1、生产过程质量控制,之SPC,为之于未有，治之于未乱,根据典记，魏文王曾求教于名医扁鹊：“你们兄弟三人，都精于医术，谁的医术最好呢？”扁鹊：“大哥最好，二哥差些，我是三人中最差的一个。”魏王不解。扁鹊解释说：“大哥治病，是在病情发作之前，那时候病人自己还不觉得有病，但大哥就下药铲除了病根，使他的医术难以被人认可，所以没有名气，只是在我们家中被推崇备至。我的二哥治病，是在病初起之时，症状尚不十分明显，病人也没有觉得痛苦，二哥就能药到病除，使乡里人都认为二哥只是治小病很灵。我治病，都是在病情十分严重之时，病人痛苦万分，病人家属心急如焚。此时，他们看到我在经脉上穿刺，用针放血，或在患处敷以毒药以毒攻毒
2、，或动大手术直指病灶，以为我的医术高明，所以我名闻天下。”魏王大悟。,1.1.1质量检验阶段 20世纪前，属于“操作者的质量管理”。20世纪初，质量管理的职能由操作者转移给工长，是“工长的质量管理”。随着企业生产规模的扩大和产品复杂程度的提高，大多数企业开始设置检验部门，这时是“检验员的质量管理”。上述几种做法都属于事后检验的质量管理方式。,1.1质量管理的三个阶段,1.前言,1.1.2统计质量控制阶段以数理统计理论为基础的统计质量控制的推广应用始自第二次世界大战。由于事后检验无法控制武器弹药的质量，美国国防部决定把数理统计法用于质量管理，并由标准协会制定有关数理统计方法应用于质量管理方面的规
3、划，成立了专门委员会，并于19411942年先后公布一批美国战时的质量管理标准。,1.1质量管理的三个阶段,1.前言,1.1.3全面质量管理阶段在生产技术和企业管理中要求运用系统的观点来研究质量问题。在管理理论上，突出重视人的因素，强调依靠企业全体人员的努力来保证质量。全面质量管理是“为了能够在最经济的水平上、并考虑到充分满足顾客要求的条件下进行生产和提供服务，并把企业各部门在研制质量、维持质量和提高质量方面的活动构成为一体的一种有效体系”。,1.1质量管理的三个阶段,1.前言,2.1 SPC 是什么?,统计过程控制（Statistical Process Control简称SPC）是一种借助
4、数理统计方法的过程控制工具。用控制图分析、监控和改进过程的方法。一种用于检测异常的工具可判断过程的变差，及时告警它主要区分由特殊原因引起的异常波动还是由普通原因引起的正常波动,但不能告知此异常是什么因素引起的,2.SPC的基本概念,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、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。,2.2 SPC 可以做什么?,2.SPC的基本概念,2.3 术语解释六西格玛术语,2.3 术语解释SPC常用术语,2.3 术语解释SPC常用术语,2.3 术语解释SPC常用术语,2.4 SPC 的发
5、展及应用,SPC 源于20年代，以美国休哈特（She whart）博士发明控制图为标志。二战中美国将其制定为战时质量管理标准，对军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的作用。50年代在日本工业界大量推广应用，对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用。80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC,2.SPC的基本概念,2.5 为什么要学习 SPC?,2.SPC的基本概念,2.6 实施SPC的过程包含三大内容：第一步、用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；第二步、根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第三步
6、、则是用控制图对过程进行监控。,2.SPC的基本概念,质量控制的模型,15,过程控制模型,质量控制的模型 VS 过程控制模型,3.SPC基本原理,作为一个概念，有其明确的定义：利用资源将输入转化为输出的一组活动。,3.1 什么是过程？,活动,3.SPC基本原理,3.2 SPC能给制造过程提供什么帮助？,3.SPC基本原理,3.3“波动”的概念及统计规律性,生产线上加工出来的产品没有绝对相同的。产品间的差别是用其资料特性值（数据）的差异表现出来。连续材料一批产品中每个质量特性，一边测量一边画直方图，就可以发现其统计规律,这条曲线就是质量特性 x 的分布,3.SPC基本原理,每件产品的尺寸与别的都
7、不同 范围 范围 范围 范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布 范围 范围 范围分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度 形状 或这些因素的组合,3.4 正态分布的特征,3.SPC基本原理,正态分布下界限内外的比率,界限 界限内的比率 界限外的比率1 68.26%31.74%2 95.46%4.54%3 99.73%0.27%4 99.9937%0.0063%5 99.999943%0.000057%6 99.9999998%0.0000002%,1924年，休哈特博士建议用界限 3 作为控制界限来管理过程。即我们常说的3 管理。,3.SPC基本原理,将正态分布图及其界限 3
8、转90，在翻转180纵座标为输出特性 X，横坐标为时间或编号,3.5 控制图的形式,3.SPC基本原理,3.6 过程波动的统计规律性,当过程受控时，过程特性一般服从稳定的且可重复的随机分布；而失控时，过程分布将改变。,当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）,当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）,3.SPC基本原理,如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测 时间 范围 目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推 预测移，过程的输出不稳定。时间 范围,过程控制 受控（消除了特殊原因）时间 范
9、围 不受控（存在特殊原因）,过程能力 受控且有能力符合规范（普通原因造成的变差已减少）规范下限 规范上限 时间 范围 受控但没有能力符合规范（普通原因造成的变差太大）,1、计量型数据它是某种量具、仪器测定地数据，这类数据可取某一区间内地任一实数。如轴的直径、电阻的阻值、材料的强度等，这类特性数据常服从正态分布，通常用两张图。,3.7 质量特性数据分为两类：,3.SPC基本原理,2、计数型数据它是通过数数的方法获得的。常取0，1，2等非负整数。如一批产品中的不合格品数，铸件上的气孔数，一匹布上的疵点数，对这类特性数据只需要用一张控制图就可以了，也有四种控制图：,管制图类型,3.SPC基本原理,3
10、.8 控制图的选择方法,确定要制定控制图的特性,是计量型数据吗？,否,关心的是不合格品率？,否,关心的是不合格数吗？,是,样本容量是否恒定？,是,使用np或p图,否,使用p图,样本容量是否桓定？,否,使用u图,是,是,使用c或u图,是,性质上是否是均匀或不能按子组取样例如：化学槽液、批量油漆等？,否,子组均值是否能很方便地计算？,否,使用中位数图,是,使用单值图X-MR,是,接上页,使用X s图,注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。,应用SPC控制图的5个步骤,SPC-Statistical Process Control,记录数据计算相应的统计量，均值，标准差，极差，比例等,计算出试
11、运行阶段的控制图的中心线和控制界限在控制图上画出中心线和控制界限画出收集到的数据在控制图上,调查控制图上超出控制界限的点的出界原因，查找出异常因素并加以消除如果没有找到异常因素，可以剔除超出控制界限的点如果有必要，重新计算控制界限计算出工艺能力,连续的收集数据并绘制控制图找出不受控的情况并采取纠正行动如果发生了永久的过程偏移，要重新计算中心线和控制界限,选择要监控的品质特性：最终产品，制造过程中的产品，过程中的输入变量决定每次抽样数目，和抽样频率等,1-样本准备阶段2-数据收集3-建立控制图4-分析和解释控制图5-分析和解释控制图,4.SPC控制图的制作,4.1 计量型控制图：Xbar-R图,
12、计算每个子组的均值（X）和极差R 对每个子组计算：X=（X1+X2+Xn）/n R=Xmax-Xmin 式中：X1，X2 为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量选择控制图的刻度 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。,4.SPC控制图的制作,4.1 计量型控制图：Xbar-R图,计算控制限 首先计算极差的控制限，再计算均值的控制限。计算平均极差（R）及过程均值（X）R=（R1+R2+Rk）/k（K表示子组数量）X=（X1+X2+Xk）/k 计算控制限 计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均 值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反 映在极差上的子组内
13、的变差的量来决定的。计算公式：UCLx=X+A2R UCLR=D4R LCLx=X-A2R LCLR=D3R,4.SPC控制图的制作,4.1 计量型控制图：Xbar-R图,34,4.SPC控制图的制作,注：式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值 见下表：,注：对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同样的”测量结果是可能成立的。,4.1 计量型控制图：Xbar-R图,4.2 控制图八大判异准则口决：1界外（1点落在A区以外）2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外）4/5C（连续5点中
14、有4点在中心线同一侧的C区以外）6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）9单侧（连续9点落在中心线同一侧）14交替（连续14点相邻点上下交替）15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）,4.SPC控制图的制作,模式检验-判别准则1,1界外（1点落在ABC区以外）,4.2 控制图八大判异准则,模式检验-判别准则2,2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外）,模式检验-判别准则3,4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）,4.2 控制图八大判异准则,模式检验-判别准则4,6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）,模式
15、检验-判别准则5,A,B,C,C,B,A,8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）,4.2 控制图八大判异准则,模式检验-判别准则6,9单侧（连续9点落在中心线同一侧）,模式检验-判别准则7,14交替（连续14点相邻点上下交替）,4.2 控制图八大判异准则,模式检验-判别准则8,15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）,一般原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。一般原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。,一般原因和特殊原因,特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于
16、过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。例如精磨时，刚换上的砂轮没有修整，导致尺寸超差。,4.3 如何判断过程是否稳定,使用控制图标判断过程是否稳定,控制图表按照用途分类,分析用控制图,控制用控制图,4.3 如何判断过程是否稳定,分析用控制图。用全数连续取样的方法获得数据，进而分析、判断工序是否处于稳定。利用控制图发现异常，通过分层等方法，找出不稳定原因，采取措施加解决；,控制用控制图。按程序规定的取样方法获得数据，通过打点观察，控制异常原因的出现。当点子分布出现异常，说明工序品质不稳定时，找出原因，及
17、时消除异常影响因素，使工序恢复到正常的控制状态。,管理控制图用来监控批量生产过程的稳定性。,初次制作控制图和进行工序能力调查分析时，必须绘制分析控制图。,4.3 如何判断过程是否稳定,4.4 使用控制图常犯的错误,技术性错误 使用不合理的控制图数据不按时间序列公差画在控制图上,管理性错误使用陈旧的数据过程变更没有在图上注明控制限和平均值永远不会更新超出控制限的点没有跟进措施忽略规律性变化的信号,4.4 使用控制图常犯的错误,5 过程能力分析,如果已经确定一个过程已处于统计控制状态，还存在过程是否有能力满足顾客需求的问题时；一般讲，控制状态稳定，说明不存在特殊原因引起的变差，而能力反映普通原因引
18、起的变差，并且几乎总要对系统采取措施来提高能力，过程能力通过标准偏差来评价。,过程总偏差s：由于普通和特殊两种原因所造成的变差。可用样本标准差S来估计。,性能指数：CP=USL-LSL/6,（不考虑到过程有无偏移）,5 过程能力分析,（不考虑到过程有无偏移）,能力指数：Cp=USL-LSL/6R/d2,过程固有变差：R/d2:仅由于普通原因产生的那部分过程变差。可从控制图上通过R/d2来估计。,5.1过程量度的意义,性能指数、能力指数,CpL、CpU以及Cpk,过程能力评定,Cpk：process capability（K是偏移量），是过程能力指数，表示过程能力满足技术标准的程度；Ppk：pr
19、ocess performance（K同样是偏移量），指的是长期过程性能指数。,cpk=（1-k）T/6ST,其中T就是技术规格的公差幅度，即上下规格限之差；Ppk=（1-k）T/6LT,Ppk表明过程可能不稳定的情况。Cpk要求过程稳定且数据正态。,5.2 认识理解 Ppk、Cpk,5.2 认识理解 Ppk、Cpk,计算过程的标准偏差,=R/d2 R 是子组极差的平均值，d2 是随样本容量变化的常数 注：只有过程的极差和均值两者都处于受控状态，则可用估计 的过程标准偏差来评价过程能力。,5.3 过程能力计算,过程能力计算,过程能力是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格 界限的距离，用Z来
20、表示。对于单边容差，计算：Z=(USL-X)/或 Z=(X-LSL)/（选择合适的确一个）注：式中的SL=规范界限，X=测量的过程均值，=估计的过程标准偏差。,5.3 过程能力计算,对于双向容差，计算：,Zusl=(USL-X)/Zlsl=(X-LSL)/Z=Min Zusl;Zlsl Zmin 也可以转化为能力指数Cpk:Cpk=Zmin/3=CPU(即)或CPL(即)的最小值。式中:UCL 和 LCL为工程规范上、下，为过程标准偏差注：Z 值为负值时说明过程均值超过规范。,UCLX,3,X LCL,3,5.3 过程能力计算,估计超出规范的百分比：（PZ）a 对于单边容差，直接使用Z值查标准
21、正态分布表，换算成百分比。b 对于双边容差，根据Zusl 和 Zlsl 的值查标准正态分布表，分别算出Pzusl 和 Pzlsl 的百分比，再将其相加。,5.3 过程能力计算,5.4 评价过程能力,当 Cpk1 说明制程能力差，不可接受。1Cpk1.33,说明制程能力可以，但需改善。1.33Cpk1.67,说明制程能力正常。,5.5 过程能力分析之用途,1.提供资料给设计部门，使其能尽量利用目前之过程能力，以设计 新产品。2.决定一项新设备或翻修之设备能否满足要求。3.利用机械之能力安排适当工作，使其得到最佳之应用。4.选择适当之作业员、材料与工作方法。5.过程能力较公差为窄时，用于建立经济控
22、制界限。6.过程能力较公差为宽时，可设定一适当的中心值，以获得最经济 之生产。7.用于建立机器之调整界限。8.是一项最具价值之技术情报资料。,62,5 过程能力分析,单值和移动极差图（XMR）,6.1 用途 测量费用很大时，（例如破坏性实验）或是当任何时刻点的输出 性质比较一致时（例如：化学溶液的PH值）。6.1.1 移动图的三中用法：a 单值 b 移动组 c 固定子组6.2 数据收集（基本同X-R）6.2.1 在数据图上，从左到右记录单值的读数。6.2.2 计算单值间的移动极差（MR），通常是记录每对连续读数间 的差值。6.2.3 单值图（X）图的刻度按下列最大者选取：a 产品规范容差加上允
23、许的超出规范的读数。b 单值的最大值与最小值之差的1.5到2倍。6.2.4 移动极差图（MR）的刻度间隔与 X 图一致。,6 单值和移动极差图（XMR）,注：式中 R 为移动极差，X 是过程均值，D4、D3、E2是随样本 容量变化的常数。见下表：6.3 过程控制解释（同其他计量型管制图）6.4 过程能力解释=R/d2=R/d2,6 单值和移动极差图（XMR）,式中：R 为移动极差的均值，d2是随样本容量变化的常数。见下表：注：只有过程受控，才可直接用的估计值来评价过程能力。,6 单值和移动极差图（XMR）,7 计数型数据控制图,7.1 P管制图 P图是用来测量在一批检验项目中不合格品（缺陷）项
24、目的百分数。7.1.1 收集数据7.1.1.1 选择子组的容量、频率和数量 子组容量：子组容量足够大（最好能恒定），并包括几个不 合格品。分组频率：根据实际情况，兼大容量和信息反馈快的要求。子组数量：收集的时间足够长，使得可以找到所有可能影响 过程的变差源。一般为25组。7.1.1.2 计算每个子组内的不合格品率（P）P=np/n,7 计数型数据控制图,n为每组检验的产品的数量；np为每组发现的不良品的数量。选择控制图的坐标刻度7.1.1.3 选择控制图的坐标刻度 一般不良品率为纵坐标，子组别（小时/天）作为横坐标,纵坐标的刻度应从0到初步研究数据读读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。7.1
25、.1.4 将不合格品率描绘在控制图上 a 描点，连成线来发现异常图形和趋势。b 在控制图的“备注”部分记录过程的变化和可能影响过程 的异常情况。7.1.2 计算控制限7.1.2.1 计算过程平均不合格品率（P）P=（n1p1+n2p2+nkpk）/(n1+n2+nk),7 计数型数据控制图,式中：n1p1；nkpk 分别为每个子组内的不合格的数目 n1；nk为每个子组的检验总数7.1.2.2 计算上下控制限（USL；LSL）USLp=P+3 P(1 P)/n LSLp=P 3 P(1 P)/n P 为平均不良率；n 为恒定的样本容量注：1、从上述公式看出，凡是各组容量不一样，控制限随之 变化。
26、2、在实际运用中，当各组容量不超过其平均容量25%时，,7 计数型数据控制图,可用平均样本容量 n 代替 n 来计算控制限USL；LSL。方法如下：A、确定可能超出其平均值 25%的样本容量范围。B、分别找出样本容量超出该范围的所有子组和没有超出该范围 的子组。C、按上式分别计算样本容量为 n 和 n 时的点的控制限.UCL,LCL=P 3 P(1 P)/n=P 3 p(1 p)/n,8.1 采用时机 8-2-1-1 不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。8-2-1-2 各阶段子组的样本容量相同。8.2 数据的收集（基本和p 图相同）8.2.1 受检验的样本的容量必须相同，样本容
27、量足够大使每个子组 内都有几个不良品并在。8.2.2 记录表上记录样本的容量。8.3 计算控制限 8.3.1 计算过程不合格数的均值（np）np=(np1+np2+npk)/k,8 不合格品数的np 图,式中的np1,np2,为K个子组中每个子组的不合格数。8-2-3-1 计算上下控制限 USLnp=np+3 np(1-p)LSLnp=np-3 np(1-p)p 为过程不良品率,n 为子组的样本容量。8-2-4 过程控制解释和过程能力解释 同p管制图,8 不合格品数的np 图,9.1 采用时机 C图用来测量一个检验批内的不合格（的缺陷）的数量，C图 要求样本的容量恒定或受检验材料的数量恒定，主
28、要用于以下两 类检验：9.1.1 不合格分布在连续的产品流上（如：每条尼龙上的瑕疵，玻 璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点），以及可以用不合格的 平均比率表示的地方（如100平方米上的缺陷）9.1.2 在单个的产品检验中可能发现不同原因造成的不合格。9.2数据的收据 9.2.1 检验样本的容量（零件的数量，织物的面积，电线的长度 等）要求相同，这样描绘的C值将反映质量性能的变化而 不是外观的变化，在数据表上记录样本容量。,9 不合格（缺陷）数的 c 图,9.2.2 记录并描绘每个子组内的不合格数（C）。9.3计算控制限 9.3.1 计算过程不合格数均值（C）：C=(C1+C2+Ck)/K 式中：C
29、1,C2,Ck为每个子组内的缺陷数9.4 计算控制限 U/LSLc=C3 C9.5 过程控制解释（同P管制图）9.6 过程能力解释 固定样本容量为 n 的过程能力为其不合格数的平均值 c.,9 不合格（缺陷）数的 c 图,10.1 使用的时机 u图用来测量具有不同的样本（受检材料的量不同）的子组 内每检验单位产品之内的不合格数量（可以用不良率表示）.10.2 数据的收集10.2.1 各子组样本容量彼此不必都相同，尽量使它的容量在其平 均值的正负担过重25%以内，可以简化控制限的计算.10.2.2 记录并描绘每个子组内的单位产品不合格数（u）u=c/n 式中:C为发现的不合格数量，n为子组中样本
30、的容量。C和n 都应记录在数据表中。10.3 计算控制限,10.单位不合格（缺陷）数的u图,10.3.1 计算每单位产品过程不合格数的平均值 u=(C1+C2+Ck)/(n1+n2+nk)式中:C1，C2及n1,n2等为K个子组内每个子组的不合格数及样 本容量.10.3.2 计算控制限 U/LSLu=u 3 u/n 式中：n 为平均样本容量。注：如果某些子组的样本容量与平均样本容量的差超过正负25%，按下式重新计算其准确的控制限：,10.单位不合格（缺陷）数的u图,U/LSLu=u 3 u/n10.4 过程控制解释（同P管制图）10.5 过程能力解释 过程能力为 u,10.单位不合格（缺陷）数的u图,谢 谢,The End,
