统计质量控制专题讲座(ppt 220页).ppt

第二讲统计质量控制SECTIONIIStatisticalQualityControl 何桢 课程设计与主讲 单元目标 了解统计过程控制的目的和作用掌握基础质量工具了解多变异分析了解测量系统分析了解过程能力分析了解控制图 一 概述 统计过程控制的作用统计过程控制的内容应用统计过程控制解决问题的流程应用策略统计学概述 质量管理的方法分类 质量问题分析趋势图排列图散布图鱼骨图 因果图 直方图工序能力分析测量系统能力分析多变异分析 过程质量控制控制图 计量值 计数值 多元控制抽样检验 质量优化实验设计 DOE 比较实验 全因子实验 部分因子实验 响应曲面分析质量功能展开 QFD FMEA FTA面向可制造性的设计面向可装配性的设计防故障设计 统计过程控制 SPC 质量持续改进的技术路线 1 数据数据的分类 计量型 连续 可测量 计数型 计件和计点 质量特征值的数据变异 随机性变异 系统性变异 数据分布中心的度量 平均数 总体 样本 加权式 中位数 众数 数据的离散程度 极差R 最大值 最小值 方差 总体 样本 标准差 总体 样本 小样本条件下 d2是和样本含量有关的系数 四分位间距 IQR InterquartileRange 变异系数 CV CoefficientofVariation 四分位点值的计算 数据分布的形状 偏度 Skewness 0 右偏 0左偏 注意 等于零不等于是对称分布 峰度 Kurtosis 0 尖峰 比正态分布更陡 尾平 0 比正态分布平 比正态分布尾细 基本术语 描述性统计推断性统计 总体样本参数统计量 统计推断 思考题 若供应商提供一批产品 已知不良率为p 从中随机抽取n个 问恰好有d个不良品的概率 二项式分布 贝努力分布 实验次数固定 每次实验相互独立 每次实验结果只有二个 每次实验概率保持不变P x d 思考题 若根据大量抽样测得某产品的单位缺陷 DPU 1 今从大量的该产品中抽取一件 问该产品没有缺陷的概率为多少 泊松分布 缺陷的出现是随机的 缺陷出现的概率与 面积 大小成正比 在趋于无穷小的一块 面积 上 出现两个或两个以上缺陷的机会为零 思考题 某铜管生产工序技术要求铜管的抗拉强度为220 260kg 假定该工序所生产的铜管抗拉强度服从正态分布 均值为245kg 标准差为10kg 问该工序的缺陷率水平 正态分布 中心极限定理 1 若是独立同分布的随机变量 当n较大时趋于正态分布 2 均值 分布的标准差 3 均值 分布的中心与总体分布中心相同 二 质量管理的基础工具 常用的七种工具统计表分层法排列图法因果分析图法散布图法直方图法控制图其它质量工具 流程图 新七种工具关联图法亲和图法 KJ法 系统图法矩阵图法矩阵数据分析法过程决策程序图法网络图法 本科阶段已经讲述 本科阶段没有学过质量管理课程的学生请自修本部分 三 过程变异分析概述 从统计质量管理的角度看 持续质量改进过程就是不断地减少过程变异 减少过程变异的第一步就是正确地查找过程变异的来源 确定变异来源的基本方法有两个 定性分析和定量分析 定性分析方法 最常用的方法就是因果分析 鱼骨图 优点 集体智慧 问题分析透彻 不会忽视重要的变异源缺点 以经验为主 缺乏数据支持 定量分析方法 实验设计技术 DOE 过程变异源分析方法历史数据分析和挖掘 严谨的分析要求同时应用定性和定量技术 嵌套型设计与多变异分析 掌握三种类型的变异掌握一般的嵌套型设计的特点会设计嵌套型样本数据收集计划会进行多变异分析 随机效应与固定效应 随机效应 从总体抽取的部分 目的通过样本研究总体的效应 当一个因素有许多个体 我们只能随机抽取样本进行研究 如操作工影响因素 对于一个过程 可能有许多操作工 固定效应 因素的个体数是固定的 且非常有限 如不同的生产线 可能只有三条生产线 研究的焦点是比较不同生产线对产品质量的影响 3 1单一因素变异分析 问题 企业有多台注塑机生产相同的产品 工程师想了解它们生产的产品的某关键尺寸是否一致 今从五台机器上分别随机抽取8件产品 测量其关键尺寸 得如下表 samplemachine1machine2machine3machine4machine515 65 36 15 45 325 45 55 85 35 435 75 46 35 25 345 35 75 75 85 655 85 85 65 15 366 06 25 95 75 275 25 66 85 65 985 35 86 15 45 1 问各个机器的质量水平是否相同 对该问题可以进行方差分析 方差分析结果如下 Resultsfor anova prob5 MTWOne wayANOVA machine1 machine2 machine3 machine4 machine5SourceDFSSMSFPFactor42 16000 54006 250 001Error353 02380 0864Total395 1838S 0 2939R Sq 41 67 R Sq adj 35 00 如果进一步分析 影响产品生产尺寸的有两个因素 一是机器的不同 一是同一机器下生产的产品的波动 两种变异分别有多大 代表总体均值 i表示机器的影响 i N 0 i j机器内的影响 在模型中是纯误差项 i j N 0 假设这两种影响是相互独立的 则有 方差分析表 若方差估计值为负 令其为零 过程变异图 AnalysisofVarianceforYSourceDFSSMSFPMachine42 16000 54006 2510 001Error353 02370 0864Total395 1838VarianceComponents ofSourceVarComp TotalStDevMachine0 05739 620 238Error0 08660 380 294Total0 1430 378ExpectedMeanSquares1Machine1 00 2 8 00 1 2Error1 00 2 不同机器造成的变异占39 62 同一机器不同产品的变异占60 38 3 2多变异分析 MVA 变异按来源可分为 产品内变异 产品间变异 时间变异MVA的目的 确定过程的主要变异来源从而进行合理的抽样 多变异分析案例为了分析轴的直径变异并确定变异来源 质量工程师选择了3个时间点 8 00AM 10 00AM 12 00AM 在每个时间点上选取3根轴 每根轴选取3个位置进行测量 多变异分析图 SMT锡浆厚度的多变异数据 MVA的统计分析 有难度的问题 导师只简单介绍 代表总体均值 i表示时间的影响 i N 0 i j产品间影响 i j N 0 ij k产品内的影响 在模型中是纯误差项 ij k N 0 假设这3种影响是相互独立的 则有 令 MVA 的方差分析表 来源 总平方和 SS 自由度 DF 均方 MS F比值 概率 时间 产品间 产品内 总和 SS Time SS Between SS Within SS TOTAL a 1 a b 1 ab n 1 abn 1 3 3根据MVA确定合理的抽样方案 产品内的测量点的个数 n 如果产品内部存在变异 那么至少应选择两个位置 如果产品内的变异很大 应增加产品内位置选择的个数 当不知道产品内是否存在变异时 通常选取3 5个点 一次抽取的产品个数 b 至少3个 如果产品间变异很大 就增加个数 通常选5 10个 时间点的数量 a 至少3个 如果时间变异很大 应增加时间点选取的个数 三个因子的嵌套设计 某工程师想确认某种电子元器件性能变异的主要原因 经初步分析认为 造成性能测量结果变化的原因主要有 材料批次 机器和不同的零件以及以及同样的零件不同的测量位置 他设计了一个试验方案 在正常生产条件下 选择3个批次 四台机器 每台机器抽取10个零件 每个零件测量3次 请同学们根据两因子的嵌套设计给出三因子嵌套的广义线性模型和方差估计 3 4交叉型设计问题 典型的测量系统分析问题在典型的测量系统分析中 随机选a个测量者 b个零件 每个测量者对每个零件轮流测量 每人对每个零件测量n次 得到abn个测量结果 分析在测量结果的变异中 测量者 零件本身以及重复性测量的变异 两个因子的交叉型问题 一个典型的MSA问题的线性统计模型可描述为 MSA的方差分析表 交互作用的图形表示 1 2 3 4 零件 操作者A 操作者B 操作者C 操作者和零件之间没有交互作用 不同轮数的测量均值 1 2 3 4 零件 操作者A 操作者B 操作者C 操作者和零件之间交互作用显著 不同轮数的测量均值 AnalysisofVarianceforY usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFPOPerator10 00001670 00001670 00001670 600 461Part80 00666380 00666380 000833029 970 000OPerator Part80 00022230 00022230 00002781 480 199Error360 00067600 00067600 0000188Total530 0075788 VarianceComponents usingAdjustedSSEstimatedSourceValueOPerator 0 00000Part0 00013OPerator Part0 00000Error0 00002 四 过程能力分析 过程能力是指过程的一致性 显然 过程的变异是衡量过程质量特征值的一致性的指标两种变异 特定时点的本质或内在变异一段时间内的变异 单元目标 了解过程能力分析的意义与作用了解过程能力分析的基本流程掌握计量值数据的过程能力分析掌握非正态数据的过程能力分析会进行属性值数据过程能力分析 影响过程质量的6个因素 6M 人员 设备 材料 方法 测量 环境 6M导致的变异有两种 随机性变异 系统性变异如果过程仅受随机性因素的影响 那么一般情况下 过程质量特征值服从正态分布 过程能力 B 过程能力分析的目的 预测过程质量特征值的变异对公差的符合程度帮助产品开发和过程开发者选择和设计产品 过程对新设备提出要求评价并选择供应商制定工艺规划找出影响过程质量的瓶颈因素减少制造过程的变异 过程能力分析流程 过程能力分析的步骤 讨论 为什么进行过程能力分析 你如何评价过程能力 它是否稳定 过程能力分析能够为你做些什么 过程能力分析准备工作 确认关键质量特性分析质量特性的变异来源确定合理的抽样方案确认测量系统能力做好数据记录工作 合理抽样 合理抽样是指它能捕捉过程的随机性变异它不包含系统性变异抽样时重点注意以下几点 谁测量的数据 测量仪器是否被校准 搜集数据之后过程是否发生变化 对影响过程输出的关键影响因素所发生的变化是否做了记录 数据搜集的时间 过程 目的和抽样方式 过程稳定性和独立性分析过程稳定的意义 一个稳定的过程仅存在随机性变异通过稳定性可以检验是否存在系统性变异 如果存在系统性变异 在进行PCA之前应剔除 不要对不稳定的过程计算Cp和Cpk 通过控制图可以确定过程是否稳定 常用的控制图有 均值 Xbar 极差 R 控制图 均值 Xbar 标准差 S 控制图 单值 移动极差控制图 用控制图来分析稳定性 Controlchartwillbediscussedlater 过程不稳定的处理 在进行过程能力分析时 若发现个别数据超出控制限 应查找原因 找到失控的原因后 剔除失控状态下的数据 若有大量数据点超出控制限 或虽未超出控制限 但大多数点的排列呈现非随机的排列 此时应查找原因 剔除原因后重新收集数据 数据独立性检验 游程检验 RunTest 数据的自相关性检验 计算数据的自相关性 假定有n个时间序列的数据 其k阶自相关系数 其k阶自相关系数rk的标准误 自相关分析的几点注意事项 计算自相关系数的数据至少应在50以上自相关系数若较小 一般 0 25 尽管可能在统计上是显著的 但是自相关性对数据影响不大 一般只关心阶数较小的自相关 阶数较大的自相关对数据分析的影响也不大 一般k n 4 过程正态性分析正态性检验 正态性是指与正态分布曲线相吻合并且数据是连续的 Cp和Cpk的计算是基于正态分布的 数据非正态可能由于以下原因 数据来自不同样本 过程不稳定 过程非正态 正态性检验 Minitab提供3种方式检验正态性 Anderson Darling Ryan Joiner SimilartoShapiroWilk Kolmogorov Smirnov 非正态数据的特征 有异常数据 分布非正态 正态分位图 正态概率纸 造成非正态的可能原因 过程存在异常 系统性因素的影响 数据测量或读数 记录错误个别的异常值过程本身属于特定的非正态分布 数据转换 如果过程稳定却非正态 可以数据转换为正态 但如果非正态是由系统性原因引起的 那么在进行过程能力分析之前应剔除这些系统性变异 若X非正态 可通过以下方式转化为正态 在Minitab里 推荐使用BOX COX或Johnson数据转换 过程能力指数Cp和Cpk定义 LSL USL B 仅有上公差限 举例 某企业要求供应商生产的轴径向跳动不超过0 01mm 从该供应商现场实测的数据 过程服从正态分布 均值是0 009 标准差为0 001 计算Cpu 估计该过程的不良品率水平 仅有下公差限 举例 若某电容工序要求击穿电压要大于3000伏 今从生产过程随机抽样100个电容 测的平均击穿电压为3500伏 标准差为200伏 且击穿电压服从正态分布 计算Cpl 估计该过程的缺陷率 计算 1 仅有USL 2 仅有LSL 3 USL和LSL都存在 LSL USL LSL USL 2 k k 1 3 2 LSL USL 3 2 LSL 2 1 D D D P PK PK PL PU PK C C USL C C C Min C m s 举例 某铜管生产工序技术要求铜管的抗拉强度为220 260kg 假定该工序所生产的铜管抗拉强度服从正态分布 均值为245kg 标准差为10kg 计算Cp Cpk问该工序的缺陷率水平 公差 过程 目标值 容差 均值 标准差 C P C PK 1 15 0 02 14 990 0 005 2 10 0 03 9 98 0 01 3 8 0 2 8 05 0 04 练习 计算Cp和Cpk 缺陷率与Cp Cpk 由于缺陷率是Cp和k的函数 已知Cp和k 假定过程服从正态分布 就可以估计过程的缺陷率 举例某过程Cp 1 3 k 0 1 长期过程能力指数Pp Ppk 在Minitab中 Cp Cpk Cpu Cpl被称为短期过程能力指数 因为在计算上述过程能力指数时 标准差的估计是根据样本内部的数据计算的 不考虑样本均值之间的漂移 若每个样本只有一个样品 则利用移动极差来计算 Pp Ppk Ppu Ppl被称为长期过程能力指数 因为在计算上述过程能力指数时 标准差的估计是根据所有样本数据计算的 同时考虑样本均值之间的漂移和样本内部的波动 若不采用无偏估计 则有 数据量较大 kn 时 两者差别较小 考虑样本间和样本内变异 Between Within 的过程能力分析 在多变异分析中讲过 过程的总变异可以分解两部分 样本内的变异 within和样本间的变异 between 对于样本间和样本内变异的问题 基于田口损失函数的过程能力指数Cpm 如果已知过程的目标值T 基于田口损失函数的过程能力指数Cpm表述为 非正态数据的过程能力分析 分析表明 造成非正态的原因在于过程本身的特点 并非过程不稳定或存在系统性原因 数据可以通过BOX COX转化变为正态 非正态数据的Cp q 和Cpk q 通常取 0 01 非正态数据不能转化为正态的数据 过程能力分析要点 抽样是合理的样本量尽量大 通常大于100过程稳定数据相互独立检查是否有异常值检验数据正态性 必要时化为正态用单值而不是数据均值 关于Cp和Cpk深层次问题 1 Cp和Cpk的置信区间 不同样本含量的因素bf 从这个表格能得出什么结论 属性值数据的DPU和DPMO定义 抽样产品数 缺陷数 DPU 对6sigma水平 DPMO 3 4 DPMO和Sigma水平 打开Execel文件dpmo SigmaCalculator 输入抽样数 缺陷数和缺陷机会数 即可自动计算出DPU DPMO 单元目标 了解过程能力分析的意义与作用了解过程能力分析的基本流程掌握计量值数据的过程能力分析掌握非正态数据的过程能力分析会进行属性值过程能力分析 过程能力分析案例 某企业涨管机加工的半圆管中心距公差为30 80 0 05 今从该工序随机抽取88个半圆管 测得中心距如下表所示 要求对该过程进行过程能力分析 过程稳定性检查 正态性检查 过程能力分析报告 五 测量系统分析 正确的测量永远是质量改进的第一步正确的测量是作出决策的关键 不正确的测量系统可能会导致错误的决策 测量系统分析是QS9000的必要内容 测量系统的基本要素 影响过程质量的六个基本因素 人员设备方法材料环境测量系统 总变异 过程变异 测量系统变异 LSL USL 重复性 再现性 测量系统变异来源图 在什么情况下需要进行测量系统分析 在正常仪器维护条件下 测量仪器误差很大测量仪器进行了改装 如更换了重要零部件对测量仪器进行了大修进行工序能力分析时需要考虑测量仪器的测量能力测量系统不稳定测量结果波动大决定是否接受一台新仪器测量仪器之间进行比较 测量系统的基本概念 摘自QS9000 1 测量仪器 进行测量的任何工具 通常是指工厂的测量工具 包括测量结果为通过 不通过的仪器 属性值测量仪器 2 测量系统 测量中的仪器及其操作方式和方法 其他设备 软件 人员等的总称 测量的全部过程 3 真值 被测对象客观存在的实际值 理论上讲 这个值是客观存在却是不可知的4 精度误差 实际观测值的均值与真值之差 注意 由于真值不可知 所以在实践中使用偏倚代替精度误差 5 偏倚 参照标准的真值与其测量值的均值之差6 精度 测量系统在测量特定样本时若干个测量值之间的吻合程度或波动程度 它包括两个方面 重复性和再生性7 重复性 同一个操作者采用同样的测量仪器对同样的样品进行测量时的差异程度 重复性 系统C 8 再现性 或复验性 是不同的测量系统 尤指不同操作者 在测量相同样品的同一特征值的差异程度 再现性 系统B 系统A 时间2 时间1 稳定性 9 固定误差 测量误差不随被测对象大小而改变 一般与仪器的调整与校准有关10 可变误差 随被测对象大小而改变的测量误差 可变误差一般与仪器构造有关11 稳定性 测量系统的测量结果在不同时间上的变异 12 线性 指测量系统在不同测量范围 或量程 时测量误差呈线性变化 偏倚 真值 测量值的均值 偏倚 在低量程下测零件 真值 测量值的均值 在高量程下测零件 13 测量系统能力 是反映测量系统在对其特定的测量对象测量时测量值的变异程度 表示测量能力的指标有P T比率 精度 公差比率 和R R 14 P T比率 测量系统的精度与公差范围的比率 常用百分数表示 代表测量误差的标准差 15 R R 测量精度的估计值与过程范围的比率 R R 以上公式基于以下三个假设 1 测量误差是彼此独立的2 测量误差与零件大小无关3 测量误差服从正态分布 LSL USL 对测量能力的要求 如果P T 和R R 两者的最大值满足 小于10 现行的测量系统可以接受 10 到30 能力处于边界水平 测量系统能否接受取决与测量的重要程度 应努力改善测量系统的能力 大于30 测量系统能力不足 不宜使用 重复性与再现性 进行测量系统分析的准备工作 进行测量系统分析之前应考虑以下问题 选择所要研究的测量过程 对测量过程进行划分 包括测量仪器 方式和方法 参照标准以及如何记录数据等 建议绘制测量过程流程图 根据操作过程定义测量系统变异 确定进行测量系统分析的操作者的人数 零件数量以及重复测量的次数 一般至少取10个零件 3 5个操作者并重复测量2 3次所取样本零件必须来自与生产过程 并且代表了整个生产的变差操作者应能够正常的使用仪器仪器测量的精度至少为能够直接读出反映过程变异的特征值的十分之一确保测量方法能够测量被测质量特征 并且遵循着既定的测量程序 对样本零件标上序号 注意不要让操作工发现这个序号采用数据搜集表格采集数据测量应随机进行以确保任何偏移或变化是随机分布的读数应尽可能精确 如果可能的话要读到测量仪器最小单位的二分之一选取工作谨慎的人员对测量过程进行观察所有操作者应使用同样的操作方法和程序 极差法 步骤 假设有m个操作者 n个零件 测r轮 1 计算同一操作者测量同一零件不同轮数时的极差Rij 2 计算所有零件的极差均值 3 计算不同操作者的测量均值 4 计算的极差 是由测量轮数和操作者的数量所决定的系数 K14 563 05Trials23 K33 652 702 302 081 931 821 741 671 62Part2345678910 K23 652 702 302 08Operator2345 R R计算中的系数 系统12345678A B 样品号123R123R10 0250 020 0200 0050 0200 0150 0200 00520 030 0450 0300 0150 0250 0400 0300 01530 0140 0150 0150 0010 0200 0150 0200 00540 0080 0100 0100 0020 0100 0100 010050 0400 0400 04000 0400 0300 0400 01060 0480 0450 0450 0030 0300 0400 0400 01070 0100 0200 0100 0100 0100 0150 0150 00580 0100 0100 01000 0200 0100 0150 01090 0250 0250 0200 0050 0200 0300 0200 010总计0 2100 2300 2000 0410 1950 2050 2100 07 0 1950 2100 2050 0226 0 00778 0 2100 2000 2300 0237 0 00456 零件均值 0 020 03330 01650 00970 03830 04130 01330 01250 0233 0 02370 02260 0011 合计 0 004560 007780 012340 00617 轮数 23 26732 575 0 00617 2 575 0 01589 观察极差R 确保每个值都在控制限以内 如果超出控制限 应查明原因并改正 令同样操作者对同样零件进行重复测量 并重新计算控制限 Rp 0 0413 0 0097 0 0316PV 0 0316 1 67 0 05277 Rp 0 0413 0 0097 0 0316PV 0 0316 1 67 0 05277TV 0 056 R R 33 75 极差法的缺点 没考虑操作者和零件之间的交互影响 因此低估了测量系统误差 极差法的优点 能够在EXCEL中完成 可以检查是否有异常值 一个典型的MSA问题的线性统计模型可描述为 方差分析与方差分量法 正态性 独立性等假定 MSA的方差分析表 R R 交互作用的图形表示 1 2 3 4 零件 操作者A 操作者B 操作者C 操作者和零件之间没有交互作用 不同轮数的测量均值 1 2 3 4 零件 操作者A 操作者B 操作者C 操作者和零件之间交互作用显著 不同轮数的测量均值 不考虑测量者影响的测量系统分析 在生产过程中随机选择b个零件 对每个零件以随机的顺序测量n次 令Xjk表示第j个零件在第k次测量的结果 方差分量估计 多测量设备构成的测量系统能力分析 随机选m台设备 令Xhijk表示第h台设备上第i个测量者对第j个零件在第k轮的测量结果 这一测量系统分析问题可以描述成三因子随机效应的交叉实验设计问题 正态性 独立性等假定 多测量设备的测量系统分析方差分析表 方差分量估计 测量系统的改进 偏倚分析稳定性分析线性分析重复性分析再现性分析改善重复性的重复测量 存在较大偏倚的原因 主样品有问题仪器老化工具精度不够工具测量了不适当的质量特性工具没有校准工具使用不正确 偏倚分析 缺乏稳定性的可能原因 测量系统没有按要求经常做校准某些电子仪器需预热仪器需做维护主要部件已经老化 稳定性分析 缺乏线性的可能原因 测量系统在高低量程上未做正确的校准最大和最小校验标准有误差测量仪器已磨损老化测量系统的内部设计需重新评审 线性分析 重复性较差的可能原因 测量仪器没有得到很好的维护测量仪器精度达不到要求测量仪器需重新设计零件的装夹方式需进一步改进存在松动连接 接地不良 干扰等 重复性分析 再现性较差的可能原因 操作工未能得到正确使用仪器的培训仪表盘上面读数不清楚 或精度差仪器未校准两个测量系统的设计不同两个测量系统的工作环境不同 再现性分析 如果测量系统的重复性较差 而仪器又不能改进或替换 那么改善测量系统重复性的唯一办法就是重复测量 改善重复性的重复测量 五 控制图 过程控制与SPC 过程控制是指保持过程处于稳定状态或称为统计受控状态 一个处于统计受控状态的过程是指反应过程分布的参数不随时间而变化 SPC是一系列解决问题的工具 其作用在于通过明确 分析 减少和控制过程的变异来实现过程的稳定和提高过程能力 单元目标 清楚过程控制的重要性清楚过程控制的一般步骤在工作中会使用控制图了解不同控制图的优缺点 过程控制概述 过程控制与SPC 过程控制是指保持过程处于稳定状态或称为统计受控状态 一个处于统计受控状态的过程是指反应过程分布的参数不随时间而变化 SPC是一系列解决问题的工具 其作用在于通过明确 分析 减少和控制过程的变异来实现过程的稳定和提高过程能力 在应用SPC的时候 我们必须分清两个概念 能力充分的工序 capableprocess 和受控的工序 incontrol 一个过程可能处于受控状态但能力不足 同样能力充分也可能不受控 USL LSL 一个稳定但能力不足的工序 USL LSL 一个能力充分但不受控的工序 两种不同的变异来源 随机性非随机性 系统性 控制图用来探测过程中是否存在非随机性变异 因此控制图会在过程由于非随机性变异的影响而出现失控的时候及时报警 控制图的作用 检查过程是否存在系统性原因检查过程是否改进了保持并持续改进过程质量 减少质量成本 包括废品 返修等 帮助工程师了解过程的变异预防质量问题 过程控制的一般步骤 明确过程特性 确定变异来源 选择过程控制方法 过程能力分析 工艺优化 实施过程控制 能力充分 讨论 你对你的过程了解多少 描述你的工序过程如何测量你的过程 你是否清楚过程变异的来源 过程是否稳定 过程能力是否充分 是否应用了过程控制图 应用了何种控制图 为什么 结果如何 计量值控制图 控制图的统计基础 的估计值是X的均值 的估计值是s或R d2 小样本 过程分布由参数 和 决定如果只存在随机性变异 通常过程服从正态分布 USL和LSL 分别是上下公差限 他们是 顾客的要求 USL和LSL用作个体测量时检验产品是否合格的标准 好或坏 UCL和LCL 上下控制限 它们是由过程本身的分布决定的UCL和LCL用在统计上检验过程是否受控 通常 在控制图中不使用USL和LSL 如果用USL和 或LSL监督过程变异 这种图叫趋势图 它不是控制图 LCL 87654321 12345678 SampleNo UCL CL 统计量 控制图的构成 控制图示例 建立控制图的步骤 1 确定要控制的关键质量特征值2 确定变异来源和抽样方案3 搜集数据4 计算UCL和LCL5 绘制控制图6 描点 必要的话重新计算控制限 步骤1确定要控制的关键质量特征值 识别过程质量特征值识别过程质量特征值和顾客要求的关系识别关键的过程质量特征值确定测量系统 评价测量系统能力如果关键质量特征值不能直接测量 寻找替代的质量特征值 步骤2确定变异来源和抽样方案 识别变异来源 是单变异还是多变异来源 如果存在多种变异来源 用多变异分析确定最大的变异来源 确定样本含量确定如何抽取数据 阶段法 即时法通常使用即时法确定抽样的时间间隔 过程稳定性 检查的时间和成本 过程能力 过程调整两次过程调整之间通常抽取20 25组 决定抽样时间间隔的因素 步骤3搜集数据 为了建立最初的控制限 至少要抽取20组样本使用最新数据记录数据搜集的日志 包括人员 时间 原因 事件 地点和方案抽样应随机进行 步骤4计算控制限 令w为测量质量特征值的样本统计量 计算控制限的通常模型为 K是控制限到中线的 距离 通常K 3 步骤6描点 必要时修正控制限 如果有数据落在控制限之外 努力找出根本原因 找到后 消除根本原因并重新计算控制限 步骤5绘制控制图 选择控制图中适当比例的控制限 控制图基本有两类 计量值控制图和计数值控制图计量值控制图 计数值控制图 p图np图c图u图 控制图 R图 样本量少于7时 D3为0 极差法估计 的效率 极差法估计S2的相对效率如下 样本含量n相对效率21 0030 92240 97550 95560 930100 850 如果样本含量相对较小 用极差法估计的样本方差 2和用S2估计的效果几乎一致 控制图用于 只有一个变异来源样本含量小 通常小于10 在实践中 样本含量通常为5 举例 x Bar和R图 下表为某生产线加工某料棒长度的数据 抽取15组样本 建立控制图 x Bar图 R图 当样本含量大时 极差法估计 的相对效率较低 这时使用样本方差来估计 2 注意 S2是 2的无偏估计 但S不是 的无偏估计 控制图用于 单变异来源大样本 样本含量通常大于10样本大小可变 注意 如果样本含量不固定 控制限就是变化的 X Rm控制图 在这种情况下 用单个测量单位进行过程控制 控制程序使用两个连续观察值的极差来估计过程变异 单值 移动极差图用于 破坏性测试自动检测 使用测量方法 分析每个制造单元测试费用昂贵且 或耗时生产率很低流程型生产过程 控制图的解释 受控状态的标准 所以数据点均在控制限内 并且点的分布不是非随机的失控状态的标准 任何一点落在控制限外 或点没落在控制限外 但分布不是随机的 minitab用8个测试来解释控制图 图的区域划分及四种检测 图的区域划分 A 区 B 区 C 区 C 区 B 区 A 区 控制图的