SPC培訓(xùn)教材基礎(chǔ)篇課件

TrainingMaterialSPCINTRODUCTION內(nèi)容1.SPC概念2.制程能力3.管制圖4.工廠應(yīng)用什么是SPC?SPC：StatisticalProcessControl統(tǒng)計制程管制：是指一套從制程中去收集資料，而加以統(tǒng)計分析，并從分析中去發(fā)現(xiàn)異常原因，立即采取改正行動，使制程恢復(fù)正常的方法。

SPC是一個信息反饋系統(tǒng)，幫助我們理解一個過程量度一個過程的表現(xiàn)利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)確定是否對過程采取行動應(yīng)用SPC的好處

生產(chǎn)效率提高----機(jī)器停頓減少,廢品減少成本降低----檢驗數(shù)量減少,原材料節(jié)省產(chǎn)品質(zhì)量改善----品質(zhì),均勻性提高生產(chǎn)流程的區(qū)別(一)

傳統(tǒng)的生產(chǎn)與質(zhì)量控制流程:產(chǎn)品控制

SPC

理想的生產(chǎn)流程：制程管制合格

返工

報廢生產(chǎn)

檢驗

包裝

裝運(yùn)出廠不合格生產(chǎn)

包裝

裝運(yùn)出廠生產(chǎn)流程的區(qū)別(二)

傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法：檢驗?zāi)Ｊ綑z驗時間、檢驗成本檢驗時損失已造成不知道過程的狀態(tài)不易發(fā)現(xiàn)過程中的問題可能會過度調(diào)節(jié)生產(chǎn)流程的區(qū)別(三)

SPC的方法：預(yù)防模式深入理解過程（位置、穩(wěn)定性、狀態(tài)）易于改進(jìn)過程減少檢驗減少次品率提高產(chǎn)品質(zhì)量交流的工具(commonlanguage)QuantifyStdDevformainsourceofvariationMeasurementsystemevaluation:變異的概念雖然單個數(shù)據(jù)完全不同,但是收集成一組數(shù)據(jù)后,它們會趨于形成可以描述成一個分布的模式.范圍范圍范圍變異的描述

變異的描述正態(tài)分布

平均值對應(yīng)于峰值圖形關(guān)于平均值對稱在X+/-3S范圍內(nèi)有99.73%的數(shù)據(jù)變異的描述變異的來源

正常原因(普通原因)

----系統(tǒng)或過程固有的變異因素(機(jī)器固有的精度偏差，正常的材料差異，氣候波動）異常原因(特殊原因)

----系統(tǒng)或過程特殊、異常事件造成的變異（機(jī)器磨損導(dǎo)致精度變差，操作不當(dāng)）變異的來源重要的統(tǒng)計推斷

正常原因造成的變異滿足正態(tài)分布異常原因造成的變異偏離正態(tài)分布變異的來源變異與過程的穩(wěn)定性

若過程只存在正常原因造成的變異，則過程是穩(wěn)定的。若過程存在異常原因造成的變異，則過程不穩(wěn)定。過程能力過程能力

是指生產(chǎn)過程在一定時間內(nèi)處于統(tǒng)計控制狀態(tài)下制造產(chǎn)品的質(zhì)量特性值的經(jīng)濟(jì)波動幅度。過程能力指數(shù)CP=(TU-TL)/6

TU----上偏差（公差上限）

TL----下偏差（公差下限）6----過程能力

CPK----考慮偏離度的過程能力指數(shù)CPK=min

{

(TU-X)/3;(TL-X)/3

}02468101214161842.84343.243.443.643.84444.244.444.644.8lengthofmachesupperlimit(UTL)nominalvaluelowerlimit(LTL)mean(m)StdDev(s)

numberofmatcheswithinclassesProcessPotentialIndexCp

=

(UTL-LTL)6*s CFT過程能力指數(shù)02468101214161842.84343.243.443.643.84444.244.444.644.8lengthofmachesupperlimit(UTL)nominalvaluelowerlimit(LTL)mean(m)

StdDev(s)numberofmatcheswithinclassesProcessPerformanceIndexCpk

=

min(UTL-m,m-LTL) 3*sCFT過程能力指數(shù)6sQualityistheGoalGoal…Cp=2,Cpk=1.5-6s-5s-4s-3s-2s-1s0+1s+2s+3s+4s+5s+6s

6stoLSL6stoUSLCp=2Cpk=1.5Cp=2Cpk=1.5Cp=Cpk=2±1.5sLSL12.5%12.5%75%

USL過程能力Cp,Sigma,andDefectLevelsDefectLevels<=5%<=0.13%<=60ppm<=1ppm<=2ppb(partsperbillion)Cp>=0.67>=1.0>=1.33>=2.0>=1.66Sigma+2s+3s+4s+5s+6s+6s-6s+4s-4s+2s-2sCp=2/3=0.67Cp=4/3=1.33Cp=6/3=2.0Distribution等級判定等級A+ABCDCPK

值1.67≤CPK1.33≤CPK＜1.671.00≤CPK＜1.330.67≤CPK＜1.00CPK＜0.67處置原則考慮管理的簡單化或成本的降低方法維持原狀改進(jìn)為A級需全數(shù)選別并管理、改善制程采取緊急對策進(jìn)行改善，探求原因，并且重新檢討規(guī)格控制圖構(gòu)成：趨勢圖+控制上、下限，中心線中心線(CL):X控制上限(UCL):X+3S控制下限(LCL):X-3S控制圖原理：正常原因造成的誤差滿足正態(tài)分布；正態(tài)分布的數(shù)據(jù)有99.73%的概率在X+/-3S范圍內(nèi)；一旦有測量數(shù)據(jù)超出控制界限，則判定存在異常的誤差。數(shù)據(jù)的類型計量型（Variable)計數(shù)型(Attribute)溫度，壓力，時間，力矩，亮度...材料不良率，焊接不良數(shù)布匹疵點數(shù)，印刷錯誤數(shù)控制圖的種類計量值控制圖計數(shù)值控制圖平均值-極差控制圖(X-R圖)中位數(shù)-極差控制圖(X-R圖)單值移動-極差控制圖(X-MR圖)平均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖(X-S圖)不合格品數(shù)控制圖(np圖)不合格品率控制圖(p圖)缺陷數(shù)控制圖(c圖)單位缺陷數(shù)控制圖(u圖)nA2E2D4D321.882.663.27031.021.772.57040.731.462.28050.581.292.110nB4B3A323.2702.6632.5701.9542.2701.6352.0901.4361.970.031.2971.880.121.1881.820.181.1091.760.241.03101.720.280.98251.440.560.61Countormeasure?Areaorunits?Attribute(Count)Variable(Measure)DefectiveunitsSamplesize?Samplesize?Changinguporp’npInd.&MRChangingConstantSub-groups?Individualn>5n≤5Samplesize?AverageAve.&MRMedianEWMASamplesizeunknownNon-normalSmoothingNoestimatesofvariabilityYesNo控制圖的選擇控制圖的應(yīng)用步驟1.選取擬控制的質(zhì)量特性2.選用合適的控制圖種類3.確定樣本容量和抽樣間隔4.收集并記錄至少20-25個樣本的數(shù)據(jù)5.計算各樣本的統(tǒng)計量6.計算各統(tǒng)計量的控制界限7.畫控制圖并標(biāo)出統(tǒng)計量8.研究排列的異常狀態(tài)9.決定下一步行動控制界限控制界限的設(shè)置人為設(shè)置過寬：控制圖對異常的誤差不敏感，失去控制效果人為設(shè)置過緊：過度調(diào)節(jié)，降低工藝能力，增加成本規(guī)范界限代表客戶的要求，用于控制產(chǎn)品控制界限對過程的要求，用于控制過程控制界限與規(guī)范界限控制圖形態(tài)正常形態(tài)1.大部分的點接近中心線2.有一些點會散布在接近管制界限的地方3.沒有或非常少的點超出管制界限控制圖形態(tài)常見的不自然形態(tài)1.循環(huán)2.傾向3.過程水平突變4.高比例的點靠近或在界限外5.層疊或缺乏變化控制圖判別常用的判異準(zhǔn)則1.1點落在A區(qū)外2.連續(xù)9點落在中心線同一側(cè)3.連續(xù)6點遞增或遞減4.連續(xù)14點上下交替變化5.連續(xù)3點中有2點落在同一側(cè)的B區(qū)外6.連續(xù)5點中有4點落在同一側(cè)的C區(qū)外7.連續(xù)15點在上下C區(qū)8.連續(xù)8點無一在C區(qū)例1一點超出A區(qū)ABCCBA1例2連續(xù)九點落在中心線一側(cè)ABCCBA2ABCCBA3例3連續(xù)六點成上升或下降趨勢ABCCBA4Test4

連續(xù)十四點發(fā)現(xiàn)上升或下降交替發(fā)生常用的判異準(zhǔn)則例8八點成串超出C區(qū)(分布在中心線兩側(cè))ABCCBA8例7連續(xù)15點出現(xiàn)在中心線的C區(qū)兩側(cè)ABCCBA7例6相鄰的五點中有四點落在B區(qū)ABCCBA66例5相鄰的三點中二點落在A區(qū)ABCCBA55常用的判異準(zhǔn)則控制圖分析不自然形態(tài)(X-R圖)原因舉例(一)A.循環(huán)

B.傾向

X圖

R圖1.溫度或自然環(huán)境1.計劃預(yù)防性的其他循環(huán)變化保養(yǎng)2.工人疲乏2.工人疲乏3.機(jī)器或操作員的定期輪換4.來料的季節(jié)性效應(yīng)

X圖

R圖1.設(shè)備或工具的逐1.操作員技巧的漸變質(zhì)改進(jìn)或變差2.環(huán)境條件的逐漸2.工人疲乏變更3.工人疲乏3.來料質(zhì)量一致性的逐漸變更4.工夾具上碎屑的堆積控制圖分析不自然形態(tài)(X-R圖)原因舉例(一)C.過程水平突變

D.高比例的點靠近或在界限外

X圖

R圖1.材料變更1.材料變更2.生產(chǎn)方式/過程2.方法變更變更3.新工人或機(jī)器3.工人變更4.檢查裝置或方法的改變

X圖

R圖1.材料質(zhì)量的大1.混用明顯不同的差異質(zhì)量的材料2.測試方法或設(shè)2.不同的工人使用備的大差異同一張圖3.在同一張圖上3.來自不同條件下控制兩個或以的過程數(shù)據(jù)標(biāo)示上的過程在同一圖上X,R

平均值－極差控制圖

一些基本原理平均值－極差控制圖是依據(jù)來自同一批抽樣數(shù)據(jù)的兩個分離的控制圖。它們是用于跟蹤和識別產(chǎn)品或工藝波動原因的最敏感的統(tǒng)計控制圖。平均值圖記錄抽樣的平均值，而極差圖是記錄每批抽樣中相應(yīng)的極差值。平均值－極差圖是研究工藝過程能力Cpk的一個非常有效的工具。3的極限范圍是最通常的隨機(jī)波動的控制范圍?？刂茍D的構(gòu)造數(shù)據(jù)的收集決定抽樣大小決定抽樣頻率記錄原始數(shù)據(jù)計算每次抽樣的平均值及極差選擇控制圖的刻度把平均值和極差值畫在控制圖上計算控制極限UCLR=D4*Rbar LCLR=D3*Rbar

UCLXbar=X*Dbar+A2*RbarLCLXbar=X*Dbar-A2*RbarX,R

平均值－極差控制圖X,R平均值，極差控制圖控制圖的常數(shù)建立中心線，控制極限并繪制數(shù)據(jù)在控制圖上繪制控制線和平均值線并繪制數(shù)據(jù)把在初始階段的研究結(jié)果作為初始控制極限課堂練習(xí)日期1234567891011121314151649669106810995882681057106571010108511353551091076985596477785105107910685125697581285810105911總和Xbar平均R極差LCLX=UCLX=Xdbar=LCLR=UCLR=Rbar=

X,R平均值移動極差圖9X,Rm

控制圖

(個別值，移動極差圖)

一些基本原理當(dāng)一抽樣內(nèi)的數(shù)據(jù)無任何一點波動變化，那么個別值－移動極差圖是相當(dāng)有效的。它典型地發(fā)生在相當(dāng)均勻的工藝過程（化學(xué)工藝，模具成型等〕個別值－移動極差圖雖然沒有像平均值－極差圖那么敏感。但它能非常直觀地判別趨勢，周期及其它模式的反應(yīng)?？刂茍D的構(gòu)造數(shù)據(jù)的收集抽樣數(shù)為一決定抽樣頻率決定個別值和移動極差的刻度范圍X,Rm

控制圖

(個別值，移動極差圖)

控制極限的計算計算觀察值的平均值計算移動極差的平均值計算個別值和移動極差的控制上限，下限

UCLmf=D4*R LCLmf=D3*R UCLX=X+E2*R LCLX=X-E2*R控制圖的構(gòu)造控制圖常數(shù)建立中心線，控制極限并繪制數(shù)據(jù)X,Rm控制圖

(個別值，移動極差圖)

課堂練習(xí)X,mR個別值，移動極差圖日期1234567891011121314151649669106810995882345移動極差LCLX=UCLX=Xbar=LCLR=UCLR=Rbar=p圖

一些基本的原理P圖是用于測量不合格品的比例P圖一般需要較大的抽樣數(shù)（50－200以上〕以便于發(fā)現(xiàn)工藝過程的緩慢變化p圖

控制圖的構(gòu)造數(shù)據(jù)的收集決定抽樣數(shù)大小，一般情況50－200個以上.決定抽樣頻率安排控制圖的刻度大小。垂直方向的刻度一般從零到1.5倍的最大的不合格產(chǎn)品的比例數(shù)把每次抽樣的不合格比例數(shù)用點在控制圖上表示出來，然后把點聯(lián)成線以便于顯示它的趨勢記錄工藝過程中的任何變化和不正常的事件p圖

控制圖的構(gòu)造(續(xù)上頁)計算控制極限

UCLp=p+3*p(1-p)/n LCLp=p-3*p(1-p)/n n=抽樣數(shù)建立中心線，控制極限并繪制數(shù)據(jù)P圖不合格比例數(shù)日期123456789101112131415抽樣數(shù)(n)100100100100100100100100100100100100100100100數(shù)目(np,c)172828293716413130254416393422比例(p,u)LCLp=UCLp=pbar=課堂練習(xí)np圖

一些基本原理np圖是被用于測量一些不合格品的實際數(shù)目并且批與批之間的抽樣數(shù)保持不變np圖控制圖的構(gòu)造數(shù)據(jù)的收集檢查的抽樣數(shù)必須保持恒定決定抽樣頻率安排控制圖及收集原始數(shù)據(jù)記錄每次抽樣的不合格數(shù)并把它繪制在控制圖上計算控制極限計算不合格品的平均值計算控制上下限(UCL,LCL)UCLp=np+3np*(1-np/n)=np+3np*(1-p)LCLp=np-3np*(1-np/n)=np-3np*(1-p)OCAPOCAP=Out-of-ControlActionPlan=失控行動計劃=處理失控情況的操作指南流程圖OCAPOCAP的好處

處理問題標(biāo)準(zhǔn)化

操作工快速，實時(real-time)作出反應(yīng)便于分析、改進(jìn)過程，消除異常原因造成的誤差OCAP42024-7667TechnicalLimitUpperLowerTechnicalLimitTargetP-CLineP-CLine33RedZoneCp>2.0,TheStandardDeviationis1/12timestheDesignMarginforaSixSigmaProcessRedZoneYellowZoneGreenZoneGreenZoneYellowZoneTargetArea預(yù)控圖Pre-controlchartPre-controlchart規(guī)則:1.分別在上下規(guī)格限的1/2處畫上預(yù)控線（P-Cline).2.為確認(rèn)制程能力，量測5臺必須全部落在P-C線內(nèi)，預(yù)控圖方能使用.3.抽樣方法：每次2臺4.判異準(zhǔn)則：1.2臺在綠區(qū).正常生產(chǎn)2.1臺在綠區(qū)，1臺在黃區(qū)繼續(xù)

3.2臺在同一黃區(qū)調(diào)整

4.2臺在不同的黃區(qū)