统计过程控制SPC--培训精编版

统计过程控制知识与应用,目 录,“统计过程控制就像房屋中的烟雾探测器：只要这种装置备有电池，并且被正确安置以及旁边有人监听，那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起火” 6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯,一、统计过程控制简介,统计过程控制是什么？,统计过程控制（SPC）： Statistical Process Control 的英文简称 S （Statistical）统计：以统计学的方法分析数据 P （Process）过程：有输入-输出的一系列的活动 C （Control）控制：事物的发展和变化保持稳定 统计过程控制（SPC）定义： 是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程，以便采取适当的措施，为达到并保持统计控制状态从而提高制造过程能力的质量控制方法。,一、统计过程控制简介,休哈特博士与戴明博士合写了品质观点的统计方法。,戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。,1924,1939,1945,休哈特博士在贝尔实验室发明了控制图,二战后美英将控制图方法引进制造业，并应用于生产过程。,2000,美国福特、通用等对SPC很重视，所以得以广泛应用。,ISO9000（2000）体系亦注重过程控制和统计技术的应用。,1950,起源与发展,一、统计过程控制简介,1980,目 录,二、控制图原理,小张是公司最好的司机之一, 有一天他吹牛说“我开车开得总是那么直,无论路面状况如何”,他的同事要求他示范表演, 否则小张请吃饭.,怎么样证明呢? 有人建议“小张的车总是漏油,我们可以以此来跟踪决定他是否开得直”,二、控制图原理,看一下开车后的鸟瞰图, 小张开车直吗?,二、控制图原理,想一想: 油是怎样滴下来的?如果卡车静止不动, 油也会滴在同一个地方吗?,这就是所谓的自然变异或称之为普通原因。,二、控制图原理,油滴之间的变化,油滴之间的变化加上风的作用,油滴之间的变化加上风的作用, 以及方向盘控制的变化,确定控制限,二、控制图原理,由方向盘引起的变化是什么呢? 它真的影响开车的直线程度吗?,是否存在方向盘控制引起的的特殊原因？,二、控制图原理,质量波动,质量波动是生产过程中的固有本质，具有客观必然性。统计过程控制的任务，是要把质量特性控制在规定的波动范围内，能够稳定的生产合格产品。 生产过程中产品质量的波动是由普通原因与特殊原因造成。 控制图是将一个过程中收集的样本数据按顺序绘点的一种图示技术。用以判别生产过程是否处于控制状态,区分质量波动是由普通原因引起还是由特殊原因引起。,普通原因又称偶然性原因、一般原因，指那些始终作用于过程的各种波动来源。 人：一定的熟练度下的微小差异 机：一定的精度下的微小变化 料：一定的稳定性下的微小变化 法：一定的操作规范下的微小变化 境：一定的环境条件下的微小变化,微小的 始终存在的 不可控的,随着时间的推移，一个过程中的普通原因会产生一个稳定的且可重复的分布，称之为处于统计上受控制的状态，或者简称受控。一个受控的过程是可预测的。,普通原因,二、控制图原理,特殊原因又称系统性原因、异常原因，这些因素通常是间歇的、不可预测的。,当发生特殊原因是，过程的输出将不稳定，处于统计上的不可控状态。除非变差引起的特殊原因都被识别出来并采取了措施，否则他们继续以不可预测的方式来影响过程的输出。,特殊原因,二、控制图原理,普通原因,二、控制图原理,过程稳定/受控,过程不稳定、不受控,特殊原因,点在控制限内,点超出控制限,控制图的作用是：当出现变差的特殊原因时提供统计信号，和当不存在特殊原因时避免错误信息。,二、控制图原理,如果仅存在变差的普通原因， 目标值线 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。 预测 时间 范围 目标值线 如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 预测 移，过程的输出不 稳定。 时间 范围,控制图构成 控制图是以正态分布中的三个标准差为理论依据。控制图是把正态分布旋转90后，在平均值处绘成中心线，以平均值加减三个标准差(3)为上、下控制界限；以随时间变话的样品号为横坐标，以质量特性值为纵坐标。,旋转90,二、控制图原理,规格界限VS 控制界限,规格界限(USL、LSL)：用以说明质量特性之最大许可值（公差），来保证各个单位产品的正确性能。 控制界限(UCL、LCL)：控制限就是异常波动已经消除，只剩下偶然波动（正常波动）的控制界限，当异常波动发生时，点就会落在界外。,USL,UCL,LCL,LSL,二、控制图原理,控制图的两种类型,(1)分析用控制图。识别和消除过程变差的特殊原因，若发现异常，采取措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入正常的工序控制。 (2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，验证过程持续运行的稳定性。实时的对特殊原因进行分析和采取行动。,分析用,稳定,控制用,二、控制图原理,国标GB/T 40912001常规控制图中规定了8种界内点排列不随机判异准则。国标将控制图等分为6个区域，标号分别为A、B、C、C、B、A，每个区宽1。其中两个A区、B区及C区都关于中心线CL对称。 此8种判异准则主要适用于均值极差控制图。,如何定义“不受控”信号,二、控制图原理,准则一可对参数和的变化给出信号，变化越大则给出信号越快。 准则一还可对过程中的单个失控做出反应，如计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。,准则1的图示,在许多应用中，准则一甚至是惟一的判异准则。在3原则下，准则一的第一类错误为0.0027。,准则1：一点落在A区以外,二、控制图原理,出现准则二的现象主要是过程的平均值变化的缘故。,此准则是为了补充准则一而设计的，以改进控制图的灵敏度。选择9点是为了使第一类错误的概率与准则1的1.0027大体相仿。=2(0.9973/2)9 =0.0038,准则2：连续9点落在中心线同一侧,二、控制图原理,此准则是针对过程平均值的趋势进行设计的，它判定过程平均值的较小趋势要比准则2更为灵敏。,产生趋势的原因可能是工具逐渐磨损、维修逐渐变坏等，从而使得参数随着时间而变化。,准则3：连续6点递增或递减,二、控制图原理,本准则针对由于轮流使用两台设备或由两位操作人员轮流进行操作而引起的系统效应。实际上是一个数据分层不够的问题。,选择14点与选择9点意义相当。,准则4：连续14点相邻点上下交替,二、控制图原理,过程平均值的变化通常由本准则判定，它对于变异的增加也较灵敏。出现该现象是由于过程参数发生了变化。,连续三点中的两点可以是任意两点。本现象表明点子有频繁接近边界的状况。,准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外,二、控制图原理,本准则对于过程平均值的偏移也是较灵敏的，出现本准则的现象也是由于参数发生了变化。,连续五点中的四点可以是任意四点。本现象表明点子普遍向边界靠近。,准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外,二、控制图原理,出现本准则的现象是参数变小。通常由于非随机性引起，造成这种现象的原因可能有数据虚假或数据分层不够等。,排除非随机性的原因，变小是过程优良的表现，应总结现场减少标准差的先进经验。,准则7：连续15点在C区中心线上下,二、控制图原理,造成这种现象的原因是数据混叠，分层不够。,准则8：连续8点在中心线两侧，但无一在C区内,两种以上原料，操作员、机器、测量工具、生产方法交错使用,二、控制图原理,目 录,控制图种类及适用场合,三、控制图如何操作,三、控制图如何操作,以均值极差 控制图为例,操作步骤包括：,1、确定控制对象（或称统计量） （1）选择技术上最重要的控制对象。 （2）若指标之间有因果关系，选因的指标为统计量。 （3）控制对象要明确，并为大家理解与同意。 （4）控制对象要能以数字来表示。 （5）控制对象要选择容易测定。,三、控制图如何操作,均值极差 控制图操作步骤,2、抽取预备数据 （1）取2025个子组。（来自判稳准则） （2）子组容量为4或5。（国标推荐） （3）合理抽检原则。 （统计抽样原则),三、控制图如何操作,均值极差 控制图操作步骤,3、计算 4、计算 5、计算R图控制线并作图。 6、将预备数据点绘在R图中，并对状态进行判断。若稳定，则进行步骤7；若不稳定，则除去可查明原因后转入步骤4，即重新计算。 7、计算 图控制线并作图。将预备数据点绘在 图中，对状态进行判断。若稳，则进行步骤8；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤4，即重新计算。,三、控制图如何操作,均值极差 控制图操作步骤,8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤9。若过程能力指数不满足技术要求，则需调整过程直至过程能力指数满足技术要求为止。 9、延长 控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。 上述18步骤为分析用控制图。 上述9步骤为控制用控制图。,使用自动车床对某规格的轴进行外径加工，外径规格为0.5mm,公差为0.008；决定在量产时使用X-R控制图对外径尺寸这一特殊特性进行控制。,第一步：数据收集 - 依每小时的产量，决定每小时抽样5件； - 三天内抽样25组，共125个数据。 第二步：记录数据及计算 - 各组平均数及极差； - 25组的总平均数及总极差。,均值极差 控制图示例,三、控制图如何操作,数据记录,三、控制图如何操作,三、控制图如何操作,第三步：计算控制限 - R图上控制线值：UCLR=D4R =2.110.0042=0.009 - R图下控制线值：LCLR=D3R =0 - X图上控制线值：UCLX=X+A2R=0.5015+0.580.0042=0.504 - X图下控制线值：LCLX=X-A2R=0.5015-0.580.0042=0.499,常用系数D4、D3、A2依据每组的样本数从常用系数表中选择,常用系数表(按3计算）,X=0.5015 R=0.0042,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25,.507 .504 .501 .499 .497,0.009 0.007 0.004 0.0,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25,UCL X LCL,UCL,R,X chart,R chart,第四步：选择控制图刻度并画控制图。,三、控制图如何操作,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25,.507 .504 .501 .499 .497,0.009 0.007 0.004 0.0,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25,UCL X LCL,UCL,R,X chart,R chart,第四步：选择控制图刻度并画控制图。,三、控制图如何操作,第五步：分析控制图（容易忽略）,识别并标注特殊原因。当每一样本被描点后，应分析和识别特殊原因，同时周期性对控制图做整体的评审，以检查是否存在非随机模式。 收集额外的支持信息。这信息应该包括变差的任何潜在来源以及对不受控信号所采取的解决措施。这些信息应该记录在单独的事件日志上。,三、控制图如何操作,第六步：重新计算控制限,上面例子的图中，可发现第5、18两点超过了X的上控制限，说明过程还未稳定，如要求画分析