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StatisticalProcessControl统计过程控制(SPC)二、SPC的基本原理1、过程的理解与过程控制2、波动及波动的原因3、局部措施和系统措施SPC起源与发展1．1924年贝尔实验室的休哈特博士提出控制图理论，当时称之为SQC（统计质量控制）。1924年5月16号制作了第一张控制图，即“不合格率控制图”休哈特的主要贡献应用过程控制理论能够在生产线上保证预防原则的实现；在产品制造过程中，产品质量特性值总是波动的。2．1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》。SPC起源与发展3．1941年美国军方制订三个著名的标准（Z1.1、Z1.2、Z1.3），以休哈特的产品质量控制的过程控制理论、道奇和罗明提出的统计抽样检验理论为基础。4．二战后美英将品质控制图方法引进制造业，并应用于生产过程。5．1950年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。6．SQC是在发生问题后才去解决问题，是一种浪费，所以发展出了SPC。7．美国汽车制造商福特、通用汽车公司等对SPC很重视，所以SPC得以广泛应用。8．ISO9000（2008）体系亦注重过程控制和统计技术的应用（如8.1，8.2.3）。SQC与SPC的关系原材料PROCESS结果针对所做的产品仍只是在做SQC针对过程中重要特性所做的才是SPCSPC强调现场可执行SQC随机性强SPC的反馈机制我们的工作方式/资源的融合产品服务输出顾客需求/期望是否改变？顾客的呼声输入人、机、料法、环、测过程/系统过程的呼声SPCSPCvs.传统模式容忍浪费的存在避免/消除浪费事先防范SPC的基本原理1．产品质量的统计观点产品质量具有变异性：人员、原材料、机器设备、操作方法、测量设备、环境等（即5M1E）产品质量的变异具有统计规律性2．抓住异常因素就是抓住主要矛盾3．稳定状态是生产过程追求的目标在稳态下生产，我们对产品的质量有完全的把握，同时生产过程也是最经济的，所生产的不合格品最少。因此，稳定状态是生产过程追求的目标。4．预防为主是质量管理的重要原则过程波动条件→品质异常→产品优劣因果因果正常变异（偶然因素或普通原因变异）——不可避免的原因，是属于控制状态下的变异，这种原因对过程影响程度很小，不值得改善，如果要去改善成本很高；——正常波动，服从统计规律；——偶然性因素引起的差异，为随机误差。异常变异（系统因素或特殊原因变异）——可避免的，属人为因素造成。这种原因对过程影响很大，会造成很大的损失；——异常波动，没有统计规律；——系统性因素引起的差异，为条件误差。过程变异每件产品的尺寸与别的都不同范围范围范围范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布范围范围范围分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状或这些因素的组合如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测时间范围目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推预测移，过程的输出不稳定。时间范围控制措施通常采用系统和局部两种控制措施系统措施——通常用来减少变差的普通原因；——通常要求管理层的措施；——源自工业经验，约占过程措施的85%。局部措施——通常用来消除变差的特性原因；——通常由现场有关的人员解决；——源自工业经验，约占过程措施的15%。过程控制要点属于系统的问题不要去责怪现场人员，要由系统采取措施；（理解什么是控制不足）属于局部问题也不要轻易采取系统措施；（理解什么是过度调整）考虑经济因素，做出合理决定；过程控制系统应能提供正确的统计信息；有用的特殊原因变差，应该保留。过度调整是把每一个偏离目标的值当作过程中特殊原因处理的作法，如果根据每一次所作的测量来调整一个稳定的过程，则调整就成了另外一个变差源。SPC的基本原理5．系统分析的工具SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P（Process，过程）6．SPD诊断理论是SPC的重要新发展SPC可以判断过程的异常，及时告警，但SPC也具有其局限性，它不能告诉我们异常发生的原因，发生在何处，换句话说，SPC不能进行诊断。而生产现场迫切需要解决诊断的问题，否则即使想要纠正异常也无从下手，故现场和理论都迫切需要将SPC发展为SPD（StatisticalProcessDiagnosis）。SPD不仅具有SPC及时警告的功能，而且具有SPC所没有的诊断功能，故SPD是SPC发展的新阶段。SPD就是利用统计技术方法对过程的各个阶段进行监控与诊断，从而达到缩短诊断时间，以便迅速采取解决措施，减少损失，降低成本保证产品质量的目的。三、统计过程的控制思想1、小概率事件2、正态分布简介3、统计控制状态及两种错误4、过程控制和过程能力5、过程改进循环1、小概率事件在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件习惯上将P≤0．05或P≤0．01称为小概率事件.表示某事件发生的可能性很小因此就认为该事件不大可能发生了从而拒绝它68.26%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ95.45%2、正态分布过程中的产品彼此间存在有差异如何可以得知这些差异频数表是一个简单快速的好方法（计数值和计量值都适用）组别组界频数标记频数%0＜1000110-19III32.4220-29IIIIIII75.6330-39IIIIIIIIIIII129.6440-49IIIIIIIIIIIIIIIIIIIII2116.8550-59IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII3931.2660-69IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII2318.4770-79IIIIIIIIIII118.8880-89IIIIIIII86.4990-99I10.810＞9900绘图05101520253035404512345678910分布现象——直方图规格下限规格上限规格值公差范围正态分布加工范围公差范围正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，曲线与横轴间的面积总等于1。1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。4、正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭；σ越大，曲线越扁平。5、正态曲线下面积的分布有一定规律。正态分布的参数123标准差相同、均数不同的正态分布曲线正态分布的参数σ均数相同、标准差不同的正态分布曲线正态曲线下面积的分布有一定规律整个面积为168.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ3、统计控制状态及两种错误了解统计控制状态，是帮助我们分析实际参数与目标值的接近程度。休哈特提出±3σ的控制状态。0.135%0.135%控制图控制图是由正态分布演变而来。可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。先把正态分布曲线图按顺时针方向转90°成图。由于上下数值大小不合常规，再把图上下翻转180°成图。μμ+3σμ-3σμμ+3σμ-3σμμ+3σμ-3σ称μ+3σ为上控制限，记为UCL；称μ为中心线，记为CL；称μ-3σ为下控制限，记为LCL。这三者统称为控制线。CLUCLLCL891011时间/h为什么要选择在3σ之间？休哈特选择的道理体现在三个方面：1、控制在99.73%下，对产品的质量完全的把握。不合格品是0.27%，是小概率事件；2、生产是最经济的；3、过程的偏差是最小的。两类错误控制图利用抽查对生产过程进行监控，因而是十分经济的，但既是抽查就不可能没有风险，在控制图的应用过程中会出现以下两类错误。1、虚发警报错误，也称第Ⅰ类错误。在生产正常的情况下，纯粹出于偶然而点子出界的概率虽然很小，但不是绝对不可能发生的。故当生产正常而根据点子出界判断生产异常就犯了虚发警报错误，发生这种错误的概率记为α。αβ2、漏发警报错误，也称第Ⅱ类错误。在生产异常情况下，产品质量的分布偏离了典型分布，但总有一部分产品的质量特性值在上下控制界之内。如果抽到这样的产品进行检测并在控制图中描点，这时根据点子未出界判断生产正常就犯了漏发警报错误，发生这种错误的概率记为β。αβ控制图是通过抽查来监控产品质量的，故两类错误是不可避免的。在控制图上，中心线一般是对称轴，所能变动的只是上下控制限的间距。若将间距增大，则α减小β增大，反之，α增大β减小。因此，只能根据这两类错误造成的总损失最小来确定上下控制限。实践证明，3σ方式是两类错误造成的总损失最小的控制界限，μ为总体均值，σ为总体标准差，此时犯第Ⅰ类错误的概率或显著性水平α=0.0027。4、过程控制和过程能力何谓规格界限：用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。三种规格：双边规格、单边上规格、单边下规格。规格上限USL、规格下限LSL、规格中心线SL。何谓控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得的观测值计算出来的。三个界限：控制上限、控制下限、控制中心线。无论什么样的规格界限，在实际生产过程中，它都应该有控制界限的要求。规格限，是用来判断产品是否满足客户要求的，也就是用来判断产品是否合格的，控制限，是用于判断过程是否稳定的。一个对象是产品，一个对象是过程。如果控制界限超出规格界限则表明过程能力严重不足，肯定会有部分过程输出会超过控制界限。如果控制界限在规格界限内则表明过程能力初步可以接受，控制界限可作为制程稳定预警线，一旦发现有过程超出或超出迹象则表明过程出现异常须调查加以改善。什么是统计受控过程？什么是有能力的过程？过程在统计控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因。讨论过程能力时，需考虑两个在一定程度上相对的概念：1.过程能力由造成变差的普通原因来确定，通常代表过程本身的最佳性能（例如分布宽度最小），在处于统计控制状态下的运行过程，数据收集到后就能证明过程能力，而不考虑规范相对于过程分布的位置和/或宽度的状况如何；2.然而，内外部的顾客更关注过程的输出以及与他们的要求（定义为规范）的关系如何，而不考虑过程的变差如何。控制界限规格界限注意：在现场，把规格作为控制图的控制界限是不对的。规格是用来区分产品合格与不合格的，而控制图的控制界限是用来区分偶然波动与异常波动，即区分普通原因与特殊原因的。利用规格界限显示产品质量合格或不合格的图是显示图，现场可以应用显示图，但不能作为控制图来使用。SPC，强调的是控制界限的要求。过程在统计控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因。满足不满足顾客要求，是规格界限。每个过程可以根据其能力和是否受控进行分类，过程可分成4类SPC追求的结果是第一类。一个可接受的过程必须是处于受统计控制状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸的公差。5、过程改进循环分析过程维护过程改进过程1．分析过程本过程应做什么？会出现什么问题？——本过程会有哪些变化？——我们已经知道本过程的什么变差？——哪些参数受变差的影响大？本过程正在做些什么？——本过程是否在生产废品或需要返工的产品？——本过程的生产的产品是否处于统计控制状态下？确定能力——本过程的能力应是什么？——本过程是否有能力？——本过程是否可靠？2．维护（控制）过程监控过程性能查找变差的特殊原因并采取措施3．改进过程改变过程从而更好地理解普通原因变差减少普通原因变差