控制图的应用ppt课件

1 汽车行业质量体系系列培训教材 统计过程控制StatisticalProcessControl 2 持续改进及统计过程控制概述 预防与检测过程控制系统变差 普通原因及特殊原因局部措施和对系统采取措施过程控制和过程能力过程改进循环及过程控制控制图 过程控制工具控制图的益处 3 持续改进及统计过程控制概述之一预防与检测 过程控制的需要检测 容忍浪费预防 避免浪费 4 持续改进及统计过程控制概述之二过程控制系统 我们工作的方式资源的融合 产品或服务 顾客 识别不断变化的需求和期望 顾客的声音 人 设备 材料 方法 环境 输入 过程 系统 输出 过程的声音 统计方法 有反馈的过程控制系统模型 5 持续改进及统计过程控制概述之三变差的普通原因及特殊原因 变差 一个数据组对于目标值有不同的差异 变差的普通原因 指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布作用在过程的许多变差的原因 即常规的 连续的 不可避免的影响产品特性不一致的原因 如操作技能 设备精度 工艺方法 环境条件 变差的特殊原因 指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因 当原因出现时 将造成过程的分布的改变 即特殊的 偶然的 断续的 可以避免的影响产品特性不一致的原因 如 刀具不一致 模具不一致 材料不一致 设备故障 人员情绪等 特点 不是始终作用在每一个零件上 随着时间的推移分布改变 6 普通原因和特殊原因变差的分析 当过程仅存在变差的普通原因时 过程处于受控状态 这个过程处于稳定过程 产品特性服从正态分布 当过程存在变差的特殊原因时 这时输出的产品特性不稳定 过程处于非受控状态或不稳定状态 7 8 持续改进及统计过程控制概述之四局部措施和对系统采取措施 局部措施消除变差的特殊原因 局部措施 属于纠正和预防措施 统一刀具 稳定情绪 统一材料 修复设备 操作者可以解决 解决15 问题 系统措施减少变差的普通原因 采用系统的方法 属于持续改进 人员培训 工艺改进 提高设备精度 管理层解决 解决 问题 9 持续改进及统计过程控制概述之五过程控制和过程能力 简言之 首先应通过检查并消除过程的特殊原因 使过程处于受控状态 那么其性能是可预测的 这样就可评定满足顾客期望的能力 10 11 过程能力 12 持续改进及统计过程控制概述之六过程改进循环及过程控制 13 上控制限中心限下控制限1 收集收集数据并画在图上2 控制根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并采取措施3 分析及改进确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施重复这三个阶段从而不断改进过程 持续改进及统计过程控制概述之七控制图 过程控制工具 14 持续改进及统计过程控制概述之八控制图的益处 合理使用控制图能 供正在进行过程控制的操作者使用 有利于过程持续稳定 可预测地保持下去 提高产品质量 生产能力 降低成本 为讨论过程的性能提供共同的语言 为过程分析提供依据 区分变差的特殊原因和普通原因 作为采取局部措施或采取系统措施的指南 15 SPC基础 大规模生产的出现产生一个突出问题 如何控制大批量产品质量 英 美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法 1924年 美国休哈特 W A Shewhart 博士提出将3 原理运用于生产过程当中 首创过程控制理论并发表了控制图法 形成SPC的基础 控制图 ControlChart 对过程质量特性记录评估 以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图 16 控制图原理 3 原则不论 与 取值为何 只要上下限距中心值 平均值 的距离各为3 则产品质量特征值落在范围内的为99 73 产品质量特征值落在 3 3 之外的概率为0 27 其中单侧的概率分别为0 135 休哈特正是据此发明了控制图 17 控制图原理 控制图的形成 将正态分布图按逆时针方向旋转90 就是一张典型的控制图 单值控制图 图中UCL 3 为上控制限 CL 为中心线 LCL 3 为下控制限 个别值的正态分布 平均值的正态分布 控制图的正态分布 C 18 产品质量波动及其统计描述 19 常规休哈特控制图 20 控制图建立的五个步骤 B收集数据 C计算控制限 D过程控制解释 E过程能力解释 A确定项目 21 Xbar R图 阶段收集数据 A2选择子组大小 频率和数据 子组大小 子组频率 子组数大小 A3建立控制图及记录原始数据 A4计算每个子组的均值和极差R A5选择控制图的刻度 A6将均值和极差画到控制图上 A1确定项目 明确分析的目的 22 A1选择子组大小 频率和数据 子组大小使各样本之间出现变差的机会小在过程的初期研究中 子组一般由4 5件连续生产的产品的组合 仅代表一个单一的过程流 子组频率在过程的初期研究中 通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组过程稳定后 子组间的时间间隔可以增加 子组数的大小一般 100个单值读数 25个子组 23 24 A2建立控制图及记录原始数据 Xbar R图通常是将Xbar图画在R图之上方 下面再接一个数据栏 Xbar和R的值为纵坐标 按时间先后的子组为横坐标 数据值以及极差和均值点应纵向对齐 数据栏应包括每个读数的空间 同时还应包括记录读数的和 均值 Xbar 极差 R 以及日期 时间或其他识别子组的代码的空间 25 A3计算每个子组的极差和均值 画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值 Xbar 和样本极差 R 合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其变差 对每个子组 计算 式中 X1 X2 为子组内的每个测量值 n为子组的样本容量 26 27 A4选择控制图的刻度 两个控制图的纵坐标分别用于Xbar和R的测量值 Xbar图 坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值 Xbar 的最大值与最小值差的2倍 R图 刻度值应从最低值为0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇到的最大极差 R 的2倍 28 A5将均值和极差画到控制图上 29 Xbar R图 30 平均极差及过程平均值 控制限计算公式 31 3 D 4 21 88 3 27 31 02 2 57 4 73 2 28 5 58 2 11 6 48 2 00 7 42 081 92 8 37 141 86 9 34 181 82 10 31 221 78 对特殊原因采取措施的说明 w 任何超出控制限的点 w 连续7点全在中心线之上或 之下 w 连续7点上升或下降 w 任何其它明显非随机的图 形 采取措施的说明 1 不要对过程做不必要的改 变 2 在此表后注明在过程因素 人员 设备 材料 方 法 环境或测量系统 所 做的调整 X 读数数量 和 R 最高 最低 R 均值R UCL D 4 R LCL D 3 R X 均值X 716UCL X A 2 R 819LCL X A 2 R 极差 R图 均值 X图 工厂 XXX 机器编号 XXX 部门 XXX 日期 6 8 6 16 工序 弯曲夹片 特性 间隙 尺寸 A 计算控制限日期 工程规范 50 90mm 样本容量 频率 5 2h 零件号 XXX 零件名称 XXX 样本容量小于7时 没有极差的下控制限 X R控制图 初始研究 6 8 8 65 70 65 65 85 3 50 70 20 75 75 85 75 85 65 3 85 77 20 80 80 70 75 3 80 60 70 70 75 65 3 40 76 68 10 15 00 10 20 30 40 50 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 10 12 14 6 9 8 10 12 14 6 10 8 70 75 65 85 80 3 75 75 20 60 75 75 85 70 3 65 73 25 75 80 65 75 70 3 65 73 15 60 70 80 75 75 3 60 72 20 65 80 85 85 75 3 90 78 20 10 12 14 60 70 60 80 65 3 35 67 20 80 75 90 50 80 3 75 75 40 6 11 8 85 75 85 65 70 3 80 76 20 70 70 75 75 70 3 60 72 05 10 65 70 85 75 60 3 55 71 25 12 14 90 80 80 75 85 4 10 82 15 75 80 75 80 65 3 75 75 15 6 12 8 75 70 85 70 80 3 80 76 15 10 12 75 70 60 70 60 3 35 67 15 14 65 65 85 65 70 3 50 70 20 60 60 65 60 65 3 10 62 05 6 15 8 50 55 65 80 80 3 30 66 30 10 60 80 65 65 75 3 45 69 20 15 12 80 65 75 65 65 3 50 70 14 65 60 65 60 70 3 20 64 10 6 16 8 65 70 70 60 65 3 30 66 10 步骤B1 X 716 步骤B1 R 178 步骤B2 UCLX 819 LCLX 613 步骤B2 UCLR 376 LCLR NONE 步骤B3 32 Xbar R图 33 控制图的判断 超出控制限的点 出现一个或多个点超出任何一个控制限使该点处于失控状态的主要证据 34 控制图的判断 链 有下列现象之一表明过程已改变连续点位于平均值的一侧 连续点上升 后点等于或大于前点 或下降 35 控制图的判断 明显的非随机图形 应依正态分布来判定图形 正常应是有2 3的点落于中间的1 3区域 36 控制图的观察分析 作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于 控制状态 控制状态 异常状态 控制状态的标准可归纳为两条 1 控制图上的点不超过控制界限 2 控制图上的点的排列分布没有缺陷 进行控制所遵循的依据 连续25点以上处于控制界限内 连续35点中 仅有1点超出控制界限 连续100点中 不多于2点超出控制界限 37 控制图的观察分析 五种缺陷 链 点连线出现在中心线的一侧的现象叫做链 链的长度用链内所含点数多少来判别 当出现5点链时 应注意发展情况 检查操作方法由于异常 当出现6点链时 应开始调查原因 当出现7点链时 判定为有异常 应采取措施 从概率计算得出结论偏离倾向周期接近 38 为了继续进行控制 延长控制限 估计过程标准偏差 计算新的控制限 39 建立Xbar R图的步骤D 40 过程能力及过程能力指数概念 过程能力 指过程要素 人 机 料 法 环 已充分标准化 也就是在受控状态下 实现过程目标的能力 过程能力指数 是过程能力与过程目标相比较 定量描绘的数值 过程能力指数表示的方法 Cp 过程均值X与规范中值一致时的过程能力指数 Cpk 过程均值X与规范中值不一致时的过程能力指数 过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力 Pp 过程均值X与规范中值一致时的过程性能指数 Ppk 过程均值X与规范中值不一致时的过程性能指数 过程性能指数表述 存在普通原因变差和特殊原因变差 41 过程能力指数计算 过程的标准差 正态分布存在两种标准差 固有标准差 过程仅存在普通原因变差时用 即计算Cp Cpk时用 总标准差 过程存在普通和特殊原因变差时用 即计算Pp Ppk时用 R 个子组极差的平均值d2 常数 42 过程能力计算 43 过程能力计算 特殊情况 不对称公差或单边公差 Ppk取两值之中较小者 Cpk取两值之中较小者 44 均值和标准差图 Xbar s图 使用时机或场合 使用的子组样本容量较大 更有效的变差量度是合适的数据是同计算机按实时时序记录 描图的 则S的计算程序容易集成化有方便适用的袖珍计算器使S的计算能简单按程序算出收集数据 计算各个子组的平均数和标准差 其公式分别如下 x 45 计算控制限 注 n为样本容量 在样本容量低于6时 没有标准差的下控制限 均值和标准差图 Xbar s图 46 均值和标准差图 X s图 过程控制 与Xbar R图相同 过程能力计算 与Xbar R图基本相同 不同之处如下 估计过程标准差 注 n为样本容量 47 中位数图 X R图 收集数据一般情况下 中位数图用在样本容量小于10的情况 样本容量为奇数时更为方便 如果子组样本容量为偶数 中位数是中间两个数的均值 计算控制限 48 中位数图 过程控制 与同Xbar RR图相同 过程能力计算 与Xbar R图基本相同 不同之处如下 估计过程标准偏差 49 单值和移动极差图 X MR 注意 单值控制在检查过程变化时不如X R图敏感 如果过程的分布是不对称的 则在解释单值控制图时要非常小心 单值控制图不能区分过程零件间重复性 做好能使用X R图由于每一子组仅有一个单值 所以平均值和标准差会有较慢的变性 直到子组数达到100以上 50 单值和移动极差图 X MR 收集数据收集各组数据计算单值间的移动极差 MR 通常最好是记录每对连续读数间的差值 移动极差的个数会比单值读数少一个 在很少的情况下 可在较大的移动组或固定的子组的基础上计算极差 51 单值和移动极差图 X MR B计算控制限 52 单值和移动极差图 X MR C过程控制解释检查移动极差途中超出控制限的点 这是存在特殊原因的信号 记住连续的移动极差间是有联系的 因为它们至少有一点是共同的 由于这个原因 在解释趋势时要特别注意 可用单值图分析超出控制限的点 在控制限内点的分布 以及趋势或图形 但是这要注意 如果过程分布不是对称的 用前面所述的用于X图的规则来解释时 可能会给出实际上不存在的特殊原因信号 53 单值和移动极差图 X MR D过程能力解释估计过程标准偏差 式中 R为移动极差的均值 d2是用于对移动极差分组的随样本容量n而变化的常数 54 计数型数据控制图 不合格品率的p图不合格品数的np图不合格数的c图单位产品不合格数的u图 55 不良和缺陷说明 56 P控制图制作流程 B收集数据 C计算控制限 D过程控制解释 E过程能力解释 A确定项目 57 建立P图的步骤A A1确定项目 明确分析的目的 58 A1子组的容量 频率及数量 字组容量 用于计数型数据的控制图 一般要求较大的子组容量 例如50 200 以便检验出性能的变化 分组频率 应根据产品的周期确定分组的频率 以便帮助分析 纠正发现的问题 子组数量 要大于25组以上 才能判定其稳定性 59 A2计算每个子组内的不合格品率 记录每个子组内的下列值被检项目的数量 n发现的不合格项目的数量 np通过以上数据即算不合格品率 60 A3选择控制图的坐标刻度 不合格品率作为纵坐标 子组识别作为横坐标 纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大不合格率值的1 5 2倍 61 A4将不合格品率描绘在控制图上 描绘每个字组的P值 将这些点连成线通常有助于发现异常图形和趋势 点描完后 粗览一遍看它们是否合理 记录过程的变化或者可能影响过程的异常情况 62 建立P控制图的步骤B 63 计算平均不合格品率及控制线 64 划线并标注 均值用水平实线 一般为黑色或蓝色是线 控制线用水平虚线 一般为红色虚线 尽量让样本数一致 如果样本数一直在变化则会如下图 65 建立P图的步骤C 66 C1分析数据点 找出不稳定的证据 超出任一控制限的点链明显的非随机图形根据以上三种方式作判定 67 C2寻找并纠正特殊原因 由于特殊原因是通过控制图发现的 要求对操作进行分析 并且希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正 可利用诸如排列图分析和因果分析等解决问题技术 控制图的及时性 REALTIMEFINDTHECAUSE适时发现原因 68 C3重新计算控制限 当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时 应重新计算试验控制限 以便排除某些控制时期的影响 这些时期中控制状态受到特殊原因的影响 但已被纠正 一旦历史数据表明一致性均在实验的控制限内 则可将控制线延伸到将来的时期 它们便变成了操作控制限 当将来的数据收集记录了后 就对照它来评价 69 控制限运用说明 70 建立P图的控制步骤D 71 过程能力解释 72 D1计算过程能力 对于P图 过程能力是通过p来表示 如需要 还可以用符合规范的比率 1 p 来表示 对过程能力的初步估计值应使用历史数据 但应剔除与特殊原因有关的数据点 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 且所有的点都受同级控制 这些连续的受控时期子组的p值是该过程当前能力更好的估计值 73 D2评价过程能力 74 D3改善过程能力 过程一旦表现出处于统计控制状态 该过程所保持的不合格平均水平即反映了该系统的变差原因 过程能力 在操作上诊断特殊原因 控制 变差问题的分析方法不适用于诊断影响系统的普通原因变差 必须对系统本身直接采取管理措施 否则过程能力不可能得到改进 有必要使用长期的解决问题的方法来纠正造成长期不合格原因 可以使用诸如排列如分析法及因果分析图等解决问题技术 但是如果仅使用计数型数据将很难理解问题所在 通常尽可能地追溯变差的可疑原因 并借助计量型数据进行分析将有利于问题的解决 75 D4绘制并分析修改后的过程控制图 当对过程采取了系统的措施后 其效果应在控制图上明显地反应出来 控制图成为验证措施有效性的一种途径 对过程进行改变时 应小心地监视控制 这个变化时期对系统操作会是破坏性的 可能造成新的控制问题 掩盖系统变化后的真实效果 在过程改变时期出现的特殊原因变差被识别并纠正后 过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态 这个新的均值反映了受控制状态下的性能 可作为现行控制的基础 但是还应继续对系统进行调查和改进 76 不合格品数的np图 np图用来度量一个检验中的不合格品的数量 p图表示不合格品的样本比率 与p图的不同点 当满足下列情况时可选用np图 不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告 各阶段子组的样本容量相同np图详细说明与p图很相似 不同之处如下 77 A收集数据 受检验样本的容量必须相等 分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定 样本容量应足够大 使每个子组内都出现几个不合格品 在数据表上记录样本的容量 记录并描绘每个字组内的不合格品数 np 78 B计算控制限 79 过程控制解释 过程能力