SPC课件(打印)

TS16949系列培训课程StatisticalProcessControl统计过程控制内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行案例：关于SPEC和SPC某公司QA工程师Vitia先生今天收到海外一个客户的电话，内容如下：“Vitia,今天整理你们资料的时候，发现一个很严重的事情，你们6月份提供的产品，6月17日，某项特性均值6.8，6月18日，相同特性均值在4.7。请贵公司注意一下。”Vitia收到这个投诉后，把这一信息反馈给他主管的时候，他的主管很疑惑的说“很好啊，他们要求是2，我们达到最差都到了4.7，简直无理取闹嘛。”另外一个工程师M也发表了他的看法：“如果SPEC是2,而实际达到4.7~6.8，那么有必要进行SPC控制吗？我认为控制的意义不大，除非提高SPEC。另外也要考虑一下控制的成本。”Vitia对主管的回答和M工程师的回答都不太满意，觉的主管的回答太不负责了，M工程师的看法有些道理，但又好像有些问题在里面。我们应怎样看待这个问题？怎么解决这类问题？1.1SPC定义SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。1、认知SPC——统计学(Statistics)是数学的一个分支：从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples)计算集中特性(centraltendency)，如算术平均数(average)，离散特性（diskrete）如极差(range)、标准差(standarddeviation)。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。按字面意思来解释SPC——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)对过程进行控制；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SPC1.2SPC的宗旨PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好!!而是在制造的时候就要把它制造好!!!过程的起伏变化，是造成质量变异的主要根源1.3SPC的焦点过程人员设备原料方法量测环境产品或服务客户确认客户需求与期望客户声音统计方法过程之声输入过程/系统输出1.4SPC&SQC过程原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPC机器人员方法环境量测综上所述，SPC是通过运用统计学上的技巧分析过程或其输出，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统计技术有哪些？1.5SPC与控制图的关系？内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明.因其用法简单且效果显着,人人能用,到处可用,逐渐成为实施品质控制时不可缺少的主要工具,当时称为(StatisticalQualityControl).2.1控制图的历史2、控制图分类及绘制►英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管控，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。►就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。•日本在1950年由W.E.Deming博士引到日本并得到大力推广。•同年日本规格协会成立了品质控制委员会，制定了相关的JIS标准。八十年代以后，全世界纷纷推广应用SPC。并在ISO9000以及QS9000中提出应用SPC方法的要求。2.2控制图定义2、控制图分类及绘制控制图（controlchart）又称管制图。它是用来区分过程中性能特性值的波动，是由系统因素引起的异常波动，还是由偶然因素引起的正常波动的一种工具。2.3控制图原理控制图原理是基于正态分布的重要特性。质量特性值在区间（μ-3δ，μ+3δ）内的概率为99.73%，1927年美国人休哈特就是根据这一结论，把正态分布图形转化为控制图.3δμ-3δ3δμ-3δUCLCLLCL-4-3-2-10123468.26%95.45%99.73%99.99%2.4控制图的基本图形控制图分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）三条线。01234567812345678抽样时间或样本组序号质量特性值3倍标准差3倍标准差UCLUCLCL和趋势图的对比？2.5控制图的作用•过程诊断：可以用诊断生产过程的稳定性，即生产过程是否处于稳定状态。•过程控制：可以用来确定生产过程何时需要加以调整，何时应保持生产过程的稳定状态。•改进确认：可以用来确定某过程是否得到了改进。其它领域的应用：记帐（差错率）、运送时间、耗电量等2.6统计概念总体：指某次统计分析中研究对象的全体又称母体。样本：从总体中随机抽取出来要对其进行分析的一部分个体，也称为子体。抽样：从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。随机抽样：使总体中每一个个体都有同等的机会，被抽出来组成样本的活动过程。总体与样本统计特征数是对样本说的。常用的统计特征数可分为两类：一：表示数据的集中位置1、样本平均值2、样本中位数二：表示数据的离散程度1、样本方差s22、样本标准偏差s；3、样本极差R统计特征数样本平均值—X式中样本的算术平均值；n：样本大小。计算公式：=nixn1i1x—X：最常用的测度值，是集中趋势的测度值之一，易受极端值影响。样本中位数将所收集的数按大小排序，在正中位置的数为中位数。集中趋势的测度值之一。不受极端值影响。50%50%~x当N为畸数时，中位数为正中间位置的数。当N为偶数时，中位数为正中间两个数的算术平均值。~x五个数据取中位数原始数据:10591268排序:5688.591012位置:123456原始数据:2422212620排序:2021222426位置:12345六个数据取中位数中位数8+928.5中位数22方差和标准差1.离散程度的测度值之一2.最常用的测度值3.反映了数据的分布4.反映了各变量值与均值的平均差异5.根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的，称为样本方法或标准差4681012X=8.3样本方差和标准偏差计算公式1)(1221nxxSniin1)(121nxxSniinS：样本标准偏差，样本方差的正平方根。样本方差S2：（xi-x）：表示某一数据与样本平均值之间的偏差。n：采集的样本数n-1：样本方差的自由度样本标准偏差S：样本方差算例原始数据:10591368平均数据：10+5+9+13+6+8÷6=8.53.816)5.88()5.85()5.810(1)(2221221nxxSniin1.一组数据的最大值与最小值之差2.离散程度的最简单测度值3.表示数据的分散范围4.易受极端值影响极差RR=max(Xi)-min(Xi)=205–145=60（公分）205145平均：175计量型数据计数型数据能够在某一区间内连续取值的为计量型，离散的则为计数型计量型数据与计数型数据最大的区别在于前可无限的分割且数据仍然有意义后者却不可计量型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、等阿拉伯数字数下去的数据。其中计数型数据又可分为计件值与计点值，其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。例如：不合格品件数、温控器个数、质量检验项目等；计点值是指是指按缺陷点计数，例如：铸件的沙眼数、布匹上的疵点数、电路板上的焊接不良数等离散性数据。2.7控制图类型——计量型分布控制图代号控制图名称用途均值—极差控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。Xbar控制图用于观察分布均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化均值—标准差控制图适用范围同上，当样本大小n10时，这时用极差估计总体标准差的效率降低，故用S图来代替R图中位值—极差图适用于检验时间远比加工时间短，现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，如车床加工轴单值--极差图用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量；取样费时、昂贵以及化工过程,样品均匀,多抽样也无太大意义的场合或者是破坏性检验RXSXRX~sRX正态分布分布控制图代号控制图名称备注二项分布(计件值)p不合格品率控制图适用于关键零部件需全数检查的场合np不合格品数控制图适用于一般半成品或零部件，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定的场合泊松分布(计点值)u单位不合格数控制图用来控制每单位缺陷数，需全数检查的场合，如喷漆加工表面的气泡数c不合格数控制图适用于控制一般缺陷数的场合，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定的场合2.5控制图类型——计数型计量型数据吗？性质上是否均匀或不能按子组取样？关心的是不合格品率吗？样本容量是否恒定？样本容量是否恒定？子组均值是否能很方便地计算？sxRxnp或p图p图C或U图U图是否是是是是是否否否否否关心的是单位零件缺陷数吗？是2.6控制图的选择sRX子组容量≥9？是否RX~内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行3.1控制图绘制之Xbar-R图A.做图前的准备：•定义过程；•确定做图特性；•定义测量系统；•使不必要的变差最小化；B.收集数据：•子组大小（一般由4到5件连续生产的产品为1个样本）•子组频率（一般每小时、每半日、每天、每周）•子组数的大小（一般包含100个以上单值，组数大于25）C.计算每个子组的均值和极差R：MINMAXnXXRnxxxx...21D.计算控制线：•计算中心线：（K为子组数量）KXXXXKRRRRKK......2121D.计算控制线：•计算控制线：XRAxRndxnLCLxCLRAxRndxnUCL22223333•计算控制线：RRDRddRLCLRCLRDRddRUCLRRRRR3234233333E.画图：•选择控制图的刻度；•将均值和极差画到控制图上；n2345678910D43.272.572.282.1121.921.861.821.78D3*****0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31•计算参数*国标中对照表1、收集数据如下:50+10(一般要有20子组以上的数据才有分析价值)12345678910111213141516171819201515351504847504950495050505249555250464824847495248535352485252535050514652495154353485050505145515550524751524850515248514515053484951494953525351505052525154494955152504547525252485055515045514951484848X50.85050.64948.450.849.850.650.850.652.450.450.249.850.250.451.450.6