SPC及CPK教程(理论篇)ppt课件

.,1,SPC及CPK理論篇,.,2,一統計學基本知識,正常情况下,具有一定的数据分布:计量值数据,服从正态分布计件值数据,服从二项分布计点值数据,服从泊松分布最为常见的是正态分布-钟形分布,1統計學的几個基本觀念,.,3,群体:一组过程的输出结果的全体.样本:从群体中按照一定的抽样方法选择出来的研究对象.群体具有一定的分布特性合理的抽样(足够的样本容量随机的抽样方法),可以保证样本与群体具有共同的分布特性,也即是说可以由样本的状况推断群体的状况.群体通常是未知的研究对象,从经济成本的角度,可以研究分析样本而知群体.,2統計學的几個基本概念,.,4,依數理統計理論,當生產過程穩定時,絕大多數計量值特性服從常態分佈(計數值不合格品數服從二項分布,缺陷數服從泊松分布,而二項分布.泊松分布的極限分布又均是常態分佈)對一個正常的過程參數(比如:尺寸)隨機抽樣,(計量值)數據應呈現常態分佈(正態分佈,或名高斯分布),3數理統計理論,.,5,4平均數與期望值,平均數與期望值代表該隨機變數的集中趨勢.,X=,1,n,n,i=1,Xi,.,6,5平均數與群體平均數,=,1,N,N,i=1,Xi,X=,1,n,n,i=1,Xi,X=,m,X1+X2+X3+Xm,N:群體數n:每次抽樣樣本數m:抽樣次數,.,7,6群體標準差與樣本標准差,=,2,(Xi-X),n-1,S,i=1,N,群體標准差,樣本標准差,.,8,7常態分布的特點,F(x),x,6,3,-3,非負性歸一性對稱性依概率理論計算,99.73%的樣本將落在3的范圍內,只有很小的概率(0.27%)不在3的范圍內,由於小概率事件一般不會發生,故可認為不會有尺寸在規格之外。,.,9,二SPC基本知識,1SPC定義,SPC:StatisticalProcessControlS-Statistical统计P-Process过程C-Control控制利用统计的方法对过程中的各个阶段进行监控从而达到改进与保证产品品质的目的。PQC+S=SPC,.,10,2SPC的應用現狀,日本名古屋大学调查,115家企业平均每家使用137张控制图美国柯达公司5000人,使用35000张控制图,平均每人应用7张日本DEMING奖10大项目中,七大项目强调统计,尤其是SPCISO9000统计的需要,QS9000SPC的需要我国80%的ISO认证通过企业,SPC几乎为零。,.,11,3SPC的基本概念(一),分布的集中性-X平均值,为所有数值的平均值,读做X-BARn=Xi/ni=1,.,12,分布的分散性-各具体数值与平均值之间的偏差,通常以标准差来表示.读做SIGMA(西格码)。n=(Xi-X)2/(n-1)i=1,SPC的基本概念(二),.,13,分散性的图解,2,1,SPC的基本概念(三),.,14,规格界限是指根据设计(产品设计和过程设计)的要求所确定的工程界限。用于在进行工程分析中对特性的分布状况是否满足预定要求的判断。从而确信满足设计要求的能力管制界限指实际作业特性的分布所遵从的上下界限對实际工作進行动态控制以判断作业的有效性在实际控制过程中使用的应该是管制界限。管制界限来自于对作业过程的调查。,SPC的基本概念(四),.,15,过程能力实际作业结果满足预计工程要求的能力过程的影响因素有两个方面一是普通原因二是特殊原因普通原因在既定的4M1E下属于过程本身先天存在的变动因素一般是不可控制的如需改善需从管理和设备技术的角度予以全面改进特殊原因在过程运行中随机发生的可控因素普通原因通常影响分布的分散度和均值。直接决定过程能力。,SPC的基本概念(五),.,16,特殊原因导致超出界限或规律变动的现象可以直接从管制图中看出。影响分布的波形管制图的重要作用便在于动态过程中看出特殊原因的存在发出需要处理的警报过程能力只有在不存在特殊原因的前提下才能予以计算并以此推断未来的输出结果。,SPC的基本概念(六),.,17,4管制界限,上管制界限:UCL=+3,下管制界限:LCL=-3,.,18,5管制過程認識的兩種錯誤或風險,第一種錯誤“TypeIError”由于抽樣的關系會有測量點出現在3個標准差之外按照判定要求我們會將此判為不正常。事實上并非不正常而是屬于0.27%的概率關系落到了外面,.,19,第二種錯誤“TypeIIError”如圖所示原群體的平均值為1標准差為。但由于某種原因其平均值由12也就是群體已經變化。此時2這一部分并不是我們所需要的但2的其中一部分(斜線部分)仍在1的3范圍內我們會判2部分正常。,.,20,确定管制项目,选择管制图,收集数据,绘制管制图,稳定否,绘制管制图,收集数据,稳定否,查明原因,消除异常,YES,YES,NO,NO,6SPC展开的步骤,.,21,6.1选择管制图,管制项目的特性计量值计数值(计件值还是计点值)样本数据的特点n9(样本少)n9(样本多)n=1(单值)每组数据n是否相等使用的对象可采用计算器或计算机进行分析的工程人员现场作业人员,.,22,性质上是否均匀或不能按组取样,使用X-MR,各组均值计算是否方便,使用-R,样本容量是否大于或等于9,各组标准差S是否容易计算,使用-R,使用-S,NO,NO,NO,NO,YES,YES,YES,YES,当由现场人员使用时,尽量用?图,6.2选择管制图(计量值),.,23,是否关心不合格品率,使用np或p,样本大小是否一致,使用u图,使用c或u图,NO,NO,NO,YES,YES,YES,样品大小是否一致,使用p图,当由现场人员使用时,尽量用c/np图,6.3选择管制图(计数值),.,24,6.4收集数据,样本组数最好不要少于25p图或np图每组数据的要求1/Pn=Cpk,.,31,3CpCa及CPK之間的概念關系,准確度Ca精確度Cp精密度CPKCpk=Cp(1-Ca),.,32,4Ca-准確度(CapacityofAccuracy),等級評定後之處置原則(Ca等級之處置)A級:作業員遵守作業標準操作,並達到規格之要求,須繼續維持B級:有必要可能將其改進為A級C級:作業員可能看錯規格,不按作業標準操作或檢討規格及作業標準D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因，必要時得停止生產。以上僅是些基本原則，在一般應用上Ca如果不良時，其對策方法是製造單位為主，技術單位為副品管單位為輔。,.,33,5Cp-精密度(CapacityofPrecision),等級評定後之處置原則(Cp等級之處置)A級:此一製程甚為穩定，可以將規格容差縮小或勝任更精密之工作。B級:有發生不品之危險，必須加以注意，並設法維持不要使其變壞及迅速追查。C級:檢討規格及作業標準，可能本製程不能勝任如此精密之工作。D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因素，必要時應停止生產。以上也是與Ca一樣，僅是一些基本原則，在一般上Cp如果不良時，其對策方法是技術單位為主，制造單位為副品管單位為輔。,.,34,6CPK-制程能力指數(綜合指數),等級評定後之處置原則(Cpk等級之處置)A級:此一製程能力足夠B級:製程能力尚可。C級:製程能力應加以改善,.,35,7計量值的變化規律-正態分布(常態分配),正態分布中，任一點出現在1內的概率為P(-X+)=68.27%2內的概率為P(-2X+2)=95.45%3內的概率為P(-3X+3)=99.73%,.,36,8CPK計算公式,計算方法一Cpk=MIN(Cpu,Cpl)Cpu=(USL-AVERAGE)/3Cpl=(AVERAGE-LSL)/3,計算方法二Cpk=Cp(1-k)K=|Ca|=e/(T/2)=|中心值-平均值|/(T/2),這兩種計算方式是一致的演變如下CPK=CP(1-|中心值-平均值|/(T/2)=T/(6*S)*(1-(|(USL+LSL)/2-Xbar|)/(T/2)=(T-2*(|(USL+LSL)/2-Xb