SPC 过程能力分析教学教材

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1、SPC知识介绍,CONTENTS,目录,一、一个真实的故事,二、SPC的基础知识,三、控制图,四、过程能力分析,1.一个真实的故事,废品率 (%),2000,2001,晚会时间,3,2,1,2000年 4月 *厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5% 总经理给全厂颁奖 仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！ 总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”,1 2 3 4 5 6 7,案 例,经理想收回奖励.,3,2,1,2000年7月 连续3个月废品率上升 总经理想要收回他的奖励 不但没有保持已有的成绩, 废品率却直线倒退 总经理反思： “奖励适得其反.这群人需要强硬的管理

2、!”,2000,2001,1 2 3 4 5 6 7,废品率 (%),不再 “温和的管理”,3,2,1,2000年11月 到11月, 废品率上升到2.6% 年度最高点，总经理采取措施 召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题 在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了. 员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标. 所以他们什么也没做.,2000,2001,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11,废品率 (%),总经理断定：“粗暴的爱产生奇迹”,3,2,1,2001年6月 总经理看到自从去年底以来，废品率降低了.“柳暗花明了！” (记住: 实际上从来没采取任何措施来

3、改善系统) 他得出结论: “强硬的管理方式获得成功！”,废品率 (%),2000,2001,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12,1 2 3 4 5 6,SPC可以找出其他结论.,SPC可以找出其他结论 - 但是理由呢 ?,总经理 “ 嗨, 我是按照数据作出结论的我怎么会错呢？”,专家 “你的结论是把高、低点作为信号观察而得出的。实际上，那都是噪声（偶然原 因散布）。看这数据，在工程中没有过明显的变化 ”,对人类而言：疏于用控制图分析数据是已知的增加费用、 浪费人力物力和降低士气的重要原因. ” - Dr. Donald J. Wheeler,CONTENTS,目录,一、一个真

4、实的故事,二、SPC的基础知识,三、控制图,四、过程能力分析,- SPC的生命特征 - SPC的关系链 -SPC控制原理,2.1 SPC的生命特征,SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制（统计工程管理）,为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。,SPC之父：休哈特,SPC管理的特点,对过程作出可靠的评估；（识别关键控制点的状态） 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；（过程能力CPK） 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；（告警

5、） 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；（预防成本升高、故障成本降低）,100%检查能否保证在顾客方不发生不良？ 100%检查,重新100%检查,再一次100%检查能否保证在顾客方不发生不良？ 检查为主的品质管理能否减少顾客不满和不良率而达到目标？,2.1 SPC的生命特征,2.2 SPC的关系链,（1） 产品检验与SPC的链,2.2 SPC的关系链,（2） SPC的组成链,2.2 SPC的关系链,（3） SPC的组成链,2.2 SPC的关系链,（3） SPC的工具链,检查表又称核对表、调查表。它是用来进行数据的收集和整理，并在此基础上进行原因的粗

6、略的分析。,主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏.,QC Tools-检查表,用于分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。根据它的形状也称为鱼骨图或羽状图。（5M1E概念),特性,人,机,料,法,环,主骨,大骨,主骨,小骨,QC Tools-因果图,柏拉图是根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准,通过排列次序把主要问题及原因（通常占到70%以上）突出表现出来而首先加以解决的方法，基于二八定律。,柏拉图又称为重点管理法，排列图，ABC

7、法或主次分析图法。,交通,部门行政费用,文具,电话,事务,培训,其他,QC Tools-柏拉图,直方图是对定量数据分布情况的一种图形表示，由一系列矩形（直方柱）组成，它将一批数据按取值大小划分为若干组，在横坐标上将各组为底作矩形，以落入该组的数据的频率或频数为矩形的高。,规格范围,下限,上限,SPEC中心,QC Tools-直方图,1.1-1.2,1.6-1.7,分层法又叫分类法或分组法，分层法是按照一定的标记，把收集来的数据加以分类整理。,分类法的目的是把杂乱无章的数据加以整理，使之能客观的反应数据所代表的客观事实。,B生产线值均于规格内，但A、C生产线部份落于规格外，故我们于改善时应以A生

8、产线应提升其值，C生产线应降低其值。,SL,SU,SL,SU,B,A,C,QC Tools-分层法,用来表示对应的变量与变量之间相互影响与相互作用范围的图表,称之为“散布图”，又叫相关图。,X强度 Y膜厚,50 60 70 80 90 100 X,50 40 30,Y,QC Tools-散布图,QC Tools,查检表: 查检集数据. (调查记录数据用以分析) 鱼骨图: 鱼骨追原因. (寻找因果关系) 柏拉图: 柏拉抓重点. (找出“重要的少数”) 层别法: 层别作解析. (按层分类,分别统计分析) 散布图: 散布看相关. (找出两者的关系) 直方图: 直方显分布. (了解数据分布与制程能力)

9、 管制图: 管制找异常. ( 了解制程变异),2.3 SPC的控制原理,SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程中的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。,局部措施 通常用来消除变异的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题 对系统采取措施 通常用来消除变异的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题,2.3 SPC的控制原理,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

10、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,2.3 SPC的控制原理,2.3 SPC的控制原理,2.3 SPC的控制原理,过程能力 受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变异已减少） 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变异太大）,Time(时间),2.3 SPC的控制原理,所有控制图只有一个共同的目标： 检测出引起过程重要变异的可归属变异原因， 从而： 在过程产生大量不合格品之前采取调查和纠正行动以 消除引起过程变异的可归属原因. 换句话说，保持过程处于统计控制状态.,2.3 SPC的控制原理,CONTENT

11、S,目录,一、一个真实的故事,二、SPC的基础知识,三、控制图,四、过程能力分析,-控制图的概念 -控制图的类型与选择 -控制图八大判异准则 -控制图的制作步骤,3.1 控制图的概念,CL=CL UCL=CL+3 LCL=CL-3,控制图是检验假设的连续 选择! 选择! 放弃! 选择!.,3.1 控制图的概念,异常原因(assignable cause) 引起的非正常品质变动,偶然原因(chance cause) 引起的正常品质变动,统计管理状态 (in statistical control),脱离统计管理状态 (out of control),管理范围内的分布,管理范围外的分布,3,5,3

12、.1 控制图的概念,1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变异的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。 情形1：控制图上的点子出现连续上升或下降倾向，显然过程有问题，故异因刚一露头，即可发现，于是可及时采取措施加以消除。 情形2：更经常的是控制图上的点子突然出界，显示异常。这时必须查出异因，采取措施，加以消除。 因此，控制图的作用是：及时告警。,控制图的作用,3.1 控制图的概念,计量型控制图 均值极差图（X-R图） 均值标准差图（X-S图） 中位数极差图（X-R图） 单值移动极差图（I-MR图） 计数型

13、控制图 不合格品率控制图（p-图 ） 不合格品数控制图（np-图） 单位缺陷控制图（u-图） 缺陷数控制图（c-图),3.2 控制图的类型与选择,计数型,计量型,什么类型的数据 ?,按群还是按个 体收集的数据 ?,是缺陷 还是不良项目?,群 (平均值) (n1),个体数值 (n=1),X-Bar R X-Bar S,个体移动范围 （ I-MR ）,特殊类型的“缺陷”,不良项目,缺陷的概率低吗?,如果你知道坏的数， 你知道好的数吗？,泊松分布,二项分布,个体移动范围 （I-MR）,否,是,是,每个样本数 的几率面积不变 ?,是,否,c 图,u 图,不变的样本数 ?,np 图,否,是,p 图,注:

14、 X-Bar S 适合于群大小 (n) 10,控制图选择方法,3.2 控制图的类型与选择,X-R 是最常用的控制图. 平均值图和极差图用于检测是否存在恒定原因系统.,X-图测量样本之间的变异,R-图测量样本之内的变异,X-R 图的结构,3.2 控制图的类型与选择,3.2 控制图的类型与选择,分析用控制图 过程是否处于统计稳态； 过程能力是否适宜； 为控制用控制图，提供控制线。 控制用控制图 时机：过程处于稳态、过程能力达到要求； 作用：判断过程是否异常，如有异常应作处理； 控制线：来源于分析用控制图。,判断过程稳定性的基本思路,按控制图判异准则的八个检验模式，对样本数据在控制图中的点子的排列状

15、态进行判断。若控制图中没有任何一个检验模式的状态出现，即判断取样过程处于稳定受控状态。,3.3 控制图的八大判异准则,在MINITAB可以对可能成为异常状态的8种特别原因进行检验. A,B.C显示离中心线分别相距标准偏差3,2,1的区域.,检验1:一个点超出区域A,3.3 控制图的八大判异准则,检验2: 以中心线为基准,在同一侧面有9个连续点.,3.3 控制图的八大判异准则,检验3: 相连的6个点连续上升或下降.,检验4: 连续的14个点相继上升或下降,对此应检讨数据的操作性.,3.3 控制图的八大判异准则,检验5: 连续的3个点中2个在A区域(以中心线为基准在同一侧),3.3 控制图的八大判异准则,检验6: 连续的5个点中4个在区域B或其外边的位置 (以中心值为基准在同一侧),检验7: 连续的15个点在区域C(以中心线为基准看两侧) 第一是什么使它变好 第二是数据是否读错或测定仪误差,3.3 控制图的八大判异准则,检验8: 连续的8个点在区域C外边的位置(以中心线基准两侧),3.3 控制图的八大判异准则,例题,下列数据是生产模具产品的压缩强度的测量资料.请检验是否稳定,统计