SPC計量值管制.ppt

1、計量值管制圖,什么是“失控”?,When a process shows a non-random pattern, it is considered to be statistically out of control 當(dāng)一個過程顯示出一種非隨機(jī)模式時，該過程便 是在統(tǒng)計上失控.,小心失控的意思，因?yàn)樵撨^程仍可能會產(chǎn)出良品，該非隨機(jī)模式只是意味著存在過程已經(jīng)發(fā)生變化的統(tǒng)計證據(jù).,管制圖的解釋,管制圖是探測特殊原因變異的有力工具. 如果發(fā)現(xiàn)了特殊原因: 如果失控條件是一個趨勢的一部分,把該趨勢的起點(diǎn)和終點(diǎn)都標(biāo)出來 對流程進(jìn)行分析以確定引起失控條件(OOC condition)的原因 對該條件糾

2、正并防止再發(fā)生 去掉失控的點(diǎn)后重新計算控制界限 根據(jù)新控制界限制重新評估管制圖 只有在造成失控條件的原因得到確認(rèn)并糾正后才重新計算控制,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,68.26 %,95.45 %,99.73 %,% 數(shù)據(jù)點(diǎn)的百分比,UCL,LCL,時間,我們測量的 項(xiàng)目,標(biāo)準(zhǔn)偏差規(guī)則 “數(shù)據(jù)處于哪個位置?”,超過管制上限，為不可接受區(qū)域,在管制界限內(nèi)，為可接受區(qū)域,全距圖的解釋 (Range Charts),應(yīng)先解釋全距圖 在全距圖中, 單個失控點(diǎn)常由計算錯誤, 作圖錯誤或量測錯誤引起. 這時應(yīng)首先驗(yàn)證該圖的準(zhǔn)確性. 在全距圖

3、中的趨勢可能有以下原因造成: 流程的變異確實(shí)發(fā)生變化 量測系統(tǒng)發(fā)生變化 識別造成失控原因, 除去失控點(diǎn)并重新計算控制界限 如果把一個點(diǎn)從全距圖中去掉, 也應(yīng)從X-bar圖中去掉.,X-bar的解釋,基于某個特定特征發(fā)生的機(jī)率(或由隨機(jī)變化引起的機(jī)率)大小可以解釋管制圖. 所有檢驗(yàn)都要識別其由隨機(jī)發(fā)生引起的機(jī)率低于 0.3 %的事件 (這些事件在3 s區(qū)或 3 s限以外) 管制圖在平均在線下被分為不同的sigma區(qū)間 區(qū)間C距平均數(shù) 3 s,控制圖失控檢驗(yàn),八種檢驗(yàn)狀態(tài)所發(fā)生的概率,八種檢驗(yàn)狀態(tài)所發(fā)生的概率,檢驗(yàn) 1和2,檢驗(yàn) 1 基本檢驗(yàn). 由流程中的一個大的改變引起. 要求馬上采取行動.,檢

4、驗(yàn) 2 由流程平均數(shù)改變引起 流程方法的調(diào)整 引進(jìn)新材料,檢驗(yàn) 1.單個點(diǎn)超出區(qū)間,x,檢驗(yàn) 3和4,檢驗(yàn) 3 向上或向下的趨勢 有下列原因造成 機(jī)械磨損 化學(xué)成分減少 污染增大等. 工具逐漸磨損,維修水平逐漸降低,檢驗(yàn) 4 上下波動 過度調(diào)節(jié) 班次間變異 機(jī)器間變異 輪流使用兩臺設(shè)備及兩位操作人員輪流操作,檢驗(yàn) 3.有六個點(diǎn)連續(xù)上升或下降,x,x,檢驗(yàn) 4.連續(xù)時十四個點(diǎn)交替上升和下降,x,檢驗(yàn) 5 第二個基本檢驗(yàn) 在3 s 限內(nèi)高度變動 主要的特殊變異原因之一,檢驗(yàn) 6 另一個檢驗(yàn)偏移的規(guī)則 檢驗(yàn) 1, 5, 6 相互關(guān)聯(lián)并顯示出某個特殊原因引起的流程高度變化狀態(tài),檢驗(yàn) 5.連續(xù)三個點(diǎn)有兩

5、個在區(qū)間A或以外,x,x,x,檢驗(yàn) 6.連續(xù)五個點(diǎn)中有四個在區(qū)間B或 以外,x,x,檢驗(yàn) 5和6,檢驗(yàn) 7和8,檢驗(yàn) 7 白色空間檢驗(yàn) 當(dāng)組內(nèi)變異大于組間變異時發(fā)生, 或 陳舊的或算錯的控制界限,檢驗(yàn) 8 平均數(shù)波動 有混合現(xiàn)象 過度控制 同一個圖上有兩個流程在進(jìn)行 標(biāo)準(zhǔn)偏差太大,檢驗(yàn) 7.連續(xù)十四個點(diǎn)在區(qū)間C中 (中在線下都有),x,檢驗(yàn) 8.連續(xù)八個點(diǎn)在中線兩邊但不在 區(qū)間C內(nèi),x,練習(xí)解釋管制圖,有失控條件嗎? 違背了哪個規(guī)則?,按前面列出的八個規(guī)則解釋下列管制圖 .,采取行動 針對特殊原因,作管制圖是為了采取適當(dāng)行動. 否則只是浪費(fèi)時間和金錢 如果要求采取行動但從來沒有, 那么管制圖只

6、是讓人感到舒服的墻紙. “看, 我們有SPC!” 所采取的行動應(yīng)基于對流程不斷加深的理解 識別引起變異的根本原因并加以改正 在管制圖上記載問題所在及如何改正的 把問題和措施記錄到故障排除指南中從而可以當(dāng)場采取行動 只有在確認(rèn)并消除特殊原因后才重新計算控制界限,采取行動 針對共同原因 (Common Causes),比較流程的自然控制界限和規(guī)格限. 由控制界限確定制程能力并與規(guī)格限比較.流程是否有足夠能力? 減少流程的自然變異是多數(shù) 6Sigma項(xiàng)目的目的. 在控制階段, 共同原因引起的變異應(yīng)很好地落在規(guī)格限里面. 除非已知的流程改變能解釋短期偏移, 否則不要重新計算控制界限,總結(jié) 平均圖和全距

7、圖,多用于機(jī)器控制的流程 當(dāng)數(shù)據(jù)可以合理編組時使用 區(qū)分特殊原因和共同原因引起的變異的有力工具 其有效性來自于連續(xù)數(shù)據(jù)與不連續(xù)數(shù)據(jù)的區(qū)別能力的差別. 還記得如何計算樣本大小嗎? 易于顯示趨勢, 流程偏移和其他非隨機(jī)變異 有助于迅速估計制程能力,考察失控過程時常見原因,測量精度和使用的儀器是否不同? 不同操作者是否采用不同的方法? 過程是滯受環(huán)境(如溫度，濕度)的影響? 環(huán)境是否有重大改變? 過程是否受工具磨損的影響? 當(dāng)時過程中是澡有未經(jīng)培訓(xùn)的工人參與? 原料來源是否有變?,考察失控過程時常見原因,過程是否受操作者疲勞的影響? 設(shè)備保養(yǎng)程序中是否有變化? 是否經(jīng)常調(diào)節(jié)機(jī)器? 樣本是否來自不同的

8、機(jī)器?不同輪班時間和不同的操作者? 操作者是滯不愿報告“壞消息”?,實(shí)例 用Minitab建立管制圖,SPC Data.mtw,在Minitab中,打開文件SPC Data.mtw 由選單中選Stat Control Charts Xbar-R 選用列C1-C5的資料,實(shí)例: 管制圖的檢驗(yàn),在Xbar-R Options對話框中按Tests鈕 選則要進(jìn)行的檢驗(yàn).檢驗(yàn)1和5在尋找大的特殊原因時最好. 在Xbar-R Options對話框中按Estimate鈕,選擇Rbar,X-bar和R圖 Minitab輸出,重新計算控制界限(Control Limits),在確定了失控點(diǎn)的原因后就可以消除這些

9、點(diǎn)以便計算控制界限 前面的例子中第9, 11和24 點(diǎn)可以在計算控制界限時去掉 在X-bar和R圖對話框中按Estimate 鈕并輸入這些違背規(guī)則的數(shù)據(jù)點(diǎn),修正后的Minitab輸出,請注意控制界限的微小改變 :,用現(xiàn)有控制界限作圖,Minitab也可以在已有過往數(shù)據(jù)并驗(yàn)證其準(zhǔn)確性后畫出并評估數(shù)據(jù) 在Xbar-R Options 對話框中輸入 過往資料:,Minitab有過往資料時的結(jié)果,用過往控制界限分析數(shù)據(jù)時, 現(xiàn)在注意失控點(diǎn)的數(shù)量,另一個圖X-bar和S (標(biāo)準(zhǔn)偏差),X-bar和S圖由組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差直接計算控制界限 當(dāng)滿足下列條件時使用 數(shù)據(jù)由計算機(jī)記錄和繪圖, 實(shí)時計算的s容易結(jié)合到圖

10、中 各組的樣本數(shù)較大 ( 10). 這在自動量測及報告數(shù)據(jù)的量測設(shè)備中常見. Minitab有一個自動建立X-bar和S圖的程序.,實(shí)例 用Minitab作X-bar和S圖,在Minitab中選Stat Control Charts Variables Chart for SubgroupsXbar-S 比較 X-bar/S圖與X-bar/R圖. 看到什么差別了嗎?,關(guān)于合理分組的幾句話,在X-bar圖中, 控制界限由組內(nèi)變異決定. 數(shù)據(jù)分組必須合理 合理分組的例子: 批量生產(chǎn)中同一批的工件 一個短時期內(nèi)生產(chǎn)的工件 不合理分組的例子: 同一工件的多次量測 按量測次序而不是按流程次序分組. 如果

11、你不能用簡單語言解釋分組策略, 該管制圖可能價值不高.,合理分組實(shí)例,用注塑模生產(chǎn)一種插座, 一次四件, 一個槽一件. 對插座的量測包括量測大于 5.00 毫米的厚度. 量測時讀到毫米的百分之一. 主管每天四次到壓機(jī)收集五個連續(xù)壓塑周期生產(chǎn)的工件. 由于每個周期生產(chǎn)四個工件, 他每兩個小時要量測20 個工件. 主管還跟蹤了各工件的周期和所在的槽位. 主管要用SPC分析數(shù)據(jù),他必須選擇如何把數(shù)據(jù)組織成適當(dāng)?shù)木幗M, 以及如何把分組數(shù)據(jù)組織成管制圖.,主管把二十個量測結(jié)果(每兩個小時)按下列表格記錄下來.,合理分組 (Rational Subgroups),數(shù)據(jù)可以按三種方法組織: 按行, 按列及按

12、樣本,讓我們用Minitab分析資料. 打開文件SocketData.mtw (為了方便數(shù)據(jù)已堆疊起來),SocketData.mtw,X-bar和R圖 按樣本分組,在Minitab中建立X-bar和R圖以分析按樣本分配的變異如何? 有幾個組? 每組大小有多大? 選Stat Control Charts Variables Chart for Subgroups Xbar-R,SocketData.mtw,X-bar和R圖 按樣本分組,Minitab輸出結(jié)果:,按Cycle分組(行),在Minitab中建立X-bar/R管制圖以分析按周期分配的變異如何? 有幾個組? 每組大小有多大? 選Stat Control Charts Variables Chart for Subgroups Xbar-R,SocketData.mtw,按周期分組(行) 結(jié)果,Minitab輸出結(jié)