spc培訓教材[QHD-IDC0407001A]ok.ppt

1、1,SPC 管 理 講 座,2,第一部分 SPC的發(fā)展歷程 1）統(tǒng)計過程控制（Statistical Process Control);簡稱SPC. 貝爾電話實驗室就成立了以休哈特為學術(shù)領(lǐng)導人的過程控制，研究組和以道奇為學術(shù)領(lǐng)導人的產(chǎn)品控制研究組，經(jīng)過研究，休哈特提出了過程控制理論以及監(jiān)控過程的工具 控制圖，世界上第一張控制圖是休哈特在1924年5月16日提出的P控制圖。 休合特的貢獻就在于：應(yīng)用他所提出的過程控制理論能夠在生產(chǎn)線科學地保證預(yù)防原則的實現(xiàn)，在產(chǎn)品的制造過程中，產(chǎn)品質(zhì)量特性值總是波動的。按照休哈特的觀點，這種小波動可以分為兩大類，即偶然波動與異常波動。 控制圖的作用是顯示異常，及

2、時告警。,3,2）SPCD（統(tǒng)計過程控制與診斷）階段 1982年張公緒提出兩種質(zhì)量診斷理論，開辟了統(tǒng)計診斷理論的新方向，從此SPC上升了SPCD，也即進入了SPC發(fā)展的第二個階段。 3）SPCDA（統(tǒng)計過程控制、診斷與調(diào)整） 階段的發(fā)展 從90年代起，SPCD又發(fā)展為SPCDA（Statistical Process Control,Diagnosis and Adjustment,統(tǒng)計過程控制，診斷與調(diào)整），國外稱之為ASPC(Algorithmic Statistical Process Control,算法的統(tǒng)計過程控制)這也是SPC的第三個發(fā)展階段。 到目前為止，SPCDA尚無實用性成

3、果，仍在發(fā)展過程之中。,4,4）SPC發(fā)展歷程,5,第二部分：基礎(chǔ)知識 （一）產(chǎn)品質(zhì)量波動 1正常波動： 正常波動是由隨機原因引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動。這些隨機因素在生產(chǎn)過程中大量存在，是不可避免的，但它所造成的質(zhì)量特性值波動往往比較小，例如：原材料的成份和性能上的微小差異；機器設(shè)備的輕微波動等。這些質(zhì)量波動在生產(chǎn)過程中是允許存在的，所以稱為正常波動，僅有正常波動的生產(chǎn)過程稱為過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，簡稱為受控狀態(tài)或穩(wěn)定狀態(tài)。 2異常波動 異常波動是由系統(tǒng)原因引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動，系統(tǒng)原因通常由5M1E引起，異常波動的生產(chǎn)過程稱為失控狀態(tài)或不穩(wěn)定狀態(tài)。,6,品質(zhì)的一致性,甲選手,乙選手,誰的成績好呢?,

4、您的工廠/服務(wù)品質(zhì)/供應(yīng)商若有問題,您希望是甲狀況還是乙狀況呢?,誰較有潛力呢?,你會選誰當選手呢?,7,5）SPC的應(yīng)用,預(yù)警性/時效性，對品質(zhì)狀況及時掌握狀態(tài) 分辨一般原因與特殊原因 能力分析/經(jīng)濟性 可用來分析制程改善效果 與其它手法結(jié)合起來，易找到產(chǎn)生狀況的原因。 得出各種周期，以利于產(chǎn)品制程品質(zhì)制訂標準。,8,品質(zhì)（波動）變異的原因,9,(二）統(tǒng)計數(shù)據(jù)及分類 從統(tǒng)計的角度來看，所有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可分為計量數(shù)據(jù)和計數(shù)數(shù)據(jù)兩大類： 1計量數(shù)據(jù) 凡是可以連續(xù)取值的，或者說可以用測量工具具體測量出小數(shù)點以下數(shù)值的這類數(shù)據(jù)，叫做計量數(shù)據(jù)。如：長度（1.0mm、1.1mm）、重量（15kg、10kg

5、）計量數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。 2計數(shù)數(shù)據(jù) 凡是不能連續(xù)取值，或者說即使用測量工具也得不到小數(shù)點以下的數(shù)據(jù)，而只能得到0或1、2、3等自然數(shù)的這類數(shù)據(jù)，叫做計數(shù)數(shù)據(jù)，如：不合格品數(shù)、缺陷數(shù)等。還可以細分為計件數(shù)據(jù)和計點數(shù)據(jù)，計件數(shù)據(jù)服從二項分布，計點數(shù)據(jù)服從泊松分布。,10,（三）總體與樣本總體：又叫“母體”，指研究對象的全體，用“N”表示；個體：總體當中的每個單元（產(chǎn)品）；樣本：也叫子樣，從總體中隨機抽取出來并且要對它進行研究分析的一部分個體（產(chǎn)品）。樣本中所含樣的數(shù)目，叫樣本大小或樣本含量，用“n”表示。（四）統(tǒng)計特征數(shù)統(tǒng)計方法中常用的統(tǒng)計特征數(shù)可分為兩類：一類是表示數(shù)據(jù)的集中位置，如樣本平均值

6、，樣本中位數(shù)等；另一類是表示數(shù)據(jù)的分散程度，如樣本極差，標準偏差等。1樣本平均值（Xbar) 假設(shè)X1，X2，Xn為樣本中之觀測值，樣本數(shù)據(jù)之集中趨勢可由樣本平均數(shù)來衡量，樣本平均值定義為：,11,2. 樣本中位數(shù) 把收集到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)X1、X2、Xn，按大小順序重新排列，排在正中間的那個數(shù)叫中位數(shù)，用M表示，當n為奇數(shù)時，中位數(shù)為正中間之數(shù)據(jù)。當n為偶數(shù)時，中位數(shù)為中間兩數(shù)之平均值。 3樣本方差 4樣本標準偏差 5樣本極差(Range) R = XmaxXmin (全距） 在上述特征數(shù)中：樣本平均值，樣本中位數(shù)是表示數(shù)據(jù)集中位置的特征數(shù)，反映數(shù)據(jù)分布的準確程度；樣本方差，樣本標準偏差，樣本極差

7、是表示數(shù)據(jù)分散程度的特征數(shù)，反映數(shù)據(jù)分布的精確程度。,12,（五）常用的幾種典型分布 1正態(tài)分布 通常非標準正態(tài)分布 寫為X N(，2) 其中 ：常態(tài)分配的中心值() 2：常態(tài)分配的方差(Variance)(面) ：常態(tài)分配的標準差(線),13,特點： 1）曲線以X=這條直線為軸，左右對稱； 2）曲線與橫坐標軸所圍成的面積等于1； 其中在范圍內(nèi)的面積為68.26% 在4范圍內(nèi)的面積為99.99% ）對的正偏差和負偏差概率相等； ）靠近的偏差出現(xiàn)概率較大，遠離的偏差出現(xiàn)概率??； ）在遠離一定范圍內(nèi)以外的偏差，其出現(xiàn)概率是很小的（如在3以外偏差，出現(xiàn)概率不到0.3%）。 正態(tài)分布的參數(shù)： ）平均值

8、（） 此參數(shù)是正態(tài)分布曲線的位置參數(shù)，即它只決定曲線出現(xiàn)的位置，而不改變曲線的形狀。,14,）標準偏差（） 此參數(shù)是正態(tài)分布曲線的形狀參數(shù)，即它決定了曲線的“高”、“矮”、“胖”、“瘦”。 正態(tài)分布表及其用法： ）某工序制造的零件，平均長度為，標準偏差為，求該零件的長度為以下的概率是多少？ 解：（）（） （） 2二項分布 二項分布由二項試驗（又叫伯努利試驗）而來，如果某項試驗滿足以下條件，則可稱為二項試驗： 1）試驗次數(shù)為n次； 2）每次試驗只有兩種可能結(jié)果：“成功”或“失敗”；,15,3）一次試驗結(jié)果同其它次試驗結(jié)果是相互獨立的； 4）如果“成功”概率為P，則“失敗”概率為：1-Pq 。 二

9、項試驗的概率分布叫做二項分布 如：我們在檢測某一批產(chǎn)品，只判定“合格”與“不合格”時，就服從此項分布。 3泊松（poisson）分布 泊松分布是“空間散布點子概率的模型” 泊松分布的表達式是： 其中：入：單位產(chǎn)品所含缺陷的平均數(shù)入= nxp e=自然對數(shù)底。,16,（六）隨機抽樣方法 1簡單的隨機抽樣法 就是指總體中的每個個體被抽到的機會是相同的，如： 要從100件產(chǎn)品中隨機抽取10件組成樣本，可以把這100件產(chǎn)品從1開始編號直到100，然后用采取抽簽等辦法，任意抽10張。 2系統(tǒng)抽樣法 又叫等距抽樣法或機械抽樣法，如在上述100件產(chǎn)品中抽10個樣本，可采取分段抽樣，即1-10號抽1個，11-

10、20號抽1個，這樣抽取出來組成樣本。 3.分層抽樣法 分層抽樣法也叫類型抽樣法，它是從一個可以分成不同子總體的總體中，按規(guī)定的比例從不同層中隨機抽取樣品的方法，如：有甲、乙、丙三個工人在同一臺機器上倒班干同一種零件，他們加工完畢的零件分別堆放在三個地方，如現(xiàn)在抽取15個零件組成樣本，應(yīng)從每堆零件中各抽取5個零件，合起來15件組成樣本。,17,（七）管制界限的構(gòu)成,18,(八）規(guī)格界限與管制界限,規(guī)格界限：產(chǎn)品品質(zhì)特性之最大或最小許可值 規(guī)格上限：USL 表示； 規(guī)格下限：LSL 表示。 管制界限：用作判斷樣本與樣本、批與批之間品質(zhì)變異之顯著性。決定是否要分析品質(zhì)變異原因 管制上限（Upper

11、Control Limit）：UCL表示； 管制下限（Lower Control Limit）：LCL表示； 中 心 限（Center Line）：CL表示。,19,（九）兩類錯誤和風險（2）,第二種錯誤 ( Type II Error ),OK,製程 穩(wěn)定,20,（九）兩類錯誤和風險（2）,第一種錯誤與第二種錯誤 不該判錯者而判錯者係第一種錯誤() 該判錯者而不判錯係第二種錯誤() 完全消除或減少第一種錯誤必須把管制界限放寬 減少第二錯誤必須把管制界限收縮 此兩種錯誤均會帶來損失，因此應(yīng)設(shè)法使這種兩種錯誤加起來損失最少,21,（九）兩類錯誤和風險（1）,第一種錯誤 ( Type I Erro

12、r ),NG,製程 異常,22,第三部分 控制圖 （一）概述 控制圖（control chart）又叫管理圖。它是用來區(qū)分由系統(tǒng)原因引起的異常波動，或是由過程固有的隨機原因引起的正常波動的工具。 控制圖建立在數(shù)理統(tǒng)計學的基礎(chǔ)上，它利用有效數(shù)據(jù)建立控制界限，一般分上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL）。 控制圖的種類很多，一般常按數(shù)據(jù)的性質(zhì)分成計量值控制圖和計數(shù)值控制圖兩大類。這兩大類中常用的各種控制圖的特點與適用場合如表2-1所示。,23,（二）兩種控制圖的比較-依數(shù)據(jù)類型 計量值管制圖之優(yōu)缺點 優(yōu)點：比較靈敏，容易調(diào)查事故發(fā)生的原因 -能及時並正確地找出不良原因，可使品質(zhì)穩(wěn)定 缺點：需經(jīng)

13、常抽樣及計算，繪製管制圖，麻煩而費時間 計數(shù)值管制圖之優(yōu)缺點 優(yōu)點：生產(chǎn)完成後，才抽樣區(qū)分良品與不良品，所需數(shù)據(jù)能以簡單方法獲得之 對於工廠整個品質(zhì)情況了解非常方便 缺點：有時無法尋求不良之真正原因，而不能及時採取處理措施，延誤時機,24,表2-1控制圖種類與適用場合,25,表2-1控制圖種類與適用場合,26,（三）控制用管制圖的用途,控制用管制圖-用於控制製程之品質(zhì)，如有點子跑出界限時，立即採取如下措施： -追查不正常原因 -迅速消除此項不良原因 -採取防止此項原因重復發(fā)生之措施,27,（四）解析用管制圖的用途,解析用管制圖-此種管制圖係作為： - 決定方針 - 製程解析 - 製程能力研究

14、- 製程管制之準備,28,(五）建立管制圖之步驟(1/7),分析用之管制圖 -選定管制項目：重要品質(zhì)特性 -搜集數(shù)據(jù)：搜集最近之數(shù)據(jù)100個以上 -按生產(chǎn)之順序或測試順序，排列數(shù)據(jù) -數(shù)據(jù)之分組：樣本數(shù)，以n表示。樣本之組數(shù)以k表示。 -將分組之數(shù)據(jù)記入數(shù)據(jù)記錄表,29,(五）建立管制圖之步驟(2/7),- 計算平均值X - 計算全距R - 計算總平均值Xbar。 - 計算全距之平均值Rbar。 - 查係數(shù)A2、D4、D3 - 計算管制界限（CL、UCL、LCL） - 繪製管制界限,30,(五）建立管制圖之步驟(3/7),- 管制界限之檢討 - 與規(guī)格比較 1.如界限在規(guī)格界限內(nèi)，且在規(guī)格中心

15、附近，可認為製程能力滿足規(guī)格要求，可以延長做為管制用管制圖 2.如界限寬度比規(guī)格界限寬度窄，但中心離開規(guī)格中心，使產(chǎn)品界限超出規(guī)格，此時宜調(diào)整製程平均值，使之與規(guī)格中心一致後，方可延長做為管制用管制圖之界限,31,(五）建立管制圖之步驟(4/7),3.如界限寬度比規(guī)格界限寬度寬，表示製程能力不足。需對現(xiàn)狀加以分析，找出變異之原因，運用工程與技術(shù)知識加以改善，亦稱之為製程能力之改善。 4.如無產(chǎn)品規(guī)格時，可直接延長使用，而由最後成品之品質(zhì)特性是否滿足客戶要求來檢討。,32,(五）建立管制圖之步驟(5/7),建立管制用管制圖 1.記入必要事項：製程名稱、管制項目、測定單位、規(guī)格、機臺編號、製作者、

16、操作者、數(shù)據(jù)之期限等資料填入管制圖。 2.作管制界限：將經(jīng)分析用管制圖決定之管制界限繪入管制圖。 3.點圖：由製程抽樣，測定其特性值，獲得記錄，按時間順序點入管制圖內(nèi)。,33,(五）建立管制圖之步驟(6/7),4.穩(wěn)定狀態(tài)之判定：點子如在管制界限內(nèi)，則判定製程安定，可持續(xù)生產(chǎn)下去，如超出管制界限，則判定製程有不正常原因。 5.採取措施 a.立即調(diào)查原因，加以處置 b. 管制圖上有點超界限時，表示製程平均值發(fā)生變化或變異增大。,34,(五）建立管制圖之步驟(7/7),c.R管制圖上有點超界限時，則表示製程變異增大。 6.採取措施時，不但要消除當時之不正?，F(xiàn)象，還要預(yù)防再度發(fā)生。 7.管制界限之重

17、新計算：管制工作持續(xù)一段時間後，製程可能發(fā)生變化，此時再利用原本之管制界限來判斷製程就不適合，應(yīng)再度收集數(shù)據(jù)重新計算管制界限。,35,（六）管制圖之判讀(1/9),管制圖的判斷原則 - 應(yīng)視管制圖上的點為一分配，而不是單純之點，即應(yīng)考慮到製程分配之變化情形 - 不必過分顧慮界限內(nèi)之點之動向。雖無異常之原因，而製程順利進行時，其結(jié)果在界限內(nèi)仍有差異之存在,36,（六）管制圖之判讀(2/9),管制狀態(tài)的判斷 - 多數(shù)點集中在中心線附近 - 少數(shù)點落在管制界限附近 - 點呈隨機分布，無任何規(guī)則可循 - 沒有點超出管制界限之外,37,（六）管制圖之判讀(3/9),非管制狀態(tài)的判斷 - 點在管制界限的線

18、外(或線上) - 點雖在管制界限內(nèi)，但呈特殊排列 - 中心限附近無點子 - 管制界線附近無點子或很少,38,（六）管制圖之判讀(4/9),規(guī)則一 : 有一點逸出管制界限之外,39,（六）管制圖之判讀(5/9),規(guī)則二 ：中心限同側(cè)連續(xù)三點中有二點落在 A區(qū)或A區(qū)以外,40,（六）管制圖之判讀(6/9),規(guī)則三 : 連續(xù)八點落在中心限之同側(cè),41,（六）管制圖之判讀(7/9),規(guī)則四 :有連續(xù)七點呈上升(或下降) 連續(xù)五點：注意觀察以后動態(tài) 連續(xù)六點：開始調(diào)查原因 連續(xù)七點：立即采取措施,42,（六）管制圖之判讀(8/9),規(guī)則五 : 點子呈周期性排列,43,（六）管制圖之判讀(9/9),規(guī)則六

19、 :連續(xù)15點以上出現(xiàn)在1間時。 規(guī)則七 :變幅突然變大或減小。,44,（七）（Xbar-R ）管制圖之繪製(1/5),平均值與全距管制圖（Xbar-R Chart） -用途：計量數(shù)據(jù)，如長度、重量等 -取樣方法：取樣必須具有代表性。為了合理、經(jīng)濟及有效起見，大多取4或5個樣本。取樣最重要係合理樣組（通常為25組），盡量使樣組內(nèi)變異小，樣組與樣組間變異大，管制圖才易生效。,45,（七）（Xbar-R ）管制圖之繪製(2/5),-測定樣本及記錄結(jié)果：將測定值x1、x2、x3、x4 xn，記錄在記錄紙上。 -管制界限之計算 CL = =（xbar1+xbar2+xbar3+xbark）/k CLR

20、 = =（R1+R2+R3+Rk）/k UCL = +3 = +3 = +3 = +A2 LCL = -3 = -3 = -3 = -A2,46,（七）（Xbar-R ）管制圖之繪製(3/5),UCLR= +3R= +3d3= +3d3 = D4 LCLR= -3R= -3d3= -3d3 =D3,47,（七）（Xbar-R ）管制圖之繪製(4/5),其中A2、D4、D3可查表,48,（七）（Xbar-R ）管制圖之繪製(5/5),-繪管制界限，並將點點入圖中。 -記入數(shù)據(jù)履歷及特性原因，以備查考、分析、判斷。,49,（八）P管制圖之繪製(1/3),P管制圖 -收集數(shù)據(jù)，至少20組以上。 -計

21、算每組之不良率。 -計算平均不良率 =總不良數(shù)/總檢查數(shù),50,（八）P管制圖之繪製(2/3),-計算管制界限 CL= UCL= +3 LCL= -3,51,（八）P管制圖之繪製(3/3),-繪製管制界限，並將點點入圖中。 -記入數(shù)據(jù)履歷及特殊原因，以備查考、分析、判斷。,52,第四部分製程能力分析,（一）製程能力分析之條件 製程在穩(wěn)定狀態(tài) 製程呈常態(tài)分配 規(guī)格滿足客戶之要求 設(shè)計目標位於規(guī)格中心 變異相對地少,53,（二）製程管制系統(tǒng),成品,製程中對策,成品改善,54,（三）質(zhì)量術(shù)語和質(zhì)量指標 1）過程質(zhì)量 過程質(zhì)量是指工序過程的質(zhì)量。過程質(zhì)量的高低反映在過程的成果符合設(shè)計、工藝要求的程度，

22、即過程的符合性質(zhì)量。過程質(zhì)量高返修率低。 產(chǎn)品是由零、部件所組成的，而零件又是經(jīng)若干道工序加工而成的。一個過程可由一道或若干道工序組成。因此，過程的質(zhì)量將最終決定產(chǎn)品的制造質(zhì)量（檢驗、加工、搬運等環(huán)節(jié)）。,55,2）過程能力 過程能力就是在5M1E都在標準的條件下，操作呈穩(wěn)定狀態(tài)時所具有的加工精度，也就是過程的實際加工能力。過程能力就是過程的一種可以量度的特性。過程能力是用來度量過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)下的固有變異的。當過程數(shù)據(jù)是計量值且服從正態(tài)分布時，過程能力用過程的“散差”，即過程所加工產(chǎn)品的質(zhì)量特性值的波動幅度（分散性）來表示。通常用過程分布的6倍標準偏差（6）來度量： B（分散幅度）=6

23、在正態(tài)分布情況下，質(zhì)量特性值落在6范圍內(nèi)的概率為99.73%。若B（=6）越大，表明過程的實際精度越差，過程能力越??；若B越小，則表明過程的實際精度越高，過程能力越大。,56,製程能力(Process Capability)：6 以6表示製程能力，其中為固有之變異(標準差)即導因於一般原因，用 /d2來估計，所以又稱6為自然公差。 製程績效(Process Performance)：6 亦以6表示製程績效，但其中乃由s(或 )來估計，即導因於一般及特殊原因。,57,）製程中之變異,一般原因(Common Cause)造成之變異之估計： /d2或 /c4 一般原因(Common Cause)及特

24、殊原因(Special Cause)造成之變異之估計：S = S =,其中：xi為個別量測值， 為平均值，n為樣本大小,58,（四）製程能力指數(shù)及能力評估(/7),製程準確度Ca（Capacity of Accuracy） 製程精密度Cp (Capability of precision)或 製程潛力(Process potential) 比較製程分散寬度與公差範圍 對某些加工過程，特別是以機器作為主導因素的過程，其 過程質(zhì)量的定量表示，一般可用“過程能力指數(shù)”CP來表達 。所謂過程能力指數(shù)，就是產(chǎn)品的公差范圍（T）與過程 能力（B）之比，它表明過程能力對產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量要求的 保證程度，以Cp表

25、示。 根據(jù)CP值的大小，可定量估算出該過程的不合格品率（表3-1）。 雙邊規(guī)格時(Xbar=M) ： Cp =,59,（四）製程能力指數(shù)及能力評估(/7),單邊規(guī)格時： Cp= min ， ,等級 分級標準 A 1.33=Cp B 1.00=Cp1.33 C 0.83=Cp1.00 D Cp0.83 其中 為自然公差 /d2,60,表3-1過程能力指數(shù)對應(yīng)的不合格品率表,雙向公差，質(zhì)量數(shù)據(jù)分布中心（xbar）與公差中心（M）相一致時， 用符號CP表示。相應(yīng)的不合格品率：P=21（3Cp） 當給定單向公差的上限公差時，常采用的公式為： Cpu =Tu Xbar/3相應(yīng)的不合格品率： P=1（3Cpu） 當給定單向公差的下限公差時，常用的公式為： Cpl = XbarTL /3相應(yīng)的不合格品率： P=1（3Cpl）,61,）s規(guī)格標準差,讀做Sigma Spec,62,）a製程標準差,讀做Sigma Actual,63,）Ca準確度Capacity of Accuracy,Ca = L1 /L2 L1 = X SL L2 = (USL LSL)/2,64,比較製程分配中心與規(guī)格中心一致之情形 Ca =,等級 分級標準 A |Ca|=12.5% B 12.5%|Ca|=25% C