SPC交流教材-1瑞明.ppt

统计过程控制 SPC 交流目的 SPC作用和功能 SPC使用范围 X R控制图制作方法 CPK计算方法和原理 内容提纲 一 SPC的含义与发展二 SPC的基本知识介绍三 控制图四 控制图的判定规则五 过程能力评价 一 什么是SPCSPC是英文StatisticalProcessControl的简称 即统计过程控制 SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控 从而达到改进与保证质量的目的 SPC强调全过程的预防 质量控制 预防与检测1 过去 制造商经常通过生产来制造产品 通过质量控制来检查最终产品并剔除不合格产品 2 一种在第一步就可以避免生产无用的输出 从而避免浪费的更有效的方法是 预防质量控制方法随着SPC技术的运用 由检验阶段向统计过程控制阶段发展 SPC强调全过程的预防 1 过程控制修哈特 W A Shewhart 提出20世纪20年代 2 日本质量管理SPC戴明 W EdwardsDeming 将SPC的概念引入日本1950 1980年 3 SPC全面应用SPC在西方工业国家复兴 并列为高科技制度之一80年代起 4 SPC在汽车行业的应用美国从20世纪80年开始推行SPC美国汽车工业大规模推行了SPC SPC的发展历史 二 SPC基本知识数据的作用和分类数据反映出产品特定数据 称为质量特性 质量特性值通常表现为各种数值指标 即质量指标 测量或测定质量指标所得的数值 即质量特性值 一般称为数据 质量特性值可分为计数值和计量值两大类 当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时 这样的特性值称为计量值 如用各种计量工具测量的数据 长度 重量 时间 温度等 就是计量值 当质量特性值只能取一组特定的数值 而不能取些数值之间的数值时 这样的特性值称为计数值 计数值可进一步区分为计件值和计点值 群体 N样本 n群体平均值 样本平均值 方差 变异 样本标准差 S或 全距 极差 R中位数 概率 正态分布众数 Mo 统计学名词 2 标准偏差统计学中用来表示标准偏差 即用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度 例如有一组数据 2 3 7 5 3请分别计算它们的方差s和标准偏差s大小 2 S 16 5 1 4 2方差 s 4 2 2 练习 例如有一组数据 1 1 2 3 4 6 11 请分别计算它们的方差s和标准偏差s 全距R 中位数 众数Mo 平均值 2 质量数据的规律性虽然数据有波动性 但并不是杂乱无章的 而是呈现出一定规律性的 在质量管理中最常见到分布规律是正态分布 正态分布曲线也叫高斯分布曲线 Gauss 正态分布 正态分布是以其平均值为中心呈左右对称的中央高两边低的钟型 正态分布的钟形有高矮肥瘦程度的不同 取决于该数据的平均值 xbar或 和标准偏差 S或 每件产品的尺寸与别的都不同范围范围范围范围但它们形成一个模型 若稳定 可以描述为一个分布范围范围范围分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状或这些因素的组合 正态分布模型 基本的统计概念 正态分布中 任一点出现在 1 內的概率为 P 1 X 1 68 27 2 內的概率为 P 2 X 2 95 45 3 內的概率为 P 3 X 3 99 73 4 內的概率为 P 4 X 4 99 98 1920年 美国贝尔电话实验室休哈特 A shewhart 博士的研究发现 在生产过程中 如果仅有偶然原因的变异时 任何产品的品质特性99 73 处于正态分配图的 3 的界限范围內 在 3 范围以外的点极少 当有非机遇原因的变异时 产品品质变异时往往超出 3 之外 根据此原理 他将正态分布图作90 转向 將 3 的地方作为两条控制线 99 73 被看作大概率事件 出现的可能性可能高达100 0 27 被看作小概率事件 出现的可能性可能低至0 控制图的由来 正态分布的基本知识 在管制界限內 为受控区域 超过管制上限 为不受控区域 控制图包括三条线 1 将平均值作为控制中心线 CentralLine简称CL 以实线表示 2 將 3 作为控制上线 UpperControlLimit简称UCL 通常以虛线或红线表示 3 將 3 作为控制下线 LowerControlLimit简称LCL 通常以虛线或红线表示 将一个过程定期收集的样本数据按顺序点绘成的一种图示技术 控制图可展示过程变异并发现变异 并进而成为采取预防措施的重要手段 控制图主要应用在哪些方面 1 关键过程 特殊工序2 经常被客户投诉或制程不稳定的产品工序3 历史遗留下来的 老问题 等 过程变差的类型 普通原因造成的变差 特殊原因造成的变差 普通原因 又称为不可避免的原因 非人为原因 在正确的操作 制程中或检验时仍有很多原因使产品品质发生少许且规律的变异 这些变异表现为 经常存在且变异非常微小 对产品品质并无明显的不良影响下面列举几个有代表性的普通原因 1 原料的微小变异2 机器的微小振动3 电压的波动 4 环境温度和湿度的波动 5 电磁波强度的波动6 测量仪器的不确定度 特殊原因 又称为可避免的原因 人为原因 异常原因 在操作中 制程中或检验时因作业异常而产生变异的原因 即当他们出现时将造成 整个 过程的分布改变的原因 它们表现为 不经常出现 但一旦发生即对产品品质造成严重影响应追究且需设法消除此项原因几个具有代表性的特殊原因如下 1 原料整批出现不良2 机器调整错误3 未按作业标准操作 控制图即为区別这两种原因的优良工具 控制图的种类分析用控制图用于分析生产过程是否处于统计控制状态 分以下几点考虑 1 若经分析后 生产过程处于统计控制状态且满足质量要求 则把分析用控制图转为控制用控制图 2 若经分析后 生产过程处于非统计控制状态 则应查找过程失控的异常原因 并加以消除 去掉异常数据点 重新计算中心线和控制界限线 3 若异常数据点比例过大 则应改进生产过程 再次收集数据 计算中心线和控制界限线 控制图的种类控制用控制图由分析控制图转化而成 它用于对生产过程进行连续监控 按照确定的抽样间隔和样本大小抽取样本 计算统计量数值并在控制图上描点 判断生产过程是否异常 控制用控制图在使用一般时间以后 应根据实际情况对中心线和控制界限线进行修改 控制图的分类 1 计量值控制图所谓计量值控制图是指管制图所依据的数据属于由量具实际测量而得 如长度 重量 成份等特性均为连续性 a 平均值与全距控制图 Rchart b 平均值与标准差控制图 Schart c 中位值与全距控制图 Rchart d 单值与移动极差图 X RSchart R图 均值 极差控制图 R图是图 均值控制图 和R图 极差控制图 联合使用的一种控制图 图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的受控状态 R图用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的受控状态 控制图的分类 2 计数值控制图所谓计数值控制图是指管制图所依据的数据均属于以单位计数者 如不良数 缺点数等不连续性的数据 a 不良率控制图 Pchart b 不良数控制图 Pnchart c 缺点数控制图 Cchart d 单位缺点数控制图 Uchart 控制图绘制 针对某产品质量特性规格 50 5 搜集100个以上数据 把2 6个 一般是4 5个 数据分为一组 依测定时间顺序或群体顺序排列 2 把数据记入数据表 3 计算各组平均值 4 计算各组的全距 n2345678A21 881 020 730 5770 480 420 37D43 272 572 282 122 001 921 86D3 0 0760 136D21 131 692 062 332 532 702 85 A2 D4 D3系数表 单值与移动极差图 X R chart 有时 每个数组只有一个测量值 即每次取样时只一个样品 我们只拥有过程单个测量值的数据时 便无法计算数组的极差R或标准差s 有为了与Xbar R控制图和Xbar s控制图相一致 我们引入一个人为地可动极差R 来表示过程的变化性 它是两个连续样品测量值之差的绝对值 它可用来估算单个测量值的控制限整个数据有K个测量值X 那么我们有 K 1 各可动极差值R R j Xj 1 Xj j 1 2 K 1 UCL LCL 控制图定义受控的信号 大约2 3的点落在平均值 标准内 68 3 即C区大约1 4的点落在B区 27 2 大约1 20的点落在A区 4 56 无任何点落在控制限以外 判定规则1 1界外 有一点或一点以上点在A區以外者 控制图定义不受控的信号 对参数均值u和标准差s的变化给出信号对单个失控做出反应 可能导致的原因举例对于 R图或P图 1 计算或描点错误2 零件差异出现增大或恶化的趋势3 测量系统已经变化4 设备故障 判定规则2 2 3A 3点中有2点在A区或A区以外者 管制图定义不受控的信号 对过程均值变化给出信号 对变异的增加也较灵敏三点中的二点可以是任何两点 第三点可以在任何处或不存在 判定规则3 4 5B 5点中有4点在B区或B区以外者 控制图定义不受控的信号 对过程均值变化较灵敏五点中的四点可以是任何两四点 第五点可以在任何处或不存在 判定规则2 3可能导致的原因举例对于平均值 极差管制图 1 每个子组系统来自不同均值2 数据已经过编排 均值产生变化 判定规则4 6连串 连续6点或6点以上持续地上升或下降者 控制图定义不受控的信号 可能原因 工具逐渐磨损 维修逐渐变坏 从而参数随时间变化 规则4可能导致的原因举例对于平均极差上方的链或上升的链 1 设备故障或工装松动2 一批新的 不一致的原料引起3 测量系统的变化引起 判定规则5 8缺C 有8点在中心线之两侧 但C区并无点子者 控制图定义不受控的信号 可能原因 数据分层不够 判定规则6 9单侧 连续9点中心线同一侧 控制图定义不受控的信号 可能原因 过程平均值减小或增大 判定规则7 14升降 连续14点交互一升一降者 控制图定义不受控的信号 可能原因 轮流使用两台设备或由两位人员轮流进行操作而引起系统效应 实际上这是分层不够的问题 判定规则8 15C 连续15点在中心线上下两侧之C区者 控制图定义不受控的信号 可能原因 数据虚假或数据分层不够 现场标准差减小 好现象 可能过程均值已变化或测量系统变化 如偏倚 漂移 灵敏度等 可能掩盖过程真实性能变化 1 技术性错误 使用不合理的控制图 数据不按时间序列 用公差线代替控制线 或用压缩的公差线代替控制线 2 管理性错误 过程变更没有在图上注明 控制限和平均值永远不变 未更新 超出控制限的点没有跟进措施 仅打 点 而不做分析判断 失去控制图的报警作用 忽略规律性变化的信号 在研究分析控制图时 对已弄清有异常原因的异常点 在原因消除后 未剔除异常点数据 使用控制图常犯的错误 现场检验员做的控制图 存在以下问题 无中心线 现场检验员做的控制图 存在以下问题 数值在中心线一侧 均值发生偏移 SPC系统界面 质量预警系统 质量监控项目 过程控制趋势 现使用的SPC软件介绍 公司现使用的SPC软件介绍 现在使用的SPC软件主要是质量工程师 调试主管在使用 用于分析 查看数据 但在使用过程中存在的问题 1 测量后的报警无法第一时间传递 只是靠人工查阅后及时调整 分析原因 2 三坐标测量后SPC需每台接入端口数据上传 分析 3 切换产品时需重新编辑 设计 我司现有人员技能无法满足 4 关键特性尺寸 理论上需横温2小时以上方可检测 但实际无法满足 常温下执行检测 导致数据混合一起分析 存在虚判 一 理想状态 维持 过程处于理想状态的特征是 过程处于稳定的控制状态 过程能力指数Cp或Cpk接近1 67 二 接近理想状态 提高能力 过程处于接近理想状态的特征是 过程处于稳定的状态 过程质量能力指数Cp和 或Cp略大于1 33 存在一定的不合格产品 不合格率稳定不变 三 接近混乱状态 使过程恢复至稳定状态 过程接近混乱状态的特征是 过程生产的产品全部合格 过程处于不稳定的失控状态 四 混乱状态 使过程恢复至稳定状态 然后提高能力指数 过程处于混乱状态的特征是 过程处于不稳定的失控状态 过程生产出不合格产品 生产过程与产品质量 甲选手 乙选手 疑问 1 谁的成绩好呢 谁比较有潜力呢 你会选谁当选手 2 你的工厂 服务品质 供应商若有问题 你希望的是甲状态还是乙状态呢 或者说两者都不是所希望的 A 过程能力指数的含义 过程能力指数的前提条件是过程处于稳态 即只有偶然原因没有异常原因的状态 只有当过程处于稳态时 才可以计算过程能力指数 过程能力指数反映了过程的固有能力满足标准与规范的程度 是描述过程固有能力的指标 制程能力评价指标 制程准确度指数 制程平均值与规格中心值之间偏差程度 注 T Tu Tl 规格上限 规格下限 Tc 规格中心值 制程能力指数Cpk是工程准确度指数k和工程能力指数Cp的综合评价 Cpk等级评价 注 在6 中把Cp 2 00作为目标 Cp值 3 西格马级 情形一 Cpk的计算公式 TTU TlCpk Cp 6 6 双边规格无偏移的过程能力指数 情形二 Cpk的计算公式 T 2 TU TL 2 Cpk 6 6 注 偏移值 X Tc 实际平均值与规格中心之差 双边规格有偏移的过程能力指数 情形三 Cpk的计算公式 单边规格的过程能力指数Tu XX TlCPU 或CPL 3 3 单边规格 指规格为多少以上 Tl 或多少以下 Tu 的规格 Cpk的常用另一种计算公式 TU XX TLCpk Min 3 3 其中 Min代表取两个数最小的那个 Tu代表规格上限 Tl代表规格下限 X代表平均值 代表标准差 通常取近似值 R d2或S C4 CPK