SPC应用工具控制图

,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,SPC,应用有效性,控 制 图,控制图是统计技术中应用最广泛的一种工具。,一、,SPC,的核心工具,SPC,主要是通过各种控制图达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。,控制图分：计量型控制图,计数型控制图,二、统计技术应用的目的,确定 产品特性,控制,验证 过程能力,三、统计技术的应用,确定应用目的,选择统计技术 适宜的,寻找要因,采取纠正措施 实施改进,效果验证,应用中多个统计技术应予以结合使用,四、产生质量波动的因素,5,M,1,E,1、,人,M,an,操作者的质量观念、技术水平、工作态度 和身体状况等；,2、机器,M,achine,设备、工装的精度和维护保养状况等；,3、材料,M,aterial,材料的成份、物理化学性能等；,4、方法,M,ethod,加工工艺、工装选择和操作方法等；,5、测量,M,easure,测量仪器、测量方法、测取方式等；,6、环境,E,nvironment,工作地布置、照明、温度、湿度和清洁条件等。,过程改进 六大因素入手分析 予以改进,五、影响产品质量的两类原因,（1)正常原因：偶然性原因 随机原因,或 不可避免的原因,这类原因的特点：,对产品质量的影响是大量的，,经常起作用的，,很难消除，,产生的误差较小，,很难予先测定。,（2）异常原因：系统性原因,可避免的原因,这类原因的特点：,对产品质量的影响是较大的，,不经常起作用，,容易发现、容易消除，,其大小和作用方向在一定时间和一定范围内，有时表现为一定的或周期性的或倾向性的规律变化。,六、控制图的原理(1),控制图的原理,，就是在一定生产技术条件下，利用统计的方法，计算出控制界限，控制异常原因所造成的产品质量波动的出现。一旦有异常原因造成的质量波动出现就发出报警，采取必要的措施，消除其异常现象，达到预防不良品出现的目的。,检验是一种浪费，只有预防才会创造价值。,控制图的原理（2）,3,原则,当质量特征值的随机变量,X,服从统计规律正态分布，,则事件,-3X+3,发生的概率是0.9973,质,量特性小于,-3,或大于,+3,的产品不到千分,之三;,根据正态分布曲线的特点可认为,凡在,3,范围,内的质量差异都是正常的,均系正常原因(偶然的因,素)所致;如超出此界限则说明过程有异常,有系统因,素存在。,控制图,即将正态分布图旋转90,0,，以平均值,为中,心，在,3,处各画二条控制界限就成了。,七、控制图的分类,1、按用途分,：,（1）分析用控制图-用控制图来分析工程是否处于稳定状态。其特点：用全数连续抽样的方法来获得数据，通过分层等方法，找出不稳定的因素，再研究采取相应的措施，改变不稳定状态。,（2）管理用控制图-用来控制异常原因出现的控制图。其特点：在进行管理时，按程序规定的取样方式取样，通过测量和计算，在控制图上打点。如果有点子出界或异常，说明工程质量不稳定，要找出原因，采取措施，消除异常影响因素，使工程处于受控状态。,2、按统计量分：,（1）,计量值,控制图,a),均值-极差控制图,b),中位数-极差控制图,c),单值-移动极差控制图,d),均值-标准差控制图,（2）,计数值,控制图,a)P,控制图 不良率控制图,b)P,n,控制图 不良品数控制图,c)C,控制图 缺陷数控制图,d)u,控制图 单位缺陷数控制图,八、控制图应用条件,1、过程应处于统计控制状态，,即工序处于受控状态；,2、过程因素处于相对的稳定状态，,即测量仪器、方法、手段等必须统一；,3、,3,的控制界限必须小于规范公差,范围。,4、适用于成批生产的产品；单件小批量生产的,产品质量分布不一定符合正态分布。,九、控制图的一般应用程序,A）,收集数据,B）,计算控制界限,C）,作控制图并打点,D）,过程及过程异常判断,E）,计算过程标准偏差,F）,过程能力评价,下面以均值 极差控制图为例说明,A、B、C，D、,E、F,将在过程能力评价部分说明。,A、,收集数据,1、,选定工序,选定对象，并明确应用目的。,2、,确定质量特征值,分析选定对象的过程，明确其质量特征值的类型，即计量型还,是计数型；,可以从过程的结果开始分析并确定质量特征值；,确定 的质量特征值应能表征过程的重要特性，如产品的重要特,性参数，或过程控制中必须控制的重要参数；,一个质量特征值 对应一个控制图。,3、,确定子组大小,在一个单一的过程流中确定样本子组的大小，对计量型的控制,图，通常一次测取2-5个过程统计量。,4、,确定子组频率,（即周期性取样的频率适当的时间间隔周期）,5、,确定样本包含的单值数,（,X100，,各个控制图的样本量应根据选定的控制图的类型确定）,B、,计算每个子组的均值和极差：,C、,计算过程均值和平均极差：,D、,计算控制界限,：,E、,作控制图，并在控制图上打点,X,图：,R,图：,n,A,2,D,4,D,3,d,2,2,1.880,3.267,-,1.128,3,1.023,2.579,-,1.693,4,0.729,2.282,-,2.059,5,0.577,2.115,-,2.326,6,0.483,2.004,-,2.534,7,0.419,1.924,0.076,2.704,系数,F、,过程控制分析（从控制图上予以分析）,（1）,过程处于,统计控制状态,的,判定准则,点子未越出控制界限,多数点子集中在控制界限中心区域,少数点子落在控制界限附近,无点子超出控制界限,界限内点子分布是随机的，没有规律，,也无排列缺陷,连续25点子在控制界限内且无排列缺陷,连续35点子仅有一点越界限，界限内无点子,排列缺陷,连续100点子中不多于两点越界限，界限内,无点子排列缺陷。,（2）,控制图异常判定准则,：,点子呈,“链状”排列,在中心线一侧连续出现7点或多于 7点；,点子在中心线一侧多次出现（间断链）,a）,连续11点中至少有10点位于中心线一侧；,b）,连续14点中至少有12点位于中心线一侧；,c）,连续17点中至少有14点位于中心线一侧；,d）,连续20点中至少有16点位于中心线一侧；,点子呈,“趋势”状排列,点子连续7点上升或下降,点子呈,“周期”状排列,阶梯状周期变动,波动形周期变动,大波中叠加小波的周期性变动。,点子经常落在,2,-3,区域内,连续3点中有2点在2,-3,区域内,连续7点中有3点在2,-3,区域内,连续10点中有4点在2,-3,区域内,点子多数落在,1,区域内,5点中有4点落在小于1,区域内且在均值之上,连续14点落在小于1,区域内且分布在均值两边,连续8,点落在小于1,区域内且交替变化,点子的,其它不正常排列,中心线附近无点子,（样本可能来自两个不同的批）,控制界限附近无点子,（数据可能经过筛选）,点落在控制,界限外,。,控制图异常的处理,当出现异常倾向时，应采取预防措施，进行原因分析，针对原因采取措施，消除异常波动因素。,当出现下列情况时，应重新计算控制界限并再次的作控制图：,过程技术方面有明显变化；,取样方法改变；,生产过程发生了明显变化；,控制图使用时间过长。,十、其它控制图的应用,（1）,图,（中位数,极差控制图）,n,2,3,4,5,6,7,m,3,A,2,1.880,1.187,0.796,0.691,0.548,0.508,（2）,XR,S,图（单值,移动极差控制图）,1、,该图常适用于批量小、加工时间长、测量费用高（例如：破坏性试验）、或用于在任何时刻点的输出性质比较一致时（如：化学溶液的,PH,值）。,2、应用单值控制图时，要注意以下几点：,a）,单值控制在检查过程变化时不如 图敏感；,b）,如果过程的分布不是对称的，则在解释单值控制图时要非常小心；,c）,单值控制图不能区分过程的零件间重复性。,N,2,3,4,5,6,7,E,2,2.660,1.772,1.457,1.290,1.184,1.109,（3）图,（均值 标准偏差控制图）,1、样本的标准差,S,是过程变异更有效的指标，尤其是对样本容量较大的情况。,2、一般来说，当出现下列一种或多种情况时用,S,图代替,R,图：,a）,数据是由计算机按实时时序记录和/或描图的，则,S,的计算程序容易集成化；,b）,有方便适用的袖珍计算器使的计算能简单按程序算出；,c）,使用的子组样本容量较大，更有效的变差量度是合适的。,n,A,3,B,4,B,3,C,4,2,2.659,3.267,-,0.7079,3,1.954,2.568,-,0.8862,4,1.628,2.266,-,0.9213,5,1.427,2.089,0.026,0.9400,6,1.287,.879,0.115,0.9515,7,1.182,1.882,0.183,0.9594,系数,（4）,P,图（不合格品率控制图）,P,控制图,，就是用不合格品率,P,进行工序控制的控制图。是在,样本,n,不固定,的情况下，使用工序不合格品率进行工序分析和管理的。,子组容量,用于计数型数据的控制图中一般要求较大的子组容量（,例如50到200或更多,），以便检验出性能的一般变化。对于显示可分析的图形的控制图，,子组容量应足够大，大到每个组内包括几个不合格品（例如,Pn5,）,。,子组的数量,，一般情况下，也应,包括25或更多的,子组，以便很好地检验过程的稳定性，并且如果过程稳定，对过程性能也可产生可靠的估计。,1、,计算毎个子组的不合格品率,：,2、,计算不合格品率的平均值：,3,、,计算控制界限：,（5）,Pn,图,（不合格品数控制图）,与,P,图不同，,Pn,图表示不合格品的实际数量而不是与样本的比率，,Pn,图与,P,图适用的基本情况相同。,当满足下列情况时可选用,Pn,图：,a）,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；,b）,各阶段,子组的样本容量相同,。,1、,数据收集：,a）,受检样本的容量必须相等；,b）,分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定；,c）,样本容量应足够大，大到使每个子组内都出现几个不合格品；,d）,记录并描绘每个子组内的不合格品数。,2、,计算过程不合格品数均值及控制界限,：,（6）,C,图,（缺陷数控制图）,或称,不合格数控制图,1、,C,图用来测量一个检验批内的不合格（或缺陷）的,数量（与描绘在,Pn,图上的不合格品数量不同）。,C,图要求,样本的容量恒定,或,受检材料的数量恒定,。,2,、,C,图主要用于以下两类检验：,a）,不合格分布在连续的产品流上,（例如毎匹维尼龙,上的瑕疵、玻璃上的气泡、铸件表面砂眼 气孔、,喷漆表面伤痕 色斑或电线上绝缘层薄的点等），,以及,可以用不合格的平均比率表示的地方,（如毎,100,m,2,维尼龙上的瑕疵）；,b）,在单个的产品检验中,可能发现许多不同潜在原因,造成的不合格,（例如：在一个修理部记录毎辆车,或元件可能存在一个或多个不同的不合格）。,3、收集数据,a）,检验样本的容量（零件的数量、织物的面积、电线的长度等）要求相等，这样描绘的,C,值将反映 质量性能的变化（不合格的发生率），而不是外观的变化（样本容量,n）；,b）,记录并描绘每个子组内的不合格数。,4、计算过程不合格数均值及控制界限：,（7）,u,图,（单位缺陷数控制图）,1、,u,图用来测量具有,容量不同的样本,（受检材料的量不同）的子组内毎检验单位产品之内的不合格数量；,2、,u,图与,C,图相似，适用于相同的数据情况,，但如果样本多于一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用,u,图；,3、,在不同时期内样本容量不同时，必须使用,u,图。,4、,主要用来管理单位长度、面积或体积上的缺陷数,（例如：单位纺织品、纸张上疵点，机械类的组装不良、碰伤疵点，单位长度（面积）上虚焊点，对于单位时间内发生的事故件数、故障件数等也都适用）。,5、计算单位缺陷数均值及控制界限：,十一、过程能力评价,（一）计