质量控制与spc图

面向制造车间的生产质量控制方法（SPC控制图）2013-111制造车间质量控制134制造车间的生产质量控制常用控制图原理及应用目录CONTENTS1统计过程控制其他控制图及应用2质量要素：5M1E•生产制造质量是产品设计、工艺选择、计划调度、人员培训、工装设备、物资供应、计量检验、安全文明、人际关系、劳动纪律等工作在生产现场的综合反映，工序质量实际上就是这些要素的综合反映。产品质量人man机器machine材料material测量measure工艺方法method环境environment3质量检测发展的三个阶段质量检验阶段20世纪初统计质量控制阶段20世纪40年代至今全面质量管理阶段事后检测分析、监控和改进过程的方法企业各部门的质量管理体系4•统计过程控制（StatisticalProcessControl简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。用控制图分析、监控和改进过程的方法。一种用于检测异常的工具可判断过程的变差，及时告警它主要区分由特殊原因引起的异常波动还是由普通引起的正常波动。SPC的基本概念5观查:数据的收集评估:数据的分析诊断:调查原因决定:规划行动实施:采取行动原材料生产过程产品偶然因素特殊因素SPC控制图目的：区分这2种因素，消除特殊因素产生的变异过程控制模型SPC的基本概念6原材料生产过程产品检查合格出货不合格返工报废出货利用报废处理质量控制的模型生产线上加工出来的产品没有绝对相同的。产品间的差别是用其资料特性值（数据）的差异表现出来。连续材料一批产品中每个质量特性，一边测量一边画直方图，就可以发现其统计规律SPC的基本概念7每件产品的尺寸与别的都不同范围范围范围范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布范围范围范围分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状或这些因素的组合8界限界限内的比率界限外的比率µ±1σ68.26%31.74%µ±2σ95.46%4.54%µ±3σ99.73%0.27%µ±4σ99.9937%0.0063%µ±5σ99.999943%0.000057%µ±6σ99.9999998%0.0000002%SPC的基本概念9µ+3σµ－3σµσµ+3σµ－3σUCL上控制界限LCL下控制界限CL中心线SPC的基本概念10选取零件特征抽样并提取统计数据，绘制控制图判定稳态准则SPC的基本概念UCL上控制界限LCL下控制界限CL中心线常规准则1.连续25个点子都在控制界限内；2.连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；3.连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。..............改进准则1.基于数字仿真方法2.专家系统3.基于神经网络识别法11控制图种类Shewhart原理的传统控制图回避参数估计法Q控制图基于智能控制理论方法贝叶斯质量质量控制法基于过程控制Bootstrap法基于成组技术12传统SPC控制图选择特征参数，记录数据计算相应的统计量，均值，标准差，极差，比例等计算出试运行阶段的控制图的中心线和控制界限在控制图上画出中心线和控制界限画出收集到的数据在控制图上调查控制图上超出控制界限的点的出界原因，查找出异常因素并加以消除如果没有找到异常因素，可以剔除超出控制界限的点如果有必要，重新计算控制界限计算出工艺能力1-样本准备阶段2-数据收集3-建立控制图4-分析和解释控制图13计量型数据X-R均值和极差图计数型数据Pchart不良率管制图X-δ均值和标准差图nPchart不良数管制图X-R中位值极差图Cchart缺点数管制图X-MR单值移动极差图Uchart单位缺点数管制图传统SPC控制图14传统SPC控制图实例——变速鼓外圆质量控制随机从加工好的零件中取50个零件进行测量,搜集到50个数据。为对这些数据进行分析,将其分成10组,每组5个数据，统计出每组样本的均值和极差。X-R均值和极差图步骤一15KRRRRKxxxxkk2121XX2XXX23RAXLCLXLineCenter3RAXUCLR3R43RRDLCLRLineCenter3RRDUCLX-R均值和极差图步骤二步骤三16步骤四目的:•为设计部门确定尺寸公差、形位公差和表面粗糙度等提供依据,以改进设计;•为工艺部门编制工艺规程,制订工艺方法,选择最佳工艺方案,确定加工条件提供依据,为工艺验证提供数据•为质量检验部门编制检验计划和估计不良品率提供依据;使检验员对工序做心中有数。工序过程量度分析CpL=(x-LSL)/3σ,对单边下规格限CpU=(USL-X)/3σ,对单边上规格限TUXMTLε意义：•SPC的基准就是统计控制状态或称稳态，过程能力是稳态下所能达到的最小变差。过程能力反映了稳态下该过程本身所表现的最佳性能（分布宽度最小）17Cp值等级Cp1.67特级精度过高,可作必要调整1.33CP1.67一级精度稍高,允许一定外来波动1.00CP1.33二级精度尚可,需对过程密切注意0.67CP1.00三级精度不足,废次品率偏高CP0.67四级精度严重不足,必须改进工序能力状态18X-δ均值和标准差图Pchart不良率管制图19传统SPC图的优点和不足优点：1、确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；2、为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；3、减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作；优点：1、无法直接判断过程出错原因；2、对多品种小批量生产的过程监控精确度不高20回避参数估计法——Q控制图基本原理：假定被分析的质量特征值数据完全独立、正态相关和来自相同的总体。对质量特征值的数据进行标准正态变换,将来自不同总体的质量数据转化为标准的正态总体,通过这种方法使得来自不同的总体的质量特征值数据可以利用同一种标准变换。它可以在单样本,成组样本的情况下使用,做出不同的控制图。21基于成组技术法基本思想：在有相似的制造过程的质量特征信息的情况下,数据变换的基本方法是设法从相同或相似的零件种获取更多的信息,细分零件的分类,形成零件族,利用成组技术,通过数据变换构造服从同一分布的统计量以增加样本容量,克服小批量统计数据不足的问题,从而直接使用传统的SPC方法对制造过程进行控制。22基于成组技术法某企业在同一机床上加工5种不同规格的零件，其规格要求如表1所示。每种零件加工的数量不同，根据事先确定好抽样规则进行抽样，共得到25个样本23基于成组技术法24252627基于过程建模传统的控制图把生产过程视为独立的过程,缺乏对过程本身固有的,对产品质量有影响的本质规律的描述。这类控制图的控制理论是建立在控制系统的时域特征基础上的。根据控制论的观点,一个控制系统整个过程在时域上具有关性,历史状态对系统的当前状态有影响的。基于过程的建模方法主要考虑生产过程的历史信息,提高了对过程识别的能力,利用模型可以很好的解决过程数据的相关性。有代表性的是累计和控制图CUSUM、指数加权移动平均控制图EWMA等新型控制方法。28基于过程建模——Bootstrap法Bootstrap法是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。29贝叶斯质量质量控制法基于贝叶斯理论的SPC首先借助已有的先验信息建立过程模型,然后对过程模型中包含的未知参数、初始信息根据已经有的先验信息和分布,计算后验分布,并结合经验对过程做出决策。它是一种利用客观数据、模型加上工程师的主观经验来分析处理复杂问题的方法。优点在于可以充分发挥人的主观性,更加突出人在质量预测中的作用,这在多品种小批量的制造环境下有很大的优势。30