SPC统计过程控制培训教材.ppt

1、SPC统计过程控制培训,目 录,第一部分 基本概念与公式介绍 第二部分 过程能力的调查 第三部分 Cpk的应用 第四部分 提高过程能力指数的途径,第一部分 基本概念与公式介绍,第一部分 基本概念与公式介绍,统计制程控制 (Statistical Process Control,统计制程控制 是应用统计的方法对过程中的各个环节进行监控与诊断,从而达到改进与保证产品品质的目的,何谓统计,统计的基本原料是,有数据就是统计吗,经过计算后得什么,数 据,计算,有意义的情报,何谓有意义的情报,至少应包括： 集中趋势 + 离中趋势 + 含在特定范围内的机率,集中趋势 “平均值” “中位数,平均值,概念: 表

2、示数据集中位置，数据算术平均数，常用符号 表示。 N:表示样本数 例:有统计数据2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = =4,5,_,集中趋势 “平均值” “中位数,中位数,概念: 把收集到的统计数据按大小顺序重新排列，排在正中间的那个数就叫作中位数，常用符号 表示。 例: 试找出3、5、6、7、11五个样本数据和3、5、6、8、 9、11六个样本数据的中 位数。 解：3、5、6、7、11的中位数为6； 3、5、6、8、9、11的中位数为,当n为奇数时-正中间的数只有一个， 当n为偶数时-正中位置有两个数，此时，为 正中间两个数的算术平均值,6+8,2,7,离

3、中趋势 “极差 R ”“标准偏差,全距（极差,概念: 将样本数据按大小顺序排列，数列中最大值Xmax与最小值Xmin之差 称为样本的极差。常用符号 R 表示，其计算公式为： 式中 Xmax 一组数据中的最大值， Xmin 一组数据中的最小值 例如：有3，6，7，8，10五个数据组成一组，则极差 R=10-3=7,R=Xmax Xmin,7,1,3,5,A枪手,B枪手,什么是标准偏差,C枪手,A 枪手,B 枪手,A,B,A 枪手,M,LCL,UCL,B 枪手,M,LCL,UCL,C 枪手,M,LCL,UCL,Sigma (标准偏差),由此可见 Sigma ()即是-变异,学术名词叫标准偏差,Si

4、gma () 表示数据的离散程度,依照射击击中环次的频率进行排列,可得以下的图表,9,11,10,因为标准偏差是用数据整体计算，所以当数据量足够大时，就不便于操作,而且不符合现场需要。所以一般情况下, 会用样本标准偏差S来代替,S,样本标准偏差 S,样本: 从总体中随机抽取的若干个个体的总和称为样本。 组成样本的每个个体称为样品,另一种计算公式,CP ：Capability of Precision,精确度： 是衡量工序能力对产品规格要求满足程度的数量值，记为Cp。通常以规格范围T与工序能力 6* 的比值来表示。即,不精密,精密,Cp=T/6=规格公差/6*标准偏差 规格公差=USL-LSL=

5、规格上限-规格下限,Ca：Capability of Accuracy,准确度: 代表制程平均值偏离规格中心值的程度。若其值越小，表示制程平均值越接近规格中心值，亦即质量越接近规格要求的水平（集中趋势，与 有关），值越大，表示制程平均值越偏离规格中心值，所造成的不良率将越大,准确度好,准确度差,LSL USL,M,M,USL= 规格上限 LSL= 规格下限 M = 规格中心,LSL USL,Ca：Capability of Accuracy,准确度,USL=规格上限 LSL=规格下限 T=规格允差. T = USL - LSL,制程平均值-规格中心值,规格允差之半,Ca,即偏移系数( k ),

6、Cp与 Ca 的关系,不精密,精密,准确,不准确,CPK：制程能力指数,一种用以量度某一特性的变化趋势及概率的统计指标,CPK=CP*(1- Ca ) =T/6*(1- 2(M-X)/T,标准偏差 M : 规格中心,公式一,公式二,Cpk=min( ，,即取两者最小值，但不管采用那种方式，结果都是一样的,仅给出规格上限Su,各种规格型态下的Cpk,f（x,SL,x,SL,f（x,SU,x,仅给出规格下限SL,Su,单边公差时：由于没有规格中心值，故Ca =N/A，故定义Cpk=Cp,Cpk制程能力指数,等级评定后处置原则 级：制程能力足够 级：制程能力尚可，应再努力 级：制程应加以改善,Cpk

7、量测之意义,Cpk = 负数,Cpk = 0,Cpk = 0 1,Cpk = 1,Cpk 1,Cp与Cpk所代表的合格品率,Cpk,第二部分 过程能力的调查,过程能力调查,过程能力调查的意义 过程能力调查了解和掌握过程能力的活动。 通过工序标准化，消除工序中的异常因素，发现和解决质量问题，经济合理地选择和确定工艺标准和操作标准,STEP1：正态检定,正态检定的结果，如果P-Value0.05(正态性），进行Step2(CPK分析）， 否则CPK分析不可能，需要查明非正态的原因,过程能力调查,过程能力调查,过程能力调查的方法 直方图法：可以通过直方图的分散范围同公差范围比较，简单而直观地判断过程

8、能力能否满足质量要求；简便计算出过程能力指数CPK ，为分析过程中系统因素的影响提供依据。但直方图不能看出质量特性值随时间变化的情况，有时因为在样本中包含特性值特大和特小的样本，使 较大，过程能力指数偏低。 控制图法：可反映较长时间内过程处于稳定状态的质量波动状况，排除了系统因素的影响，因而其分布的较小，比较准确可靠。 一般情况，多用直方图法进行过程能力调查，并辅以控制图法,过程能力调查,过程能力调查的程序,明确调查目的； 选择调查对象； 确定调查方法； 工序的标准化； 严格按照各项标准进行作业； 收集数据； 画直方图或分析用的控制图； 判断过程是否处于控制状态； 计算过程能力指数； 处理,过

9、程能力调查-流程图,第三部分 Cpk的应用,时间,大小,预 测,制程应用Cpk,制程应用Cpk，监控及预测制程能力的发展趋势，及时修正异常，控制产品质量的变化,可预测的未来,关注 制程(process,确定过程能力的要素,过程的输出特性：确定要研究的质量特性； 过程规范：顾客（内部或外部）对过程输出特性的要求； 抽样方案：确定抽样方案可以反映过程的特定状态； 过程是否属于稳定的正态分布：属于正态分布的过程一般是稳定并统计受控,过程能力分析就是在识别上述要素的基础上，运用统计工具展开的,SPC控制图的种类和选择,SPC控制图用途,收集数据注意,合理子组原则 合理子组原则是在抽取样本时要使组内波动

10、由正常原因引起；组间波动由异常原因引起。 为了实现此原则，要在短的时间内将一个子组全部抽取，这样就可以避免异常因素进入子组。 2） 收集数据 以子组为单位收集数据：选择子组容量、子组个数、子组间隔。 子组容量：一般以4到5个为宜； 子组个数：一般以20到25个为宜； 子组间隔时间：没有统一规定，视产量而定，具体如下表,Cpk范例,参数定义,CL(central line):制程目标值； UCL(upper control limit): 控制上限； LCL(lower control limit): 控制下限； n : 样本数（n=k*m） m :子组个数 k：子组容量； 控制图数据分布区域如

11、下,判异原则,1. 连续25点，有一个点落在A区以外,一点落在控制界限外,显示制程品质已发生非机遇原因,有待追查原因并采取对策.若无其他特殊事项(若R控制图稳定,计算错误,测量误差,原材料不合格或设备故障等.)则可能中心值偏移,判异原则,2. 连续三点中有两点落在控制界限内中心线同一侧的B区以外,1.控制过严; 2.材料品质有差异; 3.检验设备或方法之大不相同; 4.不同制程之数据绘于同一控制图上 ; 5.不同质量材料混合使用,判异原则,3.连续五点有四点落在中心线同一侧的C区以外,1.控制过严； 2.材料品质差异； 3.检验设备或方法改变； 4.不同制程之数据绘于同一管制图； 5.不同品质

12、材料混合使用,判异原则,4. 连续六点递增或递减,1.设备缓慢磨损； 2.工作者疲劳效应； 3.不良件之累计效应； 4.工作环境改变； 5.操作者技术逐渐进步； 6.原料均匀度缓慢改变； 7.测量设备已改变,判异原则,5. 八点落在中心线两侧，且无一在C区内,1 管制过严 2 数据来自两个不同群体，亦即数据分层不够,判异原则,6. 连续九点落在中心线同一侧,显示制程品质已发生特殊原因,有待追查原因并采取对策,若无其他特殊事项(设备工作不正常或固定松动使用新的不是很一致的原材料或新的检验员或量具)，可能中心值发生偏移,判异原则,7. 连续十四点相邻点交替上下,a）数据分层不够: b）轮流使用两台

13、设备； c）由两位操作员轮流进行操作而引起的系统效应,判异原则,8. 连续十五点落在中心线两侧的C区内,若不是抽样有问题，就是制程已经过改善，造成变异数降低，或数据分层不够或为假数据,判异原则,1A外 2/3B 4/5C 6连串 8缺C 9同侧 14交替 15全C,连续25点，有一个点落在A区以外； 连续三点中有两点落在控制界限内中心线同一侧的B区以外； 连续五点有四点落在中心线同一侧的C区以外； 连续六点递增或递减; 八点落在中心线两侧，且无一在C区内 连续九点落在中心线同一侧; 连续十四点钟相邻点交替上下； 连续十五点落在中心线两侧的C区内,第四部分 提高过程能力指数的途径,当Cp及Cpk

14、都较小且二者差别不大时(比如Cp=0.72, Cpk=0.69), 说明过程的主要问题是太大,改进过程应首先着眼于降低过程的波动。 若Cp较大,而Cpk很小(比如Cp=1.43, Cpk=0.72),二者差别较大, 说明过程的主要问题是平均值偏离中心值太多,改进过程应首先着眼于移动平均值,使之更接近中心值。 如果,Cp本不够好,Cpk更小(比如Cp=0.84, Cpk=0.35),二者差别较大时, 说明过程的及都有问题,通常改进过程应首先移动值,使之更接近M,然后设法降低过程的波动。 注意,不要单独使用这两个之中的一个,Cp及Cpk值解读,提高过程能力指数的途径,根据公式可知，影响过程能力指数

15、有3个变量,1.过程加工的分布中心与公差中心的偏移量 K （Ca）； 2.过程加工的质量特性分散程度，即标准偏差 。 3.产品质量规范（公差范围T,CPK=CP*(1- Ca,Cp=T/6,1.调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量,通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具磨损、加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律，及时进行中心调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等； 根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装置； 改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差大那大倾向性加工习惯，以公差中心值为加工依据； 配置更为精确的量规，或采用高一等级的量具检测,提高过程能力，减少离中程度,修订工序，改进工艺方法，修订操作规程，优化工艺参数，补充增添中间工序，推广应用新材料、新工艺、新技术； 检修、改造或更新设备，改造、增添与公差要求相适应的精度较高的设备； 增添工具工装，提高工具工装的精度； 改变材料的进货周期，尽可能减少由于材料进货批次的不同而造成的质量波动； 改造现有的现场条件，以满足产品对现场环境的特殊要求； 对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训； 加强现场的质量控制，设置过程质量控制点或推行控制图管理，开展QC小组活动；加强质检工作,修订公差范围,修订公差范围，其前提条件