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1、1,SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制,2,统计过程控制,统计过程控制介绍 统计过程控制系统 计量型数据控制 计数型数据控制 示例,Outline,3,课程内容,控制图发展历史 控制图种类及选择 控制图原理说明 ,风险说明 普通原因、特殊原因说明 使用控制图注意事项,X-R,X-S,X-Rm控制图 P, np, c, u控制图 Ca, Cp, Cpk, Ppk, Cmk指数说明 控制图的判读 Case study,4,SPC的基本概念,SPC(Statistical Process Control):为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段
2、进行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。,思考：过程控制的需要 检测容忍浪费 预防避免浪费,5,機率的世界 V.S. 確定的世界,百分之百確定的事？ 例子 量子的世界機率決定一切 統計學家從不說100確定。 那麼有多確定？ 95%確定；99%確定； 99.99966%確定？,6,控制图的历史,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着，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制时不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。,7,1924年发明,W.A. Shewhart,1931发表,1931年
3、Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”,19411942 制定成美国标准,Z1-1-1941 Guide for Quality Control Z1-2-1941 Control Chart Method for analyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production,控制图的历史,8,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，主讲统计品质管制，而提
4、高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。 就控制图在工厂中实施来说，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品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。,9,世上没有任何两件事.人员.产品是完全一样 制造过程中所产生之变异是可以衡量的 事情.产品的变异通常根据一定的模式而产生 宇宙万物及工业产品大都呈常态分配 例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配 变异的原因可分为偶因及异因 偶因属管理系统的范围 异因却是作业人员本身就能解决的 应用SPC可以确保作业人员的自尊 应用SPC可以指出制程最需要改善的地方,SPC的基本观念,10,SPC的目
5、的,了解CTQ，定义Y,了解影响CTQ的因子，Y=f(x1,x2),做解析用控制图，了解正常变异范围,过程稳定，控制界限延用,现场绘图、点图、判图、纠异,持续改进、缩小变异、Y不断满足要求,11,何时应用SPC ?,反馈评定 纠正措施,0,策划,产品设计开发,过程设计开发,产品过程确认,0,1,2,3,4,5,计划和定义,产品设计 和开发,过程设计 和开发,产品和 过程确认,生产,DFMEA,PFMEA,MSA SPC PPAP,APQP,MSA SPC,12,预防与检测,不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的时候就要把它制造好,13,SPC&SQC,针对产品所做的仍只是在做SQC,针
6、对过程的重要控制参数所做的才是SPC,Real Time Response,14,Y=f(x1,x2,.),Y可视为顾客所要求的产品特性。 但是如果在y进行相应的统计控制，其实产品已经制造出来，只是相当于检验产品做得好不好，时效已晚。 所以要去探究哪些因素会影响y，进而事先控制x，如此才能起到在生产时就控制的效果，而不是等到产品做出来再做检验。,15,PROCESS CONTROL SYSTEM MODEL WITH FEEDBACK,16,控制图的作用,控制图是过程的窗户，控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能区分变异是属于普通原因还是特殊原因，以指
7、示某种现象是否正常，为采取纠正措施提供依据。,17,控制图的作用,合理使用控制图 使过程达到更高的质量、更低的单件成本、更高的效率； 有利于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去； 为讨论过程的性能提供共同的语言,18,控制图种类(按数据性质来分),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 个别值与移动全距控制图,计数值控制图 不良率控制图 不良数控制图 缺点数控制图 单位缺点控制图,19,“n”=1025,不一定,控制图的选择,20,CASE STUDY,21,计量型与计数型控制图比较,计量型 很灵敏，能容易地调查事故发生的原因，可以预测将发生的不良
8、状况。 从而能及时并正确地找出不良原因；,计数型 样本量较多 只靠这种控制图，有时无法寻求不良的真正原因，而不能及时采取措施，延误时机。,尽可能采用计量型控制图！,22,控制图种类(依用途分),解析用控制图 过程解析用 过程能力研究用 过程管制准备用,管制用控制图 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。,解析用,稳定、可接受,控制用,23,搜集数据,绘解析用控制图,是否稳定,绘直方图,是否满足规格,控制用控制图,寻找异常原因,检讨机械、设备 提升过程能力,控制图绘制流程,24,控制图所用的统计原理,25,控制图原理,群体 平均值= 标准差=,26,正态分布概
9、率,27,计量值的分布表达,位置：中心值,形状：峰态,分布宽度,28,控制图原理,29,“”及“”风险说明,（第一种错误),（第二种错误）,30,案例分享,在MBA教学中有一个著名的案例：100个缺陷品被放进大量的合格品中，并作100%的检验。 检验员在第一次检验中，只找出68个缺陷品，重新检验3遍，又找出30个，但剩下的2个始终没有找到。 这个试验说明：人工检验并不一定完全可靠。只有通过计算机进行系统管理，科學的統計、分析，才是保证质量零缺陷的关键。,31,控制图两种错误的分析,对于仅仅存在偶然因素的情况下, 由于点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判断为异常的错误是可能发
10、生的. 这种错误称为第一种错误. 当过程具有某种非偶然因素影响, 致使过程发生程度不同的变化. 但由于此变化相应的一些点子落在控制界限内, 从而有可能发生判断过程未发生变化的错误, 这种错误称为第二种错误. 发生第一种错误时, 虚发警报, 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施, 从而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误. 发生第二种错误时漏发警报, 过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施, 从而不合格品增加, 也造成损失.,32,“”及“”风险说明,33,两种错误的经济平衡点 （ 3）,1,3,6,2,两种损失的合计,第二种错误损失,第一种错误损失,控制界限,34,中央极限
11、定理,35,个别值的正态分布,平均值的正态分布,控制图的正态分布,控制图原理,36,管制界限和规格界限,规格界限：是用以说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。 管制界限：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之观测值所计算出来者。,37,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。,38,符合規格就真的OK了嗎?,39,Spec,LSL,USL,我们合格,Spec-in就合格,I am Data (我活着),Spec-out 不合格,检出不良,40,以后
12、 ,不良 ?,呀 ! 有吃的 (不良),41,42,过程的组成以及其波动的原因,波动原因,43,普通原因与特殊原因,普通原因：是造成随着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：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。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变差的原因，即当它们出现时将造成过程的分布改变。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。如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定
13、。,44,普通原因、特殊原因示意图,普通原因 的波动范围,异常原因导致 的波动范围,异常原因导致 的波动范围,UCL,LCL,45,普通原因与特殊原因举例,合格原料的微小变化 机械的微小震动 刀具的微量磨损 工艺的局限性 气候、环境的微小变化等等,使用不合格原料 设备调整不当 新手作业，违背操作规程 刀具过量磨损 加工方法的改变,46,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,47,局部措施、系统措施示意图,解
14、决普通原因 的系统措施,解决异常原因 的局部措施,解决异常原因 的局部措施,UCL,LCL,48,组内变异和组间差异说明,不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在相同的操作条件之下，不同槽之间的差异，如果差异很大，表示组间有差异。 同一槽之内的变异谓组内变异，此时就要去分析为何在同一槽之内会有不均之现象。,49,组间变异大的解决方法,此时的异常将在Xbar图中显示出来，此时一般的责任是在现场人员，可能是用错材料，没有依照标准作业方法等。 此种问题比较容易解决，85%应由现场人员就可以处理。,50,组内变异大的解决方法,此时的异常将在R图中显示出来，此时一般的责任是在管理人员，在标准操作条件设定时
15、没有最佳化。 此种问题比较不易解决，应由技术人员、管理人员进行处理。,51,过程改进循环,1、分析过程 本过程应做什幺？ 会出现什幺问题？ 本过程正在做什幺？ 达到统计控制状态 确定能力,2.控制过程 监控过程性能 查找变差的特殊原 因并采取措施,3. 改变过程从而更好 地理解普通原因变 差 减少普通原因变差,52,持续改进,53,控制特性的选择原则,认真研究用户对产品质量的要求, 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（特殊产品特性）. 有些虽然不是最终产品质量的特性, 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
16、项目（特殊过程特性）。 在同样能够满足对产品质量控制的情况下, 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.,54,控制特性的选择原则,在同样能够满足产品质量控制的情况下, 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, 应尽量采取影响产品质量特性的根本原因有关的特性或接近根本原因的特性作为控制项目. 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.,55,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, 以保证组内仅有普通原因的影响. 我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的普通原因所造成的波动为基准来找出异常因素的, 因此, 必须先找出过程中普通原因波动这个基准.,56,分组注意事项,57,错误的分组方式以及其后果,如此的取样方式会造成无法有效区别组内变异和组间
