【正文】 收集數(shù)據(jù)并制作 分析 用控制 圖 是否 穩(wěn) 定 ？ 計算過程能力 能力 是否 足夠？ 控制用控制 圖 尋 找 并消除異 常原因 檢討機械 、 設(shè)備 提升 過程 能力 控制圖的應(yīng)用流程： 建立 XbarR控制 圖 的四步 驟： A、 收集 數(shù)據(jù) B 、 計 算控制限 C、 過 程控制解 釋 D 、 過 程能力解 釋 五、計量型控制圖 的 制作步驟 和判定原則 步 驟 A： Ａ階段 收集數(shù)據(jù) A 選擇 子 組大 小、 頻 率和 數(shù)據(jù)； 子 組 大小 子 組頻 率 子 組數(shù) 大小 A 建立控制 圖及記錄 原始 數(shù)據(jù)； A 計 算每 個 子 組 的均值 X和 極 差 R； A 選擇 控制 圖 的刻度 ； A 將 均值和 極 差 畫到 控制 圖 上 。 虛 發(fā)警報 ， 由于徒 勞 地查找原因 并為 此采取了相 應(yīng) 的措施 ,從而造成 損 失 . 因此 , 第一 種錯誤 又 稱為 徒 勞錯誤 . ? 第二類錯誤是將異常判為正常，它的概率記為 ?，即工序中確實發(fā)生了異常，但數(shù)據(jù)沒有越出控制限，沒有反映出異常，因而使人將異常誤判為正常。可能產(chǎn)生的錯誤有兩類。 ?控制限的寬度就是根據(jù)這一原理定為 ?3?。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(fù)三個標(biāo)準(zhǔn)偏差 (X?3?)之外的概率僅為 %。 利用控制限 區(qū) 隔 是否 為 非 機 遇性 （三）、控制圖的設(shè)計原理： 位置：中心值 形 狀 ：峰 態(tài) 分 布寬 度 在產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中， 計 量值的 分布形式有： % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 正 態(tài)分布圖示： ? 特點： ? 中間高、兩頭低、左右對稱、兩側(cè)延伸，永不相交； ? 參數(shù)描述： ? 位置（均值）、分布（極差、標(biāo)準(zhǔn)差）； ? 性質(zhì)： ? 不論 u、 ?為何值，產(chǎn)品質(zhì)量特性值的點落在 ? 【 u 3? 、 u+3? 】 內(nèi)的概率是 %?？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 )。 如： 5， 9， 10， 4， 7， X=7； 如： 5， 9， 10， 4， 7， 8 X=（ 7+8） /2= ? 極差 R 樣本數(shù)據(jù)中的最大值 Xmax與最小值 Xmin的差值。異常波動造成的波動較大，容易發(fā)現(xiàn)，應(yīng)該由操作人員發(fā)現(xiàn)并糾正。 ? ? 異常波動 ：是由 特殊 (異常 )原因 造成的。正常波動引起工序質(zhì)量微小變化，難以查明或難以消除。 波 動 的原因： 波 動 原因 人員 機器 材料 方法 測量 環(huán)境 ? 正常波動 ：是由 普通 (偶然 )原因 造成的。公差制度實際上就是對這個事實的客觀承認(rèn)。 如：廢品的件數(shù)、缺陷數(shù) 波動（變差）的概念 ： 波動的概念是指在現(xiàn)實生活中沒有兩件東西是完全一樣的。 三、基本的統(tǒng)計概念 ?數(shù)據(jù)的種類 ?波動（變差） —— 波動的概念、原理及波動的種類 ?普通原因 /異常原因 ?基礎(chǔ)的統(tǒng)計量 —— 平均值 X、 中位數(shù) X、 極差 R 標(biāo)準(zhǔn)偏差 ?、 S 計量型 計數(shù)型 ~ 數(shù)據(jù)的種類 ? 計量型 特點：可以連續(xù)取值也稱連續(xù)型數(shù)據(jù)。 ?● 多數(shù)企業(yè)， SPC用于生產(chǎn)階段 。 ?何時使用 SPC ?● 原則上 ,應(yīng)該用于有數(shù)量特性或參數(shù)和持續(xù)性的所有工藝過程 。 ?● Cpk，平均銷售收入增長率為11%以上，而其它企業(yè)的數(shù)據(jù)為 %。 ★ 控制圖的張數(shù)在某種意義上反映管理現(xiàn)代化的程度。 預(yù)防或是容忍？ 控制圖的重要性 ★ 是貫徹預(yù)防原則的 SPC的重要工具，是質(zhì)量管理七個工 具的核心。 ? SPCSQC 一、 SPC的起源和發(fā)展 PROCESS 原料 測 量 結(jié) 果 針對產(chǎn) 品所做的仍只是在做 SQC 針 對過 程的重要控制 參數(shù) 所做的才是 SPC 二、 SPC的目的 PROCESS 原料 人 機 法 環(huán) 測 量 測 量 結(jié) 果 好 不好 不要等 產(chǎn) 品 制造 出 來后 再去 檢測合格與否， 而是在 制 造的時候就要把它 制 造好 。統(tǒng)計過程控制 S P C 課 程 大綱： ? SPC的起源和發(fā)展 ? SPC的目的 ? 基本的統(tǒng)計概念 波動（變差） 普通原因 /特殊原因 ? 控制 圖的 原理 說 明 正 態(tài)分布說明 α 、 β 風(fēng)險說 明 控制圖的種類及選擇 ?計量型控制圖 XbarR、 XbarS、 XR、 XMR 控制 圖 Cp、 Cpk、 Ppk指數(shù)說明 ?計數(shù)型控制圖 p、 np、 c、 u控制 圖 ?6?簡介 ~ ? 控制 圖 的 起源 ? 控制 圖 是 1924年由美 國質(zhì)量管理 大 師 . Shewhart（休哈特） 博士 發(fā) 明。因其用法 簡單和 效果 顯 著，人人能用 、到 處 可用， 逐漸 成 為實 施 質(zhì)量控制 不可缺少的主要工具， 當(dāng)時稱為 (Statistical Quality Control)。 應(yīng)用 SPC保證預(yù)防原則的實現(xiàn)。 ★ 1984年名古屋工業(yè)大學(xué)調(diào)查 115家日本各行各業(yè)的中小型 工廠，平均每家采用 137張控制圖； ★ 柯達(dá) 5000職工一共用了 35000張控制圖。 SPC SPD SPA SPC： Statistical Process Control SPD： Statistical Process Diagnosis SPA： Statistical Process Adjustment 診斷 調(diào)整 ?統(tǒng)計過程控制 ?● 優(yōu)質(zhì)企業(yè)平均有 73%(用 SPC方法的 )的過程Cpk超過 ，低質(zhì)企業(yè)只有 45%過程達(dá)到Cpk=。 ?● 一家企業(yè)用了三年的時間使廢品率降低 58%，其使用的方法：將使用 SPC的過程比例由52%增加到 68%。 ?● SPC使用的領(lǐng)域是大規(guī)模生產(chǎn) 。 ?● 在強調(diào)預(yù)防的企業(yè)，在開發(fā)階段也用 SPC。 如：零件的尺寸、強度、重量、時間、溫度等 ? 計數(shù)型 特點：不可以連續(xù)取值，也稱離散型數(shù)據(jù)。生產(chǎn)實踐證明，無論用多么精密的設(shè)備和工具，多么高超的操作技術(shù)，甚至由同一操作工，在同一設(shè)備上，用相同的工具，生產(chǎn)相同材料的同種產(chǎn)品，其加工后的產(chǎn)品質(zhì)量特性（如： 重量、尺寸等 ）總是有差異，這種差異稱為 波動 。 消除波動不是 SPC的目的，但通過 SPC可以對波動進(jìn)行預(yù)測和控制。如操作方法的微小變動、機床的微小振動、刀具的正常磨損、夾具的微小松動、材質(zhì)上的微量差異等。它不能被操作工人控制，只能由技術(shù)、管理人員控制在公差范圍內(nèi)。如原材料不合格、設(shè)備出現(xiàn)故障、工夾具不良、操作者不熟練等。 基本統(tǒng)計量說明 ? 平均值 Xbar 設(shè) X1， X2， ??.Xn 是一個大小為 n的樣本，則 Xbar=（X1+X2+??+Xn)/n 中位數(shù) X 將數(shù)據(jù)按數(shù)值大小順序排列后，位于中間位置的數(shù)，稱為中位數(shù)。 R= Xmax Xmin ? 標(biāo)準(zhǔn)差 ?、 s （ 1） 總體標(biāo)準(zhǔn)差 ? （ 2）樣本的標(biāo)準(zhǔn)差 s ~ ~ ~ ?控制 圖示例 : 上 控 制界限 (UCL) 中心 線 (CL) 下控制界限 (LCL) （一）、 控制 圖 定義 控制圖是用于 分析和控制過程質(zhì)量的一種方法 。 四、控制圖 （二）、 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 觀察 其 變異的趨勢， 而 且能 顯 示 變異屬于正常 或 異常波動 ， 并反映過程 是否正常 和穩(wěn)定 。 控制圖原理 ?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。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(rèn)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。 “ ?” 及“ ?” 風(fēng)險定義 ? 根據(jù)控制限作出的判斷也可能產(chǎn)生錯誤。 ? 第一類錯誤是把正常判為異常，它的概率為 ?，也就是說，工序過程并沒有發(fā)生異常，只是由于隨機的原因引起了數(shù)據(jù)過大波動，少數(shù)數(shù)據(jù)越出了控制限，使人誤將正常判為異常。 漏 發(fā)警報 ,過 程已 經(jīng)存在 不 穩(wěn)定 因素 , 但 并 未采取相 應(yīng) 的措施 ,從 而不合格品增加 , 也造成損 失 . ? 兩類錯誤不能同時避免，減少第一類錯誤 (?)，就會增加第二類錯誤 (?)，反之亦然。 選擇 子 組大 小、 頻 率和 數(shù)據(jù) ： ?每組樣本數(shù)： 25； ?組數(shù) 要求 ： 最少 25組共 100個樣本； 頻 率 可參考下表： 每小時產(chǎn)量 抽樣間隔 不穩(wěn)定 穩(wěn)定 10以下 8小時 8小時 1019 4小時 8小時 2049 2小時 8小時 5099 1小時 4小時 100以上 1小時 2小時 抽樣原則：組 內(nèi) 變差 小， 組間變差 大 計 算每 個 子 組 的均值和 極 差 R： ? 平均值的 計 算： 4 4 3 2 1 x x x x x + + + = ? R值的 計 算： m inm a x xxR ?=2 2 3 3 3 極 差 100 平均 99 100 99 99 101 5 99 99 101 100 100 4 98 100 100 97 99 3 97 101 98 99 98 2 98 100 99 98 100 1 每組 平均值和 極