1、SPC理论培训教材,(最基础版),什么是SPC,Statistical: (统计)以概率统计学为基础,用科学的方法分析数据、得出结论; 使用数据分析Process: (过程)有输入-输出的一系列的活动;分析研究过程Control: (控制)事物的发展和变化是可预测的;作出调节和行动,控制图发现问题并预警,警报,SPC的意义,质量管理的基本要求告诉我们:要改善质量不能仅靠事后检验,而是在发现有废品产生的先兆时就进行分析改进,从而预防废品的产生。,控制图就是运用数 理统计原理进行这 种预防的工具,生产中使用SPC,变化(波动)的概念,为什么生产线的产品质量特性会有变化,变化是由波动引起的:一个过程
2、中有许多波动源的存在每个波动源发生是随机的时大时小地影响着过程的输出-质量特性.质量特性有波动是正常现象,无波动则是虚假现象管理和操作任何一个过程就是要把波动限制在一定 范围之内.,特殊原因,普通原因,过程固有的变化,主要由产品和设计过程中所存在的变化,有85%是普通原因变化,外部条件对正常过程操作作用的结果,只需对影响的外部条件采取行动即可消除,过程中所存在的变化,仅有15%是特殊原因变化,变化(波动)原因的分类,5M1E,人(man) 机(machine) 料(material) 法(method) 测(measure) 环(environment),生产中引起变化的原因,过程控制的目的就
3、是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。 所以要从这几个方面找原因。,SPC控制图三要素,上控制线,数据点,中心线,下控制线,控制图控制线,SPC控制图的控制线 一个控制图通常有三条线中心线简称CL线,位置与正态分布均值重合.上控制线简称UCL ,位置在+3处.下控制线简称LCL ,位置在-3处.,控制界限与规格界限区别,规格由客户或设计部门给出;控制界限由过程的实际数据统计计算得出;一般情况下,控制界限严于规格;,练习,SPC控制图的分类,计量值控制图: 1).均值-极差控制图(X bar-R) 2).均值-标准差控制图(X bar S) 3).单值-移动极差控制图(X-MR)计数值控
4、制图: 4).不良率控制图(p) 5).不良数控制图(np) 6).缺陷数控制图(c) 7).单位缺陷数控制图(u),最常用的是以上的1、2、4种。,数据分类,计量型数据: 指那些作为连续量测得的质量特性值,如长度、重量、温度、强度、化学成分、时间、电阻、电压等。属连续型概率分布,最典型是正态分布。 计数型数据: 指按个数数得的非连续性取值的质量特性值,如线路板的缺陷数、检查中的不合格数等。计数型数据还可以进一步分为计件型和计点型。计数型数据是离散型分布,最典型的是二项分布和泊松分布。,计量型数据吗?,性质上是否均匀 或不能按子组取样?,关心的是 不合格品率吗?,样本容量 是否恒定?,批量容量
5、 是否恒定?,子组容量 9?,np或p图,p图,C或U图,U图,是,否,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,关心的是 单位零件缺陷数吗?,是,选择合适的控制图,均值-极差控制图,均值-标准差控制图,例1:均值极差图,例2:均值标准差图,例3:P值图,(1)所有样本点都在控制界限之内; (2)样本点均匀分布,位于中心线两侧的样本点约各占1/2; (3)靠近中心线的样本点约占2/3; (4)靠近控制界限的样本点极少。,受控状态在控制图上表现,*判断受控与失控,x,UCL,CL,LCL,t,控制图的受控状态,失控状态在控制图上表现,明显特征是有:(1)一部分样本点超出控制界限除此之外,如果没有样
6、本点出界,但(2)样本点排列和分布异常,也说明生产过程状态失控。,判断受控与失控,(1)有多个样本点连续出现在中心线一侧* 连续7个点或7点以上出现在中心线一侧;* 连续11点至少有10点出现在中心线一侧;* 连续14点至少有12点出现在中心线一侧。,典型失控状态,可能原因: 1.量测设备发生变异2.更换作业员工3.突然更换了原材料4.抽样计划太高或太低,(2)连续7点上升或下降,典型失控状态,可能原因: 1.机器或工具的逐渐磨损2.温度或湿度过的逐渐变化3.某些化学溶液的逐渐腐蚀4.员工作业时间太长面疲劳,(3)有较多的边界点* 连续3点中有2点落在警戒区内;* 连续7点中有3点落在警戒区内
7、;* 连续10点中有4点落在警戒区内。,警戒区: 23的区域,典型失控状态,可能原因: 1.开始使用库存旧原料2.员工人员有情绪 3.经过比较有经验的人员做假数据,此情况要注意.4.旧机台设备进入老化期5.采取改善措施,且在进行中,(4)样本点的周期性变化(包括阶段的周期性、波动的周期性),典型失控状态,可能原因: 1.进货材料的周期性变动(如季节性)2.环境的周期性波动(如机器每天上班前的预热)3.有经验的在修改数据(习惯性思维),(5)样本点分布的水平突变,典型失控状态,可能原因: 1.操作工人的操作手法2.检测人员的读数习惯,(6)样本点的离散度变大,典型失控状态,可能原因: 1.取样方式不合理2.机器稳定性不好3.采用了不同的原料生产,如果有异常就应立即分析采取纠正行动,使流程转为受控状态为止。 如在受控状态,则维持之前做法。,Thanks!,