SPC统计过程控制基础培训课程.ppt

1 SPC StatisticalProcessControl 统计过程控制基础 2 培训目的 当课程结束时 应学会 控制图的基础原理怎样做一个控制图读懂控制图解释实行控制图的方法和措施 3 基本概念和原理 1 4 SPC是一种使用基本图示及统计工具来分析工艺过程或输出 从而采取纠正行动消除异常 减少过程变动性 维持稳定的方法控制图是一种用来对过程和产品参数随时间进行追踪的工具SPC即统计过程控制 顾名思义就是利用统计方法来控制工艺过程的技术 任何工作只要有开始 或是有在执行过程中必须遵守的步骤 或是有一个结束 就可利用统计的方法来监督过程 SPC的目的在于改进和确保品质 同时可以使得过程成本降至最低 SPC几乎可应用于任何领域 什么是SPC 5 什么是过程和控制 过程 由人 设备 材料 方法和环境组合在一起共同作用而产生输出 这样的一个全体即是过程 任何工作领域 只要有可识别 可测量的输出 都是过程 3 实施纠正行动 4 验证和监控 1 检出特殊原因 控制 实现和维持过程的一致性 稳定性和可预报性 2 识别根本原因 6 SPC 目标 把注意力集中于检出和监控过程随时间的变动上识别和消除引起变动的特殊原因 检测由普遍原因引起的过程变动的大小 并判定这种变动是否小到其输出结果能够 被下道工序 接受 增进操作人员与管理人员之间的交流 减少问题的重复发生 减少过程的变动范围 目的 随时间监测和控制过程输入 从而达到使该过程变得不需再使用SPC 7 哪些场合该使用SPC 当不能用一种装置来防止错误产生时基于实验设计的关键变量客户要求管理承诺用于中间生产过程和产品质量的控制 控制图可以通过失控信号显示出有特殊变动存在 但不能告诉我们过程为什么会失控 8 1 Mean平均值 x 用以表明全部数据分布的中心位置 若有一组数据x1 x2 x3 xn 其个数为n 则2 Median中值 数据组被排序后处于中间位置的数值3 Mode模数 在数据组中发生次数最多的值 基本统计量 中心趋势 9 Range 极差 也叫范围 用以表明一组数据的分散程度R 最大值 最小值Variance s2 s2 变异用以表明一批数据的分散程度的参数StandardDeviation s s 标准差用以表明一批数据的分散程度的另一参数 基本统计量 变化趋势 10 总体和样本 总体 母体 它是提供数据的原始集团 是所要研究分析的对象的全部 总体可以是一批产品 由于一批产品的数量是有限的 故称为有限总体 也可以是一道工序所生产的所有产品 由于其源源不断的运行 甚至也包含今后的产品 故称为无限总体 分组样本 子样 抽样 试样 从总体中抽出来的一部分 它是直接被检测并提供数据的诸个体 可能是一个 也可能是若干个 个体 即样本或总体中的最小单位 例如 当我们统计功能测试未能通过的传感器时 其中每一只传感器就是一个个体 11 正态分布简介 某工厂有女工3000人 随机测量1200人 平均身高为1 63米 其中 身高在1 58米至1 68米的女工人数占所测总数的68 27 身高在1 53米至1 73米的占95 45 身高在1 48米至1 78米的占99 73 身高 人数 女工身高分布图 1sigma 2sigma 3sigma 本例中 sigma 0 049米 平均身高1 63米 12 正态分布简介 正态分布的特点 1 形态如钟 2 左右对称 3 于平均值处分布的频数最多 此外 越远离平均值 分布的频数也越少 正态分布的要素 1 平均值 决定正态分布曲线的中心位置 2 标准偏差 决定正态分布曲线的宽窄 胖瘦 为何要研究正态分布 1 它是自然界的一种最基本的最普遍的法则 反应了事物内在的变化规律 2 它使我们得以将许多复杂的事物简化处理 3 它使我们得以通过少量抽样来把握全体 从而节省大量人力 物力 财力和时间 13 控制图的组成 计量型控制图的中心线 控制上限 控制上限 及控制下限 控制下限 之范例 控制上限 控制下限 中心线 样本序号 样本均值 KPOV的X的平均值控制图 平均值 控制图中有控制上限和控制下限反映了 随机 变动的自然极限 千万别把这些界限当作客户的规格 14 控制图 时间基础 控制图的优点之一是它具有其随时间追踪过程的能力 时间 15 变动与技术规格 控制限 控制上限 控制下限 基于过程的变动范围通常用于诸如平均值 极差之类的统计量 而不是对单个数据值而言客户规格限 规格上限 规格下限 由设计给定 或由客户规定通常超出控制限之外 控制上限 控制下限 八月总平均值 螺丝磅数八月控制图 抽样的数据平均值 16 控制限与技术规格 客户规格限通常超出控制限之外 控制限通常由过程控制人员根据历史数据或实验数据计算得出 3Sigma 产品规格容差T 规格限通常由设计给定 或由客户规定 17 变动的型式与原因 任何过程都包含自然变动 由于一般原因造成的 和非自然变动 由于特殊原因造成的 时间 不合格产品率 特殊变动 历史水平 0 最佳水平 1 在 0 3 0 范围内的自然变动 在 1 3 1 范围内的自然变动 18 变动之形式 普遍原因 过程变动随时间推移是稳定的 可预报的处于控制状态原因 固有的或是自然的 特殊原因 过程变动无法预报 按小时 按天或按周 处于失控状态原因 机器调整不当 原材料不合格 操作者本身目标 检出和消除特殊原因 普遍原因 特殊原因 例如 垂直向上空 先把硬币夹垂直 抛掷一枚硬币 统计硬币落地后每一面向上的次数 当抛掷次数很多时 每面向上的次数大约各占一半 只有微小差异 例如 同样是抛硬币 抛1000次 AB两面各自向上的次数却相差400多次 原因 操作者每次抛掷时 总时将硬币平放 且总是将正面朝上 然后抛出 差异的原因 有风 每次抛掷动作有微小差异 地面不平整 等等 19 时间 假如引起变动的仅是普遍原因 那么该过程输出随时间保持恒定并且可预报 假如引起变动的仅是特殊原因 那么该过程输出随时间不能保持恒定并无法可预报 变动与SPC 20 控制图的类型 正确选择控制图类型 数据类型 是单值还是分组 分组之样本量恒定吗 各样本之机会面积一样吗 计缺陷数还是不合格品数 u p np p X mR 计数型 计量型 不合格品 是 不 缺陷 分组 单值 不 是 c x R X S 不 缺陷率控制图 缺陷数控制图 不合格品率图 不合格品数图 不合格品率图 单值 移动极差图 平均值 极差图 平均值 标准偏差图 21 计量型控制图涉及的是连续变量 而相应的统计参数反映的是集中趋势和变动性 分散程度 计量型数据的例子 时间 距离 长度 重量 速度 计数型控制图涉及的是离散型 属性 的变量 计数型控制图又包括计件值控制图 np图 p图 和计点值控制图 c图 u图 计件值例如不合格的传感器的只数等 计点值例如布匹上的污点数 传感器外壳上的伤痕数 人脸部的黑痣和粉刺数 控制图的类型 22 Xbar RControlChartLimits TheXbar RControlChartlimitsare RangeXbarA2 D3 D4andd2areconstantsbasedonstatisticalconfidenceintervals TheseXbar RControlChartconstants A2 D3 D4andd2 havebeentabulatedforvarioussamplesizes seeAppendix Minitabwilldothecalculationforyou 1monthfree 23 SubgroupSize n A 2 D 3 D 4 d 2 2 1 880 000 3 267 1 128 3 1 023 000 2 575 1 693 4 0 729 000 2 282 2 059 5 0 577 000 2 115 2 326 6 0 483 000 2 004 2 534 7 0 419 0 076 1 924 2 704 8 0 373 0 136 1 864 2 847 9 0 337 0 184 1 816 2 970 10 0 308 0 223 1 777 3 078 Appendix ControlChartConstants Xbar R 24 Appendix ControlChartConstants Xbar s 25 怎样看控制图 2 26 何谓 失控 当一过程呈现非随机形态时 我们便称之为统计失控对这个术语要当心 因为该过程正在生产的零件可能仍是合格的 这个非随机形态仅表示有很强的证据显示该过程已发生变化 27 特殊原因的判别 任一点落于控制限外 FromJournalofQualityTechnology October 1984 x x 常见原因 新工人 方法 原材料或机器检验方法或检验标准的改变操作者技能和积极性方面的转变 判别1 一点超出A区 28 特殊原因的判别 班次和运行次 x 判别2 连续9点位于中心线同一侧 常见原因 新工人 方法 原材料或机器检验方法或检验标准的改变操作者技能和积极性方面的转变 过程平均值可能已改变 举例 某工位测试螺丝磅数正常的磅数应该在3磅 0 5磅的范围内 但现在连续九个数据一直处于3磅以下 经过技术员实际检查 发现是由电钻设置偏低造成的 措施 技术员重新设置电钻的磅数 并不需要改变原来的控制限 29 特殊原因的判别 班次和运行次 x x 判别5 连续3点中有2点位于或超出A区 单边 常见原因 新工人 方法 原材料或机器检验方法或检验标准的改变操作者技能和积极性方面的转变 过程漂移的预警信号 x 举例 某工位测试螺丝磅数正常的磅数应该在3磅 0 5磅的范围内 但现在三个数据中有两个数据靠近控制上限或控制下限的A区范围内 通过控制图 可以给我们警示说螺丝磅数有可能会超标 30 特殊原因的判别 班次和运行次 x x 判别6 连续5点中有4点位于或超出B区 单边 常见原因 新工人 方法 原材料或机器检验方法或检验标准的改变操作者技能和积极性方面的转变 过程漂移的预警信号 举例 参考前例 基本原理类同于前例 31 判别3 连续6点稳步上升或下降 x x 单调上升 单调下降 常见原因 新工人 方法 原材料或机器检验方法或检验标准的改变操作者技能和积极性方面的转变部件磨损 过程平均值发生漂移 特殊原因的判别 举例 某工位测试螺丝磅数正常的磅数应该在3磅 0 5磅的范围内 但现在连续测试的六个数据中位于标准值一侧 在没有超过控制上限或控制下限的情况下连续上升或下降 经过技术员实际检查 发现是由于磅数的测试工具损坏造成的 措施 由技术员对测试工具进行检修 32 层状 x 判别7 连续15点位于C区 中心线CL上下 常见原因 控制限的计算不正确 对过程的变动性估计过大 持续改进获得成功 从目前的控制限来看 变动范围比期望的更小 特殊原因的判别 举例 某工位测试螺丝磅数经过工艺改进 螺丝磅数的精确性已经发生了根本性的变化 由原来的3磅 0 5磅的范围变为3磅 0 2的范围 通过控制图 可以给我们警示说我们现在用的控制上 下限不适合工艺改善后的控制图 措施 由技术员对控制图的上下限进行修改 33 2支混合形 常见原因 操作者控制过严用同一图控制2个过程2个不同的班 2种不同的原材料 2位不同的操作者 判别4 连续14点交替升降 x 两个系统性原因交替作用 使得生产出的结果不同 特殊原因的判别 举例 某工位测试螺丝磅数用同一张控制图去监控由两个不供应商提供的不同质量的螺丝交替在生产线中使用 就会得出这种控制图 34 循环或周期性 常见原因 系统性的环境变化 温度 操作者疲劳 操作者轮换 机器设定的上下波动 维护计划所排工器具磨损 x 判别8 连续8点位于中心线CL两侧而无一居C区 不同的因素作用于各样本分组 导致分布呈双峰平均值 特殊原因的判别 举例 某工位测试螺丝磅数正常的磅数应该在3磅 0 5磅的范围内 绝大数的测量数据应该在平均值3磅附近 落在2 5磅或3 5磅附近的数据应该少于落在平均值3磅附近的数据 但现在的情况是两头多 中间少 可能测量磅数的工具夹紧装置未能可靠锁紧 35 有时一点正好落在边界线上 这点不必计入 记忆口诀 一点出界 法则1 二 三A 法则5 四 五B区 法则6 十五C 法则7 九点