SPC统计制程的常用语.pptx
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SPC统计制程的常用语.pptx
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1SPCSTATISTICALPROCESSCONTROL統計過程管制統計過程管制PreparedbyHuang.longbaoHuang.longbao2概概念念篇篇3一一統計是什麼統計是什麼1.計算平均值2.計算離中趨勢3.提供有意義的情報4.提供估計與判定二二統計品管統計品管三三有意義的情報有意義的情報1.空調旋鈕容易操作2.空調旋鈕操作時,節度,段落分明3.空調旋鈕,節度操作力平均為1.5kg4.大多數空調旅鈕操作力為1.5kg+0.2kg5.99.73的空調旋鈕操作力為1.5kg+0.2kIPOIPOIPO數據計算情報統計判定統計二大功能生產系統原料加工成品統計系統數據計算情報=s4四四.統計用語統計用語1.平均值:
資料數總合除以資料數2.极差:
R一群數據分佈或散播中心位置中,最大值與最小值之差錯(全距)3.標準差:
每一個數據與平均數間偏差的計算4.代表含意:
比較好壞A:
180175170165160=170B:
178177176175174=176R:
比較穩定情況A:
260263250240245=251.6R=263240=23愈小愈好B=260259255248246=253.6R=260245=14=愈小愈佳A=356610=6R=7B=336810=6R=7a:
4.7.8.6.10b:
4.4.8.9.105五五.機率與常態分配機率與常態分配1.情報構成要素a.集中趨勢(作代表)b.離中趨勢(作代表)c.含蓋在特定範圍內的機率(常態分配)百分比2.常態分配說明.68.26%9504499.73%-3-2-101236統計過程概述統計過程概述統計過程及持績改進:
重視内部以及外部的顧客,並將顧客滿意作為企業主要目標1.最終目標最終目標收集數據並用統計方法來解釋不是最終目標最終目標是對使用者的過程不斷加深理解.2.適用任何領域研究變差和應用統計知識來改進性能,可以是在車間或辦公室3.控制重點的觀念統計技術來控制輸出,僅是第一步.產生輸出的過程經過努力后,對改進質量,提高生產率,降低成本方能發揮作用.4.實際工作過程信息相聯系與自己工作場所實際相聯系,才能真正理解這些知識的運用.5.統計方法與正規的統計學教育SPC是提供從經中得到的法則,並不能滿足對統計方法和理論知識的進一步需要。
.6.測量系統對合適數據分析很重要測量系統對合適數據分析很重要如果測量系統缺少統計控制,或變差占過程數據總變差中很大比例,就可能作出不當的決定。
7統計過程概述統計過程概述1.預防與檢測預防與檢測:
統計過程的需要統計過程的需要檢測:
容許浪費通過質量控制來檢查最終產品並剔除不符合規範的產品,管理部門靠檢查或重新檢查工作來找出錯誤。
預防:
避免浪費避免生產無用的產品輸出,進而避免浪費。
8統計過程概述2.過程控制系統過程控制系統:
有反饋的過程控制系統有反饋的過程控制系統過程:
定義:
共同工作以產生輸出的供方,生產者,人,設備,輸入材料,方法和環境以及使用輸出的顧客之集合。
性能:
取決於供方和顧客之間的溝通,通常含蓋,過程設計,過程實施,過程運作,過程管理。
有關性能的信息:
通過分析過程輸出可以獲得許多與過程實際性能有關的信息。
其中與性能有關的最有用信息,是研究過程的本質,以及其內在的變化性。
對過程採取措施目的:
採取措施,避免偏離目標值太遠,保持過程的穩定性,確保過程輸出的變差在可接受的界限之內。
對輸出採取措施僅對輸出進行檢驗並隨之採取措施不是一種有效的管理方法重點在對過程信息收集和分析上,以便對過程本身採取糾正措施。
9統計過程概述3.變差變差:
普通原因及特殊原因普通原因及特殊原因變差是如何影響過程輸出理解變差的概念理解變差的概念:
任何過程都存在著許多引起變差的原因從要求的角度,將變差的問題簡單化變差如何影響過程輸出變差如何影響過程輸出分佈特性區別:
普通原因和特殊原因普通原因:
“處於統計控制狀態”或”受統計控制”其表現為一個穩定系統的偶然原因,其輸出是可預測的。
特殊原因:
當他們出現時,將造成整個過程的分布改變,特殊原因造成的過程分布的改變,有些有害,有些有利,有利時可識別出來使其成為過程恆定的一部份。
10滿足要求受控不受控可接受1類3類不可接受2類4類兩者區別兩者區別局部措施特殊原因該過程操作直接有關人員的責任採取系統措施普通原因責任在於管理人員(技術,開發,生技等)5.過程控制和過程能力目標:
過程控制系統目標,是對影響過程的措施作出經濟合理的決定,避免過度控制與控制不足過程能力討論:
必需注意二個觀念由造成變差的普通原因來確定內外部顧客開心過程的輸出及與他們的要求的關係如何。
過程類別過程類別:
可分四類可分四類統計過程概述4.局部措施和對系統採取措施消除變差的特殊原因,通常可糾正大約15%的過程問題直接操作消除變差的普通原因,通常可糾正大約85%的過程問題管理系統11為了達到消費者之期望在圖2-5的制程中平均與變異于生產期間保養不變此制程可解為穩定的(即在統計管制下)圖2-6說明制程是不是在統計管制狀態下顯示制程遭受某種就變動而影響其平均值此時制程被稱為是非管制圖狀態。
圖2-5圖2-612圖2-7說明制程是不在統計管制狀態下,顯示制程遭受某种變動,而影響其制程的變異以不定的狀態改變,此時制程被稱為是非管制狀態。
圖2-8說明制程是不在統計管制狀態下顯示制程遭受某種應運而影響其制程的平均值與變均不穩定和改變此時制程被稱為是非管制圖狀態。
13每件產品的尺寸與別的都不同范圍范圍范圍范圍但它們形成一個棋形若穩定可以描述為一個分布范圍范圍范圍分布可以通過以下圖案來加以區分范圍范圍范圍位置分布寬度形狀如果僅存在變差的普通原因隨著時間的推移過程的輸出形成一個穩定的分布并可預測目標值線預測時間范圍時間范圍目標值線預測如果存在變差的特殊原因隨著時間的推移過程的輪出不穩定圖2變差普通及特殊原因14帶有不同水平的變差的能夠符合規范的過程(所有的輸出都在規范之內)。
不能符合規范的過程(有超過一側或兩側規范的產品輸出)標准偏差與極差的關系(對于給定的樣本容量平均極差一越大標准偏差越大)范圍范圍規范下限(LSL)規范上限(USL)規范下限(LSL)規范上限(USL)范圍范圍(LSL)(USL)(LSL)(USL)范圍范圍范圍15过过程程能能力力161.00CpD1.33Cp1.00C2.0Cp1.33BCp2ACp等級一一、制程精密度、制程精密度Cp(CapabilityofPrecision)衡量產品分散寬度符合公差的程序Cp值愈小,表示能力差,反之表示好BA規格下限規格上限4710Cp等級評定数据来源P317Cp值系在衡量制程之變異寬度與規格界限範圍(規格允差)的情形。
若Cp值愈小,表示產品之品質特性變異性愈大,所以能力差;反之,若Cp值愈大,表示產品品質特性變異愈小,精度高,制程能力佳。
1.Cp計算之公式Cp值可應用在雙邊規格和單邊規格,當制程已達到統計學之管制狀態時,計算制程精密度Cp才具意義。
2.Cp值之意義制程精密度Cp代表規格界限和實際標準差之比。
若Cp值大,表示標準差小,換句話說就是制程變異小,精確度高。
(雙邊規格)T:
規格界限(單邊規格)(雙邊規格)規格下限規格上限圖6-5等級判定圖解183.Cp等級判定後處置原則A級:
此制程非常穩定,可勝任非常精密工作,應繼續保持。
B級:
此制程穩定,可以將規格允差縮小,改進至A級,生產更高品質的產品。
C級:
表示尚可,但需立即找出對策,加以改善,不要使其品質惡化。
D級:
表示制程能力不足,需立即檢討規格及作業標準採取緊急措施,必要時停止生產。
E級:
對產品實施全檢,加以分類,並全面檢討所有可能因素必要時停止生產。
【例題】某一射出成型廠,其產品厚度規格為302mm,每班生產實際狀況分別為早班;晚班為;夜班為,求昨日三班Cp值。
制程中常見Cp值偏低的可能原因:
1.操作員熟練度不夠,造成變異過大。
2.機台零件故障。
3.工作環境之關係,如溫度或濕度差異過大。
19等級CaACa12.5%B12.5%Ca25%C25%Ca50%D50%Ca二、二、過程準確過程準確度度Ca(CapcbilityofAccuracy)衡量平均值與規格中心值之間偏離程度Ca值愈小也就是品質愈接近規格要求。
例A=260、263、250、240、245B=260、259、255、248、246C=256、254、250、249、247R=23R=14R=9Ca等級評定LSLUSLC20而Ca值是衡量製程之平均值與規格之中心值一致性,、Ca計算之公式USL:
規格上限LSL規格下限T規格公差注意:
因為單邊規格無視規格中心值,所以不能計算Ca值。
Ca值系應用在變邊規格的準確度分析。
Ca表示2Ca值之意義規格的上下限是容許產品差異的範圍,由圖可知,若將公差的一半空間視為100,則Ca表示製程已消耗此空間有多少百分比如圖6-3中,及為兩种製程實際中心值。
假設的實際中下Ca值為,所以的Ca值為:
Ca值的意義簡言之,就是實際中心值和規格中心值的差距。
佔線段有多少百分率。
所以Ca值越小表示偏離規格值越集中,準確度越良好。
21ABCDEX1.0規格下限規格上限0.06250.1250.2505T=公差22鋼管切削的規格為85010mm,元月份切削狀況為制程中常見Ca值過高的原因,大致為:
1.機臺零件、刀具磨損。
2.機臺維修后未校正。
3.操作員未依作業標準操作。
4.原料變質。
5.操作人員疏忽看錯規格。
23等級Cpk推定不良率ACpk1.5P3.4B1.5Cpk1.253.4Cpk186Cpk1350PC251.2B253.6A251.6230240250255260270過程能力指數過程能力指數CPk過程平均值與規格中心值其分散寬度與偏離程序CPk值愈大表示過程能力愈強.綜合過程能力指數CPk=Cp(1-Ca)CpkA=0.76(1-0.08)=0.69CpkB=1.173(1-0.18)=0.96CpkC=2.01(1-0.06)=1.88.過程能力評定基準8%18%6%24三、製程能力指數三、製程能力指數Cpk(CapabilityofProcess)製程能力指數Cpk,是同時兼顧衡量製程中的業中程度和變異大小,也就是將Ca與Cp值兩項合並評估。
Cpk計算之公式因此未知時,可用=來估計若Ca=0則Cpk=Cp之意義制程能力要達到規格的要求,必須要Ca小而Cpk值大才會有良好的效力,若Ca很小,準確度好,但cp值太低,差異太大,則會出現,面樣地Cp值高。
精確度良好,態太大變異,但製程中心不良,則不良率也會提高,如圖6-6中.x偏LSL(規格下限)且變異也大。
所以Cpk值會偏低。
所以制程能力指數Cpk就是將Ca值與Cp值綜合起來,評定其等級,從上述公式中,我們可以發現若Ca=0時則Cpk=Cp.而(Cpk(U)Cpk(L)中取較小值乃是取容差較小的一邊也就是制程不良較多的一邊。
用較少值來計算較為安全保險。
規格下限規格上限超過管制界限的機率圖6-6Cpk值之意義圖解母體均數25統計過程概述.控制圖過程控制工具可控制和不可控制的變差.控制圖的益處控制圖的功能數據的收集控制限:
利用數據計算試驗控制限分析及改進管理措施對於調整過程的變差,應在顧客滿意和經濟性兩方面進行權衡8.控制圖的益處更高的質量。
更低的單件成本。
更高的有效能力為討論過程的性能提供共同的語言2226管制图管制图计量值管制图计量值管制图X-R:
平均值与全距X-R:
中位数与全距X-S:
平均值与标准差X-Rm:
单值与移动全距计量值管制图计量值管制图p:
不良品率np:
不良品数c:
缺点数u:
单位缺点数27計量型控制圖1.-R圖均值和極差圖使用控制圖的準備適用於實施的環境定義過程確定待管理的特性確定量測系統使不必要的變差最小收集數據1.子組大小子組頻率子組數的大小2.建立控制圖及記錄原始數據3.計算每個子組的均值和極差計算控制限1.計算平均極差,及過程均值28R圖2.計算控制限3.作出平均值和極差控制限的控制線。
過程控制解釋識別過程變化性的任何證據或過程均值沒有處於恆定的水平1.極差圖上的數據點1-1超出控制限的點。
找出存在特殊原因信號,並進行調查。
1-2鏈連績7點位於平均值的一側。
連績7點上升或下降。
1-3非隨機圖形各點與R的距離一般2/3的描點落在控制限中間三分之一區域,1/3原點落在其餘三分之二區域。
2均值圖上的數據點如果均值處於統計控制狀態,其變差便與極差圖中的變差有關如果均值沒能受控,則存在造成過程位置不穩定的特殊原因變差2-1超出控制限的點為特殊原因,需立即對操作進行分析。
計量型控制圖29量型控制圖R圖2-2鏈連績7點在平均值的一側連績7點上升或下降2-3測隨機圖型2/3點描點落在三分之一區域,1/3點落在其它三分之二區域過程能力解釋:
圖可說明過程是否處於統計穩定狀態過程各測量值服務後正態分佈工程及其他規範正確地代表顧客需要設計目標值處於規範的中心測量變差過程能力1.過程標準偏差2.計算過程能力按標準偏差為單位來描述過程均值與規範界限的距離以Z來表示2-1單邊容差2-2變向容差30R圖計量型控制圖2-3Z值Z值為負值說明過程均值超過規範2-4與能力指數Cpk2631計數型控制圖2.圖,均值和標準差圖對於樣本容量較大的情況,標準差是過程變異性更有效的指示,但計算較復雜。
收據數據只有每組的和出現計算控制限過程控制解釋(同P9)過程能力解釋(同P10)估計過程標準32中位數圖優點:
易於使用並不要求很多計算描出單值的點,可顯示過程輸出的分布寬度,及變差趨勢可對同一過程不同階段的輸出進行比較缺點:
統計意義上不如均值理想收集數據子組樣本容量小於或等於,若是偶數則取中間兩個數的均值。
計算控制限過程控制解釋(同)過程能力解釋(同)估計過程標準偏差計數型控制圖33計數型控制圖4.x-MR圖單值和移動极差圖使用時機量測費用很大(如破壞性試驗)任何時刻點,輸出性質比較一致時(如此學溶液的值)單值控制圖與圖有些相同收集數據1.從左至右記錄單值讀數2.計算單值間的移動极差()計算控制限為移動平均极差,是過程均值過程控制解釋(同P9)有超出控制限的點,這是存在特殊原因信號過程能力解釋(同P10)34計數型控制圖計數型控制圖:
不合格品率的圖,不合格品數的np圖不合格數的圖,單位不合格數的圖特點:
O計數型數據只有兩個值合格不合格成功失敗通過不通過O計數型數據存在於任何技術或行政管理O計數型數據,通常不需要專業化的收集技術O能夠區分特殊原因和普通原因變差35計數型控制圖收集數据O子組容量:
一般要求較大的容量(50200或更多)O分組頻率:
根據產品的周期來確定(時,日)O子組數量:
子組多,方能檢驗過程的穩定性O計算每個子組的不合格品率被檢項目數量:
發現不合格項目數量:
npO選擇控制圖的坐標刻度O將不合格品率描繪在控制圖上計算控制限O計算過程平均不合格品率(P)O計算控制限UCLp=LCLpO畫線並標注水平實線過程均值(p)水平虛線控制限1.P圖:
不合格品項目的百分數P=npnP=n1p1+n2p2+.nkpkn1+n2+nk36計數型控制圖1.P圖:
不合格品項目的百分數過程控制解釋O超出控制限的點超出上控制限低於控制限下O鏈連續點位於均值的一側連續點上升或下降O明顯的非隨機圖形2/3點將位於控制限中三分之一區城,1/3點位於三分之二區過程能力解釋對於圖,控制圖上的每一點直接表明不符合顧客要求的不合格品的百分數或比值。
O計算過程能力通過過程平均不合格品率來表示,如需要,還可以用符合規範的比率()來表示。
O評價過程能力應研究提高長期性能水平O改進過程能力過程一旦表現出處於統計控制狀態,該過程所保持的不合格平均水平即反映了該系統的變差原因,過程能力,對系統直接採取管理措施。
2.np圖一不合格品數與圖不同O不合格品的實際數量比不合格品率更有意義或更容易報告O各階段子組的樣本容量同時37計算過程能力從實例可得:
0.0312目前的過程能力是:
功能檢驗的失效為3-12%(96.88%合格)評價過程能力如果進行100%的功能檢驗並已選出不合格的產品,顧客是得到免受不合格產品的保護。
但是3%的平均失效率(要求返工或報廢)是很浪費的,應研究提高長期性能水平的措施。
38收集數據(可參照P圖P16)O樣本的容量必需相同O分組周期應按生產間隔或反饋系統而定計算控制制(參照P圖P16)不同之處為np上下控制限UCLnpLCLnp過程控制解釋(參照P圖P17)過程能力解釋(參照P圖P17)3.C圖:
不合格數一個檢驗批內的不合格的數量,主要應用於下列檢驗O不合格分布在連續的產品流上,以及可以用不合格的平均率表示的地方O在單個的產品檢驗中,可能發現許多不同潛在原因造成的不合格。
計數型控制圖2.NP圖:
不合格品數39計量型控制圖3.C圖:
不合格數收集數據(參照P圖)檢驗樣本的容量要求相等(零件量、織物面積、電線長度)計算控制限:
計算不合格數均值CC=計算控制限UCLCLCLC.過程控制解釋(參照P圖).過程能力解釋過程能力為,即固定容量n的樣本的不合格數平均值4.u圖,單位產品不合格數.測量具有容量不同的樣本的子組內,每檢驗單位產品之內的不合格數量.收集數據記錄並描繪每個子組內的單位產品不合格數uU=C1+C2+.+CKKcn40(C管制圖問題研討)我們考慮,在汽車前后保險桿的制程中,建立C管制圖管制此制程,因為汽車在裝保險桿都需檢驗,而可能出現缺陷態共有8种如下:
1.后保險桿螺栓沒栓2.后保險桿需調整3.后保險桿損傷4.錯誤的后保險桿5.前保險桿有損傷6.前保險桿鬆動7.后保險桿鬆動8.保險桿上螺栓沒栓記錄25個汽車前后保險桿的制程缺點數,得下列資料,利用這資料建立一個缺點數管制圖。
25次檢驗后建立C管制圖,如表中為這25組樣本,一張C管制圖上所有的缺陷數都能被解釋原因。
車號缺點數車號缺點數車號缺點數11101194201112063412021343138221511402306215224275161254801739218541C管制圖的中心線和上、下界限的計算方法,如下:
管制圖如下圖所示:
樣本13超出管制上限,假設可找出其異常原因,故將該點刪掉缺點數管制圖87654321035791113151719212325樣本號數UCL=G.97CL=2.36LCL=042計數型控制圖4.u圖:
單位產品不合格數計算控制限:
不合格數的平均值描控制限過程控制解釋(參照P圖)過程能力解釋(參照P圖)過程能力,即每報告單元的不合格數的均值。
=43計數型控制圖4.u圖:
單位產品不合格數計算控制限:
不合格數的平均值描控制限過程控制解釋(參照P圖)過程能力解釋(參照P圖)過程能力,即每報告單元的不合格數的均值。
44有一紙廠用u管制圖管制成品紙捲的瑕疵,此一制程,其主要缺點如下:
.捲取不均勻.結合處有收縮現象.紙捲有裂痕因為有客戶來抱怨,因此紙廠收集有關這些因素的資料,結合統計圖表做制程改善。
由於人力短缺,所以收集的樣本數會變動,但每次移動的樣本數都需收集。
經過20天檢驗產品的收集結果如下表,利用這些資料建立一個每捲紙的單位缺點數管制圖。
日生產捲數缺點總數日生產捲數缺點總數11812111818218141218143242013189422181420105221515201462212162013720111724168201518241892012192220102010202117
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