SPC统计过程控制培训课程

1-5.取样方法
控制图是由样本之数据,推测制造工程是否在稳定之控 制状况中,因此选取之样本必须具有代表性,所以原则 上在工作线上按不同之机器,不同之操作人员等分别取 样，这样可避免机器、操作人员等因素之变异而发生 特殊原因。 X-R控制图之样本,为了合理、经济及有效,大多取4或5 。 取样时最重要是合理样组,欲尽量使样组内之变异小, 样组与样组间之变异大.控制图才易生效。 要使样组内之变异小，必须使样本在相同条件下制造 ，一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多 个子组可以很好地用来检验稳定性。（将收集的数据29
2.628 inch
2.632 inch 以上两个数据 有差距吗？
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这两个数据能…？
它们可以告诉我们一个大概的情况。 但是……
该工序变差到底有多大？ 下一个产品又会怎样呢？
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仅靠这两个数据不能回答 这两个问题！
结论： 少量的测量数据不能说明过程的变
差范围。！
问题：
那怎样才能知道过程的变差范围呢？ ？？？
在第4階段,修瓦特博士(1924年)發表“製造產品品質的經濟 控制”以後,統計方法在品質控制的運用,即接連不斷,現今 ISO9000系列另專章說明統計方法的應用,其不僅用於生產 後(檢驗)階段,舉凡市場開發及至顧客抱怨均派上用場。
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2.过程控制的需要
检测——容忍浪费 预防——避免浪费
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3.变差是什么？
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9.关于变差，我们想知道什么？ 多大？ 种类？ 可预测吗？
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9.关于变差，我们想知道什么？ 多大？ 种类？ 可预测吗？
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10.变差与过程分布关系
可以通过直方图的方式关注过程分布情况
当你测量了一定数量的产品后，就会形成一条 曲线，这便是质量特性X的分布：
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11.什么是正态分布 ?
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我们将正态曲线和横轴之间的面积看作1,可 以计算出上下规格界限之外的面积,该面积 就是出现缺陷的概率,如下图:
缺陷品
LSL
USL
合格品
缺陷品
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标准的正态分布
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从上述公式可看出,工序西格玛值是平均值与规格上 下限之间包括的标准差的数量,表示如下图:
LSL
USL
1σ 2σ
μ
3σ
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12.过程分类
50.2 50.4 51.6 50 50.6 50.8 50.8 49.2 49.4 49.8 49 50.4 51.2 49 52.2 51.2 49.8 49.4 50 49.6 51.2 50.2 49.6 50.8 49.8
8 34 8 4 7 3 8 7 4 5 5 5 4 1 7 4 5 5 4 5 7 2 7 5
一种用于计量型数据的,连续的,对称的钟型频 率分布,它是计量型数据用控制图的基础.当一 组测量数据服从正态分布时,有大约68.26%的测 量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大 约95.44%的测量值将落在平均值处正负两个标 准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值 处正负三个标准差的区间内.
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控制图的绘制
A. X-R控制图的作法 (1)收集100个以上数据,依 测定时间顺序或群体顺序排 列. (2)把2-6个(一般采4-5个) 数据分为一组. (3)把数据记入数据表. (4)计算各组的均值X. (5)计算各组的全距ΣR.X (6)计算总平均X=组数
ΣX (7)计算全距平均R=组数
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Ppk---过程表现的性能指数，定义为PPL 或PPU中的最小值。
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1-12.过程能力计算
Cp=(USL-LSL)/6σ USL:工程规范的上限 LSL:工程规范的下限
σ=R/d2:为过程特性标准差的估计值，这里指
过程中统计抽样值的分布宽度的量度，与子组 大小相关。 Cpk=Min(CpU或CpL) Pp =(USL-LSL)/6σ
监控过程性能 查找偏差的特殊原因并采取措施
改进过程
改变过程从而更好地理解普通原因变差 减少普通原因变差
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二、计量型控制图
1 均值与极差控制图(X-R) 2 均值与标准差控制图(X－S)
~
3 中位数与极差控制图(X -R) 4 单值与移动极差控制图(X-MR)
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D
PPK < 1.00
A
1.33 ≦ CPK
B
1.00 ≦ CPK < 1.33
C
CPK < 1.00
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1-13.控制线延用
如果均值和极差控制图过程波动不存在异常现 象；
初始过程能力达到预期的期望值，即PPK1.67 以上；
那么均值极差控制图中的控制线将为相同条件 过程，（同过程、同特性）量产时的过程管控 线，即为：过程管控标准。
1.计量型控制图(均值极差图)
1-1. 定义：在计量值控制图中，均值与极差控制图 系最实用的， 所谓均值与极差控制图，就是 平均值控制图(X-Chart)和极差控制图(RChart)二者合并使用，平均值控制图就是控制 平均值之变化，即分配之集中趋势之变化，极差 控制图则控制变异之程度，即分配之散布状况。
查 考,分析,判断.
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1-8 X-R控制图用的系数
n A2
d2
d3
D3
D4
2 1.880 1.125 0.853 --
3.267
3 1.023 1.693 0.888 --
2.574
4 0.729 2.059 0.880 --
2.282
5 0.577 2.326 0.864 --
2.114
6 0.483 2.534 0.848 --
12 0.266 3.258 0.778 0.283 1.717
32 32
1-11.过程能力解释
Cp--- 稳定过程的能力指数，代表过程的 长期能力，已排除过程的特殊原因；
Cpk---稳定过程的能力指数，定义为CPL 或CPU中的最小值；
Pp---过程表现的性能指数，代表过程在 一段时间内的表现，未排除过程的特殊原 因；
1-6.绘制X-R控制图实例
组号 X1 X2 X3 X4 X5
X
R
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 46 49 48 54 53 47 49 47 47 48 48 48 52 48 51 53 49 47 52 48 51 46 50 50 50 51 51 52 50 49 54 52 45 46 52 51 51 52 50 51 49 48 49 50 48 52 53 50 54 51 54 52 52 50 49 51 52 53 53 50 50 53 51 47 51 53 50 49 52 52 50 51 48 50 51 52 50 52 46 53 51 51 50 50 48 50 50 48 49 52 46 50 50 47 48 49 51 50 49 51 48 50 54 50 49 51 50 51 51 51 46 50 53 51 51 48 52 52 49 52 54 50 50 51 46
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4. X = 製程分配之平均值
製程能力指數(總合指數)：
代
號
判斷
PPK CPK
初期製程能 力指數
(初期分析 用)
量產製程能 力指數
(製程中如 以控制圖執 行控制可代 PPK)
計算公式
见公式
见公式
等
級
分級基準
A
1.67 ≦ PPK
B
1.33 ≦ PPK < 1.67
C
1.00 ≦ PPK < 1.33
注：过程存在4M1E变更时，则由工程、生产 、品管等与过程相关的部门一起讨论判定重新 进行过程能力研究，计算新的控制线。
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製程能力分析與製程基準：
代
號
判斷
準確值
計算公式
等
雙邊規格時
單邊規格時 級
A
分級基準 │Ca│≦12.5%
(比較製程分
X-μ
Ca 配中心與規格 Ca =
平均值一致之 情形)
T/2
精密度
B 12.5% <│Ca│≦25%
--
C 25% <│Ca│≦50%
D 50% <│Ca│
(比較製程分
散寬度與公差
方法 Methods
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4.变差的类型
没有任何两样事物是一模一 样的； 例如： 两片雪花， 两个人的指纹， 同一台机器所生产的两件产品。
所有工序都存在变差；
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5.变差产生的原因
普通原因
又叫系统原因、不可查原因等 如：天气的变化、环境的影响、物料在一定范围内
的变化、已经作业标准执行作业的变化、其他未知 的原因等
源自文库
UCL=D4R=10.77
LCL=D3R
(n<7,故不考虑
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1-7.如何计算控制界限？？
X控制图:中心线 CL=X 上限 UCL=X+A2R 下限 LCL=X-A2R
R控制图:中心线CL=R 上限 UCL=D4R 下限 LCL=D3R
A2, D4, D3可查表 绘控制界限,并将点点入图中. 记入数履历及特殊原因,以备
1-2.功用:制程变异的原因可分为:偶然原因和异常 原因,控制图主要用来控制异常,追查真因,采取行 动,使制程恢复正常.
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1-3.均值和极差图的适用范围: 可用以控制分组的计量数据 即每次同时取到几个数据之地方， 数据属于计量型，如长度、重量、阻抗、零件
厚度、内外径等等。
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1-4.均值和极差图制作 假设：从生产线抽取并测量2个
在一个程序的个别项目/ 输出之间的 不可避免的差异(可分普通和特殊原 因)
变差的例子 你的操作有变化 机器有变化 你的仪器有变化 产品的质量特性有变化
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变差的起源……
测量 Measurement
人力 Manpower
变差
环境 Mother-natured
物料 Material
机械 Machine
UCL=53.08
X
CL=50.15
LCL=47.22
UCL=10.77
CL=5.08
R
1) X=∑X/25=50.15 R=∑R/25=5.08 (A2=0.577, D4=2.12)
2) X控制图: CL=X=50.15 UCL=X+A2R=53.08 LCL=X-A2R=47.22
3) R控制图: CL=R=5.08 )
过程可以用受控/不受控/满足规范/不满足规范来 分类
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13.过程分类
满足要求 满足规范
不满足规范
受控 1类 2类
不受控 3类 4类
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15.过程的改进循环及过程控制
分析过程
本过程应该做些什么？ 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。
维护（控制）过程
特殊原因
又叫异常原因、可查明原因等 如：机器突然变化、未按照作业标准操作、使用规
格外的物料、工治具磨损等
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7.变差的普通原因
每一个成品都不相同 如果过程中，只有普通原因之变异存在，则其成品将形成 一个很稳定之分布，而且是可以预测的。
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8.变差的特殊原因
如果过程中,有异常原因之变异存在，则其成品 将为不稳定，而且无法预测。
SPC统计过程控制培训 课程
课程大纲 一、SPC的基本概念; 二、计量型控制图; 三、计数型控制图; 四、过程控制图判定和注意事项
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一.SPC的基本概念
1.什么是SPC?
S = Statistical P= Process C = Control
統計製程控制
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1.什么是SPC?
品質控制的發展六階段為: 1.操作工品管 2.領班品管 3.檢驗員品管 4.統計品管 5.全面品管 6.全面品質經營
T
Cp 範圍)
Cp =
Su - X A
Cp=
B
3σ
C
1.33 ≦ Cp 1.00 ≦ Cp < 1.33 0.83 ≦ Cp < 1.00
6σ
X - Sl D
Cp < 0.83
Cp=
3σ
註：上表之符號意義如下
1. μ = 規格中心 2. T (公差) = Su - Sl = 規格上限 – 規格下限
3. σ = 製程分配之群體標準差估計值。
σS：= √ ∑(Xi-X)2/n-1一个过程特性单值分布的
标准差，与整个i过=1 程的分布宽度相关。
Ppk=Min(PPU或PPL)
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过程能力计算
CPU=(USL-X)/ 3σR/d2 CPL=(X -LSL)/ 3σR/d2 PPU=(USL-X)/ 3σS PPL=(X -LSL)/ 3σS
2.004
7 0.419 2.704 0.838 0.076 1.924
8 0.373 2.847 0.820 0.136 1.864
9 0.337 2.970 0.808 0.187 1.816
10 0.308 3.078 0.797 0.223 1.777 CASE 1 11 0.285 3.173 0.787 0.256 1.744