SPC统计制程管制2

SPC(StatisticalProcessControl)

統計制程管制-2

統計過程控制是應用統計的方法對過程中的各個環節進行監控與診斷,從而達到改進與保證產品品質的目的

.1SPC统计制程管制2-StudentSPC的發展進程

a.1924年由美國的休哈特(W.A.Shewhart)提出.b.第二次世界大戰后期,1940年美國開始將SPC導入武器製造商的製程中,取得了良好的效果,但世界大戰結束后由于美國內商業缺乏競爭,SPC在1950~1980有有逐漸從美國工業消失.c.戰敗的日本為了復興經濟1950年從美國邀請休哈特的同事戴明(W.EdwardsDeming)博士到日本輔導SPC的應用,經過30年努力,取得了輝煌的成就.從而日本濟入世界工業強國之列.d.在日本的強大競爭之下,80年代美國在SPC作為一種高科技技術來推廣,SPC在美國得到全面的復興,經過15年的努力到1995年左右美國與日本在產品質量方面的差距才基本保持平.

2SPC统计制程管制2-Student何謂『統計』？

統計的基本原料是？

有數據就是統計嗎？經過計算后得什麼？數據

計算

有意義的情報3SPC统计制程管制2-Student統計基礎4SPC统计制程管制2-Student何謂『統計』？統計

---收集的數據經過計算從而得到有意義的情報的活動何謂『有意義的情報』？

至少應包括：

『集中趨勢

+離中趨勢

+含蓋在特定範圍內的機率』

5SPC统计制程管制2-Student集中趨勢平均值中位数6SPC统计制程管制2-Student平均值概念:表示数据集中位置，數據算術平均數，常用符号表示。N:表示樣本數例:有统计数据2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为：

2+3+4+5+6

X=—————

=4_x5_X=

XiN7SPC统计制程管制2-Student中位數概念:

把收集到的統計資料按大小順序重新排列，排在正中間的那個數就叫作中位數，常用符号表示。●例:试找出3、5、6、7、11五个样本数据和3、5、6、8、9、11六个样本数据的中位数。解：3、5、6、7、11的中位数为6；3、5、6、8、9、11的中位数为~x當n爲奇數時-----正中間的數只有一個，當n爲偶數時-----正中位置有兩個數，此時，爲正中間兩個數的算術平均值。6+82=78SPC统计制程管制2-Student離中趨勢全距&极差

R

標準差σ

9SPC统计制程管制2-Student全距（極差）概念:

將樣本資料按大小順序排列，數列中最大值Xmax與最小資料Xmin之差稱爲樣本的極差。常用符號R表示，其計算公式爲：式中

Xmax

一組數據中的最大值，

Xmin

一組數據中的最小值例如：有3，6，7，8，10五個資料組成一組，則極差R=10-3=7

R=Xmax–Xmin10SPC统计制程管制2-Student(7)(1)(3)(5)A槍手b槍手什么是標準差?7531107531C槍手流程之聲飛標圖解11SPC统计制程管制2-StudentA槍手

A12SPC统计制程管制2-StudentB槍手

AB13SPC统计制程管制2-StudentC槍手

ABC14SPC统计制程管制2-StudentA槍手MxLCLUCLB槍手MxLCLUCLC槍手MxLCLUCL15SPC统计制程管制2-Student91110Sigma(标准偏差)由此可見Sigma()即是----變異,學術名詞叫标准偏差Sigma()表示數據的离散程度(X-X)i-1=n1Σ

2n依照射擊擊中環次的頻率進行排列,可得以下的圖表:X16SPC统计制程管制2-Student母體樣本(X-X)

S=樣本標準差S=n-11Σ

2ni-1因為標準差是用數據整體計算，所以當數據量大太時，就不便以操作,而且不符合現場需要。所以一般情況下,會用樣本標準差S來代替δS～～δ樣本標準差S樣本:從總體中隨機抽取的若干個個體的總和稱爲樣本。組成樣本的每個個體稱爲樣品。

～～δ17SPC统计制程管制2-Student品質品質3品質與6品質的差距SuSLM6品質—減少變異18SPC统计制程管制2-Student數據分析Cp、Ca、Cpk19SPC统计制程管制2-StudentA:每件産品的尺寸與別的都不同

數據的分布B:但它們形成一個模型，若穩定，可以描述爲一個分佈

C:數據會有不同的分布型態，正態分布為鐘型20SPC统计制程管制2-StudentCp

CapabilityofPrecision精確度：是衡量工序能力對産品規格要求滿足程度的數量值，記爲Cp。通常以規格範圍T與工序能力6*δ的比值來表示。即：••••••••••••••••••不精密精密21SPC统计制程管制2-Student精密度表示什麼

1.製程精密度，其值越高表示製程實際值間的離散程度越小，亦即表示製程穩定而變異小（離中趨勢，與σ有關）。

2.當公差範圍內能納入愈多的σ個數，則此製程表現愈好，其本身是一種製程固有的（已決定的）特性值，代表一種潛在的能力

Cp=T/6δ=規格公差/6*標準差規格公差=UCL-LCL=規格上線-規格下線22SPC统计制程管制2-Student例某批零件的厚度为1.35±0.15,抽100个测量得以下结果:求它的Cpk值23SPC统计制程管制2-Student续例X

==(X-X)i-1=n1Σ

2n24SPC统计制程管制2-Student续例Cp=T/6δ=規格公差/6*標準差=Ca==

==25SPC统计制程管制2-Student续例Cpk=Cp×(1-|Ca|)==26SPC统计制程管制2-Student精密度評價Cp值製程等級圖例說明Cp≧1.67較佳表示:工序能力過分充裕，有很大的貯備不合格品率p＜0.00006%1.67>Cp≧1.33A(合格)對精密加工而言，工序能力適宜；對一般加來說工序能力仍比較充裕，有一定貯備不合格品率0.00006%≤p＜0.006%

1.33>Cp≧1.00B(警告)對一般加工而言，工序能力適宜不合格品率0.006%≤p＜0.27%

1.00>Cp≧0.67C(不足)工序能力不足，不合格品率較高不合格品率0.27%≤p＜4.55%27SPC统计制程管制2-StudentCa

CapabilityofAccuracy準確度:

代表製程平均值偏離規格中心值之程度。若其值越小，表示製程平均值越接近規格中心值，亦即品質越接近規格要求之水準（集中趨勢，與有關），值越大，表示製程平均值愈偏離規格中心值，所造成的不良率將愈大）

_x••••••••••準確度好••••••••準確度差SLSuMSLSuMSu=規格上限SL=規格下限μ=規格中心28SPC统计制程管制2-StudentCa

CapabilityofAccuracy準確度Su=規格上限SL=規格下限T=規格允差.，T=Su-Sl

制程平均值-規格中心值規格允差之半=Ca=*100%X-MT/2*100%即偏移系數(k)=Ca29SPC统计制程管制2-Student偏移係數Su=規格上限SL=規格下限T=規格允差.，T=Su-SLSuSLT=Su–SL=Tu-TLK偏移量=_xM=T/2M-_x偏移係數KM-_x30SPC统计制程管制2-StudentCa

等級評定后處理原則:A:作業員依作業標準.繼續維持.B:有必要時.盡可能改為A級C:作業員可能看錯規格或未照作業標準操作,應加強訓練,檢討規格及作業標準.D:應采取緊急措施.全面檢討可能影響因素.必要時停產.（实绩）（实绩）（实绩）XXXA级B级C级D级规格中心值规格上限（下限）12.5%25%50%100%等级之解说31SPC统计制程管制2-Student讓我們回憶下Cp與Ca

的關係不精密

精密準確

不準確

••••••••••••••••••••••••••••••••••32SPC统计制程管制2-StudentCpk

製程能力指數一種用以量度某一特性的變化趨勢及概率的統計指標.

Cpk=CP*(1-Ca)=T/6δ*【1-2(M-X)/T】

δ:標準差M:規格中心公式一

公式二

Cpk=min(，)即取兩者最小值，但不管采用那種方式，結果都是一樣的。33SPC统计制程管制2-Student僅給出規格上限Su

各種規格型態下的Cpkμf（x）SLσxμ-SLμf（x）SUσx僅給出規格下限SL

Su-μ單邊公差時：由於沒有規格中心值，故Ca=N/A，故定義Cpk=Cp

34SPC统计制程管制2-StudentCpk制程能力指数等级评定后處置原则（Cpk等级之处置）Ａ级：制程能力足够Ｂ级：制程能力尚可，应再努力Ｃ级：制程应加以改善等级Cpk值ＡＢＣ1.33≦

Cpk1.00≦

Cpk

≦

1.33Cpk

≦

1.0035SPC统计制程管制2-StudentMeaningsofCpkMeasures

Cpk

量測之意義Cpk=negativenumberCpk=zeroCpk=between0and1Cpk=1Cpk>136SPC统计制程管制2-StudentCpk形象比喻Cpk如同開車過小橋1.車身的太小如同Cp好壞(固有的品質特性)2.橋如同工程規格大小2.開車的技術如同Ca好壞TIME37SPC统计制程管制2-Student公差上限公差下限公差上限公差下限公差上限公差下限公差上限公差下限生产过程的几种状态图a穩定可預計的图b不穩定不可預計的图c不穩定不可預計的图d趨向穩定TIME38SPC统计制程管制2-Student••••••••••••••••••••••••••Cpk的改善的方向Ca準確度差Cp精確度差39SPC统计制程管制2-StudentStatisticalProcessControl–

IdentifyandReduceProcessVariability

統計製程管制-確認並降低製程變異LowerspecificationlimitUpperspecificationlimi