1、Statistical Process Control Advanced Course,德昌 電机,中级统计制成控制课程,Ph. D. & Professor: Jim Liu,Motorola CAMP graduate Motorola Six Sigma Black Belt graduate Rich experience in manufacturing as: Sr. process engineer Sr. design & product engineer Process group leader Manufacturing manager Engineering manage
2、r Project manager MTTSA chief editor and key member Motorola SPC trainer Expert in Process Characterization & Optimization With successful problem solving recordsfor 5 years within Motorola CPD,授课人简介,課程大綱,SPC介紹 控制圖計量型控制圖 計數型控制圖 分析及解釋控制圖 制程能力 制程能力计算,The Process Speak to us!,SPC-,什么是统计过程控制(SPC)下面按字面意思
3、来解释一下什么是统计过程控制 (Statistical Process Control).统计学(Statistics)是数学的一个分支: 1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples) 2.计算集中趁特征(central tendency),如算术平均数(average或mean)中位数 (median)和众数(mode),以及离散特征(dispersion),如级差(range),方差(variance)和标准差(standard deviation). 3.对于总体分布,通过对抽样分布做假定,便可提供对总体采取措施的基础.例如,根据经验/接受抽
4、样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物. 统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均 值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势.变异可能是随机(random) (由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人 事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机因素.,过程(process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作,也指支持产品/服 务的过程如管理,财务,采购与工艺.控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地:1)过程进行控制;2)维持或改善控制.目标是
5、使品质维持不变.把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC.,什么是统计过程控制(SPC)-续1,SPC就是利用统计方法去:1.分析过程的输出并指出其特性.2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程- - 不是先行控制.SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.,什么是统计过程控制(SPC)-续2,簡單來說，SPC是透過運用統計學上的技巧如控制圖分析過程或其輸出，從而作出適當的行動以達至及保持
6、統計控制狀況及改善過程能力。SPC解釋為 .運用統計方法於過程控制上,S P C,SPC簡介,SPC-控制改善的工具,參加SPC訓練的好處,完成課程後，學員能： 從整體的品質改善程序中，能解釋SPC的作用認識及懂得使用計量型極差及計數型圖表理解基本的SPC概念選擇合適的控制圖明暸失控情況解釋品質的目標及要求在過程中能應用SPC,统计学在生产中应用的目的,1. x, s -了解产品总体性能 2. Eliminate outlier due to assignable cause - 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. Hit target()- 规格趋向目标值 4. Reduce va
7、riance (s)- 减小差异 5. Spec Review for feasibility - 審核規格，看看是否適用,什么是解决问题策略的步骤？用统计方法去解决问题是以我们从工作方面得到的知识为基础的.每一个问题都是随机变异(因统计数字的随意波动而引起的变异)及非随机变异(因有特殊的成因而引起的变异)的结果.这种变异可以被确认和加以定量,并可将可能的原因范围缩小,以经验协助我们寻找解决方法.这种解决问题方法的目标是找出问题原因,以系统的方法减少可能的原因数目,从而减少整个问题的类别和变异原因.我们每个人都要对整个解决问题策略有概括的认识,详细了解策略中你个人负责的那些部分.现在就让我们逐
8、一看看解决问题的八个步骤.,步骤一:第一步骤是确认(identify),搜集(collect)和展示(display)数据,使变异显示出来. 你的目的是描述你的过程,这是统计学上的一个分支,称为描述统计(descriptive).步骤二:下一步骤是筛选(screening)数据.这个步骤是利用简单实验前统计工具(statistical pre-experimental tools)去消除过程中所有无效用的变化源.这是实验前阶段(pre-experimental stage),在此阶段可以利用一些工具如柏拉图(pareto),因果分析图(cause and effect),变量控制图(Multi
9、-vari charts),这样当实验直接涉及变异目标时你能更准确地把目标.假如你的过程中变量很多,才有必要用较复杂的 统计方法,如部分因子实验法去处理.,什么是解决问题策略的步骤？(续),步骤三:现在可以进行实验,目标在于预测某种变动对现行过程的作用.这样才能把握 地预测出输入变量”X”对输出”Y”的影响,或至少能使建议的过程(B)比现行过程 (C)产生更良好的结果.步骤四:继续做实验.你的过程有两个或四个变量.你的策略是按因素设计用t检验及f检验去比较是否呈正态分布.步骤五:继续做实验.你的策略是有因素设计进行方差分析.当你有五个或五个以上变量时,要利用部分因子实验法.,步骤六: 你已绘上
10、X及Y轴,进行过程控制.利用控制图表去维持过程的控制.步骤七:可以能过重新确定所在和重新实验发现新的解决方法来改进你的控制方式,这是一项不重复的过程.步骤八:99%的过程变异已受你的控制,可以运用不同方法去控制最后的1%以完成任务,这些方法包括:响应曲面法(Response Surface Methodology),正交旋转应曲面法(Othogonal Rotatable RSM),单纯形法(Simplex),最速上升法(SteepeAscent)以及回归方法(Regression).用以上方法我们可以对一些物理模式中的参数进行估计.,Problem solving step by step
11、approach:,Continuous Improvement Roadmap,Process Characterization Flowchart,Prioritize Opportunities for improvement,Select team,Process Mapping,Define the critical characteristic,Perform Gauge R&R,Capable?,Improvement measurement,Perform a process capability study,Stable & capable,Control Optimizat
12、ion,Implement total process control,Institutionalization,What?,Why?,To work on critical business issues,To select a cross function team,To map the process (as is & should be,To identify & define major product, process and machine parameters,To quantify the measurement error,To assess process stabili
13、ty & estimate process mean & variation,To compare process performance to customer requirements,To identify cause & effect relationships,To implement preventive procedures & steps to assure a stable & high performance process,To implement best practices & standards,To leverage resources,To expand kno
14、wledge & creativity,To get a visual picture of the process,To use 80/20 principle (80% of the performance will be controlled by 20% of the parameters),To verify the measurement variationis less than 10% of the process variation or spec.,To verify the process is stable,To estimate the process mean/va
15、riation,To compare the process performanceto spec.,To find important input variables,To assure proactive & preventivethinking is implemented,To assure est process monitoring,To lay out C/A procedure up front,To implement what was learned across BU,Ed Bedells CIR,统计知识的层次 (针对一制程),仅有经验 - 没有数據 数據采集 - 看看
16、数據 整合数據 - 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 预示统计 - 变量分析,实验设计线性或多元回归,SPC-I,Collect & display data,SPC-II,Analyze data & take action,SPC-III,Make a decision,SPC-V,Evaluation,SPC 四个阶段,收集及展示数據,分析数據,采取对策,作出决定,评估,Fundamental,Advanced,DOE,Other Tools,Concept training,SPC-I,SPC-II,SPC-
17、III,Basic term,Control chart,Probability,TPM,6 Sigma,Central tendency,X bar -R,Binomial and Poisson probability,FMEA,MPCpS,Dispersion,X bar -Sigma,Central limit theorem,8D,TCM,Histogram,Median -R,Regression and correlation,Benchmarking,COQ,Stem & leaf plot,X and Moving range,Comparative Experiment,D
18、FM,Normal distribution,p,Hypothesis & confidence interval,QFD,Z score,np,T-test,Component search,Outlier box plot,c,F-test,D-optional DOE,Quantile box plot,u,chi-square,Sampling plan,Normal Quantile plot,Pre-control chart,ANOVA,Taguchi DOE,Normality test,MSA,Introduction to DOE,Chart/graph/form,Capa
19、bility study,(Full factorial DOE),Bar Chart,Muti variable analysis,Screening DOE,Radar chart,RSM DOE,Trend/Run chart,Pareto,Scatter diagram,Gantt chart,Check sheet,Check list,Cross reference matrix,Cause & effect diagram,Tree diagram,Others tools,Brainstorming,Mind mapping,SWOT,Process mapping,不 断 进
20、 步,SPC 内容介绍,Introduction to control chart,解决问题阶段 课 程 SPC等级 (应用次序) (学习次序) 把变异显现 数据确认 CORE I数据收集 数据展示 筛选: 消除80-90% 柏拉图 无贡献变异原因 因果分析图变量控制图 过程分析/控制: 维持或改良 统计基础 COREII 过程控制 直方图测量系统分析,什么是解决问题策略的步骤？(续),变量控制图 制程能力研究 计数值控制表 预先控制统计II CORE III 比较实验 变量分析 因子实验 部分因子实验 器件查询实验,解决问题阶段 课 程 SPC等级 (应用次序) (学习次序),什么是解决问题
21、策略的步骤？(续),组织改进过程小组,小组成员定期计论以确定问题的优先次序,确定主要过程,编制过程控制流程表(列出输入输出与控制问题关系)确定完整的量度系统的制程能力,小组应遵循上述或类似上述的解决问题策略,除上述步骤外还需要有效沟通才能采取矫正措施.,什么是解决问题策略的步骤？(续),团队,工作 精神 力量,基本SPC的統計工具 (7工具),1. 檢查表： 是邏輯性的技巧，以收集過程全面及準確的資料。. 2. 流程圖： 顯示過程內所涉及的活動或間題解決方法的圖表。3. 柏拉圖： 柏拉圖是一種條形圖，透過由左至右順序排列有助找出問題、成因、情況、位置及錢的重要性或影響性。4. 因果分析圖：以圖
22、表作為工具，以人、機器、物料、方法、測量及環境列出潛在問題的成因。,基本統計及統計概念,基本SPC的統計工具 (7工具),5. 直方圖： 直方圖以圖表形式表達對某數值或量度範圍中出現的測量次數。 6. 分散圖： 明白特性的相互關係，以增強對過程控制及解決困難的能力。 7. 控制圖+ OCAP：控制圖是以表達與時間有關或與批量表現有關的過程，並找出過程是否在統計控制範圍內操作。在眾多的控制圖類別中，以下列為最常用的： Shewharts Control Charts (变量控制图) Attributes Control Charts (计数量控制图)Pre-Control Chart (预控制图
23、),基本統計及統計概念,趋势图,检查表,排列图 -层层分列,标准图,Normal Quantile,Quantiles maximum 100.0% 27.31499.5% 26.19797.5% 18.22390.0% 12.969 quartile 75.0% 9.175 median 50.0% 5.062 quartile 25.0% 0.92110.0% -3.1692.5% -10.0160.5% -26.302 minimum 0.0% -26.,Moments Mean 4.9105 Std Dev 7.0409 Std Error Mean 0.4333 Upper 95%
24、Mean 5.7637 Lower 95% Mean 4.0572 N 264.0000 Sum Weights 264.0000 Sum 1296.3611 Variance 49.5745 Skewness -0.5658 Kurtosis 2.6744 CV 143.3862,548Capability Analysis Specification Value Percent Actual Normal Lower Spec Limit -30 %Below LSL 0.000 0.000 Upper Spec Limit 30 %Above USL 0.000 0.018 Spec T
25、arget 0 Sigma 7.040919Capability Index CPL 1.653 CPU 1.188 CPK 1.188 CP 1.420 CPM 1.165,直方图,QUANTILE/OUTLIER,1. 正态单对数坐标曲线若所有點均在图纸上上幾乎繪成一條直線，數據的分佈是屬於正態的。,Station1,Step1,Sation3,Step1,Station4,Step2,Step3,Final Measuremet,Final Response,Step2,Step3,Step4,Step5,Model1Model2Model3,1# 2# 3# etc.,1# 2# 3#
26、 etc.,1# 2# 3# etc.,Machine,1# 2# 3# etc.,Material,Lot1 Lot2 Lot3 etc.,输入/输出变量分析,Method,A B C,Station2,(鱼骨图+流程图),Combine Cross Reference Table & 5 Whys:,數據種類,計量型數據 - 數據是可量度的* 獨立 (1,2,3,4,5,6,. 馬達，電阻， .)* 連續的 (8.61, 8.88, 8.0 volts, amp, .) 計數型數據 - 性質數據並不能以量化去演譯，即他們只可以類別分類。 Go/No Go Pass/Fail Yes/No
27、Effective/No Effective,基本統計及統計概念,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,鉴定母体,x,s (Stdev),以小(样本) 看大(母体),N,n,数據分布,統計的基本術語,總體 - 一組數據包含某現象所有構想的觀察(或假設可能發生的)。簡單而言，這是一組我們有興趣知道的數據。樣本 - 一組只包含部份總體的數據。簡單而言，這是總體中選出的數據。,基本統計及統計概念,正态分布的函数表达,基本統計概念,參數 - 以數字來描述所測量的總體 (根據總體值的true value)統計 - 從樣本數據中運算出來
28、的數字(數值是根據樣本數據)- 若數據是從另一個樣本出來，數值會隨之而改變,描述统计,目的 1. 決定數據的趋中程度 2. 以數理表達分散的程度 3. 決定樣本頻率分佈的形狀,基本統計及統計概念,趋中的量度,平均 - 所有值總和除以樣本容量 中位數 - 順序(由小至大或由大至小)數列中心項的數值 眾數 - 在樣本中出現次數最多的值,基本統計及統計概念,平均數 =,中位數 =,12334444 555555 6668889,眾數 =,分散的量度,標準差(SD) - 過程輸出的分佈寬度，距離或每平均值的偏差,基本統計及統計概念,S,(,X,i,-,m,),2,S,(,X,i,- X ),2,N,n
29、 - 1,s,=,=,分散的量度,極差 - 一個子組、樣本或總體中最大值與最小值之差,基本統計及統計概念,R = (最高值) - (最低值),機會分配形狀,基本統計及統計概念,偏斜 -0.5 to 0.5,峰態 2.5 to 3.5,正態分佈,分布的描述,偏斜 - 集中於某邊分佈的尾部峰態 - 量度分佈的峰或闊度,基本統計及統計概念,S,(,X,j,- x bar),3,s,3,偏斜,=,(1,/,n),S,(,X,j,- x bar),4,s,4,(,1/,n),峰態,=,(-0.5 to +0.5),(2.5 to 3.5),正態分佈Z值,為何使用正態分佈？透過運用平均數及標準差，正態分佈
30、有助簡便計算 / 評定次品比率。在正態曲線圖下，Z value及其面積,基本統計及統計概念,必須知道： 平均值 (x bar) 標準差 (S) USL, LSL,Z = USL - x bar, x bar - LSLS % Def = Z u + Z L,Normal Distribution Table,正态曲线下的面积,Z=(X-)/,0.000001%,0.0003%,0.003%,0.132%,-3,-4,-5,-6,Sigma是一個量度的統計單位，它能反映過程能力。Sigma的量度制與每單位次品、PPM次品及錯誤的機會率有相互關係。,6Sigma - 進取目標,正態分佈及正态测试,
31、正態分佈是一種用於計量型數據的、連續的、對稱的鐘形頻率分佈,基本統計及統計概念,统计语,過程是人、設備、方法、材料及環境的組合，它能有助產品或服務的發展過程能力 - 一個穩定過程的固有變差的總範圍。(可參閱估計sigma的控制圖) 過程性能 - 一個過程總變差的總範圍 (6s)統計控制 - 描述一個過程的狀態，這個過程中所有的特殊原因變差都已排除，並且只賸餘普通原因普通原因 - 造成變差的一個原因，它影響被研究過程輸出的所有單值特殊原因 - 一種間斷性的、不可預計的、不穩定的變差根源。存在超過控制限的點或其他非隨機性的圖形變差 - 過程的單個輸出之間不可避免的差別,4種 / 主要的過程,這過程顯示結果高穩定及再現性，透過多個運作的循環。一常見的例子如印刷或 注塑,压 铁片. 這種過程需花很多努力於建立機器控制模具通過，準備控制及試行。 模具通過樣本通過SPC (如準備控制，過程特徵)試运行,机器启动-主导的制程,過程和變差,隨著時間而逐步改變過程，如：易耗品消耗，燃燒及工具磨損。 主要針對改變影響作出的週期性評估及提供方的調節。SPCIPC,過程及變差,时间-主导的制程,主要的变异是輪入物料及零件的品質。從短線角度而言，過需要依賴來料檢查。長線而言，必須與供應商共同計劃。以下為可行的方法：样品评估审批供应商选择来料检验SPC,過程和變差,配件-主导的制程,
