SPC培训(精品教材)

统计过程控制StatisticsProcessControlPresentedbyWangShiXiangSlide2讨论•请各位讲讲自己对SPC的理解.Slide3讨论•大家觉得在我们的工作中的SPC目前存在什么问题?Slide4•认识实行SPC的意义•理解过程中的误差及其度量•掌握控制图及OCAP的内涵及运用•掌握工艺能力的概念及计算•懂得预防与检测的区别课程目标Slide6•为什么要推行SPC•什么是SPC•误差•控制图•过程能力和过程能力指数•OCAP•预防与检测•实施SPC的误区•课堂练习内容提要Slide7为什么要推行SPC？Slide8•客户的要求•企业自身的要求•社会的要求为什么要推行SPC？Slide9•客户调查•美日汽车行业质量水准比较•SPC对企业的作用为什么要推行SPC？Slide10一家独立的咨询机构对半导体行业的501家客户公司作调查，调查这些客户选择供应商时最关心的因素，调查项目如下：产品门类技术支持分销支持交货市场与销售客户服务大公司的声誉价格质量订单处理按照1－10分对上述项目打分：1分为不重要，10为最重要客户调查Slide11调查结果客户调查排位项目平均得分1质量9.82交货8.53价格8.24技术支持7.95客户服务7.76订单处理7.27产品门类6.98分销支持6.39市场销售6.310大公司的声誉5Slide12美日汽车行业质量水准比较汽车新车第一年使用故障率1970197519801985故障率JapanFordChryslerGen.MotorsSlide13美日汽车行业质量水准比较福特（Ford）马自达（Mazda）案例福特公司于1981年请马自达公司加工一批汽车变速器，结果马自达加工的变速器比福特自产的变速器性能好，故障率低。由于两家采用的是同样的检验规范，福特公司觉得不可思议，最后福特公司把两家生产的变速器的零件拆下作检测，结果发现他们均满足规范要求，但是分布状态不同。Slide14美日汽车行业质量水准比较AutomobileTransimissionComponentComparisonFordv.s.Mazda(cir:1981)Ford:Alltransmissioncomponentswere100%inspec.Mazda:Alltransmissioncomponentswere100%inthesamespecsandwereinstalledinsamemodelofcarmanufacturedbyFord.However,FordfailureanalystsnotedthattheirtransmissionshadatrendancyforcertainfailureswhiletheMazdatransmissionswerefailurefree.Why?DistributionofFordcomponents:DistributionofMazdaComponents:Questions:WhatthendoourCustoemrswant?UniformProduct!TargetvvvvvvTargetvvvvLowerspeclimitLowerspeclimitUpperspeclimitUpperspeclimitSlide15SPC的企业作用传统经营方式下的企业状况Cost成本Quality质量Productivity生产效率Competitiveposition竞争地位Time时间Slide16SPC的企业作用运用SPC进行质量改进后的企业状况Cost成本Quality质量Productivity生产效率Competitiveposition竞争地位Time时间开始SPC稳定的过程持续改善Slide17什么是SPCSlide18SPC是一个信息反馈系统，帮助我们•理解一个过程•度量一个过程的表现•利用统计数据确定是否对某一个过程采取行动什么是SPCSlide19Statistical:统计（数据，事实，分析）Process:过程（工序，制程，活动，方法）Control:控制（管制，监控，管理）什么是SPCSlide20两个重要人物WalterShewhart（休哈特，1924年首创SPC）EdwardsDeming什么是SPC什么时候开发的SPC?由谁开发的?•贝尔实验室的WalterShewhart博士在1924年开发了一套统计学工艺流程控制理论.•上世纪20年代期间,Shewhart博士在一系列演讲中提出了他的理论,并在高品质制造产品的经济性控制一书中发表(1931).•上世纪40年代期间,战时生产使SPC得到广泛的应用.Slide21误差•误差的概念•误差的描述趋势图（TrendChart)统计量（Statistics）直方图（Histogram）分布图（Distribution）•误差的来源Slide22误差误差的概念Variation变动，偏差，变异，波动，变差Slide23误差的概念•世界是变化的•世界上没有一模一样的东西•没有两个产品是完全一样的•产品间的差异就是误差•过程存在误差，产品间的差异永远存在•误差越大质量越差Slide24•过程：将各项输入，按照一定的要求组合，并能转化为输出的活动。人机器材料资源组合输出方法环境（输入）误差的概念Slide25误差的概念•过程中存在误差•人•机器•材料•方法•环境ProductorservicePeopleMachineMaterialsEnvironmentMethodsSlide26误差的描述－趋势图51015200100200300400SubgroupNumberServiceTimeNumberofrunsaboutmedian:Expectednumberofruns:Longestrunaboutmedian:ApproxP-ValueforClustering:ApproxP-ValueforMixtures:Numberofrunsupordown:Expectednumberofruns:Longestrunupordown:ApproxP-ValueforTrends:ApproxP-ValueforOscillation:12.000011.00003.00000.67710.322915.000013.00002.00000.86700.1330RunChartforServiceTimeSlide27•统计量（Statistics）总体和抽样.•平均值•极差R=Xmax-Xmin•方差标准偏差^2=方差实际问题先转化为统计问题,得到统计学结论后再转化为实际结论.误差的描述－统计量nxXnii11)(122nXixsniSlide28误差的描述－直方图1、什么是直方图2、常见的直方图形态3、直方图与标准的比较4、直方图的制作方法和练习Slide29什么是直方图01002003004005000102030ServiceTimeFrequency回忆:直方图是怎么作出来的?直方图是用来表示若干个具有相同质量特性的参数在不同范围内的出现的频次。直方图是一种表示一组数据分布情况的条形图，表示不同数据值出现的频数。Slide30直方图的观察分析，常见的直方图形态a、正常型b、孤岛型c、双峰型d、断齿型e、偏向型f、陡壁型g、平顶型h、边峰型常见的直方图形态Slide31a、正常型(Bell-shaped)说明工序处于稳定状态(a)正常形b、孤岛型(Isolated-peaked)短时间内有异常因素在起作用，如原料发生变化，操作疏忽，有不熟练的工人替班或测量工具有误。(b)孤岛形常见的直方图形态Slide32c、双峰型(Double-peaked)用两台有一定差别的设备或两种原料所生产的产品混在一起，或是混合两个人加工的产品。d、断齿型(Comb)作频数直方图时数据分组太多，或是测量仪器精度不够，读数有误差。(c)双峰形(d)断齿型常见的直方图形态Slide33e、偏向型(Skewed)偏左：由于某种原因使下限受限制时易发生偏左型。偏右：由于某种原因使上限受限制时易发生偏右型。(e)偏向型常见的直方图形态Slide34f、陡壁型(Truncated)一般在产品质量较差时为得到符合标准的产品，需要进行全数检验来剔除不合格品，当用剔除了不合格品后的产品数据作直方图时容易产生这种类型。(f)陡壁型常见的直方图形态Slide35g、平顶型(Plateau)多个团体、多种分布混在一起；在生产过程中，某种缓慢变化的因素在起作用，如工具磨损，操作者疲劳等。(g)平顶形h、边峰型(Edge-peaked)某个异常因素在起作用(a)边峰型常见的直方图形态Slide36对正常型直方图，用数据散布范围B与标准范围（公差）T进行比较，观察直方图是否都在标准范围之中，以便了解生产过程中的质量状况。直方图与标准比较Slide37BTTLTUx理想型BTTLTUx偏心型1BTTLTUx偏心型2直方图与标准比较思考：他们对应的过程能力分别是什么状况？Slide38BTTLTUx无富余型BTTLTUx瘦型直方图与标准比较思考：他们对应的过程能力分别是什么状况？Slide39BTTLTUxBTTLTUxBTTLTUx双边出界型单边出界型直方图与标准比较思考：他们对应的过程能力分别是什么状况？Slide40直方图(Histogram)直方图是通过对数据的加工整理，按大小分成若干组，统计落在各组的数据数目，作出相应的图。直方图的制作方法Slide41步骤：•收集数据约100个数据•计算极差R＝最大值L－最小值S•适当分组•确定组距组距H＝极差R/组数K•确定各组区界线•计算落在各组中的数据数目•在纸上画直方图直方图的制作方法Slide42组数选用表数据数目组数K50－1006－10100－2507－12250以上10－20组数太少会掩盖各组内数据的变动情况，组数太多会使各组的高度参差不齐，从而看不出明显的规律。直方图的制作方法Slide43各组区界线的确定组区号下限上限第一组最小值S－H/2第一组下限＋组距H第二组第一组上限第一组上限＋H第三组第二组上限第二组上限＋H•••直方图的制作方法Slide44计算落在各组中的数据数目组序组区组中心值频数统计频数123直方图的制作方法Slide45210206*218213219^215211216223^215206*209214212216211214211218215212221213211220221^216217218214213217220217213220213214212222219212210216218211215219212212214223^216215212217214222214217208*216216215216211209213221217217208212215216216216212213213207*208215215221^218221206*209208212220214213219215214214216216219215213212213214213211221221223^^223219220208206**20720620620851FS绿粉宽列最大列最小(1)收集数据(2)计算极差最大值223,最小值206R=223-206=17(3)计算组距取K为10,H=17/10=1.7~2(4)第一组下限206-2/2=205第一组上限205+2=207直方图的制作方法Slide46组序组区组中心值频数统计频数1205--207206////////82207--209208/////////93209--211210/////////94211--213212///////////////////////235213--215214//////////////////////226215--217216////////////////////207217--21921