SPC统计过程控制.docx
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SPC统计过程控制
SPC统计过程控制
•SPC-StatisticalProcessControl（统计过程操纵）
・含义-利用统计技术对过程中的并个时期进行监控，从而达到保证产品质戢的目的。
•统汁技术--数理统计方法。
2、SPC的作用
・预防：
判泄过程的专门，及时告警。
3、SPC的缺点
・不能告知专门是由什么因素引起的和发生于何处，即不能进行诊断。
4、什么缘故要学习SPC
（一）?
・时代的需要：
21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界进展的大方向。
-如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一（ppm,partspermillion）,乃至十亿分之一（ppb.partsperbillion）«
・科学的要求：
要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用质量科学。
-生产操纵方式由过去的3o操纵方式改为6。
操纵方式。
-3o操纵方式下的稳态不合格品率为2.7X10-3,
-6o操纵方式下的稳态不合格品率为2.0X10-9
-后者比前者降低了：
2.7X10-3/2.0X10-9=1.35X106即一百三十五万倍！
什么缘故要学习SPC
（二）？
•3o操纵方式与6o操纵方式的比较:
开展SPC的步骤
・培训SPC
-正态分布等统计基础知识
-品管七工具：
调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、操纵图
-过程操纵网图的做法
-过程操纵标准的做法
・确定关键质量因素
-对每道工序，用因果图进行分析，造岀所有关键质量因素，再用排列图找出最终产品阻碍最大的因素，即关键质量因素；
-列出过程操纵网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出
・制订过程操纵标准
对过程进行监控
对过程进行诊断并采取措施解决咨询题
第二章
操纵图原理
1、什么是操纵图
-对过程质量加以测定、记录并进行操纵治理的一种用统计方法设计的图。
・操纵图的组成
-UCL（UpperControlLimit）上操纵限
-LCL（LowerControlLimit）下操纵限
-CL（CentralLine）中心线
-按时刻顺序抽取的样品统计量数值的描点序列
UCL
CL
LCL
2、统计观点
-…现代质量治理的差不多观点之一
・产品质量具有变异性
"人、机、料、法、环“软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”・变异具有统计规律性
随机现象=>统计规律随机现象：
在一左条件下时刻可能发生也可能不发生的现象。
3、基础知识
（1）、直方图
・分组、统计、作直方图
・具体步骤
-1、找岀最大值和最小值，确定数据分散宽度数据分散宽度=（最大值-最小值）
-2、确定组数
ka«n
-3、确定组距
h=（最大值-最小值）/组数
-4、确定各组的边界
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
-5、确定各组的频数
-6、作直方图
-7、对直方图的观看：
特点，中间高、两头低、左右对称
3、基础知识
（2）、正态分布（NormalDistribution）
当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮解的折线就趋向于光滑的曲线，即:
概率密度曲线。
特点：
面积之和等于1。
fN（x;q2,p）=（1/aV27t）exp（-（x-p）/2・两个重要的参数：
-M（mu）—位置参数和丫•均值（meanvalue）,表示分布的中心位置和期望值
-a（sigma）—尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差（standarddeviation）,
・两个参数的意义
-M（nui）…反映整体的综合能力
-a（sigma）-・反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。
-它们之间是互相独立。
・质量治理中的应用
不论“与o取值如何，产品质量特性落在W-3o,卩+36范畴内的概率为99.73%。
落在［卩-3o,p+3g］范畴外的概率为1-99.73%=0.27%,
落在大于p+3o—侧的概率为0.27%/2=0.135%«1%0
|14-3q
4、操纵图基础知识
（1）.操纵限的确定
•上操纵限：
UCL=p+3o
•中心线：
CL=p
•下操纵限：
LCL=p-3o
（2）、操纵图原理的两种讲明
小概率事件原理：
小概率事件实际上不发生，若发生即判专门。
操纵图确实是统计假设检验的图上作业法。
・第二种讲明：
"要抱西瓜，不要抓芝麻”
质量波动的缘故=必定因素+偶然因素（专门因素）
-必泄因素——始终存在，对质量阻碍微小，难以排除，是不可幸免的：
-偶然因素——有时存在，对质量阻碍专门大，不难排除，是能够幸免的。
・休哈特操纵图的实质确实是区分必定因素与偶然因素的。
操纵限确实是区分必立波动与偶然波动的科学界限。
・（3）、预防原则
-26字真经
点出界就判异，査出异因，采取措施，保证排除，不再显现，纳入标准。
・（4）、使用操纵图应考虑的咨询题
-a、操纵图用于何处？
-b、如何选择操纵对象？
-c、如何样选择操纵图？
-d、如何分析操纵图？
-c、点出界或违反其他准则的处理。
-f、操纵图的重新制宦。
-g、操纵图的保管咨询题。
（5）数据的类不
•计量型数据
通过量测的方式才能得到的数据如用游标卡尺量得的尺寸数据
・计数型数据
⑴以数一数的方式得到的数据
如不良品的个数
⑵以简单判泄方式得到的数据
如合格与不合格、0K与NG…
（6）操纵图类不:
型式
具体类不
平均值全距操纵图
X-RChart
it量型操纵
均值标准差操纵图
X-0Chart
图
中位值全距操纵图
X-RChart
个不值移动全距操纵图
X-RmChart
不良率操纵图
pChart
计数型操纵
不良数操纵图
叩Chart
图
缺点数操纵图
cChart
单位缺点数操纵图
1Chart
f＞将数据在图中打点并作图
举例：
测螺栓的扭矩，其规格为:
150+/-50,操纵扭矩的质量
一CL=R=14.4
-LCL=D3R=0
・X图的操纵线
一UCL=x+A2R=163.1+0.577*14.4=171.4088
一CL=163.1
一LCL=x-A2R=163.1-0.577*14.4=154.7912
R.controlcksirt
管制状态下的管制图
稳固状态或受管制状态或过程能力充分状态
1.无界外点；
2•点的分布：
多数点（2/3以上）分布在靠近CL线的1/3区域，少数点（1/3以下）散布在上下管制界限（远离CL线的2/3区域）邻近；
3.无序原则：
所有点的分布无规则能够依循
管制图专门分析检讨
1.制程作业未标准化；
2.人员训练不够；
3.机械未加以保养；
4.工具或夹具不适当或使用不当；
5.不良材料混入制程；
6.原设计有错误或图面上的咨询题;
7.测试仪器未加以校正或爱护等等。
P图的操纵线
P…Chart的上下限由下列公式确定
CL=P
UCL=P+3-p）/n
LCL=P-3—n
K
_工a
罟一（4为不合格数■k为抽取样本组数”ka25>ni为第i俎内的样本数）
3
C图的操纵线
C-Chart上下限由下列公式确定
K
_工G
C二十（K为抽取样本组数・K^25.每组内的样本数是相同的。
）
K
CL=C
UCL=C*3^
LCL=C-37?
U-Chart上、下限由下列公式确定u=c/n
U图的操纵线
第三章
过程能力研究
过程能力指数的定义
a、过程能力过程的加工质量满足技术标准的能力，是衡量加工内在一致性的标准，决泄于质量因素人、机、料、
环、法，与公差无关。
稳态时，99.73%的产品落在（u-3,M+3）范畴内，因此将过程能力Cp泄义为：
Cp=T/6o
b、生产能力加工数量方而的能力。
c、过程能力指数…Cpk过程能力满足产品技术标准（产品规格、公差）的程度。
双侧规格情形的过程能力指数
T-技术规格的公差幅度：
TU、TL-规格上、下限：
总体标准差、s--样本标准差
Cp=T/6o=（TU-TL）/6o=（TU-TL）/6s当T=6o,Cp=l,这时候既满足技术要求又专门经济。
Cp>1Cp=1Cp<1
符号
判定
运算公式
双边规格时
单边规格时
Ca
准确度（比较过程分配中心与规格平均值一致之情形）
X—U
Ca=
T/2
无
Cp
周密度（比较过程宽度与公差范畴）
T
Cp=
6<）
Cp=min{Su-
X;X-SL}/3o
过程能力指数的评判标准
过程能力指数Cp值的评价标推
Cp值的范围
级别
过程能力的评价
Cp>=1.67
I
过高（应视具体情况而定）
1.67>Cp>1.33
n
充分
1.33>Cp>1.0
尚可,但接近1.0时要注意
1.0>Cp>0.67
IV
不足,需要采取措施
0.67>Cp
V
严重不足
有偏移情形的过程能力指数
泄义分布中心卩与公差中心M的偏移为：
£=IM-gb与M的偏移度K为：
K=e/（T/2）=2efT,
Cpk=（1-K）Cp=（1-K）*T/6«g（l-K）*T/6s
Cpk的运算方式
・Cpk=CpX（1-ICal）
•当属于单边容差时运算公式能够是：
USL-XX-LSL
Z=。
或者是Z=o
Cpk=Zmin/3
过程性能指数…Ppk（判定过程是否稳固
（初始过程能力）PpkM1.67）
过程能力指数…Cpk（只有过程稳固了才能运算Cpk,过程不稳固不能运算Cpk）
两者运算方法相同，唯独的差不在0的运算方法不同
标准差的运算方式
。
精确=VS（Xi—X）2/5—1）Ppko近似=R/d2Cpk
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
d2
1.13
1.69
2.06
2.33
2.53
2.70
2.85
2.97
3.08
Cpk的评判准则
等级
Cpk值
处置原则
A
l・33WCpk
制程能力足够
B
l・0WCpkVl・33
制程能力尚可，应再努力
C
Cpk<1.0
制程应加以改善
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