SPC统计过程控制教材--linyanyan.pptx

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1、主讲人：范秋明主讲人：范秋明SPC统计过程控制统计过程控制11、专心听讲（请手机、小灵通、专心听讲（请手机、小灵通“收声收声”）。）。2、积极思维（杜绝、积极思维（杜绝“鱼眼鱼眼”现象）。现象）。3、互动学习（敞开心胸，积极投入，、互动学习（敞开心胸，积极投入， 但须避免但须避免“小儿多动症小儿多动症”）。）。4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，、些许自由（允许小磕睡、短时外出， 但须保持安静）。但须保持安静）。5、拒绝干扰（非紧急情况下，、拒绝干扰（非紧急情况下， 请勿接受干扰）。请勿接受干扰）。6、禁止在课室内吸烟。、禁止在课室内吸烟。小憩后请准时回到课室小憩后请准时回到课室课堂纪律课堂纪

2、律23 正确认识正确认识SPC 直方图与正态分布直方图与正态分布 正态分布与两种变差原因正态分布与两种变差原因 管制图管制图 判断制程稳定或异常的准则判断制程稳定或异常的准则 统计学统计学概述概述 十五十五项品质指标项品质指标 理理论论解析、解析、实实例例演练演练 运用运用SPC的几个常见问题的几个常见问题 附录附录45Average CompanyAverage Company一般公司一般公司一一. . 品管方法品管方法历历程程1122334455663.43.42332336,2106,21030308 8, ,53753766,80766,807Best in classBest in

3、class世界世界标标竿公司竿公司产产品品检检查查产产品管制品管制制制程管制程管制品管品管7 7手法手法(5S(5S、QCCQCC、ISO9001:2000)ISO9001:2000)管理改善管理改善(PDCA)(PDCA)一般公司一般公司3 3 SIGMA SIGMA改善改善技技术术改善改善(MAIC)(MAIC)世界世界标标竿公司竿公司6 SIGMA6 SIGMA改善改善质量工具质量工具管制重点管制重点实验计划法运用于产实验计划法运用于产品研发和制程改善品研发和制程改善设计管制最佳化PPMPPM6二二. SPC兴兴起的背景起的背景 战后经济遭受严重破坏的日本，在1950年通过休哈特早期的一

4、个同事戴明(W. Ed- wards Deming)博士，将SPC的概念引入日本。从19501980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(Roger W. Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。 美国施华特博士(Dr.W. A. Shewhart)於1924年在贝尔实验室发明了第一张管制图，从而开启了统计品管的新时代7 在日本强有力的竞争之下，从80年代起，SPC在西方工业国家复兴，并列为高科技之一。 例如，加拿大钢铁公司(STELCO)在1988年列出的该公司七大高科技方向如下：(1)连铸，(2) 炉外精炼钢包冶金站，(3) 真空

5、除气，(4) 电镀钵流水线，(5) 电子测量，(6) 高级电子计算机，(7) SPC二二. SPC兴兴起的背景起的背景8二二. SPC兴兴起的背景起的背景9经验挂帅时代的结束 ISO/TS16949品保体系的要求 QS 9000以及 ISO/TS16949 等体系，要求组织为客户提供长期稳定的合格产品，而只有稳定而一贯（Consistent）的过程与系统，才能保证长期做出合格的产品。然而，如何检核此一贯过程与系统仍然稳定的存在呢？这必须依赖SPC来发挥功能。 如果工作经验对产品品质有举足轻重的影响（例如：手工裁缝），那么，SPC就没有太多发挥的空间。相反地，如果某一公司开始将经验加以整理，而纳

6、入设备、制程或系统时；也就是说，该公司开始宣告经验持帅时代将要结束，那么SPC的导入时机也就自然成熟了。10 http:/ 资料下载大全 SPC是英文Statistical Process Control的字首简称,即 统计过程控制，也称为统计制程管制。 简单的讲，SPC就是应用统计技术统计技术(Statistical)对过程(Process)中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整制程制程，从而达到改进与保证质量的目的。 SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨三三. 什什么么是是SPC11Statistical Process Control规格规格 制程制程USL UCLSL CLLSL

7、LCL s aCa Cp Cpk群群体体 样样本本Population Sample X bar xN n R计计量值：量值：均值均值极极差差图图 s规规格格标标准差准差图图直直方方图图计计数数值：值：P不良率不良率图图C缺缺点数图点数图柏拉柏拉图图1213 http:/ 资料下载大全五五. SPC的特的特点点14 http:/ 资料下载大全六六. SPC认识误区的剖析认识误区的剖析(一一)关于管制图l这张管制图是否有意义？l这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与研判？ 这些问题经过推敲之後才能帮助我们对SPC作更深入的了解。l它所管制的参数真的对产品品质有举足轻的影响吗？ l管

8、制界限订的有意义吗？15 http:/ 资料下载大全SPC认识误区的剖析认识误区的剖析(二二)关于Ca/Cp/CpkCa/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会制程能力分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司，但是值得再深入探讨的是lCa/Cp/Cpk有定期Review吗？l是否已用Ca/Cp/Cpk作订单分派给不同生产线生产的依据？lCa/Cp/Cpk被活用了吗？16SPC认识误区的剖析认识误区的剖析(三三)关于制程参数制程参数的确是SPC的焦点，但是我们应深入探究l为什么挑出这些制程参数？l这些制程参数的控制条件是如何决定的？l 这些制程参数与成品品质间有因果关系可

9、循吗？ PROCESS原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPC17制程（制程（Process） 品质的源头、品质的源头、SPC的焦点的焦点 制程的起伏变化是造成品质变异（Variation）的主要根源，而品质变异的大小也才是决定产品优劣的关键。这种因果关系，可进一步表示如下：结论：制程是制程是SPC的焦点的焦点1819将收集的测定值或数据之全距分为几个相等区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积以条状方式排列起来所产生的图形，称之为直方图。用途：直方图与正态分布直方图与正态分布 1.了解分配型态 2.研究制程能力 3.工程解析与管制4.

10、分配型态的统计检定5.计算产品不良率 6.藉以订立规格界限 201.收集数据2.计算组数组数样本数的平方根3.计算全距：由全体数据中找出最大值与最小值之差。4.决定组距：为便于计算平均数与标准差,组距常取 2、5、10 的倍数。 组距 = 全距 / 组数5.决定各组之上下组界： 先求出最小一组的下组界，再求出上组界依此类推，计 算至最大一组之组界。 最小一组下组界 = 最小值 - 测定值之最小位数/2 最小一组上组界 = 下组界 + 组距6.决定组中点7.制作次数分布表8.制作直方图210.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.64

11、50.6470.6460.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6510.6370.6500.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.65

12、00.6520.6430.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(例)有一机械厂，为了解制品外径尺寸之变化，由产品抽取100个样本测定其外径，测定结果如下表，试作次数分配表。22 (1)定组数： (2)求组距： 全距XmaxXmin 0.6650.634 0.031 组距 全距/组数0.00310.00310100 n23(3)决定区间之境界值 第一组下组界最小测定1/

13、2测定单位0.6340.001/2 0.6335。 以0.6335累加0.003得各区间之境界值，如次数分配表。(4)计算各组之中心值 第一组中心值(0.6335+0.6365)/20.635 以0.635累加0.003得各区间中心值。24组数组界中心值划记次数10.6335 0.63650.635120.6365-0.63950.638 530.6395-0.64250.641 1040.6425-0.64550.644 1150.6455-0.64850.647 1560.6485-0.65150.650 2270.6515-0.65450.653 1580.6545-0.65750.65

14、6 990.6575-0.66050.659 7100.6605-0.66350.602 4110.6635-0.66650.665 1合计 10025Histogram151011152215974105101520251234567891011subgroupNo of events26 如下如下Data是测定是测定000 电子交货电子交货DID事业部的事业部的A部品的特性的部品的特性的 Data。Spec : 4.62 0.34.864.744.794.744.824.915.074.824.675.174.884.664.814.864.854.674.774.864.984.514.

15、794.824.774.714.804.534.624.865.014.78 问题 制作 Histogram。 1. 最大值和最小值为多少 ? 2. 组数几个时适当 ? 3. 求组距(h). 4. 求界限。 5. 画出频数表。 6. 制作Histogram。HistogramCase StudyCase Study271.正常型：中间高，两边低有集中趋势；左右对称分配，显示属常态分 配，制程正常运转。 282.缺齿型：高低不一，有缺齿情形。属不正常分配，次数分配不妥当或 检查员有假造数据、测量仪器不精密等皆会有此情形。 293.切边型：有一端被切断，可能原因数据经过挑选或制程本身经过全检 后所

16、造成，若剔除某一规格以上时则切边即会形成。 304.双峰型：有二个高峰出现，可能原因有二种分配相混合，例如二种机 台或二种不同原料，测定值因环境不同影响所造成。 315.离岛型：在左边或右边形成小岛，原因测定有错误，一定有异常原因 存在，只要去除应可制出合乎规格之制品。 326.高原型：形状似高原状，不同平均值分配混合所造成，应利用层别分 离后，再作直方图作比较。 33100个机螺丝直径直方图。图中的直方高度与该组的频数成正比 从直方图到正态分布从直方图到正态分布：机螺丝直径直方图 直方图趋近光滑 34将各组的频数用资料总和N=100除，就得到各组的频率，它表示机螺丝直径属於各组的可能性大小。

17、显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。 如果资料越多，分组越密，则机螺丝直径直方图也越趋近一条光滑曲线，如直方图趋近光滑曲线图所示。在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲线，它反映了产品质量的统计规律，如分布曲线图所示 35正态分布基本知识正态分布基本知识36分布分布 1分布分布 2分布分布 3正态分布基本知识正态分布基本知识37位置：中心值形状：峰态分布宽度正态分布基本知识正态分布基本知识3843210-1-2-3-440%30%20%10% 0%95.45%样本数概率样本数概率 从平均值的标准偏差数从平均值的标准偏差数99.73%68.27%获得的两

18、个值之间获得的两个值之间的累积概率值的累积概率值正态分布基本知识正态分布基本知识39 1 Sigma2 Sigma3 Sigma1 Sigma2 Sigma3 Sigma 数据点的百分比数据点的百分比UCLLCL我们测量的我们测量的项目项目正态分布基本知识正态分布基本知识40正态分布基本知识正态分布基本知识4142目标值线预测时间目标值线尺寸时间？两种变差原因及两种过程状态两种变差原因及两种过程状态(1)两种性质的变差原因两种性质的变差原因 如果仅存在变差的普通原因如果仅存在变差的普通原因,随随着时间的推移着时间的推移,过程的输出形成过程的输出形成一个稳定的分布并可预测一个稳定的分布并可预测如

19、果存在变差的特殊原因，如果存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不随着时间的推移，过程的输出不稳定稳定正态分布与两种变差原因正态分布与两种变差原因4344普通原因之变异异常原因之变异大量之微小原因所引起,不可避免不管发生何种之普通原因，其个别之变异极为微小几个较代表性之普通原因如下：（）原料之微小变异（）机械之微小振动（）仪器测定时不十分精确之作法实际上要除去制程上之普通原因，是件非常不经济之处置一个或少数几个较大原因所引起,可以避免任何一个异常原因，都可能发生大的变异几个较代表性之异常原因如下：（）原料群体之不良（）不完全之机械调整（）新手之作业员异常原因之变异，不但可以找出其原因，

20、 并且除去这些原因之处置，在经济观点 上讲常是正确者4546Question 47过程控制范围不受控（存在特殊原因）受控（消除了特殊原因）持续改进的思维模式持续改进的思维模式48 过程能力过程能力 受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限 规范上限 时间 范围 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）49简言之，首先应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处於受统计控制状态，那么其性能是可预测的，就可评定满足顾客期望的能力。50持续改进的思维模式持续改进的思维模式515253正态分布中，任一点出现在 内的概率为 P(-X +) = 68.26% 2内的概率为 P(-2

21、X +2) = 95.45% 3内的概率为 P(-3X +3) = 99.73%+68.26%95.45%99.73%+1 +2+3-1-2-354中心線上控制限UCL下控制限LCL个别值的正态分布平均值的正态分布控制图的正态分布55中心線C區+2+1+3B區A區管制下限管制上限A區B區規格範圍超过管制上限，超过管制上限，为不可接受区域为不可接受区域在管制界限内，在管制界限内，为可接受区域为可接受区域56搜集数据绘解析用控制图是否稳定绘直方图是否滿足规格控制用控制图寻找异常原因检讨机械、设备提升制程能力5758烤纸“温度”X-R图记录单位：组立滤纸材质：机油格规范温度：170-175c机器名称

22、：烤炉 =均值 = UCL= +A2R= LCL= -A2R=173UCL= +A2 =175LCL= +A2 =170 =均值R =4.3UCL=D4 =9.09LCL=D3 =0编号123456789101112131415161718192021222324日期/时间9/68:00-9:009/69:00-10:009/610:-11:009/611:00-12:009/613:30-14:309/614:30-15:309/615:30-16:309/78:00-9:009/79:00-10:009/710:00-11:009/711:00-12:009/713:30-14:309/7

23、15:30-16:309/810:30-11:309/813:30-14:309/814:30-15:309/815:30-16:309/118:00-9:009/119:00-10:009/1110:00-11:009/1111:00-12:009/1113:30-14:309/128:00-9:009/1213:30-14:30读数 1174175175173171172173176171172174176173176174172170175172176171175173169读数 217517617717417017417017517217317317417217417517216917

24、4173175173174172171读数 3174175176175172173169173173174170172170171176173171172175174173175170173读数 4173174174176174172171170174176171169171170174174172170176173174173171174读数 5173173172175175173172169175175172170173171171175173171174170175172172175 读数之和 读数数量R=最大值-最小值235352474447365345464336应记录人员、材料、环

25、境、方法、机器或测量系统的任何变化，当控制图上出现信号时，这些记录将有助于采取纠正措施.日期/时间172174173174172173171172174172172172174173A2=0.577D3=0.000D4=2.115172175172备注日期/时间备注174175175173171173174XXRXXRRX图1711721731741751 12 23 34 45 56 67 78 89 9101011111212131314141515161617171818191920202121222223232424252526262727282829293030系列系列1系列系列2R

26、图0481 12 23 34 45 56 67 78 89 9101011111212131314141515161617171818191920202121222223232424252526262727282829293030系列系列1RR59606162 注：注： 对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同样的”测量结果是可能成立的。 636465不合格品率的不合格品率的P图图 v 用来测量在一批检验项目中不合格品不合格品(不符合或所谓的缺陷)项目的百分数百分数。v这可以是评价一个特性值特性值（是否安装了一

27、个特殊的零件）或是许多特性值（在电气系统检查台中是否发现某些不正常之处）。 v把被检查的每一个组件，零件或项目记录成合格或不合格（即使一个项目有几处不合格，也仅记录为一个不合格项）； v把这些检验的结果按一个有意义的基础条件分组，并且把不合格的项目用占子组大小的十分之几来表示。6667第二步：第二步： 计计算控制限算控制限计计算算过过程平均不合格品率程平均不合格品率 n1p1+n2p2+n3p3+ nkpkPbar = (n1 + n2 + n3 + +nk)nPPPLCLnPPPUCLPP)1 (3)1 (368第三步：第三步： 划线并标注划线并标注 过程均值水平实线。 控制线(UCL,LC

28、L)水平虚线。 注：在初始研究阶段，这些被认为是试验控制线 69标准化作业程序标准化作业程序样本容量改变(即使是一个子组)，控制限随之变化，对每个具有不同的样本容量的子组，应分别计算各组的控制限 合理的作业程序： * 确定可能超过其平均值士25%的样本容量范围，找出样本容量超出该范围的所有子组； * 按以上公式重新计算这些点的控制限 * 在控制图上描绘受影响的子组新的上、下控制限，并作为识别特殊原因的依据。 * 注：样本数不同时，建议调整资料收集计划，从而使样本数恒定70控制图解析控制图解析意义： 分析影响过程的因素是偶因还是异因，找出过程不再以同一水平运行的证据-即过程失控-并采取相应的措施

29、。 分析资料点，找出不稳定的证据 v寻找并纠正特殊原因 v 重新计算控制限 v 过程能力解释 计算过程能力 评价过程能力 改进过程能力 绘制并分析修改后的程控图 71P管制图实例演练管制图实例演练(样本数恒定样本数恒定)7273P管制图实例演练管制图实例演练(样本数不恒定样本数不恒定)747576 正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值和标准差取何值，产品质量特性值落在3之间的概率为99.73%，於是落在3之外的概率为100%一99.73%= 0.27%，而超过一侧，即大於-3或小於+3的概率为0.27%/2=0.135%1% ，如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基於这一理论

30、而产生 控制图原理控制图原理77787980利用控制限区隔是否为非机遇性818283UCLCLLCL84UCLCLLCL85“”及及“”风险说明风险说明“”风险说明“”风险说明8687虚发警报的错误虚发警报的错误 88漏发警报的错误漏发警报的错误 89“A区 +3 “B”区 +2 “C”区 +1 “C”区 -1 “A”区 -3“B”区 -2 中心线UCLLCL9091921.分析制程分析制程2.维护维护制程制程3.改善制程改善制程93942.维护维护(控制控制)制程：制程： 制程是动态的，并且会随时间而变化。制程是动态的，并且会随时间而变化。 监控制程的能力指数监控制程的能力指数 查出查出非机

31、遇原因非机遇原因的变异，并采取有效的的变异，并采取有效的措施措施3.改善制程：改善制程： 使制程稳定，并以维持制程的能力指数使制程稳定，并以维持制程的能力指数 充分理解充分理解机遇原因机遇原因造成的变异造成的变异 减少减少机遇原因机遇原因造成变异的发生造成变异的发生95统计学概述统计学概述96统计学是科学的统计学是科学的以偏概全以偏概全的方法的方法一叶知秋一叶知秋春雾雨春雾雨 夏雾热夏雾热 秋雾太阳秋雾太阳 冬雾雪冬雾雪送礼物送礼物9798统计资料统计资料属性资料属性资料属量资料属量资料合格合格 / / 不合格不合格好好 / / 不好不好滿意滿意 / / 不滿意不滿意计数值计数值 间断资料间断

32、资料计量值计量值 连续资料连续资料99100NXinXXinXfXii101NXi22)(NXi2)(1)(22nXXsi1)(2nXXsi102103骰子A123456123456723456783456789456789105678910116789101112骰子B104十五项品质指标十五项品质指标 理论解析、实例演理论解析、实例演练练USL ：规格上限 SL ： 规格中心值 LSL ： 规格下限 XUCL：Xbar管制图的管制上限 XCL： Xbar管制图的中心值XLCL：Xbar管制图的管制下限RUCL：R管制图的管制上限R CL： R管制图的中心值RLCL：R管制图的管制下限Ca

33、： 制程准确度Cp ： 制程精密度(制程潜力)Cpk ： 制程能力PPM Parts Per MillionSGMs 规格标准差SGMa 制程标准差Sigma Spec Chart 规格管制技术图Sigma Actual Chart 制程管制技术图品质规格要求品质管制图分析品质六大特质分析品质技术分析105何谓标准差何谓标准差() ? 希希腊腊文字里的文字里的 sigma小写符号小写符号 -是统是统计学符号。代表母体的计学符号。代表母体的“标准偏差标准偏差”. （Standard Deviation）统计学中，标准偏差意指任何一组统计学中，标准偏差意指任何一组事项事项或或流程流程所产出的所产出

34、的变异变异或或不一致不一致的度量值。的度量值。例例热汉堡、三件衬衫，超市感觉。热汉堡、三件衬衫，超市感觉。106s 规格标准差规格标准差读做Sigma Spec6LSLUSL3S12LSLUSL6S107a制程标准差制程标准差读做读做Sigma Actual1)(21nnXXiai注：样本数注：样本数 n 9YES使用使用 X R管制管制图图NOYES样样本本标准标准差差 S是否容易計算是否容易計算使用使用 X R管制管制图图NO使用使用 X S管制管制图图YES使用使用个别个别值管值管制制图图：X MRYES138139附录附录140141142143X R 管制图常数表 = R / d2144X S 管制图常数表 = S / C4145THANKS！PDCA SPC146