统计过程控制spc第二版

,统计过程控制SPC第二版,内容提要,一、SPC的基本原理二、控制图三、过程能力研究,Statistical: （统计）以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、得出结论； Process： （过程）有输入-输出的一系列的活动； Control： （控制）事物的发展和变化是可预测的；,一、SPC的基本原理,SPC，即统计过程控制,从生产过程中，定期抽取样本，测量各样本的质量特性值，然后将测得的数据加以统计分析，判断过程是否处于稳定受控状态，从中发现过程异常原因(特殊原因)，从而及时采取有效对策，使过程恢复到正常稳定受控状态。,预防与检测,检测容忍浪费在生产部门，通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。在管理部门，经常靠检查或重新检查工作来找出错误这实质上是“死后验尸”，造成时间和材料等的浪费预防避免浪费通过对生产过程的监视和控制，第一步就可以避免生产无用的输出，是避免浪费的有效方法。当今，汽车制造商、供方及销售商采用有效的预防措施，持续不断改进，提供内、外部顾客满意的产品和服务作为主要目标。,基于所收集的信息而对过程采取措施,对过程采取措施，使重要特性(过程或输出)接近目标值，保持过程输出变差在可接受的界限内。,采取措施包括,改变操作(操作者培训、变换输入材料) 或改变过程本身更基本的因素(如：修复设备、人的交流和关系如何 或整个过程的设计改变车间的温度和湿度等) 或更改产品规范等,采取措施后应监测措施效果。对输出采取措施：即对输出的不符合规范的产品进行检测、分类(合格、报废、返工)。如果不分析过程中的根本原因，不对过程采取校正措施或验证，这是时间和材料的极大浪费。,一个过程控制系统可以称为一个反馈系统。 统计过程控制(SPC)就是一类反馈系统。 在这个系统中，通过我们使用统计方法，收集有关过程性能的信息，让我们了解到过程正在做什么，离目标值是近还是远，要对过程采取什么样的措施。同时，通过与内、外部顾客的沟通，识别顾客不断变化的需求和期望的信息，进而对过程采取措施，以满足顾客的要求。,一、SPC常用术语解释,一、SPC常用术语解释,一、SPC常用术语解释,产品质量具有波动性和规律性，从统计学的角度来看，产品质量波动可分成正常波动和异常波动。 质量管理的一项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制在合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。生产现场通过控制图的运用，对过程质量加以测量、记录并进行控制管理，以及时反映和区分正常波动与异常波动。,质量的波动性,正常波动： 正常波动是由随机原因引起的产品波动。对这些随机因素的消除，在技术上难以达到，经济上代价也很大，因此，一般情况下，是允许存在的公差就是承认这种波动的产物。产品质量具有波动性和规律性。 在生产实践中，即便操作者、机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同，但生产出的一批产品的质量特性数据却并不完全相同，总是存在着差异，这就是产品质量的波动性。,质量的波动性,因此，产品质量波动具有普遍性和永恒性。当生产过程处于统计控制状态时，生产出来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就是产品质量的规律性。,例如，原材料的成分和性能上的微小差异；机器设备的轻微振动；温度、湿度的微小变化；操作方法、测量方法、检测仪器的微小差异，等等。要消除造成这些波动的随机因素，在技术上难以达到，在经济上的代价也很大。因此，一般情况下这些质量波动在生产过程中是允许存在的，所以称为正常波动。公差就是承认这种波动的产物。我们把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为受控状态或稳定状态。,异常波动： 异常波动是由系统原因引起的产品质量波动，又称特殊波动，由于这些因素引起的质量波动大小和作用方向一般具用一定的周期性或倾向性，因此比较容易查明，容易预防和消除，又由于异常波动对质量特性值的影响较大，因此，在生产中是不允许存在的。有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状态或不稳定状态。,质量的波动性,例如，原材料的质量不符合规定要求；机器设备带病运转；操作者违反操作规程；测量工具带系统性误差，等等。由于这些原因引起的质量波动大小和作用方向一般具有一定的周期性或倾向性，因此比较容易查明，容易预防和消除。又由于异常波动对质量特性值的影响较大，因此，一般说来在生产过程中是不允许存在的。,变差的普通原因和特殊原因普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。是过程变差的偶然因素。永远存在，不可查明。,变差的原因,特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个） 过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施，否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。,统计方法中统计特征数常用的可分为两类： 一类是表示数据的集中趋势的； 如样本极差、样本中位数； 一类为表示数据的散布或离散程度的； 如样本方差、样本标准偏差、极差。,统计特证数,1、样本平均值： 这是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种，其计算公式为： X= X样本平均值n样本个数Xi每个样本的实测值,一、SPC的基本原理 统计特证数,2、样本中位数： 把收集到的统计数据按大小顺序重新排列，排在正中的那个数就是中位数；当n为奇数时，正中间的数只有一个，当n为偶数时，中位数为正中两个数的算术平均值。 中位数也是表示数据集中位置的一种特征数，只是较样本平均值所表示的数据集中位置要粗略一些，但是可减少计算的工作量 。,统计特证数,3、 样本方差：样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征值。 S2=S2样本方差 X样本平均值n样本个数 Xi每个样本的实测值,统计特证数,4、样本标准偏差：S样本方差的正平方根作为样本标准偏差 S=（ ）S_样本偏差 X样本平均值n样本个数 Xi_每个样本的实测值,统计特证数,每件产品的尺寸与别的都不同 范围 范围 范围 范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布 范围 范围 范围分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度 形状 或这些因素的组合,如果仅存在变差的普通原因， 目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。 预测 时间 范围 目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推 预测移，过程的输出不稳定。 时间 范围,局部措施和对系统采取措施,局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施通常可纠正大约15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题,一、SPC的基本原理,过程控制 受控 （消除了特殊原因） 时间 范围 不受控 （存在特殊原因）,过程能力 受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限 规范上限 时间 范围 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）,一、SPC的基本原理,波动无处不在正常波动和异常波动通过保持过程受控和稳态提高过程能力和品质水平,3 原理,一、SPC的基本原理,SPC的意义,全面、及时了解质量信息，信息共享有效监测和预防，提高生产率提高客户满意度，赢得更多客户保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持续改进降低总的质量成本,一、SPC的基本原理,有效监测与预防,管理控制图,实际的变化发生在此处,将导致在此处耗费时间查找原因,USL,UCL,SPC的意义,一、SPC的基本原理,“SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这种装置备有电池，并且被正确安置以及旁边有人监听，那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起火”6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯,一、SPC的基本原理,二、控制图,1、质量特性的分类2、控制图的构成3、控制图的分类4、控制图应用的二个阶段5、控制限的计算6、判异准则,1、质量特性分类,计量型：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测的零件直径、长度、形位误差等，也包括在制造过程状态监控测得的切削力、压力、温度、浓度等。计数型：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格件数；计点如PCB上的漏焊数、溢胶数等,计量型计数型计件型计点型,二、控制图,2、控制图的构成,二、控制图,控制图的要素,纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）横坐标：按时间顺序抽样的样本编号上虚线：上控制界限UCL下虚线：下控制界限LCL中实线：中心线CL,控制界限=平均值3,二、控制图,控制图原理,1） 3 原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 3 范围内包含了99.73% 的数值。2） 中心极限定理： 无论产品或服务质量水平的总体分布是什么，其 的分布（每个 都是从总体的一个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋向于正态分布。,二、控制图,3、控制图的分类,计量型控制图计数型控制图,二、控制图,计量型控制图,均值-极差控制图 ( )均值-标准差控制图 ( )单值-移动极差控制图 ( ),二、控制图,计数型控制图,不良率控制图（P图）不良品数控制图（Pn图）缺陷数控制图（C图）单位缺陷数控制图（U图）,二、控制图,计量型数据吗？,性质上是否均匀或不能按子组取样？,关心的是不合格品率吗？,样本容量是否恒定？,样本容量是否恒定？,子组容量 9？,np或p图,p图,C或U图,U图,是,否,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,关心的是单位零件缺陷数吗？,是,选择合适的控制图,二、控制图,计量型控制图,二、控制图,计数型控制图,二、控制图,分析阶段控制阶段,4、控制图应用的二个阶段,二、控制图,分析阶段,在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限;每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来;,二、控制图,从分析阶段转入控制阶段,在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用：控制图是受控的过程能力能够满足生产要求,二、控制图,控制阶段,控制图的控制界限由分析阶段确定;控制图上的控制界限与该图中的数据无必然联系;使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行;,二、控制图,何时应该重新计算控制界限,控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制图.一定时间后检验控制图还是否适用；过程能力值有大的变化时。,二、控制图,5、控制限的计算方法,1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值：,5、控制限的计算方法,二、控制图,2.计算控制界限：,X控制图,R控制图,5、控制限的计算方法,二、控制图,在控制图上的正常表现为：（1）所有样本点都在控制界限之内；（2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样 本点约各占1/2；（3）靠近中心线的样本点约占2/3；（4）靠近控制界限的样本点极少。,受控状态,6、判异准则,二、控制图,失控状态,明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限 除此之外，如果没有样本点出界，但 （2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。,6、判异准则,二、控制图,例如：连续7点上升或下降连续3点中有2点落在警戒区内连续7点出现在中心线一侧,6、判异准则,二、控制图,三、过程能力研究（1）,过程能力： 指处于统计稳态下的过程的加工能力；,过程能力是以该过程产品质量特性值的变异或波动来表示的；根据3原理，在分布范围 3 内，包含了99.73%的数据，接近于1，因此以3 ，即6 为标准来衡量过程是否具有足够的精确度和良好的经济特性的。过程能力记为B，则 B= 6 ,三、过程能力研究（2）,过 程 Sigma,估计Sigma,计算Sigma,Cp,Cpk,Cpm,Pp,Ppk,Ppm,三、过程能力研究 （3）,三、过程能力研究（4）,收集记录数据 定组数（N）算极差（R）定组距（C）决定组的中心点、定组界制作次数分布表制作直方图填上次数、规格、平均值、数据来源、日期等,制作直方图的步骤,四、直方图,直方图的用途,能够直观地看出数据的分布情况能够直观地判断生产过程的稳定性与规格比较，定性评价过程能力,四、直方图,目的：寻找主要问题或影响质量的主要原因,四、直方图,散布图也称相关图，可以直观地表示出两变量之间的相关程度；当怀疑系统中两个变量可能有关系，但不能确定这种关系是什么的时候，就可以使用。依据两个变量画出横坐标轴和纵坐标轴：,散 布 图,四、散布图,两个变量之间可能存在以下主要几种分布情况：,散 布 图,四、散布图,强正相关,弱正相关,不相关,强负相关,弱负相关,非线性相关,相 关 系 数,衡量两个变量间线性关系的密切程度r的取值范围为：-1r1；r越接近于1，X与Y之间的线性关系越好r=1为完全正相关关系；r=-1为完全负相关关系r=0,两个变量之间不存在线性关系或者不相关.,四、散布图,总体介绍系统流程主要功能介绍品质控制规划数据采集过程监控数据分析软件特色分析,五、 SPC软件介绍,SPC简介,SPC是一套基于数据库系统的专业的过程控制软件。SPC以“过程”为中心帮助您规划整个制造过程的质量控制系统。SPC包括