统计制程技术SPC.ppt

统计制程控制技术SPC,课程规划,制造过程与变异,基本统计知识与制程能力,如何进行统计制程控制,控制图的作法及使用,成语故事：曲突徒薪,有位客人到某人家里做客，看见主人家的灶上烟囱是直的，旁边又有很多木材。客人告诉主人说，烟囱要改曲，木材须移去，否则将来可能会有火灾，主人听了没有作任何表示。不久主人家里果然失火，四周的邻居赶紧跑来救火，最后火被扑灭了，于是主人烹羊宰牛，宴请四邻，以酬谢他们救火的功劳，但并没有请当初建议他将木材移走，烟囱改曲的人。有人对主人说：“如果当初听了那位先生的话，今天也不用准备筵席，而且没有火灾的损失，现在论功行赏，原先给你建议的人没有被感恩，而救火的人却是座上客，真是很奇怪的事呢！”主人顿时省悟，赶紧去邀请当初给予建议的那个客人来吃酒。,这个故事对我们作企业管理有什么启示?,讨论：有无防火的方法？,生产制造,产品,客户需求,每天都会发生很多品质问题:客户投诉、批量不良、大量报废、重工返修、,每天忙着解决这些问题（忙于救火）-负责投诉处理的QC-负责产品问题处理的QC-负责制程问题处理的QC-负责产品检查的QC-负责材料检查的QC、,救火还是防火？,防火的方法：控制和预防,生产过程,产品质量,人,机,料,环,法,品质管理三阶段：,事前管理（设计预防）,事中管理（过程控制）,事后管理（纠正措施）,品质策划、产品设计、制程设计就考虑品质问题预防的方法。,对生产过程的人、机、料、法、环（4M1E）进行管理和控制，减少和控制品质问题的发生,品质问题发生后即时正确的解决，使品质问题不重复发生,产品设计/制程设计,Unit1:制造过程与变异,制造过程,产品,1、了解制造过程：,制程三要素：需求、过程、产品,顾客需求：Input产品规格：性能规格、尺寸规格、外观规格、,顾客需求,产品：Output是否符合顾客的规格要求,INPUT,PROCESS,OUTPUT,制造过程（Process）-制造流程：,原料投入,工程1,工程2,工程3,、,工程N,产品,-产品品质和每一工程都有关系,-制程因素：人、机、料、法、环（即4M1E）,制造过程1,料,法,人,环,半成品1,机,制造过程2,法,人,环,半成品2,机,、,-产品品质又由每一工程的4M1E所决定,2、变异及变异原因：,变异：变化差异例：人与人间的相貌差异、身高差异、饭量差异、都叫变异；制造产品间也存在差异，如尺寸差异、电阻差异等，称为产品变异。,问题：产品变异的原因是什么？,产品变异的原因：制程的变异：,制造过程,产品,人,法,机,环,料,3、制程变异的类型：,机遇原因(Chancecause)的变异（或叫共同原因）-随机因素,偶因,过程固有的,始终存在,不可避免的原因、非人為的原因、共同原因、偶然原因、一般原因,是属于管制状态的变异。-机遇原因(偶然性,不易识別,不易消除,大量的.)如:同批材料內部结构的不均勻性表现的微小差异,设备的微小振动,刀具的正常磨损,以及操作者细微的不稳定等.-其对品质变异起着细的作用,但难以排除.-机遇原因变异一般在制程设计过程就已存在。,非机遇原因(Assignablecause可查明因素)-系统因素,异因,非过程固有,有时存在,有时不存在,可避免的原因、人为原因、特殊原因、异常原因、局部原因等.此种原因,应采取行动,使制程恢复正常,进入管制状态.-非机遇原因(系統性,易识別,可以消除,)如:使用了不合规格标准的原材料,设备的不正确调整,刀具的严重磨损,操作者偏离操作规程等.-其对品质变异影响程度大,制程失控,为异常原因,但不难排除.,4、如何减少产品的变异：,1）消除非机遇原因的变异（即异常的变异）,只有消除了异常的制程变异，制程才能稳定。,不稳定、不可预测、不可控,制程只有机遇原因的变异时，制程被认为是稳定的：,“被控制的”过程-所有特殊原因被消除，未来分布状态可以预测。,一般情况，只有制程稳定时，产品的分布呈正态分布，否则百正态分布。,稳定的、可预测的、可控的,2）改善(减少)机遇原因的变异（即正常变异）,消除异常变异制程稳定,正常变异的减小/改善,3）制程控制和制程改善:,制程控制:制程变异的控制监测制程是否存在异常变异,若存在异常变异:调查原因采取纠正措施消除异常变异标准化,使制程处于稳定、可控状态。,制程改善:制程变异的改善制程在稳定状态下，系统地改善制程变异的原因，使产品的变异减小。如：改善设备精度、改善工艺方法、材料变异的改善等。,5、如何进行制程控制：,1）对制程变异因素进行监测及控制：如：真空镀膜工程，对真空度、温度、含氮量、LINE速度进行监控；监控（或管制）的方法有：自动控制、控制图检查表等。,2）通过对产品变异进行监测，推测制程是否有异常变异：控制方法：推测统计方法，控制图、直方图等。如：通过对镀膜厚度控制图的监控，及时发现有无异常变异，并采取纠正措施消除异常变异。,Unit2:基本统计知识与制程能力,数据性质分类：1）定性数据:以人的感觉判断出來的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感.2）定量数据：计量量：其依据的数据，均属由量具实际量测得知，如长度、重量、成分等特性均为连续性数据计数值：其依据的数据，均必以单位为計数值值，如：不良数、缺点数等间断数据均属此类,1、数据类型：,1）.统计的概念：,a.叙述统计：,大量数字,分析、结论,收集、整理,查检表、柏拉图分布图、层別法,(全体),b.推测统计：,全体数字N,抽取样本,样本n1.n2,分析,样本结果,控制图分布图,概率,推测全体性质,统计：统计是观测大量的事实，收集大量的资料，经过统计处理，使它变成容易看懂，容易使用形式的图表。,2.基础统计知识：,2）.概率的概念：,a.概率的定义：,b.加法计算概率：A和B两个事件，假使它们是互斥事件时，则发生A或B的概率就是两者概率相加,概率,RN,可满足的期待事件可能发生事件的总合,c.乘法计算概率：A和B是相互独立的事件，发生A和B事件的概率是两者概率相乘,EX：骰子出现“一点”的概率为：,RN,16,16,16,13,16,16,X,136,相关数据做中心倾向使用的测量值上半年决定给你发每月的奖金，你的选择？A：500、200、800、1000、1200、1500B：500、600、700、800、900、1000XAXB,3）.算术平均值(X)的概念：,500+200+800+1000+1200+15006,500+600+700+800+900+10006,算术平均值：XX：算术平均值n：数据总个数Xi：代表每一笔数据,Xi,i=1,n,n,描述数据如何分布或散插在中心位置的两侧的分散度全距是一种数据中最大值与最小值之差EX：两种品牌显示屏（TPK/SUMSANG）：TPK平均寿命8000小时SUMSANG平均寿命7000小时选哪种产品？TPK产品寿命最长12000小时，最短2000小时SUMSANG产品寿命最长8000小时，最短6000小时选哪种产品？全距(Range)：RXmaxXmin全距全距为计算分散度最简单而容易的方法,4）.全距(R)：,为估计分散度最常用的量考虑每一个数据与平均数间偏差的计算下列两组数，哪组较好？A组：1、5、5、5、9XA5RA8B组：1、1、5、9、9XB5RB8A2.53B3.58标准差(StandardDeviation),5）.標準差()：,抽样统计中母体标准差()与样本标准差(S)之关系？从母体采出部分样本，然后从有限小量的部分样本去推算或代表全母体的实况,6）.样本标准差(S)：,母體N,n1,n2,n3,母体标准差：,N,（XiX)2,i=1,N,N,样本标准差：,Sn,（XiX)2,i=1,n,n,或Sn-1,（XiX)2,i=1,n,n-,n30则Sn-1SnNn30则Sn-1取代SnN的值,整体分布，为一对称的钟形分布当直方图样本空间越来越大，则小组区间越来越小，直方图将形成一个平滑的曲线以代表整体正态分布(NormalCurveFitting),7）.正态分布：,正态分布例,某工厂有女工3000人，随机测量1200人，平均身高为1.63米。其中，身高在1.58米至1.68米的女工人数占所测总数的68.27%；身高在1.53米至1.73米的占95.45；身高在1.48米至1.78米的占99.73%。,身高,人数,女工身高分布图,1sigma,2sigma,3sigma,本例中，sigma=0.049米,平均身高1.63米,正态分布的特点：1.形态如钟；2.左右对称；3.于平均值处分布的频数最多。此外，越远离平均值，分布的频数也越少。,正态分布的要素：1.平均值：决定正态分布曲线的中心位置；2.标准偏差：决定正态分布曲线的宽窄(胖瘦).,为何要研究正态分布?1.它是自然界的一种最基本的最普遍的法则，反应了事物内在的变化规律；2.它使我们得以将许多复杂的事物简化处理；3.它使我们得以通过少量抽样来把握全体，从而节省大量人力，物力，财力和时间。,3、制程能力的测量：,1）制程能力一个制程产生达到工程设计及顾客规范之产品的能力。,生产制造,产品,顾客需求,规范（规格）,产品变异,制程能力指数用于测量过程能力。通过对比制程规范的宽度与制程变异的范围宽度进行计算。,2)制程精密度指数Cp：,Cp,AB,规格宽度实际分散宽度,T6,USLLSL6,CP等级基准A：CP2.00B：1.33CP2.00CP越大越好C：1.00CP1.33D：CP1.00,衡量分散度符合公差的程度,3)制程准确度Ca：,Ca,CA/2,偏移中心值规格宽度,X|USL-LSL|/2,Ca等级基准A：Ca12.5%B：12.5%Ca25.0%Ca越小越好C：25.0%Ca50.0%D：50%Ca,衡量平均值(X)与规格中心值之间的偏差程度,4)制程能力指数(CPK),CPKCPX(1-Ca)制程能力X(1-偏移率)CPKMin(CPU，CPL)Min(,),CPK综合评价基准A：CPK1.50B：1.25CPK1.50C：1.00CPK1.25D：CPK1.00,CPK综合衡量分散度与偏移度CPK越大，制程能力越強，不良率越低,USLX3,XUSL3,X与決定制程能力：-当一制程所产出的产品，其品质特性属于连续测定時，很容易由测定值分配的X与來決定製程能力,6水準3.4PPM,准确度Ca,精密度Cp,制程能力指数CPk,Ca/Cp/CPk之间的关系,Cpk=Cp(1-Ca),5)制程能力指数计算的条件：,讨论:如何判断制程是否稳定?,Unit3:控制图的作法及使用,1、控制图介绍：,控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。,控制图的种类,1）、按数据性质分类：计量型控制图平均数与极差控制图(Chart)平均数与标准差控制图(Chart)中位数与极差控制图(Chart)个別值与移动极差控制图(chart)计数值控制图不良率控制图(Pchart)不良数控制图(Pnchart,又称npchart或dchart)缺点数控制图(Cchart)单位缺点数控制图(Uchart),2）按控制图的用途分类分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。,选用哪种控制图：,100平方米,每一百平方米布中的脏点,100,电灯亮不亮,1,乙醇比重,10,重量,5,长度,选用什么控制图,样本数,质量特性,课堂练习,课堂练习,控制图的应用流程：,2、管制图的原理：抽样统计原理：,全体N,n1,n2,n3,组內变异组间变变全体变异,N,Sn1,Sn2,组內变异：-R图、图组间变异：-X图、X、X、P、C、Pn、,3控制原理：正态分布3控制线,正态分布的区间概率,控制图原理,工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论“视小概率事件为实际上不可能”的原理，可以认为：出现在X3区间外的事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。控制限的宽度就是根据这一原理定为3。,个別值的正态分布,平均值的正态分布,控制图的正态分布,3控制原理：3控制线,控制限与规格限,稳定过程和控制限,控制限与规格限,过程能力和规范限,控制限=过程的声音规格限=顾客的声音,控制限与规格限,控制限规范限,计量型控制图,3、X-RChart绘制步骤,建立解析用控制图,1.选定控制項目2.收集数据100个以上,并予以适当分组后记入数据记录表.样本大小(n)=25(解析用)组数(k)=20253.计算各组平均值(X)X=4.计算各组全距(R)R=Xmax-Xmin(各组最大值-最小值),X1+X2+X3+XK,n,5.计算总平均值(X)X=6.计算全距之平均值(R)R=7.计算控制界限及绘出X控制图中心线CLx=X上限UCLx=X+A2R下限LCLx=X-A2R,x1+x2+x3+xk,k,R1+R2+R3+RK,k,R控制图中心线CLR=R上线UCLR=D4R下线LCLR=D3RA2,D4,D3由系数表查得8.点图将数据点绘控制图上，相邻两点用直线连接.,9分析是否在统计管制状态（稳定状态）狀態：*有无超出控制界限无超出统计管制状态超出界限找出异常点原因排除异常点制图重新计算*X图作成直方图，是否正态分布10计算制程能力指数CPK、PPK11延用控制界限，后续制程控制（变异源相同）12控制界限的修订：*产品规格、制程4M1E变更*五分之四点落入1內时,例題:用X-R管制圖來控制AGPGAP,尺寸單位為mm,請用下列數據資料,計算其管制界限並繪圖.,制品名稱:AGP機器號碼:RK006品質特性:GAP操作者:55230測定單位:mm測定者:58664制造場所:A線抽樣期間:03/10/9903/12/99,1.收集數據並記入數據記錄表2.計算各組X3.計算各組R值4.計算總平均(X)X=(0.63+0.64+0.68+0.66+0.68+0.68+0.68+0.66+0.66+0.65+0.62+0.62+0.63+0.64+0.67+0.67+0.63+0.69+0.67+0.62)20=0.66,R管制圖中心線CLR=R=0.08管制上限UCLR=D4R=2.1150.08=0.17管制下限LCLR=D3R=00.08=0,7.將所求出之各X值及R值點入管制圖上並將相鄰兩點用直線連接8.制程狀態檢討9.記入其它注意事項,4、控制图的判读方法：,超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据,控制图的判读一：,链：有下列现象之一即表明过程已改变：连续7点位于平均值的一侧连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。,控制图的判读二：,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1/3的区域。,控制图的判读三：,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”.控制状态即稳定状态,指生产过程的波动仅受正常原因的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态.反之,则为非控制状态或异常状态.控制状态的标准可归纳为二条:第一条：控制图上点不超过控制界限;第二条：控制图上点的排列分布没有缺陷.,控制图的判定准则基本判定准则：当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保制程处于稳定状态：超出控制线的点连续七点上升或下降连续七点全在中心点之上或之下点出现在中心线单侧较多时，如：连续11点中有10点以上连续14点中有12点以上连续17点中有14点以上连续20点中有16点以上,图示判定准则：当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳定状态。,判定准则1:(2/3A)3点中有2点在A区或A区以外,判定准则2:(4/5B)5点中有4点在B区或B区以外,ABCCBA,UCLLCL,ABCCBA,UCLLCL,判定准则3:(6连串)连续6点持续地上升或下降,判定准则4:(8缺C)有8点在中心线的两侧,但C区并无点子,ABCCBA,UCLLCL,ABCCBA,UCLLCL,判定准则5:(7单侧)连续7点在C区或C区以外,判定准则6:(14升降)连续14点交互着一升一降,判定准则7:(15C)连续15点在中心线上下两侧的C区,判定准则8:(1界外)有1点在A区以外,异常处理的二十字真言,控制圖的作用是:及時警告要貫徹預防作用,須執行20字方針:查出異因采取措施加以消除不再出現納入標準,1.品管开具制程异常联络单及(CorrectiveActionRecord.)2.会签QE、PE、模修相关人员分析原因及给出对策.3.品管人员将详细资料写入表中.4.QE依会签结论作改善追踪.5.管制項目重新量测,描点在管制状态才可继续生产.,发现为非管制状态时填写CAR,异常处置,例某公司为控制某型号产品的尺寸（规格为605），每天取样五个作测量，数据如下所示，根据所画出的控制图判断是否存在特殊原因，并计算Cpk。61.359.359.758.859.755.559.757.360.361.062.658.858.560.359.559.663.360.159.763.758.762.560.059.963.260.760.959.561.459.958.557.860.458.063.957.756.859.361.959.258.757.360.659.761.158.759.360.659.360.455.159.960.564.256.956.955.462.364.759.258.061.161.358.361.661.359.656.962.061.559.358.661.760.761.164.260.557.861.057.561.159.760.660.760.359.557.364.263.262.157.057.861.160.160.060.356.259.558.158.0,A收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分別如下：,5、建立X-S控制图的步骤：,建立X-S图的步骤与X-R图相似，不同之处如下：,B计算控制限,C过程控制解释：(控制图的判定准则与X-R图一致),D过程能力解释,Casestudy,Casestudy,请计算出上表的X-s控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？,A收集数据一般情況下，中位数图用在样本容量小于10的情況，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。,6、建立X-R控制图的步骤：,建立X-R图的步骤与X-R图相似，不同之处如下：,B计算控制限,C过程控制解释：(X-R控制图的判定准则与X-R图一致),估计过程标准偏差：,Casestudy,Casestudy,请计算出上表的X-R控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？,单值控制图在检查过程变化时不如X-R图敏感。如果过程的分布不是对称的，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，最好能使用X-R。由于每一子组仅有一个单值，所以平均值和标准差会有较大的变性，直到子组数达到100个以上。,4、建立X-Rm控制图的步骤：,A收集数据收集各组数据计算单值间的移动极差。通常最好是记录每结连续读数间的差值(例如第一和第二个读数点的差，第二和第三读数间的差等)。移动极差的个数会比单值读数少一个(25个读值可得24个移动极差)，在很少的情況下，可在较大的移动组(例如3或4个)或固定的子组(例如所有的读数均在一个班上读取)的基础上计算极差。,建立X-Rm图的步骤与X-R图的不同之处如下：,B计算控制限,C过程控制解释审查移动极差图中超出控制限的点，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，在解释趋势时要特別注意。可用单值图分析超出控制限的点，在控制限內点的分布，以趋势或图形。但是这需要注意，如果边程分布不是对称，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的信号,估计过程标准偏差：式中，R这移动极差的均值，d2是用于对移动极差分组的随样本容量n而变化的常数。,Casestudy,请计算出上表的X-Rm控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？,计数型控制图,7、建立P控制图的步骤：,A收集数据,B计算控制限,C过程控制解释,D过程能力解释,建立p图的步骤A,A1选择子组容量、频率、数量,子组容量：用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量(例如50200)以便检验出性能的变化，一般希望每组內能包括几个不合格品，但样本数如果太大也会有不利之处。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和纠正发现的问题。时间隔短则反馈快，但也许与的子组容量的要求矛盾子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。,A2计算每个子组內的不合格品率,记录每个子组內的下列值被检项目的数量n发现的不合格项目的数量np通过这些数据计算不合格品率,A3选择控制图的坐标刻度,描绘数据点用的图应将不合格品率作为从坐标，子组识別作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。,A4将不合格品率描绘在控制图上,描绘每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理，如果任意一点比別的高出或低出许多，检查计算是否正确。记录过程的变化或者可能影响过程的异常状況，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部份。,建立p控制图的步骤B,计算平均不合格率及控制限,画线并标注,均值用水平实线：一般为黑色或藍色实线。控制限用水平虛线：一般为紅色虛线。尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化，会如下图：,建立p图的步骤C,分析数据点，找出不稳定的证据,判定方法同计量型控制图,寻找并纠正特殊原因,当从数据中已发现了失控的情況时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。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。可利用诸如排列图和因果分析图等解決定问题数据。,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，以更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试验的控制限內，则可将控制限延伸到将来的时期。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。,控制限运用说明,建立p的步驟D,过程能力解释,计算制程能力,对于p图，过程能力是通过过程平均不合率来表，当所有点都受控后才计算该值。如需要，还可以用符合规范的比例(1-p)来表示。对于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，且所有的点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能力的更好的估计值。,评价过程能力,改善过程能力,过程一旦表现出于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反应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決问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。可以使用诸如排列图分析法及因果分析图等解決问题技术。但是如果仅使用计数型数据将很难理解问题所在，通常仅可能地追溯变差的可疑原因，并借助计量型数据进行分交有利于问题的解決。,绘制图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。对过程进行改变時，应小心地监视控制。这个变化时期对系统操作会是破坏性，可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。在过程改变期间出现的特殊原因变差被识別并纠正后，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。但是还应对继续系统进行调查和改进。,Casestudy,Casestudy,请计算出上表的p控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？,8、不合格品数np图,“np”图是肉来度量一个检验中的不合格品的数量，与p图不同，np图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率。P图和np图适用的基本情況相同，当满足下列情況可选用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”图的详细说明与p图很相似，不同之处如下：,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內都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。记录并描绘每个子组內的不合格品数(np)。,B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,C过程控制解释：同“p”图的解释。D过程能力解释：过程能力如下：,不合格品数np图,Casestudy,Casestudy,请计算出上表的np控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？,9、不合格数c图,“c”图內来测量一个检验批內的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验：不合格分布在连续的产品流上(例如每匹维尼龙上的瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龙上暇疵)。在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格(例如：在一个修理部记录，每辆车或元件可能存在一个或多个不同的不合格)。主要不同之处如下：,A收集数据,检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度等)要求相等，这样描绘的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外观的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量；记录并描绘每个子组內的缺陷数(c),B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,过程控制解释同p图解释过程能力解释过程能力为c平均值，即固定容量n的样本的缺陷数平均值。,Casestudy,Casestudy,请计算出上表的c控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？,10、单位产品不合格数的u图,“u”图用来测量具有容量不同的样本(受检材料的量不同)的子组內每检验单位产品之內的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外，它是与c图相似的。“u”图和“c”图适用于相同的数据状况，但如果样本含有多于一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用“u”图，並且在不同时期內样本容量不同时必须使用“u”图。“u”图的绘制和“p”图相似，不同之处如下：,A收集数据,各子组样本的容量彼此不必都相同，尽管使它的容量保持在其平均值的正负25%以內可以简化控制限的计算。记录并描绘每个子组內的单位产品缺陷数u=c/n式中c为发现的不合格数量，n为子组中样本容量(检验报告单位的数量)，c和n都应记录在数据表中。,B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,过程控制解释：同p图解释过程能力解释：过程能力为u平均，即每单位缺陷数平均值。,Casestudy,Casestudy,请计算出上表的u控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？,11、使用控制图的注意事项,分组问题主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组中不应有不同本质的数据,以保证组內仅有偶然因素的影响.我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的偶然因素所造成的波动为基准来找出异常因素的,因此,必须先找出过程中偶然因素波动这个基准.,使用控制图的注意事项,分层问题同样产品用若干台设备进行加工时,由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异,这些差异常常是增加产品质量波动、使变差加大的原因.因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也应按不同条件对质量特性值进行分导控制,作分层控制图.另外,当控制图发生异常时,分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.,复合,层别的说明,使用控制图的注意事项,控制界限的重新计算为使控制结适应今后的生产过程,在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时,常常需要反复计算,以求得切实可行的控制图.但是,控制图经过使用一定时期后,生产过程有了变化,例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后,应重新收集最近期间的数据,以重新计算控制界限并作出新的控制图.,寻找并纠正特殊原因,当从数据中已发现了失控的情況时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作过程进行分析，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。可利用诸如排列图和因果分析图等解決问题。,Unit4:如何进行统计制程质量控制,确保主要工序和关键参量得到确认。识别过程负责人。持续监控关键工序的稳定性。当检测出过程不稳定时，确保采取适当的、适时的、正确的行动并归为文档。持续监控关键过程的能力。持续以改进能力不足的工序为目标。,1、有效的SPC计划的要素,有效的SPC计划的要素,失效模式与效应分析（FMEA）是一种分析方法，用来调查潜在的失效模式，了解过程输入和输出之间的关系及与产品特征之间的关系。失效模式与效应分析（FMEA）的结果用来开发控制计划。控制计划的组成部分是：挑选将被监测和控制的过程特征，明确界定数据收集过程，合适的控制图的选择和控制限的计算，发现失控条件并作出反应的计划，明确定期回顾过程控制系统的机制。,有效的SPC计划的要素,管理因素明确对SPC计划的长期指导和支持。创建一种环境，在这种环境下SPC和6西格玛都包含在所有计划行动之中。指定SPC协调者。开发SPC书面化文件。对由各种知识人员组成的团队制定指南，以帮助团队的形成、管理和给予支持，以便改进业绩差的过程以及SPC系统本身。,有效的SPC计划的要素,管理因素确定对于管理、工程、生产和人事支持的个人责任。满足组织的SPC系统的软件包的选择、获得、实施、开发和维护。制定定期评审和修改SPC程序、控制图和控制限的指导方针。,有效的SPC计划的要素,管理因素对所有人员进行适时的和有效的培训。整个SPC计划的绩效定期评审。制定关于提出有