统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(一)
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1、统计过程控制(SPC)包含两方面:①利用控制图分析过程的稳定性;②计算过程能力指数,对过程质量进行评价。
主要工具就是控制图。
2、SPC发源于美国。
休哈特《加工产品质量的经济控制》标志着过程控制的开始。
3、统计过程诊断(SPD)是20世纪80年代发展起来的。
4、世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出来的不合格率(p)控制图5、小概率事件原理:小概率事件在一次实验中几乎不可能发生,若发生判断为异常。
6、控制图是用于监控过程质量是否处于统计控制过程的图7、常规控制图包括中心线、控制限、描点序列。
控制限的作用就是区分偶然波动与异常波动。
8、偶因是过程固有的,始终存在的,对质量的影响微小,但难以除去。
异因不是过程国有的,有时存在,有时不存在,对质量影响打,但不难除去。
9、过程处于统计状态控制时,只有偶因,而无异因产生的变异;点子落在控制限外的概率很小。
10、为控制产品不合格数,可选用的控制图有p图和np图11、为控制产品有瑕疵数,可选用的控制图有c图和u图12、根据5M1E内容,当人、机、料、法、测、环任何一个变动时,控制限需重新制定。
一、常规控制图的分类及应用场合:计数值控制图包括计件值和计点值控制图二、X−R图:(国标规定先作R图)计算步骤:1、取预备数据①取20~25个子组②子组大小一般为4或5,过程稳定性好的话,子组间隔可以扩大。
③同一子组的数据必须在同样的生产条件下取得,故要求在短间隔内来取。
2、计算各个子组的平均是X i和极差R i3、计算样本总均值X̿与平均样本极差R4、计算R图控制限、X控制限,并作图。
5、将子组中的预备数据(R i)在R图中打点,判稳。
若稳进行步骤6;若不稳,除去可查明原因后转入步骤3,即重新计算X̿与R6、将子组中的预备数据(X i)在X图中打点,判稳。
若稳进行步骤;若不稳,除去可查明原因后转入步骤3,即重新计算X̿与R7、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求若过程能力指数满足技术要求,则转入步骤8;若过程能力指数不满足技术要求,则需调整过程直至满足技术要求为止;8、延长X−R的控制线,作控制用控制图,进行日常管理。
1、统计过程控制(SPC)包含两方面:①利用控制图分析过程的稳定性;②计算过程能力指数,对过程质量进行评价。
主要工具就是控制图。
2、SPC发源于美国。
休哈特《加工产品质量的经济控制》标志着过程控制的开始。
3、统计过程诊断(SPD)是20世纪80年代发展起来的。
4、世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出来的不合格率(p)控制图5、小概率事件原理:小概率事件在一次实验中几乎不可能发生,若发生判断为异常。
6、控制图是用于监控过程质量是否处于统计控制过程的图7、常规控制图包括中心线、控制限、描点序列。
控制限的作用就是区分偶然波动与异常波动。
8、偶因是过程固有的,始终存在的,对质量的影响微小,但难以除去。
异因不是过程国有的,有时存在,有时不存在,对质量影响打,但不难除去。
9、过程处于统计状态控制时,只有偶因,而无异因产生的变异;点子落在控制限外的概率很小。
10、为控制产品不合格数,可选用的控制图有p图和np图11、为控制产品有瑕疵数,可选用的控制图有c图和u图12、根据5M1E内容,当人、机、料、法、测、环任何一个变动时,控制限需重新制定。
一、常规控制图的分类及应用场合:计数值控制图包括计件值和计点值控制图二、图(国标规定先作R图)计算步骤:1、取预备数据①取20~25个子组②子组大小一般为4或5,过程稳定性好的话,子组间隔可以扩大。
③同一子组的数据必须在同样的生产条件下取得,故要求在短间隔内来取。
2、计算各个子组的平均是和极差3、计算样本总均值与平均样本极差4、计算图控制限、5、将子组中的预备数据()在R图中打点,判稳。
若稳进行步骤6;若不稳,除去可查明原因后转入步骤3,即重新计算与6、将子组中的预备数据()在图中打点,判稳。
若稳进行步骤;若不稳,除去可查明原因后转入步骤3,即重新计算与7、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求若过程能力指数满足技术要求,则转入步骤8;若过程能力指数不满足技术要求,则需调整过程直至满足技术要求为止;8、延长的控制线,作控制用控制图,进行日常管理。
SPC统计过程控制一.SPC统计过程控制概论产品质量的统计观点认为,过程质量在各种影响因素的制约下,呈现波动(变异性),但过程质量的波动并非漫无边际,在一定范围内,过程质量的波动呈现统计规律性。
SPC(Statistical process Control)统计过程控制,就是根据过程质量的统计规律性这一原则,利用统计技术对过程的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目的。
SPC中的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法。
一般而言,主要是指控制图的应用。
二.控制图定义控制图(control chart),又称管制图、休哈特图。
是美国休哈特博士于1924年发明的。
控制图是区分过程中的异常波动和正常波动,并判断过程是否处于控制状态的一种工具。
三.控制图原理过程处于统计控制状态时(也即受控状态),产品总体的质量特性数据的分布一般服从正态分布,即X~N(μ,б2)(注:μ——过程均值,б——过程标准差)。
质量特性值落在μ±3б范围内的概率约为99.73%,落在μ±3б以外的概率只有0.27%,因此可用μ±3б作为上下控制界限,以质量特性数据是否超越这一上下界限以及数据的排列情况来判断过程是否处于受控状态,这就是控制图原理若计叫心线为CL,上控制限为UCL,下控制限为LCL,则有CL=μUCL=μ+3бLCL=μ-3б控制图的基本形式如下图所示UCLCLLCL四.控制图的种类1按照用途分(1)分析用控制图分析用控制图主要用来分析:a过程是否处于统计稳态b过程能力是否适宜。
如发现异常(过程失控或过程能力不足),则应找出原因,采取措施,使过程达到稳定。
过程处于稳态后,才可将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。
(2)控制(管理)用控制图。
控制用控制图由分析用控制图转化而来。
它用于使过程保持稳态,预防不合格的产生。
控制用控制图的应用规则:按规定的取样方法获得数据,通过打点观察,控制异常原因的出现——当点子分布出现异常,说明工序质量不稳定,此时应及时找出原因,消除异常因素,使工序恢复到正常的控制状态。
统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(完整版) 目录:统计过程控制(SPC )与休哈特控制图(一)第一章 统计过程控制(SPC ) 一、什么是SPC二、SPC 发展简史三、什么是SPCD 与SPCDA? 四、SPC 和SPCD 的进行步骤五、宣贯ISO9000国际标准与推行SPC 和SPCD 的关系第二章 控制图原理 一、控制图的重要性 二、什么是控制图三、控制图原理的第一种解释 四、控制图原理的第二种解释 五、控制图是如何贯彻预防原则的 第三章两类错误和3σ方式 一、两类错误 二、3σ方式第四章分析用控制图与控制用控制图 一、分析用控制图与控制用控制图 二、哈特控制图的设计思想 三、判断稳态的准则 四、判断异常的准则统计过程控制(SPC )与休哈特控制图(二)第五章休哈特控制图一、特控制图的种类及其用途 二、应用控制图需要考虑的一些问题 三、-R(均值-极差)控制图 四、-s(均值-标准差)控制图 五、Xmed-R(中位数-极差)控制图x x六、x-Rs(单值-移动极差)控制图七、p{不合格晶率)控制图八、pn(不合格晶数)控制图九、c(缺陷数)控制图十、u(单位缺陷数)控制图十一、计量值控制图与计数值控制图的比较统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(三)第六章通用控制图一、标准变换与通用图二、直接打点法三、Pt(通用不合格晶率)控制图和pnt(通用不合格品数)控制图四、Ct(通用缺陷数)控制图和Ut(通用单位缺陷数)控制图第七章两种质量诊断理论一、两种质量诊断理论二、两种质量三、两种质量诊断理论的思路四、两种控制图的诊断五、两种工序能力指数的诊断统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(四)第八章排列图法和因果图法一、排列图法三、其它常用的图表第九章直方图法一、什么是直方图二、直方图的作法三、直方图的观察分析四、直方图的定量描述五、直方图与分布曲线六、直方图法在应用中常见的错误和注意事项第十章散布图法一、什么是散布图二、散布图的作图方法三、散布图的判断分析四、散布图法在应用中应注意的事项统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(一)这里介绍SPC,控制图的重要性,控制图原理,判稳及判异准则,休哈特控制图,通用控制图。
统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(一)这里介绍SPC,控制图的重要性,控制图原理,判稳及判异准则,休哈特控制图,通用控制图。
第一章统计过程控制(SPC)一、什么是SPCSPC是英文Statistical Process Control的字首简称,即统计过程控制。
SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调全过程的预防。
SPC给企业各类人员都带来好处。
对于生产第一线的操作者,可用SPC方法改进他们的工作,对于管理干部,可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的传统的矛盾,对于领导干部,可用SPC方法控制产品质量,减少返工与浪费,提高生产率,最终可增加上缴利税。
SPC的特点是:(1)SPC是全系统的,全过程的,要求全员参加,人人有责。
这点与全面质量管理的精神完全一致。
(2) SPC强调用科学方法(主要是统计技术,尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。
(3)SPC不仅用于生产过程,而且可用于服务过程和一切管理过程。
二、SPC发展简史过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特(W. A.Shewhart)提出。
今天的SPC与当年的休哈特方法并无根本的区别。
在第二次世界大战后期,美国开始将休哈特方法在军工部门推行。
但是,上述统计过程控制方法尚未在美国工业牢固扎根,第二次世界大战就已结束。
战后,美国成为当时工业强大的国家,没有外来竞争力量去迫使美国公司改变传统方法,只存在美国国内的竞争。
由于美国国内各公司都采用相似的方法进行生产,竞争性不够强,于是过程控制方法在1950~1980年这一阶段内,逐渐从美国工业中消失。
反之,战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W. Ed- wards Deming)博士,将SPC的概念引入日本。
从1950~1980年,经过30年的努力,日本跃居世界质量与生产率的领先地位。
美国著名质量管理专家伯格(Roger W. Berger)教授指出,日本成功的基石之一就是SPC。
在日本强有力的竞争之下,从80年代起,SPC在西方工业国家复兴,并列为高科技制(之一。
例如,加拿大钢铁公司(STELCO)在1988年列出的该公司七大高科技方向如下:(1)连铸,(2) 炉外精炼钢包冶金站,(3) 真空除气,(4) 电镀钵流水线,(5) 电子测量,(6) 高级电子计算机,(7) SPC。
美国从20世纪80年代起开始推行SPC。
美国汽车工业已大规模推行了SPC,如福特汽车公司,通用汽车公司,克莱斯勒汽车公司等,上述美国三大汽车公司在ISO9000的基础上还联合制定了QS9000标准,在与汽车有关的行业中,颇为流行。
美国钢铁工业也大力推行了SPC,如美国LTV钢铁公司,内陆钢铁公司,伯利恒钢铁公司等等。
三、什么是SPCD与SPCDA?SPC迄今已经经历了三个发展阶段,即:SPC,SPCD及SPCDA。
1.第一阶段为SPC。
SPC是美国休哈特在20世纪二、三十年代所创造的理论,它能以便人们采取措施,消除异常,恢复过程的稳定。
这就是所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,谓统计过程控制。
2.第二个阶段为SPCD。
SPCD是英文Statistical Process Control and Diagnosis的字首简称,即统计过程控制与诊断。
SPC虽然能对过程的异常进行告警,但是它并不能告诉我们是什么异常,发生于何处,即不能进行诊断。
1982年我国张公绪首创两种质量诊断理论,突破了传统的美国休哈特质量控制理论,开辟了统计质量诊断的新方向。
从此SPC上升为SPCD,SPCD是SPC 的进一步发展,也是SPC的第二个发展阶段。
1994年张公绪教授与其博士生郑慧英博士提出多元逐步诊断理论,1996年张公绪教授又提出两种质量多元诊断理论,解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。
目前SPCD已进入实用性阶段,我国仍然居于领先地位。
3.第三个阶段为SPCDA。
SPCD也是英文Statistical Process Control,Diagnosis and Adjustment 的字首简称,即统计过程控制、诊断与调整。
正如同病人确诊后要进行治疗,过程诊断后自然要加以调整,故SPCDA是SPCD的进一步发展,也是SPC的第三个发展阶段。
这方面国外刚刚起步,他们称之为ASPC(Algorithmic Statistical Process Control,算法的统计过程控制),目前尚无实用性的成果。
张公绪教授与他的博士生也正在进行这方面的研究。
四、SPC和SPCD的进行步骤进行SPC和SPCD有下列步骤:步骤1::培训SPC和SPCD。
培训内容主要有下列各项:SPC的重要性,正态分布等统计基本知识,质量管理七种工具,其中特别是要对控制图深入学习,两种质量诊断理论,如何制订过程控制网图,如何制订过程控制标准等等。
步骤2:确定关键变量(即关键质量因素)。
具体又分为以下两点:(1)对全厂每道工序都要进行分析(可用因果图),找出对最终产品影响最大的变量,即关键变量(可用排列图)。
如美国LTV钢铁公司共确定了大约20000个关键变量。
(2)找出关键变量后,列出过程控制网图。
所谓过程控制网图即在图中按工艺流程顺序将每道工序的关键变量列出。
步骤3:提出或改进规格标准。
具体又分为以下两点:(1)对步骤2得到的每一个关键变量进行具体分析。
(2)对每个关键变量建立过程控制标准,并填写过程控制标准表。
过程控制标准表本步骤最困难,最费时间,例如制定一个部门或车间的所有关键变量的过程控制标准,大约需要两个多人年(即一个人要工作量年多)。
步骤4:编制控制标准手册,在各部门落实。
将具有立法性质的有关过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册,使各道工序使用。
如美国LTV公司共编了600本上述手册。
步骤 5:对过程进行统计监控。
主要应用控制图对过程进行监控。
若发现问题,则需对上述控制标准手册进行修订,及反馈到步骤4。
步骤6::对过程进行诊断并采取措施解决问题。
可注意以下几点:(1)可以运用传统的质量管理方法,如七种工具,进行分析。
(2)可以应用诊断理论,如两种质量诊断理论,进行分析和诊断。
(3)在诊断后的纠正过程中有可能引出新的关键质量因素,即反馈到步骤2,3,4 。
推行SPC的效果是显著的。
如美国率LTV公司1985年实施了SPC后,劳动生产率提高了20%以上。
五、宣贯ISO9000国际标准与推行SPC和SPCD的关系ISO9000一1994年新版与1987年初版相比校,有三个强调:(1) 强调“把一切都看成过程",(2) 强调“预防", (3) 强调“统计技术的应用是不可剪裁的"。
其实,这三者是互相联系、密切不可分的。
众所周知,质量管理这门学科有个重要的特点,即对质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学方法和科学措施来加以保证。
例如,强调预防就要应用统计方法(主要是应用SPC 和SPCD)和科学措施来保证它的实现。
这样,后两个强调是紧密联系着的。
其次,SPC即统计过程控制,故第一个强调也与后二者联系起来了。
所以这三个强调是互相联系、密不可分的。
企业推行ISO9000应该注意到这三个强调,在思想上应该明确:SPC和SPCD是推行ISO9000的基础。
第二章控制图原理一、控制图的重要性贯彻预防原则是依靠推行SPC和SPCD来实现的,而居QC七个工具核心地位的控制图是 SPC 和SPCD的重要工具。
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日本各行各业的中小型工厂,结果发现平均每家工厂使用137张控制图,这个数字对于我们推行SPC和SPCD是有一定的参考意义的。
可以说,工厂中使用控制图的张数在某种意义上反映了管理现代化的程度。
二、什么是控制图控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。
图上有中心线(CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL),并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列,参见控制图示例图。
三、控制图原理的第一种解释假定某车间有部车床车制直径为10mm的机螺丝。
为了了解机螺丝的质量,从车制好的机螺丝中抽出100个,测量并记录其直径数据,如表所示。
机螺丝直径数据(mm)直方高度与该组的频数成正比。
机螺丝直径直方图直方图趋近光滑曲线将各组的频数用数据总和N=100除,就得到各组的频率,它表示机螺丝直径属于各组的可能性大小。
显然,各组频率之和为1。
若以直方面积来表示该组的频率,则所有直方分布曲线正态分布曲线面积总和也为1。
这时,直方的高=直方面积/组距=频率/组距=频数/(N×组距)。
因此,无论纵坐标取为频率或频率/组距,各直方的高都与频数成正比。
故机螺丝直径直方图所示的直方图仍可用,只要再作一条频率纵轴和一条直方面积表示频率的纵轴,见直方图趋近光滑曲线图。
如果数据越多,分组越密,则机螺丝直径直方图的直方图也越趋近一条光滑曲线,如直方图趋近光滑曲线图所示。
在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲线,它反映了产品质量的统计规律,如分布曲线图所示。
在质量特性值为连续值时,最常见的典型分布为正态分布。
例如机螺丝直径直方图中机螺丝直径的分布就是如此,它的特点是中间高、两头低、左右对称并延伸至无限。
正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。
正态分布有一个结论对质量管理很有用,即无论均值μ和标准差σ。
取何值,产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73,于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%= 0.27%,而超过一侧,即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1‰,如正态分布曲线图。
这个结论十分重要。
美国休哈特就根据这一事实提出了控制图。
控制图的演变过程参见控制图的演变图。
首先把正态分布曲线图按顺时针方向转90°成下图(控制图的演变a图),由于上下的数值大小不合常规,故再把控制图的演变图上下翻转180°而成下图(控制图的演变b图),这样就得到一张控制图,具体说是单值( χ)控制图。
现在结合机螺丝的例子来说明控制图的原理。
设已知机螺丝直径的标准差为0.26mm,现从上表的数据算得样本均值x=10.10mm,于是有μ+3σ≈x+3σ=10.00+3×0.26=10.78(mm)μ≈x=10.00(mm)μ-3σ≈x-3σ=10.00-3×0.26=9.22(mm)参见x控制图。
称μ+3σ为上控制界,记为UCL,称μ为中心线,记为CL,称μ-3σ为上控制界,记为LCL。