SPC统计过程控制入门分析.pptx

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1、 什么是什么是SPC 为什么要进行过程控制为什么要进行过程控制 正态分布简介正态分布简介 过程能力指数过程能力指数 控制图介绍控制图介绍 Xbar-R控制图的制作控制图的制作 控制图的判读控制图的判读 使用控制图的注意事项使用控制图的注意事项 常见的直方图形态常见的直方图形态SPC(Statistical Process Control)SPC(Statistical Process Control)统计过程控制，就是利用统计统计过程控制，就是利用统计技术对生产过程进行监控，通过检测数据的收集和分析，从而对生技术对生产过程进行监控，通过检测数据的收集和分析，从而对生产过程的异常及时告警，以便采

2、取措施及时消除异常，恢复过程的产过程的异常及时告警，以便采取措施及时消除异常，恢复过程的稳定，达到，达到保证和提高质量的目的。稳定，达到，达到保证和提高质量的目的。收集检测数据收集检测数据了解正常变异范围了解正常变异范围确定监控要素确定监控要素设定控制界限设定控制界限绘点判定是否出界绘点判定是否出界纠正异常纠正异常持续改进，缩小变异持续改进，缩小变异为了达到结果，我们应该把注意力放在为了达到结果，我们应该把注意力放在 Y Y上还是在上还是在X X上呢？上呢？如果在X上做得很好，那么产品的过程能力提高，成本下降，投诉减少。nYn 非非 独独 立立 的的n 输输 出出n 结结 果果n 症症 状状n

3、 监监 测测nX1 . . . XNn 独独 立立 的的n 过过 程程 输输 入入n 原原 因因n 问问 题题n 控控 制制波动总是存在的，波动是对称的波动总是存在的，波动是对称的钟形钟形结构。结构。对称的钟形结构，统计语言称之为对称的钟形结构，统计语言称之为正态分布正态分布。生产过程中产品质量特性服从正态分布。生产过程中产品质量特性服从正态分布。正态分布的形状不变，则合格品率稳定，过程受控。正态分布的形状不变，则合格品率稳定，过程受控。举例：举例：Nikon 1.5AS 厚度厚度 (1.4mm, +0.3 -0.2)1.201.401.70-6-5-4-3-2-10123456SIGMAUS

4、LLSL规格之上下限规格之上下限相对于目标规范发生变差的频相对于目标规范发生变差的频率率s sSIGMA (s s ) 是对离目是对离目标值偏离程度的度量标值偏离程度的度量超差的缺陷超差的缺陷过程位于目标规范的中过程位于目标规范的中心心样本样本1与样本与样本2，哪组数据稳定，为什么？，哪组数据稳定，为什么？ 12 nXX序号样本1样本214.04.921.05.133.05.0410.04.857.05.2标准偏差标准偏差 ：是偏差分散程度的度量指标。：是偏差分散程度的度量指标。平均5.005.00标准偏差3.540.16结论：结论：即便是平均值相同，即便是平均值相同， 越大，分散程度越大。越

5、大，分散程度越大。标准偏差标准偏差小小，意意味着过程稳定，数味着过程稳定，数据集中，波峰窄而据集中，波峰窄而高，缺陷少。高，缺陷少。GoodSSSSTCLUP66(上限规格)(下限规格)6(标准偏差)LCLUCLT 标准差X 平均数UCLLSL过程过程能力指数能力指数Cp: Cp: 过程的加工质量满足技术标准的能力过程的加工质量满足技术标准的能力。 双侧规双侧规格格标准差X 平均数单侧规单侧规格格UCL SXUCLCPU3(上限规格)(平均值)3(标准偏差) 上限规上限规格格LSL SLCLXCPL3(平均值)(下限规格)3(标准偏差) 下限规下限规格格SXSCUPu3(上限规格)(平均数)3

6、(标准偏差)X 平均数Cpl =X - Sl 3S =(平均数)- (下限规格) 3(标准偏差)CpkCpk= =min(Cpu,Cplmin(Cpu,Cpl) )CpkCpk: : 过程中心过程中心与允差中心与允差中心M M的偏移情况。的偏移情况。C pkC pk值的范围值的范围能力判断能力判断处处 置置Cpk1.67太佳太佳过程能力太好，可酌情缩小规过程能力太好，可酌情缩小规格或简化管理，降低成本。格或简化管理，降低成本。1.67Cpk1.33合格合格过程能力充分，继续维持。过程能力充分，继续维持。1.33Cpk1.0警告警告使过程保持在控制状态，否则使过程保持在控制状态，否则产品随时有发

7、生不合格品的可产品随时有发生不合格品的可能，需注意。能，需注意。1.0Cpk0.67不足不足产品有不合品产生，需全检，产品有不合品产生，需全检，应采取措施立即改善。应采取措施立即改善。0.67Cpk非常不足非常不足应采取紧急措施和全面检查，应采取紧急措施和全面检查，必要时调整规格或停工整顿。必要时调整规格或停工整顿。0.40.50.60.70.80.91.01.11.2LSLUSLOrma Crizal Rv - July.02USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM Tota

8、lPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total0.9500000.8000000.4500000.7960859400.05569340.06410181.500.922.070.921.301.300.801.800.80 0.009574.479574.47 0.002858.282858.28 0.038172.948172.97Process DataPotential (ST) CapabilityOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT Perfor

9、manceSTLT0.50.60.70.80.91.01.11.2LSLUSLOrma Crizal Rv - July.02USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total1.050000.800000.550000.796099400.05569340.06410181.501.521.471.471.301.301.321.281.28 0.001063.831063.83 4.97 2.57 7.54

10、61.78 37.30 99.08Process DataPotential (ST) CapabilityOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLT正常型正常型现象现象：中：中间间高，高，两旁两旁低，有集中低，有集中趋势趋势。结论结论：左右：左右对称对称分配（正分配（正态态分配），分配），显显示示过过程程运转运转正常正常。1.61.71.81.92.02.12.22.3LSLUSLOrma Trio (Dia:70,-3.00 0.00) May.2

11、002USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total2.300002.000001.700002.0358713850.05039870.06201451.981.752.221.751.401.611.421.811.42722.02 0.00722.02 0.00 0.08 0.08 0.03 10.26 10.29Process DataPotential (ST) CapabilityOverall

12、(LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLT离离岛岛型型现象现象：在右端或左端形成小：在右端或左端形成小岛岛。结论结论：测测量有量有错误错误，工序，工序调节错误调节错误或使用不同原料所或使用不同原料所引起。一定有异常原因存在，只要去除，就可引起。一定有异常原因存在，只要去除，就可满满足足过过程要求，生程要求，生产产出符合出符合规规格的格的产产品。品。1.01.11.21.31.41.51.61.71.8LSLUSL1.5 Nikon HMC (-2.75 0.00 Di

13、a:80) Apr.2002USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total1.700001.300001.200001.501114240.1044970.1134640.800.630.960.630.360.730.580.880.5828301.89 0.0028301.89 1978.8728498.9330477.80 3979.9139809.8443789.75Process DataPoten

14、tial (ST) CapabilityOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLT双双峰型峰型现象现象：有：有两个两个高峰出高峰出现现。结论结论：两个总体的数据混在一起，两个总体的数据混在一起，例如把两个工人加例如把两个工人加工的产品或两台设备加工的产品混为一批等。因工的产品或两台设备加工的产品混为一批等。因测量测量值不同的原因影值不同的原因影响响，应应先分先分层层后再作直方后再作直方图图。1.01.21.41.61.82.0LSLUSL1.5 Nik

15、on HMC (-1.25 0.00 Dia:80) Apr.2002USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total1.800001.500001.300001.6065712700.1109100.1264010.750.580.920.580.500.660.510.810.5116535.43 0.0016535.43 2853.9440574.6843428.62 7646.9662970.35706

16、17.31Process DataPotential (ST) CapabilityOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLT缺缺齿齿型型（凸凹不平型）（凸凹不平型）说说明：高低不一，有缺明：高低不一，有缺齿齿情形。整体看，还是中间高，情形。整体看，还是中间高，两边低，左右基本对称。两边低，左右基本对称。结论结论：检验员对测检验员对测定值有偏好定值有偏好现现象，如象，如对对5 5，1010之之数数字偏字偏好；分组过多或好；分组过多或测测量量仪仪器精度不

17、够密或器精度不够密或组数组数的的宽宽度不是度不是倍倍数时数时，也有此情況。，也有此情況。偏偏态态型型（偏（偏态态分配）分配）说说 明：直方形的顶峰偏向一侧，拖明：直方形的顶峰偏向一侧，拖长长尾巴。尾巴。结结 论论：计量值只控制一侧界限时，常出现此现状。有：计量值只控制一侧界限时，常出现此现状。有时也因加工习惯造成这样的分布，如尾巴拖时也因加工习惯造成这样的分布，如尾巴拖长时长时，应检应检查是否在技查是否在技术术上能上能够够接受。接受。1.01.11.21.31.41.51.61.71.8LSLUSL1.5 Nikon HMC (-3.00 0.00 Dia:80) Apr.2002USLTar

18、getLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total1.700001.300001.200001.506209930.0916640.1137190.910.701.110.700.350.730.570.900.5710070.49 2014.1012084.59 418.1517249.0017667.15 3544.5644174.8147719.37Process DataPotential (ST) Capabili

19、tyOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLT人人機器機器材料材料方法方法測量測量環境環境波动原因波动原因5M+1E正常波动正常波动：由普通(偶然)原因造成。如操作方法的微小变动，炉温的微小变化，割边机的正常磨损，夹子的微小松动，镀膜溶液的微量差异等。正常波动引起产品质量的微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。异常波动异常波动：由特殊(异常)原因造成。如原材料不合格，设备出现故障，分析仪器不稳定，操作

20、者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正。典型分配典型分配偏离典型分偏离典型分配配控制图检出控制图检出偶因偶因( (对品质影对品质影响小，难以去除响小，难以去除) )异因异因( (对品质影对品质影响大，易以去除响大，易以去除) )听之任之听之任之执行执行(20(20字字) )：疑难杂症，对症下疑难杂症，对症下药，药到病除，不再复发，注意药，药到病除，不再复发，注意保养保养产品波产品波动动控制图上的控制界限是区分偶因与异因的科学界限。控制图上的控制界限是区分偶因与异因的科学界限。控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图

21、形，图的纵轴代表产品质量特性值；横轴代表按时间顺序(从左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线图内有中心线( (记为记为CL)CL)、上控制上控制界限界限( (记为记为UCLUCL) )和下控制界限和下控制界限( (记为记为LCLLCL) )三条线三条线( (见下图见下图) )。用来判定过程是否用来判定过程是否稳定或异常稳定或异常。上控制界限(UCL)中心线(CL)下控制界限(LCL)按按数据数据性性质质分分类：类：计量型控制图计量型控制图平均数与极差控制图( Chart) (n:25)平均数与标准差控制图( Chart) (n:1025)中位数与极差控制图( Chart)单值与移动极差控制图(

22、 chart)计数计数型控制型控制图图不良率控制图(P chart)不良数控制图(Pn chart,又称np chart或d chart)缺点数控制图(C chart)单位缺点数控制图(U chart)SX RX RmX RX 作图步骤1. 计算平均值及平均极差2. 计算控制限3. 在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线 控制图：对于计量值数据而言，这是最常用最基本的控制图。它用于控制对象为镜片直径、厚度、镜度、镀膜特性等。 控制图主要用于观察分布的均值变化，R控制图用于观察分布的分散情况或变异情况，二者联合运用，用于观察分布的变化。RX X0Subgroup5101520250.600.6

23、50.700.75Sample Mean1X=0.63063.0SL=0.6694-3.0SL=0.59190.00.10.2Sample Range11R=0.067203.0SL=0.1421-3.0SL=0.00E+00Orma Titus MC3 - Rm554321xxxxxxminmaxxxR平均值的计算平均值的计算：R R值的计算值的计算：11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099Xbar 99.6 98.6 99.4 100.0 98.2R33322操练操练：RDLCLRDUCLRCLRAX

24、LCLRAXUCLXCLRRRXXX3422极差控制图平均值控制图 kRRRRkxxxxxkk .极差控制图.平均值控制图21321系数表n2345678A21.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373D30.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.076 0.136D43.267 2.574 2.282 2.114 2.004 1.924 1.864组号XbarRiUCLCLLCLUCLCLLCL174.03074.00274.01973.99274.008273.99573.99274.00174.00174.011373.9887

25、4.02474.02174.00574.002474.00273.99673.99374.01574.009573.99274.00774.01573.98974.015674.00973.99473.99773.98574.014774.02074.02574.02274.02374.005873.98574.00373.99374.01573.988974.00873.99574.00974.00574.0041073.99874.00073.99074.00773.9951173.99473.99873.99473.99573.9901274.00474.00074.00774.0007

26、3.9961373.98374.00273.99873.99974.0071474.00673.96773.99474.00073.9841574.01274.01473.99873.99974.0071674.00073.98474.00573.99873.9961773.99474.01273.98674.00574.0071874.00674.01074.01874.00374.0001973.98474.00274.00374.00573.9972074.00074.01074.01374.02074.0032173.99874.01074.01374.02074.0032274.00

27、473.99973.99074.00674.0092374.01073.98973.99074.00974.0142474.01574.00873.99374.00074.0102573.98273.98473.99574.01774.013小计总平均R图Xbar图样本0Subgroup51015202573.9974.0074.0174.02Sample Mean1X=74.003.0SL=74.02-3.0SL=73.990.000.010.020.030.040.05Sample RangeR=0.023123.0SL=0.04889-3.0SL=0.00E+00Xbar-R Chart

28、 超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据UCLCLLCL异常异常n链：有下列现象之一即表明过程已改变：n连续7点位于平均值的一侧n连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。UCLCLLCL偶因和异因并存找出异因只剩偶因运用控制图过程稳定计算过程能力在同在同样样能能够满够满足足产产品品质质量控制的情況下量控制的情況下, , 应选择对生产过程应选择对生产过程容易采取措施的控制容易采取措施的控制项项目目. .为为了使控制最了使控制最终终取得最佳效果取得最佳效果, , 应尽量应尽量采采取影取影响产响产品品质质量特性的根本原因有量特性的根本原因有关关的特性的特

29、性或接近根本原因的特性作或接近根本原因的特性作为为控制控制项项目目. .产产品的品的质质量特性有量特性有时时不止一不止一个个, , 则应则应同同时时采取采取几个几个特性作特性作为为控制控制项项目目. .分分组问题组问题主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组, 组中不应有不同本质的数据, 以保证组內仅有偶然因素的影响. 我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的偶然因素所造成的波动为基准来找出异常因素的, 因此, 必须先找出过程中偶然因素波动这个基准. 分层问题同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异, 这些差异常常是增加产品质

30、量波动、使变差加大的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进行分导控制, 作分层控制图. 另外,当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法. 控制界限的重新计算为使控制结适应今后的生产过程, 在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常常需要反复计算, 以求得以求得切实切实可行的控制可行的控制图图. . 但是, 控制图经过使用一定时期后, 生产过程有了变化, 例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后, 应重新收集最近期间的数据, 以重新计算控制界限并作出新的控制图. 当从数据中已发现了失控的情況时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作过程进行分析，并且希望操作者或操作者或现场检验员现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解決问题。谢谢捧场！谢谢捧场！