SPC统计过程控制中级教材.ppt

1、统计过程控制(SPC),讲师简介,2005年至今负责华映QCC推动共获得成果166个,财务收益1500万，成果参加外部交流竞赛获得台湾省19届会长奖，全国国优*8个，中电部优*9个.06-07年担任省电子行业/全国电子工业/省质协QC小组评委。 授课经历：NEG旭硝子/福龙电子/厦华电子/华映2006年-2007年连续两年被评选为公司十大优秀讲师。,华映光电股份有限公司的QCC推动总Leader和质量知识讲师,中质协认证国家级QCC诊断师/质量工程师/六西格玛黑带、全国电子行业部QCC咨询师、方圆认证三合一体系内审员,华映精益推动精益专家。,在华映工作期间从事品保总处SQE和SQ机能工作，辅导

2、过韩资LG/日资NEG/JVC/TPN/DNP等供应商材料品质改善及品质改善专案辅导工作和完成6sigmaBB项目。,讲师:许石景(stone） 专案质量工程师,课程简介,在生产中，能根据数据属性选择、制作及分析SPC控制图，并能分析消除异常原因和过程能力的提升。,1、课程目的,3、课堂纪律,手机关掉或打振动,4、课程思路,2、课程设置,序SPC简介,SPC基本概念,SPC，Statistical Process Control（统计过程控制）的简称，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。 SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出

3、预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。,SPC的发展史,二战前,二战中,二战后,质量管理=检验 抓质量=把好检验关 只能发现和剔除不合格品 损失已大量造成 补救措施= “亡羊补牢” 内部损失和售后投诉索赔 企业不堪重负 1924年 美国 尔特休哈特 博士 控制图产生为SPC的起源标志,美国 战时质量管理标准 军品的质量和及时交付,五十年代以来 SPC在日本 工业界的大量推广应用 日本崛起 八十年代以后 大公司积极推广应用 对供应商也提出了相应要求 ISO9000、QS9000及六西格玛管理 今天 计算机及专用软件推光 SPC选才真正全面狂热起来,高质量、低成

4、本、短周期呼唤出SPC，并推动着其不断完善。,起源非凡,牛刀小试,大放光芒,SPC主要功用,可即时发现制程异常，及时预警； 现状分析，可发现快速改善机会。 掌握制程能力，做为改善之参考。,SPC适用范围非常广泛，无论是品质方面、成本方面还是交期方面，都可适用。当然，用途不一样，功能也不一样。,SPC实施流程,搜集数据,制作解析用管制图,制程能力分析,转为管制用管制图,分析并消除异常原因,提升制程能力,检讨机械、设备等等,过程是否稳定？,能力是否足够？,删掉异常数据(组),NO,NO,Yes,yes,第一章数据收集,1-1、数据类型,为了解原料、制程、产品的品质特性，经调查或实验而得到的数字或数

5、量就是数据。 按不同的分类方法，数据有不同的类型：,问题解决,问题 / 事项,连续型 Data (Continuous Data),离散型 Data (Discrete Data),连续型数据(计量型): 如长度,重量,时间等能够测定的数据,离散型数据 (计数型) : 如合格/不合格等能用个数表示的数据,资料的类型 属性(Attribute) 命名(Nominal)范畴(Category),统计特征值 缺陷(Defect),资料的类型 变数(Variable) 比率(Ratio),统计特征值 位置(Location) 散布(Spread) 形状(Shape),依数据特性 区分,依数据来源 分

6、材料或产品数据 制程数据 检验数据,依数据时间 先后 过去数据 日常数据 新数据,课堂互动： 请列举身边遇到的数据并说出类型。,1-1、数据类型,连续数据与离散数据进行比较的解释： 一般来说，连续数据比离散数据更可取，因为你可以利用更少的数据获得更多的信息。 如果不能得到连续数据，就可以对离散数据进行分析，发现结果，作出判断。,销售订单准确度 数据输入准确度 销售地区 使用“合格/不合格”测量仪器得到的孔径 孔径 应答中心对话时间 制冷氟利昂的重量(克) 每百万部件中有缺陷部件的数量 装配线缺陷(ALD),1-2、数据收集要点,随机性,X X X X X X X X X X X X X X X

7、 X X X,X X X X X X,$ $X # # X $ X X X # # X# # #,# X $ X $ # X,X XX,XX X,X XX,X XX,X X X X,数据收集目的,1、制作控制图？ 2、要因验证？ 3、能力分析？ 4、项目选择？ ,数据收集方法,数据收集原则,随机抽样法,系统抽样法,分层抽样法,集体抽样法,数据收集注意事项,1、测量系统是否可靠？ 2、是否遗漏或重复？,1-2、数据收集要点, 总体和样本 (接收检验与统计的区别）,样本 (Sample,10),总体 (N=1,000),Sample 10个测定 (规格 : 1004),96,97,98,99,10

8、0,104,101,规格 下限,规格 上限,102,103,总体能不能判断为良品？,1) AQL Yes : 因为Sampling的10个测定值都在规格内 OK 2) SPC No : 用Sample Data推定总体的不良率为 2.8% 异常水平,1-3、统计学的作用,统计描述: 用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。(基础统计量、图形分析）,统计推理: 确定结果之间的变异何时可能是由于随机误差引起的，何时不能归因于随机误差； 分析结果与原因之间存在的(因果)关系？ (假设检验、方差分析、多变量分析、回归）,试验设计： 收集并分析数据，以估算过程变化的影响,并决定如何进行

9、最佳化设置。 (实验计划),统计学 用三类方法处理误差,统计学的作用,第二章控制图基本理论,2-1、过程波动解析,产品的品质特性一定会有波动！所以我们预期的观测值就会有差异： 如果我们研究BL外框的对角尺寸，每个样品是不是一样的； 如果我们测量10台冰箱的能耗，得到的结果也是不一样的； 这种差异使我们的工作更具挑战性！ 一般来说，我们不能相信来自一个数据点的结果，通常收集多个数据点、并且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。,变异(误差)的产生是必然的、意料之中的，是统计学的基础。,变异来源,2-1、过程波动解析,造成这种误差的原因在于产品或服务实现过程中的因素变异，普遍来源有：,关键是要分析

10、哪种变因对响应变量的贡献最大 -分析技术,变异来源,2-1、过程波动解析,误差分类,我们把误差分成两类： 系统误差（原因误差、特殊误差） 预期的（和可预测的）测量结果之间的差异； 随机误差（偶然误差） 不可预测的测量结果之间的差异；,Example: 使用不正确的工具、操作员设置调试过失） 机器振动/温度波动/材料硬度的可变性,系统误差,随机误差,2-2、控制图原理,管制图是1924年由休哈特 博士(Dr. W. A. Shewhart),在研究产品品质特性之次数分配时所发现。正常工程所生产出来产品的品质特性，其分配大都呈常态分配的，会超出三个标准差(3)的产品只有0.27%。 依此原理，将常

11、态曲线图旋转90度，在三个标准差的地方加上两条界限，并将抽样数据按顺序点绘而成为管制图。,-3,-2,-1,+1,+2,+3,规格范围,-3,-2,-1,+1,+2,+3,3原则,2-3、合理子组原则,合理子组原则是休哈特提出的控制图的理论基础之一。 在抽取样本时要使组内波动仅由偶然因素引起；组间波动主要由异常因素引起。休博士称这样的样本为“子组”。 显然，这样的子组内不应有异常波动，故用其估计出来的较为精确。这样的子组的容量一般较小，经济性得到很好保证；另外，由于较小，控制限就小了，从而对检出异常波动较为灵敏。 为实现“合理子组原则”，一个简单的方法就是在最短的时间内把一个子组全部取出，或连

12、续抽样。这样，由于抽样时间短，就可避免异常原因进入子组。,2-4、控制图的使用,分析用控制图,控制用控制图,1、调整过程使过程达到受控 2、使过程能力指数Cpk或Cp达到顾客需求,一旦实现了以上两点，分析用控制图即可转入控制用控制图。,2-5、控制图分类及选择,n 2 ?,n 10,数据性质?,计量值,计数值,单位固定,n 固定,研究X？,图,计数类型,X-S,图,X-R,图,X-RS,图,p,图,pn,图,C,图,u,图,YES,NO,Me-R,NO,YES,不良比率,缺陷,NO,YES,YES,NO,NO,YES,精度最高,精度尚可,精度较差,不得已才用,第三章制作解析用控制图,3-1、正

13、态性分布及检定,正态分布总面积是1,脱离已知规格的面积,就是所推定的不良率,上限 (USL) 下限 (LSL) 均值 () 标准偏差 (),拐点与平均值之间的距离是一个 标准差。 如果三倍的标准差都落在目标值和规范的上下限内，我们就称这个过程具有“三个西格玛能力” 99.73%的数据外于平均值的3 内, 95.46%的数据位于平均值的2 内, 68.26%的数据在平均值的1 内.,3-1、数据正态性检定,P0.05 数据服从正态分布,3-2、数据受控分析,一个过程开始实施控制图时，几乎不会恰巧处于受控状态，即总会存在异常波动。 在这种失控状态下建立起来的控制图，上下控制限间距一定较宽，这会导致

14、判断失误。 因此，一开始，总是要将失控状态调整到理想状态，这就是分析用控制图阶段。,3-2、数据受控分析,消除异常原因后去掉这组数据,消除异常原因后去掉这组数据,3-3、过程能力指数,Ca=,100,实绩中心值规格中心值,规格容许差,T=Su-SL规格上限规格下限,T / 2,100,规格公差,6个标准差,T,6,Su-X,3,X-SL,3,Cp= 或Cp= - 单边规格时,Cp= = - 双边规格时,当 Ca =0 时 CpK=Cp 单边规格时 Cpk 即以 Cp 值计,3-4、过程能力分析,第四章改善方法论简介,4-1、透过管理图分析改善（计数）,在SPC控制图中,只要有不受控点存在,就有

15、可改善的机会,在SPC控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,肯定有异常原因存在,造成离异,4-1、透过管理图分析改善（计量）,在SPC控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,在SPC控制图中,计量管制图判异八原则,判定法则： 1、单个点落在控制限以外 2、连续3点中2点落在中心线同侧B区以外 3、连续5点中4点落在中心线同侧C区以外 4、连续6点上升或下降 5、连续8点落在C区以外两侧 6、连续9点落在中心线同侧 7、连续14点交替上下 8、连续15点落在中心线附近C区以内,4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则1：单个点落在控制限以外,1个点超出上界线或者下界线，这时

16、的几率小于 0.27%.,4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则2：连续3点中2点落在中心线同侧B区以外,在2和3间的几率有2.28%, 按照二项分布: P( X = 2 )=0.999988 P( X = 1 )=0.998464 故：P(X=2)=0.001524,4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则3：连续5点中4点落在中心线同侧C区以外,同侧5有连续着的 4个点超出1的情况下 其几率是 ?(0.267%),4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则4：连续6点上升或下降,4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则5：连续8点落在C区以外两侧,A,B,C,C,B,A,4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则6：连续9点落在中心线同侧,4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则7：连续14点交替上下,4-1、透过管理图分析改善（计量）,判定原则8：连续15点落在中心线附近C区以内,A,B,C,C,B,A,4-1、透过管理图分析改善（计量）,在SPC控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,在SPC控制图中,计量管制图判异八原则,判定法则： 1、单个点落在控制限以外(A区以外） 2、连续3点中2点落在中心线同侧B区以外 3、连续5点中4点落在中心线同侧C区以外 4、连续6点上升或下降 5、连续8点落在C区以外