SPC.pptVIP

统计过程控制 Statistical Process Control 持续改进及统计过程控制概述之一预防与检测 过程控制的需要 检测—容忍浪费 预防—避免浪费 持续改进及统计过程控制概述之二过程控制系统 持续改进及统计过程控制概述之三变差的普通原因及特殊原因 变差：一个数据组对于目标值有不同的差异。 变差的普通原因：指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布作用在过程的许多变差的原因，即常规的、连续的、不可避免的影响产品特性不一致的原因。如操作技能、设备精度、工艺方法、环境条件。 变差的特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，当原因出现时，将造成过程的分布的改变，即特殊的，偶然的，断续的，可以避免的影响产品特性不一致的原因。如：刀具不一致、模具不一致，材料不一致，设备故障，人员情绪等。特点：不是始终作用在每一个零件上，随着时间的推移分布改变。 普通原因和特殊原因变差的分析 当过程仅存在变差的普通原因时，过程处于受控状态，这个过程处于稳定过程，产品特性服从正态分布。 当过程存在变差的特殊原因时，这时输出的产品特性不稳定，过程处于非受控状态或不稳定状态。 持续改进及统计过程控制概述之四局部措施和对系统采取措施 局部措施 消除变差的特殊原因——局部措施(属于纠正和预防措施) 统一刀具、稳定情绪、统一材料、修复设备 （操作者可以解决，解决15％问题） 系统措施 减少变差的普通原因——采用系统的方法(属于持续改进) 人员培训、工艺改进、提高设备精度 （管理层解决，解决８５％问题） 持续改进及统计过程控制概述之五过程控制和过程能力 持续改进及统计过程控制概述之六过程改进循环及过程控制 上控制限 中心限 下控制限 1、收集 收集数据并画在图上 2、控制 根据过程数据计算实验控制限 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 持续改进及统计过程控制概述之八控制图的益处 合理使用控制图能: 供正在进行过程控制的操作者使用; 有利于过程持续稳定、可预测地保持下去; 提高产品质量、生产能力、降低成本; 为讨论过程的性能提供共同的语言,为过程分析提供依据; 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或采取系统措施的指南。 SPC基础 大规模生产的出现产生一个突出问题—如何控制大批量产品质量。英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国休哈特(W.A.Shewhart)博士提出将3?原理运用于生产过程当中，首创过程控制理论并发表了控制图法，形成SPC的基础。 控制图(Control Chart)：对过程质量特性记录评估，以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图。 控制图原理 3?原则 不论?与?取值为何，只要上下限距中心值（平均值）的距离各为3 ?（标准差） ，则产品质量特征值落在范围内的为99.73%。 产品质量特征值落在[? -3 ? ， ? +3 ? ]之外的概率为0.27%，其中单侧的概率分别为0.135%。 休哈特正是据此发明了控制图。 控制图原理 控制图的形成： 将正态分布图按逆时针方向旋转90°，就是一张典型的控制图—单值控制图。图中UCL= ? +3?为上控制限，CL= ?为中心线，LCL= ? -3?为下控制限。 产品质量波动及其统计描述 常规休哈特控制图 控制图建立的五个步骤 Xbar-R图 Xbar-R图 平均极差及过程平均值、控制限计算公式 Xbar-R图 为了继续进行控制，延长控制限 建立Xbar-R图的步骤D 过程能力及过程能力指数概念 过程能力：指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化，也就是在受控状态下，实现过程目标的能力。 过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法： Cp：过程均值X与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk：过程均值X与规范中值不一致时的过程能力指数。 过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力。 Pp：过程均值X与规范中值一致时的过程性能指数。 Ppk：过程均值X与规范中值不一致时的过程性能指数。 过程性能指数表述，存在普通原因变差和特殊原因变差。 过程能力指数计算 过程的标准差（正态分布存在两种标准差） 固有标准差：过程仅存在普通原因变差时用，即计算Cp、Cpk时用。 总标准差：过程存在普通和特殊原因变差时用，即计算Pp、Ppk时用。 过程能力计算 过程能力计算 特殊情况：不对称公差或单边公差 均值和标准差图（Xbar－s图） 中位数图（X－R图） 收集数据