统计过程控制原理SPC原理(PPT 48).PPT

统计过程控制原理（SPC原理）,影响质量的两个方面,设计出来的质量对产品的性能、参数等的界定（QFD、VE等）产品零部件及工艺过程对产品的影响（公差分析、DOE、田口方法等）产品可能的失效（FMEA、FTA等）生产出来的质量,生产出来的质量,影响生产出来的质量的两个种波动正常波动和异常波动对生产过程进行控制的方法SPC统计过程控制,SPC,是一种借助数理统计方法的过程控制工具原始数据的采集统计分析的方法控制图是SPC中最重要的工具工序能力指数（Cpk）是衡量工序满足工程技术规范能力的方法,数据的分类,计量型数据尺寸、温度、湿度、频率、压力、电流数据大多是连续的、带有量纲的计数型数据个数、比例等：如合格率、缺陷数等往往是没有量纲的例子：蒸馏水中细菌的含量是计数型胶水的固含量是计量型,生产中的计量型数据,例子生产中采集到的某产品的f0,生产中的计量型数据,例子f0的分布（以直方图表示）,生产中的计量型数据,从图中我们可以看到什么？分布的中心大约是300分布的形状接近正态分布分布的宽度大约从255355,正态分布,如果数据足够多，分组足够多，可以看到以上直方图显示的分布近似成一连续的曲线将直方图近似成连续的曲线的目的是为了方便地使用数学模型进行处理,分布,分布图中横坐标的意义代表分布的区域分布图中纵坐标的意义代表在某区域内出现的次数在归一化后成为在某数值区域出现的概率,正态分布,常见的数据分布,正态分布,正态分布曲线,特征：左右对称连续的生产中常见的计量型数据大都可近似为正态分布在一个样本空间抽样，无论该样本空间如何分布，只要抽样样本数足够大时，样本的平均为正态分布,正态分布,正态分布的数学表达式,正态分布,从样本中估计均值从样本中估计均方差,正态分布的应用Ppk和Cpk,正态分布的应用Ppk和Cpk,Ppk和Cpk的物理意义,正态分布的应用Ppk和Cpk,从Cpk和Cpk可以估计超出工程规范的概率,正态分布的应用Ppk和Cpk,Ppk和Cpk的区别短期/长期正常情况下PpkCpk在QS-9000中规定,正态分布的应用Ppk和Cpk,对超出工程规范的概率的估计超出下限超出上限实际应用中直接查正态分布表,问题,在知道的情况下如何估计超出工程规范？,正态分布的应用,正态分布的应用,正态分布的应用,初始研究对数据的要求试算控制线确定控制线典型的计量型控制图,正态分布的应用,正态分布的特性对称，中值、众数、均值相等在一个样本空间抽样，无论该样本空间如何分布，只要抽样样本数足够大时，样本的平均为正态分布3控制小概率事件第一类和第二类错误选择、，质量成本,正态分布的应用其它常用的计量型控制图,计数型数据（1）,不合格数与不合格率例子：一批产品的不合格率为p，现抽取n个产品，求正好抽到m个不合格的概率，以及抽到不多于m个不合格品的概率。答案：,二项分布,二项分布,二项分布,特点：只有两种状态，两种状态出现概率的和为1。应用：主要用于计数型的抽样合格/不合格通过/不通过,以二项分布为基础的控制图,p图用于对不合格率进行控制控制线np图用于对不合格数进行控制控制线,二项分布的其他应用,计数型抽验方案决定计数型抽取样本的数目分析特定计数型抽验方案的风险案例为什么我公司QA对成品抽验时对f0的抽样数目和纯音的抽样数目不一样？,计数型数据（2）,单位数量产品上的缺陷数符合泊松分布泊松分布的概率泊松分布的均值和方差泊松分布的均值和方差均为当样本空间足够大，而np足够小时，二项分布趋近于泊松分布,泊松分布,例子假设每1000只盆架中平均存在13个喷涂不良的斑点，现在生产过程中抽取100只盆架，问发现不多于1个斑点的概率答案：,以泊松分布为基础的控制图,C图控制线（为缺陷数）U图（U为总缺陷数，n为抽样的单位数）控制线U图和C图的关系类似p图和np图,读解控制图,生产过程的四种状态,控制图的判断准则,判定控制图的原则控制图上的点不超出控制线控制图上的点的排列分布无缺陷,控制图的判断准则,控制图上的点不超过控制线控制图的控制线是设置在分布的3SIGMA处，超过控制线的概率为0.27%（即=0.27%）至少有25点不超出控制线才能认为过程处于受控状态连续35点中仅有1点超出控制线，或连续100点中最多有2点超出控制线也可认为处于受控状态,控制图的判断准则,控制图上的点排列分布的缺陷类型链：连续在CL同侧的点偏离：较多的点出现在控制线一侧倾向：连续若干点上升或下降周期：点的上升或下降出现明显的时间间隔接近：点接近控制中心线活上下控制线的情况,控制图的判断准则,链：出现7点链时看作异常在稳态的情况下，出现7点链的概率为0.7%，即此准则的=1.5%点出现在CL上侧的概率为：,控制图的判断准则,偏离：出现以下偏离为异常（=1%）连续11点中有10点出现在CL同侧连续14点中有10点出现在CL同侧连续17点中有14点出现在CL同侧连续20点中有16点出现在CL同侧,控制图的判断准则,倾向：连续7点上升或下降，判定为异常=0.39%,控制图的判断准则,周期：周期无明确的判定标准，可以用出现的概率进行判断,控制图的判断准则,接近点集中在中心1/3区域（连续15点集中在中心1/3区域）,控制图的判断准则,接近连续3点中有2点接近控制上下线（=1.5%）连续7点中有3点接近控制上下线连续10点中有4点接近控制上下线,控制图的判断准则,判定准则有点超出控制线，为异常连续7个点上升或下降，为异常连续7个点在CL同侧，为异常正常状态下大约有2/3的点集中在控制中心线附近1/3区域,从控制图判断生产过程的状态,例子中，X图的点超出控制线，R图没有超出控制线。说明，在不同的时间，分布的中心在漂移，但在同一时间，工序是稳定的。存在没有得到控制的因素，随时间不同而不同正常