SPC统计过程控制--shuangchen1860

统计过程控制STATISTICALPROCESSCONTROL本套教程由品保***编写研讨交流提高本次培训班的内容1.为什么要学习SPC2.认识SPC3.统计学基础4.控制图原理5.判断过程异常的准则6.SPC推行的具体步骤7.过程能力分析1.为什么要学习SPC什么是质量?品管方法历程SPC的前景由产品控制到过程控制的进步SPC系统过程形式产品控制对比过程控制持续改进1.1什么是质量?何为质量?一组固有特性满足要求的程度质量最重要的是要求包括、等为了获得高质量的产品和服务，主动的公司事先必须…….---关注源于顾客的输入信息---集中精力于不良品的预防，而不是不良品的检测---实行过程控制，而不是产品控制---持续降低加工变差和服务变差质量控制发展的主要阶段1传统质量管理阶段2手工统计管理阶段3全面质量管理阶段4认证与电脑统计阶段依靠检验剔除废品依靠统计预防缺陷组织管理统计技术利用数据分析进行质量改进计算机统计技术使手工分析的统计方法产生了飞跃1.2品管方法历程1σ2σ3σ4σ5σ6σ3.42336,21066,807300,800690,000一般公司世界级公司产品检验品管七手法试验计划与制程结合试验计划与设计结合(5S、QCC、ISO9001:2000)产品管制制程管制产品管制最佳化设计管制最佳化管理改善(PDCA)一般公司3σ改善技术改善(MAIC)世界级公司6σ改善方法管制1.2品管方法与管制1.3SPC的背景美国W.A.Shewhart博士于1924年发明管制图，开启了统计品管的新时代[经验时代]的结束如果工作经验对产品品质有举足轻重影响(例如:手工裁缝)，那么SPC就没有太多发挥的空间。相反地，如果某一公司开始将经验加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该公司开始宣告[经验时代]将要结束，那么SPC的导入时机就自然成熟了。ISO9000品保体系的要求[ISO-9000]要求客户提供合格的产品，只有稳定而一贯的[过程]与[系统]，才能保证长期做出合格的产品。然而，如何评审此一贯[过程]与[系统]仍然稳定的存在呢？这必须依赖SPC来发挥功能。1.4由产品控制到过程控制的进步在二十世纪70年代后期到80年代初期之前……--公司只要重金投资于检验输出的产品,就可以使顾客获得高质量的产品和服务--不难发现一些公司曾经---有少数依然---花费生产成本的30%或更多用于检验,返工或废品上在二十世纪70年代末期开始……--W.EdwardsDeming,JosephJuran等人给公司带来的理念是创造一个强调过程控制的生产和服务模式--他们认为，要做到这点，就要把注意力焦点从产品和服务转移到生产这些产品和提供这些服务的过程上来。1.5SPC系统SPC是一个比较复杂的系统，它包括工作环境，供应商和客户供应商工作环境客户•环境制造环节提供环节•客户和供应商内部外部人法料机人法料机人法料机1.6一个简单的过程人机料法环我们工作的方法资源的融合产品或服务顾客满意输入转换输出1.6过程(Process)----品质的源头、SPC的焦点过程的起伏变化是造成品质变异的主要根源，而品质变异的大小才是决定产品优劣的关键。这种因果关系，可进一步表示如下：过程条件起伏品质变异产品优劣因果因果结论：过程是SPC的焦点1.6不良品检测过程人机料法环我们工作的方法资源的融合产品或服务输入转换输出全面检验检验员被检品及末检品废品或返工顾客满意不合格合格担保信息及抱怨1.6预防不良品人机料法环我们工作的方法资源的融合产品或服务顾客满意输入转换输出统计方法识别不断变化的需求和期望过程的呼声顾客的呼声1.7产品控制对比过程控制产品控制过程控制保持产品特性在公差范围内以变量最小为目标满足质量标准控制图统计工具实现目标改进策略理念性的目标抽样验收保持产出产品的质量保持质量和生产力的持续改进防止不合格件的产生检验并抑制不合格品1.8持续改进产品控制过程控制过程优先设计优化持续改进顾客满意2.认识SPC什么是SPCSPC的特点质量统计技术的作用SPC是英文StatisticalProcessControl统计过程控制的缩写，是应用统计技术绘控制图对生产过程进行监控，最初的控制图概念于1924年由美国的休哈特博士提出。这种方法自第二次世界大战后，在工业中已得到了广泛的应用，特别是1980年后在日本和美国，控制图能用于单独的质量改进的方法，SPC理论认为生产过程中产品质量的缺陷是由偶然因素与异常原因造成，根据控制图的规律从而发现生产过程的异常及时报警，以便采取措施消除异常，恢复过程的稳定，达到保证和提高质量的目的。SPC基础知识ISO8258制定控制图标准GB/T常规控制图质量统计技术的作用１预防不合格产品的生成２控制和监督生产过程３为质量管理者衡量质量状态提供了量化的参数指标４为质量管理人员提供了直观的管理工具SPC的特点SPC是全系统的，全过程的，要求全员参与，人人有责这点与全面质量管理的精神完全一致。SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和一切管理过程。3.统计学基础o定义o常用统计技术工具o主要统计学名词o示例定义1、什么是SPC?SPC--StatisticalProcessControl(统计过程控制）含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。统计技术----数理统计方法。2、SPC的作用预防：判断过程的异常，及时告警。3、SPC的缺点不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即不能进行诊断。基础知识(1)、直方图•分组、统计、作直方图•具体步骤–1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度数据分散宽度=（最大值最小值）–2、确定组数kn–3、确定组距h=（最大值最小值）/组数–4、确定各组的边界第一组的组下限=最小值最小测量单位的一半第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。–5、确定各组的频数–6、作直方图–7、对直方图的观察:特点，中间高、两头低、左右对称基础知识(2)、正态分布(NormalDistribution)当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线，即：概率密度曲线。特点：面积之和等于1。fN(x;2,µ)=(1/2)exp(-(x-µ)2/22)•两个重要的参数：–µ(mu)---位置参数和平均值（meanvalue)，表示分布的中心位置和期望值–(sigma)---尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差（standarddeviation),•两个参数的意义–µ(mu)---反映整体的综合能力–(sigma)---反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。–它们之间是互相独立。•质量管理中的应用不论µ与取值如何，产品质量特性落在[µ3，µ+3]范围内的概率为99.73%。落在[µ3，µ+3]范围外的概率为199.73%=0.27%，落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135%1。第二章控制图原理（五）4、控制图基础知识(1)、控制限的确定•上控制限：UCL=µ+3•中心线：CL=µ•下控制限：LCL=µ3(2)、控制图原理的两种解释•第一种解释：“点出界就判异”小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。•第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻”质量波动的原因=必然因素+偶然因素（异常因素）–必然因素——始终存在，对质量影响微小，难以消除，是不可避免的；–偶然因素——有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可以避免的。•休哈特控制图的实质就是区分必然因素与偶然因素的。控制限就是区分必然波动与偶然波动的科学界限。第二章控制图原理（七）•(3)、预防原则–26字真经点出界就判异，查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。第二章控制图原理（八）•(4)、使用控制图应考虑的问题–a、控制图用于何处？–b、如何选择控制对象？–c、怎样选择控制图？–d、如何分析控制图？–e、点出界或违反其他准则的处理。–f、控制图的重新制定。–g、控制图的保管问题。第四章质量诊断理论（五）•过程能力指数的定义a、过程能力过程的加工质量满足技术标准的能力，是衡量加工内在一致性的标准，决定于质量因素人、机、料、环、法，与公差无关。稳态时，99.73%的产品落在(µ-3，µ+3)范围内，因此将过程能力PC定义为：PC=6b、生产能力加工数量方面的能力。c、过程能力指数---Cp过程能力满足产品技术标准（产品规格、公差）的程度。第四章质量诊断理论（六）•双侧规格情况的过程能力指数T–技术规格的公差幅度；TU、TL–规格上、下限；--总体标准差、s---样本标准差Cp=T/6=（TU–TL）/6=（TU–TL）/6s当T=6，Cp=1，这时候既满足技术要求又很经济。第四章质量诊断理论（七）•过程能力指数的评价标准第四章质量诊断理论（八）•有偏移情况的过程能力指数定义分布中心与公差中心M的偏移为：=|M-|，与M的偏移度K为：K=/（T/2）=2/T，Cpk=（1-K）Cp=（1-K)*T/6（1-K)*T/6s本软件包括质量管理常用的统计工具：SPC控制图1.均值极差控制图2.均值标准差控制图3.中位数极差控制图4.移动极差控制图5.不合格品率控制图6.不合格品数控制图7.单位缺陷数控制图8.缺陷数控制图二.直方图三.排列图四.散布图五.波动图六.过程能力指数STTSTCLUP66每一种类型的控制图又有两种不同的情形：标准值为规定的要求或目标值标准值给定控制图为控制用控制图标准值未给定控制图为分析用控制图1.常规控制图的类型常规控制图主要有两种类型：计量控制图计数控制图标准值未给定标准值给定GB/T4091-2001常规控制图2.计量控制图和计数控制图的类型计量值控制图平均值（）图与极差（R）或标准差（s）图；X单值（X）图与移动极差（R）图中位数（Me）图与极差（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。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）图以上控制图适用计数值，指1，2，3…..，如:不合格品数、缺陷数及事故的件数。3.基本概念n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XnkXX1X2X3X4X5如2345644444XMe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R子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差R=Xmax-Xmin注1：在单值图情况下，R代表移动极差，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RS标准差－－用于研究数据的分散程度为什么要研究数据的离散程度？如果你想过河，有人只告诉你河的平均深度是2米，你是否还想知道它的变化范围，如：0～7米。s标准差计算公式1)(2nxxsi25.0,25.3,25.4,25.6,25.5例：＝0.2302p子组不合格品率p=子组中的不合格品数/子组大小=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=3SPC示例用途学习诊断：评估过程的稳定性；学习控制：决定某一过程何时需要调整，何时需要保持