统计过程控制(SPC)培训材料课件.ppt

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1、Electro-MechanicsSolutionProviderIntegratedTheHi-PInternationalStatisticalProcessControl(SPC)统计过程控制1基础知识(概念,起源,发展)过程概念影响过程的因素(普通原因与特殊原因)合理子组数据类型及描述统计量正态分布控制图类型及选用原则控制限及规格限两类风险判异准则过程能力Hi-PSPC指数Contents内容2什么是SPC统计过程控制的基本概念: 统计过程控制(StatisticalProcessControl简称SPC)是为了贯彻预防原则,应用统计方法对过程中的各个阶段进行评

2、估和监控,建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平,从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。SPC中的主要工具是控制图。因此,要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解,否则就不可能通过SPC取得真正的实效。 对于一个好的质量工程师而言,要求: (1)在现场能够较熟练地建立控制图; (2)在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断; (3)能够针对出现的问题提出初步的解决措施。3SPC起源与发展贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓,为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组,一为过程控制组,学术领导人为休哈特;另一为产品控

3、制组,学术领导人为道奇。其后,休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远,在他们之后,虽然有数以千记的论文出现,但至今仍未能脱其左右。休哈特与道奇是统计质量控制(SQC)奠基人。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。4什么是过程过程是指"一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动"。过程由输入、实施活动和输出三个环节组成。5影响过程的因素变差按来源分,可分为5M1E(人,机,料,法,环,测量),按影响来分,可分为普通原因与特

4、殊原因。变差的普通原因和特殊原因普通原因:是指过程在受控的状态下,出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程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:(通常也叫可查明原因)是指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。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。6SPC合理子组原则问题:为什么要分子组?子组选取原则及子组大小与频率选择子组应尽可能使得一个子组内在该单元中的各样本之间出现变差的机会小,子组间出现变差的机会尽可能大。所以,抽

5、取一个子组时,尽可能在短时间内连续抽样组成子组,,这样子组内的变差主要应是普通原因造成的。在过程初期,子组一般由4-5个连续样本组成。通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组,以便检查过程在很短的时间间隔内是否有其它不稳定的因素存在。当证明过程已处于稳定状态(或已对过程进行改进),子组间的时间间隔可能增加。对正在生产的的产品进行监测的子组频率可以是每班两次、每小时一次或其他可行的频率。7SPC数据类型根据类型来分,数据可分为计量型与计数型。不同类型的数据具有不同的分布类型。计量型一般符合正态分布,计数型又分为计件型数据,计点型数据,计件型数据一般符合二项分布,计点型数

6、据一般符合泊松分布因此,控制图类型根据数据类型不同可以分两大类,即计数型控制图,计量型控制图。正态分布有两个参数(μ,σ),二项分布(p)与泊松分布(λ)只有一个参数。8正态分布特点:面积之和等于1两个重要的参数:µ(mu)---位置参数,平均值(meanvalue),表示分布的中心位置和期望值(sigma)---尺度参数,表示分布的分散程度和标准偏差(standarddeviation),两个参数的意义µ(mu)---反映整体的综合能力(sigma)---反映实际值偏离期望值的程度,其值越大,表示数据越分散。它们之间是互相独立。9正态分布10控制图的选取原则管制图

7、的选定计量值数据类型计数值中心线n大小不良/缺点n固定?n固定?不良数缺点数C图p图u图np图X-Rm图~X-R图__X-R图__X-s图n大小n=1n≧2n≦10(一般为2~5)n>10__X~X固定不固定固定不固定11SPC控制限问题:控制限与规格限的区别?12两类风险控制图利用抽查对生产过程进行监控,因而是十分经济的,但既是抽查就不可能没有风险,在控制图的应用过程会出现以下两类错误:1.虚发警报错误,也称第I类错误。在生产正常的情况下,纯粹出于偶然而点子出界的概率虽然很小,但不是绝对不可能发生。故当生产正常而根据点子出界判断生产异常

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