SPC修订稿

1博凡企管BOOMCONSULTING厦门博凡企业管理技术有限公司BOOM(XIAMEN)MANAGEMENTTECHNICCO.,LTD2统计过程控制StatisticalProcessControl(SPC)国胜汽配BOOM3课程大纲•质量管理中的统计技术•产品质量的变异与控制•过程能力分析•控制图概论与原理•控制图的种类•控制图的观察分析•实务演练4第一章质量管理中的统计技术•质量管理发展的阶段•质量管理体系中的统计技术•SPC（统计过程控制）的发展05101520253035401261310161917121620171356215质量管理发展的阶段过程控制的需要：检测------容忍浪费预防------避免浪费针对不同的过程控制需要，在不同阶段质量控制的方法相应产生6质量管理发展的阶段•质量检验•统计质量管理•全面质量管理（现代质量管理）—ISO9000•6–从第二个阶段（统计质量控制SQC）起，由于统计方法在质量管理中的应用，逐步形成了一些质量管理的基本方法，如SPC、抽样检验、“新、老七种工具”等。7质量管理体系中的统计技术-1•在现代质量管理活动中，需要应用各种数理统计技术和方法。为此，统计技术已成为各种质量体系的一个重要的因素：–ISO9001–QS9000–VDA6.1–ISOTS16949–TL90008质量管理体系中的统计技术-2–基本统计图、统计表，如；百分比图、趋势图等；–品管七大手法，如：直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图；–新品管七大手法，如：关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法、矩阵资料解析法、过程决定计划图法、箭形图解法；–SPC，包含：控制图和过程能力分析；–抽样检验；–实验设计(DOE)与田口三次设计；–质量功能展开(QFD);–方差分析与回归分析–可靠性9SPC（统计过程控制）的发展-1•在SPC中常用的基本统计方法包括：与统计过程控制和过程能力分析有关的方法。•二十世纪二十年代，美国贝尔实验室（BellTelephoneLaboratory）就成立两个小组：–以休哈特（W.A.Shewhart）博士为学术领导人的过程控制(ProcessControl)研究组–以道奇（H.F.Dodge）为学术领导人的产品控制（ProductionControl）研究组。10SPC（统计过程控制）的发展-2•休哈特研究组的成果：–经过研究，休哈特提出了过程控制理论以及监控过程的工具—控制图（ControlChart）。–1924年5月16日，休哈特提出世界上第一张控制图—p图。–其中有关过程控制理论及控制图标志着著名的SPC理论的诞生。–1931年休哈特对其理论进行了总结，写出了一本划时代的名著《产品制造质量的经济控制》（EconomicControlofQualityofManufacturedProductions）。这本著作可以称得上一代名著，因为在他出版半个世纪以后的八十年代仍能在美国再版，由此可见其学术价值。•休哈特的贡献就在于：应用他所提出的过程控制理论能够在生产线上科学地保证预防原则的实现。11SPC（统计过程控制）的发展-3•道奇研究组的成果：–道奇与罗米格（H.F.DodgeandH.G.Romig）则提出了抽样检验理论和抽样检验表。12SPC（统计过程控制）的发展-3•1941-1942年,有关SPC的内容制定成美国标准：–Z1-1-1941GuideforQualityControl–Z1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingData–Z1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction13SPC（统计过程控制）的发展-3•控制图在英国及日本的历史–英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。–就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早–1950年由W.E.Deming博士引到日本。–同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。14SPC（统计过程控制）的发展-4•在休哈特提出他的控制图（我们称之为“休哈特控制图”）之后，又有人陆续提出数十种控制图，其中比较重要的有如下几种：–累积和控制图（CUSUM，CumulativeSumControlChart）：1954年佩基（E.S.Page）最早提出,它可以将一系列点子的微弱信息累积起来，所以对过程的小变动灵敏。随后又有许多学者对此作了研究。–指数加权移动平均控制图（EWMA，ExponentiallyWeightedMovingAverageControlChart）：它最早由罗伯茨（S.W.Roberts）在1959年提出。它是另一个检出过程小波动的控制图，其性能几乎与累积和图相同，而且在某些情况之下较之CUSUM图更容易建立与操作。•一元CUSUM图和一元EWMA图在工序控制中得到了日益广泛的应用。15SPC（统计过程控制）的发展-4–田口控制图：运用田口质量控制思想建立的控制图，它注重工序控制的经济性。–小批量生产控制图（ControlChartforLowVolumeManufacturing）：小批量控制图主要有：•无先验信息小批量生产的控制图：1969年希利尔（F.S.Hillier）与新加坡杨中浩提出了小样本控制图，1991-1995年久森伯瑞（C.P.Qusenberry）提出了Q控制图。•有历史信息小批量生产的控制图：1997年我国著名质量管理专家张公绪教授的学生卜祥民博士应用贝叶斯（Bayes）分析方法，充分利用已知信息，弥补了小批量生产样本少的缺点。16SPC（统计过程控制）的发展-6•将相似工序同类分布的产品质量特征值数据，通过数学方法变换程同一分布，从而可以累积起来称为大样本进行处理。主要有：通用图法、相对公差法及美军固定样本容量法。–选控控制图（Cause-SelectingControlChart）：前述控制图都是全控图，及对所有异因都加以控制。而选控图是选择部分异因加以控制，它由我国张公绪教授1980年提出。它对统计诊断理论起到重要的作用。–多元控制图：1947年侯铁林（H.Hotelling）提出多元T2图控制图，从此开辟了多元质量控制的时代。–彩虹图17SPC与SQC的差别PROCESS原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对重要过程的重要控制参数所做的才是SPC18第二章产品质量的变异与工序控制19影响产品质量的因素人機器材料方法測量環境20产品质量的统计观点•产品的质量特性值是波动的：•产品质量特性值的波动具有统计规律性：产品的质量特性值是波动的，但这种波动符合统计规律性，即从数学的角度它服从某种分布。常用的分布有以下几种：正态分布（计量值）、超几何分布（计件值）、二项分布（计件值）、泊松分布（计点值）、指数分布；21产品质量变异的原因—1•变异（变差，波动，Variation）的概念产品/过程的实际指标在规定值附近的变化情况•引起变异的原因：通常有两种普通原因和特殊原因22产品质量变异的原因—2•引起变异的原因—普通原因和特殊原因–普通原因[2]（CommonCause）：又称机遇原因（ChanceCause），偶然原因，不可避免原因，非人为原因等。此种原因所引起的变异（波动）称为正常波动（NaturalVariations）；23产品质量变异的原因—3•引起变异的原因—普通原因和特殊原因–特殊原因[2]（SpecialCause）：又称非机遇原因（AssignableCause），系统原因，可避免原因，人为原因等。此种原因所引起的变异（波动）称为异常波动（AssignableVariations）24现场主管/作业经理的两种任务•正常与异常波动为生产/作业经理区分了两种任务：–首先是确保生产过程中只有正常波动,从而操作处于控制之下。–其次当然是查出并消除异常波动以使工序处于控制之下。4.924.944.964.985.005.025.045.065.085.101471SamplenumberSampleaverage25局部措施和对系统采取措施局部措施–通常用来消除变差的特殊原因–通常由于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–采取的措施类型如不正确将给组织带来大的损失，不但劳而无功，而且会延误问题的解决甚至使问题恶化。26过程（工序）控制制程中对策绩效报告成品改善制程中对策人员设备材料方法环境成品27过程控制和过程能力控制满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制的状态，使其性能可预测28第三章过程能力分析•统计学基本概念•过程能力分析29统计学基本概念总体、样本、个体Ｎ(xi)nXS30统计学基本概念总体N平均值=μ标准差=σ计算公式NXXNXNiii12)(31统计学基本概念样本n平均值=标准差=S计算公式1)(1242nXXScSSdRSSnSniixXSNn时，当32统计学基本概念•正态分布•偏态分布•二项分布•泊松分布•超几何分布•……常见的统计学规律——分布无论何种分布，若连续取几个样本，其平均值均近似符合正态分布——33正态分布(NormalDistribution)统计学基本概念34统计学基本概念μ±Kσ在内之概率在外之概率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%正态分布(NormalDistribution)35Sigma=σ=Deviation(Squarerootofvariance)-7-6-5-4-3-2-101234567Between+/-1σBetween+/-2σBetween+/-3σBetween+/-4σBetween+/-5σBetween+/-6σ68.27%95.45%99.73%99.9937%99.9994%99.9997%Result:317300ppmoutside（deviation)45500ppm2700ppm63ppm5.7ppm3.4ppmσ1)(2nxxiAxisgrachinSigma正态分布(NormalDistribution)—高斯曲线36过程（工序）能力分析1.1过程分析过程分析分为两部分(如下图所示)–l批量生产前的过程分析–l批量生产后的过程分析所有类型的能力分析基本上遵循相同程序，质量能力参数也依据同一方法计算。不同点仍在于分析产品的数量，分析的期间和在分析时间点，与最终生产条件符合的程序。37过程能力：批量生产前批量生产后批量生产前的过程分析批量开始批量开始后的过程分析短期能力分析初始能力分析长期能力分析人机料法环过程持续质量改进时间短期能力分析最少50件初始能力分析最少100件,要求控制图的场合，应至少采样20组.长期能力分析正常生产条件下，较长时期生产，确保所有影响因素均产生。标准值：至少20个生产天。38标准差公差标准差公差过程潜能过程能力质量能力参数短期过程能力初始过程能力长期过程能力CmCmkCmk,Ppk,CpkCpkCpCm,Pp,Cp39过程（工序）能力参数Cp（制程精密度，Prceision）Cpk（制程能力，ProcessCapabilityIndex）（双边规格）Cp=Cpu=CpL=σ=Su-SL6σSu-X3σX-SL3σRd2（单边规格上规格界限）（单边规格下规格界限）只考虑到固定变差或组内变差40过程（工序）能力参数Ppk↑Cp=Cpu=CpL=σ=（双边规格）（单边规格上规格界限）（单边规格下规格界限）Su-SL6σSu-X3σX-SL3σ2∑（X