SPC：统计过程控制基础(1)

1SPC(StatisticalProcessControl)统计过程控制基础2培训目的当课程结束时,应学会:控制图的基础原理怎样做一个控制图读懂控制图解释实行控制图的方法和措施3基本概念和原理14SPC是一种使用基本图示及统计工具来分析工艺过程或输出,从而采取纠正行动消除异常,减少过程变动性，维持稳定的方法控制图是一种用来对过程和产品参数随时间进行追踪的工具SPC即统计过程控制.顾名思义就是利用统计方法来控制工艺过程的技术.任何工作只要有开始,或是有在执行过程中必须遵守的步骤,或是有一个结束,就可利用统计的方法来监督过程.SPC的目的在于改进和确保品质,同时可以使得过程成本降至最低.SPC几乎可应用于任何领域什么是SPC?5什么是过程和控制?过程：由人,设备,材料，方法和环境组合在一起共同作用而产生输出，这样的一个全体即是过程。任何工作领域，只要有可识别，可测量的输出，都是过程。3.实施纠正行动4.验证和监控1.检出特殊原因控制：实现和维持过程的一致性，稳定性和可预报性。2.识别根本原因6SPC:目标把注意力集中于检出和监控过程随时间的变动上识别和消除引起变动的特殊原因;检测由普遍原因引起的过程变动的大小,并判定这种变动是否小到其输出结果能够(被下道工序)接受;增进操作人员与管理人员之间的交流;减少问题的重复发生.减少过程的变动范围目的:随时间监测和控制过程输入,从而达到使该过程变得不需再使用SPC7哪些场合该使用SPC当不能用一种装置来防止错误产生时基于实验设计的关键变量客户要求管理承诺用于中间生产过程和产品质量的控制控制图可以通过失控信号显示出有特殊变动存在,但不能告诉我们过程为什么会失控.81。Mean平均值（x):用以表明全部数据分布的中心位置.若有一组数据x1,x2,x3,…,xn,其个数为n,则2.Median中值：数据组被排序后处于中间位置的数值3.Mode模数:在数据组中发生次数最多的值基本统计量–中心趋势nxxn1ii91n)X(Xn1i2isminmaxRange1n)X(Xn1i2i2sRange:极差(也叫范围)用以表明一组数据的分散程度R＝最大值-最小值Variance(s2;s2):变异用以表明一批数据的分散程度的参数StandardDeviation(s;s):标准差用以表明一批数据的分散程度的另一参数基本统计量–变化趋势10总体和样本总体(母体)：它是提供数据的原始集团，是所要研究分析的对象的全部。总体可以是一批产品（由于一批产品的数量是有限的，故称为有限总体)，也可以是一道工序所生产的所有产品（由于其源源不断的运行，甚至也包含今后的产品，故称为无限总体)分组样本(子样，抽样，试样)：从总体中抽出来的一部分。它是直接被检测并提供数据的诸个体：可能是一个，也可能是若干个。个体：即样本或总体中的最小单位。例如，当我们统计功能测试未能通过的传感器时，其中每一只传感器就是一个个体。11正态分布简介某工厂有女工3000人，随机测量1200人，平均身高为1.63米。其中，身高在1.58米至1.68米的女工人数占所测总数的68.27%；身高在1.53米至1.73米的占95.45％；身高在1.48米至1.78米的占99.73%。身高人数女工身高分布图1sigma2sigma3sigma本例中，sigma=0.049米平均身高1。63米12正态分布简介•正态分布的特点：1.形态如钟；2.左右对称；3.于平均值处分布的频数最多。此外，越远离平均值，分布的频数也越少。•正态分布的要素：1.平均值：决定正态分布曲线的中心位置；2.标准偏差：决定正态分布曲线的宽窄(胖瘦).•为何要研究正态分布?1.它是自然界的一种最基本的最普遍的法则，反应了事物内在的变化规律；2.它使我们得以将许多复杂的事物简化处理；3.它使我们得以通过少量抽样来把握全体，从而节省大量人力，物力，财力和时间。13控制图的组成计量型控制图的中心线,控制上限(控制上限)及控制下限(控制下限)之范例1510507654SampleNumberSampleMeanX-barChartforKPOVX=5.3363.0SL=6.780-3.0SL=3.891控制上限控制下限中心线=样本序号样本均值KPOV的X的平均值控制图平均值控制图中有控制上限和控制下限反映了(随机)变动的自然极限.千万别把这些界限当作客户的规格.14控制图--时间基础控制图的优点之一是它具有其随时间追踪过程的能力78910111213141357911131517192123252729时间15变动与技术规格控制限(控制上限,控制下限)基于过程的变动范围通常用于诸如平均值,极差之类的统计量,而不是对单个数据值而言客户规格限(规格上限,规格下限)由设计给定,或由客户规定通常超出控制限之外78910111213141357911131517192123252729控制上限控制下限八月总平均值螺丝磅数八月控制图抽样的数据平均值16控制限与技术规格不合格不合格控制下限控制上限规格下限规格上限客户规格限通常超出控制限之外控制限通常由过程控制人员根据历史数据或实验数据计算得出3Sigma+产品规格容差T规格限通常由设计给定,或由客户规定17变动的型式与原因任何过程都包含自然变动(由于一般原因造成的)和非自然变动(由于特殊原因造成的)时间不合格产品率特殊变动历史水平(0)最佳水平(1)在0(±3s0)范围内的自然变动在1(±3s1)范围内的自然变动18变动之形式普遍原因:•过程变动随时间推移是稳定的,可预报的•处于控制状态•原因:固有的或是自然的特殊原因:•过程变动无法预报(按小时,按天或按周)•处于失控状态•原因:机器调整不当,原材料不合格,操作者本身•目标:检出和消除特殊原因普遍原因特殊原因例如:垂直向上空（先把硬币夹垂直)抛掷一枚硬币，统计硬币落地后每一面向上的次数。当抛掷次数很多时，每面向上的次数大约各占一半，只有微小差异。例如:同样是抛硬币，抛1000次，AB两面各自向上的次数却相差400多次.原因:操作者每次抛掷时，总时将硬币平放，且总是将正面朝上，然后抛出。差异的原因：有风，每次抛掷动作有微小差异，地面不平整，等等。19假如引起变动的仅是普遍原因,那么该过程输出随时间保持恒定并且可预报假如引起变动的仅是特殊原因,那么该过程输出随时间不能保持恒定并无法可预报?变动与SPC?20控制图的类型正确选择控制图类型数据类型是单值还是分组?分组之样本量恒定吗?各样本之机会面积一样吗计缺陷数还是不合格品数?up,nppX,mR计数型计量型不合格品是不缺陷分组单值不是cx-RX-S不缺陷率控制图缺陷数控制图不合格品率图不合格品数图不合格品率图单值-移动极差图平均值-极差图平均值-标准偏差图21计量型控制图涉及的是连续变量,而相应的统计参数反映的是集中趋势和变动性(分散程度).计量型数据的例子：时间，距离，长度，重量，速度.计数型控制图涉及的是离散型(属性)的变量。计数型控制图又包括计件值控制图(np图，p图)和计点值控制图（c图，u图).计件值例如不合格的传感器的只数等；计点值例如布匹上的污点数，传感器外壳上的伤痕数，人脸部的黑痣和粉刺数控制图的类型22Xbar&RControlChartLimitsTheXbar&RControlChartlimitsare:RangeXbarA2,D3,D4andd2areconstantsbasedonstatisticalconfidenceintervals.TheseXbar&RControlChartconstants(A2,D3,D4andd2)havebeentabulatedforvarioussamplesizes(seeAppendix)RDUCLRCLRDLCL43RAXUCLXCLRAXLCL222/dRs23SubgroupSizenA2D3D4d221.880.0003.2671.12831.023.0002.5751.69340.729.0002.2822.05950.577.0002.1152.32660.483.0002.0042.53470.4190.0761.9242.70480.3730.1361.8642.84790.3370.1841.8162.970100.3080.2231.7773.078Appendix:ControlChartConstants:Xbar&R24SubgroupSizenA3B3B4C422.659*3.2670.797931.954*2.5680.886241.628*2.2660.921351.427*2.0890.940061.2870.0301.9700.951571.1820.1181.8820.959481.0990.1851.8150.965091.0320.2391.7610.9693100.9750.2841.7160.9727110.9270.3211.6790.9754120.8860.3541.6460.9776130.8500.3821.6180.9794140.8170.4061.5940.9810150.7890.4281.5720.9823160.7630.4481.5520.9835170.7390.4661.5340.9845180.7180.4821.5180.9854190.6980.4971.5030.9862200.6800.5101.4900.9869210.6630.5231.4770.9876220.6470.5341.4660.9882230.6630.5451.4550.9887240.6190.5551.4450.9892250.6060.5651.4350.9896Appendix:ControlChartConstants:Xbar&s25怎样看控制图226何谓“失控”?当一过程呈现非随机形态时,我们便称之为统计失控»对这个术语要当心,因为该过程正在生产的零件可能仍是合格的.这个非随机形态仅表示有很强的证据显示该过程已发生变化27特殊原因的判别控制上限控制下限AABCCB任一点落于控制限外FromJournalofQualityTechnology,October,1984xx常见原因:•新工人,方法,原材料或机器•检验方法或检验标准的改变•操作者技能和积极性方面的转变判别1.一点超出A区28特殊原因的判别班次和运行次x判别2.连续9点位于中心线同一侧控制上限控制下限AABCCB常见原因:•新工人,方法,原材料或机器•检验方法或检验标准的改变•操作者技能和积极性方面的转变过程平均值可能已改变.举例:某工位测试螺丝磅数正常的磅数应该在3磅+/-0.5磅的范围内.但现在连续九个数据一直处于3磅以下.经过技术员实际检查,发现是由电钻设置偏低造成的.措施:技术员重新设置电钻的磅数,并不需要改变原来的控制限29特殊原因的判别班次和运行次xx判别5.连续3点中有2点位于或超出A区（单边)常见原因:•新工人,方法,原材料或机器•检验方法或检验标准的改变•操作者技能和积极性方面的转变过程漂移的预警信号控制上限控制下限AABCCBx举例:某工位测试螺丝磅数正常的磅数应该在3磅+/-0.5磅的范围内.但现在三个数据中有两个数据靠近控制上限或控制下限的A区范围内.通过控制图,可以给我们警示说螺丝磅数有可能会超标.30特殊原因的判别班次和运行次控制上限控制下限AABCCBxx判别6.连续5点中有4点位于或超出B区(单边)常见原因:•新工人,方法,原材料或机器•检验方法或检验标准的改变•操作者技能和积极性方面的转变过程漂移的预警信号举例:参考前例.基本原理类同于前例.31控制上限控制下限AABCCB判别3.连续6点稳步上升或下降xx单调上升/单调下降常见原因:•新工人,方法,原材料或机器•检验方法或检验标准的改变•操作者技能和积极性