SPC041215SIXBB讲课文件Rev05

SS统计过程控制StatisticalProcessControl2012年1月12日SSSPC内容概要：统计学基础知识SPC的基本概念SPC原理SPC相关统计量波动的分类和原理常规SPC的分析SPC使用的两个阶段典型SPC分类及界限的制定控制图的选择建立和使用计量控制图的步骤控制图的分析举例说明控制图使用SS一.统计学基础知识•随机现象•统计学的基础随机抽样•总体、个体、样本•统计方法1.统计描述2.统计推断3.统计控制——统计学SS•自然界每天发生现象/事件，多种多样、无穷无尽。•二类现象/事件确定性现象——如自由落体、同性相斥等非确定性现象随机现象（掷塞子）非随机现象(考试的分数）（每年的粮食产量）——随机现象SS随机现象•在一定条件下，可能发生，可能不发生。•事先无法预知结果•大量重复出现，服从于统计规律。——随机现象：概念SS统计学基础方法：随机抽样•事物的特征或表现形式多种多样，千变万化。我们无法穷尽。•同一事物同一特性数据亦可能十分庞大，无法也不必一一考察。•按一定的方式，从研究对象的总体中随机抽取部分样本进行研究，并以此推断总体的特征和规律。——统计学基础方法：随机抽样SS•总体——研究对象的全体。•个体——构成总体的每个成员。•样本——从总体中抽取部分个体组成的集合。——样品：样本中的每一个个体。——样本容量：样品的个数。又称样本量。——统计学基础方法：随机抽样SS——统计学基础方法：随机抽样样本是来自总体的样本正确的样本抽样可以如实的反应总体的真实情况，可以对总体做出准确的推断，作为我们进行各项统计分析的依据。样本抽样可以节省时间和成本SS样本抽样必须具有随机性，不正确的样本抽样不能对总体做出正确的统计推断，只能对样本自身进行推断——统计学基础方法：随机抽样SS样本随机抽样的方法：——统计学基础方法：随机抽样简单随机抽样分层随机抽样规律性随机抽样子组随机抽样SS简单随机样本：•两个条件：1.随机性：总体中每个个体都有相同的机会入样。2.独立性：从总体中抽取的每个样品，对其它样本的抽取无任何影响。（如布袋中抽取色球）•在研究的样本时，一般情况下为简单随机样本。——统计学基础方法：随机抽样SS随机抽样基本原则：•随机性：•独立性。•不受干扰性。•足够数量。SPCSS统计方法分类：统计描述统计推断统计控制——统计方法：分类SS统计描述：•通过对统计数据的收集和整理，从而清楚描述事物的规律或状态。•统计方法的基础。•将零星的、分散的、杂乱的信息数据转化成规范的表格，图形。——统计方法：分类SS统计推断：又称归纳统计法。•通过对数据的分析和统计运算所得到的特性值，对事物的状态和发展趋势进行预测和推断。——统计方法：分类SS统计控制：•通过对数据的整理、分析和统计计算所得到的结果，评价事物状态、监测变异，从而保持控制过程处于稳定的状态。——统计方法：分类SSSPC质量管理应首先明确：质量是生产出来的，但是检验保证最终质量贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓,过程控制理论和控制图抽样检验理论和抽样表统计质量控制基础2.二.SPC的基本概念1.SSSPC3.SPC的涵义为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程各阶段评估和监察，保持过程处于可接受的稳定水平从而保证产品与服务符合规定的要求。SSSPC4.SPC的特点——全员参加——应用统计方法保证预防原则的实现——SPC的重点在“P”5.统计过程诊断SPDSPC——及时告警SPD——监控与诊断SSSPC三.控制图原理1.控制图对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。世界上第一张控制图：休哈特—不合格品率控制图（P图）SSSPC2.控制图的结构样本统计量数值LCLCLUCL123456时间（h）SSSPC3.控制线和公差的区别ControlLimitsSpecificationLimitsVoiceoftheProcessVoiceoftheCustomerCalculatedfromprocessdataGivenbythecustomerRe-calculatedwhenprocesschangesRe-specifiedwhencustomerrequirementschangeSSSPC4.控制图原理正态分布图正态概率密度曲线控制图的使用都是基于正态数据，如数据不正态需转化为正态数据然后进行使用SSSPC3σ原理：正态分布中，不论μ与σ取值如何，产品质量特性值落在范围内的概率为99.73%，落在该范围外的概率为0.27％（千分之三）是个小概率事件，而“在一次观测中，小概率事件是不可能发生的，一旦发生就认为过程出现问题。”故“假定工序（过程）处于控制状态，一旦显示出偏离这一状态，极大可能性就是工序（过程）失控，需要及时调整。”据此休哈特发明了控制图。UsefulProbabilitiesforNormalDistributions68%95%99%m-3sm+sm+2sm+3sm-smm-2sSS——计量值统计量的计算（能连续测量的统计量）反映数据集中程度均值：X=XI/n中位数：按从小到大排列后取中n为奇数时，直接取中。n为偶数时，取中间两个数的算术平均。——数据：统计特性值{{{四.SPC相关统计量SS反映数据分散程度极差：R=Xmax-Xmin移动极差：Rsi=Xi-Xi+1（又称MR）总体标准差：s=（xi-x）2/N样本标准差：s=（xi-x）2/（n-1）{SPCSS——计数值统计量的计算（不能连续统计量）计件值不合格品率：P=d/n×100%或D/N×100%不合格品数：d或D计点值缺陷数：C单位缺陷数：U=C/n或C/N{{SPC玻璃板1玻璃板2玻璃板3D?P?C?U?SS五.波动分类及其原因通常波动有两大类:异常波动SPC偶然波动——概述SS1.偶然波动过程处于统计控制状态，也称为受控状态。特点：过程中存在许多波动源，每个波动源对质量特性X的影响都是很小的，通常X服从正态分布，且其分布不随时间的变化而改变。偶然波动是偶然因素引起的，是过程固有的。SPC——概述SS若仅仅是偶然波动出现，那过程输出呈正态分布。这个分布不随时间而变，因而可以预测结果。SPC过程控制（incontrol）——概述SS2.异常波动过程不处于统计控制状态，也称为失控状态。特点:过程中存在许多波动源，但有一个或几个对质量特性的影响较大，而其它的影响均很小。这些强的波动源使X的分布会随时间的变化而发生改变，改变分布的位置、或分布的标准差，有时又会使分布的形状发生变化。异常波动是异常因素引起的，非过程所固有。SPC——概述SSSPC不可预测过程失控（outofcontrol）当异常波动出现时，过程输出的分布是随时间而变化的，不稳定的，从而是不可预测的。——概述SS波动不可能消除，但是可以减小。3.减小波动的系统措施与局部措施3.1如果存在异常波动要设法找出它的波动源，用技术的手段去排除，从而使过程恢复到正常的受控状态。SPCSS原材料不均匀设备性能不稳定工具破损操作不当量具性能不稳定SPC受控（特殊波动消失）失控（特殊波动源出现）任一过程中特殊波动源总是有限个发现一个，排除一个，要注意：有的特殊波动源要在一段时间后才会出现一个成熟的过程是工厂的财富SS3.2如果过程处于统计控制状态—只存在偶然波动通常一个产品的特性值总有一个目标值和一定的公差范围，过程不一定满足要求。波动在公差范围内是允许的，不需减小波动波动超过公差允许的范围，要设法减小波动虽然数据有波动，但并不是杂乱无章的，而是呈现出一定规律性，在质量管理中，最常见到的分布是正态分布。SPCSSSPC受控（正常波动源减弱）上规格限下规格限受控（正常波动源过大）x改善方向：消除异常波动，最大程度降低偶然波动SSSPC(一)控制图的形成把正态分布图按逆时针方向转90°，再翻转180°就得到一张控制图。六.常规控制图分析SS控制图是一个简单的过程控制系统。作用:利用控制图所提供的信息，把一个过程维持在受控状态:一旦发现异常波动，要分析原因，采取措施加以消除，把过程从失控变为受控状态，以保持质量稳定。SPCSSSPC（二）控制图原理的第一种解释数据点出界就判异——小概率事件原理（三）控制图原理的第二种解释区分偶然因素与异常因素两类因素（四）控制图在贯彻预防原则中的作用及时告警。SSSPC(五)统计控制状态(1)SPC的基准——统计控制状态，或称稳态。(2)过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态；(3)统计控制状态的好处——质量稳定、生产经济、过程变异小；(4)全过程预防——全稳生产线。SSSPC(六)两类错误：1.虚发警报过程实际上没有失控而虚报失控，这类错误发生的概率记为α。2.漏发警报过程已经异常，但仍会有部分产品落在控制线内，这类错误发生的概率记为β。3.如何减少两类错误上下控制线最优间距——6σ（3σ方式）。SSSPC(七)3σ原则UCL=μ+3σCL=μLCL＝μ－3σ其中：μ为正态总体的均值σ为正态总体的标准差SSSPC(一）分析用控制图与控制用控制图分析用控制图决定过程控制方法用过程分析用过程能力研究用过程控制准备用控制用控制图追查不正常原因迅速消除此项原因研究并采取防止此项原因重复发生之措施。七.使用控制图的两阶段分析用确认稳定控制用SSSPC1.制作分析控制图要点确认过程已初步达到稳定（用趋势图判断）验证数据分布为正态（非正态要变换）确定抽样计划（是否含子组，抽样频率）通过抽样收集过去25组以上数据，计算出中心线和上下控制限，作成分析用控制图；（连续25点皆在域内，则可判稳，否则,连续35点最多1点在域外，则可判稳，否则,连续100点最多2点在域外，则可判稳）删除确有异因的数据，重新计算控制限。SSSPC2.制作控制用控制图要点判断数据是否全部受控，对于非受控点要分析它们是否确实受异因影响，且对出界点“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现”。对于已达到稳定的过程，要进一步降低变异及使生产之平均值对准目标要求，使过程不断改进，达到较高的过程能力。重新核对数据并计算控制限，在生产线上使用此控制图，一旦出现异常，立即停产整顿，解决问题。定期检查控制图执行情况，条件成熟时修订控制限。SSSPC（二）常规控制图的两种解释1.点出界就判异——3σ方式，确定α0=0.27%2.界内点排列不随机——第二类判异准则SS（三）判稳准则与判异准则:1.判稳准则（1）连续25点，无界外点；（2）连续35点，界外点数d≤1；（3）连续100点，界外点数d≤2。SPCSS把控制线内分成几个区域：SPCmT+2sT与mT+3sT之间称为A上区mT+sT与mT+2sT之间称为B上区mT-sT与mT+sT之间称为C区mT-2sT与mT-sT之间称为B下区mT-3sT与mT-2sT之间称为A下区称mT-2sT与mT+2sT为警戒限，它表示过程失控即将发生。——控制图的原理SSSPC2.判异准则常见的异常情况与模式有如下八种：1)一点落在A区以外；2)连续9点落在中心线的同侧；3)连续6点递增或递减；4)连续14点中相邻点上下交替；5)连续3点中有2点落在中心线同侧的B区以外；6)连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；7)连续15点在C区中心线上下；8)连续8点在中心线两侧而无一点在Ｃ区。SSSPC（四）局部问题对策与系统改进处理由异常原因造成的质量波动（15%）（2）系统改进——解决由偶然原因造成的质量波动（85%）（1）局部问题——SSSPC八.常规控制图分类及界限制定均值-标准差控制图（X-S图)均值、极差控制图(X-R图)中位数，极差控制图(X-R图)单值·移动极差控制图（I-MR图)（一）计量值控制图——~SS(二)计数值控制图不合格品率控制图(p图)不合格品数控制图(np图)单位缺陷数控制图(u图)缺陷数控制图(c图)SPCSS（三）计量控制图:控制界限的制定计量控制