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SPC(StatisticalProcessControl)統計過程控制HelenDai6SigmaOfficeJuly-2nd,2007SPC原理1.SPC应用背景;2.控制图原理;3.运用SPC的益处;4.SPC控制图种类课程提纲控制图篇过程能力研究篇SPC应用篇1.计量/计数值控制图的种类.2.计量/计数值控制图的应用背景.3.计量/计数值控制图的制作与解析.4.计量/计数值控制图的合理分组.5.计量/计数值控制图的应用重点.1.SPC成功导入案例.2.SPC成功导入流程.3.SPC特性选择.4.SPC小组成立.5.SPC改善检讨.1.过程能力指数的种类.2.过程能力指数的计算.3.短期过程能力指数研究.4.长期过程能力指数研究.5.计数/计量测量系统研究.1、专心听讲（请手机、BB机“收声”）。2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）。3、互动学习（敞开心胸，积极投入，但须避免“小儿多动症”）。4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，但须保持安静）。5、拒绝干扰（非紧急情况下，请勿接受干扰）。6、禁止在课室内吸烟。小憩后请准时回到课室切勿流连忘返SPC原理篇课程目的：了解SPC的历史由来.掌握控制图基本原理.掌握SPC的运用领域.SPC基本统计概念课程内容：SPC的基本概念.控制图的原理运用SPC的益处.背景介绍SPC是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。自创立以来，即在工业和服务等行业得到广泛应用。自二十世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用，使日本跃居世界质量与生产率的领先地位。二十世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，并且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控制过程中应用SPC的要求。SPC就是利用统计方法去:1.分析过程的输出并指出其特性.2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程----不是先行控制.SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.什么是统计过程控制(SPC)定义SPC：StatisticalProcessControl统计过程控制SPC就是依据统计的逻辑来判断制程是否正常及应否采取改善对策的一套控制系统过程原料測量結果針對產品所做的仍只是在做SQC針對過程的重要控制參數所做的才是SPC机器人员方法环境量测SPC&SQCPROCESS原料人机法环测量测量結果好不好不要等产品做出來后再去看它好不好!!而是在制造的時候就要把它制造好!!!预防或容忍?过程人员设备原料方法量测环境产品或服务客户确认客户需求与期望客户声音统计方法过程之声输入过程/系统输出过程控制反馈循环图品质失败的结果过程波动引起品质不良报废返工停工加强检验内部成本高的检验成本重复修理存货增多维护成本升高返工市场份额下降资金周转期长客户失望外部成本1.了解产品总体性能2.取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程3.规格趋向目标值4.减小差异5.審核規格，看看是否適用6.区分正常波动和异常波动；7.及时发现异常征兆；8.消除异常因素；9.减少异常波动；10.提高过程能力；减少变异消除异常波动预防控制统计学在生产中应用的目的产品质量的统计观点产品质量具有变异性(Variation)产品质量的变异具有统计规律性产品质量的统计观点作好质量管理首先应明确：1.贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓；2.质量管理科学有一个重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证他们的实现。现代质量管理的原则控制图SPC的核心工具.1924年休哈特(WalterShewhart)提出,他曾说:“在一切制造过程中所呈现的波动有两种,第一是过程内部引起的波动称为正常波动;第二是可查明原因的间断波动称为异常波动.正常波动和异常波动波动是质量的敌人；品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过程的波动；正常波动：稳定的；结果是可预测的；是永久性的；异常波动：不稳定的;结果不可预测;现象会重复发生,除非有所行动;可以减少;是贯彻预防原则的SPC的重要工具，是质量管理七个工具的核心。1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂，平均每家采用137张控制图；柯达5000职工一共用了35000张控制图。优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33，低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。Cpk1.67的企业，平均销售收入增长率为11%以上，而其它企业的数据为4.4%。一家企业用了三年的时间使废品率降低58%，其使用的方法：将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。SPC的重要性原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的所有工艺过程;SPC使用的领域是大规模生产;多数企业，SPC用于生产阶段;在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。何时使用SPC总体样本总体-简单而言，我们有兴趣知道的数据整体,如1000台燃具样本-一组只包含部份总体的数据。简单而言，这是总体中选出的数据,如1000台燃具中的其中10台.基本统计术语1.决定数据的趋中程度(太阳能热水器热效率的集中程度,4.84,4.98,4.85….2.以数理表达分散的程度3.决定样本频率分布的形状中心趋向分佈形狀分散基本统计术语描述统计68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布的概率μ±kσ在內的概率在外的概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%平均-所有值总和除以样本容量(热水产率:96.76,99.66,96.93,97.87)备注:不小于额定产水能力的90%.中位数-顺序(由小至大或由大至小)数列中心项的数值众数-在样本中出现次数最多的值12344445555556668889平均数=中位数=众数=基本统计术语趋中的量度趋中量度的优缺点优点缺点平均数1.概念容易被理解和接受。2.一组数据只有一个平均数且组中每个数据的变化都会影响平均数。1.平均数受超常值的影响。2.大量数据计算平均数较为繁琐。中位数中位数不受超常值的影响需要对数据排序，对大样本将非常繁琐众数1.众数不受超常值影响。2.可应用于定性数据。1.一组数据可能不存在众数。2.有时一组数据会有一个以上的众数。分散的量度标准差(SD)-过程输出的分布宽度，距离或每平均值的偏差热水温升的内控标准为48-65K,实际量测数据为:56.8;54.6;51.153.4S(Xi-X)2n-1s=极差一个子组、样本或总体中最大值与最小值之差;最低温升的量测数据为9.6,6.2,5.7,9.6,那么最低温升的极差为:R=(最高值)-(最低值)标准差σ（Sigma)标准差总体标准差=样本标准差=通常用样本标准差近似的估计为总体标准差标准差的意义：一组数中各单个值与总体平均数之间的平均离差，说明改组数的离散程度众数中位数平均数偏态情形下分布集中程度与离散程度间的关系众数中位数平均数右偏态左偏态众数平均数中位数OH-SPC11-20V1.1双峰型分布下分布集中程度与离散程度间的关系双峰河水平均深度1.4M,士兵平均身高1.7M课程目的1.了解控制图的分类与应用.2.掌握针对质量特性值选择控制图类型.课程内容1、控制图的基本原理；2、计量值与计数值控制图；3、分析与控制用控制图；4、控制图的应用时机；5、控制图的应用步驟SPC控制图篇概念介绍计量值：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尺寸、长度、形位误差等,如电池之压片厚度,小片称重,卷针直径等指标.计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格品数,e.g裁大片外观不良数，服从二项分布；计点如电池激光焊接的气密性,短路数等,服从泊松分布.ONOFF控制图的基本原理以3σ原理为基础：管制图是以常态分配中的3σ原理为理论依据，中心线为平均值，上下控制界限为以平均值加减3σ的值，以判断过程中是否有问题发生，此即休哈特博士所创的控制方法。中心极限定理：无论随机变量的共同分布是什么（离散分布或连续分布，正态分布或非正态分布），只要独立统计分布随机变量的个数n较大时，的分布总是正态分布。X控制图的构成+3s1234567891018171615141312111098765-3sAverage点落在该区间的概率为99.73%控制图的构成:1.DataPoints3.UpperControlLimit2.CenterLine4.LowerControlLimit1234控制图的分类(按数据种类分)計量值管制图(ControlChartsforVariables)─平均值与全距控制图(X-RChart)─平均值标准差控制图(X-σChart)─中位数与全距控制图(X-RChart)─个别值与移动全距控制图(X-MRChart)计数值控制图(ControlChartsforAttribute)─不良率控制图(PChart)─不良数控制图(PnChart)─缺点数控制图(CChart)─单位缺点数控制图(UChart)~越多越好越少越好解析用控制图决定过程控制方法用过程解析用过程能力研究用过程管制准备用控制用控制图追查不正常原因迅速消除此项原因研究并采取防止此项原因重复发生之措施。解析用稳定控制用控制图的分类(按用途分)确定合理的控制界限稳态下，控制过程能力计量型数据吗？n=1？关心的是不合格率吗？均值是否方便计算？n是否恒定？n是否恒定？n≥9？s是否方便计算？MRxsxRx~RxPn或p图p图C或U图U图是否是是是是是是是否否否否否否否n：样本容量控制图的选择收集数据绘制解析用控制图控制用控制图绘制直方图稳定状态满足规格去除异常原因检讨5M1E各方面提升过程能力计算Pp,Ppk(辅助参考变异是否常态分布)控制图绘制流程YesNoYesNo控制图的应用步骤1.选取要控制的质量特性值；2.选择合适的控制图种类；3.确定样本组数k，样本量n和抽样间隔，一般样本组数不少于20-25个；4.收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据（至少50个以上）；5.计算各组样本统计量，如样本均值、极差、标准差；6.计算各统计量控制界限(LCL,CL,UCL)；7.画控制图；并将计算出的统计量在控制图上打点；8.观察分析控制图；9.决定下一步行动。连续生产抽取五个零件作为样本检查五个零件，并进行评价？继续生产Yes采取措施(与班组长商议)No及时法数据采集模式★何时应该重新计算控制界限1.控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境即5M1E）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制图，例如：a.设备更新、经过修理、更换零件；b.改变工艺参数或采用新工艺；c.改变测量方法或测量仪器；d.采用新型原材料或其他原材料；e.环境变化。2.一定时间后检验控制图还是否适用；3.过程能力值有大的变化时；计量值控制图制作与应用课程目的：掌握三种计量值控制图的制作与应用方法。课程内容：控制图的使用场地、特征、统计量所服从的分布、制作步骤。计量值控制图均值-极差控制图()均值-标准差控制图()单值-移动极差控制图(X-MR)控制图Rx控制图sx均值-极差控制图（）最常用；最基本；控制对象为计量值；适用于n≤10的情况；均值图用于显示子组间的波动,观察和分析数据分布的均值的变化，即过程的集中趋势(稳定趋势)；极差图用于显示子组内的波动,观察和分析数据分布的分散情况，即过程的离散程度；精度尚可,使用方