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目录 统计过程控制概念 控制图原理 过程能力与过程能力指数 常用控制图绘制 统计过程控制概念 过程控制 统计过程控制概念 什么是SPC? SPC --Statistical Process Control (统计过程控制) 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目的。 统计技术----数理统计方法。 2、SPC的作用 预防: 判断过程的异常,及时告警。 3、SPC的缺点 不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处,即不能进行诊断。 统计过程控制概念 SPC特点 是一种预防性方法。 强调全员参与。 SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题,SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在于“P(Process,过程)”。 统计过程控制(SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。 在生产过程中,产品的质量特征值的波动是不可避免的。它是由4M1E,即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。波动分为两种:正常波动和异常波动,或称为偶然误差和系统误差。正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因(异常因素)造成的,它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。 由于过程波动具有统计规律性,随机误差具有一定的分布规律,当过程受控时没有系统误差,根据中心极限定理,这些随机误差的总和,即总体质量特性服从正态分布N(μ,σ2)。正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置,越往边缘个体数越少。在正态分布正负3σ范围内,即样品特征值出现在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为99.73%,即超出正负3σ范围发生概率仅为0.27%。 SPC就是使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高过程能力。 控制图结构 将通常使用的正态分布图向右转90度,就得到一张控制图。 控制图形状 控制图判异准则 控制图判异准则 控制图判异准则 控制图原理 控制图判异准则 过程能力与过程能力指数 过程能力 也称工序能力。是指过程加工质量方面的能力,是衡量过程加工内在一致性的指标。 过程能力指数(Cp) 过程能力用过程能力指数来加以量化 双侧公差情况:Cp=T/6σ=(Tu-Tl)/6σ 单侧公差情况: Cpu=(Tu-μ)/3σ Cpl=(μ-Tl)/3σ 若μ、σ未知,则用Xbar估计μ,用s估计σ 过程能力与过程能力指数 有偏移情况 Cpk=(1-k)Cp 其中, K= ε/(T/2)=2ε/T ε=|Xbar-(T/2)| 过程能力与过程能力指数 常用控制图应用 控制图分类 常用控制图应用 控制图的作法(Xbar—R图) 步骤1:确定控制对象(统计量) 步骤2:取预备数据 取20~25个子组,子组大小一般为4或5 步骤3:计算Xbari,Ri 步骤4:计算X,Rbar 常用控制图应用 步骤5:计算R图控制线并作图 UCLR=D4Rbar CLR=Rbar LCLR=D3Rbar 常用控制图应用 步骤6:将预备数据点绘在R图中,并对状态进行判断。若稳,进行步骤7,否则去除可查明原因后转入步骤4。 步骤7:计算Xbar并作图,将预备数据绘在Xbar图中,对状态进行判断。若稳,进行步骤8,否则去除可查明原因后转入步骤4。 常用控制图应用 步骤8:计算过程能力指数,并检验其是否满足技术要求,若能满足,则转入步骤9,否则需调整过程直至过程指数满足技术要求为止。 步骤9:延长控制线,作控制用控制图并进行日常管理。 其它控制图绘制见GB/T4021-2001《控制图》 * * 2007年6月 对过程进行分析,建立控制标准 对过程进行监控和评价 对过程进行维护和改进 控制图原理 3σ 3σ 控制图原理 控制图原理 控制图由以下部分组成: 中心线(CL): X 上控制线/限(UCL): X+ 3 σ 下控制线/限(LCL): X- 3 σ 控制图原理 UCL LCL CL 控制图原理 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 控制图原理 准则3:连续6点递增或递减 准则4:连续14点相邻点上下交替 控制图原理 准则5:连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
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