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StatisticalProcessControl统计过程控制 SPC SPC定义 统计工艺控制是统计方法的应用 它提供了一个反馈回路 即通过把工艺过程的表现与工艺标准相比较 然后采取控制波动和使工艺过程居中的行动 SPC控制中波动的因素 操作人员机器设备材料方法 工艺控制环境测量 GR R 控制图的结构 控制上限UCL控制下限LCL中心线X 控制极限不是工艺 技术规范极限 X UCL LCL 什么是控制极限 控制极限是统计极限 它在设置在中心线的两边具有三个标准差 3 的距离标准偏差是从分组的平均值的波动中估计出来的控制极限是设定了某一时间框架内工艺 受控 的范围在任何情况下控制极限与标准规范极限无任何关系 控制极限不是标准规范极限 连续变量控制图 执行步骤 选择合适的特性对其作控制选择数据的收集点选择控制图的类型 X R图 对合理的分组建立依据并决定抽样的大小及频率决定测量的方法 标准执行测量系统的分析 GR R 执行一个初始工程能力研究并建立一个初始的控制极限建立一套程序来收集 绘制 分析信息并对其采取相应的行动提供书面的介绍和培训有关人员 X R控制图 一些基本原理 Xbar R和Xbar s图是来自于相同数据的两个分离的控制图 它是跟踪 判别工艺 产品的波动原因的最灵敏的统计控制图Xbar图记录了各分组的平均 R图或s图则记录了相应的分组极差或标准方差Xbar R s图是研究工艺能力水平的一种极具有价值的工具控制图常数 A2 D3 D4 等 假设所有的个别值是服从正态分布的通常使用3 的控制极限 Xbar R系数表 X R控制图 均值 总体或样本的平均值总体的中心值用 表示样本的中心值用X表示 均值图 Xbar 中心线CL Xbar上限UCL Xbar A2 Rbar下限LCL Xbar A2 Rbar极差图 R 上限UCL D4 Rbar下限LCL D3 Rbar X R控制图 制作步骤 收集最近与今后相似的数据约100个依测定时间或群体区分排列对数据加以分组 把2 6个数据分为一组 剔除异常数据 记入数据表内计算每组平均值Xbar计算每组极差R计算总平均值Xbar计算极差平均Rbar计算Xbar R界限值 下表 画出Xbar R界限打上点记号检查1 过程是否在Xbar R控制状态下2 检查过程能力 使用控制图的目的 控制图为我们提供过程的居中 是由Xbar估计所得 因为我们对分析进行了估计 会有采样误差 一般来说我们对缘故受控工艺过程分析越久 我们的估计就越精确 3 的控制限几乎包括所有的正态分布 除了0 27 以外 所以能够使我们发现特殊原因控制图的目的是寻找居中趋势的改变 不稳定性和包括趋势在内的特殊行为 偏差的种类 通常原因在一个工艺过程中偏差的来源有稳定的 可重复的长期分布 常因在每个操作 工艺过程中都存在由工艺过程本身引起 由于我们做事的方式 通常由管理层控制特殊原因并非总是显现的原因 但当它存在时会使整个工艺过程的分布都发生变化 由于特殊原因造成的偏差使得过程的输出长期情况下不稳定在大部分操作或工艺过程中总是不时地会出现的 有时会连续出现由特定的干扰所造成的一般来说 操作者是可以对其控制的 至少可以检测出 特殊原因之一 1点在控制线之外或在离目标值3西格玛以外 1点在控制线之外或在离目标值3西格玛以外 R图操作有误操作过程忽略了试验单位设定产品减法做错测量错误画图有误 X图设置有误立即进行了纠正测量错误操作过程忽略了装置失灵试验单位 特殊原因之二 连续九点在中心线的同一边 R图动力变化新的操作工新设备材料变化供应商改变 X图材料改变新操作工新机器新的机器设置设置方式有改变 连续九点在中心线的同一边 特殊原因之三 连续六点递增或者递减 连续六点递增或者递减 R图上升逐渐的松驰或磨损工具迟钝批次之间比例的变化下降技术的逐渐提高更好的维护系统 X图人员变化工具磨损老炼不合适的维护系统季节的因素操作工疲劳生产的变化计划 特殊原因之四 连续14点上下交替变化 特殊原因之五 连续三点中的两点处于2s线或2s线之外 同侧 特殊原因之六 连续五点中的四点处于1s线或1s线之外 同侧 特殊原因之七 连续15个点在离中心线1s区域内上下交替变化 特殊原因之八 连续8点在1s中心线的两侧 连续8点在1s中心线的两侧 R图两个或更多的机器 标尺 操作工 设备卡住了聚中不当不稳定的测量系统次品部件计算 绘图错误 X图材料的不同工艺调节过度工具失灵测量方法有变不完整的操作设定产品计算有误 预控图 预控图 控制图存在如下限制 1 20 25组数据的需要 对于小批量生产过程难以实现2 控制图的原理是分布理论 操作工人难以理解3 工作量比较大统计学家弗兰克 撒塞维梯发明了预控图 得到了广泛的应用 预控图的特点 1 预控图不是控制图 但具有对质量特性进行控制的功能2 预控图不是在工序前进行预控 而是在工序未产生不合格品前对工序进行控制3 预控图直接与规格界限相关 根据规格界限确定预控线 并根据对产品特性的实测值对工序进行判断 不需计算控制限均值和极差 预控图的假设条件 1 过程的质量特性必须服从正态分布2 过程能力等于公差范围 Cp 13 过程的质量特性的分布中心 均值 和规格中心重合 预控图的应用 1 工序开始时 连续抽取5件产品 如实测值全部落入绿区 则认为符合预控图的假设条件 如不满足 必须调整过程条件到满足为止2 确定时间间隔 每次连续抽取2件产品 进行如下判定 如2件产品的实测值全部落入绿区 过程正常如2件产品的实测值1个落入绿区 1个落入黄区 过程正常如2件产品的实测值分别落入2个黄区 过程异常 分布变宽如2件产品的实测值落入同1个黄区 过程异常 均值偏移只要有1件产品的实测值落入1个红区 过程严重异常 我们使用的控制图 预控图 上限 下限 目标 常用的统计工具 柱状图 适用于不同时期几个项目指标的对比 常用的统计工具 饼图 可以很直观地反映出几个项目所占的份额 它适用于少数几个项目的比例分析 常用的统计工具 柏拉图 柏拉图是根据收集的数据 以不良原因