SPC统计过程控制-9课件

单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,TST,1,统计过程控制,Statistical Process Control,上海信思德企业管理咨询有限公司,主要内容,第一部分:,SPC,统计过程控制概述,第二部分:,SPC,统计过程控制原理,第三部分:,SPC,控制图,第四部分:,计量型控制图制作步骤及判定原则,第五部分:,计数型控制图制作步骤及判定原则,3,第一部分:,SPC,统计过程控制概述,目 录,1. 控制图的历史,2. SPC,应用范围,3. SPC&SQC,理解,4. 过程理解,5. SPC,常用术语,1. 控制图的历史,控制图是,1924,年由美国品管大师,W.A. Shewhart,博士发明。因其用法简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施质量管理时不可缺少的主要工具，当时称为,(Statistical Quality Control),。,1. 控制图的历史,休哈特在20世纪20年代提出了过程控制理论以及监视和控制过程的工具-控制图；,世界上第一张控制图是休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率(,p),控制图；,休哈特主要贡献在于：,1) 应用过程控制理论能够在生产线上保证预防原则的实现。,2) 在产品制造过程中，产品质量特性值总是波动的,1. 控制图的历史,英国在1932年，邀请W.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计质量管理，,从,而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。,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质量管理委员会，制定了相关的,JIS,标准,1924,年发明,W.A. Shewhart,1931,发表,1931,年,Shewhart,发表了“,Economic Control,of Quality of Manufacture Product”,工业产品质量的经济控制,19411942,制定成美国标准,Z1-1-1941 Guide for Quality Control,Z1-2-1941 Control Chart Method for,analyzing Data,Z1-3-1942 Control Chart Method for,Control Quality During Production,1.控制图发展的历史进程,SPC,统计过程控制,1924,年,W.A. Shewhart,提出,SPD,统计过程诊断,侯铁林1947年提出多元,T,控制图,张公绪1982年提出两种质量多元,逐步诊断理论等,SPA,统计过程调整,90,年代起由,SPD,发展为,SPA，,国外称之为,ASPC（,算法的统计过程控制）,仍在发展过程之中,1. 控制图的发展,1. 控制图应用范例,1984年日本名古屋工业大学调查了115家日本各行各业的中小型工厂，结果发现平均每家工厂采用137张控制图；,美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工，一共应用了35000张控制图，平均每名职工做七张控制图,目的：寻找有效的方法来提供产品和服务，并不断在价值上得以改进；,目标：是达到顾客满意（包括内部和外部顾客）；,对象：从事统计方法应用的管理人员；,范围：基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法，但不是全部,2. SPC,应用范围,a),收集数据并用统计方法解释不是最终目标，最终目标是对实现过程的不断理解；,b),研究变差和应用统计知识改进性能的基本概念适用于任何领域；,c),结合实际过程控制理解；,d),只是应用统计方法的开始；,e),假设的前提：,测量系统处于受控状态并对数据的总变差没有大的影响,2. SPC,应用范围,3. SPC&SQC,PROCESS,原料,测量,结果,针对产品所做的仍只是在做,SQC,针对过程的重要控制参数所做的才是,SPC,Real Time Response,有反馈的过程控制系统模型,过程的呼声,统计方法,我们工作,的方式/,资源的融合,产品或,服务,顾客,识别不断变化,的需求和期望,顾客的呼声,输入,输出,过程/系统,人,设备,材料,方法,环境,4. 过程的理解,5. SPC,常用术语解释,平均值（,X）,一组测量值的均值,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。,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。,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。,5. SPC,常用术语解释,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。,计量型数据（,Variables Data）,定量的数据，可用量测值分析。,计数型数据（,Attributes Data）,可以用来记录和分析的定性数据。,5. SPC,常用术语解释,18,第二部分:,SPC,统计过程控制原理,目 录,1. SPC,解决问题思路,2. 预防与检验,3. 波动的概念理解,4. 普通原因和特殊原因,5. 局部措施和系统措施,6. 统计过程控制思想,7. 正态分布简介,8. 统计控制状态,9. 过程控制和过程能力,1. SPC,解决问题思路,通过以往的数据,了解正常的变异范围,设定成制造控制界限,绘点判定是否超出界限,纠正可能的异常,持续改进，缩小控制界限,2. 预防与检验,PROCESS,原料,人,机,法,环,测量,测量,结果,好,不好,不要等产品做出来后再去看它好不好,而是在制造的时候就要把它制造好,测量,2. 对过程控制理解,预防与检验,检验容忍浪费,预防避免浪费,SPC,和产品检验有何区别、联系:,规范上限：,U,SL,控制上限：,U,CL,控制下限：,L,CL,规范下限：,L,SL,SPC：,事前预防 检验：事后反应,规范上限：,U,SL：,UPER SPECIFICATION LIMMITED,控制上限：,U,CL：,UPER CONTROL LIMMITED,控制下限：,L,CL：,LOWER CONTROL LIMMITED,规范下限：,L,SL：,LOWER,SPECIFICATION LIMMITED,3. 波动的概念,波动：是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的,生产实践证明：无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由,同一操作工,，在,同一设备,上，用,相同的工具,，用,相同材料,的,生产同种产品,，其加工后的,质量特性,（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为,波动,公差制度实际上就是对这个事实的客观承认,消除波动不是,SPC,的目的，但通过,SPC,可以对波动进行预测和控制,3. 制造过程组成和波动原因,波动原因,人,机器,材料,方法,测量,环境,3. 波动的种类,正常波动：是由,普通,(偶然)原因,造成的。如操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内,异常波动：是由,特殊,(异常)原因,造成的。如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正,4. 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,4. 普通原因和特殊原因,每件产品的尺寸与别的都不同,但它们形成一个模型,若稳定,可以描述为一个分布,分布可以通过以下因素来加以区分,范围,范围,范围,范围,范围,范围,范围,范围,范围,范围,或这些因素的组合,位置,分布宽度,形状,4. 普通原因和特殊原因,目标值线,预测,时间,范围,范围,时间,目标值线,如果仅存在变差的普通原因，,随着时间的推移，过程的输出,形成一个稳定的分布并可预测,如果存在变差的特殊原因，,随着时间的推移，过程的,输出不稳定,4. 普通原因举例,合格原料的微小变化,机械的微小震动,刀具的正常磨损,气候、环境的微小变化等,4. 特殊原因举例,使用不合格原料,设备调整不当,新手作业,违背操作规程,刀具过量磨损等,4. 普通原因、特殊原因示意图,普通原因,的波动范围,特殊原因导致,的波动范围,特殊原因导致,的波动范围,UCL,LCL,CL,5. 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,5. 系统措施,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,5. 局部措施、系统措施示意图,解决普通原因,的系统措施,解决特殊原因,的局部措施,解决特殊原因,的局部措施,UCL,LCL,假定过程是处于受控状态，一旦显示偏离这一状态，极大可能是过程失控，需要及时调整,产品质量波动原因是由普通原因和特殊原因引起的，产品质量总是变化的,受控状态：指仅由普通原因引起的质量波动，受控状态的产品质量也应该是波动的,SPC,应用概率论基本原理：1) 小概率事件在一次试验当中是不可能发生的(指发生机会非常小的事件)；2) 过程分布是呈现正态分布,6. 统计过程控制思想,直方图中对称型的形状是“中间高，两边低，左右基本对称”。若样本容量不断增加，并且使分组增多、分组的区间不断细分，则直方图的对称性越来越接近如下图所表示的曲线：,-,+,a,b,x,f(x),此曲线是正态,密度函数曲线,P(aXb),f(x)dx,7. 正态分布简介,群体,平均值=,标准差=,+k ,-k ,抽样,7. 正态分布简介,7. 正态分布简介,k,在内的概率,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%,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,+3,-1,-2,-3,7. 正态分布简介,x,为总体的取值,是总体的平均值，是位置参数，是改变正态分布曲线的位置，不改变形状；,是总体标准差，表示数据分散程度的统计量，是形状参数，不改变正态曲线的位置，改变其形状大（矮胖）小（高瘦）；,实际运用中,用,s（,样本标准差）、,用,x（,样本均值）代替，即,s、 x 。,7. 正态分布简介,正态分布曲线性质：,a.,曲线关于,x= ,对称；,b.,在,x= ,处曲线处于最高点，当,x,向左、向右远离时曲线不断降低；,c.,曲线形状由,和,唯一确定，或简记：,N()。,d.,当, =0，=1,时正态分布称为标准正态分布简记为,N(0，1)。,7. 正态分布简介,P(3X 3), P(3 )/ (X )/ (3 )/ ),P(3 (X )/ 3),2*(1-0.00135)-1=0.9973=99.73%,-3,+3,LCL,UCL,CL,3,原理,7. 正态分布简介,-3,+3,LCL,UCL,CL,产品质量特性值落在(,-3 ，+3),范围内概率为99.73%，落在该区域范围之外的概率是0.27%。休哈特根据这一点发明了控制图,8. 统计控制状态,8. 统计控制状态,统计控制状态是由过程中只有普通原因产生的变差引起，控制状态是生产所追求的目标，因为在控制状态下具有：,对产品质量有完全把握,生产是最经济的，在控制状态下所产生的不合格品最少，生产最经济,在控制状态下，过程的变差的最小,8. 防止两类错误,所有的统计方法都是会产生错误，因为我们只控制99.73%，要防止两种错误：,虚发警报,漏发警报,8. 控制界限和规格界限,规格界限：,是用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能,控制界限：,应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得的观测值所计算出来者,9. 过程控制和过程能力,控制,满足要求,受控,不受控,可接受,1,类,3,类,不可接受,2,类,4,类,简言之，首先应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制状态，那么其性能是可预测的，就可评定满足顾,客期望的能力,9. 过程控制和过程能力,9. 持续改进,PLAN,DO,STUDY,ACT,PLAN,DO,STUDY,ACT,PLAN,DO,STUDY,ACT,1. 分析过程,本过程应做些什么,会出现什么错误,达到统计控制状态,确定能力,2. 维护过程,监控过程性能,查找变差的特殊,原因并采取措施,3.,改进过程,改变过程从而更好,理解普通原因变差,减少普通原因变差,9. 过程改进循环,52,第三部分:,SPC,控制图,目 录,1. 控制图定义,2. 控制图应用的原理,3. 控制图的目的,4. 控制图益处,5. 控制图分类,6. 控制图的选择,控制,图示例,:,上,控,制界限(,UCL),中心,线,(,CL),下控制界限(,LCL),控制图是用于,分析和控制过程质量的一种方法,。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右,),抽取的各个样本号；,图内有中心线(记为,CL)、,上控制界限(记为,UCL,),和下控制界限(记为,LCL,),三条线(见下图)。,1. 控制图定义,2. 控制图原理说明,工序处于,稳定状态,下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(,X,3,),之外的概率仅为,0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论,“,视小概率事件为实际上不可能,”,的原理，可以认为：出现在,X,3区间外的事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置,控制限的宽度就是根据这一原理定为3,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,+3,-1,-2,-3,2. 控制图原理说明,2. 控制图过程控制的工具,上控制限,中 心 线,下控制限,1.收集：,收集数据并画在图上,2.控制：,根据过程数据计算试验控制限；识别变差的特殊原因,并采取措施,3.分析及改进：,确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施,重复这三个阶段从而不断改进 过程,步骤,3. 控制图的目的,控制图和一般的统计图不同，因其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或非机遇性，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。,利用控制限区隔,是否为非机遇性,4. 控制图的益处,供正在进行过程控制的操作者使用,有于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去,使过程达到：,更高的质量,更低的单件成本,更高的有效能力,为讨论过程的性能提供共同的语言,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,4. 关于数据的分类,质量数据的特点是数据总是波动的，,质量数据的变差是具有统计规律性的，,是建立在大量重复试验基础上。,数据,计量型数值,计数型数值,计件值,计点值,计量型控制图,平均,数,与,极,差控制,图,(,Chart),平均,数,与,标,准差控制,图,(,Chart),中位,数,与,极,差控制,图,(,Chart),个,別值与移,动极,差控制,图,(,chart),计数,值控制,图,不良率控制,图,(,P chart),不良,数,控制,图,(,Pn chart,又,称,np chart,或,d chart),缺,点数,控制,图,(,C chart),单,位缺,点数,控制,图,(,U chart),4. 控制图种类,(,以数据性质分,),4. 控制图应用的统计分布,计量型,Xbar-R,Xbar-s,X,中位数-,R,X-Rm,正态分布,计数型,P,np,二项分布,C,u,泊松分布,4. 控制图种类,(,依用途来分,),分,析用控制,图,：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析,控制用控制,图,：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制,4. 控制图种类,(,依用途来分,),分析用控制图,决定方针用,制程解析用,制程能力研究用,制程管制准备用,解析用,稳定,控制用,控制用控制图,追查不正常原因,迅速消除此项原因,并且研究采取防止此项原因重复发生的措施,4. 两种控制图应用示意说明,初期的二十五点,计算时有些超出,控制界限，此时,须寻找原因。,连续二十五点在控,制界限内，表示制,程基本上已稳定，,控制界限可以延用,有点超出控制界限，表示此时状态已被改变，此时要追查原因，必要时必须重新收集数据，重新考虑稳定状态,解析用,稳定,控制用,再调整,“,n”=1025,控制,图,的,选,定,资料性质,不良,数,或,缺陷,数,单,位大小,是否一定,“,n”,是否一定,样,本大小,n2,CL,的性,质,“,n”,是否,较,大,“,u”,图,“,c”,图,“,np”,图,“,p”,图,X-Rm,图,X-R,图,X-R,图,X,-s,图,计数值,计,量值,“,n”=1,n1,中位,数,平均值,“,n”=25,缺陷,数,不良,数,不一定,一定,一定,不一定,5. 控制图的选择,CASE STUDY,质量特性,样本数,选用什么图,长度,5,重量,10,乙醇比重,1,电灯亮不亮,100,每一百平方米的脏点,100平方米,68,第四部分:,计量型控制图制作步骤及判定原则,目 录,1. 引言,2. 均值和极差图(,X-R,图),3. 均值和标准差图(,X-s),4. 中位数和极差图(,X-R),5. 单值和移动极差图(,X-MR),与过程有关的说明,结果举例,控制图举例,轴的外径（英寸）,从基准面到孔的距离（,mm）,电阻（,）,轨道车通过时间（,h）,工程更改处理时间（,h）,用于均值测量的,X,图,用于极差测量的,R,图,人员,设备,环境,材料,方法,测量结果,计量单位(,mm，kg,等),原点（0,mm，F,等）,1,2,3,4,5,6,7,计量型数据控制图应用前提,不准确,准确,不精密,精密,测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果,大多过程和其输出具有可测量的特性；,量化的值比简单的是否陈述包含的信息更多；,对较少的件数检查，可获得更多的有关过程的信息；,因只需检查少量的产品，可缩短零件生产和采取纠正措施之间的时间间隔；,可分析一个过程的性能和可量化所用的改进，为寻求持续改进提供信息。,计量型数据控制图益处,建立控制图的四步骤,A,收集数据,B,计算控制限,C,过程控制解释,D,过程能力解释,建立,X-R,图的步骤,A,阶段收集数据,A1,选择子组大小、频率和数据,子组大小,子组频率,子组数大小,A2,建立控制图及记录原始记录,A3,计算每个子组的均值,X,和极差,R,A4,选择控制图的刻度,A5,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,样本数、频率、组数的说明,每个子组平均值和极差计算,1,100,98,99,100,98,2,98,99,98,101,97,3,99,97,100,100,98,4,100,100,101,99,99,5,101,99,99,100,99,平均,99.6,98.6,99.4,100,98.2,极差,3,3,3,2,2,平均值和极差,平均值的计算,R,值的计算,计算控制限,B1,计算平均极差及过程平均值,B2,计算控制限,B3,在控制图上作出平均值和,极差控制限的控制线,建立,X-R,图的步骤,B,上述公式中,A2,D3,D4,为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表 ：,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,D,4,3.27,2.57,2.28,2.11,2.00,1.92,1.86,1.82,1.78,D,3,0.08,0.14,0.18,0.22,A,2,1.88,1.02,0.73,0.58,0.48,0.42,0.34,0.34,0.31,注： 对于样本容量小于7的情况，,LCL,R,可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同样的”测量结果是可能成立的。,X-R,图计算公式系数,过程控制解释,C1,分析极差图上的数据点,C2,识别并标注特殊原因(极差图),C3,重新计算控制界限(极差图),C4,分析均值图上的数据点,超出控制限的点,链,明显的非随机图形,超出控制限的点,链,明显的非随机图形,C5,识别并标注特殊原因(均值图),C6,重新计算控制界限(均值图),C7,为了继续进行控制延长控制限,建立,X-R,图的步骤,C,控制图的判读,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,UCL,CL,LCL,异常,异常,控制图的判读,链：有下列现象之一即表明过程已改变,连续,7,点位于平均值的一侧,连续,7,点上升,(,后点等于或大于前点,),或下降。,UCL,CL,LCL,控制图的判读,明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有,2/3,的点落于中间,1/3,的区域。,UCL,CL,LCL,控制图的观察分析,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偶然因素的影响,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,.,控制图的观察分析,进行控制所遵循的依据,:,连续,25,点以上处于控制界限内,;,连续,35,点中,仅有,1,点超出控制界限,;,连续,100,点中,不多于,2,点超出控制界限,.,五种缺陷,链,:,点连续出现在中心线,CL,一侧的现象称为链,链的长度用链内所含点数多少来判别,.,当出现,5,点链时,应注意发展情况,检查操作方法有无异常,;,当出现,6,点链时,应开始调查原因,;,当出现,7,点链时,判定为有异常,应采取措施,.,控制图的观察分析,从概率的计算中,得出结论,:,点出在中心线一侧的概率,A1=1/2,点连续出现在中心线一侧的概率,A1=(1/2)7 = 1/128 (0.7%),即在,128,次中才发生一次,如果是在稳定生产中处于控制状态下,这种可能性是极小的,.,因此,可以认为这时生产状态出现异常,.,偏离,:,较多的点间断地出现在中心线的一侧时偏离,.,如有以下情况则可判断为异常状态,.,连续的,11,点中至少有,10,点出现在一侧时,;,连续的,14,点中至少有,12,点出现在一侧时,;,连续的,17,点中至少有,14,点出现在一侧时,;,连续的,20,点中至少有,16,点出现在一侧时。,控制图的观察分析,倾向,:,若干点连续上升或下降的情况称为倾向,其判别准则如下,:,当出现连续,5,点不断上升或下降趋向时,要注意该工序的操作方法,;,当出现连续,6,点不断上升或下降的趋向时,要开始调查原因,;,当出现连续,7,点不断上升或下降的趋向时,应判断为异常,需采取措施,.,周期,:,点的上升或下降出现明显的一定的间隔时称为周期,.,周期包括呈阶梯形周期变动、波状周期变动、大小波动等情况,.,控制图的观察分析,接近,:,图上的点接近中心线或上下控制界限的现象称为接近,.,接近控制界限时,在中心线与控制界限间作三等分线,如果在外侧的,1/3,带状区间内存在下述情况可判定为异常,:,连续,3,点中有,2,点,(,该两点可不连续,),在外侧的,1/3,带状区间内,;,连续,7,点中有,3,点,(,该,3,点可不连续,),在外侧的,1/3,带状区间内,;,连续,10,点中有,4,点,(,该,4,点可不连续,),在外侧的,1/3,带状区间内,.,当首批数据都在试验控制限之内（即控制限确定后），延长控制限，将其作为将来的一段时期的控制限。,当子组容量变化时（例如：减少样本容量，增加抽样频率），应调整中心限和控制限 。方法如下：,估计过程标准偏差（用,表示），用现有的子组容量计算：,= R/d2,式中,R,为子组极差均值，,d2,为随样本容量变化的常数，如下表,按照新的子组容量查表得到系数,d2 、D3、D4,和,A2，,计算新的极差和控制限。,为继续进行控制延长控制限,为继续进行控制延长控制限,估计过程标准偏差和计算新的控制限,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,d,2,1.13,1.69,2.06,2.33,2.53,2.70,2.85,2.97,3.08,过程能力解释,D1,计算过程的标准偏差,D2,计算过程能力,D3,评价过程能力,D4,提高过程能力,D5,对修改的过程绘制控制图并分析,建立,X-R,图的步骤,D,前提假设：,过程处于统计稳定状态；,过程的各测量值服从正态分布；,工程及其它规范准确地代表顾客的需求；,设计目标值位于规范的中心；,测量变差相对较小,前提说明：,总存在抽样变差；,没有“完全”受统计控制过程；,实际分布不是完美的正态分布,过程能力解释前提,计算过程能力,对于,X-R,图，过程能力是通过计算,Cpk，,用,Cpk,大小来确定过程能力，当所有点都受控后才计算该值。,对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点。,当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是,25,个或更多时期子组，且所有的点都受统计控制。,制程能力指数,Ca,制程能力指数,Cp,双边规格,只有上规格时,只有下规格时,制程能力指数,Cpk,当,Cpk1,说明制程能力差，不可接受；,1,Cpk1.33,说明制程能力可以，但需改善；,1.33,Cpk1.67,说明制程能力正常；,1.67 Cpk，,说明制程能力良好。,评价过程能力,改善过程能力,过程一旦表现出处于统计控制状态，该过程所保持的控制水平即反应了该系统的变差原因,过程能力。在操作上诊断特殊原因,(,控制,),变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对,系统本身直接采取管理措施,，否则过程能力不可能得到改进。有必要使用长期的解决问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。,可以使用诸如,排列图分析法及因果分析图,等解决问题技术。尽可能地追溯变差的可疑原因，并借助统计技术方法进行分析将有利于问题的解决,改善过程能力,过程稳定，控制范围,维持在一定的水平当中,降低变差,采取管理上的措施,降低偶因，如此才能,缩小控制界限，降低变差,缩小控制限,绘制并分析修改后的过程控制图,当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显地反应出来； 控制图成为验证措施有效性的一种途径。,对过程进行改变时，应小心地监视控制。这个变化时期对系统操作会是破坏性，可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。,在过程改变期间出现的特殊原因变差被识别并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态。这个新的均值反映了受控制状态下的性能。可作为现行控制的基础。但是还应对继续系统进行调查和改进。,制程绩效指标的计算，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。,过程绩效指数,Ppk,Cpk,和,Ppk,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。,群体,平均值=,标准差=,对,的估计,群体标准差的估计,A,收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分别如下：,B,计算控制限,上述公式中,A3,B3,B4,为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表 ：,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,B,4,3.27,2.57,2.28,2.209,1.97,1.88,1.82,1.76,1.72,B,3,0.03,0.12,0.19,0.24,0.28,A,3,2.66,1.95,1.63,1.43,1.29,1.18,1.10,1.03,0.98,注： 对于样本容量小于6时，,LCL,S,可能技术上为一个负值。在这种情况下没有标准差的下控制限。,X-s,图计算公式系数,C,过程控制解释,(,同,X-R,图解释,),D,过程能力解释,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,c,4,0.798,0.886,0.921,0.940,0.952,0.959,0.965,0.969,0.973,A,收集数据,一般情况下，中位数图用在样本容量小于,10,的情况，样本容量为奇数时更为方便。如果子组样本容量为偶数，中位数是中间两个数的均值。,B,计算控制限,C,过程控制解释,(,同,X-R,图解释,),估计过程标准偏差：,单值控制在检查过程变化时不如,X-R,图敏感。,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。,单值控制图不能区分过程零件间重复性，最好能使用,X-R,。,由于每一子组仅有一个单值，所以平均值和标准差会有较大的变性，直到子组数达到,100,个以上。,A,收集数据,收集各组数据,计算单值间的移动极差。通常最好是记录每对连续读数间的差值,(,例如第一和第二个读数点的差，第二和第三读数间的差等,),。移动极差的个数会比单值读数少一个,(25,个读值可得,24,个移动极差,),，在很少的情况下，可在较大的移动组,(,例如,3,或,4,个,),或固定的子组,(,例如所有的读数均在一个班上读取,),的基础上计算极差。,B,计算控制限,注：正常情况下，样本,n=2,此时,E,2,=2.66 D,4,=3.27,D3,=0 E,2,、D,4,、D,3,是用来计算移动极差分组,C,过程控制解释,审查移动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊原因的信号。记住连续的移动极差间是有联系的，因为它们至少有一点是共同的。由于这个原因，在解释趋势时要特别注意。,可用单值图分析超出控制限的点，在控制限内点的分布，以趋势或图形。但是这需要注意，如果过程分布不是对称，用前面所述的用于,X,图的规则来解释时，可能会给出实际上不存在的特殊原因的信号,估计过程标准偏差：,式中，,R,为移动极差的均值，,d,2,是用于对移动极差分组的随样本容量,n,而变化的常数。,计量型控制图常用系数表,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,D,4,3.27,2.57,2.28,2.11,2.00,1.92,1.86,1.82,1.78,D,3,0.08,0.14,0.18,0.22,A,2,1.88,1.02,0.73,0.58,0.48,0.42,0.34,0.34,0.31,B,4,3.27,2.57,2.28,2.209,1.97,1.88,1.82,1.76,1.72,B,3,0.03,0.12,0.19,0.24,0.28,A,3,2.66,1.95,1.63,1.43,1.29,1.18,1.10,1.03,0.98,m,3,A,2,1.88,1.19,0.80,0.69,0.55,0.51,0.43,0.41,0.36,E,2,2.66,1.77,1.46,1.29,1.18,1.11,1.05,1.02,0.98,d,2,1.13,1.69,2.06,2.33,2.53,2.70,2.85,2.97,3.08,c,4,0.798,0.886,0.921,0.940,0.952,0.959,0.965,0.969,0.973,120,第五部分:,计数型控制图制作步骤及判定原则,目 录,1. 引言,2. 不合格率,p,图,3. 不合格品数,np,图,4. 不合格数,c,图,5. 单位产品不合格数,u,图,与过程有关说明,人员,设备,环境,材料,方法,输出分为：,合格：“接受”,不合格：“拒收”,结果举例,控制图,车辆不泄漏/泄漏,给销售商发的货正确/不正确,风窗上玻璃上的气泡,发票上的错误,不合格率,p,图,不合格品数,np,图,每检验批的不合格品,c,图,每检验批的不合格品数,u,图,计数型数据控制图应用前提,前提是必须明确规定合格准则，并确定这些准则是否满足程序随时间产生一致的结果。,验收规范举例,评述,表面应没有斑点,在彩色纹理、光泽度和缺陷数几方面，表面应符合标准,为防止剥落而敷到镜子背面的任何材料不应引起镜子背衬有可见的斑点。,是什么斑点？,检验员是否同意？,如何测量？,符合哪种程度？,如何测量？,对谁可见？,在什么条件下？,计数型数据控制图益处,计数型数据存在于任何技术或行政管理过程中；,一般情况下计数型数据已存在，可快捷将数据转化成控制图；,收集计数型数据通常不需要专业化收集技术；,应用计数型控制图通常能对需要详细检查特定过程提供方向。,P,控制图的制做流程,A,收集数据,B,计算控制限,C,过程控制解释,D,过程能力解释,建立,p,图的步骤,A,阶段收集数据,A1,选择子组的容量、频率及数量,子组容量,分组频率,子组数量,A2,计算每个子组内的不合格品率,A3,选择控制图的坐标刻度,A4,将不合格品率描绘在控制图,A1,子组容量、频率、数量,子组容量：用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量,(,例如,50200),以便检验出性能的变化，一般希望每组内能包括几个不合格品，但样本数如果太大也会有不利之处。,分组频率：应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。时间隔短则反馈快，但也许与大的子组容量的要求矛盾,子组数量：要大于等于,25,组以上，才能判定其稳定性。,A2,计算每个子组内不合格品率,记录每个子组内的下列值,被检项目的数量,n,发现的不合格项目的数量,np,通过这些数据计算不合格品率,A3,选择控制图的坐标刻度,描绘数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标，子组识别作为横坐标。纵坐标刻度应从,0,到初步研究数据读数中最大的不合格率值的,1.5,到,2,倍。,划图区域,A4,将不合格品率描绘在控制图上,描绘每个子组的,p,值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。,当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理，如果任意一点比别的高出或低出许多，检查计算是否正确。,记录过程的变化或者可能影响过程的异常状况，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部份。,计算控制限,B1,计算过程平均不合格品率,B2,计算上、下控制限,B3,画线并标注,建立,p,控制图的步骤,B,计算平均不合格率及控制限,过程控制用控制图解释,C1,分析数据点，找出不稳定证据,C2,寻找并纠正特殊原因,C3,重新计算控制界限,超出控制限的点,链,明显的非随机图形,建立,p,图的步骤,C,过程能力解释,D1,计算过程能力,D2,评价过程能力,D3,改进过程能力,D4,绘制并分析修改后的过程控制图,建立,p,的步骤,D,计算过程能力,对于,p,图，过程能力是通过过程平均不合率来表示，当所有点都受控后才计算该值。如需要，还可以用符合规范的比例,(1-p),来表示。,对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点。,当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是,25,个或更多时期子组，且所有的点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的,p,值是该过程当前能的更好的估计值。,改善过程能力,过程一旦表现出处于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反应了该系统的变差原因,过程能力。在操作上诊断特殊原因,(,控制,),变差问题的分析方法不适于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。有必要使用长期的解决问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。,可以使用诸如排列图分析法及因果分析图等解决问题技术。但是如果仅使用计数型数据将很难理解问题所在，通常尽可能地追溯变差的可疑原因，并借助计量型数据进行分将有利于问题的解决,改善过程能力,过程稳定，不良率维,持在一定的水平当中,降低不良率,采取管理上的措施,降低偶因，如此才能,缩小控制界限，降低不良率,缩小控制限,绘制并分析修改后过程控制图,当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显地反应出来； 控制图成为验证措施有效性的一种途径。,对过程进行改变时，应小心地监视控制。这个变化时期对系统操作会是破坏性，可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。,在过程改变期间出现的特殊原因变差被识别并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态。这个新的均值反映了受控制状态下的性能。可作为现行控制的基础。但是还应对继续系统进行调查和改进。,不合格品数,np,图,“np”,图是用来度量一个检验中的不合格品的数量，与,p,图不同，,np,图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率。,p,图和,np,图适用的基本情况相同，当满足下列情况可选用,np,图,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。“,np”,图的详细说明与,p,图很相似，不同之处如下：,A,收集数据,受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定。样本容量应足够大使每个子组内都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。,记录并描绘每个子组内的不合格品数,(np),。,B,计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,C,过程控制解释：同“,p”,图的解释。,D,过程能力解释：过程能力如下：,缺陷数,c,图,“c”,图内来测量一个检验批内的缺陷的数量，,c,图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验：,不合格分布在连续的产品流上,(,例如每匹维尼龙上的瑕疪，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,(,如每,100,平方米维尼龙上暇疵,),。,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，每辆车或组件可能存在一个或多个不同的不合格,),。,主要不同之处如下：,A,收集数据,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,(,缺陷的发生率,),而不是外观的变化,(,样本容量,n),，在数据表中记录样本容量；,记录并描绘每个子组内的缺陷数,(c),B,计算控制限,过程控制解释、过程能力解释,C,过程控制解释,同,p,图解释,D,过程能力解释,过程能力为,c,平均值，即固定容量,n,的样本的缺陷数平均值。,单位产品缺陷数,u,图,“u”,图用来测量具有容量不同的样本,(,受检材料的量不同,),的子组内每检验单位产品之内的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外，它是与,c,图相似的。“,u”,图和“,c”,图适用于相同的数据状况，但如果样本含有多于一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用“,u”,图，并且在不同时期内样本容量不同时必须使用“,u”,图。“,u”,图的绘制和“,p”,图相似，不同之处如下：,A,收集数据,各子组样本的容量彼此不必都相同，建议尽可能使它样本容量保持在其平均值的正负,25%,以内可以简化控制限的计算。,记录并描绘每个子组内的单位产品缺陷数,u=c/n,式中,c,为发现的缺陷数量，,n,为子组中样本容量,(,检验报告单位的数量,),，,c,和,n,都应记录在数据表中。,B,计算控制限,过程控制、过程能力解释,C,过程控制解释,同,p,图解释,D,过程能力解释,过程能力为,u,平均，即每报告单位缺陷数的平均值。,常见问题解答:,1：什么是,SPC？,A：,通过使用控制图对可能造成产品不合格的工序因素：,4,M1E：,人、机、料、法、环进行分析、采取措施使4,M1E,处于,受控状态及满足工序质量能力要求，预防不合格的发生。,B：SPC：STATISTIC PROCESS CONTROL,统计过程控制,2：SPC,研究对象是什么？,A：4M1E：,人、机、料、法、环而不是产品。,3：,为什么要做,SPC？,预防不合格的发生，而不是不合格的检验。,4：是否所有产品特性和/或过程特性都要做,SPC？,不是！,A：,仅是质量控制点工序重要产品特性和/或过程特性。,B：,产品特殊特性：尺寸。,C：,易出质量问题的产品特性。,5：何时做,SPC？,A：,小批量生产时；,B：,批量生产时；,C：,样件阶段不需做。,6：谁做,SPC？,A：,控制计划编制小组在编制试生产控制计划时确定试生产,要做控制图的产品特性（一般来源于特殊特性）、,控制图类型、样本大小/频率。,B：,控制计划编制小组在编制量产控制计划时确定批量生产,要做控制图的产品特性（一般来源于特殊特性和试生产）、,控制图类型、样本大小/频率。,C：,日常生产时检验员或操作者检验记录数据。,D：,试生产时质量管理人员或技术人员描点、组织相关人员分析、,采取措施使工序受控且满足工序能力要求如：,PPK1,67。,E：,批量生产时检验员或操作者描点、分析、采取措施使工序受控,质量管理人员或技术人员计算工序能力指数、分析、采取措施,（包括提交高层人员）使工序能力指数满足要求如,CPK1,33,F：,车间记录4,M1E,所发生的变化。,G：,质量部门准备空白控制图并保存控制图。,7：如何做,SPC？,A：,试生产阶段：,A1：,在试生产控制计划中确定要做控制图的特性、样本大小、,频率或制定,“,初始工序能力指数计划,”,。,A2：,根据计划准备空白控制图发放给车间并填好相关栏目：,工厂、部门、工序、计算控制限的日期、工程规范、零件号、,机器编号、日期、特性、样本容量,/,频率、零件名称,A3：,在试生产时根据样本容量/频率抽样并记录在控制图“读数”栏。,A4：,数据数量要求：试生产数量300件、,对于均值极差图、均值标准差图,抽样组数25次、抽样零件数100件。,A5：,计算均值、极差、均值极差、,U,CL,、L,CL,等数据。,A6：,对于均值极差图将,UCL、LCL,三个虚线、两个实线画在控制图上。,A7：,将数据点标在控制图上并连成线。,A8：,对控制图进行点线面分析有无异常，若有异常圈出来并进行,原因分析采取针对4,M1E,的措施、验证效果。,A9：,计算工序能力指数：,对于均值极差图、均值标准差图要求：,PPK1,67,A10：,若指数不满足要求,进行原因分析采取针对4,M1E,的,措施、验证效果。,A11：,对于生产过程中4,M1E,发生变化要有书面记录以利于,分析工序出现异常问题原因。,A12：,一般试生产控制图先收集完所有数据、计算、再分析,点线面是否受控。,A13：,试生产控制图也可以上下规范限70-80%作为控制限。,A14：,试生产控制图称为分析用控制图。,A15：,遵循,PDCA,循环。,A16：,试生产控制图得到以下成果：,1：,消除4,M1E,中影响工序稳定的因素；,2：消除4,M1E,中影响工序能力的因素；,3：为量产控制图提供上下控制限,UCL、LCL。,B：,批量生产阶段：,B1：,在生产控制计划中确定要做控制图的特性、样本大小、,频率或制定,“,工序能力指数计划,”,。,B2：,根据计划准备空白控制图发放给车间并填好相关栏目：,工厂、部门、工序、计算控制限的日期、工程规范、零件号、,机器编号、日期、特性、样本容量,/,频率、零件名称,B3：,对于均值极差图将,UCL、LCL,三个虚线、两个实线画在控制图上。,B4：,在生产时根据样本容量/频率抽样并记录在控制图“读数”栏。,B5：,将数据点标在控制图上对控制图进行点分析有无异常，,若有圈出来并进行原因分析采取针对4,M1E,的措施、验证效果。,B6：,对控制图点联成线进行线面分析有