SPC统计过程控制(6小时).ppt

课程内容 什么是SPC？ SPC的发展 SPC的焦点——过程（Process） SPC与传统SQC的最大不同点，就是由Q——P的转变。 SPC的焦点——过程（Process） 数据的类型 基本统计术语 直方图 正态分布 变差的普通原因 V.S.特殊原因 管制图 管制图 管制图是对过程质量加以测定、记录，从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。图上有中心线(CL-Central Line)、上管制界限(UCL-Upper Control Limit)和下管制界限(LCL-Lower Control Limit)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，参见管制图示例图。 管制界限与规格界限 管制界限与规格界限 管制图的益处 合理使用管制图能 供正在进行过程控制的操作者使用 有助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。 a 風險 和 b風險 每个子组的平均值和极差的计算 平均值和极差 平均值的计算 使用管制图的准备 建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管制的特性，考虑到 顾客的需求 当前及潜在的问题区域 特性间的相互关系 确定测量系统(MSA) 使不必要的变差最小 使用管制图的注意事项 分组问题 主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组, 组内不应有不同本质的数据, 以保证组内仅有普通原因的影响. 我们所使用的管制图是以影响过程的许多变动因素中的普通因素所造成的波动为基准来找出异常因素的, 因此, 必须先找出过程中普通原因波动这个基准. 使用管制图的注意事项 分层问题 同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进行分层控制, 作分层管制图. 另外, 当管制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法. 使用管制图的注意事项 控制界限的重新计算 为使控制线适应今后的生产过程, 在确定管制图最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常常需要反复计算, 以求得切实可行的管制图. 但是, 管制图经过使用一定时期后, 生产过程有了变化, 例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新收集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的管制图. 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 每组样本数 B计算控制限 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。 单值控制在检查过程变化时不如Xbar-R图敏感。 如果过程的分布不是对称的，则在解释单值管制图时要非常小心。 单值管制图不能区分过程零件间重复性，最好能使用Xbar-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。 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 不良和缺陷的说明 公式汇整 管制图使用十大误区 没能找到正确的管制点(特性) 没有适宜的测量工具 没有解析生产过程，直接进行管制 解析与管制脱节 管制图没有记录重大事项 不能正确理解X Bar图与R图的含义 管制界限与规格界限混为一谈 不能正确理解管制图上点变动所代表的意思 没有将管制图用于改善 管制图是品管的事 计量值的制程能力估算 Normal Distribution 计算 Z 值 单边规格：Z USL = 或