第4章统计过程控制图

现代工业统计南京财经大学统计系2011～2012年第1学期第四章统计过程控制图一、工序与质量波动二、什么是SPC三、控制图原理与观察四、均值－标准差控制图五、均值－极差控制图六、计件特性的常规控制图－p图七、计点特性的常规控制图－ｕ图八、使用中注意的问题第二节提出,分析第三节第四节第五节模型建立工序与质量波动一、工序二、质量波动两因素偶然因素异常因素什么是SPC统计过程控制（StatisticalProcessControl简称SPC），又称统计工序控制，是过程控制的一种实施方法。它根据产品质量的统计观点，运用数理统计方法收集、整理和分析生产制造过程的数据，了解、预测和监控过程的运行状态，排除隐患。统计过程控制的解决方案统计过程控制与产品检查的区别控制图原理与观察控制图的构造与类型控制图的绘制与判断控制图的两类错误分析控制图的分类工序工序，实际上是在产品制造过程的某一环节上，为保证生产出符合技术要求的合格品而应具备的全部手段和条件的统称。人（Man）、机器（Machine）、材料（Material）、方法（Method）、测量（Measure）、环境（Environment）是六大工序质量因素，简称为“5MlE”。所以，工序就是这些因素综合起作用的过程。产品的制造质量就是由无数的工序加工过程决定的。1.对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的微小变化；设备的微小震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微小不均匀性等；2.对质量波动的影响并不大，不超出工序规格范围；3.因素的影响在经济上并不值得消除；4.在技术上也是难以测量、难以避免的；5.偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。（图a）∴由偶然因素造成的质量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此1.在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、硬度的显著变化；设备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规程等；2.因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险；3.因素的影响在经济上是必须消除的；4.在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的;5.由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能发生各种变化。（图b、c、d）∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态或非受控状态。对这样的工序必须严加控制。公差上限公差下限公差上限公差下限公差上限公差下限公差上限公差下限图a图b图c图d生产过程的几种状态统计过程控制的解决方案统计过程控制要解决两个基本问题：一是工序质量状况是否稳定—利用控制图作为工具进行测定二是过程能力是否充足—通过过程能力查定来实现统计过程控制必须同专业技术相结合，才能最终实现过程控制目标。统计过程控制与产品检查的区别检查是通过比较产品质量特性测量值与规格要求，剔除不合格品，是事后把关。统计过程控制是通过样本数据分布状态估计总体分布状态的变化，达到预防异常因素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预防。检查通常通过专门的测量仪器和设备得到测量值，并由检查人员进行判定。而统计过程控制必须使用专门设计的控制图，并按一定的判定规则判定工序状态是否处于正常状态。统计过程控制与产品检查的区别统计过程控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅度降低。因此对比产品检查，统计工序控控制图的产生与定义产生：控制图是由美国贝尔（Bell）通信研究所的休哈特（W.AShewhart）博士发明的，因此也称休哈特控制图。定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况的图表。它是判断工序是否处于稳定状态、保持生产过程始终处于正常状态的有效工具。1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标的平面坐标系；2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL和下控制线LCL3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。控制上线UCL控制中线CL控制下线LCLx(或x、R、S等)0123456789101112131415161718样本号（或时间）控制图的构造控制图的类型控制界限的确定原理—3σ原理确定方法休哈特控制图控制界限是以3σ原理确定的。即以质量特性统计量的均值作为控制中线CL；在距均值±3σ处作控制上、下线。由3σ原理确定的控制图可以在最经济的条件下达到保证生产过程稳定的目的控制界限的重要性。3σ原理设工序处于正常状态时，质量特性总体的均值为μ0，标准偏差为σ。三条控制线的位置分别为：CL=μ0UCL=μ0＋kσ，LCL=μ0－kσ。绘制程序1确定受控质量特性即明确控制对象。一般应选择可以计量(或计数)、技术上可控、对产品质量影响大的关键部位、关键工序的关键质量特性23收集预备数据4各种控制图控制界限的计算方法及计算(1)计算各样本参数(见控制图系数表)(2)绘制程序5作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态6与规格比较，确定控制用控制图7应用控制图制好后，即可用它控制工序，使生产过程保持在正常状态。控制图名称样本数k样本容量n备注图图L—S图一般k=20~25一般3~6图的样本容量常取3或5X—Rs图K=20~301pn图、p图一般k＝20～251/p~5/pC图、U图尽可能使样本中缺陷数C＝1～5RXRX~X~控制图的样本与样本容量收集预备数据的目的只为作分析用控制图以判断工序状态。数据采集的方法是间隔随机抽样。为能反映工序总体状况，数据应在10～15天内收集，并应详细地记录在事先准备好的调查表内。数据收集的个数参下表。步骤3：收集准备数据收集预备数据的目的是作分析用控制图以判断工序状态。数据采集的方法是间隔随机抽样。为能反映工序总体状况，数据应在10～15天内收集，并应详细地记录在事先准备好的调查表内。数据收集的个数参下表。步骤3：收集准备数据控制图名称样本数k样本容量n均值－标准差图均值－极差图中位数－极差图一般k=20~25一般3~6单值－移动极差图K=20~301pn图、p图一般k＝20～251/p~5/pc图、u图尽可能使样本中缺陷数C＝1～5在坐标图上画出三条控制线，控制中线一般以细实线表示，控制上下线以虚线表示。将预备数据各样本的参数值在控制图中打点。根据控制图的判断规则判断工序状态是否稳定，若判断工序状态不稳定，应查明原因，消除不稳定因素，重新收集预备数据，直至得到稳定状态下分析用控制图；若判断工序处于稳定状态，继续以下程序。步骤5作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态由分析用控制图得知工序处于稳定状态后，还须与规格要求进行比较。若工序既满足稳定要求，又满足规格要求，则称工序进入正常状态。此时，可将分析用控制图的控制线作为控制用控制图的控制线；若不能满足规格要求，必须对工序进行调整，直至得到正常状态下的控所谓满足规格要求，并不是指上、下控制线必须在规格上、下限内侧，即UCL＞TU；LCL＜TL。而是要看受控工序的工序能力是否满足给定的Cp值要求。步骤6与规格比较，确定控制用控制图总结判断标准：工序质量特性值分布的变化是通过控制图上点子的分布体现出来的，因此工序是否处于稳定状态要依据点子的位置和排列来判断。工序处于稳定的控制状态，必须同时满足两个条件：控制图的点子全部在控制界限内。点子的排列无缺陷。即点子在控制界限内的波动是随机波动，不应有明显的规律性。点子排列的明显规律性称为点子的排列缺陷。(1)链(2)复合链(3)倾向(4)接近控制线(5)周期性变动控制图的点子全部在控制界限内由于在稳定状态下，控制图也会发生误发信号的错误(第一类错误)，因此规定在下述情况下，判定第一个(1)至少连续25(2)连续35点中，仅有1(3)连续100点中，至多有2点超过控制界限。链：点子连续出现在中心线一侧的现象称为链•当出现5点链时，应注意工序的发展；当出现6点链时；应开始作原因调查，当出现7点链时，判断工序为异常状态，须马上进行处理。•点子出现在中心线一侧的概率为0.5，出现7点链的概率为根据小概率事件原理，7点链出现的概率小于小概率事件标准0.01，因此在一次试验中是不易出现的。一旦出现，说明发生了异常。0078.05.015.007777）（点链CpUCLCLLCLX链复合链:点子较多地出现在中心线一侧的现象称为复合链●当连续11个点中至少有10点在中心线一侧；连续14个点中至少有12个点在中心线一侧；连续17个点中至少有14点在中心线一侧；连续20个点中至少有16点在中心线一侧，都说明工序处于异常状态。●上述情况发生的概率均小于小概率事件标准0.01。如11点复合链的概率为01.00059.05.05.05.05.00111111110101111CCP点复合链LCLCLUCLX复合链倾向：点子连续上升或连续下降的现象称为倾向●当出现7点连续上升或7点连续下降时，应判断工序处于异常状态。●若将7点按其高低位置进行排列，排列种类共有7!种，而连续上升仅为其中一种，其发生的概率为01.00002.0717！点倾向PLCLCLUCLX倾向接近控制线：①接近中心线：●在中心线与控制线间划等分线，若点子大部分在靠近中心线一侧，则判断工序状态发生异常。●点子落在靠近上、下控制线的概率为并不是小概率事件，但在靠近上、下控制线的1/2带内无点子出现并不是正②接近上下控制线：●在中心线与控制线间作三等分线，如果连续3点中至少有2点，连续7点中至少有3点，连续10点中至少有4点居于靠近上、下控制线的1/3带内，则判断工序异常。●因为点子落在外侧1/3带内的概率为131.0866.0997.03~5.1P0428.00027.09545.0123xP3点中有2点居于外侧1/3带内的概率为属小概率事件，因此在正常情况下是不该发生的。01.00052.09545.00428.09545.00428.003331223CCP图示LCLCLUCLX1/21/21/21/2(a)LCLCLUCLX1/31/32/32/3(b)接近控制线周期性变动●点子的变动每隔一定的时间间隔出现明显重复的现象称为点子的周期性变动。●点的周期性变动有种种形式，较难把握，一般需较长时间才能看出。对待这种情况，必须在通过专业技术弄清原因的基础上，慎重判断是否出现异常CLCL(a)(b)点的周期性变动对控制图上的点，不能仅当作一个“点”来看待，而是一个点代表某时刻某统计量的分布，而点的排列变化说明了分布状态发生的变化。如在图中，图出现了连续上升的倾向，而R图正常，说明工序均值可能由于刃具磨损、定位件磨损、温度变形等原因产生逐渐变大的倾向，但工序的散差不变；若图正常，R图出现了连续上升的现象，说明工序平均值没有变动，而散差可能由于工夹具松动、机床精度变化、毛坯余量变化大等原因而变大等等。Rxxx总结控制图的两类错误分析两类错误：第一类错误：误发信号的错误，即工序正常，点子落在控制界限外。第一类错误发生的概率记为α。第二类错误：漏发信号的错误，即工序异常，点子却仍然落在控制界限内。第二类错误发生的概率记为β。α计算：对于以3σ原理确定的休哈特控制图，第一类错误的概率α＝0.27％β计算：β的大小需要对具体问题进行具体分析。xLCLCLUCLα/2α/2βk0k001控制图的两类错误第一类错误损失第二类错误损失两类错误损失图kσ3σ图示控制界限与两类错误的关系放宽控制界限，即k越大，第一类错误的概率α越小，第二类错误的概率β越大；反之，加严控制界限，即k越小，第一类错误的概率α越大，第二类错误的概率β减小。控制界限系数k的确定应以两类错误判断的总损失最小为原则。理论证明，当k=3时，即控制图上下界限距中心线CL为±3σ时，合计损失控制图的分类（一）按用途分类1.控制图三种用途:一是诊断，针对已经完成的过程或某一过程已经完成的阶段，用于分析过程是否正常；二是控