第三章過程控制與統(tǒng)計技術(shù)

過程控制與統(tǒng)計技術(shù)

第三章統(tǒng)計過程控制（SPC）

一統(tǒng)計過程控制的概念

SPC是英文“統(tǒng)計過程控制”的縮寫：StatistcalprocessControl所謂統(tǒng)計過程控制就是應(yīng)用統(tǒng)計技術(shù)對過程中各個階段進行評估和監(jiān)察。保持過程處于可接受的和穩(wěn)定的質(zhì)量水平，從而保證產(chǎn)品與服務(wù)滿足要求的均勻性。雖然，這里的統(tǒng)計技術(shù)可以涉及到數(shù)理統(tǒng)計的許多方面，但SPC中的主要工具是控制圖理論。因此，要想推行SPC必須對控制圖有一定深入的了解，否則就不可能通過SPC取得真正的實效。1什么是控制圖控制圖是對過程質(zhì)量特性進行測定、記錄、評估，從而監(jiān)察過程是否處于控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計方法設(shè)計的圖。GB/T4091-2001標準控制圖圖樣3223

12345ABCCBAUCLCLLCL樣本號

2產(chǎn)品質(zhì)量的統(tǒng)計概念①特點：產(chǎn)品實現(xiàn)過程的質(zhì)量是屬于隨機現(xiàn)象，它具有變異性。由于生產(chǎn)過程的五大因素：人、機、料、法、環(huán)因時常的變動，而不斷地變化，因此，造成產(chǎn)品質(zhì)量隨著時間不同而形成不一致性，質(zhì)量特性具有變異性。但是質(zhì)量特性的變異是在一定范圍內(nèi)按一定規(guī)律變異的，因此產(chǎn)品實現(xiàn)過程的質(zhì)量特性的變異是有規(guī)律性的。產(chǎn)品質(zhì)量變異性及其規(guī)律性反映為質(zhì)量特性值的分布。其分布特點是：

a：實踐證明。通常計量值數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布；

b：計數(shù)值中的計件值數(shù)據(jù)通常服從二項分布；

c：計數(shù)值中的計點值數(shù)據(jù)通常服從泊松分布。②影響產(chǎn)品質(zhì)量變異的兩大類因素a正常因素：它的變異是隨機的、偶然的，也可稱之偶因。

偶因是經(jīng)常存在的，對質(zhì)量影響較小。例如機床的振動、刀具的硬度、環(huán)境溫度的變化。偶因是不可避免的，一般地說偶然因素尋找很麻煩，清除也比較困難，經(jīng)濟上也較為不合算。

b異常因素：稱之為異因也可稱為系統(tǒng)因素，這種系統(tǒng)因素是一些不經(jīng)常發(fā)生的，對產(chǎn)品質(zhì)量影響比較大，它是不隨機的，例如：刀具磨損、設(shè)備調(diào)整的欠佳。異因也可能在特殊情況發(fā)生如機床失靈、操作人員思想不集中等。異因?qū)ふ冶容^簡單，清除相對較容易，異因一定要清除的。偶因和異因形成兩類不同的質(zhì)量變異，即不可避免和可以避免的變異。這里需要注意的，不可避免和可以避免是相對的概念隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，不可避免的因素也可以轉(zhuǎn)化為可避免的因素。偶因和異因在產(chǎn)品生產(chǎn)實現(xiàn)過程中，同時表現(xiàn)于產(chǎn)品質(zhì)量特性值上。因此要求能夠正確區(qū)分這兩類不同的變異。

現(xiàn)代科學(xué)是以數(shù)理統(tǒng)計為基礎(chǔ)，并參照實踐經(jīng)驗加以判斷，如果造成質(zhì)量變異的原因是偶因，則質(zhì)量特性值的分布會呈現(xiàn)某些典型分布，如尺寸偶然因素變異的分布是在一定的（質(zhì)量特性值分布中心）和（質(zhì)量特性值的標準偏差）為正態(tài)分布。若質(zhì)量特性值偏離典型分布（較遠），而又不是隨機性，就可判斷變異為系統(tǒng)因素，這樣則應(yīng)該采取措施加以消除。把這些質(zhì)量特性值，按時間次序描點在控制圖上，找出異因進行消除,這就是利用控制圖進行控制質(zhì)量的手段。

但二項分布和泊松分布就沒有上述特點，它們的兩個參數(shù)平均值和標準偏差是互不獨立的。在3法管理的正態(tài)分布，即不論與取值如何，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在上控制線，+3和下控制線，-3范圍的概率為99.73%，其產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在控制線以外的概率為1-99.73%=0.27%。休哈特博士將過程處于穩(wěn)定受控狀態(tài)，他依據(jù)這個設(shè)計思想，將典型的分布±3范圍內(nèi)的正常分布曲線轉(zhuǎn)換為控制圖。

控制圖是依據(jù)正態(tài)分布圖反時針轉(zhuǎn)90o對應(yīng)平面直角坐標系構(gòu)成，控制圖的縱坐標對應(yīng)正態(tài)分布的橫坐標，形成±3范圍的上下控制限，和對應(yīng)平均值的中心線。即：UCL、cL、LcL，縱坐標控制范圍表示被控制的質(zhì)量特性值或其分布的特征值。橫坐標表示時間，即在長時間內(nèi)監(jiān)控過程中質(zhì)量特性的波動。時間也用樣本編號表示，它是按照確定的時間間隔抽樣。休哈特在發(fā)明控制圖時總結(jié)控制圖的原理是：

a在一切制造過程中所呈現(xiàn)出的波動有兩個分量：第一個分量是過程內(nèi)部引起的穩(wěn)定分量即稱偶然波動。第二個分量是可以查明原因的間斷的即稱異常波動。b“那些可查明原因的波動可用有效方法加以發(fā)現(xiàn)，并可被剔除。但偶然波動是不會消失，除非改變基本過程?！?/p>

C“基于3限的控制圖可以把偶然波動與異常波動區(qū)分開?！笨偨Y(jié)的這三句話勾劃出了控制圖的基本原理。2控制圖對過程進行控制休哈特發(fā)明控制圖最大的貢獻在于提出的過程控制理論能夠在生產(chǎn)實現(xiàn)中實現(xiàn)了預(yù)防為主的原則。生產(chǎn)在穩(wěn)態(tài)下進行的，但異變不可能不發(fā)生，發(fā)生了就立即消除，所以在過程控制時，應(yīng)立刻用控制圖實現(xiàn)異常波動的告警，具體實施應(yīng)該牢記：“查找異因，采取措施，加以消除，不再出現(xiàn)，納入標準。”利用控制圖對過程進行控制，如果不念這“20字真經(jīng)”，搞控制圖就毫無意義。

上圖表明樣本號1-7號生產(chǎn)過程處于穩(wěn)態(tài)為正常，和沒有變異，中心線兩側(cè)是隨機的。當(dāng)?shù)湫头植荚獾狡茐?；是因為產(chǎn)生了變異、現(xiàn)象為：7-10號質(zhì)量特性值成鏈狀、趨勢、點子出界都屬于不隨機，直到12號點子超出上控制限。應(yīng)該查找異因，采取措施加以消除，這是報警。消除異因，不再出現(xiàn)不隨機，當(dāng)然不能超界。消除異因后使其回到正常即納入規(guī)定的標準范圍，即點子控制在99.73%界限內(nèi)，中心線兩側(cè)質(zhì)量特性值隨機分布，回到正常。

a從控制圖上看控制界限UCL，LCL與公差界限TU和TL是兩個不同的概念。TU和TL是過程結(jié)果產(chǎn)品的技術(shù)規(guī)范要求。UCL，LCL是過程中質(zhì)量特性值數(shù)據(jù)的實際分布，是過程穩(wěn)態(tài)時典型分布的±3控制范圍，是判斷過程正常、異常的依據(jù)。

控制圖原理及應(yīng)用

定義

控制圖用于區(qū)分由異?；蛱厥庠蛩鸬牟▌雍瓦^程所固有的隨機波動的一種工具。

ISO9000：2000族標準中的過程：可用控制圖監(jiān)視和控制過程波動的狀態(tài)。隨機波動在預(yù)計的界限內(nèi)隨機重復(fù)。由異?；蛱厥庠蛞鸬牟▌颖硎緦τ绊戇^程的某些因素進行識別、調(diào)查并使其處于受控狀態(tài)。控制圖用于：診斷：評估過程的穩(wěn)定性。控制：決定某一過程何時需要調(diào)整，何時需要保持原有狀態(tài)。確認：確認某一過程的改進（效果）。

四控制圖的分類（一）按用途分類：1分析用控制圖診斷：針對已完成的過程或階段控制：針對正在進行的過程2控制用控制圖確認：針對已完成的過程（二）按控制對象數(shù)據(jù)的性質(zhì)分類：1計量值控制圖：均值（）——極差（R）控制圖均值（）——標準偏差（S）控制圖中位數(shù)（）——極差（R）控制圖單值（X）——移動極差（RS）控制圖

2計數(shù)值控制圖：不合格品率（P）控制圖不合格品數(shù)（Pn）控制圖缺陷數(shù)（C）控制圖單位缺陷數(shù)（U）控制圖（三）按是否給定分布參數(shù)分類：1未給定分布參數(shù)控制圖2給定分布參數(shù)控制圖分布參數(shù)由標準給定或根據(jù)顧客要求給定必須實現(xiàn)=M分析用控制圖（過程分布參數(shù)未知的階段）

分析什么？1過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)（是否正常）；2過程是否處于技術(shù)狀態(tài)（過程能力指數(shù)是否滿足要求）。

ISO8258：1991要求CP≥1.33

國際先進企業(yè)要求CP≥1.67

過程狀態(tài)與控制圖見教材76頁圖4-6：

顯然，狀態(tài)Ⅳ最不理想，也是生產(chǎn)現(xiàn)場所不能容忍的，需要加以調(diào)整，使之逐步達到狀態(tài)Ⅰ。從狀態(tài)Ⅳ達到狀態(tài)Ⅰ有兩條途徑：狀態(tài)Ⅳ狀態(tài)Ⅱ狀態(tài)Ⅰ由技術(shù)經(jīng)濟分析決定狀態(tài)Ⅳ狀態(tài)Ⅲ狀態(tài)Ⅰ在生產(chǎn)線的末道工序一般以保持狀態(tài)Ⅰ為宜。分析用控制圖的調(diào)整過程即質(zhì)量改進的過程。

控制用控制圖

當(dāng)過程達到即處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)，又處于技術(shù)穩(wěn)態(tài)的狀態(tài)時，才能將分析用控制圖的控制界限延長，轉(zhuǎn)化為控制用控制圖，對過程實施日?？刂?。這一轉(zhuǎn)化過程相當(dāng)于生產(chǎn)過程的“立法”，故由分析用控制圖轉(zhuǎn)化為控制用控制圖時應(yīng)當(dāng)有正式的交接手續(xù)。分析用控制圖一般由質(zhì)量控制工程師負責(zé)實施；控制用控制圖一般由工藝工程師負責(zé)實施。交接過程中既要用“判穩(wěn)準則”，又要用“判異準則”。

進入日常質(zhì)量控制后，關(guān)鍵是保持所確定的狀態(tài)。經(jīng)過一個階段的過程控制后，有可能會出現(xiàn)新的異常，這時應(yīng)查出異常因素，采取必要的糾正和預(yù)防措施，消除異常因素，使過程恢復(fù)穩(wěn)定受控狀態(tài)。當(dāng)過程的技術(shù)狀態(tài)發(fā)生變化時，如：質(zhì)量改進、原材料改變、設(shè)備更新、工藝方法改進等，應(yīng)重新分析用控制圖。關(guān)于給定分布參數(shù)控制圖與未給定分布參數(shù)控制圖的區(qū)別一、給定分布參數(shù)控制圖：由顧客或標準給定過程分布參數(shù)如：分布中心=M

標準差既然給定過程分布參數(shù)，過程實際分布必須符合給定的參數(shù)。則不需要再做分析用控制圖去取得分布參數(shù)，而使用給定的分布參數(shù)直接作控制用控制圖。以控制圖為例：圖：CL=UCL=令A(yù)==+ALCL=－A2R圖：由于所以有此過程必須保證穩(wěn)定地處于給定的分布參數(shù)的狀態(tài)，且有足夠的過程能力。即：控制圖正常（沒有八個檢驗?zāi)Ｊ降某霈F(xiàn)）。而且二、未給定分布參數(shù)控制圖由于給定分布參數(shù)，所以必須作分析用控制圖取得過程實際分布參數(shù)，并以分析用控制圖驗證取樣過程：1處于“統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)”即分析用控制圖中沒有八個檢驗?zāi)Ｊ匠霈F(xiàn)。2處于“技術(shù)穩(wěn)態(tài)”即過程能力指數(shù)Cp或CPK≥1.33

當(dāng)確認過程處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)和技術(shù)穩(wěn)態(tài)時，延長控制界限將分析用控制圖轉(zhuǎn)化為控制用控制圖實施日常過程控制?？刂茍D的控制界限計算完全來源于實際分布的數(shù)據(jù)，以圖為例：

圖2R圖

控制圖的兩類錯誤及檢出力第Ⅰ類錯誤（棄真）概率為影響因素將正常的過程誤判為異?？刂平缦薹犬?dāng)采用了原則時=0.0027（即上下控制界限的間距）第Ⅱ類錯誤（取偽）概率為將異常的過程誤判為正常①控制界限幅度；②均值偏移幅度；③標準偏差變動幅度；④樣本大小當(dāng)影響因素量化后，可以計算值檢出力（檢出功效）概率為1-當(dāng)過程發(fā)生異常時控制圖能夠?qū)⑵錂z出的概率。

六控制圖的判斷1控制圖判斷的理論基礎(chǔ)——小概率事件原理?？刂茍D對過程異常的判斷以小概率事件為理論依據(jù)。什么是小概率事件？指若事件A發(fā)生的概率很小，如0.01、0.05、0.1等，經(jīng)過一次（或少數(shù)幾次）試驗，事件發(fā)生了，就有理由認為事件A的發(fā)生是異常。

小概率

，實際為判斷錯誤的概率?；蚍Q風(fēng)險概率，也可稱風(fēng)險度。置信概率，它與小概率相對應(yīng)，也可稱為置信度。置信度為1-如0.99、0.95、0.90風(fēng)險度為0.01、0.05、0.10任何事物的置信度不可能達到100%因為不可能達到0。（1）控制圖判異的理論基礎(chǔ)為小概率事件原理。判異準則的制定①設(shè)定小概率②設(shè)定許多過程中可能發(fā)生的事件并逐漸一一計算其發(fā)生概率P

③若P＞則過程正常

若P≤則過程異常，此時該事件本身即為過程異常的判斷準則。（2）判斷準則：①點子超界（包括點子落在界限上）3法設(shè)定小概率=0.0027②點子在界限內(nèi)排列不隨機，3法設(shè)定小概率=0.0027判異準則：

a點子屢屢接近控制界限；b點子形成鏈狀；c點子形成趨勢（向上或向下）；

d點子呈周期性排列；e點子過多的集中在中心線附近。2控制圖判穩(wěn)準則（一）判穩(wěn)的設(shè)計（1）虛發(fā)警報的概率=0.0027，此時判異的置信度=0.9973，很可靠。虛發(fā)警報（第一類錯誤）：當(dāng)過程處于穩(wěn)態(tài)，某點由于偶因落在控制限之外，判定過程失控，謹憑此判失控是錯誤的稱虛報。虛發(fā)報警會引起白費時間尋找異因，而造成損失。

（2）控制圖中只打一個點未出界，是否可以判穩(wěn)？可能性①過程穩(wěn)定；②漏報（由于很小，所以大）所以一個點未出界不能立即判穩(wěn)。對多點如M點的判穩(wěn)總=m

就比較小，多點不出界不易漏報。

（二）判穩(wěn)準則根據(jù)：GB/T4091-2001標準（等同采用ISO8258：1991）判定，在點子隨機排列的情況下，符合下列之一則為判穩(wěn)：①連續(xù)25點，界外點數(shù)d=0；

②連續(xù)35點，外界點數(shù)d≤1；

③連續(xù)100點，外界點數(shù)d≤2。

即使判穩(wěn)，也應(yīng)該按按照“查找異因，采取措施，加以消除，不再出現(xiàn)，納入標準。”的原則來實施。（三）判異準則的分析（1）判異準則有兩類：①點子出界就判異；②界內(nèi)點子不隨機判異。由于點子的數(shù)目未加限制，故后者的模式原則上有無窮多種，但現(xiàn)在能夠保留下來繼續(xù)使用的只有具有明顯物理意義的幾種，在控制圖的判斷中要注意對這些模式加以識別。依據(jù)GB/T4091-2001idtISO8258:1991，設(shè)定o=0.0027制定的判異準則，即點子超出或不隨機，≈o

就為變異。

制定的控制圖判異八個準則如下：準則1：一個點子落在A區(qū)之外。在許多應(yīng)用中，它甚至是唯一的判異準則。準則1可對參數(shù)分布中心的變化或?qū)?shù)標準差的變化給出信號，變化越大，則給出信號越快。對于控制圖而言，若R圖保持為穩(wěn)態(tài)，則可除去參數(shù)變化的可能。準則1：還可以對過程的單個失控作出反應(yīng)，如計算錯誤、測量誤差、不良原材料、設(shè)備故障、工裝夾具的損壞等。以下其它準則多以準則1，o為標準≥o就為變異，如不隨機或趨勢。準則2：9個點在C區(qū)或其外排成一串。鏈長≥9，判異，準則2是對準則1的補充，以改進控制圖的靈敏度。如檢查分布中心的變化：連續(xù)9點落在中心線以下C區(qū)則反映了減小。9個點落在中心線以上C區(qū)，則反映了增大。我們稱點子在中心線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)為“鏈”，點子數(shù)目稱“鏈長”。

格蘭特·列文沃斯在1980年提出是7點鏈，現(xiàn)在改為9點鏈所增不多，但更符合概率風(fēng)險。置信度8個點

P概率（中心線一側(cè)8點鏈長）=

出現(xiàn)一側(cè)就是1/2兩種可能（中心線上、下側(cè)）

P概率（中心線一側(cè)9點鏈長）=

P概率（中心線一側(cè)10點鏈長）=

可見，9點9與準則1的o基本相當(dāng)。若選用7點鏈長7=0.0153比o大的多，所以不應(yīng)采用7點鏈長。

準則3：連續(xù)6點遞增或遞減。此準則是對過程平均值的傾向進行設(shè)計的，它判定過程平均值的較小傾向要比準則1更為靈敏。產(chǎn)生傾向的原因可能是工具逐漸損壞、維修逐漸變壞，刀具的磨損、操作人員技能的逐漸變化等等，這種變化往往會使概率也隨之變化。遞增或遞減顯示了趨勢的變化方向。遞增或遞減由于是P（n點傾向）=組合排列

P（5點傾向）=

P（6點傾向）=6與0