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涂顺章SPC和制程能力分析2SPC的目的时间10090807060504030201011101051009590時間順序C1C1的时间序列图了解制程随时间变化的状况，所谓稳定基本上就是不随时间而变化3制程能力分析的目的1081051029996939014121086420C1频率11090C1的直方图了解目前的结果和相应的规格比较起来，其相应的符合程度4SPC的对像─优先特殊特性4客户指定•特殊特性•安全特性（safety/compliance)•功能及装配（function/fit）公司识别•特殊特性•安全特性（safety/compliance)•功能及装配（function/fit其它•厂内常出问题的特性•客户端常出问题的特性5何時才能使用SPC•只有當生產條件固定時，此時才能夠使用SPC。PROCESSOUTPUTINPUT6品质管理的基本原则PROCESSOUTPUTINPUT不接受不良不制造不良不流出不良7SPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消极的地方只能防堵积极的地方可防止不良积极的地方可防止不良8过程控制的方法TheProcessX1X2X3ControllableInputsInputs:RawMaterials,components,etc.Z1Z2Z3UncontrollableInputsY1,Y2,etc.QualityCharacteristics:OutputsLSLUSL9SPC应用的步骤固定生产条件下收集数据代公式了解正常的变异范围如果稳定设定成控制界限绘点判定是否超出界限纠正异常持续改进，缩小控制界限决定生产条件10SPC的原理收集数据一开始收集25组数据以了解制程状况解析数据了解其正常波动的范围控制用图形运用控制限来判定制程是否异常PROCESSInputOutput固定工艺参数先由工艺及制程工程师固定工艺参数11控制图种类(以数据来分)•计量值控制图–平均值与全距(RANGE)控制图–平均值与标准差控制图–中位值与全距控制图–个别值与移动全距控制图•计数值控制图–不良率控制图–不良数控制图–缺点数控制图–单位缺点控制图12控制图的选用“n”=10~25控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n1Cl的性质“n”是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-Rm图X-R图X-R图X-s图计数值计量值“n”=1n1中位数平均值“n”=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定13CASESTUDY质量特性样本数选用什么图长度5重量10乙醇比重(密度)1电灯亮／不亮100每一百平方米的脏点100平方米14控制图所用的统计原理计量型Xbar-RXbar-sX中位数-RX-Rm正态分布计数型Pnp二项分布(萧华特是用正态来逼近)计数型Cu卜氏分布(萧华特是用正态来逼近)15控制图种类(依用途来分)•解析用控制图–决定方针用–制程解析用–制程能力研究用–制程管制准备用解析用稳定控制用•管制用控制图–追查不正常原因–迅速消除此项原因–并且研究采取防止此项原因重复发生之措施16为何样本数不同时控制限不同•主要原因就是因为中央极限定理，自中央极限定理来看，样本愈多时，其控制限愈狭窄。示意图如下：平均值分布個別值分布17控制界限和规格界限•规格界限：是用以说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。•控制界限：应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。18普通原因、特殊原因示意图普通原因的波动范围异常原因导致的波动范围异常原因导致的波动范围UCLLCL19具体说明原因机遇(普通原因)非机遇(特殊原因)(可归属)描述•包含许多个个别原因。•任何单一机遇原因仅导致微量变异(但若许多机遇原因汇总在一起，可能产生颇大之影响)。•随时存在。•包含一个或少数个个别原因。•任何单一非机遇原因均可引发大量变异。•偶尔发生。例如•机械的微震•原料的略微差异•作业员错误•一批不良原料解说•消除制程中的机遇原因不符合经济原则。•当仅有机遇变异出现时，制程处于可接受水平，倘若仍有不合格品产生，则需进行基本基本制程改变或修订规格，以减少不合格品。•当观测值在管制界限内时，表示制程不应调整。•当仅有机遇变异时，制程相当稳定，可用抽样程序预测产品质量。•非机遇原因可侦测出，消除该变异通常符合经济原则。•当有非机遇原因出现时，制程未在最佳操作状态。•当观测值超出管制界限时，通常表示制程应予以调整或矫正。•当有非机遇原因出现时，制程不够稳定，不宜以抽样程序预测。20局部措施、系统措施示意图解决普通原因的系统措施解决异常原因的局部措施解决异常原因的局部措施UCLLCL21组内变异和组间变异说明•组内变异，一般是短时间内的变动，例如在三分钟内的取了一组共三个样本，由于此时时间非常的短，一般的制程参数条件都没有变动，主要可能是机器的波动。•组间变异，一般是较长时间间隔的变动，例如间隔三十分钟取了另一组共三个样本，此时二组样本的平均值差异，一般是为组间变异，由于时间较长些，可能会有人、料、法等等的波动产生。时间xxxxxxxxx22组间(平均值)变异大的解决方法•组间是不同组平均值的差异，此时一般是在不同的时间取样，不同时间之下其相应的平均值有差异，一般是代表着不同组之间可能有些因素变了，所以要去追查是什么地方变了。•因为根据历史的控制界限来看，其正常波动应当不会超出平均值控制界限。23组内(極差)变异大的解决方法•此时的异常将在R图中显示出来，此时的样本一般是在极短的时间内的样本，而其相应的波动超出了控制界限，一般是不会出现此种状况，一定是有原因导致超出了控制界限，所以也要追查原因是来自那里。24过程改进循环分析过程•本过程应做些什么•会出现什么错误•达到统计控制状态•确定能力维护过程•监控过程性能•查找偏差的特殊原因并采取措施持续改善•改变过程从而更好•理解普通原因变差•减少普通原因变差解析PDCA控制PDCA持续改善PDCA25工程师和现场人员的分工一项新的工序分析控制对像设定各项标准作业方法、要求做解析控制图是否受控以及有能力控制用控制图标凖作业方法转移点图、判图纠正异常是否要提升能力分析共同原因提出改善方法做解析图以及能力分析重新标准化以及控制用控制图YY26SPC分组时的要求时间质量特性制程的变化让组内变化只有偶然因素让组间变化只有非偶然因素组内变异小组间变异大27错误的分组方式以及其后果•如此的取样方式会造成无法有效区别组内变异和组间变异，造成控制界限变宽，无法有效侦测制造变异。时间质量特性制程的变化28每天只取一组来代表，是否能代表制程呢？每天如果取三组的样本是否更能代表制程？取样频率及样本的目的说明29取样的频率的说明初期不了解制程，制程不稳定，存在组间变异稳定期后，制程已稳定，大部份只存在组内变异，偶而出现组间变异快速而频繁的取样，才能掌握制程的情形，并将各项不稳定的因子去除由于制程已相对的较稳定，我们可以比较预测出制程变化，所以抽样频率可以较低，但仍应要有代表性30初期控制界限的计算一个班次之内取二十五组，每组样本数为2~5个我们利用在一个班次当中取二十五组，此时由于人、机、料、法、环、测都比较固定，所以所估计出来的组内变异会比较正确，所以相关的控制界限比较窄，可以有效的侦测出不同班别之间的变化，或则组间的变化，例如材料变化、机器变化、参数变化等。31控制图示意说明初期的二十五点计算时有些超出控制界限，此时须寻找原因。连续二十五点在控制界限内，表示制程基本上已稳定，控制界限可以延用此时有点子超出控制界限，表示此时状态已被改变，此时要追查原因，必要时必须重新收集数据，重新考虑稳定状态32使用控制图的注意事项•分层问题–同样产品用若干台设备进行加工时,由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异,这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因.因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也应按不同条件对质量特性值进行分层控制,作分层控制图.另外,当控制图发生异常时,分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.33层别的说明复合34使用控制图的注意事项•控制界限的重新计算–为使控制线适应今后的生产过程,在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时,常常需要反复计算,以求得切实可行的控制图.但是,控制图经过使用一定时期后,生产过程有了变化,例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后,应重新收集最近期间的数据,以重新计算控制界限并作出新的控制图.35为何控制界限应延用涂顺章计量型SPC37建立控制图的四步骤A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释38步骤AＡ阶段收集数据A1选择子组大小、频率和数据子组大小子组频率子组数大小A2建立控制图及记录原始记录A3计算每个子组的均值X和极差RA4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上39取样的方式•取样必须达到组内变异小，组间变异大•样本数、频率、组数的说明40每个子组的平均值和极差的计算11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099平均99.698.699.410098.2极差3332241平均值和极差•平均值的计算554321xxxxxx•R值的计算minmaxxxR42步骤BＢ计算控制限B1计算平均极差及过程平均值B2计算控制限B3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线43RDLCLRDUCLRCLRAXLCLRAXUCLXCLRRRXXX3422极差控制图平均值控制图Xbar-R图-控制界限计算kRRRRkxxxxkk............2121极差控制图平均值控制图44Minitab和国标的八大判异准则45检验1:1个点距离中心线超过3sigma•准则一，一点在A区外•准则一可对参数μ与σ变化给出信号，还可对过程单个失控作出反应，如计算错误，测量误差，原材料不合格，设备故障等，犯第一种错误的概率，称为显着水平，记α0=0.0027ABCCBAXXXXXXXXXX146检验2:连续九个点在中心线同一侧ABCCBAXXXXXXXXXXXXXX2•准则二,连续9点在C区或其外排成一串((要乘以2是因为单侧，但双边都有可能所以要乘以2)•此准则作为准则一而补充的,以提高控制图的灵敏度,选择9点是为了使其犯第一种错误的概率α与准则一的α0=0.0027大体相仿.在控制线一侧连续出现的点称为链，下列点数链长的α为：•P（中心线一侧出现长为7的链）=α7=2*（0.9973/2）^7=0.0153•P（中心线一侧出现长为8的链）=α8=2*（0.9973/2）^8=0.0076•P（中心线一侧出现长为9的链）=α9=2*（0.9973/2）^9=0.0038•P（中心线一侧出现长为10的链）=α10=2*（0.9973/2）^10=0.0019•可见，α9与准则一的α0相当，若长=7判异，比α0大的多。以往采用7点，而目前改为9点判异。这主要是因为推行SPC一般采用电脑进行，从而使得整个系统的α总概率增大，不难证明：α总≈∑αi为减少α总，就得使每条判异准则各自的αi47检验3:行内连续6点，全部递增或全部递减ABCCBAXXXXXXXXX3XXXXX•准则三，连续6点递增或递减。(要乘以2是因为可能朝上或则朝向二种可能所以要乘以2)•此条准则针对过程平均值的倾向性而设计的，它判定过程平均值的较小倾向要比准则一更为灵敏。其产生原因可能是工具损坏，或作业员技能改进等。•从文献中看到的"连续六点趋势"的解释P(n点趋势)=2*(0.9973)^n/n!P(6点趋势)=2*(0.9973)^6/6!=0.0027348检验4:行内连续14点上下交错ABCCBAXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX4ABCCBA•准则四，连续14点上下交替。•出现这种现象是由于轮