SPC分析控制过程的主要工具

统计过程控制[SPC]SPC分析控制过程的主要工具1、收集过程的数据并用统计方法来解释。目的是进一步理解过程和改进过程的能力。２、ＳＰＣ方法适用于任何领域，制造或办公部门。３、理解ＳＰＣ的知识要与过程控制的实际相结合。研究自己工作中的实例才是真知，过程信息不能代替工作经验。４、本书提供的法则是从经验中得出的，并已得到了应用。５测量系统的状况是过程数据分析的重要前提。测量误差不能占有过程变差较大的比例。预防和检测检测－容忍浪费。使用检测方法去剔除不符合规范的产品是一种浪费的方法。因为它将时间和材料投入到生产不一定有用的产品。预防－避免浪费。第一步就避免生产无用的产品，而应用ＳＰＣ方法是最重要的保证。人机料法环检过程活动顾客取样SPC需求和期望检入产品检出ＳＰＣ是一种反馈系统１、过程定义共同作用于产生输出的供方、生产者、机、料、法、环、检、顾客之集合。过程的性能取决于供方与顾客之间的沟通和过程的设计、实施方式、运作和管理的方式。为什么需要SPC？过程评价的工具•确定改进的机会；•评价改进的效果•改进成果进行维持。统计过程控制概论过程控制的工具•经济•预警性时效性•善用机器设备SPC非常适用于重复性生产过程。1）对过程作出可靠的评估；2）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；3）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；4）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。过程信息通过分析过程的输出可获得与过程实际性能有关的信息。最有用的信息是研究过程特性。即过程本身内在变化的特性。我们要确定这些目标，并监视过程实际与目标的距离。过程信息的处理如果得到的信息能正确解释，就可以确定过程是否正确运行。若有必要，必须及时和准确采取纠正措施。对于重要的产品特性和过程特性采取纠正措施的目的是避免它们远离目标值。保持过程的稳定性和优质的输出。采取措施包括改变操作（人、材、方法），改变过程的基本因素（设备、工具、过程设计变更）。应监测采取措施的效果，如有必要应进一步采取措施。过程变差的概念没有两件产品或特性是完全相同的。因为制造产品的过程都存在许多引起产品变差的原因。过程中有些变差造成短期的零件间的差异，例如主轴轴承游隙的变化而导致产品尺寸的误差。过程中有些变差长期造成对输出的影响，例如刀具磨损对加工零件尺寸的影响。过程变差的概念虽然单个测量值全不相同，但是形成一组后，他们可趋于形成一个可以描述的分布图形。这个分布图形有下列三个特性：１、位置（距离目标值）２、分布宽度（从最小值到最大值之间的距离）３、形状（分布图形是否对称、偏斜）普通原因及系统纠正管理任何过程，都必须追究造成过程输出变差的原因。并区分是普通原因还是特殊原因。普通原因是指随时间的推移，具有稳定的且可重复的分布在过程中许多变差的偶发原因。只有普通原因的存在且不改变时，过程的输出才是稳定的，而且是可预测的。消除普通原因的变差必须用系统措施。管理人员和操作人员必须共同参与。普通原因占总过程变差原因的８５％。•两种过程的变异（变差）：★普通性Commoncause（也称必然性）原因引起的变异：统计过程控制概论属于不易避免的原因，如操作人员的熟练程度的差别、设备精度与保养好坏的差别、同批原材料本身的差别等。你必须随时监控（慢性）85%如果仅存在变差的普通原因，随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测★特殊性Specicalcause（也称偶然性）原因引起的变异：你必须立即消除（急性）有关过程变差的理解统计过程控制概论属于可以避免的，也必须避免的变异，如不同批原料之间的差异、未经培训的不熟练的操作人员、设备的故障等。15%如果仅存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定特殊原因及局部纠正特殊原因通常是指可查明的原因。而且不是始终作用于过程。当它出现在过程中时，将造成过程分布图形的改变。所有的特殊原因都应该被查找出来，并采取纠正措施。否则，它将以不可预测的方式来影响过程的输出，使过程输出不稳定。特殊原因造成过程分布图形的改变，有些有害但也有些有利，应该识别它们。解决特殊原因是操作人员的责任，应采取局部措施及早解决，只有消除特殊原因才能进一步解决普通原因。过程控制过程控制的目的是对影响过程的措施做出经济合理的决定。既不能控制不足，也不能过度控制。必须对特殊原因和普通原因导致的变差给予不同的措施。处于稳定状态下的过程，只有普通原因造成的变差。因此，当出现特殊原因变差时，它便能提供统计信号，提醒对特殊原因采取措施。过程能力过程能力是由普通原因造成的变差决定的。是代表过程本身最佳的性能。在稳定状态下收集到的过程数据，服从可预测的分布。从该分布可估计出不合格率。只要过程处于稳定状态，其分布图形就不发生变化。就可以连续生产相同分布的合格产品。（相同的不合格率）首先检查和消除特殊原因的变差，使过程处于稳定状态。如果过程分布宽度不可接受，则要采取系统措施去消除产生变差的普通原因，缩小分布宽度，提高过程能力。特殊原因能造成分布图形变化，使预测失效。版权所有,严禁翻印正常分配形态峰态分析我们希望是正态分布的过程数据的分布服从正态分布（μ，σ）既分布平均值为μ，标准差为σ，根据这两个特性值就可以确定出这一组数据的分布形态。2σ变化，而μ不变过程或数据分布的形态数据的收集、整理与分析•正态分布的性质1.分配形态对称于横坐标上平均点上的垂直线。2.正态分布的平均数、中位数和众数是一致的。3.正态分配曲线左右两尾逐渐接近于横坐标轴，但不与横坐标相交。4.曲线下横轴上的面积等于1，其概率分布如下图。正态概率的分配P（μ-1σ＜X＜μ+1σ）=0.6827P（μ-2σ＜X＜μ+2σ）=0.9545P（μ-3σ＜X＜μ+3σ）=0.9973P（μ-6σ＜X＜μ+6σ）=0.9999997141这些是根据积分原理，计算出在落在界限内的机率。查表即可估算出概率μμ＋2σμ+1σμ＋3σμ-1σμ-2σμ-3σ0.340.340.1350.1350.02350.0235数据的收集、整理与分析正态分布的两个基本统计量数据的收集、整理与分析表征数据的中心(算术)平均(Average)中央值(Median)众数(Mode)表征Data的离散程度标准偏差(StandardDeviation)方差(Variance)全距(Range)百分比(Percentile)短期过程能力的研究短期过程能力研究是从一个操作循环中获取的测量数据为基础，以这些数据用控制图分析后，如果没有发现特殊原因，就可以计算短期过程能力。如果不受控，就要采取措施，消除特殊原因。短期过程能力研究，主要用于首批生产产品或者用来验证一个新的或修改过的过程能力。如果一个过程能力符合短期过程研究的要求，则紧接要进行长期能力的研究。长期过程能力的研究通过很长一段时间内所进行测量数据的收集，而这些数据应能包括所有能预计到的变差的原因，包括在短期研究中没有观察到的原因。将这些数据用控制图分析，如果没有发现特殊原因的变差，便可以计算长期过程能力和性能指数。这种研究的用途是用来描述一个过程在很长一个时期内，满足顾客要求的能力。要使过程能力符合顾客要求，要耗费大量的时间和精力。改进过程能力循环（1）分析过程：本过程应该做些什么？会出现什么错误？有哪些已知的变差？过程有哪些变化？哪些参数受变差影响大？过程输出的废品率？过程能力符合要求吗？改进过程能力循环（2）维护过程：过程是动态的，而且是会变化的，因此要监控过程性能。随时查找特殊原因的变差并立即采取措施。一般都停留在这个阶段，但必须进入改进阶段。改进过程能力循环（3）改进过程：顾客要求减少变差。更好的理解由普通原因引起的过程变差。采取系统措施，运用统计技术减少普通原因的变差。控制图—简单有力的工具（1）控制图可以区分普通原因和特殊原因所产生的变差。过程改进时，减少普通原因变差，在控制图上能反映出大小。利用收集的数据计算控制限，它是分析和解释的指南，它不是规范限值，而是基于过程的变化性和抽样计划。将数据与控制限比较，来确定变差是否是由特殊原因引起。控制图—简单有利的工具（2）消除了特殊原因之后，过程进入稳定状态，控制图可作为监控工具：1、监视X均值与目标值是否一致？2、对过程进行长期性能分析。过程的改进，普通变差减小后，控制限也相应变小。控制图的益处控制图在现场为操作人员采取措施时提供可靠的信息。稳定状态的过程控制图，其性能是可预测的，能给供方和顾客提供统一的质量水准。控制图可以估计出过程改进的期望的效果（对中性和减少分布宽度）提供了班次之间、工序之间、生产现场和管理部门之间、供方和顾客之间对过程性能的信息交流平台。控制图能区分普通原因和特殊原因并发出信号。版权所有,严禁翻印控制图的种类与适用场合类别名称控制图符号特点适用场合计量均值-极差控制图x-R最常用，判断工序是否正常的效果好，计算R值的工作量小。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。值控均值-标准差控制图x-s常用，判断工序是否正常的效果最好，但计算s值的工作量大。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。中位数-极差控制图x-R计算简便，但效果较差。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。制图单值-移动极差控制图X-MR简便省事，能及时判别工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。因各种原因（时间或费用）每次只能得到一个数据或尽快发现并消除异常因素。计数不合格品数控制图np较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。样本含量较大。样本含量相等。值控不合格品率控制图p样本取样量大，且计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。缺陷数控制图c较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。要求样本量大。样本含量相等。制图单位缺陷数控制图u计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。~控制图应用控制图应用选择管理图流程图B确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？关心的是不合格品率即不合格零件的百分比吗？关心的是不合格数即单位零件的不合格数吗？样本容量是否恒定？样本容量是否恒定？使用P图使用单值图移动极差使用np图或p图性质上是否均匀或不能按子组取样？例如：化学槽液批量油漆等使用c图或u图使用u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？使用中位数极差图使用均值极差图使用均值标准差图否是是否是否否是是否是否否是是否本图假设测量系统已经过评价并且是适用的控制图应用类别名称符号特点适用场合中心线控制界限线计量值控制图平均值—极差控制图X—RX—R~X—RM中位数—极差控制图单值—移动差控制图平均值—标准偏差控制图X—S最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量大适用于产品批量较大的工序=RX－X~－R－XRM－－XS－－－计算简便，但效果较差适用于产品批量较大的工序简便省事，及时判断工序状态。但不易发现分布中心的变化因各种原因每次只能收集一个数据或希望尽快发现并消除异常因素D4R－X~－X+2.659RM－－=X+A2R－D3R－UCL==X-A2R－LCL=UCL=LCL=UCL=LCL=UCL=LCL=UCL=LCL=UCL=3.267LCL不考虑UCL=LCL=UCL=LCL=X~－+M3A2－R-M3A2－RD4R－－D3RRM－X+2.659RM－－=X+3S－=X-3S－正态分布D8S－D7S－版权所有,严禁翻印控制图应用类别名称符号特点适用场合中心线控制界限线记数值控制图不合格品数控制图缺陷数控制图单位缺陷数控制图较常用，计算简便操作工人易于理解样本容量相等PN－计算量大，控制线凹凸不平简便省事，及时判断工序状态。但不易发现分布中心的变化UCL=LCL=不合格品率控制图PNPCU样本容量不等计算量大，控制线凹凸不平样本容量相等样本容量不等P+3－PN（1-P）－P-3PN（1-P）