SPC培训教材936766.pptx
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统计过程控制（SPC）第二版,汽车行业质量管理核心工具培训教材,1,一、统计过程控制概述二、控制图基础三、计量型控制图应用四、过程能力和性能研究五、设备能力研究六、其他类型计量型控制图应用七、计数型控制图应用八、控制图应用风险,课程大纲,2,统计过程控制（SPC）,一、统计过程控制概述统计过程控制的起源的目的的作用的常用术语解释过程控制系统波动的定义、原因,3,工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。
于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
统计过程控制的起源,4,制造过程,原辅料,人,机,法,环,测量,测量,结果,合格,不合格,测量,不要等产品制造出来后再去检验合格与否，而是在制造的時候就要制造出合格产品。
应用统计过程控制的方法实现预防不合格的原则。
SPC的目的,5,1、确保制程持续稳定、可预测。
2、提高产品质量、生产能力、降低成本。
3、为制程分析提供依据。
4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。
SPC的作用,6,SPC常用术语解释,7,SPC常用术语解释,8,SPC常用术语解释,9,如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。
预测时间范围目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推预测移，过程的输出不稳定。
时间范围,10,过程能力受控且有能力符合规范（普通原因造成的变差已减少）规范下限规范上限时间范围受控但没有能力符合规范（普通原因造成的变差太大）,11,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，其加工后的产品质量特性（如：
重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动。
消除波动不是统计过程控制的目的，但通过统计过程控制可以对过程的波动进行预测和控制。
波动（变差）的概念,12,波动原因,正常波动：
是由普通原因造成的。
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。
波动的原因,13,普通原因和特殊原因的区别,14,概念形成和批准,设计确认,样件,量产,策划,产品开发和设计,过程开发和设计,产品和过程确认,策划,生产Production,评估反馈和改善,统计过程控制策划,试产,项目批准,初始统计过程研究,如何进行统计过程控制策划,量产过程中，实施统计过程控制,15,如何进行统计过程控制策划,1、在新产品策划过程中，APQP小组根据试生产控制计划制定初始过程能力研究计划。
2、批量生产过程中，责任部门根据批量生产控制计划实施统计过程控制。
16,统计过程控制（SPC）,二、控制图基础控制图定义控制图的设计控制图的分类控制图的选用程序,17,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限的反映过程质量的记录图形。
控制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）抽取的各个样本子组顺序号。
图内有三条线：
中心线（CL）；上控制界限（UCL）；下控制界限（LCL）。
控制图的定义,18,上控制限（UCL）,中心线（CL）,下控制限（LCL）,控制图的定义,1、收集收集数据并描点在图上2、控制从过程数据计算试运行控制限识别变差的特殊原因并采取措施3、分析及改进量化普通原因变差，采取措施将它减小重复这三个阶段从而持续地改进过程,19,工序处于稳定状态下，其分布通常符合正态分布。
由正态分布的性质可知：
产品质量特性数据出现在平均值的正负三个标准偏差（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事件”的原理，可以判定：
出现在3区间外的事件是异常波动，它的发生是由于特殊原因使总体的分布偏离了正常位置。
根据这一原理，将控制限的宽度设定为3。
控制图的设计,20,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,+3,-1,-2,-3,控制图的设计,21,控制图的设计,22,逆时针旋转90,控制图的设计,中心线分析的统计量的均值上控制限均值的标准差下控制限均值的标准差,中心线,下控制限线,上控制限线,23,控制图的类型,24,确定要使用控制图的特性,否,否,是,是,使用np或p图,否,使用p图,否,使用u图,是,是,使用c或u图,是,是,使用单值图X-MR,是计量型数据吗？
关心的是不合格产品的百分比吗？
关心的是不合格数吗？
样本容量是否恒定？
样本容量是否恒定？
性质上是否均匀或不能按子组取样例如：
化学槽液、批量油漆等？
接下页,控制图的选用程序,25,是,否,使用XR图,是,否,使用XR图,使用Xs图,注：
本图假设测量系统已经过评价,并且是适用的。
否,使用中位数图,是,子组均值是否能很方便地计算？
接上页,子组容量是否大于或等于9？
是否能方便地计算每个子组的S值?
控制图的选用程序,26,统计过程控制（SPC）,三、计量型控制图应用,控制图,S控制图,M控制图,控制图,27,收集数据并制作分析用控制图,过程是否稳定？
计算过程能力,能力是否足够？
控制用控制图,寻找并消除特殊原因,采取改进措施提高过程能力,确定应用控制图的过程及特性,应用流程,28,A、收集数据,B、建立控制限,C、统计上是否受控的解释,D、为了持续控制延长控制限,使用Xbar-R控制图的四步骤,29,步骤A收集数据,A1、建立抽样计划；,A2、设置控制图；,A3、记录原始数据；,A4、计算每一个子组的样本的控制统计量；,A5、将控制统计量画到控制图上。
使用Xbar-R控制图的步骤A,30,建立抽样计划,定义子组容量，较大的子组更容易发现微小的过程变化；,规定子组频率，通常按时间顺序来取子组，如15分钟一次或每班一次；,子组数量应满足如下原则：
应该收集足够的子组以确保影响过程变差的主要原因有机会出现，通常在25或更多个子组内包括100或更多的单值读数可以很好地用来检验稳定性。
使用Xbar-R控制图的步骤A,31,抽样频率参考表,32,设置控制图,包括过程和抽样方法描述的表头信息；,记录/显示所收集数据的实际值的部分（日期/时间/子组编号）；,对用于分析的每一个控制统计量描点的部分；,使用Xbar-R控制图的步骤A,将观察记入日志的部分。
控制图格式见SPC手册51-52页。
33,记录原始数据,测量并记录每一个子组及每一个单值的数据；,记录/任何有关的观察事项。
使用Xbar-R控制图的步骤A,34,计算控制统计量,从子组的测量数据中计算用于描点的控制统计量；,控制统计量：
样本均值、中位数、极差、标准差等；,使用Xbar-R控制图的步骤A,按照控制图的类型选择适当的公式计算控制统计量。
35,均值的计算：
极差的计算：
如何计算bar控制图每个子组的控制统计量?
36,将控制统计量画到控制图上,将控制统计量画在图上，确保所描的控制统计量的点是一一对应的；,将相邻点用直线连接从而显示模式和趋势；,使用Xbar-R控制图的步骤A,进行评估以识别出潜在的问题；,如果有的点比别的点高很多或低很多，需要确认计算及描图是否正确并查询任何相关的观察记录。
37,步骤B建立控制限,使用Xbar-R控制图的步骤B,B1、计算中心线；,B2、计算控制限（上控制限UCL、下控制限LCL）；,B3、在控制图上画出中心线和控制限。
38,k为子组数,k,R,R,R,R,k,x,x,x,x,x,k,k,+,+,+,=,+,+,+,+,=,.,.,2,1,3,2,1,极差平均值：
过程平均值：
中心线的计算公式,39,R,D,LCL,R,D,UCL,R,CL,R,A,X,LCL,R,A,X,UCL,X,CL,R,R,R,X,X,X,3,4,2,2,=,=,=,-,=,+,=,=,极差控制图：
均值控制图：
控制限的计算公式,40,注：
D4、D3、A2为常数，随每个子组内样本容量n的不同而不同，查手册中附录：
控制图的常数和公式表（181页）。
控制限的计算公式,41,在均值图上画出中心线（过程平均值）和上、下控制限（UCLXbar、LCLXbar）；将极差图上画出中心线（极差平均值）和上、下控制限（UCLR、LCLR）；中心线画成黑色水平实线；控制限画成红色水平虚线。
在控制图上画出中心线和控制限,42,C统计上是否受控的解释,使用Xbar-R控制图的步骤C,C1、分析极差图上的数据点,C2、识别并标注特殊原因（极差图）,C3、重新计算控制界限,C4、分析均值图上的数据点,C5、识别并处理特殊原因（均值图）,C6、重新计算控制界限,43,使用Xbar-R控制图的步骤C,过程控制的分析：
1、分析控制图的目的在于识别过程变化或过程均值不恒定的证据。
（即其中之一或两者均不受控）进而采取适当的措施。
2、R图和X图应分别分析，但可进行比较，了解影响过程的特殊原因。
3、因为子组极差或子组均值的能力都取决于零件间的变差，因此，首先应分析R图。
44,超出控制界限的点：
出现一个或更多点超出任何一个控制界限是那一点的特殊原因导致变差的主要证据。
在那一点之前可能已经发生了特殊原因。
UCL,CL,LCL,异常,异常,如何定义“不受控”信号,45,不受控制的过程的极差（有超过控制限的点）,UCL,LCL,UCL,LCL,R,R,受控制的过程的极差,46,不受控制的过程的均值（有一点超过控制限）,受控制的过程的均值,UCL,LCL,X,LCL,UCL,X,47,控制限内的模式或趋势链：
有下列现象之一都表明过程变化或趋势已经发生：
连续7点排列在中心线的一侧；连续7点上升（后一点等于或大于前一点），或连续下降。
UCL,CL,LCL,如何定义“不受控”信号,48,UCL,LCL,R,UCL,R,LCL,不受控制的过程的极差（存在高于和低于极差均值的两种链）,不受控制的过程的极差（存在长的上升链）,49,不受控制的过程的均值（长的上升链）,不受控制的过程的均值（出现两条高于和低于均值的长链）,UCL,X,LCL,UCL,X,LCL,50,控制限内的模式或趋势明显的非随机模式：
通常大约2/3的描点应落在控制限内中间的1/3区域，大约1/3的描点应落在控制限内外面的2/3区域。
1、如果显著多余2/3以上的描点落在离中心线很近之处（对于25子组，如果超过90%的点落在控制限内中间的1/3区域），则应调查是否存在下列一种或两种情况：
控制限或描点计算错误或描错；过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值（如：
从几组轴中，每组抽一根来测取数据）。
数据已经过编辑（极差和均值相差太远的几个子组更改或删除）,如何定义“不受控”信号,51,控制限内的模式或趋势明显的非随机模式：
2、如果显著少余2/3以上的描点落在离中心线很近之处（对于25子组，如果40%或更少的点落在控制限中间的1/3区域），则应调查是否存在下列一种或两种情况：
控制限或描点计算错误或描错。
过程或取样方导致连续的子组中包含了从两个或多个不同的过程流的测量值（如，输入材料批次混淆）。
如何定义“不受控”信号,52,UCL,X,LCL,UCL,X,LCL,均值失控的过程（点离过程均值太近）,均值失控的过程（点离控制限太近）,53,在进行初次过程研究或重新评定过程能力时，不受控的特殊原因已被识别和消除或制度化，然后应重新计算控制限，以排除不受控时期的影响；排除所有受已被识别和消除或制度化的特殊原因影响的子组，然后重新计算新的中心线和控制限，并在图中绘出；确保当与新的控制限相比时，两个图都没有不受控的情况。
如果不是，则重复识别特殊原因/纠正/重新计算的过程。
重新计算控制限,54,由于识别为特殊原因而从R图中去掉的子组，也应该从Xbar图中去掉。
修订后的R、用于重新计算控制限。
由于识别为特殊原因而从Xbar图中去掉的子组，也应该从R图中去掉。
修订后的R、用于重新计算控制限。
注：
排除代表不稳定条件的子组并不仅是“丢弃坏数据”。
而是排除已知的特殊原因影响的点。
并且一定要改变过程，以使特殊原因不会作为过程的一部分重现。
重新计算控制限,55,使用Xbar-R控制图的步骤C,案例练习：
判定过程是否存在特殊原因，如存在排除已知特殊原因影响的子组后，重新计算新的控制限并画出新的控制图，再次判定过程是否受控？
56,典型特殊原因识别准则,57,典型特殊原因识别准则,58,ABCCBA,UCLLCL,ABCCBA,UCLLCL,特殊原因识别准则:
2/3A连续3点中有2点在A区或A区以外,特殊原因识别准则2:
4/5B连续5点中有4点在B区或B区以外,典型特殊原因识别准则,59,ABCCBA,UCLLCL,ABCCBA,UCLLCL,特殊原因识别准则:
6连串连续6点持续地上升或下降,特殊原因识别准则:
8缺C连续8点在中心线的两侧,但C区没有点,典型特殊原因识别准则,60,ABCCBA,UCLLCL,ABCCBA,UCLLCL,特殊原因识别准则:
7单侧连续7点位于中心线一侧,特殊原因识别准则:
14升降连续14点交替上下变化,典型特殊原因识别准则,61,ABCCBA,UCLLCL,ABCCBA,UCLLCL,特殊原因识别准则：
15C连续15点在中心线上下两侧的C区,特殊原因识别准则:
1界外有1点在A区以外,典型特殊原因识别准则,62,使用Xbar-R控制图的步骤,案例练习：
请应用典型特殊原因识别准则判定过程是否存在特殊原因？
63,D为持续控制延长控制限,使用Xbar-R控制图的步骤D,当初始的（或历史的）数据都一致地落在试用的控制限内，就可以延长控制限以适用未来的控制需要。
如果此过程中心线偏离目标值，可能需要针对目标值调整此过程。
这些控制限将用于过程的持续监控，操作者和所属的管理者根据在X或R图上所出现的关于位置和变差不受控的信号而采取迅速的措施。
64,“三立即”原则：
操作者或现场管理者根据规定的取样频率和样本容量抽取样本组、立即计算Xbar和R并将其画在控制图中并与前点用短直线连接；立即应用特殊原因识别准则判定制造过程是否存在特殊原因；如制造过程存在特殊的原因，操作着或现场管理者应立即分析不受控特殊原因并采取措施确保制造过程恢复到受控状态。
使用Xbar-R控制图的步骤D,65,UCL,X,LCL,UCL,R,LCL,按照延长的控制限描新的点。
66,有关“控制”的最终概念在生产过程中，控制的完美状态是从来达不到的，过程控制的目标不是完美状态，而是使控制达到合理和经济的状态，因此为了使用的目的，受控的过程并不是在图上永远不失控。
如果一个控制图从来没有显示失控，那么我们应该认真的思考一下这个过程是否应该使用控制图。
在车间里，一个受控的过程应该是只有小比例的点失控，并针对失控的点采取适当的措施。
本章的小结,67,统计过程控制（SPC）,四、过程能力和性能,双边公差的指数（Cp和Cpk、Pp和Ppk、CR和PR）,单边公差的指数（Cpk、Ppk）,过程能力和过程性能概念,68,过程能力和过程性能的概念,过程能力：
仅适用于统计稳定的过程，是过程固有变差的6范围。
过程性能：
过程总变差的6范围。
如果过程处于统计受控状态，过程能力将非常接近过程性能，当过程的能力和性能6之间存在较大差别时表示有特殊原因存在。
69,过程能力和过程性能的概念,过程能力的计算：
过程性能的计算：
或,70,2,6,d,R,LSL,USL,C,p,=,-,=,双边公差的过程测量指数,Cp:
能力指数。
过程能力与由公差表示的最大可允许的变差进行比较。
该指数反映了过程是否能够很好地满足变化要求。
计算公式如下：
Cp不受过程位置的影响，这个指数只是针对双边公差而计算的。
71,USL,USL,LSL,LSL,双边公差的过程测量指数,6sigma,6sigma,X,X,M,72,双边公差的过程测量指数,Cpk：
能力指数。
它考虑了过程的位置和能力。
对于双边公差，Cpk将总是小于或者等于Cp。
Cpk和Cp应该总是一起进行评价和分析。
如果Cp值远大于对应的Cpk值，表明有机会改进。
Cpk是CPU或者CPL的最小值，公式如下：
2,3,3,d,R,LSL,x,CPL,x,USL,CPU,=,-,=,-,=,Cp和Cpk仅仅当过程处于稳定状态时才有效。
73,X为过程平均值；M为公差中心值；,过程偏移系数K,74,指数差异说明,75,请依照上个课堂练习的数据，计算下列指数：
Cp、Cpk、K。
案例练习,76,材料经热处理后其硬度公差要求为572HRC，现有一批材料经抽样得其硬度的过程分布和能力为Xbar3=57.41.40，请计算Cp以及过程能力指数Cpk分别为多少？
案例练习,77,6,LSL,USL,P,p,-,=,双边公差的过程测量指数,Pp:
性能指数。
过程性能与由公差表示的最大可允许的变差进行比较。
该指数反映了过程是否能够很好地满足变化要求。
计算公式如下：
6S,LSL,USL,-,=,78,USL,USL,LSL,LSL,双边公差的过程测量指数,6sigma,6sigma,X,X,M,79,双边公差的过程测量指数,pk：
性能指数。
它考虑了过程的位置和性能。
对于双边公差，pk将总是小于或者等于p。
pk和p应该总是一起进行评价和分析。
如果p值远大于对应的pk值，表明有机会改进。
pk是PU或者PL的最小值，公式如下：
3,3,LSL,x,PL,x,USL,PU,-,=,-,=,80,双边公差的过程测量指数,如果过程处于统计受控状态，过程能力将非常接近于过程性能。
C和P之间出现较大差异，表明有特殊原因出现。
81,双边公差的过程测量指数,CR：
能力比值，是Cp的倒数：
CR=1/CpPR：
性能比值，是Pp的倒数：
PR=1/PpPPM：
百万分之一不合格率有时作为过程能力的补充测量。
82,请依照上个课堂练习的数据，计算下列指数：
Pp、Ppk;CR、PR。
课堂练习,83,材料经热处理后其硬度规格要求为572HRC，现有一批材料经抽样得其硬度的过程分布和性能为Xbar3=57.41.35，请计算Pp以及过程能力指数Ppk分别为多少？
案例练习,84,2,6,d,R,LSL,USL,C,p,=,-,=,单边公差的过程测量指数,Cp:
能力指数。
过程能力与由公差表示的最大可允许的变差进行比较。
该指数对于单边公差没有意义。
如果产品的特性具有物理极限（例如：
平面度不可能小于0），Cp就可以用物理极限（0）作为下限的替代值来计算。
85,单边公差的过程测量指数,Cpk为能力指数。
它同时考虑了过程的位置和能力。
对于单边公差，Cpk等于CPU或者CPL，公式如下：
2,3,3,d,R,LSL,x,CPL,x,USL,CPU,=,-,=,-,=,Cpk=,Cpk=,（只有公差上限）,（只有公差下限）,86,6,LSL,USL,p,-,=,单边公差的过程测量指数,Pp:
能力指数。
过程能力与由公差表示的最大可允许的变差进行比较。
该指数对于单边公差没有意义。
如果产品的特性具有物理极限（例如：
平面度不可能小于0），Pp就可以用物理极限（0）作为下限的替代值来计算。
87,单边公差的过程测量指数,Ppk为性能能力指数。
它同时考虑了过程的位置和性能。
对于单边公差，Ppk等于PPU或者PPL，公式如下：
3,3,LSL,x,PPL,x,USL,PPU,-,=,-,=,Ppk=,Ppk=,（只有公差上限）,（只有公差下限）,88,单边公差的过程测量指数,CR：
能力比值，是Cp的倒数：
CR=1/CpPR：
性能比值，是Pp的倒数：
PR=1/Pp上述两个指数对于单边公差没有意义。
89,统计过程控制（SPC）,六、设备能力研究,90,根据美国工业界的经验，长期的过程变差的来自设备变差。
设备能力指数mk表示仅由设备普通原因变差决定的能力，与公差和生产设备的加工变差有关，设备能力指数只考虑短期的变差，尽可能排除对过程有影响而与设备无关的因素。
设备能力指数mk,设备普通原因,人员,设备,材料,测量,环境,方法,91,设备能力研究：
连续50件产品，排除3M1E，将设备/模具/检具/调整装置视为一个整体；过程能力研究：
至少25个子组，每个子组内4-6件产品，尽量包括4M1E。
设备能力指数mk,过程普通原因,人员,设备,材料,测量,环境,方法,92,进行设备能力研究的时机：
新的设备/模具；新产品；设备/模具维修后（对产品有影响）；设备搬迁后；公差缩紧；长期停产后；产品不合格追查原因时；加工过程/输出状态更改等。
设备能力研究,设备能力要求：
Cmk1.67,93,计算Cmk：
1、连续取样50件产品；2、连续取样过程中，不变更工艺参数、材料、作业人员、环境；3、估计设备变差；4、计算Cm、Cmk；5、分析和改进（必要时）。
设备能力研究,94,mk计算公式：
或用连续50件的数据任意分组后的Rbar/d2估计的sigma来计算。
95,课堂练习,假设其规格为505，计算设备能力指数Cm、Cmk？
96,统计过程控制（SPC）,六、其它类型计量型控制图,预控制图,红绿灯信号控制图,97,将过程变差分为三个部分：
低警告区、目标区、高警告区。
目标区域指定为绿色，警告区域是黄色，停止区域是红色。
红绿灯信号控制图,98,红绿灯信号控制图中的假设是：
过程是统计受控的；过程能力（包括测量变差）是可接受的；过程靠近目标值。
一旦通过使用计量型数据技术的过程能力研究，验证符合了这个假设，过程分布能够被这样划分：
均值+-1.5标准差被标注为绿色区域，过程分布的其它区域是黄色。
过程分布（99.73%的范围）以外的任何区域被标注为红色。
如果过程分布遵循正态分布，分布的大约86.6%是在绿色区内，13.2%是在黄色区内。
红绿灯信号控制图,99,红绿灯信号控制图,停止区,停止区,警告区,警告区,目标区,LSL,USL,停止区,停止区,警告区,警告区,目标区,LSL,USL,100,为达到与样本容量为5的Xbar和R控制图相当的控制，红绿灯信号控制图的步骤如下：
1、检查两个零件，如果两件都在绿色区域，继续运行。
2、如果一个或两个都在红色区域，停止过程，通知指定人员采取纠正措施和材料挑选。
在调整或其它改正完成时，重复步骤1。
3、如果一个或两个都在黄色区域，检查三个零件。
如果零件落在红色区域，停止过程，通知指定人员采取纠正措施和材料挑选。
在调整或其它改正完成时，重复步骤1。
如果没有零件落在红色区域，但有三个或更多个零件落在黄色区域（来自5个零件），停止过程，通知指定人员采取纠正措施和材料挑选。
在调整或其它改正完成时，重复步骤1。
如果三个或更多个零件落在绿色区域并且其它的在黄色区域，继续运行。
红绿灯信号控制图,101,否,执行反应计划,是,否,另外选3个样本,否,是,全部在绿色区？
有落在红色区?
设置过程,正常生产,选2个零件,是,有落在红色区?
3-5个落在黄色区?
是,红绿灯信号控制图,102,预控制图,预控制图的目的是对不合格的控制而不是过程控制，它的控制是基于公差而不是过程变差。
预控制图中的假设是：
过程有一个平坦的损失函数；过程性能（包括测量系统变差）小于或等于公差；第一个假设：
过程中变差的所有特殊来源是受控的；第二个假设：
生产的零件不用挑选就有99.73%落在规范以内。
103,预控制图,假设能够满足，公差划分成：
名义值+-1/4公差被标注为绿色区域，规范内其它区域
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