SPC&CPK&PPK质量管理.ppt

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1、SPCCpkPpk,（统计分析方法和控制图）,生产过程,质量数据,分析整理,信息,质量控制,抽样,第一节 SPCstatistical process control统计过程控制概述,什么是SPC？SPC是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。这是一种以预防为主的质量控制方法。,第一节 SPCstatistical process control统计过程控制概述,实时SPC可以让 您:降低产品差异性&减少废料科学的改进生产力状况降低成本揭示隐藏的过程特性及时应对过程变化在车间现场进行实时决策,

2、第一节 SPCstatistical process control统计过程控制概述,SPC主要解决两个基本问题 过程运行状态是否稳定 利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警 过程能力是否充足 通过计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度,控制图 定义：对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。,第二节 控制图原理,UCL(上控制线）+3 CL(中心线）LCL(下控制线）-3,控制图的原理 正态分布,第二节 控制图原理,正态分布是对称的钟形曲线，包含两个参数与 为正态分布的均值，它代表正态分布的中心 是正态分布的标

3、准差，它代表正态分布的离散度,控制图的形成,将通常的正态分布图顺时针旋转90度，将、+3、-3分别标为CL、UCL、LCL就得到了一张控制图。,第二节 控制图原理,控制图的理论 1.质量波动理论 对影响产品质量的因素归结为偶然因素和异常因素两类。偶因是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，去除较为困难；（引起质量的偶然波动）异因非过程固有的，有时存在，对质量的影响大，不难去除；（引起质量的异常波动）控制图上的控制界限就是区分偶然波动和异常波动的科学界限,第二节 控制图原理,表2-1 正常波动与异常波动,控制图的理论 2.小概率原理 小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发 生则判异常,第二

4、节 控制图原理,控制图的两类错误,第二节 控制图原理,1.第一类错误:虚发警报(false alarm)过程正常，由于点子偶然超出界外，根据点出界就判异，于是就犯了第一类错误。通常犯第一 类错误的概率记以。（将造成寻找根本不存在的异因的损失）,2.第二类错误:漏发警报(alarm missing)过程异常，但仍会有部分产品，其质量特性值的数值大小仍位于控制界限内。如果抽取到这样 的产品，打点就会在界内，从而犯了第二类错误，即漏发警报。通常犯第二类错误的概率记以。（将造成不合格品增加的损失）,x,LCL,CL,UCL,/2,/2,控制图的两类错误,如何减少这两类错误造成的损失？,“3原理”（或称

5、“千分之三法则”）,两类错误是不可避免的 一般把控制范围定在平均值的3（最优间隔距离）,分析用控制图与控制用控制图的含义:一道工序开始应用控制图时，几乎总不会恰巧处于稳态，也即总存在异因。如果就以这种非稳 态状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定较宽，以这样的控制图来控制未来，将会导致错误的结论。因此，一开始，总需要将非稳态的过程调整到稳态，这就是分析用控制图的阶段。等到过程调整到稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图，这就是控制用控制图的 阶段。故根据使用的目的的不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图两类。,第三节 分析用控制图与控制用控制图,调整到稳态,过程工序,

6、非稳态,控制图,控制图,分析用控制图,控制用控制图,第三节 分析用控制图与控制用控制图,分析用控制图与控制用控制图的含义:,质量工具和统计分析方法,(一)分析用控制图 分析用控制图主要分析以下两个方面:(1)所分析的过程是否处于统计控制状态?(2)该过程的过程能力指数 Cp 是否满足要求?(过程能力指数满足要求的状态称作技术稳态)。由于 Cp 值必须在稳态下计算，故须先将过程调整到统计稳态，然后再调整到技术控制状态。,分析用控制图的调整过程即质量不断改进的过程.,第三节 分析用控制图与控制用控制图,(二)控制用控制图 当过程达到了我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制

7、图。由于后者相当于生产中的立法，故由前者转为后者时应有正式交接手续。进入日常管理后，关键是保持所确定的状态。经过一个阶段的使用后，可能又会出现新的异常，这时应查出异因，采取必要措施，加以消除，以恢复统计过程控制状态。,第三节 分析用控制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则 准则1：一点落在 A 区以外,第三节 分析用控制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则准则2：连续 9 点落在中心线同一侧,第三节 分析用控制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则 准则3：连续 6 点递增或递减,第三节 分析用控制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则准则4：连续 14 点相邻点上下交替,第三节 分析用控

8、制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则 准则5：连续 3 点中有 2 点落在中心线同一侧的 B 区以外,第三节 分析用控制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则 准则6：连续 5 点中有 4 点落在中心线同一侧的 C 区以外,第三节 分析用控制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则 准则7：连续 15 点在 C 区中心线上下,第三节 分析用控制图与控制用控制图,常规控制图的判异准则准则8：连续 8 点在中心线两侧，但无一在 C 区中,第三节 分析用控制图与控制用控制图,第四节 过程能力指数CpCpk,过程能力（B）也称工序能力是指一定时间内处于稳定状态下工序实际加工能力用波动幅度6表征 即

9、B=6,B,过程能力指数,是指产品公差范围（T）与过程能力波动幅度（B）之比即CPT/B,过程能力指数，也称工序能力指数（Cp）,第四节 过程能力指数CpCpk,对于双侧公差情况，过程能力指数Cp的定义如下：,第四节 过程能力指数CpCpk,注意：过程能力指数与不合格品率是一一对应的,第四节 过程能力指数CpCpk,单侧公差情况的过程能力指数 只有上限要求，没有下限要求，则过程能力指数计算如下：只有下限要求，没有上限要求，则过程能力指数计算如下：,第四节 过程能力指数CpCpk,有偏移情况的过程能力指数 Cpk 当产品质量特性值分布的均值与公差中心M不重合，即有偏移时，不合格品率必然增大，Cp

10、值降低，因此需加以修正，修正后的过程能力指数为Cpk。,第四节 过程能力指数CpCpk,有偏移情况的过程能力指数 Cpk,第四节 过程能力指数CpCpk,Cp与Cpk的比较 综上所述，无偏移情况的 Cp 表示过程加工的一致性，即“质量能力”，Cp 越大，则质量能力 越强；而有偏移情况的 CpK 反映过程中心与公差中心 M 的偏移情况，CpK 越大，则二者偏离越 小，是过程的“质量能力”与“管理能力”二者综合的结果。故 Cp 与 CpK 二者的着重点不同，需要同时加以考虑。,第四节 过程能力指数CpCpk,过程改进策略,第四节 过程能力指数CpCpk,第四节 过程性能指数PpPpk,过程性能指数

11、（又称长期过程能力指数）Pp无偏移过程性能指数；PpU无偏移上单侧过程性能指数；PpL无偏移下单侧过程性能指数；PpK有偏移过程指数 以上 4 个指数称为 P 系列过程性能指数。Cp无偏移短期过程能力指数；CpU无偏移上单侧短期过程能力指数；CpL无偏移下单侧短期过程能力指数；CpK有偏移短期过程能力指数 以上 4 个指数称为 C 系列过程能力指数。,C系列过程能力指数与P系列过程性能指数的区别：C系列是指短期过程能力指数，P系列是指长期过程能力指数 C系列公式中的必须在稳态下计算，P系列公式中的是在实际情况下（不一定是稳态）计算而得。对于同一过程而言，。,第四节 过程性能指数PpPpk,第五

12、节 控制图的绘制,一、控制图的种类 按数据特性分为两大类：计量值控制图 计数值控制图,计件值控制图计点值控制图,计量值控制图,适用于长度、面积、体积、重量、密度、糖度、酸度、硬度、强度、温度、时间、营养成分含量、灌装量等质量特性值的分析和控制。,可以连续取值可测出小数点以下数值可用量具计测,计量值数据的特点：,计数值控制图,1,2,3,4,1,2,指1，2，3.，,适用于不合格品数、事故件数及缺陷数等的控制。（一般为正整数）,只能间断取值 得不到小数点以下的数值 不能用量具进行计测,计数值数据的特点：,计件值数据数产品的件数而得到的数值如：产品件数不合格品率（p）不合格品数（np）质量检测的项

13、目数,计点值数据数缺陷数而得到的数值如：不合格数、大肠杆菌数、细菌总数产品表面的缺陷数单位时间内机器发生故障的次数棉布上的疵点数玻璃上的气泡数铸件上的砂眼数,常规控制图对照表,常规控制图对照表,二、应用控制图要考虑的问题,控制图用于何处？控制对象应能够定量，所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。2.如何选择控制对象？一般选择技术上可控、对产品质量影响大的关键部位、关键工序的关键质量特性。3.怎样选择控制图？定量质量指标计量值控制图定性质量指标计数值控制图,二、应用控制图要考虑的问题,4.如何分析控制图？样本的选择是否随机？测量有无差错？计算有无差错？5.对判异的处理？立即查明原因，采取措

14、施防止再发生。6.控制图的重新制定。控制图时根据稳态下的条件来制定的。如果上述条件发生变化，控制图必须重新制定。,收集预备数据计算控制界限判断工序是否处于稳定状态与规格比较，确定控制用控制图,三、常规控制图的作法,控制图,三、常规控制图的作法及应用,(一)控制图的特点(1)适用范围广 图:可以说只要是计量值数据，应用 图总是没有问题的。R 图:通过在计算机上的统计模拟试验证实:只要 X 不是非常不对称的，则 R 的分布无大的变 化，故适用范围也广。(2)灵敏度高 X 图:由于偶然波动的存在，一个样本组的各个 X 的数值通常不会都相等，有的偏大，有的偏小，这样把它们加起来求平均值，偶然波动就会抵

15、消一部分，故标准差减小，从而控制图 UCL 与 LCL 的间隔缩小。但对于异常波动而言，由于一般异常波动所产生的变异往往是同一个方向的，故求平均值的操作对其并无影响。因此，当异常时，描点出界就更加容易了，也即灵敏度高。R 图:无此优点。,控制图主要用于观察正态分布的均值的变化,控制图观察正态分布的波动情况或变异度的变化,控制图将二者联合运用，观察正态分布的变化,X R 控制图,常规控制图的作法及应用,(二)X-R 控制图的操作步骤 步骤 1:确定控制对象，或称统计量。a.选择在技术上最重要的控制对象 b.控制对象要能以数字表示 c.控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者步骤 2:取预备数

16、据。a.抽样：简单随机抽样、等距抽样等 b.取20-25个子组 c.每个子组大小：4 或 5 d.合理的子组原则：“组内差异只由偶因造成，组间差异 主要由异因造成”。（子组应在短间隔内取）,X R 控制图,常规控制图的作法及应用,(二)X-R 控制图的操作步骤 步骤 3:,计算各子组样本的平均值 与极差Ri,X R 控制图,常规控制图的作法及应用,(二)X-R 控制图的操作步骤 步骤 4:计算所有样本总平均值 和平均极差步骤 5:计算 R 图控制线并作图。步骤 6:将预备数据点绘在 R 图中，并对状态进行判断(若稳，则进行步骤 7；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤 4 重新开始。)步骤 7:

17、计算 图控制线并作图。将数据点绘在 图中，对状态进行判断。(若稳，则进行步骤 8；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤 4 重新开始。)步骤 8:计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求.(若满足，则进行步骤 9；若不满足，则需调整过程直至满足要求为止。)步骤 9:延长 控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。,范例：某植物油生产厂，采用灌装机灌装，每桶标称重量为5000g，要求溢出量为050g。采用 控制图对生产过程进行质量控制。控制对象为溢出量，单位为g。见表2-15溢出量控制图数据表。,表2-15溢出量控制图数据表,解：步骤1，预备数据的取得随机抽取k组（一般为2025组）大小为n（

18、一般为46，常取5）,理论上讲，预备数据的组数应大于20组，在实际应用中最好取25组数据。当个别组数据属于可查明原因的异常时，经剔除后所余数据依然大于20组时，仍可利用这些数据作分析用控制图。若剔除异常数据后不足20组，则须在排除异因后重新收集25组数据。取样分组的原则是尽量使样本组内的变异小（由正常波动造成），样本组间的变异大（由异常波动造成），这样控制图才能有效发挥作用。因此，取样时组内样本必须连续抽取，而样本组间则间隔一定时间。,应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料

19、批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。,按工艺文件规定，本例每间隔30min在灌装生产线连续抽取n=5的样本量计量溢出量。共抽取25组样本，将溢出量数据记入数据表。,步骤2，计算统计量计算每一组数据的平均值和极差，记入表中；然后计算25组数据的总平均值和极差平均值。,步骤3，计算控制界限、作控制图、打点并判断：先计算R图的控制界限计算公式见表2-16。,注：D4、D3为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。,表2-16常规控制图控制线公式,表2-17控制系数选用表,由表2-17中可知，当n=5时,以这些参数作R控制图，并将表2-

20、15中的R数据在图上打点，结果如图2-11。,对照常规控制图的判异准则，可判R图处于稳态。因此，可以接着建立平均值控制图。,计算 图的控制界限,注：A2为随着样本容量n而变化的系数，可由控制图系数选用表中选取。,由表2-17中可知，当n=5时,以这些参数作平均值控制图，并将表2-15中的数据在图上打点，结果如图2-12。,对照常规控制图的判异准则，可判均值控制图无异常。,因此可以判定灌装过程处于稳定受控状态。,控制图应用中常见错误在5M1E因素未加控制，工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工序。CP1的情况下，就使用控制图。用公差代替控制界限，或用压缩的公差线代替。仅打点而不做分析判断。不及时

21、打点而不能及时发现工序异常。当5M1E发生变化时，而未及时调整控制界限。画法不规范、不完整。,(三)X R 图示例,(三)X R 图示例,步骤 6:计算 X 图的参数,并作图.,(三)X R 图示例,因为第 13 组 X 值为 155.00 小于LCLX，故过程的均值失控。经调查，发现这组数据属于过程中的某种突发原因，而这个原因其后不再出现。因此可以简单地将其剔除。去掉第 13 组数据后，再重新计算 R 图与 图的参数:,(三)X R 图示例,(三)X R 图示例,(三)X R 图示例,步骤 7:与规范进行比较。,CPK=(1-K)CP=(1-0.18)1.15=0.94,(三)X R 图示例,CPK=(1-K)CP=(1-0.18)1.15=0.94,步骤 8:延长统计过程状态下的 X-R 图的控制限，进入控制用控制图阶段，实现对过程的日常控制.,CP=1.15,由此可见，统计控制状态下的CP为1.151，但是由于 与M偏离，所以CPK1.因此，应根据对手表的螺栓扭矩的质量要求，确定 当前的统计过程状态是否满足设计的、工艺的、顾客的要求，决定是否以及何时对过程进行调整。若需调整，那么调整后应 重新收集数据，绘制 控制图。,其它类型控制图的绘制,绘图步骤与均值极差控制图相同，只需计算各对应控制图的参数，再查相应的系数表，代入各控制线计算公式，即可求得各控制界限。,做练习题,