统计过程管制.pptx
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SPCStatisticalProcessControl统计过程管制ExcellentQualityConsultantCo.,Ltd.SPC统计过程管制nSPC由来nSPC定义nSPC发展历程nSPC应用现状nSPC基本统计观念nSPC基本概念SPC展开步骤n确定管制项目n选择管制图n收集数据n绘制管制图n计算CPKn判定n长期控制n异常处理n公式n常用数据nXBAR-R范例nPN范例2SPC的由来n生产力发展的世纪n新的世纪-品质的世纪n品质的趋势-世界级的品质n百分比千分比PPMPPBNEARZEROnQS9000要求:
PPK=1.67CPK=1.333SPC的由来n指数与不良率的关系指数不良率说明0.674.55%210.27%31.3363.3PPM41.670.57PPM522PPB64SPC的由来n我们的不良率是多少?
n我们的制程能力是多少?
n我们能做到吗?
n赶快应用SPC5SPC的定义nSPC:
StatisticalProcessControlS-Statistical统计P-Process过程C-Control控制利用统计统计的方法,对过程过程中的各个阶段进行监控与诊断监控与诊断,从而达到改进与保证改进与保证产品品质的目的.PQC+S=SPC6SPC的发展历程nBellTelephoneLaboratoryShewhartnControlChart(1924)&EconomicControlofQualityofmanufacturedProducts(1931)n美军SQC(1941-1942):
强制性战时规格nZ1-1-1941GuideforQualityControlnZ1-2-1941ControlChartMethodforanaalyzingDatanZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction7SPC发展历程n1950,Dr.Deming送“经”日本,日本崛起nISO9000:
1994统计方法的引入nQS9000:
1998,SPC的强制应用n未来:
nSPCD:
StatisticalProcessControl&DiagnosisnSPCDA:
StatisticalProcessControl,Diagnosis&Adjustment8SPC的应用现状n日本名古屋大学调查,115家企业平均每家使用137张控制图n美国柯达公司5000人,使用35000张控制图,平均每人应用7张n日本DEMING奖10大项目中,七大项目强调统计,尤其是SPCnISO9000统计的需要,QS9000SPC的需要n我国80%的ISO认证通过企业,SPC几乎为零9SPC的基本统计观点n无论生产过程,还是产品结果,都是具有规律的.n正常情况下,具有一定的数据分布:
n计量值数据,服从正态分布n计件值数据,服从二项分布n计点值数据,服从泊松分布n最为常见的是正态分布-钟形分布10SPC的基本统计概念n群体:
一组过程的输出结果的全体.n样本:
从群体中按照一定的抽样方法选择出来的研究对象.n群体具有一定的分布特性n合理的抽样(足够的样本容量随机的抽样方法),可以保证样本与群体具有共同的分布特性,也即是说可以由样本的状况推断群体的状况.n群体通常是未知的研究对象,从经济成本的角度,可以研究分析样本而知群体.11SPC的基本概念n分布的集中性-Xn平均值,为所有数值的平均值,读做X-BARn=Xi/ni=1XX1X212SPC的基本概念n分布的分散性-n各具体数值与平均值之间的偏差,通常以标准差来表示.读做SIGMA(西格码)n=(Xi-)2/(n-1)i=1X13SPC的基本概念n分散性的图解2114SPC的基本概念n管制界限:
是指实际作业的特性的分布所遵从的上下界限.用于在实际工作中,进行动态控制,以判断作业的有效性.n规格界限:
是指根据设计(产品设计和过程设计)的要求,所确定的工程界限.用于在进行工程分析中,对特性的分布状况是否满足预定要求的判断,从而确信满足设计要求的能力.n在实际控制过程中,使用的应该是管制界限.管制界限来自于对作业过程的调查.15SPC的基本概念n过程能力:
实际作业的结果满足预计工程要求的能力.n过程的影响因素有两个方面:
一是普通原因,二是特殊原因.n普通原因:
在既定的4M1E下,属于过程本身先天存在的变动因素,一般是不可控制的,如需改善,需从管理和设备技术的角度予以全面改进.n特殊原因:
在过程运行中,随机发生的可控因素.n普通原因通常影响分布的分散度和均值.直接决定过程能力.16SPC的基本概念n特殊原因导致超出界限或规律变动的现象,可以直接从管制图中看出.影响分布的波形.n管制图的重要作用便在于动态过程中,看出特殊原因的存在,发出需要处理的警报.n过程能力只有在不存在特殊原因的前提下,才能予以计算,并以此推断未来的输出结果.17SPC展开的步骤确定管制项目选择管制图收集数据绘制管制图并计算Cpk稳定否绘制管制图收集数据稳定否查明原因,消除异常YESYESNONO18确定管制项目确定管制项目选择管制图收集数据绘制管制图并计算Cpk稳定否绘制管制图收集数据稳定否查明原因,消除异常YESYESNONO19确定管制项目n管制项目的对象为产品的特性和过程的特性n产品特性:
尺寸电性值亮度焊接效果功能等n过程特性:
波峰电流电压流水线速度温度药液浓度等n确定的方法:
n产品特性:
QFDn过程特性:
因果图n来源:
n客户要求的信息n设计规格n产品特性形成的工序及关键工序(工序流程图)n历史经验(曾经出现的问题)nAPQP的展开的结果20选择管制图确定管制项目选择管制图收集数据绘制管制图并计算Cpk稳定否绘制管制图收集数据稳定否查明原因,消除异常YESYESNONO21选择管制图n管制项目的特性n计量值n计数值(计件值还是计点值)n样本数据的特点nn9(样本少)nn9(样本多)nn=1(单值)n每组数据n是否相等n使用的对象n可采用计算器或计算机进行分析的工程人员n现场作业人员22选择管制图(计量值)性质上是否均匀或不能按组取样使用X-MR各组均值计算是否方便使用-RXX样本容量是否大于或等于9各组标准差S是否容易计算使用-R使用-SXNONONONOYESYESYESYES当由现场人员使用时,尽量用?
图23选择管制图(计数值)是否关心不合格品率使用np或p样本大小是否一致使用u图使用c或u图NONONOYESYESYES样品大小是否一致使用p图当由现场人员使用时,尽量用c/np图24收集数据n样本组数最好不要少于25np图或np图每组数据的要求n1/Pn5/P(P为预估的总体不良率,目的为在n中尽量能抽到多于一个的不合格品)n计量值数据的要求n组内数据变异小,组间数据变异大n采用中位数控制图时,尽量用奇数样本n现场使用的XBAR-R图,样本以不超过5为宜25收集数据n计量值数据合理的抽样间隔和样本大小n抽样的随机性,以充分代表群体每小时生产量抽样间隔样本大小不稳定稳定10以下8小时8小时410194小时8小时420492小时8小时450991小时4小时4100以上1小时2小时426绘制管制图n计算各统计量n计算管制界限(不能使用规格界限)nCLUCLLCLn建立管制图形n纵坐标为各组相应数值中最大和最小值差的两倍(以便超过管制界限的点可以绘入)n极差R或标准差S图的单格刻度代表的数值是均值单格刻度代表的数值的两倍(图形宽度基本一致)n标注数据项目及描绘各数据点27计算CPK(计量值)n过程稳定,即不存在特殊原因时,才能计算过程能力.n计量值CPK的计算n分布中心与规格中心重叠时极差图CPK=MIN(USL-)/(3*/d2),(-LSL)/(3*/d2)标准差图CPK=MIN(USL-)/(3*/c4),(-LSL)/(3*/c4)XXRRXXSS28计算CPK(计量值)n分布中心与规格中心发生偏离时:
n计算Ca(过程准确度)nCa=(-SL)/(USL-LSL)/2)n以中心重叠时的Cpk值作为Cp(过程精确度)nCpk=(1-Ca)CpX29计算CPK(计数值)n计数值管制的过程能力为图形p图Np图C图U图过程能力PCPU30管制图的判断-稳定原则n原则一:
不可超出管制界限!
31141414.214.214.414.414.614.614.814.8151515.215.215.415.415.615.615.815.8折线图1折线图1管制图的判断-稳定原则n原则二:
不可呈现规律变动n连续7点上升或下降n呈现规律性波动,具有显著的波动周期3214.214.214.414.414.614.614.814.8151515.215.215.415.415.615.6折线图1折线图1管制图的判断-稳定原则n原则二:
不可呈现规律变动n连续7点在管制界限一侧n连续11点中,有10点在管制界限一侧(间断)3314.214.214.414.414.614.614.814.8151515.215.215.415.415.615.6东部东部管制图的判断稳定原则n原则三:
不可过于集中分布n显著多于2/3的点集中在CL附近:
即90%的数据在1线以内n显著少于40%的数据落在1线以内n数据集中分布在2到管制线之间(超过2/3)n3点中,有两点接近一侧之管制界限n7点中,有3点以上接近控制界限n原则四:
符合过程能力要求34长期控制n符合以下条件,可将管制图用于长期控制:
n过程稳定n符合过程能力的要求n再收集15组数据,无异常情形n利用已经算出之管制界限进行管制n按要求收集数据,并进行管制分析/控制n在下列情况下,重新计算管制界限:
n初次过程能力研究,异常消除时n对4M1E进行重大改进时n产品修正时n经过长期运行后35异常处理n可以采取的措施n有效后,不要忘了标准化的处理现象可能原因处理分布不稳定计算错误数据未层别查清原因,重新计算存在特殊原因查清原因,予以消除过程能力不足过于分散平均值偏移采用管理性/技术性措施,进行改进36管制图中应用的公式管制图相关统计量CLUCLLCL-R图n:
各组样本数K:
组数n=Xi/ni=1K=j/Kj=1Rj=Max-MinK=Rj/Kj=1+A2-A2D4D3XXRXXXRRRRRXX37管制图中应用的公式管制图相关统计量CLUCLLCL-R图n:
各组样本数K:
组数k=j/nj=1Rj=Max-MinK=Rj/Kj=1+A2-A2D4D3XXXRRRRRRXXX38管制图中应用的公式管制图相关统计量CLUCLLCL-S图n:
各组样本数K:
组数n=Xi/ni=1K=j/Kj=1Sj=(Xi-)2/(n-1)K=Sj/Kj=1+A3-A3B4B3XXSXXXSSSSSXXX39管制图中应用的公式管制图相关统计量CLUCLLCLX-MR图n:
样本数n=Xi/ni=1Ri=Xi-Xi+1n-1=Ri/(n-1)i=1+2.66-2.663.270XRRRRRXXX40管制图中应用的公式图形统计量CLUCLiLCLip=di/n+3(100-)/n)-3(100-)/n)1/2np=di/k+3(1-/n)-3(1-/n)1/2ppppppppdddddddd41管制图中应用的公式图形统计量CLUCLLCLc=ci/k+3-31/2u=c/n+3(/n)-3(/n)1/2CCccccuuuuuu42管制图中常用的数据nd2A2A2A3B3B4D3D4C421.1281.8801.8802.6593.2673.2670.79831.6931.0231.191.9542.5682.5740.88642.0590.7290.8001.6282.2662.2820.92152.3260.5770.6901.4272.0892.1140.94062.5340.4830.5501.2870.3031.9702.0040.95272.7040.4190.5101.1820.1181.8820.0761.9240.95982.8470.3730.4301.0990.1851.8150.1361.8640.96592.9700.3370.4101.0320.2391.7610.1841.8160.969103.0780.3080.3600.9750.2841.7160.2231.7770.973113.1730.2850.3500.9270.3211.6790.2561.7440.97543-R图范例Xn所测量的活塞直径数据:
n=5,k=25,规格为74.0000.02样本序号X1X2X3X4X5174.03074.00274.01973.99274.008273.99573.99274.00174.00174.011373.99874.02474.02174.00574.002474.00273.99673.99374.01574.009573.99274.00774.01573.98974.014674.00973.99473.99773.98573.993773.99574.00673.99474.00074.005873.98574.00373.99374.01573.998974.00873.99574.00974.00574.0041073.99874.00073.99074.00773.9951173.99473.99873.99473.99573.9901274.00474.00074.00774.00073.9961373.98374.00273.99873.99774.01244-R图范例X样本序号X1X2X3X4X51474.00673.96773.99474.00073.9841574.01274.01473.99873.99974.0071674.00073.98474.00573.99873.9961773.99474.01273.98674.00574.0071874.00674.01074.01874.00374.0001973.98474.00274.00374.00573.9972074.00074.01074.01374.02074.0032173.99874.00174.00974.00573.9962274.00473.99973.99074.00674.0092374.01073.98973.99074.00974.0142474.01574.00873.99374.00074.0102573.98273.98473.99574.01774.01345-R图范例-计算统计量
(一)管制图相关统计量-R图n:
各组样本数K:
组数n=Xi/ni=1K=j/Kj=1Rj=Max-MinK=Rj/Kj=1XXRXXX46-R图范例计算统计量
(一)样本序号X1X2X3X4X5XBARR174.03074.00274.01973.99274.00874.0100.038273.99573.99274.00174.00174.01174.0010.019373.99874.02474.02174.00574.00274.0080.036474.00273.99673.99374.01574.00974.0030.022573.99274.00774.01573.98974.01474.0030.026674.00973.99473.99773.98573.99373.9960.024773.99574.00673.99474.00074.00574.0000.012873.98574.00373.99374.01573.99873.9970.030974.00873.99574.00974.00574.00474.0040.0141073.99874.00073.99074.00773.99573.9980.0171173.99473.99873.99473.99573.99073.9940.0081274.00474.00074.00774.00073.99674.0010.0111373.98374.00273.99873.99774.01273.9980.029X47-R图范例-计算统计量
(一)样本序号X1X2X3X4X5XBARR1474.00673.96773.99474.00073.98473.9900.0391574.01274.01473.99873.99974.00774.0060.0161674.00073.98474.00573.99873.99673.9970.0211773.99474.01273.98674.00574.00774.0010.0261874.00674.01074.01874.00374.00074.0070.0181973.98474.00274.00374.00573.99773.9980.0212074.00074.01074.01374.02074.00374.0090.0202173.99874.00174.00974.00573.99673.9960.0332274.00473.99973.99074.00674.00974.0020.0192374.01073.98973.99074.00974.01474.0020.0252474.01574.00873.99374.00074.01074.0050.0222573.98273.98473.99574.01774.01373.9980.035总平均值74.0010.023X48-R图范例-计算管制界限
(二)n查系数,n=5,则有:
A2=0.577,D4=2.114,D3=0n图管制线nCLX=74.001nUCLX=+A2*=74.001+0.577*0.023=74.014nLCLX=-A2*=74.001-0.577*0.023=73.988XXXRRXX49-R图范例-计算管制界限
(二)nR图管制线nCLR=0.023nUCLR=D4*=2.114*0.023=0.049nLCLR=D3*=0*0.023=0RRRX50-R图范例-绘制图形(三)n绘制R管制图UCLCLXLCL51000.010.010.020.020.030.030.040.040.050.050.060.060.070.070.080.081177131319192525样本序号样本序号RRRR-R图范例-绘制图形(三)n绘制图UCLCLLCLXX5273.9873.9873.98573.98573.9973.9973.99573.995747474.00574.00574.0174.0174.01574.0151177131319192525样本序号样本序号XBARXBARXBARXBAR-R图范例-判定n图形状况判定:
n两图均未违反判稳原则,属于稳态n管制界限在规格界限内n过程能力评定:
d2=2.326n=74.000,=74.001,中心不重叠nCa=(74.001-74.000)/0.02=0.05nCp=T/(6*0.023/2.326)=0.674nCpk=(1-Ca)Cp=0.95*0.674=0.64n结论:
过程是稳定的,但应加强过程能力的提升XX53pn图范例nSMT加工后检查数据如下:
n=100,k=25组号d组号d组号d13114214241212213013123044142246531502546316372170821869219110520454Pn图n计算统计量和管制界限nCL=di/k=65/25=2.6nUCL=+3(1-/n)=2.6+3(2.6(1-2.6/100)=7.4nLCL=-3(1-/n)=2.6-3(2.6(1-2.6/100)=-2.2取0ddddddd55PN图n绘制图形UCLCLLCL56001122334455667788113355779911111313151517171919212123232525样本组号样本组号PNPNdd
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