搜索
SPC统计过程控制1、专心听讲（请手机、BB机“收声”）。2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）。3、互动学习（敞开心胸，积极投入，但须避免“小儿多动症”）。4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，但须保持安静）。5、拒绝干扰（非紧急情况下，请勿接受干扰）。6、禁止在课室内吸烟。小憩及用餐后请准时回到课室切勿流连忘返SPC应用背景篇课程目的：了解SPC的历史由来.掌握控制图基本原理.掌握SPC的运用领域.SPC基本统计概念课程内容：趣味讨论100分SPC的基本概念.控制图的原理运用SPC的益处.规格管理的危险性Notjusttomeetcustomerorcontractualrequirements!!!—被BOSS训斥的痛苦!!!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)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)SPC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)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•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著,人人能用,到处可用,逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主要工具,当时称为(StatisticalQualityControl).控制图的历史•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。•同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。控制图在英国及日本的历史SPC&SQC过程原料測量結果針對產品所做的仍只是在做SQC針對過程的重要控制參數所做的才是SPC机器人员方法环境量测PROCESS原料人机法环测量测量結果好不好不要等产品做出來后再去看它好不好!!而是在制造的時候就要把它制造好!!!预防或容忍?过程控制反馈循环图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/系统输出品质失败的结果过程波动引起品质不良报废返工停工加强检验内部成本高的检验成本重复修理存货增多维护成本升高返工市场份额下降资金周转期长客户失望外部成本统计学在生产中应用的目的1.了解产品总体性能2.取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程3.规格趋向目标值4.减小差异5.審核規格，看看是否適用SPC可以帮助我们•区分正常波动和异常波动；•及时发现异常征兆；•消除异常因素；•减少异常波动；•提高过程能力；预防控制正常波动和异常波动•波动是质量的敌人；•品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过程的波动；正常波动：稳定的；结果是可预测的；是永久性的；异常波动：不稳定的;结果不可预测;现象会重复发生,除非有所行动;可以减少;正常波动和异常波动波动无处不在正常波动和异常波动正常波动和异常波动产品质量的统计观点产品质量具有变异性(Variation)产品质量的变异具有统计规律性产品质量的统计观点作好质量管理首先应明确：1贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓；2质量管理科学有一个重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证他们的实现。现代质量管理的原则控制图SPC的核心工具.1924年休华特(WalterShewhart)提出,他曾说:“在一切制造过程中所呈现的波动有两种,第一是过程内部引起的波动称为正常波动;第二是可查明原因的间断波动称为异常波动.控制图的构成+3s1234567891018171615141312111098765-3sAverage点落在该区间的概率为99.73%控制图的构成:1.DataPoints3.UpperControlLimit2.CenterLine4.LowerControlLimit68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布的概率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%正态分布的概率★是贯彻预防原则的SPC的重要工具，是质量管理七个工具的核心。★1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂，平均每家采用137张控制图；★柯达5000职工一共用了35000张控制图。控制图的重要性●优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33，低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。●Cpk1.67的企业，平均销售收入增长率为11%以上，而其它企业的数据为4.4%。●一家企业用了三年的时间使废品率降低58%，其使用的方法：将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。控制图的重要性●原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的所有工艺过程;●SPC使用的领域是大规模生产;●多数企业，SPC用于生产阶段;●在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。何时使用SPC基本统计术语总体样本总体-简单而言，我们有兴趣知道的数据整体,如1000台燃具样本-一组只包含部份总体的数据。简单而言，这是总体中选出的数据,如1000台燃具中的其中10台.基本统计术语1.决定数据的趋中程度(太阳能热水器热效率的集中程度,4.84,4.98,4.85….2.以数理表达分散的程度3.决定样本频率分布的形状中心趋向分佈形狀分散描述统计平均-所有值总和除以样本容量(热水产率:96.76,99.66,96.93,97.87)备注:不小于额定产水能力的90%.中位数-顺序(由小至大或由大至小)数列中心项的数值众数-在样本中出现次数最多的值12344445555556668889平均数=中位数=众数=基本统计术语趋中的量度优点■概念容易被理解和接受。■一组数据只有一个平均数且组中每个数据的变化都会影响平均数。缺点■平均数受超常值的影响。■大量数据计算平均数较为繁琐。平均数的优缺点优点中位数不受超常值的影响。缺点需要对数据排序，对大样本将非常繁琐。中位数的优、缺点优点■众数不受超常值影响。■可应用于定性数据。缺点■一组数据可能不存在众数。■有时一组数据会有一个以上的众数。众数的优、缺点分散的量度标准差(SD)-过程输出的分布宽度，距离或每平均值的偏差热水温升的内控标准为48-65K,实际量测数据为:56.8;54.6;51.153.4S(Xi-X)2n-1s=基本统计术语极差一个子组、样本或总体中最大值与最小值之差;最低温升的量测数据为9.6,6.2,5.7,9.6,那么最低温升的极差为:R=(最高值)-(最低值)分散的量度基本统计术语众数中位数平均数右偏态情形下分布集中程度与离散程度间的关系众数中位数平均数左偏态分布下分布集中程度和离散程度间的关系众数平均数中位数OH-SPC11-20V1.1双峰型分布下分布集中程度与离散程度间的关系双峰分布下分布集中程度与离散程度间的关系课程目的1.了解控制图的分类与应用.2.掌握针对质量特性值选择控制图类型.课程内容1、控制图的基本原理；2、计量值与计数值控制图；3、分析与控制用控制图；4、控制图的应用时机；5、控制图的应用步驟SPC控制图篇概念介绍计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度、形位误差等,如电池之压片厚度,小片称重,卷针直径等指标.计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格品数,e.g裁大片外观不良数，服从二项分布；计点如电池激光焊接的气密性,短路数等,服从泊松分布.ONOFF控制图的基本原理•以3σ原理为基础：管制图是以常态分配中的3σ原理为理论依据，中心线为平均值，上下控制界限为以平均值加减3σ的值，以判断过程中是否有问题发生，此即休哈特博士所创的控制方法。•中心极限定理：无论随机变量的共同分布是什么（离散分布或连续分布，正态分布或非正态分布），只要独立统分布随机变量的个数n较大时，的分布总是正态分布。X控制图控制图的要素纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）横坐标：按时间顺序抽样的样本编号上虚线：上控制界限UCL下虚线：下控制界限LCL中实线：中心线CLRemark:规格线：由客户或设计部门给出;控制界线：由过程的实际数据统计计算得出;一般情况下,控制界限严于规格;控制图的分类(按数据种类分)•計量值管制图(ControlChartsforVariables)–平均值与全距控制图(X-RChart)–平均值标准差控制图(X-σChart)–中位数与全距控制图(X-RChart)–个别值与移动全距控制图(X-MRChart)•计数值控制图(ControlChartsforAttribute)–不良率控制图(PChart)–不良数控制图(PnChart)–缺点数控制图(CChart)–单位缺点数控制图(UChart)~计数值控制图–亡羊补牢愈少愈好计量值控制图–防患未燃愈多愈好计量值Vs.计数值计量型数据吗？n=1？关心的是不合格率吗？均值是否方便计算？n是否恒定？n是否恒定？n≥9？s是否方便计算？MRxsxRx~RxPn或p图p图C或U图U图是否是是是是是是是否否否否否否否n：样本容量控制图的应用时机•解析用控制图–决定过程控制方法用–过程解析用–过程能力研究用–过程管制准备用控制用控制图追查不正常原因迅速消除此项原因研究并采取防止此项原因重复发生之措施。解析用稳定能力可接受控制用控制图的分类(按用途分)制作分析用控制图之目的•在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限;•每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来;•控制图的控制界限由分析阶段确定;•使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行;制作控制用控制图之目的制作分析控制图注