统计过程分析SPC基础.ppt

QS9000五大工具系列培训 统计过程分析(SPC)基础 本讲座的目的 通过本课程的训练，你将能够： 理解什么是SPC 明白控制图原理 如何应用控制图进行过程控制 一、SPC的概述 SPC的基本概念 SPC(Statistical Process Control): 为了贯彻预防原则，应用统计技术对制造(服务)过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。 SPC的特点 ●与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员 ●强调应用统计方法来保证预防原则的实现 ●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的重点就在与“P（Process，过程） ●可判断过程的异常，及时告警； ●不能告知此异常是什么因素引起的 ●最终发展为SPD（Statistical Process Diagnosis，统计过程诊断） ------SPD既有告警功能，又有诊断功能 统计控制状态 ●概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点： ----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下，过程的变异最小 x UCL CL LCL t 数据的统计分析 示例: 分布 控制图代号 控制图名称 备注 正态分布（计量值） 均值—极差控制图 均值—标准差控制图 中位值—极差图 单值--极差图 分布 控制图代号 控制图名称 备注 二项分布(计件值) p 不合格品控制图 p、np图可由不合格数npT np 不合格品数控制图 泊松分布(计点值) u 单位不合格数控制图 用cT代替u、c图 c 不合格数控制图 常用的控制图 均值-极差图 --- 图用于观察正态分布均值的变化；R图用于观察正态分布的分散情况或变异度的情况 均值-标准差图 ---同均值-极差图，用标准差代替极差，R图计算方便；但当n10时，s图比R图效率高；最终替代R图； ●中位极差图 图， 表示中位值。现在由于计算机应用普及，故已淘汰，被均值-标准差图替代。 关注两种错误 一.第一种错误:虚发警报(false alarm) α β 二.第二种错误:漏发警报(alarm missing) UCL LCL 三、减少两种错误所造成的损失： ●UCL、LCL距离间隔大，α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小，α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ，α=0.27% Β=99.73% 二、控制图的设计思想 规范界限与控制界限的区别 规范界限：区分合格品与不合格品 控制界限：区分偶然波动与异常波动 上控制限 下控制限 中位线 上规范界限 下规范界限 3σ方式确定控制界限 ●UCL=μ+3 σ ●CL=μ ●LCL=μ-3 σ -6? 99.999998% ? 1? 2? 3? 6 ? 4? 5? -1? -2? -3? -4? -5? 68.26% 99.73 ●先确定 α ，再看β ----按照3σ方式确定UCL、CL、LCL， α0 =0.27% ----通常采用α =1%，5%，10%三级，为了增加使用者的信心，取α =0.27%。 Α越大， β越小 5% 10% 1% 判稳(过程是否受控)原则 ●判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳: -----连续25个点，界外点数d=0 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续100个点，界外点数d≤2 ●分析判稳原则 准则 α β 1 0.0654 0.9346 2 0.0041 0.9959 3 0.0026 0.9974 准则 P（过程为正常的概率） 判断错误的概率 N=25 d=0 1-P N=35 d≤1 1-P N=100 d≤3 N=n d ≤k 判稳的计算公式 判异举例 两类： ●点出界判异 ? ? LCL UCL CL A B C C B A 两类： ●界内点排列不随机判异： 判异准则： 1、连续9点落在中心线同一侧 2.连续6点递增或递减： LCL UCL CL A B C C B A 3.连续14中相邻点上下交替 LCL UCL CL A B C C B A 4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外 LCL UCL CL A B C C B A ? ?