質(zhì)量控制與spc圖ppt課件

1、 面向制造車間的消費(fèi)質(zhì)量控制方法SPC控制圖2021-111制造車間質(zhì)量控制134制造車間的消費(fèi)質(zhì)量控制常用控制圖原理及運(yùn)用目錄CONTENTS1統(tǒng)計(jì)過程控制其他控制圖及運(yùn)用2質(zhì)量要素：5M1E消費(fèi)制造質(zhì)量是產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝選擇、方案調(diào)度、人員培訓(xùn)、工裝設(shè)備、物資供應(yīng)、計(jì)量檢驗(yàn)、平安文明、人際關(guān)系、勞動(dòng)紀(jì)律等任務(wù)在消費(fèi)現(xiàn)場(chǎng)的綜合反映，工序質(zhì)量實(shí)踐上就是這些要素的綜合反映。3質(zhì)量檢測(cè)開展的三個(gè)階段質(zhì)量檢驗(yàn)階段20世紀(jì)初統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制階段20世紀(jì)40年代至今全面質(zhì)量管理階段事后檢測(cè)分析、監(jiān)控和改良過程的方法企業(yè)各部門的質(zhì)量管理體系4統(tǒng)計(jì)過程控制 Statistical Process Control簡(jiǎn)

2、稱SPC是一種借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的過程控制工具。用控制圖分析、監(jiān)控和改良過程的方法。一種用于檢測(cè)異常的工具可判別過程的變差，及時(shí)告警它主要區(qū)分由特殊緣由引起的異常動(dòng)搖還是由普通引起的正常動(dòng)搖。SPC的根本概念5觀查: 數(shù)據(jù)的搜集 評(píng)價(jià): 數(shù)據(jù)的分析診斷: 調(diào)查緣由決議: 規(guī)劃行動(dòng)實(shí)施: 采取行動(dòng)原資料消費(fèi)過程產(chǎn)品偶爾要素特殊要素SPC 控制圖目的： 區(qū)分這2種 要素，消除特殊要素產(chǎn)生的變異 過程控制模型SPC的根本概念6原資料消費(fèi)過程產(chǎn)品檢查合格出貨不合格返工報(bào)廢出貨利用報(bào)廢處置質(zhì)量控制的模型 消費(fèi)線上加工出來的產(chǎn)品沒有絕對(duì)一樣的。產(chǎn)品間的差別是用其資料特性值數(shù)據(jù)的差別表現(xiàn)出來。 延續(xù)資料一批產(chǎn)

3、品中每個(gè)質(zhì)量特性，一邊丈量一邊畫直方圖，就可以發(fā)現(xiàn)其統(tǒng)計(jì)規(guī)律SPC的根本概念7 每件產(chǎn)品的尺寸與別的都不同 范圍 范圍 范圍 范圍但它們構(gòu)成一個(gè)模型，假設(shè)穩(wěn)定，可以描畫為一個(gè)分布 范圍 范圍 范圍分布可以經(jīng)過以下要素來加以區(qū)分 位置 分布寬度 外形 或這些要素的組合8界限 界限內(nèi)的比率 界限外的比率1 68.26% 31.74%2 95.46% 4.54%3 99.73% 0.27%4 99.9937% 0.0063%5 99.999943% 0.000057%6 99.9999998% 0.0000002%SPC的根本概念9+33+33UCL上控制界限LCL下控制界限CL中心線SPC的根本概

4、念10選取零件特征抽樣并提取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，繪制控制圖斷定穩(wěn)態(tài)準(zhǔn)那么SPC的根本概念UCL上控制界限LCL下控制界限CL中心線 常規(guī)準(zhǔn)那么1.延續(xù)25個(gè)點(diǎn)子都在控制界限內(nèi)；2.延續(xù)35個(gè)點(diǎn)子至多1個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外；3.延續(xù)100個(gè)點(diǎn)子至多2個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外。. 改良準(zhǔn)那么1.基于數(shù)字仿真方法2.專家系統(tǒng)3.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法11控制圖種類12傳統(tǒng)SPC控制圖選擇特征參數(shù)，記錄數(shù)據(jù)計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量，均值，規(guī)范差，極差，比例等計(jì)算出試運(yùn)轉(zhuǎn)階段的控制圖的中心線和控制界限在控制圖上畫出中心線和控制界限畫出搜集到的數(shù)據(jù)在控制圖上調(diào)查控制圖上超出控制界限的點(diǎn)的出界緣由，查找出異常要素并加以消除假設(shè)沒有找

5、到異常要素，可以剔除超出控制界限的點(diǎn)假設(shè)有必要，重新計(jì)算控制界限計(jì)算出工藝才干1-樣本預(yù)備階段2-數(shù)據(jù)搜集3-建立控制圖4-分析和解釋控制圖13計(jì)量型數(shù)據(jù)X-R 均值和極差圖計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)P chart 不良率管制圖 X-均值和標(biāo)準(zhǔn)差圖nP chart 不良數(shù)管制圖X -R 中位值極差圖 C chart 缺點(diǎn)數(shù)管制圖 X-MR 單值移動(dòng)極差圖 U chart 單位缺點(diǎn)數(shù)管制圖 傳統(tǒng)SPC控制圖14傳統(tǒng)SPC控制圖實(shí)例變速鼓外圓質(zhì)量控制隨機(jī)從加工好的零件中取50個(gè)零件進(jìn)展丈量,搜集到50個(gè)數(shù)據(jù)。為對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)展分析,將其分成10組,每組5個(gè)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)出每組樣本的均值和極差。X-R 均值和極差圖步驟一

6、15X-R 均值和極差圖步驟二步驟三16步驟四目的:為設(shè)計(jì)部門確定尺寸公差、形位公差和外表粗糙度等提供根據(jù),以改良設(shè)計(jì);為工藝部門編制工藝規(guī)程,制定工藝方法,選擇最正確工藝方案,確定加工條件提供根據(jù),為工藝驗(yàn)證提供數(shù)據(jù)為質(zhì)量檢驗(yàn)部門編制檢驗(yàn)方案和估計(jì)不良品率提供根據(jù);使檢驗(yàn)員對(duì)工序做心中有數(shù)。工序過程量度分析C p L = (x-LSL)/3, 對(duì)單邊下規(guī)格限C p U = (USL-X)/3, 對(duì)單邊上規(guī)格限TUXMTL意義： SPC的基準(zhǔn)就是統(tǒng)計(jì)控制形狀或稱穩(wěn)態(tài)，過程才干是穩(wěn)態(tài)下所能到達(dá)的最小變差。過程才干反映了穩(wěn)態(tài)下該過程本身所表現(xiàn)的最正確性能分布寬度最小1718X-均值和規(guī)范差圖 P

7、chart 不良率控制圖 19傳統(tǒng)SPC圖的優(yōu)點(diǎn)和缺乏優(yōu)點(diǎn)：1、確定過程的統(tǒng)計(jì)控制界限，判別過程能否失控和過程能否有才干；2、為過程提供一個(gè)早期報(bào)警系統(tǒng)，及時(shí)監(jiān)控過程的情況以防止廢品的發(fā)生；3、減少對(duì)常規(guī)檢驗(yàn)的依賴性，定時(shí)的察看以及系統(tǒng)的丈量方法替代了大量的檢測(cè)和驗(yàn)證任務(wù)； 優(yōu)點(diǎn)：1、無法直接判別過程出錯(cuò)緣由；2、對(duì)多種類小批量消費(fèi)的過程監(jiān)控準(zhǔn)確度不高20逃避參數(shù)估計(jì)法Q控制圖根本原理： 假定被分析的質(zhì)量特征值數(shù)據(jù)完全獨(dú)立、正態(tài)相關(guān)和來自一樣的總體。對(duì)質(zhì)量特征值的數(shù)據(jù)進(jìn)展規(guī)范正態(tài)變換,未來自不同總體的質(zhì)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)范的正態(tài)總體,經(jīng)過這種方法使得來自不同的總體的質(zhì)量特征值數(shù)據(jù)可以利用同一種規(guī)范

8、變換。它可以在單樣本,成組樣本的情況下運(yùn)用,做出不同的控制圖。21基于成組技術(shù)法根本思想：在有類似的制造過程的質(zhì)量特征信息的情況下,數(shù)據(jù)變換的根本方法是設(shè)法從一樣或類似的零件種獲取更多的信息,細(xì)分零件的分類,構(gòu)成零件族,利用成組技術(shù),經(jīng)過數(shù)據(jù)變換構(gòu)造服從同一分布的統(tǒng)計(jì)量以添加樣本容量,抑制小批量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺乏的問題,從而直接運(yùn)用傳統(tǒng)的SPC方法對(duì)制造過程進(jìn)展控制。22基于成組技術(shù)法某企業(yè)在同一機(jī)床上加工5種不同規(guī)格的零件，其規(guī)格要求如表1所示。每種零件加工的數(shù)量不同，根據(jù)事先確定好抽樣規(guī)那么進(jìn)展抽樣，共得到25個(gè)樣本23基于成組技術(shù)法24252627基于過程建模 傳統(tǒng)的控制圖把消費(fèi)過程視為獨(dú)立的

9、過程,缺乏對(duì)過程本身固有的,對(duì)產(chǎn)質(zhì)量量有影響的本質(zhì)規(guī)律的描畫。這類控制圖的控制實(shí)際是建立在控制系統(tǒng)的時(shí)域特征根底上的。 根據(jù)控制論的觀念,一個(gè)控制系統(tǒng)整個(gè)過程在時(shí)域上具有關(guān)性,歷史形狀對(duì)系統(tǒng)的當(dāng)前形狀有影響的。基于過程的建模方法主要思索消費(fèi)過程的歷史信息,提高了對(duì)過程識(shí)別的才干,利用模型可以很好的處理過程數(shù)據(jù)的相關(guān)性。 有代表性的是累計(jì)和控制圖CUSUM、指數(shù)加權(quán)挪動(dòng)平均控制圖EWMA等新型控制方法。28基于過程建模Bootstrap法 Bootstrap法是非參數(shù)統(tǒng)計(jì)中一種重要的估計(jì)統(tǒng)計(jì)量方差進(jìn)而進(jìn)展區(qū)間估計(jì)的統(tǒng)計(jì)方法，也稱為自助法。其中心思想和根本步驟如下：1 采用重抽樣技術(shù)從原始樣本中抽取一定數(shù)量本人給定的樣本，此過程允許反復(fù)抽樣。2 根據(jù)抽出的樣本計(jì)算給定的統(tǒng)計(jì)量T。3 反復(fù)上述N次普通大于1000，得到N個(gè)統(tǒng)計(jì)量T。4 計(jì)算上述N個(gè)統(tǒng)計(jì)量T的樣本方差，得到統(tǒng)計(jì)量的方差。 Bootstrap是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)較為流行的一種統(tǒng)計(jì)方法，在小樣本時(shí)效果很好。經(jīng)過方差的估計(jì)可以構(gòu)造置信區(qū)間等，其運(yùn)用范圍得到進(jìn)一步延伸。29貝葉斯質(zhì)量質(zhì)量控制法 基于貝葉斯實(shí)際的SPC首先借助已有的先驗(yàn)信