SPC基本原理和Cpk改善.ppt
ATL ConfidentialAmperex Technology Limited(ATL)SPC基本原理及基本原理及CPK改善改善Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited目录目录nSPC概念概念nSPC理论基础理论基础n控制图控制图n控制图应用控制图应用n过程能力分析及过程能力分析及CPK改善改善 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC概念概念nSPC：Statistical Process Control-统计制程控制n应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，从而保证产品与服务满足要求的一种质量技术nSPC具体的应用工具-控制图 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC理论基础理论基础1-正态分布正态分布n正态分布的定义:n又称高斯分布;一种最常见的连续性随机变量的概率分布 n表达式：正态分布记作N(，2)n该分布由两个参数平均值和方差决定n正态分布的特征:n正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，延伸到无穷曲线n越大，数据分布越分散；越小，数据分布越集中 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC理论基础理论基础1-正态分布正态分布n正态曲线下面积分布:n实际工作中，正态曲线下横轴上一定区间的面积反映或变量值落在该区间的概率（概率分布）。n几个重要的面积比例（概率）轴与正态曲线之间的面积恒等于1。（-,+）内的面积为68.27%（-2,+2）内的面积为95.45%（-3,+3）内的面积为99.73%。ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC理论基础理论基础1-正态分布正态分布n正态分布的应用:n生产中很多参数的概率分布都可以近似地用正态分布来描述：如直径、长度、厚度、重量等 n中心极限定理：实际工作中，只要样本量n较大时，我们可以认为X的分布近似于正态分布 n正态分布在质量控制中的作用 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC理论基础理论基础2-变异来源变异来源n变异（或波动/偏差）:n没有任何2件产品是完全相同的，即存在变异n质量和变异的关系：质量（1/变异）n2种基本变异来源：特殊因素-可控 随机因素-不可避免 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC理论基础理论基础2-变异来源变异来源n变异来源-随机因素:n由一些很微小的难以消除的变化累积造成n对质量影响较小，能接受；不易识别，不能消除，只能减少n过程中只存在随机变异因素，那么产品的变异是可以预测的，过程是稳定的，即“In-Statistical-Control”n变异来源-特殊因素:n由于批次间的较大变化、机器问题、工装磨损、原材料问题等造成的较大变异n对质量影响较大，不能接受；易识别，可控n过程中存在特殊变异因素，将会导致品质不稳定，即“Out-Of-Control”n当生产过程中只有随机变异时，质量参数将形成某种典型分布（通常是正态分布）ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC控制图控制图n控制图概念:n判断生产过程是否处于统计控制状态的图形n根据前期稳定的生产状况，计算控制限，并以此控制限来监控后续生产n控制图理论依据:n连续性数据的正态分布n正态分布（-3,+3）范围内的概率分布为99.73%n以3为控制限区分特殊因素和随机因素（区分受控与失控）ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC控制图控制图n控制图与正态分布曲线:ATL Confidential正态分布曲线控制图旋转90Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC控制图控制图n控制图与变异来源因素:ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC控制图控制图n控制图构成:n横坐标：以随时间推移而变动的样品号n纵坐标：控制参数或统计值n中心线（CL）：Central Line；代表实际数据平均值n上控制限（UCL）：Upper Control Line；代表数据控制的上限n下控制限（LCL）：Lower Control Line；代表数据控制的下限 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedSPC的作用的作用n有效监测、提前预防 提前发出警报，并使你有足够时间来防止更严重的问题出现 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology Limited规格限规格限VS控制限控制限 ATL Confidentialn规格限nSpecification Limits (USL,LSL)n由外部设计要求决定n区分合格/不合格n适用于所有单个数据n控制限nControl Limits (UCL,LCL)n由内部工序能力决定n区分特殊因素/随机因素n适用于样本数据规格限与控制限毫无关系，完全是两码事规格限与控制限毫无关系，完全是两码事Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited控制图控制图VS趋势图（趋势图（Control Chart VS Trend Chart）ATL Confidentialn控制图控制图nControl Chart（SPC）n根据实际数据计算值作为控制限n可以用来预警监控n适用于稳定工序n趋势图趋势图nTrend Chartn根据规格或指定指标作为控制限n只能用来参考观察n针对不稳定需要改善工序指定上限指定下限TrendSurpassing customers expectationAmperex Technology Limited控制图的实际应用控制图的实际应用-建立控制图建立控制图n建图需要考虑的因素建图需要考虑的因素:n风险、风险n平均运行长度（ARL:Average Run Length）n判异规则（OOC Rule）n3方式建图:nUCL=+3nCL=nLCL=-3在欧洲也有以方式建图 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology Limited2类风险类风险-（风险、风险、风险风险）n 风险风险:n按照正态分布原理，有99.73%的数据在3范围（控制限），那么仍然有0.27%的数据不在此范围n也就是说即使工序是稳定正常的,也会有0.27%的数据在控制限外n 风险：风险：工序受控，却误判为失控（OOC）的风险;即误报警风险n如果以3作为控制限，那么 风险风险=0.27%ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology Limited2类风险类风险-（风险、风险）n风险风险:n过程已经出现了异常，但是仍会有部分产品，其控制参数的值还会位于控制界内n如果抽到上面所说产品，数据点还在控制限内，那么就不能判断过程出现了异常n定义定义风险：风险：工序失控，却没有及时报警的风险；即漏报警风险n风险的大小跟实际工序能力相关 ATL Confidential风险Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited降低降低2类风险的方法类风险的方法n控制间距增大，减小，增大n控制间距增小，增大，减小n解决方法:以这2种风险的总损失最小为原则n先确定，再确定n为了增强使用者的信心，通常取值很小，我们以3作为控制间距，则=0.27%n当取值很小时，对应的风险，也就是漏发警报的风险就比较大；因此为了弥补这个问题，在“超出3,判断为异常”这一规则上，又补充了其他判异规则，以减少，这就是各种判异规则（OOC Rule）检验的由来 ATL Confidential风险不可避免风险不可避免Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited 风险风险 VS OOC RulesnOOC Rules：Out-Of-Control Rules 判异规则，即判异过程异常的标准n判异规则是用来对控制图进行检验的标准n判异规则不是针对所有过程、所有控制图都通用的n要根据实际情况适用不同的规则n过多的判异规则，会增加风险，即误报警风险n误区：用一种固定的方法处理不同的工序状况，千篇一律，而忽略了工程差异 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC RulesnOOC Rules：异常的标示n判异原理：“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的 n主要的准则：任意点超出控制线n次要的准则：非随机的数据；数据呈以下形式：n数据链n趋势n分层n混合n周期性变化 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 1nRule 1(WE1/WE2)：1点落在控制限之外n数据点在3控制限之外的概率为0.27%n一般可能的原因n新的操作员、新的工序；原材料变化、设备参数调整n检验方法或标准变化 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 2nRule 2(WE7/WE8)：连续9点在中心线同一侧n在同侧连续出现的点称为“链”，点数9，判断为异常n出现9点同侧的概率 为：P=2(0.5)9=0.39%即误报警的概率为0.39%，=0.39%ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 3nRule 3(WE9/WE10)：连续6点递增或递减n数据点逐点上升或下降称为“趋势”n出现连续6点递增或递减的概率为：p=2/6!(0.9973)6=0.27%即误报警的概率为0.39%，=0.39%ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 4nRule 4(WE11)：连续14点相邻点交替上下n出现连续14点交替的概率为：p=0.4%（根据实际统计数据得出）即误报警的概率为0.4%，=0.4%n可能的原因是：2个不同的数据组混合在一起造成，比如2位操作员轮流操作/2台设备轮流使用/2人轮流测量 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 5nRule 5(WE3/WE4)：连续3点中2点在2范围之外n出现的概率为：p=2 (1-0.9772)2 0.9772=0.30%即误报警的概率为0.30%，=0.30%ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 6nRule 6(WE5/WE6)：连续5点中4点在1范围之外n出现的概率为：p=2 (1-0.8413)4 0.8413=0.53%即误报警的概率为0.53%，=0.53%Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 7nRule 7(WE12)：连续15点1范围之内n出现的概率为：p=(1-0.15872)15=0.33%即误报警的概率为0.33%，=0.33%n原因一般是数据分层问题或是控制限不合理，太宽了Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 8nRule 8(WE13)：连续8点都在1之外n出现的概率为：p=(0.15872)8=0.10%即误报警的概率为0.10%，=0.10%Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 总结总结Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedOOC Rule 的选用的选用n 风险与OOC Rule的选取当选取多个规则时，a风险（误报警）计算公式如下：a1 a2 ak 表示各判异规则对应的a风险n当只选取WE1/WE2（超3限）：误报警风险=1-(1-0.27%)(1-0.27%)=0.55%n当所有规则都选取时：误报警风险=2.48%Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedARL:Average Run LengthnARL:Average Run Length:n定义：能够正确识别1个异常点所需要的运行点数量n对应风险和 风险，也有2个参数：ARL0和ARL1nARL0=In-control Average Run Length 针对工序稳定受控的状态 平均运行多少个点出现1次误报警 ARL0=1/nARL1=Out-control Average Run Length 针对工序不稳定失控的 平均运行多少个点后识别1个异常点 ARL0=1/（1-）nARL用来帮助我们在建立控制图的时候确定样品数量和取样频率 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology Limited单值和均值控制图单值和均值控制图nATL常用的控制图-单值控制图(IR)、均值控制图(XR)n单值控制图:测量费用很大时，（例如破坏性实验）或是当任何时刻点的输出性质比较一致时（如粘度）；最经济n均值控制图 使用范围较广的一种计量型控制图，样本n1n为什么要用均值控制图？n单值可能不符合正态分布n如果n=5，一般都符合正态分布n单值控制图对变异的判断不灵敏 ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology Limited ATL Confidential过程能力分析及过程能力分析及CPK改善改善Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited过程能力分析过程能力分析n过程能力分析是评价生产过程满足预期要求的能力n在进行过程能力分析前，必须明确如下要素n过程输出参数，即控制参数 n对输出参数特性的要求，即目标规格和规格公差（USL,LSL）n抽样方案（包括频率、样本数等）n服从正态分布（也就是过程稳定和可预测）ATL ConfidentialSurpassing customers expectationAmperex Technology Limited过程能力指数过程能力指数Cp与与CpknCp:生产过程的自然能力与要求规格的比较n判断生产过程是否处于统计控制状态的图形nCp指标的判断（Cp越大越好）：一般来说 Cp1，过程能力不足 1，过程能力尚可 ，过程能力充足nCp与过程输出参数的Mean值无关；它是假设Mean值与规格中心值（Target）一致时的过程能力之比。所以Cp指数是反映制程的潜在能力潜在能力nCp的前提条件：Mean=Target对应3质量水平Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited过程能力指数过程能力指数Cp与与CpknCpk:n大多数情况下：MeanTarget，那么分析过程能力的时候就要考虑均值Mean的影响，所以就引入Cpk概念nCpk：过程输出均值与规格中心或目标不重合时的过程能力指数nCpk计算公式：公式一：Cpk=(1-Ca)Cp 这里有个指数Ca偏离度（有的资料用K表示）nCa衡量平均值和规格中心一致性，nCa越大，表明均值偏离规格中心越大，过程能力越差Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited过程能力指数过程能力指数Cp与与CpknCpk计算公式二:n 单侧上限过程能力指数，仅有上规格限的时 候使用n 单侧下限过程能力指数，仅有下规格限的时候使用n当Mean=Target时，Cp=Cpk；当MeanTarget，CpkCpn只要双边规格都给定，Cp就有意义，Cpk和Cpk就要同时考虑Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedCpk改善改善nCpk与控制限无关，与规格、Mean、相关n改善Cpk途径：1).减少Mean值偏移度Ca;2).减少标准差;3).扩大规格限度USL/LSLn如Cp、Cpk都较小，且两者差别不大（如）说明过程的主要问题是太大，应首先降低过程变异n如Cp较大、Cpk较小，两者差别较大（如）说明过程的主要问题是Mean偏离规格中心大多，应首先调整平均值n如Cp很大、Cpk更小，且两者差别较大(如）说明过程的Mean和都有问题，通常的改进：应首先调整平均值，再降低过程变异Surpassing customers expectationAmperex Technology Limited长期过程能力指数长期过程能力指数Pp与与PpknPp/Ppk与Cp/Cpk的区别nCp/Cpk只包括过程固有的变异；要求服从正态分布nPp/Ppk除了包括过程固有的变异外，还包括其他外部因素产生的变异（如气候的变化、设备的老化、仪器的校正等）；不要求数据一定服从正态分布n同Cp和Cpk的计算方式类似，只是使用的标准差是过程总变异的总标准差（s）计算Surpassing customers expectationAmperex Technology LimitedThank You!
