第六章SPC教材及CPK基础知识

™ Measurement 测量 (gage repeatability & reproducibility)(重复性及再现 性)
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2005.07.15
第六章SPC教材及CPK基础知识
三.SPC的分类
1.計量值管制圖(Control Charts For Variables):
a.平均值與极差管制圖( X-R Chart )
五、计量型数据控制图的应用
１.抽样数目与选择计量值控制的关系表
抽样数目
控制图种类
2~6 Xbar-RChart\X–RChart 均值和极差图 \ 中位数图
>6 Xbar-RChart 均值和标准差图
1
Xbar-RmChart 单值和移动极差图
2.抽样次数的确定: 通常惯例是每班20-25次,最少20组,一般25组较合适。 子组的样本容量（抽样数目）为4-5组。
散布宽度
形状
系统缺失需要由过程能力去发现，且应由管理层努力去清除的共同 原因，这类原因约占过程问题的85%。
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Variability 变化
v 恶魔是在偏差中.正如在自然界中没有两 个事物是完全一样的,我们不能够制造两 个相同
v 在生活上我们不能避免变化!每个工序有 变化、每次测量有变化、每个样品有变 化！
系统特殊性变异
范围
特殊性变异可由简单的统计技术分析而得。一般称为局部问题结策，这类原因约 占过程问题的15%。
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B.随机性变异:过程中的变异因素是在统计管制状态下,其产品的特性 有固定的分配,即分配位置、分配散布及分配形状三种。
位置
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2 . 变异：任何系统中均存在变异,因此没有任何两件成品是完全相同的。 变异的类别：根据变异的原因，可分为随机性变异和特殊性变异两种。 A.特殊性变异：过程中变异因素是不在统计管制状态下的非随机性原因，其产品 分配亦无固定分配。
时间
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3.测试并修正极差R是否在统计控制之内的决策图
•是否所有极差数据都包括在控制界限内
•(平均值亦可参考)
•是
•否
•是否只有一至两个极差数据超出
•是 •把这一至两个平均值和极差数据弃置
•再计算X ,R 和极控制界限
•极差受控制
•是
•否
•使用p或np图
• ＮＯ
•子组均值是否能 •很方便的计算？
•yse
•子组容量是否 •大于或等于9？
•yse
•使用C或U图
ห้องสมุดไป่ตู้
• ＮＯ
•使用中位数图
• ＮＯ
•使用 •X-R图
•是否能方便地计 •算每个子组的S值？
•yse
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•使用 •X-S图
• ＮＯ
•使用 •X-R图
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广泛应用 7 . ISO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用,有专门的要素
要求
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二. SPC控制图的基本原理
1.SPC控制图按照3Sigma原理来设制控制界限 它将控制界限设在X± 3Sigma的位置上。在过程正常的 情况在，在约有99.73%的数据在上下限之内。所以观察 控制图的数据位置，就能了解过程情况有没有改变。
下 限 LCLx = X-A2R
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R管制圖
中心線 上線 下線
CLR = R UCLR = D4R LCLR = D3R
※A2, D4, D3由系數表查得
n
2
3
4
5
6
7
8
9 10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
SPC的典型工具是品质控制图,利用简单的图 表提供以下资料:
①质量改进; ②确定工序能力; ③决定产品规格; ④决定生产过程。
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一、SPC的起源与发展
1 . 1924年修华特博士在贝尔实验室发明了品质控制图 2 . 1939年修华特与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》 3 . 战后英美两国将品质控制图方法引进制造业,并应用于生产过程 4 . 1950年,戴明到日本演讲,介绍了SQC的技术与观念 5 . SQC是在发生问题后才去解决问题,是一种浪费,所以发展出SPC 6 . 美国汽车制造商福特、通过公司等亦SPC很重视,所以SPC得以
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Sources of Variation 变化的来源
v Variability can come about due to changes in: v 变化可以来自下列的改变:
™ Material quality 材料品质 ™ Machine settings or conditions 机器设定或状态 ™ Manpower standards 工艺标准 ™ Methods of processing 加工方法 ™ Measurement 测量 ™ Environment 环境
v 如有一点或多点在控制限外怎办?
™ 调查每点的指定性原因. ™ 如找出并纠正这指定性原因,排除这点并用其余各点计
算新的试行控制限. ™ 重新审核各点,可能现在有些点在新的试行控制限外. ™ 如果我们不能找出那指定性原因怎办?两种选择:排除或
保留那点. ™ 如果在没有分析判断下,只是假设工序在过去是不受控
b.中位值與极差管制圖( •X~-R Chart )(Me-R)
c.個別值與移動极差管制圖( X-MR Chart ) d.平均值與標准差管制圖( X-S Chart )
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2.計數值管制圖(Control Charts For Attributes)
D3 *
*
*
*
* 0.08 0.14 0.18 0.22
A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
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Ｃ．过程控制解释
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B.计算控制线 1.計算總平均值 ( X )
•x1+x2+x3+……+xk
X=
•k
2.計算极差之平均值( R ) Xmax-Xmin (各組最大值-最小值)
•R1+R2+R3+……+RK
R=
•k
3.計算管制界限及繪出
X管制圖
中心線 CLx = X
上 限 UCLx = X+A2R
•特性相同吗？或 •不能按抽组取样吗？
•yse •使用单值图X-MR
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• ＮＯ
•关心的是不 •合格品率-即 •“坏”零件的百 •分比吗？
•yse
• ＮＯ
•关心的是不合格数即 •单位零件不合格数吗？
•yse
•抽样数是否固定？ • ＮＯ •使用P图
•yse
•抽样数是否固定？ • ＮＯ•使用U图
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Types of Variation 变化的种类
v One way of classifying variation is:
v 变化可分类成:
™ within unit 工件内
(positional variation) (位置变化)
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2020/11/27
第六章SPC教材及CPK基础知识
SPC的目的 : 是要控制过程达到 “受控制的 状态”, 其主要是用于对过程的控制,因为过程是 问题的根源,需要对过程进行定时检查,以达到尽早 找出问题,减少浪费之目的.SPC的最终目标在“预 防题问的发生”及减少浪费”。
而现在将不会发生而排除这点,新的试行控制线将会产 生更多的假警报. ™ 我们可以保留这点及考 虑 这试行控制线为适合的,如这 点真是显示出工序是不受控的,控制线会将会太宽 。但 一或两点不会将图明显地扰乱.
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过程控制不稳定的基本表现
•Sample Number or Time
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过程控制不稳定的基本表现
2 . 漂移或走动 ™ k个连续点(通常7,8或9)在中心线一侧 ™ 5个连续点中有4点超出1(同侧) ™ 3个连续点中有2个超出2(同侧)
漂移或走动的普遍原因 ™ 新的工人,方法,原料或机器 ™ 检查方法或标准变化 ™ 操作技能和/或主动性变化
并可适合现在或将来使用.
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2.记录原始数据
•3.計算各組平均值( X )
•X1+X2+X3+……+X n
• X=
•n
•
•4.計算各組全距( R )
• R=Xmax-Xmin (各組最大值-最小值)
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X-R图的组成
A.收集数据
1.选择子组大小、频率和数据
a.子组大小:一般为4~5件连续生产的产品的组合 b.子组的频率:其目的是检查经过一段时间后过程的变化。 子组频率可以是每班两次或每小时一次或其他可行的频 率。
c.子组数的大小:通用守则是最少20个点,代表100个读数。 我 们 收 集 25 个 点, 代 表 125 个 读 数 。 v 这试行控制线可以帮助我们推算出工序在过去是否受控,
a.不良率管制圖 ( p Chart ) b.不良數管制圖 ( np Chart ) c.缺點數管制圖 ( c Chart ) d.單位缺點數管制圖 ( u Chart )
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四、控制图选用决策图
•确定控制项目
•是计量型数据吗？
•yse
．工序的控制线是设定于+/-3标准差 .
．标准差可从常数表中对照得来.
•X-bar-chart measures variability between samples 平 均 X 图 测 量样本之间的变
异。
•R-chart measures variability within
samples R 图 测 量 样本中的变异。
•Sample Quality Characteristic
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•Sample Number or Time
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•Upper Control Limit •+ 2 •+ 1 •Center Line •- 1 •- 2 •Lower Control Limit
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过程控制不稳定的基本表现
3 . 趋势 －k个连续点(通常5,6或7)向同一方向移动
•Sample Quality Characteristic
v 趋势的普遍原因•Sample Number or Time －新的工人,方法,原料或机器 －检查方法或标准变化 －操作技能和/或主动性变化
1. 任一点超出控制界线（1点超±3 界线）
普遍原因
新的工人,方法,原料或机器 检验方法和标准变化 操作员的技能和/或主动性变化
•Upper Control Limit
•Sample Quality Characteristic
•Center Line
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•Lower Control Limit
™ between units 工件与工件(unit-unit variation) (工件变化)
™ between lots 批与批 (lot-lot variation) (批变化)
™ between lines (line-line variation) 生产线与生产线 (生产线变化)
™ across time 不同时间之间(time-time variation) (时间变化)
•计算平均值的界限控制
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•否 •三个或以上的极差数据超出界限
•不要计算平均值界限 •解决变异原因 •收集数据
•计算新极差界限
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平均值與极差管制圖
(X-R Chart)
X-R图是最常用的管制图,大多数的情况下都可用.
． 将平均数与极差图相化来检测系统是否恒常