SPC统计过程控制XXXX学员版课件.ppt

1、 主讲：龚举成主讲：龚举成 老师老师5S运动（土壤）运动（土壤）TQMTQMQCCQCCISOISOTPMTPMStatistical Process Control SPC(第二版第二版)第一部分、第一部分、SPCSPC统计过程控制概论统计过程控制概论二、二、SPC 的发展及应用的发展及应用三、三、SPC管理体系建立管理体系建立一、一、SPC定义、背景和起源定义、背景和起源四、工厂四、工厂SPC应用现状分析应用现状分析以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、得出结论；得出结论；-使用数据分析使用数据分析事物的发展和变化是可预测的；事物的发展和变化是

2、可预测的；-作出调节和行动作出调节和行动有输入有输入-输出的一系列活动；输出的一系列活动；-分析研究过程分析研究过程StatisticalStatistical（统计）（统计）ProcessProcess（过程）（过程）ControlControl（控制）（控制）SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，並调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。SPC強调预防，防患 於未然是SPC的宗旨。战后经济遭受严重破坏的日本在战后经济遭受严重破坏的日本在19501950年通过休哈特早年通过休哈特早期的一个同事戴明期的一个同事戴明(W.Ed-wards Deming)(W.Ed-ward

3、s Deming)博士，将博士，将SPCSPC的的概念引入日本。从概念引入日本。从1950195019801980年，经过年，经过3030年的努力，日本年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格家伯格(Roger W.Berger)(Roger W.Berger)教授指出，日本成功的基石之教授指出，日本成功的基石之一就是一就是SPCSPC。美国贝尔实验室休哈特博士（美国贝尔实验室休哈特博士（W.A.W.A.ShewhartShewhart）于）于19241924年发明控制图，开启了统年发明控制图，开启了统计品管的新时

4、代。计品管的新时代。SPCSPC兴起的背景：起源兴起的背景：起源 1940 1940s s 二次世界大战期间，二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控美国军工产品使用抽样方案和控制图以保证军工产品的质量。制图以保证军工产品的质量。全面质量管理全面质量管理2020世纪世纪6060年代以来年代以来 统计质量控制统计质量控制 20 20世纪世纪40-5040-50年代年代 质量检验质量检验1919世纪末世纪末2020世纪世纪3030年代年代事后把关事后把关人来保证人来保证检验检验+SPC+SPCSPCSPC、TQMTQM6Sigma6Sigma统计预测统计预测系统保证系统保证在品质管理发展过程

5、中，在品质管理发展过程中，SPC SPC 是品质保障的重要工具是品质保障的重要工具!质量管理与质量管理与SPC的关系的关系预防还是容忍预防还是容忍?PROCESS原料人 机 法 环 测量测量结果好不好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;检测检测容忍浪费容忍浪费预防预防避免浪费避免浪费过程波动过程波动-1.1.按规定的时间间隔抽取样本，按规定的时间间隔抽取样本，认真测量准确记录认真测量准确记录 2.2.有异常时，分析原因制定解有异常时，分析原因制定解 决的有效改进措施决的有效改进措施预防控制：预防控制：第二部分、统计学基本概念第二部分、统计学基本概念 二、二、数据类

6、型数据类型三、三、基本统计术语基本统计术语四、四、数据的收集流程、整理与分析数据的收集流程、整理与分析一、一、什么是统计学（什么是统计学（Statistics)?问题解决问题解决问题问题/Issue 事项事项连续型连续型 Data(Continuous Data)离散型离散型 Data(Discrete Data)连续型连续型 Data:如长度如长度,重量重量,时间等能够使用测定刻度尺的时间等能够使用测定刻度尺的 Data (计量型计量型)所测定的尺度不断能够细分所测定的尺度不断能够细分 而且比不连续的而且比不连续的Data提供更多的情报提供更多的情报 离散型离散型 Data:与合格与合格/不

7、合格不合格,决定数等能用个数表示的决定数等能用个数表示的Data (计数型计数型)不能再细分。不能再细分。1.计量值计量值DATA:像温度像温度,重量等连续性测定值重量等连续性测定值.2.计数值计数值DATA:观测工程的结果观测工程的结果,或者数或者数(Counting)某些数量时的结果值某些数量时的结果值.实际的测定值实际的测定值97.615.23 测定工具测定工具温度计温度计,刻度卡尺刻度卡尺Count可能可能 是是-不是不是,出席出席-缺席缺席,采取采取-放弃放弃,不良数不良数 测定方法测定方法肉眼检查肉眼检查,自动检查自动检查,良品良品/不良品不良品 总体：总体：人们研究对象的全体，又

8、称为母体、人们研究对象的全体，又称为母体、批量：单位产品的总和。个体：个体：总体中的每一个基本单位，总体中的每一个基本单位，为实施检验的需要而划分的基本单元，有时也称有时也称单位产品（unit product）。样本（或子样）：样本（或子样）：从总体中随机产生的若干个个体的集合。从总体中随机产生的若干个个体的集合。样本容量：样本容量：从总体中随机取得的一批数据的规模大小。从总体中随机取得的一批数据的规模大小。随机抽样：没有任何主观意愿和特点要求从总体中抽取样本。统计的任务是由统计的任务是由样本样本推断推断总体总体!基本统计术语基本统计术语总体、样本、个体总体、样本、个体(xi)nXSx=样本平

9、均值样本平均值=母体平均值母体平均值=母体标准偏差母体标准偏差SPC专业术语专业术语n 子组大小。单个子组中子组观测值的个数子组大小。单个子组中子组观测值的个数k 子组数子组数X 质量特性的观测值（可用质量特性的观测值（可用X1，X2，X3表示单个观表示单个观测值）测值）子组平均值子组平均值X nkXX1 X2 X3 X4 X5X第 12页 一组数据的算术平均值一组数据的算术平均值反应所有值的影响反应所有值的影响 数据组数据组內數值內數值之间的距离之间的距离(Max Min)每一个数据点到平均值的偏离的平方的均值每一个数据点到平均值的偏离的平方的均值 方差的平方根方差的平方根 X=n i=1n

10、Xi第 13页所有统计方法都是会产生错误的，因为我们只控制了99.73%，要防止2类错误：虚发警报，又称风险、生产者风险 实际上没有偏离，却发出警报，导致徒劳地查找原因并采取措施，造成成本增加漏发警报，又称风险、消费者风险 实际上已经偏离，却未发出警报，导致未能及时采取措施，造成不良品增加。基本统计术语基本统计术语R 子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差R=Xmax -Xmin注注1：在单值图情况下，：在单值图情况下，R代表移动极差，即两个相邻观代表移动极差，即两个相邻观测值的差值的绝对值，如，测值的差值的绝对值，如，|X1X2|，|X2X3|，

11、等等。，等等。子组极差的平均值子组极差的平均值R总 体 N平均值=群体标准差=计算公式NXXNXNiii12)(平均值和标准差计算公式样 本 n平均值=样本标准差=S1)()S-XSS()R-XSR(1242nXXScSSdRSnii图，适用于计算用图，适用于计算用XS=样本标准偏差样本标准偏差SXNn，时，当s 标准差计算公式标准差计算公式1)(2nxxsi 25.0,25.4,25.6,25.5,25.3例：例：0.2302 Me-子组中位数。对于一组子组中位数。对于一组升序升序或或降序排列降序排列的的n个子组观测值个子组观测值X1，X2，Xn，当，当n为奇数时，中位数等于该组数中间的那个

12、数；当为奇数时，中位数等于该组数中间的那个数；当n为为偶数时，中位数等于该组数中间两个数的平均值偶数时，中位数等于该组数中间两个数的平均值eM子组中位数的平均值子组中位数的平均值 25.0,25.3,25.4,25.5,25.6例：例：n 5 为奇数为奇数Me25.4数据为数据为 25.0,25.4,25.5,25.6,时时 n 4 为偶数为偶数平均平均值值S S2 2S SA A1661661641641671671651651681681691691701701671671671674.004.002.002.00B B17117117817818218216716715315315215

13、2161161172172167167120.5120.57 710.9810.98C C191191190190167167150150197197154154144144143143167167509.7509.71 122.5822.58单位：单位：mmmm例（续）：怎样比较各供应商的优劣？假设一产品之规格为假设一产品之规格为160175mm，为了了解，为了了解A、B、C三家供应三家供应商技术水准的差异。经抽样三家所供应的产品，测定得下表所示之数商技术水准的差异。经抽样三家所供应的产品，测定得下表所示之数据。据。S S2 2=（166-167166-167）2 2+（164-167164

14、-167）2 2+（167-167167-167）2 2/（8-18-1）=4=4 第三部分、第三部分、SPCSPC体系的建立体系的建立一、一、SPC控制对象的选择：质量特性控制对象的选择：质量特性二、二、SPC应用前的准备工作应用前的准备工作三、三、识别关键过程和关键控制点识别关键过程和关键控制点四、四、测量系统准备测量系统准备1.产品质量的变异具有统计规律控制对象选择控制对象选择 材料材料输入批次之间的不同同批内的不同随时间而变随环境而变 机械机械制造/组装机器/工装/工具之间的不同随时间而变,如磨损、漂移等输出的产品输出的产品 随时间而变动 随环境而变动测量体系测量体系偏离稳定性重复性再

15、现性分辨率 人员人员操作者不同(如手工)方法方法调试的不同环境环境的不同变动对顾客有影响，设定为CTQ，SPC管理关键特性的控制CTQ定义定义CTQ（Critical-TO-Quality）：对性能、技能、安全等重要品质有致命影响的核心特性值（规格、SPEC）。CTQ性能性能(产品产品)CTQ零零 件件CTQ 工工 程程 CTQ设计基准书设计基准书图面、承认源图面、承认源QC工程图工程图作业指导书作业指导书1000.11000.1CTQ 图面 技术要求 1.使用材质：冷轧镀锌钢板0.5t 2.纳品时表面无油污，残渣CTQ表表示示方方法法CTQCTQ选定方法选定方法顾客要求顾客要求市场市场/工程

16、质量工程质量质量质量/其他其他COST生产性等生产性等QFDFMEA市场市场CLAIM分析分析工程不良分析工程不良分析预备预备CTQ选定选定CTQ确定确定品评会或品评会或CTQ确定会确定会 通过通过QFD、FMEA等分析工具展开等分析工具展开 以重要度以重要度/影影 响程度响程度 等定量评价选定对象等定量评价选定对象。已有类似部件已有类似部件/工程工程DATA。评价散布、规格的适合性，统计性管理有无必要等评价散布、规格的适合性，统计性管理有无必要等测定测定 CTQ过程能力。过程能力。设定设定CTQ项目和目标值。通过相关项目和目标值。通过相关 部门的会议确定部门的会议确定CTQ。CTQ确定确定

17、第四部分、控制图（第四部分、控制图（Control ChartControl Chart）原理）原理 二、二、正态分布概念正态分布概念三、三、中心极限定理中心极限定理四、四、引起变异的原因引起变异的原因普通原因和特殊原因普通原因和特殊原因一、一、变差变差 Variation的原理的原理 五、控制图五、控制图判异的定义判异的定义准则准则别名：柱状图、分布图功能：分析数据的规则性，尤其是中心值和分布状况定义定义术语术语组：直方图的每一个柱子叫做组.组 距：显示柱子的宽度.边界值:柱子与柱子接触处的数值.一个组 有2个与两侧接触的边界值.中心值:每个组的中心值.频 数:从属于每个阶的数值的个数,频数

18、 是表示柱子的面积.302010 08.0 9.0 10.0 11.0 12.0 频数Fan Motor内径尺寸N=120 5月12日 5月14日直方图（直方图（HistogramHistogram）简介）简介 直方图也叫直方图也叫柱状图柱状图，这是因为它的图里面有许多像柱子一样，这是因为它的图里面有许多像柱子一样的矩形图，在图中用这一系列的矩形图，在图中用这一系列宽度相同宽度相同，高度各异高度各异的矩形的排列的矩形的排列状态表示数据分布状况，从而达到分析过程的质量合格与否，这状态表示数据分布状况，从而达到分析过程的质量合格与否，这种方法就是直方图法。种方法就是直方图法。组 数 数据N 50

19、50100 57 100250 250以上6107121020作图步骤与方法作图步骤与方法1.收集数据，一般要求数据至少要50个以上，并记录数据总数（N）；2.将数据分组，定出组数（K=1+3.23logN）也可采用以下经验数据组成直方图的主要参数如下：组成直方图的主要参数如下：(1)极差极差R：数据的最大值与最小值之差：数据的最大值与最小值之差：RXmax-Xmin;(2)组距组距C：矩形的宽度，极差：矩形的宽度，极差R与组数与组数N的商，即的商，即CR/N(3)组数组数N：根据经验设置的数目，组数可参照下表：根据经验设置的数目，组数可参照下表：直方图（直方图（HistogramHistog

20、ram）简介）简介 3.找出最大值（L）和最小值（S），计算出全距（R）。4.定出组距（H）：全距/组数（通常为2.5或10的倍数）5.定出组界最小一组的下组界值=S-测量值的最小位数/2最小一组的上组界值=最小一组的下组界值+组距最小二组的下组界值=最小组的上组界值6.决定组的中心点（上组界+下组界）/2=组的中心点7.作次数分配表依照数值的大小记入各组界内，然后计算各组出现的次数。8.绘直方图横轴表示数值的变化，纵轴表示出现的次数。9.对绘制出的直方图进行分析。即最小分辨率的一半 1.任何事物都是变化的。2.任何变差都是有原因的。3.变差的原因遵循巴雷多Pareto原理 （80/20规则）

21、。4.过程变差的原因可归纳如下:人员机械材料方法环境测量5.稳定的过程产生稳定的变差。6.缘于特殊原因的变差使过程不稳定，或“失控”7.主要的过程变差原因可通过简单的统计图来发现 (例如：直方图、平均概率图、散布图和控制图)变差的原理变差的原理 分布曲线57575791113控制图的原理控制图的原理-质量的统计观点质量的统计观点产品的质量特性值是波动（变差）的产品的质量特性值是波动（变差）的，公差的建立就是承认这一点的一，公差的建立就是承认这一点的一个标志。个标志。：产品质量特性值的波动产品质量特性值的波动是随机现象，是随机现象，具有统计规律性；具有统计规律性；随机现象通常用分布（随机现象通常

22、用分布（DistributionDistribution）来描述）来描述,分布可以告诉我们变异分布可以告诉我们变异的幅度有多大，出现这么大幅度的可能性（概率，的幅度有多大，出现这么大幅度的可能性（概率，probabilityprobability）有多）有多大。常见的分布有以下几种：大。常见的分布有以下几种：1.1.正态分布正态分布（计量值）（计量值）（Normal DistributionNormal Distribution）2.2.二项分布二项分布（计件值）（计件值）（Binormal DistributionBinormal Distribution）p p图图 np np图图3.3.

23、泊松分布泊松分布（计点值）（计点值）（Poisson distributionPoisson distribution）C C图图 u u图图 波动（变差）（变差）是质量的敌人；品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过程的波动；波动是魔鬼波动是魔鬼发现并消灭它！发现并消灭它！统计学统计学:正态分布概念正态分布概念0246810人数1.721.741.761.781.81.821.841.861.881.9公尺试调查一班人的身高时，我们很容易会发觉大多数人会集中在某一段高度，而较高或较矮的人数就会随著高度的两侧逐渐减小。假如我们用线把代表人数的柱条连起来，这曲线形状成吊钟形，身高的分布形成了正态

24、分布正态分布(Normal Distribution)。x正态分布的重要参数正态分布的重要参数:=母体平均值母体平均值 (描述位置描述位置)x=样本平均值样本平均值 (描述位置描述位置)=标准差标准差 (描述分布状态描述分布状态)中心极限定理中心极限定理设X1，X2，.，Xn为n个相互独立同分布随机变量，其母体的分布未知，但其均值和方差都存在，当样本容量无限大时，样本均值的分布将趋近于正态分布基本上 无论母体是否符合正态分布，当样本容量较大时，从母体中抽样的样本的平均数都近似的符合正态分布 引起变异的原因引起变异的原因普通原因和特殊原因普通原因和特殊原因 普通原因（普通原因（Common Ca

25、use）：又称机遇原因（）：又称机遇原因（Chance Cause），系统原），系统原因，不可避免原因，非人为原因等。如操作技能、设备精度、工艺方法、因，不可避免原因，非人为原因等。如操作技能、设备精度、工艺方法、环境条件。环境条件。此种原因所引起的变异（波动）称为此种原因所引起的变异（波动）称为正常波动正常波动（Natural Variations）；）；特殊原因特殊原因(Special Cause)：又称非机遇原因（：又称非机遇原因（Assignable Cause），偶然原），偶然原因，可避免原因，人为原因等。如：刀具不一致、模具不一致，材料不一因，可避免原因，人为原因等。如：刀具不一致

26、、模具不一致，材料不一致，设备故障，人员情绪等。特点：不是始终作用在每一个零件上，随着致，设备故障，人员情绪等。特点：不是始终作用在每一个零件上，随着时间的推移分布改变。时间的推移分布改变。此种原因所引起的变异（波动）称为此种原因所引起的变异（波动）称为异常波动（异常波动（Assignable Variations）影响产品质量波动的原因影响产品质量波动的原因每件产品的尺寸与别的都每件产品的尺寸与别的都不同不同但它们形成一个模型但它们形成一个模型,若稳定若稳定,可以描述为一个分布可以描述为一个分布分布可以通过以下因素来加以区分分布可以通过以下因素来加以区分范围范围范围范围范围范围范围范围范围范

27、围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围或这些因素的组合或这些因素的组合位置位置分布宽度分布宽度形状形状.普通原因和特殊原因 管制图是1924年由休哈特 博士(Dr.W.A.Shewhart),在研究产品品质特性之次数分配时所发现。正常工程所生产出来产品的品质特性，其分配大都呈常态分配的，会超出三个标准差(3)的产品只有0.27%。依此原理，将常态曲线图旋转90度，在三个标准差的地方加上两条界限，并将抽样数据按顺序点绘而成为管制图。-3-2-1+1+2+3规格范围-3-2-1+1+2+3规格范围3 3 原则原则正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值正态分布有一个结论对质量管理很有用，

28、即无论均值和标和标准差准差取何值，产品质量特性值落在取何值，产品质量特性值落在33之间的概率为之间的概率为99.7399.73。于是落在于是落在33之外的概率为之外的概率为100%100%一一99.73%=99.73%=0.27%0.27%。而超过一侧，即大于而超过一侧，即大于-3-3或小于或小于+3+3的概率为的概率为0.27%/2=0.27%/2=0.135%1 0.135%1 。如正态分布曲线图。这个结论十。如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。分重要。控制图即基于这一理论而产生。正态分布总面积是正态分布总面积是1,脱离已知规格的面积脱离已知规格的面积,那就是所

29、推定的不那就是所推定的不良率良率控制图原理控制图原理-正态分布正态分布正态分布与正态分布与高斯分布百分比11+1+1+2+2+3+32233 68.27%68.27%95.45%95.45%99.73%99.73%+4+44499.99%99.99%如果数据呈现正态分如果数据呈现正态分布布,就可以通过计算就可以通过计算来预知过程的输出来预知过程的输出对预见性的测量可以对预见性的测量可以得到合格产品与不合得到合格产品与不合格产品之比格产品之比168.27%168.27%295.45%295.45%399.73%399.73%499.99%499.99%管理控制图实际的变化发生在此处将导致在此处耗

30、费时间查找原因USL中心线中心线CLCLCentral Central LimitLimit管制下限管制下限LCLLCLLower Control Lower Control LimitLimit管制上限管制上限UCLUCLUpper Control Upper Control LimitLimit何谓管制图何谓管制图?管制图为纵轴代表产品质量特性,横轴横轴代表产品批号及制造日期代表产品批号及制造日期;依照时间顺序依照时间顺序制图制图,并加上中心线并加上中心线(CL),管制上限管制上限(UCL)及管制下限及管制下限(LCL)。用于控制图分析的参数用于控制图分析的参数UCL：管制图的管制上限：管

31、制图的管制上限 CL：管制图的中心值管制图的中心值LCL：管制图的管制下限：管制图的管制下限全距全距(R):一组数值中最大值与最小值之差一组数值中最大值与最小值之差R=Max-Min众数众数(Mo):一群数据中，再现次数最多的数。一群数据中，再现次数最多的数。规格界限(SL)：是用以说明质量特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。控制界限(CL)：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。一点落在一点落在A区以外。区以外。点出界就判异点出界就判异准则准则 Criteria 1 1AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX可能原因

32、：可能原因：计算错误计算错误测量错误测量错误 原材料不合格原材料不合格绘制错误绘制错误 操作错误操作错误 设备故障设备故障大规模机器重新调整大规模机器重新调整 夹治具位置不正确夹治具位置不正确 不同批的原料混合使不同批的原料混合使用用.判异的定义判异的定义准则准则1连续连续9点落在中心线同一侧点落在中心线同一侧准则准则 Criteria 2AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX可能原因：为补充准则可能原因：为补充准则1而而设计，以便改进控制图的设计，以便改进控制图的灵敏度，过程平均值灵敏度，过程平均值减小减小判异的定义判异的定义准则准则2分布中心偏分布中心偏(小小)连续连续6

33、点递增或递减；点递增或递减；趋势趋势(trends):管制图中的点逐渐上升或下降。管制图中的点逐渐上升或下降。准则准则 Criteria 3AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX可能原因：可能原因：工具与夹治具逐渐磨损；工具与夹治具逐渐磨损；操作人员技能的逐步提高；操作人员技能的逐步提高；维修逐渐变坏维修逐渐变坏制造现场之环境脏乱制造现场之环境脏乱 判异的定义判异的定义准则准则3某一特殊原因在连续起作用某一特殊原因在连续起作用连续连续14点相邻点上下交替；点相邻点上下交替；周期变化周期变化(cycles):在一个短区间，数据会以某种模式重复。在一个短区间，数据会以某种模式重复

34、。准则准则 Criteria 4AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX数据分层不够。数据分层不够。.判异的定义判异的定义准则准则4发生周期变化，发生周期变化，这些趋势可能由系统变化引起，可能原因是可能原因是:季节性因素影响如气温与湿度等；季节性因素影响如气温与湿度等；固定设备已磨损的位置或纹路固定设备已磨损的位置或纹路 操作员疲劳操作员疲劳 电压电压波动轮流使用两台设备或两个操作人员轮流使用两台设备或两个操作人员轮流进行操作。轮流进行操作。两个相同的原因交替作用两个相同的原因交替作用 连续连续3点中有点中有2点落在中心线同一侧的点落在中心线同一侧的B区以外区以外准则准则 Cr

35、iteria 5AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX可能原因：过程平均值可能原因：过程平均值发发生变化；生变化；这些通常由新作业者、物料、机器、程序等等的导入引起。也会因过程改善而出现。判异的定义判异的定义准则准则5 分布中心发生了变化分布中心发生了变化连续连续5点中有点中有4点落在中心线同一侧的点落在中心线同一侧的C区以外；区以外；平均值改变平均值改变(shift in level):平均值明显不在中心线附近。平均值明显不在中心线附近。准则准则 Criteria 6AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX过程平均值过程平均值发生变化，原因可能发生变化，原因

36、可能是是:判异的定义判异的定义准则准则6引进新原料引进新原料 操作员技术更熟练操作员技术更熟练 改变设备维修计划改变设备维修计划 引进制程管制等引进制程管制等 分布中心发生了变化分布中心发生了变化参数参数变小，变小，所有点都聚集在均值周围，连续连续15点点C区区 中心线上下，表中心线上下，表面现象好像很好，但具有非随机性；面现象好像很好，但具有非随机性；规则性变化规则性变化(systematic variable):管制图中的点一上一下有秩序的出现管制图中的点一上一下有秩序的出现。准则准则 Criteria 7AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX数据分层，发生规则性变化，原

37、因可能数据分层，发生规则性变化，原因可能是是:轮班人员不同轮班人员不同 测试仪器不同测试仪器不同 装配线不同装配线不同 抽样行为呈有规则性变化抽样行为呈有规则性变化数据虚假；数据虚假；分层不够分层不够不正确的控制界限（高估过程变异）不正确的控制界限（高估过程变异）数字的小数点错误数字的小数点错误持续改善得到成功，发现这种情况时持续改善得到成功，发现这种情况时应重新计算界限。应重新计算界限。判异的定义判异的定义准则准则7离散度变小离散度变小,防止虚假数据和分层不够防止虚假数据和分层不够连续连续8点在中心线两侧，但无一在点在中心线两侧，但无一在C区中；区中；混合混合(mixtures):观测值都落

38、在离中心线很远的地方，而且交错地分散。观测值都落在离中心线很远的地方，而且交错地分散。准则准则 Criteria 8AC CLCLLCLUCLCLC CB BA AB BX数据分层不够，发生混合数据分层不够，发生混合 可能原因：可能原因：两种以上的原料操作员两种以上的原料操作员,机器机器测量工具生产方法交错使用测量工具生产方法交错使用。判异的定义判异的定义准则准则8数据分层不够细密数据分层不够细密一、一、Ca：制程准确度制程准确度二、二、Cp：制程精密度制程精密度/潜力潜力三、三、Pp：初期制程初期制程潜力潜力四、四、Cpk：制程制程能力能力五、五、Ppk：初期制程初期制程能力能力 第五部分、

39、过程能力分析第五部分、过程能力分析v 过程能力：指过程要素过程能力：指过程要素(人、机、料、法、环人、机、料、法、环)已充分标准化，已充分标准化，也就是在也就是在受控受控状态下，实现状态下，实现过程目标过程目标的能力。的能力。v 过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的数值。数值。v 过程能力指数表示的方法：过程能力指数表示的方法：Cp：过程均值：过程均值X与规范中值与规范中值一致时一致时的过程能力指数。的过程能力指数。Cpk：过程均值：过程均值X与规范中值与规范中值不一致时不一致时的过程能力指数。的过程能力指数。过程能力指数表述

40、过程能力指数表述仅存在普通原因变差仅存在普通原因变差时的过程能力。时的过程能力。Pp：过程均值：过程均值X与规范中值一致时的过程性能指数。与规范中值一致时的过程性能指数。Ppk：过程均值：过程均值X与规范中值不一致时的过程性能指数。与规范中值不一致时的过程性能指数。过程性能指数表述，存在过程性能指数表述，存在普通原因变差普通原因变差和和特殊原因变差特殊原因变差。=过程术语的定义过程术语的定义过程的标准差（正态分布存在两种标准差）过程的标准差（正态分布存在两种标准差）固有标准差：过程仅存在普通原因变差时用，即计算固有标准差：过程仅存在普通原因变差时用，即计算Cp、Cpk时用。时用。总标准差：过程

41、存在普通和特殊原因变差时用，即计算总标准差：过程存在普通和特殊原因变差时用，即计算Pp、Ppk时用。时用。2dRR Rd dR R：子组极差的平均值：子组极差的平均值d d2 2：常数：常数1)(2nxxsi 正态分布下正态分布下-关注两种标准差关注两种标准差制程准确度制程准确度Ca(Capability of Accuracy)衡量自产品中所获得产品数据的过程平均值衡量自产品中所获得产品数据的过程平均值(X),与规格中心值与规格中心值(u)其间偏差的程度其间偏差的程度,是期望制程中生产的每个产品的实际值能与规格是期望制程中生产的每个产品的实际值能与规格中心值一致中心值一致(1)Ca之計算方式

42、如下：之計算方式如下：过程平均值过程平均值-規格中心值規格中心值 X-uCa=-*100%=-*100%規格公差規格公差/2 T/2T=USL-LSL=規格上限規格上限-規格下限規格下限制程准确度Ca Capacity of Accuracy 范例：某产品“A”尺寸规格为2510mm，2月份过程平均值为24mm，3月份过程平均值为27mm，求Ca值？2月份Ca=（24-25）/10*100%=-10（A級）3月份Ca=（27-25）/10*100%=20 （B級）制程准确度制程准确度Ca 范例分析范例分析 Ca值是正值值是正值-过程平均值较规格中心值偏高过程平均值较规格中心值偏高 Ca值是负值

43、值是负值-过程平均值较规格中心值偏低过程平均值较规格中心值偏低 Ca值愈小值愈小,品质愈佳。依品质愈佳。依Ca值大小一般分为四级：值大小一般分为四级：等級Ca 值ACa12.5%B12.5%Ca25.0%C25.0%Ca50.0%D50.0%1.67B1.67 Cp 1.33 C1.33 Cp 1.00D1.00 Cp 0.67E Cp 0.67 Cp值愈大，表示过程变差愈小，过程能力愈佳；Cp值愈大值愈大-规格公差规格公差(T)大于估计过程标准差大于估计过程标准差()愈多愈多，即表示制程的变异宽度远小于规格公差；即表示制程的变异宽度远小于规格公差；一般分为五级。一般分为五级。制程精密度制程精

44、密度Cp(Capability of Precision)等级判定等级判定USL：規格上限規格上限 LSL：規格下限規格下限 X ：制程總平均值：制程總平均值 a=R/d 2 R：全距：全距(全距全距)的平均值的平均值 d 2：依樣本數大小變化，所使用之常數：依樣本數大小變化，所使用之常數 n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08.Cpk稳定过程能力指数-Cpk=(-Cpk=(规格上限规格上限 Xbar)/3a Xbar)/3a 或或(Xbar (Xbar 规格下限规格下限)/3a)/3a 两者取小值两者取小值 Cpk稳定过程能力指数U

45、SL：規格上限規格上限 LSL：規格下限規格下限 X ：制程總平均值：制程總平均值 .初始过程能力指数Pp=USL-LSL 6p不考虑过程有无偏离不考虑过程有无偏离样本标准差样本标准差1)(2nxxsi USL：規格上限規格上限 LSL：規格下限規格下限 Xbar ：制程總平均值：制程總平均值 P p k=規格上限規格上限-X bar 3pX bar-規格下限規格下限 3p或或(取其较小值取其较小值)考虑过程有偏离考虑过程有偏离初始过程能力指数一、一、二、二、第六部分、计量型数据控制图第六部分、计量型数据控制图过程现场最常用的控制图过程现场最常用的控制图,它广泛运用于它广泛运用于控制控制 长度

46、长度,重量重量,强度强度,纯度纯度,时间等场合时间等场合计量值控制图计量值控制图平均值（平均值（）图与极差（）图与极差（R）或标准差（）或标准差（s）图；）图；X单值（单值（X）图与移动极差（）图与移动极差（R）图）图中位数（中位数（Me）图与极差（）图与极差（R）图）图 以上控制图适用于计量值，如长度、重量、时间、强度等质量特性值的分析和控制。X R 管制图常数表nA2d2D3D421.8801.128-3.26731.0231.693-2.57440.7292.059-2.28250.5772.326-2.11460.4832.534-2.00470.4192.7040.0761.9248

47、0.3732.8470.1361.86490.3372.9700.1841.816100.3083.0780.2231.777110.2853.1730.2561.744120.2663.2580.2831.71713.2493.3360.3071.693nA2d2D3D4140.2353.4070.3281.672150.2233.4720.3471.653160.2123.5320.3631.637170.2033.5880.3781.622180.1943.6400.3911.608190.1873.6890.4031.597200.1803.7350.4151.585210.1733.

48、7780.4251.575220.1673.8190.4341.566230.1623.8580.4431.557240.1573.8950.4511.548250.1533.9310.4591.541 =R/d21.原始数据收集原始数据收集1.1 确定样本容量确定样本容量 子组大小子组大小:n=5 子组频率子组频率:5个个/每每2小时小时 子子 组组 数数:25组组1.1 1.1 选择子组大小、频率和数据选择子组大小、频率和数据1.1 1.1 原始数据：原始数据：组号组号iX i1X i2X i3X i4X i5注注:i=1.2k.k 为样本组数为样本组数组中观测值组中观测值原始基本数据原始

49、基本数据XiRi样本均值样本均值 样本极差样本极差1.原始数据收集原始数据收集1.2 1.2 建立控制图及记录原始数据建立控制图及记录原始数据1.2.1 1.2.1 建立控制图建立控制图 应先作应先作 R R 图图,等等 R R 图稳定以后图稳定以后,再作再作 X X 图图.(GB/T4091-2001).(GB/T4091-2001)确定样本容量确定样本容量 n=5原始数据收集表原始数据收集表1.原始数据收集原始数据收集1.2建立控制图和数据表建立控制图和数据表 UCLXLCL81012148101214均值图均值图 XUCLRLCL81012148101214极差图极差图 R同一数据的均值

50、图纵坐标同一数据的均值图纵坐标和极差图纵坐标纵向对应和极差图纵坐标纵向对应均值图在上均值图在上,极差图在下极差图在下1.原始数据收集原始数据收集1.3 1.3 计算每个子组的均值计算每个子组的均值(X)(X)和极差和极差(R)(R)ni=1XX1Xi=+X2X3Xn+nR=XminXmaxn1X X为子样测量值为子样测量值n n为子样总量值为子样总量值1.原始数据收集原始数据收集1.3计算子组的均值计算子组的均值 X 和极差和极差 R ni=1XiXR=0.65+.070+0.65+0.65+0.85=3.503.50/5=0.700.85-0.65=0.201.原始数据收集原始数据收集1.4