SPC-09.ppt

1 质量统计工具 SPC 2 SPC是英文StatisticalProcessControl统计过程控制的缩写 是应用统计技术绘控制图对生产过程进行监控 最初的控制图概念于1924年由美国的休哈特博士提出 这种方法自第二次世界大战后 在工业中已得到了广泛的应用 特别是1980年后在日本和美国 控制图能用于单独的质量改进的方法 SPC理论认为生产过程中产品质量的缺陷是由偶然因素与异常原因造成 根据控制图的规律从而发现生产过程的异常及时报警 以便采取措施消除异常 恢复过程的稳定 达到保证和提高质量的目的 SPC基础知识 ISO8258制定控制图标准 GB T常规控制图 3 每一种类型的控制图又有两种不同的情形 标准值为规定的要求或目标值标准值给定控制图为控制用控制图标准值未给定控制图为分析用控制图 1 常规控制图的类型 常规控制图主要有两种类型 计量控制图 计数控制图 标准值未给定 标准值给定 GB T4091 2001常规控制图 4 2 计量控制图和计数控制图的类型 计量值控制图 平均值 图与极差 R 或标准差 s 图 单值 X 图与移动极差 R 图 中位数 Me 图与极差 R 图 以上控制图适用于计量值 如长度 重量 时间 强度等质量特性值的分析和控制 5 计数值控制图 不合格品率 p 图或不合格品数 np 图 不合格数 c 图或单位产品不合格数 u 图 1 2 3 4 1 2 指1 2 3 如 不合格品数 缺陷数及事故的件数 6 3 基本概念 n子组大小 单个子组中子组观测值的个数k子组数X质量特性的观测值 可用X1 X2 X3 表示单个观测值 子组平均值的平均值 n k X1X2X3X4X5 7 Me子组中位数 对于一组升序或降序排列的n个子组观测值X1 X2 Xn 当n为奇数时 中位数等于该组数中间的那个数 当n为偶数时 中位数等于该组数中间两个数的平均值 子组中位数的平均值 25 0 25 3 25 4 25 6 25 5 例 n 5为奇数 Me 25 4 数据为25 0 25 4 25 5 25 6 时 n 4为偶数 8 R子组极差 子组观测值中的极大值与极小值之差 R Xmax Xmin 注1 在单值图情况下 R代表移动极差 即两个相邻观测值的差值的绝对值 如 X1 X2 X2 X3 等等 子组极差的平均值 9 s标准差计算公式 25 0 25 3 25 4 25 6 25 5 例 0 2302 S标准差 用于研究数据的分散程度 10 p子组不合格品率p 子组中的不合格品数 子组大小 所有子组中的不合格品数 被检产品总数c子组不合格数 所有子组不合格数的平均值 np子组不合格品数 如 一块线路板上有3个不合格的点c 3 11 SPC示例 用途学习诊断 评估过程的稳定性 学习控制 决定某一过程何时需要调整 何时需要保持原有状态 学会确认 确认某一过程的改进 单位 1 5米 u子组单位产品不合格数 2 12 1选定控制项目 选择对质量特性有重要影响的特性作为控制项目 3数据分组 数据按采集顺序排列 每组为n个样本 分成k组 n最好取4 5个样本 步骤 2搜集数据 采用抽样的方法选取最近生产的数据至少100个以上 13 均值 极差图 01 示例 标准值给定控制图 某茶叶出口商 希望对包装的过程进行控制 使每包茶叶的平均重量为x0 100 6g 根据以往的包装过程 估计 1 4 0 14 收集数据 15 图公式 R图公式 UCL 100 6 1 342 1 4 102 479gCL 100 6gLCL 100 6 1 342 1 4 98 721g 图 R图 UCL 4 918 1 4 6 885gCL 2 326 1 4 3 256gLCL 0 1 4 0 控制界限计算 16 用计算机绘制图形 连续12个点低于中心线 连续12个点高于中心线 结论 控制图表明 该过程对于预期的过程水平失控 17 标准值未给定控制图 示例 02 某种插塞外径的测量值 每隔半小时取4个观测值 总共20个子组 规定的上容差限为0 219dm 下容差限为0 125dm 目标是评估过程性能 并控制过程位置和离散程度 从而使过程满足规范要求 18 数据 19 手工计算 查表 标准 R图的控制界限 中心线 0 0287UCL 2 282 0 0287 0 0655LCL 0 0 0287不标出LCL 20 如果是手工绘图 首先分析R图 如果R图显示处于统计状态 可以用值计算图的控制界限 图的控制界限 中心线 0 1924UCL 0 1924 0 729 0 0287 0 2133LCL 0 1924 0 729 0 0287 0 1715 查表 标准 如果是手工绘制图形可以按以上数据绘制控制界限 UCL CL LCL 21 注意 这三个点 数据 将数据输入计算机 使用ISO9000质量统计根据软件 22 图中18 19 20这三个点失控 应查明失控的原因采取措施 防止再发生 采取措施后 可以剔除这三个数据值 建立修正控制界限 继续实行控制图方法 重新计算 修正后的 修正后的 23 R图的控制界限 中心线 0 0310UCL 2 282 0 0310 0 0707LCL 0 0 0310不标出LCL 修正后的 修正后的 图的控制界限 中心线 0 1968UCL 0 1968 0 729 0 0310 0 2194LCL 0 1968 0 729 0 0310 0 1742 24 修正后的控制图 从上边图形可以看出 修正后过程呈现出统计控制状态 于是就可以对过程能力进行评估 计算过程能力指数 25 公式 估计 由 查表 Cp过程能力指数 26 由于Cp大于1 过程能力可认为是足够的 但是过程中心的位置并不合适 所以 在固定的控制图参数建立之前 应采取行动调整过程的中心位置 从而使过程保持为统计控制状态 通过直方图可以更直观的看到 27 均值不居中 部分数据超差 28 移动 极差图 适于每次只有一个样本情况 计算公式 标准值未给定 标准值给定 29 示例 03 表中给出了连续10批脱脂奶粉样本的水分含量百分比的测量结果 每批一个样本 30 先分析移动极差图已呈现出统计控制状态 再分析单值控制图 该控制图表明过程处于统计控制状态 数据输入计算机 显示图形 31 不合格品数 控制图 特点 属于计数值中的计件值控制图 质量特性以零件不合格品为控制对象 3其原理在本质与不合格品率控制图没有差别 不合格品数的样本大小必须为定值 用于对产品不合格品数控制的场合 6不合格品数