IntrotoSPC

SPC-1StatisticalProcessControl统计过程控制UCLLCLTimeCLSPC-2质量发展历程操作者的质量管理操作者的质量管理检验质量管理检验质量管理统计质量管理统计质量管理19世纪末20世纪初20世纪20年代SPC-3控制图产生及其定义产生：1924年，美国的休哈特（W.A.Sheuhart）首先提出用控制图进行工序控制，起到直接控制生产过程，稳定生产过程的质量达到预防为主的目的。定义：控制图是对过程质量特性值加以测量，记录并进行控制管理的一种统计工具图表。Statistical:统计Process：过程（包含过程输入和输出）Control：控制SPC-4控制图基本构造1　以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标的平面坐标系；　2　三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL和下控制线LCL；　3　一条质量特性值或其统计量的波动曲线。控制图的构造控制上限UCL控制中线CL控制下限LCL质量特性0123456789101112131415161718样本号（或时间）SPC-5SPC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规格限UCLSPC-6“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”SPC的意义SPC-7我们该采取措施了吗？每天我们都被数据所淹没，我们被迫作出结果：:上班时间比往常晚了5分钟:工厂的产量减少了4%:考试成绩下降了6分我们解释数据的方法SPC-8别管它没事痛苦和受难痛苦和受难“顾客”要求下限此方法Ê告诉你从顾客要求角度你处于什么位置ÊÊ不能不能告诉你如何达到目标或下一步该做什么强迫达到顾客要求将导致一个人：1.真的改善流程2.破坏流程3.破坏数据(完整性)“顾客”要求上限我们历史上如何处理数据SPC-9SPC的基本原理ƒ“人不能两次踏进同一条河流”ƒ波动无处不在ƒ了解正常波动和异常波动ƒ区分正常波动和异常波动ƒ排除异常波动，缩小正常波动SPC-10ControlChartPattern--Unnatural1)Shift(偏移)•Processchange（工序变化）•Machineadjustment(调整机器）•Machineoverhaul（检修机器）•Newrawmaterial（采用新材料）2)Cycles（周期性）•Pressureortempchange（改变压力或温度）•Differentoperators（操作员工不同）•Changeoftooling（模具变更）3)Trends（下降趋势）•Toolwear（工具磨损）•Inadequatemaintenance（保养不到位）•Fatigue（疲劳）4)Freaks（异常）•Machinebreakdown（机器崩溃）•Extremeadjustment（彻底调整）•Incorrectdata（数据不正确）•Accidentaldamage（意外损坏）•Chipsentangle（碎片卷入）PreparedbyZhuxbSPC-11SPC的意义¾全面、及时了解质量信息，信息共享¾有效监测和预防，提高良率¾提高客户满意度，赢得更多客户¾保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持续改进¾降低总的质量成本SPC-12正态分布的概率不论µ与σ如何取值,落在[µ－3σ，µ+3σ]范围内的概率为99.73%。43210-1-2-3-440%30%20%10%0%95%样本值出现的概率与平均值相距的标准差个数99.73%68%某区间內数据的累计概率某区间內数据的累计概率SPC-131Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma66.8%95%99.73%%数据概率UCLLCL时间时间我们测量的对象标准差规则－“数据落点概率?”SPC-14控制图的形成SPC-15点出界就判异点出界就判异成为一条判异准则。用数学语言来说，这是小概率事件原理：小概率事件在一次取样中通常不会发生，若发生即判断异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。SPC-16质量特性分类计量型：用各种计量仪器测出、以数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SPC-171I-MRChart:IndividualandMovingRangeChartI-MR图:个体和移动极差图2XBar-RChart:XBarandRangeChartXBar-R图:均值和极差图3XBar-SChart:XBarandStandardDeviationChartXBar-S图：均值和标准差图VariableControlCharts:计量型控制图:控制图类型SPC-181PChart:画不良率图2npChart:不良数图，子群数(subgroupsize)昀好应固定(当然也可不固定）3UChart:画缺陷率图4CChart:缺陷数图，子群数应固定AttributeControlCharts:记数型控制图:控制图类型SPC-19常用SPC之控制上/下限U-3√U/nU+3√U/nUUC-3√CC+3√CCCnp-3√np(1–p)np+3√np(1–p)npnpp-3√p(1–p)/np+3√p(1–p)/nppB3SB4SSX–A3SX+A3SXX-SD3RD4RRX–A2RX+A2RXX-RLCLUCLCL類型SPC-20X–RSPC常数表1.6930.3073.336.249131.7170.2833.2580.266121.7440.2563.1730.285111.7770.2233.0780.308101.8160.1842.9700.33791.8640.1362.8470.37381.9240.0762.7040.41972.004-2.5340.48362.114-2.3260.57752.282-2.0590.72942.574-1.6931.02333.267-1.1281.8802D4D3d2A2nD4D3d2A2n1.5410.4593.9310.153251.5480.4513.8950.157241.5570.4433.8580.162231.5660.4343.8190.167221.5750.4253.7780.173211.5850.4153.7350.180201.5970.4033.6890.187191.6080.3913.6400.194181.6220.3783.5880.203171.6370.3633.5320.212161.6530.3473.4720.223151.6720.3283.4070.23514SPC-21X–SSPC常数表1.6180.3820.97940.850131.6460.3540.97760.886121.6790.3210.97540.927111.7160.2840.97270.975101.7610.2390.96931.03291.8150.1850.96501.09981.8820.1180.95941.18271.9700.0300.95151.28762.089-0.94001.42752.266-0.92131.62842.568-0.88621.95433.267-0.79792.6592B4B3C4A3nB4B3C4A3n1.4340.5650.98960.606251.4450.5550.98920.619241.4550.5450.98870.633231.4660.5340.98820.647221.4770.5230.98760.663211.4900.5100.98690.680201.5030.4970.98620.698191.5180.4820.98540.718181.5340.4660.98450.739171.5520.4480.98350.763161.5720.4280.98230.789151.5940.4060.98100.81714SPC-22【例】某种化学产品之主要品质特性為黏度，此产品因为短期内样本数据较为稳定，故使用样本大小n=l，下表為20批产品之数据。試計算控制界限。(SPC.mtw中I-MR)查表得知D3＝0，D4＝3.267。由此可得移动全距控制图之參数為UCL＝D4*R中心線＝5.053LCL＝0【解】此20批产品黏度之平均值＝32.8，兩連续数据之移动全距的平均值＝5.053，＝3.267×5.053＝16.508I-MR控制图5.05332.8平均1.728.3206.230197.736.2185.128.5175.233.6160.928.41510.227.5142.537.7135.835.2121.129.4117.830.5101.938.390.836.489.937.278.127.363.335.456.238.743.932.537.728.6236.31移动极差黏度批号ObservationMovingRange191715131197531181614121086420__MR=5.05UCL=16.51LCL=0MovingRangeChartof黏度Spc.mpjSPC-23利用Minitab画I-MR图SPC-24I-MRChart控制限计算公式：UCLX=X+E2RLCLX=X-E2RUCLMR=D4RLCLMR=D3RX图MR图在I-MR图中,取n=2;所以E2=2.66SPC-25由此可得I控制图之控制上限是UCL＝32.8+2.66*5.053=46.24中心線＝32.8LCL＝32.8-2.66*5.053=19.36【解】此20批产品黏度之平均值＝32.8，I-MR控制图ObservationIndividualValue19171513119753150454035302520_X=32.8UCL=46.24LCL=19.36IChartof黏度SPC-26影响产品质量的因素很多，大致可归结为5M1E;共6个方面，即人员(Man)、机器设备(Machine)、原材料(Material)、生产加工的方法(Method)、测量工具(Measurement)和环境(Environment)。从统计的角度，我们可将影响产品质量的众多因素分为特殊要因和普通要因两大类。特殊要因(系统性原因）是某种特定的原因，往往造成产品与质量标准发生较大的整体偏差(如质量加工实际均值x与标准值μ间的误差)。例如加工机器未按质量标准调试好、原材料质量不合格、加工方法不对等等。由系统性原因产生的误差，一经查明都是可以纠正的。如是机器的问题要重新调试；如是原材料问题可以更换；如是加工方法问题应予改进，等等。一般要因（随机性原因)是由众多无法排除的偶然因素产生的，是客观存在并且不可避免的。例如机器的微小振动、原材料质量的细微差别、生产环境中温度的变化等等都会对产品质量产生影响，会给产品带来质量差异。这类随机性原因产生的质量差异虽然不可避免，但由于这类原因众多，差异有正有负，在互相抵消后会围绕着某一平均水平上下波动。变异的种类--“特殊要因与一般要因”SPC-271　一般要因（随机因素）•对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的微小变化；设备的微小震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微小不均匀性等；•对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围；•因素的影响在经济上并不值得消除；•在技术上也是难以测量、难以避免的；•由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。•由偶然因素造成的质量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此时的工序处于稳定状态或受控状态。　变异的影响因素分类　SPC-28