数，，不良数数，电流流/电压值，，尺寸，，称重制程参数数：锡膏膏厚度，，炉温（（Peak温度、熔熔点以上上保持时时间），，车间温温、湿度度 ，电电批扭力力，气压压值，烙烙铁温度度生产数据据：单位位产量，，CycleTime（标准工工时），，耗料率率/抛料率（（报废率率），，结单率率练习Agenda统计的部部分特征征概念数据类型型介绍控制图的的介绍.选用.判定第一组、、分类第二组、、根据数数据类型型选择图图型.绘图.读图第三组、、判定准准则第四组、、一般原原因分析析1.计量型控控制图A.平均值与与全距(Xbar-RChart)B.单值图(I-MR)2.计数型控控制图A.不良品率率(p-Chart)B.不良品数数(np-Chart)C.缺点数(c-Chart)D.单位缺点点数(u-Chart).A.SPCChart-分类（依依对象分分）1、分析用控制图:先有数据据，后有控制限。。A.决定方针针用；B.制程分析析用；C.制程能力力研究用用；D.为制程控控制做准准备。2、控制用控制图:先有控制限，，后有数数据。用于控制制制程品品质，如如有异常常点，则则：A.追查不正正常原因因；B.迅速消除除此原因因；C.研究采取取防止此项原因因重复发发生的措措施。IsitSTILLundercontrol?Isitundercontrol?B.SPCChart-分类（依依用途分分）图型原则则控制线计计算时机机初始控制制线计算算初始控制制线的再再计算初始设定定流程或或研究流流程时流程中发发生已知知的改变变,且已验证证其对流流程的影影响.步骤数据控制图1收集数据,选图描点、连线2计算平均值、控制限绘制中心线、控制线3分析读图4改进重绘SPCChart-绘制2020-01-16选图

计量型数数据控制制图计算X和R控制界限限计算X和RR=Rk/子群数量量X=Xk/子群数量量计算控制制界限参考值某厂制造造全銅棒棒,为控制其品品质,选定內径径为控制制項目,並決定以以X-R控制图來來控制該該制程的的內径量度,並于每小時時隨机抽抽取5个样本測定,共收集最最近製程程之数据125個,將其数据据依測定定順序及及生产时时间排列列成25組,每組样本本5個,每組样数5個,记录数据据如下:樣本組X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144实例:平平均数与与全距控控制圖樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下下:X=40.264R=5..48查查系系數表,,當N==5時,,D4=2.11,D3=0X控制圖圖上下限限:CL===40.264UCL==++A2=43..4249LCL==-A2=37..1031R控制圖圖上下限限:CL===5..48UCL====11.5867LCL====0UCL==43..4CL=40.6LCL==37..10R控制圖圖UCL==11..59CL=5.40LCL==0分析结论论在控制图图中有第第16个及第23个样本組的点点分別超超出控制制上限及及控制下下限,表表示制程程平均发发生变化化,而R控制图图并无点点超出界界限或在在界限上上,表示示制程变变异并未未增大..计数型数数据控制制图以缺陷数数或,接受/不接受的的决定定为基础础可用于许许多流程程(制造业和和非制造造业)可用于一一个以上上的品质质特性选图

NP和P图NP图P图

C和U图C图的计算算U图的计算算P控制图实实例选用条件件:1.产品不是良良品就是是不良品品2.抽样放回回3.彼此独立立进进行行样品不良率率計算公公式为:P=标准差公式为:S=上下限计计算公式式如下::控制上限限(ucl):++3σσ=++3(为平均不良良率,n为樣本数数)中心线(cl):控制下限限(lcl)-3σ==--3如果下限限計算結結果可能能为負数数,因为二項項分配并并不对称称,且其下限限为零,故当控制制下限出出現小于于零的情情況,应取0表示.平均不良良率应用用加权平平均数來來计算(用不良数数总数于于全体的的样本总总数之比比).例:某厂生产产的MOUSE用的包裝裝袋,检验其底底部是否否有破損損即包裝裝为不良良品,取30個樣本,每個样本本数为50個,这些样本本是在机机器每天天三班制制的連续续工作每每半小時時取一次次而得.样本数不良数样本数不良数样本数不良数1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算結果果如下::平均不良良率P====0.233((CL))用P当真实过过程不合合格的估估计值,,可以计计算控制制上限和和下限,,如下::UCL==P+3==0.412LCL==P-3==0.054P控制图图如下::UCL==0.41CL=0.23LCL==0.05针对控制制图进行行分析由控制图图中我們們可以发发现來自自样本12及25的兩点超超出控制制上限,故制程是是在非控控制状态,必須进一一步探討討是否有有异常原原因.分析样本本12得知,在这半小小時里,有一批新新进的包包裝袋被被使用,所以这异异常的現現象是由由于新原原料加入入引起.而在样本本25那半小時時,有一個沒沒有经验验的員工工在操作作此机器器,而使样本本25有这么高高的不良良率.故:現在將超超出控制制界限的的兩个点点刪除掉掉,并重新計算算控制界界限,并绘制控制以后后的制程程.异常特征原因（举例）超出控制限的点一点或多点超出控制限超出极差上控制限：控制限计算或描点错误分布宽度增大测量系统改变测量系统没有适当的分辨力超出下控制限：控制限计算或描点错误分布宽度变小（变好）测量系统改变SPCChart-读图2020-01-16异常特征原因（举例）链连续7点在中心线之上或之下连续7点上升或下降高于极差中心线的链或上升链：输出值宽度增加，可能无规律，或过程某要素变化测量系统改变低于极差中心线的链或上升链：输出值宽度减小——好事！研究推广测量系统改变SPCChart-读图2020-01-16异常特征原因（举例）明显的非随机图形明显的趋势周期性数据间有规律的关系（如子组内第一个总是最大值）*一般的，约2/3的点应落在控制限中间1/3的区域，约1/3的点应落在其他2/3的区域如极差控制图中：明显多于2/3的点落在控制限中间1/3的区域：控制限计算或描点错误过程或取样方法被分层数据已经过编辑明显少于2/3的点落在控制限中间1/3的区域：控制限计算或描点错误分组中包含不同的过程、批次SPCChart-读图2020-01-16读图

三.控制制图的判判异准则则控制狀態態,意指制程程安定,控制狀態態也稱安安定狀態態.我們無法法知道制制程的真真正狀態態,只能對制制程的某某種特性性值收集集數據,將其繪在在控制圖圖上,由控制圖圖來觀察察制程的的狀態.在判定制制程是否否處于控控制狀態態,可利用以以下基準準:1.控制圖的的點沒有有逸出界界外.2.點的排列列方法沒沒有習性性,呈隨機現現象.在正常控控制的狀狀態下,控制圖上上的點子子應是隨隨機分步步,在中心線線的上下下方約有有同數的的點,以中心線線近旁為為最多,離中心線線愈遠點點愈少,且不可能能顯示有有規則性性或系統統性的現現象.歸納得到到下面兩兩種情形形:1.控制圖上上的點,大多數集集中在中中心線附附近,少數出現現在控制制界限附附近,且為隨機機分布.2.一般控制制圖上的的點,25點中有0點;35點中有1點以下;100點中有2點以下,超出控制制界限外外時,可稱為安安全控制制狀態.以上兩點點僅是作作為一個個參考,應在實際際中靈活活運用.實際分析析.非隨機控控制界限限內的判判定利用點的的排法判判定是否否處在控控制狀態態,可依據以以下法則則:1.點在中心心線的一一方連續續出現.2.點在中心心線的一一方出現現很多時時.3.點接近控控制界限限出現時時.4.點持續上上升或下下降時.5.點有周期期性變動動時.連串連續七點點或八點點在中心心線與控控制上限限或中心心線與控控制下限限之間的的型Ⅰ誤差的機機率是約約為(1//2))8=0.0039,在如此小小的機率率竟會出出現,可想像有有異常原原因發生生,在中心線線的上方方或下方方出現的的點較多多如下:1.連續10點以上至至少有10點2.連續14點以上至至少有12點3.連續17點以上至至少有14點4.連續20點以上至至少有16點點子出現現在控制制界限附附近,三倍標準準差與二二倍標準準差間.1.連續3點中有2點.2.連續7點中有3點.3.連續10點中有4點控制圖中中的點的的趨勢傾傾向連續7點以上一一直上升升或一直直下降,趨勢是以以向某一一個方向向連續移移動,而趨勢傾傾向的發發生有以以下可能能原因:1.由于工具具磨損或或制程中中某些成成分劣化化所造成成.2.人的因素素造成,如工作者者疲勞.3.季節性因因素造成成,如氣溫變變化.控制圖中中的點的的趨勢傾傾向連續7點以上一一直上升升或一直直下降,趨勢是以以向某一一個方向向連續移移動,而趨勢傾傾向的發發生有以以下可能能原因:1.由于工具具磨損或或制程中中某些成成分劣化化所造成成.2.人的因素素造成,如工作者者疲勞.3.季節性因因素造成成,如氣溫變變化.周期性循循環變化化控制圖上上的點,呈現一個個周期性性循環變變化時,應調查下下列不良良原因:1.機器開動動或關閉閉,造成溫度度或壓力力的增減減.2.物料的品品質受季季節或供供應商的的影響.3.由于周期期性的預預防保養養,造成機器器性能的的周期變變化表現現.4.由于操作作員疲勞勞及隨后后的休息息造成的的周期性性的變化化.5.由于材料料的機械械及化學學性質所所造成的的周期性性.過于集中中型點子大都都集中在在中心線線附近1.5倍標準差差間,其型Ⅰ誤差機率率是0.0027,,如果抽樣樣選擇不不當,可能會造造成點子子集中在在中線附附近,例如兩個個不同操操作員的的結是點點在同一一張圖上上.像這種母母體混合合的情形形相當普普遍.以下是一一些造居居這種情情形的可可能原因因:1.兩個或兩兩個以上上的操作作員點在在同一張張圖上.2.兩台或兩兩台以上上的機器器點在同同一張圖圖上.3.兩家品質質差異很很大的供供應商點點在同一一張圖上上.4.兩台或更更多的量量測設備備間的差差異.兩條以上上生產線線制程方方法上的的差異.一般异常常原因探探讨管理不善善者1.人員教育育,訓練不足足,2.原始設計計有錯誤誤或圖上上標示的的問題等等.3.治具,夾具設計計不當或或使用不不當.4.不良材料料混入制制程.5.未推行標標準化活活動.6.測試儀器器未加校校正與維維護.7.未落實保保養工作作上列諸項項原因常常出在管管理制度度不善的的工廠,在X–R控制圖呈呈現大的的變動,如欲消除除此類異異常原因因,一定要先先確定管管理制度度,推行標準準化工作作.技術不足足者1.