10_常规控制图SPC

MaggieDing2007-11-12nd现在到了DMAIC最后一个阶段了。控制阶段的目的很清楚：保持胜利果实,持续的测量过程的实施情况。当数据清楚的显示应进行调整或顾客需要发生改变时，就调整有关的操作。在控制阶段有三个要素：•文件化改进过程•建立过程管理计划•持续的过程测量（控制）控制阶段1924年,美国的休哈特博士提出将3sigma原理（显著性统计原理）运用用于生产过程当中，从此工业生产中开始用统计方法（预防）代替事后检验的控制方法．第一阶段；质量是检验出来的．第二阶段；质量是制造出来的．第三阶段；质量是设计出来的．第四阶段；质量是预防出来的．第五阶段；ＳＰＣ预测过程输出分布．SPC的历史SPC控制图的演进过程以时间为轴将图放上长期以后将每天的数据都放上TimeSPCucllcl把每天的正态图横放并按时间顺序排好下控制线上控制线中心线时间样本质量特性AABCBC34.1%34.1%13.6%2.2%0.1%13.6%0.1%2.2%转换成国际通用的SPC格式控制图表是通过随着时间的推移来统计跟踪过程和产品的参数的方法．控制图具体表现出反映（随机）变动的自然界限的控制上限与下限．这些界限不应与客户规格界限相比较．控制图理论认为存在两种变异．１．随机变异，由偶然原因引起并假定为过程所固有．２．实际的改变，由可查明或特殊原因引起．什么是SPC计量控制图计数控制图控制图分类计件型控制图主要用在“不合格品”来表示质量特性的产品。☆不合格品率控制图（P图）：★不合格品数控制图（np图）：例：在硅片生产线上进行抽检，每日临下班时抽取120片，3月份的26天记录中发现不合格硅片数量如下：5，9，9，10，13，8，12，12，11，5，11，7，13，10，10，12，9，19，8，8，6，6，6，8，11，10SampleProportion2522191613107410.160.140.120.100.080.060.040.020.00_P=0.0795UCL=0.1536LCL=0.00541PChartofC1SampleSampleCount25221916131074120151050__NP=9.54UCL=18.43LCL=0.651NPChartofC1P图与NP图完全一样，只是纵坐标的度量单位不同而已。计件点型控制图主要用在“不合格品”来表示质量特性的产品☆单位不合格数控制图（u图）：★不合格数控制图（c图）：每次抽取的产品数量必须相等例：在给硅片镀膜的生产过程中，如果硅片上有了斑点，则每个斑点都被认为是缺陷。每天检测的硅片数不全相同。设计一个控制图来监控每片硅片的平均斑点数。日期123456789101112131415缺陷数13141261423201564713748检查片数666567764444444计件点型控制图SampleSampleCountPerUnit151413121110987654321543210_U=2.156UCL=4.358LCL=0UChartofC2Testsperformedwithunequalsamplesizes计量型控制图计量型控制图的背景是正态分布N（u，σ2），它含有两个独立参数：均值u与标准差σ。因此要控制计量值的波动需要两张控制图：一张用于控制u，另一张用于控制σ。根据样本量的大小和用于估计u与σ的统计量的不同，计量控制图共有四对：•均值－极差控制图（X－R图）：精度尚可，使用方便，n＝2～9。•均值－标准差控制图（X－S图）：精度最高，计算量大，n≥2。•中位数－极差控制图（Me－R图）：精度较差，计算量小，n＝2～9。•单值－移动极差控制图（X－Me图）：观测值较少时才用，是不得已而为之，n＝1。合理子组原则：一个最简单的方法是在短时间内把一个子组全部抽取，或者对连续生产产品进行“块抽样”。X-S管制图上下控制线及中心线的手工计算方法X管制图的中心线和控制线是S3S43SSBLCLSLineCenter3SSBUCLXX3XXX3σ3μSAXLCLμXLineCenterσ3μSAXUCLS管制图的中心线和控制界线是X-S控制图参数表nA2A3d2c4B3B4D3D421.8802.6591.1280.797903.26703.26731.0231.9541.6930.886202.56802.57540.7291.6282.0590.921302.26602.28250.5771.4272.3260.940002.08902.11560.4831.2872.5340.95150.0301.97002.00470.4191.1822.7040.95940.1181.8820.0761.92480.3731.0992.8470.96500.1851.8150.1361.86490.3371.0322.9700.96930.2391.7610.1841.816100.3080.9753.0780.97270.2841.7160.2231.777110.2850.9273.1730.97540.3211.6790.2561.744120.2660.8863.2580.97760.3541.6460.2831.717130.2490.8503.3360.97940.3821.6180.3071.693140.2350.8173.4070.98100.4061.5940.3281.672150.2230.7893.4720.98230.4281.5720.3471.653160.2120.7633.5320.98350.4481.5520.3631.637170.2030.7393.5880.98450.4661.5340.3781.622180.1940.7183.6400.98540.4821.5180.3911.608190.1870.6983.6890.98620.4971.5030.4031.597200.1800.6803.7350.09690.5101.4900.4151.585210.1730.6633.7780.98760.5231.4770.4251.575220.1670.6473.8190.98820.5341.4660.4341.566230.1620.6333.8580.98870.5451.4550.4431.557240.1570.6193.8950.98920.5551.4450.4511.548250.1530.6063.9310.98960.5651.4350.4591.5411n2c31B1n2c31B3n41n4cnc3A4443443Forn25如果样本数小于２５，查左表．如果大于２５，用下列公式X-S管制图的Minitab的用法MiniTab’sStatControlChartsVariablesChartforsubgroupsXbar-SXbar-Schart在Ｍinitab中的位置X-S管制图的Minitab的用法例子：打开Minitab自带文件BLOODSUGAR.MTW.将数据放在Minitabworksheet中．需要做图的数据子组数X-S管制图的Minitab的用法X-S管制图的Minitab的用法将数据放在Minitabworksheet中．在空格中输入需要做图的数据选择不稳定测试项X-S管制图的Minitab的用法Minitab图形输出．SampleSampleMean19171513119753112010080__X=101.03UCL=130.72LCL=71.35SampleSampleStDev1917151311975315040302010_S=28.77UCL=50.67LCL=6.88Xbar-SChartofGlucoselevel任一点超出控制界线1点超出±3控制界限通常原因新的工人,方法,原料或机器检验方法和标准变化操作员的技能和/或主动性变化LowerControlLimit上控制界限CenterLine时间样本质量特性控制图失控模式检验ShiftorRun漂移或走动k个连续点(通常7,8或9)在中心线一侧5个连续点中有4点超出1(同侧)3个连续点中有2个超出2(同侧)UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1漂移或走动的普遍原因新的工人,方法,原料或机器检查方法或标准变化操作技能和/或主动性变化控制图失控模式检验Trend趋势k个连续点(通常5,6或7)向同一方向移动UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1普遍原因新的工人,方法,原料或机器检查方法或标准变化操作技能和/或主动性变化控制图失控模式检验分层多个点集中于中心线,通常在±1界线内UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1分层的普遍原因控制界线的不正确计算量仪对分辨工件失效检查员捏造数据.抽样时从每一不同组内收集收一个或更多的单位产品控制图失控模式检验Mixture混合控制点多集中于控制界线混合的普遍的原因两个(或更多)交叠分布操作员过度控制UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1控制图失控模式检验CycleorPeriodicity循环或固期性任何前移的,重复的图形UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2+1-2-1循环或周期性的普遍原因系统的环境变化温度操作者疲劳操作员转班机器设定造成的波动维护安排刀具磨损控制图失控模式检验原则1:单个点超出3s界线原则2:3个连续中有2个超出2s界线原则3:5个连续点中有4个超出1s界线原则4:8个连续点在中心线一侧.常用的统计上失控检验模式SecondaryIndicators从属表现PrimaryIndicator基本表现Shift/Run漂移Trend超势Stratification分层Cycle循环Mixture混合Shift/Run漂移Shift/Run漂移Minitab’s上的八种统计上失控检验模式30假设你是一位投标手，你的目标是中心工序能力的计算方法Cpk31工序能力的计算方法Cpk32工序能力的计算方法Cpk33工序能力的计算方法Cpk34工序能力的计算方法Cpk35Withinp6LSLUSLCWithinpl3LSLCWithinpu3USLCWithinpk3NSLCOverallp6LSLUSLPOverallpl3LSLPOverallpu3USLPOverallpk3NSLP短期工序能力长期工序能力PpkVSCpk的手工计算公式361nxxsn1i2i21nxxsn1i2i方差和标准偏差计算公式37第一步:把将要处理的数据按列输入Minitab用Minitab计算显示Cpk38第二步,从菜单StatQualitytoolNormal…进入对话框39第三步,双击将要分析的列名第四步,输入子组样本数第五