03893SPC统计制程控制 理论培训教材.ppt

,SPC统 计 制 程 控 制,理论培训教材,研讨、交流、提高,本次训练班的内容正确认识SPC SPC兴起的背景SPC的基本概念SPC认识误区的剖析统计学概述 控制图原理SPC推行具体步骤 判断制程稳定或异常的准则 十五项质量指针 理论解析、实例演练,品管方法历程SPC兴起的背景什么是SPCSPC基本观念SPC的特点SPC认识误区的剖析,正确认识SPC,一.品管方法历程,Average Company一般公司,Best in class世界标竿公司,1,2,3,4,5,6,3.4,233,6,210,690,000,300,800,66,807,产品检查,产品管制,制程管制,品管7手法,(5S、QCC、ISO9001:2000),管理改善(PDCA)一般公司THREE SIGMA改善,技术改善(DMAIC)世界标竿公司SIX SIGMA改善,方法,管制,试验计划与制程结合,试验计划與设計结合,产品管制优化,设计管制优化,二.SPC兴起的背景,经验挂帅时代的结束,ISO9000品保体系的要求,ISO-9000。要求为客户提供合格的产品，只有稳定而一贯（Consistent）的过程与系统，才能保证长期做出合格的产品。然而，如何检核此一贯过程与系统仍然稳定的存在呢？这必须仰赖SPC来发挥功能。,如果工作经验对产品质量有举足轻重的影响（例如：手工裁缝），那么，SPC就没有太多挥洒的空间。相反地，如果某一公司开始将经验加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该公司开始宣告经验挂帅时代将要结束，那么SPC的导入时机也就自然成熟了。,美國W.A.Shewhart博士于1924年发明管制图，开启了统计品管的新时代,SPC是英文Statistical ProcessControl的前缀简称,即 统计过程控制。SPC就是应用统计技術对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调预防，防患于未然是SPC的宗旨。,三.什么是SPC,SPC发展历程,Statistical Process Control,规格 制程USLUCL SLCLLSLLCLs aCa Cp Cpk,群体 样本 X bar xN n R,计量值：均值极差图s规格标准差图直方图,计数值：P不良率图C缺点数图柏拉图,四.SPC的基本观念,世上没有任何两件事.人员.产品是完全一样制造过程中所产生之变异是可以衡量的事情.产品的变异通常根据一定的模式而产生宇宙万物及工业产品大都呈常态分配例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配变异的原因可分为偶因及异因偶因属管理系统的范围异因却是作业人员本身就能解决的应用SPC可以确保作业人员的自尊应用SPC可以指出制程最需要改善的地方,SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有 责。这点与全面质量管理的精神完全一致。SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控 制图理论)来保证全过程的预防。SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一 切管理过程。,五.SPC的特点,六.SPC认识误区的剖析(一),有管制图就是在推动SPC,这张管制图是否有意义？,这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与分析？这些问题经过推敲之后才能帮助我们对SPC作更深入的了解。,它所管制的参数真的对产品质量有举足轻的影响吗？,管制界限订的有意义吗？,六.SPC认识误区的剖析(二),有了Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动SPC？,Ca/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会作制程能力分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司，但是值得再深入探讨的是,Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？,是否已用Ca/Cp/Cpk作订单分派给不同生产线生产的依据？,Ca/Cp/Cpk被活用了吗？,六.SPC认识误区的剖析(三),有了可控制的制程参数就是SPC？,制程参数的确是SPC的焦点，但是我们应深入探究为什么挑出这些制程参数？这些制程参数的控制条件是如何决定的？这些制程参数与成品质量间有因果关系可循吗？,制程（Process）品质的源头、SPC的焦点,制程的起伏变化是造成质量变异（Variation）的主要根源，而质量变异的大小也才是决定产品优劣的关键。这种因果关系，可进一步表示如下：,制程条件起伏,品质变异,产品优劣,因,果,因,果,结论：制程是SPC的焦点,定义主要统计学名词举例说明统计与SPC,统计学概述,定义,为了解被调查群體的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从被调查群体中取得适当的样本，通过研究样本来发现群体的特性!,统计学是科学的以偏概全的方法,一叶知秋,春雾雨 夏雾热 秋雾太阳 冬雾雪,送礼物,主要统计学名词,群體于制造业而言，通常指在同一生产条件下符合特定要求的所有个体的集合!也可称为批量 记为N样本 于群体中抽样而得的部份个体的集合!记为n群体平均值 X bar样本平均值 群体标准差x样本标准差R全距概率(六合彩)正态分布,在中心线或平均值两侧呈现对称之分布常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交曲线下的面积总和为1,正态分布基本知识,100个机螺丝直径直方图。图中的直方高度与该组的频数成正比,举例说明：,机螺丝直径直方图 直方图趋近光,将各组的频数用资料总和N=100除，就得到各组的频率，它表示机螺丝直径属于各组的可能性大小。显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。,如果数据越多，分组越密，则机螺丝直径直方图的直方图也越趋近一条光滑曲线，如直方图趋近光滑曲线图所示。在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲线，它反映了产质量量的统计规律，如分布曲线图所示,正态分布中，任一点出现在内的概率为P(-X+)=68.27%2内的概率为P(-2X+2)=95.45%3内的概率为P(-3X+3)=99.73%,+,不同的常态分配,不同的常态分配,不同的常态分配,2,X,(b),1,2,，,1,2,1,蓝色代表规格分布形态,红色代表实际制程分布形态,举例说明,初三学生体育测试:跳遠:(男生组)2.50m 95%达标率(女生组)2.30m 95%达标率 东西方身体素质差异 身高:东方成年男性168cm 西方成年男性175cm 体重:东方成年男性65kg 西方成年男性75kg,什么是控制图 控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。图上有中心线(CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，参见控制图示例图。,控制图原理,控制图原理的两种解释,控制图原理的第一种解释：在控制图上描点，实质上就是进行统计假设检验，而控制图的上、下控制界即为接受域与拒绝域的分界限，点子落在上、下界限之间，表明可接受，点子落在上、下界限之外，表明应拒绝。,正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值和标准偏差取何值，产质量量特性值落在3之间的概率为99.73，于是落在3之外的概率为100%一99.73%=0.27%，而超过一侧，即大于-3或小于+3的概率为0.27%/2=0.135%1，如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。,超过管制上限，为不可接受区域,在管制界限内，为可接受区域,两类错误,虚发警报的错误,也称第I类错误。在生产正常的情况下,纯粹出于偶然而点子出界的概率虽然很小,但总还不是绝对不可能发生的。因此,在生产正常、点子出界的场合,根据点子出界而判断生产异常就犯了虚发警报的错误或第I类错误,发生这种错误的概率通常记以,虚发警报的错误,漏发警报的错误,也称第类错误。在生产异常的情况下,产质量量的分布偏离了典型分布,但总还有一部分产品的质量特性值是在上下控制界之内的。如果抽到这样的产品进行检测并在控制图中描点,这时由于点子未出界而判断生产正常就犯了漏发警报的错误或第类错误,发生这种错误的概率通常记以 由于控制图是通过抽查来监控产质量量的,故两类错误是不可避免的。在控制图上,中心线一般是对称轴,所能变动的只是上下控制限的间距。若将间距增大,则减小而增大,反之,则增大而减小。因此,只能根据这两类错误造成的总损失最小来确定上下控制界限。根据经验，3作为管制限可以使总损失最小,漏发警报的错误,控制图原理的第二种解释,根据来源的不同，质量因素可以分成4M1E五个方面。但从对质量的影响大小来看，质量因素可分成偶然因素(简称偶因)与异常因素(简称异因)两类。偶因是始终存在的，对质量的影响微小，但难以除去，例如机床开动时的轻微振动等。异因则有时存在，对质量影响大，但不难除去，例如车刀磨损、固定机床的螺母松动等。,偶然因素（偶波）和异常因素（异波）,偶然因素之变异,异常因素之变异,大量之微小原因所引起,不可避免不管发生何种之偶然原因，其个别之变异极为微小几个较代表性之偶然原因如下：（）原料之微小变异（）机械之微小掁动（）仪器测定时不十分精确之作法实际上要除去制程上之偶然原因，是件非常不经济之处置,一个或少数几个较大原因所引起,可以避免任何一个异常原因，都可能发生大之变异几个较代表性之异常原因如下：（）原料群体之不良（）不完全之机械调整（）新手之作业员异常原因之变不但可以找出其原因，并且除去这些原因之处置，在经济观点上讲常是正确者,局部性的对策及系统中的对策,局部问题的对策*通常用来消除特殊原因造成的变异*可以被制程附近的人员来执行*一般可以改善制程的15%系统改善的对策*通常用来减低普通原因造成的变异*几乎总是需要管理者的行动来加以矫正*一般可以改善制程的85%,偶波与异波都是产质量量的波动，如何能发现异波的到来呢？经验与理论分析表明，当生产过程中只存在偶波时，产质量量将形成某种典型分布。如果除去偶波外还有异波，则产质量量的分布必将偏离原来的典型分布。因此，根据典型分布是否偏离就能判断异波，即异因是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出。例如在车制螺丝的时，由于发生了车刀磨损的异因，螺丝直径的分布偏离了原来的正态分布而向上移动，于是点子超出上控制界的概率大为增加，从而点子频频出界，表明存在异波。控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。,确立制造流程 绘制制造流程图 订定质量工程表决定管制项目 顾客之需求为何?实施标准化 标准之建立、修正与营运制程能力解析 是否符合规格或客户的要求?,SPC推行具体步骤,(1)对全厂每道工序都要进行分析(可用因果图)，找出对 最终产品影响最大的变量，即关键变量(可用排列图)。如美国LTV钢铁公司共确定了大约20000个关键变数。(2)找出关键变量后，列出过程控制网图。所谓过程控制网图即在图中按工艺流程顺序将每道工序的关键变数列出。(3)对步骤2得到的每一个关键变量进行具体分析。(4)对每个关键变量建立过程控制标准，并填写过程控制标准表。,决定管制项目,过程控制标准表,实施标准化,编制控制标准手册，在各部门落实。将具有立法性质的有关过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册，使各道工序使用。如美国LTV公司共编了600本上述手册。,质量的一致性,乙选手,甲选手,谁的成绩好呢?,您的工厂/服务质量/供货商若有问题,您希望是甲状况还是乙状况呢?,谁较有潜力呢?,你会选谁当选手呢?,制程能力解析,符合规格就真的OK了吗?,制程能力靶心图,判断制程稳定或异常的准则,判稳准则:在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一就认为过程处于稳态:(1)连续25个点子都在控制界限内;(2)连续35个点子至多1个点子落在控制界限外;(3)连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。判稳准则(2)：若过程正常为正态分布,令d为界外点数,则连续100点,d2的概率为P(连续100点,d 2)=0.0026这是与0=0.0027为同一个数量级的小概率。因此,若过程处于稳态,则连续100点,在控制界外的点子超过2个点(d2)的事件为小概率事件,它实际上不发生,若发生则判断过程失控3=0.0026就是准则(3)的显著性水平。,判断异常的准则:符合下列各点之一就认为过程存在异常因素:(1)点子在控制界限外或恰在控制界限上;(2)控制界限内的点子排列不随机。界内点排列不随机的模式很多,常见的有:点子屡屡接近控制界限、链、间断链、倾向、点子集中在中心线附近、点子呈周期性变化等等,在控制图的判断中要注意对这些模式的识别。,模式1:点子接近控制界限(1)连续3个点中,至少有2点接近控制界限;0.0053(2)连续7个点中,至少有3点接近控制界限;0.0024(3)连续15个点中至少有4点接近控制界限 0.0030 模式2:中心线一侧出现长为9的链 0.0038 模式3:连续6点的倾向，即上升或下降0.00273 模式4:点子集中在中心线附近。即点子距离中心线在1以内 连续15点集中在中心线附近 0.0033,十五项质量指针 理论解析、实例演练,USL：规格上限SL：规格中心值LSL：规格下限XUCL：Xbar管制图的管制上限Xbar：Xbar管制图的中心值XLCL：Xbar管制图的管制下限RUCL：R管制图的管制上限RBar：R管制图的中心值RLCL：R管制图的管制下限Ca：制程准确度Cp制程精密度(制程潜力)Cpk制程能力PPM Parts Per MillionSGMs规格标准偏差SGMa制程标准偏差Sigma Spec Chart规格管制技术图Sigma Actual Chart制程管制技术图,质量规格要求,质量管理图分析,质量六大特质分析,质量技术分析,何谓标准偏差()?希腊文字里的sigma小写符号-是统计学符号。代表母体的“標準偏差”.（Standard Deviation）统计学中，标准偏差意指任何一組事项或流程所产出的变异或不一致的度量值。例热汉堡、三件衬衫，超市感觉。,从技术上来说，标准偏差是在某流程中，变异（Variation）程度的度量值。Ts=21+/-20C的温度控制器Ta=13-290C-不合格，变异=8也就是说标准偏差就象是一把尺，用来评估流程结果的好坏。,六标准偏差之例,s规格标准偏差,读做Sigma Spec,a制程标准偏差,读做Sigma Actual,注：样本数n 25,例题说明,X1=1 X2=2 X3=3,平均值与标准偏差(s=a=零PPM品质),客户期望值:8天交期，Xs=8，Xa=217,2,4,8,12,16,17,15天SPAN,交货期改进后 20 17 15 2 30 5 10 12 5 4 16 8,平均,平均值与标准偏差(s=a=零PPM品质),客户期望值:8天交期，X=8，s=0,X a1=217，Xa2=79,2,4,8,12,16,17,15天SPAN,交货期改进後6 20 17 7 15 2 9 30 5 9 10 12 8 5 4 7 16 8 8,平均,缩短范围是重点.,9-10 6-7 1,Ca准确度Capacity of Accuracy,Ca=L1/L2L1=X SLL2=(USL LSL)/2,Ca等级之解说,等级评定后之处置原则(Ca等级之处置)A级:作业员遵守作业标准操作并达到规格之要求须继续维持。B级:有必要可能将其改进为A级。C级:作业员可能看错规格不按作业标准操作或检讨规格及作业标准。D级:应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响之因，必要时得停止生产。以上仅是些基本原则，在一般应用上Ca如果不良时，其对策方法是制造单位为主，技术单位副，品管单位为辅。,Cp精密度Capacity of precision,Cp等级之解说,等级评定后之处置原则(Cp等级之处置)A级:此一制程甚为稳定，可以将规何许容差缩小或胜任更精密之工作。B级:有发生不品之危险，必须加以注意，并设法维持不要使其变坏及迅速追查。C级:检讨规格及作业标准，可能本制程不能胜任如此精密之工作。D级:应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响之因素，必要时应停止生产。以上也是与Ca一样，仅是一些基本原则，在一般上Cp如果不良时，其对策方法是技术单位为主，制造单位为副，品管单位为辅。,Cpk 制程能力制程能力指数(综合指数),Cpk是总合Ca(k)和Cp二值之指数，其计算式为:当Ca=0时，Cpk=Cp 单边规格时，Cpk即以Cp值计，但需取绝对值。,Cpk=(规格上限 Xbar)/3a 或(Xbar-规格下限)/3a 两者取小值,Cpk 精确度制程能力指数(综合指数),实例演练,计量值管制图的绘制,(1)收集数据选择管制特性能测定的产品或制程特性与客户使用及生产关系重大的特性对下工序影响较大的特性经常出问题的特性关键制程的特性决定样本大小n及抽样间隔n约在25个之间，不宜太大同一组的数据最好在同一生产条件及同一短时间内取样初期解析的制程最好在较小的的间隔连续取样，管制状态下之制程可加长其间隔每组样本可识别日期、时间等不影响生产及可接受的成本下决定样本组数足够的样本组数以保证制程的主要变异有机会出现25组以上的样本以检定制程的稳定及估计制程特性的平均数及标准偏差,(2)计算每组的平均、每组的全距、总平均、全距平均(3)计算管制界限Xbar=(X1X2Xn)/nUCLXbar=(Xbar)bar+A2RbarCLXbar=(Xbar)barLCLXbar=(Xbar)bar-A2RbarR=X最大值X最小值UCLR=D4RbarCLR=RbarUCLR=D3Rbar(4)绘制管制界限及描点(5)解析制程(6)制程能力研究(7)延长管制界限开始管制,计量值管制图的绘制,“查找异因、采取措施、保证消除、纳入标准”,何谓PPM、DPM？,PPM：Part Per Million是指制程中所产生之百万分之不良数。DPM：Defect Per Million是指制程中所产生之百万分之缺点数。,6的诠释,3与6的比较,“质量特性”中组合零件之数目3质量水平的产品质量可靠度6质量水平的产品质量可靠度,1 99.7300029%99.999999800%,9 97.5961049%99.999998200%,10 97.3325980%99.999998000%,50 87.3557666%99.999990000%,75 81.6464617%99.999985000%,100 76.3102995%99.999980000%,250 50.8695500%99.999950000%,500 25.8771111%99.999900000%,750 13.1635700%99.999850000%,1000 6.6962488%99.999800000%,2000 0.4483975%99.999600001%,6的诠释,不同个数的相对严重程度之示意,以书刊错字校对为例 6一间小型图书馆全部藏书中有一个错字 5一部百科全书中有一个错字 4一册书每30页中有一个错字 3每页书中有1.5个错字 2每页书中有25个错字 1每页书中有170个错字,不同个数与PPM质量水平的对比,PPM之计算-理论值(假设),以动态理论，中心会左右移动1.5，实际水平为6，6-1.5=4.5，查表得知4.5=0.000003398，换算后等于3.398PPM。以静态理论，6-0=6，查表得知6=0.000000001=转换后等于0.001PPM，但需乘2，所以PPM=0.002。,如何计算出合理工程技术规格(1),由Cpk公式中：Cpk=(规格上限 Xbar)/3a 或(Xbar-规格下限)/3a两者取小值 我们得知，当我们的Cpk值订为1.5时，其规格上限、规格下限如何计算出来？1.5=(规格上限 304.554)/(3 0.066)规格上限=304.554+1.5(3 0.066)规格上限=304.851 1.5=(304.554 规格下限)/(3 0.066)规格下限=304.554 1.5(3 0.066)规格下限=304.257,如何计算出合理工程规格(2),由品管SIXSIGMA理念中我们得知当a=s时，PPM=3.4趋近于零缺点，因此由已知之中心值 6a来订定规格上限、下限。例如：位置1其中心值(Xbar)=304.554，a=0.066，计算其规格上限、规格下限？Xbar+6a=304.950.规格上限Xbar-6a=304.158.规格下限计算其Cpk、PPM？Cpk=2.00、PPM=2,