统计过程控制教材XY

《统计过程控制教材XY》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、统计过程控制SPC讲师:闫磊一、控制图的历史控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。因其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为(StatisticalQualityControl)。1924年发明W.A.Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“EconomicControlofQualityofManufactureProduct”1941~1942制定成美国标准Z1-1-1941GuideforQualityContro

2、lZ1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingDataZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction控制图的发展SPC&SQCPROCESS原料測量結果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPCRealTimeResponse检测控制策略：控制输出，事后把关，容忍浪费。统计控制策略：控制过程、预防缺陷、避免浪费。預防或容忍?PROCESS原料人机法环測量測量結果好不好不要等产品做出來后再

3、去看它好不好而是在制造的時候就要把它制造好、如何把制造过程的好坏识别出来,撑握过程的好与坏，那么就对统计过程进行控制著名的质量管理专家朱兰对于质量问题，有著名的80/20原则：企业领导层可以解决80%的质量问题，而基层职工只能解决20%的质量问题。*如何发现、判断这80%和20%的质量问题，并区别各种问题不同原因，是统计过程控制SPC的任务。1、全距R(极差)：Xmax=1.45Xmin=1.34R=Xmax-Xmin=1.45-1.34=0.11表示数据分散的程度。2算术平均值X(µ):X==(1.34X2+1.3

4、5X3+---1.45X3)÷72=1.398nMi=1nXi基本概念σ标准差（standarddeviation)基本统计概念-----标准偏差反映数据分散的程度σ叫有偏标准差，S叫无偏标准差*标准差σ(一般用σn-1）：经计算，本例σn-1=0,0281、定义控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制

5、界限(记为LCL)三条线上控制界限(UCL)中心线(CL)下控制界限(LCL)二、控制图原理2、产品分布状态68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布概率正态分布的性质-3σ-2σ-1σµ1σ2σ3σ过程能力机会率µ±0.67σ50.00%µ±1σ68.26%µ±1.96σ95.00%µ±2σ95.45%µ±2.58σ99.00%µ±3σ1.099.73%µ±4σ1.3367ppmµ±5σ1.6799.999943%±6σ2.03.4PPM个別值的正态分布平均值的正态分布控制图的

6、正态分布规格界限和控制界限规格界限：是用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来者。2、波动的种类:正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。异常波动：是由特殊(异常)原因造成的。如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良

7、，操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正。3、普通原因、特殊原因普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”，普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它们将继续用不可预测的方式来影响过

8、程的输出。如果系统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。五、控制图的设计原理：位置：中心值形状：峰态分布宽度1、在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：“”及“”风险定义根据控制限作出的判断也可能产生错误。可能产生的错误有两类。第一类错误是把正常判为异常，它的概率为，也就是说，工序过程并没有发生异常，只是由