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1 SPC统计过程控制 WELCOME热烈欢迎参加 2 课程大纲 一 SPC的基本概念 二 计量型控制图 三 计数型控制图 四 过程控制图判定和注意事项 3 1 什么是SPC S StatisticalP ProcessC Control統計製程控制 一 SPC的基本概念 4 1 什么是SPC 品質控制的發展六階段為 1 操作工品管2 領班品管3 檢驗員品管4 統計品管5 全面品管6 全面品質經營在第4階段 修瓦特博士 1924年 發表 製造產品品質的經濟控制 以後 統計方法在品質控制的運用 即接連不斷 現今ISO9000系列另專章說明統計方法的應用 其不僅用於生產後 檢驗 階段 舉凡市場開發及至顧客抱怨均派上用場 5 2 过程控制的需要 检测 容忍浪费预防 避免浪费 6 3 变差是什么 在一个程序的个别项目 输出之间的不可避免的差异 可分普通和特殊原因 变差的例子你的操作有变化机器有变化你的仪器有变化产品的质量特性有变化 7 变差的起源 8 4 变差的类型 没有任何两样事物是一模一样的 例如 两片雪花 两个人的指纹 同一台机器所生产的两件产品 所有工序都存在变差 9 5 变差产生的原因 普通原因又叫系统原因 不可查原因等如 天气的变化 环境的影响 物料在一定范围内的变化 已经作业标准执行作业的变化 其他未知的原因等特殊原因又叫异常原因 可查明原因等如 机器突然变化 未按照作业标准操作 使用规格外的物料 工治具磨损等 10 7 变差的普通原因 每一个成品都不相同如果过程中 只有普通原因之变异存在 则其成品将形成一个很稳定之分布 而且是可以预测的 11 8 变差的特殊原因 如果过程中 有异常原因之变异存在 则其成品将为不稳定 而且无法预测 12 9 关于变差 我们想知道什么 多大 种类 可预测吗 13 9 关于变差 我们想知道什么 多大 种类 可预测吗 14 可以通过直方图的方式关注过程分布情况 当你测量了一定数量的产品后 就会形成一条曲线 这便是质量特性X的分布 10 变差与过程分布关系 15 11 什么是正态分布 一种用于计量型数据的 连续的 对称的钟型频率分布 它是计量型数据用控制图的基础 当一组测量数据服从正态分布时 有大约68 26 的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内 大约95 44 的测量值将落在平均值处正负两个标准差的区间内 大约99 73 的值将落在平均值处正负三个标准差的区间内 16 我们将正态曲线和横轴之间的面积看作1 可以计算出上下规格界限之外的面积 该面积就是出现缺陷的概率 如下图 17 标准的正态分布 18 从上述公式可看出 工序西格玛值是平均值与规格上下限之间包括的标准差的数量 表示如下图 19 12 过程分类 过程可以用受控 不受控 满足规范 不满足规范来分类 20 13 过程分类 21 15 过程的改进循环及过程控制 分析过程本过程应该做些什么 会出现什么错误 本过程正在做什么 达到统计控制状态 确定能力 维护 控制 过程监控过程性能查找偏差的特殊原因并采取措施改进过程改变过程从而更好地理解普通原因变差减少普通原因变差 22 二 计量型控制图 1均值与极差控制图 X R 2均值与标准差控制图 X S 3中位数与极差控制图 X R 4单值与移动极差控制图 X MR 23 1 计量型控制图 均值极差图 1 1 定义 在计量值控制图中 均值与极差控制图系最实用的 所谓均值与极差控制图 就是平均值控制图 X Chart 和极差控制图 R Chart 二者合并使用 平均值控制图就是控制平均值之变化 即分配之集中趋势之变化 极差控制图则控制变异之程度 即分配之散布状况 1 2 功用 制程变异的原因可分为 偶然原因和异常原因 控制图主要用来控制异常 追查真因 采取行动 使制程恢复正常 24 1 3 均值和极差图的适用范围 可用以控制分组的计量数据即每次同时取到几个数据之地方 数据属于计量型 如长度 重量 阻抗 零件厚度 内外径等等 25 1 4 均值和极差图制作假设 从生产线抽取并测量2个 2 628inch 2 632inch以上两个数据有差距吗 26 这两个数据能 它们可以告诉我们一个大概的情况 但是 该工序变差到底有多大 下一个产品又会怎样呢 27 结论 少量的测量数据不能说明过程的变差范围 问题 那怎样才能知道过程的变差范围呢 仅靠这两个数据不能回答这两个问题 28 控制图的绘制 A X R控制图的作法 1 收集100个以上数据 依测定时间顺序或群体顺序排列 2 把2 6个 一般采4 5个 数据分为一组 3 把数据记入数据表 4 计算各组的均值X 5 计算各组的全距R 6 计算总平均X 7 计算全距平均R X 组数 X 组数 29 1 5 取样方法 控制图是由样本之数据 推测制造工程是否在稳定之控制状况中 因此选取之样本必须具有代表性 所以原则上在工作线上按不同之机器 不同之操作人员等分别取样 这样可避免机器 操作人员等因素之变异而发生特殊原因 X R控制图之样本 为了合理 经济及有效 大多取4或5 取样时最重要是合理样组 欲尽量使样组内之变异小 样组与样组间之变异大 控制图才易生效 要使样组内之变异小 必须使样本在相同条件下制造 一般情况下 包含100或更多单值读数的25或更多个子组可以很好地用来检验稳定性 将收集的数据绘制以下图表中 30 1 6 绘制X R控制图实例 X R UCL 53 08 CL 50 15 LCL 47 22 UCL 10 77 CL 5 08 1 X X 25 50 15R R 25 5 08 A2 0 577 D4 2 12 2 X控制图 CL X 50 15UCL X A2R 53 08LCL X A2R 47 223 R控制图 CL R 5 08UCL D4R 10 77LCL D3R n 7 故不考虑 31 1 7 如何计算控制界限 X控制图 中心线CL X上限UCL X A2R下限LCL X A2RR控制图 中心线CL R上限UCL D4R下限LCL D3RA2 D4 D3可查表绘控制界限 并将点点入图中 记入数履历及特殊原因 以备查考 分析 判断 32 32 CASE1 1 8X R控制图用的系数 33 1 11 过程能力解释 Cp 稳定过程的能力指数 代表过程的长期能力 已排除过程的特殊原因 Cpk 稳定过程的能力指数 定义为CPL或CPU中的最小值 Pp 过程表现的性能指数 代表过程在一段时间内的表现 未排除过程的特殊原因 Ppk 过程表现的性能指数 定义为PPL或PPU中的最小值 34 1 12 过程能力计算 Cp USL LSL 6 USL 工程规范的上限LSL 工程规范的下限 R d2 为过程特性标准差的估计值 这里指过程中统计抽样值的分布宽度的量度 与子组大小相关 Cpk Min CpU或CpL Pp USL LSL 6 S Xi X 2 n 1一个过程特性单值分布的标准差 与整个过程的分布宽度相关 Ppk Min PPU或PPL i 1 35 过程能力计算 CPU USL X 3 R d2CPL X LSL 3 R d2PPU USL X 3 SPPL X LSL 3 S 36 製程能力分析與製程基準 註 上表之符號意義如下1 規格中心2 T 公差 Su Sl 規格上限 規格下限3 製程分配之群體標準差估計值 4 X 製程分配之平均值 37 製程能力指數 總合指數 38 1 13 控制线延用 如果均值和极差控制图过程波动不存在异常现象 初始过程能力达到预期的期望值 即PPK1 67以上 那么均值极差控制图中的控制线将为相同条件过程 同过程 同特性 量产时的过程管控线 即为 过程管控标准 注 过程存在4M1E变更时 则由工程 生产 品管等与过程相关的部门一起讨论判定重新进行过程能力研究 计算新的控制线 39 二 计量型控制图 1均值与极差控制图 X R 2均值与标准差控制图 X S 3中位数与极差控制图 X R 4单值与移动极差控制图 X MR 40 2 均值和标准差图 X s图 均值和标准差图与X R图一样 也是从测得的过程输出数据中发展来的 一般来说 当出现以下一种或多种情况时 可采用均值和标准差图 数据是由计算机按实时时序记录和 或描图的 则s的计算程序容易集成化 有方便适用的器具使s的计算能简单按程序算出 使用的子组样本容量较大 更有效的变差容量是合适的 收集数据 如果原始数据量大 常将他们记录在单独的数据表上 只有每组的均值和标准差出现在图上 41 2 均值和标准差图 X s图 注 X S控制图与X R控制图之使用地方大致相同 唯一区别在每组内样本大小多少不同 因当样本增多时 测定值亦增多 以R值代表其变异已不够准确 故必须改用标准差 替代极差R 规定每组样本在10个以下时 则必须用X R控制图 若超过10个时 必须用X S控制图 42 X s图示例 43 X s图公式 S Xi X 2 n 1UCLS B4SLCLS B3SUCLx X A3SLCLx X A3SCLS S 44 44 CASE2 X S控制图用的系数 45 二 计量型控制图 1均值与极差控制图 X R 2均值与标准差控制图 X S 3中位数与极差控制图 X R 4单值与移动极差控制图 X MR 46 3 中位数图 X R 中位数图在应用中的优点 易于使用 不要求很多计算 由于描的是单值的点 以及中位数 可显示过程输出的分布宽度并且给出过程变差的趋势 由于一张图上可显示中位数及分布宽度 所以它可以用来对几个过程的输出或同一过程的不同阶段的使出进行比较 收集数据一般情况下 中位数图用在子组的样本容量小于或等于10的情况 样本容量为奇数时更方便 如果子组样本容量为偶数 中位数是中间两个数的均值 将每个子组的中位数和极差填入数据表 47 中位数图示例 48 X R图公式 CLR RUCLR D4RLCLR D3RUCLx X A2RLCLx X A2RCLx X 49 49 CASE3 X R图系数表 50 二 计量型控制图 1均值与极差控制图 X R 2均值与标准差控制图 X S 3中位数与极差控制图 X R 4单值与移动极差控制图 X MR 51 4 单值和移动极差图 X MR图 当测量费用很大时 如破坏性试验 或当任何时刻点的输出性质比较一致时 如化学溶液的PH值 可使用X MR图 但要注意 单值控制在检查过程变化时不够敏感 如果过程的分布不是对称的 则在解释控制图时要十分小心 不能区分过程的零件间重复性 由于每一子组仅有一个单值 X均值和标准差值会有较大的变异性 收集数据 在数据图上从左到右记录单值读数 X 计算移动极差 MR 请注意极差的个数会比单值读数的个数少一个 25个读值可得24个移动极差 52 X MR图示例 53 X MR图公式 UCLMR D4RLCLMR D3RUCLx X E2RLCLx X E2RCLx X 54 54 CASE4 X MR图系数表 55 三 计数型控制图 1不良率控制图 P 2不良数控制图 nP 3缺点数控制图 C 4多单位缺点数控制图 U 56 1 P控制图的作法 收集数据 至少20组以上 计算每组之不良率P 计算平均不良率P 总不良个数 N 总检查数 n计算控制界限中心线CL P上限UCL P 3 P 1 P n下限LCL P 3 P 1 P n绘控制界限 并将点点图中 记入数据履历及特殊原因 以备查考 分析 判断 57 P控制图实例 8 UCL 7 6 2 6 4 0 CL 2 7 1 P 68 2500 2 7 CL P 2 7 2 UCL 0 0756 7 6 LCL 0 58 三 计数型控制图 1不良率控制图 P 2不良数控制图 nP 3缺点数控制图 C 4单位缺点数控制图 U 59 2 不良数控制图 nP Chart 不良数控制图即一般所称之nP控制图 应用这种控制图 样本大小 n 必须相等通常使用不良数控制图 样本大小总是较多 如n 50 100或200以上 与p图不同 nP图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率 p图和nP图适用的基本情况相同 当满足下列情况可选用nP图 不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告 各阶段子组的样本容量相同 59 60 2 不良数控制图 nP Chart 受检验样本的容量必须相等 分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定 样本容量应足够大使每个子组内都出现几个不合格品 在数据表上记录样本的容量 记录并描绘每个子组内的不合格品数 nP 计算控制界限 60 CASE6 UCL CL nP LCL 61 三 计数型控制图 1不良率控制图 P 2不良数控制图 nP 3缺点数控制图 C 4单位缺点数控制图 U 62 3 缺点数图 C Chart C图用来测量一个检验批内的缺点的数量 C图要求样本的容量或受检材料的数量恒定 它主要用以下两类检验 不合格分布在连续的产品流上 例如每匹维尼龙上的瑕疪 玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点 以及可以用不合格的平均比率表示的地方 如每100平方米维尼龙上的瑕疪 在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格 例如 在一个修理部记录 每辆车或元件可能存在一个或多个不同的不合格 62 63 3 缺点数图 C Chart 63 CASE7 计算控制界限 64 三 计数型控制图 1不良率控制图 P 2不良数控制图 nP 3缺点数控制图 C 4单位缺点数控制图 U 65 4 单位缺点数图 U Chart U图用来测量具有容量不同的样本 受检材料的量不同 的子组内每检验单位产品之内的缺陷数量 除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外 它是与C图相似的 U图和C图适用於相同的数据状况 但如果样本含有多於一个 单位产品 的量 为使报告值更有意义时 可以使用U图 並且在不同时期内样本容量不同时必须使用U图 U图的绘制和P图相似 65 66 4 单位缺点数图 U Chart A 收集数据各子组样本的容量彼此不必都相同 尽管使它的容量保持在其平均值的正负25 以内可以简化控制限的计算 记录并描绘每个子组内的单位产品缺点数u c n式中c为发现的缺点数量 n为子组中样本容量 检验报告单位的数量 c和n都应记录在数据表中 66 67 4 单位缺点数图 U Chart 计算公式