SPC统计过程控制培训

1统计过程控制SPC2课程大纲一、SPC的起源和发展二、SPC的目的三、基本的统计概念四、控制图概述和原理五、计量型控制图六、计数型控制图七、使用控制图的益处和注意事项31、控制图的起源控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart（休哈特）博士发明。因其用法简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质控制不可缺少的主要工具，当时称为(StatisticalQualityControl)。一、SPC的起源和发展41924年发明W.A.Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“EconomicControlofQualityofManufactureProduct”1941~1942制定成美国标准Z1-1-1941GuideforQualityControlZ1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingDataZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction2、控制图的发展51932年，英国邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质控制，从而提高了英国人将统计方法应用到工业方面的气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国早。1950年，日本由W.E.Deming（戴明）博士引到日本。同年日本规格协会成立了品质控制委员会，制定了相应的JIS标准。63、SPC&SQCPROCESS原料测量结果针对产品特性所做的仍只是在做SQC针对过程的重要工艺参数所做的才是SPC7二、SPC的目的PROCESS原料人机法环测量测量结果合格不合格不要等产品制造出来后再去检验合格与否，而是在制造的時候就要把它制造好。应用控制图保证预防原则的实现。8工作方式/资源融合人员设备材料方法环境产品或服务顾客识别不断变化的需求和期望顾客的声音统计方法过程的呼声输入过程/系统输出有反馈的过程控制系统模式9三、基本的统计概念1、数据的种类2、波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类3、普通原因/异常原因4、基础的统计量——平均值X、中位数X、极差R标准偏差、S计量型计数型~101、数据的种类计量型特点：可以连续取值，也称连续型数据。如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等。计数型特点：不可以连续取值，也称离散型数据。如：废品的件数、缺陷数等。11波动的概念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，其加工后的产品质量特性（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。2、波动（变差）的概念：123、波动的原因波动原因人员机器材料测量环境方法•正常波动：是由普通(偶然)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)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。13普通原因、特殊原因普通原因：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统的偶然原因。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。特殊原因：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。14普通原因和特殊原因的区别存在性方向影响大小消除的难易程度普通原因（车床震动）始终或大或小小难特殊原因（车刀磨断）有时偏向大易154、基本统计量说明1、平均值X设X1，X2，…….Xn是一个大小为n的样本，则X=（X1+X2+……+Xn)/n2、中位数X将数据按数值大小顺序排列后，位于中间位置的书，称为中位数。如：5，9，10，4，7，X=7；如：5，9，10，4，7，8X=（7+8）/2=7.53、极差R样本数据中的最大值Xmax与最小值Xmin的差值。R=Xmax-Xmin4、标准差、s（1）总体标准差（2）样本的标准差s~~~16控制图示例:上控制界限(UCL)中心线(CL)下控制界限(LCL)四、控制图概述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)抽取的各个样本顺序号；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)。171、在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：位置：中心值形状：峰态分布宽度180.27%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±kσ192、控制图原理工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论“视小概率事件为实际上不可能”的原理，可以认为：出现在X3区间外的事件是异常波动，它的发生是由于特殊原因使其总体的分布偏离了正常位置。控制限的宽度就是根据这一原理定为3。203、“”及“”风险定义根据控制限作出的判断也可能产生错误。可能产生的错误有两类：第一类错误是把正常判为异常，它的概率为，也就是说，工序过程并没有发生异常，只是由于随机的原因引起了数据过大波动，少数数据越出了控制限，使人误将正常判为异常，从而虛发警报。由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施，从而造成损失。因此第一种错误又称为徒劳错误。第二类错误是将异常判为正常，它的概率为，即工序中确实发生了异常，但数据没有越出控制限，没有反映出异常，因而使人将异常误判为正常，从而漏发警报。过程已经处于不稳定状态，但并未采取相应的措施，导致不合格品增加，也造成损失。两类错误不能同时避免，减少第一类错误()，就会增加第二类错误()，反之亦然。21“α”及“β”风险图示“α”风险说明“β”风险说明220.005%±4σ0.27%±3σ4.56%±2σ31.74%±σ“α”值控制界限99.86%±4σ97.725%±3σ84.13%±2σ47.725%±σ“β”值控制界限“α”及“β”风险举例注：当平均值偏移1σ231σ3σ6σ2σ两种损失的合计第二种错误损失第一种错误损失因此采用“3σ原理”所设计的控制图既合理，又经济。244、控制图的设计逆时针旋转90°255、控制图的种类1）、按数据性质分类：计量型控制图均值和极差控制图(Chart)均值和标准差控制图(Chart)中位数和极差控制图(Chart)单值和移动极差控制图(chart)计数值控制图不合格品率控制图(Pchart)不合格品数控制图(npchart)不合格数控制图(Cchart)单位产品不合格数控制图(Uchart)s-XRX-~RmX-RX-262）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，首先找出特殊原因，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的控制图。管理用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能力足够，可以用于现场对日常的过程质量进行控制的控制图。27n=10~25控制图数据性质不合格品数或不合格数n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np图p图X-Rm图X-R图Xbar-R图Xbar-s图计数值计量值n=1n≧2中位数平均值n=2~5不合格数不合格品数不一定一定一定不一定6、控制图的选择~28不合格品数和不合格数的说明：发票上的错误门上油漆缺陷C图U图风窗玻璃上的气泡销售商发的货正确／不正确孔的直径尺寸太小或太大灯亮／不亮P图NP图车辆不泄漏／泄漏控制图结果举例29课堂练习：100平方米每一百平方米布中的脏点100电灯亮／不亮1乙醇比重10重量5长度选用何种控制图？样本数质量特性30五、计量型控制图的制作步骤和判定原则31应用流程收集数据并制作分析用控制图过程是否稳定？计算过程能力能力是否足够？管理用控制图寻找并消除异常原因采取改进措施提升过程能力确定应用控制图的过程/特性321、建立Xbar-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33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R；A4、选择控制图的刻度；A5、将均值和极差画到控制图上。34A1：选择子组大小、频率和数据：每组样本数：2-5；组数要求：最少25组共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35A2、建立控制图及记录原始数据Xbar-R图通常是将Xbar图画在R图的上方，下面再接一个数据栏（见SPC手册P162），Xbar和R的值为纵坐标，按时间先后的子组为横坐标。数据值以及极差和均值点应纵向对齐。数据栏应包括每个读数的空间。同时还应包括记录读数的和、均值（Xbar）、极差（R）以及日期/时间或其他识别子组的代码的空间。记录每个子组的单个读数及识别代码。36A3、计算每个子组的均值(Xbar)和极差R平均值的计算：nn21x…xxx+++=R值的计算：minmaxxxR-=22333极差98.210099.498.699.6平均99100999910159999101100100498100100979939710198999829810099981001每组平均值和极差的计算示例：37A4、选择控制图的刻度对于X-bar图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组（X-bar）的最大值与最小值差的2倍；对于R图，坐标上的刻度值应从0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇到的最大极差值（R）的2倍；38A5、将均值和极差画到控制图上在确定了刻度后尽快完成：将极差画在极差控制图上，将各点用直线依次连接：将均值画在均值控制图上，将各点用直线依次连接：确保所画的同一个样本组的Xbar和R点在纵向是对应的；分析用控制图应清楚地标明“初始研究”字样；标明“初始研究”的控制图，是仅允许用在生产现场中还没有控制限的过程控制图。（备注：管理用控制图必须要有控制限！）39Ｂ阶段计算控制限B1、计算平均极差及过程均值；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。步骤B：40K为组数kRRRRkxxxxxkk+++=++++=..........21321平均极差：过程均值：B1、计算平均极差及过程平均值41RDLCLRDUCLRCLRAXLCLRAXUCLXCLRRRXXX3422===-=+==极差控制图：均值控制图：B2、计算控制限注：D4、D3、A2为常数，随样本容量n的不同而不同，见《控制图的常数和公式表》。42B3、在控制图上画