SPC统计过程控制基础知识课件.ppt

1、整 体 概 述THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW,P L E A S E S U M M A R I Z E T H E C O N T E N T第一部分(5S、QCC、ISO9001:2000)1924年发现W.A.ShewhartW.A.Shewhart发现控制图原理1950年由美国的戴明博士将SPCSPC引进到日本1970年美国发现戴明，戴明将SPCSPC技术重新带 回 美 国 应 用19821987年开始信息化的应用和进入质量体系标准SPCSPC 的应用现状 信息化后的SPCSPC技术应该是：当今所有企业提高产品质量水平的基本工具，也可以是企

2、业管理的基础有效的核心工具。至少目前，它已经成为各制造行业进行生产过程管理的必备工具。SPCSPC技术采用了数理统计的原理通过对“过程”中“特性数据”的信息化方式的收集和分析，达到对过程进行“事前预防”的控制效果，从而可以有效的控制生产过程、并协同其它的技术手段对“生产过程”进行持续改进、提升产品的品质。人机 法环测 量不好好结果针对产品针对所有生产要素不好好输出5+/-0.6KG5+/-0.6KG量化指标的起伏“品质”变异利润多少因果因果PROCESSPROCESS结果针对“过程”的重要指标的变差进行控制的才是SPCSPC针对“产品的结果”按规范进行检验的工作是做SQCSQC产品检验：通过检

3、查鸡蛋来考核鸡的身体状态；过程检验：直接给鸡检查身体；目的：都是为了让鸡健康持续地生合格的蛋 时间和金钱可能比正常生产要耗费更多的隐形工厂30返工10报废结果检验40不通过通过率60原料输入生产过程 1、分析过程 2、维护过程 本过程应做什么？监控过程性能 会出现什么错误？查找变差的特殊原因 本过程正在做什么？并采取措施。是否达到控制状态？确定过程能力 计划 实施 计划 实施 措施 研究 措施 研究 计划 实施 3、改进过程 措施 研究 改进过程从而更好地理解 普通原因变差 减少普通原因变差S Statistical tatistical P ProcessrocessC Controlont

4、rol 规格制程USL SL LSL USL SL LSL UCL CL LCLUCL CL LCL s s Pp Ppk Pp Ppk Cp CpkCp Cpk群体样本Xbar AvgXbar Avg s s N nN n R R S MR S MR计量值：计量管制图过程能力图直方图等计数值：计数管制图DPMODPMO图柏拉图等计 量 型 数 据 一个部件或过程的特征。如尺寸、速度、硬度、温度、平滑程度、弹性或重量 。对计量型数据和计数型数据都适用。XXnXXXniin 112.n过程均值Process Average xxkxxxxk.21对称的均值=中位数=众数均值右偏的众数 中位数 均

5、值均值左偏的均值 中位数 众数只有普通原因的控制系统已经上线很久的机种，原材料的供应商稳定，制造流程没有改变，作业员很熟练，工程也没有变更，但是每批总是有一定的不良率。管理阶层不进行改善，因而控制系统的不良率不会明显降低。如我每天上班乘公交所需的时间大概在40404545分钟之间。控制系统变异牵涉到全体作业员、全部的设备、公司的各部门等，而非单独某一原因。这些原因只有高层的管理人员才能改善。由控制图可以诊断出控制系统的变异只有普通原因。存在特殊原因的控制系统初期上线的机种，原材料的某些供应商不稳定，或制造流程常改变，或某些作业员尚不熟练，或有时工程变更没有彻底执行，每批的不良率有明显差异。如我

6、每天上班乘公交所需时间大概在40404545分钟之间，但某一天我花费了一个多小时的时间，原因是有一起交通事故造成了交通堵塞。控制系统变异牵涉到小部分的作业员、某一台设备、公司的某一部门，是单独原因造成的，这种原因只要基层人员注意就避免。由控制图可以诊断出控制系统的变异存在特殊原因。局部对策及系统改善特殊原因需采取局部对策，例如调整设备并加强保养、依标准作业程序（Standard Operation Standard Operation Procedure,SOPProcedure,SOP)操作、仔细核对物料等等。通常由制程人员直接加以矫正。大约可以解决15%15%的制程问题。普通原因也可以从控

7、制图分析中得到证明，但要有效的分析出真正原因，需要较深入的分析，一般称为系统改善，例如更新设备、变更材料、修改SOPSOP，加强训练计划等等。通常需要管理阶层的投入与对策。系统有85%85%的问题属于普通原因。极 差 RangeRange很容易计算；适合于较小的样本容量；一个子组、样本或总体中 最大与最小值之差：R=X R=X max max X X minmin移动极差 MOVING RANGEMOVING RANGE 两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。适合不能按子组取样或检验成本很高的特性值。公式：MR=MX max MX minMR=MX max MX min反映出过程的变差波动

8、情况；通过对过程实际的产品测量值计算而来；可以反映过程的稳定性；可以鉴别特殊原因引起的变差；什么是控制图?控制图是对过程数据加以测定、记录和绘图，从而进行控制管理的一种用统计方法设计的控制图型。图上有中心线(Center LineCenter Line)、上控制界限(UCLUCL)和下控制界限(LCLLCL)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列.参见下列控制图示图：上控制限中心线下控制限11336622因失控的错误会产生两 种 “损 失”两种损失的合计曲线第IIII种错误（）损失曲线第I I种错误（）损失曲线:描述品质特性值之集中位置 “”“”错也称虚发警报的错误：在生产过程正常的情

9、况下,纯粹是出于偶然事件，而使点子出界的概率虽然很小,但是：绝对可能发生。因此，在生产过程正常但点子却出界的场合，我们根据点子的出界，而判断了生产过程异常，就犯了虚发警报的错误或称第“I”I”类错误,发生这种错误的概率通常记以“”。“”“”错也称漏发警报的错误：在生产过程已经异常的情况下，产品质量数据的分布偏离了典型分布,但总还有一部分产品的质量特性值是在上、下控制限之内的。如果抽到了这样特性的产品进行了检测，并在控制图中进行描点时,由于点子未出界，所以我们判断生产过程是正常的，那就犯了漏发警报的错误或第“”“”类错误，发生这种错误的概率通常标记以“”“”。“”风险说明“”风险说明LCLLCL

10、LCLLCLUCLUCLUCLUCL控 制 图 的 原 理 主要用于控制生产过程中的错误的发生，来达到降低生产成本的目的。由于控制图是通过抽检的方式来监控产品的质量情况,故有上述两类错误的发生是不可避免的。+1+2+3-1-2-368.26%99.73%95.45%质量特性与控制图的选择为保证产品的质量特性符合要求我们需要:2 2、确定控制点有些指标虽然不是最终产品质量的特性指标,但为了达到最终产品的质量目标,而在生产过程中也有 要求的特性也应列为控制点。3 3、关键控制点为了使控制最终取得最佳结果,我们 应尽量采取对影响产品质量特性的 根本原因有关的特性或接近根本原 因的特性作为控制点。质量

11、特性与控制图的选择质量特性与控制图的选择计数型控制图与管理系统较有关系因此导入前准备事项牵涉到较多的管理制度，如：计数型控制图的分组：制程作业应该在同一条件下，如一般选择同时间、同制程、同供应材料、同客户等所谓同变异为一个生产批或检验批，批量太大给予分割，批量太小给予合并。同一时间内生产的数据尽量分成一组1.1.样本大小n n，尽量使n n 5 5，但不宜过大，若分组太大则控制图波动较大，反之则控制图波动不明显.P P收集数据解析用控制图是否稳定寻找异常原因是否滿足规格Y Y控制用控制图Y Y检讨机械、设备提升制程能力N NN N 解析用的控制图被调整稳定后，那么过程也就意味着稳定可控，所以控

12、制线可以在相当的时间内供延长使用。UCL LCL 过程控制流程图识别关键过程是否关键过程NNY Y确定过程关键变量制定过程控制计划和规格标准过程数据的收集、整理准备阶段过程控制流程图过程受控状态初始分析分析用控制图异常否剔除异常点重新计算并采取措施消除变差YESYESNONO过程能力分析计算CPCPCPKCPKCPCP、CPK1CPK1NONO采取措施使CPCP、CPK1CPK1YESYES分析阶段过程控制流程图控制用控制图监控定期抽样、打点日常管理异常否品质改进QC或 改进工艺标准NoNo回到一阶段(4)YESYES查明原因，调整工序监控阶段统计分析的图表类型计量型数据Xbar-RXbar-

13、R、Xbar-SXbar-SMedianX-RMedianX-R、X-MRX-MRCPKCPK、PPKPPK、直方图、工具磨损图、Short RunShort Run计件数据计数型数据计点数据C C图、U U图柏拉图P P图、nPnP图柏拉图 阶段收集数据A1A1 选择子组大小、频率和数据A2A2 建立控制图及记录原始记录A3 A3 每个子组的均值和极差/标准差A4A4 选择控制图的刻度A5A5 描点 子组大小子组频率子组数大小计算控制限B1B1 计算平均极差及过程平均值 B2 B2 计算控制限 B3 B3 画出平均值和极差的控制限过程控制解析C2C2 识别并标注原因(极差图）C4C4 识别并

14、标注原因(均值图)C5C5 重新计算控制界限 C6C6 延长控制限 C1 C1 分析极差图上的数据点 超出控制限的点链明显的非随机图形C3 C3 分析均值图上的数据点 超出控制限的点链明显的非随机图形过程能力解释D1 D1 计算过程的标准偏差/极差 D2D2 计算过程能力 D3 D3 评价过程能力 D4 D4 提高过程能力 minmaxxxRnxxxxxn.321kRRRRRk.321x3kxxxxk.21RA XUCLx2RDLCL3RRDUCL4RRA XLCLx2n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3?0.080.140.1

15、80.22A21.881.020.730.580.480.420.340.340.317 76 66 6Xbar-RXbar-R步骤2 2：取预备数据。取20202525个子组，如果取数比较容易可以取到3535组。子组大小为多少：国标推荐3 35 5个。Xbar-RXbar-RXbar-RXbar-RRixiRRXbar-RXbar-R、。RRx1RRRxRxRxRRRxRRnxxxxxn.321kxxxxxk.321kkS.SSSS3211)(2nxxsiSA XLCLx3SA XUCLx3SBUCLs4SBLCLs3 注：在样本容量低于6 6 时，没有标准差的下控制限。n234567891

16、0B43.272.572.272.091.971.881.821.761.72B3 *0.030.120.190.240.28A32.661.951.631.431.291.181.101.030.98 一般情况下，中位数图用在样本容量小于1010的情况，样本容量为奇数时，更为方便。如果子组样本容量为偶数时，中位数是中间两个数的均值。RDUCL4RRDLCL3RRAXUCL2XRAXLCL2X7 7 n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3?0.080.140.180.221.881.190.800.690.550.510.430.

17、410.362AKX.XXXk211-KMR.MRMRRk21RDLCL3MRRDUCL4MRRE LCLx2RE XUCLx2Xn2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22E22.661.771.461.291.181.111.051.010.98过程缺陷的五种基本现象：4 4、周期:点的上升或下降出现明显 的一定的间隔时，称为周期。1 1.波状周期变动 2 2.阶梯形周期变动 3 3.大小波动等情况.步骤1 1：极差步骤2 2：步骤3 3：步骤4 4：起始点步骤5 5：分区并计算各区数据区域146.

18、5149.5149.5152.5152.5155.5155.5158.5158.5161.5161.5164.5164.5167.5167.5170.5170.5173.5173.5176.5176.5179.5179.5182.5个数25711153422175601步骤6 6：作 图 (见下图A A和B B)图 A A：垂直分布图 图 B B：水平分布图绝壁型：也称切边型或断裂型 图形说明:有一端被切断 结论：此状况在对于品质要求较严格时产生的机率会很高,一般会有如下几种原因会导致此状况:P P 图NNp p 图C C 图U U 图 柏拉图结 果 举 例控 制 图车胎不泄漏泄漏P P 图N

19、PNP图灯亮不亮孔的直径尺寸太小或太大给客户发的货正确不正确窗玻璃上的气泡C C 图UU 图门上油漆缺陷液晶屏上的斑点阶段收集数据 A2 A2 计算每个子组内的不合格品率 A3 A3 选择控制图的坐标刻度 A4 A4 将不合格品率描绘在控制图上 A1 A1 选择子组的容量、频率及数量 子组容量分组频率子组数量计算控制限 B1 B1 计算过程平均不合格品率 B2 B2 计算上、下控制限 B3 B3 画控制限 过程控制用控制图解释 C2C2寻找并纠正特殊原因 C3C3重新计算控制界限 C1C1分析数据点找出不稳定证据 超出控制限的点链和非随机的图形nP-1P3PUCLpnP-1P3PLCLp在一个

20、生产收音机晶体管的制造公司，决定建立不合格品率P P图。他们已经收集和分析了1 1个月的数据。在每天生产结束后，在当天的产品中随机抽取一个样本，并检验其不合格品数。数据如下表所示：子组号 检验数 不合格品数 不合格品率 UCL UCL LCL LCL 1158110.0700.1170.0032140110.0790.1200.000314080.0570.1200.000415560.0390.1770.003516040.0250.1160.004614470.0490.1190.0017139100.0720.1200.0008151110.0730.1180.002916390.055

21、0.1160.0041014850.0340.1190.0011115020.0130.1180.0021215370.0460.1180.0021314970.0470.1180.0021414580.0550.1190.0011516060.0380.1160.00416165150.0910.1150.00517136180.1320.1210.00018153100.0650.1180.0021915090.0600.1180.0022014850.0340.1190.0012113500.0000.1210.00022165120.0730.1150.00523143100.0700

22、.1200.0002413880.0580.1210.00025144140.0970.1190.00126161200.1240.1160.004总计3893233P P步骤3 3：将1717、2626组数据剔除，并及时查找导致 这两组数据值偏大的原因，采取纠正措施 防止其再次发生 。根据保留下来的2424组再计算修正后的不合格品率：=195/3596=0.054=195/3596=0.054，利用此数值再 重新算各组的 UCLUCL和LCLLCL。见下图：P P上例中，各子组平均子组大小的偏离并非很大，而平均子组大小为150150，所以可以用子组大小 n=150n=150作为平均子组大小，

23、来标绘修正后的P P图的上控制限。CLCLP P =P =P0 0 =0.054 =0.054 UCL UCLP P=0.054+3=0.054+30.054 0.054 (1-0.054)(1-0.054)150150 =0.109 =0.109 LCL LCLP P=见下图：NpNp 图 (Np Charting)(Np Charting)p-1pn3pnLCLnpp-1pn3pnUCLnpc3cUCLcc3cLCLcC ChartingC ChartingC ChartC Chart例 一录像带制造商希望控制录像带中的不合格疵点数。录像带按4000m4000m的长度生产，连续对来自某个过

24、程的2020卷录像带（每卷长350m350m）进行表面检查，得出不合格疵点数的数据。为了控制该生产过程，打算用C C图点绘不合格疵点数。见下表：盘号12345678910疵点数712506204411121314151617181920总计633163135668C ChartC Chart例CL=(7+1+6)/20=3.4CL=(7+1+6)/20=3.4 =8.9=8.9LCLLCLC C=c cc3cUCLcnu3uLCLunu3uUCLu确定要制定控制图的特性是计量型的数据吗？性质上是否是均匀或不能按子组取样例：化学槽液 批量油漆使用单值图XMR关心的是不合格品率吗？关心的是不合格数

25、吗？子组容量是否大于或等于9？子组均值是否能很方便的计算？使用Np图或P图样本容量是否恒定？是否能方便地计算每个子组的S值？用Xbars图样本容量是否恒定？用Xbarr图用Xbarr图用中位数图使用P图使用C或U图使用U图N N本图假设测量系统已经经过评价，并且是适用的Y YY YN NN NN NY YY YN NN NN NY YY YN NY YY YY Y质量特性样本数选用什么图长 度5 5重 量1010乙醇比重1 1电灯亮不亮100100每一百平方米的脏点100100平方米50030020020010073.08%88.46%92.31%100%38.46%0100200300400

26、500600有污点 有裂痕短路断路其它0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%费用（人民币）百分比（%）过 程 SigmaSigma计算SigmaSigmankmnkmxxSmii*,1)(12，则为个子组，每个子组容量Pp,PpkPp,Ppk估计SigmaSigma2dRCp,CpkCp,Cpk4cS C Cp p类指数代表我们预判过程的能力；它表示的是整个过程是否符合规格的程度，是自然容忍度和规格之间的比率。6LSLUSLNTETCp等 级 CP 值A 1.33 CpB 1.00 Cp 1.33C 0.83 Cp 1.00D Cp 0.83D D级:应采取紧

27、急措施，全面检讨所有可能影响 之因素，必要时应停止生产。以上是一些基本处理原则，在一般情况下，CpCp指标如果不良时，其解决对策方式是:技术单位为主；制造单位为副；品管单位为辅。minimumLSLX 3XUSLof Cpk 3等 级 CPK 值A 1.33 CpkB 1.00 Cpk 1.33C Cpk 1.00注：相同条件下L2Ca=L1/L2Ca=L1/L2L1=NOM-AVGL1=NOM-AVGL2=(USL-LSL)/2L2=(USL-LSL)/2AVGAVG NOMNOMLSLLSLUSLUSLL1等 级 Ca值A Ca12.5%B12.5%Ca25%C 25%Ca50%D 50%

28、Ca以上是一些基本处理原则，在一般情况下，CaCa指标如果不良时，其解决对策方式是:制造单位为主；技术单位为副；品管单位为辅。)Ca1(CpCpk步骤4 4：与规范进行比较。对于给定的质量规范TL=140，TU=180，利用 和计算C CP P。=/d2=13.435/2.326=5.776 cp=TU-TL/6=180-140/65.776=1.15 由于=163.652与公差中心M=160不重合，所以需要计算C CPKPKxRRxCa=k=(-M)/T2=(163.652-160)/(180-140)2=0.18CPK=CP(1-Ca)=1.15(1-0.18)=0.94 可见，统计控制状

29、态下的CPCP为1.151.151 1，但由于与MM偏离，所以CPKCPK1 1。因此，应根据对手表螺栓的质量要求，确定当前的统计过程状态是否满足设计的、工艺的和顾客的要求，决定是否以及何时对过程进行调整。若需调整，那么调整后应重新收集数据，绘制Xbar-RXbar-R图。（见下图）xx步骤5 5：延长统计过程状态下的Xbar-RXbar-R图的控制限，进入控制用控制图阶段，实现对过程的日常 控制。设备能力CmCm、CmkCmk设备能力和过程能力对比设备能力调查过程能力调查数量不少于5050件特殊情况下不少于2020件每组3 35 5只，一般选2525组，总数量至少125125个；特殊情况下至

30、少6 6组，总数量至少3030个。方法连续依次加工并按加工次序编号按规定的时间间隔分多组抽样，每组数量相同。设备不换刀，没有刀具调整（设备自动补偿不计），没有设备参数调整；热机状态下，批量生产条件下（批量生产的节拍、参数）至少一次换刀，一次设备参数的调整；正常批量生产的条件下（磨合好的设备、批量的节拍和设备参数）人员同一操作工3 3次换班，3 3次换操作工物料单一的毛坯批次（供应商、材料）至少更换一次毛坯的批次能 力 要 求设备能力要求nCmCmk202.281.93252.191.85302.131.79352.081.75402.051.72452.021.69502.001.67过程能力

31、要求nCp、Cpk301.54351.51401.48451.46501.44601.41701.39801.371001.351251.33设备能力和过程能力记录和报告设备能力和过程能力记录和报告过程能力与测量Capability&MeasureCapability&Measure过程性能指数 P Pp p与P Ppkpks6LSLUSLPp LSL USL of minimumPpks3 或XXs3 分布 1分布 2分布 3（x xR R）（X XbarbarR R）（X XbarbarS S）（P P）（NNP P）（UU）（C C）当各控制特性都非常重要时:Z Z=各管制性中最小CPK

32、CPK值当各控制特性都不太重要，且不会影响产品功能时:Z Z=各管制性的CPKCPK值的平均值 当各控制特性都不重要时:Z Z=各管制性中最大CPKCPK值 当各控制特性都一样重要,且因 功能影响重要程度不同时:管制特1*权重1+管制特性2*权重2+Z Z=权重1+权重2+AVG66LSL1.54.5USLminimum 3USLof CpkLSL X 3XBetween+/-1Between+/-2Between+/-3Between+/-4Between+/-5Between+/-668.27%95.45%99.73%99.9973%99.999943%99.9999998%Result:

33、317300 ppm outside（deviation)45500 ppm2700 ppm63 ppm0.57 ppm0.002 ppm-7-6-5-4-3-2-1012345671)(2nxxi提问与解答环节Questions and answers结束语 感谢参与本课程，也感激大家对我们工作的支持与积极的参与。课程后会发放课程满意度评估表，如果对我们课程或者工作有什么建议和意见，也请写在上边感谢观看The user can demonstrate on a projector or computer,or print the presentation and make it into a film