SPC統(tǒng)計過程控制及CPK分析.pptx

SPC統(tǒng)計過程控制,質(zhì)量部 Prepare by : Chaste li 李鳳設,直方圖,某班40名同學一次數(shù)學測驗成績?nèi)缦拢?63，84，91，53，69，81，61，69，91，78，75，81，80，67，76，81，79，94，61，69，89，70，70，87，81，86，90，88，85，67，71，82，87， 75，87，95， 53， 65，74，77； 問題：如何直觀的顯示，哪個分數(shù)段的學生數(shù)最多，哪個分數(shù)段的學生數(shù)最少？ 將成績按10分的距離進行分段，即組距，分成5組（即組數(shù)），然后統(tǒng)計每個分數(shù)段學生出現(xiàn)的次數(shù)。,49.559.5： 53， 53 有兩個學生 89.599.5：91，91，94，90，95 有五個學生,近似正態(tài)分布,49.5,99.5,成績出現(xiàn)在這個范圍的概率是5%+22.5%+25%+35%+12.5%= 100%,59.5,89.5,22.5%+25%+12.5%= 60%,什么是正態(tài)分布,多數(shù)自然現(xiàn)象和人類行為的過程是呈正態(tài)分布的，或者可以看成正態(tài)分布。 若隨機變量服從一個位置參數(shù)為、尺度參數(shù)為的概率分布，記為：則其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的數(shù)學期望值或期望值等于位置參數(shù)，決定了分布的位置；其方差的開平方或標準差等于尺度參數(shù)，決定了分布的幅度。正態(tài)分布的概率密度函數(shù)曲線呈鐘形，因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。 檢定、方差分析、相關和回歸分析等多種統(tǒng)計方法均要求分析的指標服從正態(tài)分布。,95.45%,99.73%,68.27%,大數(shù)定律,大數(shù)定律又稱大數(shù)法則， 在一個隨機事件中，隨著試驗次數(shù)的增加，事件發(fā)生的概率趨于一個穩(wěn)定值。 大量樣本的統(tǒng)計值的平均數(shù)穩(wěn)定于某一值，如頻率穩(wěn)定于概率，樣本的均值接近總體均值。 最普通的例子是擲硬幣實驗，拋一萬次正面出現(xiàn)的概率是60%，再拋擲一萬次正面出現(xiàn)的概率是48%，等等，不斷向50%逼近，并穩(wěn)定于50%附近，在看似偶然的事件中顯示出規(guī)律。,樣本足夠大時，樣本服從正態(tài)分布（即拋物線形狀），例如對一千居民收入隨機調(diào)查，發(fā)現(xiàn)無論低收入還是高收入都是少數(shù)，而中等收入占多數(shù)，即為正態(tài)分布。 大數(shù)定律指用于單一特征值，中心極限定理則表明變量在分布上的特征。無論大數(shù)定律還是中心極限定理都表明在偶然性中可以發(fā)現(xiàn)必然性。 中心極限定理就是一般在同分布的情況下，樣本值的和在總體數(shù)量趨于無窮時的極限分布近似于正態(tài)分布。自然界大多數(shù)特性值近似服從正態(tài)分布，即使總體特征值的分布不遵循正態(tài)分布,它的許多重要的樣本特征，如樣本平均數(shù)和樣本方差都是漸進正態(tài)分布的。,中心極限定理,計量值：正態(tài)分布 計件值：二項分布 計點值：泊松分布,如果一個量是由大量相互獨立的隨機因素的影響所造成，而每一個別因素在總影響中所起的作用不大，則這種量一般都服從或近似服從正態(tài)分布 獨立隨機變量之和所特有的規(guī)律性：大量獨立隨機變量的和近似分布問題，當一個量受許多隨機因素(主導因素除外) 的共同影響而隨機取值, 則它的分布就近似服從正態(tài)分布，把和的分布收斂于正態(tài)分布這一類定理都叫做中心極限定理 若某隨機變量可以看作是有相互獨立的大量隨機變量綜合作用的結果，每一個因素在總的影響中的作用都很微小，則綜合作用的結果服從正態(tài)分布 舉例： 射擊發(fā)射炮彈的落點與目標的偏差，就受著許多隨機因素的影響 如瞄準時的誤差 空氣阻力所產(chǎn)生的誤差， 炮彈、炮身結構所引起的誤差等 測量中產(chǎn)生的誤差都是服從正態(tài)分布的隨機變量： 儀器偏差 溫度變化偏差 估讀誤差造成的偏差 測試參數(shù)造成的偏差,小概率事件原理：假定異常波動已經(jīng)消除，只有偶然波動，以偶然波動為基準，設計控制界限，當過程正常時，點子出界的幾率為0.27%，根據(jù)小概率事件幾乎不會發(fā)生的原理，有點出界時就可以判異。 正常過程所生產(chǎn)出來產(chǎn)品之質(zhì)量特性，其分布大都呈正態(tài)分布或接近正態(tài)分布，超出三個標準偏差(3)的產(chǎn)品的概率為P=1-99.73%=0.27%，是個小概率事件，而在一次觀測中，小概率事件是不可能發(fā)生的，一旦發(fā)生就認為過程出現(xiàn)問題。假定工序過程處于控制狀態(tài)，一旦顯示出偏離這一狀態(tài)，極可能是工序過程失控。,管制圖的原理,將三個標準偏差作為上下控制界限，繪制成管制圖,制程問題的判定,偏離目標,準確又穩(wěn)定,修正加工規(guī)格,減少制程變異,加工重復性差,6sigma分析方法，找出制程是偏離目標，還是變異較大，以修正加工規(guī)格，或減少變異,LSL,USL,規(guī)格中心CL,規(guī)格中心CL,加工中心,集中趨勢用平均值X評價，制程準確度，衡量從產(chǎn)品中獲取數(shù)據(jù)的實際績效，與規(guī)格中心的偏差程度 離散趨勢用標準偏差評價，衡量從產(chǎn)品中獲得數(shù)據(jù)的標準差的6倍與規(guī)格公差的范圍的差異程度，期望制程中每個產(chǎn)品以規(guī)格中心為目標，變異的寬度越小越好,長期看是不穩(wěn)定的，波動范圍發(fā)生了明顯變化,短期看制程是穩(wěn)定的,制程不受控的情形：不同的時期，分布不同,制程受控的情形：不同的時期，分布形態(tài)相同,有新的異常因素，穩(wěn)定性變好,穩(wěn)定,長期、短期看制程都是穩(wěn)定的,異常波動,偶然波動,過程中存在許多波動源，但有一個或幾個對質(zhì)量特性的影響較大，而其它的影響均很小。 這些強的波動源使X的分布會隨時間的變化而發(fā)生改變，改變分布的位置、或分布的標準差，有時又會使分布的形狀發(fā)生變化。 偶然波動是偶然因素引起的，是過程固有的異常波動是異常因素引起的，非過程所固有。,過程中存在許多波動源，每個波動源對質(zhì)量特性X的影響都是很小的，通常X服從正態(tài)分布，且其分布不隨時間的變化而改變。偶然波動是偶然因素引起的，是過程固有的。,一個成熟的過程是工廠的財富,隨機原因 服從正態(tài)分布,大量之微小原因所引起 原料在一定范圍內(nèi)之微小變異 機械之微小振動 儀器測定時，不十分精確之做法 依據(jù)作業(yè)標準執(zhí)行作業(yè)的變化,通過CPK分析可發(fā)現(xiàn) 須管理階層采取系統(tǒng)的改善對策 大約可以解決85%之制程問題 采取加工精度更高的設備，縮小控制界限,也叫普通原因，共同原因，固有變異：即來自制程中的例行操作又稱正常原因，是原料設備人員方法在標準范圍內(nèi)的變化因微小原因引起所以變化相當小?？梢哉J為是穩(wěn)定而經(jīng)常存在的，故有人稱之為無法避免之原因，這種變異是制程中固有的變異，如果要把它減少，制程亦必隨之而變動。 對工廠而言是一種正常變化且不可避免在制程管制時如希望予以減少或去除通常是不經(jīng)濟的。,一定存在各制程中，這種波動一般不會自然消失，不會減少，一直存在 形成一個較穩(wěn)定的狀態(tài) 對質(zhì)量波動的影響不大 不易識別 難以避免,非隨機原因 不服從正態(tài)分布,一個或少數(shù)幾個影響較大因素所引起 使用超出規(guī)格的物料，使用不合格的材料 新手新操作人員，員工生病或工作不力 機械故障或工具損壞磨損，機械調(diào)整 未依據(jù)作業(yè)標準執(zhí)行作業(yè)，未按操作標準作業(yè) 所制訂之作業(yè)標準不合理,簡單的統(tǒng)計分析可以發(fā)現(xiàn) 采取局部措施 由制程人員直接加以消除、改善 大約可以解決15%之制程問題,也叫特殊原因，可避免的原因：是指來自制程中的例行操作以外的力量，又稱不正常原因或異常原因。制程中不能管制的變異，是隨時在變動，既不穩(wěn)定，亦非經(jīng)常存在，并不是制程中的一部分。這種不穩(wěn)定的性質(zhì)，使制程不能按照預定的目標操作，致產(chǎn)生過多的變異。非機遇原因之變異，不但可以找出其原因，經(jīng)濟立場上應予以消除且是可避免的。,偶然性發(fā)生,具有特別的條件 引起質(zhì)量的較大變化 易于識別，易于消除 這種波動有時存在，有時會消失,管制圖異常波動來自,測量系統(tǒng)原因,產(chǎn)品原因,加工規(guī)格偏離,首先：排除測量誤差 測量的重復性 測量的準確度,原材料,夾具,輔具,機器參數(shù),管制圖異常處理步驟,設備,加工的重復性 加工的準確度,原材料尺寸 原材料性能 原材料規(guī)格,改變工藝、標準,改變產(chǎn)品設計,夾具精度 夾具磨損 夾具位置,二：產(chǎn)品確實不合規(guī)格,三：原材料是否符合規(guī)格,四：加工設定規(guī)格正確？,五：加工設備各個方面有問題？,以上方法都不解決問題時,管制圖的作用,規(guī)格上限USL 640.5,規(guī)格下限LSL 579.5,規(guī)格中心 610,制程波動趨向穩(wěn)定,區(qū)分出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的隨機波動與異常波動，從而對生產(chǎn)過程的異常趨勢提出預警，以便生產(chǎn)管理人員及時采取措施，消除異常，恢復過程的穩(wěn)定，從而達到提高和控制質(zhì)量的目的。 管制圖用于識別特殊原因與普通原因 當過程僅受隨機因素影響時，過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài) 當過程有非隨機因素影響時，管制圖會顯示異常狀態(tài),制程波動大,制程波動小,管制圖的類型,不良率管制圖 ( P Chart ) 不良數(shù)管制圖 ( P-Chart or d Chart ) 缺點數(shù)管制圖 ( C Chart ) 單位缺點數(shù)管制圖 ( U Chart ),計量值管制圖,平均值與全距管制圖( X-R Chart ) 中位值與全距管制圖( X-R Chart ) 個別值與移動全距管制圖( X-Rm Chart ) 平均值與標準差管制圖( X- Chart ),計數(shù)值管制圖,1.數(shù)據(jù)收集： A）確定抽樣頻率和抽樣數(shù)目 2 6 平均值-全距 管制圖 6 平均值-標準差 管制圖 = 1 個別值-移動全距 管制圖 根據(jù)制程狀況，一般情況下每2小時抽樣一次，為便于數(shù)據(jù)處理，每次抽樣數(shù)為5PCS，共抽取25個子組。 2.計算控制界限： A）全距控制圖控制界限 R =S R i/ k UCLR = D4 R LCLR = D3 R R = 所有樣本的平均全距 k = 樣本個數(shù)（組數(shù)） UCLR = 全距的上控制界限 LCLR = 全距的下控制界限,平均值控制圖控制界限： x = S x i /k UCL x = + A2 R LCL x = - A2 R（系數(shù)都是A2） 注： = x = 所有抽樣組平均值的平均值（實際是全部數(shù)據(jù)的平均） _ X i = 第i個抽樣組的平均值 k = 樣本個數(shù) UCL x = 平均值的上控制界限 LCL x = 平均值的下控制界限 全距控制圖：控制精密度，或離散程度 平均值控制圖：控制準確度，或偏離目標值的程度,判定準則1:(2/3A) 3點中有2點在A區(qū)或A區(qū)以外,判定準則2: (4/5B) 5點中有4點在B區(qū)或B區(qū)以外,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LCL,判定準則3:(6連串) 連續(xù)6點持續(xù)地上升或下降,判定準則4: (8缺C) 有8點在中心線的兩側(cè),但C區(qū)并無點子,發(fā)生的概率0.273 %,A B C C B A,UCL LCL,A B C C B A,UCL LCL,判定準則5: (7單側(cè)) 連續(xù)7點在C區(qū)或C區(qū)以外,判定準則6: (14升降) 連續(xù)14點交互著一升一降,判定準則7: (15C) 連續(xù)15點在中心線上下兩側(cè)的C區(qū),判定準則8: (1界外) 有1點在A區(qū)以外,控制準確度,控制精確度,電磁閥線圈電阻管制圖,SPC實施流程,識別關鍵過程,確定過程關鍵特性,制定過程控制計劃和規(guī)格標準,過程數(shù)據(jù)的收集、整理,過程受控狀態(tài)初始分析,過程能力分析,控制圖監(jiān)控,監(jiān)控、診斷、改進,一些過程對產(chǎn)品品質(zhì)好壞起至關重要的作用，這樣的過程稱為關鍵過程,找出對產(chǎn)品質(zhì)量影響最大的過程變量、特性,采用分析用控制圖分析過程是否受控和穩(wěn)定，如果發(fā)現(xiàn)不受控，有導致變差的特殊原因，應采取措施。,只有過程是受控、穩(wěn)定的，才有必要分析過程能力CPK，當發(fā)現(xiàn)過程能力不足時，應采取措施。,根據(jù)過程的異常發(fā)生的頻率，生產(chǎn)速度，采取合適的抽樣間隔,對于受控和穩(wěn)定的過程，也要不斷改進，減小變差的普通原因,制定檢查的方法、標準，異常的處理流程、方法,依控制圖判異的8個原則,控制圖的兩個階段,分析階段,管制階段,消除異常原因,準確度,準確度,準確度反應過程偏離規(guī)格中心的程度，偏離規(guī)格中心越大，越可能發(fā)生超差,精確度 雙邊規(guī)格,規(guī)格上限,規(guī)格下限,精確度 單邊規(guī)格,舉例：吸力值規(guī)格 110N,舉例：噪音40dB 響應時間300ms,精確度,精確度反應過程波動變異的程度，變異越大，越可能發(fā)生超差,雙邊對稱規(guī)格： 雙邊不對稱規(guī)格 : 單邊規(guī)格 : 以Cp來表示,制程能力綜合指數(shù)（短期過程能力）CPK,注意： 組合標準偏差=子集中由各偏差的平均值計算出來的數(shù)值 集中趨勢偏離上限的程度，或者說中心值與上限之間能容納多少，相當于幾個，與3比較得到的倍數(shù),制程性能指數(shù) （長期過程能力）PPK,注意： 全標準偏差=以全部數(shù)據(jù)為基準計算出來的數(shù)值,Cpk和Ppk的最大區(qū)別是是否考慮了組間變異, 如果只考慮組內(nèi)變異則為Cpk；如果考慮組間變異則為Ppk；正常情況下Ppk應該小于Cpk CPK考慮組內(nèi)變異，而PPK考慮組間變異 CPK用到的數(shù)字是每一組數(shù)據(jù)的最大值和最小值，PPK是涉及到所有數(shù)字，舉個例子（在這里要說樓主的取樣有問題，不是一個件測5次，一般來說是一天或一班測5件，連續(xù)測同一件的是在考核量具R&R時用到）假設是每天抽5件，抽了25天，125=25*5，其實CPK就用到40%的數(shù)據(jù)其他的數(shù)據(jù)都沒有用到，而PPK是所有的都關注到。 從公式中可以看到CPK由于用到的僅僅是每天的最大值和最小值，其關注點在于一天內(nèi)的波動,CPK與PPK區(qū)別,計量型制程能力分析,情形一、一般的正態(tài)分布使用 Capability Analysis (Normal) 情形二、如果是正態(tài)分布且其組內(nèi)和組間差異較大時可用 Capability Analysis (Between/Within) 情形三、當非正態(tài)分布時則可以使用 Capability Analysis (Weibull),CPK等級,CPK與不良率的對照表,注意的問題，計算過程能力的前提條件： 1.過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，即消除異常原因后的狀態(tài) 2.所監(jiān)控的產(chǎn)品參數(shù)或過程參數(shù)近似服從正態(tài)分布,長期看整體的波動形態(tài)，分布比較離散 長期能力分析要求相對長期的數(shù)據(jù) (每周、每月約100-200個數(shù)據(jù)）,短期看，過程的波動形態(tài)比較小，故一般CPKPPK 短期能力分析要求相關短期的數(shù)據(jù)（20-50個）,ISO 9001:2015 過程方法,什么是過程方法? 對過程及其相互作用的系統(tǒng)化管理，以達到預期的結果。 組織使用過程： 建立相互關聯(lián)或相互作用的活動 將輸入轉(zhuǎn)化為輸出 設立檢查環(huán)節(jié)，以滿足目標并促進持續(xù)改進 為使用過程方法，組織需： 理解和確定滿足目標要求的過程 認識到適宜其自身背景環(huán)境的過程是獨特的 運用基于風險的思維，把所有的過程及其相互作用整合到一個體系中,人員,輸出產(chǎn)品特性,輸入過程特性,產(chǎn)品、記錄,實施過程的相關活動,產(chǎn)品特性控制,電磁鐵行程,過程特性2 推桿尺寸 來料過程控制不斷展開,顧客要求,過程特性3 銜鐵尺寸 來料過程控制不斷展開,物料,設備,方法流程,工藝標準,過程特性4 擋鐵尺寸 來料過程控制不斷展開,過程要求,轉(zhuǎn)化為,過程特性1 推桿+銜鐵組合尺寸 鉚壓過程,模具鉚壓行程 鉚壓機精度 夾具的平行度、垂直度,鉚壓參數(shù),如何選取管制對象？ 什么是過程的方法？,產(chǎn)品規(guī)格控制,過程規(guī)格控制,來料過程,組裝過程,從最開始的源頭控制,上模具與下模具平行度,銜鐵加推桿長度,輔助夾具與上下模具的垂直度,鉚壓的過程參數(shù),銜鐵長度,2、來料控制,1、過程控制,產(chǎn)品特性控制,產(chǎn)品特性控制,行程,推桿長度,將產(chǎn)品特性控制轉(zhuǎn)化為過程特性控制,90,三、制定過程控制計劃,一、識別產(chǎn)品的特殊特性,二、識別關鍵過程特性,特殊特性清單,特性矩陣圖、FMEA表等,控制計劃,顧客要求轉(zhuǎn)化的活動,Output,Output,Output,一、識別產(chǎn)品的特殊特性,3029Z特殊特性清單如下：,識別過程中明顯影響產(chǎn)品特性的過程， 不同制程問題解決方法如下：,二、識別關鍵過程特性,骨架長度 骨架外徑 骨架毛邊,繞線圈數(shù),銅線外徑,電阻,吸力,銅線電阻率,0000,控制吸力,骨架尺寸,電流大小 磁場大小,骨架會明顯影響吸力嗎？,骨架長度與吸力相關性驗證,相關系數(shù)R=95.2% 實驗結論：高度相關，骨架尺寸會影響吸力的一致性,以上數(shù)據(jù)為范本，非來自實驗結果,R值與相關度： 低度相關 R=0- 0.39 中度相關 R= 0.40-0.89 高度相關 R=0.90-1.00,銜鐵對力值影響的顯著性檢驗,潛在的影響因素：不同的廠商，其制造銜鐵的材料、材質(zhì)有差異、DT4C純鐵純度不同，加工精度不同，驗證這些因素多吸力是否影響顯著,不同供應商的銜鐵，會明顯影響電磁鐵的力值嗎？,平均數(shù)差異的顯著性檢驗：t檢驗,獨立樣本平均數(shù)差異的顯著性檢驗,兩個樣本內(nèi)的個體是隨機抽取的，它們之間不存在一一的對應關系，這樣的兩個樣本稱為獨立樣本。,獨立大樣本平均數(shù)差異的顯著性檢驗：兩個樣本容量都大于30