SPC控制ppt课件

1、Statistical Process Control统计过程控制SPC.SPC定义统计工艺控制是统计方法的运用，它提供了一个反响回路。即经过把工艺过程的表现与工艺规范相比较，然后采取控制动摇和使工艺过程居中的行动.SPC控制中动摇的要素操作人员机器设备资料方法/工艺控制环境丈量GR&R.控制图的构造控制上限UCL控制下限LCL中心线X控制极限不是工艺/技术规范极限！XUCLLCL.什么是控制极限？控制极限是统计极限，它在设置在中心线的两边具有三个规范差3 的间隔规范偏向是从分组的平均值的动摇中估计出来的控制极限是设定了某一时间框架内工艺“受控的范围在任何情况下控制极限与规范规范极限无任何关系

2、！控制极限不是规范规范极限！.延续变量控制图执行步骤：选择适宜的特性对其作控制选择数据的搜集点选择控制图的类型X，R图对合理的分组建立根据并决议抽样的大小及频率决议丈量的方法/规范执行丈量系统的分析GR&R执行一个初始工程才干研讨并建立一个初始的控制极限建立一套程序来搜集、绘制、分析信息并对其采取相应的行动提供书面的引见和培训有关人员.X，R控制图一些根本原理：Xbar，R和Xbar，s图是来自于一样数据的两个分别的控制图。它是跟踪、判别工艺/产品的动摇缘由的最灵敏的统计控制图Xbar图记录了各分组的平均。R图或s图那么记录了相应的分组极差或规范方差Xbar，R/s图是研讨工艺才干程度的一种极

3、具有价值的工具控制图常数A2，D3，D4，等假设一切的个别值是服从正态分布的通常运用3的控制极限样本n234567A21.8801.0230.7290.5770.4830.419D30.076D43.272.582.282.122.001.924Xbar-R系数表.X，R控制图均值-总体或样本的平均值总体的中心值用表示样本的中心值用X表示均值图(Xbar): 中心线CL=Xbar 上限UCL=Xbar+A2*Rbar 下限LCL=Xbar-A2*Rbar极差图(R): 上限UCL=D4*Rbar 下限LCL=D3* Rbar.X，R控制图制造步骤:搜集最近与今后类似的数据约100个依测定时间或

4、群体区分陈列对数据加以分组，把2-6个数据分为一组剔除异常数据记入数据表内计算每组平均值Xbar计算每组极差R计算总平均值Xbar计算极差平均Rbar计算Xbar-R界限值下表画出Xbar-R界限打上点记号检查 1过程能否在Xbar-R控制形状下 2检查过程才干Xbar图R图中心线CL=XbarCL=Rbar上限UCL=Xbar+A2*RbarUCL=D4*Rbar下限LCL=Xbar-A2*RbarLCL=D3* Rbar.运用控制图的目的控制图为我们提供过程的居中是由Xbar估计所得由于我们对分析进展了估计，会有采样误差。普通来说我们对缘故受控工艺过程分析越久，我们的估计就越准确 3的控制

5、限几乎包括一切的正态分布除了0.27%以外),所以可以使我们发现特殊缘由 控制图的目的是寻觅居中趋势的改动,不稳定性和包括趋势在内的特殊行为.偏向的种类通常缘由 在一个工艺过程中偏向的来源有稳定的，可反复的长期分布-常因在每个操作/工艺过程中都存在由工艺过程本身引起由于我们做事的方式通常由管理层控制特殊缘由 并非总是显现的缘由，但当它存在时会使整个工艺过程的分布都发生变化。由于特殊缘由呵斥的偏向使得过程的输出长期情况下不稳定在大部分操作或工艺过程中总是不时地会出现的，有时会延续出现由特定的干扰所呵斥的普通来说，操作者是可以对其控制的至少可以检测出.特殊缘由之一1点在控制线之外或在离目的值3西格

6、玛以外 .1点在控制线之外或在离目的值3西格玛以外R图操作有误操作过程忽略了实验单位设定产品减法做错丈量错误画图有误X图设置有误立刻进展了纠正丈量错误操作过程忽略了安装失灵实验单位.特殊缘由之二延续九点在中心线的同一边.R图动力变化新的操作工新设备资料变化供应商改动X图资料改动新操作工新机器新的机器设置设置方式有改动延续九点在中心线的同一边.特殊缘由之三延续六点递增或者递减.延续六点递增或者递减R图上升逐渐的松驰或磨损工具愚钝批次之间比例的变化下降技术的逐渐提高更好的维护系统X图人员变化工具磨损老炼不适宜的维护系统季节的要素操作工疲劳消费的变化方案.特殊缘由之四延续14点上下交替变化.特殊缘由

7、之五延续三点中的两点处于2s线或2s线之外同侧.特殊缘由之六延续五点中的四点处于1s 线或1s 线之外同侧.特殊缘由之七延续15个点在离中心线1s 区域内上下交替变化.特殊缘由之八延续8点在1s 中心线的两侧.延续8点在1s 中心线的两侧R图两个或更多的机器、标尺、操作工设备卡住了聚中不当不稳定的丈量系统次品部件计算/绘图错误X图资料的不同工艺调理过度工具失灵丈量方法有变不完好的操作设定产品计算有误.预控图.预控图控制图存在如下限制: 1.20-25组数据的需求,对于小批量消费过程难以实现 2.控制图的原理是分布实际,操作工人难以了解 3.任务量比较大统计学家弗兰克.撒塞维梯发明了预控图,得到

8、了广泛的运用.预控图的特点1.预控图不是控制图,但具有对质量特性进展控制的功能2.预控图不是在工序前进展预控,而是在工序未产生不合格品前对工序进展控制3.预控图直接与规格界限相关,根据规格界限确定预控线,并根据对产品特性的实测值对工序进展判别,不需计算控制限均值和极差.预控图的假设条件1.过程的质量特性必需服从正态分布2.过程才干等于公差范围,Cp=13.过程的质量特性的分布中心(均值)和规格中心重合.预控图的运用1.工序开场时,延续抽取5件产品,照实测值全部落入绿区,那么以为符合预控图的假设条件;如不满足,必需调整过程条件到满足为止2.确定时间间隔,每次延续抽取2件产品,进展如下断定: 如2件产品的实测值全部落入绿区,过程正常 如2件产品的实测值1个落入绿区, 1个落入黄区,过程正常 如2件产品的实测值分别落入2个黄区,过程异常,分布变宽 如2件产品的实测值落入同1个黄区,过程异常,均值偏移 只需有1件产品的实测值落入1个红区,过程严重异常 .我们运用的控制图预控图上限下限目的.常用的统计工具柱状图适用于不同时期几个工程目的的对比.常用的统计工具-饼图可以很直观地反映出几个工程所占的份额！它适用于少数几个工程的比例分析.常用的统计工具柏拉图柏拉图是根据搜集的数