统计过程控制SPC

统计过程控制StatisticalProcessControl广东理工职业学院,基础教学部唐守军Contents控制图的正确判读计数值控制图（Pn,P,C,U图）计量值控制图（Xbar-R图）SPC基本原理SPC简介甚麼是“SPC”?SPC是:STATISTICALPROCESSCONRTOL的缩写;即:统计过程控制(大陆称法)统计制程管制(台湾称法)在美国休哈特博士发现管制图(1924年)后(40年代)产生,由美国戴明博士在日本推广.控制（最适）范围（经济）成本（减少）风险与控制有关要素（展现）能力SPC是:-以統計學的原理作為基礎-用來監察生產過程-利用數據及簡單的圖表表達生產情況-用來判斷製程的走向及有否出現問題-引導員工去作出適當的決定-預防問題的惡化及重現SPC是：㈠代表先进的品质管理世界一流的大公司都在大力推行实施SPC，如通用汽車、福特、英特尔、摩托罗拉等；㈡代表成熟的品质管理方式有一系列的运行、管理方法；㈢代表品質、產量、競爭能力提升及成本下降的有力手段许多厂商被顾客要求做SPC。二战前产生于美国，二战期间应用于美国军工，战后先在日本得到推广并繁盛。-1900’s:西方的生產利用抽樣或全檢查去控制物件的品質-1930’s:開始運用統計技術:統計品質管制(SQC)-1940’s:二次世界大戰時,美國軍隊運用SQC去保証他們的武器能合乎一定的水準-1950’s:SPC品質概念傳入日本-1970’s:日本的高科技及品質開始被世界認同-1980’s:美國三大車行(通用汽車,福特及佳士拿)以及其他的生產公司運用SPC去監管以及提高貨品的質素-2000:Philips…...SPC的起源找出什么时候会发生异常（WHEN）找出发生什么具体异常（WHAT）分析出异常的具体原因（WHY）得出解决异常的方法（HOW）建立起预防方案（HOW）SPC的作用（3W2H）Contents控制图的正确判读计数值控制图（Pn,P,C,U图）计量值控制图（Xbar-R图）SPC基本原理SPC简介傳統的生產模式(TraditionalDetectionApproach):調整製程(AdjustProcesses)輸入生產過程抽樣/全面檢查損壞/再造ProductsScrap/Rework貨品O.K.預防生產模式(PreventionDetectionApproach):自我監管(減少)(減少)輸入生產過程+SPC抽樣/全面檢查損壞/再造(Less)ProductsScrap/Rework貨品O.K.PROCESSESSAMPLEOR100%INSPECTIONINPUTPROCESSESSAMPLEOR100%INSPECTIONINPUTSPC基本原理Processes－过程：人(Man)、设备(Machine)、材料(Materials)、方法(Method)、环境(Environment)（5M1E）在特定时间范围内作用于某一工作对象的总和。过程控制实质上就是对5M1E的控制。SPC基本原理一般生产过程人設備材料方法環境我們工作的方式/資源的融合產品顧客輸入生產過程輸出SPC基本原理統計方法人設備材料方法環境我們工作的方式/資源的融合產品顧客輸入生產過程輸出使用統計技術來分析制程或其輸出,以便采取適當的措施來使制程達到並保持統計管制狀態,預防不良產生,從而提高制程能力.SPC基本原理运用SPC的生产过程波动没有两个产品是完全一样的，即使自动化生产线上产品也不例外。产品间的差异就是波动，它时隐时现、时大时小，时正时负。产品间的差异是永远存在的，只是有时小到无法度量出来。产品间的差异是通过适当的质量特性（过程特性和产品特性）表现出来的，因此选好质量特性准确地测量出来是两项重要的基础工作。波动源有效地利用质量特性数据，最重要的是认识“波动”的概念过程中有许多产生波动的波动源例：加工机械轴的直径，很容易受到各种波动源的影响。机器：零件的磨损和老化。工具：强度不同，磨损率的差异。材料：硬度不同，成份不同，产地不同。操作者：对准中心的精度、情绪。测量：视觉误差、心理障碍维护：润滑程度，替换部件环境：温度、湿度、光线、电源电压波动这些波动源对加工的影响最后都集中反映在直径测量值机床（主轴承间隙、刀具……）操作工（进给率、对中准确度……）原材料（棒料尺寸、硬度……）轴外圆顾客操作规程尺寸环境（供电电压、温度、湿度、振动……）表面粗糙度资源融合过程示例——用普通机床生产一种轴的外圆普通原因随着时间的推移具有稳定性的可重复的分布过程中许多变差的原因。人：一定的熟练度下的微小差异机：一定的精度下的微小变化料：一定的稳定性下的微小变化法：一定的操作规范下的微小变化境：一定的环境条件下的微小变化……所有微小变化的集合在普通原因影响下，过程的输出呈现稳定的分布是可预测的。特殊原因过程中偶然发生的某个环节的特殊变异：如：操作人员的更换刀具崩刃新的原材料操作程序变更气温骤降……的其中一种或几种在特殊原因的影响下，过程的分布会改变位置（均值）改变分布宽度（最小值与最大值之间的距离）改变形状改变（偏斜）总体和样本（1）总体：又叫母体，它是指在某一次统计分析中所研究对象的全体（2）样本：又叫子样，它是指从总体中随机抽取出来的一部分个体（产品）（3）随机抽样：使总体中的每一个个体（产品）都有同等机会被抽取出来组成样本的活动过程SPC中的统计学原理统计学的基本概念数据：（1）计量值数据（2）计数值数据（3）数据的特征值平均值X中位数X极差R标准差S计件计点反映集中位置反映分散程度～_SPC中的统计学原理常用统计量Xbar平均值的计算nxxxxxxn4321R值的计算minmaxxxR偏差平方和:标准差standarddeviationNXnXX22)(1)(s对于母体：对于样本：niiXXS12)(统计数据的分布每件产品的尺寸与别的都不同但它们形成一个模型,若稳定,可以描述为一个分布分布可以通过以下因素来加以区分范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围或这些因素的组合位置分布宽度形状Dataofmeasurementofscrews（螺丝直径的测量）10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.0910.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.5510.0110.369.889.7310.019.859.6110.0310.0110.1210.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.059.209.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.9810.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.709.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.3910.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.1010.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159.759.799.9410.099.979.919.549.8810.029.9110.80Histogramofthedata（数据的直方图）2345678300.30260.26170.17130.139.29.49.69.810.010.210.410.610.80.1010000.20200.3030频率次数1NormalDistribution（正态分布）222)(21)(xexfwhenn→∞itturnstoσ——standarddeviationµ——centrallocationf(x)σ拐点拐点x（1）平均值（μ）此参数是正态分布曲线的位置参数，即它只决定曲线出现频率最大数值位置而不改变正态曲线的形状。ParametersofNormalDistribution(正态分布的参数)（2）标准偏差（σ）此参数是正态分布曲线的形状参数，即它决定了曲线的“高”、“矮”、“胖”、“瘦”。ParametersofNormalDistribution(正态分布的参数)CharacteristicofNormalDistribution（正态分布的特征）Nomatterwhatvalueofμ&σ,theprobabilityofdatawhichfallinto[μ-3σ,μ+3σ]is99.73%。拐点拐点0－2σ－4σ－1σ－3σ＋1σ＋2σ＋3σ＋4σσ99.99%95.45%99.73%68.26%（正规分布图一如下）如數據在內,平均可接受之百份比約為68%34%32%34%m-mm+34.13%34.13%68%SPC中的统计学原理（正规分布图二如下）m-2mm+247.72%47.72%47.7%4.6%47.7%如大多數數據是在2內,其可責受之百份比約為95%95%SPC中的统计学原理（正规分布图三如下）如大多數數據是在3內,則其可接受比例約為99.73%49.865%0.27%49.865%m-3mm+349.865%49.865%99.73%SPC中的统计学原理UCL:上限(UPPERCONTROLLIMIT)LCL:下限(LOWERCONTROLLIMIT)X:平均值(MEAN,PROCESSMEAN)sd:標準差(STANDARDDEVIATION)UCL=X+3,LCL=X-3,=DesignMean(Xi-X)2n-1=SPC中的统计学原理控制图●控制图原理1、“3σ原则”P{μ-3σ≤X≤μ+3σ}=0.9973图2正态分布的3σ原理μp(x)x0SPC中的统计学原理6s3s3sUCLLCLMean分布图转换成控制图SPC中的统计学原理2、控制图原理图3控制图原理时间t（R）UCLCLLCLμ+3σMμ-3σ891011SPC中的统计学原理Contents控制图的正确判读计数值控制图（Pn,P,C,U图）计量值控制图（Xbar-R图）SPC基本原理SPC简介計數值控制圖與計量值控制圖計數值數一數,點一點.如不良數,合格數等收集此類數據管制圖表稱為:計數值控制圖計量值量一量,稱一稱.如高度、重量等收集此類數據管制圖表稱為:計量值控制圖控制图的种类控制图名称用途计量值数据—R均值—极差控制图各种计量值—R中位数—极差控制图各种计量值X—RS单值—移动极差控制图各种计量值X单值控制图计量值—S均值—标准偏差控制图重要产品中使用计数值数据Pn不合格品数控制图.计件数据p不合格品率控制图计件数据C缺陷数控制图计点数据U缺陷率控制图单位面积、长度的缺陷数XXXCASESTUDY质量特性样本数选用什么图长度5重量10乙醇比重1电灯亮／不亮100每一百平方米的脏点100平方米Xbar-RXbar-SX-RsP,PnC,U各类控制图不合格数C单位不合格数U不合格品率Pn不合格品率P计数值控制图单值—移动极差X-RS中位数—极差Me-R均值—标准差LCLUCLCL均值—极差计量值控制图图名称图代号类型表2常规控制图表RXSXXRXSeMRXSRpducRAX2RD4SAX3SB4RAmeM23RD4RX66.2SRD4nippp)1(3nddd13nuu3cC3RAX2RD3SAX3SB3RAmeM23RD3RX66.2SRD3nippp)1(3nddd13nuu3cC3日期項目12/112/212/312/412/512/612/712/812/912/1012/1112/12X17.66.97.07.37.26.08.46.85.76.46.46.8X26.76.97.36.56.46.36.05.56.37.26.55.2X36.86.96.95.36.56.57