SPC提升篇(奔马)

1统计过程控制SPC2課程大綱1.SPC的背景2.SPC的定义3.SPC的目的4.波动5.制程控制与制程能力6.控制图基础知识7.计量值控制图8.计数值控制图9.控制图的效用10.使用控制图的注意事项3一、SPC背景SPC是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。因其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为(StatisticalQualityControl)。自五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用，使日本跃居世界质量与生产率的领先地位。八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，并且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控制过程中应用SPC的要求。4二.SPC定义1.SPC：StatisticalProcessControl统计过程控制經由制程中去收集資料，而加以統計分析，從分析中得以發覺制程的變異，並經由問題分析以找出異常原因，立即採取改善措施，使制程恢復正常。並藉由制程能力分析與標準化，以不斷提昇制程能力。52.统计---是:“数据”透过“计算”产出“有意义的情报”.什么是有意义的情报例1：拉力强度很好例2：拉力强度平均为5KG/CM2例3：大多数产品的拉力强度在5+/-0.6KG之内例4：99.73%的产品的拉力强度在5+/-0.6KG之内63.SPC----是统计方法与专业技术的结合（S+P）在千头万绪中有效的掌握控制重点（S+C）对制造出良品之事先的设计，掌握与保证（P+C）透过持续不断的改善而成为一流的企业7SPC與傳統SQC的最大不同點，就是由Q→P的轉變SQC：強調Quality→產品的品質，換言之，它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種『既成事實』。SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭→制程(Process)上。因為制程的起伏變化，才是造成品質變異(Variation)的主要根源。4.SPC的焦點→制程(Process)8品質變異的大小，也是決定產品優劣的關鍵制程起伏條件品質異常產品優劣因因果果4.SPC的焦點→制程(Process)9三.SPC目的对异常因素分类和控制，当制程有问题，立即停止并找出原因，解决异常因素。使制程稳定提高制程能力预防品质问题統計过程控制之目的係持續改善產品與服務的價值，達到顧客滿意。10作業方式/資源混用方式人員設備材料方法環境產品或服務顧客辨識變化的需求與期望統計方法製程的聲音輸入製程/系統輸出顧客的聲音製程回饋管制系統模式11四、波动：波动是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动，公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。121、波动的原因：波动原因人机器材料方法测量环境13檢測─容忍浪費預防─避免浪費PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好而是在制造的時候就要把它制造好142、波动的种类:正常波动：是由普通(偶然/机遇)原因造成的。如操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。异常波动：是由特殊(异常/非机遇)原因造成的。如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正。153、普通原因、特殊原因普通原因(偶然性,不易識別,不易消除,大量的)：指的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”，或有时间称“受控”，普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。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。(可以容許的偏差)16特殊原因（系统性,易识别,可以消除）：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)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，否則它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。(不可以容許的偏差→要排除)17如果制程中，只有普通原因的變異存在，則其成品將形成依各很穩定的分佈，而且是可以預測的如果制程中，有特殊原因的變異存在，則其成品將為不穩定的分佈，而且是無法預測的範圍→可預測範圍→無法預測18特殊原因的变异簡單的統計分析可發現如管制圖直接負責制程的人員去改善局部措施改善對策局部措施→改善特殊原因牽涉到消除產生变异的特殊原因可由製程人員直接加以改善大約可以解決15%之制程上的問題19系統措施→改善普通原因普通原因的变异製程能力分析可發現如Ca，Cp，Cpk，及管制圖上點的變化管理當局參與及製程人員合作去改善系統改善對策必須改善造成变异的普通原因經常需要管理階層的努力與對策大約可以解決85%之制程上的問題20五、制程控制与制程能力範圍→受控(消除了特殊原因)範圍→1.制程控制不受控(存在特殊原因)21受控，能力符合要求(普通原因造成的变异已減少)2.制程能力←規格上限規格下限→範圍→受控，能力不符合要求(普通原因造成的变异太大)22類別制程控制受控制程控制不受控制程能力可接受13制程能力不可接受243.制程控制与制程能力矩阵23『1』類：理想的情況X→µ，σ小『2』類：受控制程，但制程能力不可接受,存在『普通原因』造成過大的變異，必須減少『全距』的變異。X→µ，σ大『3』類：制程能力可接受，但為不受控制程，必須識別『全距』的特殊原因，並消除它。X→µ，σ小『4』類：不受控，且制程能力又不可接受，必須減少『全距』的特殊原因和普通原因。X→µ，σ大24六、控制图基础知识1.控制图定义控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形,图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量);横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号.图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。252.控制图样式Xbar管理图77.877.978.078.178.278.378.478.59/79/109/139/169/199/229/259/2810/110/4XbarXbarUCL=78.28XbarCL=78.12XbarLCL=77.97R管理图00.10.20.30.40.50.60.79/79/99/119/139/159/179/199/219/239/259/279/2910/110/310/5RRUCL=0.572RCL=0.271RLCL=0UCL=X+A2RLCL=X-A2RCL=XUCL=D4RCL=RLCL=D3R263.控制图的设计原理：位置：中心值形状：峰态分布宽度3.1在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：273.2.控制图原理说明群体平均值=μ标准差=σμμ+kσμ-kσ抽样718.221222)(eexkk2868.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ3.3.正态分布正态分布两个重要參數:平均值μ:描述品质特性值之集中位置标准差σ:描述品质特性值之分散程度正态分布的特点:左右对称中心为极大值点用作为分布范围的度量290.27%99.73%μ±3σ1.00%99.00%μ±2.58σ4.55%95.45%μ±2σ5.00%95.00%μ±1.96σ31.74%68.26%μ±1σ50.00%50.00%μ±0.67σ在外的概率在內的概率μ±kσ301Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.26%95.45%99.73%UCLLCL时间我们测量的项目3.4.控制图与标准偏差314.规格界限和控制界限规格界限：是用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来者。325.為何用μ±3σ作為管制上下限?原因1.概率正态分布之性质在μ±3σ范围之概率为0.9973,几乎包含了全部的质量特性值.所以:±3σ范围被认为是产品品质正常波动的合理的最大幅度,它代表了一个过程能达到的质量水平,所以过程能力一般用±3σ来表示.原因2.能使抽样检验造成的第一种失误與第二种失误(损失)之总和减至最少且最经济336.控制图的种类6.1、按数据性质分类：计量型控制图:控制图所依据的数据均属于由量具实际量测而得平均数与极差控制图(Chart)样本组数n=2-6平均数与标准差控制图(Chart)样本组数n8中位数与极差控制图(Chart)样本组数n=2-6个別值与移动极差控制图(chart)样本组数n=1计数值控制图:控制图所依据的数据均属于以单位计数者.(如缺点数、不良數等).不良率控制图(Pchart)每个检验批量可不一致不良数控制图(Pnchart)每个检验批量应一致缺点数控制图(Cchart)每个检验批量应一致单位缺点数控制图(Uchart)每个检验批量可不一致XRX~RmXRX346.2、按控制图的用途分类分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。先有數据,后才有管制界限.A.决定方針用.B.制程解析用.C.制程能力研究用.D.制程管制之准备用.35控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。先有管制界限,后有數据.用于控制制程之品质,如有点跑出界限时,立即采取如下措施.:A.追查不正常原因.B.迅速消除此原因.C.研究采取防止此項原因重复发生的措施.36“n”=10~25控制图的选定资料性质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≧2CL的性质“n”是否较大“u”图“c”图“pn”图“p”图X-Rm图X-R图X-R图X-s图计数值计量值“n”=1n≧1中位数平均值“n”=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定7、控制图的选择~_37搜集數據繪制分析用控制圖穩定狀態？繪制直方圖滿足規格？制程能力研究控制用控制圖Yes消除特殊原因No滿足減少普通原因4M、1E分析不滿足提升製程能力8.控制图的应用流程381、建立X-R控制图的四步骤：A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释七.计量型控制图39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计算每个子组的均值X和极差RA4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上40取样的方式取样必须达到组內变异小，组间变异大样本数、频率、组数的规定组数的要求(最少25组)41计算每个子组的平均值和极差平均值的计算：554321xxxxxxR值的计算：minmaxxxR42计算每组的平均值和极差：22333极差98.210099.498.699.6平均9910099991015999910110010049810010097993971019899982981009998100143Ｂ计算控制限B1计算平均极差及过程平均值B2计算控制限B3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线步骤B：