SPＣ统计过程控制

SPC統計過程控制SPC:统计过程控制Statistical(统计):以数理统计为基础,基于数据的科学分析和管理方法;Process(过程):任何一个有输入输出的活动;6个要素:5M1EControl(控制):通过掌握规律来预测未来发展并实现预防;統計制程管制的定義經由制程中去收集資料，而加以統計分析，從分析中得以發覺制程的變異，並經由問題分析以找出異常原因，立即採取改善措施，使制程恢復正常。並藉由制程能力分析與標準化，以不斷提昇制程能力。大量之微小原因所引起原料在一定範圍內的變化天氣的變化環境的影響依據作業標準執行作業的變化實際上，要除去制程上之機遇原因，是件非常不經濟之處置一個或少數幾個較大原因所引起使用規格外的原物料新手之操作人員不完全之機械調整未依據作業標準執行作業所制訂之作業標準不合理非機遇原因之變異，不但可以找出其原因，並且除去這些原因之處置，在經濟觀點上來說，是正確的機遇原因（共同）非機遇原因（特殊）制程中變異的原因：決定管制項目為了維持產品之品質，作為管制對象所列舉之項目.管制項目必須有具體指標來衡量評價.ＳＰＣ的一個重要觀念就是制程變異是可以衡量的.如何選擇一個關鍵的品質特性來代表產品是非常重要的.SPC的應用步驟流程圖:確立製造流程、製造流程解析決定管制項目實施標準化管制圖的運用Cpk1問題分析解決製程的繼續管制制程能力分析Cpk1問題分析解決制程條件變動時1.Ca制程准確度(CapabilityofAccuracy)衡量自產品中所獲得產品資料的實績平均值(X),與規格中心值(u)其間偏差的程度,是期望製程中生產的每個產品的實際值能與規格中心值一致(1)Ca之計算方式如下：實績平均值-規格中心值X-uCa=----------------------------------=--------------規格公差/2T/2T=USL-LSL=規格上限--規格下限(2)Ca值的等級判定Ca值是正值---實績平均值較規格中心值偏高Ca值是負值---實績平均值較規格中心值偏低Ca值愈小,品質愈佳,依Ca值大小一般分為以下四級：等級Ca值A｜Ca｜≦12.5%B12.5%＜｜Ca｜≦25%C25%＜｜Ca｜≦50%D50%＜｜Ca｜練習一在內胎押出工程其長度規格為750±10ＭＭ，而在五月份押出的工程實際平均值為748ＭＭ.求五月份內胎押出工程Ca值，並判定其等級？2.Cp制程精密度(CapabilityofPrecision)衡量自產品中所獲得產品資料的6個估計標準差(σ),與規格公差(T)其間相差的程度,是期望製程中生產的每個產品以規格中心值為目標，其變異寬度愈小愈好，換言之，即在衡量規格公差範圍與製程變異寬度兩者間相差程度.Cp之計算方式如下：^Cp=規格公差6個估計標准差T6σ^雙邊規格=Cp=Cp=規格上限–實際平均值3個估計標准差3個估計標准差實際平均-值規格上限==USL-XX-LSL3σ3σ單邊規格^^2.Cp值的等級判定Cp值愈大---規格公差(T)大於估計標準差(σ)愈多，即表示製程的變異寬度遠小於規格公差Cp值愈大,品質愈佳。依Cp值大小一般分為以下六級：^Cp＜0.67D0.67≦Cp＜1.00C1.0≦Cp＜1.33BCp≧1.33ACp等級3.Cpk制程能力指數Cpk=|1–Ca|*Cp當Ca=0時,Cpk=Cp單邊規格時，Cpk即以Cp值計之等級Cpk值評價ACpk≧1.33理想B1.00≦Cpk＜1.33正常CCpk＜1.00不足練習二在內胎押出工程其長度規格為750±10ＭＭ，而在七月份押出的工程實際平均值為749ＭＭ.實際估計標準差為3ＭＭ.求五月份內胎押出工程Cp值、Cpk值，並判定其等級？準確度精密度高低高低PrecisionAccuracy1)(12nxxnii標準差計算公式N母體數(批量數)USL規格上限n樣本數(抽樣數)SL規格中心限(u=規格中心值)X平均數LSL規格下限R全距Ca準確度(偏移度)σ(s)方差Cp精密度(離散度)σ(S)標准差(S=母體標準差,s=樣本標準差)Cpk制程能力指數P不良率σ估計標准差NP不良數T規格公差T=USL-LSLC缺點數U每單位缺點XUCL平均數管制上限DPPM百萬分之不良Xbar(X)平均數中心限UCL控制上限XLCL平均數管制下限CL控制中心限RUCL全距管制上限LCL控制下限Rbar(R)全距中心限M(X)中位數RLCL全距管制下限22^1.N=母體數(批量數):指母體(批量)數多少的個數.(例:共了50個數,N=50)2.n=樣本數(抽樣數):指樣本(抽樣)多少的個數.(例:抽了7個樣品,n=7)3.X=平均數:所有數的平均值,計算公式:X=(X1+X2+……Xn)/nn=樣本數,X1,X2…..表示各個數值例有數值:1.51.61.71.551.65X=(1.5+1.6+1.7+1.55+1.65)/5=1.64.R=全距:該組最大值-最小值的得數,計算公式:R=MAX(該組最大值)-MIN(該組最小值)例有數值:1.51.61.71.551.65R=1.7-1.5=0.225.方差σ=s=6.標準差1.母體標准差σ=S=2.樣本標准差σ=s=(Xi-X)n(Xi-X)2n-1部份計算公式(Xi-X)n-1222直方图一个实例：某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生产一种重要的仪器。但该厂不能信任生产这些轴承厂家的工作，决定对供应商提供的轴承进行分析。这些轴承的关键特性是它们的内径，其规格为1.376±0.010英寸。现抽取了100个青铜轴承，对它们的内径进行仔细的测量，并记录了测量结果。100个青铜轴承内径的测量值如下表：1.3781.3761.3761.3781.3771.3771.3761.3781.3771.3761.3781.3781.3781.3801.3781.3781.3801.3781.3801.3771.3751.3731.3751.3771.3731.3771.3751.3771.3771.3781.3781.3761.3781.3791.3791.3761.3711.3761.3801.3771.3791.3791.3781.3811.3791.3791.3811.3761.3781.3811.3761.3731.3821.3781.3761.3801.3751.3801.3771.3751.3741.3791.3761.3821.3731.3781.3791.3781.3761.3771.3791.3741.3721.3801.3721.3761.3751.3761.3771.3751.3791.3791.3761.3761.3791.3781.3791.3771.3781.3771.3741.3811.3801.3801.3781.3791.3701.3781.3831.378数据会告诉您什么呢？回答数据列表不能表达出任何有实际意义的东西(VirtuallyNothing)！必须对数据进行进一步分析。图形可以帮助我们将数据转换成信息。数据列表直方圖制作方法1）收集样本（对大多数工业用的分析来说，50个数值具备足够的可靠性。但单个测量值的费用比较低时，或是当需要准确分析时，可以采用100个或更多的数据。）2）确定组数Ｋ（參照表）3）计算全距全距（R）=MAX—MIN4）定组距Ｈ=R/K5）決定各組之上下組界最小一組下組界=最小值-最小测量单位/2最小一組上組界=最小一组下组界+组距最小二組下組界=最小一組上組界依此類推6）组距中心点=（上组界+下组界）/27）作次數分配表8）制作直方圖9）記錄數據履歷等相關條件数据量分组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-20能否接受这批产品？与目标值相比较：平均值：1.3773与规格界限相比较：极差（最大值-最小值）=1.383-1.370=0.013数据分布的更进一步的信息：数据分成10组后，落在每个区间内的数据个数：数据量分组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-201.376±0.010制作频数分布表组号组中值组下界组上界频数n最小值+（n-1)*组距组中值-组距/2组中值+组距/211.37001.369351.37065121.37131.370651.37130131.37261.371951.37325641.37391.373251.37455351.37521.374551.37585761.37651.375851.377153071.37781.377151.378452281.37911.378451.379751491.38041.379751.3810513101.38171.381051.382352111.38301.382351.383651绘制直方图LSLUSL分析直方图与规格限1.366~1.386进行比较，所有的测量值都在其范围内。分布基本上是对称的，有一点点向右偏斜，但不严重。所以该厂决定接收这批青铜轴承。建议：轴承的加工中心应该左移；正态曲线X68%95%99.7%直方图的作用显示数据的分布特征指出采取措施的必要观察采取措施后的效果比较和评估设备、供应商、物料等评估过程的能力2015105SL=130Sμ=160120.5124.5128.5132.5136.5140.5144.5148.5过程波动小，過程能力好过程波动大，過程能力不足与要求相比偏高与要求相比偏低正常规范直方图示例直方圖直方圖各形狀與分布意義双峰型表示混有两个以上的不同群体削壁型表示可能進行過全檢或者抽样方法不当缺齿型表示混有两个以上不同群体常态形分布正常離島型测定有错误，工程调节错误或使用不同原料缺齿型檢查员对测定值有偏好现象或是假造数据、测量仪器不精密控制图1.計量型數據所謂計量型數據,就是均由量具實際量測出來的數據,如長度.重量.電流值.尺寸等具有連續性的數據.2.計數型數據所謂計數型數據,就是均屬於以單位個數或次數來計算的數據,如不良數.不良率.缺點數.缺點率等.3.SPC管制圖种類計量型計數型X-Rchart平均值與全距管制圖P-chart不良率管制圖X-σchart平均值與標准差管制圖NP-chart不良數管制圖X-Rmchart個別值與移動全距管制圖C-chart缺點數管制圖X-Rchart中位值與全距管制圖U-chart單位缺點數管制圖常用管制圖之管制上/下限類型CLUCLLCLX-RXX+A2RX–A2RRD4RD3RX-SXX+A3SX–A3SSB4SB3SPPP+3P(1–P)/niP–3P(1–P)/ninPnPnP+3nP(1–P)nP–3nP(1–P)CCC+3CC-3CUUU+3U/niU-3U/ni控制图+31234567891018171615141312111098765-3Average点落在该区间的概率为99.7%ComponentsofEveryControlChart:1.DataPoints3.UpperControlLimit2.CenterLine4.LowerControlLimit质量特性分类计量值(variable):定量的数据；值可以取给定范围内的任何一个可能的数值。计数值(Attribute)：定性的数据；值可以取一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数值。计件型计点型计量型数据吗？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？子组容量≥9？MRX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？是选择合适的控制图计量型控制图一个实例一台自动螺丝车床已经准备好了加工切断长度的图纸公差为0.500±0.008英寸的螺栓。频数分布在进行调整期间已经完成，分析结果表明进行一段时期加工生产的开端是可