SPC與制程能力

1、SPC與制程能力課程1SPC的目的時間了解制程隨時間變化的狀況，所謂穩(wěn)定基本上就是不隨時間而變化2制程能力分析的目的了解目前的結(jié)果和相應的規(guī)格比較起來，其相應的符合程度3品質(zhì)管理的基本原則PROCESSOUTPUTINPUT不接受不良不制造不良不流出不良4Y=f(X)OUTPUT=YINPUT=XPROCESS PARAMETER=XY是因變數(shù)X是自變數(shù)Y只能靠檢查，不好的淘汰(或是層別處理)。X才是我們所能控制的，使得Y符合我們的需求。5Y=f(x1,x2,.)Y可視為顧客所要求的產(chǎn)品特性。但是如果在y進行相應的統(tǒng)計控制，其實產(chǎn)品已經(jīng)制造出來，只是相當于檢驗產(chǎn)品做得好不好，時效已晚。所以要去

2、探究那些因素會影響y，進而事先控制x，如此才能起到在生產(chǎn)時就控制的效果，而不是等到產(chǎn)品做出來再做檢驗。6SPC&SQCPROCESS原料測量結(jié)果針對產(chǎn)品所做的是在做SQC針對過程的重要控制參數(shù)所做的才是SPCReal Time Response針對原料所做的控制也可屬SPC7SPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消極的地方只能防堵積極的地方可防止不良積極的地方可防止不良8過程控制的方法The ProcessX1X2X3Controllable InputsInputs:Raw Materials, components, etc.Z1Z2Z3Uncontrollable Inpu

3、tsY1, Y2, etc.Quality Characteristics: OutputsLSLUSL9SPC邏輯藉由以往的數(shù)據(jù)了解正常的變異范圍設定成控制界限繪點判定是否超出界限糾正異常持續(xù)改進，縮小控制界限10SPC的原理收集數(shù)據(jù)一開始收集25組數(shù)據(jù)以了解制程狀況解析數(shù)據(jù)了解其正常波動的范圍控制用圖形運用控制限來判定制程是否異常PROCESSInputOutput固定工藝參數(shù)先由工藝及制程工程師固定工藝參數(shù)11SPC的目的了解CTQ，定義Y了解影響CTQ的因子，Y=f(x1,x2.)做解析用控制圖，了解正常變異范圍制程穩(wěn)定，控制界限延用現(xiàn)場繪圖、點圖、判圖、糾異持續(xù)改進、縮小變異12PR

4、OCESS CONTROL SYSTEM MODEL WITH FEEDBACKTHE WAYWE WORK/BLENDING OFRESORUCESPEOPLEEQUIPMENTMATERIALMETHODSENVIRONMENTPRODUCTOR SERVICECUSTOMERIDENTIFYINGCHANGING NEEDSAND EXPECTATIONSVOICE OF CUSTOMERSTATISTICALMETHODSVOICE OF THE PROCESSINPUTPROCESS/SYSTEMOUTPUTSQCSPC13控制圖種類(以數(shù)據(jù)來分)計量值控制圖平均值與全距(大陸稱極差

5、)(RANGE)控制圖平均值與標準差控制圖中位值與全距(大陸稱極差)控制圖個別值與移動全距(極差)控制圖計數(shù)值控制圖不良率控制圖不良數(shù)控制圖缺點數(shù)控制圖單位缺點控制圖14“n”=1025控制圖的選定資料性質(zhì)不良數(shù)或缺陷數(shù)單位大小是否一定“n”是否一定樣本大小n1Cl的性質(zhì)“n”是否較大“u”圖“c”圖“np”圖“p”圖X-Rm圖X-R圖X-R圖X-s圖計數(shù)值計量值“n”=1n1中位數(shù)平均值“n”=25缺陷數(shù)不良數(shù)不一定一定一定不一定控制圖的選擇15CASE STUDY16控制圖所用的統(tǒng)計原理計量型Xbar-RXbar-sX中位數(shù)-RX-Rm正態(tài)分布計數(shù)型Pnp二項分布(蕭華特是用正態(tài)來逼近)計

6、數(shù)型Cu卜氏分布(蕭華特是用正態(tài)來逼近)17搜集數(shù)據(jù)繪解析用控制圖是否穩(wěn)定繪直方圖是否滿足規(guī)格控制用控制圖尋找異常原因檢討機械、設備提升制程能力控制圖的繪制流程18控制圖種類(依用途來分)解析用控制圖決定方針用制程解析用制程能力研究用制程管制準備用解析用穩(wěn)定控制用管制用控制圖追查不正常原因迅速消除此項原因并且研究采取防止此項原因重復發(fā)生之措施1968.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正態(tài)分布概率20中央極限定理21為何樣本數(shù)不同時控制限不同主要原因就是因為中央極限定理，自中央極限定理來看，樣本愈多時，其控制限愈狹窄。示意圖如下：平均值分布個別值分布22個別值的正態(tài)分布平均

7、值的正態(tài)分布控制圖的正態(tài)分布控制圖原理說明23控制界限和規(guī)格界限規(guī)格界限：是用以說明品質(zhì)特性之最大許可值，來保證各個單位產(chǎn)品之正確性能?？刂平缦蓿簯糜谝蝗簡挝划a(chǎn)品集體之量度，這種量度是從一群中各個單位產(chǎn)品所得之觀測值所計算出來者。24輸出的變動以及變動來源人機器材料方法測量環(huán)境Processoutput25制程的標準化控制初始穩(wěn)定有能力有能力且受控工程批+驗證批26使用個別值時，其分布比較不近似正態(tài)分布，且其檢出力較差。使用平均值時，其分布比較近似正態(tài)分布，且其檢出力較佳。平均值和個別值檢出力的說明27采用Xbar-R比X-Rm好的理由檢出力可以增加?？梢杂行卸ńM內(nèi)變異和組間變異。經(jīng)過平均

8、值之后，其抽樣的樣本平均值分布會更趨近于正態(tài)分布。28普通原因、特殊原因示意圖普通原因的波動范圍異常原因?qū)е碌牟▌臃秶惓Ｔ驅(qū)е碌牟▌臃秶鶸CLLCL29具體說明原因機 遇(普通原因)非機遇(特殊原因) (可歸屬)描述包含許多個個別原因。任何單一機遇原因僅導致微量變異(但若許多機遇原因匯總在一起，可能產(chǎn)生頗大之影響)。隨時存在。包含一個或少數(shù)個個別原因。任何單一非機遇原因均可引發(fā)大量變異。偶爾發(fā)生。例如機械的微震原料的略微差異作業(yè)員錯誤一批不良原料解說消除制程中的機遇原因不符合經(jīng)濟原則。當僅有機遇變異出現(xiàn)時，制程處于可接受水平，倘若仍有不合格品產(chǎn)生，則需進行基本基本制程改變或修訂規(guī)格，以減少

9、不合格品。當觀測值在管制界限內(nèi)時，表示制程不應調(diào)整。當僅有機遇變異時，制程相當穩(wěn)定，可用抽樣程序預測產(chǎn)品質(zhì)量。非機遇原因可偵測出，消除該變異通常符合經(jīng)濟原則。當有非機遇原因出現(xiàn)時，制程未在最佳操作狀態(tài)。當觀測值超出管制界限時，通常表示制程應予以調(diào)整或矯正。當有非機遇原因出現(xiàn)時，制程不夠穩(wěn)定，不宜以抽樣程序預測。30局部措施、系統(tǒng)措施示意圖解決普通原因的系統(tǒng)措施解決異常原因的局部措施解決異常原因的局部措施UCLLCL31組內(nèi)變異和組間變異說明組內(nèi)變異，一般是短時間內(nèi)的變動，例如在三分鐘內(nèi)的取了一組共三個樣本，由于此時時間非常的短，一般的制程參數(shù)條件都沒有變動，主要可能是機器的波動。組間變異，一般

10、是較長時間間隔的變動，例如間隔三十分鐘取了另一組共三個樣本，此時二組樣本的平均值差異，一般是為組間變異，由于時間較長些，可能會有人、料、法等等的波動產(chǎn)生。時間xxxxxxxxx32組間(平均值)變異大的解決方法組間是不同組平均值的差異，此時一般是在不同的時間取樣，不同時間之下其相應的平均值有差異，一般是代表著不同組之間可能有些因素變了，所以要去追查是什么地方變了。因為根據(jù)歷史的控制界限來看，其正常波動應當不會超出平均值控制界限。33組內(nèi)(極差)變異大的解決方法此時的異常將在R圖中顯示出來，此時的樣本一般是在極短的時間內(nèi)的樣本，而其相應的波動超出了控制界限，一般是不會出現(xiàn)此種狀況，一定是有原因?qū)?/p>

11、致超出了控制界限，所以也要追查原因是來自那里。34持續(xù)改進35過程改進循環(huán)*資料來源：分析過程本過程應做些什么會出現(xiàn)什么錯誤達到統(tǒng)計控制狀態(tài)確定能力維護過程監(jiān)控過程性能查找偏差的特殊原因并采取措施持續(xù)改善改變過程從而更好理解普通原因變差減少普通原因變差解析PDCA控制PDCA持續(xù)改善PDCA36工程師和現(xiàn)場人員的分工一項新的工序分析控制對像設定各項標準作業(yè)方法、要求做解析控制圖是否受控以及有能力控制用控制圖標凖作業(yè)方法轉(zhuǎn)移點圖、判圖糾正異常是否要提升能力分析共同原因提出改善方法做解析圖以及能力分析重新標準化以及控制用控制圖YY37使用控制圖的注意事項分組問題主要是使在大致相同的條件下所收集的質(zhì)

12、量特性值分在一組, 組中不應有不同本質(zhì)的數(shù)據(jù), 以保證組內(nèi)僅有偶然因素的影響.我們所使用的控制圖是以影響過程的許多變動因素中的偶然因素所造成的波動為基準來找出異常因素的, 因此, 必須先找出過程中偶然因素波動這個基準.38分組時的重要考慮時間質(zhì)量特性制程的變化讓組內(nèi)變化只有偶然因素讓組間變化只有非偶然因素組內(nèi)變異小組間變異大39錯誤的分組方式以及其后果如此的取樣方式會造成無法有效區(qū)別組內(nèi)變異和組間變異，造成控制界限變寬，無法有效偵測制造變異。時間質(zhì)量特性制程的變化40每天只取一組來代表，是否能代表制程呢？每天如果取三組的樣本是否更能代表制程？取樣頻率及樣本的目的說明41取樣的頻率的說明初期不了

13、解制程，制程不穩(wěn)定，存在組間變異穩(wěn)定期后，制程已穩(wěn)定，大部份只存在組內(nèi)變異，偶而出現(xiàn)組間變異快速而頻繁的取樣，才能掌握制程的情形，并將各項不穩(wěn)定的因子去除由于制程已相對的較穩(wěn)定，我們可以比較預測出制程變化，所以抽樣頻率可以較低，但仍應要有代表性42初期控制界限的計算一個班次之內(nèi)取二十五組，每組樣本數(shù)為25個我們利用在一個班次當中取二十五組，此時由于人、機料、法、環(huán)、測都比較固定，所以所估計出來的組內(nèi)變異會比較正確，所以相關的控制界限比較窄，可以有效的偵測出不同班別之間的變化，或則組間的變化，例如材料變化、機器變化、參數(shù)變化等。43控制圖示意說明初期的二十五點計算時有些超出控制界限，此時須尋找原

14、因。連續(xù)二十五點在控制界限內(nèi)，表示制程基本上已穩(wěn)定，控制界限可以延用此時有點子超出控制界限，表示此時狀態(tài)已被改變，此時要追查原因，必要時必須重新收集數(shù)據(jù)，重新考慮穩(wěn)定狀態(tài)44使用控制圖的注意事項分層問題同樣產(chǎn)品用若干臺設備進行加工時, 由于每臺設備工作精度、使用年限、保養(yǎng)狀態(tài)等都有一定差異, 這些差異常常是增加產(chǎn)品質(zhì)量波動、使散差加大的原因. 因此, 有必要按不同的設備進行質(zhì)量分層, 也應按不同條件對質(zhì)量特性值進行分層控制, 作分層控制圖. 另外, 當控制圖發(fā)生異常時, 分層又是為了確切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.45復合層別的說明46使用控制圖的注意事項控制界限的重新計算為使控制線

15、適應今后的生產(chǎn)過程, 在確定控制圖最初的控制線CL、UCL、LCL時, 常常需要反復計算, 以求得切實可行的控制圖. 但是, 控制圖經(jīng)過使用一定時期后, 生產(chǎn)過程有了變化, 例如加工工藝改變、刀具改變、設備改變以及進行了某種技術(shù)改革和管理改革措施后, 應重新收集最近期間的數(shù)據(jù), 以重新計算控制界限并作出新的控制圖.47為何控制界限應延用48建立控制圖的四步驟A收集數(shù)據(jù)B計算控制限C過程控制解釋D過程能力解釋49建立Xbar-R圖的步驟A階段收集數(shù)據(jù)A1選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)子組大小子組頻率子組數(shù)大小A2建立控制圖及記錄原始記錄A3計算每個子組的均值X和極差RA4選擇控制圖的刻度A5將均值和極

16、差畫到控制圖上50取樣的方式取樣必須達到組內(nèi)變異小，組間變異大樣本數(shù)、頻率、組數(shù)的說明51組數(shù)的要求(最少25組)當制程中心值偏差了二個標準差時，它在控制限內(nèi)的概率為0.84那么連續(xù)25點在線內(nèi)的概率為：52每個子組的平均值和極差的計算11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099平均99.698.699.410098.2極差3332253平均值和極差平均值的計算R值的計算54計算控制限B1計算平均極差及過程平均值B2計算控制限B3在控制圖上作出平均值和極差控制限的控制線建立X-R圖的步驟B5556過程控制解釋

17、C1分析極差圖上的數(shù)據(jù)點C2識別并標注特殊原因(極差圖)C3重新計算控制界限(極差圖)C4分析均值圖上的數(shù)據(jù)點超出控制限的點鏈明顯的非隨機圖形超出控制限的點鏈明顯的非隨機圖形C5識別并標注特殊原因(均值圖)C6重新計算控制界限(均值圖)C7為了繼續(xù)進行控制延長控制限建立X-R圖的步驟C57控制圖的判讀超出控制界限的點：出現(xiàn)一個或多個點超出任何一個控制界限是該點處于失控狀態(tài)的主要證據(jù)UCLCLLCL異常異常58控制圖的判讀鏈：有下列現(xiàn)象之一即表明過程已改變連續(xù)7點位于平均值的一側(cè)(國標和minita是9點)連續(xù)7點上升(后點等于或大于前點)或下降。 (國標和minita是6點)UCLCLLCL5

18、9控制圖的判讀明顯的非隨機圖形：應依正態(tài)分布來判定圖形，正常應是有2/3的點落于中間1/3的區(qū)域。UCLCLLCL60Minitab和國標的八大判異準則61檢驗1:1個點距離中心線超過3sigma準則一，一點在A區(qū)外準則一可對參數(shù)與變化給出信號，還可對過程單個失控作出反應，如計算錯誤，測量誤差，原材料不合格，設備故障等，犯第一種錯誤的概率，稱為顯著水平，記0 =0.0027ABCCBAXXXXXXXXXX162檢驗2:連續(xù)九個點在中心線同一側(cè)ABCCBAXXXXXXXXXXXXXX2準則二,連續(xù)9點在C區(qū)或其外排成一串(要乘以2是因為單側(cè)，但雙邊都有可能所以要乘以2)此準則作為準則一而補充的,

19、以提高控制圖的靈敏度,選擇9點是為了使其犯第一種錯誤的概率與準則一的0 =0.0027大體相仿.在控制線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)的點稱為鏈，下列點數(shù)鏈長的為：P（中心線一側(cè)出現(xiàn)長為7的鏈）= 7 = 2*（0.9973/2）7 = 0.0153P（中心線一側(cè)出現(xiàn)長為8的鏈）= 8 = 2*（0.9973/2）8 = 0.0076P（中心線一側(cè)出現(xiàn)長為9的鏈）= 9 = 2*（0.9973/2）9 = 0.0038P（中心線一側(cè)出現(xiàn)長為10的鏈）= 10 = 2*（0.9973/2）10 = 0.0019可見，9 與準則一的0 相當，若長=7判異，比0 大的多。以往采用7點，而目前改為9點判異。這主要是因為

20、推行SPC一般采用電腦進行，從而使得整個系統(tǒng)的總 概率增大，不難證明：總i為減少總，就得使每條判異準則各自的i63檢驗3:行內(nèi)連續(xù)6點，全部遞增或全部遞減ABCCBAXXXXXXXXX3XXXXX準則三，連續(xù)6點遞增或遞減。(要乘以2是因為可能朝上或則朝向二種可能所以要乘以2)此條準則針對過程平均值的傾向性而設計的，它判定過程平均值的較小傾向要比準則一更為靈敏。其產(chǎn)生原因可能是工具損壞，或作業(yè)員技能改進等。從文獻中看到的連續(xù)六點趨勢的解釋P(n點趨勢)=2*(0.9973)n/n!P(6點趨勢)=2*(0.9973)6/6!=0.0027364檢驗4:行內(nèi)連續(xù)14點上下交錯ABCCBAXXXX

21、XXXXXXXXXXXXXXXXX4ABCCBA準則四，連續(xù)14點上下交替。出現(xiàn)這種現(xiàn)象是由于輪流使用兩臺設備或兩位操作人員輪流操作而引起的系統(tǒng)效應。實際上這是一個數(shù)據(jù)分層不夠的問題，選擇14點是通過統(tǒng)計模擬試驗而得出的，其大體與準則一，0 =0.0027相當。65檢驗5:連續(xù)3點有2點距離中心線大于2sigma(同側(cè))ABCCBAXXXXXXXXXXXXXXX5準則五，連續(xù)3點中有2點在A區(qū)(要乘以2是因為單側(cè)，但雙邊都有可能所以要乘以2)過程平均值的變化通?？捎杀緶蕜t判定，它對于變異的增加也較靈敏。這里要補充的是任何兩點，至于第三點在何處，甚至可以根本不存在。由于點子落在中心線一側(cè)2-3個

22、標準差間的概率=0.0214,故0 =2combin(3,2)0.021432(0.9973-0.02143)=0.002689，這與準則一很接近。66檢驗6:連續(xù)5點有4點距離中心線大于1sigma(同側(cè))XABCCBAXXXXXXXXXXXXXX66準則六，連續(xù)5點中有4點在B區(qū)。(要乘以2是因為單側(cè)，但雙邊都有可能所以要乘以2)此準則與準則五類似，這第5點可在任何地方。本準則對于過程平均值的偏移也靈敏。由于點子在 1-2之間的概率=（1）-（2）= 0.15886-0.02275 = 0.13591，故有P（5點中有4點在B區(qū)）= 2C(5,4)0.1359144（0.9973-0.13

23、591）=0.0029與準則一0 =0.0027相當。67檢驗7:連續(xù)15點全部在距離中心線1sigma(任一側(cè))ABCCBAxxxxxxxxxxxxxxxxxxx7準則七，連續(xù)15點在C區(qū)中心線上下對于本準則的現(xiàn)象，不要被它良好現(xiàn)象所迷惑，而應注意它的非隨機性。造成這種現(xiàn)象的原因有2種：數(shù)據(jù)虛假或數(shù)據(jù)分層不夠。我們知道點在C區(qū)的概率=0.68268連續(xù)14點在C區(qū)，14 = 0.6826814 = 0.00478連續(xù)15點在C區(qū)，15 = 0.6826815 = 0.00326連續(xù)16點在C區(qū)，16 = 0.68268116 = 0.00223其中, 15= 0.00326與準則一0 =0.

24、0027較近,故有準則七.從表面上看, 16 = 0.00223與準則一0 =0.0027更接近點,16個點子比15個點子應用起來不如15個點子方便.68檢驗8:連續(xù)8個點距離中心線大于1sigma(任一側(cè))ABCCBAxxxxxxxxxxxxxxx8準則八，8點在中心線兩側(cè)，但無1點在C區(qū)造成此現(xiàn)象的原因為數(shù)據(jù)分層不夠。由于點子落在1-3之間的概率=（1）-（3）= 0.15886-0.00135 = 0.15731，故雙側(cè)為0.15731*2=0.31462，如果是連續(xù)八點的話其相應的概率計算為=combin(8,8)(0.31462)869判穩(wěn)三個準則連續(xù)25點，0點超出控制界限。連續(xù)3

25、5點，1點超出控制界限。連續(xù)100點，2點超出控制界限。70過程能力解釋D1計算過程的標準偏差D2計算過程能力D3評價過程能力D4提高過程能力D5對修改的過程繪制控制圖并分析建立X-R圖的步驟D7172制程能力指標Cp雙邊規(guī)格只有上規(guī)格時只有下規(guī)格時7374制程績效(或性能)指標制程績效指標的計算，其估計的標準差為總的標準差，包含了組內(nèi)變異以及組間變異?？傋儺?組內(nèi)變異+組間變異。75Cpk和Ppk的差異Cpk：只考慮了組內(nèi)變異，而沒有考慮組間變異，所以一定是適用于制程穩(wěn)定時，其組間變異很小可以忽略時，不然會高估了制程能力；另句話也可以說明如果努力將組間變異降低時所能達到的程度。Ppk：考慮了

26、總變異(組內(nèi)和組間)，所以是比較真實的情形，所以一般想要了解真正的制程情形應使用Ppk。76群體標準差的估計77101418T1216CpCPLCPUCPKCpm1321.52.51.51.11T1014181216101418T1216CpCPLCPUCPKCpm1422.02.02.02.00CpCPLCPUCPKCpm1522.51.51.51.11指數(shù)差異說明78指數(shù)差異說明CpCPLCPUCPKCpm1623.01.01.00.63CpCPLCPUCPKCpm1723.50.50.50.43101418T1216101418T121679Cpm的說明808182何時應用Cmk指數(shù)新機

27、器驗收時機器大修后新產(chǎn)品試制時產(chǎn)品不合格追查原因時在機械廠應和模具結(jié)合在一起考慮83機器能力指數(shù)、短期、長期能力指數(shù)機器能力指數(shù)短期能力指數(shù)長期能力指數(shù)取樣時間：機器生產(chǎn)穩(wěn)定之后約一個小時取樣時間：機器生產(chǎn)穩(wěn)定之后一個班次左右。取樣時間：批量生產(chǎn)后，至少25天以上。取樣樣本數(shù)：10組共50個樣取樣樣本數(shù)：25組至少100個樣取樣樣本數(shù)：100組以上至少500個樣要求：Cmk1.67短期能力1.67制程穩(wěn)定時可用Cpk制程不穩(wěn)定時用Ppk長期能力1.33制程穩(wěn)定時可用Cpk制程不穩(wěn)定時用Ppk目的：先行了解機器能力是否能保證滿足規(guī)格要求，如果機器能力不能保證，后續(xù)的原料、人員變化就不能保證了。目

28、的：在于了解短期的制程能力是否能滿足規(guī)格要求，如果短期的制程能力不能保證時，那么長期制程能力就不能保證。目的：在于了解長期的制程能力是否能滿足規(guī)格要求，如果長期的制程能力不能保證時，那么就有生產(chǎn)不良品的可能性84A收集數(shù)據(jù)：在計算各個子組的平均數(shù)和標準差其公式分別如下：85B計算控制限86C過程控制解釋(同X-R圖解釋)87D過程能力解釋88Case study89Case study請計算出上表的X-s控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？90A收集數(shù)據(jù)一般情況下，中位數(shù)圖用在樣本容量小于10的情況，樣本容量為奇數(shù)時更為方便。如果子組樣本容量為偶數(shù)，中位數(shù)是中間兩個數(shù)的

29、均值。91B計算控制限92C過程控制解釋(同Xbar-R圖解釋)93估計過程標準偏差：94Case study95Case study請計算出上表的X-R控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？如果制程假設已穩(wěn)定，但想將抽樣數(shù)自n=4調(diào)為n=5時，那么其新控制限為何？96單值控制在檢查過程變化時不如Xbar-R圖敏感。如果過程的分布不是對稱的，則在解釋單值控制圖時要非常小心。單值控制圖不能區(qū)分過程零件短時間內(nèi)的組內(nèi)變化，如果要了解此類變化最好能使用Xbar-R。由于每一子組僅有一個單值，所以平均值和標準差會有較大的變性，直到子組數(shù)達到100個以上。97非正態(tài)時的誤發(fā)警報說明

30、誤發(fā)警報98A收集數(shù)據(jù)收集各組數(shù)據(jù)計算單值間的移動極差。通常最好是記錄每對連續(xù)讀數(shù)間的差值(例如第一和第二個讀數(shù)點的差，第二和第三讀數(shù)間的差等)。移動極差的個數(shù)會比單值讀數(shù)少一個(25個讀值可得24個移動極差)，在很少的情況下，可在較大的移動組(例如3或4個)或固定的子組(例如所有的讀數(shù)均在一個班上讀取)的基礎上計算極差。99B計算控制限100C過程控制解釋審查移動極差圖中超出控制限的點，這是存在特殊原因的信號。記住連續(xù)的移動極差間是有聯(lián)系的，因為它們至少有一點是共同的。由于這個原因，在解釋趨勢時要特別注意?？捎脝沃祱D分析超出控制限的點，在控制限內(nèi)點的分布，以趨勢或圖形。但是這需要注意，如果過

31、程分布不是對稱，用前面所述的用于X圖的規(guī)則來解釋時，可能會給出實際上不存在的特殊原因的信號。101估計過程標準偏差：式中，Rmbar為移動極差的均值，d2是用于對移動極差分組的隨樣本容量n而變化的常數(shù)。102Case study103Case study請計算出上表的X-Rm控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？104不良和缺陷的說明結(jié)果舉例控制圖車輛不泄漏泄漏P圖NP圖燈亮不亮孔的直徑尺寸太小或太大給銷售商發(fā)的貨正確不正確風窗玻璃上的氣泡C圖U圖門上油漆缺陷發(fā)票上的錯誤105P控制圖的制做流程A收集數(shù)據(jù)B計算控制限C過程控制解釋D過程能力解釋106建立p圖的步驟A階段收

32、集數(shù)據(jù)A1選擇子組的容量、頻率及數(shù)量子組容量分組頻率子組數(shù)量A2計算每個子組內(nèi)的不合格品率A3選擇控制圖的坐標刻度A4將不合格品率描繪在控制圖107A1子組容量、頻率、數(shù)量子組容量：用于計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖一般要求較大的子組容量(例如50200)以便檢驗出性能的變化，一般希望每組內(nèi)能包括幾個不合格品，但樣本數(shù)如果太利也會有不利之處。一般的建議是np5，因為在蕭華特控制圖是利用正態(tài)分布來逼近二項分布，而當np5時，利用正態(tài)分布來逼近二項分布才合理。分組頻率：應根據(jù)產(chǎn)品的周期確定分組的頻率以便幫助分析和糾正發(fā)現(xiàn)的問題。時間隔短則反饋快，但也許與大的子組容量的要求矛盾子組數(shù)量：要大于等于25組以上，才

33、能判定其穩(wěn)定性。108A2計算每個子組內(nèi)的不合格品率記錄每個子組內(nèi)的下列值被檢項目的數(shù)量n發(fā)現(xiàn)的不合格項目的數(shù)量np通過這些數(shù)據(jù)計算不合格品率109A3選擇控制圖的坐標刻度描繪數(shù)據(jù)點用的圖應將不合格品率作為縱坐標，子組識別作為橫坐標?？v坐標刻度應從0到初步研究數(shù)據(jù)讀數(shù)中最大的不合格率值的1.5到2倍。110A4將不合格品率描繪在控制圖上描繪每個子組的p值，將這些點聯(lián)成線通常有助于發(fā)現(xiàn)異常圖形和趨勢。當點描完后，粗覽一遍看看它們是否合理，如果任意一點比別的高出或低出許多，檢查計算是否正確。記錄過程的變化或者可能影響過程的異常狀況，當這些情況被發(fā)現(xiàn)時，將它們記錄在控制圖的“備注”部份。111計算控

34、制限B1計算過程平均不合格品率B2計算上、下控制限B3畫線并標注建立p控制圖的步驟B112計算平均不合格率及控制限113畫線并標注均值用水平實線線：一般為黑色或藍色實線?？刂葡抻盟教摼€：一般為紅色虛線。盡量讓樣本數(shù)一致，如果樣本數(shù)一直在變化則會如下圖：1002003001002001001002003001001212121232114115過程控制用控制圖解釋C1分析數(shù)據(jù)點，找出不穩(wěn)定證據(jù)C2尋找并糾正特殊原因C3重新計算控制界限超出控制限的點鏈明顯的非隨機圖形建立p圖的步驟C116分析數(shù)據(jù)點，找出不穩(wěn)定的證據(jù)點線面以上三種方式做判定。117尋找并糾正特殊原因當從數(shù)據(jù)中已發(fā)現(xiàn)了失控的情況時

35、，則必須研究操作過程以便確定其原因。然糾正該原因并盡可能防止其再發(fā)生。由于特殊原因是通過控制圖發(fā)現(xiàn)的，要求對操作進行分析，并且希望操作者或現(xiàn)場檢驗員有能力發(fā)現(xiàn)變差原因并糾正?？衫弥T如排列圖和因果分析圖等解決定問題數(shù)據(jù)。118重新計算控制限當進行初始過程研究或?qū)^程能力重新評價時，應重新計算試驗控制限，以便排除某些控制時期的影響，這些時期中控制狀態(tài)受到特殊原因的影響，但已被糾正。一旦歷史數(shù)據(jù)表明一致性均在試驗的控制限內(nèi)，則可將控制限延伸到將來的時期。它們便變成了操作控制限，當將來的數(shù)據(jù)收集記錄了后，就對照它來評價。119過程能力解釋D1計算過程能力D2評價過程能力D3改進過程能力D4繪制并分析

36、修改后的過程控制圖建立p的步驟D120過程能力解釋偶因和異因并存找出異因只剩偶因過程穩(wěn)定(連25點不超限)計算過程能力運用控制圖121計算過程能力對于p圖，過程能力是通過過程平均不合率來表，當所有點都受控后才計算該值。如需要，還可以用符合規(guī)范的比例(1-p)來表示。對于過程能力的初步估計值，應使用歷史數(shù)據(jù)，但應剔除與特殊原因有關的數(shù)據(jù)點。當正式研究過程能力時，應使用新的數(shù)據(jù)，最好是25個或更多時期子組，且所有的點都受統(tǒng)計控制。這些連續(xù)的受控的時期子組的p值是該過程當前能的更好的估計值。122改善過程能力過程穩(wěn)定，不良率維持在一定的水平當中能力改善采取管理上的措施降低偶因，減少不良率縮小控制界限

37、縮小控制限123改善過程能力過程一旦表現(xiàn)出處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，該過程所保持的不合格平均水平即反應了該系統(tǒng)的變差原因過程能力。在操作上診斷特殊原因(控制階段)變差問題的分析方法不適于診斷影響系統(tǒng)的普通原因變差。必須對系統(tǒng)本身直接采取管理措施，否則過程能力不可能得到改進。有必要使用長期的解決問題的方法來糾正造成長期不合格的原因。可以使用諸如排列圖分析法及因果分析圖等解決問題技術(shù)。但是如果僅使用計數(shù)型數(shù)據(jù)將很難理解問題所在，通常盡可能地追溯變差的可疑原因，并借助計量型數(shù)據(jù)進行分將有利于問題的解決124繪制并分析修改后的過程控制圖當對過程采取了系統(tǒng)的措施后，其效果應在控制圖上明顯地反應出來； 控制圖成為

38、驗證措施有效性的一種途徑。在過程改變期間出現(xiàn)的特殊原因變差被識別并糾正后，過程將按一個新的過程均值處于統(tǒng)計控制狀態(tài)。這個新的均值反映了受控制狀態(tài)下的性能。可作為現(xiàn)行控制的基礎。但是還應對繼續(xù)系統(tǒng)進行調(diào)查和改進。125Case study126Case study請計算出上表的p控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？127不合格品數(shù)np圖“np”圖是用來度量一個檢驗中的不合格品的數(shù)量，與p圖不同，np圖表示不合格品實際數(shù)量而不是與樣本的比率。p圖和np圖適用的基本情況相同，當滿足下列情況可選用np圖不合格品的實際數(shù)量比不合格品率更有意義或更容易報告。各階段子組的樣本容量相同

39、。“np”圖的詳細說明與p圖很相似，不同之處棄如下：128A收集數(shù)據(jù)受檢驗樣本的容量必須相等。分組的周期應按照生產(chǎn)間隔和反饋系統(tǒng)而定。樣本容量應足夠大使每個子組內(nèi)都出現(xiàn)幾個不合格品，在數(shù)據(jù)表上記錄樣本的容量。記錄并描繪每個子組內(nèi)的不合格品數(shù)(np)。129B計算控制限130過程控制解釋、過程能力解釋C過程控制解釋：同“p”圖的解釋。D過程能力解釋：過程能力如下：1311001001001001001001001001001001210121202不合格品數(shù)np圖132Case study133Case study請計算出上表的np控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？13

40、4缺陷數(shù)c圖“c”圖內(nèi)來測量一個檢驗批內(nèi)的缺點的數(shù)量，c圖要求樣本的容量或受檢材料的數(shù)量恒定，它主要用以下兩類檢驗：缺點分布在連續(xù)的產(chǎn)品流上(例如每匹維尼龍上的瑕疪，玻璃上的氣泡或電線上絕緣層薄的點)，以及可以用缺點的平均比率表示的地方(如每100平方米維尼龍上暇疵)。在單個的產(chǎn)品檢驗中可能發(fā)現(xiàn)許多不同潛在原因造成的缺點(例如：在一個修理部記錄，每輛車或組件可能存在一個或多個不同的不合格)。主要不同之處如下：135A收集數(shù)據(jù)檢驗樣本的容量(零件的數(shù)量，織物的面積，電線的長度等)要求相等，這樣描繪的c值將反映質(zhì)量性能的變化(缺陷的發(fā)生率)而不是外觀的變化(樣本容量n)，在數(shù)據(jù)表中記錄樣本容量；記

41、錄并描繪每個子組內(nèi)的缺點數(shù)(c)136B計算控制限137過程控制解釋、過程能力解釋過程控制解釋同p圖解釋判異(點、線、面)判穩(wěn)(連續(xù)二十五點受控)過程能力解釋過程能力為c平均值，即固定容量n的樣本的缺點數(shù)平均值。138Case study每一組的樣本數(shù)都是固定為100。139Case study請計算出上表的c控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？140單位產(chǎn)品缺陷數(shù)的u圖“u”圖用來測量具有容量不同的樣本(受檢材料的量不同)的子組內(nèi)每檢驗單位產(chǎn)品之內(nèi)的缺陷數(shù)量?！皍”圖和“c”圖適用于相同的數(shù)據(jù)狀況(Poisson分布)，但如果樣本含有多于一個“單位產(chǎn)品”的量，為使報告

42、值更有意義時，可以使用“u”圖，并且在不同時期內(nèi)樣本容量不同時必須使用“u”圖?！皍”圖的繪制和“p”圖相似，不同之處如下：141A收集數(shù)據(jù)各子組樣本的容量彼此不必都相同，盡管使它的容量保持在其平均值的正負25%以內(nèi)可以簡化控制限的計算。記錄并描繪每個子組內(nèi)的單位產(chǎn)品缺陷數(shù)u=c/n式中c為發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)量，n為子組中樣本容量(檢驗報告單位的數(shù)量)，c和n都應記錄在數(shù)據(jù)表中。142B計算控制限143過程控制解釋、過程能力解釋過程控制解釋同p圖解釋判異(點、線、面)判穩(wěn)(連續(xù)二十五點受控)過程能力解釋過程能力為u平均，即每報告單元缺陷數(shù)平均值。(須穩(wěn)定才可以估過程能力)144Case study1

43、45Case study請計算出上表的u控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？146特殊控制圖147I-MR-R/S（組間/組內(nèi)）控制圖148I-MR-R/SI-MR-R/S（組間/組內(nèi)）控制圖 同時使用子組 間和子組內(nèi)變異生成三向控制圖。I-MR-R/S 控制圖由以下組成：單值控制圖移動極差控制圖R 控制圖或 S 控制圖149I-MR-R/S在子組中收集數(shù)據(jù)時，隨機誤差可能不是變異的唯一來源。例如，如果每小時連續(xù)采集五個部件，則唯一的差異應該由隨機誤差所致。隨著時間的推移，過程可能會出現(xiàn)偏移或漂移，因此接下來的五個部件樣本可能會與以前的樣本不同。在這些情況下，總體過程變

44、異因樣本間變異和隨機誤差所致。 每個樣本內(nèi)的變異對總體過程變異也有貢獻。假設您每小時對一個部件取樣，并測量部件的五個位置。雖然每小時部件都在變化，但所有部件中在五個位置得到的測量值卻可以始終不同?？赡芤粋€位置幾乎始終產(chǎn)生最大的測量值，也可能一直較小。這種因位置所致的變異未得到說明，且樣本內(nèi)標準差不再估計隨機誤差，而是實際上同時估計隨機誤差和位置效應。這樣產(chǎn)生的標準差過大，導致控制限制范圍過寬，并將控制圖上的大多數(shù)點置于距中心線非常近的位置。此過程看上去過于完美，但很可能就是這樣。您可以使用 I-MR-R/S（組間/組內(nèi)）來創(chuàng)建三個單獨的過程變異評估，從而解決此問題：150I-MR-R/S單值控

45、制圖：繪制來自單值控制圖（而非 Xbar 控制圖）上每個樣本的均值的控制圖。此控制圖使用連續(xù)均值之間的移動極差來確定控制限制。由于樣本均值的分布與隨機誤差有關，因此使用移動極差估計樣本均值分布的標準差類似于僅估計隨機誤差分量。這消除了控制限制中變異的樣本內(nèi)分量。移動極差控制圖：使用移動極差 繪制子組均值的控制圖以去除樣本內(nèi)變異。將此控制圖與單值控制圖結(jié)合使用，以借助變異的樣本間分量來跟蹤過程位置和過程變異。R 控制圖或 S 控制圖：使用變異的樣本內(nèi)分量繪制過程變異的控制圖。 151I-MR-R/SMinitab 顯示 R 控制圖還是 S 控制圖取決于所選的估計方法以及子組的大小。如果估計是以子

46、組極差的平均值為基礎，則將顯示 R 控制圖。如果估計是以子組標準差的平均值為基礎，則將顯示 S 控制圖。如果估計是以合并標準差為基礎且子組大小小于 9，則將顯示 R 控制圖。如果估計是以合并標準差為基礎且子組大小大于或等于 9，則將顯示 S 控制圖。如果指定歷史組，則顯示 R 控制圖還是 S 控制圖取決于所有歷史組的模式樣本大小的最小值。如果估計是以合并標準差為基礎且模式樣本大小的最小值小于 10，則顯示 R 控制圖。否則，如果使用合并標準差進行估計，Minitab 顯示 S 控制圖；如果使用 Rbar 進行估計，則顯示 R 控制圖。因此，這三個控制圖的組合提供了一種評估過程位置的穩(wěn)定性 、變

47、異的樣本間分量和變異的樣本內(nèi)分量的方法。152各項公式153I-MR-R/S假設您想要確定為紙卷包一層薄膜這一過程是否受控制 。您關心用于包卷紙的薄膜的厚度是否正確以及整個紙卷包得是否均勻。您從 15 個連續(xù)紙卷中抽取 3 個樣本，并測量外層薄膜的重量。 由于您想了解整個紙卷包得是否均勻以及每個紙卷是否包裹正確，因此使用 Minitab 創(chuàng)建 I-MR-R/S 控制圖。1打開工作表“涂層.MTW”。2選擇統(tǒng)計 控制圖 子組的變量控制圖 I-MR-R/S（組間/組內(nèi)）。3選擇圖表的所有觀測值均在一列中，然后輸入外層薄膜。 4 在子組大小中，輸入卷。單擊確定。 154結(jié)果輸山155Stopligh

48、t Control Chart(紅綠燈信號控制圖)156紅綠燈信號控制圖基本原理紅綠燈信號控制圖中的假設是：過程是統(tǒng)計受控的。過程能力(包括測量變差)是可接受的。過程靠近目標值。157紅綠燈信號控制圖基本原理紅燈控制圖的區(qū)域劃分158紅綠燈信號控制圖基本原理停止停止警告警告目標區(qū)TargetWarningWarningStopStopLSLUSLTargetWarningWarningStopStopLSLUSL紅燈控制圖區(qū)域劃分159紅綠燈信號控制圖的控制方法過程設置正常生產(chǎn)選二個部件都在綠色區(qū)嗎有在紅色區(qū)嗎加抽三個樣本有在紅色區(qū)嗎？三到五個在黃色區(qū)執(zhí)行反應計劃yynnyny160概率原理說

49、明狀況概率判定抽到二個綠的0.866*0.866=0.749956正常抽至一個或二個都是紅的一個時0.003二個時0.003*0.003異常小概率事件0.003加抽三個樣本一綠一黃，后面三綠0.866*0.132*0.866*0.866*0.866=0.0742正常二黃，三綠0.132*0.132*0.866*0.866*0.866=0.011316正常三黃，二綠0.132*0.132*0.132*0.866*0.866=0.001725異常小概率事件DATACAMSHAFT.MTW的數(shù)據(jù)來進行練習一下。171六合一圖形(Xbar-R+制程能力)172從前圖來看可以得到以下的結(jié)論制程是穩(wěn)定的其相應的各項數(shù)據(jù)如下：制程的平均值為600.23相應標準差為：1.87904我們可以利用它來做相應的紅燈控制圖173步驟一：使用individual圖形174