统计过程控制原理SPC原理(1)

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,*,统计过程控制原理（SPC原理）,影响质量,的,的两个方,面,面,设计出来,的,的质量,对产品的,性,性能、参,数,数等的界,定,定（QFD、VE,等,等）,产品零部,件,件及工艺,过,过程对产,品,品的影响,（,（公差分,析,析、DOE、田口,方,方法等）,产品可能,的,的失效（FMEA,、,、FTA,等,等）,生产出来,的,的质量,生产出来,的,的质量,影响生产,出,出来的质,量,量的两个,种,种波动,正常波动,和,和异常波,动,动,对生产过,程,程进行控,制,制的方法,SPC,统计过,程,程控制,SPC,是一种借,助,助数理统,计,计方法的,过,过程控制,工,工具,原始数据,的,的采集,统计分,析,析的方,法,法,控制图,是,是SPC中最,重,重要的,工,工具,工序能,力,力指数,（,（Cpk）是,衡,衡量工,序,序满足,工,工程技,术,术规范,能,能力的,方,方法,数据的,分,分类,计量型,数,数据,尺寸、,温,温度、,湿,湿度、,频,频率、,压,压力、,电,电流,数据大,多,多是连,续,续的、,带,带有量,纲,纲的,计数型,数,数据,个数、,比,比例等,：,：如合,格,格率、,缺,缺陷数,等,等,往往是,没,没有量,纲,纲的,例子：,蒸馏水,中,中细菌,的,的含量,是,是计数,型,型,胶水的,固,固含量,是,是计量,型,型,生产中,的,的计量,型,型数据,例子,生产,中,中采集,到,到的某,产,产品的f0,生产中,的,的计量,型,型数据,例子,f0,的,的分布,（,（以直,方,方图表,示,示）,生产中,的,的计量,型,型数据,从图中,我,我们可,以,以看到,什,什么？,分布的,中,中心,大约是300,分布的,形,形状,接近正,态,态分布,分布的,宽,宽度,大约从255355,正态分,布,布,如果数,据,据足够,多,多，分,组,组足够,多,多，可,以,以看到,以,以上直,方,方图显,示,示的分,布,布近似,成,成一连,续,续的曲,线,线,将直方,图,图近似,成,成连续,的,的曲线,的,的目的,是,是为了,方,方便地,使,使用数,学,学模型,进,进行处,理,理,分布,分布图,中,中横坐,标,标的意,义,义,代表分,布,布的区,域,域,分布图,中,中纵坐,标,标的意,义,义,代表在,某,某区域,内,内出现,的,的次数,在归一,化,化后成,为,为在某,数,数值区,域,域出现,的,的概率,正态分,布,布,常见的,数,数据分,布,布,正态分,布,布,正态分,布,布曲线,特征：,左右对,称,称,连续的,生产中,常,常见的,计,计量型,数,数据大,都,都可近,似,似为正,态,态分布,在一个,样,样本空,间,间抽样,，,，无论,该,该样本,空,空间如,何,何分布,，,，只要,抽,抽样样,本,本数足,够,够大时,，,，样本,的,的平均,为,为正态,分,分布,正态分,布,布,正态分,布,布的数,学,学表达,式,式,正态分,布,布,从样本,中,中估计,均,均值,从样本,中,中估计,均,均方差,正态分,布,布的应,用,用Ppk,和,和Cpk,正态分,布,布的应,用,用Ppk,和,和Cpk,Ppk,和,和Cpk的物,理,理意义,正态分,布,布的应,用,用Ppk,和,和Cpk,从Cpk和Cpk可,以,以估计,超,超出工,程,程规范,的,的概率,正态分,布,布的应,用,用Ppk,和,和Cpk,Ppk,和,和Cpk的区,别,别,短期/长期,正常情况下PpkCpk,在QS-9000中规,定,定,正态分布的,应,应用Ppk和Cpk,对超出工程,规,规范的概率,的,的估计,超出下限,超出上限,实际应用中,直,直接查正态,分,分布表,问题,在知道,的,的情况下,如,如何估计超,出,出工程规范,？,？,正态分布的,应,应用,正态分布的,应,应用,正态分布的,应,应用,初始研究,对数据的要,求,求,试算控制线,确定控制线,典型的计量,型,型控制图,正态分布的,应,应用,正态分布的,特,特性,对称，中值,、,、众数、均,值,值相等,在一个样本,空,空间抽样，,无,无论该样本,空,空间如何分,布,布，只要抽,样,样样本数足,够,够大时，样,本,本的平均为,正,正态分布,3 控制,小概率事件,第一类和第,二,二类错误,选择、,，,，质量成,本,本,正态分布的,应,应用其,它,它常用的计,量,量型控制图,计数型数据,（,（1）,不合格数与,不,不合格率,例子：,一批产品的,不,不合格率为p，现抽取n个产品，,求,求正好抽到m个不合格,的,的概率，以,及,及抽到不多,于,于m个不合,格,格品的概率,。,。,答案：,二项分布,二项分布,二项分布,特点：,只有两种状,态,态，两种状,态,态出现概率,的,的和为1。,应用：主要,用,用于计数型,的,的抽样,合格/不合,格,格,通过/不通,过,过,以二项分布,为,为基础的控,制,制图,p图,用于对不合,格,格率进行控,制,制,控制线,np图,用于对不合,格,格数进行控,制,制,控制线,二项分布的,其,其他应用,计数型抽验,方,方案,决定计数型,抽,抽取样本的,数,数目,分析特定计,数,数型抽验方,案,案的风险,案例,为什么我公,司,司QA对成,品,品抽验时对f0的抽样,数,数目和纯音,的,的抽样数目,不,不一样？,计数型数据,（,（2）,单位数量产,品,品上的缺陷,数,数符合泊松,分,分布,泊松分布的,概,概率,泊松分布的,均,均值和方差,泊松分布的,均,均值和方差,均,均为,当样本空间,足,足够大，而np足够小,时,时，二项分,布,布趋近于泊,松,松分布,泊松分布,例子,假设每1000只盆架,中,中平均存在13个喷涂,不,不良的斑点,，,，现在生产,过,过程中抽取100只盆,架,架，问发现,不,不多于1个,斑,斑点的概率,答案：,以泊松分布,为,为基础的控,制,制图,C图,控制线（,为,为,缺,缺陷数）,U图（U为,总,总缺陷数，n为抽样的,单,单位数）,控制线,U图和C图,的,的关系类似p图和np,图,图,读解控制图,生产过程的,四,四种状态,统计稳态,是,否,技术,稳态,是,否,控制图的判,断,断准则,判定控制图,的,的原则,控制图上的,点,点不超出控,制,制线,控制图上的,点,点的排列分,布,布无缺陷,控制图的判,断,断准则,控制图上的,点,点不超过控,制,制线,控制图的控,制,制线是设置,在,在分布的3SIGMA,处,处，超过控,制,制线的概率,为,为0.27%（即=0.27%,）,）,至少有25,点,点不超出控,制,制线才能认,为,为过程处于,受,受控状态,连续35点,中,中仅有1点,超,超出控制线,，,，或连续100点中最,多,多有2点超,出,出控制线也,可,可认为处于,受,受控状态,控制图的判,断,断准则,控制图上的,点,点排列分布,的,的缺陷类型,链：连续在CL同侧的,点,点,偏离：较多,的,的点出现在,控,控制线一侧,倾向：连续,若,若干点上升,或,或下降,周期：点的,上,上升或下降,出,出现明显的,时,时间间隔,接近：点接,近,近控制中心,线,线活上下控,制,制线的情况,控制图的判,断,断准则,链：出现7,点,点链时看作,异,异常,在稳态的情,况,况下，出现7点链的概,率,率为0.7%，即此准,则,则的=1.5%,点出现在CL上侧的概,率,率为：,控制图的判,断,断准则,偏离：出现,以,以下偏离为,异,异常（=1%）,连续11点,中,中有10点,出,出现在CL,同,同侧,连续14点,中,中有10点,出,出现在CL,同,同侧,连续17点,中,中有14点,出,出现在CL,同,同侧,连续20点,中,中有16点,出,出现在CL,同,同侧,控制图的判,断,断准则,倾向：连续7点上升或,下,下降，判定,为,为异常,=0.39%,控制图的判,断,断准则,周期：,周期无明确,的,的判定标准,，,，可以用出,现,现的概率进,行,行判断,控制图的判,断,断准则,接近,点集中在中,心,心1/3区,域,域（连续15点集中在,中,中心1/3,区,区域）,控制图的判,断,断准则,接近,连续3点中,有,有2点接近,控,控制上下线,（,（=1.5%）,连续7点中,有,有3点接近,控,控制上下线,连续10点,中,中有4点接,近,近控制上下,线,线,控制图的判,断,断准则,判定准则,有点超出控,制,制线，为异,常,常,连续7个点,上,上升或下降,，,，为异常,连续7个点,在,在CL同侧,，,，为异常,正常状态下,大,大约有2/3的点集中,在,在控制中心,线,线附近1/3区域,从控制图判,断,断生产过程,的,的状态,例子,中，X图的,点,点超出控制,线,线，R图没,有,有超出控制,线,线。,说明，在不,同,同的时间，,分,分布的中心,在,在漂移，但,在,在同一时间,，,，工序是稳,定,定的。,存在没有得,到,到控制的因,素,素，随时间,不,不同而不同,正常，但Cpk小于1.33,说明生产过,程,程处于统计,稳,稳态，但未,达,达到技术稳,态,态,机器设备未,达,达到要求,从控制图判,断,断生产过程,的,的状态,R图超出控,制,制线，X图,正,正常,点集中在X,图,图中心1/3区域，R,图,图正常,X图正常，,连,连续7点在CL以下,X图的点集,中,中在中心1/3区域，R连续7点,在,在CL以下,