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1、SPC,Statistical Process Control,Unit One,问题1: 一种轴,公差要求5+-1 有二个工厂,他们的产品经测量得到如下数据: 工厂甲: 工厂乙: 5.9 5.1 5.8 5.2 4.1 4.8 4.2 5 4.1 5.1 5.7 5.2 5.9 4.9 4.1 5 4.0 4.8 6.0 4.9 请问这两个公司的产品质量是否一样,如果不一样,你认为谁的产品质量更好,好在哪里?如果你是采购员在价格及其他条件一样的情况下你会选择哪个公司的产品?为什么?,问题2: 根据你的经验,同一个人及同一台机器加工同一种零件,进行测量,所有的零件尺寸是否一致,还是肯定是存在差
2、别的。 如果你发现的确是肯定存在差别的,你有没有考虑过这种差别是什么原因造成的? 并且你可能发现有时差别大,有时差别小,为什么?并且差别大的有多少,差别小的有多少?这种数量是否存在规律,或者说他们的分布是怎样的? 这种分布由于我们产品的质量存在何种关系,是否可以从中看出产品的不良率是多少?,20年代美国W.A.Shewhart首创过程控制理论以及监控过程的工具-控制图,因其用法简单,并且效果显著,因而成为品质管理不可缺少的主要工具,称为Statistical Process Control,即SPC. 利用统计技术对过程的各个阶段进行控制,及时预警,从而达到保证产品质量的目的。,SPC是什么?
3、,SPC是什么?,世界上第一张控制图是休哈特1924年5月16日提出的不合格率P控制图,控制图的发展历史,1924年美国品管大师W.A. Shewhart博士创建控制图. 1931年,Shewhart发表了怎样经济的控制产品质量. 19411942,美国制定了运用SPC方法进行质量控制的标准. 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 Producti
4、on 英国在1932年,约请W.A. Shewhart博士到伦敦,主讲统计品质管理,从而提高了英国人将统计方法运用到工业方面的气氛.并且就控制图在工厂中的实施来说,英国比美国更早. 日本在1950年由W.E. Deming博士将SPC引到日本, 同年日本标准协会成立了品质管理委员会,并制定了相关的JIS标准.,是贯彻预防原则的SPC的重要工具,是质量管理七个工具的核心 1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂,平均每家采用137张控制图 柯达5000职工一共用了35000张控制图 控制图的张数在某种意义上反映管理现代化的程度,控制图的使用情况,时代的要求 PPM管理、6SI
5、GMA管理 科学的要求 认证的要求 外贸的要求 提高质量降低成本 优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33,低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。 Cpk1.67的企业,平均销售收入增长率为11%以上,而其它企业的数据为4.4%。 一家企业用了三年的时间使废品率降低58%,其使用的方法:将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。,为什么要推行SPC?,原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的所有工艺过程; SPC使用的领域是大规模生产; 多数企业,SPC用于生产阶段; 在强调预防的企业,在开发阶段也用SPC。,何时使用SPC?,产品质量的统计观点,产品质量具有变
6、异性(Variation),产品质量的变异具有统计规律性,Unit Tow,Basic Knowledge of Statistics, 什么是随机现象? 每次观察或试验,结果不确定。 大量重复观察或试验,结果呈现某种统计规律。 小组实验 讨论实验对象的性质,如黑棋频率有何趋势, 两类随机变量 计数型变量(离散型) attributes 计量型变量(连续型) varibles,随机性 什么是概率 随机性变异 系统性变异(非随机变异) 事件 事件集合 概率 P(A)=NA / N 风险,概率的计算, 乘法原则 与条件 互相独立 P(A与B)=P(A)P(B), 加法原则 或条件 互相排斥 P(A
7、或B)=P(A)+P(B),练习一、计算概率, 某工序需经三道工序加工,假定各道工序彼此独立,其合格品详细分别是90%、95%、98%,三道工序之后为检验工序,假定检验工序可以检测出前三道工序中的缺陷。 问:(1)整条线的合格品率是多少? (2)若在第1、2工序和第2、3工序增加两 个检验点,此时整条线的合格率是多少? (3)根据上述计算可以得出什么结论? 90% 95% 98%,工序1,工序2,工序3,练习2 计算概率,若随意掷两个骰子,问 1、共有多少种可能的结果出现? 2、两个骰子的点数和有多少可能性? 3、点数和出现的概率是多少?分别用小数和分数表示。 采用下表会有助于计算,练习2 计
8、算概率(续), 随机变量的概率分布 计量型随机分布 正态分布:长度、重量、时间、 强度、纯度、成分等; 计数型(离散型)随机分布 泊松分布:布匹上的疵点,商店的顾客; 二项分布:合格与不合格,性别,对与错; 超几何分布:,正态分布,标准正态分布曲线,推断正态分布的参数,总体参数 样本统计量 集中程度 离散程度 s,两个离散分布, 二项式分布 试验次数固定 每次试验相互独立 每次试验结果只有二个 每次试验概率保持不变 泊松分布, 平均数 (总体) (样本) (加权式) 中位数 众数,平均数的优、缺点,优点 概念容易被理解和接受。 一组数据只有一个平均数且组中每个数据的变化都会影响平均数。,缺点
9、平均数受超常值的影响。 大量数据计算平均数较为繁琐。,中位数的优、缺点,优点 中位数不受超常值的影响。,缺点 需要对数据排序,对大样本将非常繁琐。,众数的优缺点,优点 众数不受超常值影响。 可应用于定性数据 。,缺点 一组数据可能不存在众数。 有时一组数据会有一个以上的众数。,数据的离散程度, 极差 R最大值最小值maxmin 方差 (总体) (样本) 标准差 (总体) (样本),计算样本标准差的步骤,计算样本标准差的步骤(续),步骤 1、把样本数据排成一列放在第一列。 2、计算样本均值X,并将X填入第二列 。 3、计算XiX的值并填在第3列上。 4、将第3列的数值求平方,填入对应的第4列。
10、5、将第4列的数累加。 6、将累积数除以n-1即为样本方差。 7、对样本要求的平方根即是样本样准差。,练习3 计算均值和标准差,下面的数据是一个样本中的8个观测值,求其极差(R)和标准差s(计算s可采用下表计算)。数据为: 2.8 3.2 4.8 4.2 4.6 2.9 5.0 5.5,右偏态情形下分布集中程度与离散程度间的关系,众数,中位数,平均数,左偏态分布下分布集中程度和离散程度间的关系,众数,中位数,平均数,双峰分布下分布集中程度与离散程度间的关系,中心极限定理,1、若X1, X2, Xn是独立同分布的随机变量。 当n较大时 逐于正态分布。 2、均值( )分布的标准差 3、均值( )分
11、布的中心与总体分布中心相同。,样本均值的分布,曲线下的面积(概率),68.27%,95.54%,97.73%,0.135%,2.140%,13.590%,34.135%,0.135%,13.590%,2.140%,正态曲线单侧的概率,计算标准正态Z值,45.15%,确定工序的总变异,确定工序的总变异(举例),假定某工序质量特征值受三个因素影响:温度、压力和时间,无交互作用,若温度变化的标准差为l,而温度每变化l0F会导致质量特征值改变5个单位。即Sy Temp=5。若压力变化的标准差为21bs/in2,并且压力变化 会导致质量特征值变化2个单位,即Sy press=2 。时间变化的标准差为3秒
12、且时间每变化3秒种会导致质量特征变化l个单位,所以Sy Time =l,因此,质量特征值的总变异:,确定工序的总变异(举例),温度 Red X (主要变异来源)。 压力 Pink X (次要变异来源)。 时间 影响最小的因素。,练习6 确定主要的变异(Red X),练习6 确定主要的变异(RedX)(续),1、给定上述标准差,工序总变异(total)是多少? 2、若主要变异得以控制,其标准差减少了一半,此时总变异是多少? 3、若将主要变异来源彻底根除,此时总变异又是多少? 4、若影响最小的变异来源被彻底根除,总变异是多少? 5、根据上述计算,你能得到什么结论?,随机抽样,随机抽样的应用 总体数
13、量大 破坏性检验 抽样检验费用高、时间长 检验项目多 工序控制,有关概率论和数理统计的知识 抽样检验,母 体,样 本,数 据,结 论,抽样,测试,分析,行 动,Unit Three,Control Chart for Continue Data,什么是计量值控制图?,工序质量的两种变异 随机性变异 系统性变异 控制图是通过样本观测值以图的形式检测工序是否存在系统性原因的一种方法,什么是计量值控制图?,工序质量特征值在仅仅受到随机性因素影响时应服从正态分布,反应正态分布特征的参数有两个:和,因而控制工序的波动就需要同时监测和的变化,这就是我们为什么经常使用 Xbar -R图的原因。通过Xbar图
14、监测工序均值的变化,通过R图监测工序分布标准差的变化。,控制图的作用,及时发现工序过程中所出现的系统性变异 确定是否工序质量水平得以改进 维持并不断改善现有工序质量水平,控制图可以达到的效果,降低质量成本(包括废品、返修品等) 提高工序质量 帮助工程师更清楚地了解工序过程的变化 减少质量问题,控制图的构成要素,垂直轴-代表质量特征值 水平轴-代表按时间顺序抽取得样本号 中心线(CL) 对 图而言,中心线CL 即为各样本均值( i ) 的平均( ) 上下控制线(UCL和LCL) 对 图来说,上下控制线到中心线的距离3 注意:,控制图的构成要素,控制图示列,控制图示列,控制图的应用步骤,1、选择需
15、控制的产品质量特征值 2、确定抽样方案 3、搜集数据 4、确定中心线和上下控制限 5、绘制 和R控制图确定抽样方案 6、描点,必要时重新计算中心线和上下控制限,步骤一、选择需控制的产品质量特征值,所控制的产品质量特征值为计量值 所控制的产品质量特征为关键质量特征 若关键质量特征不可测量,采用其它代用质量特征进行控制时,一定要确认代用质量特征与关键质量特征密切相关 测量系统精度应能达到要求,测量系统特性及变差类型和定义,6/10 不是公差宽度的1/10,分辨力不足对控制图的影响,极差,均值,最小测量单位为0.001英寸数据控制图,最小测量单位为0.01英寸数据控制图,步骤二、确定抽样方案,1、确定样本含量N 采用 -R控制图,样本含量一般取n=5 2、确定抽样方式 定期法 即时法 一般采用即时法。,步骤二、确定抽样方案(续),3、确定抽样间隔期 确定抽样间隔应考虑的因素 工序稳定性 抽样时间及成本因素 工序能力指数 工序调整周期 一般在两次相邻的工序调整之间要抽取2024个样本 *当n10时,此时用R/d2作为对的估计,误差较大,此时一般选用 -S控制图代替 -R图。,即时法