SPC统计过程控制发展及应用.ppt

统计过程控制;SPC 的发展及应用;SPC 是什么?; SPC 是利用数理统计原理采用控制图的方法对生产过程进行全面监控 它主要区分由特殊原因引起的异常波动还是由普通原因引起的正常波动;为什么要学习 SPC ?;输入各种要素;什么是过程控制系统？;什么是过程控制系统？;（3）采取行动对策。 根据原因决定对策。这些对策大多落实到过程输入的某些资源，如过程输出特性值远离目标值时，就要调整机器，使特性值逐渐靠近目标值。;SPC能给制造过程提供什么帮助？;“波动”的概念及统计规律性;正态分布的特征;正态分布下界限内外的比率;μ+3σ;过程波动的统计规律性;不断发现生产过程不稳定的因素;尽量减少目标值附近的生产过程变量;什么是特殊原因;什么是普通原因;确定质量特性数据的类型;* 不合格品率控制图（p） * 不合格品数控制图(np) * 缺陷数控制图（c） *单位缺陷数控制图（u）;制作并使用控制图;构造控制图之前的准备工作;二、确立过程;提供精确的测量器具 准确、精确地测出质量特性;9时; X bar -R控制图是计量值最常用的、最重要的控制图 X bar -R控制图的控制限 x （bar）（均值） 的控制限 UCL = x + A2R CL = x LCL = x - A2R R(极差）的控制限 UCL = D4R CL = R LCL = D3 R ;X bar - R控制图的操作步骤 确定对象、抽取数据（收集25个样本，每个含5个数据） 计算样本的x和R 计算所有数据的x和R 计算R图的控制线、x图的控制线 将数据在图中打点并作图。;应用示例;;3、计算X和R值 4、画X图和R图 X图的CL＝X＝28.408mm UCL=X+A2R=28.408+(0.557*0.026)=28.423mm LCL=X-A2R= 28.408-(0.557*0.026)=28.393mm R图的CL＝R＝0.026 UCL＝D4R＝2.114×0.026＝0.055 LCL＝D3R＝0×0.026＝0 ;平均值-标准差（X-S）控制图与平均值-极差值 （X-R）控制图的最大区别有两点：一是S与R 不同，二是样本的观察值个数不同， X-R图N为 5，而X-S图的N为≥10 S=√ =√ [(x1-X)2+ [(x2-X)2+ [(xn-X)2 计算控制线方法同（X-R）控制图 ;x 图的控制限 UCL = x + E2R E2=3/d2 CL = x LCL = x - E2R RS的控制限 UCL = D4R CL = R LCL = D3 R ;计量值控制图：Me－R图的控制界限;CL=P UCL=P+3√ LCL=P- 3√;计数值控制图：C图的控制界限;控制图的两类错误;分布中心由A变化到B，生产确实失控，但是仍然有一定比例的质量特性值落在控制界限之内，这是漏发警报，由此作出生产过程正常的错误判断，是控制图第二类错误。第二类错误的概率通常记作β。那么1－β称为控制图的检出力;当工序由A状态改变到B状态时，有关数据落在上控制界线以外，即确认工序是改变了——利用控制界限发现总体参数变化的概率（1－β）叫检定能力（检出力）;检定能力（1－β）与哪些因素有关？;分析控制图和管理控制图;管理控制图用来监控批量生产过程的稳定性。;模式检验----判别准则1;模式检验----判别准则2;模式检验----判别准则3;模式检验----判别准则4;模式检验----判别准则5;模式检验----判别准则6;模式检验----判别准则7;模式检验----判别准则8;生产过程处于控制状态的两个条件： 点子没有出界（连续25点以上/连续35点中有1点/连续100点中不多于2点）且点排列正常。;控制图出现的异常现象;观察三个区域的点子;异常数据的检验;异常数值的检验方法—格拉布斯检验法;2、下侧情形检验法 第一步：计算出顺序量的S和X 第二步：计算统计量Gn=(X-X1)/S 第三步：确定检出水平a 第四步：根据已知的a和n查表得临界值G1-a(n) 第五步：判定：当Gn ＞ G1-a(n)时，则判定最小值X1 为异常数；否则，判定没有异常值。 ;异常数值的检验方法—格拉布斯检验法;请注意;不考虑抽样变差对计算值的影响;用连续不断的记录来监控过程：按时间延续，在批量条件下监控质量特性的变化－－计量/计数特性;过程总偏差σs：由于普通和特殊两种原因所造成的变差。可用样本标准差S来估计。;－－能力指数;CpL、CpU以及Cpk;过程能力评定;规范中心与分布中心不一致时，过程不合格率和不发生偏移时的过程不合格率