SPC初级教材.ppt

统计过程控制基础 SPC初级 主讲 尹红军BOECD QRA QS 课程简介 在生产中 能根据数据属性选择 制作分析SPC控制图 能运用控制图很好地保持生产的稳定性 能消除异常原因 提升过程能力 1 课程目的 3 课堂纪律 手机关掉或打振动 2 课程设置 SPC发展简介 数据收集与统计基础 控制图基本理论 分析用控制图制作分析 改善的基本工具简介 SPC发展简介 1 1SPC基本概念 SPC StatisticalProcessControl 统计过程控制 的简称 是一种借助数理统计方法的过程控制工具 SPC对质量数据进行统计 分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动 以便对过程的异常及时提出预警 提醒管理人员采取措施消除异常 恢复过程的稳定性 从而提高产品的质量 思考题Array Celltest的作用是什么 它能区分出什么 不能区分出什么 1 2SPC的发展史 二战前 二战中 二战后 质量管理 检验抓质量 把好检验关只能发现和剔除不合格品损失已大量造成补救措施 亡羊补牢 内部损失和售后投诉索赔企业不堪重负1924年美国沃特 休哈特博士控制图产生为SPC的起源标志 美国战时质量管理标准军品的质量和及时交付 五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用日本崛起八十年代以后大公司积极推广应用对供应商也提出了相应要求TS16949 QS9000及六西格玛管理今天计算机及专用软件推广SPC选才真正全面狂热起来 高质量 低成本 短周期呼唤出SPC 并推动着其不断完善 起源非凡 牛刀小试 大放光芒 1 3SPC主要优点 运用3sigma原理而非判定规格 故能同时降低误判和漏判的风险 运用统计学的随机性规则而非判定规格 能区分出是否稳定并及时预警 运用合理子组原则进行抽样而非全检 因而具有经济性 运用SPC的分析历史数据的稳定性和能力 可发现改善机会 SPC与全检 反修等相比具有明显的优点 1 4SPC实施流程 搜集数据 制作解析用管制图 制程能力分析 转为管制用管制图 分析并消除异常原因 提升制程能力 检讨机械 设备等等 过程是否稳定 能力是否足够 删掉异常数据 组 NO NO Yes yes 5M1E的变化 5M1E的波动 数据收集与统计基础 2 1 数据及类型 为了解原料 制程 产品的品质特性 经调查或实验而得到的数字或数量就是数据 连续型数据 计量型 ContinuousData 离散型数据 计数型 DiscreteData 连续型数据如长度 重量 时间等能够测的具体数值的数据 离散型数据 如合格 不合格等能用个数表示的数据 资料的类型 属性 Attribute 命名 Nominal 范畴 Category 统计特征值 缺陷 Defect 常用的参数 不良率p 资料的类型 变数 Variable 比率 Ratio 统计特征值 位置 Location 散布 Spread 形状 Shape 常用的参数 均值 标准差 依数据特性区分 主要有两种类型 2 2 数据收集要点 随机性 数据收集目的 1 制作控制图 2 要因验证 3 能力分析 4 项目选择 数据收集原则 单纯随机抽样法 系统随机抽样法 分层随机抽样法 整群随机抽样法 数据收集注意事项 1 测量系统是否可靠 2 是否遗漏或重复 数据收集方法 2 3 数据抽样法 XXXXXXXXXXXXXXXXXX XXX 一 单纯随机抽样法定义 总体中每个个体被抽到的机会是相同的优点 抽样误差小缺点 抽样手续比较繁杂 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435 491316 2 3 数据抽样法 0313233343536373 二 系统随机抽样法又名等距抽样法或机械抽样法优点 操作简单 实施起来不容易出错缺点 容易出现大的偏差 0102030405060708091011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394042434445464748495052535455565758596062636465666768697071727374757677787980 注意 此法不适用于总体会发生周期性变化的场合 2 3 数据抽样法 三 分层随机抽样法 类型抽样法 是从一个可以分成不同子总体 层 的总体中 按规定的比例从不同层中随机抽取样品 个体 的方法 123456789101112131415161718192021 123456789101112131415161718192021 123456789101112131415161718192021 甲 乙 丙 3 10 17 13 21 14 11 16 2 5 8 1 15 20 6 优点 样本的代表性比较好 抽样误差小 缺点 抽样手续繁 此法常用于产品质量验收 2 3 数据抽样法 四 整群随机抽样法定义 将总体分成许多群 每个群由个体按一定方式结合而成 然后随机地抽取若干群 并由这些群中的所有个体组成样本 优点 抽样实施方便 缺点 由于样本只来自个别几个群体 而不能均匀的分布在总体中 因而代表性差 抽样误差大 例 某种产品每隔20H抽取其中1H的产量组成样本 或者是每隔一定时间如 30MIN 1H 一次抽取若干个产品组成样本 此法常用在工序控制中 2 3 数据收集法案例 数据收集法案例 假设TFT成品零件分别装在20个零件箱中 每箱各装50个 总共是1000个 1 用单纯随机抽样法如何抽取 2 用系统随机抽样法如何抽取 3 用分层随机抽样法如何抽取 4 用群体随机抽样法如何抽取 1 用随机抽样法抽取 将20箱零件混合均匀按1 1000编号 然后用抽签办法从中抽取编号毫无规律的100个零件组成样本 2 用系统抽样法抽取 将20箱零件混合均匀按1 1000编号 然后用抽签办法先决定起始编号 比如16 后边入选样本的零件编号依次为26 36 46 56 996 06 这100个零件组成样本 3 用分层抽样法抽取 对所有20箱零件 每箱都随机抽出5个零件 共100件组成样本4 用集体抽样法抽取 先从20箱零件随机抽出2箱 然后对这两箱零件进行全数检查 即把这2箱零件看成是 整群 由它们组成样本 2 4 数据收集表 控制图基本理论 3 1 过程波动解析 异常波动 异常因素引起 偶然波动 偶然因素引起 异常波动 异常因素引起 偶然波动 偶然因素引起 过程波动 过程波动 过程波动主要由偶然素因和异常因素引起偶因 不易识别 为过程固有 总是存在的 如设备固有波动等 异因 可识别的 非过程固有 在理论上可消除的 如原材料不均 工具破损 工艺或操作问题 制造或检测设备性能不稳定等 3 2 控制图原理 管制图是1924年由休哈特博士 Dr W A Shewhart 在研究产品品质特性之次数分配时所发现 正常工程所生产出来产品的品质特性 其分配大都呈常态分配的 会超出三个标准差 3 的产品只有0 27 依此原理 将常态曲线图旋转90度 在三个标准差的地方加上两条界限 并将抽样数据按顺序点绘而成为管制图 3 2 1 1 2 3 规格范围 3 2 1 1 2 3 3 原则 3 3 控制图要素 管制上限UCLUpperControlLimit 管制下限LCLLowerControlLimit 3 3 中心线CLCentralLimit 样品编号 或取样时间 思考题 有规格线吗 为什么有了也 没有用 数据均值线或波动线 3 4 合理子组原则 合理子组原则是休哈特提出的控制图的理论基础之一 在抽取样本时要使组内波动仅由偶然因素引起 组间波动主要由异常因素引起 休博士称这样的样本为 子组 显然 这样的子组内不应有异常波动 故用其估计出来的 较为精确 这样的子组的容量一般较小 经济性得到很好保证 另外 由于 较小 控制限就小了 从而对检出异常波动较为灵敏 为实现 合理子组原则 一个简单的方法就是在最短的时间内把一个子组全部取出 或连续抽样 这样 由于抽样时间短 就可避免异常原因进入子组 3 5 控制图的使用 分析用控制图 控制用控制图 1 调整过程使过程达到受控2 使过程能力指数Cpk或Cp达到顾客需求 一旦实现了以上两点 分析用控制图即可转入控制用控制图 3 6 控制图分类及选择 n 2 n 4 数据性质 计量值 计数值 单位固定 n固定 研究 X 图 计数类型 X S 图 X R 图 I MR 图 p 图 np 图 C 图 u 图 YES NO Me R NO YES 不良比率 缺陷 NO YES YES NO NO YES 精度最高 精度尚可 精度较差 不得已才用 3 7 控制图判异准则 快速记忆口诀23456 AC连串串 81514 缺C全C交替转 9单侧 一点在外 控制图八大判异准则提练 口决 图片对应项目 1 2 3A 连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外 2 4 5C 连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外 3 6连串 连续6点递增或递减 即连成一串 4 8缺C 连续8点在中心线两侧 但没有一点在C区中 5 9单侧 连续9点落在中心线同一侧 6 14交替 连续14点相邻点上下交替 7 15全C 连续15点在C区中心线上下 即全部在C区内 8 1界外 1点落在A区以外 适用于均值图和单值X图的判异准则 3 7 控制图判异准则 准则1 一点超出控制界限 区域A 3 区域A 3 区域B 2 区域C 1 区域C 1 区域B 2 UCL CL LCL A A B C C B UCL CL LCL 可能原因 计算错误 测量误差 原材料不合格 设备故障 3 7 控制图判异准则 准则2 连续9点在中心线的同侧 A A B C C B UCL CL LCL 可能原因 过程平均值 减小 3 7 控制图判异准则 准则3 连续6点呈上升或下降趋势 A A B C C B UCL CL LCL 可能原因 工具逐渐磨损 维修逐渐变坏 操作人员技能的逐步提高 从而使参数 随时间而变化 3 7 控制图判异准则 准则4 连续14点上下交替 A A B C C B UCL CL LCL 可能原因 可能是轮流使用两台设备或两个操作人员轮流进行操作而引起的系统效应 实际上是数据分层不够 3 7 控制图判异准则 准则5 连续3点中有2点处于中心线同一侧的B区外 A A B C C B UCL CL LCL 可能原因 过程平均值 发生变化 3 7 控制图判异准则 准则6 连续5点中有4点在C区之外 同侧 A A B C C B UCL CL LCL 可能原因 过程平均值 发生变化 3 7 控制图判异准则 准则7 连续15点在中心线附近的C区内 可能原因 参数 变小 表面现象好像很好 但是应该注意它的非随机性 可能有数据虚假或数据分层不够等 3 7 控制图判异准则 准则8 连续8点在中心线两侧而无一点在C区 A A B C C B UCL CL LCL 可能原因 数据分层不够 过程能力分析 4 1 正态性分布及检定 正态分布总面积是1 脱离已知规格的面积 就是所推定的不良率 4 1 数据正态性检定 P 0 05数据服从正态分布 4 2 数据受控分析 一个过程开始实施控制图时 几乎不会恰巧处于受控状态 即总会存在异常波动 在这种失控状态下建立起来的控制图 上下控制限间距一定较宽 这会导致判断失误 因此 一开始 总是要将失控状态调整到理想状态 这就是分析用控制图阶段 4 2 数据受控分析 消除异常原因后去掉这组数据 消除异常原因后去掉这组数据 4 3 过程能力指数 Ca 100 实绩中心值 规格中心值 规格容许差 T Su SL 规格上限 规格下限 T 2 100 规格公差 6个标准差 T 6 Su X 3 X SL 3 Cp 或Cp 单边规格时 Cp 双边规格时 当Ca 0时CpK Cp单边规格时Cpk即以Cp值计 但需取绝对值或 ZLSL ZLSL 4 4 过程能力分析 改善方法论简介 5 1 透过SPC看改善方向 在SPC控制图中 只要有不受控点存在 就有可改善的机会 在SPC控制图中 只要有不受控点存在 就有可改善的机会 肯定有异常原因存在 造成离异 5 2 透过能力看改善方向 图1显示的改善方向是什么 图2显示的改善方向是什么 图3显示的改善方向是什么 5 3 一般改善方法论简介 1 6sigmaDMAIC模式 5 3 一般改善方法论简介 2 QCCPDCA模式 常用工具4 1检查表4 2因果图4 3直方图4 4层别法4 5柏拉图4 6散布图4 7控制图 前面已详讲 在此不再讲 1检查表 1 1检查表概念 为了便于收集数据 使用简单记录填写并予统计整理 以做进一步分析或作为核对 检查之用而设计的一种表格或图表 检查表又称为查核表 调查表 1检查表 1 2检查表方法 1 明确要查核的项目以及具体的要求 2 决定检查项目 3 决定检查方式 4 决定查验基准 数量 时间 对象等 5 设计表格实施查验 2因果图 2 1因果图概念从人 机 料 环 法方面分析出与Y相关的可能因素的方法 因1952年日本质量专家石川馨博士所发明 又名 石川图 因从撒下大网中筛出娃娃鱼的用途 又名特性要因图 因形状如分布完好的鱼骨架 又名鱼骨图 2因果图 2 2因果图实例 定位不稳定 需要改造 老化 数量 维修不力 保养不当 责任心 培训 纪律 错误 现场管理不严 机 人 料 法 成品率偏低 素质 教育 心理 压力 情绪 技能 加班 不熟练 不够 PM 误差 磨损 材料更换 更换厂家 检验 工艺 指导书 噪音 温度 环 变异 偏高 洁净度 机器 偏低 2因果图 1 分析因果关系 2 表达因果关系 3 通过识别症状 分析原因 寻找措施 促进问题解决 2 3应用方面 2因果图 1 提出问题 确定项目 2 从4M1E 人 机器 材料 方法 环境 的5大方面分析原因 包括大原因 中原因及小原因以及更为细小的根本原因 3 展开确定的原因 绘制图表 4 筛选主要原因 2 4因果图分析步骤 2因果图 2 5因果图分析实践 以练习为例 假设问题是横一线长度不齐 不合格率很高 试用鱼骨图来分其可能原因 3柏拉图 3 1柏拉图概念1897年 意大利学者柏拉图分析社会经济结构 发现绝大多数财富掌握在极少数人手里 称为 柏拉法则 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上 创出了 VitalFew TrivialMany 关键的少数 次要的多数 的名词 即在许多情况下 多数不合格及其引起的损失是由相对少数的原因引起的 称为 柏拉图原理 定义 根据所搜集之数据 按不良原因 不良状况 不良发生位置等不同区分标准 通过排列次序把主要问题及原因 通常占到70 以上 突出表现出来而首先加以解决的方法 柏拉图又称为重点管理法 排列图 ABC法或主次分析图法 3柏拉图 A B C D E 不良率 项目 其它 不良数 80 3 1柏拉图案例 3柏拉图 1 选择项目 分析问题 2 针对所选择的项目收集 处理数据并按其占有量进行排列 3 制作图表 图表的组成结构一般为矩形 4 分析主要原因 实施质量改进 5 一般情况下针对前3个主要原因先采取措施 前2 3项累计影响度应在80 以上 6 对确定的主要因素采取措施后 还要重新绘制柏拉图以对比实施措施的效果 3 3柏拉图方法 3柏拉图 3 3柏拉图实践 根据以下数据制作柏拉图 4层别法 4 1层别法概念 定义 为区别各种不同原因对结果之影响 而以个别原因为主体 分别作统计分析的方法 称为层别法 层别法又称为分类法 分组法或分层法 应用方法 1 收集原始数据 或识别需要整理的数据 2 确定数据的性质 范围或要求的目的 3 将数据分层归类 4 根据分层结果进行处理或改进措施 4层别法 4 2层别法方法 1 收集原始数据 或识别需要整理的数据 2 确定数据的性质 范围或要求的目的 3 将数据分层归类 4 根据分层结果进行处理或改进措施 4层别法 4 3层别法实例 5散布图 5 1散布图概念 用来表示对应的变量与变量之间相互影响与相互作用范围的图表 称之为 散布图 又叫相关图 散布图反映的可能是一种趋势 如果需要定性的结果还需要具体分析 5散布图 5 2散布图实例 加热温度 长度 5散布图 5 3散布图判定 1 正相关 2 负相关 3 曲线相关 4 无相关 5散布图 5 4散布图实践 根据游戏结果做横一长度偏差与年龄间的散布图 年龄 长度偏差 6直方图 6 1直方图概念 直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的问题作位横轴 并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积 用柱子排起来的图形 直方图也叫柱状图 6直方图 6 2直方图实例 6直方图 6 3直方图制作 1 制作次数分配表 A 由全体数据中找到最大值与最小值 如 200个数据中之170和12