SPC+internal+training.ppt

,Author:LiuFeng,SPC培训,SPC=StatisticalProcessControl即统计制程控制SPC1924年起源于美国，发展于日本。,看清品质状况提前发现问题找出问题根源少花钱办好事减少报表麻烦满足客户要求提升生产效力降低品质成本,SPC理论介绍,SPC理论介绍,过程控制的必要检测-容忍浪费（Y）对输出采取的措施预防-避免浪费（X）对输入采取的措施,SPC理论介绍,SPC系统重要的四个基本要素1过程：所有的变量X，例如，供应商、生产者、人、设备、材料、方法和环境等共同作用以产生输出的顾客的集合。2关于过程性能的信息：通过过程输出可以获得许多实际性能有关的信息。3对过程采取的措施：为避免一些重要的特性偏离目标值太远，改变过程变量X所采取的方法，例如：改变操作、更换材料、改变流程等4对输出采取措施：最不经济，一般加强检验或100%全检，并会产生报废或不合格品返工,SPC理论介绍,如何选择过程控制（SPC管制）对象,SPC理论介绍,QFD：QualityFunctionDeployment质量功能展开是一种将顾客声音转化为技术要求和操作条款，并将转化的信息以文件形式列在矩阵表中系统化的程序。QFD首先在日本三菱公司率先使用QFD通过因果矩阵方法找出关键特性,SPC理论介绍,因果矩阵从过程图中理出客户的关键要求打分排列出优选程序（通常是从1分到10分）从过程图中理出所有输入对输入与输出作相关评估：低分：输入变量的波动对输出影响较小高分：输入变量的波动对输出影响较大,SPC理论介绍,因果矩阵例子：如何开好咖啡店-实施步骤首先：列出输入和输出的变量,SPC理论介绍,因果矩阵步骤一：列出输出变量(放在矩阵的顶部）,SPC理论介绍,因果矩阵步骤2：客户对输出的变量打分）,SPC理论介绍,因果矩阵步骤3：列出输入变量（采用工序图中的输入）,SPC理论介绍,因果矩阵步骤4：输入变量和输出变量的样关性（对每个输入和输出进行打分110分）,SPC理论介绍,因果矩阵步骤5：选择重点变量（交叉相乘之和）重点变量为豆的种类和酿造时间,SPC理论介绍,练习一选择长炉工序的关键特性练习二选择整个玻封二极管产品的关键特性,SPC理论介绍,统计学基础什么是统计？通过收集检测输出的数据去计算分析过程的分布及趋势以获取有用的情报SPC：利用统计学来反馈输出，并找出异常变量或异常趋势，并加以控制和预防，以达到改善品质，降低成本的目的。,SPC理论介绍,SPC主要内容分为计数值（Attribute)与计量值(Variable)两种，所涉及的内容有：抽样检验，数据整理，各种图形分析（状况），制程分析（原因），改善监控等。,计数值（离散数据）就是以计产品的件数或点数的表示方法。计数值的数据在理论上有不连续的特质，故称之为离型变量。计量值（连续数据）指是产品须经由实际量测或测试而取得的连续性实际值，并对其做数理分析，以说明该产品在此量测特性的品质状况的方法。计量值的数据在数学上具有连续性的特质。计量值的抽样计划理论上是采用每固定时间抽取4-20个样本数来进行量测。可采用一次性抽取50-150个样本来量测做状态分析（直方图，计算CPK等）。计量值做状态分析时一般不宜超过350个数值，否则数据太大分析就不准确，同时浪费人力，物力，时间等成本。,SPC理论介绍,连续数据（可变数据）例如：尺寸、重量、时间、体积、容量等，说明一个产品或过程的特性。测量标准可以有意义的分割，使精确度提高。请每人举一个连续数据的例子，不允许重复！离散数据（属性数据或类别数据）某件事发生和未发生的次数，以发生的频率来表示例如：合格与拒绝、班次、烟火探测器（报警与正常）等请每人举一个离散数据的离子，不允许重复！,SPC理论介绍,问题：我们目前统计SPC使用的是计量型数据还是计数型数据？,基本资料设定建立,计数值数据输入,普通管制分析,PPM/不良推移,计量值数据输入,单品质特性图,多品质特性图,Xbar-Rchart平均数全距管制图CPK推移图制程能力分析图,SPC理论介绍,SPC理论介绍,统计学术语总体-全组数据，全部对象，用N表示样本-总体的一个子集，用n来表示平均值-总体和样本的平均值，反映接近真实值的趋势-总体的平均值用u来表示-样本的平均值用X来表示中位数-样本中位置处于中间的数值-中位数的取值X=X（n+1）/2n为奇数时X（n/2）+X（n+2）/2/2n为偶数极差-一组样本最大值与最小值之差，用R表示偏差-样本数据Xi与平均值之差平均偏差-数据与平均值之差的平均值方差-数据与其平均值之间差值的平方的平均值-总体的方差用2来表示-样本的方差用s2表示均方差-方差的平方根-总体用表示，样本用s来表示,SPC理论介绍,统计学基础平均值/中位数-反映样本距离中心值的程度，（准确性的问题）极差/偏差/方差/标准差-反映样本数据之间的离散程度（精密性的问题）问题：写出各概念的计算公式？,SPC理论介绍,统计学基础练习：计算下面数据的均值/中位数/级差/平均偏差/方差和标准偏差,SPC理论介绍,标准差的含义反映数据的离散程度，与均值无关计算公式=s=枪手A和枪手B,B,A,西格码小，数值集中,西格码大，数值离散,SPC理论介绍,标准差的含义例子：见课本P16！,SPC理论介绍,标准差的含义正态分布群体：N规格中心值：T平均数：X（集中趋势）标准偏差：（离散趋势）被涵盖在特定范围的概率P：P（u-Xu+)=0.6827P（u-2Xu+2)=0.9545P（u-31.33,控制图,思考问题CpCpk可能是负数吗?为什么?是不是正态分布钟形越高越瘦,过程能力指数就越高?USL、LSL、UCL、LCL有何区别？,控制图,CMK指数：验证设备能力CMK=（USL-LSL）/6CMK其中CMK=T为规范的目标值,控制图,CMK指数：验证设备能力方法：收集50100样品数据，计算作用：1）重点设备的验收2）设备保证产品质量的能力3）重点设备应每年验证一次设备能力,控制图,均值和标准差图（X-S图）在下列情况下，用S图代替R图S的计算容易子组的容量较大利用公式计算标准差S=S=Xi为子组的单值,控制图,均值和标准差图（X-S图）计算控制限UCLS=B4SUCLX=X+A3SLCLS=B3SLCLX=X-A3S,控制图,均值和标准差图（X-S图）=S/C4S为样本标准差的均值C4为常数,控制图,中位数图用中位数代替X中位数：将数据从小到大排列，X1，X2-，Xn，当n为奇数时，中间一数为中位数；当n为偶数时，中间两位数的均值为中位数当子组均值计算不方便计算时，用中位数图所以中位数图使用的范围很小,控制图,中位数图管制界限的计算UCL=X+A2RLCL=X-A2R极差控制限计算同X-R图过程标准差估计同X-R图,控制图,单值移动极差图（X-MR）破坏性实验或输出点的性质比较一致时(例如:化学溶液的PH值),子组内实际变差为0可用单值和移动极差(单值连续读数间的差值来代替子组的X和R单值和移动极差图有一定的局限性,控制图,单值移动极差图（X-MR）控制限的计算X=单值读书之和/单值个数R=MR之和/MR个数UCLMR=D4RLCLMR=D3RUCLX=X+E2RLCLX=X-E2R,控制图,四、用计数型数据的控制图,控制图,四、用计数型数据的控制图1)P图数据收集：子组容量大，50到200或更多，大到包含几个不合格品。考虑子组容量大与收集时间工的均衡，子组容量恒定或变化不超过25%是最方便的。子组数量应包括25或更多计算子组内的不合格品率（P）被检项目的数量n发现不合格项目的数量nP不合格率P=nP/P将不合格品率描绘在控制图上,控制图,四、用计数型数据的控制图计算控制限计算过程平均不合格率PP=(n1P1+n2P2+-+nkPk)/(n1+n2+-nk)UCLP=P+3LCLP=P3n为恒定的样本容量画线:过程均值P-水平实现控制线(UCL,LCL)-水平虚线,控制图,四、用计数型数据的控制图2)nP图nP图用来度量一个检验中的不合格品的数量,当不合格品数量比不合格品率更有意义或更容易报告时使用.数据收集受检样本的容量必须相等记录并描绘每个子组内的不合格品数nP计算控制限计算过程不合格品数的均值(nP)nP=(nP1+nP2+-+nPk)/K计算UCLLCLUCLnP=nP+3LCLnP=nP-3,控制图,四、用计数型数据的控制图3)C图适用于一个检验批内的不合格(或缺陷)的数量不合格分布于连续的产品流上(如每匹布上的瑕疵)以及可用不合格的平均比率表示的地方(如每100m2尼龙上的瑕疵)在单位检验产品中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格(如一部车可能存在一个或多个不同的不合格),控制图,四、用计数型数据的控制图3)C图收集数据样本容量必须相等记录每个子组内不合格数计算控制限计算过程不合格数的均值CC=(C1+C2+-+Ck)/K计算控制限UCLC=C+3LCLC=C-3,控制图,四、用计数型数据的控制图4)U图单位产品