工序控制与工序分析 PPT课件

工序控制与工序分析基础知识 原冶金部要求的课程大纲 一 工序控制的基本概念二 工序控制的程序三 工序分析中常用统计工具的应用方法四 工序分析方法 一 质量管理的概念二 6 与过程控制三 过程分析常用工具和方法 课程大纲 一 质量管理的概念 1 1质量管理的发展历程1 2关于质量的几个概念1 3质量管理八项基本原则1 4如何进行过程控制 1 1质量管理发展的历程 质量检验QualityTest 统计质量控制QualityControl 全面质量管理TQM 迈向6 Marching6 1900193019501990 检验质量控制通过对最终产品的检验 保证交付产品的质量符合要求 SPC statisticalprocesscontrol 应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控与诊断 从而达到改进与保证产品质量的目的 休哈特 全面质量管理TQM TQM是为了能够在最经济的水平上并考虑到充分满足用户要求的条件下进行市场研究 设计 生产和服务 把企业各部门的研制质量维持质量和提高质量的活动构成为一个有效的体系 菲根堡姆 全面质量管理TQM 一个组织以质量为中心 以全员参与为基础 目的在于通过让顾客满意和本组织所有成员及社会受益而达到长期成功的管理途径 ISO8402 1994特点 全员参与全过程管理 质量一组固有特性满足要求的程度 ISO9001 2000 要求明示 通常隐含的或必须履行的需求或期望 ISO9001 2000 1 2关于质量的几个概念 竞争力三要素 朱兰名言 即将到来的世纪是质量的世纪 21世纪是质量的世纪 20世纪以 生产力的世纪 载入史册 未来的21世纪是 质量的世纪 朱兰质量管理三部曲 质量策划 质量控制 质量改进 朱兰 质量管理和质量控制 质量管理在质量方面指挥和控制组织的协调活动 质量控制质量管理的一部分 致力于满足质量要求 ISO9000 2000 过程一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动 ISO9001 2000过程 带反馈系统的流程即为控制系统 1 3质量管理八项基本原则 以顾客为关注焦点领导作用全员参与过程方法管理的系统方法持续改进基于事实的决策方法与供方互利的关系 1 4如何实施质量控制 1 进行策划 识别过程 分析需求 识别影响要求的因素 分析影响因素与要求的关系 确定控制因素及控制指标 一份控制计划应该明确以下几个方面的问题 规定所使用的标准化操作程序及其培训要求说明各种检验 测试的操作方式明确过程异常的标志及纠正措施 2 制定过程控制计划 制定控制计划的步骤 成立跨部门领导小组制作过程流程图确定过程的关键输出变量确定过程的关键输入变量制定控制计划审批及实施控制计划 生产服务过程需要标准化 质量管理也要标准化 3 标准化操作 标准化操作的特点是最佳的操作模式 保证了作业的高效率是动态的标准化 保证了过程的不断改进简单易学 保证了生产的经济性标准统一 保证了控制的可行性 二 过程分析与过程控制方法2 16 与过程控制2 26 与TQC 2 16 与过程控制 过程存在波动 衡量过程波动的指标是 设y1 y2 yn是n件产品的计量特性值 标准差为 与缺陷的关系 USL上偏差 LSL下偏差 均值 分布的离散程度越大则 也越大 反之 亦然 分布曲线越窄 意味着落在USL和LSL之间 越多 1 2 3 标准偏差 主要描述一概率分布的离散程度 3 4 5 6 的含义 6 与正态分布 水平与ppm级对照 用数据说话是6 管理的精髓 标准差和缺陷有清晰的数量标准 为服务过程提供量化标准 充分利用各种已有的技术 尤其是量化管理技术 2 26 与TQC 6 管理的含义 6 管理与QC小组的比较 6 项目的选择 6 的主要工具 6 管理的含义 6SIMGA管理是通过减少波动 不断创新 质量缺陷达到或逼近百万分之三点四的质量水平 以实现顾客满意和最大收益的系统科学 过程平均值的漂移 质量 产品特性满足顾客要求 无缺陷 6 使企业成本最低 6SIGMA质量 品質 6Sigma关注点 2 顾客满意 3 劣质成本 4 过程质量 1 减少波动 基于六西格玛质量 sixsigmamanagement 6SIGMA是突破性改进 时间 质量计划 Quality Improvement 质量控制新区域 所学教训 偶发峰值 质量控制 劣质成本长期浪费 Defects 6SIGMA 3SIGMA 1SIGMA 质量改进 6 管理与QC小组的比较 QC小组在生产或工作岗位上从事各种劳动的职工 围绕企业的经营战略 方针目标和现场存在的问题 以改进质量 降低消耗 提高人的素质和经济效益为目的的组织起来 运用质量管理的理论和方法开展活动的小组 特点 明显的自主性 广泛的群众性 高度的民主性 质量改进遵循的循环 P plan 找出所在的问题 分析产生问题的原因 制定对策 D do 按照制定的对策实施 C check 检查取得的效果 A action 制定巩固措施 防止问题再发生 提出遗留问题及下一步打算 QC小组活动程序 选择课题现状调查设定目标分析原因确定主要原因 制定对策实施对策检查效果巩固措施总结回顾及今后打算 6SIGMA实施模型 DMAIC Breakthrough D M A I C D A I C M 项目推荐项目推荐项目评价 描述项目 确定项目 项目分析 阶段内容与评价 测量Y和X 流程分析数据收集策划验证测量系统实施测量 D A I C M 阶段内容与评价 确定关键原因 提出原因寻找关键原因验证关键原因 D A I C M 阶段内容与评价 确定改进措施 提出改进方案选择改进方案验证改进措施 D A I C M 阶段内容与评价 保持改进成果 对控制因素实施标准化建立监控保持长期稳定项目效益分析项目关闭 D A I C M 阶段内容与评价 不要去摘这些地方的苹果 过分难和不现实的事情不是6 可以解决的项目 落在地上的苹果 或去摘伸手可及的苹果 经过简单逻辑推理或直觉就能解决问题的项目不宜作为6 项目 想办法去摘这些地方的苹果 即通过努力是能够实现的项目 SixSigma项目的选择 6 项目 6 主要工具6SIGMA所用主要非量化工具 6SIGMA所用主要统计工具 SixSigma的主要工具 SixSigma工具箱 Minitabisthetoolboxformostofthesetools 三 常用统计分析和控制工具3 1寻找质量问题的直观工具3 2概率统计基础3 3过程能力分析3 4统计过程控制 调查表 checksheet 直方图 histogram 排列图 paretochart 因果图 cause and efffect 趋势图 timeseriesplot 散布图 scatterdiagram 圆形图 piechart 3 1寻找质量问题的直观工具 调查表 checksheet 收集充分的数据 是科学分析的前提 好的数据表应该 信息集中 便于填写 含意清楚 带有指导性 装订印刷错误记录调查表 零件直径分布调查表 车辆外观喷漆缺陷位置调查表 型号 完工日期 调查日期 年 月 日调查部位 车身外观调查目的 调查辆数 4251调查员 色斑尘粒流漆 玻璃杯缺陷成因调查表 气泡 色斑 外形不整 刮痕 裂痕 直方图 HISTOGRAM 由法国统计学家A M Guerry于1833年首先使用 使人们第一次 看 到社会犯罪数量与年龄的关系 他的研究荣获了法国科学院奖 他发明的直方图也随之成为汇总 分析和描述数据的一种标准工具 a c b d a 对称型 正常过程 随机数据 正态分布 c 右偏型 b 平顶型 过程平均值缓慢漂移 d 左偏型 频数 各种类型的直方图 histogram 常见于质量特性的单侧控制 e 双峰型 设备 人员 材料存在明显差异 g 锯齿型 f 孤岛型 过程要素出现异常改变 h U字型 各种类型的直方图 histogram 锯齿型 测量系统原因或分组不当 排列图 ParetoAnalysis 又名 帕累托图十九世纪末意大利经济学家VifredoPareto采用此数学模式描述社会财富的不均匀分布 数学家M O Loreng通过图表形式阐述 JosephJuran博士在廿世纪50年代将其发展成为一种普遍原理 排列图是寻找 关键的少数 缺陷的有效工具 排列图是 二八原理 在质量管理中的应用 多数的质量损失是由少数几种缺陷造成的 重要的是减少 关键的少数 缺陷 排列图 Paretochart 累计折线图 书籍装订印刷错误排列图 计数百分比累计百分比 排列图 Paretochart 修改前后的排列图比较 改进前 改进后 排列图 Paretochart 因果图Cause EffectDiagram 又称 鱼刺图 FishBoneDiagram 石川图 IshikawaDiagram 由20世纪50年代初日本著名质量管理专家石川馨教授发明 因果分析是一种小组技巧 因果分析的基本程序叙述问题确定主要分支自由讨论确认最有可能的原因确定最有可能 最易证明的原因采取改正措施用实验证明 因果图 cause and effect 趋势图 timeseriesplot 常见的趋势图 a 上升趋势 b 下降趋势 c 季节趋势 d 平稳趋势 散布图 scatterdiagram a 不相关 c 负相关 b 正相关 d 曲线相关 圆形图 piechart 高炉煤气利用分布 分层法STRATIFICATION 数据分层的目的 现象 观察结果因素 过程变量解剖数据中包含的逻辑关系 分层方法 将数据按照不同的方式分组寻找现象与因素间的对应关系确定引起现象差异的主要原因 将数据按照不同的方式分组 寻找现象与因素间的对应关系 确定引起现象差异的主要原因 需要分层的问题 产品缺陷率高 不同操作人 不同班次 不同设备 不同供应商 不同检验员 OP1OP2OP3OP4 MORAFT 55 45 43 57 M1M2 INS1INS2INS3INS4 需要分层的问题 不同客户 不同种类 不同时间 需要分层的问题 不同航线 不同作业人员 不同时间 3 2概率统计基础 质量特性及其分布 统计学基础知识 质量特性及其分布 产品间的差异是由于质量特性波动而引起的 质量特性的波动是随机的 概率 分布能揭示隐藏在随机性后面的统计规律性 直方图可发现这个统计规律性 分布 变异与质量特性值的分布 各种流程中变异无处不在 质量特性的直方图表示 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 不同的 对应的正态曲线 位置不同 散布不同 不同 水平的过程比较 波动的分类 1 正常波动 由随机原因引起的产品质量波动 仅有随机波动的生产过称为统计控制状态 简称为控制状态或稳定状态 2 异常波动 由系统原因引起的产品质量波动 有异常波动的生产过称为非统计控制状态 简称为失控状态或不稳定状态 引起波动的原因 操作者 对准中心的精度 技术水平 情绪 机器 机器 工夹具的精度和维护保养 材料 钢材硬度不同 成份不同 方法 加工工艺 操作规程和作业指导书的正确程度 环境 车间温度 湿度 光线 电源电压的波动 测量 量具的精度与准确度 视觉误差 心理障碍等 过程漂移 正态分布中心 与规格中心M重合 此种重合是少见的 多数场合下 正态分布中心 与规格中心M总有偏离 此种偏离称为过程飘移 为了校正这一点 美国质量管理界建议 在计算不合格品率时 允许过程飘移为1 5 过程飘移仅在一个方向上发生 即正态分布中心 可向上飘移1 5 或向下飘移1 5 过程平均值的漂移 长期与短期 即便是最佳的过程程 随着时间的推移也会存在波动 通常 长期过程波动是短期过程能力1 5 的修正值 一能力为6 的短期过程 其长期能力为4 5 Mostprocessdataisbetweenlongandshortterm 统计学基础知识 总体与个体 样本 数据的整理 统计特征数 抽样分布 总体与个体 在实际问题中 我们把研究对象的全体称为总体 把构成总体的每个成员称为个体 样本 样本中个体称为样品 样品个数称为样本容量或样本量 人们从总体中抽取样本是为了认识总体 推断总体是什么分布 总体均值为多少 推断总体的标准差是多少 总体和样本的关系 数据的整理对样本的整理加工常有二种方式 用图与表来显示其统计规律 如频率直方图 与正态概率纸 用样本的函数来计算样本的各种特征数 从中来认识总体的某些侧面 例 食品厂用自动装罐机生产午餐肉罐 由于诸多因素影响 罐头的重量间都有差异 现从生产线上随机抽取100只罐头 称其净重 数据如下 单位 克 342342346344343339336342347340340350340336341339346338342346340346346345344350348342340356339348338342347347344343339341348341340340342337344340344346342344345338341348345339343345346344344344343345345350353345352350345343347343350343350344343348342344345349332343340346342335349343344347341346341342 从样本中找出最大值xmax x 100 最小值xmin x 1 和极差R xmax 356 xmin 332 R xmax xmin 356 332 24 对样本进行分组 决定组数k和组距d 一般对样本分为7 15组为宜 具体组数可据样本量n大小而定 通常可参照下表选择组数 每组区间长度可以相同也可不同 实际中常选用长度相同的区间 以便相对比较 这时可用极差R与组数k来确定组距 d R 1 k在本例中 取k 9 则d 25 9 3 即组距为3 组数k的参照表 决定各组的区间端点a0 a0 d a1 a0 2d a2 形成如下区间 a0 a1 a1 a2 ak 1 ak 其中a0略小于xmin ak略大于xmax 本例中 取a0 331 5 由于d 3 故 a1 334 5 a2 337 5 a9 358 唱票方法统计样本落在每个区间中的 频数ni 频率fi ni n 并列出其频数频率分布表 分组的频数频率分布表 画出频率直方图 用minitab软件画直方图 统计特征数 表示数据集中位置的特征数 样本均值 样本中位数 表示数据的离散程度的特征数 样本极差 样本标准差 样本方差 样本均值 样本方差 样本标准差 样本中位数 样本极差 抽样分布 由minitab软件作方差分析的结果 One wayANOVA C4 C5 C6 C7SourceDFSSMSFPFactor32 600 870 390 762Error1635 602 23Total1938 20S 1 492R Sq 6 81 R Sq adj 0 00 Individual95 CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev C459 8001 304 C5510 2001 924 C6510 8001 483 C7510 4001 140 9 010 011 012 0PooledStDev 1 492 3 3过程能力分析 过程能力与缺陷 单位缺陷数及其计算 百万机会缺陷数 DPMO 过程能力指数 过程能力指数与不合格品率间的关系 过程能力与缺陷 过程能力过程在一定时间内处于统计控制状态下制造产品的质量特性值的经济波动幅度 又叫加工精度 PC 6 低劣的生产能力 优秀的生产能力 单位缺陷数及其计算 单位缺陷数 又称DPU defectperunit 它是对质量的通用度量 计算公式为 对流程的任何一个检查点都可以计算DPU 可对全流程做DPU的求和计算 进行求和计算时 可称它为每个单位中的总缺陷数 TDU 单位缺陷数 DPU 及其计算举例 行业 财务部门产品 工资单缺陷 不准确发现缺陷数 25个单位 每个员工单位数 1200人 根据上面单位缺陷数计算公式 即平均每个单位的缺陷数为0 0208个 百万机会缺陷数 DPMO DPMO等于DPU乘以1000000再除以每一单位出错机会 即 将DPU乘以1000000只是为了尽可能去掉小数 百万机会缺陷数 DPMO 把出错机会考虑进来 排除了性质不同 复杂程度不同等因素对评价带来的影响 DPMO的计算举例 行业 财务部门产品 工资单缺陷 不准确发现缺陷数 25单位 每个员工单位数 1200人出错机会 5 即财务部门的工资单在每百万个出错机会中有4160个错误 这就是财务部门工资单的质量水平 根据DPMO的计算公式 过程能力指数 用来度量一个过程满足顾客要求程度的参数 分为四种情况 1 双侧公差 1 规范中心M与受控过程中心 即正态均值 重合时 M 2 规范中心M与受控过程中心 即正态均值 不重合时 或 3 给定上限时 当 时 认为 0 过程没有能力 可能出现的不合格品率为50 100 4 给定下限时 当 时 认为 0 过程没有能力 可能出现的不合格品率为50 100 过程能力与DPMO转换表 过程能力与DPMO 返回目录 不同公差限对过程能力的影响 无漂移 Cp 2 00 Z 6 DPMO 0 002 M 6 M 5 M 4 M 3 MM 3 M 4 M 5 M 6 Cp 1 67 Z 5 DPMO 0 57 Cp 1 33 Z 4 DPMO 63 Cp 1 00 Z 3 DPMO 2700 TLTU 过程能力与DPMO 返回目录 不同公差限对过程能力的影响 有1 5 漂移 Cp 2 00 Cpk 1 50 Z 6 DPMO 3 4 Cp 1 67 Cpk 1 167 Z 5 DPMO 233 Cp 1 33 Cpk 0 833 Z 4 DPMO 6210 Cp 1 00 Cpk 0 50 Z 3 DPMO 66811 TLTU M 6 M 5 M 4 M 3 MM 1 5 M 3 M 4 M 5 M 6 过程能力与DPMO 返回目录 不同变异度对过程能力的影响 无漂移 T 12Cp 2 TL MTU T 6Cp 1 过程能力与DPMO 返回目录 Cp与不合格品率p间关系及评价与措施 提高Cpk的途径 减少偏离度k 即减少 M 减少标准差 与顾客商议 能否扩大规范限 3 4统计过程控制 SPC SPC概述 控制图的作用和特点 控制图原理和结构 常规控制图的种类 控制图制作 控制图的诊断 控制图的作用和特点 采用抽样检验 具有经济性 使用简便 具有实用性 能发现异常原因 便于解决问题 体现预防为主 不仅用于控制 它也是过程改进的基础 控制图原理和结构 控制图原理 在一切制造过程中所呈现出的波动有两个分量 第一个分量是过程内部引起的稳定分量 即偶然波动 第二个分量是可查明原因的间断波动 异常波动 那些可查明原因的间断波动可用有效的方法加以发现 并可被剔去 但偶然波动是不会消失的 除非改变基本过程 基于3 限的控制图可以把偶然波动和异常波动区分开来 若仅出现正常波动 则过程输出呈正态分布 该分布不随时间而变 因而可以预测 当出现异常波动时 过程输出的分布随时间变化 不稳定 从而不可预测 不可预测 Time 控制图结构 以样本统计量均值为控制中心线 以中心线 3 为控制图的上下控制限 以抽样的时间顺序为控制图横轴坐标 以质量特性值单位为控制图纵轴坐标 UCL CL LCL 为什么选 3 中心极限定理 设x1 x2 xn为从某总体抽取的样本 其总体分布未知 但其均值和方差 2都存在 则有 当总体为正态分布时 样本均值精确服从正态分布N 当总体为非正态分布时 样本均值近似服从正态分布N 且样本量n越大 近似程度越好 常规控制图的种类 计量值控制图 均值 标准差控制图 s图 均值 极差控制图 R图 中位数 极差控制图 R图 单值 移动极差控制图 x MR图 计数值控制图 不合格品率控制图 p图 不合格品数控制图 pn图 单位缺陷数控制图 u图 缺陷数控制图 c图 计量值控制图中两张图的作用 图显示子组间的波动 并表示过程的稳定性 R图显示子组内的波动 也是所考察过程的波动大小的指示器 控制图的选择 控制图的制作 确定抽样时间间隔 子组大小和样本数 抽取样品 等时间间隔 随机抽取 连续抽样 控制图的制作 计算中心线和上下控制限Xbar S图 控制限 常数 A3 B3 B4 由查表得到 各类控制图中心线及上下控制限 控制图的制作 分析用控制图制作 分析S图有无异常 分析有无异常 两图均无异常 制作控制用控制图 用minitab软件制作控制图举例 某车间生产一种