1、2021/8/171Statistical Process Control（统计过程控制）2021/8/172统计过程控制（SPC）1、SPC的发展史2、基本统计概念3、过程变差4、控制图5、过程控制和过程能力2021/8/173SPC的发展n20世纪20年代，美国休哈特提出；n二战后期，美国将休哈特方法在军工部门推行；n19501980，逐渐从美国工业中消失；休哈特的同事戴明博士在日本推行SPC；n在日本强有力的竞争下，80年代起，美国又重新大规模推行SPC；n美国三大汽车厂联合制定QS9000标准。2021/8/174SPC的作用n1、确保制程持续稳定、可预测。n2、提高产品质量、生产能力
2、、降低成本。n3、为制程分析提供依据。n4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。2021/8/175基本统计概念2021/8/176F字母计数练习nImagine for one brief moment that each of the one hundred and forty-one words of this paragraph is a separate component from a first run of fourteen-inch flywheels.You are one of five inspectors performing the
3、 final inspection of these finished components which were produced on fairly small dial index machines that are not being controlled by the use of statistical techniques.As can be expected from an operation of this nature,there are a number of defectives components being made.Each word that contains
4、 an f represents a defective component.How many of the defectives are you able to find?Check again and inspect for the present s off s.Write your final count in the bottom left hand corner of this page.This example should give you a fair idea of how reliable 100%inspection can be.请用1分钟，彻底检查一次，看看字母“F
5、”出现的次数答案？2021/8/177F字母计数练习n结论：100的检验不能保证100的合格2021/8/178预防与检测n过去，制造商经常通过生产来制造产品，通过质量控制来检查最终产品并剔除不合格产品。在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的，因为它允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务中。n一种在第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费的更有效的方法是预防nSPC强调全过程的预防！2021/8/179基本统计概念统计学（Statistics）n收集、整理、展示、分析解释统计资料n由样本（sample）推论母体群体（po
6、pulation）n能在不确定情况下作决策n是一门科学方法、决策工具x 抽样 推论2021/8/1710基本统计概念统计量nR 全距（range）n 算术平均数（arithmetic mean）nMd 中位数（median）nMo 众数（mode）n 方差/变异（variance）n 标准差（standard deviation）)(x22021/8/1711基本统计概念nR 全距（range）全距是指一个变量数列中最大标志值与最小标志值之差。因为它是数列中两个极端值之差，故又称为极差。RXmaxXmin2021/8/1712统计基本概念n 算术平均数（arithmetic mean）)(xn
7、xfxniii12021/8/1713基本统计概念nMd 中位数（median）将总体单位数量标志的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的那个数值称为中位数。n当资料项数n为奇数，数列中只有一个居中的标志值，该标志值就是中位数。n当n为偶数时，数列中有两个居中的标志值，中位数便是中间两个标志值的简单算术平均数。2021/8/1714基本统计概念nMo 众数（mode）众数是总体中出现次数最多或最普遍的标志值，即频次或频率最大的标志值。数列中最常出现的标志值说明该标志值最具有代表性。2021/8/1715基本统计概念n 方差/变异（variance）2)()()(111)(22221122xx
8、xxxxnnxxfnniii2021/8/1716基本统计概念n 标准差（standard deviation）)()()(111)(2222112xxxxxxnnxxfnniii2021/8/1717基本统计概念n例：1,1,2,3,4,6,11n R=10 n Md=3 Mo=1n n 4X67.12256.32021/8/1718练习数列：12，11，12，13，18，30，24，9请计算下列统计量：qRqMd Mo q q X22021/8/1719数据的收集与整理 群体样本结论数据抽 样分析测试行动2021/8/1720 每件产品的尺寸与别的都不同 范围 范围 范围 范围但它们形成一
9、个模型，若稳定，可以描述为一个分布 范围 范围 范围分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度 形状 或这些因素的组合2021/8/1721数据收集 10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.0910.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.5510.0110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.1210.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.059.739.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.
10、069.9810.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.709.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.3910.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.1010.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159.759.799.9410.099.979.919.649.8810.029.919.542021/8/1722为找出这些数据的统计规律将它们分组、统计、作直方图，如机螺丝直径直方图所示。图中的直方高度与该组的频数成正比。10.
11、510.29.99.69.3Descriptive Statistics2021/8/1723如果数据的离散程度遵从正态分布X平均值：112312368.2695.4499.73曲线下的总面积1002021/8/1724过程变差输入（材料）过程（生产/装配）输出（产品）反馈（测量/检验）材料人机法测量系统2021/8/1725过程变差n 输入材料 不同批次之间的差异 批次内的差异 随时间产生的差异 随环境产生的差异2021/8/1726过程变差n生产/装配 设备及工装夹具的差异 随时间而产生的摩损，漂移等 操作工之间的差异（如手工操作的过程）设置的差异 环境的差异2021/8/1727测量系统
12、的变差n量具精确度（偏差）量具精确度是指测量观察平均值与真实值（基准值）的差异。真实值由更精确的测量设备所确定2021/8/1728测量系统变差n量具重复性 量具重复性是由一个操作者采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。2021/8/1729测量系统变差n量具再现性 量具再现性是由不同的操作者，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。2021/8/1730测量系统变差n量具稳定性 量具稳定性是同一测量系统在不同时间测量同一零件时，至少两组测量值的总变差。2021/8/1731测量系统变差n 量具线性 量具线性是在量具预期的工作范围内，偏差的差值。
13、2021/8/1732过程变差n 对于所有的过程输出，都有两个主要统计：q 对中性 指由过程的平均值至最近的规格限的距离q 变差（波动）指过程的分布宽度USLLSL变差（波动）对中性2021/8/1733过程变差n 过程的变差分两个类型 特殊原因造成的变差 普通原因造成的变差2021/8/1734过程变差n 普通原因变差 影响过程中每一个单位 在控制图上表现为随机性 没有明确的图案 但遵循一个分布 是由所有不可分派的小变差源组成 通常需要采取系统措施来减少2021/8/1735过程变差n 特殊原因变差 间断的、偶然的、通常是不可预测的和不稳定的变差 在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势 非
14、随机的图案 是由可分派的变差源造成，该变差源可以纠正2021/8/1736如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测 时间 范围 目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推 预测移，过程的输出不稳定。时间 范围2021/8/1737过程变差n 工业经验建议为：n只有过程变差的15是特殊的，可以通过与操作直接有关的人员纠正。n大部分（其余的85）是管理人员通过对系统采取措施可纠正的。2021/8/1738过程控制和过程能力n 每个过程可以分类如下：q受控或不受控q是否有满足客户要求满足要求受控不受控符合（合格）1类3类不符合（不合格）2类4类2
15、021/8/1739过程控制和过程能力1类（符合要求，受控）q是理想状况。为持续改进可能需要进一步减少变差。2类（不符合要求，受控）q存在过大的普通原因变差。q短期内，进行100检测以保障客户不受影响。q必须进行持续改进找出并消除普通原因的影响。2021/8/1740过程控制和过程能力3类（符合要求，不受控）q有相对较小的普通原因及特殊原因变差。q如果存在特殊原因已经明确但消除具影响可能不太经济，客户可能接受这种过程状况。4类（不符合要求，不受控）q存在过大的普通原因及特殊原因的变差。q需要进行100检测以保障客户利益。q必须采取紧急措施使过程稳定，并减小变差。2021/8/1741过程控制和
16、过程能力n 判断一个过程是否满足规格要求：能力指数Cpk 性能指数Ppkn 判断一个过程是否受控：控制图2021/8/1742控 制 图2021/8/1743控制图n 什么是控制图？控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。UCLCLLCL2021/8/1744控制图n控制图的应用正常独立处理过 程过程的声音（测量）否调整是交付客户2021/8/1745基本概念n 控制图中包括三条线q控制上限(UCL)q中心线(CL)q控制下限(LCL)UCLCLLCL2021/8/1746控制图的种类n 数据：是能够客观地反映事实的资料和数字n 数据的质量特性值分为：q计量值
17、 可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。q计数值 不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。2021/8/1747控制图的种类n 计量型数据的控制图qXbar-R图（均值极差图）qXbar-S图（均值标准差图）qX-MR图（单值移动极差图）q （中位数图）n 计数型数据的控制图qP图（不合格品率图）qnp图（不合格品数图）qc图（不合格数图）qu图（单位产品不合格数图）图Rx 2021/8/1748控制图的使用策划n 作控制图需要按以下步骤：q计划q资源q评估和改进2021/8/1749控制图的使用策划n 要点q建立适于采取措施的环境q确定过程q确定待管理的特性 考虑：
18、考虑客户的要求 当前及潜在的问题区 特性间的相互关系q确定测量系统q使不必要的变差最小化2021/8/1750计量型控制图：Xbar-R图n 平均数-全距控制图q数据可以合理分组时分析或控制 制程平均使用Xbar图 制程变差使用R图q工业界最常用的计量值控制图2021/8/1751分组技术n分组技术是控制图中最重要的组成部分n休哈特的分组原则相似的数据放在一组。例如，按操作工分组，验证操作工之间的不同。按设备分组，验证设备之间的不同。n分组的目的是让组内仅包含普通原因引起的变差，让所有的特殊原因引起的变差放在组间。2021/8/1752计量型控制图：Xbar-R图 RAxLCLRAxUCLRD
19、LCLRDUCLKRRRRKxxxxxxRRkk22342121n2345A21.881.020.730.58D43.272.572.282.11D300002021/8/1753建立Xbar-R图的步骤1、收集数据q选择子组大小，频率和子组数量q建立控制图及记录原始数据q计算每个子组的X平均值和极差Rq选择控制图的刻度q将平均值和极差画到控制图上。2021/8/1754建立Xbar-R图的步骤2、计算控制限q计算极差的平均值和过程平均值q计算控制限q在控制图上画出中心线及控制线2021/8/1755建立Xbar-R图的步骤3、过程控制解释q分析极差图（R图上的数据点）q识别并标注特殊原因（R
20、图）q重新计算控制极限（R图）q分析平均值图（Xbar图）上的数据点q识别和标注特殊原因（Xbar图）q重新计算控制极限（Xbar图）q为继续控制延长控制限q控制的最终概念（用控制图于持续的过程控制）2021/8/1756Xbar-图练习方法：每小时USL=120UCL=80时间8:009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:00编号12345678910X11051021071079710510910197105X298106991011059711995100101X31041061041061129811510910897X4105103102
21、99100101102100101102X51059810411110010811010296101SUM X518517519528520516563516512517X-bar104103104106104103113103102103R7881215111714128时间18:00 19:0020:0021:0022:0023:000:001:002:003:00编号11121314151617181920X195103108991191059810098103X21001021011061021099894109106X398103981001151009710594101X41061
22、019910210910110110410499X510610010396112102103101106104SUM X517522523518573534515523531534X-bar103104105104115107103105106107R1131010179611157LSL=80USL=1202021/8/1757Xbar-图练习2010Subgroup0113111109107105103101999795Sample Mean11Mean=102.9UCL=109.0LCL=96.8120100Sample RangeR=10.55UCL=22.31LCL=0Xbar/R
23、Chart for FoX-bar图中，组间的变差大于组内的变差，过程存在特殊原因，应首先消除特殊原因，使过程受控。2021/8/1758能力分析1201101009080USLLSLProcess Capability Analysis for FoPPM TotalPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM LSLPpkPPLPPUPpCpmCpkCPLCPUCpStDev(Overall)StDev(Within)Sample NMeanLSLTargetUSL310.97308.71 2.27 51.41 51.32 0.10 0.00
24、0.00 0.001.141.531.141.33 *1.291.731.291.514.994384.40236100102.9 80.0 *120.0Exp.Overall PerformanceExp.Within PerformanceObserved PerformanceOverall CapabilityPotential(Within)CapabilityProcess DataWithinOverall2021/8/17105Cpk计算公式 3XUSLCPU3LSLXCPL3,3minLSLXXUSLCpk6LSLUSLCp2dRn2345d21.1281.6932.0592.3262021/8/17106THE END感谢大家！
