《统计制程控制技术SPC》由会员分享，可在线阅读，更多相关《统计制程控制技术SPC（166页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1,统计制程控制技术SPC,主讲：陈 松,2,课程规划,制造过程与变异,基本统计知识与制程能力,如何进行统计制程控制,控制图的作法及使用,3,成语故事：曲突徒薪,有位客人到某人家里做客，看见主人家的灶上烟囱是直的，旁边又有很多木材。客人告诉主人说，烟囱要改曲，木材须移去，否则将来可能会有火灾，主人听了没有作任何表示。 不久主人家里果然失火，四周的邻居赶紧跑来救火，最后火被扑灭了，于是主人烹羊宰牛，宴请四邻，以酬谢他们救火的功劳，但并没有请当初建议他将木材移走，烟囱改曲的人。 有人对主人说：“如果当初听了那位先生的话，今天也不用准备筵席，而且没有火灾的损失，现在论功行赏，原先给你建议的人没有被感
2、恩，而救火的人却是座上客，真是很奇怪的事呢！”主人顿时省悟，赶紧去邀请当初给予建议的那个客人来吃酒。,这个故事对我们作企业管理有什么启示?,4,讨论：有无防火 的方法？,生产制造,产品,客户需求,每天都会发生很多品质问题: 客户投诉、批量不良、 大量报废、重工返修、 、,每天忙着解决这些问题（忙于救火） -负责投诉处理的QC -负责产品问题处理的QC -负责制程问题处理的QC -负责产品检查的QC -负责材料检查的QC 、,救火还是防火？,5,防火的方法：控制和预防,生产过程,产品质量,人,机,料,环,法, 品质管理三阶段：,事前管理 （设计预防）,事中管理 （过程控制）,事后管理 （纠正措施
3、）,品质策划、产品设计、 制程设计就考虑品质 问题预防的方法。,对生产过程的人、机、料、法、 环（4M1E）进行管理和控制， 减少和控制品质问题的发生,品质问题发生后即时 正确的解决，使品质 问题不重复发生,产品设计/ 制程设计,6,Unit1: 制造过程与变异,7,制造过程,产品,1、了解制造过程：,制程三要素：需求、过程、产品, 顾客需求：Input 产品规格：性能规格、尺寸规格、外观规格、,顾客需求, 产品：Output 是否符合顾客的规格要求,INPUT,PROCESS,OUTPUT,8, 制造过程（Process） - 制造流程：,原料投入,工程1,工程2,工程3,、,工程N,产品,
4、- 产品品质和每一工程都有关系,- 制程因素：人、机、料、法、环 （即4M1E）,制造过程1,料,法,人,环,半成品1,机,制造过程2,法,人,环,半成品2,机,、,- 产品品质又由每一工程的4M1E所决定,9,2、变异及变异原因：, 变异：变化差异 例：人与人间的相貌差异、身高差异、饭量差异、都叫变异； 制造产品间也存在差异，如尺寸差异、电阻差异等，称为 产品变异。, 问题：产品变异的原因是什么？,10, 产品变异的原因：制程的变异：,制造过程,产品,人,法,机,环,料,11,3、制程变异的类型：,机遇原因(Chance cause)的变异（或叫共同原因） - 随机因素,偶因,过程固有的,始
5、终存在,不可避免的原 因、非人為的原因、共同原因、偶然原因、一般原 因,是属于管制状态的变异。 - 机遇原因(偶然性,不易识別,不易消除, 大量的.) 如:同批材料內部结构的不均勻性表现的微小差异, 设备的微小振动,刀具的正常磨损,以及操作者细微 的不稳定等. -其对品质变异起着细的作用,但难以排除. - 机遇原因变异一般在制程设计过程就已存在。,12,非机遇原因( Assignable cause可查明因素) -系统因素,异因,非过程固有,有时存在,有时不存在, 可避免的原因、人为原因、特殊原因、异常原因、局部原因等.此种原因,应采取行动,使制程恢复正常,进入管制状态. -非机遇原因(系統性
6、,易识別,可以消除, ) 如:使用了不合规格标准的原材料,设备的不正确调 整,刀具的严重磨损,操作者偏离操作规程等. -其对品质变异影响程度大,制程失控,为异常原 因,但不难排除.,13,4、如何减少产品的变异：,1）消除非机遇原因的变异（即异常的变异）,只有消除了异常的制程变异，制程才能稳定。,不稳定、不可预测、不可控,14,制程只有机遇原因的变异时，制程被认为是稳 定的：,“被控制的”过程-所有特殊原因被消除，未来分布状态可以预测。,一般情况，只有制程稳定时，产品的分布呈正态分布，否则百正态分布。,稳定的、可预测的、可控的,15,2）改善(减少)机遇原因的变异（即正常变异）,消除异常变异
7、制程稳定,正常变异的减小/改善,16,3）制程控制和制程改善:,制程控制:制程变异的控制 监测制程是否存在异常变异, 若存在异常变异: 调查原因采取纠正措施消除异常变异标准化,使制程处于稳定、可控状态。,制程改善: 制程变异的改善 制程在稳定状态下，系统地改善制程变异的原因，使产品的变异减小。如：改善设备精度、改善工艺方法、材料变异的改善等。,17,5、如何进行制程控制：,1）对制程变异因素进行监测及控制： 如：真空镀膜工程，对真空度、温度、含氮量、 LINE速度进行监控； 监控（或管制）的方法有：自动控制、控制图 检查表等。,2）通过对产品变异进行监测，推测制程是否有异常变 异： 控制方法：
8、推测统计方法，控制图、直方图等。 如：通过对镀膜厚度控制图的监控，及时发现有无 异常变异，并采取纠正措施消除异常变异。,18,Unit2: 基本统计知识与制程能力,19,数据性质分类： 1）定性数据:以人的感觉判断出來的数据,例如:水 果的甜度或衣服的美感. 2）定量数据： 计量量：其依据的数据，均属由量具实际 量测得知，如长度、重量、成分 等特性均为连续性数据 计数值：其依据的数据，均必以单位为計 数值值，如：不良数、缺点数等间 断数据均属此类,1、数据类型：,20,1）. 统计的概念：,a.叙述统计：,大量数字,分析、结论,收集、整理,查检表、柏拉图 分布图、层別法,(全体),b.推测统计
9、：,全体数字 N,抽取样本,样 本 n1.n2,分析,样本 结果,控制图 分布图,概率,推测全体性质,统计：统计是观测大量的事实，收集大量的资料，经过 统计处理，使它变成容易看懂，容易使用形式的 图表。,2. 基础统计知识：,21,2）. 概率的概念：,a.概率的定义：,b.加法计算概率：A和B两个事件，假使它们是互斥事件时， 则发生A或B的概率就是两者概率相加,概率 ,R N,可满足的期待事件 可能发生事件的总合,c.乘法计算概率：A和B是相互独立的事件，发生A和B事 件的概率是两者概率相乘,EX：骰子出现“一点”的概率为：,R N,1 6,1 6,1 6,1 3,1 6,1 6,X,1 3
10、6,22,相关数据做中心倾向使用的测量值 上半年决定给你发每月的奖金，你的选择？ A：500、200、800、1000、1200、1500 B：500、600、700、800、900、1000 XA XB,3）. 算术平均值(X)的概念：,500+200+800+1000+1200+1500 6,500+600+700+800+900+1000 6,算术平均值：X X：算术平均值 n：数据总个数 Xi：代表每一笔数据,Xi,i=1,n,n,23,描述数据如何分布或散插在中心位置的两侧的分散度 全距是一种数据中最大值与最小值之差 EX：两种品牌显示屏（TPK / SUMSANG）： TPK平均寿
11、命8000小时 SUMSANG平均寿命7000小时 选哪种产品？ TPK产品寿命最长12000小时，最短2000小时 SUMSANG产品寿命最长8000小时，最短6000小时 选哪种产品？ 全距(Range)：RXmaxXmin全距 全距为计算分散度最简单而容易的方法,4）. 全距(R)：,24,为估计分散度最常用的量 考虑每一个数据与平均数间偏差的计算 下列两组数，哪组较好？ A组：1、5、5、5、9 XA5 RA8 B组：1、1、5、9、9 XB5 RB8 A 2.53 B 3.58 标准差(Standard Deviation) ,5）. 標準差()：,25,抽样统计中母体标准差()与样
12、本标准差(S)之关系？ 从母体采出部分样本，然后从有限小量的部分样本 去推算或代表全母体的实况,6）. 样本标准差(S)：,母體 N,n1,n2,n3,母体标准差：,N ,（XiX)2,i=1,N,N,样本标准差：,Sn ,（XiX)2,i=1,n,n,或Sn-1 ,（XiX)2,i=1,n,n-,n30 则Sn-1SnN n30 则Sn-1取代Sn N的值,26,整体分布，为一对称的钟形分布 当直方图样本空间越来越大，则小组区间 越来越小，直方图将形成一个平滑的曲线 以代表整体 正态分布(Normal Curve Fitting),7）. 正态分布：,27,正态分布例,某工厂有女工3000人
13、，随机测量1200人，平均身高为1.63米 。其中，身高在1.58米至1.68米的女工人数占所测总数的68.27%；身高在1.53米至1.73米的占95.45；身高在1.48米至1.78米的占99.73%。,身高,人数,女 工 身 高 分 布 图,1 sigma,2 sigma,3 sigma,本例中，sigma=0.049米,平均身高1.63米,28,正态分布的特点： 1. 形态如钟； 2. 左右对称； 3. 于平均值处分布的频数最多。此外，越远离平均值，分布的 频数也越少。,正态分布的要素： 1.平均值：决定正态分布曲线的中心位置； 2.标准偏差：决定正态分布曲线的宽窄(胖瘦).,为何要研
14、究正态分布? 1.它是自然界的一种最基本的最普遍的法则，反应了事 物内在的变化规律； 2.它使我们得以将许多复杂的事物简化处理； 3.它使我们得以通过少量抽样来把握全体，从而节省大量人力，物力，财力和时间。,29,3、制程能力的测量：,1）制程能力 一个制程产生达到工程设计及顾客规范之产品的能力。,生产制造,产品,顾客需求,规范（规格）,产品变异,制程能力指数 用于测量过程能力。 通过对比制程规范的宽度与制程变异的范围宽度进行计算。,30,2) 制程精密度指数Cp：,Cp ,A B,规格宽度 实际分散宽度, ,T 6,USLLSL 6,CP等级基准 A： CP2.00 B：1.33CP2.00
15、 CP越大越好 C：1.00CP1.33 D： CP1.00,衡量分散度 符合公差的 程度,31,3) 制程准确度Ca：,Ca ,C A/2,偏移中心值 规格宽度,X |USL-LSL|/2,Ca等级基准 A： Ca12.5% B：12.5%Ca25.0% Ca越小越好 C：25.0%Ca50.0% D： 50%Ca,衡量平均值(X) 与规格中心值 之间的偏差程度,32,4) 制程能力指数(CPK),CPKCP X (1-Ca) 制程能力X(1-偏移率) CPKMin(CPU，CPL) Min( , ),CPK综合评价基准 A： CPK1.50 B：1.25CPK1.50 C：1.00CPK1.25 D： CPK1.00,CPK综合衡量分散度与 偏移度 CPK越大，制程能力越強， 不良率越低,USLX 3,XUSL 3,
