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统计过程控制TS16949:2009培训之SPC控制图的历史控制图是1927年由美國品管大師W.A.Shewhart(休哈特)博士发明。因其用法簡单且效果显著,人人能用,到处可用,遂成为實施品質管制時不可缺少的主要工具。控制图是质量管理统计工具的核心工具。是质量管理由事后检验向事前预防为主转化的标志。SPC&SQCPROCESS原料測量結果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPC检测控制策略:控制输出,事后把关,容忍浪费。统计控制策略:控制过程、预防缺陷、避免浪费。统计过程控制SPC的基本概念1、统计学(Statistics):*收集、整理、展示、分析、解析统计资料;*由样本(sample)推论母体/群体(population);*能在不确定的情况下通过分析作出决策,是科学的方法和工具。抽样Xµ推论2、全距R(极差):Xmax=1.45Xmin=1.34R=Xmax-Xmin=1.45-1.34=0.11表示数据分散的程度。*算术平均值X(µ):X==(1.34X2+1.35X3+---1.45X3)÷72=1.398*中位数Md:1.40(72个数中间的那个,如n为偶数,取两个中间数的均值)*众数:1.40(72个数中出现最多的那个数)nMi=1nXi基本统计量的计算σ标准差(standarddeviation)2222112)()()(111xxxxxxnnxxsnnii2222112)()()(1xxxxxxnnxxnniin基本统计概念-----标准偏差反映数据分散的程度σ叫有偏标准差,S叫无偏标准差*标准差σ(一般用σn-1):经计算,本例σn-1=0,028直方图直方图也叫质量分布图、柱形图、频数图;直方图是将测量所得的一批数据按大小顺序排列,并将它划分为若干区间,统计各区间的数据频数(或频率),以这些频数(或频率)的分布状态用直方形表示的图表。频数LSLSLUSL质量特征值直方图制作举例(例1)第一步:数据收集(n=72)1.351.371.401.381.401.361.391.381.411.371.391.411.421.411.371.431.431.401.381.411.341.441.361.401.451.391.351.401.391.401.361.431.381.431.421.421.431.401.381.411.391.371.381.421.361.401.421.401.391.351.411.371.411.391.431.391.401.401.381.441.441.381.391.371.421.441.451.451.391.341.411.44*某零件的某特殊特性尺寸规格中心1.40,公差为±0.07;随机在一批产品中抽样72件:第二步:计算、分组---计算极差R:(R又叫全距)Xmax=1.45Xmin=1.34R=Xmax-Xmin=1.45-1.34=0.11---设定组数:a、计算极差R。从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据。b用测量单位的1、2、5的倍数除极差,并将所得值修整。数据总数n50--100100--250250以上建议分组数6—10组7—12组10—20组本例n=72,可选组数6,---计算组距h:h=R/n=0.11/6=0.018c、将圆整值对照下表确定组数,这时圆整值对应的测量单位的倍数值即为组距。组别组距上下限值中心值频数11.34—1.3581.349521.358---1.3761.3671031.376—1.3941.3851841.394—1.4121.4031951.412---1.431.4211261.43---1.451.4398第三步:计算每组的中心、下限、上限,并列出频数表第四步:按频数画纵、横坐标及直方图5101520频数1.341.3581.3761.3941.4121.431.45LSLSLUSL*SL为规格中心,LSL为下公差线,USL为上公差线第五步:根据直方图画分布曲线5101520频数1.341.3581.3761.3941.4121.431.45LSLSLUSL*本例的分布曲线是正态分布,服从统计规律,说明过程正常正常型:1、基本符合正常分布,说明工序处于统计控制的稳定状态。2、正常型的直方图形,中间高,两边低,左右对称。对称线为:X中=(上界线+下界线)/2异常的图形:直方图分析030缺齿型:可能是测量器具精度不够或分组不当造成。孤岛型:可能是测量不当或变换加工条件造成的。510152025051015202530051015202530偏向型:可能是设备偏差或加工习惯造成的,如孔的加工往往偏小。051015202530双峰型:可能是两种条件下生产的,或过程有变异产生。68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布概率正态分布的性质-3σ-2σ-1σµ1σ2σ3σ过程能力机会率µ±0.67σ50.00%µ±1σ68.26%µ±1.96σ95.00%µ±2σ95.45%µ±2.58σ99.00%µ±3σ1.099.73%µ±4σ1.3367µ±5σ1.67±6σ2.03.4PPMxxxx33中心線上控制限UCL下控制限LCL正态分布进行第一次翻转控制图的正态分布控制图原理说明过程变差和统计我们知道,没有两件产品或特性是完全相同的,因为任何过程都存在许多变差;产品间或过程的变差也许很大,也许小得无法测量,但这些变差总是存在的。这些变差有什么区别和特点,如何发现和研究变差的趋势,进而通过改进或纠正措施减少或控制变差,是我们的工作,也是统计过程控制SPC的任务。普通原因与特殊原因之变异普通原因变差:(设备、工装固有的差异)---过程中变异因素是在统计的控制状态下,其产品特性有固定的分配;---影响过程中的每个单位;---在控制图上表现为随机性,无明确的图案,但遵循一个分布;---是由所有不可分派的小变差组成,通常需采取系统措施来减小。特殊原因变差:(操作过失)---过程中变异因素不在统计的控制状态下,其产品特性没有固定的分配;---间断的,偶然的,通常是不可预测的和不稳定的变差;---非随机性的;---是由可分派的变差源造成的,该变差源可以被纠正。工业经验说明:---只有过程变差的15%是特殊的,可以通过与操作直接有关的人员纠正;---大部分的85%,是管理人员通过对系统采取措施可减小的。波动与波动源没有两个产品是完全一样的,产品间的差异就是波动;波动是通过适当的特殊特性(过程和产品特性)表现出来的。*过程中有许多产生波动的波动源,如加工机械轴的直径可能有的波动源:---机器:零件的磨损和老化;---工具:强度不同、磨损率差异;---材料:硬度、成分、产地不同;---操作者:对准精度不同,情绪影响等;*不同的变差应采取不同的行动去排除或减少:---测量:视觉误差,心理障碍,量具差异;---维护:润滑程度,替换部件;---环境:温度、湿度、光线、电源电压波动。行动局部行动对系统采取行动--可排除特殊波动源--可由操作者或接近过程的人完成--可排除过程中发生问题的15%--可用来减弱正常波动源--几乎都由管理者完成,固称管理行动--可排除过程中发生问题的85%控制图的益处合理使用控制图能:•供正在进行过程控制的操作者使用•有助于过程在质量上和成本上能持续地,可預測地保持下去•使过程达到更高的质量更低的单件成本更高的有效能力•为讨论过程的性能提供共同的語言•区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系統采取措施的指南。控制图的应用范围诊断:可以用来度量和评估过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态;控制:确定某一过程何时需要调整,何时需要保持相应的稳定状态;确认:确认某过程是否得到了改进。控制图的种类使用控制图的准备建立适用于实施的环境定义过程确定待管理的特性,考虑到•顾客的需求•当前及潜在的问題区域•特性间的相互关系确定測量系統,使不必要的变差最小质量特性与控制图的选择为保証最終产品的质量特性,需要考虑以下几个方面:•认真研究用户对产品质量的要求,确定這些要求那些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要关系的质量特性來作为控制的項目。•有些虽然不是最终产品质量的特性,但为了达到最終产品的质量目标,而在生产过程中所要求的质量特性也应列为控制項目。•在同样能够滿足对产品质量控制的情況下,应該选择容易測定的控制項目。用統計方法进行质量控制如无质量特性数据就无法進行。质量特性与控制图的选择(续)•在同样能够滿足产品质量控制的情況下,应选择对生产过程容易采取措施的控制項目。•为了使控制最終取得最佳效果,应尽量采取影响产品质量特性的根本原因有关的特性或接近根本原因的特性作為控制項目.•产品的质量特性有時不止一个,則应同時采取几个特性作為控制項目。控制图的种类类别名称表示符号主要用途和特点计量值控制图均值—极差图X-R双值控制图,适用于大批量生产的稳定过程每次取样数一般小于10均值-标准差图X-S双值控制图,对生产过程不稳定检出能力强计算复杂,取样数大于9或10单值-移动极差图X-MR双值控制图,用单点值和前后两点间的极差来制图适用与数据不能分组或小批量、单件加工时间长、破坏性试验、取样极均匀等情况中位数图X-R用X代替X,直接描点,不用计算机。计数值控制图不良率控制图P分析或控制不合格品率抽样数n每次可不同,求平均不良率不推荐使用不良数控制图Pn分析或控制不合格品数抽样数n每次相同,求平均不良数缺陷数控制图C分析或控制过程的缺陷数样本数每次相同,求平均缺陷数单位缺陷数控制图U分析或控制单位面积、长度等内的缺陷数样本数每次不同,求平均单位内缺陷数控制图的选用程序--附C否否是是否否是是是否是是是否否否是确定要制定控制图的特性是计量型数据吗?性质上是否是均匀或不能按子组取样一例如:化学槽液批量油漆等?使用单值图X-MR关心的是不合格品率-即“坏”零件的百分比吗?关心的是不合格数即单位零件不合格数吗?样本容量是否恒定?使用np或p图使用P图样本容量是否恒定?使用C图或μ图使用μ图子组均值是否能很方便地计算?子组容量是否大于或等于9?是否能方便地计算每个子组的S值?使用中位数图使用X-R图使用X-R图使用X-S图控制图的制作及应用(以X-R图为例)1、收集数据X—R控制图在过程的初期研究中,通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组,以便检查过程在很短的时间间隔内是否有其它不稳定的因素存在。过程处于稳定状态,子组频率可以是每班两次或其它可行的频率,一般采取确定的时间间隔或确定的数量批为取样单元。在有些情况下,可以利用现有的数据来加速初始阶级的研究。然而,只有它们是最近的,并且对建立子组的基础很清楚的情况下才能使用。数据的收集一般情况下,包含100个数据或更多单值读数的25组或更多个子组,取数时一定要保证随机取样(反映过程特性)。2、建立控制图X-R通常是将X图画在R图之上,下面接一个数据栏,X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、极差以及日期/时间或其他识别子组的代码的空间。(P36)3、计算每个子组的均值和极差X=(X1+X2+···+Xn)/nR=X最大值-X最小值4、选择控制图的刻度对X图,坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值的最大值与最小值差的2倍。对于R图刻度值应从最低值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的2倍。5、将均值和极差分别画在控制图上将各点一一对应的描在控制图上,然后将各点用直线联接起来从而得到可见的图形和趋势。如果有的点比别的点高得很多或低得很多,需确认计算及画图是否正确的,应确保所画的X和R点在纵向是对应的。注:为了再次强调生产现场的所有控制限的控制图的
本文标题:统计过程控制教材Y1
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