SPC交流教材-1瑞明

统计过程控制（SPC)刘建宏交流目的：•SPC作用和功能？•SPC使用范围？•X-R控制图制作方法？•CPK计算方法和原理？内容提纲一：SPC的含义与发展二：SPC的基本知识介绍三：控制图四：控制图的判定规则五：过程能力评价一、什么是SPCSPC是英文StatisticalProcessControl的简称，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进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。质量控制预防与检测1、过去，制造商经常通过生产来制造产品，通过质量控制来检查最终产品并剔除不合格产品。2、一种在第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费的更有效的方法是－－预防质量控制方法随着SPC技术的运用，由检验阶段向统计过程控制阶段发展。SPC强调全过程的预防！1.过程控制修哈特(W.A.Shewhart)提出20世纪20年代2.日本质量管理SPC戴明(W.EdwardsDeming)将SPC的概念引入日本1950～1980年3.SPC全面应用SPC在西方工业国家复兴，并列为高科技制度之一80年代起4.SPC在汽车行业的应用美国从20世纪80年开始推行SPC美国汽车工业大规模推行了SPCSPC的发展历史二、SPC基本知识数据的作用和分类数据反映出产品特定数据，称为质量特性。质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标。测量或测定质量指标所得的数值，即质量特性值，一般称为数据。质量特性值可分为计数值和计量值两大类。当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时，这样的特性值称为计量值。如用各种计量工具测量的数据(长度、重量、时间、温度等)，就是计量值。当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能取些数值之间的数值时，这样的特性值称为计数值。计数值可进一步区分为计件值和计点值。群体：N样本：n群体平均值：μ样本平均值：方差/变异：σ样本标准差：S或σ全距/极差：R中位数：概率：正态分布众数：Mo统计学名词：2X~X名称解释平均值（Xbar）一组测量值的均值，总体平均值用μ表示极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之差标准差σ(StandardDeviation))过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。样本标准差也可用σP表示中位数将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。单值（Individual）一个产品特性的一次测量，通常用符号X表示。niixxnS12)(11标准偏差统计学中用来表示标准偏差，即用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度。例如有一组数据:2,3,7,5,3请分别计算它们的方差s和标准偏差s大小2xiXi-xbar(Xi-xbar)X122-4=-24X233-4=-11X377-4=39X455-4=11X533-4=-11合计16•S=√16/(5-1)=√4=2•方差=s=422练习：例如有一组数据:1,1,2,3,4,6,11.请分别计算它们的方差s和标准偏差s，全距R，中位数，众数Mo，平均值2~XX质量数据的规律性虽然数据有波动性，但并不是杂乱无章的，而是呈现出一定规律性的。在质量管理中最常见到分布规律是正态分布。正态分布曲线也叫高斯分布曲线(Gauss)正态分布■正态分布是以其平均值为中心呈左右对称的中央高两边低的钟型；■正态分布的钟形有高矮肥瘦程度的不同，取决于该数据的平均值（xbar或μ）和标准偏差(S或σ)。每件产品的尺寸与别的都不同范围范围范围范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布范围范围范围分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状或这些因素的组合正态分布模型基本的统计概念正态分布中，任一点出现在μ±1σ內的概率为：P(μ-1σXμ+1σ)=68.27%μ±2σ內的概率为：P(μ-2σXμ+2σ)=95.45%μ±3σ內的概率为：P(μ-3σXμ+3σ)=99.73%μ±4σ內的概率为：P(μ-4σXμ+4σ)=99.98%1920年，美国贝尔电话实验室休哈特(A˙shewhart)博士的研究发现——在生产过程中，如果仅有偶然原因的变异时，任何产品的品质特性99.73%处于正态分配图的±3σ的界限范围內，在±3σ范围以外的点极少；当有非机遇原因的变异时，产品品质变异时往往超出±3σ之外。根据此原理，他将正态分布图作90°转向，將±3σ的地方作为两条控制线。99.73%被看作大概率事件，出现的可能性可能高达100%。0.27%被看作小概率事件，出现的可能性可能低至0。控制图的由来XXXX中心線C區μ+2σμ+1σμ+3σB區A區管制下限管制上限A區B區規格範圍正态分布的基本知识在管制界限內，为受控区域超过管制上限，为不受控区域控制图包括三条线：1、将平均值作为控制中心线(CentralLine简称CL)，以实线表示；2、將+3σ作为控制上线(UpperControlLimit简称UCL)，通常以虛线或红线表示；3、將－3σ作为控制下线(LowerControlLimit简称LCL)，通常以虛线或红线表示。XXX将一个过程定期收集的样本数据按顺序点绘成的一种图示技术。控制图可展示过程变异并发现变异，并进而成为采取预防措施的重要手段。控制图主要应用在哪些方面1、关键过程、特殊工序2、经常被客户投诉或制程不稳定的产品工序3、历史遗留下来的“老问题”等过程变差的类型■普通原因造成的变差■特殊原因造成的变差普通原因(又称为不可避免的原因、非人为原因)在正确的操作，制程中或检验时仍有很多原因使产品品质发生少许且规律的变异，这些变异表现为：经常存在且变异非常微小,对产品品质并无明显的不良影响下面列举几个有代表性的普通原因：1.原料的微小变异2.机器的微小振动3.电压的波动；4.环境温度和湿度的波动，5,电磁波强度的波动6.测量仪器的不确定度特殊原因(又称为可避免的原因、人为原因、异常原因)在操作中、制程中或检验时因作业异常而产生变异的原因,即当他们出现时将造成(整个)过程的分布改变的原因；它们表现为：不经常出现，但一旦发生即对产品品质造成严重影响应追究且需设法消除此项原因几个具有代表性的特殊原因如下：1.原料整批出现不良2.机器调整错误3.未按作业标准操作控制图即为区別这两种原因的优良工具控制图的种类分析用控制图用于分析生产过程是否处于统计控制状态。分以下几点考虑：1.若经分析后，生产过程处于统计控制状态且满足质量要求，则把分析用控制图转为控制用控制图；2.若经分析后，生产过程处于非统计控制状态，则应查找过程失控的异常原因，并加以消除，去掉异常数据点，重新计算中心线和控制界限线；3.若异常数据点比例过大，则应改进生产过程，再次收集数据，计算中心线和控制界限线；控制图的种类控制用控制图由分析控制图转化而成，它用于对生产过程进行连续监控。按照确定的抽样间隔和样本大小抽取样本，计算统计量数值并在控制图上描点，判断生产过程是否异常。控制用控制图在使用一般时间以后，应根据实际情况对中心线和控制界限线进行修改。控制图的分类（1)计量值控制图所谓计量值控制图是指管制图所依据的数据属于由量具实际测量而得，如长度、重量、成份等特性均为连续性。a.平均值与全距控制图（－Rchart）b.平均值与标准差控制图（－Schart）c.中位值与全距控制图（－Rchart）d.单值与移动极差图(X-RSchart)XX~XR图（均值-极差控制图）R图是图（均值控制图）和R图（极差控制图）联合使用的一种控制图。图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的受控状态。R图用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的受控状态；XXXX控制图的分类(2)计数值控制图所谓计数值控制图是指管制图所依据的数据均属于以单位计数者，如不良数、缺点数等不连续性的数据。a.不良率控制图（Pchart）b.不良数控制图（Pnchart）c.缺点数控制图（Cchart）d.单位缺点数控制图（Uchart）－Ｒ控制图绘制(1)针对某产品质量特性规格:50±5,搜集100个以上数据，把2—6个(一般是4—5个)数据分为一组，依测定时间顺序或群体顺序排列。(2)把数据记入数据表。(3)计算各组平均值。(4)计算各组的全距Ｒ。Xn2345678A21.881.020.730.5770.480.420.37D43.272.572.282.122.001.921.86D3*****0.0760.136D21.131.692.062.332.532.702.85(5)计算平均值的平均值。(6)计算全距R平均值。(7)计算管制界限：Ｘ管制图：中心线ＣＬ＝上限ＵＣＬ＝＋Ａ2下限ＬＣＬ＝－Ａ2Ｒ管制图：中心线ＣＬ＝上限ＵＣＬ＝Ｄ4下限ＬＣＬ＝Ｄ3（Ａ2Ｄ4Ｄ3可查表）(8)绘管制界限，并将点点入图中。(9)记入数据履历及特殊原因，以备查考、分析、判断。X--R-X--X--X--R-R-R-R-R-A2,D4,D3系数表单值与移动极差图（X-R’chart)•有时，每个数组只有一个测量值，即每次取样时只一个样品。我们只拥有过程单个测量值的数据时，便无法计算数组的极差R或标准差s。有•为了与Xbar-R控制图和Xbar-s控制图相一致，我们引入一个人为地可动极差R’来表示过程的变化性，它是两个连续样品测量值之差的绝对值，它可用来估算单个测量值的控制限•整个数据有K个测量值X，那么我们有（K-1）各可动极差值R’：•R’j=∣Xj+1-Xj∣(j=1,2,…,K-1)ABCCBAUCLLCL控制图定义受控的信号大约2/3的点落在平均值+/-标准内（68.3%），即C区大约1/4的点落在B区(27.2%)，大约1/20的点落在A区(4.56%)无任何点落在控制限以外判定规则1：(1界外)有一点或一点以上点在A區以外者。ABCCBAUCLLCL控制图定义不受控的信号•对参数均值u和标准差s的变化给出信号•对单个失控做出反应可能导致的原因举例对于-R图或P图：1、计算或描点错误2、零件差异出现增大或恶化的趋势3、测量系统已经变化4、设备故障X判定规则2：(2/3A)3点中有2点在A区或A区以外者。ABCCBALCL管制图定义不受控的信号•对过程均值变化给出信号,对变异的增加也较灵敏•三点中的二点可以是任何两点,第三点可以在任何处或不存在.判定规则3：(4/5B)5点中有4点在B区或B区以外者。ABCCBAUCLLCL控制图定义不受控的信号•对过程均值变化较灵敏•五点中的四点可以是任何两四点,第五点可以在任何处或不存在.判定规则2&3可能导致的原因举例对于平均值-极差管制图：1、每个子组系统来自不同均值2、数据已经过编排,均值产生变化判定规则4：(6连串)连续6点或6点以上持续地上升或下降者。ABCCBAUCLLCL控制图定义不受控的信号•可能原因:工具逐渐磨损,维修逐渐变坏,从而参数随时间变化规则4可能导致的原因举例对于平均极差上方的链或上升的链：1、设备故障或工装松动2、一批新的、不一致的原料引起3、测量系统的变化引起判定规则5：(8缺C)有8点在中心线之两侧，但C区并无点子者。ABCCBAUCLLCL控制图定义不受控的信号•可能原因:数据分层不够判定规则6：(9单侧)连续9点中心线同一侧。ABCCBAUCLLCL控制图定义不受控的信号•可能原因:过程平均值减小或增大.判定规则7：(14升降)连续14点交互一升一降者。ABCCBAUCLLCL控制图定义不受控的信号•可能原因:轮流使用两台设备或由两位人员轮流进行操作而引起系统效应,实际上这是分层不够的问题判定规则8：(15C)连续15点在中心线上下两侧之C区者。ABCCBAUCLLCL控制图定义不受控的信号•可能原因:数据虚假或数据分层不够;现场标准差减小,好现象;可能过程均值已变化或测量系统变化（如偏倚、漂移、灵敏度等）,可能掩盖过程真实性能变化1：技术性错误