SPC统计过程控制中级教材.ppt

Page:,*,LSQ,培训教材,序,SPC,简介,1-1,SPC,基本概念,1-2,SPC,的发展史,1-,3,SPC,主要功用,1-,4,SPC,实施流程,解析用,SPC,控制图,制程能力分析,控制用,SPC,控制图,数据正态分析,SPC,内容,数据收集计划,制程能力改善,SPC,基本概念,SPC，Statistical Process Control（,统计过程控制,）,的简称,，,是一种借助数理统计方法的过程控制工具,。,SPC,对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。,SPC,的发展史,二战前,二战中,二战后,质量管理=检验,抓质量=把好检验关,只能发现和剔除不合格品,损失已大量造成,补救措施=“亡羊补牢”,内部损失和售后投诉索赔,企业不堪重负,1924年 美国,尔特休哈特,博士,控制图产生为,SPC,的起源标志,美国,战时质量管理标准,军品的质量和及时交付,五十年代以来,SPC,在日本,工业界的大量推广应用,日本崛起,八十年代以后,大公司积极推广应用,对供应商也提出了相应要求,ISO9000、QS9000,及六西格玛管理,今天,计算机及专用软件推光,SPC,选才真正全面狂热起来,高质量、低成本、短周期呼唤出,SPC，,并推动着其不断完善。,起源非凡,牛刀小试,大放光芒,第一章数据收集,1-1,、,数据类型,1-2,、,数据收集,1-,3,、,统计学的作用,1-,1,、数据类型,为了解原料、制程、产品的品质特性，经调查或实验而得到的数字或数量就是,数据,。,按不同的分类方法，数据有不同的类型：,问题解决,问题,/,事项,连续型,Data,(Continuous Data),离散型,Data,(Discrete Data),连续型数据,(,计量型,):,如长度,重量,时间等能够测定的数据,离散型数据,(,计数型,):,如合格,/,不合格等能用个数表示的数据,资料的类型,属性,(Attribute),命名,(Nominal),范畴,(Category),统计特征值,缺陷,(Defect),资料的类型,变数,(Variable),比率,(Ratio),统计特征值,位置,(Location),散布,(Spread),形状,(Shape),依,数据特性,区分,依,数据来源,分,材料或产品数据,制程数据,检验数据,依,数据时间,先后,过去数据,日常数据,新数据,课堂互动：,请列举身边遇到的数据并说出类型。,1-,1,、数据类型,连续数据与离散数据进行比较的解释：,一般来说，连续数据比离散数据更可取，因为你可以利用更少的数据获得更多的信息。,如果不能得到连续数据，就可以对离散数据进行分析，发现结果，作出判断。,销售订单准确度,数据输入准确度,销售地区,使用“合格/不合格”测量仪器得到的孔径,孔径,应答中心对话时间,制冷氟利昂的重量(克),每百万部件中有缺陷部件的数量,装配线缺陷,(,ALD),1-,2,、数据收集要点,随机性,X X X X X X,X X X X X X,X X X X X X,X X X X X X,$,$,$,X#,#,X$X,X,X#,X,#,#,#,#,X$X$#X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X X X X,X XX,XX X,X XX,X XX,X XX,数据收集目的,1、制作控制图？,2、要因验证？,3、能力分析？,4、项目选择？,数据收集方法,数据收集原则,随机抽样法,系统抽样法,分层抽样法,集体抽样法,数据收集注意事项,1、测量系统是否可靠？,2、是否遗漏或重复？,1-,2,、数据收集要点,总体和样本,(,接收检验与统计的区别）,样本,(Sample,10),总体,(N=1,000),Sample 10,个测定,(,规格,:1004),96,97,98,99,100,104,101,规格,下限,规格,上限,102,103,总体能不能判断为良品？,1)AQL Yes:,因为,Sampling,的,10,个测定值都在规格内,OK,2)SPC No:,用,Sample Data,推定总体的不良率为,2.8%,异常水平,1-,3,、,统计学的作用,统计描述,:,用图表和几个总结性数字,(,均值、方差、标准差,),描述,一组数据。,(,基础统计量、图形分析）,统计推理,:,确定结果之间的变异何时可能是由于随机误差引起的，何时不能归因于随机误差；,分析结果与原因之间存在的,(,因果,),关系？,(,假设检验、方差分析、多变量分析、回归,）,试验设计：,收集并分析数据，以估算过程变化的影响,并决定如何进行最佳化设置。,(,实验计划,),统计学,用三类方法处理误差,统计学的作用,第二章控制图基本理论,2-1,过程波动解析,2-2,控制图原理,2-,3,合理子组原则,2-,4,控制图的使用,2-,5,控制图选择,2-1,、,过程波动解析,产品的品质特性一定会有波动！所以我们预期的观测值就会有差异：,如果我们研究,BL,外框的对角尺寸，每个样品是不是一样的；,如果我们测量,10,台冰箱的能耗，得到的结果也是不一样的；,这种差异使我们的工作更具挑战性！,一般来说，我们不能相信来自一个数据点的结果，通常收集多个数据点、并且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。,变异,(,误差,),的产生是必然的、意料之中的，是统计学的基础。,变异来源,2-1,、,过程波动解析,造成这种误差的原因在于产品或服务实现过程中的因素变异，普遍来源有：,测量,Measurement,流程变异,的原因,人员,Manpower,环境,Environment,设备,Machine,方法,Methods,材料,Material,关键是要分析哪种变因对响应变量的贡献最大,-,分析技术,变异来源,2-1,、,过程波动解析,误差分类,我们把误差分成两类：,系统误差（原因误差、特殊误差）,预期的（和可预测的）测量结果之间的差异；,随机误差（偶然误差）,不可预测的测量结果之间的差异；,Example:,使用不正确的工具、操作员设置调试过失）,机器振动,/,温度波动,/,材料硬度的可变性,系统误差,随机误差,2-2,、控制图原理,管制图是1924年由,休哈特,博士(,Dr.W.A.Shewhart),在研究产品品质特性之次数分配时所发现。正常工程所生产出来产品的品质特性，其分配大都呈常态分配的，会超出三个标准差(3,)的产品只有0.27%。,依此原理，将常态曲线图旋转90度，在三个标准差的地方加上两条界限，并将抽样数据按顺序点绘而成为管制图。,-3,-2,-1,+1,+2,+3,规格范围,-3,-2,-1,+1,+2,+3,规格范围,3,原则,2-,3,、合理子组原则,合理子组原则是休哈特提出的控制图的理论基础之一。,在抽取样本时要使组内波动仅由偶然因素引起；组间波动主要由异常因素引起。休博士称这样的样本为“子组”。,显然，这样的子组内不应有异常波动，故用其估计出来的,较为精确。这样的子组的容量一般较小，经济性得到很好保证；另外，由于,较小，控制限就小了，从而对检出异常波动较为灵敏。,为实现“合理子组原则”，一个简单的方法就是在最短的时间内把一个子组全部取出，或连续抽样。这样，由于抽样时间短，就可避免异常原因进入子组。,2-,4,、控制图的使用,分析用控制图,控制用控制图,1、调整过程使过程达到受控,2、使过程能力指数,Cpk,或,Cp,达到顾客需求,一旦实现了以上两点，分析用控制图即可转入控制用控制图。,2-,5,、控制图分类及选择,n,2?,n,10,数据性质,?,计,量值,计数,值,单,位,固,定,n,固,定,研究,X,？,图,计数类型,X-S,图,X-R,图,X,-R,S,图,p,图,p,n,图,C,图,u,图,YES,NO,Me-R,NO,YES,不良比率,缺陷,NO,YES,YES,NO,NO,YES,精度最高,精度尚可,精度较差,不得已才用,第三章制作解析用控制图,3-1,正态分布及检定,3-2,数据受控分析,3-3,过程能力指数,3-4,过程能力分析,3-1,、正态性分布及检定,正态分布总面积是,1,脱离已知规格的面积,就是所推定的不良率,上限,(,USL),下限,(,LSL),均值,(,),标准偏差,(,),拐点与平均值之间的距离是一个,标准差。,如果三倍的标准差都落在目标值和规范的上下限内，我们就称这个过程具有“三个西格玛能力”,99.73%的数据外于平均值的3 内,95.46%的数据位于平均值的2 内,68.26%的数据在平均值的1 内.,拐点,1,USL,p(d),3,平均值,LSL,曲线从较陡的状态变得越来越平坦,3-1,、数据正态性检定,P0.05,数据服从正态分布,3-2,、数据受控分析,一个过程开始实施控制图时，几乎不会恰巧处于受控状态，即总会存在异常波动。,在这种失控状态下建立起来的控制图，上下控制限间距一定较宽，这会导致判断失误。,因此，一开始，总是要将失控状态调整到理想状态，这就是分析用控制图阶段。,3-2,、数据受控分析,消除异常原因后去掉这组数据,消除异常原因后去掉这组数据,3-3,、过程能力指数,Ca=,100,实绩中心值规格中心值,规格容许差,T=Su-SL,规格上限规格下限,T/2,X,100,规格公差,6个标准差,T,6,Su-X,3,X-SL,3,C,p=,或,C,p=,-,单边规格时,C,p=,=-,双边规格时,当,Ca=0,时,CpK,=Cp,单边规格时,Cpk,即以,Cp,值计,等级,CpK,值,要求,A+,1.67,CpK,简化,A,1.33,CpK1.67,维持,B,1.00,CpK1.33,改进,C,0.67,CpK1.00,全检,D,CpK0.67,停产,3-4,、过程能力分析,第四章改善方法论简介,4-1,透过管理图分析改善,4-2,透过能力看改善方向,4-,1,、透过管理图分析改善（计数）,在,SPC,控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,在,SPC,控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,肯定有异常原因存在,造成离异,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,在,SPC,控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,在,SPC,控制图中,计量管制图,判异八原则,判定法则：,1、单个点落在控制限以外,2、连续3点中2点落在中心线同侧,B,区以外,3、连续5点中4点落在中心线同侧,C,区以外,4、连续6点上升或下降,5、连续8点落在,C,区以外两侧,6、连续9点落在中心线同侧,7、连续14点交替上下,8、连续15点落在中心线附近,C,区以内,2,s,6,s,A,C,C,B,B,A,LCL,UCL,0.135%,0.228%,15.87%,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则1：单个点落在控制限以外,A,B,C,C,B,A,1,个点超出上界线或者下界线，这时的几率小于,0.27%.,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则2：连续3点中2点落在中心线同侧,B,区以外,A,B,C,C,B,A,在,2,和,3,间的几率有,2.28%,按照二项分布:,P(X=2)=0.999988,P(X=1)=0.998464,故：,P(X=2)=0.001524,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则3：连续5点中4点落在中心线同侧,C,区以外,A,B,C,C,B,A,同侧,5,有连续着的,4,个点超出,1,的情况下,其几率是,?(0.267%),4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则4：连续6点上升或下降,A,B,C,C,B,A,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则5：连续8点落在,C,区以外两侧,A,B,C,C,B,A,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则6：连续9点落在中心线同侧,A,B,C,C,B,A,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则7：连续14点交替上下,A,B,C,C,B,A,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,判定原则8：连续15点落在中心线附近,C,区以内,A,B,C,C,B,A,4-,1,、透过管理图分析改善（计量）,在,SPC,控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,在,SPC,控制图中,计量管制图,判异八原则,判定法则：,1、单个点落在控制限以外,(A,区以外）,2、连续3点中2点落在中心线同侧,B,区以外,3、连续5点中4点落在中心线同侧,C,区以外,4、连续6点上升或下降,5、连续8点落在,C,区以外两侧,6、连续9点落在中心线同侧,7、连续14点交替上下,8、连续15点落在中心线附近,C,区以内,2,s,6,s,A,C,C,B,B,A,LCL,UCL,0.135%,0.228%,15.87%,4-,2,、透过能力看改善方向,Cp,Cpk,Cp-Cpk,判定,改善方向,1.00,1.00,过程能力基本满足要求,实施控制计划,1.00,0.33,均值偏离严重,组织管理人力进行过程均值的改善,1.00,1.00,0.33,过程波动太大,组织技术人力进行过程波动的改善,0.33,过程波动太大,均值偏离严重,组织技术人力与管理人力进行改善,图1显示的改善方向是什么?,图2显示的改善方向是什么?,图3显示的改善方向是什么?,课程回顾,数据收集,控制图基本理论,解析用控制图,数据类型,数据收集,统计学作用,过程波动解析,控制图原理,合理子组原则,控制图使用,控制图分类,正态分析,受控分析,能力分析,分析改善,管制图中上,制程能力分析中,计算,&,图示,功用,&,实施流程,谢谢,