03889-SPC培训讲义.pdf
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1、SPCSPC培训讲义培训讲义培训讲义培训讲义 第一章: 认识SPC 第二章: 基本统计概念 第三章:SPC管制图类别 第四章:SPC管制图 第五章: 制程能力分析 第六章:SPC总结 第七章:SIXSIGMA介绍 Jackson 2003/10/16 第一章第一章第一章第一章: : 认识认识认识认识SPCSPC 一.什么是SPC SPC- Statistical Process Control 工业革命以后, 随着生产力的进一步发展,大规模生产的形成,如何控如何控 制大批量产品质量制大批量产品质量成为一个突出问题,单纯依靠事后检验的质量控制方法已 不能适应当时经济发展的要求,必须改进质量管理方
2、式。于是,英、美等国 开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并 发表了著名的“控制图法”,对过程变量进行控制,为统计质量管理奠定了 理论和方法基础。理论和方法基础。 统计过程控制,是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计 原理,通过检测数据的收集和分析,可以达到“事前预防”的效果,从而有 效控制生产过程、不断改进品质。 与全面质量管理相同,强调全员参与,而不是只依靠少数质量管理人员。 二.SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4
3、、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.SPC的焦点制程(Process) Quality,是指产品的质量。换言之,它是着重买卖双方可共同评断与鉴Quality,是指产品的质量。换言之,它是着重买卖双方可共同评断与鉴 定的一种既成事实. 而在SPC的想法上,则是希望将努力的方向更进一步的放在质量的源头 制程(Process)上. 因为制程的起伏变化才是造成质量变异(Variation)的主要根源. 四.SPC的推行步骤: 确立制造流程、制造流程解析 决定管制项目 实施标准化 管制图的运用问题分析解决 制程条件变动时 管制图的运用 Cpk1.33 问题分析
4、解决 制程的继续管制 制程能力分析 Cpk 1.33 受控受控受控受控 (消除了非机遇原消除了非机遇原 因因) 制程控制制程控制 范围范围 范围范围 不受控不受控不受控不受控 (存在了非机遇原因存在了非机遇原因) 受控受控,能力符合要求能力符合要求受控受控,能力符合要求能力符合要求 (机遇原因造成的变异已减少机遇原因造成的变异已减少) 制程能力制程能力 规格上限规格上限规格下限规格下限 范围范围 受控受控,能力不符合要求能力不符合要求受控受控,能力不符合要求能力不符合要求 (机遇原因造成的变异太大机遇原因造成的变异太大) 制程改善循环制程改善循环 P PD D A AC C P PD D A
5、AC C 1.分析制程分析制程2.维护制程维护制程 P PD D A AC C 3. 1.分析制程分析制程: 本制程应该做什么本制程应该做什么? 会出现什么问题会出现什么问题? 本制程会有哪些变化本制程会有哪些变化? 我们已经知道本制程的什么全距我们已经知道本制程的什么全距(全距全距)? 哪些参数受全距哪些参数受全距(全距全距)的影响最大的影响最大?哪些参数受全距哪些参数受全距(全距全距)的影响最大的影响最大? 本制程正在做些什么本制程正在做些什么? 本制程是否在生产废品及需要返工的产品本制程是否在生产废品及需要返工的产品? 本制程生产的产品是否处于受控状态本制程生产的产品是否处于受控状态?
6、本制程是否有能力本制程是否有能力? 本制程是否可靠本制程是否可靠? 2.维护维护(控制控制)制程制程: 制程是动态的制程是动态的,并且会随时间而变化并且会随时间而变化。 监控制程的能力指数监控制程的能力指数 查出查出非机遇原因非机遇原因的变异的变异,并采取有效的并采取有效的 措施措施 3. 使制程稳定使制程稳定,并以维持制程的能力指数并以维持制程的能力指数 充分理解充分理解机遇原因机遇原因造成的变异造成的变异 减少减少机遇原因机遇原因造成变异的发生造成变异的发生 第二章第二章第二章第二章: : 基本统计概念基本统计概念基本统计概念基本统计概念 N母体数(批量数)USL规格上限 n样本数(抽样数
7、)SL规格中心限 (u=规格中心值) X平均数LSL规格下限 R全距Ca准确度(偏移度) (s )方差Cp精密度(离散度) (S)标准差(S=母体标准偏差,s=样本标准 偏差) Cpk制程能力指数 P不良率估计标准差 22 不良率估计标准差 NP不良数T规格公差T=USL-LSL C缺点数其他 U每单位缺点XUCL平均数管制上限 DPPM百万分之不良 Xbar(X)平均数中心限 UCL控制上限XLCL平均数管制下限 CL控制中心限RUCL全距管制上限 LCL控制下限Rbar(R)全距中心限 M(X)中位数RLCL全距管制下限 1. N=母体数(批量数): 指母体(批量)数多少的个数.(例: 共
8、了50个数,N=50) 2.n=样本数(抽样数): 指样本(抽样)多少的个数.(例: 抽了7个样品,n=7) 3.X=平均数: 所有数的平均值,计算公式: X=(X1+X2+Xn) / n n=样本数,X1,X2表示各个数值 例有数值: 1.5 1.6 1.7 1.55 1.65X=(1.5+1.6+1.7+1.55+1.65) / 5=1.6 4. R=全距: 该组最大值-最小值的得数,计算公式: R=MAX(该组最大值)-MIN(该组最小值) 部份计算公式 例有数值: 1.5 1.6 1.7 1.55 1.65R=1.7-1.5=0.2 2 5. 方差 =s = 6. 标准偏差 1.母体标
9、准差=S= 2.样本标准差=s= (Xi-X) n-1 (Xi-X)2 n (Xi-X) n-1 2 22 7.中位数M,该组数据数值大小的中间一位,若该组数是偶数,取中间两个数的合进行平 均,例如 A: 1 3 4 5 8 M=X=4 B: 2 2.5 3 4 7 7.5 M=X=(3+4) / 2=3.5 8.Xbar-R常数表 N2345678910 A21.8801.0230.7290.5770.4830.4190.3730.3370.308 d21.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8472.9703.078 D3-0.0760.1360.1840.223
10、D43.2672.5742.2822.1142.0041.9241.8641.8161.777 = R / d2 9. 制程中心没有偏移良品率 表 水平良品率% 168.27% 295.45% 10. 制程中心偏移1.5良品率表 水平良品率% 130.23% 269.13% 399.73% 499.9937% 599.999943% 699.999998% 393.32% 499.3790% 599.97670% 699.999660% 95.45% 99.73% 正态分布概率 68.26% +1+2+3-1-2-3 第三章第三章第三章第三章: : 管制图类别管制图类别管制图类别管制图类别 1
11、. 计量型数据 所谓计量型数据,就是均由量具实际量测出来的数据,如长度.重量.电流值.尺寸等 具有连续性的数据. 2. 计数型数据 所谓计数型数据,就是均属于以单位个数或次数来计算的数据,如不良数.不良率. 缺点数.缺点率等. 3.SPC管制图种类 计量型计数型 X-R chart平均值与全距管制图P-chart不良率管制图 X- chart平均值与标准差管制图NP-chart不良数管制图 X-Rm chart个别值与移动全距管制图C-chart缺点数管制图 X-R chart中位值与全距管制图U-chart单位缺点数管制图 直方图推移图,柏拉图 计量值管制图之优缺点计量值管制图之优缺点 优点
12、: 用于制程之管制, 甚灵敏,很容易调查 事故发生的原因,因 此可以预测将发生 之不良状况 缺点: 在制造过程中,需 要经常抽样并予以 测定以及计算,后需 点上管制图,较为麻 之不良状况; 能及时并正确地 找出不良原因,可使 品质稳定,为最优良 之管制工具. 点上管制图,较为麻 烦而费时间. 计数值管制图之优缺点计数值管制图之优缺点 优点: 只在生产完成后, 才抽取样本,将区分 为良品与不良品,所 需数据能以简单方 缺点: 只靠此种管制图, 有时无法寻求不良 之真正原因,而不能 及时采取处理措施 需数据能以简单方 法获得之. 对于工厂整个品 质情况了解非常方 便. 及时采取处理措施, 而延误时
13、机. 管制图之绘制流程管制图之绘制流程 搜集数据搜集数据 绘制解析用管制图绘制解析用管制图 稳定状态稳定状态? Yes消除非机遇原因消除非机遇原因 No 绘制直方图绘制直方图 分布分布 层别研究层别研究 满足规格满足规格? 制程能力研究制程能力研究 管制用管制图管制用管制图 Yes消除非机遇原因消除非机遇原因 满足满足减少机遇原因减少机遇原因 4M、1E分析分析 不满足不满足 提升制程能力提升制程能力 Z - value 管制图管制图 制程控制的工具制程控制的工具 1.: 收集资料并画在图上收集资料并画在图上 2.控制控制: 监控是否超出监控是否超出管制上管制上、下限下限 非机遇原因非机遇原因
14、 计算所收集的资料计算所收集的资料,作为分析之用作为分析之用 观察观察全距全距的变化的变化 解析用管制图解析用管制图解析用管制图解析用管制图 观察观察全距全距的变化的变化 3.分析与改善分析与改善: 依所计算之结果依所计算之结果,评估制程能力指数评估制程能力指数 监控在监控在受控受控状态数据的变化状态数据的变化,确定确定机遇原因机遇原因全距全距 的变化的变化,并采取措施并采取措施 必要时必要时,可修改可修改管制上管制上、下限下限,持续不断的改善持续不断的改善 管制用管制图管制用管制图管制用管制图管制用管制图 第四章第四章第四章第四章:SPC:SPC管制图管制图管制图管制图 结合本公司实际情况,
15、本教材只讲解P chart , 结合本公司实际情况,本教材只讲解P chart , U chart , Xbar R chart三种管制图 一.Pchart不良率管制图(要20组以上,检验数可不相同) 1. 2. 计算CL=P=di / ni *100=(5+6+6+7) / (200+230+220+.210) = 0.02537 3.计算UCL与LCL(本例各检验数均在检验数总平均数+25%之内) UCL=P+3* P*(1-P)/ni =0.02537+3* 0.02537*(1-0.02537)/ n = 0.05792 LCL=P-3* P*(1-P)/ni =0.02537-3*
16、0.02537*(1-0.02537)/ n = -0.00718=0 注:ni表示第i组之检验数,本例为: 200,230,220,但如所有检验均在检 验数总总平均数+25%之内,该ni则可用n代替(若否则做出的图下页图2). n=(n1+n2+n3+.)/K (K=检验组数) 该例n=(200+230+220+.210) / 20 = 203 当管制下限计算出来是负数时,必须将其改为“0” 图1 图2 二.Cchart不良率管制图(要20组以上,检验数需相同) 1. 组 数123456789101112 检验数200200200200200200200200200200200200 缺点数
17、569567869754 2. 计算CL=C=(C1+C2+C3+.Ck)/k k=组数2. 计算CL=C=(C1+C2+C3+.Ck)/k k=组数 CL=C=(5+6+9+4) / 12 = 0.64167 3.计算UCL=C+3* C =0.64167+3* 0.64167 = 14.016 4.计算LCL=C-3* C =0.64167-3* 0.64167 = 0 5. 图示 三.Uchart不良率管制图(要20组以上,检验数可不相同) 1. 组 数123456789101112131415 检验数4003753654204054103603504004004404504304704
18、10 缺点数231918262018121018222820193117 单位U 0.05750.05070.04930.06190.04940.04390.03330.02860.04500.05500.06360.04440.44190.06600.4147 2. 计算CL=U=(C1+C2+C3+.Ci) / (N1+N2+N3+Ni) CL=U=(23+19+18+17) / (400+375+365+410) = 0.04947 3.计算UCL=U+3* U / Ni 4.计算LCU=U-3* U / Ni 注: 如所有N均在N的+25%之内,则Ni=N 本例Ni=N(因为所有N均在
19、N+25%内) 若否则做出图如下下页图2 N= (400+375+365+410) / 15 = 405.67 UCL=U+3* U / N = 0.04947 + 3* 0.04947 / 405.67 =0.08242 LCL=U-3* U / NLCL=U-3* U / N =0.04947 - 3* 0.04947 / 405.67 =0.01651 图1 图1 四.X-R chart(一般要有25子组以上的数据才有分析价值) 1.收集数据如下: 50+10 1234567891011121314151617181920 NO151535150484750495049505050524
20、95552504648 NO24847495248535352485252535050514652495154 NO35348505050514551555052475152485051524851NO35348505050514551555052475152485051524851 NO45150534849514949535253515050525251544949 NO55152504547525252485055515045514951484848 X 50.85050.64948.450.849.850.650.850.652.450.450.249.850.250.451.450.
21、648.450 R56473683735617491656 2. 计算总体平均值 X= X1+X2+X3+.Xi K =XCL K:表示组数,该例K=20 X=XCL=(50.8+50.0+50.6+) / 20 = 50.26 3. 计算全距平均值 R=(R1+R2+R3+Ri) / K = RCL K:表示组数,该例K=20 R=RCL=(5+6+4+.6) / 20 = 5.1 4. 计算管制上下限 XUCL=X+A2R平均数管制上限 XCL=X平均数中心限 XLCL=X-A2R平均数管制下限 RUCL=D4R全距管制上限 RCL=R全距中心限 RLCL=D3R全距管制下限 A2,D3,
22、D4均查第二章第8节的Xbar-R常数表 XUCL=50.26+A2R=50.26+0.577*5.1=53.2 XCL=X=50.26 XLCL=50.26-A2R=50.26-0.577*5.1=47.32 图表如下: RUCL=D4R=2.114*5.1=10.78 RCL=R=5.1 RXLCL=D3R=0 图表如下: 第五章第五章第五章第五章: : 制程能力分析制程能力分析制程能力分析制程能力分析 关于Ca , Cp , Cpk ,Pp ,Ppk等有多种算法,本教材只取一种 确切了解要调查的品质特性与调查范围,並收集数据 制作解析用管制圖,确定制程处於受控状态之中 计算制程能力指数(
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