SPC培训资料.ppt

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1、SPC 培训,基本内容,SPC 基本知识及术语SPC图表的分类及选择三 控制图的判读四 过程能力指数说明使用控制图注意事项SPC图表实例分析,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时不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。,SPC 基本知识及术语,SPC想法,藉由以往的数据,了解正常的变异范围,设定成控制界限,绘点判定是否超出界限,纠正异常,持续改进，缩小控制界限,SPC 基本知识及术语,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,

2、+3,-1,-2,-3,正态分布概率,SPC 基本知识及术语,控制图原理,SPC 基本知识及术语,控制图的几条线,规格界限：是用以说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。有上规格线（USL）和下规格线（LSL）控制界限：应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。控制图有上、下控制限（Upper control limit&Lower control limit）和中心线（Central Line）组成；控制图的上下限一般为+3。,UCL,LCL,CL,3,3,SPC 基本知识及术语,LSL,LSL,控制图种类(依用途来分),解析用控制

3、图 决定方针用制程解析用制程能力研究用制程管制准备用,管制用控制图 追查不正常原因迅速消除此项原因并且研究采取防止此项原因重复发生之措施,SPC 图表分类及选择,控制图种类(以数据来分),计量值控制图平均值与全距控制图平均值与标准差控制图中位值与全距控制图个别值与移动全距控制图,计数值控制图 不良率控制图不良数控制图缺点数控制图单位缺点控制图,SPC 图表分类及选择,SPC 图表分类及选择,SPC 图表分类及选择,计量型图表,X中位数-R,计量型图表,Xbar-R,不合格品率P图和不合格品数np图,“np”图是用来度量一个检验中的不合格品的数量，与p图不同，np图表示不合格品实际数量而不是与样

4、本的比率。p图和np图适用的基本情况相同，当满足下列情况可选用np图不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。各阶段子组的样本容量相同。“np”图的详细说明与p图很相似，不同之处如下：受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定。样本容量应足够大使每个子组内都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。记录并描绘每个子组内的不合格品数(np)。,“P”图是用来度量一个检验中的不合格率的控制图,计数型图表,缺陷数c图,“c”图内来测量一个检验批内的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验：不合格分布在连续的产品流上(例如每匹维尼龙上的

5、瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龙上暇疵)。在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格(例如：在一个修理部记录，每辆车或组件可能存在一个或多个不同的不合格)。,计数型图表,单位产品缺陷数的u图,“u”图用来测量具有容量不同的样本(受检材料的量不同)的子组内每检验单位产品之内的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外，它是与c图相似的。在不同时期内样本容量不同时必须使用“u”图。“u”图的绘制和“p”图相似，不同之处如下：,计数型图表,示例,Xbar-R图,Xbar-S图,X-Rm图,P图,C图,建立控制图

6、的四步骤,A收集数据,B计算控制限,C过程控制解释,D过程能力解释,控制图的制作,作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”.控制状态即稳定状态,指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态.反之,则为非控制状态或异常状态.控制状态的标准可归纳为二条:第一条,控制图上点不超过控制界限;第二条,控制图上点的排列分布没有缺陷.,控制图的判读,控制图的判读,明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。,控制图的判读-准则1,超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据,

7、连续9点位于平均值的一侧，选择9点的原因是为使其犯第一类错误的概率与第一准则接近。,UCL,CL,LCL,控制图的判读-准则2,连续6点上升(后点等于或大于前点)或下降。产生这种现象的原因可能是因为工具磨损等原因,UCL,CL,LCL,控制图的判读-准则3,连续14点相邻点上下交替，造成这种现象的原因可能是分层不足。,UCL,CL,LCL,控制图的判读-准则4,连续3点中有2点落在中心线的同一侧B区以外，出现这种现象的可能是中心值偏移。,UCL,CL,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判读-准则5,连续5点中有4点落在中心线的同一侧C区以外。出现这种现象的可能是中心值偏移。,UCL,CL

8、,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判读-准则6,连续15点在中心线的上下，造成这种现象的原因可能是虚报数据或者是变异减小。,UCL,CL,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判读-准则7,连续8点在中心线两侧，但无一在c区内，造成这种现象的主要原因可能是出现了双峰。,UCL,CL,LCL,C,B,A,C,B,A,控制图的判读-准则8,制程能力指数,双边规格只有上规格时只有下规格时,Cp和Cpk,制程绩效指针的计算，其估计的标准差为总的标准差，包含了组内变异以及组间变异。总变异=组内变异+组间变异。,制程绩效指数,Pp和Ppk,Cpk和Ppk的差异,Cpk：只考虑了组内变异，而没有考

9、虑组间变异，所以一定是适用于制程稳定时，其组间变异很小可以忽略时，不然会高估了制程能力；另句话也可以说明如果努力将组间变异降低时所能达到的程度。Ppk：考虑了总变异(组内和组间)，所以是比较真实的情形，所以一般想要了解真正的制程情形应使用Ppk。,SPC实例分析,SPC实例分析,SPC实例分析,SPC实例分析,SPC实例分析-输入错误,SPC实例分析-取小数点有错,SPC实例分析,SPC实例分析,SPC实例分析,实例,1 规范线频繁更改2 相同的项目，规范线不一致,项目相同规范线不一致,同一个项目，数据量差别很大,同一个项目，数据量差别很大,有膜厚却无N值,点连续上升,奇怪的图,奇怪的图,奇怪的图,谢谢！,