SPC-Advance200782815092

按一下以編輯母片標題樣式,按一下以編輯母片,第二層,第三層,SPC (Statistical Process Control),統計過程控制,Helen Dai,6 Sigma Office,July-2nd, 2007,SPC,原理,1. SPC,应用背景;,2.,控制图原理;,3.,运用,SPC,的益处;,4. SPC,控制图种类,课程提纲,控制图篇,过程能力研究篇,SPC,应用篇,1. 计量/计数值控制图的种类.,2. 计量/计数值控制图的应用背景.,3. 计量/计数值控制图的制作与解析.,4. 计量/计数值控制图的合理分组.,5. 计量/计数值控制图的应用重点.,1.,SPC,成功导入案例.,2. SPC,成功导入流程.,3.,SPC,特性选择.,4.,SPC,小组成立.,5.,SPC,改善检讨.,1.过程能力指数的种类.,2.过程能力指数的计算.,3.短期过程能力指数研究.,4.长期过程能力指数研究.,5.,计数/计量测量系统研究.,1、专心听讲（请手机、,BB,机“收声”）。,2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）。,3、互动学习（敞开心胸，积极投入，,但须避免“小儿多动症”）。,4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，,但须保持安静）。,5、拒绝干扰（非紧急情况下，,请勿接受干扰）。,6、禁止在课室内吸烟。,小憩后请准时回到课室,切勿流连忘返,课堂纪律,SPC,原理篇,课程目的：,了解,SPC,的历史由来,.,掌握控制图基本原理.,掌握,SPC,的运用领域.,SPC,基本统计概念,课程内容：,SPC,的基本概念.,控制图的原理,运用,SPC,的益处.,背景介绍,SPC,是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。自创立以来，即在工业和服务等行业得到广泛应用。,自二十世纪五十年代以来,SPC,在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用，使日本跃居世界质量与生产率的领先地位。,二十世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用,SPC，,并且对供应商也提出了相应要求。在,ISO9000,以及,QS9000,中也提出了在生产控制过程中应用,SPC,的要求。,SPC,就是利用统计方法去:,1.分析过程的输出并指出其特性.,2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.,3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.,SPC,几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程- - 不是先行控制.,SPC,是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.,什么是统计过程控制(,SPC),定义,SPC：Statistical Process Control,统计过程控制,SPC,就是依据,统计的逻辑,来判断,制程是否正常,及应否采取改善对策的一套,控制系统,过程,原料,測量,結果,針對產品所做的仍只是在做SQC,針對過程的重要控制參數所做的才是SPC,Real Time Response,机器,人员,方法,环境,量测,SPC&SQC,PROCESS,原料,人,机,法,环,测,量,测量,結果,好,不好,不要等,产品做出來后再去看它好不好!,而是在制造的時候就要把它制造好!,预防或容忍?,过程,人员,设备,原料,方法,量测,环境,产品或服务,客户,确认客户,需求与期望,客户声音,统计方法,过程之声,输入,过程,/,系统,输出,过程控制反馈循环图,品质失败的结果,过程波动引,起品质不良,报废,返工停工,加强检验,内部成本,高的检验成本,重复修理,存货增多,维护成本升高,返工,市场份额下降,资金周转期长,客户失望,外部成本,1.,了解产品总体性能,2.,取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程,3.,规格趋向目标值,4. 减小差异,5. 審核規格，看看是否適用,区分正常波动和异常波动；,及时发现异常征兆；,消除异常因素；,减少异常波动；,提高过程能力；,减少变异,消除异常波动,预防控制,统计学在生产中应用的目的,产品质量的统计观点,产品质量具有变异性(,Variation),产品质量的变异具有统计规律性,产品质量的统计观点,作好质量管理首先应明确：,贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓；,质量管理科学有一个重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证他们的实现。,现代质量管理的原则,控制图,SPC,的核心工具.,1924年休哈特(,Walter Shewhart),提出,他曾说: “在一切制造过程中所呈现的波动有两种, 第一是过程内部引起的波动称为正常波动; 第二是可查明原因的间断波动称为异常波动.,正常波动和异常波动,波动是质量的敌人；,品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过程的波动；,正常波动：,稳定的；,结果是可预测的；,是永久性的,；,异常波动：,不稳定的;,结果不可预测;,现象会重复发生, 除非有所行动;,可以减少;,是贯彻预防原则的,SPC,的重要工具，是质量管理七个工具的核心。,1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂，平均每 家采用137张控制图；,柯达5000职工一共用了35000张控制图。,优质企业平均有73%(用,SPC,方法的)的过程,Cpk,超过1.33，低质企业只有45%过程达到,Cpk=1.33。,Cpk1.67,的企业，平均销售收入增长率为11%以上，而其它企业的数据为4.4%。,一家企业用了三年的时间使废品率降低58%，其使用的方法：将使用,SPC,的过程比例由52%增加到68%。,SPC,的重要性,原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的所有工艺过程;,SPC,使用的领域是大规模生产;,多数企业，,SPC,用于生产阶段;,在强调预防的企业，在开发阶段也用,SPC。,何时使用,SPC,总体,样本,总体,-简单,而言,，我们有兴趣知道的数据整体,如1000台燃具,样本,-一组只包含部份总体的数据。简单而言，这是总体中选出的数据,如1000台燃具中的其中10台.,基本统计术语,1.决定数据的趋中,程度(太阳能热水器热效率的集中程度,4.84,4.98,4.85.,2.以数理表达分散的程度,3.决定样本频率分布的形状,中心,趋向,分佈形狀,分散,基本统计术语,描述,统计,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,+3,-1,-2,-3,正,态分布的概率,k,在內的概率,在外的概率,0.67,50.00%,50.00%,1,68.26%,31.74%,1.96,95.00%,5.00%,2,95.45%,4.55%,2.58,99.00%,1.00%,3,99.73%,0.27%,平均,- 所有值总和除以样本容量,(热水产率:,96.76,99.66,96.93,97.87),备注: 不小于额定产水能力的90%.,中位数,- 顺序(由小至大或由大至小)数列中心项的数值,众数,- 在样本中出现次数最多的值,1234444 555555 6668889,平均数,=,中位数,=,众数,=,基本统计术语,趋中,的量度,趋中,量度,的优缺点,优点,缺点,平均数,概念容易被理解和接受。,一组数据只有一个平均数且组中每个数据的变化都会影响平均数。,平均数受超常值的影响。,大量数据计算平均数较为繁琐。,中位数,中位数不受超常值的影响,需要对数据排序，对大样本将非常繁琐,众数,众数不受超常值影响。,可应用于定性数据。,一组数据可能不存在众数。,有时一组数据会有一个以上的众数。,分散的量度,标准差(,SD),过程输出的分布宽度，距离或每平均值的偏差,热水温升的内控标准为48-65,K,实际量测数据为: 56.8; 54.6; 51.1 53.4,S,(,X,i,-,X ),2,n - 1,s,=,极差,一个子组、样本或总体中最大值与最小值之差,;,最低温升的量测数据为 9.6, 6.2,5.7,9.6, 那么最低温升的极差为:,R = (,最高值,) - (,最低值,),标准差,（,Sigma),标准差,总体标准差,=,样本标准差,=,通常用样本标准差近似的估计为总体标准差,标准差的意义：一组数中各单个值与总体平均数之间的平均离差，说明改组数的离散程度,众数,中位数,平均数,偏态情形下分布集中程度与离散程度间的关系,众数,中位数,平均数,右偏态,左偏态,双峰,河水平均深度,1.4M,士兵平均身高,1.7M,课程目的,1. 了解控制图的分,类与应用.,2. 掌握针对质量特性值选择控制图类型.,课程内容,1、控制图的基本原理；,2、计量值与计数值控制图；,3、分析与控制用控制图；,4、控制图的应用时机；,5、控制图的应用步驟,SPC,控制图篇,概念介绍,计量值：,用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度、形位误差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直径等指标.,计数值：,通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格品数,e.g,裁大片外观不良数，服从二项分布；计点如电池激光焊接的气密性,短路数等, 服从泊松分布,.,ON,OFF,控制图的基本原理,以3,原理为基础,：管制图是以常态分配中的3,原理为理论依据，中心线为平均值，上下控制界限为以平均值加减3,的值，以判断过程中是否有问题发生，此即休哈特博士所创的控制方法。,中心极限定理,：无论随机变量的共同分布是什么（离散分布或连续分布，正态分布或非正态分布），只要独立统计分布随机变量的个数,n,较大时， 的分布总是正态分布。,控制图的构成,+,3,s,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,18,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,5,-,3,s,Average,点落在该区间的概率为99.73 %,控制图的构成:,1. Data Points 3. Upper Control Limit,2. Center Line 4. Lower Control Limit,1,2,3,4,控制图的分类(按数据种类分),計量值管制,图 (Control Charts for Variables),平均值,与全距控制图(X-R Chart),平均值标准差控制图(X-Chart),中位数与全距控制图(X-R Chart),个别值与移动全距控制图(X-MR Chart),计数值控制图 (Control Charts for Attribute,),不良率,控制图(P Chart),不良数控制图(Pn Chart),缺点数控制图(C Chart),单位缺点数控制图(U Chart),越多越好,越少越好,解析用,控制图,决定过程控制方法用,过程解析用,过程能力研究用,过程管制准备用,控制用控制图,追查不正常原因,迅速消除此,项原因,研究并采取防止此项原因重复发生之措施。,解析用,稳定,控制用,控制图的分类(按用途分),确定,合理的,控制界限,稳态下,，控制,过程,能力,计量型数据吗？,n=1？,关心的是,不合格率吗？,均值是否,方便计算？,n,是否恒定？,n,是否恒定？,n,9？,s,是否,方便计算？,Pn,或,p,图,p,图,C,或,U,图,U,图,是,否,是,是,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,否,否,n：,样本容量,控制图的选择,收集数据,绘制解析用,控制图,控制,用控制图,绘制直方图,稳定状态,满足规格,去除异常原因,检讨5,M1E,各方面,提升过程能力,计算,Pp,Ppk,(,辅助参考变异是否常态分布,),控制图绘制流程,Yes,No,Yes,No,控制图的应用步骤,选取要控制的质量特性值；,选择合适的控制图种类；,确定样本组数,k，,样本量,n,和抽样间隔，一般样本组数不少于20-25个；,收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据（至少50个以上）；,计算各组样本统计量，如样本均值、极差、标准差；,计算各统计量控制界限(,LCL,CL,UCL)；,画控制图；并将计算出的统计量在控制图上打点；,观察分析控制图；,决定下一步行动。,连续生产,抽取五个零件作为样本,检查五个零件，并进行评价,？,继续生产,Yes,采取措施,(与班组长商议),No,及时法数据采集模式,何时应该重新计算控制界限,控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境即5,M1E）,来制定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制图，例如：,设备更新、经过修理、更换零件；,改变工艺参数或采用新工艺；,改变测量方法或测量仪器；,采用新型原材料或其他原材料；,环境变化。,一定时间后检验,控制,图还是否适用；,过程能力值有大的变化时；,计量值控制图制作与应用,课程目的,：,掌握三种计量值控制图的制作与应用方法。,课程内容,：,控制图的使用场地、特征、统计量所服从的分布、制作步骤。,计量值控制图,均值-极差控制图 ( ),均值-标准差控制图 ( ),单值-移动极差控制图 (,X-MR ),均值-极差控制图（ ）,最常用；最基本；,控制对象为计量值；,适用于,n 10,的情况；,均值图用于显示子组间的波动, 观察和分析数据分布的均值的变化，即过程的集中趋势 (稳定趋势),；,极差图用于显示子组内的波动, 观察和分析数据分布的分散情况，即过程的离散程度；,精度尚可, 使用方便.,均值-极差控制图作法重点,(1) 选择控制特性,X,决定样本大小,n,抽样频率及样本组数,K；,1选择控制特性,X,-能测定的产品或过程特性;,-对客户使用及生产关系重大的特性;,-对下工程影响较大的特性;,-经常出问题的特性;,-关键产品或过程特性;,-控制计划有规定的控制项目;,1) 选择控制特性,X,决定样本大小,n,抽样频率及样本组数,K；,2决定样本大小,n,及抽样频率,-,n,约在25之间, 不宜太大;,-同一组数据尽量是同一时间及同一条件下生产的成品;,-初期分析的过程系统尽量以较高的抽样频率连续取样, 稳定的过程系统频率可以较低;,-每组样本应记录日期,时间,作业员, 机台, 原材料或零件批别等层别, 以利发掘和矫正特殊原因;,-不影响生产作业及可接受的成本;,3决定样本组数,K;,-,足够的样本数以保证过程系统的主要变异有机会出现.,均值-极差控制图作法重点,收集数据,（20-25组以上）,；,计算各组样本统计量,样本平均值,极差,总平均值；,计算控制界限；,绘制控制图,（分析用控制图）,。,剔除异常点。,重新计算控制界限。,作为日常控制用,（控制用控制图）,均值-极差控制图作法步骤,均值控制图,极差控制图,均值-极差控制图计算公式,1) 收集数据：至少75个以上，最好100个以上。（要按照一定的原则决定样本的间隔时间、组数和样本大小,n；n,通常取3，4，5；）,2) 计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值；,均值-极差控制图作法,3) 计算控制界限：,均值-极差控制图作法,1. 一新电池经试作一周后, 初期过程控制能力足够, 量产时每天收集一组数据, 每组,n=5,共收集20组, 产品规格为50+/-5,V,请制作并解析,Xbar-R,控制图.,均值-极差控制图作法,-,实例,均值-极差控制图作法,-,实例,(1)计算控制线并描点.,MinitabS,tat Control Charts ,Variables Chart For Subgroups Xbar-R,均值-极差控制图作法,-,实例,P1=2*(1-(3) )=0.0027,P2=2*(3)-(0),9,=2,*,(0,.9987-,0.5),9,=0.0038,虚报率,(2)解析控制图.,R,控制图连续7点在中心线之下, 是一种好的异常,8/11-8/15有显著的异常, 经查明发现某一零件由新供,应商之物料, 工程部发出通知, 不再使用该零件直到供,应商改善为止, 将此五点删除继续收集五天数据.,控制图解析注意点:,一般情况下先解析,R,图, 因为,X,图的控制界限, 其大小是,由,Rbar,决定的,R,的大小代表着组内变异的大小, 常见,R,图特殊原因的点分成三种形态:,均值-极差控制图应用实例,計量值管制圖分析流程,找出亦修正非機遇原因,重新收集資料,計算平均值的管制圖.,全距值均在控制中.,重新計算X、R的全距管制界限.,剔除這一或二個全距值的樣本.,3個以上的點在管制界限外,全距失控,停止計算平均值的管制界限,計算平均值的管制界限,是,否,全距均在,管制界限內嗎?,只有一或二個點,在管制界限外?,是,否,其餘的全距值均,在管制界限內嗎?,是,否,均值-标准差控制图制作,Xbar-S,均值-标准差控制图,子组样本容量较大，因此更有效地体现变差，检出能力高；,当,n10,时，,s,图代替,R,图，因为,R,图所反映的过程的分散程度已经不合适，误差太大，所以采用对过程分散程度反映较好的,S,图；,计算复杂，因此适用于采用计算机或袖珍计算器能简单按程序计算出,S,的情况下；,精度最高, 计算量大.,均值-标准差控制图_控制界限,均值控制图,标准差控制图,均值-极差控制图作法,-,实例,MinitabS,tat Control Charts ,Variables Chart For Subgroups Xbar-S,单值-移动极差控制图（,X-MR）,单值-移动极差控制图（,X-MR),与均值-极差控制图的作用类似；,不需多个测量值或样本是均匀的（如浓度）；,因为费用或时间的关系，过程只有一个测量值（如破坏性实验）；,用自动化检查，对产品进行全检时；,精度较差, 计算量小.,移动极差,移动极差是指一个测定值,x,i,与紧邻的测定值,x,i+1,之差的绝对值，记作,R,s,，,R,s,= | x,i,-,x,i+1,| （i=1,2,k-1),k,为测定值的个数;,k,个测定值有,k-1,个移动极差,每个移动极差值相当与样本大小,n=2,时的极差值.,怎样确定控制界限,1 计算总平均数:,2 计算移动极差平均数:,怎样确定控制界限,3 计算控制界限:,n=2,时,E,2,=2.66,X,控制图,3 计算控制界限:,R,s,控制图,相当于,n=2,时的极差控制图;,n=2,时,D4=3.267,D3=0,怎样确定控制界限,让组内变异最小化, 组间变异最大化是合理分组的原则.,控制图是研判过程系统变异的原因是普通原因还是特殊原因的统计分析工具. 如何达成此目的, 取决与数据收集时合理分组与否.,计量值控制图的合理分组,计量值控制图的合理分组,因计量值控制图牵涉到较多的工程技术问题, 因而在导入前要注意准备下列事项:,建立一个适宜的矫正行动的管理制度, 如在品质异常处理标准作业中规定, 当现场数据显示异常时, 作业员如何处置, 向谁报告;,定义过程系统, 以确定影响过程的因素, 如5,M1E,或以特性要因图分析;,定义控制特性;,定义现场异常事件, 如停机, 停电, 换线, 换夹具, 换模, 用新材料或替代材料, 工程变更;,定义测量系统, 并进行测量系统分析;,为了减少不必要的变异来源, 要进行合理的分组.,计量值控制图的导入注意事项,计数值控制图,课程目的：,掌握四种计数值控制图的制作与应用。,课程内容,：,控制图的使用场地、特征、统计量所服从的分布、制作步骤与应用,。,计数值控制图,不合格品数控制图（,Pn,图）,不合格品率控制图（,P,图）,缺陷数控制图（,C,图）,缺陷率控制图（,U,图）,计数值数据,计件值数据（不合格品）,计点值数据（缺陷）,计数值控制图的制作重点,(1) 收集数据: 决定样本大小, 抽样频率及组数,K；,1决定样本大小,n,及抽样频率,-,n,约在50200之间, 不宜太小(,np5);,-不同组的样本大小,n,不一定相同, 但最好相同; 若无法相同, 差异程度最好别超过+/-25%.,-假如一件成品有多个检验项目, 其中有一项不符, 则整件成品算不良;,-每组样本应记录日期,时间,作业员, 机台, 原材料或零件批别等层别, 以利发掘和矫正特殊原因;,2,决定样本组数,K;,-,足够的样本数以保证过程系统的主要变异有机会出现.,- 25组以上的样本以能证明过程的控制状态及估计过程的不良率.,不合格品数控制图(,Pn,图),样本容量,n,恒定；,不合格品数是一个服从二项分布的随机变量；,当,n 5,时近似服从正态分布,N np，np(1-p)；,不合格品数控制图作图步骤,3,计算控制中心和控制界限；,不合格品率控制图(,P,图),不合格品率控制图(,P,图),样本容量,n,大小不定时对产品合格与否的控制图;,服从二项分布;,当,P,较小,n,足够大时,该分布趋向于正态分布,不合格品率控制图作图步骤,1,收集数据;,注意: 1 要求样本中大体含15个不合格品,即,Pn=15;,2,估计不合格品率为,P,时,可由下式计算,n:,3,一般取1025个样本.,不合格品率控制图作图步骤,2,计算不合格品率,P,及平均不合格品率;,不合格品率控制图作图步骤,3.,计算中心线和控制界限;,与,n,有关,计算控制界限,不合格品率控制图作图步骤,4,作控制图.,MinitabS,tat Control Charts ,Attributes Charts, P,不合格品率控制图作图步骤,MinitabS,tat Control Charts ,Attributes Charts, P Chart P Chart Options,不合格品率控制图作图步骤,MinitabS,tat Control Charts ,Attributes Charts, P,缺陷数控制图（,C,图）,缺陷数控制图（,C,图）,缺陷数控制图作图步骤,1 收集数据；,注意：,一般取2025组数据；,如果缺陷数较小，可将几个样本合为一个，使每组缺陷数,C=0,的情况尽量减少，否则用来作控制图不适宜；,不同的缺陷应尽可能分层处理。,缺陷数控制图作图步骤,2 计算平均缺陷数,缺陷数控制图作图步骤,3 计算中心线和控制界限,:,单位缺陷数控制图(,U,图),单位缺陷数控制图(,U,图),单位缺陷数控制图(,U,图),通过测定样本上单位数量（如面积、容积、长度、时间等）上缺陷数进行控制的场合；,与,C,图具有相同的原理，不同的是,U,图的取样大小可以浮动，只要能计算出每单位上的缺陷数即可；,设,n,为样本大小，,C,为缺陷数，则单位缺陷数为：,u=c/n,单位缺陷数控制图作图步骤,计算单位缺陷数和上下控制界限；,建立一个适宜的矫正行动的管理制度, 如在品质异常处理标准作业中规定, 当现场数据显示异常时, 作业员如何处置, 向谁报告;,定义过程系统, 以确定影响过程的因素, 如5,M1E,或以特性要因图分析;,定义控制特性并定义不良或缺点代号及名称, 以方便作业员记录;,定义现场异常事件, 如停机, 停电, 换线, 换夹具, 换模, 用新材料或替代材料, 工程变更;,定义测量系统, 如,Go-NoGo,量规, 目视检验等标准判定程序;,为了减少不必要的变异来源, 要进行合理的分组.,计数值控制图导入准备事项,过程作业应该在同一条件下;,同一时间内生产的数据尽量分成一组;,样本大小,n,尽量使,np5,但不宜过大;,计数值控制图的分组原则,分组太大的实例.,实例1: 注射用的小玻璃瓶, 若存在伤痕, 气泡, 裂痕等缺陷, 注药液后就会发生问题, 所以在过程中设置一个目视检验站进行控制. 近一个月的记录, 得出一些数据. 用这些数据绘制成,P,图, 发现实际过程并无异常, 但在控制图上出现许多超出控制线的点, 因此初步认为分组过大.,计数值控制图的分组原则,分组过大,计数值控制图的分组原则,分组太小的实例.,实例2: 在进料检验时100%检验, 依检验记录绘制,P,控制图. 但依上月之检验记录看, 20天内有2次超出控制界限外, 但每次只有一个不合格, 而其他天不合格数皆为0, 初步分析认为分组数过小, 若每组样本大小,n,增为10倍以上, 则可使,np5.,计数值控制图的分组原则,分组过小,计数值控制图的分组原则,计量型数据控制图分类,控制图的分类与选用,计数型数据控制图分类,控制图的分类与选用,控制图的公式汇总,失控状态,与,受控状态,课程目的,：能判断控制图的受控与失控状态。,课程内容,：什么情况是受控状态；,什么情况是失控状态；,如何判断受控与失控。,如果制程中，,只有,機遇原因,的變異存在，,則其成品將形成依各很穩定,的分佈，而且是,可以預測的,如果制程中，,有非機遇原因,的變異存在，,則其成品將為不穩定的分佈，,而且,無法預測的,範圍 ,時間,可預測,範圍 ,時間,無法預測,两种原因,普 通 原 因,特 殊 原 因,普 通 原 因,普通原因是对过程的波动经常起作用的原因.,它的特点是：,在过程中时刻存在着，对过程波动的影响随机变化；,这类因素一般复杂繁多，要列出所有的因素很困难；,所有因素的共同作用导致了过程的总波动.,成本太高，不容易去除。,当过程只有普通原因影响时，过程的波动具有统计规律性，此时过程处于稳定状态。,花成本才能改善,特 殊 原 因,特殊原因是使过程特性发生显著变化的因素,它的特点是：,-不经常存在于过程中；,-它们通常来自过程之外；,-相对于普通原因来讲，对过程波动有较大的影响；,-容易发现和隔离.,当过程受特殊因素的影响时，过程的输出不再服从,预期的分布，过程处于不稳定状态。,可改善 !,+3 ,+3 ,-3 ,-3 ,UCL,LCL,CL,时间,T,控制图的形成,控制图的形成,虚发警报和漏发警报,两种错误,受控状态的判断,过程数据的分布曲线随时间的输出,时间,逐渐形成一个稳定的分布,和,基本不随时间变化,且在要求范围内,失控状态的判断,受控,失,控,位置,分布宽度,形状,三种情况或其组合,受控状态,在,控制图上,的正常表现为：,所有样本点都在控制界限之内；,样本点均匀分布，位于中心线两侧的样本点约各占1/2；,靠近中心线的样本点约占2/3；,靠近控制界限的样本点极少。,判稳准则,1.,点子未越出控制界限,大多数的点分布在中心线附近,少数的点分布在管制界限附近,无点子超出控制界限,2.,界限内点的分布是随机的，没有规律，也无排列缺陷,连续,25,点以上，所有点都在管制界限内且无排列缺陷,连续,35,点仅有一点越界限，界限内点子排列无缺陷,连续,100,点中不多于,2,点越界限，界限内点子排列无缺陷,判异准则,(GB/T0491-2001),8,种判异准则, 1,界外,9,单侧, 6,连串,14,上下交替, 2/3A, 4/5B, 15C,8,缺,C,C 1,Sigma,B 2 Sigma,A 3,Sigma,C 1 Sigma,B 2 Sigma,A 3 Sigma,68.26 %,95.45 %,99.73 %,% 数据点,的百分比,UCL,LCL,时间,我们测量的项目,CL,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,准则,1.,一点落在,A,区以外,准则,2.,连续,9,点落在中心线同一侧,准则,3.,连续,6,点递增或递减,准则,4.,连续,14,点相邻点上下交替,x,x,x,x,x,x,CL,CL,CL,CL,控制图的判异准则,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,准则,5.,连续,3,点中有,2,点落在中心线同一侧的,B,区以外,准则,6.,连续,5,点中有,4,点落在中心线同一侧的,C,区以外,准则,7.,连续,15,点在,C,区中心线上下,准则,8.,连续,8,点在中心线两侧，但无一点落在,C,区,x,x,x,x,x,x,x,CL,CL,CL,CL,控制图的判异准则,虚报率,UCL,LCL,A,A,B,C,C,B,一点超出界限,连续,3,点中有,2,点落在该区或以上,连续,5,点中有,4,点落在该区或以上,连续,8,点中有,7,点落在该区或以上,一点超出界限,连续,3,点中有,2,点落在该区或以下,连续,5,点中有,4,点落在该区或以下,连续,8,点中有,7,点落在该区或以下,3,s,2,s,1,s,-3,s,-2,s,-1,s,0,34.1%,13.6%,34.1%,13.6%,2.2%,2.2%,0.1%,0.1%,控制图失控检验,过程能力研究,把 握 品 质， 从 过 程 开 始,Process capability analysis,目的,：,理解进行过程能力分析的重要性；,掌握过程能力指数计算和分析的方法。,内容,：,过程能力的概念；,分析过程能力的意义；,过程能力指数,计算及分析；,过程能力指数的评价；,变异很小, 但不准确,准确但变异大,过程能力图示法,Cpk=1.694,-5,5,15,25,35,45,55,65,Cpk=0.852,-6,4,14,24,34,44,54,64,74,过程能力图示法,技术上受控,统计上未受控,统计上受控,技术上未受控,过程能力图示法,过 程 能 力,过 程 能 力,指处于,统计稳定状态下,过程的实际加工能力；,过程能力指数,是依特性值的规格或过程特性的中心位置及一致程度,来表示过程中心的偏移和过程均匀度.,影响过程能力的因素, 人、机、料、法、测、环（5,M1E）,操作者方面,：如操作者的技术水平、熟练程度、质量意识、责任心、管理程度等；,设备方面,：如设备精度的稳定性，性能的可靠性，定位装置和传动装置的准确性，设备的冷却、润滑情况等等；,材料方面,：如材料的成分，配套元器件的质量等等；,工艺方面,：如工艺流程的安排，过程之间的衔接，工艺方法、工艺装备、工艺参数、过程加工的指导文件、工艺卡、操作规范、作业指导书等；,测量方面,：如测量仪器的精度、稳定性、测量者的读数习惯、测量方法等等都会对结论的形成产生一定的影响；,环境方面,：如生产现场的温度、湿度、噪音干扰、振动、照明、室内净化、现场污染程度等等。,进行过程能力分析的意义,一、保证产品质量的基础工作；,二、提高过程能力的有效手段；,三、找出产品质量改进的方向；,四、向客户证明加工过程的能力。,指 数 分 类,Cp,Cpk,Cpm,Pp,Ppk,Ppm,短期过程能力指数,长期过程能力指数,Cp,Cpk,与,Pp,Ppk,的区别,Cp,指数=,Cp（Capability of process）,过程能力指数,Cp:“,我们能做得多好”,Cpk:“,我们真正能做得多好”,Pp,过程性能指数,Pp：“,我们实际做到多好”,Ppk,修正的过程性能指数,Ppk：“,我们实际真正做到多好”,规格宽度,工序宽度,Cp,Cpk,与,Pp,Ppk,的应用时机,短期过程能力指数,长期过程能力指数,新产品试作阶段;,初期生产阶段;,工程变更或设备变更时;,用于初始过程能力研究;,量产阶段;,用于过程能力研究;,一、过程能力指数(,Process Capability Index),1、Cp：,分布中心,无偏离,规格中心时衡量,过程能力的指数；,2、,Cpk:,分布中心,偏离,规格中心时衡量,过程能力的指数；,3、,Cpm：,目标值与规格中心,不一致,时衡量,过程能力的指数；,4、,Cpu：,上单侧,过程能力指数；,5、,Cpl：,下单侧,过程能力指数。,指数分类,二、,过程绩效指数,(,Process Performance Index),1、Pp：,分布中心,无偏离,规格中心时衡量,过程性能的指数；,2、,Ppk：,分布中心,偏离,规格中心时衡量,过程性能的指数；,3、,Ppm：,目标值与规格中心,不一致,时衡量,过程性能的指数；,4、,Ppu：,上单侧,过程性能指数；,5、,Ppl：,下单侧,过程性能指数。,指数分类,计件型,Sigma：,计点型,Sigma：,估计,Sigma：,，,计算,Sigma：,过程,Sigma,的计算公式,计量型,计数型,公式中使用 为估计的,Sigma,值。,过程能力指数的公式,Cpm,指数,Cpm,0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,42.8,43,43.2,43.4,43.6,43.8,44,44.2,44.4,44.6,44.8,length of maches,upper limit,(UTL),nominal,value,lower limit,(LTL),mean (,m,),StdDev (,s),number of matches within classes,潜在过程能力指数,C,p,=,(UTL - LTL ),6 * s,潜在过程能力指数,过程绩效指数,P,pk,=,min (UTL-,m,m,- LTL ),3 *,s,0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,42.8,43,43.2,43.4,43.6,43.8,44,44.2,44.4,44.6,44.8,length of maches,upper limit,(UTL),nominal,value,lower limit,(LTL),mean (,m,),StdDev (,s,),number of matches within classes,过程绩效指数,过程绩效指数的公式,公式中使用,为计算的,Sigma,值。,过程能力指数小结,一、术语简介,：,T：,技术规范的公差幅度，,T=USL-LSL；,B：,过程能力； 其中：,B=6,Ta：,技术规范的目标值；,M：,规格中心； ：分布中心。,二、过程能力指数,一）当双侧规范，且,M=Ta,时：,1、,当,=,M,的情况（即无偏离）时：,以,Cp,表示，,2、当,M,的情况（即偏离）时：以,Cpk,表示，,Cpk = Cp(1- k),二）当双侧规范，且,MTa,时：,以,Cpm,表示，,三）当单侧规范时：以,Cpu, Cpl,表示。,注：过程绩效指数的使用时机同过程能力指数相当；它们之间的区别之一是计算公式中使用的,Sigma,不同。,过程能力等级,过程能力指数,Cp,值,评价标准一般原则,Cp,值评价标准对于,Cpk,同样适用,Cp,在不同的等级时，有什么样的管理措施？,特级,(CP1.67),简化检验工作,减少样本量或抽样频率;,适当考虑改用精度等级较低的设备;,缩小公差范围，提高产品质量；,放宽波动幅度，提高效率，降低成本；,一级,(1.33CP1.67),适当降低对原材料的要求;,适度简化检验工作；,放宽非关键项目的波动幅度；,二级,(1.0CP1.33),利用控制图或其他方法监控;,正常检验；,三级,(0.67CP1.0),分析分散度大的原因,制定改进措施;,在不影响质量的前提下,放宽公差;,加强检验；,四级,(CP0.67),改进工艺;,全检,挑出不合格品;,更换设备;,管理措施,1.33 Cpk,SPC 之評估方法:,1.00 Cpk 1.33,Cpk 2.00,- 6,s,- Ford Q1,- C,pk, 1.33,%,ppm,ppb,Reject level -,Time -,Product control,World Class,Where are you ?,2.维护过程,监控过程性能,查找偏差的特殊原因并采取措施,1,3,2,计划,措施,计划,计划,措施,措施,实施,研究,实施,实施,研究,研究,统计过程控制持续改善循环,1.分析过程,本过程应做些什么?,会出现什么错误?,本过程正在做什么?,达到统计控制状态?,确定能力,持续改进过程循环的各个阶段,3. 改进过程,改变过程从而更好地理解普通原因变差,减少普通原因变差,谢谢观看,/,欢迎下载,BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH,