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SPC 基础知识及应用 统计学是现代品质管理的基石,是过程管理中最重要的工具。具体到我们SMTIPQC来讲就是QI软件,这份教材主要讲述QI软件的主要控制原理及其使用。涉及到统计就必然跟数据有关,存储数据的大型文件叫数据库 Data Base简称DB。在QI软件中,如图,我们可以看到数据是存在一个叫2DPMO.SPC的文件中。这个表格是不是很熟悉,对,它就是EXCEL格式的数据文件。1第一章 CP 与CPK CP 和CPK 是描述制程能力的重要指数。当产品的规格线不变,CPK 越高表示制造能力越强。下面我们看看CP和CPK是如何计算的。Cp=T6Cpk=(1-K)CpCP:Capability of Process 制程能力 :Standard Deviation 标准偏差T :USLLSL 规格限宽度K:规格线中心值(目标值)和 实际数据均值/mean/X的偏移系数 =1n-1i=1n(X -X)i 2 标准偏差 是衡量数据离散程度的指数,越大表示数据离散程度越高,大小越不均匀。1 计算CPK2K=2 MX TM=2USL+LSL计算CPK的顺序:计算平均值X和 计算T得出CP计算M、KCPK例:表格中的数据是某班测量锡膏厚度的值,工艺允许的范围是130220,求该组数据的CPK。计算平均值X和 X(159168179165+171+182)24=170.33 在EXCEL中用=average(A1:F4)命令可直接算出从A1(左上角)到F4(右下角)范围内的数据的平均值。3同样=STDEV(A1:F4)可以计算它们的标准偏差。计算TTUSLLSL22013090 220130 2得出CPCp=2.20T6906 6.831计算M、KM=175 USLLSL 2 2 175-170.33 90K=0.103 2 M-X T(159170.33)+(168-170.33)+(171-170.33)+(182-170.33)22224-1=6.83124CPKCPK=(1-K)CP=(1-0.103)2.20=1.97CPK的另一种算法CPU:CPU=USL-X3 CPL:CPL=X-LSL3 CPK=MIN(CPL:CPU)两种方法计算结果是一样的,有兴趣的话可以自己验证一下5习题一1、某生产线录得烘炉最高温度如下,工艺许可范围是215225,用两种方法求该组数据的CPK。2、思考题 某线A、B班分别生产WALL(7.0 2.0 )和ECSM(5.5.)产品,测量锡膏厚度,QI软件计算CPK都是2.0,问哪个班制程能力强,为什么?3、思考题 生产线CP值高CPK就一定高吗?为什么。62 QI软件是如何计算CPK?X Max:测量最大值Mean:平均值X Min:测量最小值Std Dev:标准偏差USL:UP STRICT LINELSL:LOW STRICT LINEUCL:UP CONTROL LINELCL:LOW CONTROL LINE72.1 让帮助文件告诉我们FIRST:寻找帮助,点击术语表SECOND:点击你想知道的术语小框框里的英文就是名词解释THIRD:点击这里 会有计算公式哦o8yes2.2 This is9第二章 如何判读QI软件图1 数据的分布 数据大体可以分为两种类型:计量型measure、计数型count。其中计量型数据大部分服从正态分布。通俗讲正态分布是指中间多两边少的分布形式。讲个最简单的例子,我们现在统计全国青少年的身高,发现70的人在170cm左右,超过190cm的很少,同样小于150cm的也很少,我们就说身高的分布情况符合正态分布。右图是锡膏厚度图,可以看见锡膏厚度大部份都是140左右(在两条平行线内),接近控制线的数据是很少的。我们可以说锡膏厚度的分布是服从正态分布的。101.1正态分布图 这就是正态分布图,可以看到该图有两个重要参数:平均值和标准偏差。图上的曲线是概率密度曲线,在X=+、X=-以及曲线所组成的面积(即阴影部分)称为数据分布在(-,+)范围内的概率。事实上只要数据服从正态分布,这个(即阴影部分)面积是固定的:0.6826即68.26%2界限范围内的概率是 95.46%3界限范围内的概率是 99.73%6是LG对我们的要求,这是什么概念呢?3.4 PPM,即百万分之3.4。从工艺角度来讲即:USL=6,LSL 6。11(平均)+333111.2正态分布图(续)规格下限(LSL)-6-5-4-3-2-1+1+2+3+4+5+6规格上限(USL)这就是达到6sigma水平时的正态分布图,我们知道规格线制定以后就不会改变。唯一可以改变的是数据本身,当整体偏大时,分布情况就会往规格上限偏(虚线);反之,则往规格下限偏。由图可知:USL=6,LSL 6;=(USL-LSL)/12 当我们制程改进,工序水平达到7sigma时 USL=7,LSL 7 ;=(USL-LSL)/14 ,从公式可以推出制程改进后的标准偏差是比改进前的小。小就说明数据变动范围小,从而说明制程更稳定。12规格下限(LSL)-6-5-4-3-2-1+1+2+3+4+5+6规格上限(USL)规格下限(LSL)规格上限(USL)-6-5-4-3-2-1+1+2+3+4+5+6+7-7改进前 6改进后 7 同样的规格限,可以看到改进后的数据分布比改进前密集,就是说数据变动更小,更稳定。131.3 CP(CPK)大就一定好吗?这个问题并不是哗众取宠,事实上这个问题很重要。首先我们回顾一下通过什么“手段”可以获得“好看”的CP/CPK。Cp=T6龌龊的手段:扩大规格限范围,这样T就会很大。T光明正大的手段:努力改善制程,减小标准偏差。两种方法都可以获得客户要求的CP、CPK,从品质角度来讲,我们必须扎扎实实改善我们的制程能力,坚决反对弄虚作假。品质是做出来的,不是吹出来的。14
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