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1 ISO16949五大工具之一SPC统计过程控制 2 内容 什么是SPCSPC可以为企业带的好处控制图的原理分析用控制图和控制用控制图过程能力与过程能力指数常用控制图 3 什么是SPC SPC StatisticalProcessControl 统计过程控制 是利用数理统计原理 通过检测数据的收集和分析 可以达到 事前预防 的效果 从而有效控制生产过程 不断改进品质的有效方法 SPC能为您科学区分生产过程中的正常波动及异常波动 及时发现异常状况 以采取措施消除之 恢复过程的稳定 达到降低质量成本 提高产品质量的目的 其强调全过程的预防 4 什么是SPC SPC会告诉您生产过程的波动状况 您是否应该对生产过程进行调整 其次 它能将此波动与事先设定的控制规则相比较 为品质改善提供准确的方向指引 最后 它能评估您所采取的质量改进措施 以使质量得到持续的改善 可以作为质量改进工具 SPC将帮助您最终达到6Sigma质量水平 SPD StatisticalProcessDiagnosis 统计过程诊断SPA StatisticalProcessAdjustment 统计过程调整 5 SPC可以为企业带的好处 SPC强调全过程监控 全系统参与 并且强调用科学方法 主要是统计技术 来保证全过程的预防 SPC不仅适用于质量控制 更可应用于一切管理过程 如产品设计 市场分析 管理等 正是它的这种全员参与管理质量的思想 实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到 事前 预防和控制 6 SPC可以为企业带的好处 SPC可以 1 对过程作出可靠的评估 2 确定过程的统计控制界限 判断过程是否失控和过程是否有能力 3 为过程提供一个早期报警系统 及时监控过程的情况以防止废品的发生 4 减少对常规检验的依赖性 定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作 7 SPC可以为企业带的好处 有了以上的预防和控制 我们的企业当然是可以 1 降低成本2 降低不良率 减少返工和浪费3 提高劳动生产率4 提供核心竞争力5 赢得广泛客户6 更好地理解和实施质量体系 8 变异 误差 X X0偶然性误差 误差大小和方向的变化是随机的 随机因素 系统性误差 误差大小和方向的变化保持不变或按一定规律变化 异常因素 过程控制中常用精度这个概念来反映质量的波动 变异 程度 9 精度 精度又可分为 准确度 Accuracy 数据偏离基准的程度精密度 Precision 数据的离散程度 10 精度的概念 准确度好精密度好系统误差小偶然误差小 准确度差精密度高系统误差大偶然误差小 准确度高精密度差系统误差小偶然误差大 准确度差精密度差系统误差大偶然误差大 11 SPC基础 SPC StatisticalProcessControl 统计过程控制 利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控 从而得到保证产品质量的目的 二十世纪二十年代美国休哈特 W A Shewhart 首创过程控制 ProcessControl 理论极其监控过程的工具 控制图 ControlChart 形成SPC的基础 后扩展到任何可以应用的数理统计方法 控制图 ControlChart 对过程质量特性记录评估 以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图 1924年5月6日休哈特提出的不合格样品率P控制图为世界第一张控制图 12 产品质量的统计观点一 产品质量具有变异性影响产品质量的因素有6MMan 人Machine 机Material 料Method 法Mother nature 环Measurement 测无论人类社会如何进步发展 产品质量不可能保持绝对恒定 一定具有变异性 13 产品质量的统计观点二 产品质量的变异具有统计规律性确定性现象 确定性规律 在一定条件下 必然发生或不可能发生的事情 如一个大气压 760mm汞柱 下 H2O的变化规律 温度 0 固体状态温度0 t 100 液体状态温度 100 气体状态随机现象 统计规律 在一定条件下事件可能发生也可能不发生的现象 如我们无法预知内存电性能测试合格率大于99 但大量统计数据证明有99 的可能性大于99 14 分布 分布 distribution 用来描述随机现象的统计规律 说明两个问题 变异的幅度有多大 出现这么大幅度的概率 计量特性值 如PCB金手指厚度 重量或时间等连续性数据 最常见的是正态分布 normaldistribution 计件特性值 如内存合格 不合格两种离散性数据 最常见的是二项分布 binomialdistribution 计点特性值 如每条内存上少锡点数等离散性数据 最常见的是泊松分布 Poissondistribution 15 正态分布 直方图 histogram 在横轴上以样本数据每组对应的组距等距离线段为底 纵轴表示样本数据落入相应直方组的频数的n个矩形所组成的图形 如100条PCB金手指厚度 标准50 3 94 用面积表示频率或频数 统计学显示计量特性值分布特点是 中间高 两头低 左右对称 16 正态分布 正态分布 直方图所取得数据越多 分组越密 则直方图就越趋近一条光滑的曲线 这条光滑的曲线就形成正态分布曲线 其特点是中间高 两头底 左右对称并延伸至无穷 加一点 17 正态分布特征 正态分布是一条曲线 用其两个参数描述其特征 平均值方差 标准方差 18 平均值对正态的曲线的影响 若平均值增大 则正态曲线往右移动 见 若平均值减小 则正态曲线往左移动 见 19 正态分布平均值与标准差的关系 平均值与标准差是相互独立的 无论平均值如何变化都不会改变正态分布的形状 即标准差 无论标准差如何变化 也不会影响数据的对称中心 即平均值 20 标准差对正态曲线的影响 若标准差越大 则数据分布越分散 波动范围大 若标准差越小 则数据分布越集中 波动范围小 21 控制图原理 3 原则不论 与 取值为何 只要上下限距中心值 平均值 的距离各为3 则产品质量特征值落在范围内的为99 73 这是数学计算的精确值 应该牢牢记住 产品质量特征值落在 3 3 之外的概率为0 27 其中单侧的概率分别为0 135 休哈特正是据此发明了控制图 22 判异准则Criteriaforabnormality 点子出界 原材料不良 设备故障 23 判异准则Criteriaforabnormality 2 连续6点上升或下降 工具逐渐摸损 24 判异准则Criteriaforabnormality 3 连续9点在CL以上或以下 均值变化 25 判异准则Criteriaforabnormality 4 连续14点上下交错 两台设备 两个操作工 26 判异准则Criteriaforabnormality 5 连续15点集中在中央1 3区域连续8点分布在上 下1 3区域的点过多 27 判异规则 两种错误虚发警报 falsealarm 过程正常 但样本正好抽到0 135 处 根据判异规则判定过程异常 通常这种错误的概率记为 漏发警报 alarmmissing 过程异常 但样本正好抽到仍位于控制界限以内 根据判异规则判定过程正常 通常这种错误的概率为 28 常规休哈特控制图 29 控制图选用程序 控制图选用应根据具体情况而定 30 建立控制图 准备工作建立一个好的行动环境定义过程确定要管理的特性应考虑顾客的需求当前及潜在的问题领域特性之间的关系定义测量系统 使之具有可操作性使不必要的变差最小 31 初始研究 25组稳态数据形成的控制限只有随机因素消除异常因素的点 32 计量型控制图 33 变化示意图 时间 特性值 不变 倾向性变化 34 变化示意图 时间 特性值 不变 无规律变化 35 变化示意图 时间 特性值 规律性变化 不变 36 变化示意图 时间 特性值 无规律变化 不变 37 变化示意图 时间 特性值 无规律变化 无规律变化 38 R控制图 计量值最常用 重要的控制图适用范围广 X图 X正态 X正态X非正态 近似正态 中心极限定理 中心极限定理使得X图广为应用 R图通过计算机上的模拟试验证实 只要X不是非常不对称 则R的分布无大的变化 39 X R控制图 灵敏度高X图 X通过平均R图 无此优点 偶因至少可以部分抵消 偶因反映在 上 异因不变 灵敏度高 异因突出 40 X图的控制限 设过程正常 x N 2 则可证明X N 2 n n为样本大小若 已知 则X图的控制限为 41 X图控制限 一般情况下 未知 则需对其进行估计 即为了简化计算 一般采用公式组 2 42 R图控制限 43 A 收集数据 A1选择子组大小 频率和数据A2建立控制图及记录原始数据A3计算每个子组的均值 X 和极差 R A4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上 44 A1选择子组大小 频率和数据 子组大小使各样本之间出现变差的机会小在过程的初期研究中 子组一般由4 5件连续生产的产品的组合 仅代表一个单一的过程流 子组频率在过程的初期研究中 通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组过程稳定后 子组间的时间间隔可以增加 子组数的大小一般 100个单值读数 25个子组 45 46 A2建立控制图及记录原始数据 X R图通常是将X图画在R图之上方 下面再接一个数据栏 X和R的值为纵坐标 按时间先后的子组为横坐标 数据值以及极差和均值点应纵向对齐 数据栏应包括每个读数的空间 同时还应包括记录读数的和 均值 X 极差 R 以及日期 时间或其他识别子组的代码的空间 47 A3计算每个子组的极差和均值 画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值 X 和样本极差 R 合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其变差 对每个子组 计算 式中 X1 X2 为子组内的每个测量值 N为子组的样本容量 48 49 A4选择控制图的刻度 两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值 X图 坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值勤 X 的最大值与最小值差的2倍 R图 刻度值应从最低值为0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇到的最大极差 R 的2倍 50 A5将均值和极差画到控制图上 将均值和极差分别画在其各自的图上 该工作在确定了刻度以后应尽快完成 将各点用直线联接起来从而得到可见的图形和趋势 简要地浏览一下所有画上去的点 看它们是否合理 如果有的点比别的点高得很多或低得很多 需确认计算及画图是否正确 应确保所画的X和R点在纵向是对应的 51 52 53 其他类型的计量型控制图 1 54 其他类型的计量型控制图 2 55 其他类型的计量型控制图 3 56 Cpk和Ppk分析 问题的导入右边是用直方图表示的3个过程的输出 工程规范为 3 3这三个过程满足工程规范的能力如何 如何改进 每个过程发生不良的概率大约是多少 针对每个过程 应如何改进 针对这3个过程 如何确立改进的优先次序 57 定性的分析 A 分布的中心接近工程规范的中心 分布较宽 超出工程规范上下限的概率较大 B 分布的中心接近工程规范的中心 分布较窄 超出工程规范上下限的概率较小 C 分布中心向右偏移 分布较窄 超出工程规范上限的概率较高 超出下限的概率较低 58 定量分析中一些有用的定义 过程固有变差 仅由于普通原因产生的那部分过程变差 该变差可以从控制图上通过R d2来估计 也可用其它量 例s c4 一般情况下每天晚上花25 35分钟吃饭 59 定量分析中一些有用的定义 过程总变差 由于普通和特殊两种原因所造成的变差 本变差可用样本标准差S来估计 这是用详细的控制图或过程研究中得到的所有单值读数计算出来的 即 昨天晚上和朋友一起边吃边聊 晚饭用了3个小时 60 定量分析中一些有用的定义 过程能力 仅适用于统计稳定的过程 是过程固有变差的6 范围 式中通常由R d2 R d2 计算而得 以Cp度量 为容差宽度除以过程能力 不考虑过程有无偏移 USL LSL 6 61 定量分析中一些有用的定义 过程性能 过程总变差的6 范围 式中通常通过样本的标准差S计算而得 记为 s 通过Pp度量 Pp过程性能指数 不考虑过程有无偏移时 容差范围除以过程性能 USL LSL 6 62 定量分析中一些有用的定义 CPU 这是上限能力指数 定义为上容差范围上限除以实际过程分布宽度上限 USL x 3 63 定量分析中一些有用的定义 CPL 这是下限能力指数 定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限 X LSL 3 64 定量分析中一些有用的定义 CPK 这是考虑到过程中心的能力指数 定义为CPu或CPl的最小值 X 65 定量分析中一些有用的定义 PPK 这是考虑到过程中心的性能指数计算方法 66 Cpk和Ppk的含义 Cpk Ppk 由两部分构成偏移 偏倚 漂移 度量分布中心与工程规范中心的距离Cp Pp 度量容差范围与分布宽度的比较 67 偏移 偏倚 和Cp的应用 估计产生不良的概率分析产生不良的原因确定改进的优先次序 68 Cpk的演示 Cp Cpk 69 计数型数据控制图的种类 不合格品率p控制图不合格品数np控制图不合格数c控制图单位不合格数u控制图 70 不合格率的p图 数据收集选择子组的容量 频率和数量子组容量 n 50 200 分组频率子组的数量 25 子组容量相差最好不要超过正负25 计算每个子组的不合格率 p 记录每个子组的下列值被检项目的数量 n发现的不合格项目 np计算不合格率p np p选择控制图的坐标刻度 1 5 2倍 将不合格品率描绘在控制图上 71 不合格率的p图 计算控制界限计算过程平均不合格品率计算上 下控制界限 UCL LCL 画线并标注过程平均上下控制限 72 不合格数的np控制图 受检验样本容量必须相等 样本容量应足够大以使每组都有几个不合格品控制限计算公式 73 检验样本的容量相等记录并描绘每个子组内的不合格数控制限计算公式 74 每个子组容量不相同但相差不超过正负25