统计过程控制SPC~1.ppt

1、统计过程控制 S P C,一、控制图的历史,控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。因其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。,控制图说明、原理,1924年发明,W.A. Shewhart,1931发表,1931年Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”,19411942 制定成美国标准,Z1-1-1941 Guide for Quality Control Z1-2-1

2、941 Control Chart Method for analyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production,二、控制图的发展,三、波动的概念：,波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动，公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波

3、动进行预测和控制。,1、波动的原因：,波动原因,预防或容忍?,不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的時候就要把它制造好,持续改进,2、波动的种类:,正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。 异常波动：是由特殊(异常)原因造成的。如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正。,3、普通原因、特殊原因,普通原因：指的是造成随

4、着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”，普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有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：指的是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。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。,控制图示例:,四、控制图定义 控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形

5、，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。,五、控制图的设计原理：,位置：中心值,形状：峰态,分布宽度,1、在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：,正态分布,个別值的正态分布,平均值的正态分布,控制图的正态分布,规格界限和控制界限,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。,控制图原理,工序处于稳定状态下，

6、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，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。 控制限的宽度就是根据这一原理定为3。,六、控制图的种类,1、按数据性质分类： 计量型控制图 平均数与极差控制图( Chart) 平均数与标准差控制图( Chart) 中位数与极差控制图( Chart) 个別值与移动极差控制图( chart) 计数值控制图 不良率控制图(P chart) 不良数控制图(P

7、n chart,又称np chart或d chart) 缺点数控制图(C chart) 单位缺点数控制图(U chart),2、按控制图的用途分类 分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。 控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。,3、控制图的选择,CASE STUDY,100平方米,每一百平方米布中的脏点,100,电灯亮不亮,1,乙醇比重,1

8、0,重量,5,长度,选用什么控制图,样本数,质量特性,不良和缺陷的说明,发票上的错误,门上油漆缺陷,C图 U图,风窗玻璃上的气泡,销售商发的货正确不正确,孔的直径尺寸太小或太大,灯亮不亮,P图 NP图,车辆不泄漏泄漏,控制图,结果举例,计量型控制图的制作步骤和判定原则,控制图的应用流程：,1、建立X-R控制图的四步骤：,A 收集数据,B 计算控制限,C 过程控制解释,D 过程能力解释,步骤A：,取样的方式,取样必须达到组內变异小，组间变异大 样本数、频率、组数的规定,组数的要求(最少25组),计算每个子组的平均值和极差,平均值的计算：,R值的计算：,计算每组的平均值和极差：,2,2,3,3,3

9、,极差,98.2,100,99.4,98.6,99.6,平均,99,100,99,99,101,5,99,99,101,100,100,4,98,100,100,97,99,3,97,101,98,99,98,2,98,100,99,98,100,1,步骤B：,计算平均极差、过程均值和控制限,步骤C：,控制图的判读,超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据,控制图的判读,链：有下列现象之一即表明过程已改变： 连续7点位于平均值的一侧 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。,控制图的判读,明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点

10、落于中间1/3的区域。,控制图的观察分析,作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程的波动仅受正常原因的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态. 反之,则为非控制状态或异常状态. 控制状态的标准可归纳为二条: 第一条：控制图上点不超过控制界限; 第二条：控制图上点的排列分布没有缺陷.,控制图的判定准则 基本判定准则： 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保制程处于稳定状态： 超出控制线的点 连续七点上升或下降 连续七点全在中心点之上或之下 点出现在中心线单侧较多时，如： 连续11点中有

11、10点以上 连续14点中有12点以上 连续17点中有14点以上 连续20点中有16点以上,图示判定准则： 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳定状态。,判定准则1:(2/3A) 3点中有2点在A区或A区以外,判定准则2: (4/5B) 5点中有4点在B区或B区以外,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LCL,判定准则3:(6连串) 连续6点持续地上升或下降,判定准则4: (8缺C) 有8点在中心线的两侧,但C区并无点子,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LC

12、L,判定准则5: (7单侧) 连续7点在C区或C区以外,判定准则6: (14升降) 连续14点交互着一升一降,判定准则7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C区,判定准则8: (1界外) 有1点在A区以外,为了继续进行控制延长控制限,估计过程标准偏差,计算新的控制限,Case study,76,74,74,72,56,65,74,79,73,75,61,64,72,79,4,74,70,76,71,58,68,74,81,72,76,62,65,77,78,3,72,74,73,72,56,68,79,81,77,75,64,65,78,74,2,73,72,73,70,55,72,8

13、0,80,78,74,62,70,74,75,1,28,27,26,25,24,23,22,21,20,19,18,17,16,15,78,72,72,77,75,72,76,71,72,80,72,75,79,69,4,80,75,77,76,75,77,75,73,71,78,75,76,77,68,3,79,75,76,74,76,78,74,72,74,78,74,73,75,68,2,72,70,73,74,73,70,72,70,74,76,72,74,76,67,1,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,Case study,请计算出上表的X-R控制图

14、的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,步骤D：,过程准确度Ca,Ca=,x,u,T,/,2,（T为公差）,群体 平均值= 标准差=,对的估计,群体标准差的估计,指数差异说明,六、示例 某公司为控制某型号产品的尺寸（规格为605），每天取样五个作测量，数据如下所示，根据所画出的 控制图判断是否存在特殊原因，并计算Cpk。 61.3 59.3 59.7 58.8 59.7 55.5 59.7 57.3 60.3 61.0 62.6 58.8 58.5 60.3 59.5 59.6 63.3 60.1 59.7 63.7 58.7 62.5 60.0 59.9 63.2 60.

15、7 60.9 59.5 61.4 59.9 58.5 57.8 60.4 58.0 63.9 57.7 56.8 59.3 61.9 59.2 58.7 57.3 60.6 59.7 61.1 58.7 59.3 60.6 59.3 60.4 55.1 59.9 60.5 64.2 56.9 56.9 55.4 62.3 64.7 59.2 58.0 61.1 61.3 58.3 61.6 61.3 59.6 56.9 62.0 61.5 59.3 58.6 61.7 60.7 61.1 64.2 60.5 57.8 61.0 57.5 61.1 59.7 60.6 60.7 60.3 59.

16、5 57.3 64.2 63.2 62.1 57.0 57.8 61.1 60.1 60.0 60.3 56.2 59.5 58.1 58.0,Case study,请依照上个case study的数据，计算其下列的各项指标结果，假设其规格为：7010。 Ca Cp Cpk,何时应用Cmk指数,新机器验收时； 机器大修后； 新产品试制时； 产品不合格追查原因时； 在机械厂应和模具结合在一起考虑。,Case study,假设其规格为505，试计算其Cmk？,A收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分別如下：,2、建立X-S控制图的步骤：,建立X-S图的步骤与X-R图相似，不同之处如下：,

17、B计算控制限,C过程控制解释： (控制图的判定准则与 X-R图一致),D 过程能力解释,Case study,Case study,请计算出上表的X-s控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？ 如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？,A 收集数据 一般情況下，中位数图用在样本容量小于10的情況，样本容量为奇数时更为方便。如果子组样本容量为偶数，中位数是中间两个数的均值。,3、建立X-R控制图的步骤：,建立X-R图的步骤与X-R图相似，不同之处如下：,B计算控制限,C 过程控制解释： (X-R控制图的判定准则与X-R图一致),估计过程标

18、准偏差：,Case study,Case study,请计算出上表的X-R控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？ 如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？,单值控制图在检查过程变化时不如X-R图敏感。 如果过程的分布不是对称的，则在解释单值控制图时要非常小心。 单值控制图不能区分过程零件间重复性，最好能使用X-R。 由于每一子组仅有一个单值，所以平均值和标准差会有较大的变性，直到子组数达到100个以上。,4、建立X-Rm控制图的步骤：,A 收集数据 收集各组数据 计算单值间的移动极差。通常最好是记录每结连续读数间的差值(例如第一和第二

19、个读数点的差，第二和第三读数间的差等)。移动极差的个数会比单值读数少一个(25个读值可得24个移动极差)，在很少的情況下，可在较大的移动组(例如3或4个)或固定的子组(例如所有的读数均在一个班上读取)的基础上计算极差。,建立X-Rm图的步骤与X-R图的不同之处如下：,B计算控制限,C过程控制解释 审查移动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊原因的信号。记住连续的移动极差间是有联系的，因为它们至少有一点是共同的。由于这个原因，在解释趋势时要特別注意。 可用单值图分析超出控制限的点，在控制限內点的分布，以趋势或图形。但是这需要注意，如果边程分布不是对称，用前面所述的用于X图的规则来解释时，可能会给

20、出实际上不存在的特殊原因的信号,估计过程标准偏差： 式中，R这移动极差的均值，d2是用于对移动极差分组的随样本容量n而变化的常数。,Case study,请计算出上表的X-Rm控制图的控制限？请判定过程是 否稳定？如果是不稳定该如何处理？,计数型控制图的制 作步骤和判定原则,1、建立P控制图的步骤：,A 收集数据,B 计算控制限,C 过程控制解释,D 过程能力解释,建立p图的步骤A,A1 选择子组容量、频率、数量,子组容量：用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量(例如50200)以便检验出性能的变化，一般希望每组內能包括几个不合格品，但样本数如果太大也会有不利之处。 分组频率：应根据产品

21、的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。时间隔短则反馈快，但也许与的子组容量的要求矛盾 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。,A2 计算每个子组內的不合格品率,记录每个子组內的下列值 被检项目的数量n 发现的不合格项目的数量np 通过这些数据计算不合格品率,A3 选择控制图的坐标刻度,描绘数据点用的图应将不合格品率作为从坐标，子组识別作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。,A4 将不合格品率描绘在控制图上,描绘每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。 当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理，如果任意一点比別的高

22、出或低出许多，检查计算是否正确。 记录过程的变化或者可能影响过程的异常状況，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部份。,建立p控制图的步驟B,计算平均不合格率及控制限,画线并标注,均值用水平实线：一般为黑色或藍色实线。 控制限用水平虛线：一般为紅色虛线。 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化，会如下图：,建立p图的步骤C,分析数据点，找出不稳定的证据,点 线 面 以上三种方式做判定。 （同计量型控制图）,寻找并纠正特殊原因,当从数据中已发现了失控的情況时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作进行分析，并且

23、希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解決定问题数据。,控制图的即时性,REAL TIME FIND THE CAUSE,重新计算控制限,当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重新计算试验控制限，以更排除某些控制时期的影响，这些时期中控制状态受到特殊原因的影响，但已被纠正。 一旦历史数据表明一致性均在试验的控制限內，则可将控制限延伸到将来的时期。它们便变成了操作控制限，当将来的数据收集记录了后，就对照它来评价。,控制限运用说明,建立p的步驟D,过程能力解释,计算过程能力,对于p图，过程能力是通过过程平均不合率来表，当所有点都受控后才计算该值。如需要

24、，还可以用符合规范的比例(1-p)来表示。 对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点。 当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且所有的点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能力的更好的估计值。,评价过程能力,改善过程能力,过程一旦表现出于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反应了该系统的变差原因过程能力。在操作上诊断特殊原因(控制)变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。有必要使用长期的解決问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。 可以使

25、用诸如排列图分析法及因果分析图等解決问题技术。但是如果仅使用计数型数据将很难理解问题所在，通常仅可能地追溯变差的可疑原因，并借助计量型数据进行分交有利于问题的解決。,绘制图分析修改后的过程控制图,当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显地反应出来； 控制图成为验证措施有效性的一种途径。 对过程进行改变時，应小心地监视控制。这个变化时期对系统操作会是破坏性，可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。 在过程改变期间出现的特殊原因变差被识別并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态。这个新的均值反映了受控制状态下的性能。可作为现行控制的基础。但是还应对继续系统进行调查和改进

26、。,Case study,Case study,请计算出上表的p控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,不合格品数np图,“np”图是用来度量一个检验中的不合格品的数量，与p图不同，np图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率。P图和np图适用的基本情況相同，当满足下列情況可选用np图 不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。 各阶段子组的样本容量相同。“np”图的详细说明与p图很相似，不同之处如下：,A收集数据,受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定。样本容量应足够大使每个子组內都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。 记

27、录并描绘每个子组內的不合格品数(np)。,B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,C过程控制解释：同“p”图的解释。 D过程能力解释：过程能力如下：,不合格品数np图,Case study,Case study,请计算出上表的np控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,不合格数c图,“c”图內来测量一个检验批內的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验： 不合格分布在连续的产品流上(例如每匹维尼龙上的瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龙上暇疵)。 在单个的产品检验中可能

28、发现许多不同潜在原因造成的不合格(例如：在一个修理部记录，每辆车或元件可能存在一个或多个不同的不合格)。 主要不同之处如下：,A收集数据,检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度等)要求相等，这样描绘的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外观的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量； 记录并描绘每个子组內的缺陷数(c),B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,过程控制解释 同p图解释 过程能力解释 过程能力为c平均值，即固定容量n的样本的缺陷数平均值。,Case study,Case study,请计算出上表的c控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如

29、何处理？,单位产品不合格数的u图,“u”图用来测量具有容量不同的样本(受检材料的量不同)的子组內每检验单位产品之內的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外，它是与c图相似的。“u”图和“c”图适用于相同的数据状况，但如果样本含有多于一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用“u”图，並且在不同时期內样本容量不同时必须使用“u”图。“u”图的绘制和“p”图相似，不同之处如下：,A收集数据,各子组样本的容量彼此不必都相同，尽管使它的容量保持在其平均值的正负25%以內可以简化控制限的计算。 记录并描绘每个子组內的单位产品缺陷数u=c/n 式中c为发现的不合格数量，n为子组中样本容量(检验报告单位的数量)，c和n都应记录在数据表中。,B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,过程控制解释： 同p图解释 过程能力解释： 过程能力为u平均，即每单位缺陷数平均值。,Case study,Case study,请计算出上表的u控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,控制图的益处,合理使用控制图能 供正在进行过程控制的操作者使用 有于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去 使达程达到 更高的质量 更低的单件成本 更高的有效能力 为讨论过程的性