第六章SPC教材及CPK基础知识.ppt

StatisticalProcessingControl（SPC）,統計過程控制,SPC的目的:是要控制过程达到“受控制的状态”,其主要是用于对过程的控制,因为过程是问题的根源,需要对过程进行定时检查,以达到尽早找出问题,减少浪费之目的.SPC的最终目标在“预防题问的发生”及减少浪费”。SPC的典型工具是品质控制图,利用简单的图表提供以下资料:质量改进;确定工序能力;决定产品规格;决定生产过程。,一、SPC的起源与发展,1.1924年修华特博士在贝尔实验室发明了品质控制图2.1939年修华特与戴明博士合写了品质观点的统计方法3.战后英美两国将品质控制图方法引进制造业,并应用于生产过程4.1950年,戴明到日本演讲,介绍了SQC的技术与观念5.SQC是在发生问题后才去解决问题,是一种浪费,所以发展出SPC6.美国汽车制造商福特、通过公司等亦SPC很重视,所以SPC得以广泛应用7.ISO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用,有专门的要素要求,二.SPC控制图的基本原理,1.SPC控制图按照3Sigma原理来设制控制界限它将控制界限设在X3Sigma的位置上。在过程正常的情况在，在约有99.73%的数据在上下限之内。所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有没有改变。,2.变异：任何系统中均存在变异,因此没有任何两件成品是完全相同的。变异的类别：根据变异的原因，可分为随机性变异和特殊性变异两种。A.特殊性变异：过程中变异因素是不在统计管制状态下的非随机性原因，其产品分配亦无固定分配。时间系统特殊性变异范围特殊性变异可由简单的统计技术分析而得。一般称为局部问题结策，这类原因约占过程问题的15%。,B.随机性变异:过程中的变异因素是在统计管制状态下,其产品的特性有固定的分配,即分配位置、分配散布及分配形状三种。位置散布宽度形状系统缺失需要由过程能力去发现，且应由管理层努力去清除的共同原因，这类原因约占过程问题的85%。,Variability变化,恶魔是在偏差中.正如在自然界中没有两个事物是完全一样的,我们不能够制造两个相同在生活上我们不能避免变化!每个工序有变化、每次测量有变化、每个样品有变化！,SourcesofVariation变化的来源,Variabilitycancomeaboutduetochangesin:变化可以来自下列的改变:Materialquality材料品质Machinesettingsorconditions机器设定或状态Manpowerstandards工艺标准Methodsofprocessing加工方法Measurement测量Environment环境,TypesofVariation变化的种类,Onewayofclassifyingvariationis:变化可分类成:withinunit工件内(positionalvariation)(位置变化)betweenunits工件与工件(unit-unitvariation)(工件变化)betweenlots批与批(lot-lotvariation)(批变化)betweenlines(line-linevariation)生产线与生产线(生产线变化)acrosstime不同时间之间(time-timevariation)(时间变化)Measurement测量(gagerepeatability如果Zmin=4,则过程能指数为CPK=1.33(SPC软件中所有的Z-SCORE),均值与标准差图,收集数据计算子组的标准差式中：、X和n分别代表子组的单值、均值和样本容量。,B.过程控制限,计算均值和标准差的上、下控制限UCLX=X+A3SUCLs=B4SCLx=XCLs=SLCLx=X-A3SLCLs=B3S式中：S为各子组样本标准差的均值，B4、B3和A3随样本容量变化的常数。注：在样本容量低于时，没有标准差的下控制限,过程控制解释,同X-R过程控制过程能力解释：估计过程标准差=S/C4=S/C4式中:S是样本标准差的均值、C4为随样本容量变化的常数,C4常数表,A.收集数据B.计算控制限UCLX=X+A2RUCLR=D4RCLX=XCLR=RLCLX=XA2RLCLR=D3R式中D4、D3和A2是随样本容量变化的常数,中位数图XR,C.过程控制解释:大至同X-R过程控制.D.过程能力解释:计算过程的标准偏差R是子组极差的平均值，2是随样本容量变化的常数2常数表,1.收集数据:.在数据图上从左至右记录单值读数(X);.计算单值间的移动极差(MR).2.计算控制限:UCLX=X+E2RUCLMR=D4RCLX=XCLMR=MRLCLX=X-E2RCLCMR=D3R式中:R为移动平均极差，X是过程均值，D4、D3和E2是用来对计算移动极差进行分组，并随样本容量变化的常数。,单值和移动极差图XMR,D4、D3、E2常数表C.过程控制解释:大至同X-R过程控制.D.过程能力解释:计算过程的标准差,六、计数型数据控制图的应用,1.选择决策图2.决定样本A.样本数量最少50个单位。B.最少收聚20组样本。,3.测试并修正不良率是否处在统计控制之内的决策图,不合格品率P图,A.收集数据1.选择子组的容量,频率及数量a.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50到200或更多)以便检验出性能的一般变化.b.分组濒率: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.时间间隔短则反馈快,但也许与大的子组容量的要求矛盾.c.子组的数量:收集数据的时间应足够长,使得能找到所有可能的影响过程的变差源.一般情况,也应包括弧25或更多的子组,以便更好的检验过程的稳定性,并且如果过程稳定,对过程性能也可产生可靠的估计.,2.计算每个子组的不合格品率(P)被检项目的数量-n发现的不合格项目的数量-np不合格品率-P=.计算控制限:1.计算过程平均不合格率(P)式中:n1p1,n2p2.及n1,n2.为每个子组的不合格项目数及检查的项目数。,np,n,2.计算控制限:式中:n为恒定的样本容量。,A.收集数据1.受检验样本的容量必须相等.分组的周期应按照间隔和反馈系统而定.样本容量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;2.记录并描绘每个子组内的不合格品数(np)B.计算控制限:计算过程不合格数的均值(np)np=式中:np1、np2为K个子组的不合格数.,不合格品数np图,np1+np2+npk,k,计算上、下控制限,LCLnp=np-3np(1-),LCLnp=np+3np(1-),CLnp=np,式中：子组的样本容量,A.收集数据1.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(不合格率的发生率)而不是外观的变化(样本容量n),在数据表中记录样本容量;2.记录并描绘每个子组内的不合格数(C).,不合格数C图,B.计算控制限,计算过程不合格数均值C:C=式中:C1,C2为K个子组内每个子组的不合格数计算控制限:UCLC=C+3CCLC=CLCLC=C3C,C1+C2.CK,K,A.收集数据1.各子组样本的容量彼此不必相同,尽管使它的容量保持在其平均值的正负25%以内可以简化控制限的计算;2.计算每个子组内的单位产品不合格数U:U=式中:c为发现的不合格数量,n为子组中样本的容量(检验报告单位的数量),单位产品不合格率U图,B.计算控制限:计算每单位产品过程不合格数的平均值:式中:C1,C2.及n1,n2为K个子组内每个子组的不合格数及样本容量.UCLu=u+3u/nCLu=uLCLu=u-3u/n,式中:n为平均样本容量,过程能力分析,过程固有波动,是由普通因素影响而产生的过程波动.这部份波动可以通过控制图的=R/d2(d2是常数)过程总波动,是由普通因素和特殊因素影响而产生的波动.它可以由样本标准差S估计.nS=(xix)2/(n1)i=1,过程能力分析,过程能力指数Cp与Cpk定義工程能力指數就是產品公差范圍與工程能力之比。當給定雙向公差过程输出均值（u）與规范中心（M）相一致時用符號Cp表示。TUSL-LSLCp=66式中USL-规格上限LSL-规格下限,过程能力分析,（2）當給定雙向公差过程输出均值（u）與公差中心（M）不一致即存在中心偏移量（k）時用符號Cpk表示。Muk=Cpk=(1-k)CpT/2（3）當給定單向公差的上限公差(例形位公差)時常采用的公式為規格uCp=3,过程能力分析,（4）Cpk的另一种计算方法Cpk=Min(CPU,CPL)USLuu-LSLCpu=,Cpl=33,过程能力分析,（5）工程能力判斷由Cpk上述公式可看出,当u=M时,CP=CPK,当uM时,Cp