SPC 统计过程控制

第一章SPC绪论(一）1、什么是SPC?•SPC--StatisticalProcessControl(统计过程控制）•含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。•统计技术----数理统计方法。2、SPC的作用•预防：判断过程的异常，及时告警。3、SPC的缺点•不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即不能进行诊断。4、为什么要学习SPC（一）?•时代的需要：21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界发展的大方向。–如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一（ppm,partspermillion),乃至十亿分之一（ppb,partsperbillion)。•科学的要求：要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用质量科学。–生产控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式。–3控制方式下的稳态不合格品率为2.7X10-3,–6控制方式下的稳态不合格品率为2.0X10-9–后者比前者降低了：2.7X10-3/2.0X10-9=1.35X106即一百三十五万倍!为什么要学习SPC（二）?•3控制方式与6控制方式的比较：开展SPC的步骤•培训SPC–正态分布等统计基础知识–品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图–过程控制网图的做法–过程控制标准的做法•确定关键质量因素–对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；–列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出•制订过程控制标准•对过程进行监控•对过程进行诊断并采取措施解决问题第二章控制图原理1、什么是控制图–对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。•控制图的组成–UCL(UpperControlLimit)上控制限–LCL(LowerControlLimit)下控制限–CL(CentralLine)中心线–按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列2、统计观点----现代质量管理的基本观点之一•产品质量具有变异性“人、机、料、法、环”+“软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”•变异具有统计规律性随机现象统计规律随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。3、基础知识(1)、直方图•分组、统计、作直方图•具体步骤–1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度数据分散宽度=（最大值最小值）–2、确定组数kn–3、确定组距h=（最大值最小值）/组数–4、确定各组的边界第一组的组下限=最小值最小测量单位的一半第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。–5、确定各组的频数–6、作直方图–7、对直方图的观察:特点，中间高、两头低、左右对称3、基础知识(2)、正态分布(NormalDistribution)当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线，即：概率密度曲线。特点：面积之和等于1。fN(x;2,µ)=(1/2)exp(-(x-µ)/22)•两个重要的参数：–µ(mu)---位置参数和平均值（meanvalue)，表示分布的中心位置和期望值–(sigma)---尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差（standarddeviation),•两个参数的意义–µ(mu)---反映整体的综合能力–(sigma)---反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。–它们之间是互相独立。•质量管理中的应用不论µ与取值如何，产品质量特性落在[µ3，µ+3]范围内的概率为99.73%。落在[µ3，µ+3]范围外的概率为199.73%=0.27%，落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135%1。4、控制图基础知识(1)、控制限的确定•上控制限：UCL=µ+3•中心线：CL=µ•下控制限：LCL=µ3(2)、控制图原理的两种解释•第一种解释：“点出界就判异”小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。•第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻”质量波动的原因=必然因素+偶然因素（异常因素）–必然因素——始终存在，对质量影响微小，难以消除，是不可避免的；–偶然因素——有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可以避免的。•休哈特控制图的实质就是区分必然因素与偶然因素的。控制限就是区分必然波动与偶然波动的科学界限。•(3)、预防原则–26字真经点出界就判异，查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。•(4)、使用控制图应考虑的问题–a、控制图用于何处？–b、如何选择控制对象？–c、怎样选择控制图？–d、如何分析控制图？–e、点出界或违反其他准则的处理。–f、控制图的重新制定。–g、控制图的保管问题。（5）数据的类别•计量型数据通过量测的方式才能得到的数据如用游标卡尺量得的尺寸数据•计数型数据⑴以数一数的方式得到的数据如不良品的个数⑵以简单判断方式得到的数据如合格与不合格、OK与NG…(6)控制图类别：型式具体类别计量型控制图平均值全距控制图X-RChart均值标准差控制图X-σChart中位值全距控制图X-RChart个别值移动全距控制图X-RmChart计数型控制图不良率控制图pChart不良数控制图npChart缺点数控制图cChart单位缺点数控制图uChartXbar-R控制图是计量值最常用的、最重要的控制图Xbar-R控制图的控制限x（bar）（均值）的控制限UCL=x+A2RCL=xLCL=x-A2RR(极差）的控制限UCL=D4RCL=RLCL=D3RXbar-R控制图的操作步骤•a、确定对象、抽取数据•b、合理分组•c、计算xi、Ri•d、计算x、R•e、计算R图的控制线、x图的控制线•f、将数据在图中打点并作图举例：测螺栓的扭矩，其规格为：150+/-50，控制扭矩的质量。•X1=(x1+x2+x3+x4+x5)/5•R图的控制线–UCL=D4R=2.114*14.4=30.4416–CL=R=14.4–LCL=D3R=0•x图的控制线–UCL=x+A2R=163.1+0.577*14.4=171.4088–CL=163.1–LCL=x-A2R=163.1-0.577*14.4=154.7912管制状态下的管制图稳定状态或受管制状态或过程能力充分状态1.无界外点；2.点的分布：多数点（2/3以上）分布在靠近CL线的1/3区域，少数点（1/3以下）散布在上下管制界限（远离CL线的2/3区域）附近；3.无序原则：所有点的分布无规则可以依循管制图异常分析检讨1.制程作业未标准化；2.人员训练不够；3.机械未加以保养；4.工具或夹具不适当或使用不当；5.不良材料混入制程；6.原设计有错误或图面上的问题；7.测试仪器未加以校正或维护等等。P图的控制线C图的控制线U图的控制线第三章过程能力研究过程能力指数的定义a、过程能力过程的加工质量满足技术标准的能力，是衡量加工内在一致性的标准，决定于质量因素人、机、料、环、法，与公差无关。稳态时，99.73%的产品落在(µ-3，µ+3)范围内，因此将过程能力Cp定义为：Cp=T/6b、生产能力加工数量方面的能力。c、过程能力指数---Cpk过程能力满足产品技术标准（产品规格、公差）的程度。双侧规格情况的过程能力指数T–技术规格的公差幅度；TU、TL–规格上、下限；--总体标准差、s---样本标准差Cp=T/6=（TU–TL）/6=（TU–TL）/6s当T=6，Cp=1，这时候既满足技术要求又很经济。符号判断计算公式双边规格时单边规格时Ca准确度（比较过程分配中心与规格平均值一致之情形）x－μCa=T/2无Cp精密度（比较过程宽度与公差范围）TCp=6σCp=min﹛Su–X;X–SL﹜/3σ过程能力指数的评价标准有偏移情况的过程能力指数定义分布中心与公差中心M的偏移为：=|M-|，与M的偏移度K为：K=/（T/2）=2/T，Cpk=（1-K）Cp=（1-K)*T/6（1-K)*T/6sCpk的计算方式•Cpk=Cp×(1－|Ca|)•当属于单边容差时计算公式可以是：USL－XX－LSLZ=σ或者是Z=σCpk=Zmin/3过程性能指数---Ppk(判定过程是否稳定（初始过程能力）Ppk≥1.67)过程能力指数---Cpk(只有过程稳定了才能计算Cpk,过程不稳定不能计算Cpk)两者计算方法相同,唯一的差别在σ的计算方法不同标准差的计算方式σ精确=√Σ（Xi－X）2/（n－1）Ppkσ近似=R/d2Cpkn2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08Cpk的评价准则等级Cpk值处置原则A1.33≤Cpk制程能力足够B1.0≤Cpk＜1.33制程能力尚可，应再努力CCpk＜1.0制程应加以改善