统计过程控制培训(最终)ppt

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

三.控制图原理和结构
规范限
控制限
Y
6.8 6.4
6 5.6 5.2 4.8 4.4
4 3.6 3.2 2.8 2.4
2 1.6 1.2 0.8 0.4
0
X13.51013.62413.733δ713.85113.96414.07814.19114.30μ514.41814.53214.64514.75914.83721δ4.98615.099
在生产过程中,仅有偶然性误差存在时,质量特性X服从 正态分布N( µ, σ ),则据正态分布的概率性质,有
P{µ - 3 σ < X< µ + 3 σ }=99.73 %
根据3σ原理,在一次试验中,如果样品出现在分布范围 (μ-3σ,μ+3σ)的外面,则认为生产处于非控制状态。 我们把μ-3σ定为LCL,μ+3σ定为UCL,μ定为CL,这样得 到的控制图称为3σ原理的控制图,也即称为休哈特控制图。
人、机器、原材料、工艺方法、测量及生产环境
• 正态曲线演化成控制图
UCL CL LCL
三.控制图结构和原理
质量波动理论: 偶然原因:过程固有,始终存在,对质量影
响微小,但难以去除。如脱水机开动时的 振动。 异常原因:非过程固有,有时存在,有时不 存在,对质量影响大,但不难去除,如切 割刀片的磨损。
统计过程控制
2012.5.25
前言(1)
• 日本名古屋大学调查了115家日本中小型企业, 结果发现平均每家工厂采用137张控制图
• 美国柯达彩色胶卷公司有5000职工,一共应用 35000张控制图,平均每个员工7张。因为胶卷 的片基上需要分别涂上8层厚度为1um至2um的 药膜;此外,对于种类繁多的化学原料也要应 用控制图进行控制。
三.控制图结构和原理
异常波动对控制图来说,包括两方面的内容: 1. 控制图界外的点 2.控制图内不随机的点
85
80 UCL
75
70 CL
65 60 LCL
异常波动
三.控制图结构和原理
• 小概率原理
所谓小概率原理,即认为小概率事件一般是不会发 生的。
由准则可知,若X服从正态分布,则X的可能值超 出控制界限的可能性只有0.27%。因此,一般认为不 会超出控制界限。
三.控制图结构和原理
• 3σ 原则即是控制图中的CL,UCL及LCL由下式确定 UCL=μ + 3σ CL = μ LCL= μ - 3σ
μ 和σ分别是统计量的总体均值和总体标准差,不可 能精确知道,可以通过已知的数据来加以估计。
注意:规范限(USL、LSL)不能用做控制限。规范限 用以区分合格与不合格,控制限用以区分偶然和异 常波动,两者不能混淆。
一.基本概念
• SPC的定义
SPC:Statistical Process Control
利用统计学的原理对过程中的各个阶段进 行评估和监控,建立并保持过程处于可接 受的并且稳定的水平,从而保证产品和服 务符合规定要求的质量管理技术。
控制图由来
SPC是美国休哈特在20世纪20年代所创造 的理论,它能科学地区分出生产过程中产 品质量的偶然波动与异常波动,从而对过 程的异常及时告警,以便人们采取措施, 消除异常,恢复过程的稳定
我们并不单纯追求控制图的多少,但工厂中使 用控制图的张数在一定程度上反映上管理现代 化的程度。
前言(2)
• 从上世纪初至今,质量管理发展阶段回顾 1、以产品检验为主要手段的质量检验阶段。 2、以数理统计方法和质量管理相结合的统计
质量控制阶段。
统计过程控制之父——休哈特,于1924年提出了世界上 第一张控制图。
SPC的内容包括2个方面:
• 利用控制图分析 • 计算过程能力指
过程的稳定性, 数分析稳定的过
看过程是否稳定, 程能力满足技术
对过程的异常因 要求wk.baidu.com程度,对
素进行预警。
过程质量进行评
价。
二.统计过程控制的特点
1、贯彻预防性原则是现代质量管理的一个 特点。 SPC是一种预防性的方法。
2、SPC不是少数质量管理人员的事情,它 强调全员参与和团队合作精神。
3、全面质量管理阶段。
大家知道这几个概念吗?
• 控制图是什么?有什么用? • 什么是X?什么是R图? • X-R,是一张图还是两张图,是先做R
图,还是X图,还是无所谓先后? • UCL、LCL、USL、LSL 本次培训将给大家讲解这些问题。
目录
一、基本概念 二、统计过程控制特点 三、控制图结构和结构 四、分析用控制图和控制用控制图 五、控制图的两类错误和判异准则 六、控制图的类型及选用原则
• 中心线用实线表示(记为CL,Central Line)。
三.控制图结构和原理
• 正态性假定:
任何生产过程生产出来的产品,其质量特性值总会存 在一定程度的波动,当过程稳定或者说受控时,这些 波动主要是由5M1E的微小变化造成的随机误差。此时, 绝大多数质量特性值均服从或近似服从正态分布。
5M1E:
小概率原理又称为实际推断原理,当然运用小概率 原理也可能导致错误,但犯错误的可能性恰恰就是此 小概率。
三.控制图结构和原理
• 反证法思想
一旦控制图上点子越出界限线或其他小概率事件发生, 则怀疑原生产过程失控,也即不稳定,此时要从5MIE去找 原因,看是否发生了显著性变化。
三.控制图结构和原理
3σ准则
3、SPC要解决的不是对特定工序要用什么 控制图的问题,它强调整个过程,重点 在“P”(Process)
三.控制图结构和原理
样本统计量数值
UCL CL
LCL
控制图示例
时间或样本号
• 图上横坐标:以时间先后排列的样本组号(子组号);
• 纵坐标为质量特性值或样本统计量。
• 两条控制限线一般用虚线表示,上面一条称为上控制限(记为UCL,Upper Control Limit),下面一条称为下控制限(记为LCL,Lower Control Limit);
四、分析用控制图和控制用控制图
分析用控制图主要分析两个方面的问题:
• 所分析的过程 是否处与稳态
• 过程能力指数是否满足要求,过程能力指数必须在 稳态下计算,故先要将过程调整到统计稳态,然后 再调整到技术稳态。
状态I:统计控制状态与技术控制状态同时达到是最 理想的状态Ⅱ:统计控制状态未达到,技术控制状 态达到; 状态Ⅲ:统计控制状态达到,技术控制状态未达到; 状态Ⅳ:统计控制状态与技术控制状态均未达到, 是最不理想的状态。
相关文档
最新文档