统计过程控制SPC.ppt

统计过程控制 StatisticalProcessControl 广东理工职业学院 基础教学部唐守军 Contents 控制图的正确判读 计数值控制图 Pn P C U图 计量值控制图 Xbar R图 SPC基本原理 SPC简介 甚麼是 SPC SPC是 STATISTICALPROCESSCONRTOL的缩写 即 统计过程控制 大陆称法 统计制程管制 台湾称法 在美国休哈特博士发现管制图 1924年 后 40年代 产生 由美国戴明博士在日本推广 控制 最适 范围 经济 成本 减少 风险 与控制有关要素 展现 能力 SPC是 以統計學的原理作為基礎 用來監察生產過程 利用數據及簡單的圖表表達生產情況 用來判斷製程的走向及有否出現問題 引導員工去作出適當的決定 預防問題的惡化及重現 SPC是 代表先进的品质管理世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽車 福特 英特尔 摩托罗拉等 代表成熟的品质管理方式有一系列的运行 管理方法 代表品質 產量 競爭能力提升及成本下降的有力手段许多厂商被顾客要求做SPC 二战前产生于美国 二战期间应用于美国军工 战后先在日本得到推广并繁盛 1900 s 西方的生產利用抽樣或全檢查去控制物件的品質 1930 s 開始運用統計技術 統計品質管制 SQC 1940 s 二次世界大戰時 美國軍隊運用SQC去保証他們的武器能合乎一定的水準 1950 s SPC品質概念傳入日本 1970 s 日本的高科技及品質開始被世界認同 1980 s 美國三大車行 通用汽車 福特及佳士拿 以及其他的生產公司運用SPC去監管以及提高貨品的質素 2000 Philips SPC的起源 找出什么时候会发生异常 WHEN 找出发生什么具体异常 WHAT 分析出异常的具体原因 WHY 得出解决异常的方法 HOW 建立起预防方案 HOW SPC的作用 3W2H Contents 控制图的正确判读 计数值控制图 Pn P C U图 计量值控制图 Xbar R图 SPC基本原理 SPC简介 傳統的生產模式 TraditionalDetectionApproach 調整製程 AdjustProcesses 輸入生產過程抽樣 全面檢查損壞 再造ProductsScrap Rework貨品O K 預防生產模式 PreventionDetectionApproach 自我監管 減少 減少 輸入生產過程 SPC抽樣 全面檢查損壞 再造 Less ProductsScrap Rework貨品O K SPC基本原理 Processes 过程 人 Man 设备 Machine 材料 Materials 方法 Method 环境 Environment 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 一般生产过程 SPC基本原理 使用統計技術來分析制程或其輸出 以便采取適當的措施來使制程達到並保持統計管制狀態 預防不良產生 從而提高制程能力 SPC基本原理 运用SPC的生产过程 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 波动源 有效地利用质量特性数据 最重要的是认识 波动 的概念过程中有许多产生波动的波动源例 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 机床 主轴承间隙 刀具 操作工 进给率 对中准确度 原材料 棒料尺寸 硬度 轴外圆顾客操作规程尺寸环境 供电电压 温度 湿度 振动 表面粗糙度 资源融合 过程示例 用普通机床生产一种轴的外圆 普通原因 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 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 总体和样本 1 总体 又叫母体 它是指在某一次统计分析中所研究对象的全体 2 样本 又叫子样 它是指从总体中随机抽取出来的一部分个体 产品 3 随机抽样 使总体中的每一个个体 产品 都有同等机会被抽取出来组成样本的活动过程 SPC中的统计学原理 统计学的基本概念数据 1 计量值数据 2 计数值数据 3 数据的特征值平均值X中位数X极差R标准差S 计件 计点 反映集中位置 反映分散程度 SPC中的统计学原理 常用统计量 Xbar平均值的计算 R值的计算 偏差平方和 标准差standarddeviation 统计数据的分布 Dataofmeasurementofscrews 螺丝直径的测量 Histogramofthedata 数据的直方图 NormalDistribution 正态分布 whenn itturnsto standarddeviation centrallocation 1 平均值 此参数是正态分布曲线的位置参数 即它只决定曲线出现频率最大数值位置而不改变正态曲线的形状 ParametersofNormalDistribution 正态分布的参数 2 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 ParametersofNormalDistribution 正态分布的参数 CharacteristicofNormalDistribution 正态分布的特征 Nomatterwhatvalueof theprobabilityofdatawhichfallinto 3 3 is99 73 正规分布图一如下 如數據在 內 平均可接受之百份比約為68 68 SPC中的统计学原理 正规分布图二如下 如大多數數據是在 2 內 其可責受之百份比約為95 95 SPC中的统计学原理 正规分布图三如下 如大多數數據是在 3 內 則其可接受比例約為99 73 m 3 mm 3 49 865 49 865 99 73 SPC中的统计学原理 UCL 上限 UPPERCONTROLLIMIT LCL 下限 LOWERCONTROLLIMIT X 平均值 MEAN PROCESSMEAN sd 標準差 STANDARDDEVIATION UCL X 3 LCL X 3 DesignMean Xi X 2n 1 SPC中的统计学原理 控制图 控制图原理1 3 原则 P 3 X 3 0 9973 图2正态分布的3 原理 p x x 0 SPC中的统计学原理 6s UCL LCL Mean 分布图转换成控制图 SPC中的统计学原理 2 控制图原理 图3控制图原理 时间t R UCL CL LCL 3 M 3 8 9 10 11 SPC中的统计学原理 Contents 控制图的正确判读 计数值控制图 Pn P C U图 计量值控制图 Xbar R图 SPC基本原理 SPC简介 計數值控制圖與計量值控制圖 控制图的种类 CASESTUDY Xbar R Xbar S X Rs P Pn C U 各类控制图 不合格数 C 单位不合格数 U 不合格品率 Pn 不合格品率 P 计数值控制图 单值 移动极差 X RS 中位数 极差 Me R 均值 标准差 LCL UCL CL 均值 极差 计量值控制图 图名称 图代号 类型 表2常规控制图表 观察 點有無超限X稍偏大或偏小制程能力足夠否不良達多少變异 標準差 太大要縮小 变量数据 计量 属性数据 计数 子组垂直显示 子组水平显示 质量特征变量数 子组数目 子组容量 計量值控制圖 X Rs控制圖 X Rs控制圖控制界線統計公式 計量值控制圖選擇 CaseStudy 产品名称 紫铜管机械号码 XXX质量特性 内径操作者 XXX测定单位 m m测定者 XXX制造场所 XXX抽样期限 自年月日至年月日 Contents 控制图的正确判读 计数值控制图 Pn P C U图 计量值控制图 Xbar R图 SPC基本原理 SPC简介 P控制圖 n相等時 不合格品率控制圖 結倫 點無超限且無規則性 过程在控制狀態內 注 n可以不相等 P控制圖控制界線統計公式 n相等時 Pn控制圖 不合格数控制圖 Pn控制圖控制界線統計公式 C控制圖 缺陷数控制圖 抽樣數 20PCS C控制圖控制界線統計公式 U控制圖 单位缺陷数控制圖 U控制圖控制界線統計公式 計數值控制圖的選擇 Contents 控制图的正确判读 计数值控制图 Pn P C U图 计量值控制图 Xbar R图 SPC基本原理 SPC简介 控制圖正確判讀 过程在控制狀態且分布無異常 GB T4091 2001 常规控制图 八种判异准则 准则1 点超出控制限 产生此问题的原因是多方面的 需要从5MIE影响因素中认真查找 准则2 連點 RUNS 7 Runof3 Runof4 Runof7 Centralline 在中心線的任何一方 有連線的點子就稱為連點 如果連點的數目等於七或以上 我們便可總結在过程中 生产中心发生了漂移 有不正常的因素存在 GB T4091 2001 常规控制图 八种判异准则 准则3 趨勢 TRENDS 如果有連續的點子上升或下降 我們便稱之為趨勢 我考慮如果有連練七個點子的上升或下降趨勢時 可能原因是刀具磨损 药物消耗 操作人员技术提高或责任心降低 环境变化等 必须注意以后动态 调查原因 立即采取行动 GB T4091 2001 常规控制图 八种判异准则 准则4 上下交替 周期性 PERIODCITY 如果连续14个点中的相邻点上下交替 或子点的軌跡有規律地變化 我們便稱之為周期性的型態 是由于轮流使用两台设备或两组人员轮流操作 或者生产或服务固有的周期性造成 GB T4091 2001 常规控制图 八种判异准则 准则5 3点中有2点在落在中心线同一侧的2 限以外 口诀 3分之2A 5点中有4点在落在中心线同一侧的1 限以外 口诀 5分之4B 准则6 GB T4091 2001 常规控制图 八种判异准则 准则7 连续15个点在中心线两侧1 限以内 连续8个点在中心线两侧1 限以外 准则8 GB T4091 2001 常规控制图 八种判异准则 水平轉變 SUDDENSHIFTINLEVEL 其他非控制狀態 控制图的异常状况分为两类 第一类 点超出控制限 准则1 5 6 第二类 点在控制限内的排列不随机 其他准则 准则1有时也作为控制图判异的唯一准则 准则5和准则6是准则1的补充 需要注意的是 控制图排列不随机并不总是表明过程质量降低 例如准则7表明过程变异减小 质量明显提高 这时应该及时查找引起质量提高的原因 将这个好的状态固定住 GB T4091 2001 常规控制图 八种判异准则 延伸内容及附录 附 统计学在SPC中延伸的部份 过程能力与过程性能 附 专用名词说明 过程能力与过程性能 过程能力 过程能力與CP CPK關系 持续改进 附 专用名词说明 附 统计学在SPC中延伸的部份 应用说明 主要在计量部份 上机操作 WinQSB QCC模块 变量数据 计量 属性数据 计数 子组垂直显示 子组水平显示 质量特征变量数 子组数目 子组容量 练习1 调用软件自带的3个数据表 在QCC中绘制合适的控制图 并进行分析和判断 练习2 在QCC中创建前述例题问题 绘制Xb