SPC计量值管制.ppt

计量值管制图 1 什么是 失控 Whenaprocessshowsanon randompattern itisconsideredtobestatisticallyoutofcontrol当一个过程显示出一种非随机模式时 该过程便是在统计上失控 小心失控的意思 因为该过程仍可能会产出良品 该非随机模式只是意味着存在过程已经发生变化的统计证据 2 管制图的解释 管制图是探测特殊原因变异的有力工具 如果发现了特殊原因 如果失控条件是一个趋势的一部分 把该趋势的起点和终点都标出来对流程进行分析以确定引起失控条件 OOCcondition 的原因对该条件纠正并防止再发生去掉失控的点后重新计算控制界限根据新控制界限制重新评估管制图只有在造成失控条件的原因得到确认并纠正后才重新计算控制 3 1Sigma 2Sigma 3Sigma 1Sigma 2Sigma 3Sigma 68 26 95 45 99 73 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 4 超过管制上限 为不可接受区域 在管制界限内 为可接受区域 5 全距图的解释 RangeCharts 应先解释全距图在全距图中 单个失控点常由计算错误 作图错误或量测错误引起 这时应首先验证该图的准确性 在全距图中的趋势可能有以下原因造成 流程的变异确实发生变化量测系统发生变化识别造成失控原因 除去失控点并重新计算控制界限如果把一个点从全距图中去掉 也应从X bar图中去掉 6 X bar的解释 基于某个特定特征发生的机率 或由随机变化引起的机率 大小可以解释管制图 所有检验都要识别其由随机发生引起的机率低于0 3 的事件 这些事件在3s区或3s限以外 管制图在平均在线下被分为不同的sigma区间区间C距平均数3s 7 控制图失控检验 8 八种检验状态所发生的概率 9 八种检验状态所发生的概率 10 检验1和2 检验1 基本检验 由流程中的一个大的改变引起 要求马上采取行动 检验2由流程平均数改变引起流程方法的调整引进新材料 检验1 单个点超出区间 x 11 检验3和4 检验3 向上或向下的趋势有下列原因造成机械磨损化学成分减少污染增大等 工具逐渐磨损 维修水平逐渐降低 检验4 上下波动过度调节班次间变异机器间变异轮流使用两台设备及两位操作人员轮流操作 检验3 有六个点连续上升或下降 x x 检验4 连续时十四个点交替上升和下降 x 12 检验5第二个基本检验在3s限内高度变动主要的特殊变异原因之一 检验6另一个检验偏移的规则检验1 5 6相互关联并显示出某个特殊原因引起的流程高度变化状态 检验5 连续三个点有两个在区间A或以外 x x x 检验6 连续五个点中有四个在区间B或以外 x x 检验5和6 13 检验7和8 检验7 白色空间检验当组内变异大于组间变异时发生 或陈旧的或算错的控制界限 检验8 平均数波动有混合现象过度控制同一个图上有两个流程在进行标准偏差太大 检验7 连续十四个点在区间C中 中在线下都有 x 检验8 连续八个点在中线两边但不在区间C内 x 14 练习解释管制图 有失控条件吗 违背了哪个规则 按前面列出的八个规则解释下列管制图 15 采取行动 针对特殊原因 作管制图是为了采取适当行动 否则只是浪费时间和金钱如果要求采取行动但从来没有 那么管制图只是让人感到舒服的墙纸 看 我们有SPC 所采取的行动应基于对流程不断加深的理解识别引起变异的根本原因并加以改正在管制图上记载问题所在及如何改正的把问题和措施记录到故障排除指南中从而可以当场采取行动只有在确认并消除特殊原因后才重新计算控制界限 16 采取行动 针对共同原因 CommonCauses 比较流程的自然控制界限和规格限 由控制界限确定制程能力并与规格限比较 流程是否有足够能力 减少流程的自然变异是多数6Sigma项目的目的 在控制阶段 共同原因引起的变异应很好地落在规格限里面 除非已知的流程改变能解释短期偏移 否则不要重新计算控制界限 17 总结 平均图和全距图 多用于机器控制的流程当数据可以合理编组时使用区分特殊原因和共同原因引起的变异的有力工具其有效性来自于连续数据与不连续数据的区别能力的差别 还记得如何计算样本大小吗 易于显示趋势 流程偏移和其他非随机变异有助于迅速估计制程能力 18 考察失控过程时常见原因 测量精度和使用的仪器是否不同 不同操作者是否采用不同的方法 过程是滞受环境 如温度 湿度 的影响 环境是否有重大改变 过程是否受工具磨损的影响 当时过程中是澡有未经培训的工人参与 原料来源是否有变 19 考察失控过程时常见原因 过程是否受操作者疲劳的影响 设备保养程序中是否有变化 是否经常调节机器 样本是否来自不同的机器 不同轮班时间和不同的操作者 操作者是滞不愿报告 坏消息 20 实例 用Minitab建立管制图 SPCData mtw 在Minitab中 打开文件SPCData mtw由选单中选Stat ControlCharts Xbar R 选用列C1 C5的资料 21 实例 管制图的检验 在Xbar ROptions对话框中按Tests钮选则要进行的检验 检验1和5在寻找大的特殊原因时最好 在Xbar ROptions对话框中按Estimate钮 选择Rbar 22 X bar和R图 Minitab输出 23 重新计算控制界限 ControlLimits 在确定了失控点的原因后就可以消除这些点以便计算控制界限前面的例子中第9 11和24点可以在计算控制界限时去掉在X bar和R图对话框中按Estimate钮并输入这些违背规则的数据点 24 修正后的Minitab输出 请注意控制界限的微小改变 25 用现有控制界限作图 Minitab也可以在已有过往数据并验证其准确性后画出并评估数据在Xbar ROptions对话框中输入过往资料 26 Minitab有过往资料时的结果 用过往控制界限分析数据时 现在注意失控点的数量 27 另一个图 X bar和S 标准偏差 X bar和S图由组内标准偏差直接计算控制界限当满足下列条件时使用数据由计算机记录和绘图 实时计算的s容易结合到图中各组的样本数较大 10 这在自动量测及报告数据的量测设备中常见 Minitab有一个自动建立X bar和S图的程序 28 实例 用Minitab作X bar和S图 在Minitab中选Stat ControlCharts VariablesChartforSubgroups Xbar S比较X bar S图与X bar R图 看到什么差别了吗 29 关于合理分组的几句话 在X bar图中 控制界限由组内变异决定 数据分组必须合理合理分组的例子 批量生产中同一批的工件一个短时期内生产的工件不合理分组的例子 同一工件的多次量测按量测次序而不是按流程次序分组 如果你不能用简单语言解释分组策略 该管制图可能价值不高 30 合理分组 实例 用注塑模生产一种插座 一次四件 一个槽一件 对插座的量测包括量测大于5 00毫米的厚度 量测时读到毫米的百分之一 主管每天四次到压机收集五个连续压塑周期生产的工件 由于每个周期生产四个工件 他每两个小时要量测20个工件 主管还跟踪了各工件的周期和所在的槽位 主管要用SPC分析数据 他必须选择如何把数据组织成适当的编组 以及如何把分组数据组织成管制图 主管把二十个量测结果 每两个小时 按下列表格记录下来 时间1 时间2 时间3 时间4 31 合理分组 RationalSubgroups 数据可以按三种方法组织 按行 按列及按样本 让我们用Minitab分析资料 打开文件SocketData mtw 为了方便数据已堆叠起来 SocketData mtw 32 X bar和R图 按样本分组 在Minitab中建立X bar和R图以分析按样本分配的变异如何 有几个组 每组大小有多大 选Stat ControlCharts VariablesChartforSubgroups Xbar R SocketData mtw 33 X bar和R图 按样本分组 Minitab输出结果 34 按Cycle分组 行 在Minitab中建立X bar R管制图以分析按周期分配的变异如何 有几个组 每组大小有多大 选Stat ControlCharts VariablesChartforSubgroups Xbar R SocketData mtw 35 按周期分组 行 结果 Mini