搜索
什么是SPC？SPC（StatisticalProcessControl）统计过程控制，简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。检验和预防检验是对过程结束后的输出进行测量–通过抽样检验-发现合格/不合格–通过100%检验发现合格/不合格预防是在生产中对过程进行测量–通过对过程的测量，使质量问题在导致报废、返工和成本增加之前对其进行纠正抽样和100%检验的不足简单抽样可能会误导100%检验是一种非常昂贵的方法，同时并不比抽样精确多少尽管检验把关，但返工/报废已经发生通过抽样和检验进行检验把关并不能发现问题一些不合格品仍然可能到达客户手中质量是生产出来的，而不是检验出来的-100%的人工检验，只能发现85%的缺陷。-稳定的、有能力的过程才能保证产品的质量。-过程包括：人、机、料、法、环，5M。-过程指标：Cp，Cpk；Pp，Ppk。SPC的目的·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；企业通过应用SPC可以实现－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是通过对数据的收集、分类、显示来评价数据内涵的系统的方法。又称“数学的科学”。术语和定义统计学又称母体，是指所要研究的全体，可以是有限的，也可以是无限的。术语和定义总体从总体中随机抽取出来的，对它进行测量、分析的一部分产品。术语和定义样本又称个体。样本中的每－单位产品。术语和定义样品又称样本容量。一个样本中所包含的样品数量。（2～12）术语和定义样本大小为研究一个总体，所抽取的样本数量。（≥20）术语和定义样本数用个数为单位来表示的质量特性值数据。特点：不可以连续取值，即整数位后不允许有小数的数据，统计学上称高离散型数据。测量出现/不出现.如：废品的件数、陷数、出勤人数、通/止数据、安装正确/错误数据、孔钻通/未通、表面划伤/未划伤数据的种类计数值数据计量值数据用计量器具测量出来的质量特性值数据。特点是可以连续取值，整数位后可以有小数的数据。例:零件尺寸、材料的强度、化学纯度、时间、重量、间隙的大小、缸径大小、支架厚度波动（变差）的概念正是波动的存在，工程师才在技术上要求给出公差。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可对波动进行测量、预测和控制是指现实生活中没有两件东西是一样的。生产实践证明，无论多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一工人，在同一台设备上，用同样的工具，加工同样的材料的同种零件，零件之间的尺寸也或多或少总是有差异，这种差异被称为波动。4045505560651357911131517192123252729313335373941过程数据显示过程是如何随时间而变化的–对过程的变差进行量化是改进过程中的关键一步。–了解造成变差的原因可帮助我们确定采取什么类型的措施可达到持久的改进。–没有两件绝对相同的事物。•一个过程执行的方式每天都不同。•对过程输出收集的测量数据或统计数据也是随时间变化的。波动（变差）的概念波动的种类正常波动是由偶然或随机因素造成的。如：操作的方法的微小变动、机床的微小振动、刀具的正常磨损、夹具的微小松动、材质上的微量差异等。（它不能被操作人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。即普通原因产生的变差）仅存在正常波动的过程是“稳定”的过程，其输出是可预测的异常波动是由系统性因素造成的。如：原材料不合格、设备装备出故障、夹具不良、操作者不熟悉等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应由加工人发现并纠正。（即特殊原因产生的变差）存在异常波动的过程是“不稳定”的，其输出是不可预测的波动的种类–特殊原因：在特定时间或地点发生了不同的事件–普通原因：在过程中总是有某种程度的存在波动的种类人（MEN）：操作者对质量的认识、技术熟练程度、身体。机器（MACHINE）：机器设备、工装夹具的精度和维修保养的状况等。材料（MATERIAL）：成份、理化性能等。方法（METHED）：加工工艺、工装选择、操作规程等。测量（MEASUREMENT）：量具的选择、精度及维修保养等。环境（ENVIROMENT）：工作地点的温度、湿度、照明及清洁条件等。波动的原因分析波动材料设备人员环境方法纠正措施波动金相化学尺寸团队精神沟通专业知识技术水平湿度照明温度清洁度调试指导书测量系统预防性维修人机工程机器夹具工装统计过程控制（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评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，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正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，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技术原理正态分布–3S0+3S+2S+1S–2S–1S34.13%34.13%13.60%13.60%2.14%2.14%0.13%0.13%95.46%99.73%68.26%–3S0+3S+2S+1S–2S–1S0102030405060708090100JASONDJFMAMJJASONDJFMUCLLCLSPC技术原理目标：使波动达到最小–一个过程中总是有某些波动–但我们可以努力使波动在目标附近达到最小4045505560657011121314151617181目标=减小波动目标控制图分类计量型控制图计数型控制图计数型控制图不合格品数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用（要求样本容量恒定或受检材料的数量的恒定，如不合格分布在连续的产品流上）。单位产品不合格品数(U)控制图:样本容量不恒定。不合格品率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时（一批检验项目中不合格品项目的百分比）.不合格品数(nP)图:适用于计数的值所占的比例较大时（但关心一批检验项目中不合格品的数量）分类计量型控制图均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制（子组容量小于9，能方便的计算均值）。中位数-极差(X-R)图（可替代上图，一般不能方便的计算均值）均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制（子组容量大于等于9，能方便的计算每个组的S值）。单值-移动差(X-MR)图:只能获得一个测量值或测量成本较高或性质上均匀的情形.分类分析阶段分析用控制图监控阶段控制用控制图spc的两个阶段然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行分析阶段分析阶段的主要目的使过程处于统计稳态使过程能力足够监控阶段此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制图上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。控制预防收集数据分析和改进控制图X-R控制图合理选择子组A.应使得一个子组在该单元中的各样本之间出现的变差的机会小。B.单一的过程流.目的:每个子组内的零件都是在很短的时间间隔内及非常相似的生产条件下生产出来的,相互之间不存在其它的系统的关系.(子组内的变差主要是普通原因造成的)X-R控制图控制限用于生产现场的控制图必须有控制限!!还没有计算控制限的初期(没有足够的数据),控制图上应清楚的标明“初始研究”字样.这些清楚的标明“初始研究”字样的控制图一定是用于能力的初次确定或过程改进/改变后的研究的.X-R控制图注意事项收集的数据不能混淆，必须是同一台设备，同一个工序，同一个过程流（输入材料批次不能混淆）的数据。对重要的过程活动如换班、操作人员更换、更换刀具、材料的批次变化、修理机器等要进行标识并记录。均值和极差图实施步骤A收集数据–记录原始数据及建立控制图–计算每个子组的均值Xbar和极差RR=X最大-X最小nxxxXn...21式中：x1,x2…xn为子组内测量值，n为子组样本A收集数据–A4选择控制图刻度Xbar图：坐标最大刻度值与最小刻度值之差应至少为子组均值Xbar的最大值与最小值的2倍R图：最低值0开始到最大值之间的差值为极差的2倍建议：R图值的刻度值设置为均值图刻度值的2倍–A5将均值和极差画在控制图上均值和极差图实施步骤B计算控制限–B1计算平均极差和过程平均值kRRRRk...21kXXXXk...21式中：k为子组数量-B2计算控制限RAXLCLRAXUCLRDLCLRDUCLXXRR2234式中：D3,D4,A2为常数，随样本量不同而不同均值和极差图实施步骤控制图常数nA2d2D3D421.8801.128*3.26731.0231.693*2.54740.7292.059*2.28250.5772.326*2.11460.4832.534*2.00470.4192.7040.0761.92480.3732.8470.1361.86490.3372.9700.1841.777Xbar，R图特性8101214UCL=13.1LCL=9.3X=11.212345678910111213141516171819202122X，R图数据点=Xs中线=Xs的平均值024612345678910111213141516171819202122UCL=5.9R=2.6数据点=子组范围中线=子组范围的平均值子组平均值(Xs)图显示在上面；子组范围图显示在下面X,R图UCL=13.1LCL=9.3X=11.2X,R图8.09.010.011.012.013.014.012345678910111213141516171819202122232401234567123456789101112131415161718192021222324UCL=5.9R=2.6上图中的每个数据点表示一个子组的平均值。下图中的每个对应点表示该子组内的范围。C4识别和标注特殊原因过程失控时通常应注意的问题–是否控制线计算错误或描点错误？–使用的测量系统精度是否有所不同？–不同的操作者使用的方法是否相同？–过程是否受环境影响（例如：温度和湿度？）–环境是否有很大变化？–过程是否受工装磨损的影响？–此时过程中是否有没有经过培训的员工？–原材料货源是否有变化？–操作者的疲劳是否会影响过程–维修保养程序是否有变化？–设备是否定期调整？–样本来源是否是不同的设备？班次？操作者？–操作者是否愿意汇报“坏消息”？均值和极差图实施步骤局部措施–用于消除异常波动通常可以有过程周围的人员采取可以纠正15%的过程问题对系统采取措施–通常用于降低正常波动–需要采取管理措施进行纠正–可以纠正85%的过程问题均值和极差图实施步骤C5重新计算控制限C6延长控制限供继续生产使用–当首批或以往的数据都在试验控制限之内时，可延长控制限供将来一段时间生产使用–如果过程中心偏离目标值，调整过程使之对准目标值–子组样本量变化将影响均值/极差和均值/极差的控制限–只要过程均值/极差保持受控，可将控制限用于后续控制–如果证据表明过程的均值或