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StatisticalProcessControl(程控制)统计过1统计过程控制(SPC)1、SPC的发展史2、基本统计概念3、过程变差4、控制图5、过程控制和过程能力2SPC的发展n20世纪20年代,美国休哈特提出;n二战后期,美国将休哈特方法在军工部门推行;n19501980,逐渐从美国工业中消失;休哈特的同事戴明博士在日本推行SPC;n在日本强有力的竞争下,80年代起,美国又重新大规模推行SPC;n美国三大汽车厂联合制定QS9000标准。

3SPC的作用n1、确保制程持续稳定、可预测。

n2、提高产品质量、生产能力、降低成本。

n3、为制程分析提供依据。

n4、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。

4基本统计概念5F字母计数练习nImagineforonebriefmomentthateachoftheonehundredandforty-onewordsofthisparagraphisaseparatecomponentfromafirstrunoffourteen-inchflywheels.Youareoneoffiveinspectorsperformingthefinalinspectionofthesefinishedcomponentswhichwereproducedonfairlysmalldialindexmachinesthatarenotbeingcontrolledbytheuseofstatisticaltechniques.Ascanbeexpectedfromanoperationofthisnature,thereareanumberofdefectivescomponentsbeingmade.Eachwordthatcontainsanfrepresentsadefectivecomponent.Howmanyofthedefectivesareyouabletofind?

Checkagainandinspectforthepresentsoffs.Writeyourfinalcountinthebottomlefthandcornerofthispage.Thisexampleshouldgiveyouafairideaofhowreliable100%inspectioncanbe.请用1分钟,彻底检查一次,看看字母“F”出现的次数答案?

6F字母计数练习n:

结论100的检验不能保证100的合格7预防与检测n过去,制造商经常通过生产来制造产品,通过质量控制来检查最终产品并剔除不合格产品。

在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误,在这两种情况下都是使用检测的方法,这种方法是浪费的,因为它允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务中。

n一种在第一步就可以避免生产无用的输出,从而避免浪费的更有效的方法是预防nSPC强调全过程的预防!

8基本统计概念统计学(Statistics)n收集、整理、展示、分析解释统计资料n由样本(sample)推论母体群体(population)n能在不确定情况下作决策n是一门科学方法、决策工具抽样推论9x基本统计概念统计量nR全距(range)n算术平均数(arithmeticmean)nMd中位数(median)nMo众数(mode)n方差/变异(variance)n标准差(standarddeviation)10)(x2基本统计概念nR全距(range)全距是指一个变量数列中最大标志值与最小标志值之差。

因为它是数列中两个极端值之差,故又称为极差。

RXmaxXmin11统计基本概念n算术平均数(arithmeticmean)12)(xnxfxniii1基本统计概念nMd中位数(median)将总体单位数量标志的各个数值按照大小顺序排列,居于中间位置的那个数值称为中位数。

n当资料项数n为奇数,数列中只有一个居中的标志值,该标志值就是中位数。

n当n为偶数时,数列中有两个居中的标志值,中位数便是中间两个标志值的简单算术平均数。

13基本统计概念nMo众数(mode)众数是总体中出现次数最多或最普遍的标志值,即频次或频率最大的标志值。

数列中最常出现的标志值说明该标志值最具有代表性。

14基本统计概念n方差/变异(variance)152)()()(111)(22221122xxxxxxnnxxfnniii基本统计概念n标准差(standarddeviation)16)()()(111)(2222112xxxxxxnnxxfnniii基本统计概念n例:

1,1,2,3,4,6,11nR=10nMd=3Mo=1nn174X67.12256.3练习数列:

12,11,12,13,18,30,24,9请计算下列统计量:

qRqMdMoqq18X2数据的收集与整理群体样本结论数据抽样分析测试行动19每件产品的尺寸与别的都不同范围范围范围范围但它们形成一个模型,若稳定,可以描述为一个分布范围范围范围分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状或这些因素的组合20数据收集10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.0910.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.5510.0110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.1210.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.059.739.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.9810.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.709.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.3910.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.1010.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159.759.799.9410.099.979.919.649.8810.029.919.5421为找出这些数据的统计规律将它们分组、统计、作直方图,如机螺丝直径直方图所示。

图中的直方高度与该组的频数成正比。

10.510.29.99.69.3DescriptiveStatistics22如果数据的离散程度遵从正态分布平均值:

68.2695.4499.73曲线下的总面积10023X1123123过程变差输入(材料)过程(生产/装配)输出(产品)反馈(测量/检验)材料人机法测量系统24过程变差n输入材料不同批次之间的差异批次内的差异随时间产生的差异随环境产生的差异25过程变差n生产/装配设备及工装夹具的差异随时间而产生的摩损,漂移等操作工之间的差异(如手工操作的过程)设置的差异环境的差异26测量系统的变差n量具精确度(偏差)量具精确度是指测量观察平均值与真实值(基准值)的差异。

真实值由更精确的测量设备所确定27测量系统变差n量具重复性量具重复性是由一个操作者采用一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。

28测量系统变差n量具再现性量具再现性是由不同的操作者,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。

29测量系统变差n量具稳定性量具稳定性是同一测量系统在不同时间测量同一零件时,至少两组测量值的总变差。

30测量系统变差n量具线性量具线性是在量具预期的工作范围内,偏差的差值。

31过程变差n对于所有的过程输出,都有两个主要统计:

q对中性指由过程的平均值至最近的规格限的距离q变差(波动)指过程的分布宽度USLLSL变差(波动)对中性32过程变差n过程的变差分两个类型特殊原因造成的变差普通原因造成的变差33过程变差n普通原因变差影响过程中每一个单位在控制图上表现为随机性没有明确的图案但遵循一个分布是由所有不可分派的小变差源组成通常需要采取系统措施来减少34过程变差n特殊原因变差间断的、偶然的、通常是不可预测的和不稳定的变差在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势非随机的图案是由可分派的变差源造成,该变差源可以纠正35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36过程变差n工业经验建议为:

n只有过程变差的15是特殊的,可以通过与操作直接有关的人员纠正。

n大部分(其余的85)是管理人员通过对系统采取措施可纠正的。

37过程控制和过程能力n每个过程可以分类如下:

q受控或不受控q是否有满足客户要求满足要求受控不受控符合(合格)1类3类不符合(不合格)2类4类38过程控制和过程能力1类(符合要求,受控)q是理想状况。

为持续改进可能需要进一步减少变差。

2类(不符合要求,受控)q存在过大的普通原因变差。

q短期内,进行100检测以保障客户不受影响。

q必须进行持续改进找出并消除普通原因的影响。

39过程控制和过程能力3类(符合要求,不受控)q有相对较小的普通原因及特殊原因变差。

q如果存在特殊原因已经明确但消除具影响可能不太经济,客户可能接受这种过程状况。

4类(不符合要求,不受控)q存在过大的普通原因及特殊原因的变差。

q需要进行100检测以保障客户利益。

q必须采取紧急措施使过程稳定,并减小变差。

40过程控制和过程能力n判断一个过程是否满足规格要求:

能力指数Cpk性能指数Ppkn判断一个过程是否受控:

控制图41控制图42控制图n什么是控制图?

控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。

UCLCLLCL43控制图n控制图的应用正常独立处理过程过程的声音(测量)否调整是交付客户44基本概念n控制图中包括三条线q控制上限(UCL)q中心线(CL)q控制下限(LCL)UCLCLLCL45控制图的种类n数据:

是能够客观地反映事实的资料和数字n数据的质量特性值分为:

q计量值可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值,可以出现小数。

q计数值不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。

46控制图的种类n计量型数据的控制图qXbar-R图(均值极差图)qXbar-S图(均值标准差图)qX-MR图(单值移动极差图)q(中位数图)n计数型数据的控制图qP图(不合格品率图)qnp图(不合格品数图)qc图(不合格数图)qu图(单位产品不合格数图)47图Rx控制图的使用策划n作控制图需要按以下步骤:

q计划q资源q评估和改进48控制图的使用策划n要点q建立适于采取措施的环境q确定过程q确定待管理的特性考虑:

考虑客户的要求当前及潜在的问题区特性间的相互关系q确定测量系统q使不必要的变差最小化49计量型控制图:

Xbar-R图n平均数-全距控制图q数据可以合理分组时分析或控制制程平均使用Xbar图制程变差使用R图q工业界最常用的计量值控制图50分组技术n分组技术是控制图中最重要的组成部分n休哈特的分组原则相似的数据放在一组。

例如,按操作工分组,验证操作工之间的不同。

按设备分组,验证设备之间的不同。

n分组的目的是让组内仅包含普通原因引起的变差,让所有的特殊原因引起的变差放在组间。

51计量型控制图:

Xbar-R图n2345A21.881.020.730.58D43.272.572.282.11D3000052RAxLCLRAxUCLRDLCLRDUCLKRRRRKxxxxxxRRkk22342121建立Xbar-R图的步骤1、收集数据q选择子组大小,频率和子组数量q建立控制图及记录原始数据q计算每个子组的X平均值和极差Rq选择控制图的刻度q将平均值和极差画到控制图上。

53建立Xbar-R图的步骤2、计算控制限q计算极差的平均值和过程平均值q计算控制限q在控制图上画出中心线及控制线54建立Xbar-R图的步骤3、过程控制解释q分析极差图(R图上的数据点)q识别并标注特殊原因(R图)q重新计算控制极限(R图)q分析平均值图(Xbar图)上的数据点q识别和标注特殊原因(Xbar图)q重新计算控制极限(Xbar图)q为继续控制延长控制限q控制的最终概念(用控制图于持续的过程控制)55Xbar-图练习方法:

每小时USL=120UCL=80时间8:

009:

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00编号12345678910X11051021071079710510910197105X298106991011059711995100101X31041061041061129811510910897X410510310299100101102100101102X51059810411110010811010296101SUMX518517519528520516563516512517X-bar104103104106104103113103102103R7881215111714128时间18:

0019:

0020:

0021:

0022:

0023:

000:

001:

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003:

00编号11121314151617181920X195103108991191059810098103X21001021011061021099894109106X398103981001151009710594101X41061019910210910110110410499X510610010396112102103101106104SUMX517522523518573534515523531534X-bar103104105104115107103105106107R1131010179611157LSL=80USL=12056Xbar-图练习2010Subgroup0113111109107105103101999795SampleMean11Mean=102.9UCL=109.0LCL=96.8120100SampleRangeR=10.55UCL=22.31LCL=0Xbar/RChartforFoX-bar图中,组间的变差大于组内的变差,过程存在特殊原因,应首先消除特殊原因,使过程受控。

57能力分析581201101009080USLLSLProcessCapabilityAnalysisforFoPPMTotalPPMUSLPPMUSLPPMUSLPPMUSLPPMUSLPPMUSLPPMLSLPpkPPLPPUPpCpmCpkCPLCPUCpStDev(Overall)StDev(Within)SampleNMeanLSLTargetUSL310.97308.712.2751.4151.320.100.000.000.001.141.531.141.33*1.291.731.291.514.994384.40236100102.980.0*120.0Exp.OverallPerformanceExp.WithinPerformanceObservedPerformanceOverallCapabilityPotential(Within)CapabilityProcessDataWithinOverallCpk计算公式n2345d21.1281.6932.0592.3261053XUSLCPU3LSLXCPL3,3minLSLXXUSLCpk6LSLUSLCp2dRTHEEND感谢大家!

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