SPC 教材-导入(新改).ppt

StatisticalProcessControl,SPC统计过程控制培训导入,培训讲义讲师：陈超,一、变差的概念二、变差的研究三、变差的数学模型四、过程能力五、控制图（计量和计数）,统计基础(SQC:StatisticalQualityControl),变差：,个体和个体之间的差异,变差,没有任何两样事物是一模一样的；例如：两片雪花，两个人的指纹，同一台机器所生产的两件产品。所有个体都存在变差；,变差产生的原因及解决措施,特殊原因(15%)又叫异常原因、可查明原因等普通原因(85%)又叫偶发原因、不可测原因等,主要由操作或直接相关人员采取局部措施予以解决主要由管理人员采取系统措施予以解决,两者都需要管理人员、操作直接相关人员密切配合，予以解决,一、变差的概念二、变差的研究三、变差的数学模型四、过程能力五、控制图（计量和计数）,统计基础(SQC:StatisticalQualityControl),案例：汽车化油器用小导管,用切断机器加工用游标卡尺检验,2.628inch,2.632inch,从生产线抽取并测量2个,随机地从生产线抽取100个，测量并记录。,从生产线抽取100个之后的数据记录,这些数据可以告诉我们一个大概的情况。但是,该工序变差到底有多大？,下一个产品又会怎样呢？,对数据的讨论-1,哪个班成绩较好？A班：50、70、80、80、90B班：40、60、70、80、90,算术平均值：,对数据的讨论-2,哪个班成绩比较好？A班：30、50、60、70、90B班：40、50、60、70、80,全距（极差）：,对数据的讨论-3,哪个班成绩比较好？A班：1、5、5、5、9B班：1、1、5、9、9,Max=2.640,Min=2.623,数据研究：分布统计,构造直方图,n=100,观察该直方图,1、大多数导管靠近2.632inch2、很少的导管处在两端即2.623inch和2.641inch,问题：如果我们再取两个样品，加入后我们还会得到一模一样的直方图吗？,答案：否！,n=100,n=102,n=108,为什么不一样？,每一个个体的变差趋势是随机的！,思考：几个图的共性,n=100,n=102,n=108,1、形状大致相同,3、大致相同的分散程度,2、同样的中心值,一、变差的概念二、变差的研究三、变差的数学模型四、过程能力五、控制图（计量和计数）,统计基础(SQC:StatisticalQualityControl),分布类型：正态分布,n=100，分九组,n=，连续,正态分布特征及发生原因,特征:大多数偏离的数据靠近中心发生的原因:稳定的生产工序中，有很多细小的、随机的因素，联合影响该工序，使得实际值不会精确地等于希望的控制值，而是分布于该控制值的两侧，但靠近于该控制值。例如：供电电压，振动，空调调节时启动停止带来的温度波动等因素。,指数分布,例如：当装配两个零件时,测量两个零件之间的间隙,间隙必定大于零。,不对称分布,双峰分布,原因：将两组样本数据混合在一起！例如：两台不同机器生产的产品；两个不同人生产的产品；两条不同生产线生产的产品；,平均值案例计算,X,极差Range,R=max-min,R=2.640-2.623=0.017(inch),离散程度Deviation,例1、有两组数,它们有什么区别呢？,2，3，4；平均值？,也是3,是3,1，3，5；平均值？,标准偏差(StandardDeviation),用数学的方法描述离散程度1）极差R=Max-Min2）标准偏差,1,-,n,),X,-,(Xi,S,2,=,标准偏差案例计算,n=,0.003inch,100,测量值在1S，2S，3S内出现的概率,68,2S,95,99.7,1S,3S,一、变差的概念二、变差的研究三、变差的数学模型四、过程能力五、控制图（计量和计数）,统计基础(SQC:StatisticalQualityControl),对过程（process)进行描述,1）分布类型2）平均值3）标准偏差,前面的案例：分布类型=正态平均值2.631inch标准偏差=0.003inch,记作:N(2.631,0.003),过程能力,在化油器小导管案例中：99.7%的零件落在2.623与2.641之间；即落在3S之间；请记住：该3S是从所取的100个样本中得来的。,过程能力的计算,于是我们就将此3S的范围叫做过程能力；计算公式如下：,PC6S,此案例中：PC60.0030.018(inch),过程能力的意义,过程能力,一致性,过程能力越窄,过程的一致性越好,过程能力能满足规格吗?,调整好后的结果！,S=0.003,5.工程能力分析,2.影响工程能力的变数,Spec(USL,LSL)目标值(Target):esp.目标值不在Spec的中心时平均值散布工程平均的移动(异常原因,偶然原因),工程能力概念,1.什么是工程能力(ProcessCapability)?,工程处于管理状态时，表现在其工程上所生产的变动表现什么样的程度.工程能力(ProcessCapability)的用语用自然公差(naturaltolerance)的用语来代替使用.主要随4M(Method,Man,Machine,Material)的变动受影响.,与外部原因没有关系，在工程上所生产的产品品质的分布称为6.,工程能力作为信息资料，为了活用工程能力必须用量制表现.(工程能力定量化)各种工程能力指数,Cp,Cpk,Pp,Ppk,工程能力的分析的Baseline:SpecSpec的概念-所有判断的基准-或者目标-CustomersNeedsLevel,考虑散布,Cp,Cpk,Pp,Ppk,工程能力指数的种类,只考虑偶然原因,考虑异常原因(工程平均的移动),+考虑平均,散布考虑,+平均考虑,过程能力指数Cp的引入,综合考虑过程能力以及容差范围这两个因素后，我们引入了Cp，即“过程能力指数”（ProcessCapabilityIndex）这一概念：过程能力指数容差范围过程能力CpT.BP.CT.B6S,过程能力指数引入的意义,S=0.003,过程能力指数计算案例1,过程能力指数CpT.BP.C（6S）20250.8,过程能力6S=25,规格范围=20,过程能力不能满足规格需要,超出规格下限,超出规格上限,过程能力指数计算案例2,过程能力指数CpT.BP.C20201.0,过程能力6S=20,规格范围=20,过程能力刚好能满足规格需要,上限US,下限LS,规格中心,刚好在规格下限,刚好在规格上限,过程能力指数计算案例3,过程能力指数CpT.BP.C20102.0,规格范围=20,过程能力满足规格需要绰绰有余,在规格下限以上很远,在规格上限以下很远,过程能力6S=10,过程能力指数CP计算案例4,过程能力指数CpT.BP.C202.58.0,规格范围=20,过程能力过度满足规格需要,过程能力6S=2.5,在规格下限以上太远,在规格上限以下太远,过程能力CPK,过程能力指数CpK的引入,有偏移时使用的过程能力指数，为第2代工程能力指数。品质特性值的分布不在两测规格中心，而是偏在一边时，考虑偏移的程度的过程能力指数(即,考虑工程的平均).,USL-X,3,USL-x,Cpu=,x-LSL,3,Cpl=,只管理规格上限,只管理规格下限,(1-K)Cp,Min(Cpu,Cpl),Min(,X-LSL,3,K1的状态，偏移太大一般不会发生,有偏移的过程能力指数Cpk只有一边有规格时，与过程能力指数Cp相同。如果K=0(偏移度为0)，没有偏移度因此Cpk=Cp,两侧规格,偏移度,一侧规格,3,Cpk=,),工程能力cpk的判定,工程能力的范围,Cpk1.67,1.5Cpk1.33,1.0Cpk,工序能力,因为工程状态良好，维持现水平，指导生产性向上.,等级,Blue,Yellow,Red,工程能力差.,(1)移到保有更适切能力的工程上(机械,设备等)进行作业.(2)为了现过程能力向上而投资.(3)再检讨或调整现在所使用的规格.(4)归纳特别的管理及加工方法等为了工程能力向上而努力,1.33Cpk1.0,勉强为规格值,因此Cpk值向上(A等级)而努力.,Green,R,-,d2,过程性能指数PpK的引入,PPK的算法与CPK算法相同，但标准偏差的算法不一样：,1,-,n,),X,-,(Xi,2,=,s,正常情况下CPCPKPPK,CPK应PPK为何不能CPKPPK？因为我们讲了CPK是过程稳定的情况下过程能力！CP是制程最好状态的能力！,统计过程控制能力指数与性能指数,一、过程状态二、Xbar-R控制图三、控制图实例四、识图基础,2.统计控制(SQC:StatisticalQualityControl),一、过程状态二、Xbar-R控制图三、控制图实例四、识图基础,2.统计控制(SQC:StatisticalQualityControl),请看本图：请找出有何规律？,R控制图,我们可以看到：随着时间的推移，该图所反映的量不断变化,时间,量,我们称之为：变量,计量型数据,定义:变量的数据,可用测量值来分析例如，能被测量的物理量有:长度重量温度压力电压电阻密度浓度,平衡配重块重量,53克,55克,服从何种分布,该产品的重量服从正态分布,描绘直方图,直方图使用上的局限性,我们来看三个分别取自7:00-8:00，8:00-9:00,9:00-10:00产品的直方图,7:00-8:00,8:00-9:00,9:00-10:00,我们再来看一个10:00对7:00-10:00产品做得直方图,直方图使用上的局限性,局限性：1、过程是稳定的2、抽样是随机的,否则：将误导我们,8:0011:00每小时采五个样,将平均值描上并连线,只画平均值,我们将得到图,类似地，可以得到极差图,R图,图与R图画在一块,通常,将图与R图画在一块,这样,我们就可以同时看出两者的变化趋势,例1,R,X-bar,例2,添加中心线及控制上下限后,UCLXXA2RLCLXXA2RUCLRD4RLCLR0,控制限计算公式,常数表,问题？,怎样决定何时采取行动即：何时调整机器？,答案：在控制图上画1、中心线2、控制限,与分布图的关系,一、过程状态二、Xbar-R控制图三、控制图实例四、识图基础,2.统计控制(SQC:StatisticalQualityControl),控制图制作实例（计量值）,X-bar控制图,控制限计算因子表,X-bar控制图,R图,将规格上下限加入控制图,问题,问题:如果控制限和规格限接近的话,会有什么后果,作控制图两个需注意的方面,每一个个体样本的测量值必须在规格范围内平均值必须在控制范围内,计算公式,控制范围控制上限控制下限容差范围规格上限规格下限n每次描点时所取的样本数,总结,控制图是一种非常有用的工具。可以帮助我们看到过程的变化趋势；可以让我们预测过程的变化趋势；可以帮助我们看出该过程是否具备满足规格的能力；可以帮助我们决定何时要对该过程采取矫正措施。,一、过程状态二、Xbar-R控制图三、控制图实例四、识图基础,2.统计控制(SQC:StatisticalQualityControl),识图基础知识,UCL,LCL,50,点子越界,那还不快去查明!,正常情况下，只有0.3的可能性越界，现在却发生了，是不是有什么地方不对劲了！,链1,出现的概率？请大家计算！,重量,时间,连续7点在中心线的同一侧,链2,出现的概率？请大家计算！,时间,重量,连续7点上升或下降,振荡,时间,重量,寻找振荡的原因！,原来是！,原来还存在电压周期性波动这一特殊原因哦！,那赶快让电压稳定下来呀！,点子接近控制限,每个点子靠近控制限的可能性只有5，更何况是9个点子！,重量,时间,可以肯定，该过程发生了异常。,控制限的作用,帮助我们识别某一过程是否正常，若不正常，是存在平均值移动、离散程度变大还是存在其他种种异常表现。,控制限会改变吗？,重量,时间,控制图有关系数(n子组容量）,计数型数据控制图,什么是计数型数据计数型数据vs计量型数据计数型数据控制图（np,p,c,u)公式及实例,什么是计数型数据,请大家判断以下哪些数据是计数型，哪些是计量型：.用电压表测量：电压是220伏特；.用万用表测量电阻：20欧姆；.某批产品不良品数目是：3个；.所购买的电视机图像质量：好（或不好）.测量某产品的高