统计过程控制的作用与技术原理.pptx

SPC(Statistical Process Control)n持续改进及过程控制持续改进及过程控制n企业目标-客户满意n实现目标-持续改进，强调缺陷的预防n有效方法-统计过程控制nnn检验和预防检验和预防n检验是对过程结束后的输出进行测量n通过抽样检验-发现合格/不合格n通过100%检验-发现合格/不合格n预防是在生产中对过程进行测量n通过对过程的测量，使质量问题在导致报废、返工和成本增加之前对其进行纠正n抽样和抽样和100%100%检验的不足检验的不足n简单抽样可能会误导n100%检验是一种非常昂贵的方法，同时并不比抽样精确多少n尽管检验把关，但返工/报废已经发生n通过抽样和检验进行检验把关并不能发现问题n一些不合格品仍然可能到达客户手中n统计过程控制定义统计过程控制定义n用于了解、改进、预防和控制过程状态的一组分析工具和方法n于专业技术结合，才能很好地控制过程n持续质量改进的一个组成部分，是一种预防型的质量管理方法nSPCSPC的作用的作用n对设计和过程能力进行可靠性的评估n统计有助于区分正常波动和异常波动n可以依据以往过程的运行情况预测将来过程如何运行n降低发现质量问题对检验的依赖性n验证问题是否已经永久地纠正了还是需要进一步纠正n有助于了解当前过程是否有能力形成100%满足要求的输出n提高质量和生产率，降低成本n统计的基本概念统计的基本概念nn数据类型数据类型n计量值数据：测量某物是“多少”n例n间隙的大小；缸径大小；支架厚度；抗拉强度。n数据类型数据类型n记数值数据：测量出现/不出现n例：n通/止数据n安装正确/错误数据n孔钻通/未通n表面划伤/未划伤计数型数值和计量型数值n特殊原因n一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差来源。有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。n普通原因n造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。局部措施和对系统采取措施局部措施和对系统采取措施n局部措施局部措施n通常用来消除变差的特殊原因n通常由与过程直接相关的人员实施n通常可纠正大约15%的过程问题n对系统采取措施对系统采取措施n通常用来消除变差的普通原因n几乎总是要求管理措施，以便纠正n大约可纠正85%的过程问题n统计的核心概念统计的核心概念n波动波动n自然界中没有完全相同的东西n波动是指过程中的件与件之间的区别n正是波动的存在，工程师才在技术上要求给出公差n质量控制根本无法完全消除波动，仅测量波动，预测发生的可能性，并不断地降低存在的波动n产品/特性间的波动可分为正常波动（短期的、零件间的差异）和异常波动（发生规则和不规则的变化nnn正常波动正常波动n由偶然的或随机因素造成的，并且不能控制n设备震动n原材料批与批之间的区别n仅存在正常波动的过程是“受控”的过程，其输出是可预测的n异常波动异常波动n不是由偶然的或随机因素造成的，而是由特殊原因引起，并且可以控制n材料不合格n不同供应商提供的原材料n不正确的设备调试n存在异常波动的过程是“不稳定”的，其输出是不可预测的nn统计方法提供波动的信息统计方法提供波动的信息n两个度量参数n集中趋势n集中趋势用于度量分布中心n集中趋势的一个主要度量参数是平均值n分散程度n分散程度用于度量分布范围n分散程度的一个重要度量参数是标准偏差n正态分布正态分布产品/特性的波动分布符合正态分布正态分布的特征值平均值：钟型曲线最高点对应的数值极差：最大测量值和最小测量值之间的差值标准偏差S：数据散布程度的度量正态分布正态分布平均值中位数众数正态分布曲线标准偏差S正态分布正态分布图图在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。为什么要应用SPC统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。SPC技术原理SPC的概念使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高过程能力。一组重要的统计概念 平均值、中位数 极差、标准差 计量型数值与计数型数值平均值（Xbar或X）中位数（）极差（R)，组距作用:表明数据之间的离散程度标准差（Sigma)n标准差=n标准差的意义：一组数中各单个值与总体平均数之间的平均离差，说明该组数的离散程度标准偏差与极差的关系（对于给定的样本容量,平均极差-R越大,标准偏差-越大）X范围范围XX范围RRR过程控制n目标：对影响过程的措施做出合理经济的决定n过程在统计控制下运行（过程受控）：仅存在造成变差的特殊原因n过程控制的作用：当出现变差的特殊原因时报警；反之，不报警过程控制过程控制受控（消除了特殊原因）时间范围不受控（存在特殊原因）过程能力n过程能力是指过程处于受控状态下（不存在变差的特殊原因）的实际加工能力n一个稳定过程的固有变差的总范围n过程能力是由造成变差的普通原因造成n工序能力高时：产品品质出现异常的几率越小n工序能力低时：产品品质出现异常的几率越大过程能力指数（Cp)n过程能力用过程能力指数来加以量化Cpk=(T-2)/6其中，=|Xbar-(T/2)|Cp=T/6T=（USL-LSL)USL:公差上限LSL:公差下限无偏情况下：存在偏移时：Cpk值的判定原则Cpk值处理原则1.67Cpk无缺点考虑降低成本1.33Cpk1.67维持现状1Cpk1.33有缺点发生Cpk0.67采取紧急措施，进行品质改善，并研讨规格过程控制的工具-控制图上控制限中心限下控制限控制图是1924年休哈特博士在贝尔实验室发明的。基于可控制和不可控制的变差的区分。二战后的日本工业企业将控制图应用到极致，为战后日本的经济复苏做出了很大的贡献控制图原理控制图原理-3Sigma原则n当质量特性的随机变量x服从正态分布时，则x落在3的概率是99.73%。n根据小概率事件可以“忽略”的原则：如果出现超出3范围的x值，则认为过程存在异常。 所以，在过程正常情况下约有99.73%的点落在在此控制线内。 观察控制图的数据位置，可以了解过程情况有无改变。控制图的控制线n中心线（CL):Xn上控制线/限（UCL):X+3n下控制线/限（LCL):X-3n右转90度33x+3x-3xx公差界限与控制界限的区别n公差界限：区分合格品与不合格品n控制界限：区分偶波与异波合理使用控制图的益处n供正在进行过程控制的操作者使用n有助于过程在质量上和成本上能持续的、可预测的保持下去n使过程达到：n更高的质量n更低的单件成本n更高的有效能力n为讨论过程的性能提供共同的语言n区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南使用控制图的基本步骤1、收集收集数据并画在图上2、控制根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并采取措施3、分析及改进确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施重复这三个阶段从而不断改进过程使用控制图的两个阶段n过程分析阶段（初始能力研究）n过程监控阶段分析用控制图与控制用控制图分析用控制图应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数特点：1、分析过程是否为统计控制状态2、过程能力指数是否满足要求？控制用控制图等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。应用过程参数判断控制图类型控制图类型计量型数据X-R均值和极差图计数型数据Pchart不合格品率控制图X-均值和标准差图nPchart不合格品数控制图X-R中位值极差图Cchart缺陷数控制图X-MR单值移动极差图Uchart单位缺陷数控制图控制图的选择方法控制图的选择方法确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？否关心的是不合格品率？否关心的是不合格数吗？是样本容量是否恒定？是使用np或p图否使用p图样本容量是否桓定？否使用u图是是使用c或u图是性质上是否是均匀或不能按子组取样例如：化学槽液、批量油漆等？否子组均值是否能很方便地计算？否使用中位数图是使用单值图X-MR是接上页接上页子组容量是否大于或等于9？是否是否能方便地计算每个子组的S值？使用XR图是否使用XR图使用Xs图注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。使用控制图的准备使用控制图的准备1、建立适合于实施的环境a排除阻碍人员公正的因素b提供相应的资源c管理者支持2、定义过程根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响因素。3、确定待控制的特性应考虑到：顾客的需求当前及潜在的问题区域特性间的相互关系接上页接上页4、确定测量系统a规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。b确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。5、使不必要的变差最小确保过程按预定的方式运行确保输入的材料符合要求恒定的控制设定值注：注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如：刀具更新，新的材料批次等，有利于下一步的过程分析。均值和极差图（均值和极差图（X-RX-R） 1、收集数据、收集数据以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品，并周性期的抽取子组。注：注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。1-1选择子组大小，频率和数据选择子组大小，频率和数据1-1-1子组大小子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程流等。（注：注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等生产出来的零件，即一个单一的生产流。）1-1-2子组频率子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。接上页接上页1-1-3子组数：子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次使用管制图选用35组数据，以便调整。1-2建立控制图及记录原始数据建立控制图及记录原始数据（见下图）（见下图）1-3、计算每个子组的均值（、计算每个子组的均值（X）和极差和极差R对每个子组计算：对每个子组计算：X=（X1+X2+Xn）/nR=Xmax-Xmin式中：式中：X1，X2为子组内的每个测量值。为子组内的每个测量值。n表示子组表示子组的样本容量的样本容量1-4、选择控制图的刻度、选择控制图的刻度4-1两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值。4-2刻度选择：接上页接上页对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值（X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。注：注：一个有用的建议是将R图的刻度值设置为X图刻度值的2倍。（例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1个刻度代表0.02英寸）1-5、将均值和极差画到控制图上、将均值和极差画到控制图上5-1X图和R图上的点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。5-2确保所画的X和R点在纵向是对应的。注：注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地注明“初始研初始研究究”字样。2计算控制限计算控制限3首先计算极差的控制限，再计算均值的控制限。452-1计算平均极差（计算平均极差（R）及过程均值（及过程均值（X）6R=（R1+R2+Rk）/k（K表示子组数量）表示子组数量）78X=（X1+X2+Xk）/k92-2计算控制限计算控制限10计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均11值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反12映在极差上的子组内的变差的量来决定的。13计算公式：计算公式：14UCLx=X+A2RUCLR=D4R15LCLx=X-A2RLCLR=D3R16接上页接上页注：注：式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表：n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3?0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.340.340.31注：注：对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同样的”测量结果是可能成立的。2-3在控制图上作出均值和极差的控制限在控制图上作出均值和极差的控制限n平均极差和过程均值画成实线。n各控制限画成虚线。n对各条线标上记号（UCLR，LCLR，UCLX，LCLX）n注：在初始研究阶段，应注明试验控制限。3过程控制分析过程控制分析4分析控制图的目的在于识别过程变化或过程均值不恒定的证据。5（即其中之一或两者均不受控）进而采取适当的措施。67注注1：R图和X图应分别分析，但可进行比较，了解影响过程8的特殊原因。9注注2：因为子组极差或子组均值的能力都取决于零件间的变差，10因此，首先应分析R图。3-1分析极差图上的数据点分析极差图上的数据点3-1-1超出控制限的点超出控制限的点a出现一个或多个点超出任何控制限是该点处于失控状态的主要证据，应分析。b超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种：b.1控制限计算错误或描点时描错b.2零件间的变化性或分布的宽度已增大(即变坏）b.3测量系统变化（如：不同的检验员或量具）c有一点位于控制限之下，说明存在下列情况的一种或多种c.1控制限或描点时描错c.2分布的宽度变小（变好）c.3测量系统已改变（包括数据编辑或变换）不受控制的过程的极差（有超过控制限的点）UCLLCLUCLLCLRR受控制的过程的极差3-1-2链链-有下列之现象表明过程已改变或出现某种趋势：连续7点在平均值一侧；连续7点连续上升或下降；a高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部：a-1输出值的分布宽度增加，原因可能是无规律的（例如：设备工作不正常或固定松动）或是由于过程中的某要素变化（如使用新的不一致的原材料），这些问题都是常见的问题，需要纠正。a-2测量系统的改变（如新的检验人或新的量具)。b低于平均极差的链或下降链说明存在下列情况之一或全部：b-1输出值的分布宽度减小，好状态。b-2测量系统的改好。注注1：当子组数（n）变得更小（5或更小）时，出现低于R的链的可能性增加，则8点或更多点组成的链才能表明过程变差减小。注注2：标注这些使人们作出决定的点，并从该点做一条参考线延伸到链的开始点，分析时应考虑开始出现变化趋势或变化的时间。UCLLCLRUCLRLCL不受控制的过程的极差（存在高于和低于极差均值的两种链）不受控制的过程的极差（存在长的上升链）3-1-3明显的非随机图形明显的非随机图形a非随机图形例子：明显的趋势；周期性；数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系等。b一般情况，各点与R的距离：大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在其外的2/3的区域。C如果显著多余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组，如果超过90%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查：c-1控制限计算错或描点已描错。c-2过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值（如：从几组轴中，每组抽一根来测取数据）。c-3数据已经过编辑（极差和均值相差太远的几个子组更改删除）。d如果显著少于2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组，如果有40%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查：d-1控制限计算错或描点或描错。d-2过程或取样方法造成连续的分组中包含了从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量值（如：输入材料批次混淆）。注：如果存在几个过程流，应分别识别和追踪。注：如果存在几个过程流，应分别识别和追踪。3-2识别并标注所有特殊原因（极差图）识别并标注所有特殊原因（极差图）a对于极差数据内每一个特殊原因进行标注，作一个过程操作分析，从而确定该原因并改进，防止再发生。b应及时分析问题，例如：出现一个超出控制限的点就立即开始分析过程原因。3-3重新计算控制限（极差图）重新计算控制限（极差图）a在进行首次过程研究或重新评定过程能力时，失控的原因已被识别和消除或制度化，然后应重新计算控制限，以排除失控时期的影响，排除所有已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的子组，然后重新计算新的平均极差R和控制限，并画下来，使所有点均处于受控状态。b由于出现特殊原因而从R图中去掉的子组，也应从X图中去掉。修改后的R和X可用于重新计算均值的试验控制限，XA2R。注：排除代表不稳定条件的子组并不仅是注：排除代表不稳定条件的子组并不仅是“丢弃坏数据丢弃坏数据”。而是排除。而是排除受已知的特殊原因影响的点。并且一定要改变过程，以使特殊受已知的特殊原因影响的点。并且一定要改变过程，以使特殊原因不会作为过程的一部分重现。原因不会作为过程的一部分重现。3-4分析均值图上的数据点分析均值图上的数据点3-4-1超出控制限的点：超出控制限的点：a一点超出任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多：a-1控制限计算错或描点时描错a-2过程已更改，或是在当时的那一点（可能是一件独立的事件）或是一种趋势的一部分。a-3测量系统发生变化（例如：不同的量具或QC）不受控制的过程的均值（有一点超过控制限）受控制的过程的均值UCLLCLXLCLUCLX3-4-2链链-有下列现象之表明过程已改变或出现某种趋势：有下列现象之表明过程已改变或出现某种趋势：连续7点在平均值一侧或7点连续上升或下降a与过程均值有关的链通常表明出现下列情况之一或两者。a-1过程均值已改变a-2测量系统已改变（漂移，偏差，灵敏度）注：标注这些使人们作出决定的点，并从该点做一条参考线延伸到注：标注这些使人们作出决定的点，并从该点做一条参考线延伸到链的开始点，分析时应考虑开始出现变化趋势或变化的时间。链的开始点，分析时应考虑开始出现变化趋势或变化的时间。不受控制的过程的均值（长的上升链）不受控制的过程的均值（出现两条高于和低于均值的长链）UCLXLCLUCLXLCL3-4-3明显的非随机图形明显的非随机图形a非随机图形例子：明显的趋势；周期性；数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系等。b一般情况，各点与X的距离：大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在其外的2/3的区域；1/20的点应落在控制限较近之处。c如果显著多余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组，如果超过90%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查：c-1控制限计算错或描点描错c-2过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值（如：从几组轴中，每组抽一根来测取数据。c-3数据已经过编辑(极差和均值相差太远的几个子组更改删除）d如果显著少余2/3以上的描点落在离X很近之处（对于25子组，如果有40%的点落在控制限的1/3区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查：d-1控制限计算错或描点描错。d-2过程或取样方法造成连续的分组中包含了从两个或多个不同的过程流的测量值（这可能是由于对可调整的过程进行过度控制造成的，这里过程改变是对过程数据中随机波动的响应）。注：如果存在几个过程流，应分别识别和追踪。注：如果存在几个过程流，应分别识别和追踪。UCLXLCLUCLXLCL均值失控的过程（点离过程均值太近）均值失控的过程（点离控制限太近）3-5识别并标注所有特殊原因（均值图）识别并标注所有特殊原因（均值图）a对于均值数据内每一个显示处于失控状态的条件进行一次过程操作分析，从而确定产生特殊原因的理由，纠正该状态，防止再发生。b应及时分析问题，例如：出现一个超出控制限的点就立即开始分析过程原因。3-6重新计算控制限（均值图）重新计算控制限（均值图）在进行首次过程研究或重新评定过程能力时，要排除已发现并解决了的特殊原因的任何失控点，然后重新计算并描画过程均值X和控制限，使所有点均处于受控状态。3-7为了继续进行控制延长控制限为了继续进行控制延长控制限a当首批数据都在试验控制限之内（即控制限确定后），延长控制限，将其作为将来的一段时期的控制限。b当子组容量变化时，（例如：减少样本容量，增加抽样频率）应调整中心限和控制限。方法如下：b-1估计过程的标准偏差（用表示），用现有的现有的子组容量计算：=R/d2式中R为子组极差的均值（在极差受控期间），d2为随样本容量变化的常数，如下表：n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08b2按照新的新的子组容量查表得到系数d2、D3、D4和A2，计算新的极差和控制限：R新=d2UCLR=D4R新LCLR=D3R新UCLX=X+A2R新LCLX=XA2R新将这些控制限画在控制图上。总结：过程异常判断准则n出现超出控制线的点n存在链（Run)：n连续七个点全在控制限之上或之下，n连续七个点上升（后点等于或大于前点）或下降n任何其他明显非随机的图形，例如：n显著多于2/3以上的点落在均值很近之处（25组有超过90%的点落在控制限1/3区域）n显著少于2/3以上的点落在均值很近之处（25组有等于或少于40%的点落在控制限1/3区域）