统计过程控制应用教程PPT

统计过程控制StatisticalProcessControl应用简介第一篇：基础篇6σ的概念最初源于管制图的原理，就是当管制图中的管制界限宽度应用6倍σ标准差并在考虑偏移1.5倍标准差后，管制界限仍然在规格界限内，此时的品质不良率为3.4ppm。一、6σ简述6σ简述6σ图示：USLLSLSLLCLCLUCLσ1.5σσσσσσσ6σσ6σσσσσσσLevel%(合格率)ppm(不良率)699.999663.4599.9767233499.3796,210393.319366,807269.1463308,5376σ简述—不同σ数最直观的概念6σ是统计学中的一个名词，SPC中的管制图就是用6σ来进行品质分析的。随着社会的发展，社会各界对品质的要求也愈发严格，所以所有工作都要围绕最终品质达到3.4ppm来进行，这就形成了6σ体系。6σ简述—6σ体系的形成与发展6σ体系产生后，围绕它已经产生了多个含义，所引伸出的内容及应用的领域也远远超出了原有的统计学所界定的范围，因为：它已成为一种处世哲学它是一种价值体现它已成为一个事件的最终目标6σ简述—6σ体系的形成与发展Measurement（测量）Analysis（分析）Control（控制）Improvement（改善）6σ简述—6σ的运作方法设计好好材料好制程好出货好体系高效率好印象好价格好服务6σ简述—如何才能实现6σ呢？a.查检表b.层别法c.鱼骨图d.柏拉图e.散布图g.管制图f.直方图二、品管的七大方法品管的七大方法查检表收集现场数据层别法对收集来的数据进行分类鱼骨图对一个现象或结果进行深入分析柏拉图对多种原因进行分析，找出最大问题散布图寻找两个或两个以上问题间的相关性管制图了解品质的变化状态并预测未来状况直方图了解品质现状品管七大方法的内在联系现场查检表汇总数据监控预测找出相关管制图细部状况找出原因直方图鱼骨图解决问题层别法散布图三、Minitab软件简述它是一个统计软件包拥有众多成功完成六个西格玛项目所需的工具（各种图形、用于数据分析的统计工具、报告等）下拉选项菜单驱动的软件当前软件版本：13.32Minitab软件简述Minitab能够做到……描述性统计能力分析（Zst/Zlt）绘图-类型繁多实验设计（DOE）及结果分析统计过程控制（SPC）Minitab软件的结构3个交互式窗口：Session窗口-存储所有操作的记录（以备参考）Worksheet窗口-用于数据输入（工作表格式）ProjectManager窗口-工程管理窗口Minitab软件的常用功能1.正态性检验：操作：StatBasicStatsNormalityTest功能：用于检验所采样的数据是否符合正态分布判定规则：如果P-Value小于0.05，那么您的数据不服从正态分布，反之则服从。Minitab软件的常用功能2.等同性检验：操作：StatBasicStats2-Samplet功能：用于检验两组数据分布是否具有等同性判定规则：如果P-Value小于0.05，那么两组数据分布情况存在本质性的差异，反之则可认为两组数据具有同质性。Minitab软件的常用功能3.描述统计：操作：StatBasicStatsDescriptiveStatistics功能：用于获得对于一组数据的综合性统计描述复选功能：同时用图形来表示Graphs按扭→Graphicalsummary→OKMinitab软件的常用功能4.分组直方图：操作：GraphChart功能：用于对不同Unit的同一Parameter进行比较分组设置：根据Unit的不同进行分组Options按扭→设置Cluster→OKMinitab软件的常用功能5.时间序列图：操作：GraphTimeSeriesPlot功能：用于观察某一变量随时间的变化关系复选功能：多图同页点击Frame→选MutipleGraphs→OverlaygraphsonthesamepageMinitab软件的常用功能6.箱图：操作：GraphBoxplot功能：用于对比不同样本或不同类型数据复选功能：多图同页点击Frame→选MutipleGraphs→Overlaygraphsonthesamepage管制图和直方（正态分布）图将在第三篇中详细介绍第二篇：概念篇统计过程控制，也称“统计制程管制”，英文为：StatisticalProcessControl，它是一种利用统计学的原理，对生产过程中的产品品质进行控制、改善，从而预防不合格品发生的质量控制方法，简称SPC。什麽是统计过程控制？SPC的功效—3W2H找出什麽时候会发生异常（WHEN）找出发生什麽具体异常（WHAT）分析发生异常的原因（WHY）得出解决异常的方法（HOW）建立预防方案（HOW）我们为什麽要引入SPC这个概念？我们引入SPC的目的是要将先进的品质理论和品质工具与生产实际相结合，从而……降低成品不良率，提高生产效率,提高企业自身的品质意识及产品品质增强产品在国内、国际市场上的竞争力预防未来生产中不良品的产生SPC的主要内容SPC的主要内容分为计数值和计量值两种，所涉及的内容包括抽样检验、数据整理、图形分析、制程分析、改善监控等。计数值计量值两个概念：以计产品的件数或点数来表达以实际测量或测试的数据来表达（如：高歪盖、热变形、瓶身气泡及熔缺）（如：扭矩、净含量、杀菌温度、空瓶顶压）SPC的运作流程收集原始数据将数据转换成直观图形了解数据的真实性，分析图形实时监控品质状况找出影响最大原因找出未来可能出现的品质状况专案处理有无问题及时通知制造采取措施有注意实时监控改善前中后状况有无效果及效果是否明显继续生产监控记录纳入标准化有立即采取措施无无SPC运作成功的条件高层管理者的大力支持中层干部能够在有良好的品质观念的基础上及时分析图形作一份详尽、全面、系统的SPC系统规划必须使用专业软件数据收集要真实、适时SPC系统运作的重点相关人员的教育训练全面的系统规划适时收集数据适时监控图形问题的改善形成标准第三篇：方法篇Ⅰ-数据收集数据收集的四个原则真实及时简洁标准Ⅰ-数据收集制订抽样计划及查检表现场检验并如实记录数据数据录入数据收集的流程确定检验项目Ⅰ-数据收集注意：数据要连续抽取子组容量通常为5或5个以上子组数量通常为25组或25组以上！抽样频率特性易检验或品质较差增加抽样频率品质转好且稳定降低抽样频率Ⅱ-SPC图形架构SPC图形架构计数值图形计量值图形PPM/不良推移普通管制分析单品质特性图多品质特性图不良率推移图、PPM推移图P-Chart、NP-Chart、C-Chart、U-Chart、柏拉图多品质特性图X-RChart、X-SChart、X-RmChart、M-RChart、直方图、Cpk推移图两个基本概念Ⅲ-SPC常用品质指标准确度精确度⊙A⊙BB：精确，偏差很小，但离目标值较远（准确度不足）A：准确，平均值很好，但偏差较大（精确度不足）二者在正态图上的反映：SPC常用品质指标LSLUSLTarget123曲线2：σ值很小但平均值u发生了偏移。曲线1：平均值u很好,但σ很大曲线3：理想情况常用的品质指标：UCL—控制上限LCL—控制下限CL—控制中心线USL—规格上限LSL—规格下限SL—规格中心线LCLCLUCLσσ—标准偏差SPC常用品质指标SPC常用品质指标Cp（Pp）---制程潜力，反映了过程的集中程度，即数据的精确度（Pp为未来值）Ca---偏移度，反映了数据整体距规格中心的偏移程度，即数据的准确度Cpk（Ppk）、Z---它是偏移程度和离散程度的综合体现，是工程能力最真实、最全面的反映（Ppk为未来值）SPC常用品质指标Ca=CL－SLUSL(LSL)－SLCLLCLUCLCL－SLSL－LSLUSL－SLSPC常用品质指标Cp=USL－LSLUCL－LCLCLLCLUCLUSL－LSLUCL－LCL（nσ）SPC常用品质指标CPU=USL－CL3σCPL=CL－LSL3σCLLCLUCLUSL－CL3σCL－LSL3σ通常：Ca越小越好，正常应在0.1内Cp越大越好，正常应大于1.33，理想值为1.67Cpk越大越好，正常应大于1.0，理想值为1.5SPC常用品质指标Cpk=(1－Ca)×CpCpk=Min(CPU，CPL)Z=3×CpkP-Chart即不良率管制图，用于对制程中产品的不良率进行管制。Ⅳ-图形制作与分析—1P-Chart功用：•掌握取样母体的不良率状况，了解本系统正常状况下的不良状况。•对突发事件的影响程度及时了解。•预测下一阶段的不良率。1.P-Chart的制作：图形制作与分析—1P-Charta.收集数据b.计算每组不良率Pi=nidi×100P：不良率n：检验数d：不良数i：第i组数据c.计算平均不良率(中心线)CL=PBar=Σni×100Σdid.计算管制上下限UCL=Pbar+3δ=Pbar+3Σ(Pi–Pbar)2/nLCL=Pbar－3δ=Pbar－3Σ(Pi–Pbar)2/nUCL=Pbar+3Pbar×(1-Pbar)/niLCL=Pbar－3Pbar×(1-Pbar)/ni或图形制作与分析—1P-Chart2.制作图形(应用Minitab软件)进入P图界面:(Stat—ControlCharts---P)OK在Variable中输入不良数所在列在SubgroupSize中输入子组容量(子组容量相同)在Subgroupin中输入子组所在列(子组容量不同)图形制作与分析—1P-Chart图形制作与分析—1P-Chart3.图形分析当图中出现以下情况时，通常可认为出现了异常情况连续几点在中心线上方或下方点跑出了管制界限连续几点上升或下降连续几点互着一升一降呈现明显的非随机现象（不要过分解释数据，因为有时随机状态也会呈现非随机现象）图形制作与分析—1P-Chart非随机－分布过于集中、分散或呈现明显规律性：图形制作与分析—1P-Chart非随机－数值分段：图形制作与分析—1P-Chart通常情况下，若大约2/3的点应落在控制限1/3的中间区域内；约1/3的点落在其他2/3区域；1/20的点落在外1/3区域，则可认为过程是受控的。图形制作与分析—1P-ChartUCLLCLCL1323问题1：若远远多于2/3的点落在控制限1/3中间区域，则原因可能为：•控制限计算错或描点描错•过程或取样方法分层•数据已经过编辑图形制作与分析—1P-ChartUCLLCL1323CL问题2：若远远少于2/3的点（＜40%）落在控制限1/3中间区域，则原因可能为：•子组中包含非同一过程的数据当出现失控状态时，要对问题进行仔细分析，找出原因加以改善，并重新计算及描画均值和控制限，保证所有的数据点都处于受控状态。图形制作与分析—1P-ChartUCLLCL1323CL•控制限计算错或描点描错NP-Chart即不良数管制图，作用同P图相似。图形制作与分析—2NP-Chart通常用于：自动化程度较高，对不良分析以计数为主不良数相对较低批量相对较低各批检验数相同1.NP-Chart的制作：a.收集数据b.计算平均不良数P：平均不良数n：检验数d：不良数i：第i组数据CL=PBar=P=ΣniΣdi图形制作与分析—2NP-Chartc.计算管制上下限UCL=Pbar+3Pbar×(1-Pbar)LCL=Pbar－3Pbar×(1-Pbar)2.图形制作(同P图)3.图形分析图形制作与分析—2NP-ChartU-Chart即单位缺点数管制图，可用来对不同工种或不同生产部门进行品质考核。图形制作与分析—3U-Chart1.U-Chart的制作：a.收集数据b.计算单位缺点数Ui=NiCiUi表示第i组数据的单位缺点数Ci表示第i组数据的缺点数Ni表示第i组数据的检验数c.计算管制上下限UCL=Ubar+3Ubar/NiLCL=Ubar－3Ubar/Ni2.图形制作(同P