统计过程控制课件

1、统计过程控制统计过程控制（SPC）ISO五大核心工具之统计过程控制统计过程控制定义vStatistical Process ControlvStatistical-统计数据通过计算得出有意义的情报vProcess-过程一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动vControl-控制通过掌握规律来预测未来发展并实现预防统计过程控制统计过程控制定义v利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进和保证产品质量的目的。v依据统计逻辑来判断过程是否正常以及应否采取改善措施的一套控制系统。统计过程控制SPC起源及发展v二十世纪二十年代，美国贝尔实验室（Bell Telephone Labora

2、tory）成立了以休哈特（W. A. Shewhart）博士为学术领导人的过程控制(Process Control)研究组。v1924年5月16日，休哈特（W. A. Shewhart）博士提出了过程控制理论以及监控过程的工具控制图（Control Chart），其中有关过程控制理论及控制图标志着著名的SPC理论的诞生。v1931年，休哈特（W. A. Shewhart）博士对其理论进行了总结，写出了一本划时代的名著产品制造质量的经济控制（Economic Control of Quality of Manufactured Productions）。v1932年，英国邀请休哈特（W. A.

3、Shewhart）博士到伦敦主讲统计质量控制，将统计方法应用到工业方面。v1941-1942年，有关SPC的内容制定成美国标准。v1950年，戴明（W.E. Deming）博士将其引入日本。统计过程控制SPC的意义v全面、及时了解质量信息，信息共享v有效监测和预防，提高生产率v提高客户满意度，赢得更多客户v保持产品和服务质量的稳定性及持续改进v降低总的质量成本统计过程控制SPC的相关概念v波动没有两个产品是完全一样的，即使自动化生产线上产品也不例外产品间的差异就是波动，它时隐时现、时大时小，时正时负产品间的差异是通过适当的质量特性（过程特性和产品特性）表现出来的，因此v选好质量特性v准确地测量

4、出来 是两项重要的基础工作统计过程控制v普通原因随着时间的推移具有稳定性的可重复的分布过程中许多变差的原因v人：一定的熟练度下的微小差异v机：一定的精度下的微小变化v料：一定的稳定性下的微小变化v法：一定的操作规范下的微小变化v境：一定的环境条件下的微小变化在普通原因影响下，过程的输出呈现稳定的分布，是可预测的所有微小变化的集合SPC的相关概念统计过程控制v特殊原因过程中偶然发生的某个环节的特殊变异v刀具崩刃v新的原材料v操作程序变更v气温骤降v在特殊原因的影响下，过程的分布会改变，不可预测v位置（均值）改变v分布宽度（最小值与最大值之间的距离）改变v形状改变（偏斜）SPC的相关概念统计过程控

5、制统计过程控制SPCSPC教材教材满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类v制造过程的4种类型1 类过程：该过程受统计控制且有能力满足要求，是可接受的2 类过程：是受控过程，但存在因普通原因造成的过大的、必须减少的变差3 类过程：符合要求，可接受，但不是受控过程，需要识别变差的特殊原因并消除4 类过程：即不是受控过程又不可接受，必须减少变差的特殊原因和普通原因SPC的相关概念统计过程控制v局部措施和对系统采取措施局部措施（Location Action）v通常用来消除变差的特殊原因；v通常由与过程直接相关的人员实施；v大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施（Action on the

6、 System）v通常用来消除变差的普通原因；v几乎总是要求管理措施，以便纠正；v大约可纠正85%的过程问题SPC的相关概念统计过程控制统计过程控制基本原理v控制图的设计原理正态性假定v任何产品，其质量特性都存在一定程度的波动v当过程稳定或受控时，波动主要是由4M1E的微小变化造成的随机误差v此时，质量特性值均服从或近似服从正态分布 统计过程控制v控制图的设计原理3准则基于正态性假定，根据正态分布的概率性质可知即质量特性值超出3范围的可能性仅为0.27%小概率原理小概率原理即认为小概率事件不会发生根据3准则，受控状态质量特性值不会超出 3统计过程控制基本原理统计过程控制时间时间t（R）UCLC

7、LLCL+3-3891011控制图制作统计过程控制控制图的构成+31234567891018171615141312111098765 -3 Average点落在该区间的概率为点落在该区间的概率为99.7%统计过程控制控制图的构成v纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）v横坐标：按时间顺序抽样的样本编号v上虚线：上控制界限UCLv下虚线：下控制界限LCLv中实线：中心线CL统计过程控制控制图分类v按产品质量特性分类计量型控制图计数型控制图v按用途分类分析用控制图控制用控制图统计过程控制样本容量不等。计算量大，控制线凹凸不平。u单位不合格数控制图样本容量相等。较常用，计算简单，操作工人易于理解。c

8、不合格数控制图样本容量不等。计算量大，控制线凹凸不平。P不合格品率控制图样本容量相等。较常用，计算简单，操作工人易于理解。Pn不合格品数控制图计数值控制图适用于产品批量较大的工序。最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量很大。x R均值极差控制图计量值控制图适用场合特点控制图符号名称类别适用于产品批量较大的工序。计算简便，但效果较差。x R中位数极差控制图 适用于产品批量较大的工序。当样本容量=10时使用，精度更高，但计算更复杂。x s 均值标准差控制图因各种原因（时间、费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常原因。简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工

9、序分布中心的变化。x R S 单值移动极差控制图控制图的构成统计过程控制控制图的应用步骤v选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；v选用合适的控制图种类；v确定样本容量和抽样间隔；v收集并记录至少20 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；v计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；v计算各统计量的控制界限；v画控制图并标出各样本的统计量；v研究在控制线以外的点和在控制线内排列有缺陷的点以及标明异常（特殊）原因的状态；v决定下一步的行动。统计过程控制确定要制定的控制确定要制定的控制图特性图特性计量型数据计量型数据是否均匀或不是否均匀或不能按子组取样能按子组取样使

10、用使用X_MR图图是是关心不关心不合格品合格品率率关心不关心不合格品合格品数数子组均子组均值方便值方便计算计算子组容子组容量小于量小于10方便计方便计算子组算子组S值值样本容样本容量恒定量恒定否否是是否否使用使用c或或u图图是是是是是是否否是是使用使用np或或p图图是是样本容样本容量恒定量恒定使用使用p图图否否使用使用u图图否否否否是是使用使用X_R图图使用使用X_s图图使用使用X_R图图否否使用中位数图使用中位数图否否控制图的选用规律是是统计过程控制控制图的应用步骤v确定样本容量和抽样间隔统计过程控制控制图的应用步骤v计算各统计量的控制界限统计过程控制控制图的应用步骤v控制图系数表统计过程控

11、制控制图判定规则v合格控制图（受控）每个点均在控制界限内点的排列无异常现象v合格但应注意异常连续25个点以上在控制界限内连续35个点仅有1个在控制界限外连续100个点不多于2个在控制界限外统计过程控制控制图判定规则v异常控制图连续9个点在中心线的同一侧（P=0.0038）连续6个点持续上升或下降（P=0.0027）连续11个点至少有10个在中心线的同一侧（P=0.0057）连续14个点至少有12个在中心线的同一侧连续17个点至少有14个在中心线的同一侧连续3个点至少2个位于(2 3)范围内（P=0.0055）连续7个点至少3个位于(2 3)范围内连续7个点至少6个位于(1 3)范围内（P=0.

12、0052）连续5个点没有1个位于(0 1)范围内（P=0.0032）统计过程控制v控制图显示了一个过程是否受控，但客户需要的是合格的产品v过程受控 过程有足够的能力生产合格的产品v过程能力：是过程的声音和客户声音的对比过程能力分析统计过程控制过程能力分析v 能力指数的计算基于以下假设条件：过程处于统计稳定状态每个测量单值遵循正态分布规格的上、下限是基于客户的要求测量系统能力充分v如果理解并满足了这些假设后，能力指数的数值越大，潜在的客户满意度就越高。统计过程控制vCa：过程准确度vCp：过程精密度vCpk：过程能力指数标准值标准值过程能力参数统计过程控制=C Cp p= =C Cpupu= =

13、C Cplpl= =C Cpkpk= =minCpu,CplCpu,Cpl6LSLUSL3XUSL3LSLX ninXXi121-6 -5 -4 -3 -2 -1 X +1 +2 +3 +4 +5 +6 -1.5+1.5規格上限（USL）規格下限（LSL）过程能力参数计算统计过程控制CpkCpk值值采取的措施采取的措施Cpk1.67无缺点，可考虑降低成本1.33Cpk1.67可维持现状1Cpk1.33有缺点发生，可考虑改善措施0.67Cpk1有明显的缺点，应采取措施予以改善Cpk0.67存在严重的问题，应立即采取紧急措施予以改善过程能力指数运用统计过程控制过程能力分析步骤v明确调查目的；v选择

14、调查对象；v确定调查方法；v工序的标准化；v严格按照各项标准进行作业；v收集数据；v画直方图或分析用的控制图；v判断过程是否处于控制状态；v计算过程能力指数；v处理。统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区一：没能找到正确的控制点。 不知道哪些点要用控制图进行控制，花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行控制。熟不知，SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸/性能如何确定呢？通常应用FMEA的方法开发重要控制点，一般严重度为8或以上的点，都是需要考虑的对象。如果客户有特殊要求,也需将客户的要求纳入控制范围。统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区二：没有适宜的测量工具 。 计量

15、型控制图需要用测量工具取得控制特性的数值，控制图对测量系统有很高的要求。通常，我们要求GR&R不大于10%，而在进行测量系统分析之前，要事先确认测量仪器的分辨力，要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度，方可用于过程的分析和控制。而很多公司勿略了这一点，导致做出来的控制图没办法有效的应用,甚至造成误导。 统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区三：没有进行初始能力研究，直接用于控制。 控制图的应用分为两个阶段:初始能力研究阶段和过程控制阶段。在进行过程控制之前,一定要进行初始能力研究。初始能力研究的目的是确定过程是否稳定，是否可预测，并且看过程能力是否符合要求，

16、从而了解过程是否存在特殊原因，普通原因的变差是否过大等致关重要的过程信息。过程只有在稳定，并且过程能力可以接受的情况下，才可进入控制状态。 统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区四：初始能力研究与控制脱节 在完成初始能力研究后，如果我们认为过程是稳定的且过程能力可接受，那么，就可以进入过程控制状态。过程控制时，是先将控制限画在控制图中，然后依抽样的结果在控制图上进行描点。那么，控制时控制图的控制限是怎么来的呢？其实控制图中的控制限是通过初始能力研究得来的，也就是说，初始能力研究成功后，控制限要延用下去，用于过程控制。很多公司没能延用分析得来的控制限，这样，控制图就不能表明过程是稳定与受控

17、的，应用也就没有意义。 统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区五：控制图没有记录重大事项 要知道，控制图所反应的是“过程”的变化。生产的过程输入的要素为5M1E（人、机、料、法、环、量），5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响。换句话说，如果产品的变差过大，那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化，那么，这些变化就会在XBAR图或R图上反映出来，我们也就可以从控制图上了解过程的变动。发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了变化呢？我们可以查找控制图中记录的重大事项，就可以明了。所以

18、，在使用控制图的时候，5M1E的任何变化，我们都要记录在控制图中相应的时段上。统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区六：不能正确理解XBAR图与R图的含义 当我们把XBAR-R控制图画出来之后，我们到底能从图上得到哪些有用的信息呢？这要从XBAR及R图所代表的意义来进行探讨。首先，这两个图到底先看哪个图？为什么？R反应的是每个子组组内的变差，它反映了在收集数据的这个时间段，过程所发生的变差，所以他代表了组内固有的变差；XBAR图反映的是每个子组的平均值的变化趋势，所以其反映的是组间的变差。组内变差可以接受时，表明分组是合理的；组间变差没有特殊原因时，表明我们在一段时间内，对过程的控制是有

19、效的、可接受的。所以，我们一般先看R图的趋势，再看XBAR图。统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区七：控制限与规范界限混为一谈 当产品设计出来之后，规范界限就已经定下来了；当产品生产出来后，经过初始能力研究，控制图的控制限也定出来了。规范界限是由产品设计者决定的，而控制限是由过程的设计者决定的，是由过程的变差决定的。控制图上点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品规格没有任何的联系，它只决定于生产过程的变差。当西格玛小时，控制限就变得比较窄，反之就变得比较宽，但如果没有特殊原因存在，控制图中的点超出控制限的机会只有千分之三。而有些公司在画控制图时，往往画蛇添足，在控制图上再加上上下规格限，并以此来判产品是否合格，这是很没有道理，也是完全没有必要的。 统计过程控制第六节 SPC的应用误区 v误区八：不能正确理解控制图上点变动所代表的意思 我们常常以七点连线来判定过程的异常，也常用超过三分之二的点在C区等法则来判断过程是否出现异常。如果是作业员，只要了解判定准则就好了；但作为质量工