七手法与SPC.ppt

*,课 程 大 纲,第一部分：,QC,七大手法在企业的实际应用,第二部分：查检表/层别法制作及应用实例,第三部分：柏拉图/因果图制作及应用实例,第四部分：直方图、散布图制作及案例练习,第五部分：,SPC,基础知识介绍,第六部分：管制图的应用及案例分析,第七部分：过程能力/性能指数分析,第一部分,QC,七大手法在企业,的实际应用,QC,七大手法,(,链接,),QC,七大手法,，也叫,品管七工具,，是目前全世界,应用比较广泛的品质管理工具，它具有简单实用的,特性。日本著名的品质管制专家,石川馨,曾说过，企,业内,95%的品质管制问题,，可通过企业上上下下全,体人员活用品管七工具而得到解决。,QC,七大手法,品质管理的主要工作,简单地说，就是通过对各,来料、生产过程、出货,等环节进行,检验和分析,，找出各种出现或潜在出现的问题及原因，甚至寻求解决办法，使产品品质问题尽量在内部解决，达到在,合理成本,的基础上使客户满意。,QC,七大手法的应用,1、查检表,：用来在现场,收集数据,二次世界大战的残酷后果,.ppt,，尽量让现场,作业简单而有效,，它是其它六大手法的,起点,。,2、层别法,：统计方法中最基础的工具，用来对收集,的数据进行,分类或分层,，以,利于统计分析,，通常与,柏拉图、因果图结合使用，层别法的重点是了解,如,何进行分层,。,QC,七大手法应用,3、柏拉图,：用来对,多种问题或原因,进行分析，找出,最大问题或原因,，以实现花较少成本做更多事情。,4、鱼骨图,：用来对一个,现象或结果,进行原因,深入细,致的分析,，通常用来找,原因及因素,，最好同,层别法,结合起来使用。,QC,七大手法的应用,7、管制图,：用来了解品质在过程中的,变化状态,和预,测品质,下一步可能性的状况,，有助于,提前发现问题,，是实现,第一次就把事情做好,的基本步骤之一。,第二部分,检查表,和,层别法,的,制作及案例分析,一、检查表,为了,便于收集数据,，,使用,简单明了的标准化表格,并填入,规定的图形记号,，再加以,统计汇总,，以提供,进,一步分析或,对比检查的,表格或,图表,。,通常分为,点检用,检查表或,记录用,检查表。,点检用检查表,作用：,防止不小心的失误、起备忘录作用。,项目/周别,1,2,3,4,1、清除铁屑,2、螺丝紧固,3、润滑加油,说明栏：正常 故障 保养人：审核：,例,1,设备检查表的检查应用是设备保养的基础。,空压机运行检查表,检查项目,标,准,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,31,压力,5.5,7KG/CM,油温,T90,C,油位,油镜中线,储气罐压力,5.5,7KG/CM,干燥温度,T50,C,散热器,通风流畅、风扇正常,自动排水,自动正常,排污,无污水,注：能用数值描述的采用数值记录点检结果,如不能则使用,:,正常异常,检查人,异常处理,.,例,2,点检用检查表,某部门,5S,点检表：,办公室,5S,检查表,项次,检查要项,检查,备注,1,文件放置,V,V,表示合格,X,表示不合格,2,办公桌摆放,X,3,员工衣着,V,4,书报放置,V,.,.,.,5,垃圾桶摆放,V,6,地面清洁度,V,记录者：日期：,例,3,记录用检查表,作用：,通过收集到的数据反映不良的状况。,不良项目/周别,1,2,3,合计,1、划伤,正正一,正一,三,20,2、尺寸偏差,正一,正,一,12,3、污点,二,一,一,4,4、变形,正,二,7,审核：记录人：,例,4,例,5,将产品图形或工程流程预先划在检查表中，当发生缺陷时及时在图中的相应位置记录，一眼就可看出何位置发生何种缺陷及数量,印刷,污染,损伤,开胶,符号,调查内容,调查袋装饮料外观损伤,调查时间,调查数量,调查方法,检查者,确 认,合计：,20,26,15,3,说明事项：,记录用检查表,发生不良时，在记录有预想可能发生不良的原因的检查表中，可分析不良发生,的原因。研究检查表的制作方法使得一张表就能调查出不良原因,装,置,1,线,2,线,作,业,者,1,2,3,4,5,6,上 午,下 午,上 午,下 午,上 午,下 午,上 午,下 午,上 午,下 午,上 午,下 午,A,B,C,D,OOX,OXX,OOX,OOX,OX,OOOX,X,OX,OX,OOO,OOOO,OOXX,OO,OOO,O X X,OOO X,X,OOO,OOOO,OOOO,O,OOOO,OOXX,OOOX,XX,OOOO,XXX,OOOO,OXX,OOOO,OOX,OO,OX,OO,OO,OOOO,OOOO,X,OXXX,OOOX,OO,OO,OOOO,OO,O,XX,OOXX,O,O,OX,OOX,OOO,OOOO,O,OOX,OO,XXOX,OOO,XOX,O,XXO,说明：印刷 污染 损伤,开胶,例,6,记录用检查表,上限,0.3,1,0.2,2,0.1,3,18.3,0,5,下限,-0.1,4,-0.2,2,-0.3,1,组合表格：直方图检查表,检查表的设计注意事项,1、,应能,迅速、正,确,、,简易地,收集到,数,据,，,记录时,只要在必要,项,目上加注,记号；,2、记录时,要,考虑,到,层,別，按人,员,、机台、原料、,时间,等分,类,；,3、,数据来源,要清楚,：由,谁检查,、,检查时间,、,检查,方法、,检查班,次,、,检查,机台，均,应写,清楚，其他,测定,或,检查条件,也要,正确,地,记录,下來,；,4、,尽可能以记号,、,图形标记,，,避免,使用文字,；,5、,检查项目不宜太多，,以,4-6,项,为宜,（,针对重要的几项就可,）,，其他可能,发生的项目采用“其他”栏。,检查表的制作程序,1、,明确,使用表格的目的,；,2、决定要检查的项目及必要的顺序,；,3、,决定,抽样方法,；,4、,决定收集、检查的方法及相关的职责要求,；,5、,设计表格的形式和记录的符号。,检查表应用课堂练习,1、请针对你公司目前的实际情况来设计；,2、如果你想了解一下最近,一周内,成品检查主要不良,项目,的出现情况；,3、,请设计一份合适的检查表，格式不限/内容自拟。,练习,1,：,A,、,B,两个生产线，分别有,3,台设备，生产主管希望了解每日的设备故障停机时间，每周报告,1,回，请设计调查表,29,二、层别法,将,得到的,数据,资料按需要而分成数个类别，,便,于以后的分析,。,人,员,:,Man,机器,:,Machine,物料:,Materi,a,l,方法:,Method,环境,:,Environment,其他层别方法,1、以时间层别；,2、,以作业区域层别；,3、以不良项目层别等。,序号,不良项目,1,2,3,4,5,6,7,8,合计,1,振音,6,8,7,5,4,7,2,1,40,2,外壳松动,3,6,3,7,2,4,4,6,35,3,喇叭无声,1,5,3,7,2,6,4,3,31,4,表面脏污,4,6,3,0,3,5,3,4,28,5,机内有物,2,3,1,1,6,8,3,2,26,6,插头不良,4,4,7,1,0,10,3,6,35,7,合 计,20,32,24,21,19,40,19,22,195,层别法应用举例：,成品验货不良品统计表,0,10,20,30,40,50,60,1 Lot,中的不良数（直方图）,全部,n,=265,1,2,3,4,5,6,7,8,0,10,20,30,40,1,2,3,4,6,7,8,5,A,班,n,=207,1 Lot,中的不良数,0,10,20,30,40,1,2,3,4,6,7,8,5,B,班,n,=58,1 Lot,中的不良数,日期,日期,日期,不良个数,不良个数,不良个数,案例,:,经检验某产品批后,结果发现有,265,个不良品,想了解哪个,班不良品比较多,?,并查找原因,?,层别法应用课堂练习,1、请针对你公司目前的实际情况来设计；,2、如果你想对最近,一周内,车间制程不良项目,的出现,按,作业的机台,进行分类；,3、,请设计一份合适的层别法应用表，格式不限/内容,自拟。,第三部分,柏拉图,和,因果图,的,制作及案例分析,三、柏拉图,当,我们,要解,决,问题时,，,总,会发现产生问题,的,要,因很多，不知,从,何着,手，因此,最,好,找出其,影响,度最大,的几,个,要因,，再按,优先,顺,序,，一一,谋,求,改善,对策,，才能以有限的人力和,时间,，有效地,解决,问题,。柏拉,图,就是,这,样,一种供你,寻找,重要要因的一,种,统计,工具。,Pareto,的二八法则,(,链接,),柏拉图,又称,排列图,，意大利经济学家,柏拉图,最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现,当时意大利,80%财富集中在20%的人手里,，后来人,们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为,Pareto,定律。后来美国质量专家,朱兰,将此引入到,质量管理中，来抓影响质量的主要因素,。,柏拉图制作步骤,1、决定调查事项，收集数据；,2、整理数据，计算累计数、累计比率并绘制表格；,3、将数据绘制成柱状图；,4、连接折线。,柏拉图制作案例,某公司检验中发现有50个不良品，分别有,ABCD,及其他不良项目,对应不良数如下表，请根据这些数据绘制柏拉图。,柏拉图制作案例,30,20,10,0,40,50,5,0%,100%,A,B,C,D,不良,个数,累计影响度,(%),10%,50%,20%,70%,80%,88%,其他,柏拉图制作注意事项,1、,横轴,是按,项目,別，依,大小順序由高而低排列,下來，,其他,项,排在最未,。,2、,次,数,少的,项目,太多,时,，可,考虑将,后几,项,归纳,成其他,项,。,有時，,改变层别,和分,类,的方法，也可使,项目,減少,。,3、,纵轴的,左,侧,尽量,以,金额,表示,，如此就降低成本、追求利,润的企业,而,言,，更,具意义,。,通常用,于,表示,发,生不良,的,次,数,、,缺,点数,、,发生,次,数,不良率、,单,位缺,点数,等,。,4、柏拉,图的,柱形,图横轴,距离,相同,。,5、改善前后,进行,比,较,：,(1)改善前后,横轴项目,別依然,按,大小順序由高,到,低排列,。,(2)前后比,较,基准一致，刻度,应,相同,。,(3)各,项目,以,色別,来区,分,更易比,较,。,6、柏拉,图,中、,连接横轴,与,纵轴对应点的线应为,折,线,而非曲,线,。,柏拉图制作注意事项,柏拉图制作课堂练习,某公司2002年年度的客户投诉汇总表显示，一,共接到85份客诉，其中交期问题占53份，品质问题,占16份，服务问题占11份，其他投诉问题占5份。,请根据以上的统计数据，,绘制统计表,及,柏拉图,。,四、鱼骨图,鱼骨图，又叫,特性要因图,/,因果图,，由日本品质专家,石川馨,提出，所以又叫“石川图”。它是先列出品质变异的项目，然后对造成变异的,4,M1E,因素进行分析。,鱼骨图制作步骤,1、确定问题的特性，写在最右端；,2、划出鱼骨图的骨架；,3、按4,M1E,方法将主要原因填入鱼骨图大骨；,4、再采用,“头脑风暴法”,确定造成大骨的中骨；,鱼骨图制作步骤,5、确定造成中骨的小骨，末端必须是,可采取行动,的要因；,6、依据统计找出影响最大的几种要因（通常是4-8,种），然后用圆圈圈起来；,7、,现场调查，证实原因分析正确；,并采取相应行动,进行改善。,尺寸过长,机器,物料,人,员,环境,方法,案例：,1,、,冲压件长度尺寸过长,查原因型,因果关系图示例,材料方面,环境方面,人为方面,设备方面,方法方面,字太小,印刷不清楚,灯光太暗,灯光太强,常揉眼睛,常盯屏幕,先天近视,意外伤害,桌椅高度,书本质量,坐车看书,走路看书,躺着看书,距离过近,看书方法不对,长时间看书不休息,近视,分析患近视的原因,案例：,2、,想办法如何使发料更容易？,对策型,使用头脑风暴法应注意,1、不要指责他人的,任何想法,；,2、全方位多角度各层次，数量越多越好；,3、自由奔放，毫无拘束；甚至于,异想天开都行,；,4、鼓励大家去除,固有观念,，,大胆创新,；,5、考虑运用,IE,手法对现场进行改善。,鱼骨图,课堂练习,请针对你公司目前制造过程最严重,的品质问题，采用鱼骨图进行分析，找,出影响其最重要的因素。,第四部分,直方图,和,散布图,的,制作及案例分析,五、直方图,从,样本,中获取数据是认识,总体,的基,础，样本的数量越多，得到的关于总体,的信息越多。,信息增多时，,要想一下子,了解总体比较困难，那么,应用直方图,就,简单了。,直方圖,S,L,=135,S,U,=2,05,S,C,=,170,直方图,直方,图,是,将,所收集的,数,据分,为,几,个,相等的,区间,作,为横轴,，并,将,各,区间内的,测定值,所出,现,次,数累积,而成,的面,积,，用柱子排列起,来,的,图,形,。,直方,图,可,显,示,数据,的三,种,特性：,集中的,趋势,、,数,据的范,围,、,分布的形,状,。,直方图的制作范例,一工厂的成品重量规格为130-190千克，今按随机抽样方式抽测200个样本(一般需收集50-200个数据)，作直方图，步骤如下：,一.制作次数分配表：,1.从数据中找出最大值,L=170,与最小值,S=124,2.,计算全距,R=L-S=46,3.,决定组数,K,K=1+3.32LgN (N,代表收集的数据总数）,本例数,N=200，,如按查表的方法可取,7-12,组，现假设取,K=12,组,数据,N,50-100,100-250,250以上,组数,K,6-10,7-12,10-20,一.制作次数分配表（续）：,4、,计,算,组,距,H：(,通常取2.5.10的倍,数,最小测量单位整数倍,),组,距,H=,全距,组数,=46/12=3.83,取 4,5、,计算组,界：,第一,组,下,组,界=最小值,测,定值最小位數,=123.5,第一,组,上,组,界=第一,组,下,组,界+,组,距=123.5+4=127.5,第二,组,下,组,界=第一,组,上,组,界=127.5,第二,组,上,组,界=第二,组,下,组,界+,组,距=127.5+4=131.5,第,三组,下,组,界=？,第三组上组界,=？,依此,类,推，,计算,到最大一,组的组,界。,6、作次,数,分配表，如下表：,组号,组界,中心值,标 记,次数,1.,123.5-127.5,125.5,14,2.,127.5-131.5,129.5,7,3.,131.5-135.5,133.5,11,4.,135.5-139.5,137.5,13,5.,139.5-143.5,141.5,34,6.,143.5-147.5,145.5,37,7.,147.5-151.5,149.5,32,8.,151.5-155.5,153.5,23,9.,155.5-159.5,157.5,13,10,159.5-163.5,161.5,10,11,163.5-167.5,165.5,4,12,167.5-171.5,169.5,2,合 计,200,二.,绘制直方图,1、依次,数,分配表，延,横轴,以各,组,界,为,分界，,组,距,为底边,，以各,组,次,数为,高度，每,组,距上划一矩形，即完成直方,图,。,2、在,图,上,记,入,数,据,总数,等,参数,，并,划出,规,格的上、,下限,、规格中心、过程均值等,。,123.5 127.5 131.5 135.5 139.5.167.5 171.5,35,30,25,20,15,10,5,0,直方图常见的形态,说明：中间高两边低，有集中趋势。,结论：制程在正常运转下,。,直方图-锯齿形,说明：高低不一，有缺齿情形。,结论：可能是分组过细或数据不真实,/,错误,。,直方图-偏峰形,说明：高处偏向一边，拖长尾吧，另一边低。,结论：尾巴拖长时，应检讨是否在技术上能够接收。,多由工具磨损、松动及加工习惯引起。,直方图-孤岛形,说明：左端和右端形成小岛。,结论：可能测量错误或工序异常或混有其他颁的少量数据,(,如,:,不同原料,),引起,。,直方图-平顶形,说明：平顶且高。,结论：抽样时将不同平均值的批混在一起。,直方图,课堂练习,某工程师测得一批产品尺寸长度如下，请绘制直方图。,75,80,75,60,70,85,70,70,85,70,60,80,80,80,65,80,75,75,70,85,70,75,75,75,85,80,55,70,70,85,65,70,80,75,65,75,85,90,80,65,70,75,75,80,80,75,95,90,80,65,六,、,散布图,为,研究,两个变量之间的,相,关,性，而搜集,成,对两组,数据,，在,坐标,上,用,点,来,表示出,两个,特性值,之间,相,关,情,形的,图,形，,称之为,散布,图,。,其主要,作,用：知道,两组数,据(原因与,结,果)之,间,是否相,关,及其相,关,程度,。,散布图制作,某,产,品,的,烧熔温,度,及,硬度,之间,是否存,在,有,相关性,，今收集30,组数,据，,请予以,分析,。,步,骤,1,：,收集30,组,以上的相,对数据,整理到,数,据,表上,。,(,数,据不能太少，否,则易,生,误,判),步,骤,2：,找出,数,据,X、Y,的,最大值及最小值,。,步,骤,3：,画,出,纵轴,与,横轴,(,若是判,断,要因与,结,果,的关,系，則,横轴,代表要因,纵轴,代表,结,果,)；,步,骤,4：,将,各,组成对数,据,标记,在座,标,上；,横轴,与,纵轴的数,据交,会处点,上“”,；,两组数,据重,复,在同一,点,上,时,，划,双,重,圆记号,；,三,组数,据重,复,在同一,点,上,时,，划三重,圆记号,。,步,骤,：,记下,必要事,项,：,数据,、采取時,间,、目的、,产,品名、工程名、,绘图,者、,绘,制日期,等,。,产,品名：,S,I-,083,单,位：,压,延,课,绘,制：,日期：99.12.31,N=30,时间段,：99.12.20-99.12.30,硬,度,Y,烧熔,溫度,X,正相,关,X,增大,时,，,Y,也隨之增大，,称为,正相,关,。,完全的正相,关,有正相,关,非,显著性正相关,X,增大,时,，,Y,也隨之增大，但增大的幅度不,显著,。,此,时,宜再考,虑,其他,可能,影响,的要因,。,似有正相,关,负相关,X,增大,时,，,Y,反而減少，,称为负相关,。,有,负相关,完全的有,负相关,非显著性负相关,X,增大,时,，,Y,反而減少，但幅度并不,显著,。,此,时,宜再,考虑,其他可能,影响,的要因,。,无相关,(1),X,与,Y,之,间,看不出有何相,关关,系；(2),X,增大,时,，,Y,并不改,变,。,曲线相关,X,开始,增大,时,，,Y,也隨之增大，但,达,到某一值后，,当,X,增大,时,，,Y,却,減小,。,散布图,课堂练习,某工程师测得一批热处理产品温度与硬度参数如下，请绘制散布图。,1,600,50,12,580,47,23,640,60,2,620,55,13,600,50,24,600,51,3,610,52,14,620,56,25,580,46,4,580,47,15,580,47,26,600,50,5,600,51,16,610,53,27,590,49,6,620,56,17,640,61,28,630,59,7,600,49,18,600,50,29,640,60,8,630,58,19,570,44,30,580,47,9,620,55,20,650,63,31,600,50,10,640,60,21,580,47,32,640,62,11,570,45,22,560,42,33,600,51,第五部分,SPC,基础知识介绍,一、什么是,SPC,SPC,是英文,Statistical Process Control,的,简称，即,统计过程控制,。,SPC,就是应用统计技术,对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与,保证质量的目的。,SPC,强调全过程的预防。,1.,过程控制,修哈特,(,W.A.Shewhart),提出,20世纪20年代,2.日本质量管理,SPC,戴明,(,W.Ed-wards Deming),将,SPC,的概念引入日本,19501980年,3.,SPC,全面应用,SPC,在西方工业国家复兴，,并列为高科技制度之一,80年代起,4.,SPC,在汽车行业的应用,美国从20世纪80年开始推行,SPC,美国汽车工业大规模推行了,SPC,二、,SPC,的发展历史,三、,SPC,基本知识介绍,1、计量值数据,是指可取任意数值的数据，只要测取数据的精度足够，我们即可取任意小的数值，这些数值属于,连续型数据,。例如长度、重量、速度、压力、温度等的数据，是属于计量值数据。,2、计数值数据,是指只能用个数、件数或点数等单位来计量的数据。例如废品件数、产品台数、产品表面缺陷斑点数等等，他们只能取整数，通过手工点数获得，这种数据属于,离散型数据,。,3、收集数据的方法,收集到的数据必须能,充分反映实际情况,，对于抽查的数据还应具有充分的代表性，所以收集数据要有科学的方法，这就是,随机抽样,的方法。所谓随机抽样，即是指被抽查的所有对象中的每一个，都应具有同等的机会被抽取到的方法。,4、质量数据的规律性,虽然数据有波动性，但并不是杂乱无章的，而是呈现出一定规律性的。在质量管理中最常见到分布规律是,正态分布,。,正态分布,正态分布是以其,平均值,为中心呈左右对称的,中央高两边低的钟型；,正态分布的钟形有高矮肥瘦程度的不同，取,决于该数据的,平均值,和,标准偏差,。,每件产品的尺寸与别的都不同,范围 范围 范围 范围,但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布,范围 范围 范围,分布可以通过以下因素来加以区分,位置 分布宽度 形状,或这些因素的组合,正态分布模型,平均值,一般用 表示，它代表该数据的分布的,中心位置，所以也称为位置参数。其表达式子,是：,式中：,Xi-,表示数据的各个数值；,n-,表示数据的个数。,中位数,一般用 表示，代表按照数据大小顺序排列位于中间的数值；若数据个数,n,为偶数则取位于中间的两个数值,的平均值。,例1：一批（5只）准直器插损值为,0.16，0.15，0.18，0.13，0.14,该批准直器插损值的中位数为：,例2：一批（6只）准直器插损值为,0.16，0.15，0.18，0.13，0.14，0.16,该批准直器插损值的中位数为：,极 差,一般用,R,表示，表示一组数据的分布范围，,是指数据中最大值,(Max),与最小值,(Min),的差。,例如,:,一组数据,:1,2,3,4,5.,则这组数据的,R,为,:,R=5(Max)-1(Min)=4,标准偏差,统计学中用来表示标准偏差，即用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度,。,计算标准偏差,(,案例,),例如有一组数据,:2,3,7,5,3,请分别计算它们的方差和标准偏差,s,大小,xi,Xi-xbar,(Xi-xbar),X1,2,2-4=-2,4,X2,3,3-4=-1,1,X3,7,7-4=3,9,X4,5,5-4=1,1,X5,3,3-4=-1,1,合计,16,2,S=,16/(5-1)=,4=2,方差,=,s =4,2,第六部分,管制图的应用及案例分析,管制图主要应用在哪些方面,1、关键过程、特殊工序,2、经常被客户投诉或制程不稳定的产品工序,3、历史遗留下来的“老问题”等,过程变差的类型,普通原因造成的变差,特殊原因造成的变差,普通,原因,(,又,称为,不可避免,的,原因、非人,为,原因),在正,确,的操作，制程中或,检验时,仍有很多原因使,产,品品,质发,生少,许,且,规律的变异,，,这些变异表现为：,经,常存在且,变异非常,微小,对产,品品,质并无明显的不良影响,欲消除此,项,原因,必须,花,费很大的成本,下面列举几个有代表性的普通原因：,1.原料,的微小变异,2.机器,的微小振动,3.,测量仪器的不确定度,特殊原因,(,又称为,可避免,的,原因、人,为,原因、,异,常原因),在操作,中,、制程中或,检验时,因,作业异,常而,产,生,变异,的原因,即当他们出现时将造成(整个)过程的分布改变的原因；它们表现为：,不,经常出现,，,但,一旦,发,生,即对产,品品,质,造成,严重影响,应,追究且需,设,法消除,此项,原因,几,个具有,代表性,的特殊原因如下：,1.原料,整批出现,不良,2.机器,调整错误,3.未,按作业标准操作,控,制,图即为区,別,这两种,原因,的优良,工具,1920年，美,国贝尔电话实验室,休,哈,特,(,Ashewhart),博士的研究,发现,在生,产过,程中，如,果,仅,有机遇原因的,变异时,，任何,产品的品质,特性,99.7,3,%,处,于常,态,分配,图,的,3,的界限范,围,內，在,3,范,围,以外,的点,极少；,当,有非机遇原因的,变异时,，,产品品质变异时,往往超出,3,之外,。,根据此原理，他,将,常,态,分布,图,作90,转,向，將,3,的地方作,为两条,控制,线,。,SPC,与,控制图,1、,将,平均值 作,为,管制中心,线,(,Central Line,简称,CL)，,以,实线,表示；,2、將,+3,作,为,管制上,线,(,Upper Control Limit,简称,UCL)，,通常以虛,线,或,红线,表示；,3、將,3,作,为,管制下,线,(,Lower Control Limit,简称,LCL)，,通常以虛,线,或,红线,表示,。,管制图的分类,(1),计量值管制图,所,谓计量,值管制,图是指,管制,图,所依据,的数,据,属于,由量具,实际测量,而得,，,如,长,度、重量、成,份,等特性均,为连续性,。,a.,平均值与全距管制,图,（,R chart）,b.,平均值与,标,准差管制,图,（,S chart）,c.,中位值与全距管制,图,（,R chart）,d.,单值与移动极差图,(,X,-R,S,chart),管制图的分类,(2),计数,值管制,图,所,谓计数,值管制,图是指,管制,图,所依据,的数,据均,属于,以,单,位,计数,者，如不良,数,、缺,点数,等,不连续性的数,据,。,a.,不良,率,管制,图,（,P chart）,b.,不良,数,管制,图,（,Pn chart）,c.,缺,点数,管制,图,（,C chart）,d.,单,位缺,点数,管制,图,（,U chart）,管制,图绘,制,(1),针对某产品质量特性规格,:50,5,搜集1,00个,以上,数,据，把26,个,(一般,是,45,个,),数,据分,为,一,组,，,依,测,定,时间顺,序或群体,顺,序排列,。,(2)把,数,据,记,入,数,据表,。,(3),计,算各,组,平均值,。,(4),计,算各,组,的全距,。,n,2,3,4,5,6,7,8,A,2,1.88 1.02 0.73 0.577 0.48 0.42 0.37,D,4,3.27 2.57 2.28 2.12 2.00 1.92 1.86,D,3,*,0.076 0.136,D,2,1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 2.85,(5),计,算,平均值的,平均,值,。,(6),计,算全距,R,平均,值,。,(7),计,算管制界限：,管制,图,：中心,线,上限 ,2,下限 ,2,管制,图,：中心,线,上限,4,下限,3,（,2,4,3,可查表）,(8),绘,管制界限，并,将点点,入,图,中,。,(9),记,入,数,据,履历,及特殊原因，以,备,查考、分析、判,断,。,X,-,-,R,-,X,-,-,X,-,-,X,-,-,R,-,R,-,R,-,R,-,R,-,A2,D4,D3,系数表,课堂练习：,依照案例制作,X-R,管制图,某检验员测量自动绕线机的张力数据如下，请制,X-R,管制图,。,组号,1,测量值,10/11/12/13/15,组号,11,测量值,13/14/16/17/20,2,11/13/14/15/16,12,16/18/19/20/12,3,10/12/13/14/15,13,11/13/14/19/20,4,11/12/14/16/18,14,15/16/17/18/10,5,19/18/17/15/20,15,11/12/13/19/20,6,10/20/11/13/14,16,13/14/16/20/11,7,10/13/14/18/19,17,10/11/16/18/19,8,11/14/16/17/18,18,11/13/14/17/20,9,11/14/16/17/18,19,12/13/16/17/18,10,10/12/15/16/20,20,10/20/19/18/17,(1)收集,数,据,至少20,组,以上,。,(2),计,算每,组,之不良率,。,(3),计,算平均不良率=,总,不良,个数,/,总检查数,。,(4),计算,管制界限,(5),绘,管制界限，并,将点点,入,图,中,。,(6),记,入,数,据,履历,及特殊原因，以,备,查考、分析、判,断,。,管制,图绘,制,(例)某打火,机,制造工,厂,，,为,要,彻,底管制品,质,特別,针对电镀,不良加,以抽,检,每批抽,检,100,个样,品，其不良情形如表，,请绘制,P,管,制图,。,管制,图,案例分析,68,2500,=0.027,(1),P=,),),P,管制图,课堂练习：,某产品出货抽检，不良率如下表，请制作,P,管制图。,序号,1,抽检数,200,不良数,1,序号,11,抽检数,200,不良数,2,2,200,0,12,200,0,3,200,1,13,200,3,4,200,2,14,200,1,5,200,1,15,200,2,6,200,2,16,200,3,7,200,1,17,200,0,8,200,3,18,200,1,9,200,0,19,200,2,10,200,1,20,200,1,管制图上的信号解释,(,SPC,第二版),判定规则,1,：(1界外),有,一点或一点以上点,在,A,區以外者。,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,管制图定义不受控的信号,对参数均值,u,和标准差,s,的变化给出信号,对单个失控做出反应,可能导致的原因举例,对于 -,R,图或,P,图：,1、计算或描点错误,2、零件差异出现增大或恶化的趋势,3、测量系统已经变化,4、设备故障,判定规则,2,：(2/3,A),3,点,中有2,点,在,A,区,或,A,区,以外者。,A,B,C,C,B,A,LCL,管制图定义不受控的信号,对过程均值变化给出信号,对变异的增加也较灵敏,三点中的二点可以是任何两点,第三点可以在任何处或不存在,.,判定规则,3,：(4/5,B),5,点,中有4,点,在,B,区,或,B,区,以外者。,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,管制图定义不受控的信号,对过程均值变化较灵敏,五点中的四点可以是任何两四点,第五点可以在任何处或不存在,.,判定规则,2&3,可能导致的原因举例,对于平均值-极差管制图：,1、每个子组系统来自不同均值,2、数据已经过编排,均值产生变化,判定规则,4,：(6,连,串),连续,6,点或,6,点以上持续,地上升或下降者。,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,管制图定义不受控的信号,可能原因,:,工具逐渐磨损,维修逐渐变坏,从而参数随时间变化,规则,4,可能导致的原因举例,对于平均极差上方的链或上升的链：,1、设备故障或工装松动,2、一批新的、不一致的原料引起,3、测量系统的变化引起,判定规则,6,：(,9,单侧,),连续,9,点中心线同一侧,。,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,管制图定义不受控的信号,可能原因,:,过程平均值减小或增大,.,判定规则,5,：(8缺,C),有8,点,在中心,线,之,两侧,，但,C,区并无点子,者。,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,管制图定义不受控的信号,可能原因,:,数据分层不够,判定规则,7,：(14升降),连续,14,点,交互一升一降者。,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,管制图定义不受控的信号,可能原因,:,轮流使用两台设备或由两位人员轮流进行操作而引起系统效应,实际上这是分层不够的问题,判定规则,8,：(15,C),连续,15,点,在中心,线,上下,两侧,之,C,区,者。,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,89,管制图定义不受控的信号,可能原因,:,数据虚假或数据分层不够,;,现场标准差减小,好现象,;,可能过程均值已变化或测量系统变化（如偏倚、漂移、灵敏度等）,可能掩盖过程真实性能变化,第七部分,能力/性能指数的计算,(,SPC,第二版,),Spec,LSL,USL,集中在中心,才是合格,散开就完蛋了,即使是,Spec-in,达不到水准也不合格,提前预测不合格,隐患,啊,!,是我的食物,!,甲选手,乙选手,疑问：,1.,谁的成绩好呢？谁比较有潜力呢？你会选谁当选手？,2.,你的工厂,/,服务品质,/,供应商若有问题，你希望的是甲,状态还是乙状态呢？或者说两者都不是所希望的,?,定义：,为了解被调查的,群体,的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从,被调查群体中取得适当的,样本,，通过研究样本发现群体的特性！,统计学,是科学的“,以偏概全,”的方法！,统计学名词：,群体：,N,样本：,n,群体平均值：,样本平均值：,X bar,群体标准差：,样本标准差：,S,或,x,全距：,R,概率：正态分布,统计学概述,：,1.,基本概念,正态分布基本知识,：,在中心线或平均值两侧呈对称分布,常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交,曲线下面的面积总和为,1,目标值,规格上限,规格下限,不良率：,P,标准偏差,：,从母体的中心值与,个别值散布的程度,即表示散布的大小。什么叫,水准？,品质特性值是正态分布时，从平均值到规格界限为止距离相当于标准偏差,几倍的测度，,Process,散布越小，,水准越大。,正态分布事例,：,100,个螺丝直径直方图,。,图中的直方高度与该组的频数成正比,螺丝直径直方图,直方图趋近光滑,分组足够小,组数足够多,将各组的频数用资料总和,N=100,除，就得到各组的频率，它表示螺丝直径属,于各组的可能大小。,显然，各组频率之和为,1,，若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为,1,。,如果资料越多，分组越密，则螺丝直径直方图的直方图也越接近一条光滑曲,线，如直方图趋近光滑曲线如图所示，在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲,线，它反映了产品质量的统计规律，如分布曲线图所示！,正态分布中,任一点出现在,内的概率为,P(-X+)=68.27%,2,内的概率为,P(-2X+2)=95.45%,3,内的概率为,P(-3X,10%,接近稳定,10%20%,不太稳定,20%50%,很不稳定,工程能力指数,Cp/,Cpk,与工程性能指数,Pp/Ppk,差异解析,首先，工程能力指数（,Cp,，,Cpk,）与工程性能指数（,Pp,，,Ppk,）,都是对过程满足标准、规范程度的反映。但：,过程能力指数给出的是过程的固有能力，过程固有的能够满足标准与规,范的能力。过程性能指数给出的是根据采集到的数据对当前过程性能的,估计。,过程能力指数运用的是总体参数：,和,；过程性能参数用的是样本统,计量；样本标准差,S,和样本均值,X,过程能力指数只有在已经判定过程处于稳态以后才可以通过计算得到；,过程性能指数则无此要求，可以随时反应实时过程的性能。,进而将过程性能指数与过程能力指数进行对比分析，可以得到当前过程能,力所处的状态，并进而对过程进行处理。,通过过程性能指数与过程能力指数的比较，可以对过程进行诊断。若,P,p,C,p,说明当前的过程性能已经高于过程的固有能力，此时同样需要,寻找原因，努力保持当前的过程性能，如果持续一段时间的过程性能指数,都得以保持，始终都处于稳定的水平，高于过程的固有能力，并且经过判,稳准则判定过程处于稳态则说明过程的稳态水平已经得以提高，可以对过,程能力指数进行调整，使其反映当前过程的稳态水