SPC统计过程控制13623PPT课件.ppt

SPCSPC统计过程控制廖俊华致力于管理工具培训目录第一章 统计技术基础知识 第二章 持续改进和统计过程控制 第三章 控制图运用步骤 第四章 认识计量型数据的过程能力和过程性能 第五章 其它几个计量型控制图第六章 计数型控制图第七章 控制图注意事项第一章 统计技术基础知识 1、数据类型2、正态分布3、二项分布4、泊松分布5、总结计量数据的基本统计数据分布对一个相同的输出变量Y，多个数据点绘图，它们形成了一个分布。这些数据点的堆积可以不同的图形来代表：散点图/概率图直方图常用统计量中心位置平均值一组数据的算术平均值数法-均等反映了所有数据的影响-会受极端值强烈影响中位数反映50%的那个位置对一组排序数据点的中心数对极端值较”坚耐”常用统计量变异极差:一组数据中最大值与最小值之间的差标准偏差(s;s):等于方差的平方根，在量化变异时常用会到方差等于标准偏差的平方，通常只是为了计算的目的常用统计量总体与样本1、表示总体特性的统计量，称为总体特征值，如：总体平均数、总体方差、总体标准差2、表示样本特性的统计量，称为样本统计量，如：样本平均数、样本方差、样本标准差、样本极差、移动极差总体特征值样本统计量名称符号名称符号分布中心位置总体均值样本均值样本中位数数据分散程度总体方差总体标准差2 2样本方差样本标准差样本极差s s2 2s sR R连续型数据了解极差以下数据的极差是多少？1,2,3,4,5,6,7,8,9以下数据的极差是多少1,2,3,4,5,6,7,8,200标准偏差可以用计算机来计算（EXCEL里的STDEV公式）694 696 698 700702 704 706x6643162+42+12+32+62s2=-=24.5 =s=4.95 4(=n-1)Measurements701696694706703计算标准差连续性数据平滑(正态)分布假定数据符合正态分布假设收集到无限多的数据，这些数据可能看起来像下图我们可将这些数据看成平滑的分布红线758060657055Inchesxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx练习：概率分布图正态曲线和概率了解了正态曲线的平均值和标准偏差有助于估计风险Probability of sample value43210-1-2-3-440%30%20%10%0%Z-axis(scale in units of s)Number of standard deviations from the mean95.45%68.27%99.73%在两个值之间可以得到一個累積的概率值正态分布的应用43210-1-2-3-440%30%20%10%0%Probability of sample value95.45%68.27%99.73%240255270285225210195Time(minutes)Z-axisX-axis如果我们货物交付给顾客的平均时间是240分钟，这一过程的标准偏差是15分钟，那么在270分钟后到货的概率为多少？正态分布的应用2 2中国成年男子身高均为168cm,标准差为5.5cm.试计算：1、身高小于160cm的概率。2、身高高于180cm的概率。3、身高介于160-180cm的概率。二项分布例：从一批产品中随机抽取进行检测，根据历史数据而知，产品的不合格率为10%。假设要求产品检测人员每抽取一件产品，检测完毕后，要放回这批产品中（又称为有放回抽样），检验人员共检测了6件产品，问检测到的不合格品数分别为0，1，2，3，4，5，6的概率？X XP P0 00.5314410.5314411 10.3542940.3542942 20.0984150.0984153 30.0145800.0145804 40.0012150.0012155 50.0000540.0000546 60.0000010.000001二项分布的均值、方差与标准差E(X)=npE(X)=npVar(X)=np(1-p)Var(X)=np(1-p)泊松分布质量控制中常遇到这样的情况：不仅要关注不合格品，而且要关注每件不合格品所包含的不合格项的情况。1.1.定义 设随机变量 X X 的可能取值是一切非负整数，而概率函数是其中常数 0,泊松分布含有一个参数 ,通常记作 P().如果 X服从泊松分布 P(),则记为 泊松分布的均值与方差相等，均入 泊松分布 在大量试验中，小概率事件发生的次数可以近似地看作服从PoissonPoisson分布。如：一段时间内电话用户对电话站的呼叫次数铸件上的疵点数候车的旅客数原子放射粒子数等总结连续型数据能有很多可能的数值，计数型数据是不连续的连续型数据的信息比较丰富，计数型的就要少得多对位置的测量是平均值和中位数对离散的测量：标准偏差和极差图表出来的信息会多于数据正态曲线可用来估计缺陷的风险第二章 持续改进和统计过程控制 1、什么是SPC2、SPC是发展3、控制图的种类4、控制图的选择5、中央极限定理6、“”及“”风险7、抽样方法8、普通原因和特殊原因WHAT IS SPC WHAT IS SPC？SPC是一种方法论。对过程数据进行收集，利用基本图形、统计工具基本图形、统计工具加以分析，从分析中发现影响过程的变异变异，通过问题分析找出异常原异常原因因，立即采取改善措施改善措施，使过程恢复正常。并借助过程能力分析过程能力分析与标准化，以不断提升过程能力提升过程能力。当控制图失控时，不能指出为什幺失控。当过程能力不足时，不能指出为什幺不足。Shewhart:控制图之创始人控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。当时称为(Statistical Quality Control)。控制图在英国及日本历史英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。日本在1950年由W.E.Deming博士引到日本。同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。从19501980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(Roger W.Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。产品质量的统计观点产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一：1、产品的质量具有变异性2、产品质量的变异性具有统计规律性（不是通常的确定性现象的确定性规律，而是随机现象的统计规律）SPC的精神识别关键特性多收集数据以了解制程状况分析特性了解其正常波动的范围控制特性运用控制限来探测过程是否异常改进特性不断改进过程的波动范围降低COPQSPC&SQCPROCESS原料測量結果针对产品所做的是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPC针对原料所做的控制也可属SPCSPCSPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消极的地方只能防堵积极的地方可防止不良积极的地方可防止不良控制图种类(依用途)分析用控制图过程分析用过程能力研究用过程控制准备用分析用稳定/可接收控制用控制用控制图探测不正常原因验证异常原因是否消除控制用与分析用控制图的区别区别点分析用控制图控制用控制图过程以前的状态未知已知作图需要子组数每次2020组到2525组每次一组控制图的界限需计算延长前控制限使用目的了解过程控制过程使用人员工艺、质管现场操作和管理人员控制图与APQP企划产品设计与开发制程设计开发产品及制程确认回 馈 评 鉴 及 矫 正 措 施生产生产计划第一阶段计划和确定第二阶段产品设计开发第三阶段制程设计开发第四阶段产品及制程确认第五阶段回馈评鉴及矫正措施概念提出与核准计划核准原型品试作量产DFMEADOEQFDPFMEADOEQFDPFMEA,MSASPC、DOEPFMEA,MSASPC、PPAPQFD分析？控制？控制图种类(依数据类型)计量值控制图平均值与极差控制图平均值与标准差控制图中位数与极差控制图个别值与移动极差控制图计数值控制图不良率控制图不良数控制图缺点数控制图单位缺点控制图优点:根据控制图显示，可以预测将发生之不良状况，便于调查事故发生的原因。样本量少，反应灵敏。缺点:在制造过程中,需要经常抽样、测量、计算后需点上控制图，较为麻烦而费时间。计量型控制图优缺点优点:只在生产完成后,才抽取样本,所需数据能以简单方法获得之.对于工厂整个品质情况了解非常方便。缺点:根据控制图信息,有时无法寻求不良之真正原因,而不能及时采取处理措施,而延误时机.良率越高，样本数越大。计数型控制图优缺点“n”=1025控制图的选定资料性质不良數或缺陷數單位大小是否一定“n”是否一定樣本大小n2Cl的性質“n”是否較大“u”圖“c”圖“np”圖“p”圖X-Rm圖X-R圖X-R圖X-s圖計數值計量值“n”=1n1中位數平均值“n”=29缺陷數不良數不一定一定一定不一定控制图的选择CASE STUDY质量特性样本数可选用什幺图？长度5 5重量1010乙醇比重1 1电灯亮不亮100100每一百平方米的脏点100100平方米样本与总体总体样本抽样数据测试结论分析管理常规控制图的统计原理计量型Xbar-RXbar-RXbar-sXbar-sX X中位数-R RX-RmX-Rm正态分布计数型P Pnpnp二项分布计数型C Cu u泊松分布正态分布特点位置：中心值分布宽度68.27%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正态分布概率正态分布概率k在内的概率在外的概率0.6750.00%50.00%168.27%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%控制图的结构 1Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.27%68.27%95.45%95.45%99.73%99.73%数据点的百分比UCL：UppercontrollimitLCL：Lower control limit测量特性CL：Central Line时间控制图的作用控制图不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于机遇性（普通原因造成）或非机遇性（异常原因导致），以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。利用控制限探测是否有特殊原因TimeTime哪一种分布较好？抽样检验时的 风险亦称为生产者冒险，风险亦称为消费者冒险。“”及“”风险 判定结果批/过程判为不良品判为良品良品1-1-不良品1-1-第一种错误第二种错误两种错误损失分析发生第一种错误时,虚发警报,由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从而造成损失.因此,第一种错误又称为徒劳错误。发生第二种错误时漏发警报,过程已经处于不稳定状态,但并未采取相应的措施,从而不合格品增加,也造成损失。控制界限“”值32%32%224.56%4.56%330.27%0.27%440.005%0.005%控制界限与风险平均值移动“”值97.72%97.72%2284.13%84.13%3350%50%4415.87%15.87%过程漂移与风险控制界限与错误损失01362两种损失的合计第二种错误损失第一种错误损失Shewhart Shewhart 用经济平衡点（Break even pointBreak even point）求得3 3的界限综合损失最小.关于风险的补充在统计中通常采用=1%，5%，10%三级，但在控制图中为了增强使用者的信心，所以将定位0.27%，这样就大，这就需要增加第二类判异准则，即使点子不出界，但当界内的点子排列不随机的时候也表示存在异常。抽样方法说明重点内容如何确定子组如何确定子组大小（n）如何确定抽样频率（f）如何确定子组数量（k）如何确定子组必须使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组中不应有不同本质的数据,以保证组内仅有普通原因的影响.我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的普通原因所造成的波动为基准来找出异常因素的,因此,必须先找出过程中普通原因波动这个基准.组内变异和组间差异不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在相同的操作条件之下，不同槽之间的差异，如果差异很大，表示组间有差异。同一槽之内的变异谓组内变异，此时就要去分析在同一槽之内是否有不均之现象。时间质量特性制程的变化如何确定子组正确例子让组内变化只有普通原因让组间变化只有特殊原因组内变异小组间变异大如何确定子组错误例子如此的取样方式会造成无法有效区别组内变异和组间变异，造成控制界限变宽，无法有效侦测制造变异。时间质量特性制程的变化使用个别值时其检出力较差使用平均值时其检出力较佳平均值与个别值的检出力假设群体移动2s s采用Xbar-RXbar-R比X-RmX-Rm好检出力可以增加。可以有效判定组内变异和组间变异。经过平均值之后，其分布会更趋近于正态分布。每天只抽一组来代表，是否能代表制程呢？每天如果抽三组的样本是否更能代表制程？如何确定抽样频率如何确定抽样频率抽样频率必须考虑以下方面：过程历史状况-经常发生失控，就需要更频繁的抽样；-若班别切换会导致变更，则每班必须抽到；发生失控时，对质量的影响程度抽样的容易程度抽样和测量样本的费用通常在量产时，抽样频次为每班或每天1-2次。如何确定抽样频率初期不了解制程，制程不稳定，存在组间变异稳定期后，大部份只存在组内变异，偶而出现组间变异快速而频繁的取样，才能掌握制程的情形，并将各项不稳定的因子去除由于制程已相对稳定，我们可以预测制程变化，所以抽样频率可较低，但仍应要有代表性初期过程研究抽样频率一个班次之内取二十五组我们利用在一个班次当中取二十五组，此时由于人、机料、法、环、测都比较固定，所以所估计出来的组内变异会比较正确，相关的控制界限比较窄，可以有效地侦测出不同班别之间的变化，或则组间的变化，如材料变化、机器变化、参数变化等。长期过程研究抽样频率抽样频率依过程状况计算而定，可逐步放宽抽样频率，但必须满足能力要求。每2小时，抽一组；每4小时，抽一组；每个班，抽一组；每天抽一组；每周抽一组。过程波动原因的构成波动原因人機器材料方法測量環境普通原因和特殊原因普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。如果制程中，只有普通原因存在，则其将形成很稳定的分布，而且是可以预测的如果制程中，有特殊原因存在，则其将为不稳定的分布，而且无法预测的范围 时间可预测范围 时间不可预测普通原因和特殊原因普通原因、特殊原因示意图普通原因的波动范围异常原因导致的波动范围异常原因导致的波动范围UCLLCL普通原因与特殊原因举例合格原料的微小变化机械的微小震动刀具的微量磨损加工方法局限性气候、环境的微小变化等等合格仪器的测量误差使用不合格原料设备调整不当新手作业，违背操作规程刀具过量磨损加工方法的改变过大的测量误差局部措施和系统措施局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题特殊原因解决方法普通原因解决方法局部措施、系统措施示意图解决普通原因的系统措施解决异常原因的局部措施解决异常原因的局部措施UCLLCL控制界限和规格界限规格界限：是用以说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。控制界限：应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。范围 时间受控受控(消除了特殊原因)范围 时间不受控不受控(存在特殊原因)过程控制受控，能力符合要求受控，能力符合要求(普通原因的变异减少)規格上限 規格下限 范围 受控，能力不符合要求受控，能力不符合要求(普通原因的变异太大)过程能力过程控制和过程能力控制满足要求过程受控过程不受控过程可接受1 1类3 3类过程不可接受2 2类4 4类过程控制和过程能力以上四类过程包含了现实中的各类过程，那么我们希望的过程是哪一类？对不希望的过程如何去处理它呢？1、对于“1”类过程而言，较理想、也是可接受的过程，因为此过程没有特殊原因的引的变差（处于受控状态）且满足客户要求。2、对于“2”类过程，虽然受控但由于普通原因导致过程变差过大，因此须采取系统改善措施来降低普通原因引起变差。3、对于“3”类过程，虽然满足客户的要求，但因过程存在特殊原因，这种原因如不消除，随时可能使过程不满足要求，因此须识别引起过程变差的特殊原因并消除它。4、对于“4”类过程，因其既存在明显的特殊原因，又可能存在较多的普通原因影响，因此须首先区分特殊原因和普通原因，然后消除特殊原因，如过程转变为“2”类过程。“4 4”-“3 3”-“1 1”“4 4”-“2 2”-“1 1”第三章 控制图运用步骤 1、过程改进循环2、构建SPC步骤3、计算控制界限4、过程稳定性分析P PD DA AC CP PD DA AC CP PD DA AC C1.分析过程2.维护过程3.改进过程过程改进循环一 确立制造流程二 决定控制项目三 初始标准化六 稳定性分析四 收集数据 问题分析解决八 过程继续控制过程变动七 过程能力分析五 计算控制界限九过程改进构建SPCSPC步骤确立制造过程过程概念输入增加附加价值的活动输出订单订单产品产品/服务服务制造流程图确立制造流程决定控制项目从顾客声音（VOC）关键质量特性安全特性关键特性主要特性从关键质量特性（CTQ）关键过程特性产品/服务KPCKPCKCCKCCKCCKCCKCCKCCKPCKCCKCCKCCKPC:Key Product CharacteristicsKCC:Key Control Characteristics决定控制项目初始标准化合理子组的确定子组大小的确定抽样频率的确定子组数量的确定试生产控制计划控制图的选择计数(np,p,c,u)计量(X-bar/R,X-bar/S,Individual)收集数据收集数据阶段1从制造过程中抽取样本2建立控制图及记录原始记录3计算每个子组的均值X和极差R4选择控制图的刻度5将均值和极差画到控制图上取样的方式取样必须达到组内变异小，组间变异大抽取的样本必须能代表过程每个子组的平均值和极差的计算1 11001009898999910010098982 298989999989810110197973 39999979710010010010098984 4100100100100101101999999995 5101101999999991001009999平均99.699.698.698.699.499.410010098.298.2极差3 33 33 32 22 2选择控制图刻度X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值的最大值与最小值差的2倍。R图，刻度值应从最低值为0开始到最大值之间为初始阶段所遇到的最大极差的2倍。计算控制限1计算平均极差及过程平均值2计算控制限3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线计算控制界限过程控制解释1分析极差图上的数据点2识别并标注特殊原因(极差图)3重新计算控制界限(极差图)4分析均值图上的数据点5识别并标注特殊原因(均值图)6重新计算控制界限(均值图)过程稳定性分析作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”.控制状态即稳定状态,指生产过程或工作过程仅受普通原因影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态.反之,则为非控制状态或异常状态.控制状态的标准可归纳为二条:第一条,控制图上点不超过控制界限;第二条,控制图上点的排列分布没有缺陷.过程稳定性分析控制图的判读-准则1超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCL異常異常连续25点不允许连续35点允许1点连续100点允许2点控制图的判读-准则2 2n连续9点位于中心线的一侧。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCL控制图的判读-准则3 3连续6点上升(后点等于或大于前点)或下降。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化；工夹具磨损等UCLCLLCL控制图运用步骤 连续14点相邻点上下交替，造成这种现象的原因可能是：两个过程在一张图上，分层不足（如两种材料、两台设备等）；操作者过度控制；UCLCLLCL控制图的判读-准则5 5连续3点中有2点落在中心线的同一侧B区以外，中心值可能偏移。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCLCBACBA控制图的判读-准则6 6连续5点中有4点落在中心线的同一侧C区以外，中心值可能偏移。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCLCBACBA控制图的判读-准则7 7连续15点在中心线两侧的C区内，造成这种现象的原因可能是：虚报数据；分层不足（子组内包含不同分布极差偏大）；改进后变异减小。UCLCLLCLCBACBA控制图的判读-准则8 8连续8点在中心线两侧，但无一在c区内，造成这种现象的主要原因可能是出现了双峰。系统环境的变化（温度、操作者疲劳、设备参数波动）；设备零部件、工夹具松动；分层不足（子组来自不同分布）UCLCLLCLCBACBA控制图的判读准则的选用并不是所有的判定准则都必须使用于任何过程控制的。典型的判读准则选用参考如下：准则1、5最为通用；准则2、6对探测微小的过程变化比较敏感；准则4、8最能探测平均值的变化（分层）；准则7可以揭示过程的改进；准则3用于探测过程的漂移。控制图不稳定的分析首先确定计算有无错误、确认抽样正确与否、确认测量的准确性；接着调查以下各项：原料是否与原来所用的不同（批号/型号/混用）；操作者是否状态不佳、或为新手；操作者是否按照作业标准工作；设备是否经过维修或在不良状态；工夹具是否新更换或磨损松动；测量系统是否有能力分辨过程、并稳定；环境条件是否发生变化。控制图不稳定的分析当发现不稳定，并寻找到特殊原因后，设法予以消除，然后剔除这些异常点的数据，再利用剩下来的数据（若所剩数据不足25组则需重新收集适当数据），重新计算控制界限，重新判读直至稳定。收集数据绘图及计算控制限是否异常延伸控制限N找出异常点原因并提出相应措施制程有变化人机料法环测量Y控制图不稳定的分析重新估计过程标准偏差重新计算控制界限Xbar-RXbar-R练习 机器连续生产钢珠，直径是它的一个重要质量特性。为对钢珠直径进行控制，每隔15分钟抽样1次，每次抽取产品5个，共抽样25次，测量并记录数据，请绘制Xbar-R控制图，并分析过程是否稳定？批次直径1 1直径2 2直径3 3直径4 4直径5 5 1 110.9510.9510.910.910.9510.9510.9610.9610.9810.982 210.9110.9110.9710.9710.9510.9510.9810.9810.9410.943 310.9710.9710.9110.9110.9410.9410.9510.9510.9310.934 410.9210.9210.9410.9410.9510.9510.9510.9510.9310.935 511.0211.0210.9610.9610.9210.9210.9810.9810.9910.996 610.9210.9210.9410.9410.9310.9310.9810.9810.9510.957 710.9810.9810.9110.9110.9610.9610.910.910.9310.938 810.9610.9610.9310.9310.9410.9410.9310.9310.9610.969 910.9410.9410.9310.9310.9710.9710.9610.9610.9510.95101010.9110.9110.9510.9510.9310.9310.9610.9610.9210.92111110.9410.9410.9410.9410.9810.9810.9410.9410.9710.97121210.9710.9710.9510.9510.9310.9310.9210.9210.9810.98131310.9910.9910.9510.9510.9510.9510.9510.9510.9610.96141410.9310.9310.9710.9710.9410.9410.9210.9210.9310.93151511.0211.0210.9810.9810.9710.9710.9610.9610.9110.91161610.9510.9510.9510.9510.9310.9310.9410.9410.9310.93171710.9610.9610.9510.9510.9710.9710.9910.9910.9510.95181810.9710.9710.9710.9710.9310.9310.9510.9511.0111.011919111110.9310.9310.9510.9510.9610.9610.9610.96202010.9510.9510.9210.9210.9210.9210.9810.9810.9310.93212110.9510.9510.9410.9410.9510.9510.9610.9610.9710.97222210.9210.9210.9710.97111110.9410.9410.9410.94232310.9510.9510.9410.9410.9310.9310.9610.9610.9510.952424111110.9910.9910.910.910.9410.9410.9810.98252510.9410.9410.9210.9210.9610.9610.9310.9310.9610.96手工计算如下：=273.76/25=10.950=1.45/25=0.58=10.950=10.950-0.577*0.588=10.916=10.950+0.577*0.588=10.983=0.58=0=2.2114*0.058=0.1226判图并分析请判定前图是否有异常如果有异常，怎么办？由上图可知，极差图和均值图均无异常，我们可以判定钢珠的生产过程处于统计状态，如果同时能够证明该过程能力满足预期要求，就可以延长此控制限，成为控制用控制图第四章 认识计量型数据的过程能力和过程性能 1、什么是过程能力2、过程能力分析3、机器能力分析4、过程能力改进与6什么是过程能力过程能力（Process Capability）:一个稳定过程的固有变差点的总范围。过程性能（Process Preformance）:一个过程总变差的总范围。过程能力指数：是指过程能力与过程目标相比较的定量描述的数值。即表示过程满足产品质量标准（产品、规格、公差）的程度。过程能力解释1计算过程的标准偏差2计算过程能力Cp/Cpk/Ppk/Cpm/Cmk3评价过程能力4提高过程能力5对修改的过程绘制控制图并再分析过程能力分析制程精密度反映制程的分布宽度6TLSLUSLXMTLTU过程能力指数CpkCpk双边规格只有上规格时只有下规格时),min(CCCplpupk=过程能力指数过程能力指数C Cp p值的评价参考值的评价参考Cp值的范围级别过程能力的评价参考Cp1.67过程能力过高（应视具体情况而定）1.67Cp1.33过程能力充分，表示技术管理能力已很好，应继续维持。1.33Cp1.0过程能力充足，表示技术管理能力较勉强，应设法提高为级。1.0Cp0.67过程能力不足，表示技术管理能力已很差，应采取措施立即改善。0.67Cp过程能力严重不足，表示应采取紧急措施和全面检查，必要时可停工整顿。举例：螺纹钢板的切割过程经使用已达到受控状态，如下图所示，从控制图上可获得如下一些统计量：而其规范限为2103，试计算CPK值。过程能力指数-CPKCPK的计算207 208 209 210 211 212 213 214 215LSLUSL首先计算标准差的估计值，在n=5时：这个实际过程指数CPK=0.323是很小的，显得严重不足。再计算：过程能力指数-CPKCPK的计算过程能力指数-CPK-CPK的计算最后利用CPK的另一种形式练习：请计算下列数据的Cpk，其规格为单边规格就是必须大于100,目前的制程状况为.过程性能指数 PpkPpk制程性能指数的计算，其估计的标准差为总的标准差，包含了组内变异以及组间变异。总变异=组内变异+组间变异。举例：若金属加工的上、下规范限为：USL=10.22，LSL=10.08如果已知总平均值 ，它可作为总体均值的估计。其长期标准差=0.0204。由此算得：过程性能指数CpkCpk和PpkPpk的差异Cpk：只考虑了组内变异，而没有考虑组间变异，所以一定是适用于制程稳定时，其组间变异很小可以忽略时，不然会高估了制程能力；另句话也可以说明如果努力将组间变异降低时所能达到的程度。Ppk：考虑了总变异(组内和组间)，所以是比较真实的情形，所以一般想要了解真正的制程情形应使用Ppk。101418T1216CpCpCPLCPLCPUCPUCPKCPK13132 21.51.52.52.51.51.5T1014181216101418T1216CpCpCPLCPLCPUCPUCPKCPK14142 22.02.02.02.02.02.0CpCpCPLCPLCPUCPUCPKCPK15152 22.52.51.51.51.51.5指数差异说明练习指数差异说明CpCpCPLCPLCPUCPUCPKCPK16162 23.03.01.01.01.1.0 0CpCpCPLCPLCPUCPUCPKCPK17172 23.53.50.50.50.50.5101418T1216101418T1216练习：在钢珠生产过程中，假定顾客允许的钢珠直径的变异范围为（10.90,11.00）,请分析过程能力？两条线重合，这说明，除组内随机误差外，组间差差异不显著。CP、CPK两者小于1，说明过程能力不足，两者没有差异，说明改进过程时，主要改进的方面是设法降低过程的波动 PP、PPK两者等于CP、CPK，说明过程能力非常接近过程固有的能力，过程不存在组间差异的特殊原因，应从寻找随机因素入手提高过程能力练习：另外要注意是进行上述之前，先应该验证过程是稳定的，还应验证过程是正态分布，才能进行过程能力计算。X控制图、R图以及时25子组的散点图可以用来验证过程是否稳定能力直方图、正态概率图可以用来验证过程是否服从正态分析能力直方图、正态概率图可以用来验证过程是否服从正态分析何时应用Cmk指数新机器验收时机器大修后新产品试制时过程不稳定/不合格追查原因怀疑机器问题时Case studyCase study1 12 23 34 45 56 67 78 89 910101 150504747464650504646505047474848505049492 250505353454548484848494949495050505051513 349495353494949495050525250504646494951514 452524545484849495454515148484949515146465 55151505049495252505054545252515153534848平均s sCase study假设其规格为505，试计算其Cmk？机器能力指数、短期、长期能力指数禨器能力指数短期能力指数长期能力指数取样时间：机器生产稳定之后约一个小时取样时间：机器生产稳定之后一个班次左右。取样时间：批量生产后，至少2525天以上。取样样本数：1010组共5050个样取样样本数：2525组至少100100个样取样样本数：100100组以上至少500500个样要求：Cmk1.67Cmk1.67短期能力1.671.67制程稳定时可用CpkCpk制程不稳定时用PpkPpk长期能力1.331.33制程稳定时可用CpkCpk制程不稳定时用PpkPpk目的：先行了解机器能力是否能保证满足规格要求，如果机器能力不能保证，后续的原料、人员变化就不能保证了。目的：在于了解短期的制程能力是否能满足规格要求，如果短期的制程能力不能保证时，那幺长期制程能力就不能保证。目的：在于了解长期的制程能力是否能满足规格要求，如果长期的制程能力不能保证时，那幺就有生产不良品的可能性CpmCpm的说明CpmCpm例假设过程输出如图，分布B的均值12，标准差2；分布A的均值15，标准差0.57；请分别用Cpk和Cpm来评价过程的优劣。BA69121518规格上限USL规格下限LSLm=12CpmCpm例-解答A：B：A：B：练习样本X1X1X2X2X3X3X4X4X5X51 199.7099.7098.7298.72100.24100.24101.28101.28101.20101.202 299.3299.32100.97100.97100.87100.8799.2499.2498.2198.213 399.8999.8999.8399.83101.48101.4899.5699.56100.90100.904 499.1599.1599.7199.7199.1799.1799.3099.3098.8098.805 599.6699.66100.80100.80101.06101.06101.16101.16100.45100.456 697.7497.7498.8298.8299.2499.2498.6498.6498.7398.737 7101.18101.18100.24100.2499.6299.6299.3399.3399.9199.918 8101.54101.54100.96100.96100.62100.62100.67100.67100.49100.499 9101.49101.49100.67100.6799.3699.36100.38100.38102.10102.10101097.1697.1698.2698.2697.5997.59100.09100.0999.7899.78规格为100+-31 1、请判定过程是否稳定？2 2、过程能力？过程继续控制当初始过程稳定并可接收时，即转入量产的过程控制阶段。此时所计算得到的CL、UCL、LCL必须作为控制基准延长使用。控制界限的重新计算：控制图经过使用一定时期后,生产过程有了变化,例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后,应重新收集最近期间的数据,以重新计算控制界限并作出新的控制图.建议的做法是：发生工艺变更时，重新计算控制界限；不发生工艺变更，一个月或一个季度评审一次以了解过程是否发生了漂移。过程继续控制过程继续控制过程变更信息重新初始标准化收集数据计算控制界限重新控制过程稳定性分析过程能力分析问题分析解决时间表现在过程能力上的革新