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统计过程控制 Statistical Process Control培训资料 6/1/20011q统计过程控制Statistical Process Control统计过程控制，是应用统计技术对过程进行控制 ，以预防不合格的产品或者服务产生，减少浪费 和对过程进行持续改进的技术它可以产生以下 效用： ü 对设计和工序能力提供可靠的估计 ü 帮助识别来自系统波动的特殊原因 ü 为工序提供一个“早期报警系统”，防止废品的 产生 ü 减少在质量控制中对常规检验的依赖性2q 过程分布位置（典型值）分布 宽度（从最小值到最大值之 间的距离）形状（变差的模式-是否 对称，偏斜）3q产品特性的变差及其原因•产品特性的变差：由于人、机、料、法、环 (5M)等随机因素的影响，过程的输出特性是呈 某种分布的随机变量，其变化的范围称为变差 • 两类变差原因 ü普通原因：产生随时间变化而稳定分布的原因 ，它是一种偶然的原因当过程仅存在普通原 因时，过程是稳定的，其分布是可以预测的， 称过程处于“统计受控状态”，即受控 ü特殊原因：引起过程输出特性分布发生变化的 原因，它是一种系统性原因当特殊原因存在 时，过程处于不稳定状态，其输出的分布是不 可预测的，称该过程“不受控”。

4q变差：普通及特殊原因只存在普通原因存在特殊原因a. 统计受控过程b. 非统计受控过程时间 时间 范围 范围5μ -3 σq正态分布μ +3 σ正态分布概率μ ± σ : 0.682689 μ ± 2σ: 0.954494 μ ± 3σ: 0.997300 μ ± 4σ: 0.99993657 μ ± 5σ: 0.999999742 μ ± 6σ: 0.999999998σ - 为标准差； μ - 均值99.73%μ6q控制图1 收集 • 收集数据并画在图上(操作工) 2 控制 • 根据过程数据计算试验控制极限(质量/生产) • 识别变差的特殊原因并采取措施(操作工) 3 分析及改进 • 确定普通原因变差的大小并采取减少它的措 施(生产)重复这三个阶段从而不断改进过程(生产/质量) 7q单值和移动极差（X-MR）控制图 单值 Individuals移动极差 Moving RangesUCLLCLUCLUSLUSL图纸上公差上控制限图纸下公差下控制限上控制限8a. 超出控制极限b. 连续7点上升或下降q控制图分析 9c. 连续7点在平均值的一侧d. 明显的非随机图形q控制图分析10q过程能力计算(X-MR图)USL – 上公差 LSL – 下公差– 总平均值σ – 标准差11q过程能力计算(X-MR图)• 计算控制极限：平均极差12q过程能力计算(X-MR图)控制图计算用的常数n234d21.131.692.06D43.272.572.28D3***E22.661.771.4613qCpk 值与不合格概率关系CPK超出规范的概率%（ppm)10.0027 0.27%1.330.00006464 ppm1.670.00000030.3 ppm14q以统计的方式来控制生产过程图纸上公差 上控制限图纸下公差下控制限停停注意生产过程受控尺寸超差，产品报废或对其进行返工尺寸位于图纸公差 范围以内，但无可 靠性生产过程处于 监控之下，产 品质量良好100 7575 100%15q怎样才能提高工序能力 ü 调整工序加工的分布中心，减少偏移量1）由于刀具磨损，应及时进行调整，采用刀具自动调 整补偿。

2）通过首件检验，根据中心偏移量，可以调整设备、 刀具的加工定位装置 ü 减少离散程度S由于材料的不均匀，设备的可靠性差， 工装、模具 精度低，工序安排不合理及工艺方法不正确等，都会影响 工序能力因此，对上述问题必须调整，减少离散度 ü 修正公差范围：当确信降低公差要求，放宽公差范围，不影响产品质 量时，有必要修订不切合实际的现有公差要求。