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StatisticalProcessControl统计过程控制内容提要SPC的基本原理常见统计参数的意义直方图、柏拉图、散布图控制图过程能力研究非正态分布数据的过程能力研究SPC的产生工业革命以后,随着生产力的进一步发展,大规模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一个突出问题,单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求,必须改进质量管理方式。于是,英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著名的“控制图法”,对过程变量进行控制,为统计质量管理奠定了理论和方法基础。SPC简介Statistical:(统计)以概率统计学为基础,用科学的方法分析数据、得出结论;Process:(过程)有输入-输出的一系列的活动;Control:(控制)事物的发展和变化是可预测的;SPC的基本原理波动无处不在正常波动和异常波动通过保持过程受控和稳态提高过程能力和品质水平SPC的原理根据来源的不同,质量因素可分成设备(machine)、材料(material)、操作(man)、工艺(method)、环境(environment),即4M1E五个方面;从对质量的影响大小来看,质量因素可分成偶然因素(简称偶因)与异常因素(简称异因)两类。偶因是始终存在的,对质量的影响微小,但难以除去,如机械振动;异因对质量影响大,但不难除去,如刀具磨损等。偶因引起质量的偶然波动(简称偶波),异因引起质量的异常波动(简称异波)。偶波是不可避免的,但对质量的影响微小,异波则不然,它对质量的影响大,且采取措施不难消除,故在生产过程中异波及造成异波的异因是需要监控的对象,一旦发生,应该尽快找出,采取措施加以消除,并纳入标准化,保证它不再出现。经验与理论分析表明,当生产过程中只存在偶波时,产品质量将形成典型分布,如果除了偶波还有异波,产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。因此,根据典型分布是否偏离就能判断异波即异因是否发生,而典型分布的偏离可由控制图检出,控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素。SPC的意义全面、及时了解质量信息,信息共享有效监测和预防,提高生产率提高客户满意度,赢得更多客户保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持续改进降低总的质量成本3σ原理99.7%3210-1-2-30.40.30.20.10.0X密度分布图正态,均值=0,标准差=1μ-σ-2σ-3σσ2σ3σ99.73%95.45%68.26%WalterA.ShewhartSPC的意义有效监测与预防管理控制图实际的变化发生在此处将导致在此处耗费时间查找原因UCL“SPC就像房屋中的烟雾探测器:只要这种装置备有电池,并且被正确安置以及旁边有人监听,那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起火”——《6Sigma管理法追求卓越的阶梯》内容提要SPC的基本原理控制图过程能力研究直方图、柏拉图、散布图直通率、DPMOSPC简介控制图I.质量特性的分类II.控制图的分类III.控制图的构成IV.控制图应用的二个阶段V.控制限的计算VI.判异准则质量特性分类计量型:用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果,包括用量仪和检测装置测的零件直径、长度、形位误差等,也包括在制造过程状态监控测得的切削力、压力、温度、浓度等。计数型:通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格件数;计点如PCB上的漏焊数、溢胶数等控制图的构成+31234567891018171615141312111098765-3Average点落在该区间的概率为99.7%ComponentsofEveryControlChart:1.DataPoints3.UpperControlLimit2.CenterLine4.LowerControlLimit控制图的要素纵坐标:数据(质量特性值或其统计量)横坐标:按时间顺序抽样的样本编号上虚线:上控制界限UCL下虚线:下控制界限LCL中实线:中心线CL控制界限=平均值±3σ中心极限定理1)3σ原理:若变量X服从正态分布,那么,在±3σ范围内包含了99.73%的数值。2)中心极限定理:无论产品或服务质量水平的总体分布是什么,其的分布(每个都是从总体的一个抽样的均值)在当样本容量逐渐增大时将趋向于正态分布。xx控制图的分类计量型控制图计数型控制图计量型控制图均值-极差控制图()均值-标准差控制图()单值-移动极差控制图()……RXSXMRI计数型控制图不良率控制图(P图)不良品数控制图(Pn图)缺陷数控制图(C图)单位缺陷数控制图(U图)选择合适的控制图开始数据类型计数数据类型相同样本量pchartnpchartIMRchart计件uchartcchart按子组取样是否计点X,schartNo计量计数相同样本量X,Rchart子组容量9?是否是否是否分析阶段控制阶段控制图应用的二个阶段分析阶段在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限;每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来;从分析阶段转入控制阶段在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用:控制图是受控的过程能力能够满足生产要求控制阶段控制图的控制界限由分析阶段确定;控制图上的控制界限与该图中的数据无必然联系;使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行;何时应该重新计算控制界限1.控制图是根据稳定状态下的条件(人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境)来制定的。如果上述条件变化,则必须重新制定控制图.2.一定时间后检验控制图还是否适用;3.过程能力值有大的变化时。控制图的阶段划分使用控制用控制图阶段收集数据否否否否是是是是绘制分析用控制图过程是否受控过程能力是否符合要求转为控制用控制图定期抽样打点过程是否受控查找异因调整过程过程改进减小变异查找异因调整过程是否需要调整控制图使用分析用控制图阶段推荐合理取样(时间)以子组为单元收集数据:子组大小:4—5个为宜子组个数:20—25个最佳抽样间隔:若每小时生产10个以下产品,间隔可为8小时若每小时生产10—20个产品,间隔可为4小时若每小时生产20—49个产品,间隔可为2小时若每小时生产50以上产品,间隔可为1小时过程受控的判别I准则#1:1点落在A区之外。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1准则#2:连续9点落在中心线同一侧。过程受控的判别IIZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1概率怎么算?准则#3:连续6点递增或递减。过程受控的判别IIIZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1准则#4:连续14点相邻点上下交替。过程受控的判别IVZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneC=-1ZoneB=-2过程受控的判别V准则#5:连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区之外。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1准则#6:连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区之外。过程受控的判别VIZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1准则#7:连续15点落在C区之内。过程受控的判别VIIZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneC=-1ZoneB=-2准则#8:连续8点落在中心线两侧,但无1点在C区之内。ZoneA=+3UCLLCLZoneB=+2ZoneC=+1ZoneA=-3ZoneB=-2ZoneC=-1过程受控的判别VIII1.计算各组样本统计量,如样本平均值、极差及总平均值:nxxxxxn......321minmaxxxRkxxxxxk......321kRRRRRk...321控制限的计算方法2.计算控制界限:控制图的控制限计算RxX控制图R控制图xCLxRCLRRAxUCLx2RDUCLR4RAxUCLx2RDUCLR3移动极差移动极差是指一个测定值xi与紧邻的测定值xi+1之差的绝对值,记作MR,MR=|xi-xi+1|(i=1,2,…,k-1)其中:k为测定值的个数;k个测定值有k-1个移动极差,每个移动极差值相当与样本大小n=2时的极差值.1计算总平均数:2计算移动极差平均数:kiikxkkxxxx1211......11)1(21111......kiikMRkkMRMRMRRI-MR图的计算P控制图的控制限计算)1(13)1(13PPnPLCLPPnPUCLPCL计算总平均不良率和上下控制界限:kknnnnpnpnpp2121在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可用平均样本容量()来计算控制限.nU控制图的控制限计算计算单位缺陷数和上下控制界限:nuuLCLnuuUCLncuCL33kknnnCCCu2121补充—判稳原则连续25个数据点都在控制限之内连续35个数据点中,最多只有一个数据点超出控制限连续100个数据点中,最多只有2个点超出控制限控制图实施常见误区没有适宜的测量系统没有解析生产过程,直接进行管制流程解析与管制脱机管制图中没有记录相应的问题点不能理解控制图中数据点的含义控制限于规格限混为一谈没有将管制图用于改善第二部分过程能力分析ProcessCapabilityAnalysis过程能力研究过程能力:指处于统计稳态下的过程的加工能力;过程能力过程能力是以该过程产品质量特性值的变异或波动来表示的;根据3σ原理,在分布范围μ±3σ内,包含了99.73%的数据,接近于1,因此以±3σ,即6σ为标准来衡量过程是否具有足够的精确度和良好的经济特性的。过程能力记为B,则B=6σ能力分析指标数据类型ST/LTCp/CpkPp/PpkDPU、DPMO连续型离散型整体组内西格玛水平(Z值)过程能力CP与CPK在我们做能力分析之前,请确信:1、流程处于受控状态2、可以找到相关的分布来拟合数据Cp与CPK对流程生产数符合要求的产品、服务的能力的测量CP—组内流程能力在一段有限的时间内中心和均值重合看作是流程的最佳值CPK—组内流程能力指标在一段有限时间内考虑中心与均值是否重合流程实际能力计算公式注:上式中Cpu为单侧上线过程能力指数,在只有上规范线场合使用,Cpl为单侧下线过程能力指数,在只有下规范线的场合使用过程能力分析Cp与Cpk关系从Cpk的表达式可以看出:当μ=M时,Cpk=Cp,当μ≠M时,CpkCp,所以Cpk也称为实际过程能力指数.Pp与PpkPp:也称过程绩效指数,是从过程总波动的角度考察过程输出满足客户要求的能力(也成长期过程能力指数)PP、Ppk的算法与Cp、Cpk的算法类似,只是标准差不一样,过程总波动标准差长用S来估计计算公式使用Z值计算流程能力过程能力等级划分(参考)等级Cp值对策特级1.67≤Cp过程能力过高,放宽检查一级1.33≤Cp<1.67过程能力充足,保证过程控制二级1.00≤Cp<1.33过程能力尚可,加强过程控制与检验三级0.67≤Cp<1.00过程能力不足,采取过程改进措施四级Cp<0.67过程能力过低,立即停产对过程全面改进警告:这不是可以适用于任何流程的标准能力分析步骤收集数据正态检验
本文标题:Minitab的SPC教程
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