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什么是SPC Statistical 统计 以概率统计学为基础 用科学的方法分析数据 得出结论 Process 过程 有输入 输出的一系列的活动 Control 控制 事物的发展和变化是可预测的 什么是SPC 统计过程控制 统计学 Statistics 是数学的一个分支 从所有同类项目 总体 population 中抽取一些项目 样本 samples 计算集中特性 centraltendency 如算术平均数 average或mean 如极差 range 方差 variance 和标准差 standarddeviation 对于总体分布 通过对抽样分布做假设 便可提供对总体采取措施的基础 例如 根据经验 接受抽样样本的品质去推断是否接受或拒收整批货物 统计学中利用变异 variation 的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势 变异可能是随机 random 由于偶然因素造成 或非随机的 assignable 由于机械 方法 物料 人事 环境引起 统计学有助我们分辨随机与非随机因素 分解SPC 统计过程控制 过程 process 是指生产产品 服务的一系列行动或操作 也指支持产品 服务的过程如管理 财务 采购与工艺等 控制 control 是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地 过程进行控制 维持或改善控制 目标是使品质维持稳定 把统计 过程 控制三个名词的英文字头起来就是SPC 分解SPC 统计过程控制 SPC就是利用统计方法去 1 分析过程的输出并指出其特性 2 使过程在统计控制情况下成功地进行和维持 3 有系统地减少该过程主要输出特性的变异 SPC是以预防代替检验 制造业与其他行业一样 预防发生错误永远比事后矫正为好 而且简单得多 概括SPC 统计过程控制 简单来说 SPC是透过运用统计学上的技巧如控制图分析过程或其输出 从而作出适当的行动以达到及保持统计控制状况以及改善过程能力 运用SPC最终目的运用统计方法于过程控制上以控制产品品质并不断的优化过程 使产品的品质及经济性达到最大 不是用来统计产品的好坏多少及程度 总结SPC 统计过程控制 1924年美国品管大师W A Shewhart博士发明控制图 因其用法简单且效果显著 人人能用 到处可用 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主要工具 当时称为 StatisticalQualityControl 1931年W A Shewhart博士对其理论进行了总结 发刊名著 产品制造质量的经济控制 此刊1980年代仍在美国再版 由此可见其学术价值 1980年代由美国质量协会 AIAG 克莱斯勒 福特 通用共同发展壮大 SPC历史 英国在1932年 邀请W A Shewhart博士到伦敦 主讲统计品质管控 而提高了英国人将统计方法应用到工业方面的气氛 就控制图在工厂中实施来说 英国比美国要早 日本在1950年由W E Deming博士引到日本 同年日本规格协会成立了品质管制委员会 制定了相关的JIS标准 控制图在英国及日本的历史 SPC SQC 过程 原料 测量 结果 针对产品所做的仍只是在做SQC 针对过程的重要控制参数所做的才是SPC RealTimeResponse 机器 人员 方法 环境 量测 PROCESS 原料 人 机 法 环 测量 测量 结果 好 不好 不要等产品做出來后再去看它好不好 而是在制造的時候就要把它制造好 作用 品质失败的结果 过程波动引起品质不良 报废返工停工加强检验 内部成本 高的检验成本重复修理存货增多 维护成本升高返工 市场份额下降资金周转期长客户失望 外部成本 SPC可以帮助我们 区分正常波动和异常波动 及时发现异常征兆 消除异常因素 减少异常波动 提高过程能力 预防控制 原则上 应该用于有数量特性或参数和持续性的所有工艺过程 SPC使用的领域是大规模生产 多数企业 SPC用于生产阶段 在强调预防的企业 在开发阶段也用SPC 何时使用SPC 过程人 机 料 法 测 环 5M1E 在特定时间范围内作用于某一工作对象的总和 过程控制实质上就是对5M1E的控制 SPC基本原理 5M1E波动 没有两个产品是完全一样的 即使自动化生产线上产品也不例外 产品间的差异就是波动 它时隐时现 时大时小 时正时负 产品间的差异是永远存在的 只是有时小到无法度量出来 产品间的差异是通过适当的质量特性 过程特性和产品特性 表现出来的 因此选好质量特性准确地测量出来是两项重要的基础工作 SPC Introduction 过程变差 输入 材料 机器 人 方法 过程 生产 装配 输出 产品 反馈 测量 检验 测量系统 材料 环境 SPC Introduction 输入材料不同批次之间的差异批次内的差异随时间产生的差异随环境而产生的差异 过程变差 SPC Introduction 生产 装配设备及工装夹具的差异随时间而产生的磨损 漂移等操作工之间的差异 如手工操作的过程 设置的差异环境的差异 过程变差 SPC Introduction 输出产品输出的产品随时间而产生的变化输出的产品随环境而产生的变化 过程变差 SPC Introduction 反馈 测量由于测量用于过程中的所有组成部分 测量的变差会对过程的各个阶段产生影响偏倚稳定性重复性再现性分辨率 过程变差 波动源 变差 例 加工机械轴的直径 很容易受到各种波动源的影响 机器 零件的磨损和老化 工具 强度不同 磨损率的差异 材料 硬度不同 成份不同 产地不同 操作者 对准中心的精度 情绪 测量 视觉误差 心理障碍维护 润滑程度 替换部件环境 温度 湿度 光线 电源电压波动这些波动源对加工的影响最后都集中反映在直径测量值 普通原因与特殊原因 普通原因 过程中变异因素是在统计的控制状态下 其产品之特性有固定的分配 特殊原因 过程中变异因素不在统计的控制状态下 其产品之特性没有固定的分配 12 变差种类 随着时间的推移具有稳定性的可重复的分布过程中许多变差的原因 人 一定的熟练度下的微小差异机 一定的精度下的微小变化料 一定的稳定性下的微小变化法 一定的操作规范下的微小变化境 一定的环境条件下的微小变化 普通原因 所有微小变化的集合 在普通原因影响下 过程的输出呈现稳定的分布是可预测的 特殊原因 过程中偶然发生的某个环节的特殊变异 在特殊原因的影响下 过程的分布会改变位置 均值 改变分布宽度 最小值与最大值之间的距离 改变形状改变 偏斜 SPC Introduction 运用SPC能 受控 消除了特殊原因 不受制 存在特殊原因 SPC Introduction 运用SPC能 是贯彻预防原则的SPC的核心工具 1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂 平均每家采用137张控制图 柯达公司一年内共用了35000张控制图 优质企业平均有73 用SPC方法的 的过程Cpk超过1 33 低质企业只有45 过程达到Cpk 1 33 Cpk 1 67的企业 平均销售收入增长率为11 以上 而其它企业的数据为4 4 一家企业用了三年的时间使废品率降低58 其使用的方法 将使用SPC的过程比例由52 增加到68 控制图的重要性 分析阶段控制阶段 如何使用控制图 使过程处于统计稳态 使过程能力足够 控制图 CP PP 用生产过程收集的数据计算控制界限 预防控制 分析阶段 在控制图的设计阶段使用 主要用以确定合理的控制界限 每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来 从分析阶段转入控制阶段 在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用 生产过程是受控的过程能力能够满足生产要求 控制阶段 控制图的控制界限由分析阶段确定 控制图上的控制界限与该图中的数据无必然联系 使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行 何时应该重新计算控制界限 控制图是根据稳定状态下的条件 人员 设备 原材料 工艺方法 测量系统 环境 来制定的 如果上述条件变化 则必须重新制定控制图 一定时间后检验控制图还是否适用 过程能力值有大的变化时 质量特性分类 计量型 用各种计量仪器测出 以数值形式表现的测量结果 包括用量仪和检测装置测的零件直径 长度 形位误差等 也包括在制造过程状态监控测得的切削力 压力 温度 浓度等 计数型 通常是指不用仪器即可测出的数据 计件如不合格件数 计点如PCB上的漏焊数 溢胶数等 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下虚线 下控制界限LCL中实线 中心线CL 控制界限 平均值 3 控制图的要素 控制图原理 1 3 原理 若变量X服从正态分布 那么 在 3 范围内包含了99 73 的数值 如下图 3 原理 6 原理 6 是摩托罗拉发明的术语 接近完美的达到顾客的要求 在一百万个机会里只有3 4个瑕疵 它是一种新的管理方法 与SPC无直接联系 一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛 以4西格玛而言 相当于每一百万个机会里 有6210次误差 控制图的分类 计量型控制图计数型控制图 计量型控制图 均值 极差控制图 均值 标准差控制图 单值 移动极差控制图 计数型控制图 不良率控制图 P图 不良品数控制图 Pn图 缺陷数控制图 C图 单位缺陷数控制图 U图 计量型数据吗 性质上是否均匀或不能按子组取样 关心的是不合格品率吗 样本容量是否恒定 样本容量是否恒定 子组容量 9 np或p图 p图 C或U图 U图 是 否 是 是 是 是 是 否 否 否 否 否 关心的是单位零件缺陷数吗 是 选择合适的控制图 SPC Introduction 统计量R极差 range 算术平均数 arithmeticmean Md中位数 median Mo众数 mode 2方差 变异 variance 标准差 standarddeviation 基本统计概念 SPC Introduction R极差 range R Xmax Xmin算术平均数 arithmeticmean 基本统计概念 SPC Introduction Md中位数 median 顺序数列中的中心项的数值Mo众数 mode 资料中出现最多的数值 基本统计概念 SPC Introduction 2方差 变异 variance 基本统计概念 SPC Introduction 标准差 standarddeviation 基本统计概念 实例 某工厂制造一批紫铜管 应用 R管制图来控制其内径 尺寸单位为m m 利用下页数据表之资料 求其管制界限并绘图 n 5 计量型数据控制图 1 将每样组之与R算出记入数据表内 2 求与 50 4 83 查系数A2 D4 D3A2 0 58 D4 2 11 D3 负值 以0代表 计量型数据控制图 51 均值和极差图 R 4 求管制界限 1 控制图CL 50UCL A2 50 0 58 4 8 52 78LCL A2 50 0 58 4 8 47 22 2 R控制图 CL 4 8UCL D4 2 11 4 8 10 13LCL D3 0 4 8 05 将管制界限绘入管制图6 点图7 检讨管制界限 均值和极差图 R 计量型数据控制图 52 R管制图 计量型数据控制图 53 均值和极差图 R 计数型控制图 实例某工厂制造外销产品 每2小时抽取100件来检查 将检查所得之不良品数据 列于下表 利用此项数据 绘制不良率 p 控制图 控制其质量 31 P控制图绘图步骤 1 求控制界限CL 0 05 5 UCL 3 11 54 LCL 3 为负值 视为0 32 P控制图绘图步骤2 点绘控制图 33 过程Sigma 估计Sigma 计算Sigma Cp Cpk Cpm Pp Ppk Ppm Cpm 过程满作规范的程度 上规格限停产 上警戒限 中心新线 下规格限停产 下警戒限 70 62 5 55 47 5 40 彩虹图 过程能力与过程性能 过程能力与过程能力指数过程能力是指过程处于稳定状态下的实际加工能力 用 3 表示 过程能力指数表示过程能力满足技术标准 规格 公差 的程度 记为Cp 过程能力与过程性能 过程能力 标准偏差 此参数是正态分布曲线的形状参数 即它决定了曲线的 高 矮 胖 瘦 Thechangeof withinspec 引入规格限以后的过程能力 USL LSL P 4 45 p 0 27 p 60ppmp 0 6ppm 5 4 3 2 1012345 过程能力指数表示过程能力满足产品技术标准的程度 技术标准是指加工过程中产品必须达到的质量要求 通常用标准 公差 容差 允许范围等来衡量 一般用符号T表示 质量标准 T 与过程能力 B 之比值 称为过程能力指数 记为CP 过程能力指数 CPK与PPK的区别过程固有变差 仅由于普通原因产生的那部份过程变差 可以从控制图上通过R d2来估计 过程变差 由于普通和特殊两种原因所造成的变差 该变差可用样本标准差S来估计 Xi为单值读数 6 Cpk和Ppk的差异 Cpk 只考虑了组内变异 而没有考虑组间变异 所以一定是适用于过程稳定时 其组间变异很小可以忽略时 不然会高估了过程能力 另外也可以说明如果努力将组间变异降低时所能达到的程度 Ppk 考虑了