03+SPC(第2版)

StatisticalProcessControl(SPC)统计过程控制培训注意事项3TS16949五大工具产品质量先期策划和控制计划（APQP&CP）潜在失效模式和后果分析参考手册（FMEA）测量系统分析参考手册（MSA）第四版2008.6第四版2010.6统计过程控制参考手册（SPC）第二版2005.7生产件批准程序（PPAP）第四版2006.6第二版2008.11APQP反馈、评定和纠正措施01234012345计划和确定项目产品设计和开发过程设计和开发产品和过程确认5DFMEAPFMEAMSASPCPPAPSPC课程大纲1.SPC的概述2.控制图的应用3.过程的受失控状态4.过程能力研究51.SPC的概述6SPC是英文StatisticalProcessControl的前缀简称,即统计过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整过程，从而达到改进与保证质量的目的。什么是SPC7战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W.Ed-wardsDeming)博士，将SPC的概念引入日本。从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(RogerW.Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。美国贝尔实验室休哈特博士（W.A.Shewhart）于1924年发明控制图，开启了统计品管的新时代。SPC兴起的背景：起源1940’s二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控制图以保证军工产品的质量。8SPC兴起的背景：日本1950’s质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中全面推行SPC。日本JUSE（科学家协会）设置“戴明”奖，奖励那些有效实施统计技术的企业。石川磬提出“QC七工具”，帮助生产现场人员分析和改进质量问题，并推动广泛应用。1970’s有效地推行“QCC圈”和应用统计技术使日本经济的快速发展，成为高品质产品的代名词。1980’s美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小组”和统计技术的应用。美国汽车工业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000的基础上还联合制定了QS9000标准，编制了SPC手册。在与汽车有关的行业中，颇为流行。MOTOROLA公司颁布“QC挑战”，通过SPC的实施改进过程能力，并提出追求“6σ”目标。1987ISO9000标准建立并颁布实施，明确要求实施统计技术。9SixSigmaTree中的统计技术….6σ达成（完美）５σ改善设计（果子最集中的地方）４σ过程改善（矮树上的果子）３σ（地上的果子）全部的果子都在你手中啦能摘到这里的果子，基本上能达到小康了这里的果子很有限靠天吃饭，捡吃地上不多的果子2→3σ：5倍改善3→4σ：10倍改善4→5σ：27倍改善5→6σ：70倍改善因此：3→6σ：19,600倍改善10品管方法历程1σ2σ3σ4σ5σ6σ3.42336,210697,300308,70066,807产品检查产品管制过程管制品管7手法(5S、QCC、ISO9001)管理改进(PDCA)一般公司THREESIGMA改善技术改进(DMAIC)世界标竿公司SIXSIGMA改善方法管制试验计划与过程结合试验计划与设计结合过程管制最佳化设计管制最佳化PPMAverageCompany一般公司Bestinclass世界标竿公司11规格管理的危险性Notjusttomeetcustomerorcontractualrequirements!!!—被BOSS训斥的痛苦!!!12SpecLSLUSLVeryCentered变异是我们的敌人LCLUCL不良品已经产生潜在不良出现控制线管理的益处13•测定平均值•在中心线或平均值两侧呈现左右对称之分布•极大值与极小值数量很小•常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交•曲线下的面积总和为1正态分布特征14正态分布中，任一点出现在μ±1σ内的概率为P(μ-σXμ+σ)=68.26%μ±2σ内的概率为P(μ-2σXμ+2σ)=95.45%μ±3σ内的概率为P(μ-3σXμ+3σ)=99.73%68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布15正态分布概率(双边)μ±kσ在内的概率在外的概率(P)μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%16目标值线预测时间目标值线尺寸时间？→两种变差原因及两种过程状态如果仅存在变差的普通原因,随着时间的推移,过程的输出形成一个稳定的分布并可预测如果存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定正态分布与两种变差原因受控不受控17变差的普通原因V.S.特殊原因普通原因CommonCause特殊原因SpecialCause１．大量之微小原因所引起,不可避免２．不管发生何种之普通原因，其个别之变异极为微小３．几个较代表性之普通原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小振动（３）仪器测定时不十分精确之作法４．实际上要除去过程上之普通原因，是件非常不经济之处置１．一个或少数几个较大原因所引起,可以避免２．任何一个特殊原因，都可能发生大的变异３．几个较代表性之特殊原因如下：（１）原料群体之不良（２）不完全之机械调整（３）新手之作业员４．特殊原因之变化不但可以找出其原因，并且除去这些原因之处置，在经济观点上讲常是正确的18局部性的对策及系统性的对策•局部问题的对策*通常用来消除特殊原因造成的变异*可以被过程附近的人员来执行*一般可以改善过程的15%•系统改善的对策*通常用来减低普通原因造成的变异*几乎总是需要管理者的行动来加以矫正*一般可以改善过程的85%19过程控制范围不受控（存在特殊原因）受控（消除了特殊原因）持续改进的思维模式2021持续改进的思维模式过程改进循环1、分析过程2、维护过程本过程应做什么？监控过程性能会出现什么错误？查找变差的特殊原因并本过程正在做什么？采取措施。达到统计控制状态？确定能力计划实施计划实施措施研究措施研究计划实施3、改进过程措施研究改进过程从而更好地理解普通原因变差减少普通原因变差2.控制图的应用23•控制图是对过程质量加以测定、记录，从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。图上有中心线(CL-CentralLine)、上控制界限(UCL-UpperControlLimit)和下控制界限(LCL-LowerControlLimit)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，参见控制图示例图。控制图24控制图由来说明25正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%=0.27%，而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1%，如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生！控制图原理68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ26μ+3σμ+3σμ-3σμ-3σμμUCLLCLCL●●时间T控制图的形成27αβ虚发警报和漏发警报两种错误28控制图的目的•控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于普通原因或特殊原因，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。利用控制限区隔是否为特殊原因29控制图种类(以数据来分)30计量型数据X-R均值和极差图计数型数据P不合格品率图X-S均值和标准差图np不合格品数图X-R中位值极差图C缺陷数图X-MR单值移动极差图U单位产品缺陷数图控制图的选择确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？关心的是不合格品率？关心的是不合格数吗？样本容量是否恒定？使用np或p图使用p图样本容量是否桓定？使用c或u图性质上是否是均匀或不能按子组取样—例如：化学槽液、批量油漆等？子组均值是否能很方便地计算？使用中位数图使用单值图X-MR是使用u图否是是是是是是否否否否否子组容量是否大于或等于9？是否能方便地计算每个子组的S值？使用X—R图使用X—R图使用X—s图是是是否否注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。计数值管制图p管制图np管制图c管制图u管制图中心线(CL)ppncu管制上界(UCL)nppp13ppnpn13cc3nuu3管制下界(LCL)nppp13ppnpn13cc3nuu3附注若每组样本的样本数n不固定时，则采用n代替n每组的样本大小n必须固定若每组样本的样本数n不固定时，则采用n代替n若所计算出的管制下界小于0时，管制下界等于0计量值管制图Rx管制图Sx管制图MRx管制图x管制图R管制图x管制图S管制图x管制图MR管制图中心线(CL)xRxSxMR管制上界(UCL)RAx2RD4SAx3SB42MR3dxMR4D管制下界(LCL)RAx2RD3SAx3SB32MR3dxMR3D附注A2、A3、B3、B4、D3、D4、d2的大小与每组的样本数n有关公式汇整32控制图种类(依用途来分)33分析用控制图控制用控制图●判断过程是否稳定不稳定，调至稳定●过程的过程能力指数是否满足要求，过程能力指数满足要求称之为技术稳态●延长分析控制图的控制线控制图的益处•合理使用控制图能–供正在进行过程控制的操作者使用–有助于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去–使过程达到•更高的质量•更低的单件成本•更高的有效能力–为讨论过程的性能提供共同的语言–区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。34搜集数据分析用控制图是否稳定？绘直方图是否满足能力？控制用控制图寻找特殊原因检讨机械、设备提升过程能力控制图制作35建立控制图的四步骤A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释36使用控制图的准备•建立适用于实施的环境•定义过程•确定待管理的特性，考虑到–顾客的需求–当前及潜在的问题区域–特性间的相互关系•确定测量系统(MSA)•使不必要的变差最小37使用控制图的注意事项•分组问题–主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组内不应有不同本质的数据,以保证组内仅有普通原因的影响.–我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的普通因素所造成的波动为基准来找出异常因素的,因此,必须先找出过程中普通原因波动这个基准.38时间质量特性过程的变化分组时的重要考虑让组内变化只有普通原因让组间变化只有特殊原因组内变异小组间变异大39使用控制图的注意事项•分层问题–同样产品用若干台设备进行加工时,由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异,这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因.因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也应按不同条件对质量特性值进行分层控制,作分层控制图.–另外,当控制图发生异常时,分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.40复合层别的说明41取样的方式•取样必须达到组内变异小，组间变异大•样本数、频率、组数的说明42建立图的步骤AＡ阶段收集数据A1选择子组大小、频率和数据子组大小子组频率子组数大小A2建立控制图及记录原始记录A3计算每个子组的均值X和极差RA4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上RX43每个子组的平均值和极差的计算第一组第二组第三组第四组样本11009899100样本2989998101样本39997100100样本410010010199样本51019999100平均99.698.699.4100极差333244554321xxxxxxminmaxxxRＢ计算控制限B1计算平均极差及过程平均值B2计算控制限B3在控制图上作出