统计过程控制理论基础

SPC应用培训概述SPC即统计过程控制(StatisticalProcessControl)，利用统计的方法来监控过程的状态，从而达到改进与保证质量的目的，以全过程的预防为主从而减少不合格品的产生。20世纪40年代由美国休哈特博士发现控制图后产生，戴明博士在日本推广开。统计过程控制要解决的两个基本问题：1.过程运行是否处于控制状态；2.过程能力是否满足技术要求。过程控制的步骤（内容）：过程分析与控制标准（分析主导的影响因素，确定产品关键的质量特性建立控制点，编制控制计划和文件）过程监控和评价（根据工艺特点与影响因素，对过程进行监控；运用控制图等工具方法对质量进行评定）过程维护和改进（通过管理和分析评价，消除异常因素，维持过程稳定和标准化，实现质量度的不断突破与改进）SPC的基本原理:每一件成品都不相同小大小大小大小大如果过程很稳定，则将形成一种固定的生产模式，称为正态分配小大小大小大1%→ppm→ppb10-2→10-6→10-9近年来对质量提出了更高的要求——产品合格率：TLTU-661-1……µ正太分布中心168.27317300295.4545500399.732700499.993763599.9999430.57699.999999830.002规范限合格率%不合格品率ppm生产控制方式：3控制方式不合格率无偏移:2700ppm偏移1.5:66807ppm6控制方式不合格率无偏移:0.002ppm偏移1.5:3.4ppm1.分析一般原因与特殊原因2.减少报表处理的工作量3.找出最大品质问题原因,以便工作更有绩效4.减少数据在人员传递的过程中的变异5.分辨数据的真实性6.从宏观到微观全面真实地了解品质状况7.建产一个工程、品管、制造等三个与品质有直接关系部门的沟通平台与管道SPC具体作用表现：1.全面的一个系统规划相关2.人员的教育训练3.适时收集数据4.适时监控图形5.问题改善6.形成标准SPC系统运作的重点：时间成本品质产量竞争能力采用SPC之前采用SPC之后统计方法的应用统计控制状态控制图（ControlChart）是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。UCLCLLCL序号126345控制图示例UCL、LCL分别为上下控制限，CL为中心线；若控制图中的落点在上下限之内则排列随机。UCL=μ+3σCL=μLCL=μ-3σ控制图原理质量波动理论：产品质量客观上存在波动，影响质量的因素可归纳为5M1E。影响因素又分为偶然因素和异常因素，依据原因质量波动分为偶然波动和异常波动。偶然波动异常波动小概率原理：顾名思义就是事件发生的概率很小，此事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生则判异；统计学上假设检验所依据的判断准则就是基于小概率原理。控制图判稳与判异的原理是基于小概率事件一次不发生情况，必然存在两类判断错误——虚发警报、漏发警报。根据两种损失的最小原则确定UCL与LCL之间的最优距离，经验证明休哈特所提出的6σ方式较好。偶然波动的特点：过程中存在许多波动源，每个波动源对质量特性X的影响都是很小的，通常X服从正态分布，且其分布不随时间的变化而改变。偶然波动是偶然因素引起的，是过程固有的，且过程处于统计控制状态，也称为受控状态。仅仅是偶然波动出现，那过程输出呈正态分布。这个分布不随时间而变，因而可以预测结果。过程控制偶然波动出现时，过程出现的正态分布异常波动的特点:过程中存在许多波动源，但有一个或几个对质量特性的影响较大，而其它的影响均很小。这些强的波动源使X的分布会随时间的变化而发生改变，改变分布的位置、或分布的标准差，有时又会使分布的形状发生变化。异常波动是异常因素引起的，非过程所固有，过程不处于统计控制状态，也称为失控状态。过程失空当异常波动出现时，过程输出的分布是随时间而变化的，不稳定的，从而是不可预测的。不可预测如果存在异常波动，要设法找出它的波动源，用技术手段去排除，从而使过程恢复到正常的受控状态——采取局部措施工具破损量具性能不稳定设备性能不稳定操作不当原材料不均匀任一过程中特殊波动源总是有限个发现一个，排除一个，要注意：有的特殊波动源要在一段时间后才会出现受控（特殊波动消失）失控（特殊波动源出现）如果过程只存在偶然波动——处于统计控制状态通常一个产品的特性值总有一个目标值和一定的公差范围，过程不一定满足要求。波动在公差范围内是允许的，不需减小波动波动超过公差允许的范围，要设法减小波动有时需要对整个生产系统作改造上规格限受控（正常波动源减弱）下规格限受控（正常波动源过大）x控制图应用分析用控制图：分析过程是否处于统计控制状态该过程的过程能力指数是否满足技术要求统计控制状态是否技术控制状态是ⅠⅡ否ⅢⅣ四种状态：控制用控制图：当过程达到确定的稳定状态后，才可以将分析用控制图延长作为控制用控制图。后者相当于生产中的立法，故前后应有正式的交接手续。经过一个阶段使用后。可能会出现新的异常，这时查明原因加以消除，恢复统计过程控制状态常规控制图种类计量值控制图计数值控制图均值-标准差控制图（X-S图)均值、极差控制图(X-R图)中位数，极差控制图(Me-R图)单值·移动极差控制图（X-Rs图)不合格品率控制图(p图)不合格品数控制图(np图)单位缺陷数控制图(u图)缺陷数控制图(c图)主要应用的控制图单值-移动极差控制图(X-Rs图)在一些场合取一个子组不可能或不实际测单个值需要很长时间用破坏性试验方法获得测量值任一时刻质量相对是均匀的有时一次仅能获得一个观察值，如原材料的性能、仪表读数等均值-极差控制图(X-R图)均值控制图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的统计控制状态。极差控制图主要用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的统计控制状态。两张图一起用，称为均值·极差控制图判稳准则判异准则连续25点，无界外点连续35点，界外点数d≤1连续100点，界外点数d≤2点超出控制线界内点排列不随机异常情况常见的八种异常情况与模式：1.一点超出控制界限2.连续九点在中心线的同侧3.连续六点呈上升或下降趋势4.连续14点交替上升下降5.连续三点中有两点处于A上或A下区6.连续五点中有四点在C区之外7.连续15点在中心线附近的c区内8.连续8点在中心线两侧而无一点在C区UCLCLLCLA上B上CB下A下过程能力是指过程加工质量方面的能力，决定于质量因素而与公差无关；过程能力越高，产品质量特性值的分散程度就越小；工序能力越低，产品质量特性值的分散程度就越大。对于双侧公差的情况：过程能力指数Cp=(TU-TL)/6σ单侧公差情况：过程能力指数CpU=(TU-μ)/3σCpL=(μ-TL)/3σTUCp1TLTUTLCp1技术控制状态有偏移情况的过程能力指数:当产品质量特性值分布的均值μ与公差中心M不重合时，不合格品必然增大，需要加以修正。修正后的过程能力指数为CpkK=2ε/TCpk=(1-K)CpTLTUT/2εMμ=M-过程能力评价在过程能力的计算公式中，T反应对产品的技术要求，σ反应过程加工的一致性，两者之比就反应了过程加工质量满足产品技术要求的程度。Cp值越大则表明加工质量越高，加工成本也越大，故对于Cp值应根据技术与经济的综合因素分析来决定。Cp值的范围级别过程能力的评价参考Cp1.67Ⅰ过高（视具体情况而定）1.33Cp1.67Ⅱ充分，技术管理良好，应维持1.00Cp1.33Ⅲ充足，技术管理能力较为勉强，设法提升0.67Cp1.00Ⅳ不足，技术管理能力很差，立即解决Cp0.67Ⅴ严重不足，采取紧急措施全面检查作图分析应用建立控制图前期的准备工作：1.选择质量特性2.分析生产过程，确定控制点3.合理子组的选择:一般以时间划分要求：组内变异应由随机原因引起组间差异应由异常原因引起4.适当选取时间间隔5.适当选择样本大小6.预备数据一般应有20到75组控制点（对象）的建立确定产品的质量特性——产品、过程或体系与要求有关的固有特性，将要求按特定的准则，转化为产品功能性的量值。产品特征按种类分：理化特性：机械，理化，电，光，声等感官特性：嗅觉，听觉，视觉，触觉等行为特性：礼貌，诚实，正直等时间特性：准时，可靠性，可用性等功能特性：制冷，制热，切割，粉碎等X-R图的做法组号观测值样本均值样本极差备注iXi1Xi2Xi3Xi4Xi5XiRii=1，…，m,m为样本（子组）数预备数据总平均值：平均极差：X=(∑Xi)/mR=(∑Ri)/mUCL=X+A2RCL=XLCL=X-A2RR图的中心线和控制限：UCL=D4RCL=RLCL=D3Rn2345678A21.8801.0230.7290.5570.4830.4190.373系数A2n2345678D3000000.0760.136D43.2672.5742.2822.1142.0041.9241.864系数D3、D4注：n为样本容量在X—R图中，应先作哪一个？如果先作X图，则由于R图还未判稳，R的数据不可用，故不行如果先作R图，由于R图中只有R一个数据，故可行所有正太分布的控制图都必须倒过来作统计到足够质量特性的数据后，可以应用minitab软件实现快速作图；对控制图进行分析，若出现异常波动，应及时找出原因加以修正，再测算过程能力和延用控制图进行生产预防。生产控制根据产品生产的特点，进行过程控制的实施——过程识别、过程分析、过程步骤过程管理点的控制计划：设置管理点管理点的要求管理点的控制图与文件管理点的分析与改进生产中可以针对过程的关键质量因素，建立控制点；如对反应的温度、压力或液位等，试着收集数据进行统计性的管理与分析。THINKS