统计过程控制培训教材3

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1、Statistical Process Control,统计过程控制,内容提要,SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介,SPC,Statistical: （统计）以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、得出结论； Process： （过程）有输入-输出的一系列的活动； Control： （控制）事物的发展和变化是可预测的；,SPC的基本原理,波动无处不在 正常波动和异常波动 通过保持过程受控和稳态提高过程能力和品质水平,3 原理,SPC的意义,全面、及时了解质量信息，信息共享 有效监测和预防，提高生产率 提高客户满意度，赢得更多客户

2、保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持续改进 降低总的质量成本,SPC的意义,有效监测与预防,管理控制图,实际的变化发生在此处,将导致在此处耗费时间查找原因,USL,UCL,“SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这种装置备有电池，并且被正确安置以及旁边有人监听，那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起火” 6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯,内容提要,SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介,控制图,质量特性的分类 控制图的分类 控制图的构成 控制图应用的二个阶段 控制限的计算 判异准则,质量特性分类,计量型：用各种计量仪器测出、以数

3、值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测的零件直径、长度、形位误差等，也包括在制造过程状态监控测得的切削力、压力、温度、浓度等。 计数型：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格件数；计点如PCB上的漏焊数、溢胶数等,计量型 计数型 计件型 计点型,控制图的构成,Components of Every Control Chart: 1. Data Points 3. Upper Control Limit 2. Center Line 4. Lower Control Limit,控制图的要素,纵坐标：数据（质量特性值或其统计量） 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号 上虚线：上控制界限U

4、CL 下虚线：下控制界限LCL 中实线：中心线CL,控制界限=平均值3,控制图原理：,1） 3 原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 3 范围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理： 无论产品或服务质量水平的总体分布是什么，其 的分布（每个 都是从总体的一个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋向于正态分布。,控制图的分类,计量型控制图 计数型控制图,计量型控制图,均值-极差控制图 ( ) 均值-标准差控制图 ( ) 单值-移动极差控制图 ( ) ,计数型控制图,不良率控制图（P图） 不良品数控制图（Pn图） 缺陷数控制图（C图） 单位缺陷数控制图（U图）,计量型数据吗？,性质上

5、是否均匀 或不能按子组取样？,关心的是 不合格品率吗？,样本容量 是否恒定？,样本容量 是否恒定？,子组容量 9？,np或p图,p图,C或U图,U图,是,否,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,关心的是 单位零件缺陷数吗？,是,选择合适的控制图,计量型控制图,计数型控制图,分析阶段 控制阶段,控制图应用的二个阶段,分析阶段,在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限; 每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来;,从分析阶段转入控制阶段,在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用： 控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求,控制阶段,控制图的控制界限由分析阶段确定

6、; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行;,何时应该重新计算控制界限,控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制图. 一定时间后检验控制图还是否适用； 过程能力值有大的变化时。,1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值：,控制限的计算方法,2.计算控制界限：,X控制图,R控制图,移动极差,移动极差是指一个测定值 xi 与紧邻的测定值xi+1 之差的绝对值，记作MR， MR = | xi - xi+1 | （i=1,2,k-1) 其中：k为测定值

7、的个数; k个测定值有k-1个移动极差,每个移动极差值相当与样本大小n=2时的极差值.,1 计算总平均数: 2 计算移动极差平均数:,3 计算控制界限:,X控制图,MR控制图,P控制图的控制限计算,计算总平均不良率和上下控制界限：,在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可 用平均样本容量( )来计算控制限.,U控制图的控制限计算,计算单位缺陷数和上下控制界限：,判异准则及SPC的颜色管理,在控制图上的正常表现为： （1）所有样本点都在控制界限之内； （2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样 本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点

8、极少。,受控状态,失控状态,明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限 除此之外，如果没有样本点出界，但 （2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。,判 异 准 则,例如： 连续7点上升或下降 连续3点中有2点落在警戒区内 连续7点出现在中心线一侧,判 异 准 则,SPC的颜色管理（color Management）,蓝色：未经检测的点 绿色：检测后正常的点 红色：检测后异常点 黄色 ：异常点经过异常编辑且有了改善措施的点,内容提要,SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介,过程能力研究,过 程 能 力 指 处 于 统计稳 态

9、 下 的 过 程 的 加 工 能 力；,过 程 能 力,过程能力是以该过程产品质量特性值的变异或波动来表示的； 根据3原理，在分布范围 3 内，包含了99.73%的数据，接近于1，因此以3 ，即6 为标准来衡量过程是否具有足够的精确度和良好的经济特性的。过程能力记为B，则 B= 6 ,过 程 Sigma,估计Sigma,计算Sigma,Cp,Cpk,Cpm,Pp,Ppk,Ppm,Cpm,当规格中心与目标值不重合时的过程能力指数,内容提要,SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介,收集记录数据 定组数（N） 算极差（R） 定组距（C） 决定

10、组的中心点、定组界 制作次数分布表 制作直方图 填上次数、规格、平均值、数据来源、日期等,制作直方图的步骤,直方图的用途,能够直观地看出数据的分布情况 能够直观地判断生产过程的稳定性 与规格比较，定性评价过程能力,Pareto理论在品质管理中的应用,目的：寻找主要问题或影响质量的主要原因,品质管理中主要应用,缺陷柏拉图 异常柏拉图 原因柏拉图 措施柏拉图,找出“重要的少数” 因为80%的问题由20%的潜在原因引起,散布图也称相关图，可以直观地表示出两变量之间的相关程度； 当怀疑系统中两个变量可能有关系，但不能确定这种关系是什么的时候，就可以使用。 依据两个变量画出横坐标轴和纵坐标轴：,散 布

11、图,散 布 图,两个变量之间可能存在以下主要几种分布情况：,相 关 系 数,衡量两个变量间线性关系的密切程度 r的取值范围为：-1r1； r越接近于1，X与Y之间的线性关系越好 r=1为完全正相关关系；r=-1为完全负相关关系 r=0,两个变量之间不存在线性关系或者不相关.,SPC解决方案,内容提要,SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介,直通率分析 和 DPMO分析,直通率的含义 直通率分析方法及意义 DPMO的含义 DPMO分析方法及意义,直通率,工序一,通过检查，合格率95.5%,工序二的合格率97%,装配站 合格率94.4%,浪

12、费45，000ppm,浪费30，000ppm,浪费56，000ppm,浪费131，000ppm,TPY,直通率（FPY）,暴露出隐含成本 制程状况全面掌握 指出那些改进效果较明显的工序 通过了解过程不同部分的影响来研究 整个过程 FPY强调过程每一步骤的能力 而不只是最终结果,TodaysoftSPC解决方案,DPMO分析,单件产品缺陷率DPU ： 如果在某个子组的100件中发现3个缺陷， DPU=d/n=3/100=0.03 d=缺陷数 n检验的件数 DPU表示单件水平上的能力。DPO（及DPMO） 则测量机会水平上的能力 DPMO：Defects Per Million Opportuni

13、ty,DPMO分析,单个机会缺陷率 DPO： 如果每件有50个可能出错的机会，则在这个子组中 有50100个出现缺陷的机会。DPO=d/o=3/5000=0.0006 d=缺陷数 o=产生缺陷的机会数 百万次机会缺陷率 DPMO： DPMO=3/5000 106=600,DPMO分析方法的意义,直观了解和客观评价各种不同复杂类型的产品或过程的状况 进行制程能力（Cpk）评价 帮助深入研究过程不良现象、原因及纠正措施,SPC解决方案,SPC解决方案,内容提要,SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介,SPC软件介绍,总体介绍 系统流程 主要

14、功能介绍 品质控制规划 数据采集 过程监控 数据分析 软件特色分析,SPC简介,SPC是一套基于数据库系统的专业的过程控制软件。 SPC以“过程”为中心帮助您规划整个制造过程的质量控制系统。 SPC包括数据采集、过程监控和统计分析三个主要功能。 SPC提供了丰富的统计量和图表分析方法。 SPC提供了广泛的应用空间。,系统应用流程,品质控制规划(P),收集数据(D),过程监控(C),数据分析(A),质 量 持 续 改 进,1. 品质控制规划,规划各个过程下的关键质量特性及其控制参数 规格 控制限确定方法 测试规则 附属信息 缺陷项目,2. 数据采集,定义采集规划 手工输入/自动转接数据 SMT锡

15、膏厚度 IDD IQC游标卡尺 CE 测试系统,3. 过程监控,定义过程监控方案 过程监控 颜色管理 看板管理 异常处理 锁定/重新计算控制限； 测试规则检测,4. 数据分析,统计量 控制图 直方图 排列图 散点图 DPMO分析 报表,5. 系统维护,权限管理； 功能权限； 操作权限； 数据权限； 历史数据维护/清理；,SPC功能强大,保证数据的追溯性 保证数据的共享性 实时图示监测、反馈与报警功能 方便进行各种图形分析 提取数据方便，可以组合条件筛选数据，进行分层分析，在助于发现问题并解决问题,向导式工作过程 控制限的确定方法灵活多样 用户可设定计算控制限所用的标准差倍数 用户可灵活定义附属信息 合理上下限的设定减少人为操作失误 用户自行选择和定义测试规则与报警方式,SPC操作方便、灵活,问题与讨论,