SPC培训教程

1ISO16949五大工具之一SPC统计过程控制2内容什么是SPCSPC可以为企业带的好处控制图的原理分析用控制图和控制用控制图过程能力与过程能力指数常用控制图3什么是SPCSPC(StatisticalProcessControl)统计过程控制，是利用数理统计原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质的有效方法。SPC能为您科学区分生产过程中的正常波动及异常波动,及时发现异常状况，以采取措施消除之，恢复过程的稳定，达到降低质量成本，提高产品质量的目的，其强调全过程的预防。4什么是SPCSPC会告诉您生产过程的波动状况，您是否应该对生产过程进行调整，其次，它能将此波动与事先设定的控制规则相比较，为品质改善提供准确的方向指引，最后，它能评估您所采取的质量改进措施，以使质量得到持续的改善，可以作为质量改进工具，SPC将帮助您最终达到6Sigma质量水平。SPD(StatisticalProcessDiagnosis)统计过程诊断SPA(StatisticalProcessAdjustment)统计过程调整5SPC可以为企业带的好处SPC强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析、管理等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制。6SPC可以为企业带的好处SPC可以：1.对过程作出可靠的评估；2.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；3.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；4.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；7SPC可以为企业带的好处有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：1.降低成本2.降低不良率，减少返工和浪费3.提高劳动生产率4.提供核心竞争力5.赢得广泛客户6.更好地理解和实施质量体系8变异误差=X-X0偶然性误差：误差大小和方向的变化是随机的。（随机因素）系统性误差：误差大小和方向的变化保持不变或按一定规律变化。（异常因素）过程控制中常用精度这个概念来反映质量的波动（变异）程度。9精度精度又可分为：准确度(Accuracy)：数据偏离基准的程度精密度(Precision)：数据的离散程度10精度的概念准确度好精密度好系统误差小偶然误差小准确度差精密度高系统误差大偶然误差小准确度高精密度差系统误差小偶然误差大准确度差精密度差系统误差大偶然误差大11SPC基础SPC(StatisticalProcessControl)统计过程控制：利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而得到保证产品质量的目的。二十世纪二十年代美国休哈特(W.A.Shewhart)首创过程控制(ProcessControl)理论极其监控过程的工具—控制图(ControlChart)形成SPC的基础，后扩展到任何可以应用的数理统计方法。控制图(ControlChart)：对过程质量特性记录评估，以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图。1924年5月6日休哈特提出的不合格样品率P控制图为世界第一张控制图。12产品质量的统计观点一产品质量具有变异性影响产品质量的因素有6MMan:人Machine:机Material:料Method:法Mother-nature:环Measurement:测无论人类社会如何进步发展，产品质量不可能保持绝对恒定，一定具有变异性。13产品质量的统计观点二产品质量的变异具有统计规律性确定性现象，确定性规律：在一定条件下，必然发生或不可能发生的事情。如一个大气压（760mm汞柱）下，H2O的变化规律。温度0℃固体状态温度0℃t100℃液体状态温度100℃气体状态随机现象，统计规律：在一定条件下事件可能发生也可能不发生的现象。如我们无法预知内存电性能测试合格率大于99%，但大量统计数据证明有99%的可能性大于99%。14分布分布(distribution)：用来描述随机现象的统计规律，说明两个问题：变异的幅度有多大；出现这么大幅度的概率。计量特性值：如PCB金手指厚度、重量或时间等连续性数据，最常见的是正态分布(normaldistribution)。计件特性值：如内存合格/不合格两种离散性数据，最常见的是二项分布(binomialdistribution)。计点特性值：如每条内存上少锡点数等离散性数据，最常见的是泊松分布(Poissondistribution)。15正态分布直方图(histogram)：在横轴上以样本数据每组对应的组距等距离线段为底，纵轴表示样本数据落入相应直方组的频数的n个矩形所组成的图形。如100条PCB金手指厚度，标准503.94。用面积表示频率或频数•统计学显示计量特性值分布特点是：中间高，两头低，左右对称16正态分布正态分布：直方图所取得数据越多，分组越密，则直方图就越趋近一条光滑的曲线。•这条光滑的曲线就形成正态分布曲线，其特点是中间高，两头底，左右对称并延伸至无穷。加一点17正态分布特征正态分布是一条曲线，用其两个参数描述其特征：1.平均值2.方差、标准方差1)(21nxxSininxxini118平均值对正态的曲线的影响若平均值增大，则正态曲线往右移动，见‘若平均值减小，则正态曲线往左移动，见““’19正态分布平均值与标准差的关系平均值与标准差是相互独立的。无论平均值如何变化都不会改变正态分布的形状，即标准差；无论标准差如何变化，也不会影响数据的对称中心，即平均值。20标准差对正态曲线的影响若标准差越大，则数据分布越分散，波动范围大；若标准差越小，则数据分布越集中，波动范围小。21控制图原理3原则不论与取值为何，只要上下限距中心值（平均值）的距离各为3，则产品质量特征值落在范围内的为99.73%，这是数学计算的精确值，应该牢牢记住。产品质量特征值落在[-3，+3]之外的概率为0.27%，其中单侧的概率分别为0.135%。休哈特正是据此发明了控制图。22判异准则Criteriaforabnormality1.点子出界（原材料不良、设备故障）UCLCLLCL23判异准则Criteriaforabnormality2.连续6点上升或下降（工具逐渐摸损）UCLCLLCL24判异准则Criteriaforabnormality3.连续9点在CL以上或以下（均值变化）UCLCLLCL25判异准则Criteriaforabnormality4.连续14点上下交错（两台设备、两个操作工）UCLCLLCL26判异准则Criteriaforabnormality5.连续15点集中在中央1/3区域连续8点分布在上、下1/3区域的点过多UCLCLLCL27判异规则两种错误虚发警报(falsealarm)：过程正常，但样本正好抽到0.135%处，根据判异规则判定过程异常。通常这种错误的概率记为。漏发警报(alarmmissing):过程异常，但样本正好抽到仍位于控制界限以内，根据判异规则判定过程正常。通常这种错误的概率为。28常规休哈特控制图数据特征分布控制图简记备注计量值正态分布均值—极差控制图X-R均值—标准差控制图X-S中位值—极差控制图X-R单值—移动极差控制图X-mS计件值二项分布不合格品率控制图p不合格品数控制图np计点值泊松分布单位不合格数控制图u不合格数控制图c29控制图选用程序控制图选用应根据具体情况而定30建立控制图准备工作建立一个好的行动环境定义过程确定要管理的特性应考虑顾客的需求当前及潜在的问题领域特性之间的关系定义测量系统，使之具有可操作性使不必要的变差最小31初始研究25组稳态数据形成的控制限只有随机因素消除异常因素的点32计量型控制图图）单值移动极差图（图）中位数图（图）均值标准差图（图）均值极差图（MRXRxsxRx~33、变化示意图时间特性值不变倾向性变化34、变化示意图时间特性值不变无规律变化35、变化示意图时间特性值规律性变化不变36、变化示意图时间特性值无规律变化不变37、变化示意图时间特性值无规律变化无规律变化38-R控制图计量值最常用、重要的控制图适用范围广：X图：X正态X正态X非正态近似正态（中心极限定理）中心极限定理使得X图广为应用。R图通过计算机上的模拟试验证实：只要X不是非常不对称，则R的分布无大的变化。X39X-R控制图灵敏度高X图：X通过平均R图：无此优点偶因至少可以部分抵消（偶因反映在上）异因不变灵敏度高异因突出40X图的控制限设过程正常，x~N(，2)则可证明X~N((，2/n)，n为样本大小若、已知，则X图的控制限为nLCLUCLCLxxx3,41X图控制限一般情况下，、未知，则需对其进行估计，即为了简化计算，一般采用公式组（2）)1(ˆ121个子组的极差第个子组的平均第ikRRixdRkxxkiiikii)2(,2RAxLCLUCLxCLxx42R图控制限的情况，没有下控制限于注意，对于样本容量小734RDLCLRDUCLRR43A.收集数据A1选择子组大小、频率和数据A2建立控制图及记录原始数据A3计算每个子组的均值（X）和极差（R）A4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上X44A1选择子组大小、频率和数据a.子组大小使各样本之间出现变差的机会小在过程的初期研究中，子组一般由4~5件连续生产的产品的组合，仅代表一个单一的过程流。b.子组频率在过程的初期研究中，通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组过程稳定后，子组间的时间间隔可以增加。c.子组数的大小一般100个单值读数，25个子组4512345和数读日期时间在确定过程能力之前，过程必须受控。子组容量A2D3D421.88*3.2731.02*2.574.73*2.285.58*2.116.48*2.007.42.081.928.37.141.869.34.181.8210.31.221.78对特殊原因采取措施的说明任何超出控制限的点连续7点全在中心线之上或之下连续7点上升或下降任何其它明显非随机的图形采取措施的说明1不要对过程做不必要的改变2在此表后注明在过程因素（人员、设备、材料、方法、环境或测量系统）所做的调整。X=读数数量和R=最高-最低R=均值R=UCL=D4R=LCL=D3R=*X=均值X=UCL=X+A2R=LCL=X-A2R=极差（R图）均值（X图）工厂：XXX机器编号：XXX部门：XXX日期：XXX工序：弯曲夹片特性：间隙、尺寸“A”计算控制限日期工程规范：.50—.90mm样本容量/频率:5/2h零件号：XXX零件名称：XXX*样本容量小于7时，没有极差的下控制限X-R控制图开始A1步骤46A2建立控制图及记录原始数据X-R图通常是将X图画在R图之上方，下面再接一个数据栏。X和R的值为纵坐标，按时间先后的子组为横坐标。数据值以及极差和均值点应纵向对齐。数据栏应包括每个读数的空间。同时还应包括记录读数的和、均值（X）、极差（R）以及日期/时间或其他识别子组的代码的空间。47A3计算每个子组的极差和均值画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值（X）和样本极差（R），合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其变差。对每个子组，计算：式中：X1，X2为子组内的每个测量值。N为子组的样本容量。最小值最大值XXRnXXXXn214812345和数读日期时间在确定过程能力之前，过程必须受控。子组容量A2D3D421.88*3.2731.02*2.574.73*2.285.58*2.116.48*2.007.42.081.928.37.141.869.34.181.8210.