统计过程控制与常规控制图[精选].ppt

第六章 统计过程控制与常规控制图 本章主要内容：介绍SPC，控制图的重要性，控制图的原理，判稳及判异准则，休哈特控制图，通用控制图，与过程能力指数。 一、SPC SPC即Statistical Process Control，即统计过程控制。应用统计计数对过程的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。SPC强调全过程预防。 SPC的特点： SPC是全系统的，全过程的 SPC强调科学方法 SPC不仅用于生产过程还可以用于服务及一起管理过程。 SPC迄今经历了三个发展阶段：SPC、SPD、SPA。 SPC阶段：20世纪二十三十年代由休哈特创造，能科学的区分生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对过程的异常及时警告，以便能采取措施，消除异常恢复过程稳定。 SPD阶段：Statistical Process Diagnosis的简称,即统计过程诊断。 SPA阶段：Statistical Process Adjustment，即统计过程调整。 SPC与SPD的进行步骤 步骤1：培训SPC和SPD。 步骤2：确定关键变量 步骤3：提出或改进规范标准 。 步骤4：编制控制标准手册，各部门落实。 步骤5：对过程进行统计监控。 步骤6：对过程进行诊断并采取措施解决问题。 二、控制图原理 控制图（Control Chart）是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种统计方法设计的图。 中心线（CL，Central Line）、上控制限（UCL，Upper Control Limit）和下控制限（LCL，Lower Control Limit），并按时间顺序抽取样本统计量数值的描点顺序。 SPC控制图是质量管理七个工具的核心。 控制图原理的概率解释 点子超出控制线的事件为小概率事件，出现小概率事件的几率很小，近似认为不可能，因此点子出界则判异常。 控制图原理的偶因、异因解释 假定在设计过程中，异因已经被消除，剩下偶因，则为最小的波动。根据统计学原理设计出相应的控制界限，当点子超出界限时即为存在异因。 控制图的预防原则 不断监控，异因在出现而未形成不合格品前就应消除。 查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准。 统计控制状态 统计控制状态（State in Control）或稳态指过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态。 控制状态是生产追求的目标。 通过对过程的不断调整，控制状态是可以达到的。 三、两类错误和3σ方式 虚发警报 纯粹由于偶然出现点子出界。 漏发警报 产品的质量分布偏离了典型分布，石还有一部分产品的质量特性值是在上下控制界限内的。 减小两种错误造成的损失 根据两种错误造成的总损失最小来确定UCL和LCL之间的最优间隔。 实践证明3σ方式最优。 3σ方式 UCL＝ ＋3σ CL＝ LCL= -3σ 此时a＝0.27% 四、控制图的判断准则 分析用控制图的主要目的是：分析生产过程是否处于统计稳态；分析生产过程的过程能力是否满足技术要求，此时称为技术稳态（State in Technical Control）。 应用控制用控制图的目的是使生产过程保持在确定状态。 六、休哈特控制图 常规控制图包括：计量值控制图、计件值控制图、计点值控制图。其中计件值控制图和计点值控制图统称为计数值控制图。 休哈特控制图的设计思想: 点出界判异 点排列不随机判异 判断异常准则 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点中相邻点上下交替； 准则5：连续3点中有两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，且无一在C区中。 判断稳态的准则 连续25个点都在控制界限内； 连续35个点至多有一个落在控制界限外； 连续100个点至多有2个点落在控制界限外。 控制图 控制图 Me－R控制图 X－Rs 控制图 P控制图 Np控制图 C控制图 控制图使用 控制图应用范围 控制对象选择 控制图类型选择 分析控制图 控制图异常处理 控制图 X图控制线： R图控制线 注意事项 合理分组原则； 经济性； 样本n和抽样频率 ； 质量偏移检出能力的操作性曲线 控制图 S图的控制线为： 七、通用控制图 通用控制图的重点包括以下两个内容：标准变化和直接打（描）点法