Spc培训(五大工具)

1、统计过程控制 SPC (Statistical Process Control ),2,目 录,1 SPC的产生及概论 2 计量型数据控制图 2.1均值极差图 2.2均值标准差图 2.3单值移动极差图 2.4中位数图 3 计数型数据控制图 3.1 P图 nP图 C图 U图 4 选择与总结/案例练习,第一章 SPC概论,1.1与控制有关的要素,1、（适合）范围,2、（经济）成本,3、（减少）风险,5,1.什么是SPC? S = Statistical P= Process C = Control SQC ?,1.2SPC的基本概念,6,1.2SPC的基本概念（1）, 统计学样本理论；, 收集、分

2、析、评价、改进数 据的方法；, 管理特殊特性（抓住关键的少数）；,7,1.3 检测与预防的概念,过程控制的需要 检测容忍浪费 预防避免浪费,合格的产品检验100遍仍是合格的！,8,1.4 精 度,精度又可分为： 准确度(Accuracy)： 反映系统误差的影响程度； 精密度(Precision)： 反映偶然误差的影响程度； 精确度(Uncertainty)： 反映系统误差和偶然误差综合的影响程度,9,精度的概念,准确度好 精密度好 系统误差小 偶然误差小,准确度差 精密度高 系统误差大 偶然误差小,准确度高 精密度差 系统误差小 偶然误差大,准确度差 精密度差 系统误差大 偶然误差大,1.5过

3、程的变差,没有任何两样事物是一模一 样的； 例如： 两片雪花， 两个人的指纹， 同一台机器所生产的两件产品。 所有工序都存在变差；,11,变差的普通原因和特殊原因 普通原因： 是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。 特殊原因： （通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施，否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。,1.5 过程的变差,12,天氣的變化 環境的影響 物料在一定範

4、圍內的變化 依據作業標準執行作業的變化 其他未知因素的影響,機器突然發生變化 未依據作業標準執行作業 使用規格外的原物料 操作人員的注意力未集中 所制訂之作業標準不合理,普通原因,特殊原因,1.5 过程的变差,13,仅存在变差的普通原因,存在变差的特殊原因,1.5 过程的变差,14,局部措施和对系统采取措施 局部措施 通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题 对系统采取措施 通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题,1.5 过程的变差,15,1.6 过程控制,16,1.6 过程控制,第二章 控制图介

5、绍,18,2.1 控制图原理说明 在统计过程控制中最常见的分布是正态分布 正态分布被二个参数 与完全确定，记为N（ ， 2 ） 表示分布的中心位置 表示分布的标准差或者表示数据的分散程度，或用极差表示 若某过程输出特性 x 服从N(，2 )那么该过程输出产品中有68.26 在界限 1内，即有31.74%产品在界限 1之外。,19,工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为：出现在X3区间外的事件是异常波动，它的发

6、生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。,20,控制限的宽度就是根据这一原理定为3。 1924年，休哈特博士建议用界限 3作为控制界限来管理过程。即我们常说的3管理。,21,虚发警报,漏发警报,正态分布理论,无罪推定理论,成本质量平衡点,22,控制图,2.2 控制图的概念,规格界限：是用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。 控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来者。,23,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,68.26 %,95.45 %,99.73 %,

7、% 数据点的百分比,UCL,LCL,时间,我们测量的 项目,标准偏差规则 “数据处于哪个位置?”,24,控制图的构成,25,控制图的要素,纵坐标：数据（质量特性值或其统计量） 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号 上虚线：上控制界限UCL( Upper Control Limit) 下虚线：下控制界限LCL (Lower Control Limit) 中实线：中心线CL (Center Line ),控制界限=平均值3,26,控制图类型,分析用控制图,控制用控制图,第三章计量型控制图,28,3.1 计量型数据控制图,Xbar-R (均值极差图) Xbar-S (均值标准图) X-R (中位数图)

8、X-MR (单值移动极差图),29,3.2 计量型数据,定义:变量的数据,可用测量值来分析 例如，能被测量的物理量有: 长度 重量 温度 压力 电压 电阻 密度 浓度,30,1、确定测量系统 a 规定检测人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。 b 确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。 2、使不必要的变差最小 确保过程按预定的方式运行 确保输入的材料符合要求 恒定的控制设定值,3.3 使用控制图的准备,31,从生产线抽取并测量2个样品,2.628,2.632,32,这两个数据能？,它们可以告诉我们一个大概的情况。 但是,该工序变差到底有多大？,下一个产品又会怎样呢？,33,结论： 少量的

9、测量数据不能说明过程的变差范围。！,仅靠这两个数据不能回答这两个问题！,34,第一节 均值和极差图（X-R）,1、收集数据 以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-6件连续的产品，并周性期的抽取子组。 注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。 1-1 选择子组大小，频率和数据 1-1-1 子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程 流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料批次不同等原因

10、引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。 1-1-3 子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次使用控制图选用35 组数据，以便调整。 1-2 建立控制图及记录原始数据 （见下图）,35,36,37,1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+Xn）/ n R=Xmax-Xmin 式中： X1 ， X2 为子组内的每个测量值。n 表示子组的样本容量 1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：,38,注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X

11、图刻度值的2倍。 （ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地注明“初始研究”字样。,39,2. 计算控制限 首先计算极差的控制限，再计算均值的控制限 。 2-1 计算平均极差（R）及过程均值（X） R=（R1+R2+Rk）/ k（K表示子组数量） X =（X1+X2+Xk）/ k 2-2 计算控制限

12、计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均 值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反 映在极差上的子组内的变差的量来决定的。 计算公式： UCLx=X+ A2R UCLR=D4R LCL x=X - A2R LCLR=D3R,40,注：式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表 ：,注： 对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限。,41,42,X-R控制图实例,X,R,UCL=53.08,CL=50.15,LCL=47.22,UCL=10.77,CL=5.08,1) X=X/25=50.15 R=R/25=5.0

13、8 (A2=0.58, D4=2.11) 2) X控制图: CL=X=50.15 UCL=X+A2R=53.08 LCL=X-A2R=47.22 3) R控制图: CL=R=5.08 UCL=D4R=10.77 LCL=D3R (n6,故不考虑),43,点子越界,那 还不快去 查明!,正常情况下，只有 0.27的可能性越界， 现在却发生了， 是不是有什么地方 不对劲了！,44,链1,出现的概率 ？ 请大家计算！,重量,时间,连续7点或多点在中心线的同一侧,45,链2,出现的概率 ？ 请大家计算！,时间,重量,连续7点或多点上升或下降,46,点子接近控制限,每个点子靠近控制限的可能性只有5，更何

14、况是9个点子！,重量,时间,可以肯定，该过程发生了异常。,47,控制图的判读,(1) 控制正常状态. 多数点在中心线附近; 少数点在控制线附近; 分布随机无规则; 无超出控制界限点.,(2) 点在界限内,但排列特殊,进行预防. 连续7点依次上升,下降或 同在一侧; 连续11点中10点,14点中12点,17点中14点,20点中16点以上在一侧; 连续3点中2点,7点中3点,10点中4点以上在2-3间; 连续15点以上出现在 +/- 1 间;点出现周期性变化; 变幅突然变大或减少.,48,控制图的效用,维持制程稳定，防止异常原因再次发生。 贴于现场，可随时了解品质变动的情形，及时发现制程中潜伏不良

15、。 配合柏拉图使用，控制几个少数影响较大的原因，更能有效解决问题。,49,标准偏差与极差的关系（对于给定的样本容量,平均极差-R越大,标准偏差- 越大）,X,范围,范围,X,X,范围,R,R,R,过程能力分析,50,Ca (Capability of Accuracy 准确度) 集中趋势: 衡量自產品中所獲得產品資料的實績平均值(Xbar),與規格中心值(Sc)其間偏差的程度,是期望製程中生產的每個產品的實際值能與規格中心值一致 公式:Ca=(X-SC)/(T/2),51,Ca等級之解說 A級:作業員遵守作業標準操作並達到規格之要求須繼續維持。 B級:有必要可能將其改進為A級。 C級:作業員可

16、能看錯規格不按作業標準操作或檢討規格及作業標準。 D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因，必要時得停止生產。,52,Cp (Capability of Precision 精密度) 离散趋势:衡量自產品中所獲得產品資料的6個估計實績標準差(),與規格公差(T)其間相差的程度,是期望製程中生產的每個產品以規格中心值為目標，其變異寬度愈小愈好，換言之，即在衡量規格公差範圍與製程變異寬度兩者間相差程度 公式:,53,CP等級之解說 A級:此一製程甚為穩定，可以將規何許容差縮小或勝任更精密之工作。 B級:有發生不品之危險，必須加以注意，並設法維持不要使其變壞及迅速追查。 C級:檢討規格及作業標

17、準，可能本製程不能勝任如此精密之工作。 D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因素，必要時應停止生產。 。,54,Cpk (Process Capability Index 制程能力指数) 集中趋势&离散趋势:过程满足质量要求的程度 公式1: 公式2,55,Ppk (Process Performance Index 制程性能指数) 过程表现的性能指数，定义为PPL或PPU中的最小值。 公式:见附图,56,製程能力指數(總合指數)：,57,过程能力计算,Cp=(USL-LSL)/6 USL:工程规范的上限 LSL:工程规范的下限 =R/d2:为过程特性标准差的估计值，这里指过程中统计抽样

18、值的分布宽度的量度，与子组大小相关。 Cpk=Min(CpU或CpL) Pp =(USL-LSL)/6 S= ：一个过程特性单值分布的标准差，与整个过程的分布宽度相关。 Ppk=Min(PPU或PPL),58,过程能力计算,CPU= (USL- X)/ 3R/d2 CPL= (X -LSL)/ 3R/d2 PPU= (USL- X)/ 3S PPL= (X -LSL)/ 3S,59,第二节 均值和标准差图,计算标准差比极差困难 在下列情况下，一般用标准差代替极差 标准差易于计算 子组样本容量大,60,61,62,63,64,第三节 中位数图,中位数图可以得到和均值-极差图相同的结论 中位数图易

19、于使用 可以显示过程输出的分布宽度且可以给出过程变差的趋势 可以几个过程或一个过程不同阶段的输出进行比较 子组的样本容量小于或等于10 当样本容量为偶数时，中位数是中间两个数的均值 将每个子组的中位数和极差填入数据表 一般建议同时画出极差图观察极差的趋势或链,65,66,X-R图公式,CLR= R UCLR=D4R LCLR=D3R UCLx=X+A2R LCLx= X-A2R CLx=X,67,第四节 单值和移动极差图,用在测量费用较大或输出性质比较一致时 探测过程的变化不如均值-极差图敏感 在数据图上从左至右记录单值数据，计算单值间的移动极差 极差的个数比单值读数少一,68,单值和移动极差图的解释,69,X-MR图公式,UCLMR=D4R LCLMR=D3R UCLx=X+E2R LCLx= X-E2R CLx=X CLR=R,计数型控制图,第四部分,71,5.计数型数据控制图,不合格品的p控制图 不合格品的np控制图 不合格品的c控制图 单位不合格品的u控制图 计数型数据 合格/不合格 成功/失败 通过/不通过,72,什么是计数型数据,请大家判断以下哪些数据是计数型，哪些是计量型： . 用电压表测量：电压是220伏特； . 用万用表测量电阻：20欧姆； . 某批产品不良品数目是：3个； . 所购买的电视机图像质量：好（或不好） .