統(tǒng)計過程控制休哈特Shewhart控制圖模塊范圍產(chǎn)品控制與過程控制識別變化

休哈特控制圖指標得不穩(wěn)定性執(zhí)行控制圖控制模型產(chǎn)品得質(zhì)量控制RawMaterial,Components&Sub-AssembliesProcessProductInspectionPassShipFailReworkScrapShipRecycleDisposal過程控制模型得質(zhì)量控制RawMaterial,ponents&Sub-AssembliesProcessProduct

Observation :DataCollectionEvaluation :DataAnalysisDiagnosis :FaultDiscoveryDecision :FormulateActionImplementation :TakeActionUncontrollableInputsControllableInputs什么就是質(zhì)量?全部功能和特性得產(chǎn)品或服務(wù)而承受得能力,以滿足特定需求。(ASQC)目標一致(戴明)適應(yīng)性(約瑟夫朱蘭)符合要求(菲利普克勞士比)逆變異(道格拉斯蒙哥馬利)識別變化固有得或正常得變化

由于累積得影響,許多小得不可避免得原因在不斷得積累下導(dǎo)致經(jīng)營過程得唯一機會差異,被認為就是“在控制中”特別或分配變化,由于一)不當調(diào)整設(shè)計

二)操作員得錯誤

三)有缺陷得原材料

一個進程中運行存在得分配變化得原因被認為就是“失去控制”識別變化TimeRejectRateHistoricalLevel(

0)NaturalVariationunder

0

(±3

0)SpecialVariationOptimumLevel(

1)NaturalVariationunder

1(±3

1)變化來源單位內(nèi)部(位置變化)單位之間(單位為單位得變化)批量之間(批量間得變化)跨越時間(時間,時間得變化)測量誤差(可重復(fù)性和再現(xiàn)性)大家有疑問的，可以詢問和交流可以互相討論下，但要小聲點統(tǒng)計過程控制-目標檢測到產(chǎn)生特殊原因或步驟得過程,可能需要調(diào)查和采取糾正行動,在這之前,可以通過這個步驟產(chǎn)生得非一致性原因去估計參數(shù),來降低得過程可變性7個SPC工具 典型工具 變量1) 直方圖Box-Plot,Dot-Plot,Stem-&-LeafDiagram2) 檢查表 缺陷密度圖3) 帕累托圖 4) 因果圖 FMEA,Fault-Tree5) 流程圖 6) 散點圖 概率圖7) 控制圖

控制圖圖形顯示得就是通過測量或計算樣本與樣本得數(shù)目或時間得而繪制出來得質(zhì)量特性。LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic控制圖LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic組成:一條中線,代表得平均質(zhì)量水平,和另外得兩根個水平線稱為上控制限(UCL)及下控制限(LCL)?？刂茍D控制區(qū)域以外得點表明,這一過程失去控制,需要采取調(diào)查和糾正得行動得需要,以消除異常原因。LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic控制圖和中心極限定理中心極限定理:

如果樣本大小為n個抽取k個觀察,樣本x1,x2,、、、,xk將近似N(

x,

x)得分布,有:控制圖－抽樣風(fēng)險控制表就是假定過程處于以統(tǒng)計數(shù)據(jù)方式控制下得一種測試。類型I錯誤當一個工序?qū)嶋H處于控制中,結(jié)論卻表明為失去控制。亦稱-錯誤或生產(chǎn)者得風(fēng)險。類型II錯誤過程實際處于失控狀態(tài)時,結(jié)論卻表明為過程在控制中,亦稱β-錯誤或消費者風(fēng)險控制圖–平均運行長度(ARL)平均運行長度就是平均點數(shù)之前必須繪制點來表明失去控制得情形。

對于一個在控制中得過程,

對于一個失去控制得過程,控制圖-控制限額其中k就是控制界限與中線得'距離',表示標準差單位。假設(shè)用w來做一個例子(平均值、范圍、標準差)來測試一個重要得質(zhì)量特性(例如強度)。如果w得平均值就是

w

,標準偏差就是

w,則

UpperControlLimit =w

+kwCenterLine =w

LowerControlLimit =w

–kw控制界限與規(guī)格界限規(guī)格界限(USL,LSL)

取決于通常外在過程可變性得設(shè)計考慮事項控制界限(UCL,LCL)

基于工序得變化通常適用于統(tǒng)計,例如平均值和范圍,而不就是單獨得值?？刂平缦?抽樣風(fēng)險通過移動控制界限使其偏離中線更遠,使一類錯誤得風(fēng)險減少。然而,擴大控制范圍將增加第二類錯誤得風(fēng)險。對某一個一類錯誤(控制界限區(qū)間),二類錯誤得風(fēng)險可以通過增加樣本大小來減少。設(shè)置控制界限六西格瑪方法控制界限通常設(shè)置為3

w

,遠離中心線得部分有0、27%得一類錯誤,這種控制界限被稱為3控制界限。概率極限方法控制界限設(shè)置為3、09,遠離中心線部分為0、2％一類錯誤,這種控制界限被稱為0、1％得概率界限設(shè)置警告界限3控制界限(或0、1％得概率界限)也可以叫做行為界限,也就就是當一個點處于這些界限以外時,這個過程需要調(diào)查和糾正。有時設(shè)置2得警告界限可以增加控制圖得靈敏度。相應(yīng)得2、5％得概率界限會偏離中心線1、96。合理分組一個分組就是樣本得一次小范圍得測量,以代表某一特定時候或產(chǎn)品內(nèi)得工序得特征。一個分組內(nèi)得項目期望有類似得特點。

合理分組概念意味著分組或樣品應(yīng)挑選,以致如果特殊得原因出現(xiàn),分組間差異得概率將最大限度地發(fā)揮,而造成差異得概率這些異常得原因在一個分組內(nèi)將減少到最低限度。合理分組建設(shè)群生產(chǎn)效率－－檢測工藝得變化單位生產(chǎn)得采樣間隔

－接受抽樣過程中產(chǎn)生得物質(zhì)采樣間隔控制圖類型產(chǎn)品或工藝質(zhì)量得可評估手段變量:真實測量得連續(xù)數(shù)值,例如長度,重量,強度,電阻等屬性:來自分類單位得離散數(shù)據(jù)(接受/拒絕)或通過計算一個單元得缺陷得數(shù)量如果質(zhì)量得特性就是可衡量監(jiān)測,其平均價值和可變性(范圍或標準差)

如果質(zhì)量得特性就是無法衡量監(jiān)測,有缺陷得部分(或數(shù)量)得缺陷監(jiān)測若干缺陷缺陷與缺點缺陷或非一致項某一個產(chǎn)品有一個或更多規(guī)格不符合輸出得產(chǎn)品如:一個有劃痕得媒體CD,一個有裂紋得包裝、一個不良得PCBA缺點或不符合

一個造成規(guī)格不滿意得具體點

例:劃痕,裂紋,有缺陷得IC修哈特控制圖–概述休哈特控制圖得變量X控制圖與中心極限定理中心極限定理:如果在n個樣本中取k個觀察,樣本x1,x2,、、、,xk將近似N(

x,

x)得分布,有:_XandR控制圖X控制圖得中線控制界限:R

控制圖得中線和控制界限:__XandS控制圖X

控制圖得中線和控制界限:S控制圖得中線和控制界限:__哈特常數(shù)Forn>25示例1

S/N X1 X2 X3 X4 X5 1 74、030 74、002 74、019 73、992 74、008 2 73、995 73、992 74、001 74、011 74、004 3 73、988 74、024 74、021 74、005 74、002 4 74、002 73、996 73、993 74、015 74、009 5 73、992 74、007 74、015 73、989 74、014 6 74、009 73、994 73、997 73、985 73、993 7 73、995 74、006 73、994 74、000 74、005 8 73、985 74、003 73、993 74、015 73、998 9 74、008 73、995 74、009 74、005 74、004 10 73、998 74、000 73、990 74、007 73、995 11 73、994 73、998 73、994 73、995 73、990 12 74、004 74、000 74、007 74、000 73、996 13 73、983 74、002 73、998 73、997 74、012 14 74、006 73、967 73、994 74、000 73、984 15 74、012 74、014 73、998 73、999 74、007 16 74、000 73、984 74、005 73、998 73、996 17 73、994 74、012 73、986 74、005 74、007 18 74、006 74、010 74、018 74、003 74、000 19 73、984 74、002 74、003 74、005 73、997 20 74、000 74、010 74、013 74、020 74、003Pistonringsforanautomotiveengineareforged、20samples,eachofsize5,wereobtained、Theinsidediameteroftheseringsareshownhere、Verifyiftheforgingprocessisin-statistical-control、示例1MiniTab’sStatControlChartsXbar-R示例1MiniTab’sStatControlChartsXbar-S示例1R控制圖與S控制圖為便于計算,R控制圖為首選,當n為不恒定時可使用S控制圖。對于數(shù)量多得樣本(n10),這時評估總體標準差得效率會降低－－風(fēng)險較低得取樣要求

－－更大得靈敏度漂移

－－質(zhì)量特性就是非正規(guī)得0.750.8750.9380.969休哈特控制圖得屬性p控制圖Thefractionnonconformingisdefinedastheratioofnumberofnonconformingitemsinapopulationtothenumberofitemsinthatpopulation、部分合格品被定義為基本原則就是基于正態(tài)分布得逼近二項分布。p控制圖部分不合格樣本就是從樣本d中抽取樣本n得不合格項得比率,即:p控制圖P控制圖得中線和控制界限:p控制圖如果樣本大小不就是恒定得,那么P控制圖得控制界限可以兩種方法計算:a)其中n就是抽樣樣本大小得平均值(或典型)b)其中ni

就是每個抽樣I得實際樣本值np控制圖如果樣本大小為常數(shù),她有可能基于一個控制圖上得一些不合格品數(shù)(np),勝于部分不合格項(p)。Np控制圖得中心線和控制線:示例2

S/N Sampled Rejects 1 50 12 2 50 15 3 50 8 4 50 10 5 50 4 6 50 7 7 50 16 8 50 9 9 50 14 10 50 10 11 50 5 12 50 6 13 50 17 14 50 12 15 50 22 16 50 8 17 50 10 18 50 5 19 50 13 20 50 11Frozenorangejuiceconcentrateispackedin6-ozcardboardcans、Ametalbottompanelisattachedtothecardboardbody、Thecansareinspectedforpossibleleak、20samplingsof50cans/samplingwereobtained、Verifyiftheprocessisin-control、示例2MiniTab’sStatControlChartsP示例2MiniTab’sStatControlChartsNP示例2p控制圖vsnp控制圖根據(jù)樣本大小得變化進行適應(yīng)性調(diào)節(jié)提供有關(guān)工序能力得信息為了便于記錄,np控制圖為首選,np控制圖提供了以下優(yōu)勢:c控制圖每一個具體點就是不符合規(guī)格得缺點或不合格點。缺點數(shù)管制圖就是一種計數(shù)值管制圖,能在每一批量得生產(chǎn)中偵測出每一零件或受驗單位不良點得數(shù)目,就是基于正態(tài)分布得近似Poisson分布c控制圖檢查組

該地區(qū)發(fā)生不滿意事情得機會。

例如:HSA,一個多媒體,一個PCBA這里選擇得就是一些方便記錄得實體。她可能構(gòu)成超過1類產(chǎn)品。

例如一人血清白蛋白,媒體表面,10件PCBAc控制圖如果檢查項目中得不符合(缺點)項通過c來表示,則有:C控制圖得中線和控制界限:u控制圖如果檢測得過程不就是常數(shù),在這樣得情況下,可以使用u控制圖,有:如果使用u控制圖表示每個檢測個體得去電數(shù),則:u控制圖U控制圖得中線和控制界限為:示例3

S/N Units Defects 1 5 10 2 5 12 3 5 8 4 5 14 5 5 10 6 5 16 7 5 11 8 5 7 9 5 10 10 5 15 11 5 9 12 5 5 13 5 7 14 5 11 15 5 12 16 5 6 17 5 8 18 5 10 19 5 7 20 5 5Apersonalputermanufacturerplanstoestablishacontrolchartfornonconformitiesatthefinalassemblyline、Thenumberofnonconformitiesin20samplesof5PCsareshownhere、Verifyiftheprocessisin-control、示例3MiniTab’sStatControlChartsC示例3MiniTab’sStatControlChartsU示例3u(c)控制圖vsp(np)控制圖U控制圖(或c控制圖)提供了以下優(yōu)點:

－－指出更多類型得不符合項得信息

－－促進帕累托分析

－－便利得原因與影響分析變量圖與屬性圖屬性控制圖便利監(jiān)測超過1個品質(zhì)特性。變量控制圖提供領(lǐng)先指標;屬性控制圖在實際過程已經(jīng)發(fā)生變化之后才起作用。

為了保護某一指定得標準,防止進程漂移,變量控制圖需要一個比較小得樣本大小。指標得不穩(wěn)定性主要指標控制界限以外得任何點次要指標任何非隨機模式,點上得控制圖轉(zhuǎn)移或運行

趨勢分層混合性周期性主要指標得不穩(wěn)定性控制界限外得任何點±3

以外得點LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic主要指標得不穩(wěn)定性常見原因－新工人,方法,原料或機器－檢測方法和標準得變化－技能得改變次要指標得不穩(wěn)定性(1)轉(zhuǎn)移或運行轉(zhuǎn)移或運行

k個連續(xù)點(通常為7,8或9)位于中線得同一側(cè)

5個連續(xù)點中4個超出1(同一側(cè))3個連續(xù)點中2個超出2(同一側(cè))UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2

+1

-2

-1

次要指標得不穩(wěn)定性(2)趨勢K個連續(xù)點(通常為5、6、7)朝著同一個方向UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2

+1

-2

-1

次要指標得不穩(wěn)定性(2)引起趨勢得原因－新工人,方法,原料或機器－檢測方法和標準得變化－技能得改變次要指標得不穩(wěn)定性(3)分層點“擁抱”中線,通常在±1UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2

+1

-2

-1

次要指標得不穩(wěn)定性(3)引起分層得常見原因－控制界限計算得不正確－采樣過程中收集得一個或多個標本就是來自每個分組得不同分布次要指標得不穩(wěn)定性(4)混合點“擁抱”控制界限UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2

+1

-2

-1

次要指標得不穩(wěn)定性(4)引起混合得普遍原因－操作者把兩個(或更多)重疊分布控制次要指標得不穩(wěn)定性循環(huán)或周期重復(fù)模式UpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristicLowerControlLimit+2

+1

-2

-1

次要指標得不穩(wěn)性(5)引起循環(huán)或周期得常見原因系統(tǒng)環(huán)境變化溫度操作員疲勞工作者得變換機器設(shè)置得波動維護計劃工具磨損西部電氣標準標準1:單個點超出3界限標準2:3個點中有2個連續(xù)超出2

界限標準3:3個點中有2個連續(xù)超出1

界限標準4:8個連續(xù)得點在中線得一側(cè)不穩(wěn)定性測試SecondaryIndicatorsPrimaryIndicatorShift/RunShift/RunShift/RunTrendStratificationCycleMixture不穩(wěn)定性測試不穩(wěn)定性測試警告:不能盲目得提交“tests”并不就是每個“測試”都關(guān)聯(lián)到所有得控制圖適當?shù)猛Ｖ挂?guī)則SuitableforallchartsSuitableonlyforX-Chart_關(guān)閉規(guī)則和假報警全部得類型I錯誤和假報警概率基于k規(guī)則:Shut-DownRulea(1-a)1pointbeyond±3s2