SPC过程能力分析教材.pptx
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spc制程能力分析 ppt课件
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SPC – 对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和 分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。
2
SPC 的发展历史 SPC 的特征:控制过程,防患于 未然。
重点在于预防
• 電視機彩色密度
投机
• 美國:無不合規格產品出廠,注意力在符合規格 • 日本: 0.3% 超出產品規格,致力於命中目標
製程改善
SPC 的目的
維持正常的製程 (在统计的控制之下) 事先做好應該做的 (標準,系統) – ex :检测, 機台操作程序 製程異常發生能偵測出,並除去之,防止其再 發
能力要足 (有能力的程序)
能力指標 提昇能力–持續改善 (廣義)
SPC 管理Tool的优点
• Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和
10
SPC 的好處
於公 減少變異,提升產品品質
降低報廢,增加良率
縮短循环时间,提高產能 增強製造技術能力
提高市場競爭力
穩定就有客戶,吸引新顧客 於私
提高品質觀念,跟的上潮流
增強技術能力 提升解決問題之能力
熟悉統計方法,提高自己能力
SPC 活動流程
抽樣量測 晶片並收 集資料 判讀數據有無超出spec se = Special Cause Variation)受影响一直变化。 • 偶然原因和异常原因是取适当的Subgroup的Sample,可以看到变动。 - 由于偶然原因产生的变动, Process持续维持安定的状态 : 由于Subgroup内的变动发生 - 异常原因的变动是Process由于外部要因引起变动 :由于Subgroup之间的变发生。 • Process由于外部异常原因持续受到影响, SPC Chart是表示异常原因。
SPC过程能力分析ppt课件
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满足要求 可接受 不可接受
受控 1类 2类
不受控 3类 4类
特殊原因变差
普通原因变差
普通原因和特殊原因变差
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10 10
3、过程能力及过程能力指数概念
过程能力:指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化,也 就是在受控状态下,实现过程目标的能力。
过程能力指数:是过程能力与过程目标相比较,定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法: Cp:过程均值 与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk:过程均值 与规范中值不一致时的过程能力指数。
最新课件
31 31
2.5.4、过程能力分析:
数据正态,过程不受控,无法直接分析Cp、Cpk;过 程性能指数Pp=0.57,Ppk=0.44,过程能力不足,且趋中 性存在偏差;导致过程性能指数低的主要原因是铝含量控 制偏高,波动大以及特殊原因的波动较多。
导致波动的原因:班组差异性及其他。
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32 32
判断原则:
一般对于关键产品性能,要求Cpk≥1.67; 一般产品性能,要求Cpk≥1.33; 关键过程特性Cpk≥1.33; 一般过程特性,要求Cpk≥1.0。 分析过程:数据正态且过程受控,同时分析Cp、Cpk;数据不 正态或不受控,同时分析Pp和Ppk;Cp与Cpk,或Pp与Ppk两者相差 大,说明过程趋中性不好。对趋中性不良的过程建议优先改进参 数均值位置,然后从减少波动采取措施。
例如钢包的包龄,连浇炉数,铸坯
最新课件 合格率等。
26
26
2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时,即工序在此时刻处于稳 定状态时,还需要进一步将直方图同规范界限(即公差) 进行比较,以分析判断 工序满足公差的程度。
2024版SPC培训教材全课件
![2024版SPC培训教材全课件](https://img.taocdn.com/s3/m/17c2bd6b580102020740be1e650e52ea5518ce1a.png)
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤,理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法,如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释,理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段,有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展,SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域,为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
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下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求,明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程,包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术,按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制,确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例,包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容,建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求,以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
SPC统计过程能力的概念与指数(ppt 36页)
![SPC统计过程能力的概念与指数(ppt 36页)](https://img.taocdn.com/s3/m/32759a4058fb770bf78a559a.png)
1.求CP值? 2.如果得到数据的平均值为7.935mm,其它不变求CPK?
16
1、解答:
USL=7.95, LSL=7.90,s=0.005 M = X= 7.925 Cp= (USL-LSL) / 6σ =(7.95-7.90)/6*0.005=1.67
2、解答:
M=7.925,Xbar=7.935 CPU =(USL-X)/3s=(7.95-7.935)/3*0.005=1 CPL =(X-LSL)/3s=(7.935-7.900)/3*0.005= 2.33 CPK = Min (CPL,CPU)= 1
6
影响过程波动的因素
☆ 人、机、料、法、测、环(5M1E)
操作者方面:如操作者的技术水平、熟练程度、质量 意识、责任心、管理程度等;
设备方面:如设备精度的稳定性,性能的可靠性,定 位装置和传动装置的准确性,设备的冷却、润滑情况 等等;
材料方面:如材料的成分,配套元器件的质量等等;
7
影响过程波动的因素
3
3
Ppm
USL LSL
6 S 2 ( x Ta ) 2
注: PPM ( Parts_Per_ Million ) 是每百万件的不良品数
过 程 能 力 指 数 小 结
一、术语简介:
T: 技术规范的公差幅度, T=USL-LSL;
B: 过程能力;
其中:B=6σ
Ta: 技术规范的目标值;
11
CP、CPK与PP、PPK的含义与区别
PP (Performance of process)过程性能指数 PP “我们实际做到多好” PPK 修正的过程性能指数 PPK “我们实际真正做到多好”
12
过程能力指数分类
16
1、解答:
USL=7.95, LSL=7.90,s=0.005 M = X= 7.925 Cp= (USL-LSL) / 6σ =(7.95-7.90)/6*0.005=1.67
2、解答:
M=7.925,Xbar=7.935 CPU =(USL-X)/3s=(7.95-7.935)/3*0.005=1 CPL =(X-LSL)/3s=(7.935-7.900)/3*0.005= 2.33 CPK = Min (CPL,CPU)= 1
6
影响过程波动的因素
☆ 人、机、料、法、测、环(5M1E)
操作者方面:如操作者的技术水平、熟练程度、质量 意识、责任心、管理程度等;
设备方面:如设备精度的稳定性,性能的可靠性,定 位装置和传动装置的准确性,设备的冷却、润滑情况 等等;
材料方面:如材料的成分,配套元器件的质量等等;
7
影响过程波动的因素
3
3
Ppm
USL LSL
6 S 2 ( x Ta ) 2
注: PPM ( Parts_Per_ Million ) 是每百万件的不良品数
过 程 能 力 指 数 小 结
一、术语简介:
T: 技术规范的公差幅度, T=USL-LSL;
B: 过程能力;
其中:B=6σ
Ta: 技术规范的目标值;
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CP、CPK与PP、PPK的含义与区别
PP (Performance of process)过程性能指数 PP “我们实际做到多好” PPK 修正的过程性能指数 PPK “我们实际真正做到多好”
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过程能力指数分类
SPC过程能力分析ppt
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绘制控制图
选择合适的控制图类型
根据控制对象和数据特点,选择合适的控制图类型,如均值-极差控制图、单值控制图等。
绘制控制图
将处理后的数据绘制成控制图,并标注中心线、控制限和警告限等。
解读控制图
根据控制图的图形特征和数据指标,对过程能力进行分析和评估,如判断过程的稳定性、识别异常等。
04
SPC结果解读
案例二:SPC在服务业的应用
总结词
服务业是SPC应用的新兴领域之一,SPC在服务业的应用主要 集中在服务流程和客户满意度方面。
详细描述
在服务业中,SPC通过对服务流程的数据统计分析,可以有 效地发现和解决服务中的瓶颈和问题。同时,SPC还可以用 于客户满意度的监测和分析,以了解客户需求和意见,提高 服务质量。
案例三:SPC在其他领域的应用
总结词
SPC还可以应用于其他非制造和非服务业领域,如农业、能源、环保、医疗等。
详细描述
在农业领域,SPC可以用于土壤和水质的分析,以提高农作物的产量和质量。在能源领域,SPC可以用于能源 消耗的监测和分析,以实现能源的优化利用。在环保领域,SPC可以用于环境监测和分析,以保护环境的质量 。在医疗领域,SPC可以用于医疗设备和服务的监测和分析,以提高医疗质量和效率。
减少异常点
针对发现的异常点,需要查明原因并 进行处理。可以采取更换设备、调整 工艺参数、加强原材料管理等措施来 减少异常点。
05
SPC实践案例
案例一:SPC在制造业的应用
总结词
制造业是SPC应用最为广泛和成熟的领域 之一,通过应用SPC可以有效地提高制造 过程的质量和效率。
VS
详细描述
在制造业中,SPC被广泛应用于生产线上 各个环节的质量控制,通过对生产过程中 的数据进行统计分析,可以有效地发现和 解决潜在的质量问题。同时,SPC还可以 用于生产设备的监测和维护,以延长设备 的使用寿命和提高设备的可靠性。
SPC过程能力分析ppt课件
![SPC过程能力分析ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/6473047fa22d7375a417866fb84ae45c3b35c2cd.png)
下下限限
规格规范格围 制品范围 SPEC中心
上限 上限
1.1-1.2
1.6-1.7
QC Tools-分层法 经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用
和验证工作;(预防成本升高、故障成本降低)
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2.1 SPC的生命特征
100%检查能否保证在顾客方不发生 不良?
100%检查,重新100%检查,再一次 100%检查能否保证在顾客方不发生 不良?
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量,通常用符号 X 表
示。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2.2 SPC的关系链
(3) SPC的组成链
名称
解释
中心线
控制图上的一条线,代表所给数据平均值。
为了贯彻预防原则,应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察,从而保 证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。
SPC管理的特点
➢ 对过程作出可靠的评估;(识别关键控制点的状态) ➢ 确定过程的统计控制界限,判断过程是否失控和过程是否有能力;(过程能力CPK) ➢ 为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况以防止废品的发生;(告警) ➢ 减少对常规检验的依赖性,定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测
200举0 办晚会
管理者想收回奖励. 2001
SPC教材(最全最经典)ppt课件
![SPC教材(最全最经典)ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/051c9ba67fd5360cbb1adb91.png)
SPC 的常用统计量
➢ 计量数据:定量的数据,可用量测值分析 ➢ 计数型数据:可以用来记录和分析的定性数据 ➢ 总体 :研究对象的全体, 个数用N 表示。 ➢ 样本 : 总体的子集,样本元数个数用n表示。 ➢ 表示分布的中心位置的统计量:
平均值、中位数、众数
➢ 表示数据的离散程度的常用统计量:
方差、标准差、极差、移动极差
SPC常用统计量的计算方式
总体平均值(总体中心值):
N
Xi
= i1
N
样本均值(样本中心值):
n
xi
x = i=1 n
极差值(R):
Rxmaxxmin
样本中位数 Me (从小到 Me=X(n+1)/2 ,当n为奇数时
大有序样本)
Me= (Xn/2+X(n/2+1) ) /2,当n为偶数时
SPC常用统计量的计算方式
离平均值,分布的频数也越少;
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
3. 曲线下的面积为1,曲线与x= ± 1所围
成的面积为 0.6825, ± 2(0.9545)
•正态分布的要素:
窄”.
1. 平均值:决定正态分布曲线的中心位置; 2. 标准偏差:决定正态分布曲线的 “宽
正态分布概率
μ±kσ μ±0.67σ
统计过程控制
Statistic Process Control
课程内容
✓SPC概述 ✓统计常用的术语 ✓控制图原理及种类 ✓过程能力与过程能力指数 ✓常规控制图的应用
过程(Process)----品质的源头、SPC的焦点
原料
人 机 法 环 测量
PROCESS 过程
测量 结果
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的时候就要把它制造好
统计过程分析(SPC).ppt
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1.收集 收集數據并畫在圖上 UCL 2.控制 根據過程數據計算試驗控制限
識別變差的特殊原因并采取措施
3.分析及改進
LCL
確定普通原因變差的大小并采取減少它的措 施
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
9
統計過程控制概述
控制圖的益處
合理使用控制圖能﹕ 供正在進行過程控制的操作者使用。
有助于過程在質量上和成本上能持續地﹐可預測地保持下去。 使過程達到﹕更高的質量﹑更低的單件成本﹑更高的有效能力。
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
3
統計過程控制概述
控制
兩種過程控制模型和控制策略﹕ 缺陷檢測過程模型﹑具有反饋的過程控制模型
缺陷檢測過程模型
4M1E
過程
產品 /服 務
檢驗
報廢或返工
是否合格
控制策略﹕控制輸出﹐事后把關
顧客
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
4
統計過程控制概述
控制
蹤几個過程流。
☆ :連續三點之中有兩點落在A區或甚至於A區以外者 (在中心線之同側三個連
續點中有兩點出現在兩個標準差之外者).
+3
. . . . UCL
A區
+2 +1
. B區
C區
. CL
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
17
統計過程控制―控制圖
控制圖的制作及應用
(以X―R圖為例)
☆. :連續五點之中有四點落在B區或甚至於B區以外者 (在中心線之同側五個
過程控制要點
屬于系統的問題不要去責難現場人員﹐要由系統采取措施(理解什么是”控制不足”)。 考慮經濟因素﹐做出合理的決定。 過程控制系統應能提供正確的統計信息。 有用的特殊原因變差﹐應該保留。
SPC培训课件(如何做过程能力分析报告)
![SPC培训课件(如何做过程能力分析报告)](https://img.taocdn.com/s3/m/6f897223376baf1ffc4fad64.png)
如何编写分析报告
知识点
1、术语和定义
1.1、正态分布
1.2、过程能力 1.3、过程稳定性 1.4、子组 2、分析报告中包含的内容 2.1、基本测量信息 2.2、数据收集表
2.3、事件日志
2.4、六合图及分析
第一部分
术语和定义
1.1、正态分布
以平均值为中心呈对称分布的钟形曲线。正态分布是最常见的统计分布,因为许 多物理、生物和社会方面的测量值都自然近似于正态。许多统计分析均要求数据来 自正态分布总体。
2.4、六合图及分析
2.4.4、S 控制图 为子组中的变量数据绘制一段时间内的过程标准差。此控制图在许多行业中 广泛用于检查过程的稳定性。例如,可以使用 S 控制图检查部件长度、呼叫 次数或一段时间内医院患者血压的子组的过程变异。 请看下面的 S 控制图。一家家居用品制造商要评估窗户清洁产品灌装过程的 稳定性。他们在 30 个小时内每小时抽取十个窗户清洁剂瓶,并称量每个瓶 子的重量。 点在中心线周围随机变化,且在控制限制之内。未显 示出任何趋势或模式。这 30 个子组中窗户清洁剂的 灌装重量变异性是稳定的。 在使用 Xbar 控制图解释过程平均值之前,使用 S 控制图检查过程变异。由于 计算 Xbar 控制图的控制限制时同时考虑过程展开和中心,因此过程变异必须 受控制,才能正确解释 Xbar 控制图。如果 S 控制图不受控制,则 Xbar 控制 图中的控制限制可能不准确,还可能错误地指示不受控制的情况。 当子组大小为 9 或更大时,使用 S 控制图。当子组大小为 8 或更小时,使用 R 控制图。
2.4、六合图及分析
2.4.6、直方图 用于评估连续样本数据的形状和展开的图形。可以在分析之前或在分析的同时 创建直方图,从而帮助确认假设并指导进一步的分析。 为了绘制直方图,Minitab 将样本值划分成许多区间。默认情况下,条形表示 落入每个区间的观测值个数(频率)。例如,在下面的直方图中,1 与 2 之间 有 1 个观测值,2 与 3 之间有 3 个观测值,等等。Minitab 会自动确定最佳区 间数,但是您可以编辑区间数和覆盖的区间面积。 以下是直方图可帮助您回答的一些问题:
知识点
1、术语和定义
1.1、正态分布
1.2、过程能力 1.3、过程稳定性 1.4、子组 2、分析报告中包含的内容 2.1、基本测量信息 2.2、数据收集表
2.3、事件日志
2.4、六合图及分析
第一部分
术语和定义
1.1、正态分布
以平均值为中心呈对称分布的钟形曲线。正态分布是最常见的统计分布,因为许 多物理、生物和社会方面的测量值都自然近似于正态。许多统计分析均要求数据来 自正态分布总体。
2.4、六合图及分析
2.4.4、S 控制图 为子组中的变量数据绘制一段时间内的过程标准差。此控制图在许多行业中 广泛用于检查过程的稳定性。例如,可以使用 S 控制图检查部件长度、呼叫 次数或一段时间内医院患者血压的子组的过程变异。 请看下面的 S 控制图。一家家居用品制造商要评估窗户清洁产品灌装过程的 稳定性。他们在 30 个小时内每小时抽取十个窗户清洁剂瓶,并称量每个瓶 子的重量。 点在中心线周围随机变化,且在控制限制之内。未显 示出任何趋势或模式。这 30 个子组中窗户清洁剂的 灌装重量变异性是稳定的。 在使用 Xbar 控制图解释过程平均值之前,使用 S 控制图检查过程变异。由于 计算 Xbar 控制图的控制限制时同时考虑过程展开和中心,因此过程变异必须 受控制,才能正确解释 Xbar 控制图。如果 S 控制图不受控制,则 Xbar 控制 图中的控制限制可能不准确,还可能错误地指示不受控制的情况。 当子组大小为 9 或更大时,使用 S 控制图。当子组大小为 8 或更小时,使用 R 控制图。
2.4、六合图及分析
2.4.6、直方图 用于评估连续样本数据的形状和展开的图形。可以在分析之前或在分析的同时 创建直方图,从而帮助确认假设并指导进一步的分析。 为了绘制直方图,Minitab 将样本值划分成许多区间。默认情况下,条形表示 落入每个区间的观测值个数(频率)。例如,在下面的直方图中,1 与 2 之间 有 1 个观测值,2 与 3 之间有 3 个观测值,等等。Minitab 会自动确定最佳区 间数,但是您可以编辑区间数和覆盖的区间面积。 以下是直方图可帮助您回答的一些问题:
SPC培训讲义(PPT47页).pptx
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二、SPC的起源和发展
1924年由美国贝尔电话实验室W.A. Shewhart(休哈特)博士提出。 1932年,英国邀请W.A. Shewhart (休哈特)博士到伦敦,主讲统计质量控
制,英国成为了最早在工业方面使用控制图的国家。
1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》
1950~1952年,日本两次邀请美国统计学家戴明( W.E. Deming )传授 SPC 。
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是
完全一样的。生产实践证明,无论用多么精密的
设备和工具,多么高超的操作技术,甚至由同一
2、波动的概念:
操作工,在同一设备上,用相同的工具,生产相 同材料的同种产品,其加工后的产品质量特性(
如:重量、尺寸等)总是有差异,这种差异称为
波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承
三、SPC统计若干概念
▪ 数据的种类:计量型、计数型 ▪ 波动(变差)——波动的概念、原理及波动的种类 ▪ 普通原因/异常原因 ▪ 基础的统计量——平均值X—、中位数X~、极差R、标
准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点:可以连续取值也称连续型数据。 如:零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等
计数型 特点:不可以连续取值,也称离散型数据。 如:废品的件数、缺陷数等
统计过程控制分析与研究
Statistical Process Control
课程内容及目录
▪ 什么是SPC ▪ SPC的起源和发展 ▪ SPC统计概念 ▪ SPC使用的统计技术 ▪ SPC控制图的种类及选择 ▪ SPC控制图的设计原理 ▪ 计量型控制图的制作步骤 和判定原则 ▪ SPC控制图的异常的判断和处理 ▪ SPC与过程能力分析 ▪ 使用SPC益处
SPC过程能力分析(制程能力分析)73页
![SPC过程能力分析(制程能力分析)73页](https://img.taocdn.com/s3/m/d3aae322a76e58fafab0038b.png)
22
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
27
7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品,当零件质量特性为常态分配时,其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成,则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E,各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之,n = 0、1、2、3、4,其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具,重复测量同一产品之质量特性时,所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility):此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2),即不同检验人员,以同一部测量仪具,重复测
量同一产品之质量特性时,所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性,其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 :
其中 μ(Xi)为零件之平均数,σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL-LSL,组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品;在组件 公差范围外者属不良品,其机率之计算如下:
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
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7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品,当零件质量特性为常态分配时,其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成,则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E,各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之,n = 0、1、2、3、4,其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具,重复测量同一产品之质量特性时,所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility):此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2),即不同检验人员,以同一部测量仪具,重复测
量同一产品之质量特性时,所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性,其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 :
其中 μ(Xi)为零件之平均数,σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL-LSL,组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品;在组件 公差范围外者属不良品,其机率之计算如下:
质量SPC_控制图与过程能力分析—公司培训用
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1
e
(
x )2 2 2
2
e 2.718
μ+kσ
控制图原理
μ±kσ
μ±0.67σ μ±1σ
μ±1.96σ μ±2σ
μ±2.58σ μ±3σ
μ±6σ
在内的概率
50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
99.9997%
在外的概率
50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
为保证最终产品的质量特性, 需要考虑以下几个 方面: 认真研究用户对产品质量的要求,确定这些要求 哪些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要 关系的质量特性來作为控制的項目.
有些虽然不是最终产品的质量特性, 但为了达 到最终产品的质量目标, 而在生产过程中所要求 的质量特性也应列为控制项目
质量特性与控制图的选择
计数值和计量值
何为计数值? 何为计量值?
物体数目只能用自然数来计量的 可能连续的数值来计量的
例:1、课堂的人数属于…?
计数值
2、大家的平均年龄属于…?
计量值
计量值的分布表达
位置:中心值 形状:峰态 分布宽度
控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽樣
μ-kσ μ
k
k
分组时应考虑的问题
让组內变化只有偶然因素 让组间变化只有非偶然因素
质 量 特 性
组内变异小 组间变异大
过程的变化
时间
使用控制图的注意事項
分层问题
同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每 台设备工作精度、使用年限、保养状态等都 有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量 波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按 不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件 对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了 确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方 法.
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SPC--过程能力分析
目录
1、SPC(统计过程控制)概述 1.1变差的普通原因及特殊原因 1.2过程控制和过程能力 1.3过程能力及过程能力指数概念
2、控制图应用准备及前提 3、过程稳定性及过程能力分析步骤
3.1 流程稳定性及过程能力分析单步分析法 3.2六合一分析法
2
一、SPC概述
SPC的宗旨:预防控制,防患于未然 SPC的主要作用: ➢对生产过程实时监控和预警,实现对异常 波动及时采取措施,实时改进; ➢判断过程波动是随机波动还是异常波动; ➢实现过程稳定受控。
24
正常型: 双峰型: 孤岛型: 平顶型:
形状:中间高、两边低,左右基本 对称。可以参差不齐,看整体形状
判断:可判定工序运行正常,处于 稳定状态。
出现两个顶峰,这是由于数据来 自不同的总体(数据混淆),例如 两个工人、或两批原料、或两台设 备生产的产品混在一起造成的。
这是由于测量误差、原料变化、 短时间内有不熟练工人替岗、操作 疏忽、混入规范不同的产品(数据) 造成的。
3
1、变差的普通原因及特殊原因
• 变差:一个数据组对于目标值有不同的差异。 • 变差的普通原因:指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分
布作用在过程的许多变差的原因,即常规的、连续的、不可避免的影响 产品特性不一致的原因。如操作技能、设备精度、工艺方法、环境条件。 • 变差的特殊原因:指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,当原 因出现时,将造成过程的分布的改变,即特殊的,偶然的,断续的,可 以避免的影响产品特性不一致的原因。如:刀具不一致、模具不一致, 材料不一致,设备故障,人员情绪等。特点:不是始终作用在每一个零 件上,随着时间的推移分布改变。
27
2.4、过程能力/性能指数分析:
目的:过程能力满足规范的程度评价,判断能力是否充足, 寻找改进方向。
判断原则:
一般对于关键产品性能,要求Cpk≥1.67; 一般产品性能,要求Cpk≥1.33; 关键过程特性Cpk≥1.33; 一般过程特性,要求Cpk≥1.0。 分析过程:数据正态且过程受控,同时分析Cp、Cpk;数据不 正态或不受控,同时分析Pp和Ppk;Cp与Cpk,或Pp与Ppk两者相差 大,说明过程趋中性不好。对趋中性不良的过程建议优先改进参 数均值位置,然后从减少波动采取措施。
生产过程中某种缓慢的倾向起 作用所致,如风机的老化导致S82B 强度的变化;有可能是指标在某个 区间均匀变化造成的;或多个总体 数据混淆。
25
除了不合格 品后作的图形,有 时是习惯“宁小勿 大”或“宁大勿小” 造成。
数据过于分散或者数据不准 (测量方法不当、量具精度较差) 造成的;也可能是分组太细引起的。 应重新收集、整理数据。
14
二、控制图应用准备及前提
1、确定过程输出特性。 2、对过程输出特性的要求。(内外部;目标值/ 规格限)上限:USL,下限LSL 3、抽样方案。 4、过程是否稳定/统计受控和服从正态分布。 (非正态转换)
15
三、过程稳定性及过程能力分析步骤
1、对数据进行正态性检验: 如果P>0.05,说明原假设成立,数据为正态分布
2、进行过程统计稳定性检验(流程稳定性分析) 控制图上无报警点,说明过程稳定受控
3、单一过程能力分析/六合一过程能力分析 ➢直方图图形分析; ➢能力指数分析:
16
1、流程稳定性及过程能力分析方法一:单步分析 1.1、正态性检验
17
1.2、稳定性分析
18
1.3、能力分析
19
2、分析方法二 — 六合一能力分析
正或向右偏斜分布
“尾部”指向右侧,所有叫做“右 偏斜”,且因为其偏度值将大于0 (即为正)。例如钢水回磷,不锈 钢中包增碳,M6中As元素的含量等。
负或向左偏斜分布
“尾部”指向左侧,产生负偏差。 例如钢包的包龄,连浇炉数,铸坯 合格率等。
26
2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时,即工序在此时刻处于稳 定状态时,还需要进一步将直方图同规范界限(即公差) 进行比较,以分析判断 工序满足公差的程度。
过程能力:指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化,也 就是在受控状态下,实现过程目标的能力。
过程能力指数:是过程能力与过程目标相比较,定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法: Cp:过程均值 与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk:过程均值 与规范中值不一致时的过程能力指数。
•过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力。 Pp:过程均值 与规范中值一致时的过程性能指数。 Ppk:过程均值 与规范中值不一致时的过程性能指数。 •过程性能指数表述,存在普通原因变差和特殊原因变差。
11
过程能力指数计算
12
Cp 不受过程位置的影 响,这个指数只是针 对双边公差而计算的。
Cpk和Cp应该总是一起 进行评价和分析。如 果Cp 值远大于对应的 Cpk值,表明有机会通 过使过程趋中来改进。
13
Pp 不受过程位 置的影响。
Ppk和Pp应该总是一 起进行评价和分析。 如果Pp值远大于对 应的Ppk值,表明有 机会通过使过程趋 中来改进。
4
5
如果只存在变差的普通原因, 随著时间的推移,过程的输出 形成一个稳定的分布并可预测
如果存在变差的特殊原因, 随著时间的推移, 过程的输出不稳定
6
局部措施和对系统采取措施
• 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
20
2.1、正态性检验
问题:P值≤0.05,数据非正态分布 原因:数据检测精度不够;有偏离正常区域的点;概率 曲线弯曲等
21
2.2、受控性检验
22
23
2.3直方图的观察分析与调整
2.3.1、形状分析与判断
(1)正常型: (2)偏向性: (3)双峰型 : (4)孤岛型: (5)平顶型: (6)锯齿形;
7
2、过程控制和过程能力 过程控制
受控 (消除了特殊原因)
时
范 围
间 不受控
(存在特殊原因)
8
过程能力
9
• 每个过程可以分类如下: – 受控或不受控 – 是否有满足客户要求
满足要求 可接受 不可接受
受控 1类 2类
不受控 3类 4类
特殊原因变差
普通原因变差
普通原因和特殊原因变差
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3、过程能力及过程能力指数概念
目录
1、SPC(统计过程控制)概述 1.1变差的普通原因及特殊原因 1.2过程控制和过程能力 1.3过程能力及过程能力指数概念
2、控制图应用准备及前提 3、过程稳定性及过程能力分析步骤
3.1 流程稳定性及过程能力分析单步分析法 3.2六合一分析法
2
一、SPC概述
SPC的宗旨:预防控制,防患于未然 SPC的主要作用: ➢对生产过程实时监控和预警,实现对异常 波动及时采取措施,实时改进; ➢判断过程波动是随机波动还是异常波动; ➢实现过程稳定受控。
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正常型: 双峰型: 孤岛型: 平顶型:
形状:中间高、两边低,左右基本 对称。可以参差不齐,看整体形状
判断:可判定工序运行正常,处于 稳定状态。
出现两个顶峰,这是由于数据来 自不同的总体(数据混淆),例如 两个工人、或两批原料、或两台设 备生产的产品混在一起造成的。
这是由于测量误差、原料变化、 短时间内有不熟练工人替岗、操作 疏忽、混入规范不同的产品(数据) 造成的。
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1、变差的普通原因及特殊原因
• 变差:一个数据组对于目标值有不同的差异。 • 变差的普通原因:指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分
布作用在过程的许多变差的原因,即常规的、连续的、不可避免的影响 产品特性不一致的原因。如操作技能、设备精度、工艺方法、环境条件。 • 变差的特殊原因:指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,当原 因出现时,将造成过程的分布的改变,即特殊的,偶然的,断续的,可 以避免的影响产品特性不一致的原因。如:刀具不一致、模具不一致, 材料不一致,设备故障,人员情绪等。特点:不是始终作用在每一个零 件上,随着时间的推移分布改变。
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2.4、过程能力/性能指数分析:
目的:过程能力满足规范的程度评价,判断能力是否充足, 寻找改进方向。
判断原则:
一般对于关键产品性能,要求Cpk≥1.67; 一般产品性能,要求Cpk≥1.33; 关键过程特性Cpk≥1.33; 一般过程特性,要求Cpk≥1.0。 分析过程:数据正态且过程受控,同时分析Cp、Cpk;数据不 正态或不受控,同时分析Pp和Ppk;Cp与Cpk,或Pp与Ppk两者相差 大,说明过程趋中性不好。对趋中性不良的过程建议优先改进参 数均值位置,然后从减少波动采取措施。
生产过程中某种缓慢的倾向起 作用所致,如风机的老化导致S82B 强度的变化;有可能是指标在某个 区间均匀变化造成的;或多个总体 数据混淆。
25
除了不合格 品后作的图形,有 时是习惯“宁小勿 大”或“宁大勿小” 造成。
数据过于分散或者数据不准 (测量方法不当、量具精度较差) 造成的;也可能是分组太细引起的。 应重新收集、整理数据。
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二、控制图应用准备及前提
1、确定过程输出特性。 2、对过程输出特性的要求。(内外部;目标值/ 规格限)上限:USL,下限LSL 3、抽样方案。 4、过程是否稳定/统计受控和服从正态分布。 (非正态转换)
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三、过程稳定性及过程能力分析步骤
1、对数据进行正态性检验: 如果P>0.05,说明原假设成立,数据为正态分布
2、进行过程统计稳定性检验(流程稳定性分析) 控制图上无报警点,说明过程稳定受控
3、单一过程能力分析/六合一过程能力分析 ➢直方图图形分析; ➢能力指数分析:
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1、流程稳定性及过程能力分析方法一:单步分析 1.1、正态性检验
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1.2、稳定性分析
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1.3、能力分析
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2、分析方法二 — 六合一能力分析
正或向右偏斜分布
“尾部”指向右侧,所有叫做“右 偏斜”,且因为其偏度值将大于0 (即为正)。例如钢水回磷,不锈 钢中包增碳,M6中As元素的含量等。
负或向左偏斜分布
“尾部”指向左侧,产生负偏差。 例如钢包的包龄,连浇炉数,铸坯 合格率等。
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2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时,即工序在此时刻处于稳 定状态时,还需要进一步将直方图同规范界限(即公差) 进行比较,以分析判断 工序满足公差的程度。
过程能力:指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化,也 就是在受控状态下,实现过程目标的能力。
过程能力指数:是过程能力与过程目标相比较,定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法: Cp:过程均值 与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk:过程均值 与规范中值不一致时的过程能力指数。
•过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力。 Pp:过程均值 与规范中值一致时的过程性能指数。 Ppk:过程均值 与规范中值不一致时的过程性能指数。 •过程性能指数表述,存在普通原因变差和特殊原因变差。
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过程能力指数计算
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Cp 不受过程位置的影 响,这个指数只是针 对双边公差而计算的。
Cpk和Cp应该总是一起 进行评价和分析。如 果Cp 值远大于对应的 Cpk值,表明有机会通 过使过程趋中来改进。
13
Pp 不受过程位 置的影响。
Ppk和Pp应该总是一 起进行评价和分析。 如果Pp值远大于对 应的Ppk值,表明有 机会通过使过程趋 中来改进。
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5
如果只存在变差的普通原因, 随著时间的推移,过程的输出 形成一个稳定的分布并可预测
如果存在变差的特殊原因, 随著时间的推移, 过程的输出不稳定
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局部措施和对系统采取措施
• 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
20
2.1、正态性检验
问题:P值≤0.05,数据非正态分布 原因:数据检测精度不够;有偏离正常区域的点;概率 曲线弯曲等
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2.2、受控性检验
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2.3直方图的观察分析与调整
2.3.1、形状分析与判断
(1)正常型: (2)偏向性: (3)双峰型 : (4)孤岛型: (5)平顶型: (6)锯齿形;
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2、过程控制和过程能力 过程控制
受控 (消除了特殊原因)
时
范 围
间 不受控
(存在特殊原因)
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过程能力
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• 每个过程可以分类如下: – 受控或不受控 – 是否有满足客户要求
满足要求 可接受 不可接受
受控 1类 2类
不受控 3类 4类
特殊原因变差
普通原因变差
普通原因和特殊原因变差
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3、过程能力及过程能力指数概念