SPC统计制程品管.doc
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SPC统计制程品管.doc
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STATISTICALPROCESSCONTROL(SPC)
(统计制程管制)
一、管制图之选用
量测系统
(量具之变异在
可允许之范围内)
品质之决定
进料检验
完工检验
制程能力分析
1.双边规格
2.单边规格
(品质特性质)
1.计量值从←X,σ←S
2.计数值P←P
1.Ca
2.Cp
3.Cpk
4.P(不良率)
量测系统
品质之决定
制程管制
制程能力分析
品质特性质
3.计量值从-X-R,X-6,X-R,X-Rm
4.计数值-Pm,P,C,U,D
新速管制图
雅式管制图
5.Ca
6.Cp
7.Cpk
8.P(不良率)
不同单位之品质比较,使用Cv(变异系数)=S/X
(或同一单位,但不同品质特性质)
37
以管制图进行制程能力分析
一组数据之变化情形,除了可以用图形法来表示外,数量化之描述亦以提供有用之情报。
数据之量化表示有很多种,常用的有平均数(mean)、中位数(median)、众数(mode)、变异数(variance)、标准差(standarddeviation)。
1.平均数
假设X1,X2,…,Xn为样本中之观测值,样本数据之集中趋势可由样本平均数来衡量,样本平均数定义为
2.变异数
变异数是用来衡量数据之散布情形。
样本变异数S2为
S2=
计数值管制图
1.不良率管制图(pchart)
CLp=
UCLp=
LCLp=
2.不良数管制图(pnchart)
CLpn=
UCLpn=
LCLpn=
(σpn=)
3.缺点数管制图(cchart),样本大小相同
CLc=
UCLc=
LCLc=
4.单位缺点数(uchart),样本大小不相同
CLu=
UCLu=
LCLu=
计量值管制图
管制图
管制图类别
群体之μ及σ未知时
群体之μ及σ已知时
平均值管制图
全距管制图
CLR=d2σ
UCLR=D2σ
LCLR=D1σ
-S管制界限公式
图别
群体情况未知
群体情况已知
平均值管制图
CLX=μ
UCLX=μ+Aσ
LCLX=μ-Aσ
标准差管制图
CLS=C2σ
UCLS=B2σ
LCLS=B1σ
管制图
图别
群体情况未知
群体情况已知
中位值管制图
CLX=μ
全距管制图
CLR=d2σ
UCLR=D2σ
LCLR=D1σ
X-Rm管制图
X管制图 管制图
机遇原因之变异
(commoncause)
非机遇原因之变异
(specialcause)
1.大量之微小原因所引起。
2.不管发生何种之机遇原因,其个别之变异极为微小。
3.几个较为代表性之机遇原因如下:
(1)原料之微小变异。
(2)机遇之微小振动。
(3)机器测定时不十分精确之作法。
4.实际上要除去制程上之机遇变异原因,是件非常不经济之处置。
1.一个或少数几个较大原因所引起。
2.任何一个非机遇原因,都可能发生大之变异。
3.几个较为代表性之非机遇原因如下:
(1)原料群体之不良。
(2)不完全之机遇调整。
(3)新手之作业员。
4.非机遇原因之变异不但可以找出其原因,并且除去这些原因之处置,在经济观点上讲常是正确者。
管制图之选定原则
管制图之选定
资料性
质?
资料是不良数或缺点数?
样本大小n≥2?
中心线CL之性质?
n是否
一定?
单位大小是否一定?
n是否较大?
X―σ
图
X―R
图
X―Rm
图
―R
图
pn
图
p
图
C
图
u
图
计量值
计数值
n≥2
n=1
不良数
缺点数
一定
不一定
一定
不一定
X
n=2~5
0 管制图之比较 优点 缺点 计量值管制图 1.用于制程之管制,甚灵敏,很容易调查事故发生之原因,因此可以预测将发生之不良状况。 2.能及时并正确地找出不良原因,可使品质稳定,为最优良之管制工具。 在制造成过程需要经常抽样并邓以测定以及讲算,且需点上管制图,较为麻烦而费时间。 计数值管制图 1.只有生产完成后,才抽本,将其区分为良品与不良品,所需数据,能以简单方法获得之。 2.对于工厂整个品质情况了解非常方方便。 只靠此种管制图,有时无法寻求不良之真正原因,而不能及时采取处理措施,而延误时机。 管制图之绘制流程(步骤) 决定管制项目 标准化 搜集数据 绘制解析用管制图 解析 安定状态? 绘制直方图 满足规格? 管制用管制图 追求、去除异常原因以达安定状态。 检讨机械、设备等等 提升制程能力 满足 不满足 安定状态 非安定状态 1.检定规则一: 有单独一个点子,出现在三个标准差区域之外者。 (有一点落在管制界限之外者)。 如图22。 UCL CL +3σ +2σ +1σ A区 B区 C区 图22 2.检定规则二: 连续三点之中有两点落在A区或甚至于A区以外者。 (在中心线之同侧三个连续点中有两点出现在两个标准差之外者)。 如图23。 UCL CL +3σ +2σ +1σ A区 B区 C区 图23 3.检定规则三: 连续五点之中有四点落在B区或甚至于以外者。 (在中心线同侧,五个连续点中有四个点超出一个标准差者)。 如图24。 UCL CL +3σ +2σ +1σ A区 B区 C区 图24 4.检定规则四: 连续有八点落在C区或甚至于在C区以处者。 (八个连续点子落在C区或其中连续七点出现在中心线之同一侧者)。 UCL CL +3σ +2σ +1σ A区 B区 C区 图25 5.检定规则五: 连续几点同一方向时: (如下图) (1)连续五点继续上升(或下降)——注意以后动态。 (如图26a) (2)连续六点继续上升(或下降)——开始调查原因。 (如图26b) (3)连续七点继续上升(或下降)——必有原因,应立即采取措施。 (如图26c) 图26a 图26b 图26c UCL CL +3σ +2σ +1σ LCL -1σ -2σ -3σ 不合格率管制图(P管制图) 〔例〕考虑某一生产铝箔包之机器,此机器系以三班制连续生产,其考虑之品质特性为铝箔包之缝合是否良好。 为了设立管制图,30组大小为n=50之样本从三班以半小时之间隔收集,其数据显示在表5-1。 从这些数据可建立一试用管制图,由于30组样本共包含个不合格品,因此 ===0.2313 利用当做是制程不合格率之估计值,可得管制界限为 =0.2313=0.23130.1789 亦即 上管制界限=0.4102 下管制界限=0.0524 表5-1试用管制界限数据,n=50 样本 不合格品数 不合格率 样本 不合格品数 不合格率 1 8 0.16 16 8 0.16 2 12 0.24 17 8 0.16 3 8 0.16 18 6 0.12 4 10 0.2 19 13 0.26 5 6 0.12 20 10 0.2 6 7 0.14 21 20 0.4 7 16 0.32 22 18 0.36 8 9 0.18 23 25 0.5 9 14 0.28 24 15 0.3 10 10 0.2 25 9 0.18 11 7 0.14 26 12 0.24 12 6 0.12 27 7 0.14 13 22 0.44 28 14 0.28 14 12 0.24 29 9 0.18 15 18 0.36 30 8 0.16 不合格品数总和=347,=0.2313 样本编号 样本不合格率 0.4102 0.2313 0.0524 样本编号 样本不合格率 0.4102 0.2313 0.0524 P管制图 平均值: 0.2143 标准差: 0.0580 样本大小: 50 样本编号 0.3884 0.2143 0.0402 样本不合格率 P管制图 平均值: 0.2143 标准差: 0.0580 样本大小: 50 机器调整后之数据,n=50 样本 不合格品数 不合格率 样本 不合格品数 不合格率 31 8 0.16 43 3 0.06 32 6 0.12 44 6 0.12 33 11 0.22 45 7 0.14 34 5 0.10 46 4 0.08 35 6 0.12 47 8 0.16 36 4 0.08 48 5 0.10 37 6 0.12 49 6 0.12 38 4 0.08 50 7 0.14 39 7 0.14 51 4 0.08 40 6 0.12 52 6 0.12 41 3 0.06 53 4 0.08 42 4 0.08 54 5 0.10 不合格品数总和=135,=0.1125 P管制图 平均值: 0.2143 标准差: 0.0580 样本大小: 50 0.3884 0.2143 0.0402 样本编号 样本不合格率 机器调整后之管制图 检定: 1=0.2143,α=0.05 2=0.1125 Ho: P1-P2=0 H1: P1-P2>0 Z= =0.1673 所以 Z==6.933 Z=6.933>Zα=1.645, 故acceptH1,显示不合格率经调校后已有显著改善。 由于改善成功,可以利用(样本31#~54#)之数据重新计算管制界限。 Cp= =0.1125 UCL= LCL=(设为零) 新的不合格率数据,n=50 样本 不合格品数 不合格率 样本 不合格品数 不合格率 55 7 0.14 75 6 0.12 56 8 0.16 76 8 0.16 57 5 0.10 77 11 0.22 58 6 0.12 78 9 0.18 59 4 0.08 79 7 0.14 60 5 0.10 80 4 0.08 61 2 0.04 81 5 0.10 62 3 0.06 82 2 0.04 63 4 0.08 83 1 0
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- SPC 统计 品管