实用SPC

SPC＆Cpk＆Ppk（统计分析方法和控制图）生产过程质量数据分析整理信息质量控制抽样目录第一节统计过程控制概述第二节控制图原理第三节分析用控制图与控制用控制图第四节CPK&PPK第五节控制图的绘制第一节SPC－statisticalprocesscontrol统计过程控制概述什么是SPC？SPC是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一种质量管理技术。这是一种以预防为主的质量控制方法。第一节SPC－statisticalprocesscontrol统计过程控制概述实施SPC可以让您:◇降低产品差异性&减少废料◇科学的改进生产力状况◇降低成本◇揭示隐藏的过程特性◇及时应对过程变化◇在车间现场进行实时决策第一节SPC－statisticalprocesscontrol统计过程控制概述SPC主要解决两个基本问题◇过程运行状态是否稳定利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警◇过程能力是否充足通过计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度控制图定义：对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。第二节控制图原理UCL(上控制线）＝μ+3σCL(中心线）＝μLCL(下控制线）＝μ-3σ控制图的原理◇正态分布第二节控制图原理正态分布是对称的钟形曲线，包含两个参数μ与σμ为正态分布的均值，它代表正态分布的中心σ是正态分布的标准差，它代表正态分布的离散度◇控制图的形成将通常的正态分布图旋转90度，将μ、μ+3σ、μ-3σ分别标为CL、UCL、LCL就得到了一张控制图。第二节控制图原理◇控制图的理论1.质量波动理论对影响产品质量的因素归结为偶然因素和异常因素两类。偶因——是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，去除较为困难；（引起质量的偶然波动）异因——非过程固有的，有时存在，对质量的影响大，不难去除；（引起质量的异常波动）▲控制图上的控制界限就是区分偶然波动和异常波动的科学界限第二节控制图原理表2-1正常波动与异常波动正常波动异常波动产生原因偶然因素系统因素存在情况大量存在少量存在作用大小对质量特性值影响较小如存在，可使产品质量发生显著变化影响因素很多，不易识别，难以确定较少，容易识别解决方法提高科学技术水平加强管理质量管理工作控制在最低限度消除过程状态统计受控状态统计失控状态◇控制图的理论2.小概率原理小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生则判异常第二节控制图原理控制图的两类错误第二节控制图原理1.第一类错误:虚发警报(falsealarm)过程正常，由于点子偶然超出界外，根据点出界就判异，于是就犯了第一类错误。通常犯第一类错误的概率记以α。（将造成寻找根本不存在的异因的损失）2.第二类错误:漏发警报(alarmmissing)过程异常，但仍会有部分产品，其质量特性值的数值大小仍位于控制界限内。如果抽取到这样的产品，打点就会在界内，从而犯了第二类错误，即漏发警报。通常犯第二类错误的概率记以β。（将造成不合格品增加的损失）xLCLCLUCLα/2α/2βk0k001控制图的两类错误▲如何减少这两类错误造成的损失？“3σ原理”（或称“千分之三法则”）两类错误是不可避免的一般把控制范围定在平均值的±3σ（最优间隔距离）95.45%99.73%68.26%-3-2-1+1+2+3分析用控制图与控制用控制图的含义:一道工序开始应用控制图时，几乎总不会恰巧处于稳态，也即总存在异因。如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定较宽，以这样的控制图来控制未来，将会导致错误的结论。因此，一开始，总需要将非稳态的过程调整到稳态，这就是分析用控制图的阶段。等到过程调整到稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图，这就是控制用控制图的阶段。故根据使用目的不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图两类。第三节分析用控制图与控制用控制图调整到稳态过程工序非稳态控制图控制图分析用控制图控制用控制图第三节分析用控制图与控制用控制图分析用控制图与控制用控制图的含义:质量工具和统计分析方法(一)分析用控制图分析用控制图主要分析以下两个方面:(1)所分析的过程是否处于统计控制状态?(2)该过程的过程能力指数Cp是否满足要求?(过程能力指数满足要求的状态称作技术稳态)。由于Cp值必须在稳态下计算，故须先将过程调整到统计稳态，然后再调整到技术控制状态。分析用控制图的调整过程即质量不断改进的过程.第三节分析用控制图与控制用控制图(二)控制用控制图当过程达到了我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。由于后者相当于生产中的立法，故由前者转为后者时应有正式交接手续。进入日常管理后，关键是保持所确定的状态。经过一个阶段的使用后，可能又会出现新的异常，这时应查出异因，采取必要措施，加以消除，以恢复统计过程控制状态。第三节分析用控制图与控制用控制图常规控制图的判异准则准则1：有点超出控制界限第三节分析用控制图与控制用控制图常规控制图的判异准则准则2：连续7点落在中心线同一侧第三节分析用控制图与控制用控制图常规控制图的判异准则准则3：连续7点递增或递减第三节分析用控制图与控制用控制图常规控制图的判异准则准则4：点子周期变动第三节分析用控制图与控制用控制图常规控制图的判异准则准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外第三节分析用控制图与控制用控制图常规控制图的判异准则准则6：连续8点在中心线两侧，但无一在C区中第三节分析用控制图与控制用控制图X123-1-2-36T=TU－TLTLTU第四节过程能力指数Cp\Cpk过程能力（B）也称工序能力是指一定时间内处于稳定状态下工序实际加工能力用波动幅度6σ表征即B=6σ-3-2-10123X123-1-2-36B过程能力指数是指产品公差范围（T）与过程能力波动幅度（B）之比即CP＝T/B过程能力指数，也称工序能力指数（Cp）6X123-1-2-3-3-2-10123TLTUT=TU－TL第四节过程能力指数Cp\Cpk对于双侧公差情况，过程能力指数Cp的定义如下：单侧公差情况的过程能力指数只有上限要求，没有下限要求，则过程能力指数计算如下：只有下限要求，没有上限要求，则过程能力指数计算如下：第四节过程能力指数Cp\Cpk第四节过程能力指数Cp\Cpk注意：过程能力指数与不合格品率是一一对应的第四节过程能力指数Cp\Cpk有偏移情况的过程能力指数Cpk当产品质量特性值分布的均值与公差中心M不重合，即有偏移时，不合格品率必然增大，Cp值降低，因此需加以修正，修正后的过程能力指数为Cpk。第四节过程能力指数Cp\Cpk有偏移情况的过程能力指数Cpk第四节过程能力指数Cp\CpkCp与Cpk的比较综上所述，无偏移情况的Cp表示过程加工的一致性，即“质量能力”，Cp越大，则质量能力越强；而有偏移情况的CpK反映过程中心μ与公差中心M的偏移情况，CpK越大，则二者偏离越小，是过程的“质量能力”与“管理能力”二者综合的结果。故Cp与CpK二者的着重点不同，需要同时加以考虑。第四节过程能力指数Cp\Cpk过程改进策略第四节过程能力指数Cp\Cpk第四节过程性能指数Pp\Ppk过程性能指数（又称长期过程能力指数）Pp——无偏移过程性能指数；PpU——无偏移上单侧过程性能指数；PpL——无偏移下单侧过程性能指数；PpK——有偏移过程指数以上4个指数称为P系列过程性能指数。Cp——无偏移短期过程能力指数；CpU——无偏移上单侧短期过程能力指数；CpL——无偏移下单侧短期过程能力指数；CpK——有偏移短期过程能力指数以上4个指数称为C系列过程能力指数。C系列过程能力指数与P系列过程性能指数的区别：◇C系列是指短期过程能力指数，P系列是指长期过程能力指数◇C系列公式中的σ必须在稳态下计算，P系列公式中的σ是在实际情况下（不一定是稳态）计算而得。▲对于同一过程而言，。第四节过程性能指数Pp\Ppk第五节控制图的绘制一、控制图的种类按数据特性分为两大类：•计量值控制图•计数值控制图•计件值控制图•计点值控制图计量值控制图•适用于长度、面积、体积、重量、密度、糖度、酸度、硬度、强度、温度、时间、营养成分含量、灌装量等质量特性值的分析和控制。可以连续取值可测出小数点以下数值可用量具计测计量值数据的特点：计数值控制图指1，2，3…..，适用于不合格品数、事故件数及缺陷数等的控制。（一般为正整数）只能间断取值得不到小数点以下的数值不能用量具进行计测计数值数据的特点：⑴计件值数据数产品的件数而得到的数值如：产品件数不合格品率（p）不合格品数（np）质量检测的项目数⑵计点值数据数缺陷数而得到的数值如：不合格数、大肠杆菌数、细菌总数产品表面的缺陷数单位时间内机器发生故障的次数棉布上的疵点数玻璃上的气泡数铸件上的砂眼数常规控制图对照表分布名称控制图代号特点适用场合正态分布（计量值）均值—极差控制图X—R最常用，计算简便，在n≤10时判断工序是否异常的效果好。适用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间等计量值的场合均值—标准差控制图X—s计算工作量大，但效果最好。适用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间等计量值的场合中位数—极差控制图Me—R计算简便，但效果较差，便于现场使用。适用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间等计量值的场合单值—移动极差控制图X—Rs简便省事，但判断过程变化的灵敏度较差。多用于对每一个产品对进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合；以及如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀的场合常规控制图对照表分布名称控制图代号特点适用场合二项分布（计件值）不合格品数控制图np较常用，计算简单，操作人员易于理解用于控制对象为不合格品数的场合。这里要求样本容量相等（n不变）不合格品率控制图p计算量大，产品的检查项目多，出现异常后难以找出异常的原因用于控制对象为不合格品率或合格品率的场合。多用于不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等泊松分布（计点值）不合格数控制图c较常用，计算简单，便于现场使用。用于控制一部机器，一个部件，一定长度等任何一定的单位中出现的不合格数目单位不合格数控制图u较常用，计算简单，便于现场使用。当样品规格有变化时则应换算为平均每单位的不合格数后再使用u图。二、应用控制图要考虑的问题1.控制图用于何处？控制对象应能够定量，所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。2.如何选择控制对象？一般选择技术上可控、对产品质量影响大的关键部位、关键工序的关键质量特性。3.怎样选择控制图？•定量质量指标——计量值控制图•定性质量指标——计数值控制图二、应用控制图要考虑的问题4.如何分析控制图？样本的选择是否随机？测量有无差错？计算有无差错？5.对判异的处理？立即查明原因，采取措施防止再发生。6.控制图的重新制定。控制图是根据稳态下的条件来制定的。如果上述条件发生变化，控制图必须重新制定。收集预备数据计算控制界限判断工序是否处于稳定状态与规格比较，确定控制用控制图三、常规控制图的作法控制图三、常规控制图的作法及应用(一)控制图的特点(1)适用范围广图:可以说只要是计量值数据，应用图总是没有问题的。R图:通过在计算机上的统计模拟试验证实:只要X不是非常不对称的，则R的分布无大的变化，故适用范围也广。(2)灵敏度高X图:由于偶然波动的存在，一个样本组的各个X的数值通常不会都相等，有的偏大，有的偏小，这样把它们加起来求平均值，偶然波动就会抵消一部分，故标准差减小，从而控制图UCL与LCL的间隔缩小。但对于异常波动而言，由于一般异常波动所产生的变异往往是同一个方向的，故求平均值的操作对其并无影响。因此，当异常时，描点出界就更加容易了，也即灵敏度高。R图:无此优点。控制图主要用于观察正态分布的均值的变化