統(tǒng)計過程控制SPC培訓課件2

統(tǒng)計過程控制SPCStatisticalProcessControlAgenda統(tǒng)計的部部分特征征概念數據類型型介紹控制圖的的介紹.選用.判定Agenda統(tǒng)計的部部分特征征概念數據類型型介紹控制圖的的介紹.選用.判定統(tǒng)計過程程控制StatisticalProcessControl統(tǒng)計控制制的過程程StatisticallyControlledProcess概述-SPCforSCP當過程處處于統(tǒng)計計控制狀狀態(tài)，其其性能是是可以預預測的即即：一致致的質量量水平+穩(wěn)定的成成本!Process過程和Variation變異(變差)CommonCause一般原因因（普通通原因、、機遇原原因）SpecialCause特殊原因因（非機機遇原因因）StatisticallyControlled統(tǒng)計控制制狀態(tài)（（“受控控”）第一組、、過程Process過程：將將輸入轉轉化為輸輸出的一一組彼此此相關的的資源和和活動.Variation變異(變差)：CommonVariation,SpecialVariation過程和和變異異位置分布形狀大小大小大小一般原因因vs.特殊原因因原因分類定義和特點舉例一般原因(CommonCause)造成一般變異。隨時間的推移穩(wěn)定、可重復可以預測不易識別、不易消除大量的引起細微的變異正常的特殊原因(SpecialCause)造成特殊變異。并非始終的作用于過程難以預測易識別、易消除少量的引起嚴重的變異異常的原材料的的微小變變化設備的微微小震動動刀具的正正常磨損損模具正常常的老化化操作者細細微的不不穩(wěn)定夾具的正正常磨損損…使用了一一批不合合格的原原材料設備的不不正確調調整刀具的嚴嚴重磨損損模具損壞壞操作者做做錯（判判定標準準錯）使用了錯錯誤的夾夾具…SPC目的–改進消除特殊殊原因改進一般般原因2020-01-16原因變異措施一般原因(CommonCause)一般變異(CommonVariation)過程穩(wěn)定可采用抽樣方法系統(tǒng)措施（SystemAction）可改進約85%的制程問題多需管理人員支持一般成本較高特殊原因(SpecialCause)特殊變異(SpecialVariation)過程還不夠穩(wěn)定需全檢以保證質量局部措施（LocalAction）可改進約15%的制程問題多由現場工作人員制定實施一般成本較低一般變異異vs.特殊變異異大小失控(有特殊原因)受控(特殊原因消除)受控vs.失控此過程變變異在統(tǒng)計控制制狀態(tài)下,其產品特性性的分布布有固定定的分布布,即:位置、分布、形狀。所導致的的過程變變異不在在統(tǒng)計控控制狀態(tài)態(tài)下，其產品特特性的分分布沒有有固定的的分布。。StatisticallyControlled統(tǒng)計控制制狀態(tài)(“受控”)僅存在造造成變異異的一般般原因，，特殊原原因已經經消除。。該過程輸輸出的產產品的特特性的總總體分布布(曲線)的位置、、分布、、形狀無無變化，，可按照照預測繼繼續(xù)生產產相同分分布的(一定比率率的)符合規(guī)范范的產品品?！笆芸亍薄币?guī)格Spec（標準值Criterion+公差Tolerance）控制（UCLCLLCL）標準值Criterion中心線CenterLine，CL

（一般取平均值Average,ormean）規(guī)格限SpecLimit，SL（規(guī)格上限USL，規(guī)格下限LSL）控制限ControlLimit，CL（控制上限UCL，控制下限LCL）第二組、、控制區(qū)別：規(guī)規(guī)格限和和控控制限控制限ControlLimit，CL上控制限限UpperControlLimit，UCL下控制限限LowerControlLimit，LCL說明：*并不是是目標值值或規(guī)格格限值，，而是來來自過程程的自然然變化和和抽樣計計劃，然然后，由由實測的的數據計計算出來來的。用用于解釋釋統(tǒng)計控控制數據據。*當過過程處于于“受控控”狀態(tài)態(tài)，控制制限可用用來解釋釋過程能能力?？刂葡蘧?平均值)Average，X(Xbar)=((X1+X2+…++Xn)/n中位數（（中值，，中間值值）Median，Xmed：Xi大小排列列，中間間的那個個（*該該值和比比它大及及比它小小的數值值是等差差的，Xmed=Xmin+R//2）眾數Mode：出現次次數最多多的那個個全距，變變差，極極差R(Range)==Max((X1,,..,,Xn))-Min(X1,…,,Xn)（步差，，移動極極差MovingRange，MR）方差（Variance），標準準差σ，Sigma（StandardDeviation）平均差：：一組數數據值與與其均值值之差的的絕對值值的平均均數一組數據據：X1，X2，…，Xn-1，Xn——Individual單值Xi規(guī)格Spec:X0+/-a(或+a/--b)———X0標準值(期望值，，目標值值)，a(或a,b)為上下公公差USL((Limit)規(guī)格上限限，LSL規(guī)格下限限公差，容容差Tolerance，Deviation,,D==USL--LSL=2a((或a+b)第三組、、統(tǒng)計物物理概念念區(qū)別：公差D和全距距R平均值和和中中位數、、眾數標準差和和平平均差方差標標準差樣本方差差樣樣本標標準差，，方差與與標準準差為什么用用樣本估估計總體體的方差差時，分分母的n必須改為為(n-1))？，，自由度（（DF,DegreeofFreedom）：指當以樣樣本的統(tǒng)統(tǒng)計量來來估計總總體的參參數時，，樣本中中獨立或或能自由由變化的的數據的的個數稱稱為該統(tǒng)統(tǒng)計量的的自由度度。

--在估計總總體的平平均數時時：樣本中中的n個數全部部加起來來，其中中任何一一個數都都和其他他數據相相獨立，，從其中中抽出任任何一個個數都不不影響其其他數據據（這也也是隨機機抽樣所所要求的的）。因此一組組數據中中每一個個數據都都是獨立立的，所所以自由由度就是是估計總總體參數數時獨立立數據的的數目，，而平均均數是根根據n個獨立數數據來估估計的，，因此自自由度為為n。--在估計總總體的方方差（標標準差））時：從公式式我們可可以看出出，總體體的方差差是由各各數據與與總體平平均數的的差值求求出來的的，因此此必須將將固定后才才可以求求總體的的方差。。因此，由由于被固定，，它就不不能獨立立自由變變化，也也就是方方差受到到總體平平均數的的限制，，此n個數據就就少了一一個自由由變化的的機會，，因此要要從n里減掉一一個。那為什么么平均數數被固定定后會限限制數據據的自由由變化？？，，假設一個個樣本有有兩個數數值，X1=10,X2=20,我們現在在要用這這個樣本本估計總總體的方方差，則則樣本的的平均數數是：Xm=X/n==(10+20)/2=15現在假設設我們已已知Xm=15,,X1==10,,根據公式式Xm=X/n，，則有：X2=2Xm--X1==2×15-10=20由此我們們可以知知道：在有兩個個數據樣樣本中，，當平均均數的值值和其中中一個數數據的值值已知時時，另一一個數據據的值就就不能自自由變化化了，因因此這個個樣本的的自由度度就減少少一個，，變成了了（n-1））。依此類推推：在一一組數據據中，當當其平均均數和前前面的數數據都已已知時，，最后一一個數據據就被固固定而不不能獨立立變化了了，因此此這個樣樣本能夠夠獨立自自由變化化的數目目就是（（n-1））個.定義優(yōu)、缺點均值XbarAverage(X1+X2+…+Xn)/n平均，最基本最常用的集中趨勢的量度中位數XmedMedianXi大小排列，中間的那個消除了最大和最小值的影響測量不經濟或時間長時，用它來預測平均值眾數Mode出現次數最多的那個消除了最大和最小值的影響用于極度傾斜的分布用于不規(guī)則的分布，如出現兩個高峰均值、中中位數、、眾數全距、標標準差、、平均差差定義優(yōu)、缺點全距RRangeMax(X1,..,Xn)-Min(X1,…,Xn)簡單，最基本最常用的變異的量度數據越少越好用標準差σSigma考慮了所有數據的情況從而能真實反映數據離散程度的大小避免了絕對值計算平均差充分考慮了每一個數值離中的情況較靈敏，故易受極端值影響計算方法較簡單絕對值運算給數學處理帶來不便統(tǒng)計物理理概念的的總結對統(tǒng)計物理概念的描述集中趨勢變異程度分布形狀均值中位數眾數其他指標全距方差標準差變異系數其他指標偏度峰度位置分布形狀大小大小大小*D為公差（（容差））。精確度Cp=(D/2)/3σCp(U)=(USL-Xbar)/3σCpuCp(L)=(Xbar-LSL)/3σCpl精準度Cpk=Cp*(1-k)

=[D-abs(Xbar-X0)]/6σCpk=Min(Cpu,Cpl)準確度k=abs(Xbar-X0)/(D/2)第四組、、過程能能力精確度和和準準確度精確度好，準確度差準確度好，精確度差過程能力規(guī)格下限受控且制程能力滿足要求(普通原因的變差減少)規(guī)格上限時間受控但過程能力不足

(普通原因導致的變差太大)過程能力力指一個穩(wěn)穩(wěn)定過程程中固有有變異的的范圍。如果分析析表明過過程呈正正態(tài)分布布，且穩(wěn)穩(wěn)定，可可用Cpk表示；如果過程程呈正態(tài)態(tài)分布，，但不穩(wěn)穩(wěn)定，則則應計算算系統(tǒng)Ppk;如果過程程呈非正正態(tài)分布布，則需需要采用用其它統(tǒng)統(tǒng)計方法法（如PPM）。應用Cpk計算過程程能力的的前提條條件一、過程程處于““受控””狀態(tài)：：特性值或或其轉化化值服從從正態(tài)分分布；控制限符符合客戶戶的要求求；期望值位位于控制制限的中中心。二、測量量變差相相對較小?。y量量系統(tǒng)的的能力保保證）。。xμf(x)xμf(x)68.27%xμf(x)95.45%99.73%-1+1-2+2-3+3正態(tài)分布布NormalDistribution-3σ-2σ-1σμ+1σ+2σ+3σ0.135%0.135%99.73%95.45%68.27%正態(tài)分布LSLUSLaverageX0XiD/2Abs(X0-average)σ過程能力力，ProcessCapability過程能力力指數，，ProcessCapabilityIndex過程能力力CpkCapabilityIndexofProcess過程能力指數PpkPerformanceIndexofProcess過程表現指數注：σ為各組平均值之標準差同左注：σ為各單值之標準差過程能力力穩(wěn)定的、、已知的的過程（（短期的的）不穩(wěn)定的的、未知知的過程程（長期期的）Cpkvs.Ppk要求初期之過過程能力力Ppk>=1..67穩(wěn)定之過過程能力力Cpk>=1.33Cpk<1.33過程能力不足足1.67>=Cpk>=1..33過程能力滿足Cpk>1.67過程能力過足過程能力力要求求思考題：：6Sigma意味著什什么?6Sigma質量表示示：質量量特性的的分散程程度只占占規(guī)格限限的一半半!對顧客要要求高度度符合!思考題Cpk經常被用用于計算算計量型數數據特性的穩(wěn)穩(wěn)定過程程能力，，那么，Cpk可否被用用于計算算計數型數數據特性的穩(wěn)穩(wěn)定過程程能力？？思考題：：是否所有有圖中體體現的特特殊變異異都是不不好的、、不受歡歡迎的？？思考題對于單邊邊公差的的特性，，是否可可以用Cpk表征其精精準度？？Agenda統(tǒng)計的部部分特征征概念數據類型型介紹控制圖的的介紹.選用.判定計數型(Attribute)：不連續(xù)續(xù)的,計數的如:1,,2,3;好/壞,計量型(Variable))：連續(xù)的的,可測量的的如:長度,10米..電流:1A等二數數據類型型思考題：：本公司司的過程程特性質量數據據：直通通率，FOR，LRR（批拒收收率），，DR（不良率率），不不良品數數，單項項不良良品數，，不良數數，電流流/電壓值，，尺寸，，稱重制程參數數：錫膏膏厚度，，爐溫（（Peak溫度、熔熔點以上上保持時時間），，車間溫溫、濕度度 ，電電批扭力力，氣壓壓值，烙烙鐵溫度度生產數據據：單位位產量，，CycleTime（標準工工時），，耗料率率/拋料率（（報廢率率），，結單率率練習Agenda統(tǒng)計的部部分特征征概念數據類型型介紹控制圖的的介紹.選用.判定第一組、、分類第二組、、根據數數據類型型選擇圖圖型.繪圖.讀圖第三組、、判定準準則第四組、、一般原原因分析析1.計量型控控制圖A.平均值與與全距(Xbar-RChart)B.單值圖(I-MR)2.計數型控控制圖A.不良品率率(p-Chart)B.不良品數數(np-Chart)C.缺點數(c-Chart)D.單位缺點點數(u-Chart).A.SPCChart-分類（依依對象分分）1、分析用控制圖:先有數據據，后有控制限。。A.決定方針針用；B.制程分析析用；C.制程能力力研究用用；D.為制程控控制做準準備。2、控制用控制圖:先有控制限，，后有數數據。用于控制制制程品品質，如如有異常常點，則則：A.追查不正正常原因因；B.迅速消除除此原因因；C.研究采取取防止此項原因因重復發(fā)發(fā)生的措措施。IsitSTILLundercontrol?Isitundercontrol?B.SPCChart-分類（依依用途分分）圖型原則則控制線計計算時機機初始控制制線計算算初始控制制線的再再計算初始設定定流程或或研究流流程時流程中發(fā)發(fā)生已知知的改變變,且已驗證證其對流流程的影影響.步驟數據控制圖1收集數據,選圖描點、連線2計算平均值、控制限繪制中心線、控制線3分析讀圖4改進重繪SPCChart-繪制2020-01-16選圖

計量型數數據控制制圖計算X和R控制界限限計算X和RR=Rk/子群數量量X=Xk/子群數量量計算控制制界限參考值某廠制造造全銅棒棒,為控制其品品質,選定內徑徑為控制制項目,並決定以以X-R控制圖來來控制該該制程的的內徑量度,並于每小時時隨機抽抽取5個樣本測定,共收集最最近製程程之數據125個,將其數據據依測定定順序及及生產時時間排列列成25組,每組樣本本5個,每組樣數5個,記錄數據據如下:樣本組X1X2X3X4X5140403843412404239393934239414340440403942415423942434064341414041743383742418374343354094039424144實例:平平均數與與全距控控制圖樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.439.84140.441.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.638.837.441.245.640.6全距55554957樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.440.440.434.640.642.2全距561166827計算如下下:X=40.264R=5..48查查系系數表,,當N==5時,,D4=2.11,D3=0X控制圖圖上下限限:CL===40.264UCL==++A2=43..4249LCL==-A2=37..1031R控制圖圖上下限限:CL===5..48UCL====11.5867LCL====0UCL==43..4CL=40.6LCL==37..10R控制圖圖UCL==11..59CL=5.40LCL==0分析結論論在控制圖圖中有第第16個及第23個樣本組的點點分別超超出控制制上限及及控制下下限,表表示制程程平均發(fā)發(fā)生變化化,而R控制圖圖并無點點超出界界限或在在界限上上,表示示制程變變異并未未增大..計數型數數據控制制圖以缺陷數數或,接受/不接受的的決定定為基礎礎可用于許許多流程程(制造業(yè)和和非制造造業(yè))可用于一一個以上上的品質質特性選圖

NP和P圖NP圖P圖

C和U圖C圖的計算算U圖的計算算P控制圖實實例選用條件件:1.產品不是良良品就是是不良品品2.抽樣放回回3.彼此獨立立進進行行樣品不良率率計算公公式為:P=標準差公式為:S=上下限計計算公式式如下::控制上限限(ucl):++3σσ=++3(為平均不良良率,n為樣本數數)中心線(cl):控制下限限(lcl)-3σ==--3如果下限限計算結結果可能能為負數數,因為二項項分配并并不對稱稱,且其下限限為零,故當控制制下限出出現小于于零的情情況,應取0表示.平均不良良率應用用加權平平均數來來計算(用不良數數總數于于全體的的樣本總總數之比比).例:某廠生產產的MOUSE用的包裝裝袋,檢驗其底底部是否否有破損損即包裝裝為不良良品,取30個樣本,每個樣本本數為50個,這些樣本本是在機機器每天天三班制制的連續(xù)續(xù)工作每每半小時時取一次次而得.樣本數不良數樣本數不良數樣本數不良數1811521102161224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算結果果如下::平均不良良率P====0.233((CL))用P當真實過過程不合合格的估估計值,,可以計計算控制制上限和和下限,,如下::UCL==P+3==0.412LCL==P-3==0.054P控制圖圖如下::UCL==0.41CL=0.23LCL==0.05針對控制制圖進行行分析由控制圖圖中我們們可以發(fā)發(fā)現來自自樣本12及25的兩點超超出控制制上限,故制程是是在非控控制狀態(tài),必須進一一步探討討是否有有異常原原因.分析樣本本12得知,在這半小小時里,有一批新新進的包包裝袋被被使用,所以這異異常的現現象是由由于新原原料加入入引起.而在樣本本25那半小時時,有一個沒沒有經驗驗的員工工在操作作此機器器,而使樣本本25有這么高高的不良良率.故:現在將超超出控制制界限的的兩個點點刪除掉掉,并重新計算算控制界界限,并繪制控制以后后的制程程.異常特征原因（舉例）超出控制限的點一點或多點超出控制限超出極差上控制限：控制限計算或描點錯誤分布寬度增大測量系統(tǒng)改變測量系統(tǒng)沒有適當的分辨力超出下控制限：控制限計算或描點錯誤分布寬度變?。ㄗ兒茫y量系統(tǒng)改變SPCChart-讀圖2020-01-16異常特征原因（舉例）鏈連續(xù)7點在中心線之上或之下連續(xù)7點上升或下降高于極差中心線的鏈或上升鏈：輸出值寬度增加，可能無規(guī)律，或過程某要素變化測量系統(tǒng)改變低于極差中心線的鏈或上升鏈：輸出值寬度減小——好事！研究推廣測量系統(tǒng)改變SPCChart-讀圖2020-01-16異常特征原因（舉例）明顯的非隨機圖形明顯的趨勢周期性數據間有規(guī)律的關系（如子組內第一個總是最大值）*一般的，約2/3的點應落在控制限中間1/3的區(qū)域，約1/3的點應落在其他2/3的區(qū)域如極差控制圖中：明顯多于2/3的點落在控制限中間1/3的區(qū)域：控制限計算或描點錯誤過程或取樣方法被分層數據已經過編輯明顯少于2/3的點落在控制限中間1/3的區(qū)域：控制限計算或描點錯誤分組中包含不同的過程、批次SPCChart-讀圖2020-01-16讀圖

三.控制制圖的判判異準則則控制狀態(tài)態(tài),意指制程程安定,控制狀態(tài)態(tài)也稱安安定狀態(tài)態(tài).我們無法法知道制制程的真真正狀態(tài)態(tài),只能對制制程的某某種特性性值收集集數據,將其繪在在控制圖圖上,由控制圖圖來觀察察制程的的狀態(tài).在判定制制程是否否處于控控制狀態(tài)態(tài),可利用以以下基準準:1.控制圖的的點沒有有逸出界界外.2.點的排列列方法沒沒有習性性,呈隨機現現象.在正?？乜刂频臓顮顟B(tài)下,控制圖上上的點子子應是隨隨機分步步,在中心線線的上下下方約有有同數的的點,以中心線線近旁為為最多,離中心線線愈遠點點愈少,且不可能能顯示有有規(guī)則性性或系統(tǒng)統(tǒng)性的現現象.歸納得到到下面兩兩種情形形:1.控制圖上上的點,大多數集集中在中中心線附附近,少數出現現在控制制界限附附近,且為隨機機分布.2.一般控制制圖上的的點,25點中有0點;35點中有1點以下;100點中有2點以下,超出控制制界限外外時,可稱為安安全控制制狀態(tài).以上兩點點僅是作作為一個個參考,應在實際際中靈活活運用.實際分析析.非隨機控控制界限限內的判判定利用點的的排法判判定是否否處在控控制狀態(tài)態(tài),可依據以以下法則則:1.點在中心心線的一一方連續(xù)續(xù)出現.2.點在中心心線的一一方出現現很多時時.3.點接近控控制界限限出現時時.4.點持續(xù)上上升或下下降時.5.點有周期期性變動動時.連串連續(xù)七點點或八點點在中心心線與控控制上限限或中心心線與控控制下限限之間的的型Ⅰ誤差的機機率是約約為(1//2))8=0.0039,在如此小小的機率率竟會出出現,可想像有有異常原原因發(fā)生生,在中心線線的上方方或下方方出現的的點較多多如下:1.連續(xù)10點以上至至少有10點2.連續(xù)14點以上至至少有12點3.連續(xù)17點以上至至少有14點4.連續(xù)20點以上至至少有16點點子出現現在控制制界限附附近,三倍標準準差與二二倍標準準差間.1.連續(xù)3點中有2點.2.連續(xù)7點中有3點.3.連續(xù)10點中有4點控制圖中中的點的的趨勢傾傾向連續(xù)7點以上一一直上升升或一直直下降,趨勢是以以向某一一個方向向連續(xù)移移動,而趨勢傾傾向的發(fā)發(fā)生有以以下可能能原因:1.由于工具具磨損或或制程中中某些成成分劣化化所造成成.2.人的因素素造成,如工作者者疲勞.3.季節(jié)性因因素造成成,如氣溫變變化.控制圖中中的點的的趨勢傾傾向連續(xù)7點以上一一直上升升或一直直下降,趨勢是以以向某一一個方向向連續(xù)移移動,而趨勢傾傾向的發(fā)發(fā)生有以以下可能能原因:1.由于工具具磨損或或制程中中某些成成分劣化化所造成成.2.人的因素素造成,如工作者者疲勞.3.季節(jié)性因因素造成成,如氣溫變變化.周期性循循環(huán)變化化控制圖上上的點,呈現一個個周期性性循環(huán)變變化時,應調查下下列不良良原因:1.機器開動動或關閉閉,造成溫度度或壓力力的增減減.2.物料的品品質受季季節(jié)或供供應商的的影響.3.由于周期期性的預預防保養(yǎng)養(yǎng),造成機器器性能的的周期變變化表現現.4.由于操作作員疲勞勞及隨后后的休息息造成的的周期性性的變化化.5.由于材料料的機械械及化學學性質所所造成的的周期性性.過于集中中型點子大都都集中在在中心線線附近1.5倍標準差差間,其型Ⅰ誤差機率率是0.0027,,如果抽樣樣選擇不不當,可能會造造成點子子集中在在中線附附近,例如兩個個不同操操作員的的結是點點在同一一張圖上上.像這種母母體混合合的情形形相當普普遍.以下是一一些造居居這種情情形的可可能原因因:1.兩個或兩兩個以上上的操作作員點在在同一張張圖上.2.兩臺或兩兩臺以上上的機器器點在同同一張圖圖上.3.兩家品質質差異很很大的供供應商點點在同一一張圖上上.4.兩臺或更更多的量量測設備備間的差差異.兩條以上上生產線線制程方方法上的的差異.一般異常常原因探探討管理不善善者1.人員教育育,訓練不足足,2.原始設計計有錯誤誤或圖上上標示的的問題等等.3.治具,夾具設計計不當或或使用不不當.4.不良材料料混入制制程.5.未推行標標準化活活動.6.測試儀器器未加校校正與維維護.7.未落實保保養(yǎng)工作作上列諸項項原因常常出在管管理制度度不善的的工廠,在X–R控制圖呈呈現大的的變動,如欲消除除此類異異常原因因,一定要先先確定管管理制度度,推行標準準化工作作.技術不足足者1.