五大工具之——SPC培訓教材ppt課件

1、品保部:JesenQin2021年6月 Statistical Process Control 統(tǒng)計過程控制課程主要內(nèi)容相關統(tǒng)計知識引見統(tǒng)計過程控制的根本概念控制圖的實際引見有一組數(shù)據(jù)不知道是什么?描點作圖依然不知道是什么!數(shù)據(jù)有問題?原來數(shù)據(jù)來源于兩個班次!整理一下數(shù)據(jù)原來是這樣!找出數(shù)據(jù)規(guī)律可以預測和控制了!Y = X + 3Y = 1.5 X + 1Y=kX+b3=0k+b (0,3)9=6k+b (6,9)k=1，b=3Y=kX+b10=6k+b (6,10)7= 4k+b (4 , 7)k=1.5，b=1相關統(tǒng)計知識引見第一章母體與樣本的概念群體批樣本數(shù)據(jù)測定抽樣母體樣本數(shù)據(jù)處置1、

2、表示母體特征的統(tǒng)計量種類母體統(tǒng)計量 母平均-表示 母變異- 表示 母規(guī)范差-表示2樣本統(tǒng)計量 樣本規(guī)范差-s 表示 樣本全距-R 表示 樣本平均- 表示 樣本變異- 表示2sX_2、表示樣本特征的統(tǒng)計量種類R樣本全距s樣本規(guī)范差母規(guī)范差樣本變異母變異描畫統(tǒng)計量個體內(nèi)部的差別程度樣本平均 母平均描畫統(tǒng)計量總體分布位置程度符號名 稱符號名 稱樣本統(tǒng)計量母體統(tǒng)計量統(tǒng)計量表述的含義分類2s2X_兩者的對比一覽表統(tǒng)計特性值分類數(shù)據(jù)的特征與測度在品管改善實務上特別注重變異性，先減少變異再挪動平均，會有比較好的效果數(shù)據(jù)的特征集中趨勢度量中心或平均分散程度度量離度或變異眾數(shù)中位數(shù)平均值規(guī)范偏向全距變異系數(shù)四分

3、位數(shù)變異數(shù)統(tǒng)計特性值分類計數(shù)值的定義:數(shù)據(jù)之間呈不延續(xù)的分布形狀,故計數(shù)值的分布又稱延續(xù)分布.例如檢查100個燈泡,發(fā)現(xiàn)10個不良品.例如檢查一匹布,發(fā)現(xiàn)每米3處缺陷.例如檢查一箱點心,發(fā)現(xiàn)2個分量缺乏.統(tǒng)計特性值分類計量值的定義:數(shù)據(jù)之間呈延續(xù)的分布形狀,故計量值的分布又稱延續(xù)分布.例如燈泡的運用壽命時間.(152.3小時)例如每一卷布匹的長度.(85.33米)例如每一個點心的加工分量.(44.83克)二項分布Binomial Distribution柏努利實驗只進展一次，假設反復進展很多次所構(gòu)成的機率分配那么是所謂的二項分配，其隨機實驗具有以下特質(zhì):一樣的實驗反復進展n次每次實驗只需兩種能

4、夠的結(jié)果，一種是研討者“希望出現(xiàn)的，稱為勝利事件，另一種是研討者不希望出現(xiàn)的，稱為失敗事件。每次的實驗中，勝利事件發(fā)生的機率為p，失敗事件發(fā)生的機率為q (q=1-p)每次的實驗彼此獨立，毫不相關，亦即給定前次的實驗結(jié)果不影響后一次實驗的結(jié)果。實驗的進展為抽出放回。注:二項分配常用于近似不良品發(fā)生的機率。定義:二項分布的概率分布函數(shù)為:常態(tài)分布Normal Distribution具有良好之數(shù)學性質(zhì)，可作為開展統(tǒng)計推論程序中的量測變量根本機率模型大多數(shù)自然界與工業(yè)產(chǎn)品的變異均可適用常態(tài)分布常態(tài)分布為質(zhì)量管理技術(shù)的根底當樣本數(shù)大時，平均數(shù)的抽樣分布會近似于常態(tài)分布(中心極限定理)，此結(jié)果為統(tǒng)計在

5、工業(yè)運用上重要根底常態(tài)分布的圖形外形像鐘，左右對稱其眾數(shù)(mode)產(chǎn)生在 處,即曲線發(fā)生最大值時的橫坐標為 。此曲線對稱于經(jīng)過平均數(shù) 的縱軸。此曲線在 處有反曲點，當 時圖形凸向上。反之，在其他地方圖形那么凹向下。在此曲線以下，橫軸以上的面積總和為1。任何常態(tài)分配皆可轉(zhuǎn)為規(guī)范常態(tài)分配轉(zhuǎn)換后的機率運算也可對應原分配 泊松分布 Poisson Distribution泊松分布的概率分布函數(shù)為：1.泊松分布的參數(shù)是單位時間(或單位面積)內(nèi)隨機事件的平均發(fā)生率。 泊松分布適宜于描畫單位時間內(nèi)隨機事件發(fā)生的次數(shù)。2.泊松分布的期望和方差均為。3.當二項分布的n很大而p很小時，泊松分布可作為二項分布的近

6、似，其中為np。統(tǒng)計過程控制的根本概念第二章質(zhì)量管理中心內(nèi)容檢測-容忍浪費 預防-缺陷防止質(zhì)量管理體系的立足點是預防而非檢測。SPC：Statistical Process Control(統(tǒng)計過程控制是運用統(tǒng)計技術(shù)分析過程中的質(zhì)量特性從而控制過程變異過程：指的是共同任務以產(chǎn)生輸出的供方、消費者、資料、方法和環(huán)境及輸出顧客之集合統(tǒng)計：數(shù)量統(tǒng)計方法是一種科學的方法，它的實際根底是數(shù)量統(tǒng)計學；其用途如： - 提供表示事物特征的數(shù)據(jù)； - 比較事物間的差別 - 分析影響事物變化的因系及相互關系SPC根本概念-定義SPC目的及作用1.經(jīng)濟性：有效的抽樣控制，不用全數(shù)檢驗，得以控制本錢。使過程穩(wěn)定，能掌

7、握質(zhì)量、本錢與交期。2.預警性：過程的異常趨勢可即時對策，預防整批不良，以減少浪費。3.分辨特殊緣由：作為部分問題對策或管理階層系統(tǒng)改良 之參考。4.善用機器設備：估計機器才干，可妥善安排適當機器消費適當零件。改善的評價：過程才干可作為改善前后比較之指針 根本概念-過程控制系統(tǒng)過程控制系統(tǒng) 人 機器 資料 方法 環(huán)境 我們的任務方式 資源的整合產(chǎn)品效力 顧客輸入過程/系統(tǒng)輸出過程的呼聲統(tǒng)計方法顧客的呼聲識別不斷變化的需求求和期望過程控制系統(tǒng)變異：任何系統(tǒng)中均存在變異，因此沒有任何兩件廢品是完全一樣的、 對于一切的過程輸出，都有兩個主要的統(tǒng)計：對中性 指由過程的平均值至最近的規(guī)格限的間隔變差動搖

8、 指過程的分布寬度變差動搖對中性USLLSL組內(nèi)變異與組間變異產(chǎn)品變異大致上可分為組內(nèi)變異組間變異片內(nèi)量測點之間的差別片與片之平均值之間的差別平均值平均值偶爾緣由與異常緣由 普通由制造所消費出來的產(chǎn)品,不論其質(zhì)量特性為何,它都一定會有動搖,絕對無法做出完全一樣的產(chǎn)品. 為何會產(chǎn)生如此的變動?緣由是制程遭到很多要素的影響,且通常很難把握這些要素.1、偶爾緣由引起的變動2、異常緣由引起的變動偶爾緣由的變動異常緣由的變動 異常緣由引起的變動有方法去除,且必需去除,否那么會導致制品質(zhì)量極大損失. 但誤將偶爾緣由當作是異常緣由,而改動制程的消費條件,不但影響消費效率也會導致產(chǎn)品質(zhì)量下降. 故在制程控制中

9、,如何判別變動屬于偶爾緣由的變動或是異常緣由的變動.是做好制程控制中非常重要的關鍵所在.控制形狀制程所發(fā)生的變動大部分是由偶爾緣由引起原料內(nèi)的變動溫度/環(huán)境微小變化設備的自然磨損或震動熟練作業(yè)人員的變動非控制形狀制程所發(fā)生的變動大部分是由異常緣由引起不同原資料間的變動溫度/環(huán)境變化宏大設備非正常磨損或條件錯誤作業(yè)人員未經(jīng)訓練操作SPC控制圖原理SPC控制圖是按照3Sigma的原理來設定控制界限。假設數(shù)據(jù)為常態(tài)分配那么在3之外的機率僅為0.0027，假設樣本點出如今控制界限以外，可分析制程出現(xiàn)異常，即制程已呈現(xiàn)不穩(wěn)定形狀，必需進一步清查緣由。 常態(tài)分配 -3-2-1+1+2+399.73%95.

10、45%68.26%0.%0.%控制圖的實際引見第三章控制圖的種類計量型控制圖均值-極差圖均值-規(guī)范差圖中位數(shù)-極差圖單值-挪動極差圖計數(shù)型控制圖不合格品率控制圖 P圖不合格品數(shù)控制圖 nP圖單位缺陷控制圖 U圖缺陷數(shù)控制圖 C圖正態(tài)分布二項分布泊松分布計量值，如產(chǎn)質(zhì)量量特性計數(shù)值，如缺陷數(shù)控制圖選用備注：假設樣本大小210)，那么用S控制圖來取代R控制圖。普通先判別R(或S)控制圖能否在控制形狀，假設是制程變異在控制形狀，再去判別 控制圖能否在控制形狀。再求X chart確定極差在監(jiān)控下控制圖 控制圖n平均值管制圖標準偏差管制圖全距管制圖管制界線因子中心線因子管制界限因子中心線因子管制界限因子

11、AA2A3C41/ C4B3B4B5B6d21/ d2d3D1D2D3D422.1211.8802.6590.79791.253303.26702.6061.1280.88650.85303.68603.26731.7321.0231.9540.88621.128402.56802.2761.6930.59070.88804.35802.57441.5000.7291.6280.92131.085402.26602.0882.0590.48570.88004.69802.28251.3420.5771.4270.94001.063802.08901.9642.3260.42990.86404.

12、91802.11461.2250.4831.2870.95151.05100.0301.9700.0291.8742.5340.39460.84805.08702.00471.1340.4191.1820.95941.04230.1181.8820.1131.8062.7040.36980.8330.2045.2040.0761.92481.0610.3731.0990.96501.03630.1851.8150.1791.7512.8470.35120.8200.3885.3060.1361.86491.0000.3371.0320.96931.03170.2391.7610.2321.70

13、72.9700.33670.8080.5475.3930.1841.816100.9490.3080.9750.97271.02810.2841.7160.2761.6693.0780.32490.7970.6875.4690.2231.777110.9050.2850.9270.97541.02520.3211.6790.3131.6373.1730.31520.7870.8115.5350.2561.744120.8660.2660.8860.97761.02290.3541.6180.3741.5853.3360.29980.7701.0255.6470.3071.693130.8320

14、.2490.8500.97941.02100.3821.6180.3741.5853.3360.29980.7701.0255.6470.3071.672140.8020.2350.8170.98101.01940.4061.5940.3991.5633.4070.29350.7631.1185.6960.3281.672150.7750.2230.7890.98231.01800.4281.5720.4211.5443.4720.28800.7561.2035.7410.3471.653160.7500.2120.7630.98351.01680.4481.5520.4401.5263.53

15、20.27310.75012825.7820.3631.637170.7280.2030.7390.98451.01570.4661.5340.4581.5113.5880.27870.7441.3565.8200.3781.622180.7070.1940.7180.98541.01480.4821.5180.4751.4963.6400.27470.7391.4245.8560.3911.608190.6880.1870.6980.98621.01400.4971.5030.4901.4833.6890.26110.7341.4875.8910.4031.597200.6710.1800.

16、6800.98691.01330.5101.4900.5041.4703.7350.26770.7291.5495.9210.4151.585假設n25，那么依以下公式計算以下各項因子， 控制圖適用時機當組內(nèi)樣本大于10時，用規(guī)范偏向控制圖會比極差控制圖有效率當組內(nèi)樣本變動時傳統(tǒng)上，R chart適用時組內(nèi)樣本數(shù)較少時，樣本數(shù)太大(n10)，那么用S控制圖來取代R控制圖。R Chart計算簡單，建議假設是運用計算機軟件執(zhí)行SPC時，采用S Chart；另外S Chart可用于組內(nèi)樣本數(shù)不同。 控制圖在實務運用上，常會遭遇到其質(zhì)量特性所得到的衡量值只需一個，其緣由為不能多抽或是不須多抽，例如 消

17、費率低無法以n1進展分析 破壞性檢驗有些如化學工業(yè)上之制程反復丈量值相差不大故再此情況下無法以樣本極差或是樣本規(guī)范偏向來估計制程變異，所以采用挪動極差來估計制程變異 也就是以相鄰的數(shù)據(jù)計算極差 控制圖(單一觀測值控制圖, ) 控制圖(單一觀測值控制圖, ) 組內(nèi)樣本大小固定假設m組樣本大小均為n，假設第i組樣本含有Di個不良品，那么不合格率為全部樣本的不合格率不合格率控制圖P控制圖(不良率控制圖)不合格品數(shù)控制圖nP控制圖(不良品數(shù)控制圖)這里：=子集k中的不良品數(shù)k=1,2,3m=子集數(shù)組數(shù)可用來控制一個檢測單位(每組樣本數(shù)大小固定)之總不合格點數(shù)即為c控制圖固定樣本下出現(xiàn)不合格點之機率服從

18、卜瓦松分配根本假設有平均缺陷數(shù)必需遠小于一切能夠的缺陷總數(shù)發(fā)生缺陷的時機很大然而特定位置發(fā)生不合格點的機率很小且固定每一樣本發(fā)生不合格點之時機一樣不合格點之發(fā)生為獨立c chart(缺陷數(shù)控制圖)c chart(缺陷數(shù)控制圖)在卜瓦松分配假設下，平均值為c，變異數(shù)亦為c因此控制界限為以平均不合格點數(shù)作為平均值的估計：u chart(單位缺陷控制圖)適用時機在實務運用上單位樣本數(shù)能夠會不同，無法滿足 c控制圖的假設此時，運用u chart單位缺陷數(shù)控制圖定義單位不合格點數(shù)控制界限檢定法那么控制圖異常點區(qū)域檢定法那么將控制圖自上控制界限UCL至下控制界限LCL間隔分成6個區(qū)域，每一個區(qū)域范圍恰為一

19、個規(guī)范偏向，分別給予ABC的稱號。根據(jù)常態(tài)分配每一區(qū)域之發(fā)活力率，以檢定能否異常。每種形狀發(fā)生的機率皆很小(0.5%)，因此假設發(fā)生視為異常。A2.14B13.59C34.13C34.13B13.59A2.14UCLLCLCL321123Control RulesRule 1:1點超出控制界限外Rule 2:延續(xù)8(或 9)點落在中心線一側(cè)能夠緣由：制程參數(shù)設定錯誤設備機臺缺點人員操作異常量測錯誤能夠緣由：制程平均程度偏移引進新原物料新的作業(yè)人員操作設備機臺重新設定適用范圍：_全部控制圖發(fā)活力率：2x0.00=0.0027發(fā)活力率：2x(0.5)9Control RulesRule 3:延續(xù)6

20、點上升或下降Rule 4:延續(xù)14點上下交互變動能夠緣由：設備機臺零件磨損作業(yè)人員疲勞設備維修技術(shù)不良制程某要素已劣化能夠緣由：兩個過程在同一張圖上，分層缺乏(如兩種資料、兩種設備)作業(yè)人員過度控制量測儀器性能具周期表現(xiàn)適用范圍：_全部控制圖發(fā)活力率：2x(1/6!)=0.0028發(fā)活力率：模擬結(jié)果=0.004Control RulesRule 5:延續(xù)3點有2點在A區(qū)或超出A區(qū)Rule 6:延續(xù)5點有4點在B區(qū)或超出B區(qū)能夠緣由：設備機臺重新調(diào)整夾治具位置不良不同批的原料混用能夠緣由：設備機臺重新調(diào)整夾治具位置不良不同批的原料混用適用范圍：_Xbar、X控制圖發(fā)活力率：2xC32(0.002

21、8)2x0.9772+ C33(0.0028)2=0.0031發(fā)活力率：2xC54(0.1587)4x0.8413+C55(0.1587)5=0.0055Control RulesRule 7:延續(xù)8點落在中心線兩側(cè)，但C區(qū)無點Rule 8:延續(xù)15點落在C區(qū)能夠緣由：運用兩種以上的原料混合的型態(tài),多個制程抽樣方案值得討論能夠緣由：運用兩種以上的原料將不同的設備機臺或消費方法交錯運用控制界限計算錯誤，或需重新計算資料抽樣自不同制程適用范圍：_Xbar、X控制圖發(fā)活力率： (0.3174)8=0.0001發(fā)活力率：(0.6826)15=0.0033控制圖的判讀準那么的選用并不是一切的斷定準那么都

22、必需運用于任何過程控制的。典型的判讀準那么選用參考如下準那么1、5最為通用；準那么2、6較能探測平均值的變化；準那么4、8最能探測層別的問題；準那么7能探測數(shù)據(jù)來源以及展現(xiàn)改善的過程；準那么3用于探測過程的漂移控制圖的利用當發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定，并尋覓到特殊緣由后，設法予以消除，然后剔除這些異常點的數(shù)據(jù)，再利用剩下來的數(shù)據(jù)假設所剩數(shù)據(jù)缺乏25組那么需重新搜集適當數(shù)據(jù)，重新計算控制界限，重新判讀直至穩(wěn)定。原有控制界限新控制界限計數(shù)值與計量值控制圖之選擇在很多情況下，工程師會面臨在計量值與計數(shù)值控制圖兩者做選擇。在一些個案里，這選擇可以很清楚的決議，但在某些個案中，卻很不明顯，因此分析師必需以很多要素來決議

23、要用何種控制圖計數(shù)值控制圖的優(yōu)點在于它將很多質(zhì)量特性結(jié)合思索，且假設有任何一個特性超越規(guī)格，就將他分類到不良品，但假設將很多質(zhì)量特性都當作計量值處置，那么每一個幾乎需求被察看，并個別或結(jié)合地執(zhí)行計數(shù)控制計量值控制圖提供較多有關制程績效的資訊。 控制圖能指出即將發(fā)生的問題，在制程還沒制造出不良品前就能看出，而p圖(或c及u圖)那么需在制程曾經(jīng)改動且產(chǎn)生很多不良品后才會發(fā)現(xiàn)計量值管制圖計數(shù)值管制圖優(yōu)點靈敏,容易追蹤異常及時反應不良1.資料容易取得缺點抽樣頻率高需由專門人員量測質(zhì)量特性不易追蹤異常原因及時性不足統(tǒng)計制程控制圖之正確運用控制界限、規(guī)格界限和自然允差界限控制界限(control limits)與規(guī)格界限(specification limits)之間并無任何關聯(lián)或關系控制界限受制程的自然允差界限(natural tolerance limit)的驅(qū)策，通常取制程平均數(shù)上下3s所做的界限稱為自然允差上、下界限，以UNTL與LNTL表示規(guī)格界限的決議是外來的，能夠是由管理人員、制造工程師、顧客或