SPC统计过程控制(含MSA、FMEA).pptx
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SPC统计过程控制(含MSA、FMEA).pptx
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讲师讲师:
严昭建严昭建E-mail:
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13451781693StatisticalProcessControlSPC统计过程控制统计过程控制1课程行为准则课程行为准则u需要双向的沟通(讲师和学员)u如果您有与课题相关的经历或资料,请与大家分享u有问题作好记录u联想式听讲我如何在工作中运用这种工具或方法u休息后准时回来u关闭手机或者使用振动方式u如果您认为课程过重请及时告诉讲师2课程大纲课程大纲1.1.控制图的基本理论控制图的基本理论2.2.SPCSPC控制图的展开与应用控制图的展开与应用3.3.过程的受失控状态过程的受失控状态4.4.过程能力研究过程能力研究5.5.SPCSPC导入整体规划导入整体规划31.1.控制图的基本理论控制图的基本理论4SPC是英文StatisticalProcessControl的前缀简称,即统计过程控制。
SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析,并调整制程,从而达到改进与保证质量的目的。
什什么么是是SPCSPC5战后经济遭受严重破坏的日本在战后经济遭受严重破坏的日本在19501950年通过休哈特早年通过休哈特早期的一个同事戴明期的一个同事戴明(W.Ed-wardsDeming)W.Ed-wardsDeming)博士,将博士,将SPCSPC的的概念引入日本。
从概念引入日本。
从1950195019801980年,经过年,经过3030年的努力,日本年的努力,日本跃居世界质量与生产率的领先地位。
美国著名质量管理专跃居世界质量与生产率的领先地位。
美国著名质量管理专家伯格家伯格(RogerW.Berger)RogerW.Berger)教授指出,日本成功的基石之教授指出,日本成功的基石之一就是一就是SPCSPC。
美美国贝尔实验室休哈特博士(国贝尔实验室休哈特博士(W.A.W.A.ShewhartShewhart)于)于19241924年年发发明控制明控制图图,开启开启了了统统计计品管的新品管的新时时代代。
SPCSPC兴兴起的背景:
起的背景:
起源起源19401940ss二次世界大战期间,二次世界大战期间,美国军工产品使用抽样方案和控美国军工产品使用抽样方案和控制图以保证军工产品的质量。
制图以保证军工产品的质量。
6SPCSPC兴兴起的背景:
起的背景:
日本日本1950s质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中全面推行SPC。
日本JUSE(科学家协会)设置“戴明”奖,奖励那些有效实施统计技术的企业。
石川磬提出“QC七工具”,帮助生产现场人员分析和改进质量问题,并推动广泛应用。
1970s有效地推行“QCC圈”和应用统计技术使日本经济的快速发展,成为高品质产品的代名词。
1980s美国等其他国家紧随日本的步伐,开始推行“QC小组”和统计技术的应用。
美国汽车工业已大规模推行了美国汽车工业已大规模推行了SPCSPC,如福特汽车公司,通用汽车公司,克莱斯勒汽,如福特汽车公司,通用汽车公司,克莱斯勒汽车公司等,上述美国三大汽车公司在车公司等,上述美国三大汽车公司在ISO9000ISO9000的基础上还联合制定了的基础上还联合制定了QS9000QS9000标准,标准,编制了编制了SPCSPC手册。
在与汽车有关的行业中,颇为流行手册。
在与汽车有关的行业中,颇为流行。
MOTOROLA公司颁布“QC挑战”,通过SPC的实施改进过程能力,并提出追求“66”目标。
1987ISO9000标准建立并颁布实施,明确要求实施统计技术。
7SixSigmaTree中的统计技术中的统计技术.6达成(完美)改善设计(果子最集中的地方)过程改善(矮树上的果子)(地上的果子)全部的果子都在你手中啦能摘到这里的果子,基本上能达到小康了这里的果子很有限靠天吃饭,捡吃地上不多的果子23:
5倍改善34:
10倍改善45:
27倍改善56:
70倍改善因此:
36:
19,600倍改善8品管方法品管方法历历程程1234563.42336,210697,300308,70066,807产品检查产品检查产品管制产品管制过程过程管制管制品管品管7手法手法(5S、QCC、ISO9001:
2000)管理改管理改进进(PDCA)一般公一般公司司THREESIGMA改善改善技术技术改改进进(DMAIC)世界世界标竿标竿公司公司SIXSIGMA改善改善方法方法管制管制试验计划与试验计划与制程制程结合结合试验计划与试验计划与设计设计结结合合过程过程管制管制最佳化最佳化设计设计管制管制最佳化最佳化PPMAverageCompanyAverageCompany一般公司一般公司BestinclassBestinclass世界世界标竿标竿公司公司9规格管理的危险性规格管理的危险性Notjusttomeetcustomerorcontractualrequirements!
被BOSS训斥的痛苦!
10SpecLSLUSLVeryCentered变异是我们的敌人变异是我们的敌人LCLUCL不良品已经产生不良品已经产生潜在不良出现潜在不良出现控制线管理的益处控制线管理的益处11SPCSPC统计的起始阶段直方图统计的起始阶段直方图将收集的测定值或数据之全距分为几个相等区间作为横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积以条状方式排列起来所产生的图形,称之为直方图。
用途:
1.了解分配型态2.研究制程能力3.工程解析与控制4.分配型态的统计检定SPCSPC基础统计知识基础统计知识12直方图的作法直方图的作法直方图的作法直方图的作法1.收集数据2.计算组数组数样本数的平方根3.计算全距:
由全体数据中找出最大值与最小值之差。
4.决定组距:
组距=全距/组数为便于计算平均数与标准差,组距常取2、5、10的倍数。
5.决定各组之上下组界:
|先求出最小一组的下组界,再求出上组界依此类推,计算至最大一组之组界。
最小一组下组界=最小值-测定值之最小位数/2最小一组上组界=下组界+组距6.决定组中点7.制作次数分布表8.制作直方图130.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.6450.6470.6460.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6510.6370.6500.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.6500.6520.6430.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(例)有一机械厂,为了解制品外径尺寸之变化,由产品抽取100个样本测定其外径,测定结果如下表,试作次数分配表。
实例说明实例说明实例说明实例说明14
(1)定组数:
或
(2)求组距:
全距XmaxXmin0.6650.6340.031组距0.00310.003(3)决定组距第一组下组界最小测定1/2测定单位0.6340.6335。
以0.6335累加0.003得各组之组界值,如次数分配表。
(4)计算各组间之中心值第一组中心值0.635以0.635累加0.003得各区间中心值。
15K=1+3.32LgK=1+3.32Lgnn组数组界中心值划记次数10.63350.63650.635120.6365-0.63950.638530.6395-0.64250.6411040.6425-0.64550.6441150.6455-0.64850.6471560.6485-0.65150.6502270.6515-0.65450.6531580.6545-0.65750.656990.6575-0.66050.6597100.6605-0.66350.6024110.6635-0.66650.6651合计1001617演演演演练练练练某电缆厂有两台生产设备某电缆厂有两台生产设备,最近最近,经常有不经常有不符合规格值符合规格值(135210g)(135210g)异常产品发生异常产品发生,今就今就A,BA,B两台设备分别测定两台设备分别测定5050批产品批产品,请解析并回请解析并回答下列回题答下列回题:
1.1.作全距数据的直方图作全距数据的直方图.2.2.作作A,BA,B两台设备之层别图两台设备之层别图3.3.由直方图所得的情报由直方图所得的情报,请请说明哪台设备较不佳说明哪台设备较不佳18收集数据如下收集数据如下:
AA设备设备BB设备设备17517916816518315614816515216116818818417017216715015013612316918217718615016116217013916217916018518016313211915715716318716919417817615715816516417317317716716617915016614415716217618316317516117217013716915316717417218418817715516015215615417317116216716015116315814616516917615517015314216914815519双峰型孤岛型高原型正态型锯齿型绝壁型分布状态判断分布状态判断与规格值或标准值作比较与规格值或标准值作比较下限下限下限下限下限下限上限上限上限上限上限上限表示制程之生产完全没有依照规格去考虑,或规格订得不合理,根本无法达到规格.LSLLSLLSLUSLUSLUSL100个机螺丝直径直方图。
图中的直方高度与该组的频数成正比从直方图到正态分布从直方图到正态分布如果资料越多,分组越密,则机螺丝直径直方图也越趋近一条光滑曲线,如直方图趋近光滑曲线图所示。
在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲线,它反映了产品质量的统计规律,如分布曲线图所示23将各组的频数用资料总和N=100除,就得到各组的频率,它表示机螺丝直径属于各组的可能性大小。
显然,各组频率之和为1。
若以直方面积来表示该组的频率,则所有直方面积总和也为1。
24测定平均值测定平均值在中心线或平均值两侧呈现左右对称之分布在中心线或平均值两侧呈现左右对称之分布极大值与极小值数量很小极大值与极小值数量很小常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交曲线下的面积总和为曲线下的面积总和为11正态分布特征正态分布特征25统计学统计学为了解被调查群体的某些隐含的特性,运用合理的为了解被调查群体的某些隐含的特性,运用合理的抽样方法抽样方法从被调查从被调查群体群体NN中取得适当的中取得适当的样本样本nn,通过研究样本来发现群,通过研究样本来发现群体的特性体的特性!
26主要统计学名词主要统计学名词群体群体于制造业而言,通常指在同一生产条件下符于制造业而言,通常指在同一生产条件下符合特定要求的所有个体的集合合特定要求的所有个体的集合!
也可称为批量也可称为批量记记为为NN样本样本于群体中抽样而得的部份个体的集合于群体中抽样而得的部份个体的集合!
记为记为nn群体平均值群体平均值XbarXbar样本平均值样本平均值群体标准差群体标准差xx/ss样本标准差样本标准差R极差极差/全距全距NormalDistributionNormalDistribution正态分布正态分布27数据的集中程度数据的集中程度平均数平均数(总体)(总体)(样本)(样本)(XBar)(XBar)中位数中位数(XWave)(XWave)众数众数md(Mode)md(Mode)28数据的离散程度数据的离散程度RR极差极差(Range)(Range)最大值最小值最大值最小值maxmaxminminVV方差方差/变异变异(Variation)(Variation)(总体总体)(样本样本)SS标准差标准差StandarddeviationStandarddeviation(总体总体)()(样本样本)29正态分布中,任一点出现在1内的概率为P(-X+)=68.26%2内的概率为P(-2X+2)=95.45%3内的概率为P(-3X+3)=99.73%68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正态分布正态分布30正态分布概率正态分布概率(双边双边)k在内的概率在外的概率(P)0.6750.00%50.00%168.26%31.74%1.9695.00%5.00%295.45%4.55%2.5899.00%1.00%399.73%0.27%31正态曲线单侧的概率正态曲线单侧的概率(P(P值值)32正态分布的表达方式正态分布的表达方式位置:
中心值形状:
峰态分布宽度33不同的正态分布不同的正态分布3435不同的正态分布不同的正态分布36不同的正态分布不同的正态分布目标值线预测时间目标值线尺寸时间?
两种变差原因及两种过程状态两种变差原因及两种过程状态如果仅存在变差的如果仅存在变差的普通原因普通原因,随随着时间的推移着时间的推移,过程的输出形成过程的输出形成一个稳定的分布并可预测一个稳定的分布并可预测如果存在变差的如果存在变差的特殊原因特殊原因,随着时间的推移,过程的输出不随着时间的推移,过程的输出不稳定稳定正态分布与两种变差原因正态分布与两种变差原因受控不受控37变差的变差的普通原因普通原因V.S.V.S.特殊原因特殊原因普通原因普通原因CommonCauseCommonCause特殊原因特殊原因SpecialCauseSpecialCause大量之微小原因所引起,不可避免不管发生何种之普通原因,其个别之变异极为微小几个较代表性之普通原因如下:
()原料之微小变异()机械之微小振动()仪器测定时不十分精确之作法实际上要除去制程上之普通原因,是件非常不经济之处置一个或少数几个较大原因所引起,可以避免任何一个特殊原因,都可能发生大的变异几个较代表性之特殊原因如下:
()原料群体之不良()不完全之机械调整()新手之作业员特殊原因之变化不但可以找出其原因,并且除去这些原因之处置,在经济观点上讲常是正确的38QuestionQuestion请列出目前制程中人,机,料,法,环境中普通原因及特殊原因有哪些?
39局部性的对策及系统性的对策局部性的对策及系统性的对策局部问题的对策局部问题的对策*通常用来消除特殊原因造成的变异通常用来消除特殊原因造成的变异*可以被制程附近的人员来执行可以被制程附近的人员来执行*一般可以改善制程的一般可以改善制程的15%15%系统改善的对策系统改善的对策*通常用来减低普通原因造成的变异通常用来减低普通原因造成的变异*几乎总是需要管理者的行动来加以矫正几乎总是需要管理者的行动来加以矫正*一般可以改善制程的一般可以改善制程的85%85%40对于一个新的机种或是新的制程而言,要先解决制程变异的普通原因还是特殊原因?
为什么?
QuestionQuestion41过程控制过程控制范围不受控(存在特殊原因)受控(消除了特殊原因)持续改进的思维模式持续改进的思维模式4243持续改进的思维模式持续改进的思维模式2.SPC控制图的展开与应用44控制控制图是对图是对过程过程质量加以测定、记录质量加以测定、记录,从而进行从而进行控制管控制管理理的一种用科学方法设计的图。
图上有的一种用科学方法设计的图。
图上有中心线中心线(CL-(CL-CentralLine)CentralLine)、上控制界限上控制界限(UCL-UpperControl(UCL-UpperControlLimit)Limit)和下控制界限和下控制界限(LCL-LowerControlLimit)(LCL-LowerControlLimit),并有,并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列,参见控按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列,参见控制图示例图。
制图示例图。
控制图控制图45控制图由来说明控制图由来说明46正态分布有一个结论对质量管理很有用,即无论均值和标准差取何值,产品质量特性值落在3之间的概率为99.73%,于是落在3之外的概率为100%一99.73%=0.27%,而超过一侧,即大于-3或小于+3的概率为0.27%/2=0.135%1%,如正态分布曲线图。
这个结论十分重要。
控制图即基于这一理论而产生!
控制控制图原理图原理68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-347控制图的目的控制图的目的控制图和一般的统计图不同,因其不仅能将数值以曲线表示出来,以观其变异之趋势,且能显示变异系属于普通原因或特殊原因,以指示某种现象是否正常,而采取适当之措施。
利用控制限区隔是否为特殊原因48控制界限和规格界限有关吗控制界限和规格界限有关吗?
规格界限(SL):
是用以说明质量特性之最大许可值,来保证各个单位产品之正确性能。
控制界限(CL):
应用于一群单位产品集体之量度,这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。
495051控制图种类控制图种类(以数据来分以数据来分)计量值控制图计量值控制图平均值与极差控制图平均值与极差控制图平均值与标准差控制图平均值与标准差控制图中位数与极差控制图中位数与极差控制图个别值与移动极差控制图个别值与移动极差控制图计数值控制图计数值控制图不良率控制图不良率控制图不良数控制图不良数控制图缺点数控制图缺点数控制图单位缺点控制图单位缺点控制图52控制图种类控制图种类(依用途来分依用途来分)解析用控制图解析用控制图决定方针用决定方针用制程解析用制程解析用制程能力研究用制程能力研究用制程控制准备用制程控制准备用n控控制用控制图制用控制图n追查不正常原因追查不正常原因n迅速消除此项原因迅速消除此项原因n并且研究采取防止并且研究采取防止此项原因重复发生此项原因重复发生之措施。
之措施。
解析用解析用稳定稳定控制用控制用53控制图的益处控制图的益处合理使用控制图能供正在进行过程控制的操作者使用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系统采取措施的指南。
54搜集数据绘解析用控制图是否稳定?
绘直方直方图图是否满足规格?
控制用控制图寻找特殊原因特殊原因检讨机械、设备提升制程能力控制图制作控制图制作55建立控制图的四步骤建立控制图的四步骤A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释56建立建立图的步骤图的步骤AA阶段收集数据A1选择子组大小、频率和数据子组大小子组频率子组数大小A2建立控制图及记录原始记录A3计算每个子组的均值X和极差RA4选择控制图的刻度A5将均值和极差画到控制图上57每个子组的平均值和极差的计算每个子组的平均值和极差的计算第一组第二组第三组第四组样本11009899100样本2989998101样本39997100100样本410010010199样本51019999100平均99.698.699.4100极差333258平均值和极差平均值和极差平均值的计算nR值的计算59计算控制限B1计算平均极差及过程平均值B2计算控制限B3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线建立建立图的步骤图的步骤BB6061过程控制解释C1分析极差图上的数据点C2识别并标注特殊原因(极差图)C3重新计算控制界限(极差图)C4分析均值图上的数据点超出控制限的点链明显的非随机图形超出控制限的点链明显的非随机图形C5识别并标注特殊原因(均值图)C6重新计算控制界限(均值图)C7为了继续进行控制延长控制限建立建立图的步骤图的步骤CC62过程能力解释D1计算过程的标准偏差D2计算过程能力D3评价过程能力D4提高过程能力D5对修改的过程绘制控制图并分析建立建立图的步骤图的步骤DD63ChartChart练习练习某工厂制造一批紫铜管,应用Xbar-R控制图来控制其内径,尺寸单位为m/m,利用数据表之数据(n=5):
求得其控制界限并绘图请判定过程是否稳定?
如果是不稳定该如何处理?
如果制程假设已稳定,但想将抽样数自n=5调为n=4时,那么其新控制限为何?
64使用控制图的准备使用控制图的准备建立适用于实施的环境定义过程确定待管理的特性,考虑到顾客的需求当前及潜在的问题区域特性间的相互关系确定测量系统(MSA)使不必要的变差最小65质量特性与控制图的选择质量特性与控制图的选择为保证最终产品的质量特性,需要考虑以下几个方面:
认真研究用户对产品质量的要求,确定这些要求哪些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要关系的质量特性来作为控制的项目.有些虽然不是最终产品质量的特性,但为了达到最终产品的质量目标,而在生产过程中所要求的质量特性也应列为控件目在同样能够满足对产品质量控制的情况下,应该选择容易测定的控件目.用统计方法进行质量控制如无质量特性数据就无法进行.66质量特性与控制图的选择质量特性与控制图的选择在同样能够满足产品质量控制的情况下,应选择对生产过程容易采取措施的控件目.为了使控制最终取得最佳效果,应尽量采取影响产品质量特性的根本原因有关的特性或接近根本原因的特性作为控件目.产品的质量特性有时不止一个,则应同时采取几个特性作为控件目.67使用控制图的注意事项使用控制图的注意事项分组问题分组问题主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组内不应有不同本质的数据,以保证组内仅有普通原因的影响.我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的普通因素所造成的波动为基准来找出异常因素的,因此,必须先找出过程中普通原因波动这个基准.68时间质量特性制程的变化分组时的重要考虑分组时的重要考虑让组内变化只有普通原因让组间变化只有特殊原因组内变异小组间变异大69使用控制图的注意事项使用控制图的注意事项分层问题分层问题同样产品用若干台设备进行加工时,由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异,这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因.因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也应按不同条件对质量特性值进行分层控制,作分层控制图.另外,当控制图发生异常时,分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.70复合层别的说明层别的说明71使用控制图的注意事项使用控制图的注意事项控制界限的重新计算控制界限的重新计算为使控制线适应今后的生产过程,在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时,常常需要反复计算,以求得切实可行的控制图.但是,控制图经过使用一定时期后,生产过程有了变化,例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后,应重新收集最近期间的数据,以重新计算控制界限并作出新的控制图.72控制界限的延用控制界限的延用73取样的方式取样的方式取样必须达到组内变异小,组间变异大样本数、频率、组数的说明74B计算控制限768mm之模具冲头79单值控制在检查过程变化时不如Xbar-R图敏感。
如果过程的分布不是对称的,则在解释单值控制图时要非常小心。
单值控制图不能区分过程零件间重复性,最好能使用Xbar-R。
由于每一子组仅有一个单值,所以平均值和标准差会有较大的变性,直到子组数达到100个以上。
84例1:
某制药厂某种药品碱的单耗数据如表,做单值-移
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- SPC 统计 过程 控制 MSA FMEA