SPC统计过程控制.pptx

第五章 SPC统计过程控制;SPC控制图原理;课程提纲;SPC应用背景篇; 下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制 (Statistical Process Control) 统计学(Statistics)是数学的一个分支: 1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples) 2.计算特性(central tendency),如算术平均数(average或mean), 如极差 (range),方差(variance)和标准差(standard deviation)。 3.对于总体分布,通过对抽样分布做假设,便可提供对总体采取措施的基础。; 过程(process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作,也指支持产品/服务的过程如管理,财务,采购与工艺。; 控制(control) 是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地进行: 1)过程控制; 2)维持或改善控制，目标是使品质维持不变。 把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC; 简单来说，SPC是透过运用统计学上的技巧如控制图分析过程或其输出，从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能力。;PROCESS;过程控制反馈循环图;SPCSQC;●原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的 所有工艺过程; ● SPC使用的领域是大规模生产; ●多数企业，SPC用于生产阶段; ●在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。;产品几个重要阶段使用的质量管理工具;SPC 可以帮助我们;正常波动和异常波动;;正常波动的原因--偶然因素;异常波动的原因--异常因素;偶然因素和异常因素举例; 在生产过程中异常因素是注意的对象。一旦发现产品质量有异常波动，就应尽快找出其异常因素，加以排除，并采取措施使之不再出现。 在实际生产中，产品质量的偶然波动与异常波动总是交织在一起的。控制图就是区分这两类产品质量波动、亦即区分偶然因素与异常因素这两类质量因素的重要科学方法。;控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主要工具, 当时称为 (Statistical Quality Control)。;英国在1932年，邀请W.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管控，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。 就控制图在工厂中实施来说，??国比美国为早。;控制图基本构造;怎样用控制图识别特殊和普通原因？;+3s;;μ±kσ; ★是贯彻预防原则的SPC的重要工具，是质量管理七个工具的核心。 ★1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的中小型工厂，平均每家采用137张控制图； ★柯达5000职工一共用了35000张控制图。;过程控制;控制线管理的益处;课程目的 1.了解控制图的分 　　类与应用; 2.掌握针对质量特性;值选择控制图类型;概念介绍;控制图的基本原理;+3s;控制界限的确定原理—3σ原理 ;例：生产某种钢珠，要求其直径x为Φ15.0 +1.0(mm), 试用直方图技法对生产过程进行统计。;表3-1滚珠直径x（单位：mm）;表3-2 频数、频率分布表;图3-1直方图;; 通过正态分布密度函数的积分计算，得到不同质量特性值区间的概率。; 休哈特博士受到这种正态概率分布这一结论的启示，1927年发明了控制图。; 3σ原理—控制图原理的第二种解释 ;控制图的两类错误 （2）漏发警报的错误，也称第Ⅱ类错误。在生产异常的情况下，产品质量的分布偏离了典型分布，但总还有一部分产品的质量特性值是在上、下控制界内的。如果抽到这样的产品进行检测并在控制图中描点，这时由于点子未出界而判断生产正常就犯了漏发警报的错误也即第Ⅱ类错误，发生这种错误的概率通常记以β。漏发警报将引起废、次品增加的损失。;;控制界限与两类错误的关系 控制图共有三根直线，一般，正态分布的CL居中不动，而且UCL与LCL互相平行，故只能改动UCL与LCL二者之间的间隔距离。 若此间隔距离增加，则α减少，β增大，反之则α增大，β减少。故无论如何调整上、下控制限的间隔，两种错误都是不可避免的。 ;解决的办法是根据使两种错误造成的总损失最小这一点来确定UCL与LCL二者之间的最优间隔距离。经验证明休哈特所提出的3σ方式较好，在不少情况，3σ方式都接近最优间隔距离。 ;;AG+3s;生产过程的几种状态;控制图的分类(按数据种类分);分析用控制图 决定过程控制方法用 过程解析用 过程能力研究用 过程管制准备用;制作