SPC统计过程控制案例分析(doc 24页)

SPC统计过程控制案例分析(doc 24页)

统计过程控制（SPC）案例分析

一．用途

1. 分析判断生产过程的稳定性，生产过程处于统计控制状态。2．及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品产生。3．查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定。4．为评定产品质量提供依据。

二．控制图的基本格式1．标题部分

X-R控制图数据表

计算：X图：CL=X R图：CL=R

UCL=X+R

A

2UCL=R

D

4

LCL=X-R

A

2LCL=R

D

3

2

质

量

特

性

在方格纸上作出控制图：

R

X 控制图X图

R图

说明操作人

CL

LCL

U 样本

班组长 质量工程师

横坐标为样本序号，纵坐标为产品质量特性。图上有三条平行线： 实线CL ：中心线 虚线UCL ：上控制界限线 LCL ：下控制界限线。

三． 控制图的设计原理

1． 正态性假设：绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分

布。

2． 3σ准则：99。73%。

3． 小概率事件原理：小概率事件一般是不会发生的。 4． 反证法思想。

四． 控制图的种类

1． 按产品质量的特性分（1）计量值（S X R X R X R X S ----,,~

,）

（2）计数值（p ，pn ，u ，c 图）。

2． 按控制图的用途分：（1）分析用控制图；（2）控制用控制图。

五． 控制图的判断规则

1． 分析用控制图：

规则1 判稳准则-----绝大多数点子在控制界限线内（3种情况）； 规则2 判异准则-----排列无下述现象（8种情况）。 2． 控制用控制图：

规则1 每一个点子均落在控制界限内。

规则2 控制界限内点子的排列无异常现象。

[案例1] p控制图

某半导体器件厂2月份某种产品的数据如下表(2)(3)栏所表示,根据以往记录知,稳态下的平均不合格品率0389

.0

p,作控制图对其进行控制.

数据与p图计算表

组号(1) 样本量(2) 不合格品

数D(3)

不合格

品率p(4)

P图的

UCL(5)

1 85

2 0.024 0.102

2 8

3 5 0.060 0.103

3 63 1 0.016 0.112

4 60 3 0.050 0.114

5 90 2 0.022 0.100

6 80 1 0.013 0.104

7 97 3 0.031 0.098

8 91 1 0.011 0.100

9 94 2 0.021 0.099

10 85 1 0.012 0.102

11 55 0 0 0.117

12 92 1 0.011 0.099

13 94 0 0 0.099 14 95 3 0.032 0.098 15 81 0 0 0.103 16 82 7 0.085 0.103 17 75 3 0.040 0.106 18 57 1 0.018 0.116 19 91 6 0.066 0.100 20 67 2 0.030 0.110 21 86 3 0.035 0.101 22 99 8 0.080 0.097 23 76 1 0.013 0.105 34 93 8 0.086 0.099 25 72 5 0.069 0.107 26 97 9 0.093 0.098 27 99 10 0.100 0.097 28 76 2 0.026 0.105 小计

2315

90

[解]

步骤一 :预备数据的取得,如上边表所示.

步骤二: 计算样本不合格品率024.085/2/,/111====n D p n D p i i i 步骤三: 计算p 图的控制线

i

i i i n n p p p LCL CL n n p p p UCL n D p /)0389.01(0389.030389.0/)1(30389

.0/)0389.01(0389.030389.0/)1(30389

.02315/90/--=--==-+=-+=====∑∑ 由于本例中各个样本大小i n 不相等,所以必须对各个样本分别求出其控制界线.例如对第一个样本n1=85,有

UCL=0.102 CL=0.0389 LCL=-0.024

此处LCL 为负值,取为零.作出它的SPC 图形.

UCL

CL

LCL

[案例2]为控制某无线电元件的不合格率而设计p 图，生产过程质量要求为平均不合格率≤2%。 解：一.收集收据

在5M1E 充分固定并标准化的情况下,从生产过程中收集数据,见下表所表示:

某无线电元件不合格品率数据表

组号样本大小样本中不合

格品数不合格品率

1 835 8 1.0

2 808 12 1.5

3 780 6 0.8

4 504 12 2.4

5 860 14 1.6

6 600 5 0.8

7 822 11 1.3

8 814 8 1.0

9 618 10 1.6

10 703 8 1.1

11 850 19 2.2

12 709 11 1.6

13 700 10 1.4

14 500 16 3.2

15 830 14 1.7

16 798 7 0.9

17 813 9 1.1

18 818 7 0.9

19 581 8 1.4

20 550 6 1.1