统计过程控制SPC~1

统计过程控制SPC一、控制图的历史控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。因其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为(StatisticalQualityControl)。控制图说明、原理1924年发明W.A.Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“EconomicControlofQualityofManufactureProduct”1941~1942制定成美国标准Z1-1-1941GuideforQualityControlZ1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingDataZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction二、控制图的发展三、波动的概念：波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动，公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。1、波动的原因：波动原因人机器材料方法测量环境预防或容忍?PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好而是在制造的時候就要把它制造好持续改进2、波动的种类:正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。异常波动：是由特殊(异常)原因造成的。如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正。3、普通原因、特殊原因普通原因：指的是造成随着时间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，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”，普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。控制图示例:上控制界限(UCL)中心线(CL)下控制界限(LCL)四、控制图定义控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。五、控制图的设计原理：位置：中心值形状：峰态分布宽度1、在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布0.27%99.73%μ±3σ1.00%99.00%μ±2.58σ4.55%95.45%μ±2σ5.00%95.00%μ±1.96σ31.74%68.26%μ±1σ50.00%50.00%μ±0.67σ在外的概率在內的概率μ±kσxxxx33xxx33中心線上控制限UCL下控制限LCL个別值的正态分布平均值的正态分布控制图的正态分布规格界限和控制界限规格界限：是用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来者。控制图原理工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论“视小概率事件为实际上不可能”的原理，可以认为：出现在X3区间外的事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。控制限的宽度就是根据这一原理定为3。六、控制图的种类1、按数据性质分类：计量型控制图平均数与极差控制图(Chart)平均数与标准差控制图(Chart)中位数与极差控制图(Chart)个別值与移动极差控制图(chart)计数值控制图不良率控制图(Pchart)不良数控制图(Pnchart,又称npchart或dchart)缺点数控制图(Cchart)单位缺点数控制图(Uchart)XRX~RmXRX2、按控制图的用途分类分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。“n”=10~25控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n≧2CL的性质“n”是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-Rm图X-R图X-R图X-s图计数值计量值“n”=1n≧1中位数平均值“n”=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定3、控制图的选择~CASESTUDY100平方米每一百平方米布中的脏点100电灯亮／不亮1乙醇比重10重量5长度选用什么控制图样本数质量特性不良和缺陷的说明发票上的错误门上油漆缺陷C图U图风窗玻璃上的气泡销售商发的货正确／不正确孔的直径尺寸太小或太大灯亮／不亮P图NP图车辆不泄漏／泄漏控制图结果举例计量型控制图的制作步骤和判定原则搜集數数据绘分析用控制图是否稳定绘直方图是否满足规格控制用控制图寻找异常原因检讨机械、设备提升过程能力控制图的应用流程：1、建立X-R控制图的四步骤：A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释步骤A：Ａ阶段收集数据A1选择子组大小、频率和数据子组大小子组频率子组数大小A2建立控制图及记录原始数据A3计算每个子组的均值X和极差RA4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上取样的方式取样必须达到组內变异小，组间变异大样本数、频率、组数的规定组数的要求(最少25组)计算每个子组的平均值和极差平均值的计算：554321xxxxxxR值的计算：minmaxxxR计算每组的平均值和极差：22333极差98.210099.498.699.6平均99100999910159999101100100498100100979939710198999829810099981001Ｂ计算控制限B1计算平均极差及过程平均值B2计算控制限B3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线步骤B：RDLCLRDUCLRCLRAXLCLRAXUCLXCLRRRXXX3422全距管制图平均值管制图kRRRRkxxxxxkk..........21321全距管制图平均值管制图计算平均极差、过程均值和控制限Ｃ过程控制解释C1分析极差图上的数据点C2识別并标注特殊原因(极差图)C3重新计算控制界限(极差图)C4分析均值图上的数据点超出控制限的点链明显的非随机图形超出控制限的点链明显的非随机图形C5识別并标注特殊原因(均值图)C6重新计算控制界限(均值图)C7为了继续进行控制延长控制限步骤C：控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据UCLCLLCL异常异常控制图的判读链：有下列现象之一即表明过程已改变：连续7点位于平均值的一侧连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。UCLCLLCL控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。UCLCLLCL控制图的观察分析作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”.控制状态即稳定状态,指生产过程的波动仅受正常原因的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态.反之,则为非控制状态或异常状态.控制状态的标准可归纳为二条:第一条：控制图上点不超过控制界限;第二条：控制图上点的排列分布没有缺陷.控制图的判定准则基本判定准则：当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保制程处于稳定状态：超出控制线的点连续七点上升或下降连续七点全在中心点之上或之下点出现在中心线单侧较多时，如：连续11点中有10点以上连续14点中有12点以上连续17点中有14点以上连续20点中有16点以上图示判定准则：当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳定状态。ABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判定准则1:(2/3A)3点中有2点在A区或A区以外判定准则2:(4/5B)5点中有4点在B区或B区以外XXABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判定准则3:(6连串)连续6点持续地上升或下降判定准则4:(8缺C)有8点在中心线的两侧,但C区并无点子XXABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判定准则5:(7单侧)连续7点在C区或C区以外判定准则6:(14升降)连续14点交互着一升一降XXABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判定准则7:(15C)连续15点在中心线上下两侧的C区判定准则8:(1界外)有1点在A区以外XX为了继续进行控制延长控制限估计过程标准偏差计算新的控制限2ˆdRnewxnewxnewRnewRnewRAxLCLRAxUCLRDLCLRDUCLdR22342ˆCasestudy767474725665747973756164727947470767158687481727662657778372747372566879817775646578742737273705572808078746270747512827262524232221201918171615787272777572767172807275796948075777675777573717875767768379757674767874727478747375682727073747370727074767274766711413121110987654321Casestudy请计算出上表的X-R控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？Ｄ过程能力解释D1计算过程的标准偏差D2计算过程能力D3评价过程能力D4提高过程能力D5对修改的过程绘制控制图并分析步骤D：过程准确度CaCa=xuT/2（T为公差）pC制程能力指标内变差只考虑到固定变差或组单边规格下规格界限单边规格上规格界限双边规格2ˆ)(ˆ3)(ˆ3)(ˆ6dRLSLXCXUSLCLSLUSLCppppkC制程能力指标2ˆˆ3ˆ3),min(dRSxCxSCCCClplupuplpupk群体平均值=μ标准差=σ对σ的估计1)(12142nxxcSdRSnnnx群体标准差的估计101418T12161.52.51.5213CPKCPUCPLCpμT1014181216101418T12162.02.02.0214CPKCPUCPLCpμ1.52.51.5215CPKCPUCPLCpμ指数差异说明六、示例某公司为控制某型号产品的尺寸（规格为60±5），每天取样五个作测量，