统计过程控制spc教材

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1、1,统计过程控制 Statistic Process Control,2,课程内容,过程控制概述 控制图历史说明 控制图说明 控制图原理说明 控制图种类及选择说明 正态分布说明 普通原因、特殊原因说明,使用控制图注意事项 X-R,X-S,X-R,X-Rm控制图 P, np, c, u控制图 Ca, Cp, Cpk, Pp, Ppk指数说明 控制图的判读 Case study,3,特性,安全,功能配合,特殊特性-可能影响安全或法规的符合性、配合、功能、性能或产品后续生产过程的产品特性或制造过程参数。,4,过程控制步骤,确定特性的目标值； 监测我们与目标值的距离是近还是远； 对得到的信息作出正确的

2、解释，确定过程是在正常的方式下运行； 必要时，采取及时准确的措施来校正过程或刚生产的输出； 监测采取措施后的效果，必要时进一步分析及采取措施。 注：仅对输出进行检验并随之采取措施，只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。不能代替有效的过程管理。,5,过程控制,传统的过程控制即对产品和过程特性进行检验。 检验分类： 计数型：检验时仅仅合格，还要尽可能接近目标值。 计量型：检验时可确定值的大小。 预防与检测 检 测容忍浪费 预 防避免浪费,6,预防,7,过程控制,过程性能取决于： 1.供方和顾客之间的沟通； 2.过程设计及实施的方式； 3.动作和管理方式。 过程控制重点： 过程特性 (如：温度、

3、循环时间、进给速度、周转时间、缺勤、延迟以及中止次等) 统计过程控制 使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高过程能力,8,统计过程控制模型,9,变差,任何过程都存在引起变差的原因，产品的差距总是存在。虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。,10,计量值的分布表达,位置：中心值,形状：峰态,分布宽度,11,普通原因和特殊原因,普通原因：指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“受统计控制”，或“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因, 如: 原材料的化学

4、成分、机床的振动、刀具的硬度、室温的变化。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。 特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。如:刀具的磨损、设备的调整欠佳、电力供应混乱、机床失灵、操作人员思想不集中等.除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。,12,13,局部措施和对系统采取措施,局部措施 通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 大约可纠正15%的过程问题,对系统采取措施 通常用来消除变

5、差的普通原因 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,普通原因,受控,系统措施,特殊原因,非受控,局部措施,总 结,14,过程控制和过程能力,简言之，首先应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制状态，那么其性能是可预测的，就可评定满足顾客期望的能力。,15,SQC&SPC,16,持续改进,17,持续改进循环,18,控制图的历史,控制图是对过程特性进行研究和控制的重要工具。 控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。因其用法简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施质量控制时不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Qual

6、ity Control)。,19,控制图的发展,20,控制图在英国及日本的历史,英国在1932年，邀请W.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计质量控制，而提高了英国人将统计方法应用到工業方面之气氛。 就控制图在工厂中实施来說，英国比美国为早。,日本在1950年由W.E. Deming博士引到日本。 同年日本规格协会成立了质量控制委员会，制定了相关的JIS标准。,21,控制图的目的,控制图和其他的统计图（趋势图、推移图）不同，因为它不但能够把数据用曲线表示出来，观察其变化的趋势，而且能显示变异是属于机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，从而采取适当的措施。,22,控制图种类(以数据来分

7、),计量值控制图 平均值与全距控制图 平均值与标准差控制图 中位值与全距控制图 单值与移动极差控制图,计数值控制图 不良率控制图(P) 不良数控制图(np) 缺点数控制图(c) 单位缺点控制图(u),23,控制图的选择,24,CASE STUDY,25,控制图种类(依用途来分),解析用控制图 決定方针用 过程解析用 过程能力研究用 过程控制准备用,控制用控制图 追查不正常原因 迅速消除此项原因 并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。,26,计量值的分布表达,位置：中心值,形状：峰态,分布宽度,27,方差,一种距离的衡量；特指观测值和平均值之差的平方。 注：将差值平方的目的是去除负值。,28,

8、标准差,一种距离的衡量，为方差的平方根。标准差比方差较常使用，因为它使用的是原先的衡量单位，而非衡量单位的平方。,29,控制图原理,30,正态分布概率,31,个別值的正态分布,平均值的正态分布,控制图的正态分布,控制图原理说明,32,控制界限和规格界限,规格界限：是用以说明产品特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。（如：长度10+/-0.5mm ; -0.5+0.5) 控制界限：应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得的观测值所计算出来者。,33,过程的组成以及其波动的原因,波动原因,34,控制图的益处,合理使用控制图能 供正在进行过程控制的操作者使用 有利于

9、过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去 使过程达到 更高的质量 更低的单件成本 更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 找出变差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。,35,使用控制图的准备,建立适用于实施的环境（人力、物力的提供） 定义过程（通过因果分析、过程流程确定哪一个过程） 确定待管理的特性，考虑到 顾客的需求（客户指定的产品/过程特性） 当前及潜在的问题区域（问题集中出现） 特性间的相互关係（特性之间的代替转换） 确定测量系统（力求良好的准确度、精密度） 使不必要的变差最小,36,质量特性与控制图的选择,为保证最终产品的质量特性, 需要考虑以下

10、几个方面: 认真研究用戶对产质量量的要求, 确定这些要求那些与质量特性有关, 应选择与使用目的有重要关系的质量特性来作为控制的项目.（重要的产品特性） 有些虽然不是最终产质量量的特性, 但为了达到最终产品的质量目标, 而在生产过程中所要求的质量特性也应列为控制项目（重要的过程特性） 在同样能夠满足对产质量量控制的情況下, 应该选择容易测定的控制项目. 用统计方法进行质量控制如无质量特性数据就无法进行.,37,质量特性与控制图的选择,在同样能夠满足产质量量控制的情況下, 应选择对生产过程容易采取措施的控制项目. 为了使控制最终取得最佳效果, 应尽量采取影响产质量量特性的根本原因有关的特性或接近根

11、本原因的特性作为控制项目.（时间、温度） 产品的质量特性有时不止一个, 则应同时采取几个特性作为控制项目.,38,使用控制图的注意事项,分组问题 主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组, 组中不应有不同本质的数据, 以保证组內仅有偶然因素的影响. 我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的偶然因素所造成的波动为基准来找出异常因素的, 因此, 必须先找出过程中偶然因素波动这个基准.,39,分组时的重要考虑,40,使用控制图的注意事项,分层问题 同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异, 这些差异常常是增加产质量量波动、使散差加大

12、的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.,41,复合,层别的说明,42,使用控制图的注意事项,控制界限的重新计算 为使控制线适应今后的生产过程, 在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常常需要反复计算, 以求得切实可行的控制图. 但是, 控制图經过使用一定时期后, 生产过程有了变化, 例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新收集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的控制图.,43

13、,为何控制界限应延用,过程受控后则说明(标准差)和均值Xbar已稳定,44,建立控制图的四步骤,45,建立Xbar-R图的步骤A,46,47,取样的方式,取样必须达到组內变异小，组间变异大 样本数、频率、组数的说明,48,组数的要求(最少25组),当过程中心值偏差了二个标准差时，它在控制限內的概率为0.84那么连续25点在线內的概率为：,49,每个子组的平均值和极差的计算,50,平均值和极差,平均值的计算（样本平均值）,R值的计算（样本极差）,51,建立Xbar-R图的步骤B,52,计算控制线,53,54,建立Xbar-R图的步骤C,55,控制图的判读,超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任

14、何一个控制界限是该点处于非受控控状态的主要证据,说明控制限计算或描点错误； 零件分布宽度变大或变小； 测量系统已改变(如：不同的检验员、量具、分辨力不适用)。,56,控制图的判读,链：有下列现象之一即表明过程已改变 连续7点位于平均值的一侧 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。,输出值的分布宽度增加(减小)或是由于过程中的某个要素变化； 测量系统改变； 测量系统改变，这样会遮掩过程真实性能的变化。,57,控制图的判读,明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。,控制限或描点已计算措或描错； 过程或取样方法被分层； 数据已经过编辑；,58,控制图的

15、证察分析,作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响, 产质量量特性的分布基本上不随时间而变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常状态. 控制状态的标准可归纳为二条: 第一条, 控制图上点不超过控制界限; 第二条, 控制图上点的排列分布沒有缺陷.,59,控制图的证察分析,进行控制所遵循的依据: 连续25点以上处于控制界限內; 连续35点中, 仅有1点超出控制界限; 连续100点中, 不多于2点超出控制界限. 五种缺陷 链: 点连续出现在中心线 CL 一侧的现象称为链, 链的长度用链內所含点数多少来判別. 当出现5点

16、链时, 应注意发展情況, 检查操作方法有无异常; 当出现6点链时, 应开始调查原因; 当出现7点链时, 判定为有异常, 应采取措施.,60,控制图的证察分析,从概率的计算中, 得出结论: 点出在中心线一侧的概率A1=1/2 点连续出现在中心线一侧的概率A1=(1/2)7 = 1/128 (0.7%)即在128次中才发生一次, 如果是在稳定生产中处于控制状态下, 这种可能性是极小的. 因此, 可以认为这时生产状态出现异常. 偏离: 较多的点间断地出现在中心线的一侧时偏离. 如有以下情況则可判断为异常状态. 连续的11点中至少有10点出现在一侧时; 连续的14点中至少有12点出现在一侧时; 连续的17点中至少有14点出现在一侧时; 连续的20点中至少有16点出现在一侧时.,61,控制图的证察分析,倾向: 若干点连续上升或下降的情況称为倾向, 其判別准则如下: 当出现连续5点不断上升或下降趋向时, 要注意该工序的操作方法; 当出现连续6点不断上升或下降的趋向时, 要开始调查原因; 当出现连续7点不断上升或下降的趋向时, 应判断为异常, 需采取措施. 周期: 点的上升或下降出现明显的一定的间隔时称为周期. 周期包括呈阶梯形周期变动、波状周期变动、大小波动等情況.,