五SPC培训教材系统.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,统计过程控制,(,SPC),第二版,汽车行业质量管理,关键工具培训教材,1,第1页,一、统计过程控制概述,二、控制图基础,三、计量型,控制,图应用,四、过程能力和性能研究,五、设备能力研究,六、其它类型计量型,控制,图应用,七、计数型控制图应用,八、控制图应用风险,课程纲领,2,第2页,统计过程控制,(,SPC),一、统计过程控制概述,统计过程控制起源,目标,作用,惯用术语解释,过程控制系统,波动定义、原因,3,第3页,工业革命以后，伴随生产力深入发展，大规模生产形成，,怎样控制大批量产品质量,成为一个突出问题，单纯依靠事后检验质量控制方法已不能适应该初经济发展要求，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代替事后检验质量控制方法。,1924,年，美国,休哈特博士,提出将,3Sigma,原理利用于生产过程当中，并发表了著名“控制图法”，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。,统计过程控制,起源,4,第4页,制造过程,原,辅,料,人,机,法,环,测量,测量,结果,合格,不,合格,测量,不要等,产,品,制造,出,来后,再去,检验合格是否，,而是在,制,造時候就要,制,造,出合格产品。,应用统计过程控制方法实现预防不合格标准。,SPC,目标,5,第5页,1、确保制程连续稳定、可预测。,2、提升产品质量、生产能力、降低成本。,3、为制程分析提供依据。,4、区分变差特殊原因和普通原因，作为采取局部措 施或对系统采取办法指南。,SPC,作用,6,第6页,名称,解 释,平均值（,Xbar,）,一组测量值均值,极,差,（,Range,）,一个子组、样本或总体中,最大与最小值之差,（,Sigma,）,用于代表标准差希腊字母,标准差,(Standard Deviation),过程输出分布宽度或从过程中统计抽样值（比如：子组均值）分布宽度量度，用希腊字母或字母s（用于样本标准差）表示。,分布宽度（,Spread,）,一个分布中从最小值到最大值之间间距,中位数,x,将一组测量值从小到大排列后，中间值即为中位数。假如数据个数为偶数，将中间两个数平均值作为中位数。,单值（,Individual,）,一个单个单位产品或一个特征一次测量，通惯用符号 X 表示。,SPC,惯用术语解释,7,第7页,名称,解 释,中心线,（,Central Line,）,控制图上一条线，代表所给数据平均值。,过程均值（,Process Average,）,一个特定过程特征测量值分布位置即为过程均值，通惯用 X 来表示。,链（,Run,）,控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下点。它是分析是否存在造成变差特殊原因依据。,变差（,Variation,）,过程单个输出之间不可防止差异；变差原因可分为两类：普通原因和特殊原因。,特殊原因,（,Special Cause,）,一个间断性，不可预计，不稳定变差根源。有时被称为可查明原因，它存在信号是：存在超出控制限点或存在在控制限之内链或其它非随机性图形。,SPC,惯用术语解释,8,第8页,名称,解 释,普通原因,（,Common Cause,）,造成变差一个原因，它影响被研究过程输出全部单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差一部分。,过程能力,(Process Capability),是指按标准偏差为单位来描述过程均值和规格界限距离，用Z来表示。,移动极差,（,Moving Range),两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。,SPC,惯用术语解释,9,第9页,假如仅存在变差普通原因，,目标值线,伴随时间推移，过程输,出形成一个稳定分布并可,预测。,预测,时间,范围 目标值线,假如存在变差特殊,原因，伴随时间推,预测,移，过程输出不,稳定。,时间,范围,10,第10页,过程能力,受控且有能力符合规范,（普通原因造成变差已降低）,规范下限,规范上限,时间,范围,受控但没有能力符合规范,（普通原因造成变差太大）,11,第11页,波动概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样。生产实践证实，不论用多么精密设备和工具，多么高超操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同工具，生产相同材料同种产品，其加工后产品质量特征（如：,重量、尺寸等,）总是有差异，这种差异称为,波动,。,消除波动不是统计过程控制目标，但经过统计过程控制能够对过程波动进行,预测和控制,。,波动（变差）概念,12,第12页,波,动,原因,人员,机器,材料,测量,环境,方法,正常波动,：是由,普通,原因,造成。如操作方法微小变动、机床微小振动、刀具正常磨损、夹具微小松动、材质上微量差异等。正常波动引发工序质量微小改变，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。,异常波动,：是由,特殊原因,造成。如原材料不合格、设备出现故障、工夹具不良、操作者不熟练等。异常波动造成波动较大，轻易发觉，应该由操作人员发觉并纠正。,波,动,原因,13,第13页,存在性,方向,影响大小,消除,难易程度,普通原因,（例：设备震动）,一直,或大或小,小,难,特殊原因,（例：车刀磨断）,有时,偏向,大,易,普通原因和特殊原因区分,14,第14页,概念形成和同意,设计确认,样件,量产,策划,产品开发和设计,过程开发和设计,产品和过程确认,策划,生产,Production,评定反馈和改进,统计过程控制策划,试产,项目同意,初始统计过程研究,怎样进行统计过程控制策划,量产过程中，实施统计过程控制,15,第15页,怎样进行统计过程控制策划,1、,在新产品策划过程中，,APQP,小组依据,试生产控制计划制订初始过程能力研究,计划。,2、批量生产过程中，责任部门依据批量,生产控制计划实施统计过程控制。,16,第16页,统计过程控制,(,SPC),二、控制图基础,控制图定义,控制图设计,控制图分类,控制图,选取程序,17,第17页,控制图是用于分析和控制过程质量一个方法。控制图是一个带有控制限反应过程质量统计图形。,控制图纵轴代表产品质量特征值(或由质量特征值取得某种统计量)；横轴代表按时间次序(自左至右,),抽取各个样本子组次序号。,图内有三条线：,中心线(,CL),；,上控制界限(,UCL),；,下控制界限(,LCL),。,控制,图,定义,18,第18页,上,控,制限(,UCL),中心,线,(,CL),下控制限(,LCL),控制,图,定义,1、搜集,搜集数据并描点在图上,2、控制,从过程数据计算试运行控制限,识别变差特殊原因并采取办法,3、分析及改进,量化普通原因变差，采取办法将它减小,重复这三个阶段从而连续地改进过程,19,第19页,工序处于稳定状态下，其分布通常符合正态分布。由正态分布性质可知：产品质量特征数据出现在平均值正负三个标准偏差(,3,),之外概率仅为,0.27%。这是一个很小概率，依据概率论“视小概率事件为实际上不可能事件”原理，能够判定：出现在,3区间外事件是异常波动，它发生是因为特殊原因使总体分布偏离了正常位置。,依据这一原理，将控制限宽度设定为3。,控制,图,设计,20,第20页,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,+3,-1,-2,-3,控制,图,设计,21,第21页,0.27%,99.73%,3,1.00%,99.00%,2.58,4.55%,95.45%,2,5.00%,95.00%,1.96,31.74%,68.26%,1,50.00%,50.00%,0.67,在外概率,在內概率,k,控制,图,设计,22,第22页,逆时针,旋转90,控制,图,设计,中心线分析统计量均值,上控制限均值标准差,下控制限均值标准差,中心线,下控制限线,上控制限线,23,第23页,计量型数据,X-R,均值和极差图,计数型数据,p chart,不合格品率控制图,X-S,均值和标准差图,np chart,不合格品数控制图,X-R,中位值极差图,c chart,不合格数控制图,X-MR,单值移动极差图,u chart,单位产品不合格数控制图,控制,图,类型,24,第24页,确定要使用控制图特征,否,否,是,是,使用,np,或,p,图,否,使用,p,图,否,使用,u,图,是,是,使用,c,或,u,图,是,是,使用单值图,X-MR,是计量型,数据吗？,关心是,不合格产品,百分比吗？,关心是,不合格数吗？,样本容量,是否恒定？,样本容量,是否恒定？,性质上是否均匀,或不能按子组取样,比如：化学槽液、,批量油漆等？,接下页,控制,图,选取程序,25,第25页,是,否,使用,XR,图,是,否,使用,XR,图,使用,X,s,图,注：本图假设测量系统已经过评价,而且是适用。,否,使用,中位数图,是,子组均值,是否能很方便,地计算？,接上页,子组容量,是否大于或,等于,9,？,是否能方便,地计算每个子组,S,值,?,控制,图,选取程序,26,第26页,统计过程控制,(,SPC),三、计量型,控制图应用,控制图,S,控制图,M,控制图,控制图,27,第27页,搜集数据并制作,分析,用控制,图,过程,是否,稳,定,？,计算过程能力,能力,是否,足够？,控制,用控制,图,寻,找,并消除特殊,原因,采取改进办法,提升过程,能力,确定应用控制图,过程及特征,应用流程,28,第28页,A,、,搜集,数据,B,、,建立,控制限,C,、,统计上是否,受控解释,D,、,为了连续控制,延长控制限,使用,Xbar-R,控制,图,四步,骤,29,第29页,步骤,A,搜集,数据,A1,、,建立抽样计划；,A2,、,设置,控制,图；,A3,、,统计原始数据；,A4,、,计,算,每一个,子,组样本控制统计量,；,A5,、,将控制统计量画到,控制,图,上,。,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,A,30,第30页,建立抽样计划,定义,子,组容量，较大子组更轻易发觉微小过程改变；,要求子组频率，通常按时间次序来取子组，如,15,分钟,一次或每班一次；,子组数量应满足以下标准：应该搜集足够子组以确保,影响过程变差主要原因有机会出现，通常在,25,或更多,个子组内包含,100,或更多单值读数能够很好地用来,检验稳定性。,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,A,31,第31页,抽样频率参考表,每小时产量,抽样间隔,不稳定,稳定,10以下,8小时,8小时,10-19,4小时,8小时,20-49,2小时,8小时,50-99,1小时,4小时,100以上,1小时,2小时,32,第32页,设置控制图,包含过程和抽样方法描述表头信息；,统计,/,显示所搜集数据实际值部分（日期,/,时间,/,子组编号）；,对用于分析每一个控制统计量描点部分；,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,A,将观察记入日志部分。,控制图格式见,SPC,手册,51-52,页。,33,第33页,统计原始数据,测量并统计每一个子组及每一个单值数据；,统计,/,任何相关观察事项。,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,A,34,第34页,计算控制统计量,从子组测量数据中计算用于描点控制统计量；,控制统计量：,样本均值、中位数、极差、标准差,等；,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,A,按照控制图类型选择适当公式计算控制统计量。,35,第35页,均值,计,算：,极,差,计,算：,怎样计,算,bar,控制图,每,个,子,组,控制统计量,?,n,n,2,1,x,x,x,X,+,+,+,=,min,max,x,x,R,-,=,36,第36页,将,控制统计量,画到控制图上,将,控制统计量,画在图上，确保所描控制统计量点,是一一对应；,将相邻点用直线连接从而显示模式和趋势；,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,A,进行评定以识别出潜在问题；,假如有点比别点高很多或低很多，需要确认计算及,描图是否正确并查询任何相关观察统计。,37,第37页,步骤,B,建立控制限,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,B,B1,、,计,算,中心线,；,B2,、,计,算,控制限,（上控制限,UCL,、,下控制限,LCL,）；,B3,、,在控制,图,上,画,出,中心线,和,控制,限,。,38,第38页,k,为子组数,k,R,R,R,R,k,x,x,x,x,x,k,k,+,+,+,=,+,+,+,+,=,.,.,2,1,3,2,1,极差平均值：,过程平均值：,中心线计算公式,39,第39页,R,D,LCL,R,D,UCL,R,CL,R,A,X,LCL,R,A,X,UCL,X,CL,R,R,R,X,X,X,3,4,2,2,=,=,=,-,=,+,=,=,极差控制图：,均值控制图：,控制限计算公式,40,第40页,注：,D,4,、D,3,、A,2,为常数，随每个子组内样本容量,n,不一样而不一样，查手册中附录：控制图常数和公式表（,181,页）。,控制限计算公式,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,D4,3.267,2.574,2.282,2.114,2.004,1.924,1.864,1.816,1.777,D3,0.076,0.136,0.184,0.223,A2,1.880,1.023,0.729,0.577,0.483,0.419,0.373,0.337,0.308,41,第41页,在均值图上画出中心线（,过程平均值）和上、下控制限（,UCL,Xbar,、LCL,Xbar,）,；,将,极,差,图上画出中心线（极,差,平均值,）和上、下控制限（,UCL,R,、LCL,R,）,；,中心线,画成,黑色,水平实线；,控制限画成,红色,水平虚线。,在控制,图,上,画,出,中心线,和控制限,42,第42页,C,统计上是否受控解释,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,C,C1,、,分析,极,差,图,上,数据点,C2,、,识别并标,注特殊原因(,极,差,图,),C3,、,重新,计,算控制界限,C4,、,分析均值,图,上,数据点,C5,、,识别并处理,特殊原因(均值,图,),C6,、,重新,计,算控制界限,43,第43页,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,C,过程控制分析：,1,、分,析控制图目标在于识别过程改变或过程均值不恒定证据。（即其中之一或二者均不受控）进而采取适当办法。,2,、,R,图和,X,图应分别分析，但可进行比较，了解影响过程特殊原因。,3,、因为子组极差或子组均值能力都取决于零件间变差，所以，,首先应分析,R,图。,44,第44页,超出控制界限,点,：,出,现,一,个,或,更,多,点,超出任何一,个,控制界限是,那一点特殊原因造成变差,主要,证据。在那一点之前可能已经发生了特殊原因。,UCL,CL,LCL,异,常,异,常,怎样定义“不受控”信号,45,第45页,不受控制过程极差（有超出控制限点）,UCL,LCL,UCL,LCL,R,R,受控制过程极差,46,第46页,不受控制过程均值（有一点超出控制限）,受控制过程均值,UCL,LCL,X,LCL,UCL,X,47,第47页,控制限内模式或趋势,链,：,有以下,现,象之一,都,表明,过,程,改变或趋势已经发生：,连续,7,点排列在中心线,一,侧；,连续,7,点,上升,（后一点等于或大于前一点），,或,连续,下降。,UCL,CL,LCL,怎样定义“不受控”信号,48,第48页,UCL,LCL,R,UCL,R,LCL,不受控制过程极差,（存在高于和低于极差均值两种链）,不受控制过程极差（存在长上升链）,49,第49页,不受控制过程均值（长上升链）,不受控制过程均值,（出现两条高于和低于均值长链）,UCL,X,LCL,UCL,X,LCL,50,第50页,控制限内模式或趋势显著非随机模式：,通常大约2/3描点应落在控制限内中间1/3区域，大约1/3描点应落在控制限内外面2/3区域。,1、如果显著多余2/3以上描点落在离中心线很近之处（对于25子组，如果超过90%点落在控制限内中间1/3区域），则应调查是否存在下列一种或两种情况：,控制限或描点计算错误或描错；,过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不一样过程均值过程流测量值（如：从几组轴中，每组抽一根来测取数据）。,数据已经过编辑(极差和均值相差太远几个子组更改或删除）,怎样定义“不受控”信号,51,第51页,控制限内模式或趋势显著非随机模式：,2、如果显著少余2/3以上描点落在离中心线很近之处（对于25子组，如果40%或更少点落在控制限中间1/3区域），则应调查是否存在下列一种或两种情况：,控制限或描点计算错误或描错。,过程或取样方导致连续子组中包含了从两个或多个不一样过程流测量值（如，输入材料批次混淆）。,怎样定义“不受控”信号,52,第52页,UCL,X,LCL,UCL,X,LCL,均值失控过程（点离过程均值太近）,均值失控过程（点离控制限太近）,53,第53页,在进行首次过程研究或重新评定过程能力时，不受控特殊原因已被识别和消除或制度化，然后应重新计算控制限，以排除不受控时期影响；,排除全部受已被识别和消除或制度化特殊原因影响子组，然后重新计算新中心线和控制限，并在图中绘出；,确保当与新控制限相比时，两个图都没有不受控情况。假如不是，则重复,识别特殊原因/纠正/重新计算,过程。,重新计算控制限,54,第54页,因为识别为特殊原因而从,R,图中去掉子组，也应该从,Xbar,图中去掉。修订后,R,、用于重新计算控制限。,因为识别为特殊原因而从,Xbar,图中去掉子组，也应该从,R,图中去掉。修订后,R,、用于重新计算控制限。,注：排除代表不稳定条件子组并不但是“丢弃坏数据”。而是排除已知特殊原因影响点。而且一定要改变过程，以使特殊原因不会作为过程一部分重现。,重新计算控制限,55,第55页,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,C,案例练习：,判定过程是否存在特殊原因，如存在排除已知特殊,原因影响子组后，重新计算新控制限并画出新,控制图，再次判定过程是否受控？,56,第56页,经典特殊原因识别准则,经典特殊原因识别准则汇总,1,一个点远离中心线超出3个标准差,2,连续,7,点位于中心线一侧,3,连续,6,点上升或下降,4,连续14点交替上下改变,5,2/3点距中心线距离超出2个标准差（同一侧）,6,4/5点距中心线距离超出1个标准差（同一侧）,7,连续,15,个点排列在中心线,1,个标准差范围内（任一侧）,8,连续8个点距中心线距离大于1个标准差（任一侧）,57,第57页,经典特殊原因识别准则,经典特殊原因识别准则应用注意事项：,1,除了第一条准则，其它与准则相联络数字不并不代表使用次序和优先级，确定使用哪一条附加准则取决于特定过程特征，和在过程内起显著作用特殊原因。,2,小心不要应用多重准则，除非在那些有意义事情上。每个附加准则应用增加了发觉特殊原因灵敏度，但也增加了犯第1类错误机会。,58,第58页,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,特殊原因识别准则,:2/3,A,连续,3,点,中有2,点,在,A,区,或,A,区,以外,特殊原因识别准则,2:4/5,B,连续,5,点,中有4,点,在,B,区,或,B,区,以外,经典特殊原因识别准则,59,第59页,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,特殊原因识别准则,:,6,连,串,连续,6,点连续,地上升或下降,特殊原因识别准则,:8缺,C,连续,8,点,在中心,线,两侧,但,C,区,没有点,经典特殊原因识别准则,60,第60页,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,特殊原因识别准则,:7,单侧,连续7点位于中心线一侧,特殊原因识别准则,:14升降,连续,14,点交替上下改变,经典特殊原因识别准则,61,第61页,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,特殊原因识别准则：,15,C,连续,15,点,在中心,线,上下,两侧,C,区,特殊原因识别准则,:1界外,有1,点,在,A,区,以外,经典特殊原因识别准则,62,第62页,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,案例练习：,请应用经典特殊原因识别准则判定过程是否存在,特殊原因？,63,第63页,D,为连续控制延长控制限,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,D,当初始（或历史）数据都一致地落在试用,控制限内，就能够延长控制限以适用未来控制,需要。,假如此过程中心线偏离目标值，可能需要针对目标,值调整此过程。,这些控制限将用于过程连续监控，操作者和所属,管理者依据在,X,或,R,图上所出现关于位置和变差,不受控信号而采取快速办法。,64,第64页,“,三马上,”标准：,操作者或现场管理者依据要求取样频率和样本容量抽取样本组、,马上,计算,Xbar,和,R,并将其画在控制图中并与前点用短直线连接；,马上,应用特殊原因识别准则判定制造过程是否存在特殊原因；,如制造过程存在特殊原因，操作着或现场管理者应,马上,分析不受控特殊原因并采取办法确保制造过程恢复到受控状态。,使用,Xbar-R,控制,图,步,骤,D,65,第65页,UCL,X,LCL,UCL,R,LCL,子组编号,日期,时间,x1,x2,X3,X4,X5,均值,Xbar,极差,R,按照延长控制限描新点。,66,第66页,相关“控制”最终概念,在生产过程中，控制完美状态是从来达不到，过程,控制目标不是完美状态，而是使控制到达合理和经济,状态，所以为了使用目标，受控过程并不是在图上,永远不失控。,假如一个控制图从来没有显示失控，那么我们应该认真,思索一下这个过程是否应该使用控制图。,在车间里，一个受控过程应该是只有小百分比点失控，,并针对失控点采取适当办法。,本章小结,67,第67页,统计过程控制,(,SPC),四、过程能力和性能,双边公差指数（,Cp,和,Cpk,、,Pp,和,Ppk,、,CR,和,PR,）,单边公差指数,（,Cpk,、,Ppk,）,过程能力和过程性能概念,68,第68页,过程能力和过程性能概念,过程能力：,仅适合用于统计稳定过程，是过程固有变差,6,范围。,过程性能：,过程总变差,6,范围。,假如过程处于统计受控状态，过程能力将非常靠近过程性能，当过程能力和性能,6,之间存在较大差异时表示有特殊原因存在。,69,第69页,过程能力和过程性能概念,过程能力计算：,过程性能计算：,或,70,第70页,2,6,d,R,LSL,USL,C,p,=,-,=,双边公差过程测量指数,Cp:,能力指数。过程能力与由公差表示最大可允许变差进行比较。该指数反应了过程是否能够很好地满足改变要求。计算公式以下：,Cp,不受过程位置影响，这个指数只是针对双边公差而计算。,71,第71页,USL,USL,LSL,LSL,双边公差过程测量指数,6sigma,6sigma,X,X,M,72,第72页,双边公差过程测量指数,Cpk,：能力指数。它考虑了过程位置和能力。对于双边公差，,Cpk,将总是小于或者等于,Cp,。,Cpk,和,Cp,应该总是一起进行评价和分析。假如,Cp,值远大于对应,Cpk,值，表明有机会改进。,Cpk,是,CPU,或者,CPL,最小值，公式以下：,2,3,3,d,R,LSL,x,CPL,x,USL,CPU,=,-,=,-,=,Cp,和,Cpk,仅仅当过程处于,稳定状态时,才有效。,73,第73页,X,为过程平均值；,M,为公差中心值；,K,=,x,M,（USL-LSL）,/,2,过程偏移系数,K,74,第74页,10,14,18,12,16,1.5,2.5,1.5,2,13,CPK,CPU,CPL,Cp,10,14,18,12,16,10,14,18,12,16,2.0,2.0,2.0,2,14,CPK,CPU,CPL,Cp,1.5,1.5,2.5,2,15,CPK,CPU,CPL,Cp,指,数,差,异说明,75,第75页,请,依,照,上,个课堂练习,数据,，,计,算以下,指数：,Cp,、,Cpk,、,K,。,案例练习,76,第76页,材料经热处理后其硬度公差要求为,572HRC,，现有一批材料经抽样得其硬度过程分布和能力为,Xbar3=57.41.40,，请计算,Cp,以及过程能力指数,Cpk,分别为多少？,案例练习,77,第77页,6,LSL,USL,P,p,-,=,双边公差过程测量指数,Pp:,性能指数。过程性能与由公差表示最大可允许变差进行比较。该指数反应了过程是否能够很好地满足改变要求。计算公式以下：,6,S,LSL,USL,-,=,78,第78页,USL,USL,LSL,LSL,双边公差过程测量指数,6sigma,6sigma,X,X,M,79,第79页,双边公差过程测量指数,pk,：,性能,指数。它考虑了过程位置和性能。对于双边公差，,pk,将总是小于或者等于,p,。,pk,和,p,应该总是一起进行评价和分析。假如,p,值远大于对应,pk,值，表明有机会改进。,pk,是,PU,或者,PL,最小值，公式以下：,3,3,LSL,x,PL,x,USL,PU,-,=,-,=,80,第80页,双边公差过程测量指数,假如过程处于统计受控状态，过程能力将非常靠近于过程性能。,C,和,P,之间出现较大差异，表明有特殊原因出现。,81,第81页,双边公差过程测量指数,CR,：能力比值，是,Cp,倒数：,CR=1/Cp,PR,：性能比值，是,Pp,倒数：,PR=1/Pp,PPM,：百万分之一不合格率有时作为过程能力补充测量。,82,第82页,请,依,照,上,个课堂练习,数据,，,计,算以下,指数：,Pp,、,Ppk,;,CR,、,PR,。,课堂练习,83,第83页,材料经热处理后其硬度规格要求为,572HRC,，现有一批材料经抽样得其硬度过程分布和性能为,Xbar3=57.41.35,，请计算,Pp,以及过程能力指数,Ppk,分别为多少？,案例练习,84,第84页,2,6,d,R,LSL,USL,C,p,=,-,=,单边公差过程测量指数,Cp:,能力指数。过程能力与由公差表示最大可允许变差进行比较。,该指数对于单边公差没有意义。,假如产品特征含有物理极限（比如：平面度不可能小于,0,），,Cp,就能够用物理极限（,0,）作为下限替换值来计算。,85,第85页,单边公差过程测量指数,Cpk,为能力指数。它同时考虑了过程位置和能力。,对于单边公差，,Cpk,等于,CPU,或者,CPL,，公式以下：,2,3,3,d,R,LSL,x,CPL,x,USL,CPU,=,-,=,-,=,Cpk=,Cpk=,（,只有公差上限,）,（,只有公差下限,）,86,第86页,6,LSL,USL,p,-,=,单边公差过程测量指数,Pp:,能力指数。过程能力与由公差表示最大可允许变差进行比较。,该指数对于单边公差没有意义。,假如产品特征含有物理极限（比如：平面度不可能小于,0,），,Pp,就能够用物理极限（,0,）作为下限替换值来计算。,87,第87页,单边公差过程测量指数,Ppk,为性能能力指数。它同时考虑了过程位置和性能。,对于单边公差，,Ppk,等于,PPU,或者,PPL,，公式以下：,3,3,LSL,x,PPL,x,USL,PPU,-,=,-,=,Ppk=,Ppk=,（,只有公差上限,）,（,只有公差下限,）,88,第88页,单边公差过程测量指数,CR,：能力比值，是,Cp,倒数：,CR=1/Cp,PR,：性能比值，是,Pp,倒数：,PR=1/Pp,上述两个指数对于单边公差没有意义。,89,第89页,统计过程控制,(,SPC),六、设备能力研究,90,第90页,依据美国工业界经验，长久过程变差来自设备变差。,设备能力指数,mk,表示仅由设备普通原因变差决定能力，与公差和生产设备加工变差相关，设备能力指数只考虑短期变差，尽可能排除对过程有影响而与设备无关原因。,设备能力指数,mk,设备普通原因,人员,设备,材料,测量,环境,方法,91,第91页,设备能力研究：连续,50,件产品，排除,3M1E,，将设备,/,模具,/,检具,/,调整装置视为一个整体；,过程能力研究：最少,25,个子组，每个子组内,4-6,件产品，尽可能包含,4M1E,。,设备能力指数,mk,过程普通原因,人员,设备,材料,测量,环境,方法,92,第92页,进行设备能力研究时机：,新设备,/,模具；,新产品；,设备,/,模具维修后（对产品有影响）；,设备搬迁后；,公差缩紧；,长久停产后；,产,品不合格追查原因,时；,加工过程,/,输出状态更改等。,设备能力研究,设备能力要求：,Cmk,1.67,93,第93页,计算,Cmk,：,1,、连续取样50件产品；,2、连续取样过程中，不变更工艺参数、材料、作业人员、环境；,3,、预计设备变差；,4,、计算,Cm,、,Cmk,；,5,、分析和改进（必要时）。,设备能力研究,94,第94页,mk,计算公式：,或用连续,50,件数据任意分组后,Rbar/d,2,预计,sigma,来计算。,95,第95页,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1,50,47,46,50,46,50,47,48,50,49,2,50,53,45,48,48,49,49,50,50,51,3,49,53,49,49,50,52,50,46,49,51,4,52,45,48,49,54,51,48,49,51,46,5,51,50,49,52,50,54,52,51,53,48,课堂练习,假设,其,规格为,505,，,计,算,设备能力指数,Cm,、,Cmk,？,96,第96页,统计过程控制,(,SPC),六、其它类型,计量型控制图,预控制图,红绿灯信号控制图,97,第97页,将过程变差分为三个部分：低警告区、目标区、高警告区。,目标区域指定为绿色，警告区域是黄色，停顿区域是红色。,红绿灯信号控制图,98,第98页,红绿灯信号控制图中假设是：,过程是统计受控；,过程能力（包含测量变差）是可接收；,过程靠近目标值。,一旦经过使用计量型数据技术过程能力研究，验证符合了这个假设，过程分布能够被这么划分：均值,+-1.5,标准差被标注为绿色区域，过程分布其它区域是黄色。过程分布（,99.73%,范围）以外任何区域被标注为红色。,假如过程分布遵照正态分布，分布大约,86.6%,是在绿色区内，,13.2%,是在黄色区内。,红绿灯信号控制图,99,第99页,红绿灯信号控制图,停顿区,停顿区,警告区,警告区,目标区,LSL,USL,停顿区,停顿区,警告区,警告区,目标区,LSL,USL,100,第100页,为到达与样本容量为,5,Xbar,和,R,控制图相当控制，红绿灯信号控制图步骤以下：,1,、检验两个零件，假如两件都在绿色区域，继续运行。,2,、假如一个或两个都在红色区域，停顿过程，通知指定人员采取纠正办法和材料挑选。在调整或其它更正完成时，重复步骤,1,。,3,、假如一个或两个都在黄色区域，检验三个零件。假如零件落在红色区域，停顿过程，通知指定人员采取纠正办法和材料挑选。在调整或其它更正完成时，重复步骤,1,。,假如没有零件落在红色区域，但有三个或更多个零件落在黄色区域（来自,5,个零件），停顿过程，通知指定人员采取纠正办法和材料挑选。在调整或其它更正完成时，重复步骤,1,。,假如三个或更多个零件落在绿色区域而且其它在黄色区域，继续运行。,红绿灯信号控制图,101,第101页,否,执行反应计划,是,否,另外选,3,个样本,否,是,全部在,绿色区？,有落在红色区,?,设置过程,正常生产,选,2,个零件,是,有落在红色区,?,3-5,个落在,黄色区,?,是,红绿灯信号控制图,102,第102页,预控制图,预控制图目标是对不合格控制而不是过程控制，它控制是基于公差而不是过程变差。,预控制图中假设是：,过程有一个平坦损失函数；,过程性能（包含测量系统变差）小于或等于公差；,第一个假设：过程中变差全部特殊起源是受控；,第二个假设：生产零件不用挑选就有,99.73%,落在规范以内。,103,第103页,预控制图,假设能够满足，公差划分成：名义值,+-1/4,公差被标注为绿色区域，规范内其它区域是黄色。规范以外区域被标注为红色。,对一个,Cp,、,Cpk,等于,1,正态分布过程，大约,86.6%,零件落是在绿色区域，,13.2%,零件落在黄色区域和,0.3%,零件落在红色区域。假如发觉过程分布是非正态或能力很高时，也能够做类似计算。,预控制图取样使用样本容量为,2,。不过，在开始取样前，过程生产,5,个连续零件必须落在绿色区域。然后把两个数据点中每一个描在控制图上而且对照一组规则进行评审。,104,第104页,预控制图,名义值,1/2,公差,名义值,LSL,USL,名义值,1/4,公差,名义值,1/2,公差,名义值,1/4,公差,名义值,1/2,公差,名义值,LSL,USL,名义值,1/4,公差,名义值,1/2,公差,名义值,1/4,公差,105,第105页,预控制图,使用预控制图时，应使用以下规则：,两个数据点都落在绿色区域,继续运行过程。,一个数据落在绿色区域，一个数据落在黄色区域,继续运行过程。,两个点落在黄色区域（同一区）,调整过程。,两个点落在黄色区域（相反区）,停顿过程并调查。,一个点落在红色区域,停顿过程并调查。,每当过程被调整，在开始取样前，过程生产,5,个连续零件必须落在绿色区域。,106,第106页,预控制图,预控制图好处：,简单。,预控制图缺点：,既不能预计也不能监控过程稳定性。,预控制图：是一个以判定符合性为基础工具，不是一个过程控制工具。,107,第107页,统计过程控制,(,SPC),七、计数型,控制图,p,控制图,np,控制图,c,控制图,u,控制图,108,第108页,A,、,搜集,数据,B,、,建立,控制限,C,、,统计上是否,受控解释,D,、,为了连续控制,延长控制限,使用不合格品率,控制,图（,p,图）,步骤,109,第109页,步骤,搜集,数据,A1,、,选择,子,组,容量、,频,率及,数,量,；,A2,、,计,算每,个,子,组,內不合格品率,；,A3,、,选择,控,制图,坐,标,刻度,；,A4,、,将,不合格品率描,绘,在控制,图上。,使用不合格品率,控制,图（,p,图）,步骤,110,第110页,A1、选择子组容量、频率及数量,因控制限是基于近似正态分布，故使用样本容量应该使np5。,子组容量：,用于计数型数据控制图一般要求较大子组容量(比如50200)方便检验出性能改变，一般希望每组内能包含几个不合格品；,分组频率：,应依据产品周期确定分组频率方便帮助分析和纠正发觉问题。时间隔短则反馈快，但与大子组容量要求矛盾；,子组数量：,要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。,使用不合格品率,控制,图（,p,图）,步骤,111,第111页,A2、计算每个子组内不合格品率,记录每个样本组下列值：,样本数量n,发现不合格品数量 d(np),经过上述数据计算每个子组不合格品率：,使用不合格品率,控制,图（,p,图）,步骤,i,为子组数,112,第112页,A3,、,选择,控,制图,坐,标,刻度,描,绘数据点,用,图应将,不合格品率作,为纵坐标,，,识别,子,组,作,为横,坐,标,。,纵,坐,标,刻度,应从,0到初步研究,数据读数,中最大不合格,品,率值,1.5到2,倍。,划图区域,使用不合格品率,控制,图（,p,图）,步骤,113,第113页,A4、将不合格品率描绘在控制图上,将每个子组组不合格品率p描绘在控制图上；,依次用直线连接，将这些点连成线通常有利于发觉异常图形和趋势；,当点描完后，粗览一遍看看它们是