SPC的基本原则与理论知识.docx

SPC的基本原则与理论知识.docx

《SPC的基本原则与理论知识.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPC的基本原则与理论知识.docx（40页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

SPC的基本原则与理论知识

第一章节重新认识SPC

SPC兴起的背景

●美国W.A.Shewhart博士于1924年发明管制图,开启了统计品管的新时代;

●如果工作经验对产品品质有举足轻重的影响（如手工业）,那么,SPC就没有太多发挥的空间,相反地,如果某一公司开始将经验加以整理,而纳入设备,制理或系统时;也就是说,该公司开始宣告"经验挂帅时间"将要结束,那么SPC的导入时机也就自然成熟了;

●ISO9000要求为客户提供合格的产品,只有稳定而一贯的"过程",与"系统"才能保证长期做出合格的产品,然而,如何检核一贯"过程",与"系统"仍然稳定的存在呢?

这必须仰赖SPC来发挥功能;

SPC的基本原则

●产品质量的统计观点

A.产品质量有变异;

B.变差具有统计规律性;

●对异常因素分类和控制

●稳定状态是生产过程追求的目标

●预防为主

SPC的理论基础

●数理概率统计理论;

●分布理论（6σ）;

●正态.二项等分布;

●参数估计.方差分析等;

质量改进工具和技术

序号

工具和要求

应用

A1

调查表

系统地收集数据,以获取对问题的明确认识

使用于非数字数据的工具和技术

A2

分布图

将大量的有关某一特定主题的观点,意见或想法按组归类

A3

水平对比法

把一个过程与那些公认的站领先地位的过程进行对比,以识别质量改进的机会

A4

头脑风暴法

识别可能的问题解决办法和潜在的质量改进机会

A5

因果图

分析和表达因果关系;

通过识别症状,分析原因,寻找措施,促进问题的解决

A6

流程图

描述现有的过程;

设计新过程

A7

树图

表示某一主题与某组成要素之间的关系;

适用于数字数据的工具和技术

A8

控制图

诊断:

评估过程稳定性;

控制:

决定某一过程何时需要调整及何时需要保持原有状态;

确认:

确认某一过程的改进

A9

直方图

显示数据的波动状态;

直观地传达有关过程情况的信息;

决定在何处集中力量进行改进

A10

排列图

按重要性顺序显示每一项目对总体效果的作用;

排列改进的机会

A11

散布图

发现和确认两组相关数据之间的关系;

确认两组相关数据之间预期的关系

在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法的：

容主要有：

过程的概念；过程变差；

过程能力分析；

计量型控制图（X—R图，X—S图等）；

计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；

第二章节SPC应用的基础

2.1数据与质量特性值

●质量数据

1．数据的特点：

①波动性；

②规律性；

2．质量特性：

反映产品特定性质之容；

（如：

尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等）

3．质量特性数据：

测量质量特性所得的数据；

（如：

“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”）

4．数据分类：

①计量值数据：

（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据）

②计数值数据：

（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）

●数据参数

1．数据表达式：

公式中一般用X1X2……Xn表示一组数据中n个数据。

2．频数：

同一记录中同一数据出现的数据。

公式中一般用n1n2n3…ni表示个数。

3．平均数：

所有数据的和与总数和商。

4．百分率：

单项数据与所有数据总和的商的百分值。

5．累计百分率：

顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。

6．标准方差：

●数据的分层

1.概念：

将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，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；

2.作用：

分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。

3.分层方法：

①操作人员：

按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；

②机床设备：

按机器分，按工夹刀具分；

③材料：

按供应单位分，按品种分，按进厂批分

④加工方法：

按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；

⑤时间：

按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；

⑥环境：

按气象情况分，按室环境分，按电场、磁场影响分；

⑦其他：

按发生情况分，按发生位置分等。

4.两点原则：

①分层要结合生产实际情况进行，目的不同，分层的方法和粗细程度不同。

②分层要合理，要按相同的层次进行组合分层，以便使问题暴露的更清楚。

2.2频数分布表

作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。

例：

某零件的一个长度尺寸的测量值（mm）共100个，测量单位为0.01mm

样本号

数据

行最

大值

行最

小值

1～10

11～20

21～30

31～40

41～50

51～60

61～70

71～80

81～90

91～100

42.37

42.29

42.35

42.32

42.36

42.38

42.29

42.31

42.40

42.35

42.34

42.36

42.36

42.37

42.33

42.39

42.41

42.33

42.35

42.36

42.38

42.30

42.30

42.34

42.38

42.34

42.27

42.35

42.37

42.39

42.33

42.33

42.33

42.36

42.44

42.30

42.41

42.35

42.35

42.31

42.28

42.34

42.35

42.37

42.31

42.39

42.37

42.34

42.36

42.30

42.34

42.34

42.35

42.36

42.36

42.36

42.36

42.31

42.38

42.35

42.33

42.39

42.32

42.33

42.29

42.32

42.33

42.35

42.31

42.35

42.34

42.34

42.38

42.30

42.35

42.33

42.36

42.35

42.34

42.31

42.38

42.39

42.38

42.38

42.44

42.40

42.41

42.36

42.40

42.39

42.28

42.29

42.30

42.30

42.29

42.30

42.27

42.31

42.31

42.30

最大值

最小值

42.24

42.27

组距和组数可按下列步骤求出:

①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.

最大值为42.44,最小值为42.27

②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差（极差）,并将所有得值取整数.

极差=42.44-42.27=0.17mm

已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.

0.17÷0.01=170.17÷0.02=8.5（取整数为9）0.17÷0.05=3.4（取整数为3）

③将取整值对照下表即可确定组数,这时取整值对应的测量单位倍数的数值即为组距

数据数

50以

50～100

100～250

250以上

组数

5～7

6～10

7～15

10～30

数据为100,取组数为9是合理的,即组距为0.02

④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。

这样就确定了第一组的下界,然后依次加上组距,直至确定它包括最大值的未一组的上界为止。

组号

组距

组中值

频数符号

频数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

42.265~42.285

42.285~42.305

42.305~42.325

42.325~42.345

42.345~42.365

42.365~42.385

42.385~42.405

42.405~42.425

42.425~42.445

42.275

42.295

42.315

42.335

42.355

42.375

42.395

42.415

42.435

2

8

18

22

27

14

6

2

1

合计

100

2.3直方图

用横坐标标注质量特性的测量值的分组值,纵坐标标注频数值,各组的频数用直方柱的高度表示,这样就作出了直方图;

直方图不能清楚地表明每个产品的状况.但可以非常清楚地刻画出整批产品的情况,并直观地表示出数据分布的中心位置及分散幅度的大小.

直方图的分布状态由于直方图并不十分精确,而且通过直方图所要了解的不是所取数值本身的分布,而是所取数据所代表的生产过程的分布.所以应从整个直方图的大体形状着眼.首先观察总体分布的状态,判别是属于正常型还是异常型.如属于异常型,还要进一步判别它属于哪种异常,以便分析原因采取处理措施。

2.4排列图（pareto）

作用:

寻找主要问题或影响质量的主要原因.

计算表:

分析原则:

关键的少数,次要的多数:

ABC3类分析方法

A

主要

或关键问题

累计在0～80%左右

B

次要问题

累计在80～95%左右

C

更次要问题

累计在95～100%左右

2.5因果图（鱼刺图,特征要因图）

a.作用:

用来分析影响产品质量各种原因的一种有效的方法;

b.图形:

2.6调查表

调查表就是一种很好的收集数据的方法.它的特点:

a）.规格统一,使用简单方便;b）自行整理数据,提高效率;c）填表过程中的差错事后无法发现;

2.7对策表

序号

存在问题

对策

负责人

备注

1

操作不认真

1.加强劳动纪律

2.及时指出存在的问题

×××

2

温度偏高

1.更换发热管

2.启用辅助冷却系统

×××

第三章节持续改进及统计过程控制

一.预防与检测

●检测一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符合规的产品;在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误;

●预防一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;

二.过程控制

●可以称为一个反馈系统;

●包括四个重要的基本原则:

过程;

有关性能的信息;

对过程采取措施;

对输出采取措施.

产生输出的供方（人机法料环）与使用输出的顾客之集合;

分析过程输出所获得的与过程实际性能有关的信息;

对重要的特性（过程或输出）为避免偏离目标值太远的行动;

当输出不能满足顾客的要求时,所进行的检测并纠正不符合规的行动;

供方和顾客之间的沟通;

过程设计及实施的方式;

动作和管理的方式;

过程特性的定义;

过程特性的重点;

特性的目标值;

监查实际与目标值的远近;

目的:

保持过程的稳定;

保持过程输出的变差在可接受的界限之;

措施:

改变过程本身更基本的要素;

改变整个过程的设计;

监测采取措施后的效果;

可能有必要:

分类报废不合格品;

全部返工;

状态的持续:

对过程采取必要的校正措施并验证;

到产品规更改为止;

过程控制系统的目标是对影响过程的措施作出经济合理的决定,也就是说,平衡不需控制时采取了措施（过度控制或擅自改变）和需要控制时未采取措施（控制不足）的后果,必须在特殊原因的普通原因的关系下处理好这些风险.

三.变差的普通及特殊原因

一批产品特性之间的差距总是存在的;

过程中有些变差造成短期的.零件间的差异;

有些变差的原因仅经过较长的时期后对输出造成影响;

虽然位于公差围的是可接受的,但在管理任何一个过程减少变差时,都必须追究造成变差的原因;

变差原因分为普通原因和特殊原因两大类;

普通原因

特殊原因（可查明原因）

造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因;

造成不是始终作用于过程的原因,只当它们出现时,将造成（整个）过程的分布改变;

表现为一个稳定系统的偶然原因;当它不改变时,过程的输出才是可以预测的;

具有随机性,如果系统存在,随着时间的推移,过程的输出将不稳定;

它造成的过程分布的改变有时有害,有时有利,对于有利的,可识别出来,并使其成为过程恒定的一部分;

四.局部措施和对系统采取措施

局部措施

对系统采取措施

通常用来消除变差的特殊原因;

通常由与过程直接相关的人员实施;

通常可纠正大约15%的过程问题;

通常用来消除变差的普通原因;

几乎总是要求管理措施,以便纠正;

大约可纠正85%的过程问题;

采取的措施类型如不正确,将给机构带来大的损失,不但劳而无功,而且会延误问题的解决甚至使问题恶化;无论如何,为了更好地减少过程变差的普通原因,需要管理人员和与操作直接相关的人员的密切合作;

五.过程控制和过程能力

⏹过程在统计控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因;

⏹一个可接收的过程必须是处于受统计控制状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸的公差;

⏹过程能力由造成变差的普通原因来确定,通常代表过程本身的最佳性能,在处于统计控制状态下的运行过程,数据收集到后就能证明过程能力,而不考虑规相对于过程分布的位置和/或宽度的状态如何;

⏹然而,外部的顾问更关心过程的输出以及与他们的要求（定义为规）的关系如何,而不考虑过程的变差如何;

⏹每个过程可以根据其能力和是否受控进行分类:

满足要求

控制受控

控制不受控

可接收

1类（理想）

过程受统计控制;

有能力满足要求;

3类（有条件接收）

过程符合要求,可接受;

不是受控过程,需要识别变差的特殊原因并消除它;

不可接收

2类（常见）

过程符合要求,可接受;

是受控过程,普通原因造成的过大的变差必须消除它;

4类（不易接收）

过程符合要求,不可接受;

不是受控过程,必须减少变差的特殊原因和普通原因;`

●对第3类的有条件情况及有条件如下:

有可能情况

有可能的要求

顾客对规要求之的变差不敏感;

对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有顾客得到的利益大;

特别原因已被识别,其记录表明具有一致性和可预见性;

该过程是成熟的;

允许存在的特殊原因在已知一段时间表现出产生稳定的后果;

过程控制计划有效运行,可确保所有的过程输出符合规并能防止出别的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的其它原因;

●能力指数可分成两类:

短期能力

长期能力

以从一个操作循环中获取的测量为基础的;

这些数据用控制图分析后判定过程为统计控制状态,且没有发现特殊原因;

通过很长一段时间所进行的测量应在足够长的时间收集数据;

这些数据用控制图分析后判定过程为统计控制状态,且没有发现特殊原因;

通常用于首批产品;

用来验证一个新的或经过修改的过程的实际性能是否符合工程参数;

用来描述一个过程在很长一个时间包括很多可能变差原因出现后能否满足顾客的要求的能力;

六.过程改进循环及过程控制

1.分析过程

本过程应做些什么?

会出现什么错误?

一-本过程会有那些变化?

---我们已经知道本过程的什么变差?

---哪些参数受变差的影响大?

本过程正在做什么?

---本过程是否在生产废品或需要返工的产品?

---本过程的生产的产品是否处于统计控制状态下?

---本过程是否有能力?

---本过程是否可靠?

达到统计控制状态?

确定能力;

2.维护过程

监查过程性能;

查找变差的特殊原因并采取措施;

3.改进过程

改变过程从而更好地理解普通原因变差;

减少普通原因变差;

当新的过程参数确定后这种循环便回转到分析过程;

由于进行了某些改变,应重新确定过程稳定性;

过程便不断围绕过程改进循环运转;

第四章节工序能力分析

一.工序能力

●工序能力是处于稳定生产状态下的实际加工能力。

●所谓处于稳定生产状态下的工序是:

a）原材料或上一道工序半成品按照标准要求供应;

b）本工序按作业标准实施并应在影响工序质量各主要因素无异常的条件下进行;

c）工序完成后,产品检测按标准要求进行。

●在非稳定生产状态下的工序所测得的工序能力是没有任何意义的。

●工序能力的测定一般是在下进行的。

●工序满足产品质量要求的能力主要表现在以下两个方面:

a）产品质量是否稳定;

b）产品质量精度是否足够。

●在稳定生产状态下影响工序能力的偶然因素的总合结果近似地服从正态分布,为了便于工序能力的量化,可以3σ原则来确定其分布围。

当分布围取为μ±3σ时,产品质量合格的概率可达99.7%,接近于1。

●以土3σ,即6σ为标准来衡量工序的能力是具有足够的精确度和良好的经济性的。

于是,取工序能力为6σ。

●生产过程中,主要影响工序能力的有以下一些因素:

a）该工序所使用的设备、工装、辅具、刀具、量具等的适用性、精度和可靠性等;

b）该工序使用的原材料或半成品的合理性和适应性等;

c）该工序选择的工艺方法、工艺规及操作程序等的正确性和严格性等;

d）该工序的操作人员、辅助人员的思想状况和技术水平等;

e）该工序所处环境的恰当性等。

二.工序能力指数

因为工序能力的定义仅是一个变化围的描述,为了了解其与标准之间的偏差关系,对工序能力常用一个指数来表示其大小,这就是工序能力指数;它是既定的规格标准与工序能力（产品数量特性的分布围6σ）的比值,记为Cp;

Cp=T/（6σ）

双侧公差

单侧上限公差

单侧下限公差

计量值

CP=（Tu-Tl）/（6S）

CP=（Tu-X）/（3S）

CP=（X-Tl）/（3S）

计件值

CP=（Qu-Q）/（3S）

计点值

CP=（Cu-C）/（3S）

三.修正工序能力指数

当质量标准规格值的中心值Td=（Tu+Tl）/2与分布中心X不致时,需用CPK来计算工序能力

Tu-Tl（Tu-Tl）-2|Td-X|

CPK=（1-K）---------=----------------

6S6S

●单侧公差情况下,CPK=CP

四.分析评价

工序能力指数

等级

工序能力评价

提高工序能力的途径

Cp＞1.67

特级

工序能力过高

1.减少偏移量,尽量做到分布中心与标准中心重合.

2.缩小分散程度,使6σ减小.具体有:

2.1改进生产工艺;

2.2改良生产设备;

2.3定期维护保养设备;

2.4做好环境保护;

2.5搞好现场控制;

2.6开展QC活动;

2.7加强培训,增强质量意识;

3.修定标准.

1.33＜Cp＜1.67

一级

工序能力充足

1.00＜Cp＜1.33

二级

工序能力尚可

0.67＜Cp＜1.00

三级

工序能力不充足

Cp＜0.67

四级

工序能力太低

第五章节控制图---过程控制的工具

一.控制图的概述

●经验表明:

当出现变差的特殊原因时,控制图能有效地引起人们注意,它们在系统或过程改进要求减少普通原因变差时控制图能反映其大小;

●控制限是解释用于统计控制数据的基础;

●当过程处于统计控制状态,控制限可用来解释过程能力;

●控制限并不是规限或目标,而是基于过程的自然变化性和抽样计划:

●如果一个过程处于稳态且控制限计算正确,过程错误地产生超出控制的机会是相同的,与控制间的距离无关;

●一旦经过合适的计算,并且如果过程中普通原因变差不发生改变,则控制限就是合理的;

●出现偏差的特殊原因的信号不需要重新计算控制限;

●用于长期分析的控制图,最好是尽可能少重新计算控制限,但需要根据过程本身情况来决定;

●摩托罗拉公司流行的一段话:

●如果你无法以量化的数据来表达你所了解的事,那就表示你不是真正的了解它;

如果你对它不是很很了解,你就无法控制它;

如果无法控制它那只有靠运气了;

●品质数据控制的类型

计量型数据控制图应用的因原

1.大多过程和其输出具有可测量的特性;

2.量化的值比简单的是-否述包含的信息更多;

3.虽然获得一个测得的数据比获得一个通过或不通过的数据成本高,但为了获得更多的有关过程的信息而需要检查的件数却较少,因此,在某些情况下测量的费用更低;

4.由于在作出可靠的决定之前,只需检查少量产品,因此可以缩短零件生产和采取纠正措施之间的时间间隔;

5.用计量型数据,可以分析一个过程的性能,可以量化所作的改进,即使每个单位都在规限界之。

这一点对寻求持续改进来说是很重要的;

6.计量型数据可以通过分布宽度（零件间的变异性）和其位置（过程的平均值）来解释数据.

计数型数据控制图应用的因原

1.计数型数据的情况存在于任何技术或行政管理过程中,使用计数型分析技术,最大的困难是对什么是不合格下一个精确的可操作的定义;

2.在很多情况下己有计数型数据---检验。

要求修理的书面记录。

拒收材料的筛选等。

在这种情况下,不涉及到额外的收集数据的费用,只是将数据转化成控制图的工作;

3.在必须收集新数据的地方,获得计数型数据通常是很快且不需很多费用,并且由于使用简单的量具（例如通过量规）,所以通常不需要专业化的收集技术;

4.许多用于管理总结报告的数据是计数型的并且可以从控制图分析中获得益处;

5.对于关键的总体质量量度应用计数型控制图通常能对需要更详细检查特定过程的地方指出一条路子.

二.控制图的益处

供正在进行过程控制的操作者使用;

有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去;

使过程达到:

---更高的质量;

---更低的单件成本;

---更高的有效能力;

为讨论过程的性能提供共同的语言:

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;

三.控制图的种类及界限值计算公式

●控制图通用三线计算公式为:

UCL=X平均数+3S

CL=X平均数

UCL=X平均数-3S

四.控制图的选择流程图

五.控制图的正常状态

分析用控制图

控制用控制图

1.连续25点中没能一点在限外;

连续35点中最多一点在限外

连续100点中最多有二点在限外

2.点在控制限随机波动,无明显的规则或顺序性;

3.多数点在中心线附近,少数点在控制线的附近;

1）点落在控制线（或界限上）;

2）点在控制限随机波动,无明显的规则或顺序性;

3）多数点在中心线附近,少数点在控制线的附近;

六.控制图的分析与判定

控制图异常现象的分析

异常现象

引起因素

1）有点或数点超出控制限

测量系统有变化（测量人员调整量具更换）;

对R图超出点在UCL上方,表示波动增加;

超出点在UCL下方,表示过程变好;

对X图可能是孤立的事件或局部因素引起.

异常现象

引起因素

2）连续7点或7点以上在中心线的同一侧,说明有特殊波动源存在,7点连续在一侧的概率为:

（1/2）7=0.0078;

测量系统有变化（量具飘浮，偏差）；

对R图连续7点在中心线上侧，表明有较大的散布，可能是过程输入有变化（设备故障，夹具松动，原料不均匀）；

连续7点在中心线下侧，散布减少，要及时研究生产条件，供以后使用和过程改善，也可能测量系统有问题，掩盖了真实