SPC应用指导

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1、SPC应用指导一、工具原理控制图工作原理:正态分布有一个结论对质量管理很有用,即无论均值和标准偏差取何值,过程的质量特性落在μ±3σ之间的概率为99.73%,美国休哈特就是根据这一事实提出控制图的。控制图的演变实际上就是把左图按顺时针旋转90°,在上下翻转180°。称μ+3σ为上控制界限,记为UCL;称μ-3σ为下控制界限,记为LCL;称μ为中心线,记为CL.这三者称为控制线。中心极限定理与工艺参数的正态分布根据中心极限定理,如果某一个质量特性是许多随机因素的综合,而没有显著的非正态因素,则该质量特性参数服从正态分布。中心极限定理解释了为什么实际生产中相当多的工艺参数都服从正态分布

2、即使母体不是正态分布,其许多样本特征(一般要求样本数n不小于5),如均值等近似为正态分布。小概率原理根据正态分布的结论,在过程保持正常的情况下,点超出上控制界限的概率只有1‰左右,可能性非常小,可以认为它不发生,如果发生,认为过程中存在异常。用数学的语言描述,即根据小概率事件的原理,小概率事件实际上不发生,若发生,则判断为异常。SPC评价中判断工艺过程是否处于统计受控状态的根据就是“小概率原理”。在控制图上描点,实质上就是进行统计假设检验: H0:μ=μ0H1:μ≠μ0控制界限即为接受域和拒绝域的分界线,点落在上下控制界限之间,表明H0可接受,点落在上限控制界限之外,表明拒绝H0控

3、制图的实质1.根据来源的不同,影响质量的因素可分为偶然因素和异常因素两大类。偶然因素始终存在,短期内对质量影响微小,但难以除去;异常原因则有时存在,对质量影响大,但不难除去。2.偶然原因与异常原因引起过程质量的波动,如何发现异常波动的出现呢?经验和理论分析说明,当过程之存在偶然变动时,过程的质量特性将会形成某种典型的分布(例如:正态分布),如果有异常波动的产生,则过程的分布必定会偏离原有的典型分布.因此我们可以通过典型分布是否偏离就能判断是否有异常原因引起的波动,而典型分布的偏离可以有控制图检出.3.因此,控制图的实质是区分偶然因素和异常因素两类因素.一、工具应用的目的、效益控制图

4、的作用:1.在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态2.在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而什么时候则需要使过程保持相应的稳定状态3.在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进控制图的益处:1.合理使用控制图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。2.通过区分偶然误差和系统误差,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。二、工具应用的前提、条件1.计量值常规控制图的前提条件是要求被分析的数据满足“正态、独立、同分布”条件,即要求数据完全相互独立,且服从同一正态分布。2.计件值控制图只适用于不合格品率数据满足二项分布

5、情况,即产生不合格产品的概率是个常数,并且连续不断生产出来的产品之间是相互独立的。如果工艺中产生不合格品出现成团效应,或者一个产品是否成为不合格品与其前面生成的产品是否已是不合格品密切相关(产品相互间不独立)。在这些情况下,就不能使用常规计件值控制图。3.计数值控制图的适用条件是数据服从泊松分布。如果缺陷呈现明显的成团效应,采用常规缺陷数控制图分析缺陷成团数据,将会出现将受控的工艺误判为失控的情况。一、应用流程、要求SPC评价流程和注意事项1.确定评价对象l确定关键工序关键工序是指对最终产品的特征、质量、可靠性有重要影响的工序。l确定关键工艺参数选取的参数要能表征工序的状态,必要时

6、需要选取两个或者多个工艺参数全面表征该工序的工艺状态。要求能对该参数进行定量测试。SPC是通过分析工艺参数数据的起伏变化情况定量判断生产过程是否处于统计受控状态。因此,对待定的关键工艺参数一定要能定量测试这些参数的数值。而且测试结果要达到一定的分辨率、准确度和精密度。2.数据采集数据是SPC分析的基础。l数据批数在开始实施SPC时,即在分析用控制图使用阶段,需要积累有25批(至少20批)数据后才能从控制图上分析生产过程的统计受控状态。在控制用控制图使用阶段,要求每采集一批数据,就应该进行统计受控状态的分析l数据个数如果使用计量值控制图,每批数据的个数越多越好。一般情况要求每批数据个

7、数不应少于5个。l数据的“合理分组”SPC控制图中的数据点代表“一批”数据。同一批中的数据应该是在尽量短的时间间隔范围内采集。SPC中的一批数据尽量与工艺加工批相结合按班次组成SPC中的一批数据对连续自动化加工的工序,只需确定构成同一批数据的数据个数、采集时间和频次l数据频次采用“减少每批数据量、增加采样频次”的方案,一旦确定每批样本数据个数和采样频次后,应将抽样方式固定,不得掺入人为因素。3.控制图的选用l对每一台设备只能使用一张控制图,并且在控制图上每批数据必须连

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