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名称
控制图
符号
特点
适用场合
用途
计量型
平均值-极差控制图
-R
最常用,判断工序是否正常的效果好,但计算工作量大
适用于产品批量较大,且稳定、正常的工序。
图用于观察分布均值变化,R图用于观察分布的一致性变化。
-R联合运用,用于观察分布的变化。
平均值-标准差控制图
-S
S的计算比R复杂,但其精度高。
当n>10时用S图代替R图。
适用于检验时间远比加工时间短的场合。
图用于观察分布均值变化,S图用于观察分布的一致性变化。
-S联合运用,用于观察分布的变化。
中位数-极差控制图
计算简便,但效果较差。
单值-移动极差控制图
X-Rm
简便省事并能及时判断工序是否处于稳定状态。
缺点是不易发现工序分布中心的变化。
适宜于各种原因(时间、费用)每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常因素的场合。
X图用于观察分布单值的变化,RS图用于观察分布的一致性变化。
X-Rm联合运用,用于观察分布的变化,但灵敏度低。
计数型
不合格品数控制图
nP
较常用,计算简单,操作工人易于理解。
样本数量相等。
用于控制一般的过程。
不合格品率控制图
P
计算量大,控制线凹凸不平(在特定情况下,控制线可以为直线)
样本数量可以不等。
用于控制关键的过程。
计点型
缺陷数控制图
C
较常用,计算简便,操作工人易于理解。
用于控制一般缺陷数的场合。
单位缺陷数控制图
U
用于控制每单位缺陷数,如线路板焊接不良数,布匹上的黑点等。
6.2控制图的应用范围
1)诊断:
评估过程的稳定性。
2)控制:
决定某过程何时需要调整,何时需要保持原有状态。
3)确认:
确认某一过程的改进效果。
6.3控制图的绘制方法
1)分析用控制图采用人工收集数据,计算机分析计算,并进行过程能力CPK的评估。
2)管制用控制图采用上一次制程稳定状态下的控制界限,并将收集到的数据进行人工计算描点(控制界限内的点用“●”表示,超出控制界限的点用“×
”表示)到管理看板上。
3)例图及相关说明:
图1
6.4收集数据:
应收集近期的,与目前工序状态一致的数据。
收集的数据个数参见下表
控制图名称
样本数k(组数)
样本大小n(组的大小)
备注
-R图
一般k=20~25
一般n=3~6
图的样本容量取4以上。
图样本容量常取3或5。
-S图
n>10
X-RS
K=20~30
1
Pn图、P图
1/P~5/P
Pn图要求样本大小一致。
C图、U图
尽可能使样本中的缺陷数
C=1~5
C图要求样本大小一致。
6.5相关参数的计算:
此步骤由计算机完成,详细参照附件《
-R》及《P》控制图。
6.6控制图的判断准则
6.6.1分析用控制图的判断准则:
分析用控制图上的点子同时满足以下条件时,可以认为生产过程处于统计控制状态
1)点子随机地处于下列情况:
★连续25点在控制界限线之内(点不能超出控制界限或在控制界限上);
★连续35点中仅有1点在控制界限线之外;
★连续100点中仅有2点在控制界限线之外。
2)控制界限内的点子排列无下述异常情况:
a)链异常
★连续链:
连续链是指在中心线一侧连续出现点子,当连续9点或更多点在中心线一侧,则判定点子排列异常。
图2
★间接链:
间接链是指多数点在中心线一侧。
★如果有下列四种情况,则判定点子异常
――连续11点有10点在中心线一侧;
――连续14点有12点在中心线一侧;
――连续17点有14点在中心线一侧;
――连续20点有16点在中心线一侧。
b)趋势(倾向)
倾向是指点子连续上升或下降。
连续6点或更多的点子具有上升或下降趋势时,则判定为异常。
图3
c)周期
连续14点中相邻点上下交错(点子的排列随时间的推移而呈周期性变化),则判定为异常。
图4
d)点子在警戒区内
点子处在警戒区内是指点子处在2δ~3δ(δ-标准差)范围内,
若出现下列情况之一,则判定为异常。
★连续3点有2点在警戒区(2δ~3δ控制区)内;
★连续7点有3点在警戒区内;
★连续10点有4点在警戒区内。
或:
●连续3点有2点落在中心线同一侧的2δ以外。
图5
●连续5点有4点落在中心线同一侧的1δ以外。
图6
e)点子过多或过少的集中在中心线附近
1)点子过多集中在中心线附近指点子过多地落入μ±
1σ范围内。
当连续15点以上的点子集中在中心线1σ范围内时,则判为异常,图7(此种情况可能是计算错误或描点错误,以可能是存在取样方法错误)
2)连续8点落在中心线两侧且无1点在C区内,图8
图7
图8
6.6.2控制用控制图判断准则:
控制用控制图上的点子出现下列情况之一时,生产过程被判定为异常:
1)点子落在控制界限线外或控制界限线上。
图9
2)控制界限线内的点子排列异常,见分析用控制图判断准则解释。
特别提醒
1)规格界限(如公差的上下限、硬性规定的不合格品率)不能当作上下控制界限UCL、LCL。
规格界线用于区分合格与不合格;
控制界限用于区别正常波动和异常波动。
2)P图(不合格品率控制图)中有点子溢出下控制限,或连续7点呈下降趋势,这种原因包含的异常因素可能有:
★量具失灵,造成测量结果失灵。
应更新量具,并检讨以前测量结果。
★合格品的判定方法可能有错误,应予以立即改正。
★可能有真正是不合格品率变小的因素,应积极寻找这种因素,并将它用作业指导书固定下来,以大幅度降低不合格品率。
6.7过程能力管理
6.7.1初始能力研究
1)研发工程师对特殊参数进行初始能力研究(收集数据),这些数据应达到顾客的要求。
如没有特别要求,对于初始过程能力研究结果(没有正式转移量产)和不稳定的过程要求CPK≥1.33,正式转量产的过程能力要求CPK≥1.0。
2)初步的过程能力研究属短期行为且不考虑将来的人员、物料、方法、设备、测量系统以及环境的变化影响。
3)为了强化车间所有控制图的实行,那些没有控制限计算的初始过程图(由于数据不足),应标明“初始研究”字样,不管是用于初次能力计算,还是过程改善/变化之后的研究,“初始研究”图是唯一允许无控制界限的图。
4)绘图后,应对其走势形态进行分析,检查是否由过程失效的警告信号存在。
如果有,就应由项目小组组织装配、工业工程、技术、采购、品管等部门进行以自由讨论的方式分析原因和结果,找到问题的存在,并采取短期改进措施解决问题,采取长期预防行动来防止它今后再发生。
5)相应的改进和预防行动将记录在《SPC异常对策报告书》上。
6.7.2控制限的修订
1)在开始推行SPC时,临时控制限可以参考规格限(产品的质量特性要求)或公司规定的质量目标。
2)经过一段时间的数据收集和分析,从所研究的过程中消除了失控状态并进行工序能力研究后,就可以由PQC对控制限进行修订,修订的控制限须由品保部部长批准并记录在《SPC控制界限汇总表》上。
3)当进行一个初始过程研究或过程能力再评估时,必须排除已经界定的由特殊原因引起的数据点。
如果需要,应重复进行界定/修订/再计算的步骤。
4)控制限修订必须建立在25组以上数据的基础上(
-R平均值和极差图要求有100个或以上的读数),通常,每月对控制限作一次修订。
6.7.3工序(过程)能力的研究和控制
1)工序能力指数的定义
工序能力指数是表示工序能力满足工序质量标准(公差、工序质量规格)要求程度的量值。
实际上是指过程结果满足质量要求的程度。
工序能力(制程能力)指数表达式为:
CP=
=
式中:
T-公差范围
δ-总体的标准差
计算工序能力指数必须在工序质量特性值服从正态分布,工序处于受控状态(控制图点分布无异常时)下进行。
2)工序无偏时双向公差(即无偏移的情况,
=M)
其中:
μ-总体均值
δ-总体标准差
其中:
T---公差范围(T=TU-TL)
TU---规格上限(又称USL)
LT---规格上限(又称LSL)
---样本均值(工序分布中心),
M---规格中心(M=
)
PU---超上差时的不合格品率
PL---超下差时的不合格品率
S---样本标准差S=
(Xi-
)2
3)工序有偏时双向公差(即有偏移的情况M≠
)见图2。
此时的工序能力指数用CPK表示。
对于分布中心与公差中心偏离情况的过程能力指数,CPK定义是:
CPK=Min(
,
)
即工序能力指数取单侧工序能力指数CPU与CPL之中的最小值
CPU=(TU-
)/3S,CPL=(
-TL)/3S
4)单向公差:
只有上限要求。
例如:
粗糙度、噪声等是仅需控制上限的单向公差,其下限视为零,这时的CPU计算如下:
CPU=(TU-
)/3S
5)单向公差,只有下限要求。
例如:
零件的寿命等是仅需控制下限的单向公差,其上限可以看做无限大。
这时工序能力指数CPL计算如下:
CPL=(
-TL)/3S
6)工序能力的判断准则
项目
评级
工序能力CPK
对应质量水平
不合格品率P
工序能力判断
特级
2
6σ
3.4PPM
过剩(接近0不合格)
A
1.67
5σ
233PPM
充份
B
1.33
4σ
6210PPM(0.6%)
正常
3σ
6.68%
不足,略显不足
D
0.67
2σ
30.8%
严重不足
E
——
1σ
69%
生产无法维持
6.7.4不同工序能力指数的处置CP
通过工序能力指数判别工序能力后,应针对不同等级工序能力采取不同的对策,以确保工序的适宜工序能力。
A)CP>1.67时的处理
1)提高产品质量要求。
当工序质量特性为产品的关键或主要项目,
提高质量要求有利于改进产品性能时,则采取缩小公差方式。
2)放宽波动幅度,以降低成本或提高工效。
3)降低设备、工装精度要求。
4)简化质量检验工作,可考虑免检或放宽检验。
B)1.33<CP≤1.67时的处置
1)对非关键工序的质量特性,应放宽波动幅度。
2)简化质量检验工作,如把全数检验改为抽样检验。
C)1<CP≤1.33时的处置
1)采取工序控制的方法(如控制图),维持工序生产条件,监督工序过程,及时发现异常波动。
2)对产品按正常规定进行检验,若采取抽样检验,抽样的方式和频次必须合理(可考虑加严检查)。
3)CP值接近1.0时,出现不合格品的可能性增大,应对影响工序的主要因素严加控制。
D)0.67<CP≤1时的处置
1)分析工序能力不足的原因,通过PDCA(计划-实施-检查-处理)循环制定改进措施。
2)在不影响最终产品性能和不增加装配困难的情况下,可考虑放大公差范围。
3)实行全数检验,剔除不合格品,或进行分级筛选。
E)CP≤0.67时的处理
1)一般应停止加工,找出原因,采取措施,改进工艺,提高CP值
2)必须进行全数检验,剔除不合格品。
6.7.5提高工序能力指数的途径
A)调整工序加工的分布中心,减少中心偏移量ε(ε=│M-
│,偏移系数k=ε/0.5T)。
减少工序加工的中心偏移量有如下措施:
1)通过收集数据,进行统计分析,找出大量连续生产过程中由于工具磨损、加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律,及时进行中心调整,或采取设备自动补偿偏移,或刀具自动调整和补偿等。
2)根据中心偏移量,通过首件检验,可调整设备、刀具等加工定位装置。
3)配置更为精确的量规,由量规检验改为量值检验,或采用高一等级的量具检验。
B)提高工序能力,减少分散程度(即减少工序加工的标准偏差S)
1)修订工序,改进工序方法,修订操作规程,优化工艺参数,补充增加中间工序,推广新材料、新技术、新方法。
2)检修、改造或更新设备,改造、增添与公差要求相适应的精度较高的设备。
3)增添工具工装,提高工装工具的精度。
4)改进材料的进货周期,尽可能的减少由于材料进货批次不同造成的质量波动。
5)改造现有的现场环境条件,以满足产品对现场环境的特殊要求。
6)对关键工序、特种工序的操作者进行技术培训。
7)加强现场的质量控制,设置工序质量控制点或推行控制图管理,加强质检工作。
C)修订公差范围
1)修订公差范围,其前提条件是放宽公差范围不会影响产品质量。
2)在放宽公差范围不会影响产品质量这个前提下,可对不切合实际的过高的公差要求进行修订,以提高工序能力。
3)应把减少中心偏移量作为提高工序能力指数的首要措施。
只有当中心偏移量ε=0,而CP值仍然小于1时,才考虑减少工序加工的分散程度或考虑是否有可能放宽公差范围。
7.0相关程序
无
8.0相关表单
1、《SPC控制界限汇总表,
》
2、《SPC控制界限汇总表,P图》
3、《SPC异常对策报告书》
修订履历
记号
版本
修订日期
条款
修订内容
修订者
1.0.
2010/03/15
潘帅杰
- 配套讲稿:
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- SPC 管制 办法