SPC--统计过程控制培训—-导入.ppt

,S,tatistical,P,rocess,C,ontrol,SPC,统计过程控制培训 导入,培训讲义,一、变差的概念,二、变差的研究,三、变差的数学模型,四、过程能力,五、控制图（计量和计数）,统计基础,(,SQC:Statistical Quality Control),变差：,个体和个体之间的差异,变差,没有任何两样事物是一模一 样的；,例如：,两片雪花，,两个人的指纹，,同一台机器所生产的两件产品。,所有个体都存在变差；,一、变差的概念,二、变差的研究,三、变差的数学模型,四、过程能力,五、控制图（计量和计数）,统计基础,(,SQC:Statistical Quality Control),案例：汽车化油器用小导管,用切断机器加工,用游标卡尺检验,2.628 inch,2.632 inch,从生产线抽取并测量2个,从生产线抽取100个之后的数据记录,这些数据可以告诉我们一个大概的情况。,但是,该工序变差到底有多大？,下一个产品又会怎样呢？,对数据的讨论-2,哪个班成绩比较好？,A班：30、50、60、70、90,B班：40、50、60、70、80,全距（极差）：,Max=2.640,Min=2.623,数据研究：分布统计,观察该直方图,1,、大多数导管靠近2.632inch,2、很少的导管处在两端即 2.623inch和2.641inch,问题：,如果我们再取两个样品，加入后我们还会得到一模一样的直方图吗？,答案：否！,n=100,n=102,n=108,为什么不一样？,每一个个体的变差趋势是随机的！,思考：几个图的共性,n=100,n=102,n=108,1,、形状大致相同,3,、大致相同的分散程度,2,、同样的中心值,一、变差的概念,二、变差的研究,三、变差的数学模型,四、过程能力,五、控制图（计量和计数）,统计基础,(,SQC:Statistical Quality Control),正态分布特征及发生原因,特征:大多数偏离的数据靠近中心,发生的原因:,稳定的生产工序中，有很多细小的、随机的因素，联合影响该工序，使得实际值不会精确地等于希望的控制值，而是分布于该控制值的两侧，但靠近于该控制值。,例如：供电电压，振动，空调调节时启动停止带来的温度波动等因素。,指数分布,例如：,当装配两个零件时,测量两个零件之间的间隙,间隙必定大于零。,不对称分布,平均值案例计算,100,n,263.129,Xi,2.631,X,极差Range,R=max-min,R=2.640-2.623 =0.017 (inch),标准偏差(Standard Deviation),用数学的方法描述离散程度1）极差 R=Max-Min2）标准偏差,1,-,n,),X,-,(Xi,S,2,=,标准偏差案例计算,n=,0.003inch,100,1,-,n,),X,-,(Xi,S,2,=,测量值在1S，2S，3S 内出现的概率,68,2S,95,99.7,1S,3S,一、变差的概念,二、变差的研究,三、变差的数学模型,四、过程能力,五、控制图（计量和计数）,统计基础,(,SQC:Statistical Quality Control),对过程（process)进行描述,1,）分布类型,2）平均值,3）标准偏差,前面的案例：分布类型,=,正态平均值,2.631inch,标准偏差,=0.003inch,Text,Text,Text,Text,Text,Text,Title,记作,:N(2.631,0.003),过程能力,在化油器小导管案例中：99.7%的零件落在 2.623与2.641之间；即落在,3S,之间；,请记住：该,3S,是从所取的100个样本中得来的。,过程能力的计算,于是我们就将此,3S,的范围叫做过程能力；,计算公式如下：,PC,6S,此案例中：PC6 0.003 0.018(inch),过程能力的意义,过程能力,一致性,过程能力越窄,过程的一致性越好,过程能力的小练习：,有一生产配重块的工序;看本图，试说出其三要素;求出其过程能力!,No.,grams,50,60,55,5,S=1.67g,n=100,10,15,20,N(55.00,1.67),55.00g,X,=,过程能力能满足规格吗?,2.625,2.645,上限US,下限LS,规格中心,2.635,S=0.003,2.631,2.631,X,=,调整好后的结果！,2.625,2.645,上限US,下限LS,规格中心,2.635,S=0.003,2.635,X,=,5.,工程能力分析,2.,影响工程能力的变数,Spec(USL,LSL),目标值,(,Target):esp.,目标值不在,Spec,的中心时,平均值,散布,工程平均的移动,(,异常原因,偶然原因,),工程能力概念,1.,什么是工程能力,(Process Capability)?,工程处于管理状态时，表现在其工程上所生产的变动表现什么样的程度,.,工程能力,(,Process Capability),的用语,用自然公差,(,natural tolerance),的用语来代替使用,.,主要随,4,M(Method,Man,Machine,Material),的变动受影响,.,与外部原因没有关系，在工程上所生产的产品品质的分布称为,6.,工程能力作为信息资料，为了活用工程能力必须用量制表现,.,(,工程能力定量化,),各种工程能力指数,Cp,Cpk,Pp,Ppk,工程能力的分析的,Baseline:Spec,Spec,的概念,-,所有判断的基准,-,或者目标,-,Customers Needs Level,考虑散布,Cp,Cpk,Pp,Ppk,工程能力指数的种类,只考虑偶然原因,考虑异常原因,(,工程平均的移动,),+,考虑平均,散布考虑,+,平均考虑,过程能力指数Cp的引入,综合考虑过程能力以及容差范围这两个因素后，我们引入了Cp，即“过程能力指数”（Process Capability Index）这一概念：过程能力指数容差范围过程能力 Cp T.BP.C T.B6S,过程能力指数引入的意义,S=0.003,2.625,2.645,上限US,下限LS,规格中心,2.635,2.625,2.645,上限US,下限LS,规格中心,2.635,S=0.004,2.635,X,=,2.635,X,=,X,过程能力指数计算案例1,过程能力指数CpT.BP.C（6S）2025 0.8,过程能力6S=25,规格范围=20,过程能力不能满足规格需要,上限US,下限LS,规格中心,超出规格下限,超出规格上限,过程能力指数计算案例2,过程能力指数CpT.BP.C 2020 1.0,过程能力6S=20,规格范围=20,过程能力刚好能满足规格需要,上限US,下限LS,规格中心,刚好在规格下限,刚好在规格上限,过程能力指数计算案例3,过程能力指数CpT.BP.C 2010 2.0,规格范围=20,过程能力 满足规格需要绰绰有余,上限US,下限LS,规格中心,在规格下限以上很远,在规格上限以下很远,过程能力6S=10,过程能力指数CP计算案例4,过程能力指数CpT.BP.C 202.5 8.0,规格范围=20,过程能力 过度 满足规格需要,上限US,下限LS,规格中心,过程能力6S=2.5,在规格下限以上太远,在规格上限以下太远,过程能力CPK,过程能力指数CpK的引入,有偏移时使用的过程能力指数，为第,2,代工程能力指数。,品质特性值的分布不在两测规格中心，而是偏在一边时，考虑偏移的程度的过程能力指数,(,即,考虑工程的平均,).,USL-X,3,USL-x,Cpu=,x-LSL,3,Cpl=,只管理规格上限,只管理规格下限,(1-K)Cp,Min(Cpu,Cpl),Min(,X-LSL,3,K 1,的状态，偏移太大一般不会发生,有偏移的过程能力指数,Cpk,只有一边有规格时，与过程能力指数,Cp,相同。,如果,K=0(,偏移度为,0),，没有偏移度因此,Cpk=Cp,两侧规格,偏移度,一侧规格,3,Cpk=,),工程能力cpk的判定,工程能力的范围,Cpk 1.67,1.5 Cpk 1.33,1.0 Cpk,工 序 能 力,因为工程状态良好，维持现水平，,指导生产性向上,.,等级,Blue,Yellow,Red,工程能力差,.,(1),移到保有更适切能力的工程上,(,机械,设备等,),进行作业,.,(2),为了现过程能力向上而投资,.,(3),再检讨或调整现在所使用的规格,.,(4,),归纳特别的管理及加工方法等,为了工程能力向上而努力,1.33 Cpk 1.0,勉强为规格值,因此Cpk值向上,(A,等级,),而努力,.,Green,R,-,d2,Sigma,DPMOp,Cp,Cpk,3.0,66807,1.00,0.50,3.5,22750,1.17,0.67,4.0,6210,1.33,0.83,4.5,1350,1.50,1.00,5.0,232.7,1.67,1.17,5.5,31.7,1.83,1.33,6.0,3.4,2.00,1.67,过程性能指数PpK的引入,PPK,的算法与CPK算法相同，但标准偏差的算法不一样：,1,-,n,),X,-,(Xi,2,=,s,正常情况下CPCPKPPK,CPK,应,PPK,为何不能CPKPPK？,因为我们讲了CPK是过程稳定的情况下过程能力！,CP是制程最好状态的能力！,统计过程控制,能力指数与性能指数,一、过程状态,二、Xbar-R控制图,三、控制图实例,四、识图基础,2.,统计控制,(SQC:Statistical Quality Control),一、过程状态,二、Xbar-R控制图,三、控制图实例,四、识图基础,2.,统计控制,(SQC:Statistical Quality Control),请看本图：,请找出有何规律？,R控制图,我们可以看到：,随着时间的推移，该图所反映的量不断变化,时间,量,我们称之为：,变量,X,计量型数据,定义:变量的数据,可用测量值来分析,例如，能被测量的物理量有:长度 重量 温度 压力 电压 电阻 密度 浓度,平衡配重块重量,53,克,55,克,服从何种分布,该产品的重量服从正态分布,描绘直方图,直方图使用上的局限性,我们来看三个分别取自7:00-8:00，8:00-9:00,9:00-10:00产品的直方图,7:00-8:00,8:00-9:00,9:00-10:00,我们再来看一个,10:00,对,7:00-10:00,产品做得直方图,直方图使用上的局限性,局限性：1、过程是稳定的 2、抽样是随机的,否则：,将误导我们,8:00,11:00每小时采五个样,将平均值描上并连线,只画平均值,我们将得到 图,X,类似地，可以得到极差图,R,图,图与R图画在一块,通常,将 图与R图画在一块,这样,我们就可以同时看出两者的变化趋势,X,X,例1,R,X-bar,例2,添加中心线及控制上下限后,UCLX,X A2R,LCLX X A2R,UCLR D4 RLCLR 0,控制限计算公式,常数表,问题？,怎样决定何时采取行动即：何时调整机器？,答案：在控制图上画,1,、中心线,2,、控制限,与分布图的关系,UCL,LCL,X,一、过程状态,二、Xbar-R控制图,三、控制图实例,四、识图基础,2.,统计控制,(SQC:Statistical Quality Control),控制图制作实例（计量值）,X-bar,控制图,控制限计算因子表,X-bar,控制图,R,图,将规格上下限加入控制图,问题,问题,:,如果控制限和规格限接近的话,会有什么后果,作控制图两个需注意的方面,每一个个体样本的测量值必须在规格范围内,平均值必须在控制范围内,计算公式,控制范围控制上限控制下限,容差范围规格上限规格下限,n每次描点时所取的样本数,总结,控制图是一种非常有用的工具。,可以帮助我们看到过程的变化趋势；,可以让我们预测过程的变化趋势；,可以帮助我们看出该过程是否具备满足规格的能力；,可以帮助我们决定何时要对该过程采取矫正措施。,一、过程状态,二、Xbar-R控制图,三、控制图实例,四、识图基础,2.,统计控制,(SQC:Statistical Quality Control),识图基础知识,UCL,LCL,50,点子越界,重量,时间,那还不快去查明,!,正常情况下，只有,0.3,的可能性越界，现在却发生了，是不是有什么地方不对劲了！,链1,出现的概率,？,请大家计算！,重量,时间,连续,7,点在中心线的同一侧,链2,出现的概率,？,请大家计算！,时间,重量,连续,7,点上升或下降,振荡,时间,重量,寻找振荡的原因！,时间,重量,电压,时间,原来是！,原来还存在电压周期性波动这一特殊原因哦！,那赶快让电压稳定下来呀！,点子接近控制限,每个点子靠近控制限的可能性只有5，更何况是9个点子！,重量,时间,可以肯定，该过程发生了异常。,控制限的作用,帮助我们识别某一过程是否正常，若不正常，是存在平均值移动、离散程度变大还是存在其他种种异常表现。,控制限会改变吗？,重量,时间,控制图有关系数(n子组容量）,计数型数据控制图,什么是计数型数据,计数型数据vs计量型数据,计数型数据控制图（np,p,c,u),公式及实例,什么是计数型数据,请大家判断以下哪些数据是计数型，哪些是计量型：.用电压表测量：电压是220伏特；,.用万用表测量电阻：20欧姆；.某批产品不良品数目是：3个；.所购买的电视机图像质量：好（或不好）.测量某产品的高度：1.78米.对某批产品：接受（或不接受）,案例,现有一制造金属管的过程,对于其长度、直径等的控制我们可以采取计量型的X-barR控制图,但是，现在有些金属管发生了破裂，我们要跟踪到底有多少金属管破裂了，我们要分析、解决并预防该问题的发生。,描绘计数型数据控制图,每制造100根金属管，对破裂金属管的根数点数,仿照计量型数据控制图的制作方法，绘制此计数型数据控制图，并计算出控制上下限,计数型控制图实例,与计量型控制图有何区别？,实际做一个 P 控制图,第一天:检查了115件,发现15件不合格品,第二天:检查了220件,发现18件不合格品,绘图,