SPC統(tǒng)計過程控制原理分析課件

1、統(tǒng)計過程控制原理（SPC原理）影響質(zhì)量的兩個方面設計出來的質(zhì)量對產(chǎn)品的性能、參數(shù)等的界定（QFD、VE等）產(chǎn)品零部件及工藝過程對產(chǎn)品的影響（公差分析、DOE、田口方法等）產(chǎn)品可能的失效（FMEA、FTA等）生產(chǎn)出來的質(zhì)量生產(chǎn)出來的質(zhì)量影響生產(chǎn)出來的質(zhì)量的兩個種波動正常波動和異常波動對生產(chǎn)過程進行控制的方法SPC統(tǒng)計過程控制SPC是一種借助數(shù)理統(tǒng)計方法的過程控制工具原始數(shù)據(jù)的采集統(tǒng)計分析的方法控制圖是SPC中最重要的工具工序能力指數(shù)（Cpk）是衡量工序滿足工程技術規(guī)范能力的方法數(shù)據(jù)的分類計量型數(shù)據(jù)尺寸、溫度、濕度、頻率、壓力、電流數(shù)據(jù)大多是連續(xù)的、帶有量綱的計數(shù)型數(shù)據(jù)個數(shù)、比例等：如合格率、缺陷

2、數(shù)等往往是沒有量綱的例子：蒸餾水中細菌的含量是計數(shù)型膠水的固含量是計量型生產(chǎn)中的計量型數(shù)據(jù)例子生產(chǎn)中采集到的某產(chǎn)品的f0生產(chǎn)中的計量型數(shù)據(jù)例子f0的分布（以直方圖表示）生產(chǎn)中的計量型數(shù)據(jù)從圖中我們可以看到什么？分布的中心大約是300分布的形狀接近正態(tài)分布分布的寬度大約從255355正態(tài)分布如果數(shù)據(jù)足夠多，分組足夠多，可以看到以上直方圖顯示的分布近似成一連續(xù)的曲線將直方圖近似成連續(xù)的曲線的目的是為了方便地使用數(shù)學模型進行處理分布分布圖中橫坐標的意義代表分布的區(qū)域分布圖中縱坐標的意義代表在某區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)在歸一化后成為在某數(shù)值區(qū)域出現(xiàn)的概率正態(tài)分布常見的數(shù)據(jù)分布正態(tài)分布正態(tài)分布曲線特征：左右對稱

3、連續(xù)的生產(chǎn)中常見的計量型數(shù)據(jù)大都可近似為正態(tài)分布在一個樣本空間抽樣，無論該樣本空間如何分布，只要抽樣樣本數(shù)足夠大時，樣本的平均為正態(tài)分布正態(tài)分布正態(tài)分布的數(shù)學表達式正態(tài)分布從樣本中估計均值從樣本中估計均方差正態(tài)分布的應用Ppk和Cpk正態(tài)分布的應用Ppk和CpkPpk和Cpk的物理意義正態(tài)分布的應用Ppk和Cpk從Cpk和Cpk可以估計超出工程規(guī)范的概率正態(tài)分布的應用Ppk和CpkPpk和Cpk的區(qū)別短期/長期正常情況下PpkCpk在QS-9000中規(guī)定正態(tài)分布的應用Ppk和Cpk對超出工程規(guī)范的概率的估計超出下限超出上限實際應用中直接查正態(tài)分布表問題在知道 的情況下如何估計超出工程規(guī)范？正態(tài)

4、分布的應用正態(tài)分布的應用正態(tài)分布的應用初始研究對數(shù)據(jù)的要求試算控制線確定控制線典型的計量型控制圖正態(tài)分布的應用正態(tài)分布的特性對稱，中值、眾數(shù)、均值相等在一個樣本空間抽樣，無論該樣本空間如何分布，只要抽樣樣本數(shù)足夠大時，樣本的平均為正態(tài)分布3 控制小概率事件第一類和第二類錯誤選擇、 ，質(zhì)量成本正態(tài)分布的應用其它常用的計量型控制圖計數(shù)型數(shù)據(jù)（1）不合格數(shù)與不合格率例子：一批產(chǎn)品的不合格率為p，現(xiàn)抽取n個產(chǎn)品，求正好抽到m個不合格的概率，以及抽到不多于m個不合格品的概率。答案：二項分布二項分布二項分布特點：只有兩種狀態(tài)，兩種狀態(tài)出現(xiàn)概率的和為1。應用：主要用于計數(shù)型的抽樣合格/不合格通過/不通過以二

5、項分布為基礎的控制圖p圖用于對不合格率進行控制控制線np圖用于對不合格數(shù)進行控制控制線二項分布的其他應用計數(shù)型抽驗方案決定計數(shù)型抽取樣本的數(shù)目分析特定計數(shù)型抽驗方案的風險案例為什么我公司QA對成品抽驗時對f0的抽樣數(shù)目和純音的抽樣數(shù)目不一樣？計數(shù)型數(shù)據(jù)（2）單位數(shù)量產(chǎn)品上的缺陷數(shù)符合泊松分布泊松分布的概率泊松分布的均值和方差泊松分布的均值和方差均為當樣本空間足夠大，而np足夠小時，二項分布趨近于泊松分布泊松分布例子 假設每1000只盆架中平均存在13個噴涂不良的斑點，現(xiàn)在生產(chǎn)過程中抽取100只盆架，問發(fā)現(xiàn)不多于1個斑點的概率答案：以泊松分布為基礎的控制圖C圖控制線（ 為缺陷數(shù)）U圖（U為總缺陷

6、數(shù)，n為抽樣的單位數(shù)）控制線U圖和C圖的關系類似p圖和np圖讀解控制圖生產(chǎn)過程的四種狀態(tài)統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)是否技術穩(wěn)態(tài)是否控制圖的判斷準則判定控制圖的原則控制圖上的點不超出控制線控制圖上的點的排列分布無缺陷控制圖的判斷準則控制圖上的點不超過控制線控制圖的控制線是設置在分布的3SIGMA處，超過控制線的概率為0.27%（即=0.27%）至少有25點不超出控制線才能認為過程處于受控狀態(tài)連續(xù)35點中僅有1點超出控制線，或連續(xù)100點中最多有2點超出控制線也可認為處于受控狀態(tài)控制圖的判斷準則控制圖上的點排列分布的缺陷類型鏈：連續(xù)在CL同側的點偏離：較多的點出現(xiàn)在控制線一側傾向：連續(xù)若干點上升或下降周期：點的上升

7、或下降出現(xiàn)明顯的時間間隔接近：點接近控制中心線活上下控制線的情況控制圖的判斷準則鏈：出現(xiàn)7點鏈時看作異常在穩(wěn)態(tài)的情況下，出現(xiàn)7點鏈的概率為0.7%，即此準則的=1.5%點出現(xiàn)在CL上側的概率為：控制圖的判斷準則偏離：出現(xiàn)以下偏離為異常（ =1%）連續(xù)11點中有10點出現(xiàn)在CL同側連續(xù)14點中有10點出現(xiàn)在CL同側連續(xù)17點中有14點出現(xiàn)在CL同側連續(xù)20點中有16點出現(xiàn)在CL同側控制圖的判斷準則傾向：連續(xù)7點上升或下降，判定為異常=0.39%控制圖的判斷準則周期：周期無明確的判定標準，可以用出現(xiàn)的概率進行判斷控制圖的判斷準則接近點集中在中心1/3區(qū)域（連續(xù)15點集中在中心1/3區(qū)域）控制圖的判

8、斷準則接近連續(xù)3點中有2點接近控制上下線（=1.5%）連續(xù)7點中有3點接近控制上下線連續(xù)10點中有4點接近控制上下線控制圖的判斷準則判定準則有點超出控制線，為異常連續(xù)7個點上升或下降，為異常連續(xù)7個點在CL同側，為異常正常狀態(tài)下大約有2/3的點集中在控制中心線附近1/3區(qū)域從控制圖判斷生產(chǎn)過程的狀態(tài)例子 中，X圖的點超出控制線，R圖沒有超出控制線。說明，在不同的時間，分布的中心在漂移，但在同一時間，工序是穩(wěn)定的。存在沒有得到控制的因素，隨時間不同而不同 正常，但Cpk小于1.33說明生產(chǎn)過程處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)，但未達到技術穩(wěn)態(tài)機器設備未達到要求從控制圖判斷生產(chǎn)過程的狀態(tài)R圖超出控制線，X圖正常點集中

9、在X圖中心1/3區(qū)域，R圖正常X圖正常，連續(xù)7點在CL以下X圖的點集中在中心1/3區(qū)域，R連續(xù)7點在CL以下1、每一個成功者都有一個開始。勇于開始，才能找到成功的路。7月-227月-22Saturday, July 23, 20222、成功源于不懈的努力，人生最大的敵人是自己怯懦。01:15:2001:15:2001:157/23/2022 1:15:20 AM3、每天只看目標，別老想障礙。7月-2201:15:2001:15Jul-2223-Jul-224、寧愿辛苦一陣子，不要辛苦一輩子。01:15:2001:15:2001:15Saturday, July 23, 20225、積極向上的心態(tài)，是成功者的最基本要素。7月-227月-2201:15:2001:15:20July 23, 20226、生活總會給你另一個機會，這個機會叫明天。23 七月 20221:15:20 上午01:15:207月-227、人生就像騎單車，想保持平衡就得往前走。七月 221:15 上午7月-2201:15July 23, 20228、業(yè)余生活要有意義，不要越軌。2022/7/23 1:15:2001:15:2023 July 20229、我們必須在失敗中尋找勝利，在絕望中尋求希望。1:15:20 上午1:15 上午