初级SPC统计过程控制_BSICN.ppt

* 只有存在普通原因的变异的过程是统计受控的。普通原因造成的变异决定中心值、分布宽度和分布形态。 85%的造成过程不稳定的因素是普通（系统）因素。15%的为特殊变异。 * 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号 * 识别自相关： 5M1E 依赖 人：不相关 材料依赖高，连续材料：相关 依赖设备、环境（温度、润滑、工具等）：相关，可能高相关 * 随着过程能力的大幅提高，可能原来的控制线不再适用 * 1????打开项目，工作表“凸轮轴.MTW”。 2????选择统计 控制图 子组的变量控制图 Xbar-R。 3????选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入供应商2。 4 ???在子组大小中，输入 5。单击确定。 * 1 打开SPC项目，“质量控制示例.MTW”。 2????选择统计 控制图 属性控制图 P。 3????在变量中，输入拒收数。 4 ???在子组大小中，输入抽样数。单击确定。 * 样本 6 超出控制上限。请考虑检验该批次。 * 预控图： 目标值+1/2公差 目标值+1/4公差 目标值 目标值-1/4公差 目标值-1/2公差 * * 1????打开工作表“线缆.MTW”。 2????选择统计 质量工具 Capability Sixpack 正态。 3????在单列中，输入直径。在子组大小中，输入 5。 4????在规格上限中，输入 0.60。在规格下限中，输入 0.50。 5????单击选项。在望目（添加 Cpm 到表格）中，输入 0.55。在每个对话框中单击确定。 新型控制图 新型控制图 传统的控制图的局限： 需要大量的样本 繁杂的计算 需要较高的理论知识 控制图表现难以判断 那么，有没有比传统控制图更为先进的，易于使用，易于判断的控制图呢? 红绿灯信号控制图特点 过程的位置和变差可以使用一张控制图即可 不依赖于产品的公差 不需要繁杂的数学计算 直观、易懂 易于使用 判断的标准 基于数据点落在各区间的期望概率 红绿灯控制图基础 红绿灯信控制基础 区域划分 目 标 区 警告区 警告区 停止区 停止区 LSL USL 计量？计数？ +1.5 σ -1.5 σ 99.73% 86.6% 概率： 黄色区域？ 红色区域？ 红绿灯信号控制的假设 过程是统计受控的 过程能力（包括测量变差）是可接受的 过程靠近目标值 运用信号灯控制的前步骤应该做些什么？ 信号灯控制实施流程 过程 设置 正常 生产 选样本 2个 全在绿区？ 有在红区？ 反映 计划 另选样 本3个 有在红区？ 3~5在黄区？ Y N Y N Y 信号灯控制图与Xbar-R 控制图 对比 具有相同的灵敏度 但是也具有更高的误报警 关注的是目标值而不是规范界限 信号灯图样式 样本 数 据 2.0 SPEC: 2.0±1.0, σ=0.1 2.15 1.85 2.3 1.7 3.0 1.0 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 1 2 3 4 5 5 预控图的区域： 目标值+1/2公差 目标值+1/4公差 目标值 目标值-1/4公差 目标值-1/2公差 预控图不是一个过程控制图，而是一个不合格控制图?！ 预控图的使用条件： 过程是一个平坦的损失函数； 过程性能（包含测量变差）小于或等于公差要求。 尽量不使用预控图 过程能力很高，Cp/Cpk1; 损失函数不平坦 学员作业 请根据公司的实际情况，选择可以使用信号灯控制图的产品特性，并收集数据完成相应的控制图的制作和分析。 要求使用颜色标示，借控制图的结果说明。 过 程 能 力 分 析 变异很小, 但不准确 准确，但变异大 过程能力图示法 Cpk=1.694 -5 5 15 25 35 45 55 65 Cpk=0.852 -6 4 14 24 34 44 54 64 74 过程能力图示法 过程能力高 过程未受控 过程受控 过程能力低 过程能力图示法 ? Cp,Cpk与Pp,Ppk的解释 Cp指数= Cp（Capability of process） 过程能力指数 Cp:“过程能做得多好” Cpk:“过程真正能做得多好” 规格宽度 工序宽度 Pp:过程性能指数 Ppk：过程实际做到多好” Ppk:修正的过程性能指数 Ppk：“我们实际真正做到多好” 过程能力/过程性能区别 过程能力 正态分布 稳定、受控 短期的 仅考虑过程固有变差(WITHIN) 过程性能 不要求过程稳定、受控与否 长期的 考虑包括组内和组间变差的过程总变差(OVERALL) Cpk/Ppk 中的变差图示 21.5 22.0 22.5 23.0 23.5 15 16 17 18 19 能力-Cpk 性能-Ppk Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时