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TS16949系列培训课程 StatisticalProcessControl统计过程控制 内容安排 1 认知SPC 2 控制图介绍 3 控制图绘制及判异 4 过程能力 5 SPC推行 案例 关于SPEC和SPC 某公司QA工程师Vitia先生今天收到海外一个客户的电话 内容如下 Vitia 今天整理你们资料的时候 发现一个很严重的事情 你们6月份提供的产品 6月17日 某项特性均值6 8 6月18日 相同特性均值在4 7 请贵公司注意一下 Vitia收到这个投诉后 把这一信息反馈给他主管的时候 他的主管很疑惑的说 很好啊 他们要求是2 我们达到最差都到了4 7 简直无理取闹嘛 另外一个工程师M也发表了他的看法 如果SPEC是2 而实际达到4 7 6 8 那么有必要进行SPC控制吗 我认为控制的意义不大 除非提高SPEC 另外也要考虑一下控制的成本 Vitia对主管的回答和M工程师的回答都不太满意 觉的主管的回答太不负责了 M工程师的看法有些道理 但又好像有些问题在里面 我们应怎样看待这个问题 怎么解决这类问题 1 1SPC定义 SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控 从而达到改进与保证质量的目的 1 认知SPC 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 离散特性 diskrete 如极差 range 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应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 物料与 或人事引起 统计学有助我们分辨随机与非随机因素 按字面意思来解释SPC 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 控制 Control 的意思是通过过程控制产品 服务 控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地 1 对过程进行控制 2 维持或改善控制 目标是使品质维持不变 把统计 过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC 1 2SPC的宗旨 PROCESS 原料 人 机 法 环 测量 测量 结果 好 不好 不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的时候就要把它制造好 过程的起伏变化 是造成质量变异的主要根源 1 3SPC的焦点 过程 人员设备原料方法量测环境 产品或服务 客户 确认客户需求与期望 客户声音 统计方法 过程之声 输入 过程 系统 输出 1 4SPC 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 综上所述 SPC是通过运用统计学上的技巧分析过程或其输出 从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能力 SPC解释为 运用统计方法于过程控制上以控制产品品质 S P C 统计技术有哪些 1 5SPC与控制图的关系 内容安排 1 认知SPC 2 控制图介绍 3 控制图绘制及判异 4 过程能力 5 SPC推行 控制图是1924年由美国品管大师W A Shewhart博士发明 因其用法简单且效果显着 人人能用 到处可用 逐渐成为实施品质控制时不可缺少的主要工具 当时称为 StatisticalQualityControl 2 1控制图的历史 2 控制图分类及绘制 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之气氛 就控制图在工厂中实施来说 英国比美国为早 日本在1950年由W E Deming博士引到日本并得到大力推广 同年日本规格协会成立了品质控制委员会 制定了相关的JIS标准 八十年代以后 全世界纷纷推广应用SPC 并在ISO9000以及QS9000中提出应用SPC方法的要求 2 2控制图定义 2 控制图分类及绘制 控制图 controlchart 又称管制图 它是用来区分过程中性能特性值的波动 是由系统因素引起的异常波动 还是由偶然因素引起的正常波动的一种工具 2 3控制图原理 控制图原理是基于正态分布的重要特性 质量特性值在区间 3 3 内的概率为99 73 1927年美国人休哈特就是根据这一结论 把正态分布图形转化为控制图 2 4控制图的基本图形 控制图分为上控制限 UCL 下控制限 LCL 和中心线 CL 三条线 和趋势图的对比 2 5控制图的作用 过程诊断 可以用诊断生产过程的稳定性 即生产过程是否处于稳定状态 过程控制 可以用来确定生产过程何时需要加以调整 何时应保持生产过程的稳定状态 改进确认 可以用来确定某过程是否得到了改进 其它领域的应用 记帐 差错率 运送时间 耗电量等 2 6统计概念 总体 指某次统计分析中研究对象的全体又称母体 样本 从总体中随机抽取出来要对其进行分析的一部分个体 也称为子体 抽样 从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程 随机抽样 使总体中每一个个体都有同等的机会 被抽出来组成样本的活动过程 总体与样本 统计特征数是对样本说的 常用的统计特征数可分为两类 一 表示数据的集中位置1 样本平均值2 样本中位数二 表示数据的离散程度1 样本方差s22 样本标准偏差s 3 样本极差R 统计特征数 样本平均值 X 式中样本的算术平均值 n 样本大小 计算公式 最常用的测度值 是集中趋势的测度值之一 易受极端值影响 样本中位数 将所收集的数按大小排序 在正中位置的数为中位数 集中趋势的测度值之一 不受极端值影响 x 当N为畸数时 中位数为正中间位置的数 当N为偶数时 中位数为正中间两个数的算术平均值 x 五个数据取中位数 原始数据 10591268排序 5688 591012位置 123456 原始数据 2422212620排序 2021222426位置 12345 六个数据取中位数 方差和标准差 离散程度的测度值之一最常用的测度值反映了数据的分布反映了各变量值与均值的平均差异根据总体数据计算的 称为总体方差或标准差 根据样本数据计算的 称为样本方法或标准差 样本方差和标准偏差计算公式 S 样本标准偏差 样本方差的正平方根 样本方差S2 xi x 表示某一数据与样本平均值之间的偏差 n 采集的样本数n 1 样本方差的自由度 样本标准偏差S 样本方差算例 原始数据 10591368平均数据 10 5 9 13 6 8 6 8 5 1 一组数据的最大值与最小值之差2 离散程度的最简单测度值3 表示数据的分散范围4 易受极端值影响 极差R R max Xi min Xi 205 145 60 公分 计量型数据 计数型数据 能够在某一区间内连续取值的为计量型 离散的则为计数型计量型数据与计数型数据最大的区别在于前可无限的分割且数据仍然有意义后者却不可 计量型数据是指连续测量所得的质量特性值 如长度 重量 强度 化学成分 时间 电阻等 计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值 如铸件的疵点数 统计抽样中的不合格判定数 审核中的不合格项数等可以用0 1 2 3 等阿拉伯数字数下去的数据 其中计数型数据又可分为计件值与计点值 其中计件值是指是按件 按个 按项计数的数据 例如 不合格品件数 温控器个数 质量检验项目等 计点值是指是指按缺陷点计数 例如 铸件的沙眼数 布匹上的疵点数 电路板上的焊接不良数等离散性数据 2 7控制图类型 计量型 正态分布 2 5控制图类型 计数型 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 子组均值是否能很方便地计算 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 2 6控制图的选择 子组容量 9 是 否 内容安排 1 认知SPC 2 控制图介绍 3 控制图绘制及判异 4 过程能力 5 SPC推行 3 1控制图绘制之Xbar R图 A 做图前的准备 定义过程 确定做图特性 定义测量系统 使不必要的变差最小化 B 收集数据 子组大小 一般由4到5件连续生产的产品为1个样本 子组频率 一般每小时 每半日 每天 每周 子组数的大小 一般包含100个以上单值 组数大于25 C 计算每个子组的均值和极差R D 计算控制线 计算中心线 K为子组数量 D 计算控制线 计算控制线 X 计算控制线 R E 画图 选择控制图的刻度 将均值和极差画到控制图上 计算参数 国标中对照表 1 收集数据如下 50 10 一般要有20子组以上的数据才有分析价值 X R图案例 2 计算总体平均值 X X1 X2 X3 Xi K XCLK 表示组数 该例K 20 X XCL 50 8 50 0 50 6 20 50 26 3 计算全距平均值R R1 R2 R3 Ri K RCLK 表示组数 该例K 20R RCL 5 6 4 6 20 5 1 4 计算控制上下限XUCL X A2R平均数控制上限XCL X平均数中心限XLCL X A2R平均数控制下限 XUCL 50 26 A2R 50 26 0 577 5 1 53 2XCL X 50 26XLCL 50 26 A2R 50 26 0 577 5 1 47 32图表如下 RUCL D4R 2 114 5 1 10 78RCL R 5 1RXLCL D3R 0图表如下 移动极差 移动极差是指一个测定值xi与紧邻的测定值xi 1之差的绝对值 记作Rs Rs xi xi 1 i 1 2 k 1 k为测定值的个数 k个测定值有k 1个移动极差 每个移动极差值相当与样本大小n 2时的极差值 3 1控制图绘制之单值 移动极差图 计算均值 1计算总平均数 2计算移动极差平均数 计算控制界限 3计算控制界限 n 2时 E2 2 66 X控制图 3计算控制界限 Rs控制图 相当于n 2时的极差控制图 n 2时 D4 3 267 D3 0 例1 某制药厂某种药品碱的单耗数据如表 做单值 移动极差图 收集数据 X Rs控制图实例 2 计算各组的统计量 计算样本的平均值 计算移动极差Rsi及其平均值 填写数据表如下 3 计算控制界限 X控制图Rs控制图 4 作控制图 X Rs控制图实例 A 应用场合 B 收集数据 子组大小 一般大于50个零件 子组频率 一般每小时 每半日 每天 每周 子组数的大小 组数要达到25以上 P图不合格品率控制图 样本含量可以不等 但计算量大 控制线凹凸不平 3 1控制图绘制之P图 C 计算控制线 计算控制线 备注 1 当P很小或n很小时 LCL计算有时会为负 此时下控制线按0取 2 当n变化在25 以内时 上述公式可用代替n 避免控制线凹凸不平 E 画图 选择控制图的刻度 将计算值画到控制图上 P图案例 数据收集 计算控制界限 作控制图 普通原因是造成过程数据之间的差异 但数据总体分布随时间推移具有重复性和稳定性的许多原因的总和 普通原因存在于任何过程 不能利用现有技术进行控制 其对过程的影响是轻微且不确定的 减少普遍原因变差需通过重新设计过程 DOE 机器的投资而作出改善 普通原因示例 原料在一定范围内之微小变异 机器的特性 如年龄 运行温度 公差 环境 如湿度 光线 特殊原因是造成过程数据之间的差异 且数据总体分布随时间推移会发生变化的原因 特殊原因对过程的影响很大 但不一定每个过程都存在 可利用现有技术进行控制 特殊原因示例 物料改变 如新供货商 不同的纸张 机器或过程故障 如模具磨损 不同操作员 如新的受训者 环境改变 如天气时常很差 未依据作业标准执行作业 过程变异 普通原因 特殊原因 3 2控制图判异 3 2 1普通原因和特殊原因 如果过程中 只有普通原因的变异存在 随时间推移 过程数据分布状态 位置 分布宽度 分布形状 不变 则其成品将形成一个很稳定的分布 而且是可以预测的 那么我们就认为该过程处于受控状态 时间 可预测 过程受控 范围 时间 无法预测 如果过程中 有特殊原因的变异存在 随时间推移 过程数据分布状态 位置 分布宽度 分布形状 将改变 则其成品将为不稳定的分布 而且无法预测的 那么我们就认为该过程处于不受控状态 过程不受控 特殊原因 3 2 2工序稳定的判定标准 判断标准 工序质量特性值分布的变化是通过控制图上点子的分布体现出来的 因此工序是否处于稳定状态要依据点子的位置和排列来判断 工序处于稳定的控制状态 必须同时满足两个条件 控制图的点子全部在控制界限内 点子的排列无缺陷 即点子在控制界限内的波动是随机波动 不应有明显的规律性 点子排列的明显规律性称为点子的排列缺陷 3 2 3控制图判异口诀 将国标中的控制图的8条判异准则 每条总结成2到5个字 总共二十多个字 可以像背诗一样 很容易记住 一外 九同 六递 十四交三二同B外 五四同C外 十五C内 八C外 一外 1个点落在A区以外九同 连续9点落在中心线同一侧六递 连续6点递增或递减十四交 连续14点中相邻点交替上下三二同B外 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区外五四同C外 连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区外十五C内 连续15点落在中心线两侧的C区以内八C外 连续8点落在中心线两侧且无一在C区以内 即在C区以外 判异依据 小概率事件 一外 一个点落在A区以外 异常原因 新操作人员 方法不对 机器故障 原料不合格检验方法或标准变化计算错误 测量误差 九同 连续9点落在中心线同一侧 异常原因 新操作人员 方法不对 机器故障 原料不合格检验方法或标准变化计算错误 测量误差 六递 连续6点递增或递减 异常原因 工具逐渐磨损 维护水平逐渐降低 操作人员技能逐渐提高 十四交 连续14点中相邻点交替上下 异常原因 白夜班交替 交替使用两不同机台 两个不同供应商的材料交替使用 三二同B外 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外 异常原因 新操作人员 方法不对 机器故障 原料不合格检验方法或标准变化计算错误 测量误差 五四同C外 连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外 异常原因 新操作人员 方法不对 机器故障 原料不合格检验方法或标准变化计算错误 测量误差 十五C内 连续15点落在中心线两侧的C区内 异常原因 数据不真实计算错误数据分层不够 八C外 连续8点落在中心线两侧且无一在C区内 异常原因 数据分层不够 中位线 CL 下控制界限 LCL 26 区域A区域B区域C区域C区域B区域A 上控制界限 UCL 练习 找出异常点 内容安排 1 认知SPC 2 控制图介绍 3 控制图绘制及判异 4 过程能力 5 SPC推行 4 1基本概念 4 过程能力 过程能力Cp 指处于统计稳定状态下过程的实际加工能力 过程能力指数Cpk 是依特性值的规格或过程特性的中心位置及一致程度 来表示过程中心的偏移和过程均匀度 Cp 我们能做得多好 Cpk 我们真正能做得多好 Cp 过程能力 ProcessCapability 1 定量表示工序能力满足产品设计的质量要求的程度 工序能力就是产品公差范围 T 与工序能力 B 之比 2 工序能力的计算A 当给定双向公差 质量数据分布中心 x 与公差上心 M 相一致时 用符号CP表示 B 当质量数据分布中心 x 与公差上心 M 不一致时 引于 过程能力指数 的概念 用符号Cpk表示 Tu 公差上限TL 公差下限 4 2过程能力计算 Cpk 过程能力指数当给定双向公差 质量数据分布中心与公差中心不一致时 即存在中心偏移量 时 用符号Cpk表示 Cpk的计算公式 Cpk Min CPU CPL 为CPU及CPL中最小CPU为上能力指数 UpperCapabilityIndex CPL为下能力指数 LowerCapabilityIndex 提高工序能力指数的途径由工序能力指数的计算公式可见 影响工序能力指数的有三个变量 即产品质量规格范围 公差范围T 工序加工的分布中心x与公差中心M的偏移量 工序加工的质量特性值分散程度 标准偏差S 简言之 减少中心偏移量 或减少标准偏差S 或增大公差范围T 都能提高工序能力指数 1 调整工序加工的分布中心 减少偏移量 A 分布中心与公差中心不偏离时 不会产生不合格品 而当存在中心偏移1 以上时 则产生不合格品的概率较高 B 即使工序能力已经能够基本满足公差要求 但由于工序加工存在着中心偏离 也会严重地影响工序能力指数 仍出现相当数量的不合格品 4 4 提高过程能力 的方法 减少工序加工的中心偏移量的措施如下 1 对大量生产工序进行统计分析 得出由于刀具磨损和加工条件等随着时间的推移而逐渐变化的偏移规律 因而可及时进行中心调整 或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等 2 根据中心偏移量 通过首件检验 可调整设备 刀具等的加工定位装置 3 改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差等的倾向性习惯 以公差中心值为加工依据 4 配置更为精确的量规 或由量规检验改为量值检验 或采用高一等级的量具检测 2 提高工序能力 减少分散程度工序加工的分散程度 即工序加工的标准偏差S 由于材料 设备 工装模具 工序安排和工艺方法等影响 对工序能力指数的影响是十分显著的 提高工序能力 减少分散程度的措施极为广泛 一般有 A 改进工艺方法 如修订操作规程 优化工艺参数B 检修 改造或更新设备C 增添工具工装 提高工具工装的精度D 更改 改造现有的现场环境条件E 改变材料的批次差异 减少因此而造成的质量波动F 对关键工序 特种工艺的操作者进行技术培训G 加强现场的质量控制 如设置工序质量管理点或推行控制图管理 3 修订公差范围公差范围大小 显然影响工序能力指数 当确信降低公差要求和放宽公差范围不致影响产品质量时 有必要修订不切实际的公差要求 当中心偏移量 0时 如CP值仍旧小于1时 可考虑是否有可能放宽公差范围 或提高工序能力 减少工序加工的分散程度 放宽公差范围必须有不影响产品质量 不影响用户使用效果的充分依据 76 4 5Cpk Ppk 1 CpkPpk计算 组内 组间变异 Cpk和Ppk两者之间有什么区别 1 衡量对象不同 Cpk是衡量稳定过程的综合能力的一个指标 Ppk是衡量不稳定或不知道是否稳定的过程 如初始过程 的性能的一个指标 2 计算方法不同 在Cpk的计算中 CP的 算法与Ppk中的PP的 算法是不同的 3 要求不同 一般Cpk要求1 33以上就可以了 而Ppk要求1 67以上 4 名称不同 Cpk是过程能力指数 Ppk是过程性能指数 5 实施时机不同 Cpk一般是量产时实施 Ppk一般试生产时实施 6 其它不同 可以看一下SPC第二版 里面有详细介绍 4 6过程能力和不合格率的关系 上述与我们平时说的 过程能力达到6 时 不合格为3 4PPM 为什么不一样 内容安排 1 认知SPC 2 控制图介绍 3 控制图绘制及判异 4 过程能力 5 SPC推行 5 SPC推行 5 1SPC推行相关人员权责 5 2控制图应用 控制图分类 按用途或应用阶段 1 分析用控制图 根据样本数据计算出控制图的中心线和上 下控制界限 画出控制图 以便分析和判断过程是否处于于稳定状态 如果分析结果显示过程有异常波动时 首先找出原因 采取措施 然后重新抽取样本 测定数据 重新计算控制图界限进行分析 2 控制用控制图 经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求 此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制 控制图应用 1 收集数据 2 建立控制限 3 统计上受不受控的解释 4 为了持续控制延长控制限 1 建立一个抽样计划2 控制图的设置3 记录原因数据4 计算每一个子组样本的控制统计量5 将控制统计量画在控制图上 2 建立控制限 1 确定控制图中心线2 确定控制图上控制限和下控制限 3 统计上受不受控的解释 1 分析极差图上的点 控制图判异 2 识别并标识特殊原因 R图 3 重新计算控制限 R图 4 识别和处理特殊原因 均值图 5 重新计算控制限 均值图 当过程受控时并经过过程能力评价满足要求时 应可以延长控制限 以满足未来过程控制的需要 如果过程中心线偏离目标值 可能需要针对目标值进行调整 推荐的子组频率