SPC统计过程控制第二版1企业版

1统计过程控制（StatisticalProcessControl）SPC伍建华2目录概论SPC的起源和发展统计基本概念控制图原理控制图的选择控制图的画法控制图稳定性分析Ppk和Cpk的计算3概论4规格管理的危险性Notjusttomeetcustomerorcontractualrequirements!!!—被BOSS训斥的痛苦!!!5控制线管理的益处SpecLSLUSLVeryCentered变异是我们的敌人LCLUCL不良品已经产生潜潜6下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制(StatisticalProcessControl).统计学(Statistics)是数学的一个分支:1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples)2.计算集中特性(centraltendency),如算术平均数(average或mean),如极差(range),方差(variance)和标准差(standarddeviation).3.对于总体分布,通过对抽样分布做假设,便可提供对总体采取措施的基础.例如,根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物.统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势.变异可能是随机(random)(由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机因素.什么是统计过程控制(SPC)7过程(process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作,也指支持产品/服务的过程如管理,财务,采购与工艺.控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地:1)过程进行控制;2)维持或改善控制.目标是使品质维持不变.把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC.什么是统计过程控制(SPC)8SPC就是利用统计方法去:1.分析过程的输出并指出其特性.2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程----不是先行控制.SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.什么是统计过程控制(SPC)9简单来说，SPC是透过运用统计学上的技巧如控制图分析过程或其输出，从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能力。SPC解释为...运用统计方法于过程控制上以控制产品品质SPC什么是统计过程控制(SPC)—总结10SPC的起源和发展11•控制图是1924年由美国质量管理大师W.A.Shewhart（休哈特）博士发明。因其用法简单和效果显著，人人能用、到处可用，逐渐成为实施质量控制不可缺少的主要工具，当时称为(StatisticalQualityControl)。SPC的起源121924年发明W.A.Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“EconomicControlofQualityofManufactureProduct”1941~1942制定成美国标准SPC的发展Z1-1-1941GuideforQualityControlZ1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingDataZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction13控制图在英国及日本的历史•1932年，英国邀请.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计质量控制，提高了英国人将统计方法应用到工业方面的气氛。•就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。•1950年，日本由W.E.Deming（戴明）博士引到日本。•同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相产的JIS标准。14SPC的目的PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品制造出来后再去检测合格与否，而是在制造的時候就要把它制造好。应用SPC保证预防原则的实现。预防或是容忍？15统计基本概念16数据的种类•计量型特点：可以连续取值也称连续型数据。如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等•计数型特点：不可以连续取值，也称离散型数据。如：废品的件数、缺陷数2、波动（变差）的概念：波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的产品质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。17统计的基本概念总体，在一项统计研究中所关心问题的一个集合。样本，总体集合中的一个子集。一、数据描述——集中趋势指标总体均值样本均值NxNxxxNiin121nxnxxxxniin12118统计的基本概念3.中位数（Median）当一组数据中包含一个或二个非常大或小的数值时，算术平均值就不具有代表性了。如：房价问题最能说明问题。在引情况下可以采用中位数指标。所谓中位数就是一组从小到大（或从大到小）按顺序排列的一组数据中间位置的数据的数值。例（奇数样本）：1123381114191920例（偶数样本）：2556710152121232325中的10+15/2=12.519统计的基本概念二、数据描述——离散趋势指标1.极差（Range）:R样本或总体中的最大值减最小值。2.中位差或误差（Deviationfromthemean）:假定在全体中有N个数，X1，X2，X3，。。。Xn，的均值为μ。则Xi－μ的距离就称为中位差或简称为误差。显然，误差有正有负。为了衡量总体的误差，需要计算：NiixN1)(120统计的基本概念数据描述——集中趋势指标总体标准差样本标准差过程标准差NiixN122)(1niixxnss122)(112dR21统计的基本概念•样本与母体Ｎμsxn22质量统计规律的描述方法•统计规律常用“分布”来描述分布可以告诉我们：变差的幅度有多大？出现这么大幅度变差的可能性（概率）有多大？这就是统计规律。不同的数据类型具有不同的统计规律23统计数据的类型及分布规律数据类型计量型数据计件型数据计点型数据计数型数据正态分布二项分布泊松分布24正态分布控制图由正态分布演变而来。•正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。μ252221)1,0,(xezfxdxxezf2221)1,0,(标准正态分布——它的密度函数计算公式如下：标准正态分布——它的分布函数计算公式如下：2626采用均值描述的正态分布规律27采用标准差描述的正态分布规律2828正态分布概率68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ29分布的概率μ±kσ在內的概率在外的概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%30二项分布泊松分布计数型数据的分布规律31控制图的构成3σ3σ样品编号（或取样时间）质量特性xUCLμ+3σCLμLCLμ-3σ32•从上可以看出有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外的概率为100%-99.73%=0.27%，而超过一侧，即大于μ+3σ•或小于μ-3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1‰，见图2.1,休哈特就根据这一事实提出了控制图。控制图原理33•控制图控制图原理1.控制图原理的解释第一种解释:1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只有1‰左右.2.若过程异常,μ值发生偏移,于是分布曲线上、下偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加.结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.891011UCLCLLCL时间(h)34•控制图控制图原理第二种解释:1.偶然(普通原因）因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随时间的变化而改变。可预测过程受控35•控制图控制图原理2.异因（特殊原因）引起异波。异波产生后,其分布会随时间的变化而发生变化。异波对质量影响大,但采取措施后不难消除。第二种解释:结论:控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限,休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素.不可预测过程失控36预防原则的实现•控制图的作用是及时告警。在控制图上描点，并不能起到预防作用。要实现预防作用就必须执行下述“二十字原则”：•预防的二十字原则：“查出异因，采取措施，保证消除，纳入标准，不再出现。”•“点出界就判异”只是完成了SPC一半的工作，对过程进行调整，尤其是“纳入标准”，才是完成了SPC另一半的工作。1.特殊原因之对策（局部面）l通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因l可以由制程人员直接加以改善l大约能够解决15%之制程上之问题2.普通原因之对策（系统面）l通常必须改善造成变异的共同问题l经常需要管理阶层的努力与对策l大约85%的问题是属于此类系统普通原因与特殊原因之对策38正常波动和异常波动波动无处不在3939过程受控分类•1类过程----理想的，该过程受统计控制且有能力满足要求，是可接受的。•2类过程是受控过程，但存在因普通原因造成的过大的必须减少的变差。•3类过程符合要求，可接受，但不是受控过程，需要识别变差的特殊原因并消除它。•4类过程即不是受控过程又不可接受，必须减少变差的特殊原因和普通原因控制满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类40四类过程的例子41控制图的选择42常规的休哈特控制图数据分布控制图简记计量值正态分布均值-极差控制图Xbar-R控制图均值-标准差控制图Xbar-S控制图中位数-极差控制图Xmed-R控制图单值移动极差图X-MR控制图计件值二项分布不合格品率控制图P控制图不合格品数控制图nP控制图计点值泊松分布单位缺陷数控制图U控制图缺陷数控制图C控制图计数值计量值n=1管制图的选择数据性质？样本大小n=？数据系不良数或缺点数CL性质?n是否相等？单位大小是否相等n=？n≧2n=2~5n=3或5n≧10不是是不是是缺点数不良数RX~管制图管制图管制图管制图P管制图PN/P管制图U管制图C/U管制图~XXRXXRmX控制图选择规则44何处使用控制图？•确定关键过程节点根据工序流程图，采用QFD或成品率分析等方法，根据以往纠正措施情况、顾客要求、法规要求等经验，选择关键过程节点。•参数选择应用统计方法对备选控制参数进行规定、选择和排序，确认测量系统能力。45•顾客的要求包括内（前后工序）外（产品买主）顾客的要求，一般来说，顾客指定的特殊特性必须监测。•当前和潜在的出问题区域每个企业都有自己的强点（质量较稳定的区域）和弱点（易出质量问题的区域，如返工、返修、废品），根据质量信息汇总，采用排列图确定在弱点区域选取正确的监控特性，作控制图。•特性之间的相关性有些特性很重要，但不宜在过程生产中进行监控，这时应研究这些特性与其他特性之间的相关性，通过监测相关特性达到监测重要特性的目的。控制图监测特性的选择时应考虑的因素46SPC的例子例一：一个汽车冲压零件制造厂，SPC小组经过分析，决定对不良率较高的A产品的整形冲压工序进行研究并确定控制图。经分析发现，该工序最重要的是需要模具的相关方面被保证，如模具的安装需到位，冲压过程需防止模具松动和磨损等。产品特性最重要的是冲压整形的高度和宽