SPC基础知识培训____0829.ppt

8D培训课程 2012年8月22日 统计过程控制 SPC 介绍 SPC培训内容 一 SPC产生背景二 SPC的作用三 控制图四 如何制作控制图五 判断过程异常的标准六 过程能力分析七 总结 SPC是英文StatisticalProcessControl的缩写 中文意思是 统计过程控制 是应用统计技术绘制控制图对生产过程进行监控 SPC源于20年代 以美国休哈特 Shewhart 博士发明控制图为标志 二战中美国将其制定为战时质量管理标准 对军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的作用 50年代在日本工业界大量推广应用 对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用 80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC SPC产生背景 SPC是利用数理统计原理采用控制图的方法对生产过程进行全面监控它主要区分由特殊原因引起的异常波动 还是由普通原因引起的正常波动休哈特博士有三句名言 1 在一切制造过程中所呈现出的波动有两个分量 第一个是过程内部引起的稳定分量 偶然波动也称正常波动 第二个是可查明原因的间断波动 异常波动 2 那些可以查明原因的异常波动可用有效方法加以发现 并可备剔去 但偶然波动是不会消失 除非改变基本过程 3 基于3Sigma限的控制图可以把偶然波动与异常波动区分开来 SPC产生背景 简便易行的控制系统假如对制造过程的主要工序都建立简便易行的控制系统 当质量问题一旦出现 就能被及时发现 及时纠正 阻止不合格品流入下道工序 即达到预防的目的 有效的预防策略 在制造过程中 应尽量避免或减少出现质量问题再纠正或反馈的损失 有效的策略就是预防 SPC的作用 利用资源将输入转化为输出的一组活动 过程 产品质量的变异与过程控制 产品质量的变异与过程控制 要使一个过程能成为一个被控制的系统还需要在过程中添加一些软件 组成一个反馈通道 使其能及时收集信息 用统计方法加工信息 然后判断是否要采取行动 对策 过程控制系统 产品质量的变异与过程控制 过程控制系统 所要添加的软件是 1 收集信息表示中间产品质量特性的信息 例如在加工机械轴的过程中直径就是很适当的质量特性 若连续测量5个机械轴的直径 所得5个数据就是很重要的输出信息 另外也要注意各项资源变化的信息 2 用统计方法加工信息 用适当统计方法对收集的数据进行加工处理 以判断过程工作是否正常 若不正常是那类原因引起的 产品质量的变异与过程控制 过程控制系统 3 采取行动对策 根据原因决定对策 这些对策大多落实到过程输入的某些资源 如过程输出特性值远离目标值时 就要调整机器 使特性值逐渐靠近目标值 产品质量的变异与过程控制 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 根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆 采取措施消除其影响 使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态 达到预防不合格品产品的目的减少对常规检验的依赖性 定时的观察和测量方法替代了大量的检测和验证工作 为过程提供了一个早期报警系统 及时监控过程情况 以防止废品的发生 SPC能给制造过程提供什么帮助 产品质量的变异与过程控制 影响质量波动的原因 产品质量的波动 变差 波动的概念 变差 变异 指产品 过程的实际指标在规定值附近的变化情况 波动 的概念及统计规律性生产线上加工出来的产品没有绝对相同的 产品间的差别是用其资料特性值 数据 的差异表现出来 连续材料一批产品中每个质量特性 一边测量一边画直方图 就可以发现其统计规律 产品质量的变异与过程控制 问题 SPC的目的是监控正常波动还是异常波动 SPC的目的是监控普通原因还是特殊原因 产品质量的变异与过程控制 质量波动的种类及原因 普通 偶然 原因 正常波动 特殊 异常 原因 异常波动 特殊原因 造成不是始终作用于过程的变差的原因 对产品质量影响大 但能够采取措施避免和消除 当它们出现时 将造成过程的分布改变 除非所有的特殊原因都被查找出来并采取了措施 否则它们将继续以不可测的方式影响过程的输出 1 发现变差的特殊原因并采取适当措施通常是与该过程操作直接有关人员的责任 2 尽管有时纠正时要求管理人员介入 但解决变差的特殊原因通常要求采取局部措施 产品质量的变异与过程控制 普通原因 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因 不可避免因素或随机因素 在技术上难以消除 称为 处于统计控制状态 简称 稳态 只有变差的普通原因存在且不改变时 过程的输出才是可预测的 此时 过程能力也是可评价的 如果仅存在变差的普通原因 目标值线随着时间的推移 过程的输出形成一个稳定的分布并可预测 预测时间范围目标值线如果存在变差的特殊原因 随着时间的推预测移 过程的输出不稳定 时间范围 产品质量的变异与过程控制 质量波动的解决办法 产品质量的变异与过程控制 局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施大约可纠正15 的过程问题 采取系统措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施 以便纠正大约可纠正85 的过程问题 特殊原因 非受控 总结 普通原因 受控 系统措施 局部措施 产品质量的变异与过程控制 不断发现生产过程不稳定的因素 过程控制 受控 消除了特殊因素 不受控 存在特殊原因或非随机原因 产品质量的变异与过程控制 尽量减少目标值附近的生产过程变量 受控且有能力符合规范 普通原因造成的变差已减少 Cpk为1 33或更高 过程控制 受控但没有能力符合规范 普通原因造成的变差太大 过程控制和过程能力 技术受控的概念 技术受控 产品都是合格的 技术非受控 产品不都是合格的 统计受控与技术受控的关系 通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制的状态 使其性能可预测 通过比较过程变差和产品公差的关系 可了解过程能力 过程控制和过程能力 过程控制基本概念 过程控制和过程能力 预防还是容忍 过程控制和过程能力 有反馈的过程控制系统模型 过程控制和过程能力 过程能力 指处于统计稳定状态下能够生产出合格产品的能力 是过程内部本身的性能 过程能力是以该过程产品质量特性值的变异或波动来表示的 过程控制和过程能力 过程能力指数 过程能力指数Cp 就是产品公差范围 T 与6 之比 过程控制和过程能力 Cp 过程能力指数Cpk 修正的过程能力指数 Cp Cpk 过程控制和过程能力 过程Sigma 估计Sigma 计算Sigma 过程控制和过程能力 过程能力指数 过程平均值和规格中心的偏移 公式中使用 为估计的Sigma值 过程控制和过程能力 制程能力等级判断及处置建议 过程控制和过程能力 过程控制和过程能力 产品质量的变异与过程控制 影响质量波动的原因 控制图基本原理 我们为什么要采用控制图呢 规格线管理与控制线管理 控制图基本原理 规格线管理的危险性 控制图基本原理 控制线管理的益处 控制图基本原理 正态分布与控制图 将正态分布图及其界限 3 转90 纵座标为输出特性X 横坐标为时间或编号 超过管制上限 为不可接受区域 一般来说 是规格界限严还是控制界限严 规格范围 在管制界限內 为可接受区域 中心线 控制图基本原理 正态分布与控制图 控制图就是以正态分布为基础 换句话说 只要群体符合正态分布 从群体中抽样时 每1000次中约有3次机会超出范围 我们认为 此三次是因为偶然原因跑出界限 在实际中属小概率事件 发生的可能性极小 概率论的 小概率事件 出现在X 3 区间外的事件是异常波动 控制图基本原理 控制图的两类错误 对于仅仅存在偶然因素的情况下 由于点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误 即将正常判断为异常的错误是可能发生的 这种错误称为第一种错误 拒绝真实 的错误当过程具有某种非偶然因素影响 致使过程发生程度不同的变化 但由于此变化相应的一些点子落在控制界限内 从而有可能发生判断过程未发生变化的错误 这种错误称为第二种错误 控制图基本原理 合理使用控制图的作用 供正在进行过程控制的操作者使用 有助于过程在质量上和成本上持续地 可预测地保持下去 使过程达到 更高的质量更低的单件成本更高的有效的能力为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的特殊原因和普通原因 作为采取局部措施或对系统采取措施的指南 控制图基本原理 控制图的应用流程 控制图的分类及选择 控制图的分类 按数据性质分 计量型控制图平均值与极差控制图 Chart 平均值与标准差控制图 Chart 中位数与极差控制图 Chart 单值与移动极差控制图 chart 计数型控制图不合格率控制图 Pchart 不合格数控制图 Pnchart 又称npchart或dchart 缺陷数控制图 Cchart 单位缺陷数控制图 Uchart 控制图的分类及选择 控制图的分类 按用途分 分析用控制图控制用控制图 控制图的分类及选择 控制图的选择 控制图的分类及选择 控制图的选择 练习 控制图的分类及选择 计量型 计数型管制图公式汇总 Xbar控制图的建立于判读 建立控制图的四步骤 Xbar控制图的建立于判读 Xbar R控制图的应用步骤 1 选取要控制的质量特性值 2 选择合适的控制图种类 均值 极差 3 确定样本组数k 样本量n和抽样间隔 一般样本组数不少于20 25个 每组3 6个 4 收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据 一般至少100个以上 5 计算各组样本统计量 如样本均值 极差 标准差 6 计算各统计量控制界限 LCL CL UCL 7 画控制图 并将计算出的统计量在控制图上打点 8 观察分析控制图 9 过程受控 转为控制用控制图使用 Xbar控制图的建立于判读 控制图收集数据表格 Xbar控制图的建立于判读 计算控制限 极差控制图 极差控制图 Xbar控制图的建立于判读 Xbar控制图的建立于判读 建立Xbar R图的步骤C Xbar控制图的建立于判读 建立Xbar R图的步骤D Xbar控制图的建立于判读 控制图的受控状态 在控制图上的正常表现为 1 所有样本点都在控制界限之内 2 样本点均匀分布 位于中心线两侧的样本点约各占1 2 3 靠近中心线的样本点约占2 3 4 靠近控制界限的样本点极少 Xbar控制图的建立于判读 控制图的受控状态 Xbar控制图的建立于判读 失控状态在控制图上表现 明显特征是有 1 一部分样本点超出控制界限 2 样本点排列和分布异常 典型失控状态有以下八种情况 ISO8258 1个点落在A区以外 一 样本点超出控制界限 Xbar控制图的建立于判读 二 连续7点落在中心线同一侧 TS 连续9点落 ISO 三 连续7点递增或递减 Xbar控制图的建立于判读 四 连续14点中相邻交替上下 五 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外 Xbar控制图的建立于判读 六 连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外 七 连续15点落在中心线两侧的C区内 八 连续8点落在中心线两侧且无一在C区内 p控制图的建立流程 建立p图的步骤 建立p图的步骤A A1计数值控制图的分组原则 1 过程作业应该在同一条件下 2 同一时间内生产的数据尽量分成一组3 子组容量 一般要求较大的子组容量 4 要大于等于25组以上 p控制图的建立流程 A2计算每个子组内的不合格品率 A3选择控制图的坐标刻度A4将不合格品率描绘在控制图上 p控制图的建立流程 p控制图的建立流程 建立p图的步骤B p控制图的建立流程 计算平均不合格率及控制限 p控制图的建立流程 建立p图的步骤C p控制图的建立流程 建立p图的步骤D p控制图的建立流程 计算过程能力 对于p图 过程能力是通过过程平均不合率来表示 当所有点都受控后才计算该值 PPM 当正式研究过程能力时 应使用新的数据 最好是25个或更多时期子组 且所有的点都受统计控制 这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能力的更好的估计值 p控制图的建立流程 示例 某公司的最终功能试验是每天抽取500台产品 自5月6日至6月10共有25组数据如下 请计算出它的p控制图的控制限 并判定过程是否稳定 p控制图的建立流程 控制图总结 合理子组原则 控制图总结 及 风险定义 根据控制限作出的判断也可能产生错误 可能产生的错误有两类 第一类错误是把正常判为异常 它的概率为 虛发警报 第二类错误是将异常判为正常 它的概率记为 漏发警报 两类错误不能同时避免 减少第一类错误 就会增加第二类错误 反之亦然 控制图总结 控制限应延用 过程受控后则说明 标准差 和均值Xbar已稳定 控制图总结 何时需重新计算控制限 一 控制图是根据稳定状态下的条件 人员 设备 原材料 工艺方法 测量系统 环境 来制定的 如果上述条件变化 则应重新计算控制限 例如 操作人员经过培训 操作水平显著提高 设备更新 经过修理 更换零件 改变工艺参数或采用新工艺 改变测量方法或测量仪器 采用新型原材料或其他原材料 环境变化 调整加工过程的分布中心 减少偏移量 即减小K 提高过程能力减少分散程度即减小 修订标准范围 即增大T 控制图总结 何时需重新计算控制限 二 使用一段时间后检验控制图是否还适用 控制限是否过宽或过窄 否则需要重新收集数据计算控制限 三 过程能力值有大的变化时 需要重新收集数据计算控制限 提高过程能力指数的途径 控制图总结 提高过程能力指数的途径 实例 调整加工过程的分布中心 减少偏移量 即K 1 调整工序加工的分布中心 减少中心偏移量 减少工序加工的中心偏移量有如下措施 通过收集数据 进行统计分析 找出大量连续生产过程中由于工具磨损 加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律 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 根据中心偏移量 通过收件检验 可调整设备 刀具等的加工定位装置 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加工习惯 已规格中心值为加工依据 配置更为精确的量规 由量规检验改为量值检验 或采用高一等级的量具检测 控制图总结 提高过程能力