SPC统计过程控制2.ppt
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1、Mccain.Koo Executive Vice President MQIP Mgt. Consultants,SPC统计过程控制,Day1 AM SPC控制图原理,1. 趣味讨论100分; 2. SPC应用背景; 3. 控制图原理; 4. 运用SPC的益处; 5. SPC控制图种类,课程提纲,Day1 PM 计量型控制图篇,Day2 AM 过程能力研究篇,Day2 PM SPC应用实战篇,1. 计量/计数值控制图的种类. 2. 计量/计数值控制图的应用背景. 3. 计量/计数值控制图的制作与解析. 4. 计量/计数值控制图的合理分组. 5. 计量/计数值控制图的应用重点.,1. SPC成
2、功导入案例. 2. SPC成功导入流程. 3. SPC特性选择. 4. SPC小组成立. 5. SPC改善检讨.,1.过程能力指数的种类. 2.过程能力指数的计算. 3.短期过程能力指数研究. 4.长期过程能力指数研究. 5.计数/计量测量系统研究.,1、专心听讲(请手机、BB机“收声”)。 2、积极思维(杜绝“鱼眼”现象)。 3、互动学习(敞开心胸,积极投入, 但须避免“小儿多动症”)。 4、些许自由(允许小磕睡、短时外出, 但须保持安静)。 5、拒绝干扰(非紧急情况下, 请勿接受干扰)。 6、禁止在课室内吸烟。,小憩及用餐后请准时回到课室 切勿流连忘返,课堂纪律,SPC应用背景篇,课程目的
3、: 了解SPC的历史由来. 掌握控制图基本原理. 掌握SPC的运用领域. SPC基本统计概念,课程内容: 趣味讨论100分 SPC的基本概念. 控制图的原理 运用SPC的益处.,趣味讨论100分,问题1: 统计难学吗?,问题2: 你听过常态分配吗?,问题3: 你知道自己的身高吗?,问题4: 先有常态分配, 所以人长得不高不矮, 还是先有身高的事实再有常态分配?,问题5: 统计必备的原料是?D,问题6: 有数据就是统计吗?176, 178, 160本身有意义吗?,问题7: 加工后的数据有意义吗?Xbar,问题8: 除了计算Xbar外还可以得出啥名堂?R,问题9: 有Xbar与R就是统计吗?统计到
4、底是啥玩艺呀?,趣味讨论100分,问题10: 统计的最终目的是啥呀?Meaningful Info,问题11: 究竟啥是meaningful info?,问题12: 拉力强度很好, 算吗?,问题13: 拉力強度平均為5kg/cm2 算吗?,问题14:大多数产品的拉力強度在5kg0.6kg之內算吗?,问题15: 99.73%的产品拉力强度在5kg0.6kg/cm2之內算吗?,问题16: 如果生产的模式如上图, 如果统计也是一个系统, 那么I,P,O分别代表啥?,趣味讨论100分,问题17: 前例的5kg代表?+/-0.6kg代表? 99.73又代表?,问题18: 任何有意义的情报构成要素是?,问
5、题19: 如果成年男子的身高平均值( )是167cm,标准差( ) 是8cm,那么请问大约有多少成年男子的身高在159至175cm之间?,趣味讨论100分,问题20: 如何让没学过统计的人对 与 一目了然呢? Graphic,问题21:传统做做直方图的做法是: 先斟酌 (1) 样本数, 然后依据样本数來決定 (2) 分组数,然后再決定 (3) 每组之组距与组界,而后根据上述(1)(2)(3)來設計 (4)次数分配表,最后再依据次数分配表來绘制(5)直方图,63 60 64 62 63 64 63 62 66 64 60 62 61 65 62 63 66 63 67 64 63 62 65 6
6、3 65 61 62 64 63 61,问题22: 按照问题21的思路, 你愿意常常画直方图吗?累吗?,趣味讨论100分,问题23: 直方图好吗?如果每次有人替你画, 你打算如何用它?,问题24: 直方图是目的吗?如果不是, 那么它葫芦里买啥药呢?,问题25: 请仔细思考与前节课的正态分布图?有关联吗? 如何结合?,问题26: 如果吻合,代表的意义又是何在?,问题27: 如果不吻合,代表的意义又是何在? 三大另类直方图?,问题28: 直方图的高度和宽度分别代表哪些统计意义?,问题29: 正常的直方图该长得咋样?,趣味讨论100分,问题30: 直方图的双峰告诉我们啥信息呢?,问题31: 没有层別
7、的 及會有意义吗 ?,问题32: 下次你看的双峰直方图,你的第一反应是 ?,圖2A:多峰型直方圖(层別前),圖2B:多峰型直方圖(層別后),问题33: 看下图 ?,圖3:离岛型直方图,趣味讨论100分,问题35: 请看下图?,图4:右偏型直方图,问题36: 请深思并举生活或工作上的例子?,问题37: 如何活用偏态型直方图卻可將损失降到最小 ?,问题38: 与保养计划有关吗 ?,问题39: 美国统计专家密度最高的城市是那一個? 提示:那个城市在沙漠之中,虽然不大但国际驰名,问题40: 為什麼那個鸟不生蛋的地方 會吸引一票统计学家呢?,问题41: 在工廠中會Bet那些事呢?,问题42: 在生管单位
8、決定发料数量时, 先赌一下这批产品的良品率?,趣味讨论100分,问题43: 可以堵一下產品出厂后的平均使用寿命, 以免将来客戶抱怨连连 ? 推定,问题44: 请问推定和凭空瞎猜有什么不同?,问题45: 给你25组数据, 你打算如何处置呢?,问题46: 参考此数据在若95%的把握下, 请问该公司成品平均厚度在何范围內,问题47: 回答此问题前, 请先看下一页,趣味讨论100分,趣味讨论100分,问题48: 现在我们有了25组数据, 那么请问下一步我们该怎么办? Cal. Xbar and S,问题49: 1.96sigma,从何而来?,问题50: 锦囊妙计?,问题51: 深思检定的步骤?,问题5
9、2: 步驟1. 随机抽取样本 步驟2. 计算统计量( ,) 步驟3. 作出推定结论,下结论时可再细分成两步驟 步驟3A.決定信賴水准(Level of Confidence ,此例为95%) 步驟3B.決定信賴区间(Confidence interval , 此例即為 1.96),问题53:常用信心区间与個数对照表 信心水准 含盖个数 90%1.6451.645 95%1.96 1.96 99%2.5752.575 99.73% 3 3 ,趣味讨论100分,问题54: 统计的推定好玩吗?,问题55: 万一推定失败该如何处置?,问题56: 失败的因素有哪些? Random sampling an
10、d sample size?,规格管理的危险性,Not just to meet customer or contractual requirements!被BOSS训斥的痛苦!,控制线管理的益处,Spec,LSL,USL,Very Centered,变异是我们的敌人,LCL,UCL,不良品已经产生,潜在不良出现,下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制 (Statistical Process Control). 统计学(Statistics)是数学的一个分支: 1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples) 2.计算集中特性(central t
11、endency),如算术平均数(average或mean), 如极差 (range),方差(variance)和标准差(standard deviation). 3.对于总体分布,通过对抽样分布做假设,便可提供对总体采取措施的基础. 例如,根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物. 统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均 值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势.变异可能是随机(random) (由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人 事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机因素.,什么是统计过
12、程控制(SPC),过程(process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作,也指支持产品/服 务的过程如管理,财务,采购与工艺. 控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地: 1)过程进行控制; 2)维持或改善控制.目标是使品质维持不变. 把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC.,什么是统计过程控制(SPC),SPC就是利用统计方法去: 1.分析过程的输出并指出其特性. 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持. 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异. SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过
13、程的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程- - 不是先行控制. SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.,什么是统计过程控制(SPC),简单来说,SPC是透过运用统计学上的技巧如控制图分析过程或其输出,从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能力。 SPC解释为 . 运用统计方法于过程控制上以控制产品品质,S,P,C,什么是统计过程控制(SPC)总结,控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明. 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主要工具, 当时称为
14、(Statistical Quality Control).,控制图的历史,英国在1932年,邀请W.A. Shewhart博士到伦敦,主讲统计品质管控,而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。 就控制图在工厂中实施来说,英国比美国为早。,日本在1950年由W.E. Deming博士引到日本。 同年日本规格协会成立了品质管制委员会,制定了相关的JIS标准。,控制图在英国及日本的历史,SPC 结果不可预测; 现象会重复发生, 除非有所行动; 可以减少;,正常波动和异常波动,波动无处不在,正常波动和异常波动,正常波动和异常波动,产品质量的统计观点,产品质量具有变异性(Variation),产
15、品质量的变异具有统计规律性,产品质量的统计观点,作好质量管理首先应明确: 1 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓; 2 质量管理科学有一个重要的特点,即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证他们的实现。,现代质量管理的原则,控制图,SPC的核心工具. 1924年休哈特(Walter Shewhart)提出, 他曾说: “在一切制造过程中所呈现的波动有两种, 第一是过程内部引起的波动称为正常波动; 第二是可查明原因的间断波动称为异常波动.,控制图的构成,控制图的构成: 1. Data Points 3. Upper Control Limit 2. Center
16、Line 4. Lower Control Limit,正态分布的概率,正态分布的概率,是贯彻预防原则的SPC的重要工具,是质量管理七个工具的核心。 1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂,平均每家采用137张控制图; 柯达5000职工一共用了35000张控制图。,控制图的重要性, 优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33,低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。 Cpk1.67的企业,平均销售收入增长率为11%以上,而其它企业的数据为4.4%。 一家企业用了三年的时间使废品率降低58%,其使用的方法:将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。
17、,控制图的重要性,原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的 所有工艺过程; SPC使用的领域是大规模生产; 多数企业,SPC用于生产阶段; 在强调预防的企业,在开发阶段也用SPC。,何时使用SPC,基本统计术语,总体,样本,总体 -简单而言,我们有兴趣知道的数据整体,如1000台燃具 样本 -一组只包含部份总体的数据。简单而言,这是总体中选出的数据,如1000台燃具中的其中10台.,基本统计术语,1.决定数据的趋中程度(太阳能热水器热效率的集 中程度,4.84,4.98,4.85. 2.以数理表达分散的程度 3.决定样本频率分布的形状,描述统计,平均 - 所有值总和除以样本容量(热水产率:
18、96.76,99.66,96.93,97.87) 备注: 不小于额定产水能力的90%. 中位数 - 顺序(由小至大或由大至小)数列中心项的数值 众数 - 在样本中出现次数最多的值,基本统计术语,趋中的量度,优点 概念容易被理解和接受。 一组数据只有一个平均数且组中每个数据的变化都会影响平均数。,缺点 平均数受超常值的影响。 大量数据计算平均数较为繁琐。,平均数的优缺点,优点 中位数不受超常值的影响。,缺点 需要对数据排序,对大样本将非常繁琐。,中位数的优、缺点,优点 众数不受超常值 影响。 可应用于定性数据。,缺点 一组数据可能不存在众数。 有时一组数据会有一个以上的众数。,众数的优、缺点,分
19、散的量度,标准差(SD) 过程输出的分布宽度,距离或每平均值的偏差 热水温升的内控标准为48-65K, 实际量测数据为: 56.8; 54.6; 51.1 53.4,基本统计术语,极差 一个子组、样本或总体中最大值与最小值之差; 最低温升的量测数据为 9.6, 6.2,5.7,9.6, 那么最低温 升的极差为:,分散的量度,基本统计术语,众数,中位数,平均数,右偏态情形下分布集中程度与离散程度间的关系,众数,中位数,平均数,左偏态分布下分布集中程度和离散程度间的关系,双峰分布下分布集中程度与离散程度间的关系,课程目的 1. 了解控制图的分 类与应用. 2. 掌握针对质量特性值选择控制图类型.,
20、课程内容 1、控制图的基本原理; 2、计量值与计数值控制图; 3、分析与控制用控制图; 4、控制图的应用时机; 5、控制图的应用步驟,SPC控制图篇,概念介绍,计量值:用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果,包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度、形位误差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直径等指标. 计数值:通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格品数, e.g 裁大片外观不良数,服从二项分布;计点如电池激光焊接的气密性, 短路数等, 服从泊松分布.,控制图的基本原理,以3原理为基础:管制图是以常态分配中的3 原理为理论依据,中心线为平均值,上下控制界限为以平均值加减3 的
21、值,以判断过程中是否有问题发生,此即休哈特博士所创的控制方法。 中心极限定理:无论随机变量的共同分布是什么(离散分布或连续分布,正态分布或非正态分布),只要独立统分布随机变量的个数n较大时, 的分布总是正态分布。,控 制 图,控制图的要素,纵坐标:数据(质量特性值或其统计量) 横坐标:按时间顺序抽样的样本编号 上虚线:上控制界限UCL 下虚线:下控制界限LCL 中实线:中心线CL,Remark: 规格线:由客户或设计部门给出; 控制界线:由过程的实际数据统计计算得出; 一般情况下,控制界限严于规格;,控制图的分类(按数据种类分),計量值管制图 (Control Charts for Varia
22、bles) 平均值与全距控制图(X-R Chart) 平均值标准差控制图(X-Chart) 中位数与全距控制图(X-R Chart) 个别值与移动全距控制图(X-MR Chart) 计数值控制图 (Control Charts for Attribute) 不良率控制图(P Chart) 不良数控制图(Pn Chart) 缺点数控制图(C Chart) 单位缺点数控制图(U Chart),计数值控制图 亡羊补牢愈少愈好,计量值控制图 防患未燃愈多愈好,计量值 Vs. 计数值,计量型数据吗?,n=1?,关心的是 不合格率吗?,均值是否 方便计算?,n是否恒定?,n是否恒定?,n 9?,s是否 方
23、便计算?,Pn或p图,p图,C或U图,U图,是,否,是,是,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,否,否,n:样本容量,控制图的应用时机,解析用控制图 决定过程控制方法用 过程解析用 过程能力研究用 过程管制准备用,控制用控制图 追查不正常原因 迅速消除此项原因 研究并采取防止此项原因重复发生之措施。,控制图的分类(按用途分),制作分析用控制图之目的,在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限; 每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来;,控制图的控制界限由分析阶段确定; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行;,制作控制用控制图之目的,制作分析控制图注意点,上
24、下控制限和中心线都是通过抽样收集过去一段生产稳态下的数据计算出来的; 根据计算结果作成分析用控制图,并确认是在控制状态下且过程能力尚可后,方可将其控制限应用在过程控制用控制图上;,收集数据,绘制解析用 控制图,控制 用控制图,绘制直方图,稳定状态,满足规格,去除异常原因,检讨5M1E各方面,提升过程能力,计算Pp,Ppk,(辅助参考变异是否常态分布),控制图绘制流程,Yes,No,Yes,No,控制图的应用步骤,1. 选取要控制的质量特性值; 2. 选择合适的控制图种类;(均值-极差) 3. 确定样本组数k,样本量n和抽样间隔,一般样本组数不少于20-25个; 4. 收集生产条件比较稳定和有代
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