SPC基本原理和Cpk改善课件

ATLConfidentialAmperexTechnologyLimited(ATL)SPC基本原理及CPK改善目录SPC概念SPC理论基础控制图控制图应用过程能力分析及CPK改善ATLConfidentialSPC概念SPC：

StatisticalProcessControl------统计制程控制应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，从而保证产品与服务满足要求的一种质量技术SPC具体的应用工具------控制图ATLConfidentialSPC理论基础1----正态分布正态曲线下面积分布

:实际工作中，正态曲线下横轴上一定区间的面积反映或变量值落在该区间的概率（概率分布）。几个重要的面积比例（概率）轴与正态曲线之间的面积恒等于1。（μ-σ,μ+σ）内的面积为68.27%（μ-2σ,μ+2σ）内的面积为95.45%（μ-3σ,μ+3σ）内的面积为99.73%。

ATLConfidentialSPC理论基础1----正态分布正态分布的应用

:生产中很多参数的概率分布都可以近似地用正态分布来描述：如直径、长度、厚度、重量等

中心极限定理：实际工作中，只要样本量n较大时，我们可以认为X的分布近似于正态分布

正态分布在质量控制中的作用ATLConfidentialSPC理论基础2----变异来源变异（或波动/偏差）

:没有任何2件产品是完全相同的，即存在变异质量和变异的关系：质量∝（1/变异）2种基本变异来源：特殊因素---------可控随机因素---------不可避免ATLConfidentialSPC控制图控制图概念:判断生产过程是否处于统计控制状态的图形根据前期稳定的生产状况，计算控制限，并以此控制限来监控后续生产控制图理论依据:连续性数据的正态分布正态分布（μ-3σ,μ+3σ）范围内的概率分布为99.73%以μ±3σ为控制限区分特殊因素和随机因素（区分受控与失控）ATLConfidentialSPC控制图控制图与正态分布曲线:ATLConfidential正态分布曲线控制图旋转90℃SPC控制图控制图与变异来源因素:ATLConfidentialSPC的作用有效监测、提前预防

提前发出警报，并使你有足够时间来防止更严重的问题出现

ATLConfidential规格限VS控制限ATLConfidential规格限SpecificationLimits(USL,LSL)由外部设计要求决定区分合格/不合格适用于所有单个数据控制限ControlLimits(UCL,LCL)由内部工序能力决定区分特殊因素/随机因素适用于样本数据规格限与控制限毫无关系，完全是两码事控制图VS趋势图（ControlChartVSTrendChart

）ATLConfidential控制图ControlChart（SPC）根据实际数据计算值作为控制限可以用来预警监控适用于稳定工序趋势图TrendChart根据规格或指定指标作为控制限只能用来参考观察针对不稳定需要改善工序指定上限指定下限Trend2类风险----（风险、风险）风险:按照正态分布原理，有99.73%的数据在±3σ范围（控制限），那么仍然有0.27%的数据不在此范围也就是说即使工序是稳定正常的,也会有0.27%的数据在控制限外风险：工序受控，却误判为失控（OOC）的风险;即误报警风险如果以±3σ作为控制限，那么风险=0.27%ATLConfidential2类风险----（风险、风险）风险:过程已经出现了异常，但是仍会有部分产品，其控制参数的值还会位于控制界内如果抽到上面所说产品，数据点还在控制限内，那么就不能判断过程出现了异常定义风险：工序失控，却没有及时报警的风险；即漏报警风险风险的大小跟实际工序能力相关ATLConfidential风险降低2类风险的方法控制间距增大，减小，增大控制间距增小，增大，减小解决方法:以这2种风险的总损失最小为原则先确定，再确定为了增强使用者的信心，通常取值很小，我们以±3σ作为控制间距，则=0.27%当取值很小时，对应的风险，也就是漏发警报的风险就比较大；因此为了弥补这个问题，在“超出±3σ,判断为异常”这一规则上，又补充了其他判异规则，以减少，这就是各种判异规则（OOCRule）检验的由来ATLConfidential风险不可避免OOCRulesOOCRules：异常的标示判异原理：“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的

主要的准则：任意点超出控制线次要的准则：非随机的数据；数据呈以下形式：数据链趋势分层混合周期性变化

ATLConfidentialOOCRule1Rule1(WE1/WE2)：1点落在控制限之外数据点在±3σ控制限之外的概率为0.27%一般可能的原因新的操作员、新的工序；原材料变化、设备参数调整检验方法或标准变化ATLConfidentialOOCRule2Rule2(WE7/WE8)：连续9点在中心线同一侧在同侧连续出现的点称为“链”，点数≥9，判断为异常出现9点同侧的概率为：

P=2×(0.5)9=0.39%

即误报警的概率为0.39%，=0.39%ATLConfidentialOOCRule4Rule4(WE11)：连续14点相邻点交替上下出现连续14点交替的概率为：

p=0.4%（根据实际统计数据得出）即误报警的概率为0.4%，=0.4%

可能的原因是：2个不同的数据组混合在一起造成，比如2位操作员轮流操作/2台设备轮流使用/2人轮流测量ATLConfidentialOOCRule5Rule5(WE3/WE4)：连续3点中2点在2σ范围之外出现的概率为：

p=2××(1-0.9772)2×0.9772=0.30%即误报警的概率为0.30%，=0.30%

ATLConfidentialOOCRule8Rule8(WE13)：连续8点都在1σ之外出现的概率为：

p=(0.1587×2)8=0.10%即误报警的概率为0.10%，=0.10%

OOCRule总结OOCRule的选用风险与OOCRule的选取当选取多个规则时，a风险（误报警）计算公式如下：

a1a2……

ak表示各判异规则对应的a风险当只选取WE1/WE2（超3σ限）：误报警风险=1-(1-0.27%)×(1-0.27%)=0.55%当所有规则都选取时：误报警风险=2.48%ARL:AverageRunLengthARL:AverageRunLength

:定义：能够正确识别1个异常点所需要的运行点数量对应风险和风险，也有2个参数：ARL0和ARL1ARL0=

In-controlAverageRunLength

针对工序稳定受控的状态

平均运行多少个点出现1次误报警

ARL0=1/ARL1=

Out-controlAverageRunLength

针对工序不稳定失控的

平均运行多少个点后识别1个异常点

ARL0=1/（1-）ARL用来帮助我们在建立控制图的时候确定样品数量和取样频率ATLConfidential单值和均值控制图ATL常用的控制图------单值控制图(IR)、均值控制图(XR)单值控制图

:测量费用很大时，（例如破坏性实验）或是当任何时刻点的输出性质比较一致时（如粘度）；最经济均值控制图

使用范围较广的一种计量型控制图，样本n>1为什么要用均值控制图？单值可能不符合正态分布如果n>=5，一般都符合正态分布单值控制图对变异的判断不灵敏ATLConfidentialATLConfidential过程能力分析及CPK改善过程能力分析 过程能力分析是评价生产过程满足预期要求的能力在进行过程能力分析前，必须明确如下要素过程输出参数，即控制参数对输出参数特性的要求，即目标规格和规格公差（USL,LSL）

抽样方案（包括频率、样本数等）服从正态分布（也就是过程稳定和可预测）ATLConfidentialσ过程能力指数Cp与CpkCp:生产过程的自然能力与要求规格的比较判断生产过程是否处于统计控制状态的图形Cp指标的判断（Cp越大越好）：一般来说

Cp<1，过程能力不足1≤Cp<1.33，过程能力尚可

1.33≤

Cp<1.67，过程能力充足Cp与过程输出参数的Mean值无关；它是假设Mean值与规格中心值（Target）一致时的过程能力之比。所以Cp指数是反映制程的潜在能力Cp的前提条件：Mean=Target对应3σ质量水平过程能力指数Cp与CpkCpk:

大多数情况下：Mean≠Target，那么分析过程能力的时候就要考虑均值Mean的影响，所以就引入Cpk概念Cpk：过程输出均值与规格中心或目标不重合时的过程能力指数Cpk计算公式：公式一：Cpk=(1-Ca)×Cp这里有个指数Ca偏离度（有的资料用K表示）Ca衡量平均值和规格中心一致性，Ca越大，表明均值偏离规格中心越大，过程能力越差过程能力指数Cp与CpkCpk计算公式二:

单侧上限过程能力指数，仅有上规格限的时候使用单侧下限过程能力指数，仅有下规格限的时候使用当Mean=Target时，Cp=Cpk；当Mean≠Target，Cpk<Cp只要双边规格都给定，Cp就有意义，Cpk和Cpk就要同时考虑Cpk改善Cpk与控制限无关，与规格、Mean、σ相关改善Cpk途径：1).减少Mean值偏移度Ca;2).减少标准差σ;3).扩大规格限度USL/LSL如Cp、Cpk都较小，且两者差别不大（如Cp=0.7;Cpk=0.65）说明过程的主要问题是σ太大，应首先降低过程变异σ如Cp较大、Cpk较小，两者差别较大（如Cp=1.3;Cpk=0.7）说明过程的主要问题是Mean偏离规格中心大多，应首先调整平均值如Cp很