SPC统计过程控制-非常经典课件.ppt

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1、S P C 统计过程控制,课程內容,SPC的起源和发展 SPC的目的 基本的统计概念 波动（变差） 普通原因/特殊原因 控制图的原理说明 正态分布说明 ,风险说明 控制图的设计原理 控制图的种类及选择,计量型控制图 X-R,X-S,X-R,X-Rm控制图 Ca,Cp,Cpk,Ppk,Cmk指数说明 计数型控制图 P, np, c, u控制图 什么是6？,1、控制图的起源,控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart（休哈特）博士发明。因其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control

2、)。,一、SPC的起源和发展,1924年发明,W.A. Shewhart,1931发表,1931年Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”,19411942 制定成美国标准,Z1-1-1941 Guide for Quality Control Z1-2-1941 Control Chart Method for analyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production,2、控制图的发展,一、SPC

3、的起源和发展,控制图在英国及日本的历史,英国在1932年，邀请.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。 就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。,日本在1950年由W.E. Deming（戴明）博士引到日本。 同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相应的JIS标准。,3、SPC,六、计量型控制图的制作步骤和判定原则,1、建立X-R控制图的四步骤：,步骤A：,A1：选择子组大小、频率和数据： 每组样本数（子组大小）：2-5； 子组数要求：最少25组，共100个以上样本；频率可参考下表：,抽样原则：组內变差小（同组数据连续抽样），

4、组间变差大（组与组之间有一定间隔时间）,A3、计算每个子组的均值和极差R：,平均值的计算：,4,4,3,2,1,x,x,x,x,x,+,+,+,=,R值的计算：,每组平均值和极差的计算示例：,A4、选择控制图的刻度：,对于X-bar图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组（ X-bar ）的最大值与最小值差的2倍； 对于R图，坐标上的刻度值应从0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇到的最大极差值（ R ）的2倍；,A5、将均值和极差画到控制图上：,在确定了刻度后尽快完成： 将极差画在极差控制图上，将各点用直线依次连接： 将均值画在均值控制图上，将各点用直线依次连接： 确保所画的同一个

5、样本组的Xbar和R点在纵向是对应的； 分析用控制图应清楚地标明“初始研究”字样； 标明“初始研究”的控制图，是仅允许用在生产现场中还没有控制限的过程控制图。 （备注：控制用控制图必须要有控制限！）,步骤B：,K为子组数,k,R,R,R,R,k,x,x,x,x,x,k,k,+,+,+,=,+,+,+,+,=,.,.,2,1,3,2,1,极差控制图：,平均值控制图：,B1、计算平均极差及过程平均值,R,D,LCL,R,D,UCL,R,CL,R,A,X,LCL,R,A,X,UCL,X,CL,R,R,R,X,X,X,3,4,2,2,=,=,=,-,=,+,=,=,极差控制图：,平均值控制图：,B2、

6、计算控制限,注：D4、D3、A2为常数，随样本容量n的不同而不同，见控制图的常数和公式表。,B3、在控制图上画出平均值和极差控制限的控制线,将平均极差（R bar）和过程均值（Xdouble bar）画成黑色水平实线，各控制限（UCLR、LCLR、UCLX、LCLX）画成红色水平虚线； 在初始研究阶段，这些被称为试验控制限。,步骤C：,应用控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”，控制状态（稳定状态）指生产过程的波动仅受正常原因的影响，产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态；反之则为非控制状态或异常状态。,控制图的判异原则,超出控制界限的点： 出现一个或多个点超出任何一个控

7、制界限是过程处于失控状态的主要证据。,UCL,CL,LCL,异常,异常,链：有下列现象之一即表明过程已改变或出现这种趋势： 连续7点位于平均值的一侧； 连续7点上升或下降。,UCL,CL,LCL,明显的非随机图形： 根据正态分布来判定，正常应是有2/3的点落在控制限中间1/3区域，如出现下列情况： 1、超过90%的点落在控制限中间1/3区域，或 2、少于40%的点落在控制限中间1 /3区域 应调查过程是否存在特殊原因或数据是否经过编辑？,UCL,CL,LCL,控制图的判定准则： （1）、基本判定准则： 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保过程处

8、于稳定状态： 超出控制线的点； 连续七点上升或下降； 连续七点全在中心点之上或之下； 点出现在中心线单侧较多时，如： 连续11点中有10点以上 连续14点中有12点以上 连续17点中有14点以上 连续20点中有16点以上,（2）、图示判定准则： 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳定状态。,A B C C B A,UCL LCL,判定准则1:(2/3A) 3点中有2点在A区或A区以外,判定准则2: (4/5B) 5点中有4点在B区或B区以外,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LCL,判定准则3

9、:(6连串) 连续6点持续地上升或下降,判定准则4: (8缺C) 有8点在中心线的两侧,但C区并无点子,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LCL,判定准则5: (7单侧) 连续7点在C区或C区以外,判定准则6: (14升降) 连续14点交互着一升一降,判定准则7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C区,判定准则8: (1界外) 有1点在A区以外,C6、重新计算控制限,当进行首次工序研究或重新评定过程能力时，要排除已发现并解决了的特殊原因的任何失控的点； 重新计算并描画过程均值和控制限； 确保当与新的控制限相比时，所有的数据点都处于受控状态，如有必要

10、，重复判定/纠正/重新计算的程序。,C7、延长控制限继续进行控制,当控制图上的点处于受控状态并且CPK大于1时，将控制限应用于制造过程控制，此时控制图称为控制用控制图； 将控制限画在控制用控制图中，用来继续对工序进行控制； 操作人员或现场检验人员根据规定的取样频率和样本容量抽取样本组、立即计算Xbar和R并将其画在控制图中并与前点用短直线连接、立即应用前述判定原则和标准判定工序是否处于受控状态； 如工序处于非受控状态，操作人员或现场检验人员应立即分析异常原因并采取措施确保工序恢复到受控状态； 工序质控点的控制图应用的“三立即”原则； 工序质控点的控制图出现异常情况的处理20字方针是“查出异因，

11、采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”。,Case study,Case study,请计算出上表的X-R控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,步骤D：,过程能力解释的假设前提：,过程处于统计控制状态，即过程“受控”； 过程的各测量值服从正态分布； 工程及其他规范准确代表顾客的需求； 设计目标值位于规范的中心； 测量变差相对较小；,D1、计算过程的标准偏差：,使用平均极差R-bar来估计过程的标准偏差： d2是 随样本容量变化的常数，见附录控制图的常数和公式表。,D2、计算过程能力：,过程能力是指按标准偏差为单位来描述的过程均值与规范界限的距离，用Z表示； 对单边

12、公差，计算： 对于双向公差，计算： Z为ZUSL或ZLSL的最小值。,X,USL,Z,-,=,s,或 Z,=,X,-,LSL,s,X,USL,ZUSL,-,=,s,或 ZLSL,=,X,-,LSL,s,使用Z值和附录标准正态分布表来估计多少比例的产品会超出规范值： 注： USL为公差上限或LSL为公差下限。,范例：过程能力计算,假设，现有一过程，已知USL=10，LSL=7，X（bar）=8，=0.5，求这一过程的不合格率大致是多少？,课堂练习：,请依照上个课堂练习的数据，计算下列的各项指标结果： ZUSL和PZUSL； ZLSL和PZLSL； Z和PZ。,过程能力指CPk：,过程能力指数Cp

13、k,过程性能指数Ppk,及组间变差都考虑进去,内变差,制程积效所表达的是组,1,),(,3,3,),min(,1,2,-,-,=,-,=,-,=,=,=,n,x,x,LSL,x,P,x,USL,P,P,P,P,n,i,i,pl,pu,pl,pu,pk,s,s,s,初始过程能力研究,指数差异说明：,课堂练习：,请依照上个课堂练习的数据，计算下列的各项指标结果： K； Cp； Cpk。,群体 平均值= 标准差=,对的估计,群体标准差的估计,六、示例 某公司为控制某型号产品的尺寸（规格为605），每天取样五个作测量，数据如下所示，根据所画出的 控制图判断是否存在特殊原因，并计算Cpk。 61.3 5

14、9.3 59.7 58.8 59.7 55.5 59.7 57.3 60.3 61.0 62.6 58.8 58.5 60.3 59.5 59.6 63.3 60.1 59.7 63.7 58.7 62.5 60.0 59.9 63.2 60.7 60.9 59.5 61.4 59.9 58.5 57.8 60.4 58.0 63.9 57.7 56.8 59.3 61.9 59.2 58.7 57.3 60.6 59.7 61.1 58.7 59.3 60.6 59.3 60.4 55.1 59.9 60.5 64.2 56.9 56.9 55.4 62.3 64.7 59.2 58.0 6

15、1.1 61.3 58.3 61.6 61.3 59.6 56.9 62.0 61.5 59.3 58.6 61.7 60.7 61.1 64.2 60.5 57.8 61.0 57.5 61.1 59.7 60.6 60.7 60.3 59.5 57.3 64.2 63.2 62.1 57.0 57.8 61.1 60.1 60.0 60.3 56.2 59.5 58.1 58.0,Case study,请依照上个case study的数据，计算其下列的各项指标结果，假设其规格为：7010。 Ca Cp Cpk,何时应用Cmk指数,新机器验收时； 机器大修后； 新产品试制时； 产品不合格追查

16、原因时； 在机械厂应和模具/工装结合在一起考虑。,Case study,假设其规格为505，试计算其Cmk？,A、收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分別如下：,2、建立X-S控制图的步骤：,B、计算控制限,C过程控制解释： (控制图的判定准则与 X-R图一致),D 过程能力解释,Case study,Case study,请计算出上表的X-s控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？ 如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=4调为n=5时，那么其新控制限为何？,A 收集数据 一般情況下，中位数图用在样本容量小于10的情況，样本容量为奇数时更为方便。如果子组样本容

17、量为偶数，中位数是中间两个数的均值。,B计算控制限,估计过程标准偏差：,Case study,Case study,在下列情况下，有必要使用单值而不是子组进行过程控制，（在这样的情况下，子组内的变差为0）： -在测量费用很大时（例如破坏性试验），或 -当在任何时刻点的输出性质比较一致时（如：化学溶液的PH值）。 由于每一样本组仅有一个单值，可能过较长时间样本组数才能达到100个以上。 单值控制图在检查过程变化时不如X-R图敏感。 如果过程的分布不是对称的，则在解释单值控制图时要非常小心。 单值控制图不能区分过程零件间重复性，最好能使用X-R。,4、建立X-Rm控制图的步骤：,A 收集数据 收集

18、各组数据 计算单值间的移动极差。通常最好是记录每结连续读数间的差值(例如第一和第二个读数点的差，第二和第三读数间的差等)。移动极差的个数会比单值读数少一个(25个读值可得24个移动极差)，在很少的情況下，可在较大的移动组(例如3或4个)或固定的子组(例如所有的读数均在一个班上读取)的基础上计算极差。,建立X-Rm图的步骤与X-R图的不同之处如下：,B 计算控制限,C 过程控制解释 审查移动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊原因的信号。记住连续的移动极差间是有联系的，因为它们至少有一点是共同的。由于这个原因，在解释趋势时要特別注意。 可用单值图分析超出控制限的点，在控制限內点的分布，以趋势或图

19、形。但是这需要注意，如果边程分布不是对称，用前面所述的用于X图的规则来解释时，可能会给出实际上不存在的特殊原因的信号,估计过程标准偏差： 式中，R这移动极差的均值，d2是用于对移动极差分组的随样本容量n而变化的常数。,Case study,请计算出上表的X-Rm控制图的控制限？请判定过程是 否稳定？如果是不稳定该如何处理？,计量型4种控制图比较,计量型4种控制图比较,七、计数型控制图的制作步骤和判定原则,1、建立P控制图的步骤：,建立p图的步骤A,A1 选择子组容量、频率、数量,子组容量：用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量(例如50200)以便检验出性能的变化，一般希望每组內能包括几

20、个不合格品，但样本数如果太大也会有不利之处。 分组频率：应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。时间隔短则反馈快，但也许与的子组容量的要求矛盾 子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。,A2 计算每个子组內的不合格品率,记录每个子组內的下列值 被检项目的数量n 发现的不合格项目的数量np 通过这些数据计算不合格品率,A3 选择控制图的坐标刻度,描绘数据点用的图应将不合格品率作为从坐标，子组识別作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。,A4 将不合格品率描绘在控制图上,描绘每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和

21、趋势。 当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理，如果任意一点比別的高出或低出许多，检查计算是否正确。 记录过程的变化或者可能影响过程的异常状況，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部份。,建立p控制图的步驟B,计算平均不合格率及控制限,画线并标注,均值用水平实线：一般为黑色或藍色实线。 控制限用水平虛线：一般为紅色虛线。 尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化，会如下图：,在实际应用时，当各样本组容量与其平均值相差不超过正负25%时，可用平均样本容量（n）来计算控制限，当样本组容量的变化超过上述值时，则要求单独计算这些特别小或特别大样本时期内的控制限。 注意：任何处理可变控制限的程序

22、都会变得麻烦，并且可能使解释控制图的人员造成混淆。如果可能的话，最好是调整数据收集计划，从而使用固定的样本容量。,建立p图的步骤C,C1、分析数据点，找出不稳定的证据,点 线 面 以上三种方式做判定。 （同计量型控制图）,C2、寻找并纠正特殊原因,当从数据中已发现了失控的情況时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作进行分析，希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解决问题技术。,C3、重新计算控制界限,当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应计算试验控制限； 一旦控制图稳定和受

23、控并且过程能力可接受，则可将控制限延伸到将来的时期。它们便变成了操作控制限，控制图则成为管理用控制图。,控制限运用说明,建立p的步驟D,D1、计算过程能力,对于p图，过程能力是通过过程平均不合率来表，当所有点都受控后才计算该值。如需要，还可以用符合规范的比例(1-p)来表示。 对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点。 当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且所有的点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能力的更好的估计值。,D2、评价过程能力,D3、改善过程能力,过程一旦表现出于统计控制状态，该过程所保持的不合格平

24、均水平即反应了该系统的变差原因过程能力。在操作上诊断特殊原因(控制)变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。有必要使用长期的解決问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。 可以使用诸如排列图分析法及因果分析图等解決问题技术。但是如果仅使用计数型数据将很难理解问题所在，通常仅可能地追溯变差的可疑原因，并借助计量型数据进行分交有利于问题的解決。,D4、绘制分析修改后的过程控制图,当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显地反应出来； 控制图成为验证措施有效性的一种途径。 对过程进行改变時，应小心地监视控制。这个变化时期对系

25、统操作会是破坏性，可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。 在过程改变期间出现的特殊原因变差被识別并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态。这个新的均值反映了受控制状态下的性能。可作为现行控制的基础。但是还应对继续系统进行调查和改进。,某公司的最终功能试验是每天抽取500台产品，自5月6日至6月10共有25组 数据如下，请计算出上表的p控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果 不稳定该如何处理？,课堂练习1：,某公司一道工序的自1月20日至2月23日每天的加工样本和检验 报废数据如下，请计算出p控制图的控制限？请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,课堂练习-2：,不

26、合格品数np图,“np”图是肉来度量一个检验中的不合格品的数量，与p图不同，np图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率。P图和np图适用的基本情況相同，当满足下列情況可选用np图 不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。 各阶段子组的样本容量相同。“np”图的详细说明与p图很相似，不同之处如下：,A、收集数据,受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定。样本容量应足够大使每个子组內都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。 记录并描绘每个子组內的不合格品数(np)。,B、计算控制限,C、过程控制解释、过程能力解释,C过程控制解释：同“p”图的解释。 D过

27、程能力解释：过程能力如下：,不合格品数np图,课堂练习1：,Case study,请计算出上表的np控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,某公司的最终功能试验是每天抽取500台产品，自5月6日至6月10共有25组 数据如下，请计算出上表的NP控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果 不稳定该如何处理？,课堂练习2：,不合格数c图,“c”图內来测量一个检验批內的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验： 不合格分布在连续的产品流上(例如每匹维尼龙上的瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每10

28、0平方米维尼龙上暇疵)。 在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格(例如：在一个修理部记录，每辆车或元件可能存在一个或多个不同的不合格)。 主要不同之处如下：,A收集数据,检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度等)要求相等，这样描绘的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外观的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量； 记录并描绘每个子组內的缺陷数(c),B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,过程控制解释 同p图解释 过程能力解释 过程能力为c平均值，即固定容量n的样本的缺陷数平均值。,Case study,Case study,请计算出上表的c控制图的

29、控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,单位产品不合格数的u图,“u”图用来测量具有容量不同的样本(受检材料的量不同)的子组內每检验单位产品之內的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外，它是与c图相似的。“u”图和“c”图适用于相同的数据状况，但如果样本含有多于一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用“u”图，並且在不同时期內样本容量不同时必须使用“u”图。“u”图的绘制和“p”图相似，不同之处如下：,A收集数据,各子组样本的容量彼此不必都相同，尽管使它的容量保持在其平均值的正负25%以內可以简化控制限的计算。 记录并描绘每个子组內的单位产品缺陷数u=

30、c/n 式中c为发现的不合格数量，n为子组中样本容量(检验报告单位的数量)，c和n都应记录在数据表中。,B计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,过程控制解释： 同p图解释 过程能力解释： 过程能力为u平均，即每单位缺陷数平均值。,Case study,Case study,请计算出上表的u控制图的控制限？ 请判定过程是否稳定？ 如果是不稳定该如何处理？,控制图的益处,合理使用控制图能 供正在进行过程控制的操作者使用 有利于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去 使达程达到 更高的质量 更低的单件成本 更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采

31、取局部措施或对系统采取措施的指南。,质量特性与控制图的选择,在同样能够满足产品质量控制的情況下, 应选择对生产过程容易采取措施的控制项目. 为了使控制最终取得最佳效果, 应尽量采取影响产品质量特性的根本原因有关的特性或接近根本原因的特性作为控制项目. 产品的质量特性有时不止一个, 则应同时采取几个特性作为控制项目.,使用控制图的注意事项,分组问题 主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组, 组中不应有不同本质的数据, 以保证组內仅有偶然因素的影响. 我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的偶然因素所造成的波动为基准来找出异常因素的, 因此, 必须先找出过程中偶然因素波动这个

32、基准.,使用控制图的注意事项,分层问题 同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量波动、使变差加大的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进行分导控制, 作分层控制图. 另外,当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.,复合,层别的说明,使用控制图的注意事项,控制界限的重新计算 为使控制结适应今后的生产过程, 在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常常需要反复收集数据和计算, 以求得切实可行的控制图. 但是, 控制图经过使用一定时期后,

33、 生产过程有了变化, 例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新收集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的控制图.,寻找并纠正特殊原因,当从数据中已发现了失控的情況时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作过程进行分析，并且希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解決问题。,改善过程能力,过程一旦表现出于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反应了该系统的变差原因过程能力。在操作上诊断特殊原因(控制)变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。有必要使用长期的解決问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。,什么是6？,什么是6？,4sigma的水平是30頁報紙中有1個錯字的品質水平 5sigma的水平是百科全書中有1個錯字的品質水平 6sigma的水平是小規模圖書館中有1個錯字的品質水平,YOUR PARTNER TO SUCCESS!,