《SPC统计过程控制(电子分厂)课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPC统计过程控制(电子分厂)课件（90页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、SPC统计过程控制,美的空调品质统括部 2002年11月,引子：几个问题,过程控制、SPC与控制图是什么关系？ 为什么n=25，1/pn5/p? 为什么作控制图要收集25组以上数据？ 当控制图上点子出界，我们的产品将不合格吗？ 规格限与控制限的关系？,三条判稳准则的含义？ 第二类判异准则的逻辑意义，如何确定？ SPC的一般步骤？ 控制图可以一劳永逸吗？ 为什么先R图后X图？,柜机联机运行压力控制实例,历史背景及其意义,质量管理发展的三个阶段,生产力的发展,质量检验阶段 统计质量控制阶段 全面质量管理阶段,关键词：二战、贝尔实验室、 休哈特、道奇罗米格,SPC中常用统计量的抽样分布,总体与样本的
2、关系,抽样,常用统计量,均值的抽样分布,中位数的抽样分布,标准差的抽样分布,极差的抽样分布,计数值统计量的抽样分布,n、np的抽样分布 c、u的抽样分布,控制图的原理,控制图的结构,上控制线 中心线 下控制线 描点序列,产品质量的统计观点,产品的质量具有变异性 产品质量的变异具有统计规律性： 计量：正态分布 计数：计件：二项分布 计点：泊松分布,控制图原理,正态分布：中间高、两头低、左右对称 并延伸到无穷。 两个重要参数： 平均值与标准差,正态分布曲线随着平均值（）变化,正态分布曲线随着标准差（）变化,正态分布的特性： 即不论平均值与标准差取值为何， 产品质量特性值落在3，3范围内的 概率为9
3、9.73，这是数学计算的精确值。 产品质量特性值落在3，3范围外的 概率为199.73%=0.27%，而落在大于3一 侧的概率为0.27/20.135%。 修哈特就是根据这一特点发明了控制图。,控制图的形成：,将正态分布图按顺时针方向转90。,由于图中数值上小、下大不符合常规，故再将图上下翻转180。,控制图原理的第一种解释：,小概率事件原理： 小概率事件实际上不发生，若发生即判断异常。 控制图就是统计假设检验的图上作业法。 在控制图上每描一个点就是作一次统计假设检验。,点出界就判异！,控制图原理的第二种解释：,假定在过程中，异波已经消除，只剩下偶波，这当然是最 小波动。(判断） 根据这最小波
4、动，应用统计学原理设计出控制图相应的控 制界限，于是当异波发生时，点子就会落在界外。 因此点子频频出界就表明存在异波。 控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。,3方式的公式 UCL=+3 CL= LCL=3 式中，、为统计量的总体参数。,3方式,应用注意事项：,规范界限不能用作控制界限。规范界限用以区分 合格与不合格，控制界限则用以区分偶波与异波， 二者完全是两码事，不能混为一谈 。 20字方针： “查出异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”。 （茶采姜不辣） 不照这“20字方针”去做，控制图形同虚设，就不必搞控制图。,控制图的第一种错误：虚发警报,生产正常而点子偶然超出界外
5、，根据点出界就判异， 于是就犯了第一种错误。 通常犯第一种错误的概率记以。 第一种错误将造成寻找根本不存在的异因的损失。,控制图的判断准则,控制图的第二种错误：漏发警报,过程已经异常，但仍会有部分产品，其质量特性值 的数值大小偶然位于控制界限内。 如果制取到这样的产品，打点就会在界内，从而犯了 第二种错误，即漏发警报。 通常犯第二种错误的概率记以。 第二种错误将造成废资增加的损失。,虚发警报,漏发警报,如何减少两种错误造成的损失,根据使两种错误造成的总损失最小这一点来确定UCL与LCL之间的最优间隔距离。 经验证明休哈特所提出的3方式较好，在不少情况下，3方式都接近最优间隔距离。,分析用控制图
6、,分析以下两个问题： 1、所分析的过程是否为统计控制状态？ 2、该过程的过程能力指数(Process Capability Lndes)是否满足要求？荷兰学者维尔(S.L.Wievda)达把过程能力指数满足要求称作技术稳态。,状态I：统计控制状态与技术控制状态同时达到，最理想。 状态II：统计控制状态未达到，技术控制状态达到。 状态III：统计控制状态达到，技术控制状态未达到。 状态IV：统计控制状态与技术控制状态均未达到，最不理想。,控制用控制图,从数学的角度看： 分析用控制图的阶段就是过程参数未知的阶段， 而控制图的阶段则是过程参数已知的阶段。,判稳准则,连续25个点，界外点数d=0 连续
7、35个点，界外点数d=1 连续100个点，界外点数d=2 当然，即使在判稳时，对于界外点也必须按第二节的“20字方针”去作。,判异准则,第一类判异准则：点出界就判异 第二类判异准则：界内点排列不随机判异,准则一,一点落在A区以外,一点落在A区以外,准则二,连续9点落在中心线同侧,准则三,连续6点递减,连续6点递增,准则四,连续14点中相邻两点上下交错,准则五,连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区之外,准则六,连续5点中有4点落在中心线的同一侧的C区外,准则七,连续15点在C区中心线上下,准则八,连续8点在中心线两侧，但无一在C区中,常用休哈特控制图,XbarR控制图,它用于控制对象为长度、重
8、量、强度、纯度、时间、收率利等计量值的场合。 Xbar控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图用于观察正态分布的分散情况或变异度的变化， Xbar R图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。,控制限的确定,XbarS控制图,与R控制图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。 极差计算简便，故R图得到广泛应用。 但当样本大小n10，这时应用极差估计总体标准差的效率减低，需要应用s图来代替R图。,控制限的确定,XRm控制图,XwaveR控制图,P控制图,用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合。 使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。 p图用于控制
9、不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、邮电、铁道部门的各种差错率等等。,控制限的确定,nP控制图,用于控制对象为不合格品数的场合。 设n为样本大小，p为不合格品率，则np为不合格品数。故取np作为不合格品数控制图的简记记号。 由于当样本n变化时np控制图的控制曲线全都成为凸凹状，比较麻烦，故只在样本大小相同的情况下，方才应用此图。,控制限的确定,C控制图,用于控制一部机器，一个部件，一定的长度，一定的面积或任何一定的单位中所出现的不合格品数目。 如布匹上的疵点数，铸件上的砂眼数，机器设备的不合格数或放障次数，电子设备的焊接不良数、传票的误记数，每页印刷错误数，办公室的差错次数等等。,控制限的
10、确定,U控制图,样品的大小保持不变时可以应用c控制图， 而当样品的大小变化时则应换算为平均每个单位的不合格数后再使用u控制图。 例如，再制造厚度为2mm的钢板的生产过程中，一批样品时2m2的，下一批样品时3m2的。这时就应换算为每平方米的不合格数，然后再对它进行控制。,控制限的确定,控制图的应用,一、控制图用于何处,原则上讲，对于任何过程，需要对质量进行控制的场合都可以应用控制图。 但要求，对于所确定的控制对象统计量应能够定量，这样才能够应用计量控制图。 如果只有定性的描述而不能够定量，那就只能应用计数控制图。 所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。对于只有一次性或少数几次的过程，显然难
11、以应用控制图来进行控制。,二、如何选择控制对象,一个过程往往具有各种各样的特征，在使用控制图时应选择能够真正代表过程的主要指标作为控制对象。 例如，假定某产品的强度方面有问题，就应该选择强度作为控制对象。在电动机装配车间，如果对电动机轴的尺寸要求很高，这就需要把机轴直径作为我们的控制对象。,三、怎样选择控制图,首先根据所控制质量指标的数据性质来进行选择： 如数据为连续值的应选择XR图、Xs控制图、XRs图等； 数据为计件值的应选择p或np图；数据为计点值的应选择c或u图。 最后，还要考虑其它要求。如检出力大小，抽取样品、取得数据的难易和是否经济等等，例如，要求检出力大可以采用成组数据的控制图，
12、如X控制图。,四、如何分析控制图,如果在控制图中点子未出界，同时点子的排列也是随机的，则认为生产过程处于稳定状态或统计控制状态。 如果控制图点子出界或界内点排列非随机，就认为生产过程失控。 样品的取法是否随机？ 测量有无差错？ 数字的读取是否正确？ 计算有无错误？ 描点有无差错？ 然后再来调查过程方面的原因,五、对于点子出界或违反其它准则的处理,若点子出界或界内点排列非随机， 应执行 “20字方针”，立即追查原因并采取措施防止它再次出现。,六、控制图的重新制定,控制图是根据稳态下的条件5M1E来制定的。如果上述条件变化，如操作人员更换或通过学习操作水平显著提高，设备更新，采用新型原材料或更换其
13、它原材料，改变工艺参数或采用新工艺，环境改变等，这时，控制图也必须重新加以制定。 由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以经过相当时间的使用后应重新抽取数据，进行计算，加以检验。,过程能力研究,过程能力,过程能力是指过程的加工质量满足技术标准的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，是稳态下的最小波动。 过程能力决定于质量因素人、机、料、法、环、测而与公差无关。,过程能力指数,过程精密度,双侧公差情况的过程能力指数,单侧公差情况的过程能力指数,有偏移情况的过程能力指数： 过程综合能力指数CPK,案例,某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图 分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。
14、为了解决停摆问题，再次应用排力量图分析造成停摆的原因，结果发现主要是由于螺栓脱落造成的。而后者是由螺栓松动造成的。为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。,螺栓扭矩是一计量特性值，故可选用基于正态分布的计量控制图。决定选用灵敏度高的Xbar R,分析,步骤1,取预备数据，然后将数据合理分成25组。,步骤2,计算各组样本的平均数Xbari。例如，第一组样本的平均值为 其余参见表中第7栏。,步骤3,计算各组样本的极差Ri。例如，第一组样本的极差为 其余参见表中第8栏。,步骤4,计算样本的总均值与平均值极差。由于 见表中最末行，故,步骤5,计算R图的参数。 先计算R图的参数。当样本
15、大小n=5时，D4=2.114，D3=0, 代入R图的公式得，,极差控制图,接着再建立Xbar图。由于n=5,A2=0。577，再将平均值、极差代入公式，得到UCL、LCL、CL值。,均值控制图,现在的R图判稳,可见，第13组的平均值为155.00小于LCL，故过程失控。 经调查其原因后，改进夹具，并采取预防措施防止这种现象再次发生。然后去掉第13组数据。 再重新计算R图和Xbar的值。 计算略。,14.13,29.86,0.00,去掉第13组数据后的极差控制图,从上页的R图中可以看出，第17个点出界，于是去掉第17组数据后重新计算，得到新的R图和Xbar图。,The End Thanks!,祝各位考试成功！,
