SPC学习经典PPT课件.ppt

SPC学习提纲学习提纲SPC2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- Control(控制):通过掌握规律来预测未来发展并实现预防;2024/3/20 周三2可编辑我们为什么需要SPC?质量专业人员是管理小组中关键问题的解决者。SPC是质量管理的基本技术之一。2024/3/20 周三3可编辑学习目的目标：用SPC思考（Thinking in SPC）说明：1）不包括SPC对企业发展的效益；2）不包括公式的推导和详细的计算；3）为了方便说明，课程介绍均以生产制造为例，但不限于此。4）假设所有的学员都有基本的数学知识；5）介绍的方法及其计算公式以QS9000为准；2024/3/20 周三4可编辑学习提纲基本SPC统计学；SPC的核心工具控制图；过程能力研究；量具重复性和再现性研究；2024/3/20 周三5从数据中寻找规律从数据中寻找规律直方图2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- 周三7可编辑100个青铜轴承内径的测量值如下表：数据会告诉您什么呢？2024/3/20 周三8可编辑回答数据列表不能表达出任何有实际意义的东西(Virtually Nothing)！必须对数据进行进一步分析。图形可以帮助我们将数据数据转换成信息信息。数据列表2024/3/20 周三9可编辑能否接受这批产品？与目标值相比较：平均值：1.3773与规格界限相比较：极差（最大值-最小值）=1.383-1.370=0.013数据分布的更进一步的信息：数据分成10组后，落在每个区间 内的数据个数：数据量分组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-251.3760.0102024/3/20 周三10可编辑制作频数分布表2024/3/20 周三11可编辑绘制直方图LSLUSL2024/3/20 周三12可编辑分析直方图与规格限1.3661.386进行比较，所有的测量值都在其范围内（而且在+/-3S的范围内）。分布基本上是对称的，有一点点向右偏斜，但不严重。所以该厂决定接收这批青铜轴承。建议：轴承的加工中心应该左移；2024/3/20 周三13可编辑建立一个直方图收集整理数据定组数 N算极差 R定组距 I确定组的中心点和各组界限制作频数分布表绘制直方图分析数据量分组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-252024/3/20 周三14可编辑直方图告诉我们数据分布的中心位置(Average)在哪里？数据分散程度(Spread)如何？数据分布的形状(Shape)怎样？经验之谈：对大多数工业用的分析来说，50个数值具备足够的可靠性。但单个测量值的费用比较低时，或是当需要准确分析时，可以采用100个或更多的数据。2024/3/20 周三15可编辑 N(,2)-:总体总体平均值，描述数据的集中位置。:总体总体标准差，描述数据的分散程度。xN（，2）理想情况：正态曲线2024/3/20 周三16可编辑不同(均值)2024/3/20 周三17可编辑不同不同(标准差标准差 )2024/3/20 周三18可编辑正态曲线的特征曲线关于对称；当x=时取到最大值；X离越远，f（x）的值越小；2024/3/20 周三19可编辑正态曲线正态曲线68%68%95%95%99.7%99.7%2024/3/20 周三20可编辑现实状况：一些异常现实状况：一些异常双峰峭壁2024/3/20 周三21可编辑分析直方图举例：分析直方图举例：USLLSLAA图LSLUSLLSLUSLLSLUSL2024/3/20 周三22可编辑直方图的峰度和对称度直方图的峰度和对称度对称度（Skewness）:直方图数据分布的对称性；峰度（Kurtosis）:直方图数据分布的陡峭度；直方图为对称分布的，则s=0;直方图为正态分布的，则s=0,k=0。2024/3/20 周三23可编辑直方图的作用显示数据的分布特征指出采取措施的必要观察采取措施后的效果比较和评估设备、供应商、物料等评估过程的能力2024/3/20 周三24控制图及其背后的故事控制图及其背后的故事2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- Average点落在该区间的概率为点落在该区间的概率为99.7%Components of Every Control Chart:1.Data Points3.Upper Control Limit2.Center Line 4.Lower Control Limit2024/3/20 周三26可编辑控制图原理：1）3 原理：若变量X服从正态分布,那么,在 3 3 范围内包含了99.73%的数值。2）中心极限定理：无论产品或服务质量水平的总体分布是什么，其 的分布（每个 都是从总体的一个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋向于正态分布。2024/3/20 周三27可编辑正态性假定有实际意义吗？1）不是在研究一门精确的科学，而是作为一种谨慎的工业指导；2）大部分的实际情况的数据分布与正态分布极为相似；3）根据中心极限定理进行数据的处理；4）如果不适合可以不需要用正态曲线直接来分析；2024/3/20 周三28可编辑质量特性分类计量值计量值(variable):variable):定量的数据定量的数据；值可以取给定范围内的任何一个可能的数值。计数值计数值(Attribute)(Attribute)：定性的数据：定性的数据；值可以取一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数值。计件型计点型2024/3/20 周三29可编辑控制图的分类v计量值控制图：计量值控制图：均值-极差控制图(X bar-R)均值-标准差控制图(X bar S)单值-移动极差控制图(X-MR)v计数值控制图：计数值控制图：不良率控制图（p)不良数控制图(Pn)缺陷数控制图(c)单位缺陷数控制图(u)2024/3/20 周三30可编辑计量型数据吗？性质上是否均匀或不能按子组取样？关心的是不合格品率吗？样本容量是否恒定？样本容量是否恒定？子组容量9？np或p图p图C或U图U图是否是是是是是否否否否否关心的是单位零件缺陷数吗？是选择合适的控制图2024/3/20 周三31计量型控制图计量型控制图2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- 周三33可编辑一个实例（二）步骤1：选择质量特性 螺栓的切断长度至关重要步骤2：按合理的计划来搜集数据 每小时抽取5个产品作为一个样本。检验员按时间顺序收集了25个样本。2024/3/20 周三34可编辑收集的数据表2024/3/20 周三35可编辑一个实例（三）步骤3：计算样本平均值及极差（见上表）步骤4：确定总的平均数和平均极差2024/3/20 周三36可编辑一个实例（四）步骤5：计算控制限 其中：2024/3/20 周三37可编辑一个实例（五）2024/3/20 周三38可编辑步骤6：利用控制界限分析样本数值一个实例（六）2024/3/20 周三39可编辑一个实例（七）步骤7：确定控制限是否能经济地满足要求；步骤8：运用控制限进行控制；2024/3/20 周三40可编辑均值均值-极差控制图极差控制图（）最常用；最基本；控制对象为计量值；适用于n 9的情况；均值图用于观察和分析分布的均值的变化，即过程的集中趋势；极差图观察和分析分布的分散情况，即过程的离散程度。2024/3/20 周三41可编辑均值控制图极差控制图均值均值-极差控制图极差控制图-控制限控制限2024/3/20 周三42可编辑使用均值-标准差控制图步骤3：计算样本平均值及标准差步骤4：确定总的平均数和平均标准差2024/3/20 周三43可编辑一个实例（四）步骤5：计算控制限 其中：2024/3/20 周三44可编辑一个实例（五）2024/3/20 周三45可编辑一个实例（六）步骤6：利用控制界限分析样本数值2024/3/20 周三46可编辑均值均值-标准差控制图标准差控制图（）控制对象为计量值；更精确；均值图用于观察和分析分布的均值的变化，即过程的集中趋势；标准差图观察和分析分布的分散情况，即过程的离散程度。2024/3/20 周三47可编辑均值控制图标准差控制图怎样确定控制限2024/3/20 周三48可编辑单值-移动极差控制图（）与均值-极差控制图的作用类似；不需多个测量值或样本是均匀的（如浓度）；因为费用或时间的关系，过程只有一个测量值（如破坏性实验）；敏感性不强；用自动化检查，对产品进行全检时；2024/3/20 周三49可编辑移动极差移动极差是指一个测定值 xi 与紧邻的测定值xi+1 之差的绝对值，记作MR，MR=|xi-xi+1|（i=1,2,k-1)其中：k为测定值的个数;k个测定值有k-1个移动极差,每个移动极差值相当与样本大小n=2时的极差值.2024/3/20 周三50可编辑1 计算总平均数:2 计算移动极差平均数:怎样确定控制限2024/3/20 周三51可编辑怎样确定控制限相当于n=2时的均值控制图X控制图2024/3/20 周三52可编辑MR控制图相当于n=2时的极差控制图;n=2时,D4=3.267,D3=0怎样确定控制限2024/3/20 周三53计数型控制图计数型控制图2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- 周三55可编辑不良品率控制图（P图）检验并记录数据计算平均不合格品率P计算中心线和控制界限绘制控制图并进行分析与n有关！2024/3/20 周三56可编辑案例分析在制造复杂的发动机的端盖时，如果有某些因素不合要求就判为不良品，在成品的全检中，现要求对每班产品的不良率作控制图。每班检验的端盖总数就是样本量，共收集了25班的检验数及不良数。2024/3/20 周三57可编辑案例分析1.收集的数见下表：2024/3/20 周三58可编辑案例分析根据公式计算各根据公式计算各样本组的上下控制限样本组的上下控制限在实际应用中在实际应用中,当各组当各组容量与其平均值相差不容量与其平均值相差不超过正负超过正负25%时时,可用可用平均样本容量平均样本容量()来计来计算控制限算控制限.2024/3/20 周三59可编辑案例分析绘制控制图，并进行分析：2024/3/20 周三60可编辑单位缺陷数控制图(U图)适合用于对单位样本数量（如面积、容积、长度、时间等）上缺陷数进行控制的场合；通常服从泊松分布;可近似与正态分布 来处理;取样大小可以是不固定的，只要能计算出每单位上的缺陷数即可；2024/3/20 周三61可编辑单位缺陷数控制图(U图)n检验并记录数据n计算平均单位缺陷数n计算中心线和控制界限n绘制控制图并进行分析与n有关！设n为样本大小，C为缺陷数，则单位缺陷数为：u=c/n2024/3/20 周三62可编辑案例分析现需要对一注塑产品的缺陷进行控制图分析，收集的数据记录如下表：2024/3/20 周三63可编辑控制限的计算在实际应用中在实际应用中,当各当各组容量与其平均值组容量与其平均值相差不超过正负相差不超过正负25%时时,可用平均可用平均样本容量样本容量()来计来计算控制限算控制限.2024/3/20 周三64可编辑绘制控制图，并进行分析案例分析2024/3/20 周三65可编辑其他的控制图不良品数控制图（Pn图）缺陷数控制图（C图）2024/3/20 周三66可编辑不良品数控制图（Pn）样本容量n恒定；不合格品数是一个服从二项分布的随机变量；当np 5时近似服从正态分布N np，np（1-p）2024/3/20 周三67可编辑不良品数控制图确定数据样本容量n的大小,n常取50以上的数.收集数据Pn1，Pn2,Pn3,Pnk,k为样本数计算控制中心和控制界限绘制控制图并进行分析2024/3/20 周三68可编辑缺陷数控制图（图）控制对象为一定单位(如一定长度、一定面积、一定体积等）上面的缺陷数；如铸件表面的气孔数、机器装好后发现的故障数；产品上的缺陷数服从泊松分布；近似为正态分布处理，均值为C，标准偏差为2024/3/20 周三69可编辑缺陷数控制图1.收集数据：收集数据：一般取2025组数据；如果缺陷数较小，可将几个样本合为一个，使每组缺陷数C=0的情况尽量减少，否则用来作控制图不适宜；不同的缺陷应尽可能分层处理。2024/3/20 周三70可编辑缺陷数控制图2.计算平均缺陷数3.计算中心线和控制界限:4.绘制控制图并进行分析2024/3/20 周三71可编辑计量型数据吗？性质上是否均匀或不能按子组取样？关心的是不合格品率吗？样本容量是否恒定？样本容量是否恒定？子组容量9？np或p图p图C或U图U图是否是是是是是否否否否否关心的是单位零件缺陷数吗？是选择合适的控制图2024/3/20 周三72运用控制图进行运用控制图进行“控制控制”2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- 周三74可编辑分析阶段控制阶段控制图应用的二个阶段2024/3/20 周三75可编辑分析阶段在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来2024/3/20 周三76可编辑从分析阶段转入控制阶段在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用：控制图是受控的过程能力能够满足生产要求2024/3/20 周三77可编辑控制阶段控制图的控制界限由分析阶段确定控制图上的控制界限与该图中的数据无必然联系使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行2024/3/20 周三78可编辑（1）所有样本点都在控制界限之内；（2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样本点约各占1/2；（3）靠近中心线的样本点约占2/3；（4）靠近控制界限的样本点极少。受控状态在控制图上表现受控状态在控制图上表现判断受控与失控2024/3/20 周三79可编辑xUCLCLLCLt控制图的受控状态控制图的受控状态2024/3/20 周三80可编辑失控状态在控制图上表现失控状态在控制图上表现失控状态在控制图上表现失控状态在控制图上表现 明显特征是有:（1）一部分样本点超出控制界限 除此之外，如果没有样本点出界，但 （2）样本点排列和分布异常，也说明生产过程状态失控。判断受控与失控2024/3/20 周三81可编辑（1）有多个样本点连续出现在中心线一侧 *连续7个点或7点以上出现在中心线一侧；*连续11点至少有10点出现在中心线一侧；*连续14点至少有12点出现在中心线一侧。xUCLCLLCLt典型失控状态2024/3/20 周三82可编辑（2）连续7点上升或下降典型失控状态2024/3/20 周三83可编辑（3）有较多的边界点 *连续3点中有2点落在警戒区内；*连续7点中有3点落在警戒区内；*连续10点中有4点落在警戒区内。警戒区：23的区域的区域典型失控状态2024/3/20 周三84可编辑（4）样本点的周期性变化（包括阶段的周期性、波动的周期性）UCLCLLCL典型失控状态2024/3/20 周三85可编辑（5）样本点分布的水平突变xUCLCLLCLtxUCLCLLCLt典型失控状态2024/3/20 周三86可编辑（6）样本点的离散度变大xUCLCLLCLt典型失控状态2024/3/20 周三87可编辑颜色管理（color Managementcolor Management）蓝色：未经检测的点绿色：检测后正常的点红色：检测后异常点黄色：异常点经过异常编辑且有了改善措施的点2024/3/20 周三88可编辑重新计算控制限1.控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新计算控制限，例如：a.操作人员经过培训，操作水平显著提高；b.设备更新、经过修理、更换零件；c.改变工艺参数或采用新工艺；d.改变测量方法或测量仪器；e.采用新型原材料或其他原材料；f.环境变化。2024/3/20 周三89可编辑重新计算控制限2.使用一段时间后检验控制图还是否适用，控制限是否过宽或过窄，否则需要重新收集数据计算控制限；3.过程能力值有大的变化时，需要重新收集数据计算控制限。2024/3/20 周三90可编辑控制界限与规格界限规格由客户或设计部门给出;控制界限由过程的实际数据统计计算得出;一般情况下,控制界限严于规格;2024/3/20 周三91可编辑控制图的应用程序2024/3/20 周三92过程能力研究过程能力研究2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- 周三94可编辑过程能力的概念过 程 能 力 指 处 于 统计稳统计稳 态态 下 的 过 程 的 加 工 能 力，是过程内部本身的性能，不考虑规范对过程分布宽度是如何规定的。2024/3/20 周三95可编辑过 程 能 力过程能力是以该过程产品质量特性值的变异或波动来表示的；根据3原理，在分布范围 3 内，包含了99.73%的数据，接近于1，因此以3，即6 为标准来衡量过程是否具有足够的精确度和良好的经济特性的。过程能力记为B，则 B=6 2024/3/20 周三96可编辑过 程 Sigma估计Sigma计算Sigma2024/3/20 周三97可编辑Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别Cp指数=Cp:(Capability of Process)过程能力能力指数Cpk:修正的过程能力指数规格宽度工序宽度2024/3/20 周三98可编辑过程能力指数过程平均值和规格中心的偏移2024/3/20 周三99可编辑过程能力指数Cpm当规格中心与目标值不重合时的过程能力指数过程平均值和目标值的偏移2024/3/20 周三100可编辑Cp,Cpk,CpmPp,Ppk,PpmPpk与CpknPp:(Performance of Process)过程性能性能指数Ppk:修正的过程性能指数2024/3/20 周三101可编辑2024/3/20 周三102可编辑案例分析我们再来看前面的作控制图的案例：2024/3/20 周三103可编辑案例分析过程有一个异常点，是由于偶然因素造成，调查表明是该检验员当时委托他人代为测量，而这代理人不适于操作精密测量设备，可能读数不准确，也有可能伪造了数据。剔除这个异常点，过程是受控的。2024/3/20 周三104可编辑剔除异常点数据表2024/3/20 周三105可编辑案例分析根据这24个子组计算得：计算得到的标准差=0.00192024/3/20 周三106可编辑案例分析规格宽度（要求）=0.016工序宽度（6 ）=6 =0.0106Cp=0.016/0.0106=1.50942024/3/20 周三107可编辑案例分析由于存在一定的偏移，那么我们真正能做到多好呢？Cpk=min(Cpu,Cpl)=min(1.2612,1.7569)=1.2612 或者Cpk=Cp(1-K)=1.5094(1-0.1625)=1.26122024/3/20 周三108可编辑案例分析我们实际做得有多好呢？Pp=1.3699Ppk=1.1411这说明我们还可以做得更好2024/3/20 周三109可编辑 计数型的过程能力评价对于p,np图,过程能力是通过过程平均不合品率 来表示,当所有点都受控后才计算该值.对于c图,过程能力为 ,即固定容量n的样本的缺陷数的平均值.对于u图,过程能力为 ,即每单位缺陷数的均值.2024/3/20 周三110可编辑Cpk与不良数量一览表CpPPM0.60718000.9069001.0027001.33632.001(0.0020)4.50每十亿有1个零件2024/3/20 周三111可编辑如何运用过程能力指数进行管理当Cpk指数值降低代表要增加：控制检查返工及报废，在这种情况下，成本会增加，品质也会降低，生产能力可能不足。2024/3/20 周三112可编辑如何运用过程能力指数进行管理当Cpk指数值增大，不良品减少，最重要是产品/零件接近我们的“理想设计数值/目标”，给予顾客最大满足感。当Cpk指数值开始到达1.33或更高时对检验工作可以减少，减少我们对运作审查成本。2024/3/20 周三113SPC技术的其他工具技术的其他工具2024/3/20 周三http:/qwbbs.quality- 周三115可编辑 Pareto理论在品质管理中的应用目的：寻找主要问题或影响质量的主要原因2024/3/20 周三116可编辑品质管理中主要应用缺陷柏拉图缺陷柏拉图异常柏拉图异常柏拉图原因柏拉图原因柏拉图措施柏拉图措施柏拉图2024/3/20 周三117可编辑某铸造车间生产一种铸件，质量不良项目有气孔、未某铸造车间生产一种铸件，质量不良项目有气孔、未充满、偏心、形状不佳、裂纹、其他等项。充满、偏心、形状不佳、裂纹、其他等项。记录一周记录一周内某班所生产的产品不良情况数据内某班所生产的产品不良情况数据，并将不良项目作，并将不良项目作成累计频数和百分比汇总表：成累计频数和百分比汇总表：案例分析2024/3/20 周三118可编辑铸件不良项目的排列图2024/3/20 周三119可编辑Pareto理论的作用找出找出“重要的少数重要的少数”因为因为80%的问题由的问题由20%的潜在原因引起的潜在原因引起2024/3/20 周三120可编辑分层分析法分层分析法概念：概念：将数据依照使用目的，按照其性质、来源、影响因素等进行分类，把性质相同、在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法。通常和其他方法一起使用。如将数据分层之后再进行加工整理成分层排列图、分层直方图、分层控制图等。2024/3/20 周三121可编辑常用分层方法按不同时间、线别分，如按班次、不同生产线分；按操作人员分，如按工人的级别；按操作方法分，如按切削用量、温度、压力；按原材料、产品分，如按供料单位、批次、产品、客户等；其他分层，如按检验手段、使用条件、气候条件等。2024/3/20 周三122可编辑案例分析在柴油机装配中经常发生汽缸垫漏气现象，为解决这一问题，对该工序进行现场统计。收集数据：n=50，漏气数f=19 漏气率 P=f/n=19/50=0.38 即38%分析原因：通过分析，认为造成漏气有两个原因：该工序涂密封剂的工人A，B，C三人的操作方法有差异；汽缸垫分别由甲、乙两厂供应，原材料有差异；因此，采用分层法列表进行分析：2024/3/20 周三123可编辑分层列表初步分析结论：汽缸漏气率的办法可以采用乙厂供应的汽缸垫，因为它比甲厂的漏气率低；采用工人B的操作方法，因为他的漏气率最低2024/3/20 周三124可编辑实践结果表明按照上述分析结果做，漏气率不但没有降低，反而从原来的38%上升到43%。为什么？2024/3/20 周三125可编辑进一步考虑：进一步考虑：进一步考虑：进一步考虑：不同工人使用不同工厂提供的汽缸垫不同工人使用不同工厂提供的汽缸垫综合分层2024/3/20 周三126可编辑结结 论论使用甲厂提供的汽缸垫时，要采用B工人的操作方法；使用乙厂提供的汽缸垫时，要采用A工人的操作方法。这样才能使漏气率大大降低。2024/3/20 周三127可编辑分层的意义分层的目的：有利于查找产生质量问题的原因。把影响质量的众多因素分离出来，在同一生产条件下收集到的数据归纳在一起，可以使数据反映的现象更加明显。2024/3/20 周三128可编辑相关图也称散布图，可以直观地表示出两变量之间的相关程度；当怀疑系统中两个变量可能有关系，但不能确定这种关系是什么的时候，就可以使用。相相 关关 图图2024/3/20 周三129可编辑制作相关图1.识别要分析的两个变量；2.收集至少25组相对应的数据：a.数据必须一一对应；b.太少的数据会妨碍清楚得认识两个变量之间的关系；2024/3/20 周三130可编辑3.依据两个变量画出横坐标轴和纵坐标轴：4.按照数据一一画出坐标点（xi，yi）制作相关图2024/3/20 周三131可编辑相 关 系 数衡量两个变量间线性关系的密切程度r的取值范围为：-1r1；r越接近于1，X与Y之间的线性关系越好r=1为完全正相关关系；r=-1为完全负相关关系r=0,两个变量之间不存在线性关系或者不相关.2024/3/20 周三132可编辑相相 关关 图图两个变量之间可能存在以下主要几种分布情况：2024/3/20 周三133可编辑一元回归分析 表示:因素y对因素x的回归直线其中a表示为常数，b表示回归系数 一元回归常用于分析与预测2024/3/20 周三134可编辑SPC知识回顾SPC的三大基本概念：波动的统计规律性过程能力过程控制2024/3/20 周三135可编辑过程控制系统2024/3/20 周三136可编辑透过过程控制减少差异常（波动）最有效的工具是通过控制图进行监控以达到事前预防。最有效的是从输入、过程或系统本身去改善。人：品质管理、工人的素质设备：良好的工具、机器、设施材料/物料：良好设计、采购、运输方法：良好的程序、标准、测量系统环境：整洁、整理，良好工件地方2024/3/20 周三137可编辑SPC的应用流程2024/3/20 周三138可编辑课课程程内内容容回回顾顾2024/3/20 周三139