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SPC-统计过程控制培训教程作业方式/资源的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与期望统计方法过程的呼声输入过程/系统输出顾客的呼声有反馈的过程控制系统模型什么是变异?(7)(1)(3)(5)A枪手B枪手7531107531C枪手流程之声A枪手什么是变异?AB枪手A什么是变异?BC枪手A什么是变异?BCA槍手uxLCLUCLB枪手uxLCLUCLC槍手uxLCLUCL什么是变异?位置分布宽度形状大小→大小→大小→…….或是以上这些的不同组合什么是变异?什么是变异?91110X=xNXMean?依照射击击中环次的频率进行排列,可得以下的图表:91110Sigma(标准偏差)??=?(?-x)2N-1什么是变异?由此可见Sigma(?)即是变异,学术名词叫标准偏差Sigma(?)是离散程度的指标什么是变异?•任何事物都存在变异,只是变异的大小不一样而已,正所谓设计师画的线都是直的,做出来的都是曲线的;•当变异超出标准或期望时即发生了问题,出现了异常;•控制图是一种警报系统,当出现异常时就会通知你要去分析和处理。正态分布•“正态”分布是一种数据具有某些一致的特性的分布•这些特性对于我们理解后面采集数据的过程是非常有用的•多数自然现象和人类行为的过程是呈正态分布的,或者可以看成正态分布正态分布95.45%99.73%68.27%-3σ-2σ-1σX+1σ+2σ+3σ当X=μ时落在uk之间的机率:P(u-Xu+)=0.6827P(u-2Xu+2)=0.9545P(u-3Xu+3)=0.9973群体:N规格中心值:T平均数:X〈集中趋势〉标准偏差:σ〈离散趋势〉正态分布TUSLLSLP(d)Z正态分布的基本特性•在中心线或平均值两侧呈现对称分布;•正态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交;•曲线下的面积总和为1;•曲线左右两个反曲点位于±1个标准差处;•正态随机变量的任何线型函数仍为正态分布;•互相独立之任何正态分布组合仍为正态分布;上控制限(USL)目标规格值(T)下控制限(LSL)分布平均值(m)分布的标准偏差(s)在转折点和平均值的距离形成一个标准差。假如目标值和规格上限之间可以放置三个标准偏差,我们可以说这个过程有“3sigma的能力.”转折点1TUSLp(d)3LSL标准偏差1TUSLp(d)p(d)12345636δ过程转折点标准偏差性质1:正态分布只用下列2个我们已知的参数就可以完全描述•平均值•标准偏差分布1分布2分布3这三个正态分布有什么区别?正态分布正态曲线和概率区域与标准偏差的关系43210-1-2-3-440%30%20%10%0%95.45%样本数概率从平均值的标准偏差数性质2:曲线下的面积可以用来评估确定“事件”发生的累计概率99.73%68.27%获得的两个值之间的累积概率值1Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.26%95.45%99.73%%数据点的百分比UCLLCL时间我们测量的项目标准偏差规则“数据处于哪个位置?”正态分布3δ不合格率母体参数对样本统计量S=样本标准偏差x=样本平均值统计量评估参数=母体平均值=母体标准偏差SixSigma:是一种新思维程序是一种系统式的降低会对顾客满意有重要影响的不良工具利用统计工具,进行重要过程能力的改善。什么是6sigma过程中心没有偏移245,50032,70046450.660.002PPM过程能力每百万个不良机会6Sigma的目标零件数/过程数零件/过程中心没有偏移装配成品的合格率%±1σ±2σ±3σ±4σ±5σ±6σ168.2795.4599.7399.993799.99994399.9999998102.2062.7897.3399.9499.999499.99999850─9.7587.3699.6999.99799.99998100─0.9576.3199.3799.99499.9999500──25.8896.9099.9799.99981000──6.7093.8999.9499.99985000───72.9899.7299.99910000───53.2699.4399.998过程中心偏移1.52308,537366,80746,210523363.4PPM制程能力每百万个不良机会6Sigma的目标零件数/过程数零件/过程中心偏移1.5σ装配成品的合格率%±1σ±2σ±3σ±4σ±5σ±6σ130.2369.1393.3299.379099.9767099.99966010─2.4950.0993.9699.7699.996650──3.1573.2498.8499.983100───53.6497.7099.966500───4.4489.0099.831000───0.2079.2199.665000────31.1998.3110000────9.7396.66时间表现好的坏的3Sigma(CpK=1)6Sigma(Cpk=2)在过程性能力上的革新AppraisalandPreventionQualityQualityInternalandExternalFailureOldBelief44AppraisalandPreventionInternalandExternalFailure445566NewBeliefQualityQuality最高质量的产品和服务是最低成本的产品和服务改变中的质量哲学旧观点质量质量新观点内外部损失鉴定预防成本鉴定预防成本内外部损失SixSigma的方法可以识别过程是偏离目标和/或者是高度变异,以改进过程及减少变异偏离目标变异大正中目标改进过程减少变异XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX问题的本性LSLUSLUSLLSL从统计观点来看问题USLLSL偏离目标变异大修订制程降低变异问题的本性——统计观点两种质量原因•过程变异依一定的模式而产生,大都呈正态分布;•过程中的变异呈两种类型:“普通”或“特殊”。•普通原因(又叫:系统原因)•特殊原因(又叫:非系统原因)过程只有普通原因的变异时间大小预测?过程之声过程变异因素在统计的控制状态下,其质量特性有固定的分配。可预测的未来普通原因(系统原因)普通原因(系统原因)•过程产生变异是正常的,而且这些变异还不能完全被消除。在某种水平上测量,所有的过程都产生变异。•制造是一个过程,过程的关键在于创造和增加价值。•变异在过程受控中,波动在范围之内,不用采取改善动作。•另“系统”变异是系统产生的自然变异。要减少系统变异,必须改变系统,需投入大量成本进行改善。普通原因(系统原因)•偶因→偶波•过程固有的,难以除去(正常范围内的波动,比较难以控制或改进须花费较多);•对质量影响小(从经济角度看,此种变化不须采取措施或改进行动)•例如:•机器在标准范围的变化•原料的允收范围的变化过程有特殊原因的变异时间大小预测?过程之声控制变异因素不在统计的控制状态下,其质量特性没有固定的分配。不可预测的未来特殊原因(非系统原因)特殊原因(非系统原因)•“特殊”变异象一个单一的错误,发生在异常或系统之外。一旦你发现特殊变异的源头(根因),问题就可以改善而不需改变整个体系。•过程中的“特殊”变异产生严重的质量问题和成本浪费;变异愈大,质量愈差,浪费愈大;浪费愈大,单位资源的增值愈小。•减少变异是“好”的:变异差的减少,减少浪费的同时降低成本。变异的减少能产生具有竞争力的规格,增加单位附加价值。•异因→异波•非过程固有•对质量影响大•不难以除去•例如:•机器故障或工具损坏•使用不合格的原材料•员工情绪欠佳或工作不努力•不按操作标准作业或标准不适当过程应监控的对象特殊原因(非系统原因)失去控制(有特殊原因存在)在受控状态下(特殊原因消除)时间推移局部问题对策:属于局部问题应由负责过程的现场人员去改善.过程控制的不同状态时间推移UCLLCL受控状态下,但过程能力不够(普通原因的变异太大)受控状态下,且过程能力足够.(普通原因的变异减少)系统问题对策:请不要责难人员因为它是系统问题,需要管理层的努力与决策。过程控制的不同状态过程可分成四种状况满足要求受控不受控可接受状况1状况3不可接受状况2状况4根据“过程能力”和“是否受控”进行分类状况一•理想状况(过程受控且能力满足要求);•作为持续改进的一部份,可能进一步减少变差。状况二•是受控过程,但具有由于普通原因而引起的过大的必须减少变差;•短期来讲,要求100%检验以满足顾客要求;•必须进行不断改善以确定并排除普通原因的影响。状况三•过程符合要求,可以接受,但不是受控过程;•具有由于普通原因和特殊原因而引起的相对较小的变差;•需要识别变差的特殊原因并消除他,但其影响很难以非常经济的方式加以消除,如工具磨损。状况四•具有由于普通原因和特殊原因而引起的过大的变异;•为保护客户,进行100%检验;•需立即采取措施以控制过程,减小变差的特殊原因和普通原因。定义:控制图是对过程质量特性值进行测量、记录、评估,从而监测过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出来的图表。图上有中心线、上控制限和下控制限,并有按时间顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。时间或样本号样本统计量数值LCLCLUCLSPC的基本概念SPC的特点•与全面质量管理相同,强调全员参与,而不是只依靠少数质量管理人员;•强调应用统计方法来保证预防原则的实现;•SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题,SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P(Process,过程);•可判断过程的异常,及时告警;•不能告知此异常是什么因素引起的。SPC的特点•最终发展为SPD(StatisticalProcessDiagnosis,统计过程诊断);•SPD既有告警功能,又有诊断功能。统计控制状态•概念:只有偶因而无异因产生的变异的状态•优点:——对产品的质量有完全把握——生产也是最经济的——在控制状态下,过程的变异最小+3σ-3σu-3σ+3σu旋转900直方图旋转90度即为控制图A区B区B区A区上控制限下控制限中心线正态分布与控制图控制图原理:两种错误(α)、(β)第一种错误(α):正常判为异常,生产者冒险率。第二种错误(β):异常判为正常,消费者冒险率。.βα两种错误一、第一种错误:虚发警报(falsealarm)二、第二种错误:漏发警报(alarmmissing)αβUCLLCL第一种错误(α):生产者冒险率PR(Producer’sRisk)•生产质量相当良好,已达到允收水平,理应判为合格,但由于控制线设置过窄,导致合格品误判为异常,其机率称为生产者冒险率,因该错误使生产者蒙受损失故得名之。•此冒险率又称为第一种错误(TYPEⅠERROR)简称(α)。UCLCLLCL112323第二种错误(β):消费者冒险率CR(Consumer’sRisk)•生产质量非常差,已达到拒收水平,理应判为拒收,但由于控制线设置过宽,导致产品异常还误判为合格。其机率称为消费者冒险率,因此种错误使消费者蒙受损失故得名之。•此冒险率又称为第二种错误(TYPEⅡERROR)简称(β)UCLCLLCL112323统计数据的分类•统计数据中有些可以测量出来,有些可以数出来,有些由两个数相除得到,以此分为两大类:•计量数据:可以连续取值的,可以用测量工具具体测量出数值的这类数据,如长度、容积、重量、化学成分、温度、职工工资等等。•计数数据:不能连续取值的,或者说即使用测量工具也得不到小数点以下数据的,如合格数量、缺点数、不良数、成功或失败次数等等。总体与样本的关系•总体:(批量数),指在统计分析中研究对象的全体,有时也叫‘母体’。常用符号N表示。•样本:(样品),它是从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体,也叫‘子样’。常用符号n表示。•抽样:就是从总体中抽取样品组成样本的过程。不良
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