【品质管理资料】SPC简介精品版.pdf
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1、品质管理 品质管理 五大工具简介之一基础统计过程控制 (SPC) 第一节概述 为什么作 SPC ?实际是在回答一个问题:在有一定变差的过程中,这个与操作是否是可以接收 与允许的范围内的。 一、预防和检验 用最终产品检验将不合格产品剔除的方法,进行生产和质量控制是一种浪费,因为它允许把时 间和原料投入无用的生产与服务中。这属于死后验尸, 于事无补。 避免此种浪费的有效办法是预防, 事先预防是最好的节约。 二、过程控制系统(SPC ) 人Man 设备Machina 材料Material 方法Method 测量Measure 环境Enrironment 过程 / 系统 输入 图 1 SPC 反馈系统
2、 (闭环控制系统) 1、 5M1E :人、机、料、法、测量、环境为输入集合。 2、 产品或服务为输出集合。 3、 工作方法或资源融合为过程或系统。 4、 有关性能信息,研究过程及其内在变化规律的信息。如温度、循环时间、进给速度、周转时间、 过程的呼声PO S 顾客的呼声PO S 工作方法 /资 源的融合 统计方法 顾客 识别更高的 要求和期望 产 品 或 服务 品质管理 品质管理 延迟、缺勤、中止次数、工件的飞边大小等等,过程特性是我们关注的重点。 5、 对过程采取措施,对重要的过程特性采取使之较少的偏离目标值,使过程保持稳定,保持输入变 差在可接收的控制界限内,这些措施应该是经济的,这包括改
3、变操作与改变过程的基本因素。 6、 对输出采取措施、如严格检验及剔除不合格产品的措施是不经济的。仅仅作为过程不稳定或工程 能力不足时的临时措施用。 二、变差的普遍原因和特殊原因 上述 5M1E 人、机、料、法、测量、环境等原因,造成产品特性变差的原因可分为: 1、 普通原因:随时间稳定分布,是偶然性原因造成波动质量波动。当普通原因不改变时,过程 是稳定的,是可以预测的。这叫: “过程处于受控状态”或“受控”。 2、 特殊原因:它的出现会引起过程特性分布的变化,这是系统的原因。当存在特殊原因时,过 程不稳定,其输出是不可预测的;这种变差可能是有害的,也可能是有益的。关键是识别。 如是好看趋势,有
4、利于产品质量提高;如是坏的趋势,会影响产品质量,应该控制和消除。 过程控制计划就是确保顾客要求得到满足,而且不受其他特殊原因的影响。 普通原因与特殊原因的比较 表 1 普 通 原 因特 殊 原 因 定义 造成过程数据间的差异,但数据 总体分布随时间推移具有重要性 与稳定性的许多变异原因之和。 造成过程数据间差异,但数据总体分布有随时间 推移而不断发生变化的原因; 特点 1、 存在于任何过程; 2、 不能利用现有技术进行控制; 3、 对过程影响轻微,但不稳定; 1、 时有时无; 2、 不一定存在在每一个过程中; 3、 对过程影响很大; 4、 可利用现有的技术进行控制; 品质管理 品质管理 举例
5、1、 工人在操作中动作频率变化 2、 工人在操作中心理的变化 3、 原料成分升性质的偶然变化; 4、 设备、环境等原因的偶然变 化; 1、 某个阶段工人操作时忽然感到不适; 2、 工作环境场地突变; 3、 操作者操作时把加工数据中心定偏了(或大了 或小了); 4、 设备磨损、 松动造成加工数据越来越大或越来 越小或时大时小; 利弊 1、 对其不可预测性 (纯属不可测 的偶然原因造成)是有害的; 2、 由于影响轻微, 可以在某个时 间(阶段)内,忽略不计。允 许其存在。 1、 有利有弊; 利者可以有助于质量提高,有弊有 害于生产产品质量,这是机遇与危机共存; 2、 因为可利用现有的技术加以控制,
6、其控制与识 别特别重要。 采 取 措 施 解决普通原因引起变异,对系统 采取措施: 举例:“数据离散”就更换系统- 数据散了就要换(换工具,换设 备或换加工系统与方法)。 解决特殊原因引起变差可用特殊的局部措施: 举例:数据中心偏离规范目标后,就要调整系统 中的一个或几个参数-数据偏了就要调 (整) ,数 据散了,就要(更)换。调整参数比更换系统要 容易多了。 发 生 概 率 85% 15% 备注 表现为数据离散机会大,数据记 录中最大数与最小数的差距较 大。 表现为数据偏倚与数据离散都有,数据偏倚,可 以通过调整解决,数据离散了,只能更换系统才 能解决。 四、局部措施和系统措施 品质管理 品
7、质管理 局部措施解决变差的特殊原因,这是过程操作人员的责任。管理人员的介入也是为了更好的让 直接操作人员承担这个责任。 解决变差的普遍原因应采取系统措施,这不是操作者的责任,是管理人员的责任。 局部措施是我们说的“数据偏了就要调(整)”,占 15% ;系统措施是我们说的“数据散了就要换” , 占 85% 。 必须对症下药,正确识别后,再采取措施;如弄反了,其效果比不作还差。 怎样识别?用SPC 图,即控制图。控制图是识别过程是否稳定的最好的,最直观的办法。 五、过程控制和过程能力 1、 过程控制、 措施的选择必须是经济合理的:既不能过度控制又不能控制不足。过度控制会引起增 加成本;控制不足会引
8、起达不到要求。 2、 过程能力:在只存在的普遍原因得到的过程偏差(一般用几个来表达)它表示过程加工时数据 的离散程度。实际加工时,实际加工的数据中心相对规范要求的数据中心总有一定的偏离程度。 这需要专门转化一下,才能达到标准状态。 六、SPC在 ISO/TS16949标准中的应用 61 批量生产产品质量的四种状态: 表 1 批量生产产品质量的四种状态 精确性 准确性 精确 (相当于枪好。 几乎打在一个点)不精确(相当于枪不好,散得几乎到处都有) 准确(好枪 手,打的准) 数据集中,过程稳定;数据离散,过程不稳定,对中 品质管理 品质管理 对中性好,合格率最高; 是理想状态。 很难做到, 新设备
9、,好工装,好的 材料,优秀操作者才能 做到。 性虽好,由于数据离散,合格 率并不高,经常发生;即使用 旧设备,坏工装、坏材料,优 秀操作者也能提高合格率;也 属于“数据散了,就要换” 。 不准确(坏 枪手,打偏 了) 数据集中,过程稳定;对 中性太差,合格率也低, 新设备, 好工装, 好的材 料、操作者把中心对错了 属于“数据散了,就要换” 数据离散,过程不稳定,对中 性太差,合格率最低;旧设备, 坏工装,坏的材料,操作者把 数据中心也对错了。调不管用; 只有“数据散了,就要换” 62 控制图SPC(基础统计过程控制)与 TQC(全面质量管理) 中的波动图有十分密切的联系。 在 TQC 中对波
10、动图的要求并不是很严;对控制限、规格限讲的较松;大概其知道怎样看波动图;怎 样看超出控制区的点也就可以了。没有强调计算中心线、控制限(CL、UCL 、 LCL 的计算)。 在 ISO/TS16949标准中则要求,会识别两类八种不同的SPC (控制图)的使用条件与场合; 还要会计算这两类八种不同的SPC (控制图)的中心线、控制限(CL、 UCL、LCL 的计算; 有了中心线、控制限后,就可以判断控制图所记录的生产状况是否处于受控状态(即是否处于 正常状态或异常状态) ,对异常状态要采取纠正或预防措施。 品质管理 品质管理 首先识别两种控制图:计量型控制图和计数型控制图 计量型控制图是用来控制比
11、较微观的过程的。被控制量如果是尺寸、电流、电压、浓度、密度、 速度、重量、力、等等连续变量的话,其控制图应采用计量型控制图。 计数型控制图是用来控制比较宏观的过程的。被控制量如果是合格率废品率、浓度、密度、单 位面积(体积)上缺陷数(率)等等离散量的话,其控制图应采用计数型控制。 表 2 计量型控制图的分类特点和应用范围 类型优点缺点应 用 范 围 均值极差图 XR 图 较简便,用途广;对子组内特殊 原因敏感。 粗糙,用极差代替标准差 时,分析误差大。 应用广泛; 均值标准差图 XS 图 S 较 R 更准确有效; 特别对大样 本时更好; 繁琐,大样本计算量大, 无计算机时, 不宜现场操 作。
12、子组容量 n 10 时,可用 S 代替 R,可用于检测时间远 比加工时间短的场合。 中位数极差图 XR 图 最简便,用中位数代替均值,只 需排序,无需计算,省事。 很粗糙。分析误差最大。用于车间工人现场操作, 单值移动极差图 XMR 图 以单值代替均值, 用移动差代替 极差,方便,对变差反映最灵敏。 检验水平粗糙, 是计量型 控制图中最粗糙的。 用于测量费用很高的场合 和无需取多个样品的场合。 如化验同一炉钢水的质量。 表 3 计型控制图的分类特点和应用范围 类型优点缺点应 用 范 围 不合格品率图 P图 允许每批样本容量不一样大,可统 一评价不同的样本质量水平。 仅可监视不合格品的比 率,而
13、不是数目。 广泛应用,特别是用于关键/ 特殊过程为佳 不合格品数图 Pn 图 可监视过程中不合格品的数目。更 直观,容易理解 每批(每个子组)的样 本容量必须恒定。 控制一般过程。 品质管理 品质管理 不合格品数图 C 图 可监视每个单位产品中不合格品 的平均缺陷率。 每批(每个子组)的样 本容量必须恒定。 用于连续生产的产品如每批 布、每件产品上平均缺陷率。 单位不合格品数图 U 图 可监视每个单位产品中不合格品 的数目,样本可大可小; 不同的时期用不同的样 本容量 用于如每块板、每件产品上 平均缺陷数。 从上述各种控制图的特点而言,这八种控制图各有各自的用途。最常用的是XR 图(又称X B
14、ar 图) ,和 P 图。对于生产车间而言,当遇上某个产品的某个参数控制不住时,首先会反映在P 图上,其表现为废品率上升,从宏观角度分析P 图是反映发展趋势的。但是,发现了问题,如何解 决,这不是P 图能解决的,这时需要看X Bar 图。按着控制图的判断原则;识别过程是否处于正 常状态,控制点是否在控制限内,即使在控制限内,还要看控制点的离散程度和发展趋势。我们的 控制原则可以用通俗的语言,总结为“数据偏了,就要调(整) 。数据散了,就要换” (换是指:换系 统、人员、设备、工具、刀具、原料、方法等等)。 表 4 控制图的样本数和样本容量 控制图名称样本数 k (子组数) 样本容量n (子组
15、内被测样件个数) 备注 均值极差图 XR 图 K=20 25 n=3 6 X 图的样本容量取4 以上, 中位数极差图 X R 图 X图的样本容量常取3 或 5 均值标准差图 XS 图 K=20 25 n 10 单值移动极差图 XMR 图 K=20 30 1 不合格品率图 P图 不合格品数图 Pn 图 K=20 25 1/P5/P Pn 图的样本容量要求大小一致。 品质管理 品质管理 不合格品数图 Pn 图 单位不合格品数图 U 图 尽可能使样本缺 陷 C=1 5 C 图的样本容量要求大小一致。 图 1 正常USL 62 控制图的状态判别UCL 421 受控条件CL a连续点25 在控制限线内。
16、LCL b连续 35 点中,只有1 点在控制限线之外LSL c连续点100 点,中只有2 点在控制限线之外图 2 不正常,数据太离散USL d在控制区内无UCL 异常链(包括连续链、间断链)CL 趋势性发展LCL 周期性变化LSL 两种极端控制点集中 (绝大部分控制点集中在上下控制限内或者集中在上下控制限之外,并在上下 规格限之内,前者是加工系统太精确,成本太高;后者是加工系统严重的能力不足。) 连续点偏在中心线一侧; 间断链中连续 11 点中, 10 点在中心线一侧图 3 数据偏到中心线一侧,不正常USL 间断链中连续 14 点中, 12 点在中心线一侧;UCL 间断链中连续 17 点中,
17、14 点在中心线一侧;CL 间断链中连续 20 点中, 16 点在中心线一侧;LCL 品质管理 品质管理 连续 6 点具有趋势性倾向LSL 控制点集中在警戒区内,连续3 点中有 2 点在警戒区内; 控制点集中在警戒区内,连续7 点有中 3 点在警戒区内; 控制点集中在警戒区内,连续14 点有中 4 点在警戒区内; 图 4 有明显的趋势倾向,不正常USL图 5 有明显的趋势倾向,不正常USL UCLUCL CLCL LCLLCL LSL LSL 图 6 有明显周期交变倾向不正常LSL图 7 数据太集中,成本高不正常USL UCLUCL CL CL LCLLCL LSLLSL 图 8 第一次调整第
18、二次调整USL UCL CL LCL LSL 品质管理 品质管理 操作者发现数据具把数据中心调整到偏下周而复始,通过调整,把 有趋势倾向;当第一个的位置上、随着趋势倾向的不合格压到最低,超出规格限 数据撞上控制限时,就发展,数据中心也向上移动,的发生概率达到最低。 开始调整。当第一个数据撞上控制限时, 再进行新的调整。 图 8 表示在产品具有明显趋势倾向的情况下,通过不断地及时调整;同样可以保证加工数据全在控 制限内 ; ISO/TS16949:2002 标准对企业的要求是会看控制图的类型和状态;会计算控制限(线);同 时,还要求会计算工程能力Cpk 和 Ppk 值。 63 工程能力 631
19、控制图的识别 图 8 A 区B 区C 区 USL UCL CL LCL LSL 从图 8 中 A 区看 SPC 图记录了质量发展是有趋势性的,其正态分布的特征在C 区看,是不明 显的;但是沿趋势方向把座标轴旋转一个角度后,从B 区看则是十分标准的正态分布曲线。 表征记录数据的离散程度的特征值是标准差,不是平均差(也没有平均差的概念)。数据离散程 度是以每个数据相对平均值的差值有正有负,如果简单地把这些有正有负的差值加起来,有可能因 正负相互抵消,把本来很大的波动差算成了很小的平均值了。所谓的标准差为了克服上述矛盾,把 每个数据与平均值的差(不论正负)先平方再加起来除以差值个数后,再开平方。这样
20、既不会把大 品质管理 品质管理 差值“平均”小了,又算出了平均值。这种差值又叫几何均差。 11 22 1 2 2 2 11 N XXXXXXXX N XX NN N i i 该公式太复杂,现场不能用。可以用另一个近似公式(误差比标准差不超过510%) 2 ? 2 dR d R S 其中R 为极差,d2 可以从控制图系数表中查出; 数据集中度评价系数: 工程能力系数 =公差 /6 倍标准差 Cpk= /6 2 2 2 1 H1 H2 1 2 图 9 数据比较集中时,在一定的公差范图 10 数据比较离散时,在一定的公差范 围内,被离散在公关范围外的点极围内,被离散在公关范围外的点较 少。工程能力较
21、高。多。工程能力较低。 6 32 数据集中度的识别 数据集中度的识别与美女身材评价系数颇为相似; 品质管理 品质管理 美女身材评价系数: H A= 胯高比 =身长 /胯宽 =H/b B=胯腿比 =腿长 /胯宽 =h/b C=身腿比 =身长 /腿长 =H/h H h h b b b 图 11 过高的人胯高比大图 12 正常人胯高比适中图 13 过胖的人胯高比较小 当我们评价美女体形时,根据黄金分割原理看其胯高比、胯腿比和身腿比等三项指标; 当胯高比在2.618 附近、胯腿比在1.618 附近、而且身腿比 2 的情况下,人们普遍认为;这种体 形是美丽的。过高的人,胯高比大,显得象筷子,不够均称;过
22、胖的人,胯高比较小;象酒坛子, 更不美。只有比例适中,才是美观的。 同样,我们在评价工程能力时,也象评价美女身材一样;从正态分布的曲线(又名钟型曲线) 的“胖瘦”上给出。象评价美女身材一样,正态分布曲线也有自己的“胯高比”,不过是这个“胯高比”是 Cpk 或 Ppk 值。表示正态分布曲线身高的不是H 值,而是工程要求给定的公差值,正态曲线的胯 品质管理 品质管理 宽是表示数据离散程度的标准差值。CpkPpk 值也不是简单的把公差值和标准差值相除,而是 6 Cpk 至所以除以6值,是来源于数理统计学中关于数据中心的1.5 漂移的理论假设。作为表征值, 除以值和除以6值都相差不大,无非是比值大小而
23、已。但是,一但系数定下来,整个评价体系也 就定下来。这是次要的。关键是过程能力指数和过程性能指数的概念不同,其计算公式也不同。 633 过程能力 过程能力Process capability是指一个稳定过程的固有的变差总范围。 Cp 稳定过程能力指数;是反映过程长期能力 的表征值。它由CPU (过程能力指数上限)和CPL (过程能力指数下限组成)。 Cpk 是取 CPU 和 CPL 中最小的一个值。一般地说Cpk 值是比较Ppk 值要高一些。 Pp 是过程的性能指数。它不考虑过程是否稳定。是反映过程 短期能力 的表征值。 它也是由 PPU(过 程性能上限)和PPL (过程性能下限)两部分组成。
24、 Ppk 也是取 PPU 和 PPL 中最小的一个值, 其公式如下: 品质管理 品质管理 L P pU P pM i nP p k L SLX L P p XU S L U P p L SLU SL Pp LCPUCPMinCpk LSLX LCP XUSL UCP LSLUSLLSLUSLLSLUSL CP S S S dR dR CSdR S ?3 ?3 ?6 ?3 3 ?6?6?6 2 2 42 其中 USL 产品要求的公差上限; LSL 产品要求公差的下限; X记录所有各子组数据平均值的平均值 i X记录的第i 组数据的平均值; 过程特性单值分布的标准差;总体标准差; s ? 用于该项
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