A20.1-01统计过程控制指导书
统计过程控制实验指导书
工序质量分析(SPC)实验指导书目录西化大学机械工程与自动化学院前言“统计过程控制实验”是重庆迪佳科技有限公司利用重庆大学机械学院科研成果,引进现代质量控制技术,开发的一项适用于“机械设计制造及自动化”、“工业工程”等专业的本、专科学生学习“机械制造技术基础”、“质量管理”、“现代质量工程”等课程配套的教学实验;也可以作为机械制造企业推广ISO9000质量体系,对员工培训讲授“质量管理”、“统计过程控制”等内容时的基础训练科目。
本项目实验的主要特点是:1、引进了现代质量控制的先进技术――统计过程控制(SPC)。
统计过程控制(SPC)是企业提高产品质量,贯彻国际标准ISO9000质量体系,特别针对实行大批量生产的汽车、摩托车、家电、电子等行业必需掌握的基础技术。
本实验以一个产品零件的某道工序加工作为背景,通过学习者观看加工录像,亲自实地操作,以帮助他们建立统计过程控制(SPC)基本概念和使用方法,直观清楚,便于掌握;2、目前生产企业的产品质量检测大多靠人工读数,不但手工抄录费时费力,而且检测的数据难以保留下来,不利于企业质量管理部门对生产过程出现的质量问题进行定量的系统科学的分析。
本实验在实验手段方面引进了数字千分表等技术,测量数据经接口直接进入计算机处理,让学生得以初步了解先进的数字化的测量手段。
本实验仅仅作为了解和实践统计过程控制(SPC)的入门,在短短的几个个学时内,能让学生在质量控制领域有一个初步的概念就算达到了实验的目的。
统计过程控制实验指导书1、实验的目的1.1了解统计过程控制的基本概念,认识统计过程控制的目的和意义;1.2了解实现零件关键尺寸统计过程控制所需的一种常用硬件设备,认识统计控制软件的几项基本功能——直方图、控制图、工序能力系数Cp、Cpk值的意义;1.3 通过连续加工某工序某轴销零件的实例,在学员观察磨削(车削)加工过程录像片,使其对该零件加工工艺、设备背景有初步了解的基础上,模拟生产线上抽样零件的过程,运用数字化检测工具,完成该零件一系列的检测作业操作,被检测零件的质量数据将自动输入计算机;1.4初步学习统计过程控制(SPC)软件的运用,对产品加工过程的质量变化情况进行初步分析,并尝试提出一些改进措施。
统计过程控制(SPC)教材
过程能力的判断与处置
(1)过程能力判断的准则 可以根据过程能力指数的大小给出过程能力判
断的标准。 一般来说,过程能力指数反映过程能力的状态,
而不合格品率反映过程能力的直接效果。 过程能力判断准则(常用准则)
22
过程能力的判断与处置
过程能力 特级 Cp>1.67
项目
对应关系
不合格品率p
Cp=
T
6σ
TU-TL = 6S
S:样本的标准差
s
(xi x)2
n 1
TL PL
T
TU
TU
x(M)
15
过程能力指数的计算
过程有偏时,双向公差(即有偏移的情况,x≠ M):
此时过程能力指数用Cpk表示。
偏移量ε=︱M-x ︱
TL
偏移系数k= ε T/2
T/2
ε
TU
Mx
16
过程能力指数的计算
以外的概率只有0.27% 因此可以用µ ±3σ 作为上下控制限,以质量特性数据是
否超越这一上、下界限以及数据的排列情况来判断过程是 否处于受控状态。
11
过程能力与过程性能
过程性能(Pp) :
过程性能是过程长期运行中的实际加工能力,此时不考 虑过程是否受控,因此性能也被称为“长期过程能力”。
过程性能是过程总变差,σ 的6倍,即Pp=6σ .通常用长 时间范围内的所有样本计算出来的样本标准差s来估计,记 为σ s。
25
过程能力的判断与处置
过程能力是由过程中所固有的、不可避免的普通原因 来确定的。是过程的固有特性。 每个过程可以根据其能力和是否受控进行分类。
过程能力
(技术稳态)
充分 不足
统计过程控制作业指导书(修改版)
统计过程控制作业指导书(修改版)统计过程控制作业指导书1 目的应用适当的统计技术,对定量信息进行分析处理,以控制过程特性,确保产品质量特性达到规定的要求。
2 适用范围适用于质量策划、过程特性、产品特殊特性及持续改进的数据统计和分析。
3 参考文件《统计过程控制(SPC )参考手册》 4 名词和定义4.1 统计过程控制:是一种制造控制方法,是将制造中的控制项目,依其特性所收集的数据,通过过程能力的分析与过程标准化,发掘过程中的异常,并立即采取改善措施,使过程恢复正常的方法。
4.2 控制图:是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
4.3 过程变差:由于普通和特殊两种原因造成的变差,本变差可用样本标准差S 来估计。
4.4 图上通过/d2 来估计。
4.5 过程能力:仅适用于统计稳定的过程,是过程固有变差的6σ范围,式中σ通常由/d2(σR/d24.6 Cp:能力指数 4.7 Pp:性能指数 4.8 Cpu:上限能力指数 4.9 Cpl:下限能力指数4.10 Cpk:这是考虑到过程中心的能力指数,定义为Cpu 和Cpl 的最小值。
4.11 Ppk:这是考虑到过程中心的性能指数。
4.12 Ca:偏移度4.13 UCL:(Upper Control limit)上控制限 LCL:(Lower Control limit)下控制限5 权责 5.1 制定责任5.2 实施责任5.2.1 质量管理处负责指导、监督各部门统计技术应用的有效性。
5.2.2 技术部5.2.2.1 负责研究初始过程能力并提出改进措施。
5.2.2.2 负责针对质量月报中提到的过程能力达不到要求的进行分析,提出改进措施。
5.2.2.3 负责对现场过程控制中过程特性和产品特性变差较大的利用控制图进行分析,并提出改进措施。
5.3品保部质检处5.3.1 负责制定和修正控制用控制图的上、下控制限。
统计过程分析指导书正文
5.2.2收集数据:可以参考以往数据,检验数和不合格数一般至少20组以上。
5.2.3数据分组:
5.2.3.1注意做好数据层列,建议以每天或每班的产品为一组。
5.2.3.2样品数要比计量值控制图多,如果样品数太少时可能抽不到不合格品,而误认为过程良好
5.2.4计算各组的不良率P=d/n(d表示每组的不良率,n表示每组检验数)
限重新收集数据进行计算,找出客观的控制界限。
5.1.9现场应用
应用控制图的工序,操作者/检查员按控制计划或作业指导书要求的频次取样测量,记录实测结果,并计算平均值(X)和极差(R)分别描点。
5.1.10控制图的分析和判断
5.1.10.1过程受控的判断准则
A.点没有跳出控制界限
B.点在控制界限内,排列无异常
5.1.3将收集数据分组记入表中(表格见附录A)
5.1.4计算平均值X-、极差R、总平均值X--、平均极差R-。
5.1.5计算控制界线
均值控制图中心线CLX=X-
均值控制图上控制线CLX=X--+A2R-
均值控制图下控制线CLX=X---A2R-
极差控制图中心线CLR=R-
极差控制图上控制线UCLR=D4R-
3.3样品
又称个体。样本中的每一单位产品。
3.4样本大小
又称样本容量,一个样本容量,一个样本中所包含的样品数量。
3.5样本数
为研究一个整体,所制取的样本数量。
3.6过程能力
过程处于稳定状态下,在经济及其它条件允许范围内,保证产品质量的能力。
4职责
4.1技术部负责制定现场使用的统计技术类型,并制定控制限及有关性能力指数计算,并制定未满足要求时的改进计划。
统计过程控制作业指导书
统计过程控制作业指导书1. 目的规定过程能力分析和过程控制的方法。
2. 适用范围适用于本公司机器能力(CMK)研究、初始能力(PPK)研究和长期能力(CPK)研究。
3. 术语3.1统计过程控制SPC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。
3.2 过程能力:一个稳定过程的固有变差(6δR/d2)的总范围。
3.3 控制图用来表示一个过程特性的图象,图上标有根据那个特性收集到的一些统计数据,如一条中心线,一条或两条控制限。
它能减少Ⅰ类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。
它有两个基本的用途:一是用来判定一个过程是否一直受统计控制;二是用来帮助过程保持受控状态。
3.4 变差过程的单个输出之间不可避免的差别;变差的原因可分为两类:普通原因和特殊原因。
3.5 普通原因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。
3.6 特殊原因一个间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。
有时被称为可查明原因,存在它的信号是:存在超过控制限的点或存在控制限内的链或其它非随机的图形。
3.7 设备能力指数Cmk设备能力满足加工精度的要求。
是反映机械设备在受控条件下,当其人/料/法不变时的生产能力大小。
3.8 初始能力指数Ppk短期过程能力研究。
是从一个操作循环中获取的测量为基础。
其用途:验证首批产品;设备能力研究;验证一个新的或经修改的过程实际性能是否符合工程参数。
3.9 长期能力指数Cpk长期过程能力研究,是通过长时间进行测量所收集的数据为基础,它能包括所有可能预计的变差的原因。
其用途是用来描述过程在很长时期内包括多种变差原因出现后能否满足顾客要求的能力。
3.10质量水准PPM:即每百万个零件不合格数。
指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。
PPM数据常用来优先制定纠正措施。
4. 职责4.1质量部根据设计要求负责制订Ppk、Cpk计划并组织实施,确保过程能力满足规定要求。
统计过程控制作业指导书
统计过程控制作业指导书一、引言统计过程控制(SPC)是一种利用统计技术对生产过程进行监控和管理的工具,旨在提高产品质量、降低生产成本并减少不良率。
本作业指导书旨在为实施统计过程控制的工作人员提供一套标准化操作流程和实施方法。
二、目的本作业指导书的主要目的是确保统计过程控制在生产过程中的有效实施,提高产品质量和生产效率,同时降低生产成本和不良率。
三、适用范围本作业指导书适用于所有需要进行统计过程控制的行业和公司,包括但不限于制造业、服务业、医疗行业等。
四、职责质量管理部门负责制定和实施本作业指导书,确保所有工作人员了解并遵守本指导书。
所有参与统计过程控制的工作人员应接受相关培训,并能够理解和执行本指导书。
五、操作流程1、确定控制对象:在实施统计过程控制前,需要明确控制对象,包括产品、过程参数等。
2、数据收集:收集与控制对象相关的数据,确保数据准确、完整。
3、数据整理:对收集到的数据进行整理和分析,包括数据清洗、异常值处理等。
4、绘制控制图:根据整理后的数据,绘制控制图,包括均值-极差图、均值图等。
5、过程分析:分析控制图,查找异常原因,采取改进措施。
6、持续监控:对改进后的过程进行持续监控,确保过程稳定。
六、实施方法1、培训:对参与统计过程控制的工作人员进行培训,确保他们了解并掌握相关知识和技能。
2、制定计划:制定详细的实施计划,包括实施时间、人员分工等。
3、实施:按照实施计划进行统计过程控制的实施。
4、检查与调整:在实施过程中,定期检查统计过程控制的效果,根据检查结果进行调整。
5、总结与反馈:完成实施后,对实施效果进行总结,将结果反馈给相关部门和人员。
七、注意事项1、严格遵守本作业指导书的操作流程和实施方法。
2、对所有参与统计过程控制的工作人员进行定期培训和考核。
3、确保数据的准确性和完整性,避免因数据问题导致误判。
4、在实施过程中保持耐心和细心,遵循科学方法和规范操作。
5、对实施效果进行定期评估,及时调整实施方案。
统计过程控制SPC培训教材ppt课件
材 料
人 员
机 器
中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
如何做
小要因
*
6. 直方图(Histogram;亦称柱状图):将所收集的测定特性值或结果 值,分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形,称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理,将杂乱无章的资料, 解析出其规律性,以得出其分布特征的统计分析的方法。
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
SL=130
Sμ=160
20 15 10 5
*
7. 控制图(Control Chart):用来表示一个过程特性的图象,图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据,如一条中心线、一条或两条 控制限,它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途:一是用来判定一个过程是否一直受统计控制;二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表,用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形,表示过程 存在特殊原因变差,则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误:拒绝一个真实的假设。例如:采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化;即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误:没有拒绝一个错误的假设。例如:对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施;即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较:
*
铸造车间产品生产废品统计表
*
5. 特性要因分析图(Characteristic Diagram ;亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图):指将造成某项结果的众多原因,以有系统的方式来表达结果 (特性)与原因之间的关系图表。 5.1 因果图(Cause-and-Effect Diagram):一种用于解决单个问题的简 单工具,它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源, 也被称作鱼刺图(以其形状命名)或石川图(以其发明命名)。 A)、某项结果的形成,必定有其原因,应设法利用图解法找出其原 因来,这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B)、特性要因图是利用5M+1E:人员(Man)、机器(Machine)、材 料(Material)、方法(Method)、测量(Measurement)、环 境(Environment)等五大类加以分析及应用的。
统计过程控制(PPT 51页)
•UCL •CL •LCL
• Pn管制圖管制界線統計公式
•CL=Pn= •ΣPn
•62 •= •= •2.48,
•K
•25
•UCL=Pn+3 •Pn(1- p ) •=7.14
•UCL=Pn-3 •Pn(1- p ) •=0
批數
•計數值管制圖
•C管制圖
•抽樣數:20PCS
合 1 2 3 4 5 6 7 … 21 22 23 24 25 計
•制程在非管制狀態
•周期性 (PERIODCITY)
•如果點子顯示相同的轉變型)(即升或降)出現在相 同的時間差別時,即點子的軌跡有規律地變化,我們 便稱之為周期性的型態
•制程在非管制狀態
•緊靠 (HUGGING)
•}1/ •UCL
•}31/
•}31/ •}31/ •CL •}31/ •}3 •UCL
•計 量 值
•量一量, 稱一稱. 如高度、重量等
•收集此類 數據管制圖 表稱為:計量 值管制圖
•計數值管制圖
•P管制圖(n相等時)
日期 項目
3/ 1
3/2
3/3
3/4
3/5
3/6
3/7
…
3/2 3/2 3/2 3/2 3/2
1
2
3
4
5
合計
檢查數
10 0
100
100
100
100
100
100
…
100 100 100 100 100
•我們工作的方 式/資源的融合
•使用統計技術來分析制程 或其輸出,以便采取適當的
措施來使制程達到並保持 統計管制狀態,預防不良產
生,從而提高制程能力.
统计过程控制(SPC)手册
统计过程控制(S P C)参考手册本手册所描述控制图的选用程序第I章持续改进及统计过程控制概述本书所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。
本手册的第I章阐述了过程控制和背景知识,解释了一些重要的概念:如变差的特殊及普通原因,并介绍了控制图,这个用来分析及监控过程非常有效的工具。
第II章描述了构造和使用计量型数据控制图表(定量的数据,或测量)的X—R,X—s图,中位数图以X—MR(单值及移动极差)图。
这一章还介绍了过程能力的概念并讨论了广泛应用的指数及比值。
第III章介绍了用于计数型数据(定性数据或计数值)的几种控制图:p图、np图、c图及u图。
第IV章介绍了测量系统分析的内容并列举了适当的例子。
附录包括分组及过度调整的例子,如何使用控制图的流程图、常数及公式表、标准正态分布以及可复制的空白表等。
术语索引给出了本手册所使用的术语及符号的解释,参考文献一节向读者提供了进一步学习的材料。
在开始讨论之前,需进行六点说明:1.收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标,最终目标应是对读者的过程不断加深理解。
当一个没有任何改进的技术专家是很容易的。
增加知识应成为行动的基础;2.研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域,可以是在车间中或办公室里。
例子有:机器(性能特性)、记帐(差错率)、总销售额、浪费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料管理(运送时间)。
本手册重点放在车间应用中。
3.SPC代表统计过程控制,不幸的是在北美统计方法常用于零件而不是过程。
应用统计技术来控制输出(例如零件)应仅仅是第一步。
只有当生产输出的过程成为我们努力的重点。
这些方法才能在改进质量,提高生产率,降低成本上发挥作用;4.尽管本书的每一点是通过已完成的例子来说明,要真正理解这些知识需要进一步与过程实际相联系。
研究读者自己的工作场所或相似的部门中的实际例子是对本书的重要补充。
然而,现有过程信息不能代替实际工作经验;5.本书可看成应用统计方法的第一步。
统计过程控制(SPC)作业指导书
统计过程控制(SPC)作业指导书
1 目的
1)利用统计技术对生产过程进行评价,可以使我们对所采用的生产系统的工艺性能、工序能力有比较全面、科学的认识,并在此基础上持续不断的改进以满足日益增长的顾客和市场对产品质量的要求;
2)利用统计技术对稳定的生产过程进行控制,可以避免生产无用的输出,从预防入手避免大量的浪费;
3)利用统计技术,可以对引起产品质量或系统产生变差的原因性质(特殊原因或普通原因)进行有效、科学的识别,可使我们有针对地对产生变差的不利原因采取相应的措施(局部措施或系统措施)予以消除或减少,从而为生产管理提供了一个高效率、低成本的科学手段。
2术语
1)统计过程控制
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。
2)计数型数据
可以用来记录和分析的定性数据,计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集,它通过p、np、c和u图来分析。
3)计量型数据
定量的数据,可用测量值来分析,即可用计量单位如mm、kg、N.m等来表示的数据,X-R图,X-s、中位数和移动极差控制图都用于计量型数据。
4)控制图
用来表示一个过程特性的图象,图上标有根据那个特性收集到的一些数据,
如一条中心线,一条或两条控制限。
它有两个基本用途:一是用来判
定一个过程是否一直受统计控制,二是用来帮助过程保持受控状态。
5)过程均值
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程平均值,通常用X来表示。
6)控制(极)限
控制图上的一条线(或几条),作为制定一个过程是否稳定的基础。
如有超。
SPC统计过程控制作业指导书
统计过程控制作业指导书(SPC)1 排列图1.1 作用:找出存在的主要问题。
1.2 应用:可用于过程、产品和设备等,如不符合、不合格现象和设备故障等。
1.3 方法步骤1.3.1 统计存在的问题将过程、产品检查检验和设备运行检查中发现的问题进行分类统计,记入下表:说明:a) 频数为问题发生的次数;累积数为发生的问题的累计数;累积%为累积数与频数总和之比。
b) 统计时频数从多到少依次填入表内。
1.3.2 画排列图排列图有三个坐标轴:左纵轴为频数,右纵轴为累积%,横轴为发生的问题,如下图:频数累积%100500 问题1 问题2 问题3 问题4 问题5在合理选取坐标值后,将1.3.1的统计数据画入上图,即得排列图。
1.3.3 确定存在的主要问题一般将排列图中造成累积%达到70~80%的问题列为主要问题。
然后针对该问题运用因果图分析原因。
2 因果图(鱼刺图)2.1 作用:找出存在问题的原因。
2.2 应用:可用于过程、产品和设备等,如不符合、不合格现象和设备故障原因分析等。
2.3 方法步骤2.3.1 由有关部门负责将“存在问题”和“人、机、料、法、环”五个因素画在平面图上构成因果图(鱼刺图)骨架,如下图:料 机 人原因3 子原因1子原因2环法2.3.2 针对存在的问题,首先从“人、机、料、法、环”五个方面分析可能造成问题的第一层次原因,然后再分析第二层次原因(子原因),层层深入,直至把所有原因全部找出并画在因果图上。
2.3.3 根据实际情况排除不存在的原因,确定存在的原因(特别是主要原因),用方框框起来。
然后针对存在的原因运用对策表制订纠正措施。
3 对策表3.1 作用:确定解决存在问题的措施。
3.2 应用:可用于过程、产品和设备等,如不符合、不合格现象和设备故障等。
3.3 方法步骤3.3.1 绘制对策表如下:3.3.2 针对存在问题的原因研究确定应采取的措施、责任部门/人、完成日期(进度)和监督检查部门/人,并填入对策表中,报总经理批准后实施。
统计技术控制程序.doc
统计技术控制程序共2页第1页HY/A2.GZ0020-2001 修改状态:0 版本:A1、目的采用适当的统计技术,确保工序及产品质量得到有效控制。
2、适用范围适用于质量活动的各个阶段及控制过程能力与产品特性所需的统计技术。
3、职责3.1检验部负责统筹统计技术的应用,负责统计技术使用的批准和组织培训,并对统计技术的实施效果进行检查。
3.2研发中心、各工厂等负责本部门统计技术的选择与应用。
4、工作程序4.1统计技术的选用4.1.1常用的统计技术有:用于问题分析的直方图、因果图、散布图等;用于过程连续监控的各类控制图;用于多因素效果分析的试验设计;用于查找过程质量规律的方差分析等;用于数理统计的各种抽样检验方法等。
4.1.2检验部着重从检验和试验以及质量数据分析等方面,选择使用的统计技术,并组织其它部门选用适宜的统计技术。
4.1.3制程部、各工厂等部门从过程控制、查找不合格原因、判断过程能力等方面选择使用的统计技术。
4.2统计技术的确定由标准化部分析确定,或各部门自行选用的统计技术,经标准化部经理审批;标准化部会同使用部门编制相应的作业指导书或培训教材,并对使用人员进行培训后,方可实施使用。
标准化部负统计技术控制程序共2页第2页HY/A2.GZ0020-2001 修改状态:0 版本:A 责建立“统计技术使用情况一览表”,记录统计技术的名称、启用日期、使用部门、使用目的、相应的指导书编号等内容。
4.3公司目前使用的统计技术4.3.1检验部检验员使用参考GB/T2828制定的抽样检验方法,实施检验,以验证每批产品的质量特性。
4.3.2检验部对于本公司产品质量特性形成的关键工序,采用“X-R控制图”来分析和控制过程的质量(每半小时抽测1组5各样品,计算出相应的平均值、标准差、中心线、控制线、描点连线成图),当出现《X-R控制图使用办法》中列明的点数排列异常情况或趋势时,需及时采取相应的纠正措施和预防措施,详见《纠正和预防措施控制程序》,使过程(持续)处于受控状态。
统计制程控制参考手册第二版
▪ 用样本极差(R)估计标准差 σR= R/d2
n
2
3
4
5
d2
1.13 1.69 2.06 2.33
n
7
8
9
10
d2
2.70 2.85 2.97 3.08
注:d2随样本容量变化的常数
6 2.53
1.5 抽样试验
b.记数型 ▪ 0-1分布 用不合格品率 p描述 p=r/n r — 不合格个体 n — 样本容量 ▪ 不合格数分布 用每单元不合格数C描述。
• 能力(Capability): 是指一个稳定过程中固有变差(系统变 差、普通原因变差、随机变差)波动的总范围。
• 控制(Control):特殊原因变差受到控制。 • 控制图(Control Charts):统计过程控制方法之一。 • 特殊特性(Special Characteristics):是指影响顾客产品的安
2.2 什么是过程
• 所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、 设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
人、机、 料、法、
环
工作方式/ 产品或 资源的融合 服务
顾客
输入
过程/系统
• 一个过程的例子, 并说明:
– 过程的名称
– 什么是它的输入
– 什么是它的输出
– 目前的控制措施
– 通常用来描述测量数据质量的统计特性是某测量系统的偏 倚(bias)及变差(variance)。
• 计量型数据的质量 – 均值与真值(参考值)之差; – 变差大小。
• 计数型数据的质量 – 对产品特性产生错误分级的概率。
2.1数据的质量
• 可以用精密度和准确度来表示数据的质量 – 精密度:指多次重复测量同一个特性时各测量值之间彼此 相符合的程度,它表示测量过程中随机误差的大小,常用 标准差表示; – 准确度:指多次测量的平均值与参考值相符合的程度,它 表征测量系统中系统误差的大小,常用绝对误差表示,即 就是偏倚; – 精密度与准确度分别对应着变差与偏倚。
SPC统计过程控制指导书
SPC统计过程控制指导书1 范围根据A20.1《统计技术应用管理程序》中5.3.4条款的规定,特制定本指导书。
本指导书规定了控制图的使用及过程能力的计算。
2 职责2.1技术开发部负责控制图的制作、分析指导、制订纠正措施,以及进行过程能力的计算。
2.2 各车间负责控制图的具体使用。
3 管理内容与要求3.1 术语3.1.1 计量型控制图:指用于监视计量型数据控制图,本作业指导书仅应用RX-控制图。
3.1.2 计数型控制图:指用于监视计数型数据控制图,本作业指导书仅应用P图。
3.1.3C值:无偏移时过程均值与规范中值一致时的过程能力指数。
P3.1.4C值:有偏移时过程均值与规范中值不—致的过程能力指数。
PK3.1.5P值:无偏移时过程均值与规范中值一致时的初始过程性能指数。
P3.1.6P值:有偏移时过程均值与规范中值不一致的初始过程性能指数。
PK3.2 在生产过程中统计技术作业指导书。
3.2.1 准备工作3.2.1.1 确定测量系统、测量对象、测量方法、测量要求等。
3.2.1.2 在应用前应考虑以下情况有可能带来的不必要的变差:刀具更换,材料更换,操作者更换、检验员更换,设备故障、工装更换等,如出现应在控制图上做好记录。
3.2.2 RX-图的制作。
3.2.2.1 确定样本容量(每个样本5个数据)即N=5;确定样本数量为25个,根据该工序生产节拍确定采样频率(即隔多长时间抽取一个样本或多少产量抽取一个样本)。
3.2.2.2 根据采样频率采集数据,每个样本的5个数据要连续获得,共获得125个数据,并将数据记录于控制图中的数据表中。
3.2.2.3 计算每个样本中5个数据的均值X 和极差R :minmax 543215/)(X X R X X X X X X -=++++=共得25个X 值及25个R 值。
3.2.2.4 根据X 值及R 值确定控制图的刻度(控制图应提前制好)。
3.2.2.5 将25个X 值及25个R 值分别描于X 图及R 图上,并连成折线。
SPC统计过程控制作业指导书
得力集团有限公司DELI GROUP CO.,LTDSPC统计过程控制文件编号:版本/ 次:A/01制定部门:制造品质部制订:夏杰辉审核:核准:发行日期:2020年02月24 日修订日期:2020年02月24 日修改履历步骤4: 标注控制图的刻度;步骤5: 将不合格品率P画到控制图上。
5.5 案例展示(现场实时展示和 Minitab软件分析)统计某公司过程巡检质量结果,每2小时抽检一次,每次抽取4个样品,试画出控制图X bar-R 图。
5.5.1 数据收集5.5.2 将适时采集的数据填写到控制图表上5.5.3 根据控制图八大判异准则(见条款5.6),QE应适时监控、诊断现场控制数据,出现失控情况尤其是超出上下控制限时,应及时召集生产、工程技术等部门,组织原因分析和改善措施落实,确保过程的稳定性。
5.5.4 Minitab软件统计分析(案例:凸轮轴.MTW,凸轮轴的长度为600+2mm,共收集两个供应商1和2各20组样本,每个样本中 5 个凸轮轴数据)a、将数据输入Minitab中,如下图示:b、选择“统计”→“控制图”→“子组的变量控制图”→“Xbar-R”,将对应的选择项选择到对应的栏位中,如下图:c、点“Xbar-R选项”→“检验”,执行所有的特殊原因检验。
当量产时控制上下限用试产时的控制上下限管制时,点“参数”选项,填写试产时的均值与 标准差,这样做的目的是不让在量产时的管制上下限随量产抽样数据的改变而改变。
e 、点确定后,如下图:解释结果:X 控制图上的中心线在 600.23mm 处,表明过程落于规格限制范围内,但是有两点在控制限以外,表明该过程不稳定。
R 控制图上的中心线在 3.72 处,也远远超出了允许的最大变异 +2 毫米,因此过程中可能存在非常大的变异。
5.6 控制图八大判异原则判异原则一: 1点在控制限外 判异原则二:连续9点在中心线同一侧191715131197531602600598样本样本均值__X =600.23UCL=602.376LCL=598.08419171513119753186420样本样本极差_R=3.72UCL=7.866LCL=0161供应商 2 的 Xbar-R 控制图原则一:P = 0.27% 即(1-99.73%) 可能情况:计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等原则二:P=2(0.9973/2)^9 = 0.38% 选取9点为准则1设定,改进控制图的灵敏度等判异原则三:连续6点上升或下降判异原则四:连续14点交替升降原则三:P=(2/6!)(0.9973/2)^6=0.273% 较准则2灵敏,可能情况:工具逐渐磨损、维修逐渐变坏、操作人员技能的逐渐提高等原则四:P = 0.4%可能情况:使用两台设备或两操作人员轮流进行操作而引起的系统效应等判异原则五:3点里有2点在A区或以外判异原则六:5点里有4点在B区或以外原则四:P= 6 x 0.0228 x 0.0228 x 0.9773 = 0.3%可能情况:数据参数均值μ发生了变化原则五:P=2 x 5 x 0.1587^4 x (1-0.1587) = 0.533%可能情况:数据参数均值μ发生了变化判异原则七:连续15点在C 区 判异原则八:连续8点中没有任一点落入C 区原则七:P = (1−0.1587x2)^15 = 0.326% 可能情况:控制限需重新计算,组内变异大于组间变异,或数据分层不够 原则八:P = (0.1587x 2)^8 = 0.1% 可能情况:数据分层不够,过度控制不同的过程数据展示在同一控制图上等5.7 过程能力指数Cpk5.7.1 使用制程能力指数时,应依统计学原理,同时衡量制程中的平均值与变异状况,以确实掌握制程品质特性。
统计过程控制应用规范
1)决定须控制的特性
2)收集至少25组数据,每组样本数为5个
3)计算中心线(平均值)和控制上,下限
4)绘制控制图
5)检查是否有超出控制界限的值
6)将超出控制界限的资料剔除,并重新计算中心线(平均值)和控制上,下限
7)决定控制图的中心线(平均值)及控制上,下限
5.2.3生产现场使用控制图的作业程序
-有待修理的机械的状态
-不稳定的检查工具
-取放产品不注意
2)X控制图与R控制图必须要相互联系分析的原因
-有必要同时获得分布的平均与变化幅度的信息.
-相互连贯地分析2个控制图,可以得到分别解析时无法得到人信息
3)依据分布形状的2个控制图的连贯性
-若品质特性遵守正态分布时,则2个控制图上的点的移动是相互有联系的.
2范围
Xbar-R控制图、P控制图、Cpk(制程能力指数)的运用控制。
3定义
3.1计量值特性
凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性,例如光功率,消光比等。
3.2计数值特性
凡产品的品质特性不连续,不易或不能以实际量测方式取得,只能间断取值的特性,例如不合格数、不良品率等。
3.3有关控制图的定义
1)符号说明
Xbar:表示所搜集或抽样资料的平均
s:表示自所搜集或抽样资料中所推算(估计)的标准差
2)标准差计算公式
3)拥有上,下限规范的制程能力指数Cpk的计算公式
Cpk = Min ((USL- )/3s ,( -LSL)/3s)
4)只有上限的制程能力指数Cpk的计算公式
Cpk = Cpu = (USL- )/3s
6)Cp(Potential capability index):潜在制程能力指数
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1 范围
根据A20.1《统计技术应用管理程序》中5.3.4条款的规定,特制定本指导书。
本指导书规定了控制图的使用及过程能力的计算。
2 职责
2.1技术开发部负责控制图的制作、分析指导、制订纠正措施,以及进行过程能力的计算。
2.2 各车间负责控制图的具体使用。
3 管理内容与要求
3.1 术语
3.1.1 计量型控制图:指用于监视计量型数据控制图,本作业指导书仅应用R
X-控制图。
3.1.2 计数型控制图:指用于监视计数型数据控制图,本作业指导书仅应用P图。
3.1.3
C值:无偏移时过程均值与规范中值一致时的过程能力指数。
P
3.1.4
C值:有偏移时过程均值与规范中值不—致的过程能力指数。
PK
3.1.5
P值:无偏移时过程均值与规范中值一致时的初始过程性能指
P
数。
3.1.6
P值:有偏移时过程均值与规范中值不一致的初始过程性能指
PK
数。
3.2 在生产过程中统计技术作业指导书。
3.2.1 准备工作
3.2.1.1 确定测量系统、测量对象、测量方法、测量要求等。
3.2.1.2 在应用前应考虑以下情况有可能带来的不必要的变差:刀具更换,材料更换,操作者更换、检验员更换,设备故障、工装更换等,如出现应在控制图上做好记录。
3.2.2 R
X-图的制作。
3.2.2.1 确定样本容量(每个样本5个数据)即N=5;确定样本数量为25个,根据该工序生产节拍确定采样频率(即隔多长时间抽取一个样本或多少产量抽取一个样本)。
3.2.2.2 根据采样频率采集数据,每个样本的5个数据要连续获得,共获得125个数据,并将数据记录于控制图中的数据表中。
3.2.2.3 计算每个样本中5个数据的均值X 和极差R :
min
max 543215/)(X X R X X X X X X -=++++=
共得25个X 值及25个R 值。
3.2.2.4 根据X 值及R 值确定控制图的刻度(控制图应提前制好)。
3.2.2.5 将25个X 值及25个R 值分别描于X 图及R 图上,并连成折线。
3.2.2.6 计算平均极差R 和过程均值X
25
/)(25/)(2532125321X X X X X R R R R R +++=++++=
3.2.2.7 计算上下控制限(UCL 及LCL )
X
图:R A X UCL X 2+=
R A X L C L X 2-=
R 图:R D UCL R 4=
R D L C L R 3= 当n =5时,58.02=A ,11.24=D ,03=D 3.2.2.8 将中位线(R 及X )和上下控制限(X UCL ,X LCL ,R UCL ,R LCL )分别描于X 图及R 图上, R X -图制作完成。
3.2.3 P 图的制作
3.2.3.1 确定样本容量为每个样本200个数据,即N =200,确定样本数量为25个,即:K =25,根据该工序生产节拍确定采样频率(即隔多长时间抽取一个样本或多少产量抽取一样本)。
3.2.3.2 根据采样频率采集数据,每个样本的200个数据要连续获得。
3.2.3.3 计算每个样本内的不合格品率。
N n P p /=
其中:p —不合格品率
P n —每个样本内不合格品数,共得25个P 值 N —样本容量
3.2.3.4 根据P 值确定控制图的刻度(控制图应提前制好)。
3.2.3.5 将25个P 值描于控制图上,并连成折线。
3.2.3.6 计算平均不合格品率 )(25321P P P P P ++++=
3.2.3.7 计算上下控制限(UCL 及LCL )
2
1
2
1
)/))-(1((3)/))-(1((3N P P P LCL N P P P UCL P P ⨯⨯-=⨯⨯+=
N —样本容量
3.2.3.8 将中位线(P )和上下控制限(P UCL ,P LCL )描于P 图上,P 图制作完成。
3.2.4 控制图的分析(包括R X -图及P 图)
3.2.
4.1 当出现下列情况时,则说明过程出现异常。
a) 出现超过控制限的点。
b) 出现非随机图型:即不能使2/3的点位于中位线周围1/3的区域内。
c) 出现链:即连续7点位于中位线一侧或连续7点上升或下降。
3.2.4.2 出现上述异常,应进行分析原因并采取措施。
3.2.5 控制图用于长期监控
3.2.5.1 当过程不稳定因素已清除后,应剔除失控点数据,重新计算过程均值和控制限。
3.2.5.2 将重新计算的过程均值和控制限描于控制图上用于长期监控。
3.2.5.3 剔除失控点后,若样本数量小于20时,原有控制图即行废止,需重新采集数据并制图。
3.2.6 符合正态分布的计量型质量特性(对称公差及不对称双侧公差)的过程能力指数的计算方法及过程。
在进行计算计量型过程能力指数时必须是在过程受控的情况下进行的,且计量型质量特性过程能力指数越大说明过程能力越强。
3.2.6.1P C 值及PK C 值的计算方法。
a) 断续取125个数据(即隔一段时间抽取一个子组,共抽取25个子组)。
b) 对称公差计算方法:
c) )6/()(固定标准差⨯-=LSL USL C P )6/()2(固定标准差⨯∈⨯--=LSL USL C PK
其中:USL —公差上限,LSL —公差下限, ∈—过程均值与规范中值差的绝对值。
固有标准差=2/d R 33.22=d
d) 不对称公差计算方法:
固有标准差)(过程均值⨯-=3/)(1USL C PK )3/()(2固有标准差过程均值⨯-=LSL C PK
1PK C 与2PK C 取较小值
3.2.6.2 P P 值及PK P 值的计算方法。
a) 连续取100—125个数据 b) 对称公差计算方法:
)6/()(总标准差⨯-=LSL USL P P ,
)6/()2(总标准差⨯∈--=LSL USL P PK ,
其中:USL —公差上限,LSL —公差下限, ∈—过程均值与规范中值差的绝对值。
总标准差=21
2
))1()((∑--N X X i
N 为样本数量。
c) 不对称公差计算方法:
)
3/()()3/()(21总标准差过程均值总标准差过程均值⨯-=⨯-=LSL P USL P pk pk
1pk P 与2pk P 取较小值。
d) 若初始生产,产量不是100件,可采用单值-移动极差控制图进行计算。
3.2.7 非正态分布的计量型过程控制方法。
a) 可采用PPM 计算及P 图监视方法。
b) 其过程能力指数可用PPM 值或P 平均来表示。
3.2.8 机器能力指数mk C 的计算方法。
a) 连续取样30—50个,计算:
)8/()(总标准差⨯-=LSL USL C mk
其中:USL —公差上限,LSL —公差下限。
总标准差=21
21
2)1/())((--∑N K X i
K 为规范中值。
b) 若为单边公差,则此能力指数无法计算,只能用pk P 近似表示。
3.2.9 计数型质量特性过程能力指数计算方法。
在进行计算计数型过程能力指数时必须是在过程受控的情况下进行的,计数型质量特性过程能力指数越小说明过程能力越强。
3.2.9.1 利用P图所采集的数据进行计算。
3.2.9.2 利用P图直接表示过程能力。
3.2.10 各种控制图、分析计算资料及汇总文件由各生产厂质量保证组及制造技术开发部保存并归档。
5 附则
本指导书由技术开发部负责起草。
本指导书主要起草人:XXX
本指导书由XXX 批准。