五大工具之-SPC

变 异 小 偏 移 小
制程能力分析判断图表
大
S
小
管理水平足够 技术水平不足 管理水平足够 技术水平足够
管理水平不足 技术水平不足 管理水平不足 技术水平足够
小
K
大
枪法好坏比喻
SPC 基本理念
1. 没有两样东西是完全一样的---变异.
2. 产品或制程内的变异是能被测量的.
变异的来源 : 人 , 机 , 料 , 法 , 环,测 3. 由于异常原因引起的变异将导致正态分布的变 形
(4.55%以上)
等級 4級 3級 2級 1級 特級
规格分布狀況
判断基准
SL
4 6 8
SU
制程能力很不足 制程能力不足
0.67≦Cp<1.0
(0.27%~4.55%)
1.0≦Cp<1.33
(60ppm~0.27%)
制程能力中的最低水準 有充分的制程能力
1.33≦Cp<1.67
(0.6ppm~60ppm)
2.954 2.401 2.568 2.670 2.574 2.633 0.533
2.628 2.703 2.266 2.285 2.282 2.433 0.437
2.427 2.365 2.489 2.676 2.214 2.434 0.462
2.287 2.438 2.770 2.376 2.504 2.473 0.483
1.67≦Cp
(0.6ppm以下)
10
可以考虑简化管理
K(Ca）评价等級
等級 A B K 或 Ca 值
K ≦ 12.5% 12.5% < K ≦ 25%
判断基准 很好 正常状态
C
D
25% < K ≦ 50%
50% < K
需改进
严重不足
变 异 大 偏 移 大
变 异 小 偏 移 大
变 异 大 未 偏 移
局部措施
通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题
• 对系统采取措施
通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题
问题类型与SPC
问题类型
造成问题的原因 最佳控制条件
T型
明确 明确
A型
明确 不明
X型
不明 不明
可用之统计工具
均值和极差图（X-R）
1、收集数据
应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的
依据
以样本大小一致的方式抽样，每次抽样通常包括2-5件连续 的产品，并周性期的抽取子组。
1-1 选择子组大小，频率和数据 a） 子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/ 冲头/过程流等。 注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等生产出来的零件，即一个 单一的生产流。
5kg ± 0.6kg之內
SPC的产生
• 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大 规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个 突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能 适应当时经济发展的要求。于是、英、美等国开始着 手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 • 1924年，美国的休哈特博士 提出将3Sigma原理运用于生产 过程当中，并发表了著名的 “控制图法”，对过程变量进行 控制，为统计质量管理奠定了 理论和方法基础。
2.182 2.218 2.682 2.576 2.624 2.456 0.500
2.699 2.385 2.815 2.536 2.864 2.660 0.479
X R
1-3、计算每个子组的均值（X）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n R=Xmax-Xmin 式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 子组的样本容量 表示
计量型管制图 平均值与全距管制图(Xbar-R Chart)
在计量值管制图中,X-R管制图系最常用的一种,所谓平均 值与全距管制图,系平均值管制图(Xbar-Chart)与全距管 制图 (R Chart)二者合并使用.
平均值管制系管制平均值的变化,即数据的集中趋势变化
全距管制图则管制变异的程度,即数据的离散趋势的状况
b）子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样 子组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/ 操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产 的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时 一次等。 c）子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25 组，首次使用管制图选用35 组数据，以便调整。 1-2 建立控制图及记录原始数据 （见下图）
管制图选定原則
管制图选定
计量值
资料性質?
计量值
N ≧2
样本数 N≧2?
N=1
不良数
資料是不良数 还是缺点数?
缺点数
X
中心线CL 之性質?
一定
N是否 不一定 一定? 一定 单位大小 是否一定? 不一定
N ≧10
N是否 较大?
N =2~5
X-σ 图
X-R 图
X-R 图
X-Rm 图
pn 图
p 图
C 图
u 图
管制图应用
上控制限 中心限 下控制限 2、控制 根据过程数据计算实验控制限 识别变差的特殊原因并采取措施 4、重复这三个阶段从而不断改进过程
1、收集 收集数据并画在图上 3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并 采取减小它的措施
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品 控制界限：区分偶波与异波
组号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 分组界限 42.265~42.285 42.285~42.305 42.305~42.325 42.325~42.345 42.345~42.365 42.365~42.385 42.385~42.405 42.405~42.425 42.425~42.445 组中值 42.275 42.295 42.315 42.335 42.355 42.375 42.395 42.415 42.435 频数（数据个数） 频数 2 8 18 22 27 14 6 2 1
SPC的作用
1、贯彻预防原则的统计过程控制重要工具。 2、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施 或对系统采取措施的指南。 3、可以直接控制过程确保制程持续稳定、可预测。
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日本各行各 业的中小型工厂，发现平均每家工厂采用137张管制图。 我们不追求管制图数量的多少，但使用管制图的张 数在某种意义上反映了管理现代化、科学化的程度。因为管 制图越多，受控制的因素就越多，参与科学控制的人就越多 ，组织的质量意识就越强。
SPC统计制程管制
课程安排
一、spc概念 二、数理统计基础 三、制程能力 四、管制图的绘制 X-R 管制图 P 管制图 五、管制图分析
什么是统计？
“ 数据 ” 通过 “ 计算 ”产生出“ 有意义的 情报 ”
数 据
计 算
情 报
什么是有意义的情报？
例 1 : 拉力强度很好
例 2 : 拉力强度平均为5kg/cm2 例 3 : 大多数产品的拉力強度在 5kg ± 0.6kg之內 例 4 : 99.73%的产品其拉力强度在
变异统计规律: 常态分布
68.27%
0.135% 95.45% 99.73%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
常态分布两个重要参数: 平均值 μ: 描述品质特性值之集中位臵 标准差σ : 描述品质特性值之分散程度
两种
偶然原因
变异
(偶然性,不易识别,不易消除, 大量的)
如：刀具的正常磨损,以及操作者细微的不稳定等. 其对品 质变异起着细微的作用,是正常的，它的存在决定了产品品 质数据的稳态分布。 (可以容许的偏差)
措施
研究
管制图类型
X-R 均值和极差图 计 计 量 X-δ均值和标准差图 数 型 型 数 ~ 数 据 X R 中位值极差图 据 X-MR 单值移动极差 图
P chart 不良率 管制图 nP chart 不良数 管制图 C chart 管制图 缺点数
U chart 单位缺 点数管制图
计量型与计数型管制图的比较
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至 少为子组均值（X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上 的刻度值的最大值与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差 （R）的2倍。
1σ 2σ 3σ 1.5 σ
4σ
5σ 6σ
基本统计公式
5. 偏移系数Ｋ（也叫准确度Ｃa）
k=
x-T0 T 2
表示整体偏移的程序 相对于规格中心的变异
6. Cpk制程能力指数
Cpk=Cp*(1-K)
既反映技术（s）水平， 也反映管理（k）水平
工程能力的判断基准
制程能力指数 (推定不良率) Cp<0.67
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
时间
范围
过程控制
受控 （消除了特殊原因）
时间
范围 不受控 （存在特殊原因）
过程能力
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限
规范上限
时间
范围 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
局部措施和系统措施
•
管制图 层别法
操作者
检定/推定 相关回归 D.O.E
现场主管
D.O.E
责任者
研发人員
SQC之分法
SPC On - line
DOE Off - line
制程控制系统
有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声 人 设备 材料 方法 环境 统计方法 我们工作 的方式/资 源的融合 产品或 服务 顾客
识别不断变化的 需求量和期望
计 量 值 计 数 值
1）数据灵敏，容易调查 优 真因。 点 2）可及时反应不良，使 品质稳定 。
1）所需数据可用简单方法 获得。 2）对整体品质状况之了解 较方便。
1）抽样频度较高，费时 1）无法寻得不良真因。 缺 麻烦。 2）及时性不足、易延误时 点 2) 数据须测定，且再计 机。 算，须有训练之人方可胜 任。
SU-SL
6s
=
T
6s
反映技术（s）水平 好比仪器精度
公差Ｔ = SU-SL
規格上限SU : 規格下限 SL
制程精密度Cp 它是既定的规格标准与制程能力的比值,记为Cp
样品数据计算出的6σ
规格范围T Cp=
样品数据计算出的6s
规格范围T
偏移
偏移
-6σ -5σ -4σ -3σ
-2σ
-1σ 1.5 σ
X=
x1+x2+…..+xn
n Σ xi =
i=1
n
n
表示集中的趋势， 表示整体的水平， 表示分布的中心
2.
S: 偏差平方和
S =Σ (xi- X)2
i=1
n
度量所有数据变异的累积
基本统计公式
3. s: 样本标准差
s=
S n-1
表示变异、离散的趋势， 度量发生变异的程序 相对于平均值的变异
4. Cp. 制程精密度 Cp=
SPC统计制程管制作用
. 通过统计评估制程能力 ; . 及时监控预防、防止作业不良产生; . 及时消除非偶然原因引起的变异;
数理统计基础
直方图:
用横坐标表示测量值的分组范围,纵坐标表示各 范围内出现的测量值个数,各组的数据个数频数）用 直方柱的高度表示,这样就作出了直方图。
测量100个零件尺寸，对所得100个数据进行分组，并统计 每组中包含数据的个数，如下：
合计
100
直方图:
频数
30
Leabharlann Baidu20
10
0
42.265
42.445
长度
正态分布
正态分布的特征
中间高两过低
左右对称
曲线与横轴所围的面积为1
制程能力Cpk评估
a) 判别产品质量是否稳定;
b)
证明产品质量精度是否足够 .
生产过程中,主要影响制程能力的有以下一些因素:
人、机、料、法、环、测
基本统计公式
1. X : 平均值
异常原因（系统性,易识别,可以消除）
如:设备的不正确调整,刀具的严重磨损,操作者偏离操作指 导等. ---其对品质变异影响程度大,生产失控,为异常原因
(不可以容许的偏差→要排除)
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
目标值线
预测
时间 范围 目标值线 预测
1
2
1/7 9:0010:00
3
1/7 10:0011:00
4
1/7 11:0012:00
5
1/7 13:0014:00
6
1/7 14:0015:00
7
1/7 15:0016:00
……
时间
X1 X2 X3 X4 X5
1/7 8:009:00
……
…… …… …… …… …… …… ……
2.659 2.303 2.267 2.476 2.267 2.394 0.392
输入 过程/系统 顾客的呼声 输出
1、分析过程 本过程应做什么？ 会出现什么错误？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力 计划 措施 实施 研究 计划 措施
2、维护过程 监控过程性能 查找变差的特殊原因并 采取措施。
实施 研究
计划
实施 3、改进过程 改进过程从而更好地理解 普通原因变差 减少普通原因变差