QA-T2-08《SPC基础知识》.ppt

SPC基础知识 作者 杨小莉日期 2014 04 28 版本 A 目录 SPC的认识应用SPC的好处统计相关术语 概率 分布 控制图的制作判异准则应用SPC的误区 1 SPC的认识 1 1SPC的概念 SPC是Statisticalprocesscontrol字首的缩写 即统计过程控制 它主要是应用统计技术如控制图 来分析过程或其产品 以采取适当的行动去达到并保持统计控制状态 1 SPC的认识 1 2什么是统计技术 基于事实的决策方法 是2000版ISO9000族标准提出的质量管理八项原则之一 要实施必须考虑如下问题 确保数据或信息充分 准确 可靠 让需要的人员能够及时获得数据或信息 采取有效的方法分析数据或信息 在分析数据的基础上结合以前的经验做出决策并实施 统计技术是指有目的地收集 整理和分析数据的过程所采用的方法 它是以概率论为理论基础发展起来的应用数学的分支 1 SPC的认识 1 3SPC与体系的关联 SPC在质量管理中的重要性 国际标准化组织 ISO 将其作为ISO9000族质量体系认证的一个要素 美国三大汽车工业集团的QS9000认证将SPC列为一项重要内容 在企业中大力推行的全面质量管理 TQM 工作中 SPC也由于它特有的功能成为一项必不可少的组成部分 1 SPC的认识 1 3SPC与体系的关联 ISO标准条款中对统计技术应用提出的要求 1 SPC的认识 1 4SPC的发展史 20世纪20年代过程控制的概念与实施过程监控的方法由美国休哈特提出 第二次世界大战后期美国开始将休哈特方法在军工部门推行 只存在美国国内的竞争 过程控制方法在1950 1980年这一阶段内 逐渐从美国工业中消失 反之 战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明 W Ed wardsDeming 博士 将SPC的概念引入日本 从1950 1980年 经过30年的努力 日本跃居世界质量与生产率的领先地位 美国著名质量管理专家伯格 RogerW Berger 教授指出 日本成功的基石之一就是SPC 在日本强有力的竞争之下 从80年代起 SPC在西方工业国家复兴 并列为高科技之一 2 应用SPC的好处 应用SPC的好处主要体现在 2 应用SPC的好处 多参与Moreinvolvedoperators 少坏品Fewerdefects 少停机Lessdowntime 少报废Lessscrap 改善表现ImprovedPerformance 少生产影响Fewerproductioninterruptions 少为下工序带来麻烦Lesstroubleatnextoperation 少投诉Fewercomplaints 少检查Fewerinspections 3 统计相关术语 3 1随机现象 随机现象的特点 随机性 规律性 随机性 每次试验或观察 结果不确定 规律性 大量重复试验或观察 结果呈现某种统计规律 分布 概率 3 统计相关术语 3 1随机现象 概率 度量一随机事件发生可能性大小的实数 其值介于0与1之间 一随机事件的概率可看作在相同条件下重复试验时 这个事件发生的概率的稳定值 也可看作对事件发生的相信程度 概率是一个量 它反映了某一事件在一定条件下出现的可能性大小 涉及3个要素 条件上 事件 可能性大小 随机事件A发生的可能性大小为事件A发生的概率 用p A 表示 0 p A 1 3 统计相关术语 3 2常见的随机变量及概率分布 计数型 离散型 随机变量 只能取有限或可列个数 如 人数 不良数等 yes no pass fail 计数型 离散型 随机变量的概率分布 二项分布 重复进行n次随机试验 如一枚硬币连抛n次 检查n个产品的质量 对一个目标连续射击n次等 泊松分布 常用于计数检验中的计点检验 3 统计相关术语 3 2常见的随机变量及概率分布 计量型 连续型 随机变量 经实际量测或测试而得到的一连续性的定量数据 如身高 体重 除胶速率等 计量型 连续型 随机变量的概率分布 直方图 分布图 正态分布 3 统计相关术语 3 3抽样试验的几个常见术语 母体 一个统计问题中所涉及个体的全体 个体 可以单独观测和研究的一个物体 一定量的材料或一次服务 或其定量或定性的特性值 样本 按一定程序从母体中抽取的一组个体或抽样单位 随机 每个个体被抽中的机会是均等的 样本容量 样本中所包含的个体的数量 估计 根据样本推断总体分布的未知成份 3 统计相关术语 3 4抽样方案的目的 对于通过监测过程性能 为外部顾客提供信息的情况时 必须抽取最终控制点之后的样品 各种过程路线组合的样品 对于过程调整 抽样必须反映出过程如何变化 对于查找特殊原因的情况 要使子组的变差尽量小 又最大限度地提供出某一信号的机会 3 统计相关术语 3 5术语 过程 将输入转化为输出的的相互关联或相互作用的活动 3 统计相关术语 3 5术语 变差 过程的单个值输出之间不可避免的差别 变差来源于人员 设备 方法 物料 环境等因素作用的结果 变差的原因可分为普通原因和特殊原因 普通原因 造成过程变差的一个原因 影响过程输出的所有单值 3 统计相关术语 3 5术语 特殊 或可查明 原因 通常可追溯几个明显的原因 典型原因包括 设备故障 物料不合格 操作失误 测量误差 计算错误等导致 这种过程称为失控过程 3 统计相关术语 3 6统计量及指数计算 平均值 极差 样本中最大值与最小值之差 R Xmax Xmin 移动极差 标准差 用极差估计标准差 3 统计相关术语 3 6统计量及指数计算 CP Precision精密度 表示过程特性的一致性的程度 值越大过程能力越强Ca或k Accuracy准确度 表示过程特性中心位置的偏移程度 值等于零即为不偏移 值越小越好 Ca 平均值 规格中心 USL LSL 2 不可取绝对值 PS 单边规格控制时无Ca值 3 统计相关术语 3 6统计量及指数计算 Cpk 是过程平均值和靠近的规范极限之差的绝对值与3倍的所测量的过程标准偏差的比值 反映过程中心偏移和离散问题Cpk Min CPUorCPL Min 3 统计相关术语 3 6统计量及指数计算 在6 里 我们首先解决中心偏移问题 然后解决产生偏差的原因 4 控制图的制作 4 1控制图的定义 控制图不仅能将数值以曲线表示 观察其变化之趋势 并可透过它即时判定制程是否有发生异常的趋势或已发生异常 4 控制图的制作 4 1控制图的定义 控制图是用以对过程质量加以测定 记录并进行控制管理的一种统计方法设计的图 由以下组成 适当的刻度 刻度应使得过程存在的变差能够在控制图上明显分辨出来 刻度不适当将导致控制图太窄 不能分析和控制过程 上下控制限 UCL UpperControlLimit LCL LowerControlLimit 为了能够确定特殊原因信号的出界点 用红色虚线绘制 中心线 为了能够确定特殊原因信号的非随机图表 控制图需要有基于抽样分布的中心线 用蓝色实线绘制 子组顺序 时间栏 保持数据收集的顺序可以找出特殊原因何时出现 以及特殊原因是否随时间而变化 失控值的标识 事件日志 4 控制图的制作 4 2常规用控制图类别及选用 4 控制图的制作 4 3制作控制图 以Xbar R为例 收集数据 画图 计算试验控制限 将试验控制限画上 分析极差图和均值图上 分析特殊原因 采取措施消除 修正数据或重新采取数据 重新画图和计算控制限 计算过程能力指数和性能指数 均值极差图中控制上下限计算公式 分析过程能力 保持过程 改进过程 4 控制图的制作 4 3制作控制图 以Xbar R为例 4 控制图的制作 4 3制作控制图 以Xbar R为例 计量型控制图用其分布 数据的离散程度 和位置 数据平均值 来解释总体数据 过程输出或工序参数 平均值的变化导致总体位置的偏移 极差值的变化导致总体分布宽度的变化 4 控制图的制作 4 4统计过程控制原理 质量波动理论 控制图上的的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限 常规控制图的实质是区分偶然因素与异常因素的显示图 小概率事件 判异准则就是基于小概率 5 判异准则 5 1判异准则 a 判异准则有两类 点出界就判异界内点非随机排列 请参照国家标准GB T4091 2001 5 判异准则 5 1判异准则 1 一个点远离中心线超过3个标准差 2 连续7点落在中心线同一侧 5 判异准则 5 1判异准则 3 连续6点递增或递减 4 连续14点相邻点上下交替 5 判异准则 5 1判异准则 5 连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外 6 连续5点有4点落在中心线同一侧的C区以外 5 判异准则 5 1判异准则 7 连续15点在C区中心线上下 8 连续8点在中心线两侧 但无一点在C区中 5 判异准则 5 1判异准则 b 总体分布准则 大约2 3的描点应落在控制限的中间三分之一的区域内 大约1 3的点落在其外的三分之二的区域 5 判异准则 5 2异常点的主要原因分析 5 判异准则 5 3过程能力等级评定 6 应用SPC的误区 误区之一 没能找到正确的控制点 不知道哪些点要用控制图进行控制 花费大量的时间与人力 在不必要的点上进行控制 殊不知 SPC只应用于重点的尺寸 特性的 那么重点尺寸 性能如何确定呢 通常应用FMEA的方法 开发重要控制点 严重度为8或以上的点 都是考虑的对象 误区之二 没有适宜的测量工具 计量型控制图 需要用测量工具取得控制特性的数值 控制图对测量系统有很高的要求 通常 我们要求GR R不大于10 而在进行测量系统分析之前 要事先确认测量仪器的分辨力 在进行SPC分析时 要确认测量系统是否Ok 6 应用SPC的误区 误区之三 没有解析生产过程 直接进行控制 控制图的应用分为两个步骤 解析与控制 在进行制程控制之前 一定要进行解析 解析的目的是确定制程稳定性 进而是可预测的 并且看过程能力是否符合要求 从而了解到过程是否存在特殊原因 普通原因的变差是否过大等至关重要的制程信息 误区之四 解析与控制脱节 在完成制程解析后 如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的 那么就进入控制状态 控制图中的控制限是解析得来的 也就是说 过程解析成功后 控制限要延用下去 用于控制 6 应用SPC的误区 误区五 控制图没有记录重大事项 控制图所反应的是 过程 的变化 生产的过程输入的要项为5M1E 人 机 料 法 环 量 5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响 换句话说 如果产品的变差过大 那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的 如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化 那么 这些变化就会在Xbar或R图上反映出来 我们也就可以从控制图上了解制程的变动 发现有变异就是改善的契机 而改善的第一步就是分析原因 那么 5M1E中的哪些方面发生了变化呢 我们可以查找控制图中记录的重大事项 就可以明了 所以 在使用控制图的时候 5M1E的任何变化如工具更换 机器维修等 我们都要记录在控制图中相应的时段上 即 改善行动日记 中 误区六 有控制图就是在推动SPC 这张控制图是否受到应有的重视 是否已遵照规定 实施追踪与判断 6 应用SPC的误区 误区之七 不能正确理解Xbar图与R图的含义 这两个图到底先看哪个图 为什么 R反应的是每个子组组内的变差 它反映了在收集数据的这个时间段 制程发生的变差 Xbar图反映的是每个子组的平均值的变化趋势 所以其反映的是组间的变差 所以我们一般先看R图的趋势 再看Xbar图 误区之八 控制限与规格限混为一谈 规格线是由产品设计决定 而控制限是由过程的变差决定的 控制图上的变动只能用来判断过程是否稳定受控 与产品规格没有任何的联系 它只决定生产过程的变差 6 应用SPC的误区 误区九 控制图的品管的事情 SPC成功的必要条件 是全员培训 每一个人员 都要了解变差 普通原因 特殊原因的观念 与变差有关