质量专业理论与实务第四章统计过程控

质量专业理论与实务第四章统计过程控制2009年4月第一节统计过程控制概述一、统计过程控制的基本知识为什么要推行统计过程控制？*质量成本增加，利润减少。据统计，质量的平均成本占营业额的5－25％，包括检验员的工资、废料的成本、返工的工资、加送货物的费用以及浪费的时间。*使企业失去顾客和市场。据调查，在买到质量差的产品之后，只有5％的顾客会向厂方投诉，在这样的情况下，企业还有改正的机会；而70％的顾客则不采取任何行动，只是再不打算买这种牌子了，于是企业就在不知不觉中失去了顾客和市场。*阻碍企业的发展。英国的一项调查表明，如果一个顾客不满意，他会把这种不满意告诉其他9个人，更糟的是，有13％不满意顾客会把他们的不满意告诉其他20个人，这样影响面就越来越大，企业的客源就越来越少了。因而企业要支出比以前多5倍的资金开辟新的客户。质量检验阶段（19世纪末—20世纪30年代）质量控制阶段（20世纪30—50年代）全面质量管理阶段（20世纪50年代以来）20世纪初，人们对质量管理的理解还只限于质量的检验。质量检验所使用的手段是各种检测设备和仪表，方式是严格把关，进行百分之百的检验。其间美国出现了以泰勒为代表的“科学管理运动”，产生了一个专职的质量检查部门。这一阶段的特征是数理统计方法与质量管理的结合。第一次世界大战后期，休哈特将数理统计的原理运用到质量管理中来，并发明了控制图。他认为质量管理不仅要进行事后检验，而且在发现有废品生产的先兆时就进行分析改进，从而预防废品的产生。20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高，要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。质量管理发展的几个阶段UCLLCLCLABCCBAxx质量管理与SPC的关系质量检验19世纪末—20世纪30年代统计质量控制20世纪40—50年代全面质量管理20世纪60年代以来人来保证系统保证统计预测SPC，6SIGMA检验+SPC事后把关在品质管理发展过程中，SPC是品质保障的重要工具!如何提高产品质量•生产过程是产品质量形成的关键环节，产品质量很大程度上依赖于生产过程质量•有组织有系统地进行过程管理活动（有效过程控制）•从根本上预防和减少不合格品的产生过程管理与过程控制相互关联或作用的活动和控制方法测量和监视输入特定要求（包括资源）输出满足要求（过程的结果）过程示意及其关系过程的有效性＝完成期望结果的能力过程的效率＝所消耗的资源对应产生的结果过程管理与过程控制过程控制二、SPC（统计过程控制）基本概念Statistical:（统计）以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、得出结论、预测过程的变化；——使用数据分析，运用统计方法如控制图、排列图、直方图等等Process：（过程）有输入-输出的一系列的活动；——分析研究过程如生产过程、设计服务过程等Control：（控制）事物的发展和变化是可预测的；——作出调节和行动，使过程达到统计控制态（稳态）目的就是用统计学的方法对来自过程的数据进行分析，侦测过程中的异常波动，进行预防控制。特点：1.在生产过程中的各个阶段对产品质量进行实时的监控与评价2.对过程变异及时告警，是一种预防方法3.是全面质量管理的一种重要技术，强调全员参与，体现团队精神SPD（统计过程诊断）statisticalprocessdiagnosis是现代SPC理论发展及重要组成部分，体现出统计过程+诊断（监控+诊断），达到缩短诊断异常时间，迅速采取措施、减少损失、降低成本保证产品质量的目的第二节控制图原理正态分布图与控制图控制图的构成SPC控制图的控制限一个控制图通常有三条线1中心线(Centralline)简称CL线,位置与正态分布均值重合.2上控制限(UpperControlLimit)简称UCL,位置在μ+3δ处.3下控制限(LowerControllimit)简称LCL,位置在μ-3δ处.由图可知：控制图是由点和控制界限组成正态分布图与控制图那是不是说只有符合正态分布的特性（变量）才可以用控制图呢？休哈特实验休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中，抽取n＝4的样本，计算样本均值Xbar，经过多次实验后发现，Xbar基本符合正态分布。f(x)Xf(x)Xf(xbar)Xbar中心极限定理•继休哈特之后，很多专家做了类似实验，发现无论总体服从什么样的分布，只要样本n≥5，实验次数足够多，XBar总是趋于正态分布；•中心极限定理：设X1，X2，X3，…Xn为从某总体中抽取的样本，其总体分布未知，但其均值和方差都存在，则：当总体为正态分布时，样本均值精确服从正态分布N（μ，δ2/n）；当总体为非正态分布时，样本均值近似服从正态分布N（μ，δ2/n），且样本量n越大，近似程度越好。控制图原理之一：质量波动理论在生产过程中产生的变异（波动）分为两种：正常变异（偶然波动）和异常变异（异常波动）。正常变异（commonvariation）：正常变异是偶然性原因（不可避免的因素即偶因）造成的。过程固有，始终存在，它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。每个变异源对质量特性（过程的输出）的影响都是很微小的，不易识别，但其总和是可度量的，呈正态分布。如车刀磨损异常变异（specialvariation）：异常变异是由系统原因（异常因素即异因）造成的。非过程固有，有时存在，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。有一个（或几个）变异源对质量特性（过程的输出）的影响较强，其他均很小，其总和所呈现的分布是随时间而变的。控制图中表现点子出界或点子排列不随机。常规控制图实质上是区分偶然因素和异常因素两类因素的显示图。过程控制的目的就是消除、避免异常变异，使过程处于正常变异状态。原理之二：小概率原理标准正态分布函数：N（0，1）小概率事件原理：小概率事件在单次或少量试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常。68.26%99.73%95.45%小概率事件小概率事件统计控制状态•统计控制状态，简称控制状态，又称稳态：指过程中只有偶因而无异因的变异的状态。•过程处于稳态优势的好处有：A、产品质量有完全把握，至少有99.73%是合格品。B、生产最经济。C、过程变异最小•推行SPC能够保证全过程预防，从稳态工序到全线稳定。了解两类错误第一类错误，又叫虚发警报：点子出界而实际过程是正常的错误概率记为α第二类错误，又叫漏发警报过程异常，但仍会有部分产品在控制界限内抽到在这样的产品，点子仍会在界内错误概率记为β第三节分析用控制图与控制用控制图•找稳态用分析用控制图•保持稳态用控制用控制图分析用控制图主要分析以下两方面•1.所分析的过程是否处于统计控制状态？•2.该过程的过程能力指数CP是否满足要求？（维尔达把过程能力指数满足要求的状态称作技术稳态了解四种状态，见表4.3-1过程分析的四种状态技术状态统计状态以下情况变更应考虑控制限的变更供应商关键材料变更；加工设备变更；影响过程流程的工程变更；人员变更；样本大小变更。常规控制图的设计思想•先确定第一类错误概率α•按照3δ方式确定CL、UCL、LCL，确定α=0.27%•事实上为了增加使用者的信心把常规控制图的α取得特别小，这样β就大，为减小β，这就需要增加第二类判异准则：当点子在界内排列不随机也表示存在异常因素。八条判异原则（1）①一点落在A区以外；点落入A区外的概率为0.0027②连续9点落在中心线的同一侧；P（中心线一侧出现长为7的链）＝2（0.9973/2）7＝0.0153P（中心线一侧出现长为8的链）＝2（0.9973/2）8＝0.0076P（中心线一侧出现长为9的链）＝2（0.9973/2）9＝0.0038P（中心线一侧出现长为10的链）＝2（0.9973/2）10＝0.0019③连续6点连续递增或递减（趋势）P（n点趋势）＝(2/n!)（0.9973/2）nP（7点趋势）＝(2/7)（0.9973/2）7＝0.00039P（6点趋势）＝(2/6)（0.9973/2）6＝0.00278P（5点趋势）＝(2/5)（0.9973/2）5＝0.01644UCLLCLCLABCCBAxxUCLLCLCLABCCBAxUCLLCLCLABCCBAxx八条判异原则（2）④连续14个点中相邻点上下交替，概率为0.004⑤连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区外；0.00268⑥连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区外；0.0021八条判异原则(3)⑦连续15点落在中心线两侧的C区之内；0.00326⑧连续8点落在中心线两侧且无1点在C区内；0.0002•P(8点连续的概率)=2*255*0.1573058≈0.0002•P(7点连续的概率)=2*127*0.157317≈0.0006•P(6点连续的概率)=2*63*0.157316≈0.0019（建议采用6点判异）异常与不合格是不是异常了就是不合格品产生了？异常的概念：•异常是根据判断准则来判断的；•比较的对象是单个和多个点所落的区域及其呈现的规律性的概率值来判断的；•涉及到中心线、控制限和区域；不合格的概念：•是根据规格值来判断的；•只能判断合格与否，不能预见趋势性变化。局部问题对策与系统改进•局部问题对策：由异常原因造成的质量变异可由控制图发现，通常由过程人员负责处理•系统改进：由偶然原因造成的质量变异可通过分析过程能力发现，但其改变往往耗费大量资金，需由高一级管理人员决策第四节过程能力与过程能力指数•掌握过程能力与生产能力的区别•掌握以下三种情况过程能力指数及计算：双侧，单侧，偏移情况•区别CP和CPK•掌握改进策略•了解过程性指数过程能力与生产能力的区别•过程能力：在5因素下能提供一个满足加工质量要求的一致性程度，指过程加工质量方面的能力。•生产能力：指加工数量方面的能力，在5因素条件下开足马力能生产多少量。过程能力指数)1,2,,2ˆ3ˆ3ˆ3ˆ3(ˆ6kCpCpkCpkkLSLUSLMMxTkLSLxxUSLMinCpkLSLLSLxCplUSLxUSLCpuLSLUSLLSLUSLCp（也可以这样计算：则称为偏移量。称为偏移系数），（存在时）（当存在时）（当都存在时）、当T/2TUPUε过程性能指数是每百万件的不良品数（注：），（存在时）（当存在时）（当（常以百分数表示））（或都存在时）、当))(633331Pr(622MillionParts_Per_PPMTaxSLSLUSLPpmLSLxxUSLMinPpkLSLLSLxPplUSLxUSLPpuPpPprLSLUSLLSLUSLPpsssss过程能力指数CP与CPK比较•CP指质量能力，过程加工的一致性•CPK是管理能力与质量能力的综合•两者着重点不同，综合使用考虑联合使用，产品质量掌握更全面•过程不合格率（合格率）与CP（CPK）一一对应•由CPK=（1-K）CP看出CPK≤CP，当K=0时CPK=CP，CPK可能为负数，比如在陶瓷试制时偏移历害εT/2时CPK与PPK比较CPKPPKσ估计用Rbar/d2a或Sbar/C4σs=S(所有数据的标准差）必须在稳态下计算在实际情况下不一定在稳态下进行计算短期过程能力长期过程能力控制图的种类计量值控制图：•均值-极差控制图(Xbar-R，计量、正态分布)精度尚可，计算方便，n＝2～9•均值-标准差控制图(Xbar–S，计量、正态分布)精度最高，计算量大，n≥2•单值-移动极差控制图(X-MR，计量、正态分布)不得已时使用，n＝1计数值控制图：•不合格率控制图(p，计件，二项分布)•不合格数控制图(np，计件，二项分布)•缺陷数控制图(c，计点，泊松分布)•单位缺陷数控制图(u，计点，泊松分布)计量控制图中心线和上下控制限控制图名称与符号CLUCLLCL均值－极差控制图（Xbar－R图）Xbar图R图均值－