SPC与制程能力评估

QIT培訓系列教材-----SPCPrepareby:RobinMuQSSection,QSDivision,IPTJuly24th,2007教材編號:IPT-M2XXX版本:V1.0版會簽單位會簽單位相應主管會簽單位相應主管核准:部級主管擬制人:RobinMuPreparedbyRobinMuPage31.教材初版修訂紀錄PreparedbyRobinMuPage4目錄ItemNo.PageLink1.基础理论2.统计基础知识3.制程变异的原因4.制程能力分析5.SPC的工具---管制图6.SPC的运作流程51224305484PreparedbyRobinMuPage51930~19501950~19701970~19801980~現在品管過程過濾不良檢驗不良制造技術設計/系統/習慣產品不良率高不良率不良率仍相當高(%)百分不良率已大為降低低不良率(PPM)6σ品質1.1.品質過程与不良率之演進1.基础理论PreparedbyRobinMuPage6常規管制方法----檢驗1.2.传统品质观念与目前品质观念的差别产出95个最終檢驗CTQ不合格品2個清潔5個缺陷:5個S1S2S3S4S5S6S7S8100个CTQ返工1個CTQPreparedbyRobinMuPage7當一個設備由100個部件組成，即使每一個部件的合格率爲99.97%，設備的合格率也僅爲99.97%×????×99.97%=76.31%當該設備由500個部件組成，則該設備的合格率僅爲25.83%99.97%的合格率是否足夠?每一個部件的合格率均爲99.97%PreparedbyRobinMuPage8下限上限缺陷缺陷性能被認爲是完全不一樣的性能被認爲是一樣的門柱思維传统的品质概念PreparedbyRobinMuPage9PreparedbyRobinMuPage101.3.1.1924年WalterShewhart博士在貝爾實驗室开发了一套统计学流程控制理论;1.3.2.上世纪20年代期间,Shewhart博士在一系列演讲中提出了他的理论,并在高品质制造产品的经济性控制一书中发表(1931);1.3.3.1939年Shewhart與戴明合寫了“品質觀點的統計方法”;1.3.4.上世纪40年代期间,战时生产使该理论得到广泛的应用;1.3.5.1950年戴明到日本講學,介紹SQC觀念及方法,SQC是發現問題才解決,浪費較大,後來發展出了SPC;1.3.6.美國汽車業廠商對SPC非常重視,並使之得到廣泛應用;1.3.7.ISO9000也十分重視SPC的應用,對其有專門章節要求.1.3.SPC的历史PreparedbyRobinMuPage111.4.SPC的定义統計過程控制(SPC)是基於統計原理,利用圖形技術,對流程中關鍵(質量)特性進行監控,並通過判定準則,及時顯示異常,從而達到發現問題、預防不良產生的一種管理工具.SPC能夠將海量數據中的異常通過圖形直觀展現出來,適用於各種須投入大量資源,要長期管控的流程或特性.SPC有以下作用:A.确保制程持续稳定、可预测;B.提高产品质量、生产能力、降低成本;C.为制程分析提供依据;D.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.PreparedbyRobinMuPage122.统计基础知识2.1.正态分布PreparedbyRobinMuPage13-3σ-2σ-1σμ+1σ+2σ+3σ0.135%0.135%99.73%95.45%68.27%A.測定的平均值(x)與群體平均值(µ)一致;B.曲線的最高點與橫軸垂直相交處,即為群体平均值(µ)以此點為中心,其曲線左右兩邊對稱;C.正态分布左右兩尾與橫軸漸漸靠近,但不與橫軸相交;D.曲線下橫軸上之面積等於“1”,曲線下橫軸上之面積分布情況為:(µ-σ)至(µ＋σ)範圍內的面積約占总面積的68.27%;(µ-2σ)至(µ＋2σ)範圍內的面積約总占面積的95.45%;(µ-3σ)至(µ＋3σ)範圍內的面積約占总面積的99.73%.PreparedbyRobinMuPage142.2.数据的类别2.2.1.連續型數據abXPreparedbyRobinMuPage15Xx1x2x3x4x5x6x72.2.2.離散型數據PreparedbyRobinMuPage16“母體”是指組成某一特定群體的全部單位,有時母體大到無法測量.“樣本”是指該特定母體中的某些單位,要求母體中的每一個單位都有同等機會被用來測量,即樣本必須是隨機的.2.3.1.母體vs樣本2.3.抽样母體樣本母體樣本PreparedbyRobinMuPage17隨機抽樣:每個均有被選上的相等机會2.3.2.抽樣方法PreparedbyRobinMuPage18這樣不是隨機抽樣!!!PreparedbyRobinMuPage19層別式抽樣:母体被“層別”成几個組,在每個組內隨机選擇.PreparedbyRobinMuPage20系統隨機抽樣:每隔n個抽取一個樣本.PreparedbyRobinMuPage21行進中的過程分組抽樣:每小時在該點抽3個樣本.PreparedbyRobinMuPage22計數數據:一般情況下取50~100個計量數據:每個分組最少30個2.3.3.抽樣的一般准则PreparedbyRobinMuPage232.4.SPC相关术语2.4.1Xi:实测数据,X1…X5是指一个样组中的5个实测数据;2.4.2Xbar:表示n个数据的平均值,即:Xbar=(X1…+Xn)/n;2.4.3T:表示公差值,即:公差值=规格最大值–规格最小值(T=USL–LSL);2.4.4μ:表示规格中心值;2.4.5R:极差值,即:極差值=样组中之最大值–样组中最小值;2.4.6Rm:表示样组之极差值,即:第二组Rm值=第二组X值–第一组X值,依此类推;2.4.7Cpk:表示制程能力指數;2.4.8S:樣本標准差.PreparedbyRobinMuPage243.制程变异的原因普通原因:是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因,我们称之为“处于统计控制状态”、“受统计控制”,或有时简称“受控”,普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因.只有变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测.特殊原因:是造成不是始终作用于过程变差的原因,即当它们出现时将造成过程的分布改变.除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施,否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出.如果系统内存在变差的特殊原因,随时间的推移,过程的输出将不稳定.PreparedbyRobinMuPage25項目普通原因特殊原因定義不可避免之原因,非人為原因,共同原因,偶然原因可避免的原因,人為原因,特殊原因,異常原因,局部原因等影響隨時間推移具有穩定的,且可重复的分布過程,稱為“處于統計控制狀態”簡稱“受控”.指造成不是始終作用于過程的變差的原因,即當它們出現時將造成整個過程的分布改變.例子同一人使用同一儀器于不同時間量測產品之差異\不同方向不同位置測量軸徑\原材料重量\气候、环境的微小变化\合格原料的微小变化\机械的微小震动\刀具的微量磨损生產條件設定錯誤\使用不合格材料加工\機器差異\材料之不同\设备调整不当\新手违背操作规程作业\刀具过量磨损\加工方法的改变對產品的影響微小,不明顯明顯而巨大是否值得追查原因不值得值得而且可以找到●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●PreparedbyRobinMuPage26時間過程受控制且能力符合規範過程不受控制能力也不符合規範PreparedbyRobinMuPage27時間過程受控制但能力不符合規範要求過程受控制且能力符合規範要求PreparedbyRobinMuPage28局部措施和系统措施•局部措施•通常用来消除变差的特殊原因•通常由与过程直接相关的人员实施•大约可纠正15%的过程问题•对系统采取措施•通常用来消除变差的普通原因•几乎总是要求管理措施，以便纠正•大约可纠正85%的过程问题PreparedbyRobinMuPage29局部措施、系统措施示意图解决普通原因的系统措施解决异常原因的局部措施解决异常原因的局部措施UCLLCLPreparedbyRobinMuPage30制程能力是工序在管制状态时,其工序生产的产品品质变化有多少程度的值,或指在管制状态(稳定状态)下,工序能制造出来的品质水平的程度.而制程能力分析是指針對一個過程,在滿足顧客的期望上,表現得有多好的一種研究.4.制程能力分析4.1制程能力的定义PreparedbyRobinMuPage31短期制程能力短期制程能力是隻存在偶然原因时的制程能力,表示取樣數據都具有同樣的品質特性,但有主要技術要素引起品質特性變化,因此品質特性變化越大,散布也就越大,短期制程能力也就越差.長期制程能力長期制程能力是包括組內誤差和組間誤差,為了改善技術和工序管理,必須判斷工序是否穩定時,用長期制程能力的特性來取樣,來確認包括管理要素引起的變化和技術的要素引起的變化.PreparedbyRobinMuPage32制程能力隨時間的延續,平均值及分布形狀產生變化稱為偏移/漂移現象.偏移是制程的突然變化.漂移是制程隨時間緩慢發生的變化.PreparedbyRobinMuPage33收集過程數據是為了對過程進行分析和研究,並為最終進行過程改善做好準備.如何收集數據才能保証所收集的數據能代表整個過程的現狀、並保証過程的短期和長期能力都能夠被評估?合理分組是收集數據的一種策略,通過合理分組可區分短期和長期誤差,從而可以確認過程目前的問題是技術實力不夠(Zst太小),還是控制水平差(Zst與Zlt差異太大)4.2.1合理分組(RationalSubgroups)的目的4.2数据收集策略在收集過程數據時,我們一般會收集較長時間范圍內的很多組數據(因為數據收集太少,不能把握過程的現狀全貌).收集數據時,要求每組內的數據隻包含偶然原因誤差,組與組之間存在異常原因誤差和偶然原因誤差,這樣收集的數據可對過程的長期能力和短期能力分別作出評估.4.2.2組內誤差和組間誤差PreparedbyRobinMuPage34組內誤差和組間誤差ProcessResponseTime組間誤差組內誤差RationalSubgroupsPreparedbyRobinMuPage35合理分組的步驟如下：A.首先確定可能影響CTQ的各種輸入變量(應從生產班次、操作員、材料、方法、設備等方面考慮);B.從以上輸入變量中選出可能會對CTQ產生重大影響的幾個因素;C.制定抽樣計劃,確保每個數據組中隻有偶然原因誤差,每組取樣2~5個,組內樣本盡短時間內收集;D.測量樣本並記錄數據,為後續分析做好準備;E.收集的數據組別要足夠多.4.2.3如何進行合理分組PreparedbyRobinMuPage36目標值(Target)每一種可量測的特性,都會有一個想要的績效水準,就是通常所說的目標值.例如:體溫-------36.8℃上班時間--------8:00a.m.4.3.1基本术语及定义4.3连续型数据分析規格界限(上限/下限)(SpecificationLimits)很多過程活動與過程結果有一個規格范圍,该范围提供允許超出或低於績效目標值的界限.例如:LSL目標值USL體溫36.5℃36.8℃37.3℃上班時間6:30a.m.8:00a.m.8:02a.m.PreparedbyRobinMuPage37平均數(Mean):一組數據的平均值,通常以“”表示.例如:體溫36.736.937.337.137.236.837.0平均值=37.0偏差(Deviation):指某個特定量測值與所有量測值平均數之間的距離.X並非所有的量測結果與目標值都是一致的,此現象稱為變異,並非所有的變異都是不符合要求的,某個變異雖然偏離目標,但仍是符合規格要求的.PreparedbyRobinMuPage38標準偏差(StandardDeviation):指整個數據組