SPC统计过程控制及CPK分析.pptx

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1、SPC统计过程控制 质量部Prepare by : Chaste li 李凤设直方图直方图某班40名名同学一次数学测验成绩如下： 63，84，91，53，69，81，61，69，91，78，75，81，80，67，76，81，79，94，61，69，89，70，70，87，81，86，90，88，85，67，71，82，87， 75，87，95， 53， 65，74，77； 问题：如何直观的显示，哪个分数段的学生数最多，哪个分数段的学生数最少？将成绩按10分的距离进行分段，即组距，分成5组（即组数），然后统计每个分数段学生出现的次数。成绩段49.559.559.569.569.579.579.

2、589.589.599.5人数/出现次数/频度数2910145出现的概率240=5%940=22.5%1040=25%35%12.5%2910145024681012141649.559.559.569.569.579.579.589.589.599.549.559.5： 53， 53 有两个学生89.599.5：91，91，94，90，95 有五个学生近似正态分布5%22.5%25%35%12.5%5%23%25%35%13%0%5%10%15%20%25%30%35%40%12345系列149.599.5成绩出现在这个范围的概率是成绩出现在这个范围的概率是5%+22.5%+25%+35%+

3、12.5%= 100%59.589.522.5%+25%+12.5%= 60%什么是正态分布什么是正态分布多数自然现象和人类行为的过程是呈正态分布的，或者可以看成正态分布。若随机变量服从一个位置参数为、尺度参数位置参数为、尺度参数为的概率分布，记为：则其概率密度函数为正态分布的数学期望值或期望值等于位置参数，决定了分布的位置分布的位置；其方差的开平方或标准差等于尺度参数，决定了分布的幅度分布的幅度。正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。检定、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。95.45%99.73%68.27%大数大数定律定律大数定律

4、又称大数法则， 在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生事件发生的的概率概率趋于一个稳定趋于一个稳定值。值。大量样本的统计值的平均数稳定于某一值，如频率稳定于概率，样本的均值接近总体均值。最普通的例子是掷掷硬币实验硬币实验，抛一万次正面出现的概率是60%，再抛掷一万次正面出现的概率是48%，等等，不断向50%逼近，并稳定于50%附近，在看似偶然的事件中显示出规律。样本足够大时，样本服从正态分布（即抛物线形状），例如对一千居民收入随机调查，发现无论低收入还是高收入都是少数，而中等收入占多数，即为正态分布。 大数定律指用于单一特征值，中心极限定理则表明变量在分布上的特征。无论大数定律还是中心

5、极限定理都表明在偶然性中可以发现必然性。中心极限定理中心极限定理就是一般在同分布的情况下，样本值的和在总体数量趋于无穷时的极限分布近似于正态分布。自然界大多数特性值近似服从正态分布，即使总体特征值自然界大多数特性值近似服从正态分布，即使总体特征值的分布不遵循正态分布的分布不遵循正态分布, ,它的许多重要的样本它的许多重要的样本特征，如特征，如样本平均数和样样本平均数和样本方差都是渐进正态分布的本方差都是渐进正态分布的。中心极限定理中心极限定理计量值：正态分布计量值：正态分布计件值：二项分布计件值：二项分布计点值：泊松分布计点值：泊松分布如果一个量是由大量相互独立的随机因素的影响所造成，而每一个

6、别因素在总影响中所起的作用不大，则这种量一般都服从或近似服从正态分布独立随机变量之和独立随机变量之和所特有的规律性：大量独立随机变量的和近似分布问题，当一个量受许多随机因素(主导因素除外) 的共同影响而随机取值, 则它的分布就近似服从正态分布，把和的分布收敛于正态分布这一类定理都叫做中心极限定理中心极限定理若某随机变量可以看作是有相互独立的大量随机变量综合作用的结果，每一个因若某随机变量可以看作是有相互独立的大量随机变量综合作用的结果，每一个因素在总的影响中的作用都很微小，则综合作用的结果服从素在总的影响中的作用都很微小，则综合作用的结果服从正态分布正态分布举例：举例：射击发射炮弹射击发射炮弹

7、的的落点与目标的偏差落点与目标的偏差，就受着许多随机因素的影响如瞄准时的误差空气阻力所产生的误差，炮弹、炮身结构所引起的误差等测量中测量中产生的产生的误差误差都是服从正态分布的随机变量：仪器偏差温度变化偏差估读误差造成的偏差测试参数造成的偏差小概率事件原理：小概率事件原理：假定异常波动已经消除，只有偶然波动，以偶然波动为基准，设计控制界限，当过程正常时，点子出界的几率为0.27%，根据小概率事件几乎不会发生的原理，有点出界时就可以判异。正常过程所生产出来产品之质量特性，其分布大都呈正态分布或接近正态分布，超出三个标准偏差(3)的产品的概率为P=1-99.73%=0.27%，是个小概率事件，是个

8、小概率事件，而在而在一次观测中，小概率事件是不可能发生的，一旦发生就认为过程出现问题一次观测中，小概率事件是不可能发生的，一旦发生就认为过程出现问题。假定。假定工序过程处于工序过程处于控制状态，一旦显示出偏离这一状态，控制状态，一旦显示出偏离这一状态，极可能是工序过程失控。极可能是工序过程失控。管制图的原理管制图的原理95.45%99.73%68.27%将三个标准偏差作为上下控制界限，绘制成管制图制程问题的判定制程问题的判定偏离目标准确又稳定修正加工规格减少制程变异加工重复性差6sigma分析方法，找出制程是偏离目标，还是变异较大，以修正加工规格，或减少变异LSLUSLUSLLSL规格中心规格

9、中心CL规格中心规格中心CL加工中心加工中心 集中趋势集中趋势用平均值X评价，制程准确度，衡量从产品中获取数据的实际绩效，与规格中心的偏差程度离散趋势离散趋势用标准偏差评价，衡量从产品中获得数据的标准差的6倍与规格公差的范围的差异程度，期望制程中每个产品以规格中心为目标，变异的宽度越小越好长期看是不稳定的，波动范围发生了明显变化短期看制程是稳定的制程不受控的情形：不同的时期，分布不同制程不受控的情形：不同的时期，分布不同制程受控的情形：不同的时期，分布形态相同制程受控的情形：不同的时期，分布形态相同有新的异常有新的异常因素，稳定因素，稳定性变好性变好稳定长期、短期看制程都是稳定的异常波动偶然波

10、动过程中存在许多波动源，但有一个或几个对质量特性的影响较大，而其它的影响均很小。这些强的波动源使X的分布会随时间的变化而发生改变，改变分布的位置、或分布的标准差，有时又会使分布的形状发生变化。偶然波动是偶然因素引起的，是过程固有的异常波动是异常因素引起的，非过程所固有。过程中存在许多波动源，每个波动源对质量特性X的影响都是很小的，通常X服从正态分布，且其分布不随时间的变化而改变。偶然波动是偶然因素引起的，是过程固有的。一个成熟的过程是工厂的财富大量之微小原因所引起大量之微小原因所引起原料在一定范围内之微小变异原料在一定范围内之微小变异机械之微小振动机械之微小振动仪器测定时，不十分精确之做法仪器

11、测定时，不十分精确之做法依据作业标准执行作业的依据作业标准执行作业的变化变化通过CPK分析可发现须管理阶层采取系统的改善对策大约可以解决85%之制程问题采取加工精度更高的设备，缩小控制界限也叫普通原因，共同原因，固有变异：即来自制程中的例行操作又称正常原因，是原料设备人员方法在标准范围内的变化因微小原因引起所以变化相当小。可以认为是稳定而经常存在的，故有人称之为无法避免之原因，这种变异是制程中固有的变异，如果要把它减少，制程亦必随之而变动。 对工厂而言是一种正常变化且不可避免在制程管制时如希望予以减少或去除通常是不经济的。一定存在各制程一定存在各制程中，中，这种这种波动一般不会自然消波动一般不

12、会自然消失，不会减少，一直失，不会减少，一直存在存在形成一个较稳定的状态形成一个较稳定的状态对质量波动的影响不大对质量波动的影响不大不易识别不易识别难以难以避免避免一个或少数几一个或少数几个个影响影响较大较大因素因素所所引起引起使用使用超出超出规格的物料规格的物料，使用不合格使用不合格的材料的材料新手新手新新操作操作人员人员，员工生病或工作不力员工生病或工作不力机械故障机械故障或工具或工具损坏损坏磨损，磨损，机械机械调整调整未依据作业标准执行作业未依据作业标准执行作业，未按操作标准未按操作标准作业作业所所制订之作业标准不合理制订之作业标准不合理简单的统计分析可以发现采取局部措施由制程人员直接加

13、以消除、改善大约可以解决15%之制程问题也叫特殊原因，可避免的原因：是指来自制程中的例行操作以外的力量，又称不正常原因或异常原因。制程中不能管制的变异，是随时在变动，随时在变动，既不稳定，亦非经常存在，亦非经常存在，并不是制程中的一部分。这种不稳定的性质，使制程不能按照预定的目标操作，致产生过多的变异。非机遇原因之变异，不但可以找出其原因，经济立场上应予以消除且是可避免的。偶然性发生偶然性发生, ,具有特别的条件具有特别的条件引起质量的较大变化引起质量的较大变化易于识别，易于消除易于识别，易于消除这种波动有时存在，有时会消失管制图异常波动来自测量系统原因产品原因加工规格偏离首先：排除测量误差首

14、先：排除测量误差测量的重复性测量的重复性测量的准确度测量的准确度原材料夹具辅具机器参数管制图异常处理步骤管制图异常处理步骤设备加工的重复性加工的重复性加工的准确度加工的准确度原材料尺寸原材料尺寸原材料性能原材料性能原材料规格原材料规格改变工艺、标准改变产品设计夹具精度夹具精度夹具磨损夹具磨损夹具位置夹具位置二：产品确实不合规格二：产品确实不合规格三：原材料是否符合规格三：原材料是否符合规格四：加工设定规格正确？四：加工设定规格正确？五：加工设备各个方五：加工设备各个方面有问题？面有问题？以上方法都不解决问题时管制图的作用管制图的作用规格上限USL 640.5规格下限LSL 579.5规格中心

15、610制程波动趋向稳定区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。管制管制图用于识别图用于识别特殊原因与普通原因特殊原因与普通原因当过程仅受随机因素影响时当过程仅受随机因素影响时，过程，过程处于统计控制处于统计控制状态状态 当过程有非随机因素当过程有非随机因素影响时影响时，管制图会显示异常状态，管制图会显示异常状态制程波动大制程波动小管制图的类型管制图的类型不良率管制图 ( P Chart )不良数管制图 ( P-Chart or d Chart )缺点数

16、管制图 ( C Chart )单位缺点数管制图 ( U Chart )计量值管制图 平均值与全距管制图( X-R Chart )中位值与全距管制图( X-R Chart )个别值与移动全距管制图( X-Rm Chart )平均值与标准差管制图( X- Chart )计数值管制图1.数据收集：A）确定抽样频率和抽样数目 2 6 平均值-全距 管制图 6 平均值-标准差 管制图 = 1 个别值-移动全距 管制图 根据制程状况，一般情况下每2小时抽样一次，为便于数据处理，每次抽样数为5PCS，共抽取25个子组。2.计算控制界限：A）全距控制图控制界限 R =S R i/ kUCLR = D4 RLC

17、LR = D3 RR = 所有样本的平均全距k = 样本个数（组数）UCLR = 全距的上控制界限LCLR = 全距的下控制界限样本数目 D3 D4 203.267302.574402.282502.114602.00470.0761.92480.1361.86490.1841.816100.2231.777平均值控制图控制界限：x = S x i /k UCL x = + A2 R LCL x = - A2 R（系数都是A2）注： = x = 所有抽样组平均值的平均值（实际是全部数据的平均）_X i = 第i个抽样组的平均值k = 样本个数UCL x = 平均值的上控制界限LCL x = 平

18、均值的下控制界限 全距控制图：控制精密度，或离散程度平均值控制图：控制准确度，或偏离目标值的程度ABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判判定定准则准则1:(2/31:(2/3A)A)3点中有2点在A区或A区以外判判定定准则准则2: (4/52: (4/5B)B)5点中有4点在B区或B区以外XXABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判判定定准则准则3:(63:(6连连串串) )连续6点持续地上升或下降判判定定准则准则4: (84: (8缺缺C)C)有8点在中心线的两侧,但C区并无点子XX发生的概率0.273 %ABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判判定定准则准则5

19、: (75: (7单侧单侧) )连续7点在C区或C区以外判判定定准则准则6: (146: (14升降升降) )连续14点交互着一升一降XXABCCBAUCLLCLABCCBAUCLLCL判判定定准则准则7: (157: (15C)C)连续15点在中心线上下两侧的C区判判定定准则准则8: (18: (1界外界外) )有1点在A区以外XX制程名称绕线项目M4/M5提花组件质量特性电阻日期 2015年11月10日设备编号141224003物料名称电磁阀线圈制作审核控制规格尺寸尺寸规格610规格下限规格上限控制限UCLx616.062AVERx608.976LCLx601.890下公差限0.0 规格中

20、线0.0 上公差限0.0 UCLr 25.960AVERr12.280 LCLr 0.000Data Values, 1, 610.4 Data Values, 2, 609.2 Data Values, 3, 612.0 Data Values, 4, 610.8 Data Values, 5, 611.2 Data Values, 6, 610.0 Data Values, 7, 612.0 Data Values, 8, 611.2 Data Values, 9, 607.4 Data Values, 10, 607.0 Data Values, 11, 613.2 Data Value

21、s, 12, 612.4 Data Values, 13, 612.6 Data Values, 14, 611.4 Data Values, 15, 612.6 Data Values, 16, 608.0 Data Values, 17, 606.8 Data Values, 18, 606.6 Data Values, 19, 606.2 Data Values, 20, 609.0 Data Values, 21, 603.0 Data Values, 22, 602.2 Data Values, 23, 604.4 Data Values, 24, 605.8 Data Values

22、, 25, 609.0 UCLx, 1, 616.062UCLx, 2, 616.062UCLx, 3, 616.062UCLx, 4, 616.062UCLx, 5, 616.062UCLx, 6, 616.062UCLx, 7, 616.062UCLx, 8, 616.062UCLx, 9, 616.062UCLx, 10, 616.062UCLx, 11, 616.062UCLx, 12, 616.062UCLx, 13, 616.062UCLx, 14, 616.062UCLx, 15, 616.062UCLx, 16, 616.062UCLx, 17, 616.062UCLx, 18

23、, 616.062UCLx, 19, 616.062UCLx, 20, 616.062UCLx, 21, 616.062UCLx, 22, 616.062UCLx, 23, 616.062UCLx, 24, 616.062UCLx, 25, 616.062LCLx, 1, 601.890LCLx, 2, 601.890LCLx, 3, 601.890LCLx, 4, 601.890LCLx, 5, 601.890LCLx, 6, 601.890LCLx, 7, 601.890LCLx, 8, 601.890LCLx, 9, 601.890LCLx, 10, 601.890LCLx, 11, 6

24、01.890LCLx, 12, 601.890LCLx, 13, 601.890LCLx, 14, 601.890LCLx, 15, 601.890LCLx, 16, 601.890LCLx, 17, 601.890LCLx, 18, 601.890LCLx, 19, 601.890LCLx, 20, 601.890LCLx, 21, 601.890LCLx, 22, 601.890LCLx, 23, 601.890LCLx, 24, 601.890LCLx, 25, 601.890Average X, 1, 608.976Average X, 2, 608.976Average X, 3,

25、608.976Average X, 4, 608.976Average X, 5, 608.976Average X, 6, 608.976Average X, 7, 608.976Average X, 8, 608.976Average X, 9, 608.976Average X, 10, 608.976Average X, 11, 608.976Average X, 12, 608.976Average X, 13, 608.976Average X, 14, 608.976Average X, 15, 608.976Average X, 16, 608.976Average X, 17

26、, 608.976Average X, 18, 608.976Average X, 19, 608.976Average X, 20, 608.976Average X, 21, 608.976Average X, 22, 608.976Average X, 23, 608.976Average X, 24, 608.976Average X, 25, 608.976600.0 610.0 620.0 12345678910111213141516171819202122232425数据点数据点均值均值(X-(X-图图) )Data ValuesUCLxR Value, 1, 12.0 R V

27、alue, 2, 8.0 R Value, 3, 12.0 R Value, 4, 17.0 R Value, 5, 9.0 R Value, 6, 13.0 R Value, 7, 18.0 R Value, 8, 2.0 R Value, 9, 16.0 R Value, 10, 18.0 R Value, 11, 15.0 R Value, 12, 14.0 R Value, 13, 14.0 R Value, 14, 15.0 R Value, 15, 12.0 R Value, 16, 8.0 R Value, 17, 14.0 R Value, 18, 16.0 R Value,

28、19, 6.0 R Value, 20, 7.0 R Value, 21, 5.0 R Value, 22, 10.0 R Value, 23, 18.0 R Value, 24, 19.0 R Value, 25, 9.0 UCLr, 1, 25.960UCLr, 2, 25.960UCLr, 3, 25.960UCLr, 4, 25.960UCLr, 5, 25.960UCLr, 6, 25.960UCLr, 7, 25.960UCLr, 8, 25.960UCLr, 9, 25.960UCLr, 10, 25.960UCLr, 11, 25.960UCLr, 12, 25.960UCLr

29、, 13, 25.960UCLr, 14, 25.960UCLr, 15, 25.960UCLr, 16, 25.960UCLr, 17, 25.960UCLr, 18, 25.960UCLr, 19, 25.960UCLr, 20, 25.960UCLr, 21, 25.960UCLr, 22, 25.960UCLr, 23, 25.960UCLr, 24, 25.960UCLr, 25, 25.960LCLr, 1, 0.000LCLr, 2, 0.000LCLr, 3, 0.000LCLr, 4, 0.000LCLr, 5, 0.000LCLr, 6, 0.000LCLr, 7, 0.0

30、00LCLr, 8, 0.000LCLr, 9, 0.000LCLr, 10, 0.000LCLr, 11, 0.000LCLr, 12, 0.000LCLr, 13, 0.000LCLr, 14, 0.000LCLr, 15, 0.000LCLr, 16, 0.000LCLr, 17, 0.000LCLr, 18, 0.000LCLr, 19, 0.000LCLr, 20, 0.000LCLr, 21, 0.000LCLr, 22, 0.000LCLr, 23, 0.000LCLr, 24, 0.000LCLr, 25, 0.000Average R, 1, 12.280Average R,

31、 2, 12.280Average R, 3, 12.280Average R, 4, 12.280Average R, 5, 12.280Average R, 6, 12.280Average R, 7, 12.280Average R, 8, 12.280Average R, 9, 12.280Average R, 10, 12.280Average R, 11, 12.280Average R, 12, 12.280Average R, 13, 12.280Average R, 14, 12.280Average R, 15, 12.280Average R, 16, 12.280Ave

32、rage R, 17, 12.280Average R, 18, 12.280Average R, 19, 12.280Average R, 20, 12.280Average R, 21, 12.280Average R, 22, 12.280Average R, 23, 12.280Average R, 24, 12.280Average R, 25, 12.280(10.0)10.0 30.0 12345678910111213141516171819202122232425极差值极差值极差极差(R-(R-图图) )R ValueUCLrLCLrAverage R控制准确度控制准确度控制

33、精确度控制精确度电磁阀电磁阀线圈电阻管制图线圈电阻管制图SPC实施流程实施流程 识别关键过程确定过程关键特性 制定过程控制计划和规格标准 过程数据的收集、整理 过程受控状态初始分析 过程能力分析 控制图监控 监控、诊断、改进一些过程对产品品质好坏起至关重要的作用，这样的过程称为关键过程关键过程找出对产品质量影响最大的过程变量、特性采用分析用控制图分析用控制图分析过程是否受控和稳定，如果发现不受控，有导致变差的特殊原因特殊原因，应采取措施。只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力CPK，当发现当发现过程能力不足时，应采取措施。根据过程的异常发生的频

34、率，生产速度，采取合适的抽样间隔对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因制定检查的方法、标准，异常的处理流程、方法依控制图判异的8个原则控制图的两个阶段控制图的两个阶段分析阶段收集数据绘图及计算控制限是否异常延伸控制限N找出异常点原因并提出相应措施制程有变化人机料法环测量Y管制阶段偶因和异因并存找出异因只剩偶因只剩偶因运用控制图过程稳定计算CPK消除消除异常异常原因原因准确度2/）（2/LSLUSLUXTUXCa准确度准确度准确度准确度规格中心值规格中心值(M)实际平均值实际平均值偏移偏移 TL TU准确度反应过程偏离规格中心的程度，偏离规格中心越大，越可能发生超差66LSLUS

35、LTCP精确度精确度 双边规格双边规格精确度規格上限規格下限3XUSLCPU精确度精确度 单边规格单边规格举例：吸力值规格举例：吸力值规格 110N举例：噪音举例：噪音40dB响应时间响应时间300ms精确度精确度精确度反应过程波动变异的程度，变异越大，越可能发生超差 双边对称规格： 双边不对称规格 : 单边规格 : 以Cp来表示)3LSLX,3XUSLmin(Cpk3XUSLCp3LSLXCp papkCCC 1制程能力综合指数（制程能力综合指数（短期过程能力）短期过程能力）CPK单边规格上限单边规格下限CPK=注意：组合标准偏差=子集中由各偏差的平均值子集中由各偏差的平均值计算出来的数值集

36、中趋势偏离上限的程度，或者说中心值与上限之间能容纳多少，相当于几个，与3比较得到的倍数2dR 制程性能制程性能指数指数（长期（长期过程过程能力）能力）PPK）3，3（LSLxxUSLMinPpk注意注意：全全标准偏差标准偏差= =以全部数据以全部数据为基准计算出来的数值Cpk和Ppk的最大区别是是否考虑了组间变异, 如果只考虑组内变异则为Cpk；如果考虑组间变异则为Ppk；正常情况下Ppk应该小于Cpk CPK考虑组内变异，而PPK考虑组间变异CPK用到的数字是每一组数据的最大值和最小值，PPK是涉及到所有数字，举个例子（在这里要说楼主的取样有问题，不是一个件测5次，一般来说是一天或一班测5件

37、，连续测同一件的是在考核量具R&R时用到）假设是每天抽5件，抽了25天，125=25*5，其实CPK就用到40%的数据其他的数据都没有用到，而PPK是所有的都关注到。从公式中可以看到CPK由于用到的仅仅是每天的最大值和最小值，其关注点在于一天内的波动CPK与PPK区别计量型制程能力分析计量型制程能力分析情形一、一般的正态分布使用Capability Analysis (Normal)情形二、如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用Capability Analysis (Between/Within)情形三、当非正态分布时则可以使用Capability Analysis (Weibull)等

38、级等级CPK(推定不良率推定不良率)规格于分布状况规格于分布状况判断基准判断基准4级Cp0.67 (4.55%以上)过程能力很不足3级0.67Cp1.0 (0.27%4.55%)过程能力不足2级1.0Cp1.33 (60ppm0.27%)量产中的最低过程水平1级1.33Cp1.67 (0.6ppm60ppm)有充分的过程能力特级1.67Cp (0.6ppm以下)可以考虑简化管理SLSU4 6 8 10 CPK等级等级CPK与不良率的对照表与不良率的对照表Cpk値不良率PPM%0.51 126016.712.60%0.61 67249.946.72%0.71 33171.613.32%0.81

39、15098.821.51%0.91 6333.430.63%1.00 2699.80.27%1.10 966.850.10%1.21 283.420.03%1.31 84.950.01%1.33 66.070.01%1.41 23.370.002%1.51 5.90.0006%1.61 1.370.0001%1.67 0.54430.0001%注意的问题，计算过程能力的前提条件：注意的问题，计算过程能力的前提条件：1.过程处于统计控制状态，即过程处于统计控制状态，即消除异常原因后的状态消除异常原因后的状态2.所所监控的产品参数或过程参数近似监控的产品参数或过程参数近似服从正态分布服从正态分布长

40、期看整体的波动形态，分布比较离散长期能力分析要求相对长期的数据 (每周、每月约100-200个数据）短期看，过程的波动形态比较小，故一般CPKPPK短期能力分析要求相关短期的数据（20-50个）ISO 9001:2015 过程方法过程方法什么是过程方法什么是过程方法?对过程及其相互作用的系统化管理，以达到预期的结果。组织使用过程： 建立相互关联或相互作用的活动将输入转化为输出 设立检查环节，以满足目标并促进持续改进为使用过程方法，组织需为使用过程方法，组织需： 理解和确定满足目标要求的过程认识到适宜其自身背景环境的过程是独特的 运用基于风险的思维，把所有的过程及其相互作用整合到一个体系中人员输

41、出输出产品产品特性特性输入输入过过程程特性特性产品、记录实施过程的相关活动产品特性控制电磁铁电磁铁行程行程过程特性2推杆尺寸推杆尺寸 来料过程控制来料过程控制不断展开不断展开顾客要求过程特性3衔铁尺寸衔铁尺寸 来料过程控制来料过程控制不断不断展开展开物料设备方法流程工艺标准过程特性4挡挡铁铁尺寸尺寸 来料过程控制来料过程控制不断不断展开展开过程要求转化为转化为过程特性1推杆推杆+衔铁组合尺寸衔铁组合尺寸 铆铆压过程压过程模具铆压行程模具铆压行程铆铆压机精度压机精度夹具的平行度、夹具的平行度、垂直度垂直度铆压参数铆压参数如何选取管制对象？如何选取管制对象？什么是过程的方法？什么是过程的方法？产品

42、规格控制过程规格控制来料过程组装过程从最开始从最开始的源头控的源头控制制上模具与下模具平行平行度度衔铁加推杆长度辅助夹具与上下模具的垂直度垂直度铆压的过程参数衔铁长度2、来料控制1、过程控制产品特性控制产品特性控制行程推杆长度将产品将产品特性特性控制转化为过控制转化为过程特性控制程特性控制90三、三、制定制定过程控制过程控制计划计划一、识别一、识别产品的特殊特性产品的特殊特性二、识别二、识别关键关键过程特性过程特性特殊特性清单特殊特性清单特性矩阵图特性矩阵图、FMEA表表等等控制计划控制计划顾客要求转化的活动OutputOutputOutput一、识别一、识别产品的特殊特性产品的特殊特性机种名

43、称3029Z自保持式顾客名称阳明版本01品名电磁铁公司料号TAU3029Z-1修订日期阶段 第一阶段（初始） 第二阶段版 本序号过 程 流 程产产 品品 特特 殊殊 特特 性性过程特殊特性过程特殊特性特殊特性符号备 注1绕线线径0.29*圈数1200*阻值18.55%*2测试DC8V行程6mm力量min0.4N*DC13.5V行程6mm力量min1.5N *3029Z特殊特性清单如下：识别过程中明显影响产品特性的过程，不同制程问题解决方法如下：问题类型T 型A 型X 型造成问题的原因明确明确不明确操作条件明确不明确不明确解决工具QC 七大手法、SPC管制图、层别法显著性检定显著性检定方差分析方

44、差分析回归分析回归分析试验设计试验设计DOEDOE假设检验假设检验 相关分析相关分析D.O.ED.O.ED.O.E二、识别二、识别关键关键过程特性过程特性骨架长度骨架外径骨架毛边绕线圈数铜线外径电阻吸力铜线电阻率控制吸力控制吸力骨架尺寸骨架尺寸电流大小磁场大小骨架会明显影响吸力吗？骨架会明显影响吸力吗？骨架长度与吸骨架长度与吸力相关性验证力相关性验证骨架长度CPK0.860.961.351.451.551.66吸力值CPK0.921.011.281.331.681.57骨架长度CPK, 1, 0.86骨架长度CPK, 2, 0.96骨架长度CPK, 3, 1.35骨架长度CPK, 4, 1.4

45、5骨架长度CPK, 5, 1.55骨架长度CPK, 6, 1.66吸力值CPK, 1, 0.92吸力值CPK, 2, 1.01吸力值CPK, 3, 1.28吸力值CPK, 4, 1.33吸力值CPK, 5, 1.68吸力值CPK, 6, 1.570.60.811.21.41.61.8123456骨架长度CPK吸力值CPK相关系数相关系数R=95.2% 实验结论：高度相关，骨架尺寸会影响吸力的一致性以上数据为范本，非来自实验结果R值与相关度：低度相关 R=0- 0.39中度相关 R= 0.40-0.89高度相关 R=0.90-1.00单位：Nsample1sample2sample3sample

46、4 sample5sample6sample7sample8平均值A厂商衔铁的力值112109919610811098109104.125NB厂商衔铁的力值101989790881061049797.625N衔铁对力值影响的显著性检验衔铁对力值影响的显著性检验潜在的影响因素：不同的厂商，其制造衔铁的材料、材质有差异、DT4C纯铁纯度不同，加工精度不同，验证这些因素多吸力是否影响显著不同供应商的不同供应商的衔铁衔铁，会明显影响电磁铁，会明显影响电磁铁的力的力值吗值吗？平均数差异的显著性检验：t检验独立样本平均数差异的显著性检验两个样本内的个体是随机抽取的，它们之间不存在一一的对应关系，这样的两个

47、样本称为独立样本。独立样本。独立大样本大样本平均数差异的显著性检验：两个两个样本容量样本容量都大于30的独立样本称为独立大样本。独立小样本小样本平均数差异的显著性检验：两个两个样本容量样本容量均小于30，或其中一个小于30的独立样本称为独立小样本。独立样本独立样本t t 检验检验作用：推断两独立样本均数所代表的未知总体均数1与2是否有差别。应用应用条件：条件：1.1.样本个体测量值相互独立，即独立性。样本个体测量值相互独立，即独立性。2.2.两个样本所代表的总体均数服从正态分布，即正态性。两个样本所代表的总体均数服从正态分布，即正态性。3.3.总体方差相等，总体方差相等，即方差齐性。即方差齐性

48、。两个独立样本的两个独立样本的方差齐性检验：方差齐性检验：对两个总体的方差是否有显著性差异所进行的检验称为方差齐性（相等）检验。整机与部件整机与部件的的特性特性矩阵矩阵图图产品型号：3029Z产品特性矩阵图产品特性矩阵图序号整机产品整机产品特殊特性特殊特性整机特性整机特性规格规格特性等级部件特殊特性部件特殊特性特性规格特性等级1响应时间响应时间200ms关键骨架孔内径1.80.05主要挡铁外径1.4+0.1-0主要挡铁同心度Max0.1mm关键行程大小骨架尺寸骨架尺寸18.850.04主要铁芯尺寸铁芯尺寸7.1+0.1-0主要推杆推杆+衔铁组合尺寸衔铁组合尺寸9.850.08关键2力值力值4N

49、关键磁场强度电工纯铁纯度电工纯铁纯度99.8%关键衔铁端面端面角度90主要3最低动作最低动作电压电压DC8V安匝数电阻电阻17+10%-0%主要匝数匝数120010%匝主要4寿命寿命1）测试标准：1标准大气压，常温20，电压DC12V时,连续工作300万次以上，通0.35秒,断0.85秒，工作达到300万次后 2）接受标准：最低动作电压、绝缘电阻、耐电压、噪音、响应时间、吸力、外观良好关键推杆表面处理硬度维氏硬度维氏硬度HV500550关键衔铁表面处理硬度维氏硬度维氏硬度HV600650关键垫片硬度肖氏硬度肖氏硬度605度关键5噪音噪音40dB,包括300万次寿命试验后主要0mm行程时，挡铁与

50、衔铁的距离挡铁尺寸挡铁尺寸1.10.05主要推杆推杆+衔铁组合尺寸衔铁组合尺寸0.80.05关键垫片硬度肖氏硬度肖氏硬度605度关键6功率功率2.9W MAX主要电压额定工作电压额定工作电压12V主要电阻电阻电阻17+10%0主要漆包线线径漆包线线径0.280.004主要匝数匝数120010%匝主要电磁阀电磁阀上不去：吸力小，弹簧弹力过大下不来：吸力过大，弹簧弹力过小下来：靠弹簧下来：靠弹簧上去：靠吸力上去：靠吸力上去：吸力弹簧弹力上去：吸力弹簧弹力下来：吸力弹簧弹力下来：吸力弹簧弹力线圈的圈数：圈数：圈数多，磁通密度大圈数多，磁通密度大线圈中电流强度：电流强度：电流强度大，磁通电流强度大，磁