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1、统计过程控制（SPC）案例分析一．用途1.分析判断生产过程的稳定性，生产过程处于统计控制状态。2．及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品产生。3．查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定。4．为评定产品质量提供依据。二、控制图的设计原理1．正态性假设：绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分布。2．3准则：99。73%。3．小概率事件原理：小概率事件一般是不会发生的。4．反证法思想。四．控制图的种类1．按产品质量的特性分（1）计量值（）（2）计数值（p，pn，u，c图）。2
2、．按控制图的用途分：（1）分析用控制图；（2）控制用控制图。五．控制图的判断规则1．分析用控制图：-20--20-规则1判稳准则-----绝大多数点子在控制界限线内（3种情况）；规则2判异准则-----排列无下述现象（8种情况）。1．控制用控制图：规则1每一个点子均落在控制界限内。规则2控制界限内点子的排列无异常现象。-20--20-[案例2]为控制某无线电元件的不合格率而设计p图，生产过程质量要求为平均不合格率≤2%。解：一.收集收据在5M1E充分固定并标准化的情况下,从生产过程中收集数据,见下表所
3、表示:某无线电元件不合格品率数据表组号样本大小样本中不合格品数不合格品率183581.02808121.5378060.84504122.45860141.6660050.87822111.3881481.09618101.61070381.111850192.212709111.613700101.414500163.215830141.71679870.91781391.11881870.91958181.42055061.121807111.42259571.223500122.42476070
4、.925620101.6总和17775248平均值7111.4-20--20-二.计算样本中不合格品率:,列在上表.三.求过程平均不合格品率:四.计算控制线p图:从上式可以看出,当诸样本大小不相等时,UCL,LCL随的变化而变化,其图形为阶梯式的折线而非直线.为了方便,若有关系式:同时满足,也即相差不大时,可以令,,使得上下限仍为常数,其图形仍为直线.本例中,,诸样本大小满足上面条件,故有控制线为:p图:五.制作控制图:以样本序号为横坐标,样本不合格品率为纵坐标,做p图.UCLCLLCL-20--20
5、-六.描点:依据每个样本中的不合格品率在图上描点.七.分析生产过程是否处于统计控制状态从图上可以看到,第14个点超过控制界限上界,出现异常现象,这说明生产过程处于失控状态.尽管=1.40%<2%,但由于生产过程失控,即不合格品率波动大,所以不能将此分析用控制图转化为控制用控制图,应查明第14点失控的原因,并制定纠正措施.[案例3]某手表厂为了提高手表的质量,应用排列图分析造成手表不合格的各种原因,发现---停摆占第一位.为了解决停摆问题,再次应用排列图分析造成停摆的原因,结果发现主要是由于螺栓脱落造成
6、的,而后者是有螺栓松动造成.为此,厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制.[分析]螺栓扭矩是计量特征值,故可选用正态分布控制图,又由于本例是大量生产,不难取得数据,故决定选用灵敏度高的图.[解]按照下列步骤建立图步骤一.根据合理分组原则,取25组预备数据,见下表.步骤二.计算各样本组的平均值,例如第一组样本的平均值为=(154+174+164+166+162)/5=164.0步骤三.计算各样本的极差步骤四.计算样本总均值-20--20-步骤五.计算R图与的参数(1)先计算R图的参数样本容
7、量n=5时,D4=2.114,D3=0代入R图公式均值控制图极差控制图-20--20-例2的原始数据与图计算表.序号样本观察值∑XijR备注Xi1Xi2Xi3Xi4Xi51154174164166162820164．0202166170162166164828165．683168166160162160816163．284168164170164166832166．465153165162165167812162．4146164158162172168824164．814716716915917516
8、5835167．0168158160162164166810162．089156162164152164798159．61210174162162156174828165．61811168174166160166934166．81412148160162164170804160．82213165159147153151775155．018超限14164166164170164828165．6615162158154168172814162．8181615
