第六章统计过程控制ppt课件

1、第六章 统计过程控制Statistical Process Control.1、什么是SPC?SPC -Statistical Process Control (统计过程控制含义-利用统计技术对过程中的各个阶段进展监控，从而到达保证产质量量的目的。统计技术-数理统计方法。2、SPC的作用预防： 判别过程的异常，及时告警。3、SPC的缺陷不能告知异常是由什么要素引起的和发生于何处，即不能进展诊断。第一节 统计过程控制 SPC.4、什么是SPCD?新概念SPCD- Statistical Process Control and Diagnosis (统计过程控制与诊断含义-利用统计技术对过程中的各

2、个阶段进展监控与诊断，从而到达缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、降低本钱、保证产质量量的目的。.5、为什么要学习SPC和SPCD?时代的需求：21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界开展的大方向。如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一ppm, parts per million),乃至十亿分之一ppb, parts per billion)。科学的要求： 要保证产质量量、要满足21世纪超严质量要求就必需运用质量科学。消费控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式。3控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3, 6控制方式下的稳态不合格品率

3、为2.0 X 10-9后者比前者降低了： 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106 即一百三十五万倍!.6、开展SPC与SPCD工程的步骤培训SPC正态分布等统计根底知识品管七工具：调查表、分层法、分布图、陈列图、直方图、因果图、控制图过程控制网图的做法过程控制规范的做法确定关键质量要素对每道工序，用因果图进展分析，造出一切关键质量要素，再用陈列图找出最终产品影响最大的要素，即关键质量要素；列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量要素列出制定过程控制规范对过程进展监控对过程进展诊断并采取措施处理问题.6一、质量的统计观念 -现代质量管理的根本观念之一认识

4、到产质量量的变异性可以掌握产质量量变异的统计规律性 产质量量受一系列要素的影响，并遵照一定的统计规律在不停地变化着。第二节 质量变异及其统计特征量描画 .7按不同的来源分为： 人、机、料、法、环4M1E + 丈量二、质量要素的分类.81、正常动摇由偶尔缘由引起正常动摇稳态2、异常动摇由系统缘由引起异常动摇非稳态 偶尔要素一直存在；对质量影响微小；逐件不同；难以消除系统要素有时存在，对质量影响很大，一系列产品遭到同一方向的影响；不难消除质量动摇的缘由 = 偶尔要素 +异常要素按影响大小与作用性质分为：.9统计学是经过对数据研讨来改良决策制定过程的科学。统计方法：搜集、整理、分析和解释统计数据并对

5、 其所反映的问题做出一定结论的方法。 三、质量变异的统计特征量描画.10统计方法的性质：1、描画性：为展现统计数据的规律对统计数据进展整理和描画。2、推断性：经过详细研讨样本，到达了解、推断总体情况的目的，及有由部分推断整体的性质。3、风险性：由于用部分去推断整体，这种结论就不能100%准确，即能够有错误、有风险。.11统计方法的用途： 1、提供表示事物特征的数据。 2、比较两事物的差别。 3、分析影响事物变化的要素。 4、分析事物之间的相关关系。 5、研讨取样和实验方法，确定合理的实验方案。 6、发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布 情况和动态变化。7、描画质量构成过程。 .12统计数据及

6、分类： 1、计量数据 凡是可以延续取值的，或可以用丈量工具丈量出小数点以下数值的数据。 2、计数数据 凡是不能延续取值的或用丈量工具也得不到小数点以下的数据，而只能自然数的数据称计数数据。计数数据又分为计件值数据 计点值数据 。123412.13用于控制现场的数据用于分析的数据用于调理的数据用于检查的数据搜集数据的目的.14搜集数据的方法-随机抽样 .15总体与样本： 总体：是指在某次统计分析中研讨对象的全体又称母体。 样本：是从总体中随机抽取出来要对其进展分析的一部 分个体，也称为子体。 抽样：从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。 随机抽样：使总体中的每一个个体都有同等的时机被抽 取出来

7、组成样本的活动过程。 .16目的母体 样本 数据对于工序控制对一批产品质量判断工序一批半废品样本数据抽样判别一批半废品样本数据抽样判别.17常用的随机抽样方法： 简单随机抽样法 系统抽样法 分层抽样法 整群抽样法 .18.19假设某机械加工厂加工轴承，随机抽取100件轴承丈量其直径，获得数据如下单位：mm，计量最小单位：0.1mm。.20统计特征数： 统计特征数是对样本说的。 统计方法中常用的统计特征数可分为两类： 一类：表示数据的集中位置 例 样本平均值、样本中位数。 另一类：表示数据的离散程度 例 样本极差、样本规范偏向。 .21不仅研讨“平均，同时更关注“动摇分布！.22数据分析中，平均

8、值的分析比较重要，但假设不能正确运用，仅仅运用平均值会让我们犯错 .231、样本平均值 x_2、样本中位数 x3、样本方差 s2 样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征数。 4、样本规范偏向 s 样本方差的正平方根为样本规范偏向。 5、样本极差 R一组数据中最大值与最小值之差。 .24质量管理中常见的概率分布：超几何分布二项分布泊松分布正态分布抽样分布-样本统计量的分布例如：正态总体的样本均值与样本方差的分布.25超几何分布设有一批产品，批量大小为N为有限数，假设其中含有D个不合格品，从中抽取n个样品，令 X为取出 n 件产品中的不合格品数那么 X 的概率为随机变量X的分布？.26 二项分布

9、 思索只需两种能够结果的随机实验，当胜利的概率是恒定的，且各次实验相互独立，这种实验在统计学上称为贝努里实验Bernoulli trial。假设进展n次贝努里实验，获得胜利次数为XX=0,1,n的概率可用二项分布概率公式来描画.27假设随机变量X的概率分布为那么称X服从参数为n,p的二项分布，记作XB(n,p)。其中，0p 2 3：规范偏向，主要描画一概率分布的离散程度；34.56.81看谁摘的果子最多！.第四节 控制图原理1、什么是控制图对过程质量加以测定、记录并进展控制管理的一种用统计方法设计的图。控制图的组成UCL(Upper Control Limit) 上控制限LCL(Lower C

10、ontrol Limit) 下控制限CL (Central Line)中心线按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列 .2、控制图原理第一种解释：在控制图上描点，本质上就是进展统计假设检验。例：检验假设(知=0.26mm) H0 ：=10.0而控制图的上、下控制界限即为接受域与回绝域的分界限，点子落在上下控制界限之间，阐明H0可接受，落在控制界限之外，阐明H0应回绝。H1 ：10.0.第二种解释：控制图的本质是区分偶尔要素与异常要素的科学工具。控制图上的控制界限就是区分偶波(natural variation)与异波(special variation )的科学界限。而用来显示产质量量合格与否

11、的界限是规格界限，称为显示图。两者不可混为一谈。.3、控制图的两类错误与控制界限的选择：第类错误，虚发报警，发生的概率记为 ；第类错误，漏发报警，发生的概率记为。.控制界限的选择为了使两类错呵斥的总损失较小，长期实际阅历证明，3方式,即UCL= + 3 CL= LCL= -3此时犯第类错误的概率或说显著程度=0.0027。.控制图的判别准那么休哈特控制图的设计思想是先确定第类错误的概率，然后再根据第类错误的概率的大小来思索能否需求采取必要的措施。为了减少第类错误，对控制图中的界内点增添了第类判异准那么，即“界内点陈列不随机判异。控制图的判别准那么分为两类：判稳准那么；判异准那么。根据不同的用途

12、，控制图可分成两类：分析用控制图与控制用控制图。判稳准那么适用于分析用控制图；判异准那么适用于控制用控制图。.判别稳态的准那么：在点子随机陈列的情况下，符合以下各点之一那么判稳： 1、延续25个点都在控制界限内； 2、延续35个点至多1个点落在控制界限外； 3、延续100个点至多2个点落在控制界限外。.判别异常的准那么：符合下了条件之一就判异：1、点子在控制界限外或恰在控制界限上；2、控制界限内的点子陈列不随机。.点子陈列不随机的典型方式：方式1：点子屡屡接近控制界限。延续3个点中，至少有2点接近控制界限。CLUCLLCL.方式：链。在控制图中心线一侧延续出现的点称为链，点子的数目称作链长。链

13、长不小于时判别点子陈列非随机。. 方式：延续链。属以下情况之一：延续个点中，至少有点在中心线一侧；延续个点中，至少有点在中心线一侧；延续个点中，至少有点在中心线一侧；延续个点中，至少有点在中心线一侧。.方式4：倾向，点子延续上升或下降的形状成为倾向。当有延续不少于7个点的上升或下降的倾向时判别点子陈列非随机，存在异常要素。.方式5：点子集中在中心线附近。延续15点集中在中心线附近那么判异。.方式6：点子呈现周期性变化。.每一种类型的控制图又有两种不同的情形：规范值 为规定的要求或目的值规范值给定控制图 为控制用控制图规范值未给定控制图 为分析用控制图常规控制图主要有两种类型：计量控制图计数控制

14、图规范值未给定规范值给定GB/T 4091-2001 常规控制图第三节 常用休哈特控制图 .计量控制图和计数控制图的类型计量值控制图平均值 图与极差R或规范差s图；单值X图与挪动极差R图中位数Me图与极差R图 以上控制图适用于计量值，如长度、分量、时间、强度等质量特性值的分析和控制。.计数值控制图不合格品率p图或不合格品数np图不合格数c图或单位产品不合格数u图 以上控制图适用计数值1234 12指1，2，3.，如:不合格品数、缺陷数及事故的件数。.休哈特控制图的种类数据分布控制图简记计量值正态分布均值极差均值标准差中位数极差单值移动极差x-Rx-sX-Rx-RS计件值二项分布不合格品率不合格

15、品数Pnp计点值泊松分布单位缺陷数DPMO缺陷数Uc.1、 均值-极差控制图 均值-极差控制图是最常用、最重要的控制图，具有以下有点：适用范围广；灵敏度高。 均值-极差控制图的统计根底： 1假定质量特性质服从N，2 ，假设X1， X2 ，.， Xk是样本含量为n的k个子样，那么样本均值 服从正态分布N ，2 /n)。 2假设 ，未知，就必需从稳态过程所获得预备样本中对他们进展估计。通常有 . 、未知时 图控制线的计算. 、未知时 R 图控制线的计算. 控制图的操作步骤a、确定对象、抽取数据b、合理分组c、计算 、Rid、计算 、e、计算R图的控制线、x图的控制线f、将数据在图中打点并作图。.举

16、例：测螺栓的扭矩，其规格为：150+/-50， 控制扭矩的质量。.X1 =(x1+x2+x3+x4+x5)/5R图的控制线 UCL= D4 R=2.114*14.4 =30.4416 CL = R =14.4 LCL = D3R = 0 x图的控制线 UCL =x + A2R =163.1+0.577*14.4 =171.4088 CL = 163.1 LCL = x - A2R =163.1-0.577*14.4=154.7912.关于x-R图的讨论如何结合运用x-R图查找异常容差图、控制界限与规格界限间的关系.情况X-bar 图R图判断一报警未报警变化二未报警报警变化三报警报警变化， 是否

17、变化是具体情况而定四未报警未报警正常.TB.p图和pn图作图原理：p图的统计根底为二项分布。当控制图的控制对象为不合格率时，过程处于稳定形状是指任何单位产品不合格的概率为一常数p，且所消费的各个单位产品都是独立的。这时，所消费的每一单位产品都是具有参数p的二项随机变量的一个实现。取一个包含n个单位产品的随机样本，那么其中不合格单位产品数D服从参数为n和p的二项分布，即 PD=x=CxnPx(1-p)n-x ,x=0,1,n. 当n5时，不合格数D近似地服从正态分布Nnp,np(1-P)不合格率p近似地服从正态分布Np,p(1-P)/n那么，假设过程不合格品率p知,那么p图的控制线为.假设过程不

18、合格品率p未知,那么p图的控制线为.例如 消费收音机晶体管的制造公司，决议建立不合格品率p图。每天消费终了后，在当天的产品中随机抽取一个样本，并检查其不合格品数。曾经搜集了1个月的数据如下。 .从表、图中能察看到，子组与17和26的不合格品率已超出了相应的上控制限。将这两个子组从数据中剔除， .删除17 和 26 组数据后再绘制图：从图中能察看到，过程处于统计形状。修正后的 值就可作为建立规范值给定控制图的规范不合格品率。即p0=0.054 ，n150(子组平均数)。 5.4 .pn图pn图的控制线为P知P未知. 小型开关由一自动装配线消费。由于开关失效是严重质量问题，用不合格品数用来识别装配线在何时失控。例如序号123456788910np8141041397111513序号11121314151617181920np5141281511918612序号2122232425np61281514每次抽取4000个样本，共抽取25组，每一次的不合格品数为np.控制图阐明开关的消费过程处于统计控制形状。.C图和u图一定检查单位