工序能力(新)SPC
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SZ-LB 6
2016/4/16
•
•
•
异常波动：由于异常原因造成的工序质量 变化，其变化范围已超出管理图界限或有 排列缺陷。控制-指进行设立各种标准并 满足这些标准的管理方法； 基本控制装置-在工程机械以及管理系统 中已经广泛使用的反馈回路。 反馈回路：检测各种相反的变化，证实这 些变化的原因，然后采取必要的措施消灭 这些原因。
2016/4/16
SZ-LB
14
数据的种类（续）
• 计量值数据—可 用量具、仪表测 量获得的数据； 连续性 • 符合正态分布或 对数正态分布
2016/4/16
SZ-LB
15
数据的种类（续）
• 按使用目的分为五种： • 1、掌握现状用-推断工序现状或批量质量； • 2、分析用-找到问题症结 • 3、管理用-观察工序状态是否稳定，发现异 常 • 4、调节用-控制、调节行动 • 5、判定用-同规格值比较，作出判定
2016/4/16
SZ-LB
24
正态分布
• 常态分布；高斯分布 • 变量的两个特点： • 可以看作许多微小、独立的随机因素的总 结果 • 每种因素在正常情况下都不能起压倒一切 的主导作用 • 来源于高斯误差理论的研究过程
2016/4/16
SZ-LB
25
正态分布曲线
• 曲线
P(X)
σBaidu Nhomakorabea
μ
2016/4/16 SZ-LB
2016/4/16 SZ-LB 10
（SPC）统计方法的工序控制是借助统计学的 手段对生产工序进行分析评价，根据反馈信息采 取措施来达到控制质量的目标。它可以产生下列 效用： 1.它对设计和工序能力提供可靠的估计，评价具 体设计和工艺是否能达到设计目标和质量要求。 2.它帮助识别来自系统的“固有的”波动的特殊 原因，通过确定波动的量值，确定工序中最明显 的不正常波动的“统计控制”界限判断工序是否 受控。
出现 2点的可能有1种 P（ 2）= 1/36 = 2.78% 出现 3点的可能有2种 P（ 3）= 2/36 = 5.56% 出现 4点的可能有3种 P（ 4）= 3/36 = 8.33% 出现 5点的可能有4种 P（ 5）= 4/36 =11.11% 出现 6点的可能有5种 P（ 6）= 5/36 =13.89% 出现 7点的可能有6种 P（ 7）= 6/36 =16.67% 出现 8点的可能有5种 P（ 8）= 5/36 =13.89% 出现 9点的可能有4种 P（ 9）= 4/36 =11.11% 出现10点的可能有3种 P（10）= 3/36 = 8.33% 出现11点的可能有2种 P（11）= 2/36 = 5.56% 出现12点的可能有1种 P（12）= 1/36 = 2.78% 1/36+2/36+3/36+4/36+5/36+6/36+5/36+4/36+3/36+2/36+1/36 =1 出现2点、3点、…12点,这一事件是必然的。随机变量都是离散的。
2016/4/16 SZ-LB 16
收集数据的准则
• 一切用数据说话-假数 据比没有数据还要坏 • 必须经过加工-分层， 画图表、统计 • 必须分析-加工分析可 反映客观事实，寻求 改进 • 调查表是好办法
2016/4/16
SZ-LB
17
波动性与规律性
• • • • • 事件 频率 概率 小概率事件 规律
2016/4/16 SZ-LB 30
正态分布性质（续）
• P（μ-σ≤X≤μ+σ）=68.26% • P（μ-1.96σ≤X≤μ+1.96σ） =95% • P（μ-2σ≤X≤μ+2σ）=95.44% • P（μ-2.58σ≤X≤μ+2.58σ） =99% • P（μ-3σ≤X≤μ+3σ）=99.74%
2016/4/16
SZ-LB
18
事件
• 随机事件—在一定条 件下，可能出现也可 能不出现的事件（A） • 必然事件—在一定条 件下每次试验中都会 发生（U） • 不可能事件—在一定 条件下每次试验中都 不会发生（V）
2016/4/16
SZ-LB
19
频率
• 频率= m/n (0≤m/n≤1) • 对某个随机事件， 频率是稳定的，在 某固定常数附近 （概率）
工序能力与工序能力指数
SPC
2016/4/16
SZ-LB
1
目录
• • • • • • • • • •
2016/4/16
一、概述 二、基础知识 三、工序型式 四、工序管理 五、工序能力调查 六、工序能力的测定方法 七、工序能力分析 八、工序能力指数（CP/CPK）及其计算 九、工序能力的判断及处置 十、PPM与PPB管理
SZ-LB 42
2016/4/16
* * * * * * * * * * * * * * * * *
* *
*
1-理想状态-样品的顺序表明没有偏移
2016/4/16 SZ-LB 43
* * * * * * * * * * * * * * * * *
2016/4/16
SZ-LB
12
基础知识
——数据与分布
2016/4/16
SZ-LB
13
数据的种类
• 计数值数据—采用 个数计数的数据， 非连续性 • （1）计件数据-以 件或个作为整体考 察的数据；符合二 项式分布 • （2）计点数据-观 察产品的一部分中 某种特征“点”数 量；符合泊松分布 • 计数值计算得出数 据、可连续取值， 仍为计数值数据
SZ-LB 2
概述
2016/4/16
SZ-LB
3
工序与工序能力
•
•
•
工序：人、机器、材料、方法、管理环境 （5M）对产品质量综合起作用的过程。 最终目的是生产出符合规格的产品。 工序能力：经过充分标准化和管理的工序， 在一定时间内处于稳定状态（控制状态） 下的实际加工能力。又称工序保证质量的 能力；一般用“B”表示。工序能力与产品 公差毫无关系。 工序能力的量度—用标准偏差的6倍表示， 即B=6σ
SZ-LB
9
• 统计工序管制（SPC）-应用数理统 计技术管理生产过程，是管理技术与 数理统计技术的有机结合、合理配置； 它不仅是一项数理统计技术，更重要 的是一个工序管制系统，可以向前延 伸到进料管制系统，向后延伸至成品 出货管制系统。 • 推动SPC必须从整个系统设计，方能 达到维持、提升工序能力目的。
2016/4/16 SZ-LB 8
• 生产过程质量管理重点-合理组织， 有效控制5M因素，5M组合形式有变化 也有规律，必然有一种保证质量处于 最佳状态的变化与组合模式。 • 生产过程质量管理就要研究这个最佳 的变化与组合模式，借以合理规定各 个因素的运动及相互关系。 • SPC应运而生了。
2016/4/16
2016/4/16
SZ-LB
31
正态分布曲线
• 曲线
34.13 13.37 2.37 0.13 σ
2016/4/16 SZ-LB 32
计算
• 例：数据-1、2、3、4、5、6 • μ=（1+2+3+4+5+6）/6=21/6=3.5 • Σ=√ ((1-3.5)2 + (2-3.5)2 + (3-3.5)2 + (4-3.5)2 + (5-3.5)2 + (6-3.5)2 )/(61)=√(6.25+2.25+0.25+0.25+2.25+6.25)/5= √17.5/5=√3.5=1.87
μ+σ
x
26
曲线特点
• 中间高、两边低、形 状象钟 • 有最高点，以此点横 坐标为轴、曲线左右 对称向两边快速单调 下降 • 对称轴两边面积相等
2016/4/16
SZ-LB
27
正态分布函数
• 两个参数： • μ—期望值（均值）表 示位置特征，曲线顶 点的横坐标 • σ—标准偏差（均方差） 反映变量取值的分散 程度，决定曲线形状 特征，拐点到对称轴 的距离
SZ-LB 5
2016/4/16
• •
• •
稳定状态：仅受偶然原因影响的状态。 偶然原因：引起工序质量微小变化；其在技术 上难以查明与消除，或在经济上不值得查明与 消除的原因。如原材料性能、成分的微小差异； 刀具的正常磨损；夹具的微小松动等 正常波动：由于偶然原因造成的工序质量变化。 其变化范围，在管理图的界限内并随机变化。 异常原因：引起工序质量发生异常变化的，可 以查明和消除的原因。如工人违犯操作规程， 原材料规格和材质不符。机床振动过大，仪器 仪表失灵，刀具过度磨损或损坏，夹具严重松 动等。
2016/4/16
SZ-LB
33
练习题 • 1、试依据下列两组数据计算 其X，R，S • （1）50，50，50，50，100； • （2）40，50，60，60，90；
2016/4/16
SZ-LB
34
答案
• X1=（50+50+50+50+100）/5=60 • R1=100-50=50 • S1=√﹛（50-60）2+ （50-60）2 + （50-60）2 + （50-60）2 + （10060）2﹜ /（5-1）=22.4
2016/4/16
SZ-LB
7
SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL）应运而生 • 生产过程质量管理是TQM的中心环节与 重点阶段。其任务是： • 建立能够生产高质量产品的生产系统。 • 严格执行技术标准（OI），使产品质量 全面达到或超过技术标准要求。 • 搞好生产过程中的产品质量分析，及时 消除隐患，提高成品率，减少不良品率
2016/4/16
SZ-LB
20
概率
• 概率一定条件下 一个随机事件发 生的可能性；衡 量事件发生可能 性大小的尺度(p) • p=P(A)
•
• 随机事件： 0≤p≤1 • 必然事件： • P（U）=1 • 不可能事件： • P（V）=0 • 概率规律性
SZ-LB 21
2016/4/16
一次掷两个骰子出现2点、3点、4点…12点的概率是多少?
2016/4/16
SZ-LB
22
小概率事件
• 在大量试验中出现 概率非常小，但非 不可能事件；概率 与零非常接近 • 统计推断理论的基 础—小概率事件
2016/4/16
SZ-LB
23
波动性与规律性
• 规律分为两种: • 确定性—在确定条件下可准确预言事件发 生的后果 • 概率性—在确定条件下只能知道事件发生 与否的可能性 • 分布是波动规律性的集中表现 • 波动是在分布范围内的变动
2016/4/16 SZ-LB
HAN 11
•
• • •
3.它为工序提供一个“早期报警”系统， 防止废品的产生。 4.它可以减少在质量控制中对常规检验的 依赖性。 系统地使用统计方法的工序控制是一条简 捷的改进质量和提高生产率的途径。 工序控制主要作用-使工序按所规定的正 确要求和均匀的操作水平运转，从其获得 最多的产品和最大的利益；其主要工具就 是控制图。
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SZ-LB
40
工序型式
2016/4/16
SZ-LB
41
七种工序型式
•
• • • • •
1理想状态-工序处于统计状态下的状态； 2由于工具磨损或活性溶液耗竭而引起时间的偏 移； 3工具调整引起尺寸的突然变化； 4中断-在中断期间机器冷却，然后渐渐回热直到 恢复原有尺寸； 5周一早晨开动机器，同时调整有关工具； 6调整频繁或校正过大； 7改变原料所引起的离差和尺寸变化。
2016/4/16
SZ-LB
35
• X2=（40+50+60+60+90）/5=60 • R2=90-40=50 • S2=√﹛（40-60）2+ （50-60）2 + （60-60）2 + （60-60）2 + （9060）2﹜ /（5-1）=18.70
2016/4/16
SZ-LB
36
关于测试数据的“ 分布”
SZ-LB 4
2016/4/16
为什么要用6σ表示工序能力
• • —兼顾全面性和经济性两个方面。 当生产过程处于控制状态时，在X±3σ的 范围内包括99.73%的合格品;若取X±4σ 的范围为99.994%;X±5σ的范围为 99.994%;虽全面但不经济.为了增加较少 的合格品比例,却要在设备精度,操作工人 技术水平等方面付出较高的代价,付出的代 价远远超出所获得的效益
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正态分布曲线
• 曲线
σ
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正态分布的性质
• 服从正态分布的随机变量取值区域为整个 数轴，横轴为渐进线 • 函数永为正，曲线在横轴上方 • 曲线与横轴所围面积等于1 • x=μ时，曲线处于最高点，向两边下降 • 对称性，左右面积相等 • 曲线形状由x,σ决定
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•
•
•
异常波动：由于异常原因造成的工序质量 变化，其变化范围已超出管理图界限或有 排列缺陷。控制-指进行设立各种标准并 满足这些标准的管理方法； 基本控制装置-在工程机械以及管理系统 中已经广泛使用的反馈回路。 反馈回路：检测各种相反的变化，证实这 些变化的原因，然后采取必要的措施消灭 这些原因。
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数据的种类（续）
• 计量值数据—可 用量具、仪表测 量获得的数据； 连续性 • 符合正态分布或 对数正态分布
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数据的种类（续）
• 按使用目的分为五种： • 1、掌握现状用-推断工序现状或批量质量； • 2、分析用-找到问题症结 • 3、管理用-观察工序状态是否稳定，发现异 常 • 4、调节用-控制、调节行动 • 5、判定用-同规格值比较，作出判定
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正态分布
• 常态分布；高斯分布 • 变量的两个特点： • 可以看作许多微小、独立的随机因素的总 结果 • 每种因素在正常情况下都不能起压倒一切 的主导作用 • 来源于高斯误差理论的研究过程
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正态分布曲线
• 曲线
P(X)
σBaidu Nhomakorabea
μ
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2016/4/16 SZ-LB 10
（SPC）统计方法的工序控制是借助统计学的 手段对生产工序进行分析评价，根据反馈信息采 取措施来达到控制质量的目标。它可以产生下列 效用： 1.它对设计和工序能力提供可靠的估计，评价具 体设计和工艺是否能达到设计目标和质量要求。 2.它帮助识别来自系统的“固有的”波动的特殊 原因，通过确定波动的量值，确定工序中最明显 的不正常波动的“统计控制”界限判断工序是否 受控。
出现 2点的可能有1种 P（ 2）= 1/36 = 2.78% 出现 3点的可能有2种 P（ 3）= 2/36 = 5.56% 出现 4点的可能有3种 P（ 4）= 3/36 = 8.33% 出现 5点的可能有4种 P（ 5）= 4/36 =11.11% 出现 6点的可能有5种 P（ 6）= 5/36 =13.89% 出现 7点的可能有6种 P（ 7）= 6/36 =16.67% 出现 8点的可能有5种 P（ 8）= 5/36 =13.89% 出现 9点的可能有4种 P（ 9）= 4/36 =11.11% 出现10点的可能有3种 P（10）= 3/36 = 8.33% 出现11点的可能有2种 P（11）= 2/36 = 5.56% 出现12点的可能有1种 P（12）= 1/36 = 2.78% 1/36+2/36+3/36+4/36+5/36+6/36+5/36+4/36+3/36+2/36+1/36 =1 出现2点、3点、…12点,这一事件是必然的。随机变量都是离散的。
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收集数据的准则
• 一切用数据说话-假数 据比没有数据还要坏 • 必须经过加工-分层， 画图表、统计 • 必须分析-加工分析可 反映客观事实，寻求 改进 • 调查表是好办法
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波动性与规律性
• • • • • 事件 频率 概率 小概率事件 规律
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正态分布性质（续）
• P（μ-σ≤X≤μ+σ）=68.26% • P（μ-1.96σ≤X≤μ+1.96σ） =95% • P（μ-2σ≤X≤μ+2σ）=95.44% • P（μ-2.58σ≤X≤μ+2.58σ） =99% • P（μ-3σ≤X≤μ+3σ）=99.74%
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事件
• 随机事件—在一定条 件下，可能出现也可 能不出现的事件（A） • 必然事件—在一定条 件下每次试验中都会 发生（U） • 不可能事件—在一定 条件下每次试验中都 不会发生（V）
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频率
• 频率= m/n (0≤m/n≤1) • 对某个随机事件， 频率是稳定的，在 某固定常数附近 （概率）
工序能力与工序能力指数
SPC
2016/4/16
SZ-LB
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目录
• • • • • • • • • •
2016/4/16
一、概述 二、基础知识 三、工序型式 四、工序管理 五、工序能力调查 六、工序能力的测定方法 七、工序能力分析 八、工序能力指数（CP/CPK）及其计算 九、工序能力的判断及处置 十、PPM与PPB管理
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1-理想状态-样品的顺序表明没有偏移
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基础知识
——数据与分布
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数据的种类
• 计数值数据—采用 个数计数的数据， 非连续性 • （1）计件数据-以 件或个作为整体考 察的数据；符合二 项式分布 • （2）计点数据-观 察产品的一部分中 某种特征“点”数 量；符合泊松分布 • 计数值计算得出数 据、可连续取值， 仍为计数值数据
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概述
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工序与工序能力
•
•
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工序：人、机器、材料、方法、管理环境 （5M）对产品质量综合起作用的过程。 最终目的是生产出符合规格的产品。 工序能力：经过充分标准化和管理的工序， 在一定时间内处于稳定状态（控制状态） 下的实际加工能力。又称工序保证质量的 能力；一般用“B”表示。工序能力与产品 公差毫无关系。 工序能力的量度—用标准偏差的6倍表示， 即B=6σ
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• 统计工序管制（SPC）-应用数理统 计技术管理生产过程，是管理技术与 数理统计技术的有机结合、合理配置； 它不仅是一项数理统计技术，更重要 的是一个工序管制系统，可以向前延 伸到进料管制系统，向后延伸至成品 出货管制系统。 • 推动SPC必须从整个系统设计，方能 达到维持、提升工序能力目的。
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• 生产过程质量管理重点-合理组织， 有效控制5M因素，5M组合形式有变化 也有规律，必然有一种保证质量处于 最佳状态的变化与组合模式。 • 生产过程质量管理就要研究这个最佳 的变化与组合模式，借以合理规定各 个因素的运动及相互关系。 • SPC应运而生了。
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正态分布曲线
• 曲线
34.13 13.37 2.37 0.13 σ
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计算
• 例：数据-1、2、3、4、5、6 • μ=（1+2+3+4+5+6）/6=21/6=3.5 • Σ=√ ((1-3.5)2 + (2-3.5)2 + (3-3.5)2 + (4-3.5)2 + (5-3.5)2 + (6-3.5)2 )/(61)=√(6.25+2.25+0.25+0.25+2.25+6.25)/5= √17.5/5=√3.5=1.87
μ+σ
x
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曲线特点
• 中间高、两边低、形 状象钟 • 有最高点，以此点横 坐标为轴、曲线左右 对称向两边快速单调 下降 • 对称轴两边面积相等
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正态分布函数
• 两个参数： • μ—期望值（均值）表 示位置特征，曲线顶 点的横坐标 • σ—标准偏差（均方差） 反映变量取值的分散 程度，决定曲线形状 特征，拐点到对称轴 的距离
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稳定状态：仅受偶然原因影响的状态。 偶然原因：引起工序质量微小变化；其在技术 上难以查明与消除，或在经济上不值得查明与 消除的原因。如原材料性能、成分的微小差异； 刀具的正常磨损；夹具的微小松动等 正常波动：由于偶然原因造成的工序质量变化。 其变化范围，在管理图的界限内并随机变化。 异常原因：引起工序质量发生异常变化的，可 以查明和消除的原因。如工人违犯操作规程， 原材料规格和材质不符。机床振动过大，仪器 仪表失灵，刀具过度磨损或损坏，夹具严重松 动等。
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练习题 • 1、试依据下列两组数据计算 其X，R，S • （1）50，50，50，50，100； • （2）40，50，60，60，90；
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答案
• X1=（50+50+50+50+100）/5=60 • R1=100-50=50 • S1=√﹛（50-60）2+ （50-60）2 + （50-60）2 + （50-60）2 + （10060）2﹜ /（5-1）=22.4
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SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL）应运而生 • 生产过程质量管理是TQM的中心环节与 重点阶段。其任务是： • 建立能够生产高质量产品的生产系统。 • 严格执行技术标准（OI），使产品质量 全面达到或超过技术标准要求。 • 搞好生产过程中的产品质量分析，及时 消除隐患，提高成品率，减少不良品率
2016/4/16
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概率
• 概率一定条件下 一个随机事件发 生的可能性；衡 量事件发生可能 性大小的尺度(p) • p=P(A)
•
• 随机事件： 0≤p≤1 • 必然事件： • P（U）=1 • 不可能事件： • P（V）=0 • 概率规律性
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2016/4/16
一次掷两个骰子出现2点、3点、4点…12点的概率是多少?
2016/4/16
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小概率事件
• 在大量试验中出现 概率非常小，但非 不可能事件；概率 与零非常接近 • 统计推断理论的基 础—小概率事件
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SZ-LB
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波动性与规律性
• 规律分为两种: • 确定性—在确定条件下可准确预言事件发 生的后果 • 概率性—在确定条件下只能知道事件发生 与否的可能性 • 分布是波动规律性的集中表现 • 波动是在分布范围内的变动
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HAN 11
•
• • •
3.它为工序提供一个“早期报警”系统， 防止废品的产生。 4.它可以减少在质量控制中对常规检验的 依赖性。 系统地使用统计方法的工序控制是一条简 捷的改进质量和提高生产率的途径。 工序控制主要作用-使工序按所规定的正 确要求和均匀的操作水平运转，从其获得 最多的产品和最大的利益；其主要工具就 是控制图。
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工序型式
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七种工序型式
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1理想状态-工序处于统计状态下的状态； 2由于工具磨损或活性溶液耗竭而引起时间的偏 移； 3工具调整引起尺寸的突然变化； 4中断-在中断期间机器冷却，然后渐渐回热直到 恢复原有尺寸； 5周一早晨开动机器，同时调整有关工具； 6调整频繁或校正过大； 7改变原料所引起的离差和尺寸变化。
2016/4/16
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• X2=（40+50+60+60+90）/5=60 • R2=90-40=50 • S2=√﹛（40-60）2+ （50-60）2 + （60-60）2 + （60-60）2 + （9060）2﹜ /（5-1）=18.70
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关于测试数据的“ 分布”
SZ-LB 4
2016/4/16
为什么要用6σ表示工序能力
• • —兼顾全面性和经济性两个方面。 当生产过程处于控制状态时，在X±3σ的 范围内包括99.73%的合格品;若取X±4σ 的范围为99.994%;X±5σ的范围为 99.994%;虽全面但不经济.为了增加较少 的合格品比例,却要在设备精度,操作工人 技术水平等方面付出较高的代价,付出的代 价远远超出所获得的效益
2016/4/16 SZ-LB 28
正态分布曲线
• 曲线
σ
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正态分布的性质
• 服从正态分布的随机变量取值区域为整个 数轴，横轴为渐进线 • 函数永为正，曲线在横轴上方 • 曲线与横轴所围面积等于1 • x=μ时，曲线处于最高点，向两边下降 • 对称性，左右面积相等 • 曲线形状由x,σ决定