1、10/10/2022SPC基础教材第一章：正态分布及第一章：正态分布及33原理原理第二章：第二章：SPCSPC控制图理论介绍控制图理论介绍 第三章：第三章：SPCSPC受失控状态介绍受失控状态介绍第四章：第四章：SPCSPC过程能力研究过程能力研究第五章：第五章：SPC SPC 应用应用第六章：直方图第六章：直方图第七章：第七章：ParetoPareto与分层分析法与分层分析法第八章：量测系统研究第八章：量测系统研究10/10/2022第一章：正态分布及第一章：正态分布及33原理原理 课程目的：掌握正态分布极其相关知识 课程内容：正态分布曲线、参数及其特征 10/10/2022Statisti
2、cal:统计，以概率统计学为基础，分析数据、得出结论；Process：过程，有输入-输出的一系列的活动；Control：控制，做出调节和行动；什么是SPC10/10/2022正态分布:dxedxxfxFxxx222)(21)()(其中:-正态均值，描述质量特性值分布的集中位置。-正态方差，描述质量特性值x分布的分散程度。xN（，2）10/10/20223原理 若质量特性值X服从正态分布,那么,在 3 3 范围内包含了99.73%的质量特性值。正态分布中心与规格中心重合时u 3 3 u 6 6的不合格率(未考虑偏移)规格区域1350ppm1350ppm 3 3 6 60.001ppm0.001p
3、pm10/10/20223 原理12323168.27%45645695.45%99.73%99.9937%99.99943%99.9999998%未考虑偏移的正态分布未考虑偏移的正态分布10/10/2022为何为何6 6相当于3.4PPM?考虑偏移考虑偏移1.5 的正态分布的正态分布规格中心分布中心1.5+/-3+/-3+/-6+/-6 0ppm3.4ppm66800ppm3.4ppm10/10/2022控制图原理通常控制图是根据“3”原理确定控制界限,即:中心线：CL=上控制界限：UCL=+3 下控制界限：LCL=-3 10/10/2022小游戏：你的观察小游戏：你的观察需求：一个与会者的
4、手表需求：一个与会者的手表展开思考：我们对过程的看法展开思考：我们对过程的看法实例：某企业切削车间实例：某企业切削车间QC主管主管10/10/2022第二章：第二章：SPC 控制图控制图理论介绍理论介绍10/10/2022控制线管理的益处SpecLSLUSLVery CenteredVariation is our enemy LCLUCLDefective parts already occurDefective parts might occurRemote control process before defective parts produced10/10/2022SPC 可以帮助我
5、们区分正常波动和异常波动；及时发现异常征兆；消除异常因素；减少异常波动；提高过程能力；预防控制预防控制10/10/2022SPC的核心工具-控制图+31234567891018171615141312111098765-3 Average点落在该区间的概率为点落在该区间的概率为99.7%Components of Every Control Chart:1.Data Points 3.Upper Control Limit2.Center Line 4.Lower Control Limit10/10/2022概念介绍计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测
6、的零件直径、长度、形位误差等，也包括在制造过程状态监控测得的切削力、压力、温度、浓度等。计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格品数，服从二项分布；计点如PCB上的漏焊数、溢胶数等，服从泊松分布。10/10/2022控制图的基本原理以3原理为基础：管制图是以常态分配中的3 原理为理论依据，中心线为平均值，上下控制界限为以平均值加减3 的值，以判断过程中是否有问题发生，此即休哈特博士所创的控制方法。中心极限定理：无论随机变量的共同分布是什么（离散分布或连续分布，正态分布或非正态分布），只要独立统分布随机变量的个数n较大时，的分布总是趋近于正态分布。10/10/2022控制图的分类按照
7、质量特性类型分为：计量值控制图计量值控制图计数值控制图计数值控制图10/10/2022计量值控制图 均值-极差控制图()均值-标准差控制图()单值-移动极差控制图()RX SX MRX 10/10/2022计数值控制图不合格率控制图（P图）不合格数控制图（Pn图）缺陷数控制图（C图）单位缺陷数控制图（U图）10/10/2022计量型数据吗？n=1？关心的是不合格率吗？n是否恒定？n是否恒定？n 10？s是否方便计算？MRxsx Rx Pn或p图p图C或U图U图是否是是是是是是否否否否否否n：样本容量控制图的应用时机10/10/2022EMFSPC解决方案根据质量特性类型和样本容量确定该质量特性
8、默认的控制图类型；计量型，n=10，默认为均值-标准差 控制图；计量型，n10，默认为均值-极差 控制图；计数型中的计点型，固定样本容量，默认缺陷数控制图 ；否则，默认单位缺陷率控制图 ；计数型中的计件型，固定样本容量，默认不良数控制图 ；否则，默认不良率控制图 。用户还可根据需要自行修改；Rxsxp图Pn图C图U图10/10/2022分析用控制图；目的：在控制图的设计阶段使用,主要用 以确定合理的合理的控制界限;每一张控制图上的控制界限都是由该图 上的数据计算出来;控制用控制图。目的：控制图的控制界限由分析阶段确定;使用时只需把采集到的样本数据或 统计量在图上打点就行;控制图的应用阶段10/
9、10/2022制作分析控制图注意点：上下控制限和中心线都是通过抽样收集过去一段一段生产稳态下生产稳态下的数据计算出来的；根据计算结果作成分析用控制图，并确认是在控控制状态下且过程能力尚可后制状态下且过程能力尚可后，方可将其控制限应用在过程控制用控制图上；10/10/2022控制图的应用步骤1.选取要控制的质量特性值；2.选择合适的控制图种类；(均值-极差）3.确定样本组数k，样本量n和抽样间隔，一般样本组数不少于20-25个；4.收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据（至少50个以上）；5.计算各组样本统计量，如样本均值、极差、标准差；6.计算各统计量控制界限(LCL,CL,UCL)；10/
10、10/2022 控制图的应用7.画控制图；并将计算出的统计量在控制图上打点；8.观察分析控制图；9.决定下一步行动。10/10/2022练习：作控制图以手工制作比较简单的Xbar-R控制图为例：每人一张A4纸，作控制图数据表见右：规格限为：USL=2.8LSL=2.0默认控制限为：UCL=2.65LCL=2.152.32.42.62.22.42.12.52.62.72.72.12.02.62.72.32.42.42.52.52.72.32.32.62.72.22.52.22.52.52.42.22.32.72.12.72.12.52.22.32.52.22.62.42.42.62.62.12.
11、22.52.12.12.42.52.22.72.72.52.12.72.52.22.32.72.12.72.22.62.52.72.32.42.32.62.22.32.22.12.42.52.610/10/2022何时应该重新计算控制界限1.控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境即5M1E）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制图，例如：a.操作人员经过培训，操作水平显著提高；b.设备更新、经过修理、更换零件；c.改变工艺参数或采用新工艺；d.改变测量方法或测量仪器；e.采用新型原材料或其他原材料；f.环境变化。2.一定时间后检验控制图还是否适用；3
12、.过程能力值有大的变化时；10/10/2022控制图的应用流程10/10/2022EMFSPC解决方案1-在数据分析时根据具体情况“锁定”或“解锁”控制限；10/10/2022第三第三章：章：SPC SPC 受失控状态介绍受失控状态介绍讲师讲师:MccainMccain.Koo Koo(顾孝锋顾孝锋)10/10/2022失控状态与受控状态10/10/2022普 通 原 因普通原因是对过程的波动经常起作用的原因.它的特点是：它的特点是：在过程中时刻存在着，对过程波动的影响随机变化；这类因素一般复杂繁多，要列出所有的因素很困难；所有因素的共同作用导致了过程的总波动.成本太高，不容易去除。成本太高，
13、不容易去除。当过程只有普通原因影响时，过程的波动具有统计规律性，此时过程处于稳定状态。10/10/2022特 殊 原 因特殊原因是使过程特性发生显著变化的因素它的特点是：它的特点是：-不经常存在于过程中；-它们通常来自过程之外；-相对于普通原因来讲，对过程波动有较大的影响；-容易发现和隔离容易发现和隔离.当过程受特殊因素的影响时，过程的输出不再服从预期的分布，过程处于不稳定状态。10/10/2022控制图的分区xUCLCLLCLtAABCBC10/10/2022受控状态的判断过程数据的分布曲线随时间的输出时间时间逐渐形成一个稳定的分布和基本不随时间变化且在要求范围内10/10/2022失控状态
14、的判断受控受控失失控位置分布宽度形状三种情况或其组合10/10/2022受控状态 在控制图上的正常表现为：（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。10/10/2022控制图的受控状态xUCLCLLCLt10/10/2022失控状态明显特征是有:（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。10/10/2022典型失控状态（4）样本点的周期性变化UCLCLLCL10/10/2022典型失控状态（1）有多个样
15、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。10/10/2022典型失控状态（2）连续7点上升或下降10/10/2022典型失控状态（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；*连续10点中有4点落在警戒区内。警戒区：23的区域即的区域即C区区10/10/2022典型失控状态（5）样本点分布的水平突变xUCLCLLCLt10/10/2022典型失控状态（6）样本点分布的水平位置渐变xUCLCLLCLt10/10/2022典型失控状态（7）样本点的离
16、散度变大xUCLCLLCLt10/10/2022EMFSPC解决方案测试规则检测控制图是否处于受控状态；10/10/2022EMFSPC解决方案用户可以定义多条测试规则；对质量特性进行设置时可自由选择；用户可以自行放宽或加严测试规则；违反规则后系统可以向用户报警；用户可以选择违反规则后的预警方式；系统可以对过程违反规则的情况作柏拉图分析。10/10/2022第四章：第四章：SPC 过程能力研究过程能力研究讲师讲师:MccainMccain.Koo Koo(顾孝锋顾孝锋)10/10/2022课程目的及内容目的目的：理解进行过程能力分析的重要性；掌握过程能力指数计算和分析的方法。内容内容：过程能力
17、的概念；分析过程能力的意义；过程能力指数计算及分析；过程能力指数的评价；10/10/2022过 程 能 力 过 程 能 力 指 处 于 统计稳定状统计稳定状态下的过程态下的过程实 际的 加 工 能 力；10/10/2022稳定生产状态 具备以下几方面的条件：一、原材料或上一道工序半成品按照标准要求供应；二、本工序按照作业标准实施，并在影响工序质 量各因素无异常的条件下进行；三、工序完成后，产品检测按照标准要求进行。总之，工序实施以及前后过程均应标准化。10/10/2022过 程 能 力过程能力过程能力是以该过程产品质量特性值的变异或波动来表示的；根据根据3原理原理,在分布范围 3 内，包含了9
18、9.73%的数据,接近于1,因此,以3,即6 为标准来衡量过程是否具有足够的精确度和良好的经济特性。把过程能力记为B,则 B=6 10/10/2022影响过程能力的因素 人、机、料、法、测、环人、机、料、法、测、环（5M1E）操作者方面操作者方面：如操作者的技术水平、熟练程度、质量意识、责任心、管理程度等；设备方面设备方面：如设备精度的稳定性，性能的可靠性，定位装置和传动装置的准确性，设备的冷却、润滑情况等等；材料方面材料方面：如材料的成分，配套元器件的质量等等；10/10/2022影响过程能力的因素工艺方面工艺方面：如工艺流程的安排，过程之间的衔接，工艺方法、工艺装备、工艺参数、过程加工的指
19、导文件、工艺卡、操作规范、作业指导书等；测量方面测量方面：如测量仪器的精度、稳定性、测量者的读数习惯、测量方法等等都会对结论的形成产生一定的影响；环境方面环境方面：如生产现场的温度、湿度、噪音干扰、振动、照明、室内净化、现场污染程度等等。10/10/2022进行过程能力分析的意义一、保证产品质量的基础工作；二、提高过程能力的有效手段；三、找出产品质量改进的方向；四、向客户证明加工过程的能力。10/10/2022指 数Cp,Cpk,CpmPp,Ppk,Ppm10/10/2022Cp,Cpk与Pp,Ppk的区别Cp指数=Cp（Capability of process）过程能力指数Cp:“我们能做
20、得多好”Cpk:“我们真正能做得多好”规格宽度工序宽度10/10/2022Cp,Cpk与Pp,Ppk的区别Pp过程性能指数Pp：“我们实际做到多好”Ppk修正的过程性能指数Ppk：“我们实际真正做到多好”10/10/2022指数分类一、过程能力指数(Process Capability Index)1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；2、Cpk：分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；4、Cpu：上单侧过程能力指数；5、Cpl：下单侧过程能力指数。二、过程绩效指数(Process Performance Inde
21、x)1、Pp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；2、Ppk：分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；3、Ppm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；4、Ppu：上单侧过程能力指数；5、Ppl：下单侧过程能力指数。10/10/2022过程能力等级过程能力指数Cp值评价标准一般原则过程能力指数Cp 1.671.33Cp1.671.00Cp1.330.67Cp1.00Cp1.331.00Cpk1.33Cpk1.0010/10/2022质量特性名称子组号取值不良描述违反的测试规则 问题发生时间对策时间不良原因改善行动解决问题所花费的时间负责人0.15 solderpaster
22、650.171out of onepointaaaaaaaaaaaaa2003-05-2311:12:090.15 solderpaster1616.1818out of onepointaaaaaaaaaaaaa2003-04-2917:56:352003-04-3009:10:34operation wrongwork hard15.23系统管理员异常情况明细分析(日/周检讨）每天检讨原因分析的有效性每天检讨改善措施的有效性10/10/20220 00.40.40.80.81.21.21.61.62 22.42.42.82.83.23.23.63.6WeekWeekF.O.RF.O.RTa
23、rgetTarget2 22 22 21.81.81.81.81.81.81.81.81.51.51.51.51.51.51.51.51.51.51.51.51.51.51.51.5ReflowReflow3.063.062.522.521.631.631.941.941.381.381.811.811.491.491.351.351.421.421.181.181.231.231.281.280.830.831.051.050.30.3WK2WK23232WK2WK23333WK2WK23434WK2WK23535WK2WK23636WK2WK23737WK2WK23939WK4WK40 0
24、WK4WK41 1WK4WK42 2WK4WK43 3WK4WK44 4WK4WK45 5WK4WK46 6WK4WK47 7过程不良率趋势监控（周检讨）10/10/2022No.No.Defect IDDefect IDDefect DescriptionDefect DescriptionQtyQtyAccumulative QtyAccumulative Qty Percent%Percent%CausesCausesActionsActions1defect001it have row injure101052.63%cause001:operation wrong;xiao:xiao
25、;action001:work hard;2defect002it have not image71789.47%3defect003it have more black219100%每周TOP3缺陷不良统计（周检讨）10/10/2022第六章：直方图第六章：直方图10/10/2022课程目的课程目的：理解直方图的含义；理解直方图的含义；掌握直方图的制作方法。掌握直方图的制作方法。USLLSL内容概要内容概要：直方图的特点与用途；直方图的特点与用途；直方图来源示例；直方图来源示例；组数的影响；组数的影响；实例练习制作直方图；实例练习制作直方图；观察直方图（分布及其与规格的比较）；观察直方图（分
26、布及其与规格的比较）；直方图的峰度与对称度；直方图的峰度与对称度；10/10/2022一个实例：某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生产一种重要的仪器。但该厂不能信任生产这些轴承厂家的工作，决定对供应商提供的轴承进行分析。这些轴承的关键特性是它们的内径，其规格为1.3760.010英寸。现抽取了100个青铜轴承，对它们的内径进行仔细的测量，并记录了测量结果。10/10/2022100个青铜轴承内径的测量值如下表：1.3781.3761.3761.3781.3771.3771.3761.3781.3771.3761.3781.3781.3781.3801.3781.3781.3801.378
27、1.3801.3771.3751.3731.3751.3771.3731.3771.3751.3771.3771.3781.3781.3761.3781.3791.3791.3761.3711.3761.3801.3771.3791.3791.3781.3811.3791.3791.3811.3761.3781.3811.3761.3731.3821.3781.3761.3801.3751.3801.3771.3751.3741.3791.3761.3821.3731.3781.3791.3781.3761.3771.3791.3741.3721.3801.3721.3761.3751.376
28、1.3771.3751.3791.3791.3761.3761.3791.3781.3791.3771.3781.3771.3741.3811.3801.3801.3781.3791.3701.3781.3831.378数据会告诉您什么呢？10/10/2022回答数据列表不能表达出任何有实际意义的东西(Virtually Nothing)！必须对数据进行进一步分析。图形可以帮助我们将数据数据转换成信息信息。数据列表10/10/2022能否接受这批产品？与目标值相比较：平均值：1.3773与规格界限相比较：极差（最大值-最小值）=1.383-1.370=0.013数据分布的更进一步的信息：数据分
29、成10组后，落在每个区间 内的数据个数：数据量分组数50-1006-10100-2507-12250个以上10-251.3760.01010/10/2022制作频数分布表组号组中值组下界组上界频数n最小值+（n-1)*组距组中值-组距组中值+组距11.37001.36941.370721.37131.37071.371331.37261.37201.373341.37391.37331.374651.37521.37461.375961.37651.37591.377271.37781.37721.378581.37911.37851.379891.38041.37981.3811101.38
30、171.38111.3824111.38301.38241.383710/10/2022绘制直方图LSLUSLTargetX10/10/2022分析直方图与规格限1.3661.386进行比较，所有的测量值都在其范围内（而且在+/-3S的范围内）。分布基本上是对称的，有一点点向右偏斜，但不严重。所以该厂决定接收这批青铜轴承。建议：轴承的加工中心应该左移；10/10/2022直方图告诉我们数据分布的中心位置(Average)在哪里？数据分散程度(Spread)如何？数据分布的形状(Shape)怎样？经验之谈：对大多数工业用的分析来说，50个数值具备足够的可靠性。但单个测量值的费用比较低时，或是当需
31、要准确分析时，可以采用100个或更多的数据。10/10/2022直方图示例假设加工100件产品，测量产品的某个特性值，并且将其摆放在一个如图所示的坐标系中,摆放规则如下:1、如果数值处于图中数轴上所示的某两个值之间，则将其放入此范围内（每个范围称为一组，即将数据人为分组）；2、在同一数值范围内的产品，依次向上摆放。1.366 1.376 1.386 12310/10/20221.366 1.376 1.386 每一个小方块表示一件产品100件产品加工完成后直方图10/10/2022直方图直方图易于绘制并有利于将一个过程的不同事件的频数生动地表示出来.2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.
32、5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 xy频数18161412108642横轴表示变量的各种情形；纵轴表示频数；10/10/2022xy减少组数直方图的分组10/10/2022xy频数增加组数轮廓愈清晰直方图的分组10/10/2022xy频数增加组数到足够大分布曲线直方图的分组10/10/2022练习：制作直方图18.623.317.312.921.820.426.420.526.8232024.21719.518.916.314.722.921.419.22816.21517.82118.320.724.919.921.810/10/2022 收集记录数据 定组数（N）算极差（R）定组
33、距（C）定组界 决定组的中心点 制作次数分布表 制作直方图 填上次数、规格、平均值、数据来源、日期等制作直方图的步骤10/10/2022直方图：10/10/2022直方图的特点与用途简单易做；能够直观地看出数据的分布情况；与规格比较，定性评价过程能力；比价和评估设备、供应商、物料等10/10/2022直方图的异常分布 数据来自两个不同的总体，直方图出现双峰 刀具磨损等导致过程异常，直方图出现峭壁。10/10/2022直方图与规格比较呈正态分布，且数据均落于规格界限内；工序能力充足。USLLSLAA图10/10/2022直方图与规格比较平均值偏低，部分数据超规格下限；应该采取措施调整到AA图。L
34、SLUSL10/10/2022直方图与规格比较平均值偏高，部分数据超规格上限；应该采取措施恢复到AA图。LSLUSL10/10/2022直方图与规格比较产品波动大，品质不均匀；应改善过程的异常波动，或者检讨规格。LSLUSL10/10/2022直方图的峰度和对称度对称度（Skewness）指直方图数据分布的对称性；峰度（Kurtosis）指直方图数据分布的陡峭度；如果直方图为对称分布的，则Skewness=0;如果直方图为正态分布的，则Skewness=0,Kurtosis=0。10/10/2022EMFSPC直方图示例10/10/2022第七章：第七章：ParetoPareto与分层分析法与
35、分层分析法10/10/2022目的：掌握排列图与分层分析法 的理论及相关应用内容：排列图的制作与应用 分层法的应用排列图与分层分析法分层分析法10/10/2022与排列图相关的理论举例：80%的问题由20%的原因引起；80%的索赔发生在20%的生产线上；80%的销售额由20%的产品带来；80%的品质成本由20%的品质问题造成；80%的品质问题由20%的人员引起；80%的不合格品由20%的缺陷项目引起；n-80/20理论理论 由意大利经济学家Parato提出，美国质量管理学家引入到质量管理中。在问题分析中，此理论证明了：在公司中面对的各种各样的问题在公司中面对的各种各样的问题中，实际上起重要影响
36、的是相对的少数。中，实际上起重要影响的是相对的少数。因此，要有效的利用此理论分析问题，严格按照优先顺序进行管理。10/10/2022Pareto理论对解决问题的帮助找出找出“重要的少数重要的少数”因为因为80%的问题由的问题由20%的潜的潜在原因引起。在原因引起。10/10/2022Pareto理论在品质管理中的应用 -排列图10/10/2022品质管理中主要应用举例原因排列图原因排列图缺陷排列图缺陷排列图措施排列图措施排列图10/10/2022排列图的作图方法1.将用于排列图所记录的数据进行分类。分类的方法有多种，可以按工艺过程分、按缺陷项目分、按品种分、按尺寸分等；2.确定数据记录的时间。
37、汇总成排列图的日期，没有必要规定期限，只要能够绘成作业排列图所必须的足够的数据即可3.按分类项目进行统计，汇总成表；10/10/20224.计算累计频率；5.作图，注意横纵坐标要均衡；6.按频数大小顺序作柱状图；7.按累计百分比作排列曲线；8.记载排列图标题及数据简历。9.填写标题后还应在空白处写清产品名称、工作项目、工序号、统计期间、各种数据的来源、生产数量、记录者及制图者等项。排列图的作图方法10/10/2022例：某铸造车间生产一种铸件，质量不良项目有气孔、未充满、偏心、形状不佳、裂纹、其他等项。记录一周内某班所生产的产品不良情况数据，并将不良项目作成累计频数和百分比汇总表：缺陷项目缺陷
38、项目频数频数百分比百分比累计百分比累计百分比气孔4850.5350.53未充满2829.4780偏心1010.5390.53形状不佳44.2194.74裂纹33.1697.9其他22.1100合计9510010/10/2022铸件不良项目的排列图10/10/2022EMFSPC解决方案对计量型、计件型的质量特性进行异常柏拉图、原因柏拉图、措施柏拉图分析；对计点型的质量特性进行缺陷柏拉图、异常柏拉图、原因柏拉图、措施柏拉图分析；10/10/2022分层分析法（Delamination Analysis）概念：概念：质量管理中的数据分层，即将数据依照使用目的，按照其性质、来源、影响因素等进行分类，
39、把性质相同、在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法。通常和质量管理中的其他方法一起使用。如将数据分层之后再进行加工整理成分层排列图、分层直方图、分层控制图等。10/10/2022分层的意义分层的目的是为了有利于查找产生质量问题的原因。在生产过程中，有许多影响质量的因素，为了把这些因素分离出来，对产品按不同的标志进行分层，即把性质相近，在同一生产条件下收集到的数据归纳在一起，可以使数据反映的现象更加明显。10/10/2022例：例：为调查某焊接件裂纹发生率，按操作人员甲、乙、丙分别统计质量数据，并作出频数表：甲乙丙0.0-3.026163.0-6.061586.0-9.015559
40、.0-12.074212.0-15.031215.0-18.031118.0-21.0321.0-24.0124.0-27.021合计434343频 数裂纹发生率10/10/2022分层直方图对操作人员分别作直方图：051015频数甲发生率%051015频数乙发生率%051015频数丙发生率%10/10/2022分析从直方图的分布看，甲分布最宽，他的焊件不仅裂纹个数多，而且分布偏向高值。丙分布较好，裂纹发生的频数少，而且偏向于低值。这是比较正常的分布状况。10/10/2022常用分层方法按不同时间分，如按班次分；按操作人员分，如按工人的级别；按使用设备分，如按机床的不同型号；按操作方法分，如按
41、切削用量、温度、压力；按原材料分，如按供料单位、进料时间、批次等；其他分层，如按检验手段、使用条件、气候条件等；10/10/2022分层时应注意数据分层与收集数据的目的紧密相连，目的不同，分层的方法和粗细程度也不同；分层要合理，要按不同的层次进行组合分层，以使问暴露得更清楚；10/10/2022应用实例10/10/2022EMFSPC解决方案通过附属信息对数据进行分层分析10/10/2022EMFSPC解决方案数据分析时选择附属信息的取值，可以单独分层分析，也可以综合分层分析10/10/2022第八章：量测系统研究第八章：量测系统研究10/10/2022为什么要进行MSA？我（你）的测量数据是
42、可靠的吗？测量系统有足够的分辨力吗？两年内量具的结果能否保持一致？为什么不同的测量人员得到的结果不同，我应该相信谁？量具测量重复测量时结果也不尽相同，应该如何取值？10/10/2022为什么要进行MSA？总过程变差过程变差测量系统变差L LS SL LU US SL L222mptSigmaSigmaSigma10/10/2022为什么要进行MSA？因此我们需要：通过一系列的科学方法确保具有合适分辨力和小的测量系统误差的测量系统。10/10/2022为什么要进行MSA？MSAMSA系统可以让你获得什么？系统可以让你获得什么？接受新测量设备的准则；一种测量设备与另一种测量设备的比较；评价怀疑有缺
43、陷的量具的依据；维修前后测量设备的比较；计算过程变差所需的方法，以及生产过程的可接受性水平；想知道什么是想知道什么是MSA了吧？了吧？10/10/2022什么是MSA？10/10/2022什么是MSA？量具(Gage)人(People)测量技术(Measurement Technique)测量程序(Measurement Procedure)软件(Software)环境(Environment)其它因素(Other Factors)10/10/2022什么是MSA？如果测量系统没有足够的分辨率，它不能识别过程变差以及定量表示单个零件的特性值；不适合的分辨率可以通过极差图方便地显示出来。请看下页
44、的极差图10/10/2022什么是MSA？极极 差差 图图10/10/2022什么是MSA？判断准则：判断准则：当极差图显示可能只有一、二或三个极差值在控制限值内时，或可能4个极差值在控制限值内且超过四分之一以上的极差为零时，都反映了测量系统没有足够的分辨率/力。建议：建议：可视分辨率最多是总过程的6（标准偏差）的十分之一（而不是公差范围的十分之一）。10/10/2022什么是MSA？反映测量值相对于标准值的位置：反映测量值相对于标准值的位置：偏倚(Bias)稳定性(Stability)线性(Linearity)反映测量值的分散程度反映测量值的分散程度方差，也即方差，也即R&RR&R：重复性(
45、Repeatability)再现性(Reproducibility)零件间变差10/10/2022什么是MSA？统计稳定性：只有正常原因 没有异常原因测量系统的变差过程的变差测量的分辨率=1/10*5.15*过程变差线性较好保证测量结果的一致性;10/10/2022什么是MSA?%100/%:%100/&%:%100/%:%100/%:TVPVPVTVRRRRTVAVAVTVEVEV差的百分比零件间变差占总过程变变差的百分比测量系统变差占总过程过程变差的百分比测量系统的再现性占总过程变差的百分比测量系统的重复性占总tpmtmoemTVRR15.515.5&2222总过程变差总过程标准偏差测量系
46、统变差测量系统标准偏差10/10/2022低于10%测量系统可接受；10%至30%根据应用的重要性、量具成本和维修的费用等可能是可接受的；大于30%测量系统需要改进。测量系统R&R的接受准则10/10/2022如何进行MSA？独立样本法图表法平均值标准差控制图平均值极差或平均值标准差控制图10/10/2022如何进行MSA？极差法；极差法；测量变异近似值；只提供总体情形；平均值极差控制图法；平均值极差控制图法；把变异分为重复性和再现性；方差分析法；方差分析法；把变差分为四类：零件、评价人、零件与评价人的交互作用、量具重复性误差。10/10/2022Gage R&R研究零件评价人A评价人B极差(
47、A-B)10.850.800.0520.750.700.0531.000.950.0540.450.550.1050.500.600.10平均极差：0.07重复性和再现性：0.303过程变差：0.40%G R&R=75.7%75.7%10/10/2022123456789101A10.651.000.850.850.551.000.950.851.000.600.830220.601.000.800.950.451.000.950.801.000.700.825334均值0.6251.0000.8250.9000.5001.0000.9500.8251.0000.650 XbarA0.8285
48、极差0.050.000.050.100.100.000.000.050.000.10 RA0.0456B10.551.050.800.800.401.000.950.751.000.550.785720.550.950.750.750.401.050.900.700.950.500.750839均值0.5501.0000.7750.7750.4001.0250.9250.7250.9750.525 XbarB0.76810极差0.000.100.050.050.000.050.050.050.050.05 RB0.04511C10.501.050.800.800.451.000.950.801
49、.050.850.8251220.551.000.800.800.501.050.950.801.050.800.83013314均值0.5251.0250.8000.8000.4751.0250.9500.8001.0500.825 XbarC0.82815极差0.050.050.000.000.050.050.000.000.000.05 RC0.025160.5671.0080.8000.8250.4581.0170.9420.7831.0080.6670.8080.558170.038180.060190.125200.000零件平均值评价人/试验次数零件均值UCLR=Rbarbar*
50、D4=LCLR=Rbarbar*D3=2次试验时D4=3.27,3次试验时D4=2.58;7次试验以内=0。UCLR代表单个R的极限。圈出那些超出极限的值。查明原因并纠正。同一评价人采用最初的仪器重复这些读数或剔除这些值并由其余观测值再次平均并计算R和极限值。评价人极差均值：(RA+RB+RC)/3=(0.045+0.045+0.025)/3=Xdiff=Max(XbarA,XbarB,XbarC)-Min(XbarA,XbarB,XbarC)=0.828-0.768=10/10/2022零件编号和名称：垫片量具名称：厚度仪日期：4/12/88特性 厚度量具编号：X-2934执行人尺寸规格：0
