第13章统计过程控制与诊断

第13章统计过程控制与诊断1、质量波动2、质量数据第一节基础知识1、现象：每个同学连续写5个同样的字，观察是否完全相同。机械加工的长期实践表明，一名工人在同一台机器设备上，用同一种原材料，采用同样的工艺方法，加工同一批零件，并用同一种计量仪器进行测量，所得的结果却并非完全相同。一、质量波动——在质量管理与控制中，这种现象被称为质量波动一、质量波动•2、质量波动的概念–偶然因素(偶因randomcause)：也称随机因素（stochasticcause)，是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去。–异常因素(异因，可查明因素assignablecause，或系统因素systematiccause)：非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去。•偶然波动：偶因引起质量的波动，简称偶波；•异常波动：异因引起质量的波动，简称异波。——偶然性和系统性，正常与异常之间的关系是相对的数据是质量管理的基础二、质量数据（一）、质量数据的分类根据数据本身的性质分类计量值数据计数值数据——(1)计件值数据——(2)计点值数据1、计量值数据和计数值数据属于不同的分布2、从计数值派生出来的数据也属于计数值数据，如不合格品率等。计量数据：通过量具、仪器测定如：长度、重量、电流、温度等。测量结果的数据可以是连续的,也可以是不连续的计数数据：通过计数方法得到（非负的整数）分为：计件数据（如不合格品数、缺勤人数）、计点数据（如：缺陷数、事故数）二、质量数据（二）数据的收集和分析整理•1、抽样方法简单随机抽样、间隔随机抽样、分层随机抽样等•2、数据收集示意图→•3、在质量管理中常用的数据整理的方法有：排列图、直方图和散布图等数据收集示意图目的母体样本数据对于工序控制对一批产品质量判断工序一批半成品样本数据抽样判断一批半成品样本数据抽样判断二、质量数据（三）质量数据的统计规律与统计特征1、统计规律产品质量特性值的波动体现在反映质量特性值的波动上。质量数据的波动一般表现为分散性和集中性两种基本特性。——质量数据的“统计规律性”2、统计特征平均值中位数极差R标准偏差S211niixxsn集中性分散性二、质量数据（三）质量数据的统计规律与统计特征3、常用的几个统计变量超几何分布二项分布泊松分布正态分布特性随机变量源于有限总体的不放回抽样模型随机变量源于无限总体的有限抽样模型描述稀有事件出现概率，即随机事件在一定空间(时间)内散布规律应用最为广泛的一种连续型概率分布应用计件值质量特性值的控制与检验问题计件值质量特性值的控制与检验问题在计点值质量特性值的控制与检验有重要应用在计量值质量特性值的控制与检验中的质量变化的规律。什么是SPD与SPA•SPC的三个发展阶段：•1、第一阶段SPC（statisticalprocesscontrol）•SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。•2、第二个阶段SPD–SPD是StatisticalProcessDiagnosis的简称，即统计过程诊断,它是SPC发展的第二阶段。–SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，–1982年我国张公绪教授首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。–此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。•3、第三个阶段SPA•SPA是StatisticalProcessAdjustment的简称，即统计过程调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。13.3控制图法•13.3.1控制图的基本概念•又叫管理图或休图。它是判断和预报生产过程中质量状况是否发生异常波动的一种有效的方法。•20世纪20年代后期，美国质量管理专家休哈特首创。•控制图用于分析和判断工序是否处于稳定状态，是带有控制界限的一种图形。•(美国柯达彩色胶卷公司5000职工，一共应用了35000张控制图，因为工艺复杂)–图上有：中心线CL上控制线UCL下控制线LCL控制图示例CLLCLUCL样本统计量数值时间或样本号控制图原理的第一种解释总结：•点出界就判异小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常。CLUCLLCL891011μ＋3σμμ－3σ控制图原理的第二种解释•偶然因素(偶因randomcause)：也称随机因素（stochasticcause)，是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去。•异常因素(异因，可查明因素assignablecause，或系统因素systematiccause)：非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去。•偶然波动：偶因引起质量的波动，简称偶波；•异常波动：异因引起质量的波动，简称异波。•假定现在异波均已消除，只剩下偶波，则此偶波的波动将是最小波动，即正常波动。根据这正常波动，应用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，当异常波动发生时，点子就会落在界外。因此点子频频出界就表明异波存在。•控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。•从数理统计的观点，存在可能的两能错误:–1)第一种错误(typeIerror)：虚发警报(falsealarm)。–2）第二种错误(typeIIerror)：漏发警报(alarmmissing)。休哈特控制图的设计思想•在生产过程中，通过分析休哈特控制图来判定生产过程是否处于稳定状态。–休哈特控制图的设计思想是先确定第I类错误的概率α,再根据第Ⅱ类错误的概率β的大小来考虑是否需要采取必要的措施。–通常α取为1%,5%,10%。为了增加使用者的信心,休哈特将α取得特别小,小到2.7‰～3‰。这样，α小，β就大，为了减少第Ⅱ类错误,对于控制图中的界内点增添了第Ⅱ类判异准则,即“界内点排列不随机判异”。总结：控制图上的控制界限是用来判断过程是否发生异常变化的尺度。控制图的核心问题是确定经济合理的控制界限控制界限的确定CL=μ（或）UCL=μ+3σLCL=μ-3σ——“3ó”原理或称之为“千分之三法则”x计量值控制图•适用于长度、重量、时间、强度等质量特性值的分析和控制。计数值控制图指1，2，3…..，适用于不合格品数、事故件数及缺陷数等的控制。常规控制图对照表类别名称管理图符号特点适用场合计量值控制图均值—极差控制图X—R最常用，判断工序是否异常的效果好，但计算工作量大适用于产品批量较大而且稳定正常的工序。中位数—极差控制图X—R计算简便，但效果较差，便于现场使用两极控制图L—S一张图可同时控制均值和方差，计算简单，使用方便单值—移动极差控制图X—Rs简便省事，并能及时判断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（时间费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常原因计数值控制图不合格品数控制图pn较常用，计算简单，操作工人易于理解样本容量相等不合格品率控制图p计算量大，管理界限凹凸不平样本容量可以不等缺陷数控制图C较常用，计算简单，操作工人易于理解，使用简便样本容量（面积或长度）相等单位缺陷数控制图U计算量大，管理界限凹凸不平样本容量（面积或长度）不等控制图种类及其控制界限计算公式表24图图图图下控制界限（LCL）上控制界限（UCL）中心线（CL）图别xxRRRAx2RD4RAx2RD3RxSxxSxSSAx3SB4SAx3SB3SRx图图xSREx2SRD4xsRsRsREx2sRD3PnPPP13nPPP13P图图nuu3nuu3nuu3ucc3cc3cc3c图图图图图图PnucPPnPn13PPnPn13PPnPn13Pn13.3.2均值—标准差控制图•做图请看EXCEL13.6控制图的观察分析•判稳准则：在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一就认为过程处于稳态：–1.连续25个点子都在控制界限内。–2.连续35个点子至多1个点子落在控制界限外。–3.连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。•即使在判断稳态的场合,对于界外点也必须采取“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准”20个字来处理。3.4.4判断异常的准则•过程显著偏离稳态就称为异常。•判异准则：•（1）点出界就判异•（2）界内点排列不随机判异。•国际标准ISO8258：1991或国标GB/T4091－2001中，规定了8种判异准则。准则1：一个点子落在A区以外。ABCCCLBAUCLLCL准则2：连续9点落在中心线同一侧（链长≥9）。•表明均值可能产生偏移。ABCCBA准则3：连续6点递增或递减。ABCCBA准则4：连续13点交互着一升一降。•由于工艺、环境等因素失控造成的，如一位操作人员轮流使用两台设备。ABCCBA准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外•说明标准差可能已经变大ABCCBA准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外ABCCBA准则7：连续15点落在中心线两侧的C区之内ABCCBA准则8：连续8点落在中心线两侧，但无一点在C区中ABCCBA13过程控制方法•13.2工序质量控制的基本概念工序质量产品可分割的工序——产品质量特性（尺寸、强度等）产品不可分割的工序——工艺质量特性（温度、浓度等）属于制造质量的范畴优劣判断：符合性质量13.5过程能力和过程能力指数•一、过程能力•定义：过程在一定时间，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。•指工序中人、机、料、法、测、环（5M1E）诸因素均处于规定的条件下，操作呈稳定状态时所具有的质量水平（固有能力/质量保证能力）。•通常用质量特性分布的标准偏差σ的6倍来表示。注意：过程能力与生产能力不同•过程能力是衡量过程加工质量内在一致性的量值。•生产能力则是指工序加工最大数量的能力。•量化：可用过程质量特性值的波动范围来衡量过程能力B=6σ。由于P（x∈μ±3σ）=99.73%,故6σ近似于过程质量特性值的全部波动范围。显然，B越小，过程能力就越强。（如下图）123123〈〈616263过程能力分类：短期过程能力和长期过程能力•短期过程能力：仅由偶因引起的变异所形成的过程能力，既是指过程处于稳定的过程能力，反映短期变异。此变异可由控制图的有关参数估计：SCSSdRSTST42ˆˆ或•长期过程能力：是指由偶因和异因之和引起的总变异所形成的过程能力，反映长期变异，也称实绩变异S。此变异可由控制图的有关参数估计：21)(11ˆniilLTxxnS此处主要介绍短期过程能力指数过程能力指数定义：表示过程能力满足过程质量标准要求程度的量值。过程质量要求的范围（公差）和过程能力的比值（换言之：过程能力满足内外部顾客要求的程度）公式：过程能力在一定过程通条下是一个相对稳定的过程，而过程能力指数是一个相对概念6TCp二、过程能力指数F(X)XTLTUT1μ/MS(б)B过程能力和过程能力指数•(1)无偏时双向公差工序能力指数•若过程总体平均值或过程分布中心与公差中心重合，即：=TmsTTTCLuP66F(X)XTLTUT1μ/MS(б)BxT——过程公差——总体标准差S——样本标准差•(2)过程有偏时双向公差过程能力指数。引用偏移系数则有TxTTkm22/sTCkCppk62)1(F(X)XTUTLTΜμXS(б)ε2(1)6,2,22PKPTCkCSMxkT绝对偏移量相对偏移量•(3)单项公差过程能力指数•当只要求公差上限时，则•若只要求公差下限，则过程能力和过程能力指数F(X)XTLμS(б)F(X)XTUμS(б)