SPC详细版实战版PPT课件.ppt
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1、StatisticalProcessControl问题1:一种轴,公差要求5+-1有二个工厂,他们的产品经测量得到如下数据:工厂甲:工厂乙:5.95.15.85.24.14.84.254.15.15.75.25.94.94.154.04.86.04.9请问这两个公司的产品质量是否一样,如果不一样,你认为谁的产品质量更好,好在哪里?如果你是采购员在价格及其他条件一样的情况下你会选择哪个公司的产品?为什么?问题2:根据你的经验,同一个人及同一台机器加工同一种零件,进行测量,所有的零件尺寸是否一致,还是肯定是存在差别的。如果你发现的确是肯定存在差别的,你有没有考虑过这种差别是什么原因造成的?并且你可
2、能发现有时差别大,有时差别小,为什么?并且差别大的有多少,差别小的有多少?这种数量是否存在规律,或者说他们的分布是怎样的?这种分布由于我们产品的质量存在何种关系,是否可以从中看出产品的不良率是多少?20年代美国W.A.Shewhart首创过程控制理论以及监控过程的工具-控制图,因其用法简单,并且效果显著,因而成为品质管理不可缺少的主要工具,称为Statistical Process Control,即SPC.利用统计技术对过程的各个阶段进行控制,及时预警,从而达到保证产品质量的目的。SPC是什么?850009000095000100000105000110000Expense($)JanFeb
3、MarAprMayJunJulAugSepOctNovDecJanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDecMonthIndividuals Chart of Training Expenses Last 2 Years850009000095000100000105000110000Expense($)JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDecJanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDecMonthIndividuals Chart of Training Expenses Last 2 YearsSPC是什么?
4、世界上第一张控制图是休哈特1924年5月16日提出的不合格率P控制图.UCLLCLX时间或样本号统计数据控制图的发展历史1924年美国品管大师W.A.Shewhart博士创建控制图.1931年,Shewhart发表了怎样经济的控制产品质量.19411942,美国制定了运用SPC方法进行质量控制的标准.Z1-1-1941 Guide for Quality ControlZ1-2-1941 Control Chart Method for analyzing DataZ1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Product
5、ion英国在1932年,约请W.A.Shewhart博士到伦敦,主讲统计品质管理,从而提高了英国人将统计方法运用到工业方面的气氛.并且就控制图在工厂中的实施来说,英国比美国更早.日本在1950年由W.E.Deming博士将SPC引到日本,同年日本标准协会成立了品质管理委员会,并制定了相关的JIS标准.是贯彻预防原则的SPC的重要工具,是质量管理七个工具的核心1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂,平均每家采用137张控制图柯达5000职工一共用了35000张控制图控制图的张数在某种意义上反映管理现代化的程度控制图的使用情况时代的要求 PPM管理、6SIGMA管理科学的要求
6、认证的要求外贸的要求提高质量降低成本优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33,低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。Cpk1.67的企业,平均销售收入增长率为11%以上,而其它企业的数据为4.4%。一家企业用了三年的时间使废品率降低58%,其使用的方法:将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。为什么要推行SPC?原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的所有工艺过程;SPC使用的领域是大规模生产;多数企业,SPC用于生产阶段;在强调预防的企业,在开发阶段也用SPC。何时使用SPC?产品质量的统计观点产品质量具有变异性(Variation)产品质量的变异具有统计规
7、律性 什么是随机现象?每次观察或试验,结果不确定。大量重复观察或试验,结果呈现某种统计规律。小组实验讨论实验对象的性质,如黑棋频率有何趋势 两类随机变量计数型变量(离散型)attributes计量型变量(连续型)varibles随机性什么是概率随机性变异系统性变异(非随机变异)事件事件集合概率P(A)=NA/N风险概率的计算乘法原则与条件互相独立P(A与B)=P(A)P(B)加法原则或条件互相排斥P(A或B)=P(A)+P(B)练习一、计算概率 某工序需经三道工序加工,假定各道工序彼此独立,其合格品详细分别是90%、95%、98%,三道工序之后为检验工序,假定检验工序可以检测出前三道工序中的缺
8、陷。问:(1)整条线的合格品率是多少?(2)若在第1、2工序和第2、3工序增加两个检验点,此时整条线的合格率是多少?(3)根据上述计算可以得出什么结论?90%95%98%工序1工序2工序3练习2计算概率若随意掷两个骰子,问1、共有多少种可能的结果出现?2、两个骰子的点数和有多少可能性?3、点数和出现的概率是多少?分别用小数和分数表示。采用下表会有助于计算练习2计算概率(续)随机变量的概率分布计量型随机分布正态分布:长度、重量、时间、强度、纯度、成分等;计数型(离散型)随机分布泊松分布:布匹上的疵点,商店的顾客;二项分布:合格与不合格,性别,对与错;超几何分布:正态分布标准正态分布曲线推断正态分
9、布的参数 总体参数 样本统计量集中程度 离散程度s两个离散分布 二项式分布试验次数固定每次试验相互独立每次试验结果只有二个每次试验概率保持不变泊松分布 平均数(总体)(样本)(加权式)中位数众数平均数的优、缺点优点 概念容易被理解和接受。一组数据只有一个平均数且组中每个数据的变化都会影响平均数。缺点 平均数受超常值的影响。大量数据计算平均数较为繁琐。中位数的优、缺点优点中位数不受超常值的影响。缺点需要对数据排序,对大样本将非常繁琐。众数的优缺点优点众数不受超常值影响。可应用于定性数据。缺点 一组数据可能不存在众数。有时一组数据会有一个以上的众数。数据的离散程度 极差R最大值最小值maxmin方
10、差(总体)(样本)标准差(总体)(样本)计算样本标准差的步骤计算样本标准差的步骤(续)步骤1、把样本数据排成一列放在第一列。2、计算样本均值X,并将X填入第二列。3、计算XiX的值并填在第3列上。4、将第3列的数值求平方,填入对应的第4列。5、将第4列的数累加。6、将累积数除以n-1即为样本方差。7、对样本要求的平方根即是样本样准差。练习3计算均值和标准差q下面的数据是一个样本中的8个观测值,求其极差(R)和标准差s(计算s可采用下表计算)。数据为:2.83.24.84.24.62.95.05.5右偏态情形下分布集中程度与离散程度间的关系 众数中位数平均数左偏态分布下分布集中程度和离散程度间的
11、关系 众数中位数平均数双峰分布下分布集中程度与离散程度间的关系中心极限定理1、若X1,X2,Xn是独立同分布的随机变量。当n较大时逐于正态分布。2、均值()分布的标准差3、均值()分布的中心与总体分布中心相同。样本均值的分布曲线下的面积(概率)68.27%95.54%97.73%0.135%2.140%13.590%34.135%0.135%13.590%2.140%正态曲线单侧的概率计算标准正态Z值45.15%95.44%11.04%0.37%确定工序的总变异确定工序的总变异(举例)假定某工序质量特征值受三个因素影响:温度、压力和时间,无交互作用,若温度变化的标准差为l,而温度每变化l0F会
12、导致质量特征值改变5个单位。即SyTemp=5。若压力变化的标准差为21bs/in2,并且压力变化会导致质量特征值变化2个单位,即Sypress=2。时间变化的标准差为3秒且时间每变化3秒种会导致质量特征变化l个单位,所以SyTime=l,因此,质量特征值的总变异:确定工序的总变异(举例)q温度 Red X(主要变异来源)。q压力 Pink X(次要变异来源)。q时间 影响最小的因素。练习6确定主要的变异(RedX)q假定一装配过程需要将A、B、C三个零件首尾接连装配在一起,已知每个零件长度的标准差:零件A:A=1零件B:B=4零件C:C=31、那个零件是主要变异(RedX)?那个零件是次主要
13、变异(PinkX)?那个零件的变异影响最小?练习6确定主要的变异(RedX)(续)1、给定上述标准差,工序总变异(total)是多少?2、若主要变异得以控制,其标准差减少了一半,此时总变异是多少?3、若将主要变异来源彻底根除,此时总变异又是多少?4、若影响最小的变异来源被彻底根除,总变异是多少?5、根据上述计算,你能得到什么结论?随机抽样随机抽样的应用总体数量大破坏性检验抽样检验费用高、时间长检验项目多工序控制有关概率论和数理统计的知识抽样检验 母体样本数据结论抽样测试分析行动什么是计量值控制图?q 工序质量的两种变异-随机性变异-系统性变异q控制图是通过样本观测值以图的形式检测工序是否存在系
14、统性原因的一种方法什么是计量值控制图?q工序质量特征值在仅仅受到随机性因素影响时应服从正态分布,反应正态分布特征的参数有两个:和,因而控制工序的波动就需要同时监测和的变化,这就是我们为什么经常使用Xbar-R图的原因。通过Xbar图监测工序均值的变化,通过R图监测工序分布标准差的变化。控制图的作用q及时发现工序过程中所出现的系统性变异q确定是否工序质量水平得以改进q维持并不断改善现有工序质量水平控制图可以达到的效果q降低质量成本(包括废品、返修品等)q提高工序质量q帮助工程师更清楚地了解工序过程的变化q减少质量问题控制图的构成要素q垂直轴-代表质量特征值q水平轴-代表按时间顺序抽取得样本号q中
15、心线(CL)对图而言,中心线CL即为各样本均值(i)的平均()q上下控制线(UCL和LCL)对图来说,上下控制线到中心线的距离3q注意:控制图的构成要素控制图示列控制图示列控制图的应用步骤1、选择需控制的产品质量特征值2、确定抽样方案3、搜集数据4、确定中心线和上下控制限5、绘制和R控制图确定抽样方案6、描点,必要时重新计算中心线和上下控制限步骤一、选择需控制的产品质量特征值所控制的产品质量特征值为计量值所控制的产品质量特征为关键质量特征若关键质量特征不可测量,采用其它代用质量特征进行控制时,一定要确认代用质量特征与关键质量特征密切相关测量系统精度应能达到要求测量系统特性及变差类型和定义 6/
16、10不是公差宽度的1/10分辨力不足对控制图的影响UCLLCL均值极差UCL极差均值最小测量单位为0.001英寸数据控制图最小测量单位为0.01英寸数据控制图步骤二、确定抽样方案1、确定样本含量N采用-R控制图,样本含量一般取n=52、确定抽样方式定期法即时法一般采用即时法。步骤二、确定抽样方案(续)3、确定抽样间隔期确定抽样间隔应考虑的因素工序稳定性抽样时间及成本因素工序能力指数工序调整周期一般在两次相邻的工序调整之间要抽取2024个样本*当n10时,此时用R/d2作为对的估计,误差较大,此时一般选用 -S控制图代替 -R图。即时法与定期法之比较即时法极小化样本内差异极大化样本间差可提供特殊
17、性原因出现的具体时间对工序变异敏感样本是齐同性的定期法极大化样本差异极小化样本间差异只能提供系统性原因出现的时间段或许在某些特定工序下适用难以形成齐同性样本步骤3收集数据若初始建立控制图,至少要抽取100个以上的数据,若样本含量N=5,则至少要抽20个样本数据必须是最新的,能确切反映当前的工序水平抽样时必须记录数据采集日期、时间、采集人等信息24样本均值分布898642抽样必须是随机的控制图收集数据表格数据记录一般格式步骤4确定中心线和控制限 图:步骤4确定中心线和控制限(续)R图d2、d3、A2、D3、D4、均为与样本含量有关的常数,可查表。控制限系数表控制限系数表(续)=-R图控制线计算表
18、(续)必要时重新计算在给定的R控制图上,根据所计算出 的图和R图的控限,选定垂直轴上最小区间单位所表示数据量,并在垂直轴上标明数据。请注意:在绘制控制限时,控制限(UCL和LCL之间)的距离不应太大,也不应太小。距离太大,当有些数据点超出控制限时无法表示;距离太小,描点和分析时会比较困难。步骤5绘制-R控制限步骤6描点,并且在必要时重新计算控制限q若初始建立控制图,须将样本的X和R描在控制图上,以验证工序是否处于统计受控状态。如果描点后发现有的点超出控制限,这表明工序可能处于失控状态,首先应分析是否存在系统性原因,若找到了系统性原因,应将该数据点删除,然后重新计算控制限。控制限的变更问题q 控
19、制限的变更原则:-当工序有明显改进时(可通过t检验、F检验或X2检验,确认原因。重新计算控制限:当工序变劣时,确认原因,解决问题,不能重新计算控制限,根据控制图分析工序能力(12)控制图制作及应用程序图 完成准备工作收集数据选择刻度画图计算试验控制限将中心线和控制限画出是否需要重新采取数据?是否有特殊原因变差?能力指数是否满足要求?分析控制图计算能力指数保持和改进减少普通原因变差YYNNNY控制图收集数据连续生产抽取五个零件作为样本检查五个零件,并进行评价?继续生产Yes采取措施(与班组长商议)No控制图控制图的不断重复的程序收集数据实施控制分析改进练习4建立控制图下面是采用控制图表格搜集的某
20、工序数据,要求:1、计算-R图的控制限并绘图,描点2、分析工序是否处于受控状态。练习4建立控制图(续)练习4建立控制图(续)注意事项分层问题同样产品用用若干台设备进行加工时,由于每台设备的工作进度,使用年限,保养状态等都一定差异有,这些差异常常是增加产品质量波动,使离散度加大的原因。因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也因按不同条件对质量特性进行分层控制,做分层控制图。另外,但控制图发生异常时,另外,分层又是为确切地找到原因,采取措施所不可缺少的方法。複合分层说明计数值数据计件值数据(不合格品)计点值数据(缺陷)计数值控制图的类型 不合格品率控制图(P图)不合格品数控制图(np图)缺陷数控制
21、图(c图)单位缺陷(DPU)控制图(u图)计数值控制图的步骤1、确定控制的属性。2、确定抽要方案3、搜集数据4、计算中心线和控制限5、绘制控制图6、描点,并在必要的情况下重新计算中心线和控制限不合格品率控制图P图步骤1 确定控制的属性 若控制的属性是不合格品率,可采用P图步骤2 确定抽样方案 样本含量n应足够大,满足n5 若初始建立控制图,应至少抽25组样本步骤3 搜集数据 搜集原始数据的表格应包括以下四列:样本号 样本含量(n)样本中的不合格品数 样本不合格品率不合格品率控制图P图(续)不合格品率控制图P图(续)不合格品率控制图P图(续)步骤计算中心线和控制限不合格品率控制图P图(续)不合格
22、品率控制图P图(续)练习绘制控制图根据前面我们所计算的印刷电路板不合格品率控制的中心线和上下控制限,绘制图0.018 UCL=0.041 LCL=0.000不合格品率控制图P图(续)P图上描点和分析不合格品率控制图P图(续)样本含量不等时图控制线的建立问题不合格品率控制图图不合格品率控制图图(续)不合格品率控制图图(续)不合格品率控制图图(续)当样本量不同时,会出现控制线凹凸不平的情况缺陷数控制图图图的中心线和控制线单位缺陷控制图图图的中心线和控制限图示例:图示例:练习选择控制图的类型练习选择控制图的类型(续)练习选择控制图的类型(续)控制图的分类及选用计量型数据控制图分类类型优点应用均值极差
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