SPC统计过程控制

2ε ε K= = T 2 T
注：ε= m - T Cpk = (1 K )Cp = (1 K ) (0 ≤ K ≤ 1) 6σ
过程能力计算 三、练习题 计算出下面三种情况的CP和 计算出下面三种情况的 和CPK:
规格 中位 1. 2. 3. 15.00 10.00 8.00 公差 +/- .02 +/- .03 +/- .20 平均值 14.99 9.98 8.05
3
31
1+ 0 +1 =1 2
计量型数据与计数型数据
计量型数据：连续型数据，譬如一组产品的某个尺寸， 计量型数据：连续型数据，譬如一组产品的某个尺寸，其数据 是连续的。 是连续的。
计数型数据：离散型数据，譬如产品 的个数， 计数型数据：离散型数据，譬如产品OK的个数，不连续的。 的个数 不连续的。
程序 标准误差 .005 .01 .04 Cp
程序围 Cp≥1.67 ≥ 1.33≤Cp<1.67 ≤ 1.00≤Cp<1.33 ≤ 0.67≤Cp<1.00 ≤ Cp<0.67
级别 I II III IV V
过程能力的评价参考 过程能力高（应视具体情况而定） 过程能力高（应视具体情况而定） 过程能力充分， 过程能力充分，表示技术管理能力已 很好， 很好，应继续维持 过程能力充足， 过程能力充足，表示技术管理能力较 勉强， 勉强，应设法提高到 II 级 过程能力不足，表示技术管理能力已 过程能力不足， 很差， 很差，应采取措施立即改善 过程能力严重不足， 过程能力严重不足，表示应采取紧急 措施和全面检查， 措施和全面检查，必要时停工整顿
規格界限寬度
± Kσ Cp 1.00 1.06 1.11 1.17 1.22 1.28 1.33 1.39 1.44 1.50 1.55 1.61 1.67 1.72 1.78 1.93 1.89 不良率 ppm 2699.79 1541.97 868.460 471.110 248.110 128.143 64.241 31.363 14.911 6.903 3.111 1.365 0.583 0.243 0.098 0.039 0.015
偶然原因与异常原因
(偶然原因的变动)
(异常原因的变动)
偶然原因与异常原因
分类 偶然原 因
变异的情况
影响程度
追查性
过程的改进
体系的一部份,很 每一个都很 多,一定有且无法 微小不明显 避免 本质上是局部的, 有明显的影 很少或没有,可避 响而且巨大 免的
不值得、成本 创造—经常 高、不经济 且稳定的过 程 值得且可找到, 修改—经常 否则造成大损 且稳定的过 失 程
主旨要義
σ
R / d 2
σ
S
使用場合
長期進行製程改善: 量產穩定製程用以管制要項 重要製程的監控,及可咎特因的 追查、矯正和預防 可咎特因刪除後,重新計算制界 限和製程能力 朝向規格公差12σ目標,推動各 項改善專案
短期進行製程驗證: 初產期製程尚未穩定,用個別數 值驗證製程能力 初產期證如新部品、新設備、 新模具等的驗收 量產後初物製出時的驗證 短時間內稽核抽樣的驗證
标准差
n 2 ∑ ( Xi X) σx =
i =1
n 1
标准差
例題說明 X1 = 1 X2 = 2
3
X3 = 3
2
2 X ) + (X
σx
∑ (X =
i = 1
1
2 X ) + (X
3
X )
2
3 1
∑ (1 2 ) 2 + ( 2 2 ) 2 + ( 3 2 ) 2 =
=
i = 1
控制界限的计算： 控制界限的计算：
p图: 图
p(1 p ) UCL p ≈ p + 3 n
CL p ≈ p
p(1 p ) LCL p ≈ p 3 n
控制界限的计算： 控制界限的计算：
CONTROL CHART
類別
X管制圖 R管制圖 X管制圖 S管制圖 X管制圖 R管制圖
中心線
CLx = X CLr = R CLx = X CLs = S CLx = X CLr = R
參考係數
S'=R/d2 D3=1-3d3/d2 Sx=S'/ n Sr=D3S' Sx=S'/ n S'=Ss/C5
异常原 因
过程能力
何谓过程能力？ 何谓过程能力？
过程加工质量方面的能力， 过程加工质量方面的能力 ， 用于衡量过 程加工内在一致性。 程加工内在一致性。 过程能力决定于质量因素： 人 、 机 、 料 、 过程能力决定于质量因素 ： 法、环。 过程能力决定于由偶因造成的总变差。 过程能力决定于由偶因造成的总变差。
SPC 统计过程控制
课程大纲： 课程大纲：
原理及概念 过程能力分析 管制图
原理及概念
品质管理史
统计基本知识
概率:随机事件出现可能性的量度。 概率:随机事件出现可能性的量度
概率分布：超几何分布、二次分布、泊松分布、 概率分布：超几何分布、二次分布、泊松分布、均匀分 布、正态分布
统计基本知识
正态分布: 正态分布:概率论中最重要的一种分布，也是自然界最常见 的一种分布。该分布由两个参数——平均值和方差决定。 概率密度函数曲线以均值为对称中线,方差越小，分布越集 中在均值附近。
管制图分类
管制图的种类(按用途分）： 管制图的种类 按用途分）： 按用途分
分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、 下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳 定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因， 采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界 限进行分析。 控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量 要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。
CPK与PPM 与
製程沒有中心沒有偏移與不良率 PPM 之關係
規格界限寬度
± Kσ 0.00 0.17 0.33 0.50 0.67 0.83 1.00 1.17 1.33 1.50 1.67 1.83 2.00 2.17 2.33 2.50 2.67 2.83 Cp 0.00 0.06 0.11 0.17 0.22 0.28 0.33 0.39 0.44 0.50 0.56 0.61 0.67 0.72 0.78 0.83 0.89 0.94 不良率 ppm 1000000 867632 738882 617075 504985 404656 317310 243345 182422 133614 95580 66753 45500 30260 19630 12419 7660 4606
称 名
母体数 批量数 （ ） 样本数 抽样数 （ ） 平均数 均 ） （ 值
号 用 明 号 代 应 说 序
N n X Bar） （ 计 计 数 量 12 计 计 数 量 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
称 名
管制上线 （ 制 线 控 上 ） 管制中心线 （ 制中心线 控 ） 管制下线 （ 制 下线 控 ） 规格上限 规格中心线 规格下限 准度 偏移度 （ ） 密度 离散度 （ ） 制程能力指数 中位数
控制图构成： 控制图构成：
值
上控制界限(UCL)
中心线(CL)
下控制界限(LCL)
时间
控制界限的计算： 控制界限的计算：
控制图： x R 控制图：
x图： UCLx = x + A2 R
CLx = x
LCLx = x A2 R
R图： R = D4 R 图 UCL
CLR = R
LCLR = D3 R
3.00
3.17 3.33 3.50 3.67 3.83 4.00 4.16 4.33 4.50 4.67 4.83 5.00 5.17 5.33 5.50 5.67 5.83
6.00
1.94 2.00
0.006 0.002
管制图
SPC与管制图 与管制图
SPC:SPC即统计过程控制（ SPC:SPC即统计过程控制（Statistical Process 即统计过程控制 Control）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进 ）。SPC Control）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进 行实时监控， 行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波 动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警， 动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以 便生产管理人员及时采取措施，消除异常， 便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳 从而达到提高和控制质量的目的。 定，从而达到提高和控制质量的目的 管制图：藉由统计原理计算出管制上下限来判断制程之 管制图 藉由统计原理计算出管制上下限来判断制程之 质量特性是否在正常状态之下,其所使用之图形称为管 质量特性是否在正常状态之下, 制图。 制图。
标准差
何謂標準差(σ) 何謂標準差 ? 小寫符號– 是統計學符號 是統計學符號.代表母體的 希臘文字里的 sigma小寫符號 σ--是統計學符號 代表母體的 小寫符號 “標準偏差”. （Standard Deviation） 標準偏差” ） 統計學中， 統計學中，標準偏差意指任何一組事項或流程所產出的變異或 不一致的度量值 的度量值.
统计基本知识
正态概率密度曲线
统计基本知识
正態分布中，任一點出現在 μ μ μ σ內的概率為 P(μ-σ<X< μ+σ) = 68.27% 2σ內的概率為 P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% 3σ內的概率 為 P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%