SPC培训教材(0731).pptx
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1、SPC培训培训内内 容容 提提 要要 SPC是什么是什么 SPC控制图的构成成分控制图的构成成分 何种场合使用何种场合使用SPC 异常定义及执行异常定义及执行现状现状 如何执行如何执行SPC20100615605595585Sample NumberSam ple M eanX-bar Chart for KVOPX =599.1UCL=613.6LCL=584.6最高控制限最低控制限Center LineUCL = X + ks中心线= XLCL = X - ks这里X = 样本均值s = 样本标准差k = 控制限离中心线的某个距离(通常3) )对连续对连续(变数变数) 的的 )对逻辑对逻辑
2、(属性属性) 的的连续数据还是逻辑数据连续数据还是逻辑数据? ?缺陷数或者缺陷率缺陷数或者缺陷率批的大小是否稳定?大量或者少量upcnpX-R变数(连续)逻辑(离散)否是少量大量I-MR I-MR:个别数据以及移动范围X-R:X栏以及范围(样品的平均值和范围)控制因素分层控制因素分层: M/C-各机型各机型(WB 339E ;Nutek;Connex) 材料材料-例如例如:金丝金丝 25、38;铜丝铜丝22、42 不同导电胶不同导电胶;不导胶不导胶 不同产品不同产品(PACKGE) 工艺工艺- 例如:高速线例如:高速线; 挂镀线挂镀线 自动模自动模;MGP模模因素分层因素分层控制图数据收集控制
3、图数据收集选择合适的控制变量控制变量数据收集数据收集(注:如果变量不能直接测量,可以识别一个替代变量)(球型-球径;球厚.)选择控制图的类型类型建立合理子组子组(线径大小)确定合适的样本容量和频数(模温测点; 镀层厚度测点)确定测量方法/准则确定量度能力实行最初的能力研究以建立试用控制限试用控制限( (首次首次) )设置表格来收集和填数据收集,填表,分析和处理信息的程序化训练职员使建立表的过程制度化缺陷率缺陷率np 图 -假定样本容量为常数样本容量为常数时,用一种简单的图来描绘一致单位的个数(缺陷部分的百分比)。P图-假定样本容量不是常数样本容量不是常数时,用一种简单的图来描绘一致单位的个数(
4、缺陷部分的百分比)。 缺陷数缺陷数C图 -假定样本容量为常数样本容量为常数时,用一种简单的图来描绘生产单位中缺陷的个数个数(而不是缺陷百分比).U图 -假定样本容量不是常数样本容量不是常数时,用一种简单的图来描绘每生产单位中缺陷的个数个数(而不是缺陷百分比). 连续数据的控制图连续数据的控制图X-bar & R 图图X-bar 图测量了Y超过约束的中心趋势。 R 图测量了代表全部时间Y的随即原因变动的子组内均匀性的得失。R图是以每个子组内值的极差为基础的。X: UCLX-bar = x + AR LCLX-bar = x ARR: UCLR = D4R LCLR = D3RX-bar & Si
5、gma图X-bar 图测量了Y超过约束的中心趋势。 Sigma 图描绘了基于子组内标准差的变动,而不是极差的变动X: UCLX-bar = x +As LCLX-bar = x As S: UCLs = B4sLCLs = B3s连续数据的控制图连续数据的控制图I & mR 表: 个体和移动极差。与X-bar & R 表相似。这个表画出每个个体的信息(子组大小为一)和移动极差,而不是将子组全部时间的均值和极差列表。是操作员使用的极其简单的 : UCLI-bar = I + E2RR: UCLR =D4R LCLI-bar = I - E2R LCLR = D3R连续数据的控制图连续数据的控制图
6、“R”的控制表因子 (对于“S”图相类似的表,查找 AIAG或其他质量参考材料。)Chart forAverages(X-bar)Chart forAverages(X-bar)SubgroupSizeFactors forControl LimitsDivisors forEstimate of St.Dev.Factors forControl LimitsDivisors forEstimate of St.Dev.nA2d2D3D4A3c2B3B421.8801.128-3.2672.6590.7979-3.267031.0231.693-2.5741.9540.8862-2.5680
7、40.7292.059-2.2821.6280.9213-2.266050.5772.326-2.1141.4270.9400-2.089060.4832.534-2.0041.2870.95150.3001.970070.4192.7040.0761.9241.1820.95940.1181.882080.3732.8740.1361.8641.0990.96500.1851.815090.3372.9700.1841.8161.0320.96930.2391.7610100.3083.0780.2231.7770.9750.97270.2841.7160110.2853.1730.2561
8、.7440.9270.97540.3211.6790120.2663.2580.2831.7170.8860.97760.3541.6460130.2493.3360.3071.6930.8500.97940.3821.6180140.2353.4070.3281.6720.8170.98100.4061.5940150.2233.4720.3471.6530.7890.98230.4281.5720160.2123.5320.3631.6370.7630.98350.4481.5520170.2033.5880.3781.6220.7390.98450.4661.5340180.1943.6
9、400.3911.6080.7180.98540.4822.5180190.1873.6980.4031.5970.6980.98620.4971.5030200.1803.7350.4151.5850.6800.98690.5101.4900210.1733.7780.4251.5750.6630.98760.5231.4770220.1673.8190.4341.5660.6470.98820.5341.4660230.1623.8580.4431.5570.6330.98870.5451.4550240.1573.8950.4511.5480.6190.98920.5551.445025
10、0.1533.9310.4591.5410.6060.98960.5651.4350X-bar and R ChartsX-bar and s ChartsFactors for Control LimitsFactors for Control LimitsChart for Ranges (R)Chart for Standard Deviations (s)随机误差随机误差系统误差系统误差对产品质量指标散布经常起作用的误差,是数据散布的正常原因影响产品质量指标散布的异常原因用数理统计方法来发现它、是可以避免可以避免的M/C轻微振动夹具轻微松动刀具正常磨损作业者操作微小变化温、湿度微小变化
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