SPC统计过程控制作业指导书Word文件下载.docx

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2因果图（鱼刺图）

2.1作用：

找出存在问题的原因。

2.2应用：

可用于过程、产品和设备等，如不符合、不合格现象和设备故障原因分析等。

2.3方法步骤

2.3.1由有关部门负责将“存在问题”和“人、机、料、法、环”五个因素画在平面图上构成因果图（鱼刺图）骨架，如下图：

料机人

原因1原因1原因1

原因2原因2子原因1

原因3原因2原因3

原因1原因1

原因2原因2

原因3子原因1

子原因2

环法

2.3.2针对存在的问题，首先从“人、机、料、法、环”五个方面分析可能造成问题的第一层次原因，然后再分析第二层次原因（子原因），层层深入，直至把所有原因全部找出并画在因果图上。

2.3.3根据实际情况排除不存在的原因，确定存在的原因（特别是主要原因），用方框框起来。

然后针对存在的原因运用对策表制订纠正措施。

3对策表

3.1作用：

确定解决存在问题的措施。

3.2应用：

3.3方法步骤

3.3.1绘制对策表如下：

造成问题的原因

措施

责任部门/人

完成日期

检查部门/人

3.3.2针对存在问题的原因研究确定应采取的措施、责任部门/人、完成日期（进度）和监督检查部门/人，并填入对策表中，报总经理批准后实施。

3.3.3责任部门负责实施确定的纠正措施并记录实施结果，填写效果统计表。

记录实施结果时，最好不要搞一次性的，应坚持一个时期，分数次进行统计记录。

3.3.4监督检查部门负责验证实施效果。

实施结果有效时，应按《文件控制程序》规定将有关措施补充到质量体系文件中去。

实施结果无效时，应重新分析原因、研究确定并实施新的纠正措施。

注1：

排列图、因果图和对策表统称“两图一表”，可以单独使用，也可与直方图、控制图等结合起来使用。

注2：

建议将两图一表综合在一起应用于同一问题的统计分析，防止孤立应用排列图、因果图造成有头无尾的情况。

4直方图

4.1作用

a）观察产品质量在某一时间段内的整体分布状况；

b）显示产品质量波动的形态，判断其是否变异；

c）研究或预测过程能力；

d）制定产品的规格界限。

4.2应用：

主要用于过程和产品质量变化的研究。

4.3方法步骤

4.3.1按以下要求收集数据（Xi值），并将数据分类统计：

a）采用随机抽样的方法收集数据；

b）抽样应保持在相同条件（人、机、料、法、环）下进行；

c）收集数据总数不少于50个。

d）将收集的数据分类填入下表，进行统计：

数值

次数划记

次数

X1=Xmin

X2

X3

--

Xmax

4.3.2计算、分组

a）计算极差R（又称全距）

R=Xmax－Xmin

其中：

Xmax为收集数据中的最大值；

Xmin为收集数据中的最小值。

b）按下表建议分组

数据总数n

50—100

100—250

250以上

建议分组数m

6—10

7—12

10—20

c）计算组距h

h=R/m

4.3.3计算每组的中心、上限和下限值，并列出频数表

组别

组距上下限值

中心值

频数

3

4

5

6

组距下限=前一组组距上限；

最小值为Xmin。

组距上限=本组组距下限+组距h；

最大值为Xmax。

中心值=（组距下限+组距上限）/2。

频数=落入该组内的数据个数。

4.3.4按频数画纵、横坐标及直方图

纵坐标为频数，横坐标标出各组距上下限值。

LSLSLUSL

0X

SL为规格中心

LSL为下公差

USL为上公差

4.3.5根据直方图画分布曲线

按上图所画分布曲线为正态分布，服从统计规律，说明过程正常。

4.3.6过程分析

若直方图出现下列形状，则可能存在相应问题。

缺齿型：

可能是测量器具精度不够或分组不当造成。

孤岛型：

可能是测量不当或变换加工条件造成。

双峰型：

可能是两种条件下产生的，或过程有变异。

偏向型：

可能是设备偏差或加工习惯造成的，如孔的加工往往偏小。

5计数型控制图——P图

5.1作用：

在一批产品中，连续监视抽样检验的不合格品率，判断过程是否受控。

5.2应用：

主要用于处于稳定状态下的过程和产品质量变化的研究。

5.3方法步骤（举例见《统计过程控制》手册第III章第1节）

5.3.1收集数据

a）选择子组容量、频率和数量

·

子组容量：

一般要求50—200或更大，相对平均不合格品率来说足够大，或使每个组内都有几个不合格品。

分组频率：

根据产品的周期确定，以便及时发现和分析、纠正问题，但时间间隔不宜太短，要保证足够大的子组容量。

子组数量：

一般为25或更多，以很好地检验过程的稳定性。

b）计算每个子组内的不合格品率p

将每个子组被检项目（产品）的数量n值和发现的不合格项目（产品）的数量np值记录在标准p图表中。

计算不合格品率p=np/n。

c）选择控制图的坐标值

纵坐标为不合格品率p，刻度应从0到初步研究数据中最大的不合格品率的1.5—2倍的值。

横坐标为子组（小时、天或批）。

d）将不合格品率描绘在控制图上

在标准p图表上描绘每个子组的p值，并将这些点联成线。

当发现图形有异常时（如任意一点比别的点高出或低下许多），应检查计算是否正确。

将过程变化或可能影响过程的异常情况记录在p图表的“备注”栏内。

5.3.2计算控制限

a）计算过程平均不合格品率（p）

当子组数为k个时，p=Σnipi/Σni，i=1，2，------，k

b）计算上、下控制限（UCL，LCL）

如果过程受控，当子组数为k且子组容量n一定时，

UCLp=p＋3[p（1－p）/n]1/2

LCLp=p－3[p（1－p）/n]1/2

c）当p和/或n很小时，LCL的计算值有时会是负值，在这种情况下，没有下控制限。

d）当n不是恒定但子组容量与其平均值相差不超过25%时，可用平均样本容量（n）代替n来计算控制限。

c）画线并标注

过程均值（p）用水平实线表示。

上下控制限（UCL、LCL）用水平虚线表示。

在初始研究阶段，这些被认为是试验控制限。

5.3.3分析控制图

5.3.3.1分析数据点，找出不稳定的证据

a）出现超出任一控制限的点，说明在那一点可能失控（出现特殊原因）或有新的情况。

超出上控制限，通常表明存在下列一个或多个情况：

——控制限或描点错误；

——过程性能恶化；

——评价系统（如检验员、量具）已改变。

低于下控制限，通常表明存在下列一个或多个情况：

——过程性能已改进；

——测量系统已改变。

b）当np值较大时（≥9），出现连续7点位于均值一侧的链或连续7点上升或下降的链，表明过程变化或开始有变化的趋势。

出现高于均值的长链或连续上升的点，通常表明存在下列情况之一或两者：

——过程的性能已恶化，而且可能还在恶化；

——评价系统已改变。

出现低于均值的长链或连续下降的点，通常表明存在下列情况之一：

注：

当np值很小时（5以下），出现低于p的链的可能性会增加，因此要用长度为8点或更多的点的长链来判断不合格率下降的情况。

c）明显的非随机图形，如有趋势、周期性、控制限内异常分布的数据点、子组内值相关性（例如子组中所有不合格项目都发生在最初的几个读数中），也可能存在变差的特殊原因。

如果明显多于2/3的点位于与均值接近的地方（对于25个子组，如果90%以上的点位于控制限中部1/3区域内），意味着存在下列一种或几种情况：

——控制限或描点的计算错误或描点错误；

——过程或取样方法混乱（如子组中包含两个或多个过程流的测量值）；

——数据被编辑过（调换或剔除）。

如果大大少于2/3的点位于过程均值较近的区域（对于25个子组，40%以下的点位于中部1/3的区域内），意味着存在下列情况之一或全部：

——发生了计算错误或描点错误；

——过程或取样方法混乱（如子组中包含不同班组的产品）。

5.3.3.2识别并纠正特殊原因

a）通过对控制图的分析发现失控情况及其特殊原因，然后采取措施尽可能防止其再发生。

b）由于特殊原因具有时效性，应尽可能进行实时数据分析研究，以便及时采取措施。

操作者或现场检验员因具有发现和纠正变差的能力。

c）使用历史数据进行研究时，时间的推移可能会使分析过程操作变化变得困难。

5.3.3.3重新计算控制限

a）进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应剔除与特殊原因有关的点，重新计算控制限。

计算方法同前，只是计算p值时样本总量和不合格品总量都要减少。

b）应按修改的控制限检查历史数据，如表明历史数据均在控制限内，则可将控制限延伸到将来，变成操作控制限。

5.3.4过程能力分析

a）计算过程能力

过程能力是通过p来表示的。

当过程所有的点都受控后，才计算p值。

当进行过程能力初步估算时,可使用历史数据,但要剔除与特殊原因有关的数据点。

当研究当前过程能力时，应使用新的数据，取25个或更多的子组。

且所有的点都受控。

b）评价过程能力

如果进行100%的检验并已选出不合格品，顾客是满意的。

但是这个p值能不能被接受，应对过程做进一步分析。

在过程稳定情况下，评价初始过程能力的准则：

ppm值

评价准则

≤233

初始能力能满足顾客要求，批准后可开始生产。

233－6210

初始能力不能满足顾客要求，但采取措施后可被接受，经顾客批准后可开始生产。

>

6210

不能被接受，应对过程进行改进，增加检验频次，使之达到6210以下。

对于稳定过程，评价过程能力的准则：

≤6210

过程能力足够。

6210－66803

过程能力尚可，应继续改进。

66803

过程能力不足，必须改进。

c）改进过程能力

过程处于受控状态时，要想改进过程能力，必须集中精力采取管理措施，解决普通原因。

可以使用排列图、因果图等方法寻找造成长期不合格的原因，采取措施解决之。

d）绘制并分析修改后的过程控制图

当对过程采取了系统的管理措施后，其效果应在控制图上明显地反映出来。

在过程改变时期，可能会出现新的问题，应识别和纠正特殊原因，绘制和观察控制图。

要利用控制图连续监视改变后的过程，确保过程改变的有效性。

6计量型控制图——X－R图

6.1作用：

在一批产品中，连续监视抽样检验的某项数据，判断过程是否受控。

6.2应用：

6.3方法步骤（举例见《统计过程控制》手册第II章第1节）

6.3.1数据收集

按周期抽样，每次抽样4件（不大于10件）；

抽样至少25次，共得25组至少100个数据。

6.3.2记录数据及计算

a）将每次抽样检验的数据记录在标准X－R图表中。

b）计算各组平均值X和极差R

X=（X1+X2+X3+X4+X5）/5

R=Xmax－Xmin

c）计算25组的总平均值X和R

X=（X1+X2+---+X25）/25

R=（R1+R2+---+R25）/25

6.3.3计算控制限常用系数表（按3σ计算）

n

D4

3.27

2.57

2.28

2.11

D3

A2

1.88

1.02

0.73

0.58

a）R图上控制限值UCLR=D4R

b）R图下控制限值LCLR=D3R

c）X图上控制限值UCLX=X＋A2R

d）X图下控制限值LCLX=X－A2R

6.3.4选择控制图坐标值并画控制图

a）对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为X的最大值与最小值之差的2倍。

b）对于R图，刻度值的最大值与最小值（为零）之差为Rmax的2倍。

c）X和R用水平实线表示。

d）UCLX、LCLX、UCLR、LCLR用水平虚线表示。

e）将25个X和R值描绘在X图和R图上，并依次联线。

生产现场使用的操作控制图上没有本次控制限线。

但可将初始批生产时的控制限线画上，作为控制参考。

6.3.5分析控制图

6.3.5.1出现以下情况时控制图有异常：

a）超出任一控制限的点，说明在那一点处于失控状态（出现特殊原因），应分析原因，采取纠正措施。

超出上控制限，通常表明存在下列情况中的一种或几种：

——控制限计算错误或描点错误；

——过程变化或分布宽度已增大（即变坏）；

——测量系统变化（如检验员、量具）；

——测量系统没有适当的分辨力。

对于X图，超出下控制限也是如此。

低于下控制限（对于样本容量大于等于7的R图来讲），表明存在下列情况中的一种或几种：

——分布宽度变小（即变好）；

b）出现连续7点位于平均值的一侧或连续7点上升（后点等于或大于前点）或下降的链，

表明过程已变化或出现变化的趋势：

出现高于平均值的链或上升链，表明存在下列情况之一或全部：

——输出值的分布宽度增加；

——测量系统改变（飘移、偏倚、灵敏度等）。

对于X图，出现低于平均值X的链或下降链，也是如此。

对于R图，出现低于平均值的链或下降链，表明存在下列情况之一或全部：

——输出值的分布宽度减小，这是好的状态；

——测量系统改变。

当子组数（n）小于等于5时，低于均值的链的可能性会增加，因此要用长度为8点或更多的点的长链来判断过程变差是否减小。

c）明显的非随机图形,如有明显的趋势、周期性、控制限内异常分布的数据点、子组内数据有规律的关系（如子组中第一个读数总是最大值）,也可能存在变差的特殊原因。

如果明显多于2/3的点位于与均值接近的地方（对于25个子组，有90%以上的点位于控制限中部1/3区域内），意味着存在下列一种或几种情况：

如果明显少于2/3的点位于过程均值较近的区域（对于25个子组，有40%及以下的点位于中部1/3的区域内），意味着存在下列情况之一或全部：

——控制限或描点计算错误或描错；

——过程或取样方法混乱（如子组中包含不同批次的材料）。

6.3.5.2识别并纠正特殊原因

a）通过对控制图的分析发现失控情况及其特殊原因，然后采取措施，防止其再发生。

c）应该记住并不是所有的特殊原因都是不利的。

有的特殊原因可以减少变差改进过程。

对于这样的特殊原因应设法将其固定下来。

d）采用排列图、因果图等对解决技术问题是会有用的。

6.3.5.3重新计算控制限

a）进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应剔除与特殊原因有关的子组，重新计算均值和控制限。

计算方法同前，只是计算时子组数量减少了。

b）应确保所有的点与新的控制限比较时处于受控状态，必要时，重复识别/纠正/重新计算的过程。

6.3.6过程能力分析

6.3.6.1假设

过程能力分析是在以下假设下进行的：

a）过程处于统计稳定状态；

b）过程的各测量值服从正态分布；

c）工程及其它规范准确地代表顾客的需求；

d）设计目标位于规范的中心；

d）测量变差相对较小。

6.3.6.2计算过程的标准偏差

a）当过程稳定，即仅由普通原因产生过程变差时，可用R来估计过程固有变差：

^

d2

1.13

1.69

2.06

2.33

σ=R/d2

b）当进行过程初始能力研究，即考虑由普通和特殊两种原因造成的变差时，用下式估算过程总变差：

σs=[Σ（Xi－X）2/（n－1）]1/2

6.3.6.3计算过程能力

a）过程能力可以用考虑了过程中心偏移的能力指数Cpk和性能指数Ppk来表示。

两者适用范围如下：

过程能力指数Cpk

性能指数Ppk

适用范围

稳定状态下过程能力评价

长期或不稳定过程能力研究

b）能力指数Cpk的计算

^

上限能力指数Cpu=（USL－X）/3σ

^

下限能力指数CJY=（X－LSL）/3σ

Cpk=min[Cpu，CJY]

c）性能指数Ppk的计算

上限性能指数Ppu=（USL－X）/3σs

下限性能指数PJY=（X－LSL）/3σs

Ppk=min[Ppu，PJY]

6.3.6.4评价过程能力

a）在过程稳定情况下，评价初始过程能力的准则：

Cpk值

指数＞1.67

该过程目前能满足顾客要求，批准后可开始生产，并按照控制计划进行。

1.33≤指数≤1.67

该过程目前可被接受，但是可能会要求进行一些改进。

与顾客取得联系，并评审研究结果。

如果在批量生产之前仍没有改进，将要求对控制计划进行更改。

指数<

1.33

该过程目前不能满足接受准则。

与适当的顾客代表取得联系，对研究结果进行评审。

b）对于稳定过程，评价过程能力的准则：

指数≥1.33

1.00≤指数≤1.33

<

1.00

6.3.6.5提高过程能力

为了提高过程能力，从而改进性能，必须集中精力采取管理措施，解决普通原因，即造成过程变异的根本因素上，例如机器性能、输入材料的一致性、过程操作的基本方法、培训方法和工作环境等。

6.3.6.6绘制并分析修改后的过程控制图