MES-SPC介绍

MES/SPC系统介绍产品质量的统计学观点产品质量具有变异性(Variation)产品质量变异具有统计规律性产品质量的统计学观点两种产品质量变异•随机性变异–随机性变异是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。•系统性变异–系统性变异是由系统原因（异常因素）造成。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免系统性变异,使过程处于稳定状态。质量变异的统计规律性•计数型（离散型）随机分布–二项分布–泊松分布–超几何分布等。•计值型（连续型）随机分布–正态分布•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dnddnPPcdxP)1()(!)(dedxPd两个离散分布-6σ-5σ-4σ-3σ-2σ-1σ01σ2σ3σ4σ5σ6σ正态分布dxedxxfxFxxx222)(21)()(xμN（μ，σ2）标准正态分布X68%95%99.7%集中程度μ不同(均值)离散程度σ不同(标准差)推断正态分布的参数•总体参数样本统计量•集中程度μＸ•离散程度σsSPC技术原理•SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析，根据反馈信息及时发现系统性变异，并采取措施消除影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，达到控制质量的目的•当过程仅受随机变异影响时，过程处于统计控制状态（受控状态）；当过程中存在系统因素影响时，过程处于统计失控状态（失控状态）。由于过程变异服从统计规律性，当过程受控，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程变异的统计规律性对过程进行分析控制。它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。SPC的功能•SPC强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防•SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）•由于它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制SPC可以做什么？•对过程作出可靠的评估；•确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；•为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；•减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。SPC可以为企业带的好处•有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：–降低成本–降低不良率，减少返工和浪费–提高劳动生产率–提供核心竞争力–赢得广泛客户–更好地理解和实施质量体系SPC应用实例•XBAR•Range•UCL•LCL•Cp•Cpk工艺质量控制图判异准则1.点出界就判异2.界内点排列不随机判异判定规则1.WECO1–WECO41.国际通用的WECO准则2.其他自定义规则0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%123456789“A‘区+3σ“B”区+2σ“C”区+1σC区-1σA区-3σB区-2σ中心线UCLLCL控制图的区域划分及四种检测•XBAR图的区域划分控制图的区域划分及四种检测（1）•点超出了控制限控制图的区域划分及四种检测（2）•连续三点中有两点在A区或Ａ区以外控制图的区域划分及四种检测（3）•连续５点中有４点在Ｂ区或Ｂ区以外控制图的区域划分及四种检测（4）•连续８点中有７点落在单侧（区域Ｃ以外）0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%123456789连续3点中有2点落在本区或以上+2σ中心线UCLLCL一个点超出UCL+3σ连续5点中有4点落在本区或以上+1σ连续8点中有7点落在本区或以上连续8点中有7点落在本区或以下-1σ连续5点中有4点落在本区或以下-2σ连续3点中有2点落在本区或以下–3σ一个点超出LCL控制图的区域划分及四种检测（总结）UCLLCLCL其他几种缺陷（1）•周期性变化其他几种缺陷（1）•XBAR图上出现周期的可能原因：–进货材料周期（如季节性）变动–环境的周期性波动（如机器每天早晨预热）–其他周期性变化因素•R图上出现周期的现象较少见，若出现，可能因为：–机器润滑或机器维护周期与抽样周期吻合–周期性休息导致工人熟练程度上下波动UCLLCLCL其他几种缺陷（2）•倾向：连续6点或连续10点中有8点趋势相同其他几种缺陷（2）•XBAR图上出现倾向的可能原因：–机器或工具的逐渐磨损–温度或湿度的逐渐变化–某些化学溶液逐渐腐蚀•R图较少出现倾向，如发生，可能原因：–工人技术水平和经验逐渐增长–工人技术水平下降（疲劳、厌倦）–进料质量的逐渐提高或降低其他几种缺陷（3）•巨变或跳跃–工艺质量水平突然发生跳跃其他几种缺陷（3）•XBAR图上出现跳跃点的可能原因：–故意或偶然造成的工序或机器的变化–由于新员工或无经验员工顶替别人的工作–使用了新材料–机器的小故障•上述原因同样会导致R图上出现跳跃其他几种缺陷（4）•超常值–控制图上的某个点与其他点明显不同其他几种缺陷（5）•不稳定：–观测点分布波动较大，甚至超出了UCL和LCL其他几种缺陷（6）•偏离–较多点分布在中心线一侧XBARR其他几种缺陷（6）•XBAR图上出现偏离的可能原因：–由于系统性原因导致分布偏离•R图上出现偏离的可能原因–上偏表明工序分布离散程度增大，急需采取措施–下偏工序波动变小，这时往往需重新计算控制限其他几种缺陷（7）•靠近控制线–分布靠近UCL和LCL，而中心线附近则很少其他几种缺陷（7）•XBAR图上出现靠近控制线的可能原因：–造成上述分布的原因可能是由于抽样源于两个分布，如轮流从两条线或两个班次进行抽样。而两条线或班次的工序质量分布不同。–这时应对两条线或班次分别进行采样，制作控制图。其他几种缺陷（8）•靠近中心线–连续许多点靠近中心线附近0123456789123456789101112131415161718192021计数值控制图的观察分析（1）•倾向01234513579111315171921计数值控制图的观察分析（2）•周期00.511.522.533.54123456789101112131415161718192021计数值控制图的观察分析（3）•超常值00.511.522.533.5413579111315171921计数值控制图的观察分析（4）•不稳定-1-0.500.511.522.533.513579111315171921计数值控制图的观察分析（5）•大量样本点靠近上控制限SPC应用实例（1）•来料检验–传统上来料检验，通过假设检验来做决策•不合格率小于给定值：同意入库•不合格率大于给定值：拒绝入库–应用SPC做来料检验，不但具有抽样检验特点，还可以：•减少检测采样数量，减少浪费，进而降低成本•根据历史数据，可以发现质量变异趋势，及早报警•和供应商的生产过程控制的SPC做对比，根据控制图的趋势发现其它未预料到的质量变异原因•必要时做MSA测量系统分析，以避免供方检测的合格，而组织自身检测不合格造成的误判；也避免供方的不合格产品，被组织测量合格而误用。SPC应用实例（2）•通过控制图可以发现工序变异，通过对变异的具体原因的分析可以获得：1.改进工序能力，通过实时的控制，尽量减少各工序的变异，从而生产出质量稳定的产品2.降低成本，通过优化工序设计，使工序能力满足生产要求，并均衡各工序的能力，而不只是一味地追求工序能力过高。3.减少事后发生的损失，当一旦发现过程出现不受控状态，可以隔离相应的产品、减少坏品损失。