统计制程管理ppt课件

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1、2018/10/5,1,SPC(Statistical Process Control) 统计制程管制,2018/10/5,2,有反馈的过程控制模型,人 设备 材料 方法 环境,过程的呼声,统计方法,我们的工作 方式和资源 的 融合,顾 客,识 别 不 断 变 化 的 需 求 和 期 望,过程/系统, 输 出,输 入,顾客的呼声,产品和服务,2018/10/5,3,1.目的：,通过对制程产品特殊特性的动态的控制，使产品的不良或即将发生的不良得到预先防止。（以前品质控制为静态控制，以进行批量的检验为主，但现代生产中有许多仪表仪器是随时反映过程参数，除这些仪器控制外，SPC是最好的动态控制方法，如

2、股票分析的走势图）,2018/10/5,4,2.管制图类型：,2018/10/5,5,3.管制图的选择方式,2018/10/5,6,4.管制图的种类,4.1 均值和极差图（X-R） 4.2 P管制图 4.3 均值和标准差图（X-） 4.4 中位数极差图（X-R） 4.5 单值和移动极差图（X-MR） 4.6 不合格品数的np图 4.7 不合格（缺陷）数的c图 4.8 单位不合格（缺陷）数的u图,2018/10/5,7,4.1均值和极差图（X-R）,4.1.1 收集数据(以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品，并周性期的抽取子组。) 4.1.2 计算控制限：(首先计算极差的

3、控制限，在计算均值的控制限) 4.1.3 过程控制的分析 4.1.4 过程能力解释,2018/10/5,8,4.1.1.1 选择子组大小，频率和数据,4.1.1.1.1子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程流等。（变差小）4.1.1.1.2子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。 4.1.1.1.3子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次使用管制图选用35 组数据，以便调整。,2018/10/5,9,4.1

4、.1.2 建立控制图及记录原始数据 4.1.1.3 计算每个子组的均值（X）和级差R 对每个子组计算：X=（X1+X2+Xn）/ n （n表示子组容量） R=Xmax-Xmin,2018/10/5,10,4.1.1.4 选择控制图的刻度,4.1.1.5 将均值和极差画到控制图上,4.1.1.4.1 两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测 量值 ; 4.1.1.4.2 刻度选择上：对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值（X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 注：一个有用的建议是将R图的刻度值设置为

5、X图刻度值的2倍。,2018/10/5,11,4.1.2 计算控制限：(首先计算极差的控制限，在计算均值的控制限),4.1.2.1 计算平均极差（R）及过程均值（X）R=（R1+R2+Rk）/ k（K表示子组数量）X=（X1+X2+Xk）/ k,4.1.2.2 计算控制限：UCLx=X+ A2R UCLR=D4RLCLx=X- A2R LCLR=D3RA2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量,4.1.2.3 在控制图上以虚线作出均值和极差控制限的控制线,2018/10/5,12,4.1.3过程控制的分析,4.1.3.1 极差图上的数据点分析； 4.1.3.2 识别并标注所有特殊原因（极差图

6、）； 4.1.3.3 重新计算控制限（极差图） 4.1.3.4均值图上的数据点分析 4.1.3.5 识别并标注所有特殊原因（均值图） 4.1.3.6 重新计算控制限（均值图）,NEXT,2018/10/5,13,a) 出现一个或多个点超出任何控制限是该点处于失控状 的主要证据，应分析。b) 超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一或几种：b.1 控制限计算错误或描点时描错 b.2 零件间的变化性或分布的宽度已增大b.3 测量系统变化（如：不同的检验员或量具）c) 有一点位于控制限之下，说明存在下列情况的一种或多种c.1控制限或描点时描错 c.2 分布的宽度变小（变好）c.3 测量系统已改

7、变（包括数据编辑或变换）,4.1.3.1.1超出控制限的点：,2018/10/5,14,4.1.3.1.2 链-有下列现象之表明过程已改变或出现 某种趋势：连续 7点在平均值一侧或7点连 续上升或下降,a) 高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部：a.1 输出值的分布宽度增加，原因可能是无规律的（设备工作不正常或固定松动）或是由于过程中的某要素变化（如使用新的不一致的原材料），这些问题都是常见的问题，需要纠正。a.2 测量系统的改变（如新的检验人或新的量具）,b) 低于平均极差的链或下降链说明存在下列情况之一或全部：b.1 输出值的分布宽度减小，好状态b.2 测量系统的改好,201

8、8/10/5,15,4.1.3.1.3 明显的非随机图形,非随机图形例子：明显的趋势；周期性；数 据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系等。 一般情况，各点与 R的距离：大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在其外的2/3的区域。,2018/10/5,16,4.1.3.1.3 明显的非随机图形,c) 如果显著多余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组如 果超过90%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查：c.1 控制限或描点计算错描错c.2 过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多 个具有完全不同的过程均值

9、的过程流的测量值（如：从几组 轴中，每组抽一根来测取数据。c.3 数据已经过编辑（极差和均值相差太远的几个子组更改删除）d） 如果显著少余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组， 如果有40%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一 种或更多进行调查：d.1 控制限或描点计算错描错d.2 过程或取样方法造成连续的分组中包含了从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量值（如：输入材料批次混淆）,返回,2018/10/5,17,4.1.3.4.1 超出控制限的点：,a) 一点超出任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多a.1 控制限或描点时描错 a.2 过程已更改，或是在当时的

10、那一点（可能是一件独立的事件）或是一种趋势的一部分。a.3 测量系统发生变化（例如：不同的量具或QC）,4.1.3.4.2 链-有下列现象之表明过程已改变或出现某种趋势：连续 7点在平均值一侧或7点连续上升或下降,a）与过程均值有关的链通常表明出现下列情况之一或两者。a.1 过程均值已改变a.2 测量系统已改变（漂移，偏差，灵敏度,2018/10/5,18,4.1.3.4.3 明显的非随机图形,a) 非随机图形例子：明显的趋势；周期性；数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系等。b) 一般情况，各点与 R的距离：大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在

11、其外的2/3的区域。,2018/10/5,19,4.1.3.4.3 明显的非随机图形,c) 如果显著多余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组，如果超过90%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查：c.1 控制限或描点计算错描错c.2 过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值（如：从几组轴中，每组抽一根来测取数据。c.3 数据已经过编辑（极差和均值相差太远的几个子组更改删除）,2018/10/5,20,4.1.3.4.3 明显的非随机图形,d）如果显著少余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组，如果有

12、40%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查：d.1 控制限或描点计算错描错d.2 过程或取样方法造成连续的分组中包含了从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量值（如：输入材料批次混淆 ),返 回,2018/10/5,21,4.1.3.6 重新计算控制限（均值图）,在进行首次过程研究或重新评定过程能力时， 失控的原因已被识别和消除或制度化，然后应重 新计算控制限，以排除失控时期的影响，排除所 有已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的 子组，然后重新计算新的均值 X和控制限，并画 下来，使所有点均处于受控状态。,返 回,2018/10/5,22,4.1.4 过程

13、能力解释：,注： 如果已经确定一个过程已处于统计控制状态，还存在过程是否有能力满足顾客需求的问题时； 一般讲，控制状态稳定，说明不存在特殊原因引起的变差，而能力确反映普通原因引起的变差，并且几乎总要对系统采取措施来提高能力，过程能力通过标准偏差来评价。,2018/10/5,23,4.1.4.2 计算过程能力 过程能力-是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。,2018/10/5,24,4.1.4.3 评价过程能力：,当 Cpk1 说明制程能力差，不可接受。1Cpk1.33,说明制程能力可以，但需 改善。1.33Cpk1.67,说明制程能力正常。,返 回,2018/10

14、/5,25,4.2 P管制图,P图是用来测量在一批检验项目中不合 目的百分数。,4.2.1 数据的收集,4.2.2 计算控制限,4.2.3 过程控制用控制图解释,4.2.4 过程能力解释,返 回,2018/10/5,26,4.2.1 数据的收集,4.2.1.1 选择子组的容量/频率/及数量4.2.1.1.1 子组容量：子组容量足够大（最好能恒定），并包括几个不合格品。4.2.1.1.2 分组频率：根据实际情况，兼大 容量和信息反馈快的要求。4.2.1.1.3 子组数量：收集的时间足够长， 使得可以找到所有可能影响过程的变差源。 一般为25组。,2018/10/5,27,4.2.1 数据的收集,

15、4.2.1.2 计算每个子组内的不合格品率（P）P=Np / NN为每组检验的产品的数量；Np为每组发现的不良品的数量。 4.2.1.3 选择控制图的坐标刻度一般不良品率为纵坐标，子组别（小时/天）作为坐标,纵 坐标的刻度应从0到初步研究数据读读数中最大的不合格 率值的1.5到2倍。 4.2.1.4 将不合格品率描绘在控制图上描点，连成线来发现异 常图形和趋势。,返回,2018/10/5,28,4.2.2.1 计算过程平均不合格品率（P）P=（N1P1+N2P2+NkPk）/ (N1+N2+Nk)N1P1；NkPk 分别为每个子组内的不合格的数目N1；Nk为每个子组的检验总数,4.2.2.3 画线并标注4.2.2.3.1 过程平均（P）为水平实线，控制限（USL；LSL）为虚线。4.2.2.3.2 从上述公式看出，凡是各组容量不一样，控制限随之变化。4.2.2.3.3 在实际运用中，当各组容量与其平均容量不超过25%时，可用平均样本容量N 代替N来计算控制限USL；LSL。,