,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,统计过程控制,(,SPC),第二版,汽车行业质量管理,核心工具培训教材,1,统计过程控制(SPC)第二版 汽车行业质量管理1,制造过程,原,辅,料,人,机,法,环,测量,测量,结果,合格,不,合格,测量,不要等,产,品,制造,出,来后,再去,检验合格与否，,而是在,制,造的時候就要,制,造,出合格产品。,针对产品结果的控制是,SQC,。,SPC,的目的,2,制造过程原辅料人机法环测量测量结果合格不合格测量不要等产品制,名称,解 释,平均值（,Xbar,）,一组测量值的,均值,极,差,（,Range,）,一个子组、样本或总体中,最大与最小值之差,（,Sigma,）,用于代表标准差的希腊字母,标准差,(Standard Deviation),过程输出的,分布宽度,或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的,量度,，用希腊字母,或字母,s,（用于样本标准差）表示。,分布宽度（,Spread,）,一个分布中从,最小值到最大值之间的间距,中位数,x,将一组测量值从小到大排列后，,中间的值,即为中位数。如果数据的个数为偶数，将中间两个数的平均值作为中位数。,单值（,Individual,）,一个单个的单位产品或一个特性的,一次测量,，通常用符号,X,表示。,SPC,常用术语解释,3,名称解 释平均值（Xbar）一组测量值的均值极差（Rang,名称,解 释,中心线,（,Central Line,）,控制图上的一条线，代表所给,数据平均值,。,过程均值（,Process Average,）,一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用,X,来表示。,链（,Run,）,控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的,点,。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。,变差（,Variation,）,过程的单个输出之间,不可避免的差别,；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。,特殊原因,（,Special Cause,）,一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。,SPC,常用术语解释,4,名称解 释中心线控制图上的一条线，代表所给数据平均值。过程,名称,解 释,普通原因,（,Common Cause,）,造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。,过程能力,(Process Capability),是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用,Z,来表示。,移动极差,（,Moving Range),两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。,SPC,常用术语解释,5,名称解 释 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程,波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的产品质量特性（如：,重量、尺寸等,）总是有差异，这种差异称为,波动,。,消除波动不是统计过程控制的目的，但通过统计过程控制可以对过程的波动进行,预测和控制,。,波动（变差）的概念,6,波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。,波,动,原因,人员,机器,材料,测量,环境,方法,正常波动,：是由,普通,原因,造成的。如操作方法的微小变动、机床的微小振动、刀具的正常磨损、夹具的微小松动、材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。,异常波动,：是由,特殊原因,造成的。如原材料不合格、设备出现故障、工夹具不良、操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容易发现，应该由操作人员发现并纠正。,波,动,的原因,7,波动原因人员机器材料测量环境方法正常波动：是由普通原因造成的,存在性,方向,影响大小,消除的,难易程度,普通原因,（例：设备震动）,始终,或大或小,小,难,特殊原因,（例：车刀磨断）,有时,偏向,大,易,普通原因和特殊原因的区别,8,存在性方向影响大小消除的普通原因始终或大或小小难特殊原因有时,概念形成和批准,设计确认,样件,量产,策划,产品开发和设计,过程开发和设计,产品和过程确认,策划,生产,Production,评估反馈和改善,统计过程控制策划,试产,项目批准,初始统计过程研究,如何进行统计过程控制策划,量产过程中，实施统计过程控制,9,概念形成和批准设计确认样件量产策划产品开发和设计过程开发和设,如何进行统计过程控制策划,1、,在新产品策划过程中，,APQP,小组根据,试生产控制计划制定初始过程能力研究,计划。,2、批量生产过程中，责任部门根据批量,生产控制计划实施统计过程控制。,10,如何进行统计过程控制策划1、在新产品策划过程中，APQP小组,上,控,制限(,UCL),中心,线,(,CL),下控制限(,LCL),控制,图,的,定义,1、收集,收集数据并描点在图上,2、控制,从过程数据计算试运行控制限,识别变差的特殊原因并采取措施,3、分析及改进,量化普通原因变差，采取措施将它减小,重复这三个阶段从而持续地改进过程,11,上控制限(UCL)中心线(CL)下控制限(LCL)控制图的定,工序处于稳定状态下，其分布通常符合正态分布。由正态分布的性质可知：产品质量特性数据出现在平均值的正负三个标准偏差(,3,),之外的概率仅为,0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论“视小概率事件为实际上不可能事件”的原理，可以判定：出现在,3区间外的事件是异常波动，它的发生是由于特殊原因使总体的分布偏离了正常位置。,根据这一原理，将控制限的宽度设定为3。,控制,图,的,设计,12,工序处于稳定状态下，其分布通常符合正态分布。由正态分布的性质,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,+3,-1,-2,-3,控制,图,的,设计,13,68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1,0.27%,99.73%,3,1.00%,99.00%,2.58,4.55%,95.45%,2,5.00%,95.00%,1.96,31.74%,68.26%,1,50.00%,50.00%,0.67,在外的概率,在內的概率,k,控制,图,的,设计,14,0.27%99.73%31.00%99.00%2.,逆时针,旋转90,控制,图,的,设计,中心线分析的统计量的均值,上控制限均值的标准差,下控制限均值的标准差,中心线,下控制限线,上控制限线,15,逆时针控制图的设计中心线分析的统计量的均值中心线下控制,计量型数据,X-R,均值和极差图,计数型数据,p chart,不合格品率控制图,X-S,均值和标准差图,np chart,不合格品数控制图,X-R,中位值极差图,c chart,不合格数控制图,X-MR,单值移动极差图,u chart,单位产品不合格数控制图,控制,图,的,类型,16,X-R 均值和极差图p chart 不合格品率控制图 X-S,确定要使用控制图的特性,否,否,是,是,使用,np,或,p,图,否,使用,p,图,否,使用,u,图,是,是,使用,c,或,u,图,是,是,使用单值图,X-MR,是计量型,数据吗？,关心的是,不合格产品的,百分比吗？,关心的是,不合格数吗？,样本容量,是否恒定？,样本容量,是否恒定？,性质上是否均匀,或不能按子组取样,例如：化学槽液、,批量油漆等？,接下页,控制,图,的,选用程序,17,确定要使用控制图的特性否否是是使用np或p图否使用p图否使用,是,否,使用,XR,图,是,否,使用,XR,图,使用,X,s,图,注：本图假设测量系统已经过评价,并且是适用的。,否,使用,中位数图,是,子组均值,是否能很方便,地计算？,接上页,子组容量,是否大于或,等于,9,？,是否能方便,地计算每个子组,的,S,值,?,控制,图,的,选用程序,18,是否使用是否使用使用注：本图假设测量系统已经过评价,并且是适,统计过程控制,(,SPC),三、计量型,控制图应用,控制图,S,控制图,M,控制图,控制图,19,统计过程控制(SPC)三、计量型控制图S控制图,收集数据并制作,分析,用控制,图,过程,是否,稳,定,？,计算过程能力,能力,是否,足够？,控制,用控制,图,寻,找,并消除特殊,原因,采取改进措施,提高过程,能力,确定应用控制图,的过程及特性,应用流程,20,收集数据并制作过程是否稳定？计算过程能力能力是否足够？控制用,计算控制统计量,从子组的测量数据中计算用于描点的控制统计量；,控制统计量：,样本均值、中位数、极差、标准差,等；,使用,Xbar-R,控制,图,的步,骤,A,按照控制图的类型选择适当的公式计算控制统计量。,21,计算控制统计量从子组的测量数据中计算用于描点的控制统计量；,均值的,计,算：,极,差的,计,算：,如何计,算,bar,控制图,每,个,子,组,的,控制统计量,?,n,n,2,1,x,x,x,X,+,+,+,=,min,max,x,x,R,-,=,22,均值的计算：极差的计算：如何计算bar控制图每个子组的,k,为子组数,k,R,R,R,R,k,x,x,x,x,x,k,k,+,+,+,=,+,+,+,+,=,.,.,2,1,3,2,1,极差平均值：,过程平均值：,中心线的计算公式,23,kRRRRkxxxxxkk+=+=.,R,D,LCL,R,D,UCL,R,CL,R,A,X,LCL,R,A,X,UCL,X,CL,R,R,R,X,X,X,3,4,2,2,=,=,=,-,=,+,=,=,极差控制图：,均值控制图：,控制限的计算公式,24,RDLCLRDUCLRCLRAXLCLRAXUCLXCLRR,注：,D,4,、D,3,、A,2,为常数，随每个子组内样本容量,n,的不同而不同，查手册中附录：控制图的常数和公式表（,181,页）。,控制限的计算公式,n,2,3,4,5,6,7,8,9,10,D4,3.267,2.574,2.282,2.114,2.004,1.924,1.864,1.816,1.777,D3,0.076,0.136,0.184,0.223,A2,1.880,1.023,0.729,0.577,0.483,0.419,0.373,0.337,0.308,25,注：D4、D3、A2为常数，随每个子组内样本容量n的不同而不,使用,Xbar-R,控制,图,的步,骤,C,过程控制的分析：,1,、分,析控制图的目的在于识别过程变化或过程均值不恒定的证据。（即其中之一或两者均不受控）进而采取适当的措施。,2,、,R,图和,X,图应分别分析，但可进行比较，了解影响过程的特殊原因。,3,、因为子组极差或子组均值的能力都取决于零件间的变差，因此，,首先应分析,R,图。,26,使用Xbar-R控制图的步骤C过程控制的分析：26,超出控制界限的,点,：,出,现,一,个,或,更,多,点,超出任何一,个,控制界限是,那一点的特殊原因导致变差的,主要,证据。在那一点之前可能已经发生了特殊原因。,UCL,CL,LCL,异,常,异,常,如何定义“不受控”信号,27,超出控制界限的点：UCLCLLCL异常异常如何定义“不受控”,不受控制的过程的极差（有超过控制限的点）,UCL,LCL,UCL,LCL,R,R,受控制的过程的极差,28,不受控制的过程的极差（有超过控制限的点）UC,不受控制的过程的均值（有一点超过控制限）,受控制的过程的均值,UCL,LCL,X,LCL,UCL,X,29,不受控制的过程的均值（有一点超过控制限）受控制的,控制限内的模式或趋势,链,：,有下列,现,象之一,都,表明,过,程,变化或趋势已经发生：,连续,7,点排列在中心线,的一,侧；,连续,7,点,上升,（后一点等于或大于前一点），,或,连续,下降。,UCL,CL,