SPC介绍

Surpassingcustomer’sexpectationAmperexTechnologyLimited©2009AITSPC介绍版本：1编写：PRJ/吴启军校对：邓尧平/PRJ唐威/ME陈仕银/PRD日期：2009/5/17学习内容SPC之数据测量与记录主题主要内容预备资格学习目标时间分配SPC产生了解发明者无了解历史10‘SPC原理两种波动异常原因熟悉正常，异常波动10’控制图形成，正态分布概率，生产熟悉99.73%概率10‘判异原则8项原则SPC基本知识熟悉，并能识别8项原则10‘直方图制作过程极差，组数，组距掌握制图方法30‘Xbar-R图手动制作均值，极差掌握制图方法20’SPC术语名称解释平均值（X）一组测量值的均值极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之差σ（Sigma）用于代表标准差的希腊字母标准差(StandardDeviation)过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。分布宽度（Spread）一个分布中从最小值到最大值之间的间距连续数据能够使用测量仪器测量出的数据，如温度，厚度，重量等。离散数据不用测量仪器直接能读出的数据。如通过/不通过，不合格数，不合格率等SPC术语名称解释中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。上限控制图上根据数据计算出来的一条线，代表数据的控制上限。数据超过此限则说明过程有异常。下限控制图上根据数据计算出来的一条线，代表数据的控制下限。数据超过此限则说明过程有异常。链（Run）控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。特殊原因（SpecialCause）一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。SPC术语名称解释过程能力(ProcessCapability)是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。移动极差（MovingRange)两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。SPC的产生工业革命后大规模生产产生，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。SPC术语SPC统计过程控制控制图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123456789101112131415161718-质量特性SPC术语正常波动原料，温度，批次间的微小变化导致的波动，称为正常波动。此波动是不可避免的，只能减小，不可能消除。普通原因－－产生正常波动的原因异常波动由于批次音的较在变化，机器损坏，操作失误造成的较大变化，称为异常波动，在SPC图将会超出控制线或是违反8大原则。特殊原因－－造成异常波动的原因。正态分布对于计量特性值，如长度、重量、时间、强度、纯度、成分等连续性数据，最常见的是正态分布(normaldistribution)。不论与如何取值,落在[－3，+3]范围内的概率为99.73%。SPC的作用-有效监测和预防“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”——《6Sigma管理法追求卓越的阶梯》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上规格线控制上限控制下限下规格线SPC与生产规格的关系规格界限不能用作控制界限。规格界限是区分合格与不合格的科学界限控制界限是区分偶波与异波的科学界限，二者完全是两码事，不能混为一谈。规格界限与控制界限建图SPC趋势图8条判异原则①1个点落在A区以外②连续6点递增或递减③连续9点落在中心线同一侧④连续14点中相邻点交替上下⑤5连续3点中有2点落在中心线⑥连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外⑦连续15点落在中心线两侧的C区内⑧连续8点落在中心线两侧且无一在C区内①1个点落在A区以外②连续6点递增或递减③连续9点落在中心线同一侧④连续14点中相邻点交替上下⑤连续3点中有2点落在中心线⑥连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外⑦连续15点落在中心线两侧的C区内⑧连续8点落在中心线两侧且无一在C区内使用判异规则判定下图的异常直方图直方图定义：又称频数直方图。是对大量计量值数据整理加工，找其出统计规律，即分析数据的分布形态，以便对其总体的分布特征进行分析，从而预测工序质量好坏和估算不合格品率的一中常用方法。直方图的目的：判断生产过程的质量是否稳定。了解质量特性的分布状况、平均水平和分散程度，以便判断工序是否正常及工序能力是否满足需要。确定在什么地方进行质量改进工作。分析问题原因，以制定改进措施。直方图的应用程序收集数据。作直方图的数据一般应大于50个确定数据的极差(R)。用数据的最大值减去最小值求得。即：R＝Xmax-Xmin直方图的应用程序：确定组距(h)h=R/k确定直方图的组数(k)。组数k的确定可参考组数（k)选用表(见下表)直方图的应用程序直方图的应用程序确定各组的界限值编制频数分布表按数据值比例画横坐标。按频数值比例画纵坐标画直方图直方图的应用程序：直方图的应用举例现以ATL生产的506971电池电解液注入量为例，对应用直方图的步骤加以说明。887.968.0487.958.018.037.978.047.998.028.017.988.017.988.038.047.967.988.048.037.957.987.978.058.067.987.997.998.038.028.0288888.017.957.978.028.027.978.058.057.988.028.038.018.018.088.0388.058.067.947.948.027.987.978.0287.998.077.987.998.017.937.988.028.058.068.038.048.017.958.01888.0588.058.038.028.047.998.057.978.038.067.968.028.037.978.038.0188.022.确定数据的极差(R)2.确定极差􀂾Xmax=8.08􀂾Xmin=7.93􀂾R=Xmax-Xmin=8.08－7.93=0.153.确定组距(h)􀂾K=8􀂾h=R/K=0.15/8=0.0188≈0.024.确定各组界限值本例最小单位是0.01g,其界限值应取1/2=0.005kg第1组下限值为：G1min=Xmin-0.005=7.93-0.005=7.925第1组上限值为：G1max=G1min+h=7.925+0.02=7.945第2组下限值为：G2mix=G1max=7.945第2组下限值为：G2max=G2min+h=7.945+0.02=7.965第2组以后，依次类推定出各组的组界。画直方图横坐标：组距纵坐标：数据出现的频次直方图05101520257.925-7.9457.945-7.9657.965-7.9857.985-8.0058.005-8.0258.025-8.0458.045-8.0658.065-8.085直方图图形形状的观察主要有以下几种类型常见分布形态常见分布形态分析正态分布-标准型、对称型结论：工序在正常运转偏态型-偏峰型结论：可能当下限或上限受公差因素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状离岛型-孤岛型􀂾结论：可能夹杂了其它分布的少量数据，如：工序异常、测量错误或混料常见分布形态分析双峰型􀂾结论：可能有两种平均值相差大的分布混在一起常见分布形态分析切边型-陡壁型结论：可能经过全检，或过程中存在自动反馈调整装置常见的分布形态有正态型，（）型,（）型,（）型,（）型.在作直方图时，一组数据的极差为R，组数为K，那么组距h=().如何做Xbar-R图如何做Xbar-R图类型RXXRCLUCLLCLRAX2RAX2RD4RD3Xbar图如何做Xbar-R图R图类型RXXRCLUCLLCLRAX2RAX2RD4RD3Xbar-R常数表制作Xbar-R图您在汽车发动机组装厂工作。部件之一的凸轮轴的长度，规格（600+2）毫米，凸轮轴长度不符合规格是一个长期以来的问题，它引起装配时配合不良，导致废品率和返工率都居高不下。您的主管要绘制X和R控制图以监控此品质特性，于是您在一个月中从工厂使用的所有供应商2凸轮轴收集共100个观测值（20组样本，每组样本中5个凸轮轴），Xbar图UCLXbarbar+A2Rbar=600.23+2.577*3.72609.81644CLXbarbar=600.23600.23LCLXbarbar-A2Rbar=600.23-2.577*3.72590.64356R图UCLD4Rbar=2.577*3.7212.15324CLRbar=3.723.72LCLD3Rbar=00供应商2的控制图，控制限计算方法191715131197531600.5600.0599.5599.0样本样本均值__X=599.548UCL=600.321LCL=598.7751917151311975313210样本样本极差_R=1.341UCL=2.835LCL=0供应商1的Xbar-R控制图制作Xbar-R图Xbar控制图上的中心线在600.23处，但是有两点在控制限制以外，表明该过程不稳定。R控制图的中心线在3.890处，远远超出了允许的最大变异+2毫米。因此过程中可能存在非常大的变异。191715131197531602600598样本样本均值__X=600.23UCL=602.474LCL=597.98619171513119753186420样本样本极差_R=3.890UCL=8.225LCL=0161供应商2的Xbar-R控制图如何选定控制参数（产品&设备）根据客户的需求转换成为生产线需要进行控制的参数根据参数对输出的影响程度来确定是否需要进行控制CTQ关键质量参数CTS关键安全参数选定合适的控制图收集数据正态分布的数据，落在[－3，+3]范围内的概率为（）。1924年，美国的（）提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，波动可以分为（）（）