SPC 统计过程控制.docx
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1、第一章 SPC 绪论(一)1、什么是SPC? SPC -Statistical Process Control (统计过程控制) 含义-利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目的。 统计技术-数理统计方法。2、SPC的作用 预防: 判断过程的异常,及时告警。3、SPC的缺点 不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处,即不能进行诊断。4、为什么要学习SPC(一)? 时代的需要:21世纪是质量的世纪,提出超严质量要求,是世界发展的大方向。 如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一(ppm, parts per million),乃至十亿分之一(p
2、pb, parts per billion)。 科学的要求: 要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用质量科学。 生产控制方式由过去的3s控制方式改为6s控制方式。 3s控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3, 6s控制方式下的稳态不合格品率为2.0 X 10-9 后者比前者降低了: 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106 即一百三十五万倍!为什么要学习SPC(二)? 3s控制方式与6s控制方式的比较: 开展SPC的步骤 培训SPC 正态分布等统计基础知识 品管七工具:调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 过程控制网图的做法
3、过程控制标准的做法 确定关键质量因素 对每道工序,用因果图进行分析,造出所有关键质量因素,再用排列图找出最终产品影响最大的因素,即关键质量因素; 列出过程控制网图,即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出 制订过程控制标准 对过程进行监控 对过程进行诊断并采取措施解决问题第二章控制图原理1、什么是控制图 对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。 控制图的组成 UCL(Upper Control Limit) 上控制限 LCL(Lower Control Limit) 下控制限 CL (Central Line)中心线 按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列 2、统
4、计观点 -现代质量管理的基本观点之一 产品质量具有变异性 “人、机、料、法、环” + “软(件)、辅(助材料)、(水、电、汽)公(用设施)” 变异具有统计规律性 随机现象统计规律 随机现象:在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。3、基础知识(1)、直方图 分组、统计、作直方图 具体步骤 1、找出最大值和最小值,确定数据分散宽度 数据分散宽度=(最大值 - 最小值) 2、确定组数 k n 3、确定组距 h=(最大值-最小值)/组数 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 -最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第
5、三组的组下限,依此类推。 5、确定各组的频数 6、作直方图 7、对直方图的观察: 特点, 中间高、两头低、左右对称 3、基础知识(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时,外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线,即:概率密度曲线。 特点:面积之和等于1。 fN (x; s2 , ) = (1/ s 2p)exp(- (x- ) /2 s2 ) 两个重要的参数: (mu)- 位置参数和平均值(mean value) ,表示 分布的中心位置和期望值 s (sigma) - 尺度参数,表示分布的分散程度和标准偏差 (standard dev
6、iation), 两个参数的意义 (mu)-反映整体的综合能力 s (sigma) - 反映实际值偏离期望值的程度,其值越大,表示数据越分散。 它们之间是互相独立。 质量管理中的应用 不论 与s取值如何,产品质量特性落在 - 3s, +3s范围内的概率为99.73%。 落在 - 3s, +3s范围外的概率为1 - 99.73%=0.27%, 落在大于 +3s一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1%。 4、控制图基础知识(1)、控制限的确定 上控制限:UCL= +3s 中心线: CL= 下控制限:LCL= - 3s(2)、控制图原理的两种解释 第一种解释:“点出界就判异” 小概率事件原理:
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