【正文】 殊原因?qū)е? 的波動范圍 特殊原因?qū)е? 的波動范圍 UCL LCL CL 5. 局部措施 ? 通常用來消除變差的特殊原因 ? 通常由與過程直接相關(guān)的人員實施 ? 大約可糾正 15%的過程問題 5. 系統(tǒng)措施 ? 通常用來消除變差的普通原因 ? 幾乎總是要求管理措施，以便糾正 ? 大約可糾正 85%的過程問題 5. 局部措施、系統(tǒng)措施示意圖 解決普通原因 的系統(tǒng)措施 解決特殊原因 的局部措施 解決特殊原因 的局部措施 UCL LCL ? 假定過程是處于受控狀態(tài)，一旦顯示偏離這一狀態(tài)，極大可能是過程失控，需要及時調(diào)整 ? 產(chǎn)品質(zhì)量波動原因是由普通原因和特殊原因引起的，產(chǎn)品質(zhì)量總是變化的 ? 受控狀態(tài)：指僅由普通原因引起的質(zhì)量波動，受控狀態(tài)的產(chǎn)品質(zhì)量也應(yīng)該是波動的 ? SPC應(yīng)用概率論基本原理： 1) 小概率事件在一次試驗當中是不可能發(fā)生的 (指發(fā)生機會非常小的事件 )； 2) 過程分布是呈現(xiàn)正態(tài)分布 6. 統(tǒng)計過程控制思想 直方圖中對稱型的形狀是“中間高，兩邊低，左右基本對稱”。若樣本容量不斷增加，并且使分組增多、分組的區(qū)間不斷細分，則直方圖的對稱性越來越接近如下圖所表示的曲線： μ μσ μ+σ a b x f(x) 此曲線是正態(tài) 密度函數(shù)曲線 P(a≤X≤b) ＝ ∫f(x)dx 7. 正態(tài)分布簡介 群體 平均值 =μ 標準差 =σ μ μ+k σ μ k σ 抽樣 21 222)(????????eexkk?????? ??7. 正態(tài)分布簡介 7. 正態(tài)分布簡介 μ177。kσ 在內(nèi)的概率 在外的概率 μ177。 % % μ177。1σ % % μ177。 % % μ177。2σ % % μ177。 % % μ177。3σ % % % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 7. 正態(tài)分布簡介 ? x為總體的取值 ? μ是總體的平均值，是位置參數(shù)，是改變正態(tài)分布曲線的位置，不改變形狀； ? σ是總體標準差，表示數(shù)據(jù)分散程度的統(tǒng)計量，是形狀參數(shù)，不改變正態(tài)曲線的位置，改變其形狀大（矮胖）小（高瘦）； ? 實際運用中 σ用 s（ 樣本標準差）、 μ用 x（ 樣本均值）代替，即 σ≈s、 μ≈x 。 7. 正態(tài)分布簡介 正態(tài)分布曲線性質(zhì)： x= μ對稱； x= μ處曲線處于最高點，當 x向左、向右遠離時曲線不斷降低； μ和 σ唯一確定，或簡記： N(μσ)。 μ =0， σ=1時正態(tài)分布稱為標準正態(tài)分布簡記為 N(0， 1)。 7. 正態(tài)分布簡介 P(μ－ 3σ≤X ≤μ＋ 3σ) ＝ P((μ－ 3σ－ μ)/ σ ≤(X － μ)/ σ ≤(μ＋ 3σ－ μ)/ σ) ＝ P(－ 3 ≤(X － μ)/ σ ≤3) ＝ 2*()1==% μ μ3σ μ+3σ LCL UCL CL 3σ原理 7. 正態(tài)分布簡介 μ μ3σ μ+3σ LCL UCL CL 產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在 (μ3σ ， μ+3σ)范圍內(nèi)概率為%，落在該區(qū)域范圍之外的概率是 %。休哈特根據(jù)這一點發(fā)明了控制圖 8. 統(tǒng)計控制狀態(tài) 8. 統(tǒng)計控制狀態(tài) 統(tǒng)計控制狀態(tài)是由過程中只有普通原因產(chǎn)生的變差引起，控制狀態(tài)是生產(chǎn)所追求的目標，因為在控制狀態(tài)下具有： ? 對產(chǎn)品質(zhì)量有完全把握 ? 生產(chǎn)是最經(jīng)濟的，在控制狀態(tài)下所產(chǎn)生的不合格品最少，生產(chǎn)最經(jīng)濟 ? 在控制狀態(tài)下，過程的變差的最小 8. 防止兩類錯誤 ? 所有的統(tǒng)計方法都是會產(chǎn)生錯誤，因為我們只控制 %，要防止兩種錯誤： 虛發(fā)警報 漏發(fā)警報 8. 控制界限和規(guī)格界限 ? 規(guī)格界限： 是用以說明質(zhì)量特性的最大許可值，來保證各個單位產(chǎn)品的正確性能 ? 控制界限： 應(yīng)用于一群單位產(chǎn)品集體的量度，這種量度是從一群中各個單位產(chǎn)品所得的觀測值所計算出來者 9. 過程控制和過程能力 控制 滿足要求 受控 不受控 可接受 1類 3類 不可接受 2類 4類 簡言之，首先應(yīng)通過檢查并消除變差的特殊原因使過程處于受統(tǒng)計控制狀態(tài)，那么其性能是可預(yù)測的，就可評定滿足顧 客期望的能力 9. 過程控制和過程能力 9. 持續(xù)改進 PLAN DO STUDY ACT PLAN DO STUDY ACT PLAN DO STUDY ACT 1. 分析過程 ?本過程應(yīng)做些什么 ?會出現(xiàn)什么錯誤 ?達到統(tǒng)計控制狀態(tài) ?確定能力 2. 維護過程 ?監(jiān)控過程性能 ?查找變差的特殊 原因并采取措施 3. 改進過程 ?改變過程從而更好 理解普通原因變差 ?減少普通原因變差 9. 過程改進循環(huán) 第三部分 : SPC控制圖 52 目 錄 ? 1. 控制圖定義 ? 2. 控制圖應(yīng)用的原理 ? 3. 控制圖的目的 ? 4. 控制圖益處 ? 5. 控制圖分類 ? 6. 控制圖的選擇 ? 控制 圖示例 : 上 控 制界限 (UCL) 中心 線 (CL) 下控制界限 (LCL) 控制圖是用于 分析和控制過程質(zhì)量的一種方法 ?？刂茍D是一種帶有控制界限的反映過程質(zhì)量的記錄圖形，圖的縱軸代表產(chǎn)品質(zhì)量特性值 (或由質(zhì)量特性值獲得的某種統(tǒng)計量 )；橫軸代表按時間順序 (自左至右 )抽取的各個樣本號； 圖內(nèi)有中心線 (記為 CL)、 上控制界限 (記為 UCL)和下控制界限 (記為 LCL)三條線 (見下圖 )。 1. 控制圖定義 2. 控制圖原理說明 ? 工序處于 穩(wěn)定狀態(tài) 下，其計量值的分布大致符合正態(tài)分布。由正態(tài)分布的性質(zhì)可知：質(zhì)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)在平均值的正負三個標準偏差 (X?3?)之外的概率僅為 %。這是一個很小的概率，根據(jù)概率論 “視小概率事件為實際上不可能” 的原理，可以認為：出現(xiàn)在 X?3?區(qū)間外的事件是異常波動，它的發(fā)生是由于異常原因使其總體的分布偏離了正常位置 ? 控制限的寬度就是根據(jù)這一原理定為 ?3? % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 2. 控制圖原理說明 2. 控制圖 —過程控制的工具 上控制限 中 心 線 下控制限 ： 收集數(shù)據(jù)并畫在圖上 ： 根據(jù)過程數(shù)據(jù)計算試驗控制限；識別變差的特殊原因 并采取措施 ： 確定普通原因變差的大小并采取減小它的措施 重復(fù)這三個階段從而不斷改進 過程 步驟 3. 控制圖的目的 ? 控制圖和一般的統(tǒng)計圖不同，因其不僅能將數(shù)值以曲線表示出來，以觀其變異之趨勢，且能顯示變異系屬于機遇性或非機遇性，以指示某種現(xiàn)象是否正常，而采取適當之措施。 利用控制限區(qū)隔 是否為非機遇性 4. 控制圖的益處 ? 供正在進行過程控制的操作者使用 ? 有于過程在質(zhì)量上和成本上能持續(xù)地，可預(yù)測地保持下去 ? 使過程達到： ? 更高的質(zhì)量 ? 更低的單件成本 ? 更高的有效能力 ? 為討論過程的性能提供共同的語言 ? 區(qū)分變差的特殊原因和普通原因，作為采取局部措施或?qū)ο到y(tǒng)采取措施的指南 4. 關(guān)于數(shù)據(jù)的分類 質(zhì)量數(shù)據(jù)的特點是數(shù)據(jù)總是波動的， 質(zhì)量數(shù)據(jù)的變差是具有統(tǒng)計規(guī)律性的， 是建立在大量重復(fù)試驗基礎(chǔ)上。 數(shù)據(jù) 計量型數(shù)值 計數(shù)型數(shù)值 計件值 計點值 計量型控制圖 ? 平均 數(shù) 與 極 差控制 圖 ( Chart) ? 平均 數(shù) 與 標 準差控制 圖 ( Chart) ? 中位 數(shù) 與 極 差控制 圖 ( Chart) ? 個 別值與移 動極 差控制 圖 ( chart) 計數(shù) 值控制 圖 ? 不良率控制 圖 (P chart) ? 不良 數(shù) 控制 圖 (Pn chart,又 稱 np chart或 d chart) ? 缺 點數(shù) 控制 圖 (C chart) ? 單 位缺 點數(shù) 控制 圖 (U chart) sX?R~ RmX ?R4. 控制圖種類 (以數(shù)據(jù)性質(zhì)分 ) 4. 控制圖應(yīng)用的統(tǒng)計分布 計量型 XbarR Xbars X中位數(shù) R XRm 正態(tài)分布 計數(shù)型 P np 二項分布 C u 泊松分布 4. 控制圖種類 (依用途來分 ) ? 分 析用控制 圖 ：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算出控制圖的中心線和上、下控制界限，畫出控制圖，以便分析和判斷過程是否處于于穩(wěn)定狀態(tài)。如果分析結(jié)果顯示過程有異常波動時，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取樣本、測定數(shù)據(jù)、重新計算控制圖界限進行分析 ? 控制用控制 圖 ：經(jīng)過上述分析證實過程穩(wěn)定并能滿足質(zhì)量要求，此時的控制圖可以用于現(xiàn)場對日常的過程質(zhì)量進行控制 4. 控制圖種類 (依用途來分 ) ? 分析用控制圖 ? 決定方針用 ? 制程解析用 ? 制程能力研究用 ? 制程管制準備用 解析用 穩(wěn)定 控制用 ? 控制用控制圖 ? 追查不正常原因 ? 迅速消除此項原因 ? 并且研究采取防止此項原因重復(fù)發(fā)生的措施 4. 兩種控制圖應(yīng)用示意說明 初期的二十五點 計算時有些超出 控制界限，此時 須尋找原因。 連續(xù)二十五點在控 制界限內(nèi)，表示制 程基本上已穩(wěn)定， 控制界限可以延用 有點超出控制界限，表示此時狀態(tài)已被改變，此時要追查原因，必要時必須重新收集數(shù)據(jù)，重新考慮穩(wěn)定狀態(tài) 解析用 穩(wěn)定 控制用 再調(diào)整 “ n”=10~25 控制 圖 的 選 定 資料性質(zhì) 不良 數(shù) 或 缺陷 數(shù) 單 位大小 是否一定 “ n”是否一定 樣 本大小 n≧ 2 CL的性 質(zhì) “ n”是否 較 大 “ u” 圖 “ c” 圖 “ np” 圖 “ p” 圖 XRm 圖 XR 圖 XR 圖 Xs 圖 計數(shù)值 計 量值 “ n”=1 n≧ 1 中位 數(shù) 平均值 “ n”=2~5 缺陷 數(shù) 不良 數(shù) 不一定 一定 一定 不一定 5. 控制圖的選擇 CASE STUDY 質(zhì)量特性 樣本數(shù) 選用什么圖 長度 5 重量 10 乙醇比重 1 電燈亮／不亮 100 每一百平方米的臟點 100平方米 第四部分 : 計量型控制圖制作步驟及判定原則 68 目 錄 1. 引言 2. 均值和極差圖 (XR圖 ) 3. 均值和標準差圖 (Xs) 4. 中位數(shù)和極差圖 (XR) 5. 單值和移動極差圖 (XMR)