SPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制培訓(xùn)教材

1、1Statistical Process Control（統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制）2統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC）1、SPC的發(fā)展史2、基本統(tǒng)計(jì)概念3、過(guò)程變差4、控制圖5、過(guò)程控制和過(guò)程能力3SPC的發(fā)展n20世紀(jì)20年代，美國(guó)休哈特提出；n二戰(zhàn)后期，美國(guó)將休哈特方法在軍工部門推行；n19501980，逐漸從美國(guó)工業(yè)中消失 ；休哈特的同事戴明博士在日本推行SPC；n在日本強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)下，80年代起，美國(guó)又重新大規(guī)模推行SPC；n美國(guó)三大汽車廠聯(lián)合制定QS9000標(biāo)準(zhǔn)。4SPC的作用n1、確保制程持續(xù)穩(wěn)定、可預(yù)測(cè)。n2、提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)能力、降低成本。n3、為制程分析提供依據(jù)。n4、區(qū)分變差的特殊原因和普通原

2、因，作為采取局部措施或?qū)ο到y(tǒng)采取措施的指南。5基本統(tǒng)計(jì)概念6F字母計(jì)數(shù)練習(xí)nImagine for one brief moment that each of the one hundred and forty-one words of this paragraph is a separate component from a first run of fourteen-inch flywheels. You are one of five inspectors performing the final inspection of these finished components which

3、 were produced on fairly small dial index machines that are not being controlled by the use of statistical techniques. As can be expected from an operation of this nature , there are a number of defectives components being made .Each word that contains an f represents a defective component. How many

4、 of the defectives are you able to find? Check again and inspect for the present s off s. Write your final count in the bottom left hand corner of this page .This example should give you a fair idea of how reliable 100%inspection can be. 請(qǐng)用1分鐘，徹底檢查一次，看看字母“F”出現(xiàn)的次數(shù)答案？7F字母計(jì)數(shù)練習(xí)n結(jié)論：100的檢驗(yàn)不能保證100的合格8預(yù)防與檢測(cè)

5、n過(guò)去，制造商經(jīng)常通過(guò)生產(chǎn)來(lái)制造產(chǎn)品，通過(guò)質(zhì)量控制來(lái)檢查最終產(chǎn)品并剔除不合格產(chǎn)品。在管理部門則經(jīng)?？繖z查或重新檢查工作來(lái)找出錯(cuò)誤，在這兩種情況下都是使用檢測(cè)的方法，這種方法是浪費(fèi)的，因?yàn)樗试S將時(shí)間和材料投入到生產(chǎn)不一定有用的產(chǎn)品或服務(wù)中。n一種在第一步就可以避免生產(chǎn)無(wú)用的輸出，從而避免浪費(fèi)的更有效的方法是預(yù)防nSPC強(qiáng)調(diào)全過(guò)程的預(yù)防！9基本統(tǒng)計(jì)概念統(tǒng)計(jì)學(xué)（Statistics）n收集、整理、展示、分析解釋統(tǒng)計(jì)資料n由樣本（sample）推論母體群體（population）n能在不確定情況下作決策n是一門科學(xué)方法、決策工具x 抽樣 推論10基本統(tǒng)計(jì)概念統(tǒng)計(jì)量nR 全距（range）n 算術(shù)平均

6、數(shù)（arithmetic mean）nMd 中位數(shù)（median）nMo 眾數(shù)（mode）n 方差/變異（variance）n 標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）)(x211基本統(tǒng)計(jì)概念nR 全距（range） 全距是指一個(gè)變量數(shù)列中最大標(biāo)志值與最小標(biāo)志值之差。因?yàn)樗菙?shù)列中兩個(gè)極端值之差，故又稱為極差。 RXmaxXmin12統(tǒng)計(jì)基本概念n 算術(shù)平均數(shù)（arithmetic mean） )(xnxfxniii113基本統(tǒng)計(jì)概念nMd 中位數(shù)（median） 將總體單位數(shù)量標(biāo)志的各個(gè)數(shù)值按照大小順序排列，居于中間位置的那個(gè)數(shù)值稱為中位數(shù)。n當(dāng)資料項(xiàng)數(shù)n為奇數(shù)，數(shù)列中只有一個(gè)居中的標(biāo)

7、志值，該標(biāo)志值就是中位數(shù)。n當(dāng)n為偶數(shù)時(shí)，數(shù)列中有兩個(gè)居中的標(biāo)志值，中位數(shù)便是中間兩個(gè)標(biāo)志值的簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)。14基本統(tǒng)計(jì)概念nMo 眾數(shù)（mode） 眾數(shù)是總體中出現(xiàn)次數(shù)最多或最普遍的標(biāo)志值，即頻次或頻率最大的標(biāo)志值。數(shù)列中最常出現(xiàn)的標(biāo)志值說(shuō)明該標(biāo)志值最具有代表性。15基本統(tǒng)計(jì)概念n 方差/變異（variance）2)()()(111)(22221122xxxxxxnnxxfnniii16基本統(tǒng)計(jì)概念n 標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）)()()(111)(2222112xxxxxxnnxxfnniii17基本統(tǒng)計(jì)概念n例： 1,1,2,3,4,6,11n R=10 n Md=

8、3 Mo=1n n 4X67.12256. 318練習(xí)數(shù)列：12，11，12，13，18，30，24，9請(qǐng)計(jì)算下列統(tǒng)計(jì)量：qRqMd Mo q q X219數(shù)據(jù)的收集與整理 群體樣本結(jié)論數(shù)據(jù)抽 樣分析測(cè)試行動(dòng)20 每件產(chǎn)品的尺寸與別的都不同 范圍 范圍 范圍 范圍但它們形成一個(gè)模型，若穩(wěn)定，可以描述為一個(gè)分布 范圍 范圍 范圍分布可以通過(guò)以下因素來(lái)加以區(qū)分 位置 分布寬度 形狀 或這些因素的組合21數(shù)據(jù)收集 10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.0910.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.5510.0

9、110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.1210.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.059.739.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.9810.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.709.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.3910.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.1010.0910.3310.069.539.9510.39

10、10.169.7310.159.759.799.9410.099.979.919.649.8810.029.919.5422為找出這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律將它們分組、統(tǒng)計(jì)、作直方圖，如機(jī)螺絲直徑直方圖所示。圖中的直方高度與該組的頻數(shù)成正比。10.510.29.99.69.3Descriptive Statistics23如果數(shù)據(jù)的離散程度遵從正態(tài)分布X平均值：112312368.2695.4499.73曲線下的總面積10024過(guò)程變差輸入（材料）過(guò)程（生產(chǎn)/裝配）輸出（產(chǎn)品）反饋（測(cè)量/檢驗(yàn)）材料人機(jī)法測(cè)量系統(tǒng)25過(guò)程變差n 輸入材料 不同批次之間的差異 批次內(nèi)的差異 隨時(shí)間產(chǎn)生的差異 隨環(huán)境產(chǎn)生的

11、差異26過(guò)程變差n生產(chǎn)/裝配 設(shè)備及工裝夾具的差異 隨時(shí)間而產(chǎn)生的摩損，漂移等 操作工之間的差異（如手工操作的過(guò)程） 設(shè)置的差異 環(huán)境的差異27測(cè)量系統(tǒng)的變差n量具精確度（偏差） 量具精確度是指測(cè)量觀察平均值與真實(shí)值（基準(zhǔn)值）的差異。 真實(shí)值由更精確的測(cè)量設(shè)備所確定28測(cè)量系統(tǒng)變差n量具重復(fù)性 量具重復(fù)性是由一個(gè)操作者采用一種測(cè)量?jī)x器，多次測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量值變差。29測(cè)量系統(tǒng)變差n量具再現(xiàn)性 量具再現(xiàn)性是由不同的操作者，采用相同的測(cè)量?jī)x器，測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)測(cè)量平均值的變差。30測(cè)量系統(tǒng)變差n量具穩(wěn)定性 量具穩(wěn)定性是同一測(cè)量系統(tǒng)在不同時(shí)間測(cè)量同一零件時(shí)，至少兩組測(cè)量值的

12、總變差。31測(cè)量系統(tǒng)變差n 量具線性 量具線性是在量具預(yù)期的工作范圍內(nèi)， 偏差的差值。32過(guò)程變差n 對(duì)于所有的過(guò)程輸出，都有兩個(gè)主要統(tǒng)計(jì)：q 對(duì)中性 指由過(guò)程的平均值至最近的規(guī)格限的距離q 變差（波動(dòng)） 指過(guò)程的分布寬度USLLSL變差（波動(dòng)）對(duì)中性33過(guò)程變差n 過(guò)程的變差分兩個(gè)類型 特殊原因造成的變差 普通原因造成的變差34過(guò)程變差n 普通原因變差 影響過(guò)程中每一個(gè)單位 在控制圖上表現(xiàn)為隨機(jī)性 沒(méi)有明確的圖案 但遵循一個(gè)分布 是由所有不可分派的小變差源組成 通常需要采取系統(tǒng)措施來(lái)減少35過(guò)程變差n 特殊原因變差 間斷的、偶然的、通常是不可預(yù)測(cè)的和不穩(wěn)定的變差 在控制圖上表現(xiàn)為超出控制限的

13、點(diǎn)或鏈或趨勢(shì) 非隨機(jī)的圖案 是由可分派的變差源造成，該變差源可以糾正36如果僅存在變差的普通原因， 目標(biāo)值線隨著時(shí)間的推移，過(guò)程的輸出形成一個(gè)穩(wěn)定的分布并可預(yù)測(cè)。 預(yù)測(cè) 時(shí)間 范圍 目標(biāo)值線如果存在變差的特殊原因，隨著時(shí)間的推 預(yù)測(cè)移，過(guò)程的輸出不穩(wěn)定。 時(shí)間 范圍37過(guò)程變差n 工業(yè)經(jīng)驗(yàn)建議為：n只有過(guò)程變差的15是特殊的，可以通過(guò)與操作直接有關(guān)的人員糾正。n大部分（其余的85）是管理人員通過(guò)對(duì)系統(tǒng)采取措施可糾正的。38過(guò)程控制和過(guò)程能力n 每個(gè)過(guò)程可以分類如下：q受控或不受控q是否有滿足客戶要求滿足要求受控不受控符合（合格）1類3類不符合（不合格）2類4類39過(guò)程控制和過(guò)程能力1類（符合要

14、求，受控）q是理想狀況。為持續(xù)改進(jìn)可能需要進(jìn)一步減少變差。2類（不符合要求，受控）q存在過(guò)大的普通原因變差。q短期內(nèi)，進(jìn)行100檢測(cè)以保障客戶不受影響。q必須進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)找出并消除普通原因的影響。40過(guò)程控制和過(guò)程能力3類（符合要求，不受控）q有相對(duì)較小的普通原因及特殊原因變差。q如果存在特殊原因已經(jīng)明確但消除具影響可能不太經(jīng)濟(jì)，客戶可能接受這種過(guò)程狀況。4類（不符合要求，不受控）q存在過(guò)大的普通原因及特殊原因的變差。q需要進(jìn)行100檢測(cè)以保障客戶利益。q必須采取緊急措施使過(guò)程穩(wěn)定，并減小變差。41過(guò)程控制和過(guò)程能力n 判斷一個(gè)過(guò)程是否滿足規(guī)格要求： 能力指數(shù)Cpk 性能指數(shù)Ppkn 判斷一個(gè)

15、過(guò)程是否受控： 控制圖42控 制 圖43控制圖n 什么是控制圖？ 控制圖是對(duì)過(guò)程質(zhì)量加以測(cè)定、記錄從而進(jìn)行控制管理的一種用科學(xué)方法設(shè)計(jì)的圖。UCLCLLCL44控制圖n控制圖的應(yīng)用正常獨(dú)立處理過(guò) 程過(guò)程的聲音（測(cè)量）否調(diào)整是交付客戶45基本概念n 控制圖中包括三條線q控制上限(UCL)q中心線(CL)q控制下限(LCL)UCLCLLCL46控制圖的種類n 數(shù)據(jù)：是能夠客觀地反映事實(shí)的資料和數(shù)字n 數(shù)據(jù)的質(zhì)量特性值分為：q計(jì)量值 可以用量具、儀表等進(jìn)行測(cè)量而得出的連續(xù)性數(shù)值，可以出現(xiàn)小數(shù)。q計(jì)數(shù)值 不能用量具、儀表來(lái)度量的非連續(xù)性的正整數(shù)值。47控制圖的種類n 計(jì)量型數(shù)據(jù)的控制圖qXbar-R圖

16、（均值極差圖）qXbar-S圖（均值標(biāo)準(zhǔn)差圖）qX-MR圖（單值移動(dòng)極差圖）q （中位數(shù)圖）n 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖qP圖（不合格品率圖）qnp圖（不合格品數(shù)圖）qc圖（不合格數(shù)圖）qu圖（單位產(chǎn)品不合格數(shù)圖）圖Rx 48控制圖的使用策劃n 作控制圖需要按以下步驟：q計(jì)劃q資源q評(píng)估和改進(jìn)49控制圖的使用策劃n 要點(diǎn)q建立適于采取措施的環(huán)境q確定過(guò)程q確定待管理的特性 考慮： 考慮客戶的要求 當(dāng)前及潛在的問(wèn)題區(qū) 特性間的相互關(guān)系q確定測(cè)量系統(tǒng)q使不必要的變差最小化50計(jì)量型控制圖：Xbar-R圖n 平均數(shù)-全距控制圖q數(shù)據(jù)可以合理分組時(shí)分析或控制 制程平均使用Xbar圖 制程變差使用R圖q工業(yè)界

17、最常用的計(jì)量值控制圖51分組技術(shù)n分組技術(shù)是控制圖中最重要的組成部分n休哈特的分組原則相似的數(shù)據(jù)放在一組。例如，按操作工分組，驗(yàn)證操作工之間的不同。按設(shè)備分組，驗(yàn)證設(shè)備之間的不同。n分組的目的是讓組內(nèi)僅包含普通原因引起的變差，讓所有的特殊原因引起的變差放在組間。52計(jì)量型控制圖：Xbar-R圖 RAxLCLRAxUCLRDLCLRDUCLKRRRRKxxxxxxRRkk22342121n2345A21.881.020.730.58D43.272.572.282.11D3000053建立Xbar-R圖的步驟1、收集數(shù)據(jù)q選擇子組大小，頻率和子組數(shù)量q建立控制圖及記錄原始數(shù)據(jù)q計(jì)算每個(gè)子組的X平均

18、值和極差Rq選擇控制圖的刻度q將平均值和極差畫(huà)到控制圖上。54建立Xbar-R圖的步驟2、計(jì)算控制限q計(jì)算極差的平均值和過(guò)程平均值q計(jì)算控制限q在控制圖上畫(huà)出中心線及控制線55建立Xbar-R圖的步驟3、過(guò)程控制解釋q分析極差圖（R圖上的數(shù)據(jù)點(diǎn)）q識(shí)別并標(biāo)注特殊原因（R圖）q重新計(jì)算控制極限（R圖）q分析平均值圖（Xbar圖）上的數(shù)據(jù)點(diǎn)q識(shí)別和標(biāo)注特殊原因（ Xbar圖）q重新計(jì)算控制極限（Xbar圖）q為繼續(xù)控制延長(zhǎng)控制限q控制的最終概念（用控制圖于持續(xù)的過(guò)程控制）56Xbar-圖練習(xí)方法：每小時(shí)USL=120UCL=80時(shí)間8:009:0010:0011:0012:0013:0014:00

19、15:0016:0017:00編號(hào)12345678910X11051021071079710510910197105X298106991011059711995100101X31041061041061129811510910897X410510310299100101102100101102X51059810411110010811010296101SUM X518517519528520516563516512517X-bar104103104106104103113103102103R7881215111714128時(shí)間18:00 19:0020:0021:0022:0023:000:0

20、01:002:003:00編號(hào)11121314151617181920X195103108991191059810098103X21001021011061021099894109106X398103981001151009710594101X41061019910210910110110410499X510610010396112102103101106104SUM X517522523518573534515523531534X-bar103104105104115107103105106107R1131010179611157LSL=80USL=12057Xbar-圖練習(xí)2010Subgroup0113111109107105103101999795Sample Mean11Mean=102