SPC培训1

2019年8月20日科华咨询1统计过程控制2019年8月20日科华咨询2引言产品制造产品过程输入输出人环境方法材料设备识别不断变化的需求和期望顾客过程的呼声统计方法传统质量管理:“事后”检验现代质量管理:质量统计观点顾客的呼声(我们工作的方式/资源的融合)2019年8月20日科华咨询3统计方法-----此处主要指SPC什么是SPC?SPC是StatisticsProcessControl的简称，即“统计过程控制”。就是应用统计技术对过程进行控制，从而达到改进与保证产品质量的目的。这里的“统计技术”泛指任何可以应用的数理统计方法，以控制图为主。2019年8月20日科华咨询4控制图控制图（Controlchart)是美国休哈特博士于1924年发明的。又称休哈特图。控制图是区分过程中的正常波动和异常波动，并判断过程是否处于控制状态的一种工具。2019年8月20日科华咨询5本次课程主要内容：一、质量的统计观点；二、控制图“控制”过程的原理；三、控制图类型；四、控制图的选用；五、控制图的判断准则；六、过程能力分析。2019年8月20日科华咨询6质量的统计观点质量的统计观点质量具有变差质量变差具有规律性统计规律的描述方法质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一。若推行这种观点就是现代的质量管理，否则即传统的质量管理。统计方法应用基础统计规律统计数据分类计量型数据计数型数据基本的统计量n/k/X/X/R/P/……变差的原因普通原因特殊原因数据的”分布”计量型计数型正态分布二项分布(计数)泊松分布(计件)2019年8月20日科华咨询7质量具有变差“世界上没有两片完全相同的树叶”——“不同”是绝对的，相同是相对的。即使是机器生产，但产品质量仍具有变异——过程的单个输出之间不避免的差别。公差制度的建立，就是承认“变差”的标志。2019年8月20日科华咨询8变差的原因普通原因：造成变差的一个原因，它是过程所固有的，始终存在的,对质量的影响微小，但难以除去。例如：机床开动时的轻微振动。特殊原因：非过程所固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去。例如：车刀的磨损。2019年8月20日科华咨询9质量变差的规律人们对“规律”的认识规律对确定性现象的描述对随机现象的描述一个大气压力下，水在特定温度下的三态确定性规律电灯泡的寿命有80%的可能会大于1000小时统计规律质量变差（过程的单个输出之间的差别）的规律——统计规律！2019年8月20日科华咨询10定义：定量的数据，可用测量值来分析。例如：用mm表示的轴承轴颈直径；用N表示的关门的力；用百分数表示的电解液的浓度；用N.m表示的固件的力矩等等。1、计量型数据统计方法应用基础----统计数据分类2019年8月20日科华咨询11定义：可以用来记录和分析的定性的数据。计数型数据又可分为两类：计件型数据——测量的结果只有合格与不合格两种情况；计点型数据——如铸件的沙眼数，电路板上的焊接不良数等。计件型数据和计点型数据合称为计数型数据。它们可被计数，从而用来记录和分析。2、计数型数据统计方法应用基础----统计数据分类2019年8月20日科华咨询12X1X2X3X4X5n子组大小。单个子组中子组观测值的个数k子组数X质量特性的观测值（可用X1，X2，X3…表示单个观测值）子组平均值的平均值Xn=25K=1X统计方法应用基础----基本的统计量2019年8月20日科华咨询13X子组中位数。对于一组升序或降序排列的n个子组观测值X1，X2，…Xn，当n为奇数时，中位数等于该组数中间的那个数；当n为偶数时，中位数等于该组数中间两个数的平均值eM子组中位数的平均值25.0,25.3,25.4,25.6,25.5例：n＝5为奇数Me＝25.4数据为25.0,25.4,25.5,25.6,时n＝4为偶数统计方法应用基础----基本的统计量～2019年8月20日科华咨询14R子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差R=Xmax-XminMR移动极差：在单值图情况下，极差，即两个相邻观测值的差值的绝对值，如，|X1－X2|，|X2－X3|，等等。子组极差的平均值R统计方法应用基础----基本的统计量2019年8月20日科华咨询15s标准差计算公式1)(2nxxsi25.0,25.4,25.6,25.5，25.3例：＝0.2302S标准差－－用于研究数据的分散程度统计方法应用基础----基本的统计量2019年8月20日科华咨询16p子组不合格品率p=子组中的不合格品数/子组大小P平均不合格品率=所有子组中的不合格品数/被检产品总数c子组不合格数=所有子组不合格数的平均值pc333.062np子组不合格品数如：一块线路板上有3个不合格的点c=3统计方法应用基础----基本的统计量2019年8月20日科华咨询17单位＝1.5米u子组单位产品不合格数被检验产品的总数所有产品的不合格数＝u5.13u2统计方法应用基础----基本的统计量2019年8月20日科华咨询18质量统计规律的描述方法统计规律常用“分布”来描述分布可以告诉我们：变差的幅度有多大？出现这么大幅度变差的可能性（概率）有多大？这就是统计规律。不同的数据类型具有不同的统计规律2019年8月20日科华咨询19统计数据的类型及分布规律数据类型计量型数据计件型数据计点型数据计数型数据正态分布二项分布泊松分布2019年8月20日科华咨询20xμ计量型数据的分布规律正态分布2019年8月20日科华咨询21正态分布规律的描述采用两个参数来描述正态分布的规律：平均值（μ）标准差（σ）正态分布的两个参数平均值(μ)与标准差(σ)是相互独立的。事实上，不论μ如何变化，都不会改变曲线的形状，即不会改变σ；反之，不论正态分布的形状，即σ如何变化，也决不会影响数据的分布中心，即μ。2019年8月20日科华咨询22采用均值描述的正态分布规律2019年8月20日科华咨询23采用标准差描述的正态分布规律2019年8月20日科华咨询24正态分布概率68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ2019年8月20日科华咨询25二项分布泊松分布计数型数据的分布规律2019年8月20日科华咨询26控制图的构成3σ3σ样品编号（或取样时间）质量特性xUCLμ+3σCLμLCLμ-3σ2019年8月20日科华咨询27控制图的第一种解释样品编号（或取样时间）质量特性xUCLCLLCL根据小概率事件原理：出界就判异。出界点的两种可能过程正常过程异常概率1.35%概率可能为1.35%的几十、几百倍单值(X)控制图2019年8月20日科华咨询28控制图的两种错误第一种错误第二种错误质量特性xUCLCLLCLβα虚发警报的错误漏发警报的错误概率为α概率为β2019年8月20日科华咨询29控制图的两种错误间距增大（增加上下控制限的距离）α减少，β增加两种错误不可同时避免间距增大（增加上下控制限的距离）β减少，α增加解决办法：根据两种错误造成的总损失最小这一点来确定控制图的最优间距。这样根据“点出界就判异”作出判断，即使有时判断错误，虚发警报，但从长远来看，仍是经济的。不存在放之四海而皆准的控制图的最优间距，经验证明休哈特所提出的3σ方式较好2019年8月20日科华咨询30控制图的第二种解释质量因素普通原因特殊原因过程所固有如机床的轻微振动非过程所固有如车刀磨损典型分布偶然波动异常波动非典型波动预测间时控制图检出间时不可预测2019年8月20日科华咨询31控制图的实质控制图上的控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限；控制图的实质------区分变差的普通原因与特殊原因。2019年8月20日科华咨询32预防原则的实现控制图的作用是及时告警。在控制图上描点，并不能起到预防作用。要实现预防作用就必须执行下述“二十字原则”：预防的二十字原则：“查出异因，采取措施，保证消除，纳入标准，不再出现。”“点出界就判异”只是完成了SPC一半的工作，对过程进行调整，尤其是“纳入标准”，才是完成了SPC另一半的工作。2019年8月20日科华咨询33控制图的类型（1）计量值控制图平均值（）--极差（R）或标准差（s）图X单值（X）--移动极差（MR）图中位数（X）--极差（R）图以上控制图适用于计量值，如长度、重量、时间、强度等质量特性值的分析和控制。～2019年8月20日科华咨询34控制图的类型（2）计数值控制图不合格品率（p）图或不合格品数（np）图不合格数（c）图或单位产品不合格数（u）图指1，2，3…..，如:不合格品数、缺陷数及事故的件数。2019年8月20日科华咨询35确定要制定控制图的特性采用p图采用np图或p图是计量型数据吗?关心的是不合格品率-即坏零件的百分比?样本容量是否恒定?采用u图样本容量是否恒定?采用c图或u图采用中位数图（X-R）性质上是否均匀或不能按子组取样-如:化学槽液批量油漆等?子组均值是否容易计算?采用单值图X-MR采用X-R子组容量是否≥9?采用X-R子组标准差s是否容易计算?采用X-sNoNoYesYesNoNoYesYesNoYesNoYesNoYesYesNoYes关心的是不合格品数-即单位零件不合格数吗?假设测量系统已经过评价且是适用的控制图选用程序2019年8月20日科华咨询36何处使用控制图？确定关键过程节点根据工序流程图，采用QFD或成品率分析等方法，根据以往纠正措施情况、顾客要求、法规要求等经验，选择关键过程节点。参数选择应用统计方法对备选控制参数进行规定、选择和排序，确认测量系统能力。2019年8月20日科华咨询37控制图监测特性（参数）的选择顺序首先从最终产品参数(特性)出发；因为顾客比较关注，测量系统也有保证。其次选择过程产品参数(特性)；有时测量过程产品特性比测量最终产品特性容易，也便于控制提前，体现预防为主。但也会受限制，如过程产品与最终产品之间的不正确的因果关系分析，不充分的测量系统。再次选择过程参数(特性)。如果因果关系分析确定过程参数对产品特性有影响，选择过程参数进行SPC是一个好的方法。但过程参数与最终产品特性（特别是特殊特性）没有什么关系、因果关系变化、稳健过程（过程能力非常高）、不充分的测量系统，产品特性对过程参数不敏感等等。选择顺序：最终产品参数（特性）——过程产品参数（特性）——过程参数2019年8月20日科华咨询38顾客的要求包括内（前后工序）外（产品买主）顾客的要求，一般来说，顾客指定的特殊特性必须监测。当前和潜在的出问题区域每个企业都有自己的强点（质量较稳定的区域）和弱点（易出质量问题的区域，如返工、返修、废品），根据质量信息汇总，采用排列图确定在弱点区域选取正确的监控特性，作控制图。特性之间的相关性有些特性很重要，但不宜在过程生产中进行监控，这时应研究这些特性与其他特性之间的相关性，通过监测相关特性达到监测重要特性的目的。控制图监测特性的选择时应考虑的因素2019年8月20日科华咨询39SPC的例子例一：一个汽车冲压零件制造厂，SPC小组经过分析，决定对不良率较高的A产品的整形冲压工序进行研究并确定控制图。经分析发现，该工序最重要的是需要模具的相关方面被保证，如模具的安装需到位，冲压过程需防止模具松动和磨损等。产品特性最重要的是冲压整形的高度和宽度两个尺寸，如果这两个尺寸不能保证将导致产品报废。SPC小组研究产品冲压后的高度和宽度尺寸，并进行初始能力研究。在初始能力研究后，决定在批量生产中对冲压高度参数进行均值极差图控制（因为高度可以用高度尺测量，且测量系统容易保证）。在控制图异常的情况下可采用调整模具或修模等措施进行反应。在使用控制图进行控制后，产品报废和模具修理次数均得到改善。2019年8月20日科华咨询40SPC的例子例二：一家公司的A液注入工序是关键工序，对最终产品的特性影响很大。A液的注入量是该过程的关键参数，同时A液也很贵。规范要求控制在0.04g±0.01g，测量系统为精度到0.001g的电子称