1、Statistical Process Control,统计制程控制课程,The Process Speak to us!,参加SPC训练的好处,完成课程后，学员能： 从整体的品质改善程序中，能解释SPC的作用认识及懂得使用计量型极差及计数型图表理解基本的SPC概念选择合适的控制图明了失控情況解释品质的目标及要求在过程中能应用SPC,课程大纲,SPC介紹 基础统计知识 控制图原理 控制图计量型控制图 计数型控制图 分析及解释控制图 制程能力,简单來说，SPC是透过运用统计学上的技巧如控制图分析过程或其输出，从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状況及改善过程能力。SPC解释为 .运用统计方法于
2、过程控制上,S P C,SPC-控制改善的工具,传统品质和现代品质管理的差别,统计知识的层次 (针对一过程),仅有经验 - 没有数据 数据采集 - 看看数据 整合数据 - 图, 表 描述统计 - 平均值, 方差 特征统计 - Cp/Cpk, 曲/直线拟合 控制统计 - SPC控制图 统计推断 - 变量分析,試验设计，方差分析，假设检验，线性或多元回归,描述统计,数据种类,计量型数据 - 数据是可量度的* 连续的 (8.61, 8.88, 8.0 volts, amp, .) 计数型数据 - 数据以类別分类。 分等级的 (1,2,3,4,5,6)Go/No Go ， Pass/Fail ，Yes
3、/No，Effective/No Effective计量型数据可转化为计数型数据,统计的基本术语,总 体 - 一组数据包含某现象中所有构想的观察(或假设可能发生的)的情況。简单而言，这是一组我们有兴趣知道的数据。样本 - 只包含总体一部分的一组数据。简单而言，这是从总体中选出的数据。,基本统计概念,参数值 - 以数字來描述所测量的总体真值；统计值 - 从样本数据中计算出來的数值- 若数据是來自另一个样本，数值会隨之而改变,样本容量 N n,平均数 Xbar,方差 * s*s,样本,总体,Descriptive Statistics 描述统计,概率分布,未知 母体,抽样,样本,样本统计值,推定,
4、鉴定母体,x,s (Stdev),以小(样本) 看大(母体),N,n,描述统计,目的： 1. 決定数据的趋中程度 2. 以数理表达数据离散的程度 3. 決定样本概率分布的形状,趋中的量度,平均 - 所有值总和除以样本容量 中位数 - 顺序(由小至大或由大至小)数列中心項的数值 众数 - 在样本中出现次数最多的数值,平均数 =,中位数 =,12334444 555555 6668889,众数 =,离散的量度,标准差(SD) - 过程输出的分布宽度，每一个距离平均值的偏差,S,(,X,i,-,m,),2,S,(,X,i,- X ),2,N,n - 1,s,=,=,离散的量度,极差 - 一个子组、样
5、本或总体中最大值与最小值之差,R = (最高值) - (最低值),规格上限,时间长了，就形成了一个模式。注意居中的现象 出现了，离中心线越远，离散度越大,规格下限,尺寸,第一个订单,规格上限,如货源稳定，长期以来，检验就会形成一个钟状的 模式，钟状线通常就称为正态分布,规格下限,尺寸,第一个订单,正态分布下的面积,正态分布是一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形频率分布,练习：计算次品率,某企业生产日光灯，日光灯的使用寿命呈正态分布，其均值为1000小时，标准差为200小时，规格为寿命不少于1400小时，試求该企业日光灯的寿命次品为多少？ 某产品的规格为0.05+-0.01mm，其过程平均值
6、为0.045mm，过程标准差为0.005mm，计算可能超出规格的产品百分率？,基础统计知识,产品质量的统计观点,1、 产品的质量特性值是波动的，即存在著变差； 2、 产品质量特性值的波动具有统计规律性。 统计规律性是指产品质量特性值的波动幅度有多大，出现这么大幅度的可能性有多大(即服从何分布)； 计量值服从正态分布 计数值服从二項分布 计点值服从泊松分布,控制图 - 区分变差原因的工具,什么是变差？ 过程的单个输出之间不可避免的差別,变差示例：一名操作员操作一部特定的机器去进行切割轴枝的过程中，会出现一定程度的产品质量波动，如下图：,为什么？ 原因1 原因2 原因n.,1. Within pa
7、rt/piece variation- 同一样本内的变异 2. Piece-to-piece variation- 在某时间内，制造的不同批次产品样本的变异 3. Time-to-time variation- 不同时间制出产品的变异,Response,t,8:00,13:00,3:00,控制图 - 区分变差原因的工具,变差的分类,产生变差的原因,1. 隨机或(普通)原因引致的过程变差 通常是由一些为数众多但微小的原因造成，这些原因很难探测，辨別或查明，是由机器、材料、基本方法/程序、人员的技能水平、工作环境等共同影响作用的結果； 累积影响会形成一个稳定及可預测的分布；控制图的表现为图形呈现隨
8、机变化；此过程称为受控过程； 减少普通原因需要重新设计过程，新的仪器，高水平的操作员,控制图 - 区分变差原因的工具,=,UCL,CL,LCL,2. 可查明(或特殊)原因引致的过程变差 通常可以追溯几个明显的原因； 典型原因包括：机器参数，加工方法改变，工具过度磨損，操作员操作失誤，材料批次不对； 此过程称为失控过程； 控制图上的表现为图形呈现非隨机变化；,产生变差的原因,控制图 - 区分变差原因的工具,掷骰子的分布,一粒骰子二粒骰子三粒骰子n 粒骰子.,总体不服从正态分布，如何使用控制图？,中心极限定理,不论总体分布是否正态分布，在对总体进行抽样时，隨著样本容量n的增大，由这些样本算出的平均
9、值将趋向于正态分布。,X,X,X, = =,UCL= +3,LCL= -3,控制图 - 将平均值分布图旋转90度，控制限置于离平均值3倍标准差处，便形成控制图。,控制图特点,1. 隨著样本容量的增大，控制限会收窄； 2. 在正常情況下，平均值会隨机分布，但是会有0.27%的平均值超出控制限； 3. 分析控制图是根据小概率事件通常在单次試验中是不可能发生的，一旦发生，就认为过程出现异常； 4. 控制图是按时间顺序抽取的样本进行统计的，这样可达致实时控制； 5. 计量值控制图需要成对出现，一个用于平均值，另一个用于离散值的控制； 6.控制图可分为分析用控制图和控制用控制图。,1 2 3 4 5,控
10、制图的制作方法,控制图前期准備 数据收集及控制图计算 控制图分析 长期控制,特性值选择原則,客户關注的關鍵特性 对后续工序影响大的特性 经常出现质量問題的区域 能量化的特性 从产品特性到工序参数,控制图的选择,控制图前期准備,计量值控制图,计量值控制图可用其分布(数据的离散程度)和位置(数据平均值)來解释总体数据(过程输出或工序参数)，所以计量控制图必須是成对的編制和分析。,一張圖用于位置 一張圖用于分佈,确定抽样方案,抽样间隔(频率) 取決于实际条件，如工序的难易度，产量的大小，检查成本等。过程尚末稳定时，间隔可短些，稳定后，可以延长 。通常每班至少兩次。 样本大小 计量值数据样本一般以连续
11、生产的产品，每次抽样少于10个，而且数量相等，一般抽取4或5个，試验昂贵就抽取2个，如果测量困难、浪费时间或不切实际就只抽取1个。,最常用的是 控制图为样本的平均值 - 位置的量度为样本的极差值 - 分布的量度,以 为例,解释控制图,平均值的变化導致总体位置的偏移,极差值的变化導致总体分布的变化,收集数据,填写测量特性按照抽样频率和样本大小记录数据 在数据表中计算每组平圴值及极差值选择控制图的刻度描上平圴值和极差值总共收集25组以上,工厂： 部門： 工序： 彎曲夾片 计算控制限的日期 工程规范：0.50-0.90mm 零件號： 机器編號： 日期： 特性：间隙尺寸“” 样本容量/频率：5个/2小
12、时 零件名称：,收集數据,*表示样本数7时极差值控制图沒有下控制线,控制图系数及公式(部分),计算控制限并劃图,平均值控制限：极差值控制限,控制图稳定性分析,对于计量值控制图，只有当兩个控制图的点都呈隨机排列的情況下，才认为过程是稳定的，受控的。,确定過程是否处于統計控制狀態：,控制图失控分析16字方針,查出异因 采取措施 不再出現 納入標准,控制图失控分析,3s,2s,1s,-3s,-2s,-1s,0,34.1%,13.6%,34.1%,13.6%,2.15%,2.15%,0.135%,0.135%,控制图失控分析,准則：小概率事件在单次試验中是不会发生的 1、有点接近或超过控制界限； 2、
13、链； 3、趋向； 4、缺少变化； 5、周期性变化。, ,控制图失控分析,1-0.9973(25方)=6.54%,3*0.043(2方)*0.9545+0.043(3方)=0.53%,控制图失控分析,2*0.498(7方)=1.53% 2*0.498(9方)=0.38%,Test 3.七个(或九个)连续点在中心线的上面或下面,Test 4. 连续11点，有10点在中心线一側,11*0.498(10方)*0.997+0.498(11方)=1.14%,控制图失控分析,控制图失控分析,控制图失控分析,Test 7. 工序级別跳动,Test 8. 重复循环,控制图失控分析,1、如果25点中有兩个或以上的
14、点超出控制限，需重新收集数据； 2、当控制图出现前述异常，按照16字方針消除特殊原因的影响，去除异常数据组，重新计算控制限，进行失控分析。(补充收集数据)；,控制图失控分析,Xbarbar=0.71 Rbar=0.17 UCLxbar=0.81 LCLxbar=0.62 UCLr=0.36,当过程处于统计控制后，控制限可用作长期控制图使用，其失控判別方法同前述相同；每次过程的调整必須记录下來，以帮助我们进行分析； 应该建立过程失控行动表，帮助现場人员解決失控問題,长期控制,工厂： 部門： 工序： 彎曲夾片 计算控制限的日期 2004.8.10 工程规范：0.50-0.90mm 零件號： 机器編
15、號： 日期： 2004.8.13 特性：间隙尺寸“” 样本容量/频率：5个/2小时 零件名称：,製 程 控 制,对特殊原因采取的措施 1.即时分析失控情況是非常重要的，以便将不符合规格的产品减至最少；並取得新的数据作调查分析； 2.特殊原因可以是正面或负面；对正面的特殊原因影响也应进行分析，加以经验总結，进而推广；(如极差值控制图的点长期在低位运行) 3.失控表明现在的工序发生了变化，我们必須找出原因，把工序移回到原來的控制程度，并将原因及解決方法记录下來；,过程记录表,只有在以下情況才可以修订长期控制限： 抽样方法的转变(如样本数量)； 一个确定并可以解释的永久转变的工序(如持续改进)。 不
16、能在以下情況下修订控制限： 过程处于失控状态，但又不能解释原因； 未了解过程，而以周期性的形式调整控制限。,长期控制,计数型控制图,计数型控制图重要的原因,计数型数据的情况存在于任何技术或行政管理过程中 在很多情况下已有计数型数据，不涉及到额外的费用即可将数据转化成控制图 在必须收集新数据的地方，获得计数型数据成本低，且不需要专业化的收集技术,不合格品率的P图,收集数据,选择子组的大小、频率和数据 子组的大小 子组频率 子组数的大小,收集数据,计算每个子组内的不合格品率（P） 记录每个子组内的下列值： 被检项目的数量 n 发现的不合格项目的数量 np 通过以上数据计算不合格品率：p = np/
17、n,计算控制限,计算过程平均不合格率（Pbar） Pbar=(n1p1+n2p2+nkpk)/(n1+n2+nk),计算控制限,计算控制限画线并标注 过程均值（Pbar）水平实线 控制限(UCL,LCL)水平虚线,P控制图,控制图分析和长期控制使用方法与 计量值控制图相同,过程能力解释,计数型数据的过程能力与计量型的在观念上是不同的。计数型数据控制图上的每一点直接表明不符合顾客要求的不合格品的百分数或比例，因此对于计数型控制图，能力直接被定义为不合格品的平均百分数或比例。,评价过程能力,如果进行100%的功能检验并已选出不合格的产品，顾客是得到免受不合格产品的保护。但是3%的平均失效率（返工或
18、报废）是很浪费的，应研究提高长期性能水平的措施,计算过程能力,对于P图，过程能力是通过过程平均不合格率Pbar来表示，当所有点都手控制后才计算该值 对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点 当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好成绩是25个或更多时期子组，切所有的点都受统计控制,改进过程能力,要改进过程必须对系统本身直接采取管理措施 可使用柏拉图分析法及因果分析图问题解决技术 仅使用计数型数据很难理解问题所在，应借助计量型控制图,确定过程能力的前提条件,稳定过程 正态分布 准确规范限度 可接受的测量系统变差,规格确实是代表客户要求的； 测量系统变差GR&R=
19、10%。,过程能力 = =,顾客的声音 过程的声音,规格宽度 过程分布宽度,过程能力计算的4种情况,双边规格 目标值等于规格过程平均值 目标值不等于规格过程平均值 单边规格 越小越好 (只有规格上限) 越大越好 (只有规格下限),( 由控制图计算而來),过程能力指数,Cp：测量过程(可以是机器，工序)潜在能力的过程能力指数不考虑过程中心与规格中心的重合程度。,Cpk：测量过程(可以是机器，工序)实际能力的过程能力指数，考虑过程中心与规格中心的重合程度,Cpu：规格上限能力 Cpl：规格下限能力,双边规格,过程能力指数图形,Cp=2.0 Cpk=1.5,註: 进行能力分析及改善时，須将Cp，Cp
20、k与图形一起來考虑。,过程能力指数,单边规格: 越小越好(例如：成本，跳动公差，圓度，等),单边规格: 越大越好(例如：利润，寿命，等),Cpk=Cpl=1.5 Cpk=Cpu=1.5,过程能力指数图形,Target,LSL,过程性能指数,Pp和Ppk：测量过程(可以是机器，工序)表现的过程性能指数，考虑了在一定时期內所有因素对过程的影响。 其计算公式与Cp，Cpk基本相同；,CpPp,Due to kick off the outliers in control chart,能力改善,如何改善Cpk 1. 把过程置中 (如Cp高但Cpk偏低) 2. 减少普通原因引的变差 (如Cp及Cpk均偏低) 3. 检討规范对使用的合适性,以控制图透过持续監测以确定系统改变的有效性,能力改善,LSL,USL,Cpk 与次品PPM的对比表,Cpk DPPM 0.33 317311 0.67 45500 1.0 2700 1.33 63 1.67 0.6 2.0 0.00182,6 sigma过程看似什么？,3s,这是6 Sigma过程,Cp=2, Cpk=1.5,分 析 及 改 进,过 程 的 4 种 状 态,接收,拒收,可能,可能,
