spc統(tǒng)計過程控制(6小時)(已修改)
2025-02-28 01:26 本頁面
【正文】 培訓講師：許蓉 培訓日期： 2023年 11月 課程內容 什么是 SPC？ SPC的發(fā)展 SPC的焦點 ——過程（ Process） ? SPC與傳統(tǒng) SQC的最大不同點，就是由 Q——P的轉變。 SPC的焦點 ——過程（ Process） 數(shù)據(jù)的類型 基本統(tǒng)計術語 Cp等級之說明 Cp=T/6 σ 6 σ E 級 6 σ D 級 6 σ C 級 6 σ B 級 6 σ A 級 規(guī)格中心值 規(guī)格上限 規(guī)格下限 Cp Cp = Cp = Cp = Cp = T = 10 σ T = 8 σ T = 6 σ T = 4 σ 10. Cpk 過程能力指數(shù) . Cpk=(1|Ca|)*Cp Ca表集中趨勢 . Cp表離散趨勢 Ca=0時 , Cpk=Cp 單邊規(guī)格時 .Cpk以 Cp值計之 . Cpk=Min(CpU,CpL) Cpk= 時 , 表示制程能力足夠 Cpk= , 表示制程能力尚可 ,應再努力 Cpk 時 , 表示制程不足 ,必須加以改善 習題 : (USL)為 11,規(guī)格下限 (LSL)為 9,規(guī)格中心值是 10, 實際 (Xbar)平均值為 , σ= 求 Ca,Cp. CpU,. CpU=(USLXbar)/3σ CPL=(XbarLSL)/3σ USL 規(guī)格上限 LSL 規(guī)格下限 Xbar 實際平均值 Ca 準度度 =（實際平均值 規(guī)格平均值） /公差的一半 Cp= （規(guī)格上限 規(guī)格下限） /6 *σ 直方圖 一 .何謂直方圖 ? 直方圖就是將所收集的數(shù)據(jù) 、 特性質或結果值 ,用一定的范圍在橫軸上加以區(qū)分成幾個相等的區(qū)間 ,將各區(qū)間內的測定值所出現(xiàn)的次數(shù)累積起來的面積用柱形 輸 出的圖形 . 01234567891001234567890123456789100123456789012345678910012345678 雙峰型 孤島型 高原型 正態(tài)型 鋸齒型 絕壁型 四 .分布狀態(tài)判斷 100個機螺絲直徑直方圖。 圖中的直方高度與該組的頻數(shù)成正比 從直方圖到正態(tài)分布 如果資料越多，分組越密，則直方圖也越趨近一條光滑曲線，如直方圖趨近光滑曲線 (如 圖所示 )。在極限情況下得到的光滑曲線即為 分布曲線 ，它反映了產品質量的統(tǒng)計規(guī)律 正態(tài)分布中，任一點出現(xiàn)在 μ σ 內的概率為 P(μ σX μ+σ) = % μ 2σ 內的概率為 P(μ 2σX μ+2σ) = % μ 3σ 內的概率為 P(μ 3σX μ+3σ) = % + + + % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 正態(tài)分布 正態(tài)分布概率 (雙邊 ) 目標值線 預測 時間 目標值線 尺寸 時間 ？ → 兩種變差原因及兩種過程狀態(tài) 如果僅存在變差的 普通原因 ,隨著時間的推移 ,過程的輸出形成一個穩(wěn)定的分布并可預測 如果存在變差的 特殊原因 ， 隨著時間的推移，過程的輸出不穩(wěn)定 正態(tài)分布與兩種變差原因 受控 不受控 變差的 普通原因 普通原因 Common Cause 特殊原因 Special Cause １． 大量之微小原因所引起 ,不可避免 ２．不管發(fā)生何種之普通原因，其個別 之變異極為微小 ３．幾個較代表性之普通原因如下： （１）原料之微小變異 （２）機械之微小振動 （３）儀器測定時不十分精確之作法 ４．實際上要除去制程上之普通原因， 是件非常不經濟之處置 １． 一個或少數(shù)幾個較大原因所引起 ,可以避免 ２．任何一個特殊原因，都可能發(fā)生 大的變異 ３．幾個較代表性之特殊原因如下： （１）原料群體之不良 （２）不完全之機械調整 （３）新手之作業(yè)員 ４．特殊原因之變化不但可以找出其原 因，并且除去這些原因之處置，在 經濟觀點上講常是正確的 過程控制 范圍 不受控 （存在特殊原因） 受控 （消除了特殊原因） 持續(xù)改進的思維模式 持續(xù)改進的思維模式 管制圖 S a m p l eSample Mean1 91 71 51 31 1975313 3 . 13 3 . 03 2 . 93 2 . 8__X = 3 2 . 9 6 2U C L = 3 3 . 0 9 0 1L C L = 3 2 . 8 3 3 9S a m p l eSample Range1 91 71 51 31 1975310 . 40 . 30 . 20 . 10 . 0_R = 0 . 2 2 2 1U C L = 0 . 4 6 9 7L C L = 0X b a r R C h a r t o f C 1 2? 管 制圖是對 過程質量 加以測定、記錄 ， 從而進行控制管理的一種用科學方法設計的圖。圖上有 中心線 (CLCentral Line)、 上管制界限 (UCLUpper Control Limit)和下管制界限 (LCLLower Control Limit)，并有按時間順序抽取的樣本統(tǒng)計量數(shù)值的描點序列，參見管制圖示例圖。 管制圖 管制圖由來說明 正態(tài)分布有一個結論對質量管理很有用，即無論均值 μ 和標準差 σ 取何值，產品質量特性值落在 μ 177。 3σ 之間的概率為 %，于是落在 μ 177。 3σ 之外的概率為 100%一 %= %，而超過一側，即大于 μ 3σ 或小于 μ+3σ 的概率為%/2=%≈1% ，如正態(tài)分布曲線圖。 這個結論十分重要。管制圖即基于這一理論而產生！ 管 制圖原理 % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 管制圖的目的 ? 管制圖和一般的統(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 普通原因 或 特殊原因 ，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 特殊原因 SPC控制圖分類 ,可分為 分析用 與 控制用 控制圖 是 否是 I II否 III IV
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