某公司sc统计过程控制管理

统计过程控制

(休哈特Shewhart控制图)(控制阶段)质量管理部模块范围产品控制与过程控制识别变化

休哈特控制图指标的不稳定性执行控制图控制模型产品的质量控制RawMaterial,Components&Sub-AssembliesProcessProductInspectionPassShipFailReworkScrapShipRecycleDisposal过程控制模型的质量控制RawMaterial,Components&Sub-AssembliesProcessProduct

Observation :DataCollectionEvaluation :DataAnalysisDiagnosis :FaultDiscoveryDecision :FormulateActionImplementation :TakeActionUncontrollableInputsControllableInputs什么是质量?全部功能和特性的产品或服务而承受的能力，以满足特定需求。（ASQC）目标一致（戴明）适应性（约瑟夫朱兰）符合要求（菲利普克劳士比）逆变异（道格拉斯蒙哥马利）识别变化固有的或正常的变化

由于累积的影响，许多小的不可避免的原因在不断的积累下导致经营过程的唯一机会差异，被认为是“在控制中”特别或分配变化，由于一）不当调整设计

二）操作员的错误

三）有缺陷的原材料

一个进程中运行存在的分配变化的原因被认为是“失去控制”识别变化TimeRejectRateHistoricalLevel(0)NaturalVariationunder0

(±30)SpecialVariationOptimumLevel(1)NaturalVariationunder1(±31)变化来源单位内部（位置变化）单位之间（单位为单位的变化）批量之间(批量间的变化)跨越时间（时间，时间的变化）测量误差（可重复性和再现性）统计过程控制-目标检测到产生特殊原因或步骤的过程，可能需要调查和采取纠正行动，在这之前，可以通过这个步骤产生的非一致性原因去估计参数，来降低的过程可变性7个个SPC工工具具典型型工工具具变变量量1)直方图Box-Plot,Dot-Plot,Stem-&-LeafDiagram2)检查表缺缺陷密度度图3)帕累托图图4)因果图FMEA,Fault-Tree5)流程图6)散点图概概率图7)控制图控制图图形显示示的是通通过测量量或计算算样本与与样本的的数目或或时间的的而绘制制出来的的质量特特性。LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic控制图LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic组成：一条中线线，代表表的平均均质量水水平，和和另外的的两根个个水平线线称为上上控制限限（UCL）及下控控制限（（LCL）。控制图控制区域域以外的的点表明明，这一一过程失失去控制制，需要要采取调调查和纠纠正的行行动的需需要，以以消除异常原因。LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic控制图和和中心极极限定理理中心极限限定理：：如如果样本本大小为为n个抽取k个观察，，样本x1,x2,...,xk将近似N(x,x)的分布，，有：控制图－－抽样风风险控制表是是假定过过程处于于以统计计数据方方式控制制下的一一种测试试。类型I错误当一个工工序实际际处于控控制中，，结论却却表明为为失去控控制。亦亦称-错误或生生产者的的风险。。类型II错误过程实际际处于失失控状态态时，结结论却表表明为过过程在控控制中，，亦称β-错误或消消费者风风险控制图––平平均运行行长度(ARL)平均运行行长度是是平均点点数之前前必须绘绘制点来来表明失失去控制制的情形形。对于一个个在控制制中的过过程，对于一个个失去控控制的过过程,控制图-控制限限额其中k是控制界界限与中中线的'距离'，表示示标准差差单位。。假设用w来做一个个例子（（平均值值、范围围、标准准差）来来测试一一个重要要的质量量特性（例如强强度）。。如果w的平均值值是w，标准偏偏差是w,则UpperControlLimit =w+kwCenterLine=wLowerControlLimit =w–kw控制界限限与规格格界限规格界限限（USL，LSL）取决于通通常外在在过程可可变性的的设计考考虑事项项控制界限限(UCL,LCL)基于工序序的变化化通常适适用于统统计，例例如平均均值和范范围，而而不是单单独的值值。控制界限限&抽样风险险通过移动动控制界界限使其其偏离中中线更远远，使一一类错误误的风险险减少。然而而，扩大大控制范范围将增增加第二二类错误误的风险险。对某一个个一类错错误（控控制界限限区间）），二类类错误的的风险可可以通过增加加样本大大小来减减少。设置控制制界限六西格玛玛方法控制界限限通常设设置为3w，远离中心线线的部分分有0.27%的一类错误误，这种种控制界界限被称称为3控制界限限。概率极限限方法控制界限限设置为为3.09，远离中中心线部部分为0.2％一类类错误，，这种控控制界限限被称为为0.1％的概率率界限设置警告告界限3控制界限限（或0.1％的概率率界限））也可以以叫做行行为界限限，也就是当当一个点点处于这这些界限限以外时时，这个个过程需需要调查查和纠正正。有时设置置2的警告界界限可以以增加控控制图的的灵敏度度。相应应的2.5％的概率界界限会偏偏离中心心线1.96。合理分组组一个分组组是样本本的一次次小范围围的测量量，以代代表某一一特定时时候或产品内内的工序序的特征征。一个分组组内的项项目期望望有类似似的特点点。合理分分组概概念意意味着着分组组或样样品应应挑选选，以以致如如果特特殊的的原因出出现，，分组组间差差异的的概率率将最最大限限度地地发挥挥，而而造成成差异的概概率这这些异异常的的原因因在一一个分分组内内将减减少到到最低低限度度。合理分分组建设群群生产效效率－－检检测工工艺的的变化化单位生生产的的采样样间隔隔－－接受受抽样样过程程中产产生的的物质质采样样间隔隔控制图图类型型产品或或工艺艺质量量的可可评估估手段段变量：：真实实测量量的连连续数数值，，例如如长度度，重重量，，强度度，电电阻等等属性：：来自自分类类单位位的离离散数数据（（接受受/拒绝））或通通过计计算一一个单元的的缺陷陷的数数量如果质质量的的特性性是可可衡量量监测测，其其平均均价值值和可可变性性（范范围或标准准差））如果质质量的的特性性是无无法衡衡量监监测，，有缺缺陷的的部分分（或或数量量）的缺陷陷监测测若干干缺陷陷缺陷与与缺点点缺陷或或非一一致项项某一个个产品品有一一个或或更多多规格格不符符合输输出的的产品品如：一一个有有划痕痕的媒媒体CD，一个个有裂裂纹的的包装装、一一个不不良的的PCBA缺点或或不符符合一个造造成规规格不不满意意的具具体点点例例：划划痕，，裂纹纹，有有缺陷陷的IC修哈特特控制制图––概概述述休哈特特控制制图的的变量量X控控制图图与与中中心极极限定定理中心极极限定定理:如果在在n个样本本中取取k个观察察，样样本x1,x2,...,xk将近似似N(x,x)的分布布，有有：_XandR控制图图X控制图图的中中线控控制界界限：：R控制图图的中中线和和控制制界限限：__XandS控控制图图X控制图图的中中线和和控制制界限限:S控制图图的中中线和和控制制界限限：__哈特常常数Forn>25示例1S/NX1X2X3X4X5174.03074.00274.01973.99274.008273.99573.99274.00174.01174.004373.98874.02474.02174.00574.002474.00273.99673.99374.01574.009573.99274.00774.01573.98974.014674.00973.99473.99773.98573.993773.99574.00673.99474.00074.005873.98574.00373.99374.01573.998974.00873.99574.00974.00574.0041073.99874.00073.99074.00773.9951173.99473.99873.99473.99573.9901274.00474.00074.00774.00073.9961373.98374.00273.99873.99774.0121474.00673.96773.99474.00073.9841574.01274.01473.99873.99974.0071674.00073.98474.00573.99873.9961773.99474.01273.98674.00574.0071874.00674.01074.01874.00374.0001973.98474.00274.00374.00573.9972074.00074.01074.01374.02074.003Pistonringsforanautomotiveengineareforged.20samples,eachofsize5,wereobtained.Theinsidediameteroftheseringsareshownhere.Verifyiftheforgingprocessisin-statistical-control.示例1MiniTab’sStatControlChartsXbar-R示例1MiniTab’sStatControlChartsXbar-S示例1R控制图图与与S控制图图为便于于计算算，R控制图图为首首选，，当n为不恒恒定时时可使使用S控制图图。对于数数量多多的样样本(n10)，这时时评估估总体标标准差差的效效率会会降低低－－－－风险险较低低的取取样要要求－－－－更大大的灵灵敏度度漂移移－－－质质量特特性是是非正正规的的0.750.8750.9380.969休哈特特控制制图的的属性性p控制图图Thefractionnonconformingisdefinedastheratioofnumberofnonconformingitemsinapopulationtothenumberofitemsinthatpopulation.部分合合格品品被定定义为为基本原原则是是基于于正态态分布布的逼逼近二二项分分布。。p控制图图部分不不合格格样本本是从从样本本d中抽取样本本n的不合格项项的比率，，即：p控制图P控制图的的中线和控控制界限：：p控制图如果样本大大小不是恒恒定的，那那么P控制图的控控制界限可可以两种方方法计算：：a)其中n是抽样样本本大小的平平均值（或或典型）b)其中ni是每个抽样样I的实际样本本值np控制图如果样本大大小为常数数，它有可可能基于一一个控制图图上的一些些不合格品品数（np），胜于于部分不合合格项（p）。Np控制图的中中心线和控控制线：示例2S/NSampledRejects1501225015350845010550465077501685099501410501011505125061350171450121550221650817501018505195013205011Frozenorangejuiceconcentrateispackedin6-ozcardboardcans.Ametalbottompanelisattachedtothecardboardbody.Thecansareinspectedforpossibleleak.20samplingsof50cans/samplingwereobtained.Verifyiftheprocessisin-control.示例2MiniTab’sStatControlChartsP示例2MiniTab’sStatControlChartsNP示例2p控制图vsnp控制图根据样本大大小的变化化进行适应应性调节提供有关工工序能力的的信息为了便于记记录，np控制图为首首选，np控制图提供供了以下优优势：c控制图每一个具体体点是不符符合规格的的缺点或不不合格点。。缺点数管制制图是一种种计数值管管制图，能能在每一批批量的生产产中侦测出出每一零件件或受验单单位不良点点的数目，，是基于正正态分布的的近似Poisson分布c控制图检查组该该地区发生生不满意事事情的机会会。例例如：HSA，一个多媒媒体，一个个PCBA这里选择的的是一些方方便记录的的实体。它它可能构构成超过1类产品。例例如一一人血清白白蛋白，媒媒体表面，，10件PCBAc控制图如果检查项项目中的不不符合（缺缺点）项通通过c来表示，则则有：C控制图的中中线和控制制界限：u控制图如果检测的的过程不是是常数，在在这样的情情况下，可可以使用u控制图，有有：如果使用u控制图表示示每个检测测个体的去去电数，则则：u控制图U控制图的中中线和控制制界限为：：示例3S/NUnits Defects1510251235845145510651675118579510105151159125513571451115512165617581851019572055Apersonalcomputermanufacturerplanstoestablishacontrolchartfornonconformitiesatthefinalassemblyline.Thenumberofnonconformitiesin20samplesof5PCsareshownhere.Verifyiftheprocessisin-control.示例3MiniTab’sStatControlChartsC示例3MiniTab’sStatControlChartsU示例3u(c)控制图vsp(np)控制图U控制图（或c控制图）提供供了以下优点点：－－－指出更多多类型的不符符合项的信息息

－－－促进帕累托托分析－－－便利的原原因与影响分分析变量图与属性性图属性控制图便便利监测超过过1个品质特性。。变量控制图提提供领先指标标;属性控制图在在实际过程已已经发生变化化之后才起作作用。为了保护某一一指定的标准准，防止进程程漂移，变量量控制图需要要一个比较小小的样本大小小。指标的不稳定定性主要指标控制界限以外外的任何点次要指标任何非随机模模式，点上的的控制图转移或运行趋势分层混合性周期性主要指标的不不稳定性控制界限外的的任何点±3以外的点LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic主要指标的不不稳定性常见原因－新工人，方方法，原料或或机器－检测方法和和标准的变化化－技能的改变变次要指标的不不稳定性（1）转移或运行转移或运行k个连续点（通通常为7，8或9）位于中线的的同一侧5个连续点中4个超出1（同一侧）3个连续点中2个超出2（同一侧）UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1次要指标的不不稳定性（2）趋势K个连续点（通通常为5、6、7）朝着同一个个方向UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1次要指标的不不稳定性（2）引起趋势的原原因－新工人，方方法，原料或或机器－检测方法和和标准的变化化－技能的改变变次要指标的不不稳定性（3）分层点“拥抱”中中线，通常在在±1UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1次要指标的不不稳定性（3）引起分层的常常见原因－控制界限计计算的不正确确－采样过程中中收集的一个个或多个标本本是来自每个个分组的不同同分布次要指标的不不稳定性（4）混合点“拥抱”控控制界限UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1次要指标的不不稳定性（4）引起混合的普普遍原因－操作者把两两个（或更多多）重叠分布布控制次要指标的不不稳定性循环或周期重复模式UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1次要指标的不不稳性（5）引起循环或周周期的常见原原因系统环境变化化温度操作员疲劳工作者的变换换机器设置的波波动维护计划工具磨损西部电气标准准标准1：单个点超出出3界限标准2：3个点中有2个连续超出2界限标准3：3个点中有2个连续超出1界限标准4：8个连续的点在在中线的一侧侧不稳定性测试试SecondaryIndicatorsPrimaryIndicatorShift/RunShift/RunShift/RunTrendStratificationCycleMixture不稳定性测试试不稳定性测试试警告：不能盲盲目的提交““tests””并不是每个““测试”都关关联到所有的的控制图适当的停止规规则SuitableforallchartsSuitableonlyforX-Chart_关闭规则和假假报警全部的类型I错误和假报警警概率基于k规则：Shut-DownRulea(1-a)1pointbeyond±3s2(0.001350)0.998650²=0.9973022outof3consecutivepointsbeyond±2s2(0.001517)0.998483²=0.9969684outof5consecutivepointsbeyond±s2(0.002665)0.997335²=0.9946769consecutivepointsaboveorbelowCenterLine2(0.001953)0.998047²=0.996098Overallfalse-alarmprobability=0.009602解释控制图CHECKFORINSTABILITYUNSTABLE(assignablecausevariability)STABLE(commoncausevariability)PrimaryIndicatorLEAVEPROCESSALONESe