SPC统计过程控制培训课件 59页

1、SPC统计过程控制培训课件(ppt 59页) 统计过程能力控制(SPC)概述 1 基本的统计概念 2 统计过程能力控制(SPC)应用 4 统计过程能力控制(SPC)概述 1 一、统计过程能力控制一、统计过程能力控制 (SPC)概述概述 ?SPC起源与发展 1. 1924年W.A. Shewhart （休哈特）博士发明了品质控制图。 2. 1939年W.A. Shewhart 博士与戴明博士合写了品质观点的 统计方法。 3. 二战后美英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

2、，所以发展 出了SPC。 6. 美国汽车制造商福特、通用汽车公司等对SPC很重视，所以 SPC得以广泛应用。 7. ISO9000（2000）体系亦注重过程控制和统计技术的应用。 一、统计过程能力控制一、统计过程能力控制 (SPC)概述概述 ? Statistical: （统计）以概率统计学为基础，收集数据 ，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； ?SPC理解 找到最适范围 付出（经济）成本 达到减小风险 证明能力 ?SPC理解 应用统计技术（收集、计算、分析和改进数据）对过

3、程中的各个阶段进行监控和诊断，从而了解制造过程的最 佳范围（低成本、低风险），确定其控制范围的异常和正 常规律，建立并运行一个稳定有效的过程，从而达到改进 和保证产品质量的目的。 一、统计过程能力控制一、统计过程能力控制 (SPC)概述概述 ?SPC意义 ? 全面、及时了解质量信息，信息共享 ? 有效监测和预防：区别偶然要因和异常要因引起的散布 ，减少偶然要因，改善制程能力，消除异常要因，能使 制程趋于稳定 ? SPC是了解工程是否稳定的方法，并通过保持过程受控 和稳态提高过程能力和品质水平 ? 降低总的质量成本 一、统计过程能力控制一、统计过程能力控制 (SPC)概述概述 二、基本的统计概念

4、 2 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -特性特性 ?特性的定义特性的定义 可以区分的特征。 ?特性的分类特性的分类 关键特性 普通特性 顾客指定 国家法律法规规定 1. 按重要程度 评估顾客关注的 经常出现异常的 。 2. 按状态 产品特性 过程特性 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -特性特性 ? 计量型 特点：可以连续取值，也称连续型数据。 如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等 ? 计数型 特点：不可以连续取值，也称离散型数据。 如：废品的件数、缺陷数 定量数据 （可测量） 定性数据 （感官判断） ?特性的表征特性的表征 特性值。 二、基本的统计概念二、基本的统计概念

5、 - -波动波动 波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样 的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高 超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同 的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的质量特性（ 如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动。公差 制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC 的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。 ?波动（变差）的概念波动（变差）的概念 产生波动 人 机器 材料 方法 测量 环境 ?波动的原因波动的原因 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -波动波动 指的是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过

6、程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状 态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”，普通原因表 现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普通原因存在且 不改变时，过程的输出才可以预测。 如设备的正常震动，刀具的磨损，同一批材料的品质差 异，熟练工人间的替换等。 ?波动的原因波动的原因 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -波动波动 1. 普通原因 指的是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。除非所有的特殊原因都 被查找出来并且采取了措施，否則它们将继续用不可预测的方 式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随时 间的推移，过程

7、的输出将不稳定。 如设备故障，原材料不合格，没有资格的操作工、未按照 作业指导书操作、工艺参数设定不对等。 ?波动的原因波动的原因 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -波动波动 2. 特殊原因 存在性 方向 影响大小 消除的难 易度 普通原因 始终 偏向 小 难 特殊原因 有时 或大或小 大 易 ?波动的区别波动的区别 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -波动波动 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -波动波动 ?波动的种类波动的种类 1.正常波动 由普通(偶然)原因造成。 正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。 它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制

8、在 公差范围内。 2.异常波动：是由特殊(异常)原因造成 异常波动引起工序质量变化较大，容易发现，应该由操 作人员发现并纠正。 ?基本统计计量说明基本统计计量说明 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -统计计量数据统计计量数据 1. 总体 调差研究对象的全部 用“N”表示 2. 样本 研究总体的情形和某种目的从总体中抽取一部分的代表者 用“n”表示 ?基本统计计量说明基本统计计量说明 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -统计计量数据统计计量数据 3. 算数平均数 X 设X1，X2，.Xn是一个大小为n的样本， 则X=（X1+X2+Xn)/n 4. 中位数X 将数据按数值大小顺序排

9、列后，位于中间位置的数，称为中 位数。 如：5，9，10，4，7， X=7； 如：5，9，10，4，7，8 X=（7+8）/2=7.5 ?基本统计计量说明基本统计计量说明 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -统计计量数据统计计量数据 5. 极差R 样本数据中的最大值Xmax与最小值Xmin的差值。 R= Xmax- Xmin。 如：5，9，10，4，7， R=10-4=6； ?基本统计计量说明 6. 标准偏差s 、 ? 指各数据偏离平均值的距离 的平均数，反映数据离散程度， 总体标准偏差s 样本的标准偏差 ? 如：5，9，10，4，7， s=2.28； 如：7，7，7，6，8， s=0

10、.63； 数据整体分布离平均值越近，标准方差就越小； 数据整体分布离平均值越远，标准方差越大。 1 )i( )i( n 1i 2 1i 2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? n XX N XX s N ? ?正态分布正态分布 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -正态分布正态分布 一种概率分布,生产与科学实验中很多随机变量 的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。 概率 特点： 中间高，两边低，左右对 称；两边伸向无穷远。 越小，分布越集中在附 近，越大，分布越分散。 (mu) - 位置参数和平均值（mean value) ，表示分布 的中心位置和期望值 ? (sigma) - 尺度参

11、数（分布宽度），表示分布的分散 程度和标准偏差 ?正态分布正态分布 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -正态分布正态分布 面积定论： 不论 与 取值如何 1.X轴与正态曲线之间的面 积恒等于1； 2.正态分布下，横轴区间 ? 3?， +3 ? 的面 积为99.73%。 ?正态分布正态分布 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -正态分布正态分布 ?正态分布-普通原因产生的变差 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -正态分布正态分布 ?正态分布-特殊原因产生的变差 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 - -正态分布正态分布 ?制程能力分析前提 ? 过程处于统计稳定状态 ? 过

12、程中测量值服从正态分布 ? 测量变差相对较小，一般可以忽略不计 ? 工程及其他规范准确地代表顾客的需求， 设计目标值位于规范中心 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 A B ?CP值定义 技术 要求 工序能力，指客户要求对过程要求，代表精密度 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 CP=技术要求/过程分布 ?CP值计算 CP=(规格上线-规格下线）/6 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 在正态分布情况

13、下， 分散幅度处于6 范围内 的比率为99.73%。分散 幅度6 表示该工序具有 的实际加工精度。 CP值的大小可定量计算出该工序的不合格率，可反 映工序品质水平。 过程刚好满 足规格要求 均值位移将 导致产品超 出规格 ?CP值分析 过程满足规格要求 小的值位移将导致 产品不会超出规格 过程无法满 足规格要求 均值位移将 导致更多产 品超出规格 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 ?CP评定准则 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 C D 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数

14、 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 ?Ca值定义及计算 制程准确度，衡量实际平均值与规格中心值的一致性 代表实际平均值距离规格边界距离 US L 1 USL 如图： 指过程分散平均值距离规格的边界有多远 表明过程是否真正满足规格要求 ?CPK值定义 过程分布的一半 过程均值距离最 近的规格边界 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 ?CPK值计算 CPK=CP*|1-Ca|= 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 既反映准确度与 反映精确度，为综 合指数。 当Ca=0时 CP=

15、CPK ?CPK值分析 制程能力好，中 心值在目标内且 分布均在规格内 制程能力尚可， 中心值在目标内 且分布均在规格 内但稍微太分散 制程能力尚可，中 心值有漂移，但分 布尚在规格内 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 ?CPK值分析 制程能力不好， 中心值虽目标内 ，但分布超出规 格界限 制程能力不好， 中心值不在目标 内，分布虽集中 但超出规格界限 制程能力最差， 中心值不在目标 内，分布不集中 且超出规格界限 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 ? 指工序在一定时间里，处于受控状态（稳定状态）下的 实际加工

16、能力。 它是工序固有的能力，或者说它是工序 保证质量的能力。 ? 这里指的工序是指设备、材料、工艺方法、生产环境、 操作者等五个基本因素综合作用的过程，也就是产品质 量的生产过程。产品质量就是工序中的各个质量因素所 起作用的综合表现。 ? 工序的实际加工能力是指工序质量特性的分散(或波动)程 度。 若工序能力越高，则产品质量特性值的分散就越小； 若工序能力越低，则产品质量特性值的分散就越大。 ?制程能力指数定义 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 ?CPK评定准则 二、基本的统计概念二、基本的统计概念 -CP&CPK-CP&CPK指数指数 质量管理中的应

17、用 不论 与 ?取值如何，产品 质量特性落在 ? 3?， +3 ? 范围内的概率为99.73%。 落在 ? 3?， +3 ?范 围外的概率为1 ? 99.73%=0.27% 1. 正态分布图 ?控制图的形成控制图的形成 三、控制图三、控制图 ?控制图的形成控制图的形成 3. 控制图的形成 把正态分布图(直方图更直观 ）按逆时针方向转90，并 将 及均值分别标成LCL、UCL、CL，再将点 按时间展开就得到如下一张控制图。 ?33 , 三、控制图三、控制图 界限说明： ? 规格界限：用以规定质量特性的最大（小）许可值。来保证 各个单位产品的正确性能。 上规格界限：USL；下规格界限：LSL。 ?

18、 控制界限：是从实际生产出来的产品中抽取一定数量的产品， 并进行检测，从所得观测值中计算出来者。 上控制界限：UCL；下控制界限：LCL。 ?控制图的形成控制图的形成 三、控制图三、控制图 三、控制图三、控制图 ?什么是控制图什么是控制图 是对过程质量特性值进行测定、记录、评估、监察过程 是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图型。 ?带有控制界限， ?反映过程质量（变异的偶然或特殊） 时间或样本号 样 本 统 计 量 数 值 LCL CL UCL ? 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 ? 纵坐标：数据（质量特性值或其统计量） ? 横坐标：

19、按时间顺序抽样的样本编号 ?控制图五要素控制图五要素 三、控制图三、控制图 ?控制图类型计量型 三、控制图三、控制图 ?控制图类型计数型 三、控制图三、控制图 样本： 25个子组 每组5个数据 纵坐标： 子组均值或极差 横坐标： 样本编号 三、控制图三、控制图 ?控制图类型 R X ? 过程现场最常用的控制图,它广泛运用于控 制长度、重量、强度、纯度、时间等场合。 三、控制图三、控制图 ?控制图类型 R X ? ? 控制界限 为了显示仅存在普通变差时子组可变化的范围， 与样本量相关。 D4、D3、A2为常数，与n相关 三、控制图三、控制图 ?控制图的判定准则 1. 过程稳定判定准则 在数据点子

20、随机排列的情况下: 1. 连续 25个点，界外点数 d=0 2. 连续 35个点，界外点数 d1 3. 连续100个点，界外点数 d2 ?控制图的判定准则 2. 过程异常判定准则 1）离中心线脱离 3 ? 2）9点以上的点在中心线 一侧连续出现 三、控制图三、控制图 ?控制图的判定准则 2. 过程异常判定准则 3）6点以上的连续点 增加或减少 4）14点以上连续点， 交替上下打点 三、控制图三、控制图 ?控制图的判定准则 2. 过程异常判定准则 5）连续 的3点中 2点从中 心线脱离2 ? 6）连续的 5点中 4点从中 心线脱离1 ? 三、控制图三、控制图 ?控制图的判定准则 2. 过程异常判定准则 7）连续15点，落在中心线 两侧的1 ?范围内