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1、统计过程控制，合肥中科咨询，持续改进和过程控制企业目标-顾客满意达到目标-持续改进，强调缺陷预防的有效方法-统计过程控制检验和预防检验是在过程结束后测量输出，通过抽样检验-如果发现合格/不合格则通过100%检验-在生产中测量过程，并在报废、返工和增加成本前纠正质量问题。抽样和100%检验的缺点简单的抽样可能会误导100%检验是一种非常昂贵的方法，同时它并不比抽样精确多少。虽然进行了检查，但还是出现了返工/报废的情况，并且通过取样和检查无法发现问题。一些不合格产品仍可能到达顾客手中。统计过程控制定义了一套用于理解、改进、预防和控制过程状态的分析工具和方法，可以很好地控制过程持续质量改进的一个组成

2、部分。这是一种预防性质量管理方法。统计过程控制的作用是评估设计和过程能力的可靠性。统计有助于区分正常波动和异常波动。它可以根据过去流程的运行情况预测未来流程的运行情况，减少质量问题对检验的依赖。验证问题是否已被永久纠正或需要进一步纠正。它有助于了解当前流程是否有能力形成100%符合要求的输出，提高质量和生产率，并降低成本。统计学的基本概念数据类型是测量值数据：测量“多少”差距的大小；钻孔尺寸；支撑厚度；抗拉强度。数据类型记录值数据：测量发生/不发生示例：正确安装开/关数据/错误数据钻孔/不通过表面划痕/不划痕、计数类型值和计量类型值、特殊原因、间歇性、不可预测和不稳定的变化源。有时被称为可查明

3、的原因，其信号是控制线之外有点或控制线内有链或其他非随机情况。劣化的常见原因，影响所研究过程的所有单一输出值；在控制图分析中，它是随机过程恶化的一部分。局部措施通常用于消除恶化的特殊原因，通常由与过程直接相关的人员实施，通常可以纠正大约15%的过程问题。通常采取措施来消除恶化的常见原因，这几乎总是需要管理措施来纠正大约85%的过程问题、局部措施和对系统采取的措施。统计学的核心概念波动在本质上并不完全一样。波动意味着过程中零件之间的差异是波动的存在，所以工程师在技术上要求公差。质量控制不能完全消除波动，只能测量波动并预测发生的可能性。并不断减少现有的波动。产品/特性之间的波动可分为正常波动(短期

4、，零件之间的差异)和异常波动(发生规则和不规则变化，正常波动是由意外或随机因素引起的，设备振动无法控制)。原材料批次之间的差异只是一个“受控”过程，其产量是可预测的。异常波动不是由偶然或随机因素引起的。它是由特殊原因造成的，可以控制不合格的材料，不同供应商提供的不正确的原材料，设备调试中异常波动的过程是“不稳定的”，其输出是不可预测的。统计方法提供波动信息。集中趋势和集中趋势两个测量参数用于测量配送中心的集中趋势。主要测量参数之一是平均分散度。用于测量分布范围分散度的重要测量参数之一是标准差。正态分布产品/特性的波动分布符合正态分布的特征值均值；对应钟形曲线最高点的数值范围；最大测量值与最小测

5、量值的差值；数据离散程度的度量；中值模式正态分布曲线标准差S正态分布图，为什么要应用SPC、SPC技术原理，以及统计技术(如控制图)来分析过程或其输出，以便采取适当的措施来实现和保持统计控制状态并提高过程能力，SPC概念，平均值，中值范围，标准差测量值和计数值，一组重要的统计概念，平均值(Xbar或x)， 中值()，函数：指示数据之间的离差程度，范围(R)，组距离，标准差(Sigma)，标准差=标准差的含义：一组数字中每个单个值与总平均值之间的平均值解释离差程度、R、R、标准差和极端差值之间的关系相反，没有报警，过程控制，过程控制得到控制(特殊原因被消除)， 时间范围不受控制(存在特殊原因)，

6、过程能力，过程能力是指被控制过程的实际过程能力(没有特殊原因恶化)，稳定过程固有恶化的总范围。 过程能力是由退化的共同原因引起的。当过程能力高时，产品质量异常的概率越低，产品质量异常的概率就越高。Cpk=(T-2)/6，其中，=|Xbar-(T/2)|，Cp=T/6 T=(USL-LSL) USL:公差上限lsl3360公差下限，无偏情况：当存在偏移时：过程能力指数(Cp)，Cpk值的确定原则，过程控制的工具控制图，控制上限，中心限制和控制下限，基于可控和不可控变化的判别。二战后，日本工业企业将控制图应用到了极致，为二战后日本的经济复苏做出了巨大贡献。因此，在正常情况下，大约99.73%的点落

7、在该控制线内。通过观察控制图的数据位置，我们可以知道过程情况是否已经改变。控制图原理3西格马原理，当质量特征的随机变量x服从正态分布时，x下降到3的概率为99.73%。根据小概率事件可以“忽略”的原则：如果有一个X值超出3的范围，则认为该过程是异常的、x 3、x- 3、X，控制图的控制线，中心线上的控制线/界限(CL): X(。公差限值与控制限值的区别公差限值：控制限值用于区分合格产品与不合格产品，区分异常波与偶波，合理利用控制图的优点，对于处于过程控制中的操作者来说，有助于过程在质量和成本上的可持续性和可预测性，使过程能够达到：更高的质量，更低的单位成本，更高的有效能力，为讨论过程的性能提供

8、了通用的语言。 区分恶化的特殊原因和常见原因，并作为采取局部措施或针对系统采取措施的指南。 1.收集收集到的数据，并把它们画在图表上。2.根据过程数据计算实验控制极限，找出劣化的特殊原因，并采取措施。3.分析和改进，确定常见原因恶化的程度，并采取措施减少。重复这三个阶段，不断改进流程。使用控制图的基本步骤，使用控制图的两个阶段，过程分析阶段(初始能力研究)、过程监控阶段、控制图进行分析和控制。当使用控制图进行分析时，首先使用不稳定状态。确定工艺参数的特点：1 .分析过程是否处于统计控制状态；2.过程能力指数是否满足要求？在控制图和其他过程调整到稳定状态后，将控制图的控制线作为控制图进行延伸。利

9、用过程参数来判断、控制图的类型和控制图的选择方法，确定要制定的控制图的特征。这是计量数据吗？不，你关心的是不合格品率？不，你担心不合格的号码吗？是的，样本量是恒定的吗？是，使用np或P图，否，使用P图，样本大小是固定的吗？否，使用U图，是，是，使用C或U图，是，它在性质上是一致的还是不能按照化学浴溶液和批漆等子组进行取样？不，子群平均值可以方便地计算吗？否，使用中值图，是，使用单值图X-MR，是，在上一页，子组容量是否大于或等于9？是，否，计算每个子群的S值方便吗？使用XR图，是，否，使用XR图，使用X-S图，注意：该图假设测量系统已经过评估并且适用。使用控制图的准备，1。建立一个适合实施的环

10、境。消除阻碍人事公正的因素。提供相应的资源。经理支持。2.定义流程。根据加工过程与上下用户的关系，分析各阶段的影响因素。3.为了确定要控制的特性，应考虑客户需求的当前和潜在问题区域特性之间的关系，续。4.确定测量系统A中规定的人员、环境、方法、数量、频率、设备或测量工具.确保测试设备或测量工具本身的准确性和精度。5.尽量减少不必要的恶化，确保过程按计划运行，并确保输入材料满足所需的恒定控制设定点。注：所有相关事件，如工具更新和新材料批次，都应记录在过程记录表上，这有利于下一步的过程分析。平均值和范围图(X-R)，1。收集的数据以具有恒定样本量的子组的形式报告。子群通常包括2-5个连续乘积，并且

11、子群是周期性提取的。注：应制定数据收集计划，作为收集、记录和追踪的基础。1-1选择子组尺寸、频率和数据1-1-1子组尺寸：通常为5件连续产品，仅代表一个工具/冲头/工艺流程等。(注：数据仅代表由单个工具、冲头、模具等生产的零件。即单一产品1-1-2子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，以便子组能够反映可能由班次变化/操作员变化/不同材料批次等引起的潜在变化。监控正在生产的产品的小组频率可以是每班两次，或每小时一次，等等。在上一页，1-1-3子组的数量：子组越多，恶化的可能性就越大。一般来说，有25组。首次选择了35组数据进行调整。1-2建立控制图并记录原始数据(见下图)，1-3。计算每个子组

12、的平均值(x)和范围r。为每个子组计算：X=(X1 X2 Xn)/n R=Xmax-Xmin，其中X1和X2分别是子组中的测量值。n表示子组1-4的样本容量，控制图的比例为4-1。两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值。4-2比例选择：从上一页继续，坐标中比例值的最大值和最小值之间的差值至少应为X图的子组平均值(X)的最大值和最小值之间的差值的两倍，R图坐标中比例值的最大值和最小值之间的差值应为初始阶段遇到的最大范围(R)的两倍。注意：一个有用的建议是将R图的比例值设置为X图的比例值的两倍。(例如，平均图表上的一个刻度代表0.01英寸，范围图表上的一个刻度代表0.02英寸。)1-5。在控制图

13、上画出平均值和范围5-1。在X和R图上描点后，及时用直线连接，浏览点是否合理，有无高点或低点，检查计算和绘图是否正确。5-2确保绘制的X点和R点在纵向上是对应的。注：“初步研究”应在未计算控制极限的初步作业控制图上明确标出。2计算控制极限首先计算极限范围的控制极限，然后计算平均值的控制极限。2-1计算平均范围(R)和过程平均值(X)R=(R1R2Rk)/K(K代表子组的数量)X=(X1X2Xk)/K 2-2计算控制极限计算控制极限是显示平均值和子组范围的变化和范围，当只有恶化的共同原因时。控制极限由子组的样本大小和反映在极端范围上的子组变化量决定。公式：uclx=x a2r clr=d4r c

14、lx=x-a2r clr=d3r、注意：对于小于7的样本大小，LCLR在技术上可能是负值。在这种情况下，没有下控制限，这意味着对于具有6个样品的亚组，6个“相同”的测量结果是可能的。上页注：公式中的A2、D3和D4是常数系数，取决于子群的样本大小。系数值如下表所示：2-3平均值和范围的控制极限在控制图上，平均范围和过程平均值用实线表示。每个控制极限都用虚线表示。标记每一行(UCLR、LCLR、伦敦城市学院、伦敦城市学院)。注：在最初的研究阶段，应指出试验控制极限。过程控制分析和控制图分析的目的是识别过程变化或不稳定过程均值的证据。(也就是说，它们中的一个或两个不受控制)然后采取适当的措施。注1

15、: R图和X图应分开分析，但可以进行比较，以了解影响过程的特殊原因。注2:由于子群极值差或子群平均的能力取决于零件之间的差异，所以应首先分析R图。3-1分析范围图上的数据点，和3-1-1，如果一个或多个点超过任何控制极限，这是该点失控的主要证据，应进行分析。超出极限范围控制上限的b点通常表示以下一种或多种情况：b.1绘制点时控制极限的计算误差或绘制误差b.2零件之间的可变性或分布宽度增加(即恶化)b.3测量系统变化(如不同的检查员或测量工具)c .一个点低于控制极限，解释有一个或多个以下c.1控制极限或错误的c.2分布宽度变小(更好)。c.3测量系统发生变化(包括数据编辑或转换)，无控制过程极差(有超过控制极限的点)。，UCL，LCL，UCL，LCL，R，R，l .，3-1-2链-以下现象表明过程已经改变或出现某种趋势：平均连续7点；连续上涨或下跌7