SPC计量值管制培训课件

计量值管制图计量值管制图1什么是“失控”?Whenaprocessshowsanon-randompattern,itisconsideredtobestatisticallyoutofcontrol当一个过程显示出一种非随机模式时，该过程便是在统计上失控.小心失控的意思，因为该过程仍可能会产出良品，该非随机模式只是意味着存在过程已经发生变化的统计证据.1什么是“失控”?Whenaprocessshows2管制图的解释管制图是探测特殊原因变异的有力工具.如果发现了特殊原因:如果失控条件是一个趋势的一部分,把该趋势的起点和终点都标出来对流程进行分析以确定引起失控条件(OOCcondition)的原因对该条件纠正并防止再发生去掉失控的点后重新计算控制界限根据新控制界限制重新评估管制图只有在造成失控条件的原因得到确认并纠正后才重新计算控制2管制图的解释管制图是探测特殊原因变异的有力工具.如果发31Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.26%95.45%99.73%%数据点的百分比UCLLCL时间我们测量的项目标准偏差规则“数据处于哪个位置?”31Sigma2Sigma3Sigma1Sigma24超过管制上限，为不可接受区域在管制界限内，为可接受区域4超过管制上限，为不可接受区域在管制界限内，为可接受区域5全距图的解释(RangeCharts)应先解释全距图在全距图中,单个失控点常由计算错误,作图错误或量测错误引起.这时应首先验证该图的准确性.在全距图中的趋势可能有以下原因造成:流程的变异确实发生变化量测系统发生变化识别造成失控原因,除去失控点并重新计算控制界限如果把一个点从全距图中去掉,也应从X-bar图中去掉.5全距图的解释(RangeCharts)应先解释全距图6X-bar的解释基于某个特定特征发生的机率(或由随机变化引起的机率)大小可以解释管制图.所有检验都要识别其由随机发生引起的机率低于0.3%的事件(这些事件在3s区或3s限以外)管制图在平均在线下被分为不同的sigma区间区间C距平均数<1s区间B距平均数为1s

到2s

区间A距平均数为2s

到3s区间A以外距平均数>3s6X-bar的解释基于某个特定特征发生的机率(或由随机变化引7控制图失控检验7控制图失控检验8八种检验状态所发生的概率检验状态检验项目概率原因1一点落在A区以外0.0027流程中有一个大的改变2连续9站落在中心线同一侧0.0038流程方法的调整及引进新材料3连续6点递增或递减(趋势)0.00278工具逐渐磨损,维修水平逐渐降低4连续14个点中相邻点上下交替0.004轮流使用两台设备或两位操作员轮流进行操作8八种检验状态所发生的概率检验状态检验项目概率原因1一点落在9八种检验状态所发生的概率检验状态图形概率原因5连续3点中有2点落在中心线的同一侧的A区以外0.003048特殊原因6连续5点中有4点落在中心线同一侧的B区以外0.005331特殊原因7连续14点落在中心落两侧的C区之内0.00326陈旧或算错控制限8连续8点落在中心线两侧且无一点在C区内0.000103标准偏差大9八种检验状态所发生的概率检验状态图形概率原因5连续3点中有10检验

1和2检验1–基本检验.由流程中的一个大的改变引起.要求马上采取行动.检验

2由流程平均数改变引起流程方法的调整引进新材料检验1.单个点超出区间

UCLLCLAABCCBxxUCLLCLAABCCBx10检验1和2检验1–基本检验.检验2检验1.单个11检验

3和4检验3–向上或向下的趋势有下列原因造成

机械磨损化学成分减少污染增大等.工具逐渐磨损,维修水平逐渐降低检验4–上下波动过度调节班次间变异机器间变异轮流使用两台设备及两位操作人员轮流操作UCLLCLAABCCB检验3.有六个点连续上升或下降xxUCLLCLAABCCB检验4.连续时十四个点交替上升和下降x11检验3和4检验3–向上或向下的趋势检验4–上下12检验

5第二个基本检验在3s

限内高度变动主要的特殊变异原因之一检验

6另一个检验偏移的规则检验1,5,6相互关联并显示出某个特殊原因引起的流程高度变化状态UCLLCLAABCCB检验5.连续三个点有两个在区间A或以外xxxUCLLCLAABCCB检验6.连续五个点中有四个在区间B或以外xx检验

5和612检验5检验6UCLLCLAABCCB检验5.连续三13检验

7和8检验7–白色空间检验当组内变异大于组间变异时发生,

或陈旧的或算错的控制界限检验8–平均数波动有混合现象过度控制同一个图上有两个流程在进行标准偏差太大UCLLCLAABCCB检验7.连续十四个点在区间C中(中在线下都有)xUCLLCLAABCCB检验8.连续八个点在中线两边但不在区间C内x13检验7和8检验7–白色空间检验检验8–平均数波14练习解释管制图有失控条件吗?违背了哪个规则?按前面列出的八个规则解释下列管制图.14练习解释管制图有失控条件吗?违背了哪个规则?按前面列15采取行动–针对特殊原因作管制图是为了采取适当行动.

否则只是浪费时间和金钱如果要求采取行动但从来没有,那么管制图只是让人感到舒服的墙纸.“看,我们有SPC!”所采取的行动应基于对流程不断加深的理解识别引起变异的根本原因并加以改正在管制图上记载问题所在及如何改正的把问题和措施记录到故障排除指南中从而可以当场采取行动只有在确认并消除特殊原因后才重新计算控制界限15采取行动–针对特殊原因作管制图是为了采取适当行动.16采取行动–针对共同原因(CommonCauses)比较流程的自然控制界限和规格限.由控制界限确定制程能力并与规格限比较.流程是否有足够能力?减少流程的自然变异是多数6Sigma项目的目的.在控制阶段,共同原因引起的变异应很好地落在规格限里面.除非已知的流程改变能解释短期偏移,否则不要重新计算控制界限16采取行动–针对共同原因(CommonCauses17总结–平均图和全距图多用于机器控制的流程当数据可以合理编组时使用区分特殊原因和共同原因引起的变异的有力工具其有效性来自于连续数据与不连续数据的区别能力的差别.还记得如何计算样本大小吗?易于显示趋势,流程偏移和其他非随机变异有助于迅速估计制程能力17总结–平均图和全距图多用于机器控制的流程18考察失控过程时常见原因测量精度和使用的仪器是否不同?不同操作者是否采用不同的方法?过程是滞受环境(如温度，湿度)的影响?环境是否有重大改变?过程是否受工具磨损的影响?当时过程中是澡有未经培训的工人参与?原料来源是否有变?18考察失控过程时常见原因测量精度和使用的仪器是否不同?19考察失控过程时常见原因过程是否受操作者疲劳的影响?设备保养程序中是否有变化?是否经常调节机器?样本是否来自不同的机器?不同轮班时间和不同的操作者?操作者是滞不愿报告“坏消息”?19考察失控过程时常见原因过程是否受操作者疲劳的影响?20实例–用Minitab建立管制图SPCData.mtw在Minitab中,打开文件SPCData.mtw由选单中选Stat>ControlCharts>Xbar-R…选用列C1-C5的资料20实例–用Minitab建立管制图SPCData.mt21实例:管制图的检验在Xbar-ROptions对话框中按Tests钮选则要进行的检验.检验1和5在寻找大的特殊原因时最好.在Xbar-ROptions对话框中按Estimate钮,选择Rbar21实例:管制图的检验在Xbar-ROptions对话22X-bar和R图–Minitab输出22X-bar和R图–Minitab输出23重新计算控制界限(ControlLimits)在确定了失控点的原因后就可以消除这些点以便计算控制界限前面的例子中第9,11和24点可以在计算控制界限时去掉在X-bar和R图对话框中按Estimate

钮并输入这些违背规则的数据点23重新计算控制界限(ControlLimits)在确定了24修正后的Minitab输出请注意控制界限的微小改变:24修正后的Minitab输出请注意控制界限的微小改变:25用现有控制界限作图Minitab也可以在已有过往数据并验证其准确性后画出并评估数据在Xbar-ROptions对话框中输入过往资料:25用现有控制界限作图Minitab也可以在已有过往数据并验26Minitab有过往资料时的结果用过往控制界限分析数据时,现在注意失控点的数量26Minitab有过往资料时的结果用过往控制界限分析数据时27另一个图–X-bar和S(标准偏差)X-bar和S图由组内标准偏差直接计算控制界限当满足下列条件时使用数据由计算机记录和绘图,实时计算的s容易结合到图中各组的样本数较大(>10).这在自动量测及报告数据的量测设备中常见.Minitab有一个自动建立X-bar和S图的程序.27另一个图–X-bar和S(标准偏差)X-bar和S图由28实例–用Minitab作X-bar和S图在Minitab中选Stat>ControlCharts>VariablesChartforSubgroups>Xbar-S比较

X-bar/S

图与

X-bar/R

图.看到什么

差别了吗?

28实例–用Minitab作X-bar和S图在Minit29关于合理分组的几句话在X-bar图中,控制界限由组内变异决定.数据分组必须合理合理分组的例子:批量生产中同一批的工件一个短时期内生产的工件不合理分组的例子:同一工件的多次量测按量测次序而不是按流程次序分组.如果你不能用简单语言解释分组策略,该管制图可能价值不高.29关于合理分组的几句话在X-bar图中,控制界限由组内变30合理分组–实例用注塑模生产一种插座,一次四件,一个槽一件.对插座的量测包括量测大于5.00毫米的厚度.量测时读到毫米的百分之一.主管每天四次到压机收集五个连续压塑周期生产的工件.由于每个周期生产四个工件,他每两个小时要量测20个工件.主管还跟踪了各工件的周期和所在的槽位.主管要用SPC分析数据,他必须选择如何把数据组织成适当的编组,以及如何把分组数据组织成管制图.主管把二十个量测结果(每两个小时)按下列表格记录下来.30合理分组–实例用注塑模生产一种插座,一次四件,一个槽31合理分组(RationalSubgroups)数据可以按三种方法组织:按行,按列及按样本让我们用Minitab分析资料.打开文件SocketData.mtw(为了方便数据已堆叠起来)SocketData.mtw31合理分组(RationalSubgroups)数据可32X-bar和R图–按样本分组在Minitab中建立X-bar和R图以分析按样本分配的变异如何?有几个组?每组大小有多大?选Stat>ControlCharts>VariablesChartforSubgroups>Xbar-R

SocketData.mtw32X-bar和R图–按样本分组在Minitab中建立X33X-bar和R图–按样本分组Minitab输出结果:33X-bar和R图–按样本分组Minitab输出结果:34按Cycle分组(行)在Minitab中建立X-bar/R管制图以分析按周期分配的变异如何?有几个组?每组大小有多大?选Stat>

ControlCharts>VariablesChartforSubgroups>Xbar-RSocketData.mtw34按Cycle分组(行)在Minitab中建立X-bar/35按周期分组(行)

–结果Minitab输出结果:SocketData.mtw35按周期分组(行)–结果Minitab输出结果:Soc36如果没有合理分组怎么办?个体(I和MR)图(IndividualsI&MRCharts)当没有合理分组或当量测本身昂贵和/或是破坏性的时MR指MovingRange(移动全距).计算移动全距是通过记录连续的每对数据的量测结果的差值的方法得到按下列方法计算控制界限:36如果没有合理分组怎么办?个体(I和MR)图(Indi37连续变量SPC表(VariablesSPCForm)37连续变量SPC表(VariablesSPCFor计量值管制图计量值管制图39什么是“失控”?Whenaprocessshowsanon-randompattern,itisconsideredtobestatisticallyoutofcontrol当一个过程显示出一种非随机模式时，该过程便是在统计上失控.小心失控的意思，因为该过程仍可能会产出良品，该非随机模式只是意味着存在过程已经发生变化的统计证据.1什么是“失控”?Whenaprocessshows40管制图的解释管制图是探测特殊原因变异的有力工具.如果发现了特殊原因:如果失控条件是一个趋势的一部分,把该趋势的起点和终点都标出来对流程进行分析以确定引起失控条件(OOCcondition)的原因对该条件纠正并防止再发生去掉失控的点后重新计算控制界限根据新控制界限制重新评估管制图只有在造成失控条件的原因得到确认并纠正后才重新计算控制2管制图的解释管制图是探测特殊原因变异的有力工具.如果发411Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.26%95.45%99.73%%数据点的百分比UCLLCL时间我们测量的项目标准偏差规则“数据处于哪个位置?”31Sigma2Sigma3Sigma1Sigma242超过管制上限，为不可接受区域在管制界限内，为可接受区域4超过管制上限，为不可接受区域在管制界限内，为可接受区域43全距图的解释(RangeCharts)应先解释全距图在全距图中,单个失控点常由计算错误,作图错误或量测错误引起.这时应首先验证该图的准确性.在全距图中的趋势可能有以下原因造成:流程的变异确实发生变化量测系统发生变化识别造成失控原因,除去失控点并重新计算控制界限如果把一个点从全距图中去掉,也应从X-bar图中去掉.5全距图的解释(RangeCharts)应先解释全距图44X-bar的解释基于某个特定特征发生的机率(或由随机变化引起的机率)大小可以解释管制图.所有检验都要识别其由随机发生引起的机率低于0.3%的事件(这些事件在3s区或3s限以外)管制图在平均在线下被分为不同的sigma区间区间C距平均数<1s区间B距平均数为1s

到2s

区间A距平均数为2s

到3s区间A以外距平均数>3s6X-bar的解释基于某个特定特征发生的机率(或由随机变化引45控制图失控检验7控制图失控检验46八种检验状态所发生的概率检验状态检验项目概率原因1一点落在A区以外0.0027流程中有一个大的改变2连续9站落在中心线同一侧0.0038流程方法的调整及引进新材料3连续6点递增或递减(趋势)0.00278工具逐渐磨损,维修水平逐渐降低4连续14个点中相邻点上下交替0.004轮流使用两台设备或两位操作员轮流进行操作8八种检验状态所发生的概率检验状态检验项目概率原因1一点落在47八种检验状态所发生的概率检验状态图形概率原因5连续3点中有2点落在中心线的同一侧的A区以外0.003048特殊原因6连续5点中有4点落在中心线同一侧的B区以外0.005331特殊原因7连续14点落在中心落两侧的C区之内0.00326陈旧或算错控制限8连续8点落在中心线两侧且无一点在C区内0.000103标准偏差大9八种检验状态所发生的概率检验状态图形概率原因5连续3点中有48检验

1和2检验1–基本检验.由流程中的一个大的改变引起.要求马上采取行动.检验

2由流程平均数改变引起流程方法的调整引进新材料检验1.单个点超出区间

UCLLCLAABCCBxxUCLLCLAABCCBx10检验1和2检验1–基本检验.检验2检验1.单个49检验

3和4检验3–向上或向下的趋势有下列原因造成

机械磨损化学成分减少污染增大等.工具逐渐磨损,维修水平逐渐降低检验4–上下波动过度调节班次间变异机器间变异轮流使用两台设备及两位操作人员轮流操作UCLLCLAABCCB检验3.有六个点连续上升或下降xxUCLLCLAABCCB检验4.连续时十四个点交替上升和下降x11检验3和4检验3–向上或向下的趋势检验4–上下50检验

5第二个基本检验在3s

限内高度变动主要的特殊变异原因之一检验

6另一个检验偏移的规则检验1,5,6相互关联并显示出某个特殊原因引起的流程高度变化状态UCLLCLAABCCB检验5.连续三个点有两个在区间A或以外xxxUCLLCLAABCCB检验6.连续五个点中有四个在区间B或以外xx检验

5和612检验5检验6UCLLCLAABCCB检验5.连续三51检验

7和8检验7–白色空间检验当组内变异大于组间变异时发生,

或陈旧的或算错的控制界限检验8–平均数波动有混合现象过度控制同一个图上有两个流程在进行标准偏差太大UCLLCLAABCCB检验7.连续十四个点在区间C中(中在线下都有)xUCLLCLAABCCB检验8.连续八个点在中线两边但不在区间C内x13检验7和8检验7–白色空间检验检验8–平均数波52练习解释管制图有失控条件吗?违背了哪个规则?按前面列出的八个规则解释下列管制图.14练习解释管制图有失控条件吗?违背了哪个规则?按前面列53采取行动–针对特殊原因作管制图是为了采取适当行动.

否则只是浪费时间和金钱如果要求采取行动但从来没有,那么管制图只是让人感到舒服的墙纸.“看,我们有SPC!”所采取的行动应基于对流程不断加深的理解识别引起变异的根本原因并加以改正在管制图上记载问题所在及如何改正的把问题和措施记录到故障排除指南中从而可以当场采取行动只有在确认并消除特殊原因后才重新计算控制界限15采取行动–针对特殊原因作管制图是为了采取适当行动.54采取行动–针对共同原因(CommonCauses)比较流程的自然控制界限和规格限.由控制界限确定制程能力并与规格限比较.流程是否有足够能力?减少流程的自然变异是多数6Sigma项目的目的.在控制阶段,共同原因引起的变异应很好地落在规格限里面.除非已知的流程改变能解释短期偏移,否则不要重新计算控制界限16采取行动–针对共同原因(CommonCauses55总结–平均图和全距图多用于机器控制的流程当数据可以合理编组时使用区分特殊原因和共同原因引起的变异的有力工具其有效性来自于连续数据与不连续数据的区别能力的差别.还记得如何计算样本大小吗?易于显示趋势,流程偏移和其他非随机变异有助于迅速估计制程能力17总结–平均图和全距图多用于机器控制的流程56考察失控过程时常见原因测量精度和使用的仪器是否不同?不同操作者是否采用不同的方法?过程是滞受环境(如温度，湿度)的影响?环境是否有重大改变?过程是否受工具磨损的影响?当时过程中是澡有未经培训的工人参与?原料来源是否有变?18考察失控过程时常见原因测量精度和使用的仪器是否不同?57考察失控过程时常见原因过程是否受操作者疲劳的影响?设备保养程序中是否有变化?是否经常调节机器?样本是否来自不同的机器?不同轮班时间和不同的操作者?操作者是滞不愿报告“坏消息”?19考察失控过程时常见原因过程是否受操作者疲劳的影响?58实例–用Minitab建立管制图SPCData.mtw在Minitab中,打开文件SPCData.mtw由选单中选Stat>ControlCharts>Xbar-R…选用列C1-C5的资料20实例–用Minitab建立管制图SPCData.mt59实例:管制图的检验在Xbar-ROptions对话框中按Tests钮选则要进行的检验.检验1和5在寻找大的特殊原因时最好.在Xbar-ROptions对话框中按Estimate钮,选择Rbar21实例:管制图的检验在Xbar-ROptions对话60X-bar和R图–Minitab输出22X-bar和R图–Minitab输出61重新计算控制界限(ControlLimits)在确定了失控点的原因后就可以消除这些点以便计算控制界限前面的例子中第9,11和24点可以在计算控制界限时去掉在X-bar和R图对话框中按Estimate

钮并输入这些违背规则的数据点23重新计算控制界限(ControlLimits)在确定了62修正后的Minitab输出请注意控制界限的微小改变:24修正后的Minitab输出请注意控制界限的微小改变:63用现有控制界限作图Minitab也可以在已有过往数据并验证其准确性后画出并评估数据在Xbar-ROptions对话框中输入过往资料:25用现有控制界限作图Minitab也可以在已有过往数据并验64Minitab有过往资料时的结果用过往控制界限分析数据时,现在注意失控点的数量26Minitab有过往资料时的结果用过往控制界限分析数据时65另一个图–X-bar和S(标准偏差)X-bar和S图由组内标准偏差直接计算控制界限当满足下列条件时使用数据由计算机记录和绘图,实时计算的s容易结合到图中各组的样本数较大(>10).这在自动量测及报告数据的量测设备中常见.Minitab有一个自动建立X-bar和S图的程序.27另一个图–X-bar和S(标准偏差)X-bar和S图由66实例–用Minitab作X-bar和S图在Minitab中选Stat>ControlCharts>VariablesChartforSubgroups>Xbar-S比较

X-bar/S

图与

X-bar/R

图.看到什么

差别了吗?

28实例–用Minitab作X-bar和S图在Minit67关于合理分组的几句话在X-bar图中,控制界限由组内变异决定.数据分组必须合理合理分组的例子:批量生产中同一批的工件一个短时期内生产的工件不合理分组的例子:同一工件的多次量测按量测次序而不是按流程次序分组.如果你不能用简单语言解释分组策略,该管制图可能价值不高.29关于合理分组的几句话在X-bar图中,控制界限由组内变68合理分组–实例用注塑模生产一种插座,一次四件,一个槽一