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StatisticalProcessControl统计过程控制根据DaimlerChrysler,Ford,GM公司技术手册编写©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing统计学的基本概念数据:(1)计量值数据(2)计数值数据(3)数据的特征值平均值X中位数X极差R标准差S计件计点反映集中位置反映分散程度~_©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing平均值和极差Xbar平均值的计算averagenxxxxxxn4321R值极差的计算rangeminmaxxxR©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing偏差平方和-方差:标准差standarddeviationNXnXX22)(1)(s对于母体:对于样本:niiXXS12)(©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing总体和样本(1)总体:又叫母体,它是指在某一次统计分析中所研究对象的全体(2)样本:又叫子样,它是指从总体中随机抽取出来的一部分个体(产品)(3)随机抽样:使总体中的每一个个体(产品)都有同等机会被抽取出来组成样本的活动过程©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijingSPC基本原理©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing过程:将输入转化为输出的相互关联和相互作用的活动。统计方法过程产品客户顾客的声音过程的声音机料法环测人SPC基本原理©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing机床(主轴承间隙、刀具……)操作工(进给率、对中准确度……)原材料(棒料尺寸、硬度……)轴外圆顾客操作规程尺寸环境(供电电压、温度、湿度、振动……)表面粗糙度资源融合过程示例——用普通机床生产一种轴的外圆©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing过程人、机、料、法、环、测(5MIE)在特定时间范围内作用于某一工作对象的总和。过程控制实质上就是对5MIE的控制。SPC基本原理©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing波动没有两个产品是完全一样的,即使自动化生产线上产品也不例外。产品间的差异就是波动,它时隐时现、时大时小,时正时负。产品间的差异是永远存在的,只是有时小到无法度量出来。产品间的差异是通过适当的质量特性(过程特性和产品特性)表现出来的,因此选好质量特性准确地测量出来是两项重要的基础工作。©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing波动源有效地利用质量特性数据,最重要的是认识“波动”的概念过程中有许多产生波动的波动源例:加工机械轴的直径,很容易受到各种波动源的影响。机器:零件的磨损和老化。工具:强度不同,磨损率的差异。材料:硬度不同,成份不同,产地不同。操作者:对准中心的精度、情绪。测量:视觉误差、心理障碍维护:润滑程度,替换部件环境:温度、湿度、光线、电源电压波动这些波动源对加工的影响最后都集中反映在直径测量值©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing普通原因随着时间的推移具有稳定性的可重复的分布过程中许多变差的原因。人:一定的熟练度下的微小差异机:一定的精度下的微小变化料:一定的稳定性下的微小变化法:一定的操作规范下的微小变化境:一定的环境条件下的微小变化……所有微小变化的集合在普通原因影响下,过程的输出呈现稳定的分布是可预测的。©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing统计数据的分布每件产品的尺寸与别的都不同但它们形成一个模型,若稳定,可以描述为一个分布分布可以通过以下因素来加以区分范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围或这些因素的组合位置分布宽度形状©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing特殊原因过程中偶然发生的某个环节的特殊变异:如:操作人员的更换刀具崩刃新的原材料操作程序变更气温骤降……的其中一种或几种在特殊原因的影响下,过程的分布会改变位置(均值)改变分布宽度(最小值与最大值之间的距离)改变形状改变(偏斜)©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijingDataofmeasurementofscrews(螺丝直径的测量)10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.0910.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.5510.0110.369.889.7310.019.859.6110.0310.0110.1210.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.059.209.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.9810.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.709.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.3910.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.1010.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159.759.799.9410.099.979.919.549.8810.029.9110.80©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijingHistogramofthedata(数据的直方图)2345678300.30260.26170.17130.139.29.49.69.810.010.210.410.610.80.1010000.20200.3030频率次数1©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijingNormalDistribution(正态分布)222)(21)(xexfwhenn→∞itturnstoσ——standarddeviationµ——centrallocationf(x)σ拐点拐点x121222)(dxex©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijingCharacteristicofNormalDistribution(正态分布的特征)Nomatterwhatvalueofμ&σ,theprobabilityofdatawhichfallinto[μ-3σ,μ+3σ]is99.73%。拐点拐点0-2σ-4σ-1σ-3σ+1σ+2σ+3σ+4σσ99.99%95.45%99.73%68.26%©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing2、正态分布的参数(1)平均值(μ)此参数是正态分布曲线的位置参数,即它只决定曲线出现频率最大数值位置而不改变正态曲线的形状。©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing(2)标准偏差(σ)此参数是正态分布曲线的形状参数,即它决定了曲线的“高”、“矮”、“胖”、“瘦”。©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing4、正态分布表及其用法我们把μ=0,σ=1的正态分布称为标准正态分布,记为X~N(0,12)。其概率密度函数为是将非标准正态分布X~N(μ,σ2)化为标准正态分布U~N(0,12)的公式,称为“一般正态随机变量的标准化”公式。简称“标准化”公式。附表2中的标准正态分布表是针对下列函数而构造的:xUxxex)(2121)(2udtte221)(2©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing例1某工序制造的零件,其平均长度为160mm,标准偏差为6mm。求该零件的长度为165mm以下的概率是多少?解:零件长度服从正分布,于是有:例2已知某种灯泡的寿命服从平均数为1500小时、标准偏差为100小时的正态分布。今购买这种灯泡1个。问:该灯泡寿命不小于1200小时的概率是多少?解:7967.0)83.0()6160165()165(UPXP99865.0)3()3()10015001200()1200(UPUPxP©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing控制图●控制图原理1、“3σ原则”P{μ-3σ≤X≤μ+3σ}=0.9973图2正态分布的3σ原理μp(x)x0©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing6s3s3sUCLLCLMean分布图转换成控制图©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing2、控制图原理图3控制图原理时间t(R)UCLCLLCLμ+3σMμ-3σ891011©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing图4过程改进的策略过程输出选用控制图(如:图)收集25个子组大小为4~5的子组——计算CL,UCL,LCL——绘制与审查图过程处于稳态过程未处于稳态评价过程能力过程能力指数不足Cp>1Cp<1管理决策改进过程能力指数充足检查与M是否重合过程改进Cp>1.33RXX©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing控制图的种类控制图名称用途计量值数据—R均值—极差控制图各种计量值—R中位数—极差控制图各种计量值—MR单值—移动极差控制图各种计量值X单值控制图计量值—S均值—标准偏差控制图重要产品中使用计数值数据Pn不合格品数控制图.计件数据p不合格品率控制图计件数据C缺陷数控制图计点数据U缺陷率控制图单位面积、长度的缺陷数xx~xx©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijingCASESTUDY质量特性样本数选用什么图长度5重量10乙醇比重1电灯亮/不亮100每一百平方米的脏点100平方米©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing计量型数据控制图的绘制一、准备工作1、建立适合于实施控制图的条件2、定义过程,确定需控制过程3、确定需控制特性4、确定测量系统5、减少不必要的变差二、收集数据(以X-R图为例)步骤1:选择子组容量、频率、子组数,收集数据子组容量n=4~5,子组数K=20~25;nk≥100©copyrightreservedbyTÜVRheinlandAcademyBeijing步骤2:建立图的原始记录步骤3:计算每组数据,Ri(i=1,2……,K)(j=1,2……,n)Ri=Ximax-Ximin步骤4:选择图的纵坐标刻度。步骤5:计算及步骤6:计算R控制
本文标题:TUV-SPC
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