spc统计过程控制的管理因素(ppt 82页).PPT

1、SPC集成过程控制、SPC:集成过程控制和statistical :是基于数学集成的数据科学分析和管理方法。 具有进程(: )输入输出的活动6个要素： 5M1E Control (控制) 3360通过掌握规则来预测将来的发展，实现预防，整合进程规制的定义，从进程中收集资料，加以整合订正分析并且薯通过工艺能力的分析和标准化，不断提高工艺能力。 根据大量微小原因引起的原料在一定范围内的变化、天气的变化、环境的影响、作业基准来执行作业的变化， 工序上的机会根据非常经济的措施，即一个或者少数大的原因使用规格外的材料的初学者的操作者的不完全的机械调整作业标准没有执行作业的作业标准的不合理的非机会原因的变

2、异，不仅能找到其原因， 可以排除这些原因的处置，从经济角度来看，为了保持作为正确、机会原因(共同)、非机会原因(特殊)、过程变异的产品质量，作为限制对象列出的项目.限制项目必须具有具体的指标进行评价. 如何选择重要的质量特性来代表产品是非常重要的。SPC的应用步骤流程图：制造过程分析的建立、规定项目的决定、标准化、实施问题分析解决、过程的继续规定、过程能力分析、Cpk1、问题分析解决、 在、工艺条件变动的情况下，在1.Ca工艺精度(Capability of Accuracy )工序中生产的每个产品的实际值与标准中心值一致是理想的(1) Ca的修正计算方式是， 实际平均值-规格中心值x-UCA

3、=- (2) Ca值的等级判定Ca值为正值- -实际平均值高于规格中心值Ca值为负值- -实际平均值低于规格中心值ca值越小品质越好， 根据Ca值的大小通常可分为以下4个阶段：练习1，在管挤出工序中其长度规格为75010，2 .测量从CP工艺精度(Capability of Precision )产品得到的产品资料的6个推定标准偏差()和标准公差(t )的差的程度Cp的修正计算方式为：Cp=、规格公差、6个推定标准偏差、t、6、双边规格、=、Cp=、规格上限实际平均值，单边规格、2. Cp值的等级判定Cp值越大-规格公差大于估计标准偏差()表示质量越好，即过程的波动幅度远小于规范公差Cp值。根

4、据Cp值的大小一般可以分为以下6个阶段： 3 .如果cpk进程能力指数Cpk=|1ca|*Cpca=0，则在Cpk=Cp单边规范的情况下，用cp值校正cpk，在练习2、管挤出工序中，其长度规范为精度、精密度、高度、低度、高度、低度您的母体数量(批次数) 3:是母体(批次数)，您的母体数量(批次数) 3360是母体(批次数)。 (例如3360表示校正50个，N=50) 2. n=样本数(样本数) 3360表示样本(样本)校正公式： X=(X1 X2 Xn)/n n=样本数，X1、X2.表示： 在表示各数值例中存在数值3360.51.61.55.65 x=(1. 51.61.55.65 )/5=的

5、修正式： R=MAX (该组的最大值)-MIN (该组的最小值)的例子中，为数值33601.51.61 n-1、部分修订公式、(Xi-X )、n-1、2、2、直方图、一例：某厂接受外协厂制造的青铜轴承生产重要仪器。 但是，这家工厂不能信任生产这些轴承厂家的工作，决定分析供应商提供的轴承。 这些轴承的主要特性是内径，规格为1.3760.010英寸。 现抽取100个青铜轴承，仔细测定它们的内径，并记录测定结果。 100个青铜轴承内径的测定值如下表所示：数据告诉我们什么，回答，数据列表无法表现出什么有意义的东西(Virtually Nothing )！ 有必要进一步分析数据。 图形有助于将数据转换为

6、信息。数据列表、直方图、制作方法1 )收集样本(在很多工业用的分析中，50个数值具有足够的可靠性。 但是，如果个别测量的成本低，或需要正确的分析，可以使用100个以上的数据。 2 )确定群数(参见表)3)全距离(R)=MAXMIN 4)确定群距离=R/K 5，并确定每个群的上下群边界最小群下群边界=最小-最小测量单位/2最小群上群边界=最小， 与目标值比较：平均值：1.3773与规格界限比较：极差(最大值-最小值)=1.383-1.370=0.013数据分布的进一步信息：将数据分为10组后，各区间内收纳的数据数：1.3773分布大致对称，稍微向右倾斜所以，这家工厂决定接受这些青铜轴承。建议：轴

7、承的加工中心向左移动，指出正规曲线、直方图的作用、采取显示数据的分布特征措施后的效果比较和评价设备、供应商、材料等的评价过程的能力，包括： 20 15 10 5、直方图的例子、直方图、直方图、各形状和双峰型表示两个以上的不同组混合存在，削壁型表示进行过全部检查或采样方法不正确，缺齿型表示两个以上的不同组混合存在，常态形的分布正常，、 孤岛型的测定有错误的1 .修正量型数据修正量型数据全部是用修正量器实际测定的数据，例如长度.重量.电流值.尺寸等连续性的数据.2.修正数型数据全部是用单位个数或次数修正的数据，例如不良数.不良可以采用指定范围内的任何可能值，包括：、值。 “计数”(Attribut

8、e ) :定性数据值可以是一组特定的值，而不能是这些值之间的值。 是订装型订点型、订装型数据吗？ 中的组合图层性质变更选项。 性质上是均匀的，还是不能按子组抽样？ 你现在感兴趣的是不合格率吗？ 样品容量一定吗？ 样品容量一定吗？子组容量9，np或p图，p图，c或u图，u图，是，否，是，是，否，否，是，选择适当的控制图，修正量型控制图。 例如，自动螺纹车床提供了一个加工切割长度的工程图公差为0.5000.008英寸的螺栓。 频数分布在进行调整期间完成，分析结果表明，进行一定期间的加工生产的开始是令人满意的。 为了分析控制加工中螺栓的质量，决定使用平均极差的控制图进行监视。 一个实例，步骤1 :选

9、择质量特性螺栓的切割长度至关重要的步骤2 :根据合理的修正图收集数据，每小时提取5个产品作为样本。 检查员按时间顺序收集了25个样本。 收集的数据表，一个例子：步骤3 :校正样本的平均值和极差(参见上表)的步骤4 :总平均和极差，一个例子：步骤6 :利用控制极限确定样本值，一个例子：步骤7 :控制极限是否经济满意平均值和全距离控制图表()，最常用的最基本的控制对象是修正测定值n 9的情况适用的平均值图表，用于观察和分析分布的平均值的变化，即过程的集中倾向。极差的图是观察分布的分散状况，即过程的偏差的程度、x平均映射、范围映射、平均值和标准偏差映射、平均映射、标准误差映射、1校正总平均值：校正运

10、算移动极差平均值：个别值和移动全距离映射、个别值和移动全距离映射、MR控制映射质量特性的好坏、通常根据两个分布的采样容量n足够建立并分析次品率控制图(p图)、检查记录数据修正计算平均次品率p修正计算中心线和控制界限控制图，与n有关！ 在案例研究中，在制造复杂的发动机端盖时，如果有任何原因就判断为不合格品，在完成品的全部检查中，要求控制各级产品的不良率。每个等级检查的端盖总数为样本量，收集了修正25个等级的检查数和不良数。 实例研究，1 .收集的数量如下表：实例研究、根据公式修正的各样本组的上下控制在实用上，如果各组的容量不超过其平均值和正负25%，则平均样本容量() 可以校正控制限制的按照通常

11、泊松分布的近似和正态分布能够处理的采样的大小，只要能够算出每单位的缺陷数即可，不一定，制作单位缺陷数值控制图(u图)、检查和记录数据校正平均单位缺陷数校正运算中心线和控制界限控制图如果与n有关，将n设为样品尺寸，将c设为缺陷数，则单位缺陷数为u=c/n，实例研究，现在需要对注射成型品缺陷进行控制图形分析，收集到的数据在限制的修正运算、实用上， 各组的容量不超过其平均值和正负25%的情况下不合格品数为遵循二项分布的随机变量np 5的情况下，为正态分布N np， 根据np(1-p )、不合格品NC曲线图近似地决定数据采样容量n的大小，n始终取50以上的数量的铸件表面的气孔数、机械安装后发现的故障数等产品上的缺陷数按照泊松分布的近似为正态分布处理，平均值为c，标准偏差为缺陷数控曲线图， 1 .收集数据：一般取2025组数据的缺陷数较小时，可以将几个样品合并在一起，尽量减少每组的缺陷数C=0的情况。 否则，不适合制作控制地图；不同的缺陷必须尽可能分层处理。 缺陷数控图，2 .修正平均缺陷数3 .修正中心线和控制界限： 4 .制作控制图进行分析，用控制图进行控制，分析阶段的控制阶段，控制图的应用的2个阶段，(1)所有的样本点都在控制界限内占2的样本点均匀分布(3)接近中心线的样本点约占2/3 (4)接近控制界限的样本点极少。 控制状态在控制图上表现，判断控制和失控，x、