SPC统计分析15577.pptx
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1、统 计 过 程 控 制SPC-Statistical Process Control苏州卓一企业管理顾问有限公司讲师:康建平2023/3/271SPC统计过程控制事实胜雄辩改进再提高2023/3/272主要内容SPC统计过程控制概述计量型控制图制作步骤及判定原则计数型控制图制作步骤及判定原则SPC统计过程控制小结2023/3/273控制图的历史控制图是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,遂成为实施质量管理时不可缺少的主要工具,当时称为(Statistical Quality Control)。2023/3/274控制图的历史休哈
2、特在20世纪20年代提出了过程控制理论以及监视和控制过程的工具-控制图;世界上第一张控制图是休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率(p)控制图;休哈特主要贡献在于:应用过程控制理论能够在生产线上保证预防原则的实现。在产品制造过程中,产品质量特性值总是波动的。2023/3/2751924年发明W.A.Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“Economic Control of Quality ofManufacture Product”19411942制定成美国标准Z1-1-1941 Guide for Quality ControlZ1-2-1941 Contro
3、l Chart Method foranalyzing DataZ1-3-1942 Control Chart Method forControl Quality During Production控制图的发展2023/3/276SPC统计过程控制1924年W.A.Shewhart提出SPD统计过程诊断侯铁林1947年提出多元T控制图张公绪1982年提出两种质量多元逐步诊断理论等SPA统计过程调整90年代起由SPD发展为SPA,国外称之为ASPC(算法的统计过程控制)仍在发展过程之中控制图的发展2023/3/277控制图在英国及日本的历史英国在1932年,邀请W.A.Shewhart博士到伦敦
4、,主讲统计质量管理,而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。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质量管理委员会,制定了相关的JIS标准2023/3/278控制图应用范例1984年日本名古屋工业大学调查了115家日本各行各业的中小型工厂,结果发现平均每家工厂采用137张控制图;美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工,一共应用了35000张控制图,平均每名职工做七张控制图2023/3/279SPC&SQCPROCESS原料測量結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SPC2023/3/2710SPC概要说明目的:寻找有效的方法来提
5、供产品和服务,并不断在价值上得以改进;目标:是达到顾客满意(包括内部和外部顾客);对象:从事统计方法应用的管理人员;范围:基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法,但不是全部2023/3/2711a).收集数据并用统计方法解释不是最终目标,最终目标是对实现过程的不断理解;b).研究变差和应用统计知识改进性能的基本概念适用于任何领域;c).SPC代表统计过程控制;d).结合实际过程控制理解;e).只是应用统计方法的开始;f).假设的前提是测量系统是处于受控状态并对数据的总变差没有大的影响SPC概要说明2023/3/2712SPC设想藉由以往的数据了解正常的变异范围设定成控制界限绘点
6、判定是否超出界限纠正异常持续改进,缩小控制界限2023/3/2713SPC常用术语解释平均值(X)一组测量值的均值极差(Range)一个子组、样本或总体中最大与最小值之差(Sigma)用于代表标准差的希腊字母标准差(Standard Deviation)过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(例如:子组均值)的分布宽度的量度,用希腊字母或字母s(用于样本标准差)表示。分布宽度(Spread)一个分布中从最小值到最大值之间的间距中位数 x将一组测量值从小到大排列后,中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数,一般将中间两个数的平均值作为中位数。单值(Individual)一个单个的单位产品或一个特
7、性的一次测量,通常用符号 X 表示。2023/3/2714中心线(Central Line)控制图上的一条线,代表所给数据平均值。过程均值(Process Average)一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值,通常用 X 来表示。链(Run)控制图上一系列连续上升或下降,或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。变差(Variation)过程的单个输出之间不可避免的差别;变差的原因可分为两类:普通原因和特殊原因。特殊原因(Special Cause)一种间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因,它存在的信号是:存在超过控制限的点或存在在控
8、制限之内的链或其它非随机性的图形。SPC常用术语解释2023/3/2715普通原因(Common Cause)造成变差的一个原因,它影响被研究过程输出的所有单值;在控制图分析中,它表现为随机过程变差的一部分。过程能力(Process Capability)是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离,用Z来表示。移动极差(Moving Range)两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。计量型数据(Variables Data)定量的数据,可用量测值分析。计数型数据(Attributes Data)可以用来记录和分析的定性数据。SPC常用术语解释2023/3/2716预防与检测PRO
9、CESS原料人机 法环测量测量结果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好而是在制造的时候就要把它制造好2023/3/2717预防与检测过程控制的需要检测容忍浪费预防避免浪费2023/3/2718波动的概念 波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明,无论用多么精密的设备和工具,多么高超的操作技术,甚至由同一操作工,在同一设备上,用相同的工具,用相同材料的生产同种产品,其加工后的质量特性(如:重量、尺寸等)总是有差异,这种差异称为波动,公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的,但通过SPC可以对波动进行预测和控制。2023/3/2719制程组成和波动
10、原因波动原因人机器材料方法测量环境2023/3/2720波动的种类 正常波动:是由普通(偶然)原因造成的。如操作方法的微小变动,机床的微小振动,刀具的正常磨损,夹具的微小松动,材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化,难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制,只能由技术、管理人员控制在公差范围内 异常波动:是由特殊(异常)原因造成的。如原材料不合格,设备出现故障,工夹具不良,操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大,容易发现,应该由操作人员发现并纠正2023/3/2721普通原因和特殊原因普通原因普通原因:指的是造成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,我们称之为:
11、“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:指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)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。2023/3/2722普通原因和特殊原因每件产品的尺寸与别的都不同每件产品的尺寸与别的都不同但它们形成一个模型但它们形成一个模型,若稳定若稳定,可以描述为一个分布可以描述为一个分布分布可
12、以通过以下因素来加以区分分布可以通过以下因素来加以区分范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围范围或这些因素的组合或这些因素的组合位置位置分布宽度分布宽度形状形状2023/3/2723普通原因和特殊原因目标值线目标值线预测预测时间时间范围范围范围范围时间时间目标值线目标值线如果仅存在变差的普通原因,随着时间的推移,过程的输出形成一个稳定的分布并可预测如果存在变差的特殊原因,随着时间的推移,过程的输出不稳定2023/3/2724普通原因与特殊原因举例合格原料的微小变化机械的微小震动气候、环境的微小变化等等使用不合格原料设备调整不当新手作业,违背操作规程刀具过量
13、磨损等等2023/3/2725普通原因、特殊原因示意图普通原因的波动范围异常原因导致的波动范围异常原因导致的波动范围UCLLCL2023/3/2726局部措施和对系统采取措施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%的过程问题2023/3/2727局部措施、系统措施示意图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UCLLCL2023/3/2728过程控制系统A.过程的理解 B.统计过程控制思想C.数据类型 D.正态分布简介E.统计控制状态
14、 F.防止两类错误2023/3/2729A.过程的理解有反馈的过程控制系统模型过程的呼声统计方法我们工作的方式/资源的融合产品或服务顾客识别不断变化的需求和期望顾客的呼声输入输出过程/系统人设备材料方法环境2023/3/2730B.统计过程控制思想假定过程是处于受控状态,一旦显示偏离这一状态,极大可能是过程失控,需要及时调整。产品质量波动原因是由普通原因和特殊原因引起的,产品质量总是变化的。受控状态:指仅由普通原因引起的质量波动,受控状态的产品质量也应该是波动的。SPC应用概率论基本原理:小概率事件在一次试验当中是不可能发生的(指发生机会非常小的事件)。2023/3/2731C.数据类型数据计
15、量型数值计数型数值计件值计点值质量数据的特点是数据总是波动的,质量数据的变差是具有统计规律性的,是建立在大量重复试验基础上。2023/3/2732D.正态分布简介 直方图中对称型的形状是“中间高,两边低,左右基本对称”。若样本容量不断增加,并且使分组增多、分组的区间不断细分,则直方图的对称性越来越接近如下图所表示的曲线:-+abxf(x)此曲线是正态密度函数曲线P(aXb)f(x)dx2023/3/2733D.正态分布简介群体平均值=标准差=+k-k 抽样2023/3/2734D.正态分布简介k在内的概率在外的概率0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5
16、.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%2023/3/273568.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3D.正态分布简介2023/3/2736D.正态分布简介x为总体的取值是总体的平均值,是位置参数,是改变正态分布曲线的位置,不改变形状;是总体标准差,表示数据分散程度的统计量,是形状参数,不改变正态曲线的位置,改变其形状大(矮胖)小(高瘦);实际运用中用s(样本标准差)、用x(样本均值)代替,即s、x。2023/3/2737D.正态分布简介正态分布曲线性质:a.曲线关于x=对称;b.在x=处曲线处于最高点,当x向左、向右远离时曲线
17、不断降低;c.曲线形状由和唯一确定,或简记:N()。d.当=0,=1时正态分布称为标准正态分布简记为N(0,1)。2023/3/2738D.正态分布简介P(3X 3)P(3)/(X )/(3)/)P(3(X )/3)2*(1-0.00135)-1=0.9973=99.73%-3+3LCLUCLCL3 3原理原理2023/3/2739E.统计控制状态-3+3LCLUCLCL产品质量特性值落在(-3,+3)范围内概率为99.73%,落在该区域范围之外的概率是0.27%。休哈特根据这一点发明了控制图。2023/3/2740E.统计控制状态 统计控制状态是由过程中只有普通原因产生的变差引起,控制状态是
18、生产所追求的目标,因为在控制状态下具有:对产品质量有完全把握;生产是最经济的,在控制状态下所产生的不合格品最少,生产最经济;在控制状态下,过程的变差的最小。2023/3/2741F.防止两类错误所有的统计方法都是会产生错误,因为我们只控制99.73%,要防止两种错误:虚发警报 漏发警报2023/3/2742管制界限和规格界限规格界限:是用以说明品质特性之最大许可值,来保证各个单位产品之正确性能。管制界限:应用于一群单位产品集体之量度,这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。2023/3/2743过程控制和过程能力2023/3/2744过程控制和过程能力控制满足要求受控不受控可接
19、受1类3类不可接受2类4类简言之,首先应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制状态,那么其性能是可预测的,就可评定满足顾客期望的能力。2023/3/2745持续改进2023/3/2746过程改进循环PLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACT1、分析過程本過程應做些什麼會出現什麼錯誤達到統計控制狀態確定能力2.維護過程監控過程性能查找偏差的特殊 原因並採取措施3.改变过程从而更好理解普通原因变差减少普通原因变差2023/3/2747控制图示例:上控制界限(UCL)中心线(CL)下控制界限(LCL)控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图
20、是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形,图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量);横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号;图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。控制图定义2023/3/2748控制图原理说明工序处于稳定状态下,其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知:质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率,根据概率论“视小概率事件为实际上不可能”的原理,可以认为:出现在X3区间外的事件是异常波动,它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位
21、置控制限的宽度就是根据这一原理定为3 2023/3/274968.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3控制图原理说明2023/3/2750控制图所用的统计原理计量型Xbar-RXbar-sX中位数-RX-Rm正态分布计数型Pnp二项分布Cu泊松分布2023/3/2751控制图过程控制的工具上控制限中 线下控制限1.收集:收集数据并画在图上2.控制:根据过程数据计算试验控制限;识别变差的特殊原因并采取措施3.分析及改进:确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施重复这三个阶段从而不断改进 过程步骤2023/3/2752控制图的目的管制和一般的统计图不同,因其不仅能将数值以曲线表示
22、出来,以观其变异之趋势,且能显示变异系属于机遇性或非机遇性,以指示某种现象是否正常,而采取适当之措施。利用控制限區隔是否為非機遇性2023/3/2753控制图的益处合理使用控制图能供正在进行过程控制的操作者使用有于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去使过程达到更高的质量更低的单件成本更高的有效能力为讨论过程的性能提供共同的语言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。2023/3/2754 计量型控制图平均数与极差控制图(Chart)平均数与标准差控制图(Chart)中位数与极差控制图(Chart)个別值与移动极差控制图(chart)计数值控制图不良率控制
23、图(P chart)不良数控制图(Pn chart,又称np chart或d chart)缺点数控制图(C chart)单位缺点数控制图(U chart)控制图种类(以数据性质分)2023/3/2755分析用控制图:根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限,画出控制图,以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时,首先找出原因,采取措施,然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。控制用控制图:经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求,此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。控制图种类(依用途来分)2023/3/2756控制图种类(依用途
24、来分)解析用控制图决定方针用制程解析用制程能力研究用制程管制准备用管制用控制图n追查不正常原因n迅速消除此项原因n并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。解析用稳定控制用2023/3/2757两种控制图应用示意说明初期的二十五点计算时有些超出控制界限,此时须寻找原因。连续二十五点在控制界限内,表示制程基本上已稳定,控制界限可以延用有点超出控制界限,表示此时状态已被改变,此时要追查原因,必要时必须重新收集数据,重新考虑稳定状态解析用稳定控制用再调整2023/3/2758控制图的选择“n”=1025控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n2CL的性质“n”是否较大
25、“u”图图“c”图图“np”图图“p”图图X-Rm图图X-R图图X-R图图X-s图图计数值计量值“n”=1n1中位数平均值“n”=25缺陷数不良数不一定一定一定不一定2023/3/2759CASE STUDY质量特性样本数选用什么图长度5重量10乙醇比重1电灯亮不亮100每一百平方米的脏点100平方米2023/3/2760计量型数据控制图引言均值和极差图(X-R图)均值和标准差图(X-s)中位数和极差图(X-R)单值和移动极差图(X-MR)2023/3/2761与过程有关的说明结果举例结果举例控制图举例控制图举例轴的外径(英寸)轴的外径(英寸)从基准面到孔的距离(从基准面到孔的距离(mm)电阻
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