刻蚀设备项目统计过程质量控制（参考）.docx

刻蚀设备项目统计过程质量控制目录一、 控制图的基本原理 2二、 控制图应用的程序 5三、 质量数据与分布规律 8四、 过程质量控制的特点 11五、 产业环境分析 17六、 原子层刻蚀为未来技术发展方向 21七、 必要性分析 24八、 项目简介 25九、 项目规划进度 29项目实施进度计划一览表 30十、 投资计划 31建设投资估算表 33建设期利息估算表 34流动资金估算表 35总投资及构成一览表 37项目投资计划与资金筹措一览表 38一、 控制图的基本原理数据或质量特性值处理的方法中，不论是频数分布表、直方图、分布的计量值、分布规律及过程能力指数等所表示的都是数据在某一段时间内的静止状态但是，生产过程中，用静态的方法不能随时发现问题以调整生产或工作因此，生产过程或工作现场不仅需要处理数据的静态方法，也需要能了解数据随时间变化的动态方法，并以此为依据来控制产品生产过程或工作的质量1、控制图的基本概念控制图是对测定、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种统计方法设计图世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率（P）控制图1）控制图的设计原理①正态性假设②3σ准则。

③小概率事件原理小概率事件原理是指小概率的事件一般不会发生由3σ准则可知，数据点落在控制界限以外的概率只有0.135%，因此，生产过程正常情况下，质量特性值是不会超过控制界限的，如果超出，则认为生产过程发生异常变化2）控制图应用经验与理论分析表明，当生产过程中只存在正常波动时，产品或过程质量将形成典型分布，若过程正常，即分布不变，则出现点子超过UCL或LCL的概率只有0.135%左右若过程异常，分布曲线上移或下移，产品或过程质量的分布必将偏离原来的典型分布，即μ,σ发生变化发生这种情况的可能性很大，其概率可能为0.135%的几十至几百倍小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常因此，根据典型分布是否偏离就能判断异常波动是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出，所以，控制图上的控制界限就是区分正常波动和异常波动的科学界限，亦可分析偶然因素与异常因素对过程的影响2、控制图的基本种类（1）常规控制图的分类常规控制图是按产品质量的特性及其分布规律所作的分类①均值—极差控制图②均值—标准差控制图③中位数—极差控制图④单值—移动极差控制图⑤不合格品率控制图⑥不合格品数控制图⑦缺陷数控制图。

⑧单位缺陷数控制图2）按控制图的用途划分按控制图的用途来划分，可以分为分析用控制图和控制用控制图实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图两者间的关系适应日本质量管理的名言：“始于控制图，终于控制图所谓“始于控制图”是指对过程的分析从应用控制图对过程进行分析开始，所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束，最终建立了控制用控制图故根据使用的目的和用途的不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图①分析用控制图分析用控制图是根据过去数据，主要用于分析现状，涉及分析两个方面的内容，一是所分析的过程是否处于统计控制状态，二是该过程的过程能力指数是否满足要求，若经过分析后，生产过程处于非统计控制状态，则应查找原因并加以消除②控制用控制图控制用控制图由分析控制图转化而来，当过程达到了确认的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图由于后者相当于生产中的立法，故由前者转为后者时应有正式交接手续这里要用到判断稳态的准则（简称判断准则），在稳定之前还要用到判断异常的准则进入日常管理后，关键是保持所确定的状态经过一个阶段的使用后，可能又会出现异常，这时应查出原因，采取必要措施，加以消除，以恢复统计控制状态。

3、控制图的界限公式对于常规控制图的控制界限计算公式，世界上各个国家都有相应的标准中华人民共和国国家标准《常规控制图》（GB/T4091—2001），等同于国际标准《休哈特控制图》（ISO8258：1991）及其1993年的修订本1）常规计量控制图的界限公式2）常规计数控制图的界限公式计数控制图是通过记录所考察的样本中每个个体是否具有某种特性（或特征），如合格与不合格；合格率与不合格率；缺陷与单位缺陷等某种事件所发生的次数对过程进行监控的控制图二、 控制图应用的程序应用控制图的主要目的是发现过程或工序异常点，追查原因并加以消除，使过程或工序保持受控状态；对过程或工序的质量特性数据进行时间序列分析，以掌握过程或工序状态因此，在进入控制图应用程序之前，根据统计过程质量控制的目的确定控制图的类型，然后，进入控制图应用的一般程序1、控制图应用的一般程序（1）选取控制的质量特性与预备数据控制的质量特性就是选出符合统计过程质量控制，运用目的、可控、易于评价的质量特性或项目，如对产品的使用效果有重大影响的质量特性，对下道工序的加工质量关系重大的质量特性，生产过程中波动大的质量特性，等等随机收集能反映出质量特性的一组数据，即预备数据。

预备数据是用来绘制控制图的数据2）计算统计量不同种类的控制图所需要的统计量各不相同，应根据所选取的控制图种类的统计变量的规定对预备数据进行统计计算3）计算控制界限不同图种的控制图，其控制界限的计算公式各不相同但都需要计算CL，UCL，LCL，计算公式根据统计量的分布特征值及相互关系推导而得4）绘制分析用控制图根据计算的控制界限数值，在控制图纵坐标轴上刻度，并画出CL，UCL、LCL.三条界限控制图横坐标轴的刻度为样本号按数据表中各组数据的统计量值在控制图中打点并用直线线段连接为折线，即为分析用控制图分析用控制图是在对过程的稳定性或受控状态没有明确结论时绘制的控制图，主要目的是判断过程是否处于稳定状态或受控状态5）过程稳定与否和异常与否的判断作为分析用控制图的完结，依据判断规则的各项准则，对分析用控制图中点子分布状况进行判断若分析用控制图中点子的分布没有任何违背判断准则的情况，即可判断出取样过程处于稳定受控状态，无异常原因发生6）计算过程能力是否达到基本要求，过程是处于稳定或受控状态下，计算过程能力是否达到基本要求，也可以用分析用控制图中的数据作直方图判断7）确定控制标准①确定控制标准是对控制用控制图的要求。

利用分析用控制图的判断，如若过程稳定无异常发生，且过程能力指数满足技术要求，可将分析用控制图的控制界限延长，作为标准，此时分析用控制图转化为控制用控制图，以对日常过程或工序控制进行监管如若过程不稳定，有异常发生，或过程能力指数不能满足技术要求，要对分析用控制图进行修正修正时，如若组数能满足要求，可剔除不合理数据，重新得到控制界限如若组数不能满足要求，要重新搜集数据②进行日常工序质量控制在日常生产活动中，随机间隔取样，进行测量和计算，在图上描点、观察分析、判断工序状态如果无异常现象，则维持现状进行生产，如果出现质量降低的信息，应采取措施消除异常；如果出现质量提高的信息，应总结经验，进行标准化或制度化2、计量值控制图：均值一极差控制图的绘制均值—极差控制图是均值控制图和极差控制图联合使用的一种控制图，前者用于判断生产过程是否处于或保持在所要求的受控状态，后者用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的受控状态三、 质量数据与分布规律1、质量数据的基本概念定量分析是现代质量管理中的基本特征之一为了进行定量分析，就必须有数据因此，在质量管理中要特别重视对数据的搜集、整理和分析工作质量数据是指某质量指标的质量特性值，在质量控制过程中，将检测和分析得到的质量特性值用数字记录下来，简称质量数据。

由于质量一词含义丰富，既包括狭义的产品质量，也包括广义的工作质量，因而质量指标在企业中就多种多样，质量数据在企业中几乎无处不在在质量数据统计分析中，从样本到总体的问题，即统计推断问题所谓统计推断，就是根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数）因此，特别关注三项指标，一是数据的集中位置，二是数据的分散程度，三是数据的分布规律质量数据是指由个体产品质量特性值组成的样本（总体）的质量数据集，在统计上称为变量；个体产品质量特性值称变量值，根据质量数据的特点，可以将其分为计量值数据和计数值数据1）计量值数据计量值数据是指可以连续取值的数据，属于连续型变量其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值它通常可以用仪器测量的连续性数据，如长度、重量、强度、时间、标高、位移等2）计数值数据计数值数据是指不能连续取值的，只能用自然数表示的数据，属于离散型变量如合格品件数、废品数、错字数、质量缺陷点数等计数值数据还可进一步划分为计件值数据和计点值数据计件值数据是指按产品个数计数的数据，如合格品件数、废品件数等；计点值数据是指按点计数的数据，如缺陷、棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。

计数值是指具有离散分布性的数据2、质量数据的统计特征值应用统计过程质量控制，其基本的做法就是用有限的样本去分析推断总体的特征过程的质量特性值是不断波动的当搜集到的数据足够多时，就会发现一个现象，即所有数据都在一定范围内分散在一个中心值周围，越靠近中心值，数据越多；越偏离中心值，数据越少这意味着数据的分散是有规律的，表现为数据的集中性数据的分散性和集中性统称为数据的“统计规律性”质量数据的集中趋势和离散程度反映了总体质量变化的内在规律性1）质量数据的位置特征值在分析质量数据的分布状态时，描述数据分布集中趋势主要有算术平均值、中位数等2）数据的离散特征数数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波动性，反映过程能力在分析数据的分布状态时，常被用于表示数据分布的离散程度的特征数，主要有极差、标准偏差等3、质量数据的分布规律质量数据具有个体数值的波动性和总体分布的规律性在统计过程质量控制中，各种统计技术的应用都是以质量数据的分布规律为依据进行的，其中最常用的有正态分布、二项式分布和泊松分布1）正态分布正态分布是一种最常见的连续性随机变量的概率分布其特征是“钟”形曲线实际工作中，正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比，或变量值落在该区间的概率（概率分布）。

不同范围内正态曲线下的面积可用公式计算轴与正态曲线之间的面积恒等于12）二项分布二项分布是一种典型的离散性分布3）泊松分布泊松分布P（A）中只有一个参数入，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差在实际事例中，当一个随机事件，例如，某交换台收到的呼叫来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白细胞等，以固定的平均瞬时速率入（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布四、 过程质量控制的特点1、统计过程质量控制的基本概念所谓控制是要以某个标准为基准，一旦偏离了这个基准，就要尽快加以纠正，使之保持这个基准SPC（统计过程控制）就是以统计控制状态（稳态）作为基准的，这是一个非常重要的基本概念统计控制状态也称稳态，即过程中只有正常因素（随机因素）而无异常因素（系统因素）产生的变异的状态影响质量变异的原因包含正常因素（随机因素）和异常因素（系统因素）两大类正常因素的特点表现为：对质量变异的影响是微小的；在过程中是始终存在的；对质量变异的影响方向是不确定的由正常因素所造成的质量变异称为正常质量波动，鉴于正常质量波动的原因。