SPC统计过程控制及作用.ppt

统计过程控制统计过程控制SPCStatistical Process Control上海企航科技咨询有限公司上海企航科技咨询有限公司SPC的产生的产生ØØ 工业革命以后，工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，规模生产的形成，如何控制大批量产品质量如何控制大批量产品质量如何控制大批量产品质量如何控制大批量产品质量成为一成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式于是，英、美等国开始着手研究用统计方法方式于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法代替事后检验的质量控制方法ØØ 1924 1924年，美国的年，美国的休哈特博士休哈特博士休哈特博士休哈特博士提出将提出将3Sigma3Sigma原理原理运用于生产过程当中，并发表了著名的运用于生产过程当中，并发表了著名的“ “控制图法控制图法” ”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。

论和方法基础SPC的作用的作用ØØ确保过程持续稳定、可预测ØØ提高产品质量、生产能力、降低成本ØØ为过程分析提供依据ØØ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SPC常用术语解释常用术语解释名称名称解释解释平均值（平均值（XbarXbar））一组测量值的一组测量值的均值均值均值均值极差极差R R（（RangeRange））一个子组、样本或总体中一个子组、样本或总体中最大与最小值之差最大与最小值之差最大与最小值之差最大与最小值之差移动极差（移动极差（Moving Moving Range)Range)两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差σ σ（（SigmaSigma））用于代表标准差的希腊字母用于代表标准差的希腊字母标准差标准差(Standard (Standard Deviation)Deviation)过程输出的过程输出的分布宽度分布宽度分布宽度分布宽度或从过程中统计抽样值或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的（例如：子组均值）的分布宽度的量度量度量度量度，用希，用希腊字母腊字母σ σ或字母或字母s s（用于样本标准差）表示。

用于样本标准差）表示分布宽度（分布宽度（SpreadSpread））一个分布中从一个分布中从最小值到最大值之间的间距最小值到最大值之间的间距最小值到最大值之间的间距最小值到最大值之间的间距单值（单值（IndividualIndividual））一个单个的单位产品或一个特性的一个单个的单位产品或一个特性的一次测量一次测量一次测量一次测量，，通常用符号通常用符号 X X 表示名称名称解释解释中位数中位数 ˜ ˜x x将一组测量值从小到大排列后，将一组测量值从小到大排列后，中间的值中间的值中间的值中间的值即为中位即为中位数如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的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平均值作为中位数中心线中心线（（Central Central LineLine））控制图上的一条线，代表所给控制图上的一条线，代表所给数据平均值数据平均值数据平均值数据平均值过程均值过程均值（（Process Process AverageAverage））一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用值，通常用 Xbar Xbar 来表示。

来表示链（链（RunRun））控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上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或之下的点点点点它是分析是否存在造成变差的特殊原它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据因的依据SPC常用术语解释常用术语解释名称名称解释解释变差（变差（VariationVariation））过程的单个输出之间过程的单个输出之间不可避免的差别不可避免的差别不可避免的差别不可避免的差别；变差的；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因原因可分为两类：普通原因和特殊原因特殊原因特殊原因（（Special CauseSpecial Cause））一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根一种间断性的，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：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制限之内的链存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形或其它非随机性的图形普通原因普通原因（（Common Common CauseCause））造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出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。

过程变差的一部分过程能力过程能力(Process Capability)(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，用的距离，用Z Z来表示SPC常用术语解释常用术语解释正态分布正态分布 假如对一个要求长度为假如对一个要求长度为20.3020.30的零件进行测的零件进行测量，共测量量，共测量7575次，得到的数据范围如下，对次次，得到的数据范围如下，对次数比例的统计直方图如下页所示：数比例的统计直方图如下页所示：数据数据范围范围20.105-20.105-20.15520.15520.155-20.155-20.20520.20520.205-20.205-20.25520.25520.255-20.255-20.30520.30520.305-20.305-20.35520.35520.355-20.355-20.40020.40020.400-20.400-20.45520.455测得测得次数次数2 28 82323202013135 54 4次数次数比例比例2.7%2.7%10.7%10.7%30.7%30.7%26.7%26.7%17.3%17.3%6.7%6.7%5.3%5.3%正态分布正态分布正态分布正态分布 当测量数据趋近无穷多，分组间隔趋近无穷小时，直方图趋近一条光滑曲线：正态分布正态分布 这条曲线就称为正态分布曲线，正态分布函数：正态分布的参数正态分布的参数正态分布由正态分布由2 2个参数决定：个参数决定：即总体均值：即总体均值：μ(μ(常用样本均值常用样本均值XbarXbar来估计来估计) )总体标准差：σ(常用样本标准差S来估计)，标准差是对波动的度量正态分布的重要特性正态分布的重要特性 正态分布的图形特点是中间高、两头低、左右对称并延伸至无限。

根据正态分布的中心极限定理，当样本大小n4或5时，无论X是否服从正态分布，Xbar都近似服从正态分布； 只要X的总体分布不是太不对称，子组极差R的分布就没有太大的变化正态分布的重要特性正态分布的重要特性 若X服从正态分布，X落在μ ± 3σ之间的概率为99.74%，在实践中我们认为这是“实际上的必然事件” X≤ μ ± 3σ是必然事件，是在普通原因作用下必然会发生的事情，当X超出了这一范围，就说明有特殊原因出现 在实际中我们就利用这一原理来判别生产是否出现了异常如果仅存在变差的普通原因，如果仅存在变差的普通原因， 目标值线目标值线随着时间的推移，过程的输随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可出形成一个稳定的分布并可预测 预测预测 时间时间 范围范围 目标值线目标值线如果存在变差的特殊如果存在变差的特殊原因，随着时间的推原因，随着时间的推 预测预测移，过程的输出不移，过程的输出不稳定。

稳定 时间时间 范围范围普通原因和特殊原因普通原因和特殊原因控制图控制图 将正态分布曲线顺时针旋转90度，画上中线(Xbar线)和± 3σ线，并略去曲线将点X描在图上就成了控制图控制图的类型控制图的类型ØØ均值和极差图：均值和极差图：Xbar-RXbar-RØØ均值和标准差图：均值和标准差图：Xbar-SXbar-SØØ中位数和极差图：中位数和极差图：x x~ ~-R-RØØ单值和移动极差图：单值和移动极差图：X-MRX-MRØØ不合格品率（不合格品数不合格品率（不合格品数/ /样本数）图：样本数）图：p pØØ不合格品数（样本恒定）图：不合格品数（样本恒定）图：npnpØØ不合格数（缺陷数，抽样量恒定）图：不合格数（缺陷数，抽样量恒定）图：c cØØ单位产品不合格数（缺陷数单位产品不合格数（缺陷数/ /抽样量）图：抽样量）图：u u控制图的选择控制图的选择确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？否关心的是不合格品率？否关心的是不合格数吗？是样本容量是否恒定？是使用np或p图否使用p图样本容量是否恒定？否使用u图是是使用c或u图是性质上是否是均匀或不能按子组取样—例如：化学槽液、批量油漆等？否子组均值是否能很方便地计算？否使用中位数图是使用单值图X-MR是控制图的选择控制图的选择注：本图假设测注：本图假设测量系统已经过评量系统已经过评价并且是适用的。

价并且是适用的子组容量是否大于或等于9？是否是否能方便地计算每个子组的S值？使用X—R图是否使用X—R图使用X— s图接上页接上页控制图的分类控制图的分类ØØ分析用控制图uu制造过程分析用uu过程能力研究用uu过程控制准备用n控制用控制图n追查不正常原因n迅速消除此项原因n研究并采取防止此项原因的纠正措施分析用过程稳定控制用控制图选择练习控制图选择练习质量特性质量特性样本数样本数控制图控制图长度长度5 5重量重量1010乙醇比重乙醇比重1 1锡炉温度锡炉温度1 1电灯亮电灯亮／不亮／不亮100100工程更改处理时间工程更改处理时间1 1每一平方米的脏点每一平方米的脏点1 1平方米平方米作图前的准备：ØØ建立适合于实施的环境，提供必需的资源；ØØ定义过程；ØØ确定作图特性；ØØ定义测量系统；ØØ使不必要的变差最小；ØØ记录相关事件Xbar-R图图Xbar-R图图收集数据：ØØ子组大小：选择连续生产的4到5件产品组合；ØØ子组频率：应充分考虑人、机、料、法、环；ØØ计算控制限：在计算控制限时，应满足下述二个条件：uu至少100个数据uu至少25个子组Xbar-R图图初始控制图：初始控制图：ØØ将尺寸公差作为控制限：将尺寸公差作为控制限：ØØ收集收集2525组数据；组数据；ØØ计算计算XbarXbar和和R R：：ØØ计算计算XbarbarXbarbar和和Rbar:Rbar:ØØ计算控制限：计算控制限： Xbar-R图图Xbar-R图图Xbar-R图异常判断图异常判断ØØ超出控制限的点超出控制限的点(R(R图超下限说明分布变好图超下限说明分布变好) )；；ØØ连续连续7 7点位于中心线一侧，但对于点位于中心线一侧，但对于R R图来说，图来说，7 7点位于中心线下侧是过程变好的表示；点位于中心线下侧是过程变好的表示；ØØ连续连续7 7点上升或下降，但对于点上升或下降，但对于R R图来说，连续图来说，连续7 7点下降表示过程变好；点下降表示过程变好；ØØ大约大约2/32/3的点应落在的点应落在μ±σμ±σ区域内；区域内；ØØ连续的连续的3 3点、点、7 7点或点或1010点中至少有点中至少有2 2点、点、3 3点或点或4 4点落在点落在μ±2σμ±2σ之外；之外；ØØ连续的连续的1111点、点、1414点、点、1717点或点或2020点中至少有点中至少有1010点、点、1212点、点、1414点或点或1616点在中心线一侧。

点在中心线一侧局部措施和系统措施局部措施和系统措施1 1局部措施局部措施局部措施局部措施ØØ通常用来消除变差的特殊原因通常用来消除变差的特殊原因ØØ通常由与过程直接相关的人员实施通常由与过程直接相关的人员实施ØØ通常可纠正大约通常可纠正大约15%15%的过程问题的过程问题2 2对系统采取措施对系统采取措施对系统采取措施对系统采取措施ØØ通常用来消除变差的普通原因通常用来消除变差的普通原因ØØ几乎总是要求管理措施，以便纠正几乎总是要求管理措施，以便纠正ØØ大约可纠正大约可纠正85%85%的过程问题的过程问题 1、分析过程、分析过程 2、维护过程、维护过程 本过程应做什么？ 监控过程性能 会出现什么错误？ 查找变差的特殊原因并 本过程正在做什么？ 采取措施。

达到统计控制状态？ 确定能力 计划 实施 计划 实施 措施 研究 措施 研究 计划 实施 3、改进过程、改进过程 措施 研究 改进过程从而更好地理解 普通原因变差 减少普通原因变差过程改进循环过程改进循环Xbar-R图：过程改进图：过程改进 对控制图上出现的异常进行原因分析，提出并采取纠正和预防措施，重新计算控制限在重新计算控制限时应去掉措施采取前的数据； 不断发现异常原因并采取措施，对过程持续改进，直至Cpk≥1.33。

持续改进持续改进过程能力指数过程能力指数 过程能力是指过程的加工质量满足技术标准的能力常用过程能力指数用Cp或Cpk表示，通常要求Cp或Cpk≥1.33过程能力指数过程能力指数注：T为公差范围，M为公差中心双侧公差双侧公差只有上限要求只有上限要求只有下限要求只有下限要求过程能力指数过程能力指数QS9000中Cpk的计算方式：上限能力指数：下限能力指数：过程能力指数：Cpk和和Ppk名称名称σ σ的估计方法的估计方法取样方法取样方法C Cpkpk稳定过程的能力指数稳定过程的能力指数包含所有过程包含所有过程P Ppkpk初始过程能力指数初始过程能力指数允许集中取样允许集中取样过程能力指数过程能力指数 C Cp pC Cpkpk0.330.330.670.671.001.001.331.331.671.672.002.000.330.3366.36866.368848484.13484.13484.13484.13484.1344784.1344784.1344784.134470.670.6795.4595.4597.72297.72297.72597.72597.7249997.7249997.7249997.724991.001.0099.7399.7399.86599.86599.8650199.8650199.8650199.865011.331.3399.99499.99499.9968399.9968399.9968399.996831.671.6799.9999499.9999499.9999799.999972.002.0099.999999899.9999998CpCp和和CpkCpk联合应用时的产品合格率联合应用时的产品合格率% %：：设备能力指数设备能力指数Cmk何时应用何时应用Cmk指数指数ØØ新机器验收时ØØ机器大修后ØØ新产品试产时ØØ产品不合格追查原因时ØØ在设备和模具结合在一起考虑时控制图及控制图及Cpk实际操作实际操作控制图及控制图及Cpk实际操作实际操作 一零件的宽度要求为20±0.5，在生产中对它进行SPC控制，每隔一小时取样5件，用游标卡尺测得25组数据如文件所示。

用MiniTAB画Xbar-R图，判断哪些点异常，计算Cp和Cpk控制图及控制图及Cpk实际操作实际操作控制图及控制图及Cpk实际操作实际操作 在福利彩票在福利彩票3737选选7+17+1的玩法中每个号码出的玩法中每个号码出现的概率是一样的，那么它还有什么规律呢？现的概率是一样的，那么它还有什么规律呢？ 根据正态分布的中心极限定理，不管根据正态分布的中心极限定理，不管X X服服从什么分布，只要从什么分布，只要n n足够大，足够大，XbarXbar就一定服从就一定服从正态分布正态分布3737选选7+17+1中，每次选出中，每次选出8 8个号码，那个号码，那么，么，n=8n=8是不是足够大？是不是足够大？Xbar(8)Xbar(8)是不是服从正是不是服从正态分布呢？态分布呢？ 我们收集了我们收集了3737选选7+17+1玩法玩法20022002年第年第9191期至期至140140期共期共5050组号码，看看这组号码，看看这5050组号码的均值是组号码的均值是否服从正态分布？否服从正态分布？SPC实际运用实际运用1 1选择工序中重要的产品特性和/或过程参数，根据流程图选取适用的控制图；2 2收集至少25组或100个数据，计算控制限；3 3计算CPK，在CPK＜1.33时寻找原因，采取措施，直至CPK ≥1.33；4 4以此控制图对生产现场进行控制。

附表：系数表附表：系数表n n2 23 34 45 56 67 78 89 91010D4D43.273.272.572.572.282.282.112.112.002.001.921.921.861.861.821.821.781.78D3D3٭ ٭٭ ٭٭ ٭٭ ٭٭ ٭0.080.080.140.140.180.180.220.22A2A21.881.881.021.020.730.730.580.580.480.480.420.420.340.340.340.340.310.31d d2 21.131.131.691.692.062.062.332.332.532.532.702.702.852.852.972.973.083.08欢迎与我们联系。