品质管理常用工具统计制程控制

1品质管理常用工具——统计制程控制（StatisticalProcessControl）2品质管理的三个阶段一、品质检验阶段二、品质统计控制阶段三、全面品质控制阶段3第一部分:控制图(Controlchart)第二部分:制程能力(ProcessCapability)第三部分:解决问题的方法4统计制程控制——控制图(Controlchart)第一部分：控制图5统计制程控制——控制图(Controlchart)一、统计过程控制：将控制图与过程能力分析结合在一起，称作统计过程控制（StatisticalProcessControl）6统计制程控制——控制图(Controlchart)二、控制图的定义:是一种用于调查制程是否处在稳定的状态下，或者维持制程在稳定状态上所用的图。控制图（ControlChart），又称管理图、休哈特图。是美国休哈特（W.A.Shewhart）博士于1924年发明的。7统计制程控制——控制图(Controlchart)三、控制图的作用：是区分过程中的异常波动与正常波动，并判断过程是否处于控制状态的一种工具，使制程过程处于控制状态。8统计制程控制——控制图(Controlchart)四、控制图的原理：过程处于统计控制状态（即受控状态）下，产品总体的品质特性数据的分布一般呈正态分布，即x—N（u，ó2）（注：u----过程均值，ó----过程标准差）。品质特性值落在u±3ó范围内概率约为99.73%，落在u±3ó以外的概率只有0.27%，因此可用u±3ó作为上下控制界限，以品质特性数据是否超过这一上、下界限以及数据排列情况来判断过程是否处于受控状态。9统计制程控制——控制图(Controlchart)1.-3-2-10+1+2+399.73%95.45%68.27%10统计制程控制——控制图(Controlchart)2、控制图的基本形式：CL=u（CentralLine）UCL=u+3ó（UpperControlLimit）LCL=u-3ó（LowerControlLimit）UCLCLLCL11统计制程控制——控制图(Controlchart)五、控制图的种类：1、按用途分为：分析用控制图、控制（管理）用控制图。2、按数据的性质分：计量控制图、计数控制图。12统计制程控制——控制图(Controlchart)3、计量控制图A、均值—极差控制图（X-R）B、均值—标准偏差控制图（X-S）C、中位数—极差控制图D、单值—移动极差控制图4、计数控制图A、不合格品数控制图（Pn）B、不合格率控制图（P）C、缺陷数控制图（C）D、单位缺陷数控制图（U）13统计制程控制——控制图(Controlchart)六、控制图的应用范围：1、诊断：评估过程的稳定性2、确认：确认过程的改定。3、控制：决定目过程何时需要调整，何时需要保持原有状态。14统计制程控制——控制图(Controlchart)七、分析控制图的判断准则1、正常统计控制状态判定2、异常现象判定链异常简断链趋势（倾向）周期15统计制程控制——控制图(Controlchart)图一连续性图二间断性图三倾向图四周期LCLCLUCLUCLUCLUCLCLCLCLLCLLCLLCL16统计制程控制——控制图(Controlchart)八、控制图绘制程序：1、选定品质特性；2、选定控制图的种类；3、收集数据；4、计算有关参数；5、计算控制图中心线和上、下控制界限线；6、画控制图；7、在控制图上打点；8、填写必要事项。17统计制程控制——控制图(Controlchart)序号样本大小n不合格品数（Pn）j不合格品率Pj（%）（UCL）（LCL）1415122.94.640.152368102.74.780.02320862.95.64-423062.65.43-543081.94.630.176530183.44.390.417473153.24.510.298392824.720.07943592.14.620.191025362.45.31-0.071142071.74.630.051238082.14.750.181343081.94.62-1431551.64.980.7215740192.64.080.091639592.34.71-1717563.45.87-18248525.2-1920962.95.56-20297625.05-2117952.85.82-2231372.25.04-2317152.95.92-2432561.84.92-2530472.35.03-合计8625207平均：2.4%最大：5.31%18统计制程控制——控制图(Controlchart)0123456135791113151719212325不合格品率Pj（%）UCL=5.31%CL=2.40%19统计制程控制——控制图(Controlchart)序号抽样时间X1X2X3X4XR备注14月1日上午19.3419.9519.9619.9619.9520.022下午19.9319.9219.9919.9519.9480.0732日上午19.9219.9619.9719.9819.9580.064下午19.9519.9619.9619.9819.9620.0353日上午19.9919.9119.9419.9419.9450.086下午19.9419.9519.9519.9619.950.0274日上午19.9519.9519.9219.9219.9350.038下午19.9819.9919.9419.9419.9620.0595日上午19.9719.9819.9819.9619.9720.0210下午19.9619.9819.9919.9919.980.03116日上午19.9819.9419.9419.9519.9520.0412下午19.9119.9419.9419.9519.9350.04137日上午19.9619.9519.9619.9819.9620.0314下午2019.9819.9819.9619.980.04158日上午19.9619.9619.9619.9619.98016下午19.9619.9419.9419.9619.960.02179日上午19.9419.9619.962019.9650.0618下午19.9819.9419.9419.9619.9550.041910日上午19.9619.9819.9819.9519.9680.0320下午19.9719.9819.9819.9819.9780.012111日上午19.9619.9619.9419.9619.9550.0222下午19.9619.9619.9419.9219.9450.042312日上午19.9619.9219.9419.9419.940.0424下午19.9819.9719.9619.9319.960.052513日上午19.9419.9619.9819.9819.9650.04合计498.9340.91平均19.95740.036A2d2D440.7292.0592.282X图R图CL=X=19.9574CL=R=0.036UCL=X+A2*R=19.9839UCL=D2*R=0.083LCL=X-A2*R=19.9309LCL=棗n系数20统计制程控制——控制图(Controlchart)X—R控制图：19.919.9219.9419.9619.9820135791113151719212325XLCLCLUCL21统计制程控制——控制图(Controlchart)00.020.040.060.080.112345678910111213141516171819202122232425RUCLCL22统计制程控制——控制图(Controlchart)判断过程是否处于统计控制状态计算过程能力指数Cpk=（1-K）Cp=（1-0.18）*1.33=1.1I[Tu+TL）/2-X]II[20.04+19.9）-19.9574]I式中：K===0.18T/20.1412TT0.14Cp====1.336ó6*R/D26*0.036/2.05923统计制程控制——控制图(Controlchart)九、管制图的实施循环抽取样本检验将结果管制图制程异常是否判断对策措施原因分析制程异常制程正常NOYES24统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)第二部分：制程能力25统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)一、制程能力的定义（ProcessCapability）使制程标准化，消除异常因，当制程维持在稳定状态时，所实现的品质程度。26统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)二、制程能力的调查步骤确切了解要调查的品质特性与调查范围收集统计数据制作控制图，确定制程处于稳定状态计算制程能力质数判断制程能力是否足够如不定时，则需要改善27统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)三、制程能力的调查方式1、图示法：控制图、直方图表示2、数值法：Ca值（制程准确度）Cp值（制程精密度）Cpk值（制程能力指数）28统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)四、图示法制程能力的分析1、控制图：利用控制图一方面可以调查各时间的品质变化情形，另一方面可以与规格比较，了解制程能力的好坏。2、直方图：由制程收集数据100个以上，作为直方图，由图形的分散度、中心值、分布形状可以容易判定制程的优劣，是一种简单有效的方法。29统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)利用直方图分析制程1、直方图的定义：就是将数据按其顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数为高的若干长方形排列的图。（Histogram）2、直方图的用途：直观地看出产品品质特性值的分布状态，便于掌握产品品质的分布情况。显示品质波动的状态，判断工序是否稳定。确定改进方向。调查工序能力和设备能力30统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)3、直方图的制作应用：收集数据（n100）计算数据的极差R（Xmax-Xmin）适当分组一般分组取1/10.n确定组距计算分组界限作频数分布表并作必要的计算制作直方图（纵作标表示频数，横坐标表示品质特性）在图内作必要的说明，如取样时间、项目、品质特性、单位以及制图者等。31统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)某型显示器的中心方白亮度值（单位FL）如下：45.445.645.745.745.345.045.345.344.945.645.245.444.944.845.044.944.744.645.344.845.244.944.644.844.444.845.144.944.845.045.145.245.145.545.045.245.045.145.045.144.745.444.645.445.044.845.245.045.144.732统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)44.35–44.55||44.55–44.75||||||44.75–44.95|||||||||44.95–45.15||||||||||||45.15–45.35||||||||45.35–45.55||||45.55–45.75||||ΣX=X=2253.145.0620246810121416123456733统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)X=45.0620246810121416123456744.3544.5544.7544.9545.1545.3545.5545.7534统计制程控制——制程能力(ProcessCapability)五、直方图的形状分析要求对直方图进行直观观察，看其是否符合正态