如何推行SPC统计制程管制.pptx
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如何推行SPC统计制程管制.pptx
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統計制程管制SPC,1,SPC統計制程管制,StatisticalProcessControl1.制程能力分析2.管制圖,計劃導向向市場導向轉化演變,30-50年代大量生產,種類少可控制過濾不良50-70年代大量生產,種類多不易掌控檢驗不良70年代定單生產只能預測制造技術80年代以后JIT速變不能預測設計.系統.習慣,生產型態市場環境品管過程,為何推行SPC,1.掌握品質的變化因素.2.縮短產品上市周期.3.做出高品質產品.4.持續性高品質原料供應.,何謂統計,先看以下幾個例子:
第一組數據:
10.1510.2510.35第二組數據:
10.1010.2510.40第三組數據:
10.2010.2510.30第四組數據:
10.0510.2510.45問題一:
它們的平均值相等嗎?
問題二:
若SPEC定在10.250.15,它們合格嗎?
問題三:
哪一組數據比較好?
統計學的定義,統計是數學的一個分支,是用來討論如何進行資料的收集、分析、解析以及大量數字資料的系統化表示.,推行統計學的意義,統計的意義是從本質上了解制程或樣本,避開表面現象,更准確、有效、更迅速地進行改善或調整.,SPC的基本理論是常態分配如圖:
常態分配:
ItisbasedontheNormalDistribution.,評定制程狀況的幾個定義,1.制程准確度Ca=,2平均值規格中心,公差裕度,2.制程精密度Cp=,公差裕度,6標准差,3.制程精確度Cpk=,公差裕度2中心偏移量,6標准差,上限平均值,平均值下限,3標准差,或MIN,准確度Ca,精確度Cp,精密度CPk,Ca/Cp/CPk之間的概念關係,Cpk=Cp(1-Ca),10.5210.5310.4810.4710.4910.5010.4810.5210.5110.4810.5010.5010.5110.4910.5010.5210.5010.4910.4810.4910.5010.5110.4810.4810.501).若SPEC10.500.05,則Cpk為多少?
2).若SPEC10.55MAX,則Cpk為多少?
例:
一批軸承,抽樣量測尺寸如下:
如何評價製程能力,解:
1)X=,Xi,n,262.43,25,10.49,S=,(Xi-X)2,n-1,24,0.02,0.029,Cpk=,公差裕度-2中心偏移量,6標准差,0.10-210.49-10.50,60.029,=,0.46,2)Cpk=,規格上限-平均值,3標准差,10.55-10.49,30.029,=0.69,Cpk等級的評定標准,1.33Cpk為A級代表制程穩定1.0Cpk1.33為B級代表有不良發生的机率,必須加以注意0.83Cpk1.0為C級應檢討規格及作業標准Cpk0.83為D級應采取緊急措施,全面檢討,必要時應停止生產,SPC管制目的,SPC(StatisticalProcessControl統計制程管制)是由制程調查來改進制程能力,不斷降低產品品質的變異性,而達到提升產品品質的一種方法,其主要工具為管制圖.,品質變異的原因,1.機遇原因(Chancecause)不可避免的原因、非人為的原因、共同原因、偶然原因、一般原因,是屬於管制狀態的變異.2.非機遇原因(Assignablecause)可避免的原因、人為原因、特殊原因、異常原因、局部原因等.此種原因,應采取行動,使制程恢復正常,進入管制狀態.,管制圖的意義,管制圖是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明制程能力的管制界限比較,而以時間經過用圖形表示者.,管制圖的種類(性質分類),一.計量值管制圖(ControlChartsForVariables):
a.平均值與全距管制圖(X-RChart)b.中位值與全距管制圖(X-RChart)c.個別值與移動全距管制圖(X-RmChart)d.平均值與標准差管制圖(X-Chart),2.計數值管制圖(ControlChartsForAttributes)a.不良率管制圖(PChart)b.不良數管制圖(PnChartordChart)c.缺點數管制圖(CChart)d.單位缺點數管制圖(UChart),管制圖的種類(性質分類),管制圖的種類(用途分類),1.管制用管制圖先有管制界限,后有數據.2.解析用管制圖先有數據,后才有管制界限.,一.平均值與全距管制圖(X-RChart),X-R管制圖的定義,在計量值管制圖中,X-R管制圖系最常用的一種,所謂平均值與全距管制圖,系平均值管制圖(XChart)與全距管制圖(RChart)二者合並使用.平均值管制系管制平均值的變化,即分配的集中趨勢變化;全距管制圖則管制變異的程度,即分配的離散趨勢的狀況.,管制圖的意義,管制圖是一種品質的圖解記錄.在圖上有中心線(規格值)及二條管制界限.中心線是一種規格值,二條管制界限是容許產品的品質特性在其間變動的范圍.在制造過程中用抽查的方式,將樣本的統計量,點繪於圖上,用以判斷品質的變異是否顯著.,規格上限,管制上限,規格值(中心值),管制下限,規格下限,X-RChart繪制步驟,建立解析用管制圖,1.選定管制項目2.收集數據100個以上,並予適當分組后記入數據記錄表.樣本大小(n)=25(解析用)組數(k)=20253.計算各組平均值(X)X=4.計算各組全距(R)R=Xmax-Xmin(各組最大值-最小值),X1+X2+X3+XK,n,5.計算總平均值(X)X=6.計算全距之平均值(R)R=7.計算管制界限及繪出X管制圖中心線CLx=X上限UCLx=X+A2R下限LCLx=X-A2R,x1+x2+x3+xk,k,R1+R2+R3+RK,k,R管制圖中心線CLR=R上線UCLR=D4R下線LCLR=D3RA2,D4,D3由系數表查得8.點圖將數據點繪管制圖上,相鄰兩點用直線連接.9.管制界限檢討10.記入其它注意事項,例題:
用X-R管制圖來控制AGPGAP,尺寸單位為mm,請利用下列數據資料,計算其管制界限並繪圖.,制品名稱:
AGP機器號碼:
RK006品質特性:
GAP操作者:
55230測定單位:
mm測定者:
58664制造場所:
A線抽樣期間:
03/10/9903/12/99,1.收集數據並記入數據記錄表2.計算各組X3.計算各組R值4.計算總平均(X)X=(0.63+0.64+0.68+0.66+0.68+0.68+0.68+0.66+0.66+0.65+0.62+0.62+0.63+0.64+0.67+0.67+0.63+0.69+0.67+0.62)20=0.66,x1+x2+x3+xk,k,5.計算全距之平均值(R)R=(0.08+0.07+0.06+0.09+0.10+0.08+0.07+0.11+0.07+0.08+0.08+0.08+0.08+0.07+0.11+0.11+0.10+0.07+0.03+0.03)20=0.08,R1+R2+R3+RK,k,6.計算管制界限及繪出X管制圖中心線(CLx)=X=0.66管制上限(UCLx)=X+A2R=0.66+0.5770.08=0.70管制下限(LCLx)=X-A2R=0.66-0.5770.08=0.61,R管制圖中心線CLR=R=0.08管制上限UCLR=D4R=2.1150.08=0.17管制下限LCLR=D3R=00.08=0,7.將所求出之各X值及R值點入管制圖上並將相鄰兩點用直線連接8.制程狀態檢討9.記入其它注意事項,建立管制用管制圖,1.記入必要事項:
如制品名稱、管制項目、測定單位、規格等.2.作管制界限:
將經解析后之管制圖決定之管制界限繪入.3.點圖:
由制程抽取樣本,測定其特性值,記錄數據,按時由順序點入.4.安定狀態之判定5.采取措施6.管制界限之重新計算,管制圖的判讀,制程是否在管制狀態可用下列原則判斷:
管制圖上的點都出現在管制界限內側,並沒有特別排法時,原則上認為制程是正常.這種狀態謂之管制狀態.管制圖上有點超出管制界限外時,就判斷制程有了異常變化,這種狀態謂之非管制狀態.,Rule#1:
AsinglepointbeyondeithercontrollimitUses:
Detectsverylarge/suddenshiftsFalsealarmrate:
0.27%Example:
SPCTrendRules,Rule#2:
9consecutivepointsonthesamesideofthecenterlineUses:
DetectssmallshiftsortrendsFalsealarmrate:
0.39%Example:
SPCTrendRules,SPCTrendRules,Rule#3:
6consecutivepointssteadilyincreasingordecreasingUses:
DetectsstrongtrendsExample:
SPCTrendRules,Rule#4:
14(ormore)consecutivepointsarealternatingupanddown.Uses:
Detectssystematiceffects,suchasalternatingmachines,operators,suppliers,etc.Example:
SPCTrendRules,Rule#5:
2outof3consecutivepointsatleast2stddevbeyondthecenterline,onthesamesideUses:
DetectslargechangesFalsealarmrate:
0.30%Example:
SPCTrendRules,Rule#6:
4outof5consecutivepointsonthechartaremorethan1stddevawayfromtheCLUses:
Detectsmoderate-sizedchangesFalsealarmrate:
0.53%Example:
SPCTrendRules,Rule#7:
15(ormore)consecutivepointsarewithin1stddevoftheCLUses:
DetectsadecreaseinprocessvariationExample:
SPCTrendRules,Rule#8:
8(ormore)consecutivepointsareonbothsidesoftheCL,butnonearewithin1stddevofit.Uses:
DetectsanincreaseinprocessvariationExample:
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