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SPCTraining2019/8/20StatisticalProcessControlTraining统计过程控制培训SPCTraining2019/8/20持续改进及统计过程概述一．收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标，最终目标是对过程不断加深理解。SPCTraining2019/8/20持续改进及统计过程概述二．研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域，可以是在车间或办公室。例如：机器（性能特性）、记帐（差错率）、浪费分析（废品率）等。SPCTraining2019/8/20持续改进及统计过程概述三．SPC代表统计过程控制。应用统计技术控制输出（例如零件）应仅仅是第一步，只有当产出输出的过程成为我们努力的重点，这些方法才能在改进质量，提高生产率，降低成本上发挥作用。SPCTraining2019/8/20持续改进及统计过程概述四．现有已完成的例子仅是为说明如何运用SPC，要真正理解SPC需要进一步与过程实际联系，现有的过程信息不能代替实际工作经验。SPCTraining2019/8/20持续改进及统计过程概述五．本案例可看成应用统计方法的第一步。它提供从经验中得到的法则，这些法则在许多方面得到了应用。然而，还是存在不能盲目使用这些法则的例外。SPCTraining2019/8/20持续改进及统计过程概述六．测量系统对合适的数据分析来说很重要，而且在收集过程数据之前就应很好地了解它们，如果这样的一个系统缺少统计控制或他们的变差占过程数据总变差中很大比例，就可能作出不合适的决定。SPCTraining2019/8/20人料环法设备工装测量系统MSA机器产品过程Cpk过程能力Cmk机器能力SPCTraining2019/8/20预防与检测检测——容忍浪费预防——避免浪费SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20变差的普通原因及特殊原因普通原因是指造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，其表现为一个稳定系统的偶然原因。SPCTraining2019/8/20变差的普通原因及特殊原因特殊原因是指造成不是始终作用于过程变差的原因，即当它们出现是将造成（整个）过程的分布，将用不可预测的方式来影响过程的输出，过程的输出将不稳定。SPCTraining2019/8/20变差的普通原因及特殊原因SPCTraining2019/8/20ElectricalComponentLengthUpperSpecificationLimitLowerSpecificationLimitActualMicrometerMeasurements实际测量结果NoLessThan9.5mmNoMoreThan10.5mm变差的普通原因及特殊原因SPCTraining2019/8/20ElectricalComponentLengthQuitesomeVariation-EndingupasScrap一定程度的偏差-导致废品UpperSpecificationLimitLowerSpecificationLimitScrapScrapNoLessThan9.5mmNoMoreThan10.5mm变差的普通原因及特殊原因SPCTraining2019/8/20变差的普通原因及特殊原因SPCTraining2019/8/20变差的普通原因及特殊原因SPCTraining2019/8/20变差的普通原因及特殊原因SPCTraining2019/8/20局部措施和对系统采取措施局部措施l通常用来消除变差的特殊原因l通常由与过程直接相关的人员实施l大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施l通常用来消除变差的普通原因l几乎总是要求管理措施，以便纠正l大约可纠正85%的过程问题变差的普通原因及特殊原因SPCTraining2019/8/20过程控制和过程能力过程控制系统的目标是对影响过程的措施作出经济合理的决定，平衡不需控制是采取措施（过度控制或擅自改变）和需要控制是未采取措施（控制不足）的后果。过程在统计控制下运行仅存在造成变差的普通原因，对特殊原因采取适当措施（或是消灭，或是如果有用，永久保留它们）。SPCTraining2019/8/20过程控制和过程能力SPCTraining2019/8/20顾客允许制造商运行一个３类过程：·顾客对规范要求之间的变差不敏感；·对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有顾客得到的利益大，因成本原因允许存在特殊原因包括刀具磨损、刀具重磨、周期的（季节的）变化；·特殊原因已被查明，经记录表明具有稳定性和可预见性。过程控制和过程能力SPCTraining2019/8/20顾客会有以下要求：·该过程是成熟的；·允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出产生稳定的结果；·过程控制计划有效运行，可确保所有的过程输出符合规范并能防止出现别的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的其他原因。过程控制和过程能力SPCTraining2019/8/20说明：汽车行业规定“一个过程被证明处于统计控制状态后才计算起过程能力。”短期能力——验证首批产品、机器能力研究长期能力——验证过程的性能过程控制和过程能力SPCTraining2019/8/201.任何事物都是变化的。2.任何变差都是有原因的。有的明显，有的模糊。3.不是所有变差的原因都同等重要，原因遵循Pareto原理（80/20规则）4.过程变差的原因可归纳如下：4M+1E+测量5.稳定的过程产生稳定的变差。着意味着我们可以测量过程的边界。6.稳定过程的变差产生于普通原因，它们是标准过程的一部分。7.缘于特殊原因的变差使过程不稳定，或“失控”。这些是导致大的变差的不可预见因素；8.理解变差的原因，将数据分组并比较。9.主要的过程变差原因可以通过简单的统计图来发现；10.减少过程变差将使生产成本降低并改进质量。变差的10基本原理SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20如何使用控制图SPCTraining2019/8/20控制图的作用FREQUENCY特殊原因特殊原因时间UCLLCL控制线从统计意义上将特殊原因造成的变差与普通原因造成的变差分开.SPCTraining2019/8/20统计过程控制计量型控制图lX-R均值与极差图lX-S均值与标准差图lX-R中位数图lX-MR单值和移动极差图计数型控制图lp不合格品率图lnp不合格品数图lc不合格数图lu单位产品不合格数图SPCTraining2019/8/20控制图的种类与适用场合类别名称控制图符号特点适用场合计量均值-极差控制图x-R最常用，判断工序是否正常的效果好，计算R值的工作量小。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。值控均值-标准差控制图x-s常用，判断工序是否正常的效果最好，但计算s值的工作量大。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。中位数-极差控制图x-R计算简便，但效果较差。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。制图单值-移动极差控制图X-MR简便省事，能及时判别工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。因各种原因（时间或费用）每次只能得到一个数据或尽快发现并消除异常因素。计数不合格品数控制图p较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。样本含量较大。样本含量相等。值控不合格品率控制图np样本取样量大，且计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。缺陷数控制图c较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。要求样本量大。样本含量相等。制图单位缺陷数控制图u计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。＾控制图的使用SPCTraining2019/8/20SPC就是用短期或瞬时变量所产生的变差为标杆，来监视长期变量或特殊变量所产生的变差SPCTraining2019/8/20•有时需要按特定的时间间隔来取样，有时又需要连续取样•当控制图的目的是为了过程控制与分析时，取样应尽量使得组内的变差很小（如连续取样）尽量使得组内的变差小尽量使得组间变差的机会大•当控制图的目的是为了符合要求时，小组样品应按时间间隔来随机取样不要把明知不相似的数据放在同一组对噪音因子进行平均，而不是对显著因子抽样法则SPCTraining2019/8/20计量性数据控制图SPCTraining2019/8/20不精密精密不准确准确SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20注意：计量型控制图所有计算公式和分析原则的基础是数据是成正态分布的。因此，在运用控制图前必须确定数据本身是否成正态分布，可以使用直方图或正态概率纸来分析数据分布状况。SPCTraining2019/8/20均值和极差图使用SPCTraining2019/8/20A．收集数据A.1选择子组大小、频度和数据a．子组大小在过程初始研究时，子组一般由4到5件连续生产的产品组合，仅代表单一刀具、冲头、模腔等生产出的零件（即一个单一的过程流）b．子组频率在过程的初期研究时，通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组，以便检查过程在很短时间间隔内是否有其他不稳定因素存在。当证明过程处于稳定状态，子组间的时间间隔可以增加。SPCTraining2019/8/20C．子组数的大小l从过程角度看，收集越多的子组可以确保变差的主要原因有机会出现（一般情况：包括100或更多单值读数的25或更多子组）。l如果过程已稳定，则可以得到过程的位置和分布宽度的有效的估计值。l在有些情况下，可以利用现有的数据来加速这个第一阶段的研究。但只有他们是最近的，并且对建立子组的基础很清楚的情况下才能使用。SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20A.2建立控制图及记录原始数据SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20A.4选择控制图的刻度l对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值（X）最大值与最小值差的2倍l对于R图，刻度值应从最低值为0开始到最大值之间的差值为出事阶段所运道的最大极差（R）的2倍。A.5将均值和极差值画到控制图上SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20B.计算控制项SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20B.3在控制图上作出平均值和极差值控制限的控制线在初始研究阶段，UCL、LCL被称为试验控制限。SPCTraining2019/8/20练习根据给定的数据计算X、R、UCL、LCL。根据计算出的数据进行打点，并绘制均值极差图时间15~20分钟SPCTraining2019/8/20Ｒ图分析UCL ＲLCLSPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20ａ．超出控制限的点超出上控制限·控制限计算错误或描点时描错；·零件间的变化性或分布的宽度已经增大（即变坏），这种增大可以发生在某个时间点上，也可能是整个趋势的一部分；·测量系统变化（例如，不同的检验员或量具）；·测量系统没有适当的分辨力。有一点为于控制限之下·控制限或描点错误；·分布的宽度变小（即变好）；·测量系统已改变（包括数据编辑或变换）。SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20b．链现象高于平均极差的链或上升链·输出值的分布宽度增加，其原因可能是无规律（例如设备控制不正常或固定松动）或是由于过程中的某个要素变化（例如，使用新的不是很一致的原材料），需要纠正；·测量系统改变（例如，新的检验员或量具）。底于平均极差的链，或下降链·输出值分布宽度减小，应研究以便推广应用和改进过程；·测量系统改变，这样会掩盖真实性能的变化。SPCTraining2019/8/20SPCTraining2019/8/20Ｃ．明显的非随机图形·各点与Ｒ的距离：一般地，大约２／３的描点应落在控制限的中间１／３的区域内，大约１／３的点落在其外地／３区域。LowerSpecifica