SPC統(tǒng)計過程控制.ppt

SPC統(tǒng)計過程控制廖俊華 致力于管理工具培訓(xùn) 目錄 第一章統(tǒng)計技術(shù)基礎(chǔ)知識第二章持續(xù)改進(jìn)和統(tǒng)計過程控制第三章控制圖運(yùn)用步驟第四章認(rèn)識計量型數(shù)據(jù)的過程能力和過程性能第五章其它幾個計量型控制圖第六章計數(shù)型控制圖第七章控制圖注意事項 第一章統(tǒng)計技術(shù)基礎(chǔ)知識 1 數(shù)據(jù)類型2 正態(tài)分布3 二項分布4 泊松分布5 總結(jié) 計量數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計 數(shù)據(jù)分布 對一個相同的輸出變量Y 多個數(shù)據(jù)點(diǎn)繪圖 它們形成了一個分布 這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的堆積可以不同的圖形來代表 散點(diǎn)圖 概率圖直方圖 常用統(tǒng)計量 中心位置平均值一組數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值數(shù)法均等反映了所有數(shù)據(jù)的影響會受極端值強(qiáng)烈影響中位數(shù)反映50 的那個位置對一組排序數(shù)據(jù)點(diǎn)的中心數(shù)對極端值較 堅耐 常用統(tǒng)計量 變異極差 一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之間的差標(biāo)準(zhǔn)偏差 s s 等于方差的平方根 在量化變異時常用會到 方差等于標(biāo)準(zhǔn)偏差的平方 通常只是為了計算的目的 常用統(tǒng)計量 總體與樣本1 表示總體特性的統(tǒng)計量 稱為總體特征值 如 總體平均數(shù) 總體方差 總體標(biāo)準(zhǔn)差2 表示樣本特性的統(tǒng)計量 稱為樣本統(tǒng)計量 如 樣本平均數(shù) 樣本方差 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 樣本極差 移動極差 連續(xù)型數(shù)據(jù) 了解極差 以下數(shù)據(jù)的極差是多少 1 2 3 4 5 6 7 8 9以下數(shù)據(jù)的極差是多少1 2 3 4 5 6 7 8 200標(biāo)準(zhǔn)偏差可以用計算機(jī)來計算 EXCEL里的STDEV公式 62 42 12 32 62s2 24 5 s 4 954 n 1 Measurements701696694706703 計算標(biāo)準(zhǔn)差 連續(xù)性數(shù)據(jù) 平滑 正態(tài) 分布 假定數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布假設(shè)收集到無限多的數(shù)據(jù) 這些數(shù)據(jù)可能看起來像下圖我們可將這些數(shù)據(jù)看成平滑的分布紅線 練習(xí) 概率分布圖 正態(tài)曲線和概率 了解了正態(tài)曲線的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差有助于估計風(fēng)險 Probabilityofsamplevalue 正態(tài)分布的應(yīng)用 如果我們貨物交付給顧客的平均時間是240分鐘 這一過程的標(biāo)準(zhǔn)偏差是15分鐘 那么在270分鐘后到貨的概率為多少 正態(tài)分布的應(yīng)用2 中國成年男子身高均為168cm 標(biāo)準(zhǔn)差為5 5cm 試計算 1 身高小于160cm的概率 2 身高高于180cm的概率 3 身高介于160 180cm的概率 二項分布 例 從一批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取進(jìn)行檢測 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)而知 產(chǎn)品的不合格率為10 假設(shè)要求產(chǎn)品檢測人員每抽取一件產(chǎn)品 檢測完畢后 要放回這批產(chǎn)品中 又稱為有放回抽樣 檢驗(yàn)人員共檢測了6件產(chǎn)品 問檢測到的不合格品數(shù)分別為0 1 2 3 4 5 6的概率 XP00 53144110 35429420 09841530 01458040 00121550 00005460 000001 二項分布的均值 方差與標(biāo)準(zhǔn)差 E X npVar X np 1 p 泊松分布 質(zhì)量控制中常遇到這樣的情況 不僅要關(guān)注不合格品 而且要關(guān)注每件不合格品所包含的不合格項的情況 1 定義設(shè)隨機(jī)變量X的可能取值是一切非負(fù)整數(shù) 而概率函數(shù)是 其中常數(shù) 0 泊松分布的均值與方差相等 均入 泊松分布 總結(jié) 連續(xù)型數(shù)據(jù)能有很多可能的數(shù)值 計數(shù)型數(shù)據(jù)是不連續(xù)的連續(xù)型數(shù)據(jù)的信息比較豐富 計數(shù)型的就要少得多對位置的測量是平均值和中位數(shù)對離散的測量 標(biāo)準(zhǔn)偏差和極差圖表出來的信息會多于數(shù)據(jù)正態(tài)曲線可用來估計缺陷的風(fēng)險 第二章持續(xù)改進(jìn)和統(tǒng)計過程控制 1 什么是SPC2 SPC是發(fā)展3 控制圖的種類4 控制圖的選擇5 中央極限定理6 及 風(fēng)險7 抽樣方法8 普通原因和特殊原因 WHATISSPC SPC是一種方法論 對過程數(shù)據(jù)進(jìn)行收集 利用基本圖形 統(tǒng)計工具加以分析 從分析中發(fā)現(xiàn)影響過程的變異 通過問題分析找出異常原因 立即采取改善措施 使過程恢復(fù)正常 并借助過程能力分析與標(biāo)準(zhǔn)化 以不斷提升過程能力 當(dāng)控制圖失控時 不能指出為什幺失控 當(dāng)過程能力不足時 不能指出為什幺不足 Shewhart 控制圖之創(chuàng)始人 控制圖是1924年由美國品管大師W A Shewhart博士發(fā)明 當(dāng)時稱為 StatisticalQualityControl 控制圖在英國及日本歷史 英國在1932年 邀請W A Shewhart博士到倫敦 主講統(tǒng)計品質(zhì)管制 而提高了英國人將統(tǒng)計方法應(yīng)用到工業(yè)方面之氣氛 就控制圖在工廠中實(shí)施來說 英國比美國為早 日本在1950年由W E Deming博士引到日本 同年日本規(guī)格協(xié)會成立了品質(zhì)管制委員會 制定了相關(guān)的JIS標(biāo)準(zhǔn) 從1950 1980年 經(jīng)過30年的努力 日本躍居世界質(zhì)量與生產(chǎn)率的領(lǐng)先地位 美國著名質(zhì)量管理專家伯格 RogerW Berger 教授指出 日本成功的基石之一就是SPC 產(chǎn)品質(zhì)量的統(tǒng)計觀點(diǎn) 產(chǎn)品質(zhì)量的統(tǒng)計觀點(diǎn)是現(xiàn)代質(zhì)量管理的基本觀點(diǎn)之一 1 產(chǎn)品的質(zhì)量具有變異性2 產(chǎn)品質(zhì)量的變異性具有統(tǒng)計規(guī)律性 不是通常的確定性現(xiàn)象的確定性規(guī)律 而是隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律 SPC的精神 分析特性 了解其正常波動的范圍 改進(jìn)特性 不斷改進(jìn)過程的波動范圍降低COPQ SPC SQC 針對產(chǎn)品所做的是在做SQC 針對過程的重要控制參數(shù)所做的才是SPC RealTimeResponse 針對原料所做的控制也可屬SPC SPC用在那里 PROCESS OUTPUT INPUT 消極的地方只能防堵 積極的地方可防止不良 積極的地方可防止不良 控制圖種類 依用途 分析用控制圖過程分析用過程能力研究用過程控制準(zhǔn)備用 控制用控制圖探測不正常原因驗(yàn)證異常原因是否消除 控制用與分析用控制圖的區(qū)別 控制圖與APQP 企劃 回饋評鑒及矯正措施 生產(chǎn)計劃 第一階段計劃和確定 第二階段產(chǎn)品設(shè)計開發(fā) 第三階段制程設(shè)計開發(fā) 第四階段產(chǎn)品及制程確認(rèn) 第五階段回饋評鑒及矯正措施 概念提出與核準(zhǔn) 計劃核準(zhǔn) 原型品 試作 量產(chǎn) DFMEADOEQFD PFMEADOEQFD PFMEA MSASPC DOE PFMEA MSASPC PPAP QFD 分析 控制 控制圖種類 依數(shù)據(jù)類型 計量值控制圖平均值與極差控制圖平均值與標(biāo)準(zhǔn)差控制圖中位數(shù)與極差控制圖個別值與移動極差控制圖 計數(shù)值控制圖不良率控制圖不良數(shù)控制圖缺點(diǎn)數(shù)控制圖單位缺點(diǎn)控制圖 優(yōu)點(diǎn) 根據(jù)控制圖顯示 可以預(yù)測將發(fā)生之不良狀況 便于調(diào)查事故發(fā)生的原因 樣本量少 反應(yīng)靈敏 缺點(diǎn) 在制造過程中 需要經(jīng)常抽樣 測量 計算后需點(diǎn)上控制圖 較為麻煩而費(fèi)時間 計量型控制圖優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn) 只在生產(chǎn)完成后 才抽取樣本 所需數(shù)據(jù)能以簡單方法獲得之 對于工廠整個品質(zhì)情況了解非常方便 缺點(diǎn) 根據(jù)控制圖信息 有時無法尋求不良之真正原因 而不能及時采取處理措施 而延誤時機(jī) 良率越高 樣本數(shù)越大 計數(shù)型控制圖優(yōu)缺點(diǎn) 控制圖的選擇 CASESTUDY 樣本與總體 總體 樣本 抽樣 數(shù)據(jù) 測試 結(jié)論 分析 管理 常規(guī)控制圖的統(tǒng)計原理 正態(tài)分布特點(diǎn) 位置 中心值 分布寬度 正態(tài)分布概率 正態(tài)分布概率 控制圖的結(jié)構(gòu) 控制圖的作用 控制圖不僅能將數(shù)值以曲線表示出來 以觀其變異之趨勢 且能顯示變異系屬于機(jī)遇性 普通原因造成 或非機(jī)遇性 異常原因?qū)е?以指示某種現(xiàn)象是否正常 而采取適當(dāng)之措施 Time 哪一種分布較好 抽樣檢驗(yàn)時的 風(fēng)險亦稱為生產(chǎn)者冒險 風(fēng)險亦稱為消費(fèi)者冒險 及 風(fēng)險 第一種錯誤 第二種錯誤 兩種錯誤損失分析 發(fā)生第一種錯誤時 虛發(fā)警報 由于徒勞地查找原因并為此采取了相應(yīng)的措施 從而造成損失 因此 第一種錯誤又稱為徒勞錯誤 發(fā)生第二種錯誤時漏發(fā)警報 過程已經(jīng)處于不穩(wěn)定狀態(tài) 但并未采取相應(yīng)的措施 從而不合格品增加 也造成損失 控制界限與 風(fēng)險 過程漂移與 風(fēng)險 控制界限與錯誤損失 Shewhart用經(jīng)濟(jì)平衡點(diǎn) Breakevenpoint 求得3 的界限綜合損失最小 關(guān)于 風(fēng)險的補(bǔ)充 在統(tǒng)計中通常采用 1 5 10 三級 但在控制圖中為了增強(qiáng)使用者的信心 所以將 定位0 27 這樣 就大 這就需要增加第二類判異準(zhǔn)則 即使點(diǎn)子不出界 但當(dāng)界內(nèi)的點(diǎn)子排列不隨機(jī)的時候也表示存在異常 抽樣方法說明 重點(diǎn)內(nèi)容如何確定子組如何確定子組大小 n 如何確定抽樣頻率 f 如何確定子組數(shù)量 k 如何確定子組 必須使在大致相同的條件下所收集的質(zhì)量特性值分在一組 組中不應(yīng)有不同本質(zhì)的數(shù)據(jù) 以保證組內(nèi)僅有普通原因的影響 我們所使用的控制圖是以影響過程的許多變動因素中的普通原因所造成的波動為基準(zhǔn)來找出異常因素的 因此 必須先找出過程中普通原因波動這個基準(zhǔn) 組內(nèi)變異和組間差異 不同槽之間的謂組間變異 我們在于了解在相同的操作條件之下 不同槽之間的差異 如果差異很大 表示組間有差異 同一槽之內(nèi)的變異謂組內(nèi)變異 此時就要去分析在同一槽之內(nèi)是否有不均之現(xiàn)象 時間 質(zhì)量特性 制程的變化 如何確定子組 正確例子 如何確定子組 錯誤例子 如此的取樣方式會造成無法有效區(qū)別組內(nèi)變異和組間變異 造成控制界限變寬 無法有效偵測制造變異 時間 質(zhì)量特性 制程的變化 使用個別值時其檢出力較差 使用平均值時其檢出力較佳 平均值與個別值的檢出力 假設(shè)群體移動2s 采用Xbar R比X Rm好 檢出力可以增加 可以有效判定組內(nèi)變異和組間變異 經(jīng)過平均值之后 其分布會更趨近于正態(tài)分布 每天只抽一組來代表 是否能代表制程呢 每天如果抽三組的樣本是否更能代表制程 如何確定抽樣頻率 如何確定抽樣頻率 抽樣頻率必須考慮以下方面 過程歷史狀況經(jīng)常發(fā)生失控 就需要更頻繁的抽樣 若班別切換會導(dǎo)致變更 則每班必須抽到 發(fā)生失控時 對質(zhì)量的影響程度抽樣的容易程度抽樣和測量樣本的費(fèi)用 通常在量產(chǎn)時 抽樣頻次為每班或每天1 2次 如何確定抽樣頻率 初期不了解制程 制程不穩(wěn)定 存在組間變異 穩(wěn)定期后 大部份只存在組內(nèi)變異 偶而出現(xiàn)組間變異 快速而頻繁的取樣 才能掌握制程的情形 并將各項不穩(wěn)定的因子去除 由于制程已相對穩(wěn)定 我們可以預(yù)測制程變化 所以抽樣頻率可較低 但仍應(yīng)要有代表性 初期過程研究 抽樣頻率 一個班次之內(nèi)取二十五組 我們利用在一個班次當(dāng)中取二十五組 此時由于人 機(jī)料 法 環(huán) 測都比較固定 所以所估計出來的組內(nèi)變異會比較正確 相關(guān)的控制界限比較窄 可以有效地偵測出不同班別之間的變化 或則組間的變化 如材料變化 機(jī)器變化 參數(shù)變化等 長期過程研究 抽樣頻率 抽樣頻率依過程狀況計算而定 可逐步放寬抽樣頻率 但必須滿足能力要求 每2小時 抽一組 每4小時 抽一組 每個班 抽一組 每天抽一組 每周抽一組 過程波動原因的構(gòu)成 波動原因 普通原因和特殊原因 普通原因 指的是造成隨著時間推移具有穩(wěn)定的且可重復(fù)的分布過程中的許多變差的原因 我們稱之為 處于統(tǒng)計控制狀態(tài) 受統(tǒng)計控制 或有時簡稱 受控 普通原因表現(xiàn)為一個穩(wěn)定系統(tǒng)的偶然原因 只有變差的普通原因存在且不改變時 過程的輸出才可以預(yù)測 特殊原因 指的是造成不是始終作用于過程的變差的原因 即當(dāng)它們出現(xiàn)時將造成 整個 過程的分布改變 除非所有的特殊原因都被查找出來并且采取了措施 否則它們將繼續(xù)用不可預(yù)測的方式來影響過程的輸出 如果系統(tǒng)內(nèi)存在變差的特殊原因 隨時間的推移 過程的輸出將不穩(wěn)定 如果制程中 只有普通原因存在 則其將形成很穩(wěn)定的分布 而且是可以預(yù)測的 如果制程中 有特殊原因存在 則其將為不穩(wěn)定的分布 而且無法預(yù)測的 范圍 時間 可預(yù)測 范圍 時間 不可預(yù)測 普通原因和特殊原因 普通原因 特殊原因示意圖 普通原因的波動范圍 異常原因?qū)е碌牟▌臃秶?異常原因?qū)е碌牟▌臃秶?UCL LCL 普通原因與特殊原因舉例 合格原料的微小變化機(jī)械的微小震動刀具的微量磨損加工方法局限性氣候 環(huán)境的微小變化等等合格儀器的測量誤差 使用不合格原料設(shè)備調(diào)整不當(dāng)新手作業(yè) 違背操作規(guī)程刀具過量磨損加工方法的改變過大的測量誤差 局部措施和系統(tǒng)措施 局部措施通常用來消除變差的特殊原因通常由與過程直接相關(guān)的人員實(shí)施大約可糾正15 的過程問題 對系統(tǒng)采取措施通常用來消除變差的普通原因幾乎總是要求管理措施 以便糾正大約可糾正85 的過程問題 特殊原因解決方法 普通原因解決方法 局部措施 系統(tǒng)措施示意圖 解決普通原因的系統(tǒng)措施 解決異常原因的局部措施 解決異常原因的局部措施 UCL LCL 控制界限和規(guī)格界限 規(guī)格界限 是用以說明品質(zhì)特性之最大許可值 來保證各個單位產(chǎn)品之正確性能 控制界限 應(yīng)用于一群單位產(chǎn)品集體之量度 這種量度是從一群中各個單位產(chǎn)品所得之觀測值所計算出來者 范圍 時間 受控 消除了特殊原因 范圍 時間 不受控 存在特殊原因 過程控制 受控 能力符合要求 普通原因的變異減少 規(guī)格上限 規(guī)格下限 范圍 受控 能力不符合要求 普通原因的變異太大 過程能力 過程控制和過程能力 過程控制和過程能力 以上四類過程包含了現(xiàn)實(shí)中的各類過程 那么我們希望的過程是哪一類 對不希望的過程如何去處理它呢 1 對于 1 類過程而言 較理想 也是可接受的過程 因?yàn)榇诉^程沒有特殊原因的引的變差 處于受控狀態(tài) 且滿足客戶要求 2 對于 2 類過程 雖然受控但由于普通原因?qū)е逻^程變差過大 因此須采取系統(tǒng)改善措施來降低普通原因引起變差 3 對于 3 類過程 雖然滿足客戶的要求 但因過程存在特殊原因 這種原因如不消除 隨時可能使過程不滿足要求 因此須識別引起過程變差的特殊原因并消除它 4 對于 4 類過程 因其既存在明顯的特殊原因 又可能存在較多的普通原因影響 因此須首先區(qū)分特殊原因和普通原因 然后消除特殊原因 如過程轉(zhuǎn)變?yōu)?2 類過程 4 3 1 4 2 1 第三章控制圖運(yùn)用步驟 1 過程改進(jìn)循環(huán)2 構(gòu)建SPC步驟3 計算控制界限4 過程穩(wěn)定性分析 P D A C P D A C P D A C 1 分析過程 2 維護(hù)過程 3 改進(jìn)過程 過程改進(jìn)循環(huán) 構(gòu)建SPC步驟 確立制造過程 過程概念 輸入 增加附加價值的活動 輸出 訂單 產(chǎn)品 服務(wù) 制造流程圖 確立制造流程 決定控制項目 從顧客聲音 VOC 關(guān)鍵質(zhì)量特性安全特性關(guān)鍵特性主要特性從關(guān)鍵質(zhì)量特性 CTQ 關(guān)鍵過程特性 產(chǎn)品 服務(wù) KPC KPC KeyProductCharacteristics KCC KeyControlCharacteristics 決定控制項目 初始標(biāo)準(zhǔn)化 合理子組的確定 子組大小的確定 抽樣頻率的確定 子組數(shù)量的確定 試生產(chǎn)控制計劃 控制圖的選擇 計數(shù) np p c u 計量 X bar R X bar S Individual 收集數(shù)據(jù) 收集數(shù)據(jù)階段 1從制造過程中抽取樣本 2建立控制圖及記錄原始記錄 3計算每個子組的均值X和極差R 4選擇控制圖的刻度 5將均值和極差畫到控制圖上 取樣的方式 取樣必須達(dá)到組內(nèi)變異小 組間變異大抽取的樣本必須能代表過程 每個子組的平均值和極差的計算 選擇控制圖刻度 X圖 坐標(biāo)上的刻度值的最大值與最小值之差應(yīng)至少為子組均值的最大值與最小值差的2倍 R圖 刻度值應(yīng)從最低值為0開始到最大值之間為初始階段所遇到的最大極差的2倍 計算控制限 1計算平均極差及過程平均值 2計算控制限 3在控制圖上作出平均值和極差控制限的控制線 計算控制界限 過程控制解釋 1分析極差圖上的數(shù)據(jù)點(diǎn) 2識別并標(biāo)注特殊原因 極差圖 3重新計算控制界限 極差圖 4分析均值圖上的數(shù)據(jù)點(diǎn) 5識別并標(biāo)注特殊原因 均值圖 6重新計算控制界限 均值圖 過程穩(wěn)定性分析 作控制圖的目的是為了使生產(chǎn)過程或工作過程處于 控制狀態(tài) 控制狀態(tài)即穩(wěn)定狀態(tài) 指生產(chǎn)過程或工作過程僅受普通原因影響 產(chǎn)品質(zhì)量特性的分布基本上不隨時間而變化的狀態(tài) 反之 則為非控制狀態(tài)或異常狀態(tài) 控制狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)可歸納為二條 第一條 控制圖上點(diǎn)不超過控制界限 第二條 控制圖上點(diǎn)的排列分布沒有缺陷 過程穩(wěn)定性分析 控制圖的判讀 準(zhǔn)則1 超出控制界限的點(diǎn) 出現(xiàn)一個或多個點(diǎn)超出任何一個控制界限是該點(diǎn)處于失控狀態(tài)的主要證據(jù) 可能的原因 新工人 原材料 機(jī)器 工藝 檢驗(yàn)方法 標(biāo)準(zhǔn)改變 操作者的技能 意識變化等 連續(xù)25點(diǎn)不允許 連續(xù)35點(diǎn)允許1點(diǎn) 連續(xù)100點(diǎn)允許2點(diǎn) 控制圖的判讀 準(zhǔn)則2 連續(xù)9點(diǎn)位于中心線的一側(cè) 可能的原因 新工人 原材料 機(jī)器 工藝 檢驗(yàn)方法 標(biāo)準(zhǔn)改變 操作者的技能 意識變化等 UCL CL LCL 控制圖的判讀 準(zhǔn)則3 連續(xù)6點(diǎn)上升 后點(diǎn)等于或大于前點(diǎn) 或下降 可能的原因 新工人 原材料 機(jī)器 工藝 檢驗(yàn)方法 標(biāo)準(zhǔn)改變 操作者的技能 意識變化 工夾具磨損等 UCL CL LCL 控制圖運(yùn)用步驟 連續(xù)14點(diǎn)相鄰點(diǎn)上下交替 造成這種現(xiàn)象的原因可能是 兩個過程在一張圖上 分層不足 如兩種材料 兩臺設(shè)備等 操作者過度控制 UCL CL LCL 控制圖的判讀 準(zhǔn)則5 連續(xù)3點(diǎn)中有2點(diǎn)落在中心線的同一側(cè)B區(qū)以外 中心值可能偏移 可能的原因 新工人 原材料 機(jī)器 工藝 檢驗(yàn)方法 標(biāo)準(zhǔn)改變 操作者的技能 意識變化等 UCL CL LCL C B A C B A 控制圖的判讀 準(zhǔn)則6 連續(xù)5點(diǎn)中有4點(diǎn)落在中心線的同一側(cè)C區(qū)以外 中心值可能偏移 可能的原因 新工人 原材料 機(jī)器 工藝 檢驗(yàn)方法 標(biāo)準(zhǔn)改變 操作者的技能 意識變化等 UCL CL LCL C B A C B A 控制圖的判讀 準(zhǔn)則7 連續(xù)15點(diǎn)在中心線兩側(cè)的C區(qū)內(nèi) 造成這種現(xiàn)象的原因可能是 虛報數(shù)據(jù) 分層不足 子組內(nèi)包含不同分布 極差偏大 改進(jìn)后變異減小 UCL CL LCL C B A C B A 控制圖的判讀 準(zhǔn)則8 連續(xù)8點(diǎn)在中心線兩側(cè) 但無一在c區(qū)內(nèi) 造成這種現(xiàn)象的主要原因可能是出現(xiàn)了雙峰 系統(tǒng)環(huán)境的變化 溫度 操作者疲勞 設(shè)備參數(shù)波動 設(shè)備零部件 工夾具松動 分層不足 子組來自不同分布 UCL CL LCL C B A C B A 控制圖的判讀準(zhǔn)則的選用 并不是所有的判定準(zhǔn)則都必須使用于任何過程控制的 典型的判讀準(zhǔn)則選用參考如下 準(zhǔn)則1 5最為通用 準(zhǔn)則2 6對探測微小的過程變化比較敏感 準(zhǔn)則4 8最能探測平均值的變化 分層 準(zhǔn)則7可以揭示過程 的改進(jìn) 準(zhǔn)則3用于探測過程的漂移 控制圖不穩(wěn)定的分析 首先確定計算有無錯誤 確認(rèn)抽樣正確與否 確認(rèn)測量的準(zhǔn)確性 接著調(diào)查以下各項 原料是否與原來所用的不同 批號 型號 混用 操作者是否狀態(tài)不佳 或?yàn)樾率?操作者是否按照作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工作 設(shè)備是否經(jīng)過維修或在不良狀態(tài) 工夾具是否新更換或磨損松動 測量系統(tǒng)是否有能力分辨過程 并穩(wěn)定 環(huán)境條件是否發(fā)生變化 控制圖不穩(wěn)定的分析 當(dāng)發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定 并尋找到特殊原因后 設(shè)法予以消除 然后剔除這些異常點(diǎn)的數(shù)據(jù) 再利用剩下來的數(shù)據(jù) 若所剩數(shù)據(jù)不足25組則需重新收集適當(dāng)數(shù)據(jù) 重新計算控制界限 重新判讀直至穩(wěn)定 收集數(shù)據(jù) 繪圖及計算控制限 是否異常 延伸控制限 N 找出異常點(diǎn)原因并提出相應(yīng)措施 制程有變化人機(jī)料法環(huán)測量 Y 控制圖不穩(wěn)定的分析 重新估計過程標(biāo)準(zhǔn)偏差 重新計算控制界限 Xbar R練習(xí) 機(jī)器連續(xù)生產(chǎn)鋼珠 直徑是它的一個重要質(zhì)量特性 為對鋼珠直徑進(jìn)行控制 每隔15分鐘抽樣1次 每次抽取產(chǎn)品5個 共抽樣25次 測量并記錄數(shù)據(jù) 請繪制Xbar R控制圖 并分析過程是否穩(wěn)定 手工計算如下 273 76 25 10 950 1 45 25 0 58 10 950 10 950 0 577 0 588 10 916 10 950 0 577 0 588 10 983 0 58 0 2 2114 0 058 0 1226 判圖并分析 請判定前圖是否有異常如果有異常 怎么辦 由上圖可知 極差圖和均值圖均無異常 我們可以判定鋼珠的生產(chǎn)過程處于統(tǒng)計狀態(tài) 如果同時能夠證明該過程能力滿足預(yù)期要求 就可以延長此控制限 成為控制用控制圖 第四章認(rèn)識計量型數(shù)據(jù)的過程能力和過程性能 1 什么是過程能力2 過程能力分析3 機(jī)器能力分析4 過程能力改進(jìn)與6 什么是過程能力 過程能力 ProcessCapability 一個穩(wěn)定過程的固有變差點(diǎn)的總范圍 過程性能 ProcessPreformance 一個過程總變差的總范圍 過程能力指數(shù) 是指過程能力與過程目標(biāo)相比較的定量描述的數(shù)值 即表示過程滿足產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) 產(chǎn)品 規(guī)格 公差 的程度 過程能力解釋 1計算過程的標(biāo)準(zhǔn)偏差 2計算過程能力Cp Cpk Ppk Cpm Cmk 3評價過程能力 4提高過程能力 5對修改的過程繪制控制圖并再分析 過程能力分析 制程精密度 反映制程的分布寬度 過程能力指數(shù)Cpk 雙邊規(guī)格只有上規(guī)格時只有下規(guī)格時 min C C C pl pu pk 過程能力指數(shù)Cp值的評價參考 舉例 螺紋鋼板的切割過程經(jīng)使用已達(dá)到受控狀態(tài) 如下圖所示 從控制圖上可獲得如下一些統(tǒng)計量 而其規(guī)范限為210 3 試計算CPK值 過程能力指數(shù) CPK的計算 207208209210211212213214215 LSL USL 首先計算標(biāo)準(zhǔn)差 的估計值 在n 5時 這個實(shí)際過程指數(shù)CPK 0 323是很小的 顯得嚴(yán)重不足 再計算 過程能力指數(shù) CPK的計算 過程能力指數(shù) CPK的計算 最后利用CPK的另一種形式 練習(xí) 請計算下列數(shù)據(jù)的Cpk 其規(guī)格為單邊規(guī)格就是必須大于100 目前的制程狀況為 過程性能指數(shù)Ppk 制程性能指數(shù)的計算 其估計的標(biāo)準(zhǔn)差為總的標(biāo)準(zhǔn)差 包含了組內(nèi)變異以及組間變異 總變異 組內(nèi)變異 組間變異 舉例 若金屬加工的上 下規(guī)范限為 USL 10 22 LSL 10 08如果已知總平均值 它可作為總體均值 的估計 其長期標(biāo)準(zhǔn)差 0 0204 由此算得 過程性能指數(shù) Cpk和Ppk的差異 Cpk 只考慮了組內(nèi)變異 而沒有考慮組間變異 所以一定是適用于制程穩(wěn)定時 其組間變異很小可以忽略時 不然會高估了制程能力 另句話也可以說明如果努力將組間變異降低時所能達(dá)到的程度 Ppk 考慮了總變異 組內(nèi)和組間 所以是比較真實(shí)的情形 所以一般想要了解真正的制程情形應(yīng)使用Ppk 指數(shù)差異說明 練習(xí) 指數(shù)差異說明 10 14 18 T 12 16 10 14 18 T 12 16 練習(xí) 在鋼珠生產(chǎn)過程中 假定顧客允許的鋼珠直徑的變異范圍為 10 90 11 00 請分析過程能力 兩條線重合 這說明 除組內(nèi)隨機(jī)誤差外 組間差差異不顯著 CP CPK兩者小于1 說明過程能力不足 兩者沒有差異 說明改進(jìn)過程時 主要改進(jìn)的方面是設(shè)法降低過程的波動 PP PPK兩者等于CP CPK 說明過程能力非常接近過程固有的能力 過程不存在組間差異的特殊原因 應(yīng)從尋找隨機(jī)因素入手提高過程能力 練習(xí) 另外要注意是進(jìn)行上述之前 先應(yīng)該驗(yàn)證過程是穩(wěn)定的 還應(yīng)驗(yàn)證過程是正態(tài)分布 才能進(jìn)行過程能力計算 X控制圖 R圖以及時25子組的散點(diǎn)圖可以用來驗(yàn)證過程是否穩(wěn)定 能力直方圖 正態(tài)概率圖可以用來驗(yàn)證過程是否服從正態(tài)分析 能力直方圖 正態(tài)概率圖可以用來驗(yàn)證過程是否服從正態(tài)分析 何時應(yīng)用Cmk指數(shù) 新機(jī)器驗(yàn)收時機(jī)器大修后新產(chǎn)品試制時過程不穩(wěn)定 不合格追查原因懷疑機(jī)器問題時 Casestudy Casestudy 假設(shè)其規(guī)格為50 5 試計算其Cmk 機(jī)器能力指數(shù) 短期 長期能力指數(shù) Cpm的說明 Cpm例 假設(shè)過程輸出如圖 分布B的均值 12 標(biāo)準(zhǔn)差 2 分布A的均值 15 標(biāo)準(zhǔn)差 0 57 請分別用Cpk和Cpm來評價過程的優(yōu)劣 Cpm例 解答 A B A B 練習(xí) 規(guī)格為100 3 1 請判定過程是否穩(wěn)定 2 過程能力 過程繼續(xù)控制 當(dāng)初始過程穩(wěn)定并可接收時 即轉(zhuǎn)入量產(chǎn)的過程控制階段 此時所計算得到的CL UCL LCL必須作為控制基準(zhǔn)延長使用 控制界限的重新計算 控制圖經(jīng)過使用一定時期后 生產(chǎn)過程有了變化 例如加工工藝改變 刀具改變 設(shè)備改變以及進(jìn)行了某種技術(shù)改革和管理改革措施后 應(yīng)重新收集最近期間的數(shù)據(jù) 以重新計算控制界限并作出新的控制圖 建議的做法是 發(fā)生工藝變更時 重新計算控制界限 不發(fā)生工藝變更 一個月或一個季度評審一次以了解過程是否發(fā)生了漂移 過程繼續(xù)控制 過程繼續(xù)控制 過程變更信息 重新初始標(biāo)準(zhǔn)化 收集數(shù)據(jù) 計算控制界限 重新控制過程 穩(wěn)定性分析 過程能力分析 問題分析解決 時間 表現(xiàn) 在過程能力上的革新 好的 壞的 3Sigma CpK 1 6Sigma Cpk 2 過程改進(jìn) 過程改進(jìn) 過程改進(jìn)信息 重新初始標(biāo)準(zhǔn)化 收集數(shù)據(jù) 計算控制界限 重新控制過程 穩(wěn)定性分析 過程能力分析 問題分析解決 第五章其它幾個計量型控制圖 1 均值 標(biāo)準(zhǔn)差控制2 單值 移動極差控制圖 計量控制圖的中心線和上 下控制限 MR圖 x圖 單值 移動極差控制圖 x MR圖 R圖 Me圖 中位數(shù) 極差控制圖 Me R圖 s圖 圖 均值 標(biāo)準(zhǔn)差控制 S圖 R圖 圖 均值 極差控制圖 R圖 LCL UCL CL 控制圖的名稱與符號 A收集數(shù)據(jù) 在計算各個子組的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差其公式分別如下 B計算控制限 過程控制解釋 同X R圖解釋 過程能力解釋 1 每個子組的零件都是在很短的時間內(nèi)及非常相似的生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出來的 2 子組是單一的過程流程生產(chǎn)的產(chǎn)品 如一個模具生產(chǎn)的零件 3 初期研究時 子組一般由10 25件 連續(xù)生產(chǎn)的產(chǎn)品組合 4 每個子組內(nèi)的變差主要是普通原因造成的以上的4個條件不能滿足時 控制圖可能不會有效地區(qū)分特殊原因的變差 可能會出一個或多個點(diǎn)超出控制限 在選擇子組與子組數(shù)的大小時 應(yīng)遵循以下原則 1 子組的容量應(yīng)保持恒定2 子組數(shù)據(jù)在25組或以上 在適當(dāng)?shù)臅r間收集足夠的子組 25組或以上 這樣的子組才能反應(yīng)潛在的變化 在過程的初始階段 通常是在較短的時間間隔內(nèi)收集樣本 如每半小時 子組抽樣的頻率有以下幾種 但不限于 1 每15分鐘抽樣一次2 每30分鐘抽樣一次3 每小時抽樣一次1 每2小時抽樣一次1 每3小時抽樣一次1 每4小時抽樣一次1 一天一次 較為少見 同X R圖解釋 過程能力指數(shù)計算同上 單值控制在檢查過程變化時不如X R圖敏感 如果過程的分布不是對稱的 則在解釋單值控制圖時要非常小心 單值控制圖不能區(qū)分過程零件間重復(fù)性 最好能使用Xbar R 由于每一子組僅有一個單值 所以平均值和標(biāo)準(zhǔn)差會有較大的變性 直到子組數(shù)達(dá)到100個以上 A收集數(shù)據(jù)收集各組數(shù)據(jù)計算單值間的移動極差 Rm1 X1 X2 Rm2 X2 X3 Rm3 X3 X4 Rm24 X24 X25 Rm Rm1 Rm2 Rm3 Rm24 24 如果共取樣25個數(shù)據(jù) 那幺只有24個移動極差 B計算控制限 C過程控制解釋審查移動極差圖中超出控制限的點(diǎn) 這是存在特殊原因的信號 記住連續(xù)的移動極差間是有聯(lián)系的 因?yàn)樗鼈冎辽儆幸稽c(diǎn)是共同的 由于這個原因 在解釋趨勢時要特別注意 可用單值圖分析超出控制限的點(diǎn) 在控制限內(nèi)點(diǎn)的分布 以趨勢或圖形 但是這需要注意 如果過程分布不是對稱 用前面所述的用于X圖的規(guī)則來解釋時 可能會給出實(shí)際上不存在的特殊原因的信號 1 每次取樣數(shù)為1的產(chǎn)品 如破壞性試驗(yàn)等 2 個別值 移動極差控制圖在檢查過程變化時不如Xbar R圖敏感3 X RM圖的每個子組只有一個單值 平均值與標(biāo)準(zhǔn)差會有較大的變差性 因此X RM圖需子組數(shù)25個以上 如果達(dá)到100則更好 這可以較全面的地判斷過程穩(wěn)定性 X RM圖抽樣子組頻率的確定需綜合考慮過程穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性 X RM圖的判讀 可參考X R判讀方法 不同之處有以下兩點(diǎn) 1 審查移動極差圖中超出控制限的點(diǎn) 這是存在特殊原因的信號 連續(xù)移動極差間是有聯(lián)系的 因?yàn)樗鼈冎辽儆幸稽c(diǎn)是共同的 由于這個原因 在解釋趨勢時要特別注意 2 可用單值圖分析超出控制限的點(diǎn) 分析控制限內(nèi)點(diǎn)的分布 以及趨勢或圖形 但這需要注意 如果過程分布不是對稱的 用前面所述的用于X圖的規(guī)則來解釋時 可能會得出實(shí)際上存在的特珠原因的信號 1 直接用估計 值來評價過程能力 式中的R表示極差的均值2 過程能力指數(shù)計算同上 第六章計數(shù)型控制圖 1 P不良率控制圖2 np不良數(shù)控制圖3 c缺點(diǎn)數(shù)控制圖4 u單位缺點(diǎn)數(shù)控制圖 不良和缺陷的說明 P控制圖的制做流程 A收集數(shù)據(jù) B計算控制限 C過程控制解釋 D過程能力解釋 建立p圖的步驟A 階段收集數(shù)據(jù) A1選擇子組的容量 頻率及數(shù)量 子組容量 分組頻率 子組數(shù)量 A2計算每個子組內(nèi)的不合格品率 A3選擇控制圖的坐標(biāo)刻度 A4將不合格品率描繪在控制圖 A1子組容量 頻率 數(shù)量 子組容量 用于計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖一般要求較大的子組容量 例如50 200 以便檢驗(yàn)出性能的變化 一般希望每組內(nèi)能包括幾個不合格品 但樣本數(shù)如果太多也會有不利之處 分組頻率 應(yīng)根據(jù)產(chǎn)品的周期確定分組的頻率以便幫助分析和糾正發(fā)現(xiàn)的問題 時間隔短則反饋快 但也許與大的子組容量的要求矛盾子組數(shù)量 要大于等于25組以上 才能判定其穩(wěn)定性 A2計算每個子組內(nèi)的不合格品率 記錄每個子組內(nèi)的下列值被檢項目的數(shù)量 n發(fā)現(xiàn)的不合格項目的數(shù)量 np通過這些數(shù)據(jù)計算不合格品率 A3選擇控制圖的坐標(biāo)刻度 描繪數(shù)據(jù)點(diǎn)用的圖應(yīng)將不合格品率作為縱坐標(biāo) 子組識別作為橫坐標(biāo) 縱坐標(biāo)刻度應(yīng)從0到初步研究數(shù)據(jù)讀數(shù)中最大的不合格率值的1 5到2倍 A4將不合格品率描繪在控制圖上 描繪每個子組的p值 將這些點(diǎn)聯(lián)成線通常有助于發(fā)現(xiàn)異常圖形和趨勢 當(dāng)點(diǎn)描完后 粗覽一遍看看它們是否合理 如果任意一點(diǎn)比別的高出或低出許多 檢查計算是否正確 記錄過程的變化或者可能影響過程的異常狀況 當(dāng)這些情況被發(fā)現(xiàn)時 將它們記錄在控制圖的 備注 部份 計算控制限 B1計算過程平均不合格品率 B2計算上 下控制限 B3畫線并標(biāo)注 建立p控制圖的步驟B 計算平均不合格率及控制限 畫線并標(biāo)注 均值用水平實(shí)線線 一般為黑色或藍(lán)色實(shí)線 控制限用水平虛線 一般為紅色虛線 盡量讓樣本數(shù)一致 如果樣本數(shù)一直在變化則控制界限將會變成鋸齒形 過程控制用控制圖解釋 C1分析數(shù)據(jù)點(diǎn) 找出不穩(wěn)定證據(jù) C2尋找并糾正特殊原因 C3重新計算控制界限 超出控制限的點(diǎn)鏈明顯的非隨機(jī)圖形 建立p圖的步驟C 分析數(shù)據(jù)點(diǎn) 找出不穩(wěn)定的證據(jù) 點(diǎn)是否超出控制限 是否有鏈出現(xiàn) 是否有明顯的非隨機(jī)圖形 尋找并糾正特殊原因 當(dāng)從數(shù)據(jù)中已發(fā)現(xiàn)了失控的情況時 則必須研究操作過程以便確定其原因 然后糾正該原因并盡可能防止其再發(fā)生 由于特殊原因是通過控制圖發(fā)現(xiàn)的 要求對操作進(jìn)行分析 并且希望操作者或現(xiàn)場檢驗(yàn)員有能力發(fā)現(xiàn)變差原因并糾正 可利用諸如排列圖和因果分析圖等解決定問題數(shù)據(jù) 重新計算控制限 當(dāng)進(jìn)行初始過程研究或?qū)^程能力重新評價時 應(yīng)重新計算試驗(yàn)控制限 以更排除某些控制時期的影響 這些時期中控制狀態(tài)受到特殊原因的影響 但已被糾正 一旦歷史數(shù)據(jù)表明一致性均在試驗(yàn)的控制限內(nèi) 則可將控制限延伸到將來的時期 它們便變成了操作控制限 當(dāng)將來的數(shù)據(jù)收集記錄了后 就對照它來評價 過程能力解釋 D1計算過程能力 D2評價過程能力 D3改進(jìn)過程能力 D4繪制并分析修改后的過程控制圖 建立p的步驟D 過程能力解釋 對于p圖 過程能力是通過過程平均不合率來表示 當(dāng)所有點(diǎn)都受控后才計算該值 過程能力分析 計數(shù)型之計件值過程能力指數(shù)評價 1 采用ppm評價公式 ppm 不良數(shù) 檢驗(yàn)數(shù) 百萬評價等級ppm 233過程能力充分 不合格品數(shù)np圖 np 圖是用來度量一個檢驗(yàn)中的不合格品的數(shù)量 與p圖不同 np圖表示不合格品實(shí)際數(shù)量而不是與樣本的比率 p圖和np圖適用的基本情況相同 當(dāng)滿足下列情況可選用n