第3章SPC与控制图

大连工业大学 工业工程 产品质量控制
X-(或x、R、S等)
SPC
• 控制图基本构造
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控制上线UCL 控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
控制图的重要性
正常波动的原因--偶然因素
• 偶然因素是对正常波动经常起作用的原因。
它的特点是：
–在过程中时刻存在着，对过程波动的影响随机变化；
–这类因素一般复杂繁多，要列出所有的因素很困难；
–所有因素的共同作用导致了过程的总波动。
–成本太高，不容易去除。
当过程只有普通原因影响时，过程的波动具有统计规 律性，此时过程处于稳定状态。
样本号（或时间）
1 以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统
2 三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL和下控 制线LCL 3 一条质量特性值或其统计量的波动曲线。
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第三章
SPC
统计过程控制
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SPC
课程提纲
SPC控制图原理
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计量/计数型控制图篇
1. SPC应用背景; 2. 控制图原理; 3. 运用SPC的益处; 4. SPC控制图种类
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异常波动的原因--异常因素
• 异常因素是使过程特性发生异常波动的因素
它的特点是： -不经常存在于过程中； -它们通常来自过程之外； -相对于普通原因来讲，对过程波动有较大的影响； -容易发现和隔离。
过程能力研究篇
1.过程能力指数的种类 2.过程能力指数的计算 3.短期过程能力指数研究 4.长期过程能力指数研究 5.计数/计量测量系统研究
SPC应用实战篇
1. SPC成功导入案例 2. SPC成功导入流程 3. SPC特性选择 4. SPC小组成立 5. SPC改善检讨
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运用统计方法于过程控制上以控制产品品
质S
PC
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预防或容忍?
原料
人 机 料 法 环 测量
好
PROCESS
测量 结果
不好
不要等产品做出來后再去看它好不好!! 而是在制造的時候就要把它制造好!!!
正态分布的概率
s (xi x)2
n 1
99.73% 95.45%
68.26% -3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
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正态分布的概率
μ±kσ μ±0.67σ
SPC
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什么是统计过程控制(SPC)
下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制
(Statistical Process Control) 统计学(Statistics)是数学的一个分支:
1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目( 样本)(samples) 2.计算特性(central tendency),如算术平均数(average 或mean), 如极差 (range),方差(variance)和标准差 (standard deviation)。 3.对于总体分布,通过对抽样分布做假设,便可提供对 总体采取措施的基础。
SPC
原料 机器 人员 方法 环境 量测
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SPC&SQC
针对过程的重要控制 参数所做的才是SPC
过程
测量 结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC
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控制图在英国及日本的历史
• 英国在1932年，邀请 W.A. Shewhart博士到 伦敦，主讲统计品质 管控，而提高了英国 人将统计方法应用到 工业方面之气氛。
• 就控制图在工厂中实 施来说，英国比美国 为早。
• 日本在1950年由W.E. Deming博士引到日本。
• 同年日本规格协会成 立了品质管制委员会， 制定了相关的JIS标准。
大连工 原料 方法 量测 环境
输入 客户声音
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过程控制反馈循环图
统计方法
过程
产品或服务
客户
过程/系统
输出
确认客户 需求与期望
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什么是统计过程控制(SPC)
过程(process)是指生产产品/服务的一系 列行动或操作,也指支持产品/服务的过程如管 理,财务,采购与工艺。
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• 减少异常波动； • 提高过程能力；
预防控制
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正常波动和异常波动
• 波动是质量的敌人； • 品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过
程的波动；
正常波动：
异常波动：
稳定的； 结果是可预测的； 是永久性的；
在实际生产中，产品质量的偶然波动与异常 波动总是交织在一起的。控制图就是区分这两类 产品质量波动、亦即区分偶然因素与异常因素这 两类质量因素的重要科学方法。
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控制图的历史
产品几个重要阶段使用的质量管理工具
分析？控制？
DFMEA
QFD
DOE
概念提出
与核准
计划核准
QFD
原型品
试产
PFMEA
企划
DOE
产品设计与开发
QFD
制造设计开发
产品及过程确认
量产 生产计划
PFMEA,MSA SPC、PPAP
PFMEA,MSA SPC、DOE
回馈评鉴及矫正措施
生产
第一阶段 第二阶段 第三阶段 第四阶段
1.计量/计数值控制图的种类 2.计量/计数值控制图的应用背景 3.计量/计数值控制图的制作与解析 4.计量/计数值控制图的合理分组 5.计量/计数值控制图的应用重点
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课程提纲
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μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
在內的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
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• 控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博 士发明。 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主 要工具, 当时称为 (Statistical Quality Control)。
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第五阶段
计划和确定 产品设计 制程设计
开发
开发
产品及制 程确认
回馈评鉴及 矫正措施
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SPC 可以帮助我们
• 区分正常波动和异常波动；
• 及时发现异常征兆；
• 消除异常因素；
化等等 • 合格仪器的测量误差
异常因素 • 使用不合格原料 • 设备调整不当 • 新手作业，违背操作
规程 • 刀具过量磨损 • 加工方法的改变 • 过大的测量误差
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在生产过程中异常因素是注意的对象。一旦 发现产品质量有异常波动，就应尽快找出其异常 因素，加以排除，并采取措施使之不再出现。
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什么是统计过程控制(SPC)—总结
简单来说，SPC是透过运用统计学上的技巧 如控制图分析过程或其输出，从而作出适当的 行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能 力。
SPC解释为 。。。
SPC
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什么是统计过程控制(SPC)
控制(control) 是指通过经预先设计的实验及 采用统计技巧成功地进行:
1)过程控制; 2)维持或改善控制，目标是使品质维持不变 。
把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来 就是SPC
1
2
3
1. Data Points 2. Center Line
+3s
点落在该区间的概率为99.73 %
Average
-3s
4
5
6
7
8
9
10
控制图的构成: 3. Upper Control Limit 4. Lower Control Limit
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当过程受特殊因素的影响时，过程的输出不再服从 预期的分布，过程处于不稳定状态。
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偶然因素和异常因素举例
偶然因素 • 合格原料的微小变化 • 机械的微小震动 • 刀具的微量磨损 • 加工方法局限性 • 气候、环境的微小变
怎样用控制图识别特殊和普通原因？
异常原因导致
UCL
的波动范围
普通原因 的波动范围
LCL
异常原因导致
的波动范围
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18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
何时使用SPC
●原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的 所有工艺过程; ● SPC使用的领域是大规模生产; ●多数企业，SPC用于生产阶段; ●在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。
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不稳定的; 结果不可预测; 现象会重复发生,除非有所行动; 可以减少;
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正常波动和异常波动
波动无处不在
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SPC应用背景篇
课程目的：
>了解SPC的历史由来 >掌握控制图基本原理 >掌握SPC的运用领域 >SPC基本统计概念
课程内容：
>SPC的基本概念 >控制图的原理 >运用SPC的益处
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