spc统计制程管理

1、SPC 统计制程控制 Statistical Process Control,Yangfei 2007-7-27,第一部分：SPC的起源于发展,QC七大手法回顾 SPC起源、背景,QC七大手法Review,QC七大手法：,检查表 层别法 柏拉图法 特性要因图法 散布图 直方图 控制图,七大手法口决：,查检集数据 层别作解析 柏拉抓重点 鱼骨追原因 散佈看相关 直方显分布 控制找异常,品管新七大手法浅说,关联图理清复杂因素间的关系 系统图系统地寻求实现目标的手段 亲和图从杂乱的语言数据中汲取信息 矩阵图多角度考察存在的问题,变量关系 PDPC法预測设计中可能出现的障礙和结果 箭条图合理制定进度计划 矩阵资料解析法多变數转化少变數资料分析,什么是SPC?,SPC是英文Statistical ProcessControl的前缀简称,即统计过程控制。 SPC就是应用统计技術对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。 SPC强調预防，防患于未然是SPC的宗旨。,SPC兴起的背景,美國W. A.Shewhart博士于1924年5月16日发明了第一张控制图，开启

2、了统计品管的新时代,经验挂帅时代的结束 如果工作经验对产品质量有举足轻重的影响（例如：手工裁缝），那么，SPC就没有太多挥洒的空间。相反地，如果某一公司开始将经验加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该公司开始宣告经验挂帅时代将要结束，那么SPC的导入时机也就自然成熟了 ISO9000品保体系的要求 ISO9000要求为客户提供合格的产品，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？这必须仰赖SPC来发挥功能,SPC的起源和发展,1924年发明,1931年发表,19411942制定成美国标准,W.A. Shewhart（休哈特博士）,1931年，休哈特博士发表了制造业产品质量的经济控制法一书,Z1-1-1941质量控制指南 Z1-2-1941数据分析的控制图法 Z1-3-1942产品制造过程中的质量控制图法,第二部分：SPC的目的,预防与检测 过程控制系统基本原理 过程变化的基本统计特征,SPC的目的,预防或是容忍？,原料,PROCESS,人,机,法,环,测量,结果,测量,好,不好,不要等产品做

3、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,SPC的目的预防与检测,检测 生产出产品，通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品 管理部门则经常靠检查来找出错误并要求改进； 预防： 在第一步就避免产生无用的输出，从而避免浪费 第一次就把工作做好,SPC的目的过程控制系统基本原理,有关过程性能的信息： 通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能相关的信息 与性能相关最有用的信息还是从研究过程本质及内在的变化性中得到的 过程的特性是关心的重点,SPC的目的过程控制系统基本原理,对过程采取措施 通常对重要特性（过程或输出）采取措施而避免它们偏离目标值太远是经济的。这样能保持过程的稳定性并保持过程输出的变差在可接受范围内。应监测采取措施后的效果，如有必要还应进一步分析并采取措施。 对输出采取措施 如果仅限于对输出检测并纠正不符合规范的产品，而没有分析过程中的根本原因，常常是最不经济的,SPC的目的过程变化的基本统计特征,SPC的目的过程变化的基本统计特征,位置（典型值） 分布宽度（丛最小值至最大值的距离） 形状（是否对称、偏斜等）,第三部分：基本的统计概念,数据的种类 波动（变

4、差） 波动（变差）的原因 波动（变差）的种类 普通原因与特殊原因 基本统计量说明 统计控制状态 过程控制与过程能力,基本的统计概念,数据的种类：计量型、计数型 波动（变差）-波动的概念、原理及波動的种类 普通原因/异常原因 基础的统计量-平均值、中位数、极差R、标准偏差、S,基本的统计概念数据的种类,计量型： 可以连续取值也称连续型数据。 如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等,计数型： 不可以连续取值，也称离散型数据。 如：废品的件数、缺陷数,基本的统计概念波动的(变差)概念,波动： 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，生产相同材料的同种产品，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,基本的统计概念波动的原因,波动原因,材料,机器,人,环境,测量,方法,基本的统计概念波动的种类,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

5、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 异常波动引起工序质量变化较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正,基本的统计概念普通原因、特殊原因,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：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“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： 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,基本的统计概念普通原因和特殊原因的区别,以车床为例,如果仅存在变差的普通原因，随着时间的推移，过程的输出将形成一个稳定、可

6、预測的分布,基本的统计概念：变化的“普通原因”和“特殊原因”,如果仅存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出将不稳定、不可预测,基本的统计概念：变化的“普通原因”和“特殊原因”,SPC的基本观念,世上没有任何两件事、人员、产品是完全一样 制造过程中所产生之变异是可以衡量的 事情、产品的变异通常根据一定的模式而产生 宇宙万物及工业产品大都呈常态分配 例如：身高、体重、智力、考试成绩、所得分配 变异的原因可分为偶因及异因 偶因属管理系统的范围 异因却是作业人员本身就能解决的 应用SPC可以指出制程最需要改善的地方,基本的统计概念基本统计量说明1,平均值x,如X1、X2Xn为大小为n的样本,则： X=(X1+X2+Xn)/n 中位数x 将数据按数值大小顺序排列，位于中间位置的数，称为中位数 如4,5,7,9,10,中位数x=7 如4,5,7,8,9,10,中位数x=(7+8)/2=7.5,基本的统计概念基本统计量说明2,极差R 样本数据中的最大值Xmax与最小值Xmin的差值: R= Xmax- Xmin 标准偏差、s 总体标准偏差 样本的标准偏差s,基本的统计概念局部措施和系统措施,

7、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进行 通常可纠正大约15%的过程问题 系统措施： 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,基本的统计概念统计控制状态,描述一个工序只存在造成变化的普通原因，而不存在特殊原因的情况，即所观察到的变化可以归结为一个常规系统中的偶然原因引起的 表现为在控制图上没有数据点超过控制上下限，在控制上下限的图形和趋势没有呈现非随机性,基本的统计概念过程控制,预测,受控 （消除了特殊原因）,不受控 （存在特殊原因）,目标值线,范围,时间,过程控制首先应通过检查并消除变差的特殊原因，使过程处于统计控制状态,过程控制,基本的统计概念过程能力,过程能力由造成变差的普通原因来确定，通常代表过程本身的最佳性能 但是顾客关心的是过程输出与他们的要求（定义为规范）是否相一致 一般来說，稳定过程的分布是可以预测的，从而可以估计出符合规范要求的比例 因此，过程能力的第一步是过程定位在目标值处。然后，如果过程的分布宽度不可接受，则对系统采取措施减少变差的普通原因,基本的统计概念过程能力,范围,时间,过程能力,

8、受控但能力不足( 存在普通原因， 但过多),受控且能力充足( 减少了普通原因),目标值线,过程控制和过程能力,过程控制的目标是对影响过程的措施作出经济合理的决定以避免： 平衡不需控制时采取了措施（过度控制或擅自改变） 需要控制时未采取措施（控制不足）,第四部分：控制图原理,SPC使用的统计技术 控制图定义 控制图的目的 控制图的原理及形成 控制图的种类 控制图的選择 使用控制图的准备,SPC使用的统计技术,柏拉图（决定管控制的重点） 直方图 控制图 抽样计划 变异数分析/回归分析,控制图定义,控制圖是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图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)。控制图示例:,UCL,CL,LCL,控制图的目的,控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异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,UC

9、L,CL,LCL,利用控制限区隔是否为非机遇性,控制图的原理,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置。 控制限的宽度就是根据这一原理定为3。,3 原理,-,2,-2,-3,3,68.26%,95.45%,99.73%,控制图的形成,旋转90,规格界限和控制界限,规格界限：是用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。 控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来的。,控制图的种类,计量型控制图 平均数与极差控制图(x-R) 平均数与标准偏差控制图(x-S) 中位数与极差控制图(x-R) 个别值与移动极差控制图(X-MR),计数值控制图 不良率控制图(P图) 不良数控制图(nP图) 缺点数控制图(C图) 单位缺点数控制图(U图),按数据性质分类,控制图的种类,按控制图的用途分类 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,控制图的种类,分析用控制图 决定方针用 制程解析用 制程能力研究用 制程控制准备用,控制用控制图 追查不正常原因 迅速消除此项原因 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,控制图的选择,选择什么样的控制图,缺陷率和缺陷的说明,测量不泄漏/泄漏 灯亮/不亮 螺钉滑牙或不滑牙 考试及格人数 风窗玻璃上的气泡 门上油漆缺陷,P/nP,C/U,测定孔径所得的

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