SPC质量管理教材.ppt

1、质量管理发展历程,操作人员 1900,工长 1930,独立检验部 1940,统计技术 1950,ISO9000 1980,TQM,Six sigma,什么是统计学？ 中国大百科全书:统计 学是一门社会科学 大英百科全书:统计学是根据数据进行推断的艺术和科学 令人遗憾的中国统计学科 统计学具有阶级性吗？,我们为什么实施SPC?,帮我们减少 客户投诉 报废率 审查工时 仪器有效的损失 客户要求 不要仅仅告诉我们你的程序/ 产品正 在改良,表现过程数据 客户稽核 内部管理,变差是什么？,在一个程序的个别项目/ 输出之间的 不可避免的不同(可分普通和特殊原因) 变差的例子 你的操作有变化 机器有变化

2、你的仪器有变化 产品的质量特性有变化,各种流程中变异无处不在 质量特性的直方图表示,当你测量了一定数量的产品后，就会形成一条 曲线，这便是质量特性X的分布：,变差的起源,不理睬,基本统计术语,总体 总体是我们研究对象的全部,或者全部数据，用 N 表示。,正态分布篇,样本 样本是总体的一个子集 ,是从总体中抽取的能代表母体特征的一部份 ,对样本进行测量后得到的样本数据,用 n 表示,基本统计术语,基本统计术语,基本统计术语,标准差 是方差的正平方根,表示了一组数据的分散程度。 总体标准差用表示 样本标准差用 S 表示,基本统计术语,基本统计术语,总体平均值,总体中数据的数量,总体中第 i 个数据

3、,总体平均值计算,样本平均值,总体中第 i 个数据,样本数量,样本平均值 的 计算,练 习 给定样本： 10,16,18,20,27,15,14,8.求样本平均值,总体标准差,总体容量,总体中第 i 个数据,总体平均值,总体标准差的计算,样本准差,样本容量,样本中第 i 个数据,样本平均值,样本标准差的计算,练 习 给定样本： 10,16,18,20,27,15,14,8.求样本标准差,极差,样本中最大 值,样本中最小值,极差的计算,练 习 给定样本： 10,16,18,20,27,15,14,8.求极差,当你测量了一定数量的产品后，就会形成一条 曲线，这便是质量特性X的分布：,什么是正态分布

4、 ?,一种用于计量型数据的,连续的,对称的钟型频率分布,它是计量型数据用控制图的基础.当一组测量数据服从正态分布时,有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准差的区间内.,我们将正态曲线和横轴之间的面积看作1,可以计算出上下规格界限之外的面积,该面积就是出现缺陷的概率,如下图:,标准的正态分布,下表为不同的标准差值对应的合格概率和缺陷概率:,如何计算正态分布和“工序西格玛 Z” ?,规格上限的工序西格玛值,平均值,标准差,规格下限的工序西格玛值,平均值,标准差,从上述

5、公式可看出,工序西格玛值是平均值与规格上下限之间包括的标准差的数量,表示如下图:,通过计算出的Z值,查正态分布表,即得到对应的缺陷概率.,练 习 某公司加工了一批零件,其规格为 50+/-0.10 mm,某小组测量了 50 个部品，计算出该尺寸的平均值和标准差X=5.04mm ， S=0.032 ，分别计算 ZUSL ， ZLSL ，并求出相应的缺陷概率。,标准差值与过程能力西格玛值的对照比较,正态分布的位置与形状与过程能力的关系图,分布位置良好 ,但形状太分散,规格中心,分布位置及形状均比 较理想,(T),规格中心,正态分布的位置与形状与过程能力的关系图,分布位置及形状均不理想,规格中心,正

6、态分布的位置与形状与过程能力的关系图,规格中心,分布形状较理想 (分散程度小 ), 但位置严重偏离,正态分布的位置与形状与过程能力的关系图,标准的正态分布,贝尔实验室的Walter休哈特博士在二十世纪二十年代研究过程时,发明了一个简单有力的工具,那就是控制图,其方法为:,收集 数据,控制,分析 及 改进,控制图制作篇,控制图-控制过程的工具,典型的控制图由三条线组成 :,CL ：控制中限 UCL: 上控制限 LCL: 下控制限,控制图的分类,控制图可分为计量型和计数型两种: 计量型数据 定量的数据,可以用测量值来分析.如:用毫米表示轴承的长度. 例如X R图, X-S图等。 计数型数据 可以用

7、来记录和分析的定型数据,如:不合格率等.如P管理理图，Pn管理图等。,计量型控制图,Control Chart,Symbol,Description,样本数量,X - R,X,样本的平均值,要均等,(平均值-极差极),图,R,样本的范围,X - MR,(单值-移动极差）,X,个体数值,一个,图,MR,数据间的范围,两个,X - S,(平均值-标准偏差,X,样品的平均值,图,S,样品的标准偏差,要均等,要均等,要均等,计量型控制图,传统的 Shewhart 公式,控制图解,UCL,CL,LCL,X,X+A,2,R,X,X- A,2,R,X-R,R,D,4,R,R,D,3,R,X,X+A,3,S,

8、X,X-A,3,S,X-S,S,B,4,S,S,B,3,S,注意 :1. 定数 A2 ， A3 ， D3 ， D4, B3& B4 被褥屈服附 ?最初。,计量型控制图的计算公式,Control,Chart,Symbol,Description,Sample Size,p 图,p,不良率图,可以不一样,np 图,np,不良数图,必须均等,c 图,c,u 图,u,计数型控制图,必须均等,可以不一样,监视每个单位产品 的平均缺陷数,用以监视过程缺陷的数目,Conventional Formulas,Control Chart,UCL,CL,LCL,p,np,c,u,计数型控制图的计算公式,由两部份分

9、组成: 图解释 观察样本均值的变化 R图解释 观察误差的变化,组和可以监控过程位置和分布的变化,均值极差图,均值,极差,取得高层对推行控制图的认可和支持 确定需用均值极差图进行控制的过程和特性 定义测量系统 消除明显的过程偏差,制作均值极差图（X-R）,进行测量系统分析 确定子组样本容量（不少于100个数据） 确定子组数（最好2-10个子组数）,搜集数据,计算均值,为子组内每个测量数据,n,为子组容量,计算极差,X 最大为子组中最大值 X 最小为子组中最小值,计算过程平均值,计算极差平均值,K 代表子组数 R 代表每个子组的极差,计算均值图控制限,常数,均值图控制上限,均值图控制下限,计算极差

10、图控制限,极差图控制上限,极差图控制下限,常数,常数,将计算结果绘于,X,R,均值,极差,练 习,分析控制图,异常 原因,超出控制上限,超出控制下限,X 图上的数据点超出上下控制界限的可能原因： 控制界限计算错误 描点错误 测量系统发生变化 过程发生变化,连续七点上升,连续七点下降,连续七点在控制中限的下方,连续七点在控制中限的上方,过于规则的分布 连续 14 点交替上升和下降,明显多于 80% 的点在 CL 的附近,明显少于 40% 的点在 CL 的附近,控制界限计算错误 描点错误 测量系统发生变化 过程发生变化 过程均值发生变化 抽样数据来自完全不同的两个整体,超出控制上限,控制界限计算错

11、误 描点错误 测量系统发生变化 测量系统分辩率不够 过程发生变化,连续七点在控制中限的下方,连续七点在控制中限的上方,连续七点上升,连续七点下降,过于规则的分布 连续 14 点交替上升和下降,明显多于 80% 的点在 CL 的附近,明显少于 40% 的点在 CL 的附近,描点错误 测量系统发生变化 质量特性分布发生变化 过程发生变化过程均值发生变化 抽样数据来自完全不同的两个整体,可能原因：,收集数据 进行测量系统分析 确定子组容量（X-MR图的子组容量为1） 确定子组频率 确定子组数（X-MR图需子组数达100个以上，这样可以全面判断过程的稳定性）,X MR Chart,单值移动极差图,典型

12、的 X-MR图,X,MR,计算MR值,即为两个相邻数据之间的差值,移动极差,测量值,为组数,将 X 和计算出的MR值分别绘在X图上和MR图上,计算过程均值,每子组的单值和,过程均值,子组数,计算移动极差均值,子组数,每子组的 移动极差和,移动极差均值,计算单值图控制限,常数,单值图控制上限,单值图控制下限,计算极差图控制限,移动极差图控制上限,移动极差图控制下限,常数,常数,练 习,控制界限的更换篇,X MR Chart,控制界限建立以后并非一成不变，因为过程永远是处于波动的，因此控制界限需定期检讨，以判断是否需要更换控制界限，检讨控制界限的周期，应根据过程变化而定。,过程流程发生变化时：,如

13、增加或减少某个工序，改变了某个工序的作业方法或作业步骤，这可能导致过程位置和分布发生变化，这种变化可能使有控制规格不再适用。,使用新的设备：,新设备的使用可能导致过程位置和分布发生变化，这种变化可能使原有控制规格不再适用。,现有过程发生失控，经过改善过程重新受控后：,现有过程失控，再改善完成后过程均值及分布均与改善前出现差别，旧有规格已不再适用，需重新计算控制规格。,对过程普通原因进行改善后：,过程能力的提高是与引起过程变异的普通原因的消除紧密相关，在对过程能力改善后，过程均值更接近目标值，过程变异变小，旧有控制规格已不再适用。,当子组容量发生变化时：,抽样频率与过程特殊原因出现的频率有关，特

14、殊原因出现的频率越高，抽样频率需相应增加，此时，应重新调整控制界限。,分析过程能力篇,X MR Chart,分析过程能力的前提：,过程必 须受控,服从正 态分布,测量系 统可接受,计算稳定过程能力指数- CP,规格上限,规格上限,常数,常数表,计算过程实际能力指数 CPK ，（它考虑了过程输出平均值的偏移）,&,计算产品性能指数 PPK,式中,练 习,对能力分析的解释,注:CPK只能用于稳定过程,计数值控制图用来控制不可以用计量数据度量的特性，通常而言，用于合格与不合格，通过与未通过，良品与不良品等。,(计数型),计数值控制图种类,P-Chart 不合格率图(计数型),不合格品率,不合格品数,被检项目的数量,计算过程平均不合格品率,多个子组不合格品率总和,多个子组数总和,样本均值,控制上限,控制下限,典型的 P 图,练 习 根据下列数据,作出P图,分析 P 控制图,异常 原因,超出控制上限,超出控制下限,数据点超出 P 控制图上下限的可能原因:,控制界限计算错误 描点错误 测量系统变化 过程不合格率上升,上述原因中，只有最后原因是与过程能力相关的变化特殊原因,其余均为人为错误造成,连续七点上升,连续七点下降,数据点连续上升或下降的原因可能有:,测量系统已经发生变化