SPC与制程能力评估.pptx
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1、Prepare by : Robin MuPrepare by : Robin MuQS Section, QS DivisQS Section, QS Divisi ion, IPT on, IPT July 24th, 2007July 24th, 2007教材編號教材編號: :IPT-IPT-M2M2XXXXXX版本版本: :V1.0V1.0版版會簽單位會簽單位會簽單位會簽單位相應主管相應主管會簽單位會簽單位相應主管相應主管 核准核准: 部級主管部級主管 擬制人擬制人: Robin MuPrepared byPage 21.教材初版教材初版修訂紀錄修訂紀錄Prepared byPage
2、3目目 錄錄ItemNo.PageLink1. 基础理论2. 统计基础知识 3. 制程变异的原因 4. 制程能力分析 5. SPC的工具-管制图 6. SPC的运作流程 51224305484Prepared byPage 41930195019501970197019801980現在品管過程過濾不良檢驗不良制造技術設計/系統/習慣產品不良率高不良率不良率仍相當高(%)百分不良率已大為降低低不良率(PPM)6品質1.1. 1.1. 品質過程品質過程与与不良率之演進不良率之演進1. 1. 基础理论基础理论Prepared byPage 5常規管制方法-檢驗1.2. 1.2. 传统品质观念与目前品
3、质观念的差别传统品质观念与目前品质观念的差别产出95个最終檢驗CTQ不合格品2個清潔5個缺陷: 5個S1S2S3S4S5S6S7S81 0 0个CTQ返工1個CTQPrepared byPage 6當一個設備由100個部件組成,即使每一個部件的合格率爲99.97%,設備的合格率也僅爲99.97%?99.97%=76.31%當該設備由500個部件組成,則該設備的合格率僅爲25.83%99.97%的合格率是否足夠?每一個部件的合格率均爲99.97%Prepared byPage 7下限下限上限上限缺陷缺陷無缺陷性能被認爲是完全不一樣的性能被認爲是一樣的門柱思維传统的品质概念Prepared byP
4、age 8Prepared byPage 91.3.1. 1924年Walter Shewhart博士在貝爾實驗室开发了一套 统计学流程控制理论;1.3.2. 上世纪20年代期间, Shewhart博士在一系列演讲中提出 了他的理论, 并在高品质制造产品的经济性控制一书中 发表(1931);1.3.3. 1939年Shewhart與戴明合寫了“品質觀點的統計方法”;1.3.4. 上世纪40年代期间, 战时生产使该理论得到广泛的应用;1.3.5. 1950年戴明到日本講學, 介紹SQC觀念及方法, SQC是 發現問題才解決, 浪費較大, 後來發展出了SPC;1.3.6. 美國汽車業廠商對SPC非
5、常重視, 並使之得到廣泛應用;1.3.7. ISO9000也十分重視SPC的應用, 對其有專門章節要求.1.3. 1.3. SPCSPC的历史的历史Prepared byPage 101.4. 1.4. SPCSPC的定义的定义 統計過程控制(SPC)是基於統計原理, 利用圖形技術, 對 流程中關鍵(質量)特性進行監控, 並通過判定準則, 及時顯示 異常, 從而達到發現問題、預防不良產生的一種管理工具. SPC能夠將海量數據中的異常通過圖形直觀展現出來, 適用 於各種須投入大量資源, 要長期管控的流程或特性. SPC有以下作用: A. 确保制程持续稳定、可预测; B. 提高产品质量、生产能力、
6、降低成本; C. 为制程分析提供依据; D. 区分变差的特殊原因和普通原因, 作为采取局部措施 或对系统采取措施的指南.Prepared byPage 112. 2. 统计基础知识统计基础知识2.1. 2.1. 正态分布正态分布Prepared byPage 12-3-2-1+1+2+30.135%0.135%99.73%95.45%68.27%A. 測定的平均值(x)與群體平均值()一致; B. 曲線的最高點與橫軸垂直相交處, 即為群体平均值()以此點為中心, C. 其曲線左右兩邊對稱;C. 正态分布左右兩尾與橫軸漸漸靠近, 但不與橫軸相交;D. 曲線下橫軸上之面積等於“1”, 曲線下橫軸上
7、之面積分布情況為: (-)至()範圍內的面積約占总面積的68.27%; (-2)至(2)範圍內的面積約总占面積的95.45%; (-3)至(3)範圍內的面積約占总面積的99.73%.Prepared byPage 132.2. 2.2. 数据的类别数据的类别abXPrepared byPage 14Xx1x2x3x4x5x6x7Prepared byPage 15 “母體”是指組成某一特定群體的全部單位, 有時母體大到 無法測量. “樣本”是指該特定母體中的某些單位, 要求母體中的每一個 單位都有同等機會被用來測量, 即樣本必須是隨機的.2.3. 2.3. 抽样抽样母體樣本母體樣本Prepar
8、ed byPage 16隨機抽樣隨機抽樣: 每個均有被選上的相等机會Prepared byPage 17這 樣 不 是 隨 機 抽 樣這 樣 不 是 隨 機 抽 樣 ! ! ! ! !Prepared byPage 18層別式抽樣層別式抽樣: 母体被“層別”成几個組, 在每個組內隨机選擇.Prepared byPage 19系統隨機抽樣系統隨機抽樣: 每隔n個抽取一個樣本.Prepared byPage 20行進中的過程行進中的過程分組抽樣分組抽樣: 每小時在該點抽3個樣本.Prepared byPage 21計數數據計數數據: 一般情況下取50100個計量數據計量數據: 每個分組最少30個P
9、repared byPage 222.4. 2.4. SPCSPC相关术语相关术语2.4.1 Xi: 实测数据, X1X5 是指一个样组中的5个实测数据;2.4.2 Xbar: 表示n个数据的平均值, 即: Xbar=(X1+Xn)/n;2.4.3 T: 表示公差值, 即: 公差值=规格最大值规格最小值 (T=USLLSL);2.4.4 : 表示规格中心值;2.4.5 R: 极差值, 即:極差值=样组中之最大值样组中最小值;2.4.6 Rm: 表示样组之极差值, 即: 第二组Rm值=第二组X值 第一组X值, 依此类推;2.4.7 Cpk: 表示制程能力指數;2.4.8 S: 樣本標准差.Pre
10、pared byPage 233. 3. 制程变异的原因制程变异的原因普通原因普通原因: 是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布随着时间推移具有稳定的且可重复的分布 过程中的许多变差的原因过程中的许多变差的原因, 我们称之为“处于统计控制状态”、 “受统计控制”, 或有时简称“受控”, 普通原因表现为一个稳定 系统的偶然原因. 只有变差的普通原因存在且不改变时, 过 程的输出才可以预测.特殊原因特殊原因: 是造成不是始终作用于过程变差的原因不是始终作用于过程变差的原因, 即当它们 出现时将造成过程的分布改变. 除非所有的特殊原因都被查 找出来并且采取了措施, 否则它们将继续用不可预测的方式
11、 来影响过程的输出. 如果系统内存在变差的特殊原因, 随时间 的推移, 过程的输出将不稳定.Prepared byPage 24項 目普通原因特殊原因定 義不可避免之原因, 非人為原因, 共同原因, 偶然原因可避免的原因, 人為原因, 特殊原因,異常原因, 局部原因等影 響隨時間推移具有穩定的,且可重复的分布過程,稱為“處于統計控制狀態”簡稱 “受控”.指造成不是始終作用于過程的變差的原因,即當它們出現時將造成整個過程的分布改變.例 子同一人使用同一儀器于不同時間量測產品之差異不同方向不同位置測量軸徑原材料重量气候、环境的微小变化合格原料的微小变化机械的微小震动刀具的微量磨损生產條件設定錯誤使
12、用不合格材料加工機器差異材料之不同设备调整不当新手违背操作规程作业刀具过量磨损加工方法的改变對產品 的影響微小, 不明顯明顯而巨大是否值得追查原因不值得值得而且可以找到Prepared byPage 25時間過 程 受 控 制 且 能 力 符 合 規 範過程不受控制能力也不符合規範Prepared byPage 26時間過程受控制但能力不符合規範要求過程受控制且能力符合規範要求Prepared byPage 27局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施,以便纠正大约可纠正85%的过程问
13、题Prepared byPage 28解决普通原因的系统措施解决异常原因的局部措施解决异常原因的局部措施UCLUCLLCLLCLPrepared byPage 29制程能力是工序在管制状态时, 其工序生产的产品品质变化有多少程度的值, 或指在管制状态(稳定状态)下, 工序能制造出来的品质水平的程度.而制程能力分析是指針對一個過程, 在滿足顧客的期望上,表現得有多好的一種研究.4. 4. 制程能力分析制程能力分析4.1 4.1 制程能力的定义制程能力的定义Prepared byPage 30 短期制程能力 短期制程能力是隻存在偶然原因时的制程能力, 表示取樣 數據都具有同樣的品質特性, 但有主要
14、技術要素引起品質 特性變化, 因此品質特性變化越大, 散布也就越大, 短期 制程能力也就越差. 長期制程能力 長期制程能力是包括組內誤差和組間誤差, 為了改善技術 和工序管理, 必須判斷工序是否穩定時, 用長期制程能力 的特性來取樣, 來確認包括管理要素引起的變化和技術的 要素引起的變化.Prepared byPage 31制程能力隨時間的延續,平均值及分布形狀產生變化稱為偏移/漂移現象.偏移是制程的突然變化.漂移是制程隨時間緩慢發生的變化.Prepared byPage 32 收集過程數據是為了對過程進行分析和研究, 並為最終進行 過程改善做好準備. 如何收集數據才能保証所收集的數據能 代表
15、整個過程的現狀、並保証過程的短期和長期能力都能夠 被評估? 合理分組是收集數據的一種策略, 通過合理分組可區分短期 和長期誤差, 從而可以確認過程目前的問題是技術實力不夠 (Zst太小), 還是控制水平差(Zst與Zlt差異太大)4.2.1 4.2.1 合理分組合理分組( (Rational SubgroupsRational Subgroups) )的目的的目的4.2 4.2 数据收集策略数据收集策略 在收集過程數據時, 我們一般會收集較長時間范圍內的很多 組數據(因為數據收集太少, 不能把握過程的現狀全貌). 收集數據時, 要求每組內的數據隻包含偶然原因誤差, 組與組 之間存在異常原因誤差
16、和偶然原因誤差, 這樣收集的數據可 對過程的長期能力和短期能力分別作出評估.4.2.2 4.2.2 組內誤差和組間誤差組內誤差和組間誤差Prepared byPage 33組內誤差和組間誤差Process ResponseProcess ResponseTimeTime組間誤差組內誤差Rational SubgroupsRational SubgroupsPrepared byPage 34合理分組的步驟如下: A. 首先確定可能影響CTQ的各種輸入變量(應從生產班次、 操作員、材料、方法、設備等方面考慮); B. 從以上輸入變量中選出可能會對CTQ產生重大影響的 幾個因素; C. 制定抽樣計
17、劃, 確保每個數據組中隻有偶然原因誤差, 每 組取樣25個, 組內樣本盡短時間內收集; D. 測量樣本並記錄數據, 為後續分析做好準備; E. 收集的數據組別要足夠多.4.2.3 4.2.3 如何進行合理分組如何進行合理分組Prepared byPage 35目標值(Target) 每一種可量測的特性, 都會有一個想要的績效水準, 就是 通常所說的目標值. 例如: 體溫- 36.8 上班時間- 8:00 a.m.4.3.1 4.3.1 基本术语及定义基本术语及定义4.3 4.3 连续型数据分析连续型数据分析規格界限(上限/下限)(Specification Limits) 很多過程活動與過程結
18、果有一個規格范圍, 该范围提供允 許超出或低於績效目標值的界限. 例如: LSL 目標值 USL 體溫 36.5 36.8 37.3 上班時間 6:30a.m. 8:00a.m. 8:02a.m.Prepared byPage 36平均數(Mean): 一組數據的平均值, 通常以“ ”表示. 例如: 體溫 36.7 36.9 37.3 37.1 37.2 36.8 37.0 平均值=37.0偏差(Deviation): 指某個特定量測值與所有量測值平均數之間的距離.X並非所有的量測結果與目標值都是一致的, 此現象稱為變異, 並非所有的變異都是不符合要求的, 某個變異雖然偏離目標, 但仍是符合規
19、格要求的.Prepared byPage 37標準偏差(Standard Deviation): 指整個數據組的整體離差.Prepared byPage 38缺點率: 根據目標值, 規格上/下限繪制某一過程量測結果的分布 曲線時, 一些量測結果會超出規格界限. 位於曲線以下但 超出規格上/下限范圍的數據所佔的比例或百分比.Prepared byPage 39Cp是衡量制程潛在能力的一個指數, 它未考慮到制程輸出平均值的偏移, 隻考慮制程輸出分布的離散程度與制程規格的比較結果. 計算公式如下:Cp反映了一個過程的潛在能力, 它假設過程均值與規格中心值完全重合. CP值越大, 表明制程能力越高.C
20、p=USL-LSL6stUSL=規格上限LSL=規格下限st=短期標準差4.3.2 4.3.2 衡量短期制程能力的指数衡量短期制程能力的指数Prepared byPage 40Cpk是衡量制程實際能力的一個指數, 它考慮了制程輸出平均值的偏移, 計算公式如下:T=(USL-LSL)/2 Cpk=(1-K)Cp =(1-K)USL-LSL6stK= T -XUSL-LSL2Cpk= (1-ICaI)*Cp單側下限制程能力指數單側上限制程能力指數Prepared byPage 41准確度Ca精確度Cp精密度CPkCa/Cp/CPk之間的概念關係Cpk=Cp(1-ICaI)Prepared byPa
21、ge 42例: 一批軸承, 抽樣量測尺寸如下: 10.52 10.53 10.48 10.47 10.49 10.50 10.48 10.52 10.51 10.48 10.50 10.50 10.51 10.49 10.50 10.52 10.50 10.49 10.48 10.49 10.50 10.51 10.48 10.48 10.50 1). 若Spec 10.500.05, 則Cpk為多少? 2). 若Spec 10.55Max, 則Cpk為多少?解: 1). 2). 46. 02)05. 0(05. 050.1049.101029. 06)05. 0(05. 0)1 (029.
22、02402. 01)(49.102543.2622CaCpCpknxxsnxXii69. 0029. 0349.1055.103X-USLsCpkPrepared byPage 434.3.3 4.3.3 衡量长期制程能力的指数衡量长期制程能力的指数 Pp/Ppk 計算公式如下:Pp=USL-LSL6ltUSL=規格上限LSL=規格下限lt =長期標準差Ppk= USL LSL3lt- X_Prepared byPage 444.3.4 4.3.4 制程能力指數分析制程能力指數分析 A. 當实际中心值等於規格中心值時, Cpk=Cp, 當实际中心值 不等於規格中心值時, CpkCpk1.33合
23、格理想狀態,繼續維持.31.33Cpk1.00警告使制程保持於管制狀態,否則產品隨時有發生不良品的危險,需注意.41.00Cpk0.67不足產品有不良品產生,需作全數遷別,制程有妥善管理及改善之必要.50.67Cpk非常不足應採取緊急措施,改善品質並追究原因,必要時規格再作檢討.Prepared byPage 46USL=160X-Bar= 100Z=USL-160-10020= 3.0From Z table, for Z=3.0 , P(defect)= 0.00135僅有單側上規格限4.3.6 Sigma4.3.6 Sigma水准水准-Z-ZPrepared byPage 47USL=1
24、60 = 110 P(defect)= 0.0061+ 0.000233=0.00644雙側規格限LSL=40From Z table, for P(defect)= 0.00644, Z=2.487ZUSL=USL-160-11020=2.5P(d)us=0.00621LSL-ZLSL=40-11020= 3.5P(d)ls=0.000233Prepared byPage 484.3.7 4.3.7 長期長期Z Zlt ltPrepared byPage 49Prepared byPage 50Prepared byPage 51單位(N-Unit)缺點(D-Defect)機會(O-Oppo
25、rtunity)每百萬個機會的缺點數(DPMO)單位數: 4機會數: 4缺陷數: 6DPU=6/4=1.5DPO=6/16=0.375DPMO=DPO*1000000=3750004.4.1 4.4.1 基本术语及定义基本术语及定义4.4 4.4 离散型数据分析离散型数据分析Prepared byPage 52以Z值換算表將DPMO轉換成值不良率為37.5%, 查表可得知, Zst為0.32.4.4.2 4.4.2 制程能力分析制程能力分析Prepared byPage 535. SPC5. SPC的工具的工具-管制图管制图 Mean Standard deviationX averageS
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