SPC初级教材.ppt

LSQ,培训教材,Page,*,统计技术（,SPC,）基础,品质经营部持续改进课,陈梅秀,课程简介,在生产中，能根据数据属性选择、制作分析,SPC,控制图，并能消除异常原因、提升过程能力。,1、课程目的,3、课堂纪律,手机关掉或打振动,2、课程设置,SPC,发展简介,数据分类及收集,控制图基本理论,分析用控制图制作分析,改善方法论简介,SPC,发展简介,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,1-1,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。,1-,2,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,沃特,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广,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,1-,3,SPC,主要功用,合理子组,进行,抽样，,具有经济性,；,可即时发现制程异常,，及时,预警,；,现状分析，可发现快速改善机会。,掌握制程能力,，,做为改善之参考,。,SPC,适用范围非常广泛，无论是品质方面、成本方面还是交期方面，都可适用。当然，用途不一样，功能也不一样。,1-,4,SPC,实施流程,搜集数据,制作解析用管制图,制程能力分析,转为管制用管制图,分析并消除异常原因,提升制程能力,检讨机械、设备等等,过程是否稳定？,能力是否足够？,删掉异常数据(组),NO,NO,Yes,yes,数据收集,2-1,、,数据及类型,2-2,、,数据收集要点,2-3,、,数据收集方法,2-4,、,数据收集表,2-1,、,数据及类型,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,。,连续型,数据,(,计量型,),(Continuous Data),离散型,数据,(,计数型,),(Discrete Data),连续型数据,如长度,重量,时间等能够测的具体数值的数据,离散型数据,:,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),常用的参数：不良率,p,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),常用的参数：均值,标准差,依数据特性区分，主要有两种类型：,2-2,、,数据收集要点,随机性,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？,数据收集原则,随机抽样法,系统抽样法,分层抽样法,整群抽样法,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？,数据收集方法,2-3,、,数据抽样法,X X X X X X,X X X X X X,X X X X X X,X X X X X X,一、随机抽样法,定义：总体中每个个体被抽到的机会是相同的,优点：抽样误差小,缺点：抽样手续比较繁杂,1 2 3 4 5 6 7,8 9 10 11 12 13 14,15 16 17 18 19 20 21,22 23 24 25 26 27 28,29 30 31 32 33 34 35,4 9 13 16,2-3,、,数据抽样法,03,13,23,33,43,53,63,73,二、系统抽样法（,等距抽样法或机械抽样法）,优点：操作简单，实施起来不容易出错,缺点：容易出现大的偏差,01 02 03 04 05 06 07 08 09 10,11 12 13 14 15 16 17 18 19 20,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30,31 32 33 34 35 36 37 38 39 40,42 43 44 45 46 47 48 49 50,52 53 54 55 56 57 58 59 60,62 63 64 65 66 67 68 69 70,71 72 73 74 75 76 77 78 79 80,例、,80,件产品中抽取,8,件组成样本。产品编号如下，然后,按抽签确定,1-10,号中的哪一件产品入选样本，此处假定为,03,号。,注意：此法不适用于总体会发生周期性变化的场合。,2-3,、,数据抽样法,三、分层抽样法（类型抽样法）,是从一个可以分成不同子总体（层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法,例,:,有甲,乙,丙三个工人在同一台机器上倒班加工同一种零件,分别加工完成的零件放在三个地方,若现在要求抽取,15,个零件组成的样本,采用分层抽样法,应从堆放零件的三个地方分别随机抽取,5,个零件,合起来,15,个零件组成样本,.,1 2 3 4 5 6 7,8 9 10 11 12 13 14,15 16 17 18 19 20 21,1 2 3 4 5 6 7,8 9 10 11 12 13 14,15 16 17 18 19 20 21,1 2 3 4 5 6 7,8 9 10 11 12 13 14,15 16 17 18 19 20 21,甲,乙,丙,3,10,17,13.21,14,11,16,2,5,8,1,15,20,6,优点,:,样本的代表性比较好,抽样误差小,缺点,:,抽样手续繁,此法常用于产品质量验收。,2-3,、,数据抽样法,1 2 3 4 5 6 7,1 2 3 4 5 6 7 8,1 2 3 4 5 6 7 8,1 2 3 4 5 6,1 2 3 4 5 6,四,.,整群抽样法,定义：将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，然后随机地抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。,优点：抽样实施方便。,缺点：由于样本只来自个别几个群体，而不能均匀的分布在总体中，因而代表性差，抽样误差大。,例：某种产品每隔,20H,抽取其中,1H,的产量组成样本，或者是每隔一定时间如（,30MIN,、,1H,）一次抽取若干个产品组成样本。,此法常用在工序控制中。,2-3,、,数据收集法案例,数据收集法案例,假设,CRT,成品零件分别装在,20,个零件箱中，每箱各装,50,个，总共是,1000,个。,1,、用随机抽样法如何抽取？,2,、用系统抽样法如何抽取？,3,、用分层抽样法如何抽取？,4,、用集体抽样法如何抽取？,1,、用随机抽样法抽取：,将,20,箱零件混合均匀按,1-1000,编号，然后用抽签办法从中抽取编号,毫无规 律,的,100,个零件组成样本。,2,、用系统抽样法抽取：,将,20,箱零件混合均匀按,1-1000,编号，然后用抽签办法先,决定起始编号,，比如,16,，后边入选样本的零件编号依次为,26,、,36,、,46,、,56,996,、,06,，这,100,个零件组成样本。,3,、用分层抽样法抽取：,对所有,20,箱零件，,每箱都随机抽出,5,个零件，共,100,件组成样本,4,、用集体抽样法抽取：,先从,20,箱零件,随机抽出,2,箱,，然后对这两箱零件进行全数检查，即把这,2,箱零件看成是,“,整群,”,，由它们组成样本。,2-4,、,数据收集表,n,2,1,n,2,1,n,2,1,样品,Tt,t,T2,T1,时间,数据收集记录表,Y-Data,Pj,P2,P1,分层,Hz,H2,H1,Xa,X2,Zb,Z2,Z1,X1,次序,2,1,截止时间,起始时间,测试人员,测试量具,样本数量,抽样频度,抽样方案,数据来源,数据类型,关键指标,产品名称,数据收集表头,控制图基本理论,3-1,过程波动解析,3-2,控制图原理,3-3,控制图要素,3-4,合理子组原则,3-5,控制图的使用,3-6,控制图选择,3-7,控制图判异准则,3-1,、,过程波动解析,=,+,异常波动,（异常因素引起）,偶然波动,（偶然因素引起）,异常波动,（异常因素引起）,偶然波动,（偶然因素引起）,过程波动,过程波动,过程波动主要由偶然素因和异常因素引起,偶因：不易识别，为过程固有，总是存在的,异因：可识别的、非过程固有、在理论上可消除的，如原材料不均、工具破损、工艺或操作问题、制造或检测设备性能不稳定等,3-2,、,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,3-3,、,控制图要素,管制上限,UCL,Upper Control Limit,管制下限,LCL,Lower Control Limit,3,3,中心线,CL,Central Limit,样品编号（或取样时间）,数据均值线或波动线,3-4,、,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。,3-5,、,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。,3-6,、,控制图分类及选择,n,2?,n,4,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,I-MR,图,p,图,np,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,3-7,、,控制图判异准则,快速记忆口诀,23456,，,AC,连串串,；,81514,，缺,C,全,C,交替转；,9,单侧，一点在外。,控制图八大判异准则提练（口决、图片对应项目）：,1,、,2/3A,（,连续,3,点,中有,2,点,在中心线同一侧的,B,区外,）,2,、,4/5C,（,连续,5,点,中有,4,点,在中心线同一侧的,C,区以外,）,3,、,6,连串,（连续,6,点,递增或递减，即,连成一串）,4,、,8,缺,C,（,连续,8,点,在中心线两侧，但,没,有一点,在,C,区中）,5,、,9,单侧,（连续,9,点,落在中心线,同一侧,）,6,、,14,交替,（连续,14,点,相邻点上下,交替,）,7,、,15,全,C,（,连续,15,点,在,C,区中心线上下，即,全部在,C,区,内）,8,、,1,界外,（,1,点,落在,A,区以外,）,适用于均值图和单值,X,图的判异准则：,3-7,、,控制图判异准则,准则,1:,一点超出控制界限,区域,A(+3),区域,A(-3),区域,B(+2),区域,C(+1),区域,C(-1),区域,B(-2),UCL,CL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障,3-7,、,控制图判异准则,准则,2:,连续,9,点在中心线的同侧,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：过程平均值,减小,3-7,、,控制图判异准则,准则,3:,连续,6,点呈上升或下降趋势,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：工具逐渐磨损、维修逐渐变坏、操作人员技能的逐步提高，从而使参数,随时间而变化。,3-7,、,控制图判异准则,准则,4:,连续,14,点上下交替,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：可能是轮流使用两台设备或两个操作人员轮流进行操作而引起的系统效应，实际上是数据分层不够。,3-7,、,控制图判异准则,准则,5:,连续,3,点中有,2,点处于中心线同一侧的,B,区外,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：过程平均值,发生变化,3-7,、,控制图判异准则,准则,6:,连续,5,点中有,4,点在,C,区之外,(,同侧,),A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：过程平均值,发生变化,3-7,、,控制图判异准则,准则,7:,连续,15,点在中心线附近的,C,区内,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：参数,变小，表面现象好像很好，但是应该注意它的非随机性，可能有数据虚假或数据分层不够等。,3-7,、,控制图判异准则,准则,8:,连续,8,点在中心线两侧而无一点在,C,区,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：数据分层不够,过程能力分析,4-1,正态分布及检定,4-2,数据受控分析,4-3,过程能力指数,4-4,过程能力分析,4-1,、,正态性分布及检定,f(x)=,e,1,-,1,2,2,2,x-,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,4-1,、,数据正态性检定,P0.05,数据服从正态分布,4-2,、,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。,4-2,、,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,4-3,、,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,但需取绝对值或,Z,LSL,=,Z,LSL,=,USL-X,3,X-LSL,3,等级,CpK,值,要求,A+,1.67,CpK,简化,A,1.33,CpK,1.67,维持,B,1.00,CpK,1.33,改进,C,0.67,CpK,1.00,全检,D,CpK,0.67,停产,4-4,、,过程能力分析,改善方法论简介,5-1,一般改善方法论简介,5-2,透过,SPC,看改善方向,5-3,透过能力看改善方向,5-1,、一般改善方法论简介,主要步骤,常用工具和技术,明确问题,确定,Y(CTQ/CTP),VOC/VOB/VOP,、,KPI,分解、,C&E,、,VSM,技术、浪费识别技术、,COPQ,分析,、树图、,SIPOC、CTQ,转化技术、树图、柏拉图、分层分析、调查表、直方图、趋势图、,5W2H、,水平对比法、,SMART,原则、,ROI、RAIC,表、关键路线图、甘特图、时间估计方法,识别,X,并测量,Y,和,X,VSM,、流程图、鱼骨图、排列图、浪费分析、增值时间分析、,3C,原则、,C&E,矩阵、,FEMA,、,MSA、,数据收集计划、正态分析、,受控分析,、,制程能力分析,确定显著,Xs,建立,Y=f(Xs),分层分析、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、筛选因子,DOE,、全因子,DOE,确定改善方案,优化,Y=f(Xs),对策表、全因子,DOE,、响应曲面,DOE,、田口技术、稳健设计,保持成果,修改原,Y=f(Xs),趋势图、直方图、能力分析、,ROI,计算公式、控制计划、,SPC,控制图,、可视化管理、,SN,、,TCN、,项目移交计划,DMAIC,PDCA,5-2,、透过,SPC,看改善方向,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,5-3,、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,数据及概念,数据收集要点,数据收集表,过程波动解析,控制图原理,控制图要素,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,能力改善,改善方向分析,改善方法概述,SPC,认识,的剖析,管制图什么时候使用、怎么用,？,这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与研判？,它所管制的,参数,真的,对产品品质,有,举足轻重影响吗,？,管制界限,订,的有,意义吗,？,Ca/Cp/,Cpk,具体怎么计算，与不良关系如何,？,Ca/Cp/,Cpk,被活用了,吗,？,Ca/Cp/,Cpk,有定期,Review,吗,？,这,些,问题经过,推敲之,后,才能,帮助我们对,SPC,作更深入的,了解，若你想更全面仔细的了解这方面内容，请关注,SPC,中级,1、考试、签到2、满意度调查表,THANK 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