SPC培训(针对PQC)

SPC基础知识培训质量部目录为何要开展SPC为什么统计的手法是有必要的常用SPC图表Xbar-R图介绍第一篇为何要开展SPC1、什么是SPC2、SPC的作用1、质量检验阶段1900-特点：专职检验代表人物：泰勒QualityInspectionfulltimeinspectionF.W.Taylor科学管理之父：F.W.泰勒(1856-1915)三权分立：设计＋制造＋检验聚焦于产品质量质量管理发展的三大历史阶段质量管理的发展2、统计质量控制阶段1930-特点：控制/预防代表人物：休哈特、道奇、罗米格StatisticalQualityControlControl/PreventionW.A.Shewhart,H.F.Dodge,H.G.Romig统计质量控制之父：W.A.休哈特(1891-1967)聚焦于过程质量3、全面质量管理阶段1960-特点：全员、全企业、全过程和多样化的方法代表人物：费根堡姆、朱兰、戴明、克劳斯比、石川馨等TotalQualityControl→TotalQualityManagement质量改进之父W.E.戴明(1900-1993)质量领域首席建筑师J.M.朱兰(1904-2008)TQC之父A.V.费根保姆(1920-)零缺陷管理之父P.B.克劳斯比(1926-2001)聚焦于体系质量和经营质量什么是SPC？（StatisticalProcessControl）统计过程控制SPC能解决什么问题？什么是SPC？SPC的作用？识别异常波动识别异常波动SPC的作用？第二篇为什么统计的手法是有必要的对我们来说，在我们周围有很多的数据。我们对此必须好好领会在生产现场的数据屡次加工的数据，即，看统一在一起的图表等。不过，偶尔也有必要试着回顾下第一手资料。项目数据作业者作业者名字，作业时间，出席率，经历，教育训练的经验等等作业时间，日，工程，道具，实验信号，生产线，修理数，不良率等等设备稼动稼动率，故障率，点检状况，周围温度等等部品供应厂商，供应日，不良率，仕样等等制品仕样，LOT番号，检查数，不良树，不良率等等批序号、检查数据、不良数、不良比例、规格（仕样）找到新的智慧图表是书写也是雄辩用数据表示事实如果仅是获取数据的话,要把握事实的真相还有很多困难的事。正确地推导出数据所具有的信息并活用是很重要的。作为这个工具而被运用的就是QC7工具数据整理数据发现为了能读取数据所表示的意义状况什么样的场合用什么样的统计工具現場的数据実験数据目的工具统计工具领会数据所叙说的是什么观察对意図性的条件変更的特性値的变化（表示現在的状态）按优先顺序排列看数据的样子使数据定量化视觉性的归纳数据把握数据的全体像表示工程的实力客观的判断检定是否主要原因给输出带来了影响、効率好是要找到最合适的条件柏拉图直方图平均、标准偏差箱线图分布工程能力指数检定、推定看数据间的关系散布图、相关、回归领会从数据的块中看不到的声音多変量解析维持状态管理图评价测定的偏差测量系统分析实验设计常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量常见统计量第三篇常用SPC图表控制图使用选择控制图的选定数据类型不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n≧2中心线的性质n的大小u图c图np图p图X-MR图Xtli-R图Xbar-R图Xbar-S图计数型计量型“n”=1n≧1中位数平均值n≤9缺陷数不良数不一定一定一定n＞9C图：不合格数控制图；u图：单位不合格数控制图；p图：不合格品率控制图；np图：不合格品数控制图；Xbar-R图（X-R)：均值-极差控制图；Xbar-s图(X-s)：均值-标准差控制图；X-tlide-R（X-R)：中位数-极差控制图；X-MR图：单值-移动极差控制图。控制图按质量特性分变量控制图反映什么XbarandR样本平均值及极差XbarandS样本平均值及标准差X-tlideandR样本中值及极差X-mR单值与移动极差特征控制图反映什么P不合格率np不合格数c不合格点数或缺陷数u单位不合格点数课堂练习控制特性样本数选用何种控制图触点铆后高度5吸合电压5比重1介质耐压过/不过100每只继电器中的异物颗粒数1（继电器）Xbar-R图Xbar-R图X-MR图NP图C图第四篇Xbar-R图介绍1、作图2、判稳建立均值极差图1.选择抽样规模频率及数组个数2.设立图表记录原始数据3.计算各组平均值和极差4.确定控制图比例尺5.在图上绘制平均值和极差6.计算平均极差和过程平均7.计算极差和平均值的控制范围8.在图上绘制平均值线和控制极限线收集数据计算控制限步骤A：Ａ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数据；A3、计算各子组均值Xbar和极差R；A4、选择控制图的刻度；A5、将均值和极差画到控制图上。A1：选择子组大小、频率和数据：每组样本数：2-5；国标推荐样本量是4-5组数要求：最少25组、100个样本；频率可参考下表：每小时产量抽样间隔不稳定稳定10以下8小时8小时10-194小时8小时20-492小时8小时50-991小时4小时100以上1小时2小时抽样原则：组內变差小，组间变差大子组：5只频率：2h记录原始数据计算每组的平均值和极差4、选择合适的刻度5、均值、极差分别描点5、均值、极差分别描点A.平均极差和过程平均平均极差(Rbar)=R每组极差之和/极差总个数（组数）过程平均Xdoublebar=X图中所有样本平均值的总和/平均值的总个数在前面的抽样图例子中：R=(0.4+0.4+0.5+0.3+0.5+0.3+0.4+0.5+0.2+0.4+0.1+0.4+0.3)/13R=0.36X=1.36+1.40+1.48+1.38+1.34+1.46+1.38+1.5+1.26+1.36+1.36+1.5+1.32)/13X=1.39Ｂ阶段计算控制限B1、计算过程平均值和平均极差；B2、计算控制限；B3、在控制图上画出平均值和极差控制限的控制线。作图步骤B：作图步骤B.计算控制限B1.计算平均极差（R）及过程平均值（X）B2.计算控制限（平均极差和过程平均值）B3.在控制图上画出控制线。将平均极差（Rbar）和过程均值（Xdoublebar）画成黑色水平实线，各控制限（UCLR、LCLR、UCLX、LCLX）画成红色水平虚线；（在初始阶段，被称为试验控制限）B.控制极限的计算均值图控制极限均值上限=X+A2×R均值下限=X-A2×R极差图控制极限极差上限=D4×R极差下限=D3×RnA2D3D421.880----3.26731.023----2.57440.729----2.28250.577----2.11460.483----2.00470.4190.0761.92480.3730.1361.86490.3370.1841.816100.3080.2231.777C.均值图控制限的计算在前面抽样图例子中：n=5X=1.39R=0.36UCL(X)=X+A2R=1.39+0.557×0.36=1.60LCL(X)=X-A2R=1.39-0.557×0.36=1.18D.极差图控制限的计算在前面抽样图例子中：n=5X=1.39×R=0.36UCL（R）=D4×R=2.114*0.36=0.76LCL（R）=D3×R=0*0.36=0过程控制分析（对每个描的点）C1、分析极差图上的数据点C2、识別并标注特殊原因(极差图)C3、重新计算控制界限C4、分析均值图上的数据点超出控制限的点链明显的非随机图形超出控制限的点链明显的非随机图形C5、识別并标注特殊原因(均值图)C6、重新计算控制界限C7、延长控制界限继续进行管理作图步骤作图步骤过程控制分析1.先分析极差图:识别/标注并消除特殊原因/重新计算控制限2.再分析均值图：识别/标注并消除特殊原因/重新计算控制限3.在控制图上作出新的平均值和极差控制限的控制线Ｄ阶段过程能力解释D1、计算过程的标准偏差；D2、计算过程能力；D3、评价过程能力；D4、提高过程能力；D5、对修改的过程绘制控制图并分析。作图步骤D1、计算过程的标准偏差：使用平均极差Rbar来估计过程的标准偏差：d2是随样本容量变化的常数D2、计算过程能力：过程能力是指按标准偏差为单位来描述的过程均值与规范界限的距离，用Z表示；对单侧规格，计算为：对双侧规格，计算为：Z为ZUSL或ZLSL的最小值。使用Z值和《标准正态分布表》来估计多少比例的产品会超出规范值：注：USL为公差上限，LSL为公差下限。XUSLZ-=s或Z=X-LSLsXUSLZUSL-=s或ZLSL=X-LSLs过程能力指数CP：（只有规格下限）（只有规格上限）双侧规格233)(6dRLSLXCXUSLCLSLUSLCppp=-=-=-=sssspkC过程能力指数233),min(dRLSLxCxUSLCCCCplpuplpupk=-=-==sss过程性能指数Ppk及组间变差都考虑进去内变差制程积效所表达的是组1)(ˆˆ3ˆ3),min(12--=-=-===nxxSxPxSPPPPniilplupuplpupksssUSLLSL图形分析没有异常波动下，曲线处于自然变化判异准则判异准则有两类：（1）点出界就判异；（2）界内点排列不随机判异。准则一、点出界：指超出控制界限的数据点。准则二、连续9点落在中心线同一侧（9单侧）LCLUCLCLABCCBA准则三、连续6点上升或下降LCLUCLCLABCCBA准则四、连续14点相邻点上下交替(14升降)LCLUCLCLABCCBA准则五、连续3点中有2点落在中心线同一侧的A区或A区以外(2/3A)LCLUCLCLABCCBA准则六、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外(4/5B)LCLUCLCLABCCBA准则七、连续15点在C区中心线上下(15C)LCLUCLCLABCCBA准则八、连续8点在中心线两侧，但无一在C区中(8缺C)LCLUCLCLABCCBA稳定的控制图分析1·分析R图上的数据点2·找出并确认特殊原因3·重新计算控制极限4·分析均值图上的数据点5·找出并确认特殊原因6·重新计算上下限7·把控制极限延伸用于现场控制失控信号的处理一旦特殊原因出现，在图上标明并查找产生的原因。失控信号的处理（续）一旦问题消除，在图上将除去失控点重新计算，得出真实的过程变化情况的反映。产生失控情况的原因特殊原因：点出界X图R图错误安装搬运偶然损坏错误测量操作不完整错误作图漏操作操作不完整机器故障少操作工序试验件机器故障调整件调试件与工件相混计算错误测量错误作图错误明显的硬件失常产生失控情况的原因特殊原因：偏移(9单侧)(14升降)(2/3A)(4/5B)(15C)(8缺C)Ｘ图R图原材料变化上升：新的操作者维护不充分新的检查员定位或夹持件需要维修新的测试设备使产品不稳定的其他因素新机器下降：重新安装提高工艺安装方式改变机器设备能力提高使产品不稳定的其他因素产生失控情况的原因特殊原因：倾斜（如6连串）X图R图工具损坏工人技术上升螺纹,夹持件或量仪损坏维修保养提高测试装置维护不充分其他部分过程控制的影响季节影响，包括温湿度产品单一或没有混合件操作者疲劳生产计划变动标准变化批量变化保养或环境差过程能力分析1.达到稳定（控制图）2.计算过程能力(Cp与Cpk)3.评价过程能力4.提高过程能力5.作图并分析修正后的过程相关概念：过程潜力、过程能力能力分析的条件1.过程必须稳定2.过程数据的单独测量近似一个正态分布3.工件技术要求取决于客户(或工程要求)4.设计目标为技术要求的中心位置5.测量变动量相对很小过程潜力过程能力Cpk过程能力与缺陷估计-无偏时规格界限(σ)不良品率(%)PPMCP1σ69.15%691500PPM0.332σ30.85%308500PPM0.673σ6.68%66800PPM1.04σ0.62%6200PPM1.335σ0.023%230PPM1.6676σ0.00