SPC培训资料确立达

Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,SPC,统计过程控制,统计过程控制培训讲义,Statistical Process Control,课程大纲,一、,SPC,及其起源与背景,1,、什么是,SPC,2,、,SPC,的起源,3,、,SPC,的发展历程,4,、,SPC,的作用与特点,二、基本的统计概念,1,、主要的统计学名词,2,、正态颁布的基本知识,3,、中心极限定理,4,、主要的统计参数,三、持续改进及,SPC,概述,1,、制程控制系统,2,、变差的普通原因及特殊原因,3,、局部措施和对系统采取措施,4,、过程控制和过程能力,5,、过程改进循环及过程控制,6,、控制图,四、管制图的种类,五、管制图的选择方法,六、计数型数据管制图,1,、,p,图,2,、,np,图,3,、,c,图,4,、,u,图,七、计量型数据管制图,1,、与过程相关的管制图,2,、使用控制图的准备,3,、,X bar-R,图,4,、,X bar-s,图,5,、,X med-R,图,6,、,X -Rm,图,八、过程能力分析及管制图的判读,一、,SPC,的起源与背景,1,、什么是,SPC,SPC -Statistical Process Control (统计过程控制）,含义-利用,统计技术,对过程中的各个阶段进行,监控,，从而达到保证产品质量的目的。,统计技术-,数理统计方法,。,一、,SPC,的起源与背景,2,、,SPC,起源,工业革命以后，,随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，,如何控制大批量产品质量,成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，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的质量控制方法。,1924,年,，美国的休哈特博士提出将,3Sigma,原理运用于生产过程当中，并发表了著名的,“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。,一、,SPC,的起源与背景,3,、,SPC,的发展历程,推动品质的活动,约每,10,年就出现一种关键的品质管理方法,1950-1960,SPC,1960-1970,QCC,、,SPC + brainstorming(,头脑风暴,),1970-1980,TQM,、,QCC,、,SPC,1980-1990,ISO9000,、,TQM,、,QCC,、,SPC,1990-2000,SIX SIGMA,、,ISO9000,、,TQM,、,QCC,、,SPC,一、,SPC,的起源与背景,4,、,SPC,的作用与特点,作用,：,-,确保制程持续稳定、可预测。,-,提高产品质量、生产能力、降低成本。,-,为制程分析提供依据。,-,区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部 措施或对系统,采取措施的指南。,特点,：,-,SPC,是全,系,统,的，全,过,程的，要求全,员参,加，人人有責。,这点与,TQM,的精神完全一致。,-,SPC,強,调,用,科,学,方法,(,主要是,统计技术,，尤其是控制,图理论来保,证人赛程的预防,。,-,SPC,不,仅用于生产过程，,而且可,用于服务过程一一切管理过程,。,二、基本的统计概念,1,、主要的统计学名词,-1,名称,解释,平均值,（,X bar,）,一组测量值的,均值，,群体平均值用,表示,极,差,（,Range,）,一个子组、样本或总体中,最大与最小值之差,（,Sigma,）,用于代表标准差的希腊字母。,标准差,(Standard Deviation),过程输出的,分布宽度,或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的,量度,，用希腊字母,或字母,s,（用于样本标准差）表示。,样本标准差也可用,P,表示,分布宽度（,Spread,）,一个分布中从,最小值到最大值之间的间距,中位数,x,将一组测量值从小到大排列后，,中间的值,即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。,单值（,Individual,）,一个单个的单位产品或一个特性的,一次测量,，通常用符号,X,表示。,二、基本的统计概念,1,、主要的统计学名词,-2,名称,解释,中心线,（,Central Line,）,控制图上的一条线，代表所给,数据平均值,。,过程均值（,Process Average,）,一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用,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的,点,。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。,变差（,Variation,）,过程的单个输出之间,不可避免的差别,；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。,特殊原因,（,Special Cause,）,一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。,二、基本的统计概念,1,、主要的统计学名词,-3,名称,解释,普通原因,（,Common Cause,）,造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。,过程能力,(Process Capability),是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，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。,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-1,在中心,线,或平均值,两侧,呈,现对称,之分,布,常,态,曲,线,左右,两,尾,与横轴渐渐,靠近但不相交,曲,线,下的面,积,和,为,1,如下页例：,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-2,例：,100,个螺丝直径直方图,。,图,中的直方高度,与该组的出现频数,成正比,资料越多,，,分组越蜜,越,趋近一条光滑曲线,螺丝直径直方图,直方,图趋近光滑曲线,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-3,将,各,组,的頻,数,用,资料总和,N=100,相,除，就得到各,组的频率,，它表示,螺丝直径属于各组,的可能性大小。,显然,，各,组频率之和为,1,。若以直方面,积来,表示,该组的频率,，,则,所有直方面,积总和,也,为,1,。,在,极,限情,况,下得到的光滑曲,线,即,为,分,布曲线,，它反映了,产品质量的统计规律,，如,分布曲线图,所示,.,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-4,正,态,分布中，任一,点出现,在,1,內的概率,为：,P(-1X +1) = 68.27%,2,內的概率,为,：,P(-2X +2) = 95.45%,3,內的概率,为：,P(-3X +3) = 99.73%,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-5,在管制界限內，,为,可接受,区,域,超,过,管制上限，,为,不可接受,区,域,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-6,正,态分布,有一,个结论对质量管理,很有用，即,无论无论,均值,和,标准,差,取何值，,产品质量,特性值落在,3,之,间,的概率,为,99.73,。,于,是落在,3,之外的概率,为,100%,一,99.73%=,0.27%,。,而超,过,一,侧,，即大,于,-3,或小,于,+3,的概率,为,0.27%/2=,0.135%1 ,。,如正,态分布曲线图,。,这个结论,十分重要。控制,图,即基,于这一理论而产生,。,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-7,不同的,正态,分配,(1),1,2,X,(,a) ,1,2,，,1,=,2,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-8,不同的,正态,分配,(,2,),1,=,2,X,(,b) ,1,=,2,，,1,2,1,2,二、基本的统计概念,2,、正态分布的基本知识,-9,不同的,正态,分配,(,3,),X,(b),1,2,，,1,收集数据，选择子组容量、频率 和数量：,-,子组容量：需足够大,(,最好能恒定,),，并有包含几个不合格品。,-,分组频率：根据实际情况，兼容量大和信息反馈快的要求。,-,子组数量：收集的时间需足够长，使得可以找到所有可能影响到过程,变差源，一般为,25,组,2,计算每个子组的不良率,(P),：,P=np /n,3,选择控制图的座标刻度并将不良率绘到图上。,4,计算管制界限：,-,计算过程不良率,(P bar):,P bar=,（,n1p1+n2p2+nkpk,）,/ (n1+n2+nk),六、计数型数据管制图,1,、,P,图,/,不良率管制图,-2,-,计算控制上、下限,(P bar):,注：,1,从上述公式看出，凡是各组容量不一样，控制限随之变化。,2,在实际运用中，当各组容量不超过其平均容量,25%,时，可用平均样本,容量,n,代替,n,来计算控制限,USL,；,LSL,。方法如下,：,A,、,确定可能超出其平均值, 25%,的样本容量范围。,B,、,分别找出样本容量超出该范围的所有子组和没有超出该范围的子组。,C,、,按上式分别计算样本容量为,n,和,n,时的点的控制限,.,UCL,LCL = P,3 P (1P )/n = P 3 p ( 1 p)/n,六、计数型数据管制图,1,、,P,图,/,不良率管制图,-3,5,划线并标注,:,过程平均（,P,）为水平实线，控制限（,USL,；,LSL,）为虚线。,(,初始研究时，这些被认为是试验控制限。）,六、计数型数据管制图,1,、,P,图,/,不良率管制图,-4,练习：根据以下资料绘制一,P,控制图,spc,讲义例,.xls,六、计数型数据管制图,2,、,nP,图,/,不合格品数管制图,采用时机：,-,不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。,-,各阶段子组的样本容量相同。,六、计数型数据管制图,3,、,C,图,/,不良,(,缺陷,),数管制图,采用时机：,-C,图用来测量一个检验批内的不合格（的缺陷）的数量，,C,图 要求样本的容量恒定或受检验材料的数量恒定，主要用于以下两类检验：,1,不合格分布在连续的产品流上（如：每条尼龙上的瑕疵，玻璃上的气,泡或电线上绝缘层薄的点），以及可以用不合格的平均比率表示的地,方（如,100,平方米上的缺陷）,2,在单个的产品检验中可能发现不同原因造成的不合格。,六、计数型数据管制图,4,、,u,图,/,单位不良,(,缺陷,),数管制图,采用时机：,-u,图用来测量具有不同的样本（受检材料的量不同）的子组内每检验单,位产品之内的不合格数量（可以用,不良率,表示）。,七、计量型数据管制图,1,、与过程相关的管制图,-1,过程,人员,方法,材料,环境,设备,1 2 3 4 5 6,计量单位：,(mm, kg etc),结果举例,控制图举例,螺丝的外径（,mm,）,从基准面到孔的距离（,mm,）,电阻（,）,锡炉温度（,C,）,工程更改处理时间（,h,）,X,图,R,图,七、计量型数据管制图,1,、与过程相关的管制图,-2,不准确,不精密,测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果,准确,精密,七、计量型数据管制图,2,、控制图的准备,建立适合于实施的环境,-,排除阻碍人员公正的因素,-,提供相应的资源,-,管理者支持,定义过程,根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响因素。,确定待控制的特性。应考虑到：,-,顾客的需求,-,当前及潜在的问题区域,-,特性间的相互关系,确定测量系统,-,规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。,-,确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。,使不必要的变差最小,-,确保过程按预定的方式运行。,-,确保输入的材料符合要求。,-,恒定的控制设定值。,注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如：刀具更新，新的材料批次等，有利于下一步的过程分析。,七、计量型数据管制图,3,、,X bar-R,图,-1,计算各样组的平均数 计算这些组平均数的平均数,七、计量型数据管制图,3,、,X bar-R,图,-2,各常数值如下,:,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,D4,3.27,2.57,2.28,2.11,2.0,1.92,1.86,1.82,1.78,D3,*,*,*,*,*,0.08,0.14,0.18,0.22,A2,1.88,1.19,0.80,0.69,0.55,0.51,0.43,0.41,0.36,*,对于样本容量小于,7,时，没有全距的控制下限。,七、计量型数据管制图,3,、,X bar-R,图,-3,练习,:,根据以下资料绘制一,X bar-R,图,spc,讲义例,.xls,七、计量型数据管制图,4,、,X bar-s,图,-1,计算各样组的平均数 计算这些组平均数的平均数,七、计量型数据管制图,4,、,X bar-s,图,-2,各常数值如下,:,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,B4,3.27,2.57,2.27,2.09,1.97,1.88,1.82,1.76,1.72,B3,*,*,*,*,0.03,0.12,0.19,0.24,0.28,A3,2.66,1.95,1.63,1.43,1.29,1.18,1.10,1.03,0.98,七、计量型数据管制图,5,、,X med-R,图,-1,计算各样组的中位数 计算这些组中位数的平均数,七、计量型数据管制图,各常数值如下,:,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,D4,3.27,2.57,2.28,2.11,2.00,1.92,1.86,1.82,1.78,D3,*,*,*,*,*,0.08,0.14,0.18,0.22,m3 A2,1.88,1.19,0.80,0.69,0.55,0.51,0.43,0.41,0.36,5,、,X med-R,图,-1,七、计量型数据管制图,6,、,X-Rm,图,-1,七、计量型数据管制图,6,、,X-Rm,图,-2,各常数值如下,:,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,D4,3.27,2.57,2.28,2.11,2.00,1.92,1.86,1.82,1.78,D3,*,*,*,*,*,0.08,0.14,0.18,0.22,E2,2.66,1.77,1.46,1.29,1.18,1.11,1.05,1.01,0.98,样本容量小于,7,时，没有极差的控制下限。,八、过程能力分析管制图判读,1,、过程能力分析,-1,过程能力的定义,製造程序潛在精度的測定，以衡量加工的一致性,製程加工品質在一定因素與正常管制狀態下滿足技術標準的程度,基本精神,將製程能力計量化,將測得的製程能力與品質要求作比較,八、过程能力分析管制图判读,1,、过程能力分析,-2,过程能力分析的用途,-,設計部門可參考目前之製程能力，以設計出可製,造的產品,-,評估人員、設備、材料與工作方法的適當性,-,根據規格公差設定設備的管制界限,-,決定最經濟的作業方式,八、过程能力分析管制图判读,1,、过程能力分析,-3,八、过程能力分析管制图判读,1,、过程能力分析,-4,练习：,依下表之數據, 計算其,Ca、 Cp、 C,PK,值,八、过程能力分析管制图判读,1,、过程能力分析,-5,八、过程能力分析管制图判读,2,、管制图判读,-1,判斷失控的規則,樣本點落在管制界限之外,連續,9,點在,同側的,C,區或,C,區之外,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,八、过程能力分析管制图判读,2,、管制图判读,-2,連續,6,點,以上,持續地上升或下降,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,八、过程能力分析管制图判读,2,、管制图判读,-3,連續,11,點交互一升一降,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,八、过程能力分析管制图判读,2,、管制图判读,-4,相連,3,點中有,2,點在同側的,A,區或,A,區之外,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,八、过程能力分析管制图判读,2,、管制图判读,-5,相連,5,點中有,4,點在同側的,B,區或,B,區之外,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,八、过程能力分析管制图判读,2,、管制图判读,-6,連續,15,點在中心線上下兩側的,C,區,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,八、过程能力分析管制图判读,2,、管制图判读,-6,有,8,點在中心線之兩側，但,C,區並無點子,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,CL,补充内容、,6Sigma,简介,邁向,SIX SIGMA,SIX SIGMA,的含意、思路,何謂標準差,() ?,希臘文字里的,sigma,小寫符號,-,是統,計學符號,。,代表母體的“標準偏差”,（,Standard,Deviation,）,統計學中,，,標準偏差意指任何一組,事項,或,流程,所產出的,變異,或,不一致,的度量值。,例,熱漢堡、三件襯衫，超市感覺。,六標準差的意義,“六”代表的意義是對“標準差”的期望值。,假設公司只實施一標準差，那就是每一百萬次的操作機會，就會有,70,萬次的誤差次數，即只有,30%,把事情做對的機率。,若,2 -,有,30,萬次的瑕疵機會,良率,70%,若,3.8 -,有,6000,次的瑕疵機會,良率,99%,若,6 -,有,3.4,次的瑕疵機會,良率,99.99966%,何謂六標準差,(six sigma, 6),六標準差是一項管理哲學,(,管理信念,),:,1.,它著重于在“消除錯誤，浪費和工作重疊”,.,2.,一套評估完成進度的“衡量標準”,.,3.,一套“解決的策略方案” 。,在完整的六標準差中，品質改善只是一種工具，而非目的。,最終目標是,增加顧客滿意度和增加企業利潤。,C,ost+,S,ix=(,CS,),2,*,CS:,Customer Service/ Customer Satisfaction,平均差與標準差,(,s,= ,a,=,零,PPM,品質,),客戶期望值,: 8,天交期,2,4,8,12,16,17,15,天,SPAN,交貨期,改進後,20 17,7,15 2,30 5,10 12,5,4,16 8,平均,USL=16+8=24,LSL=16-8=8,s=(24-8)/12=1.33,a=9.62,平均值與標準差,(,s,= ,a,=,零,PPM,品質,),客戶期望值,: 8,天交,期，,X,=8,2,4,8,12,16,17,15,天,SPAN,交貨期,改進後,6,20 17 7,15 2 9,30 5 9,10 12 8,5,4,7,16 8 8,平均,7,9,2,天,SPAN,5,8,縮短數值範圍是重點,USL=16+8=24,LSL=16-8=8,s=(24-8)/12=1.33,a=6.28,USL=16+8=24,LSL=16-8=8,s=(24-8)/12=1.33,a=1.0,99%,品質對六標準差之績效,績效目標,:,你的收獲,每寄出,30,萬封信,:,99%,目標 六標準差,錯寄三千 錯寄一封,每,50,萬次電腦重新開機,99%,目標 六標準差,失敗,4100,次 失敗,2,次,月底結帳每,5,百年,:,99%,目標 六標準差,60,個月帳不平,0.18,個月帳不平,電視播出每個星期,(,每頻道,):,99%,目標 六標準差,失敗,4100,次 失敗,2,次,六標準差可以分三個層面來看,1.,量測,工程師和統計學家們，微調,(Fine-tune),產品與流程時所,使用的高度技術性方法。,-,量測與統計是改善的關鍵內容。,2.,目標,符合顧客需求近乎完美的目標,3.,文化,Culture change(,文化改造,),，以大規模的“文化變異”,再定位組織，實現較高的顧客滿意度，更高的獲利率及更,佳的競爭力。,六標準差的層面,什么是,DMAIC,模型,界定,Define,量测,Measure,分析,Analyze,改进,Improve,控制,Control,顾客满意,6,质量水准,D,(Define),界定,界定,Define,量测,Measure,分析,Analyze,改进,Improve,控制,Control,识别客户要求,:,确定影响客户满意度的关键因素,SIX SIGMA,五大行動步驟,(DMAIC),、,界定階段,(Define),主要手法之應用技巧,1. SIX SIGMA,管理原理,s,= ,a,=,零,PPM,品質,規格中心值控制原理,實驗計劃,-,直交表,EVT. DVT,2. SIX SIGMA,管理指標分析,PPM &,Cpk,3. SIX SIGMA,劣質成本分析,4. SIX SIGMA,管理實施步驟,M,(Measure),量测,界定,Define,量测,Measure,分析,Analyze,改进,Improve,控制,Control,校准,Y,的测量系统，收集整理数据，为量化分析做好准备,、,量測階段,(Measure),主要手法之應用技巧,SIX SIGMA,流程圖,SIX SIGMA,制程,能力分析,SIX SIGMA,量測,系統分析,SIX SIGMA,顧客,滿意度分析,A,(Analyze),分析,界定,Define,量测,Measure,分析,Analyze,改进,Improve,控制,Control,运用多种统计技术方法找出存在问题的根本原因,、分析階段,(Analyze),主要手法之應用技巧,1.,失效模式及效應分析,2. SIX SIGMA,規格技術分析,3. SIX SIGMA,大格局策略選擇,4. SIX SIGMA,思考模式,常用统计分析工具,2,1,0,-,1,-,2,2,1,0,-,1,-,2,-,3,C,2,C,1,散点图,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,5,1,0,1,5,C,1,F,r,e,q,u,e,n,c,y,直方图,量测所得各种数据,Data,1 4 6,1 5,1 6,1 7,2 8 8,2 9,6 10 1126,16 11 0112346699,(12) 12,1,1,4555677789,22 13 2234446799,12 14 1112778,5 15 4469,1 16,1 17,1 18 4,茎叶图,柏拉图,鱼骨图,列联表分析,箱线图,相关分析,=,？,控制图,回归分析,Y=f(x)+,分层图,寻找可能原因的六大因素,测量,Measurement,寻找结果,或问题的可能,原因。主要归纳,为,6,大类,人力,Manpower,环境,Mother-natured,机械,Machine,方法,Methods,物料,Material,I,(Improve),改进,界定,Define,量测,Measure,分析,Analyze,改进,Improve,控制,Control,确定影响,y,的主要原因,x,，寻求,x,与,y,的关系，建立,x,的允许变动范围,、,改善階段,(Improve),主要手法之應用技巧,1. SIX SIGAMA,品質系統技能展開技術,2.,實驗設計法,3.,田口方法,4.,品質工程技術,C,(Control),控制,界定,Define,量测,Measure,分析,Analyze,控制,Control,将主要变量的偏差控制在许可范围。主要应用,SPC,技术。,改进,Improve,、,控制階段,(Control),主要手法之應用技巧,1.,統計制程管制,2.,業務流程規劃與控制,3.,自行評估方法,4. SIX SIGMA,專案改善報告撰寫方法,SPC,是控制的常用技术,统计过程控制,(Statistical Process Control,，,SPC),是,6,管理中的核心技术。,确定问题,控制预测,分析数据,改进措施,分析问题的主要原因,量测、收集数据,统计过程控制技术的流程图,六標準差,VS.,(,快樂,),2,的品味,六標準差之,潛在價值,在文化的改造和良好企業習慣。,由“憑經驗反應”形態,轉換成“較負責及主動的管理方法”,對企業而言，是一種管理指標的建立與觀念的變革。,建立一種,Vision,與,Mission,的方向，使組織有大的環境和空間、產生凝聚力。,3.,六標準差是一種基礎的改變，非新方法,or,新系統的實施。,