1、第九章統(tǒng)計(jì)過程控制，質(zhì)量管理，講師：王曉婷參考教材：質(zhì)量管理，學(xué)習(xí)目標(biāo)，掌握過程控制的統(tǒng)計(jì)原理，應(yīng)用控制圖控制質(zhì)量， 9.1統(tǒng)計(jì)過程控制的起源和發(fā)展9.2質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)9.3控制圖的原理9.4常規(guī)控制圖的設(shè)計(jì)思想9.5用于分析和控制的控制圖9.6可識(shí)別原因的八種惡化模式的分析9.7統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)的判斷9.8常規(guī)控制圖的判斷標(biāo)準(zhǔn)的使用9.9過程能力和過程能力指數(shù)9.10常規(guī)控制圖及其應(yīng)用，本章內(nèi)容，統(tǒng)計(jì)過程控制統(tǒng)計(jì)過程控制，統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)， 基于概率統(tǒng)計(jì)，用科學(xué)的方法分析數(shù)據(jù)，得出結(jié)論：Process:有一系列由Control:控制的投入產(chǎn)出活動(dòng)，可以觀察事物的發(fā)展變化。 統(tǒng)計(jì)過程控制的基本原理和應(yīng)用

2、范圍，統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)：隨著時(shí)間的變化，過程的均值和方差保持不變。適用范圍：處于追求質(zhì)量初期的公司。當(dāng)質(zhì)量水平接近六西格瑪時(shí)，統(tǒng)計(jì)過程控制是無效的。9.1統(tǒng)計(jì)過程控制的起源和發(fā)展，創(chuàng)始人休哈特首次提出控制圖可以應(yīng)用于過程控制，這樣他就可以用數(shù)據(jù)說話。他的思想對(duì)統(tǒng)計(jì)過程控制仍有深遠(yuǎn)的影響。變異源、過程、輸出、輸入、材料、工具、操作員、設(shè)備、方法、環(huán)境、測(cè)量工具等。一般原因引起的變異占總變異的80%，戴明的紅珠實(shí)驗(yàn)，變異引起的操作問題，變異增加了不可預(yù)測(cè)性，變異降低了容量利用率變異引起的放大效應(yīng)，變異掩蓋了根本原因，使得人們很難在早期發(fā)現(xiàn)潛在問題。隨機(jī)變量x服從高斯分布，數(shù)學(xué)期望和標(biāo)準(zhǔn)方差為2。在生產(chǎn)

3、和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，許多隨機(jī)變量的概率分布可以近似地用正態(tài)分布來描述。二項(xiàng)分布和二項(xiàng)分布是重復(fù)n次的伯努利檢驗(yàn)。每個(gè)實(shí)驗(yàn)中只有兩種可能的結(jié)果，它們彼此相反。它們是獨(dú)立的期望正態(tài)分布、方差正態(tài)分布和泊松分布。泊松分布是二項(xiàng)式分布的推廣。在n個(gè)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)中，每個(gè)實(shí)驗(yàn)的成功概率為P，參數(shù)為=np。如果n，泊松分布具有相同的均值和方差。=2泊松分布表示一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生罕見事件的概率。樣本統(tǒng)計(jì)值，時(shí)間或樣本數(shù)，CL，UCL，LCL，控制圖示例，繪制直方圖，找出最大值和最小值，確定組數(shù)，確定組距離，確定每個(gè)組的邊界，確定每個(gè)組的頻率，進(jìn)行直方圖分析，直方圖，控制圖的組成，更多的數(shù)據(jù)，分布可以簡(jiǎn)單地用兩個(gè)參數(shù)來描述：

4、均值和標(biāo)準(zhǔn)差；正態(tài)分布：由和決定；均值對(duì)正態(tài)分布的影響；如果平均值增加到0，曲線向右移動(dòng)，配送中心改變；標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)正態(tài)分布的影響；標(biāo)準(zhǔn)差越大，分布越分散；標(biāo)準(zhǔn)差與質(zhì)量密切相關(guān)，反映了質(zhì)量的波動(dòng)；正態(tài)分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差之間的關(guān)系；正態(tài)分布的兩個(gè)參數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差相互獨(dú)立，不會(huì)改變曲線的形狀，即標(biāo)準(zhǔn)差不會(huì)影響數(shù)據(jù)的分布中心，即均值。注：二項(xiàng)式分布和泊松分布不具有上述特征，它們的均值和標(biāo)準(zhǔn)差不是獨(dú)立的。統(tǒng)計(jì)過程控制所應(yīng)用的正態(tài)分布原理，無論如何取值，落入(-3，3)范圍的概率為99.73%。根據(jù)控制圖的第一種解釋，如果過程正常，即分布不變，那么點(diǎn)數(shù)超過UCL的概率只有0.135%。如果過程異常，例如異

5、常的原因是車刀的磨損，加工出來的螺釘會(huì)隨著車刀的磨損而逐漸變粗變大，所以分布曲線會(huì)向上移動(dòng)，超過UCL點(diǎn)的概率會(huì)增大用數(shù)學(xué)語(yǔ)言來說，這就是小概率事件的原理：小概率事件實(shí)際上不會(huì)發(fā)生，如果發(fā)生了，就會(huì)被判斷為異常?？刂茍D是統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的圖形運(yùn)算方法。根據(jù)來源不同，質(zhì)量因素可分為人、機(jī)、料、法、環(huán)境和測(cè)量(5M1E)。根據(jù)對(duì)質(zhì)量的影響，質(zhì)量因素可分為偶然因素和異常因素。結(jié)論控制圖上的控制界限是區(qū)分均勻波和異常波的科學(xué)界限。常規(guī)控制圖的本質(zhì)是區(qū)分偶然因素和異常因素?？刂茍D的第三種解釋，穩(wěn)態(tài)，也稱為統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，即在生產(chǎn)過程中只有均勻原因而沒有不同原因的狀態(tài)，是生產(chǎn)追求的目標(biāo)。達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的方法是找出

6、不同的原因，采取措施確保它們被消除并納入標(biāo)準(zhǔn)，并且不會(huì)再次出現(xiàn)。9.4常規(guī)控制圖的設(shè)計(jì)思想，第一種錯(cuò)誤：誤報(bào)錯(cuò)誤，以真為假。第二種錯(cuò)誤：誤報(bào)錯(cuò)誤，以假亂真。為減少兩種誤差造成的損失，解決方法是根據(jù)兩種誤差造成的最小總損失確定控制圖的最佳間距。因此，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，根據(jù)“當(dāng)你指出界限時(shí)就判斷差異”的原則進(jìn)行判斷仍然是經(jīng)濟(jì)的，即使你有時(shí)會(huì)在判斷中犯錯(cuò)誤并發(fā)出錯(cuò)誤警報(bào)。經(jīng)驗(yàn)證明，休哈特提出的三種方法更好。常規(guī)控制圖的設(shè)計(jì)思路是，先確定，然后根據(jù)三種方式確定UCL和LCL，這相當(dāng)于確定虛警概率0=0.27%。為了增強(qiáng)用戶的信息，常規(guī)控制圖很小，但缺點(diǎn)是大的常規(guī)控制圖不是按照最小化兩種誤差造成的總損失的原則

7、設(shè)計(jì)的。UCL=3 CL=LCL=-3三種方式是常規(guī)控制圖的一般公式。在具體應(yīng)用中應(yīng)采取以下兩個(gè)步驟：將三種方法的公式具體化為所用的具體控制圖。在常規(guī)控制圖中有兩種情況：給出標(biāo)準(zhǔn)值(參數(shù)已知)和不給出標(biāo)準(zhǔn)值(參數(shù)未知)。規(guī)格限制和控制限制可以混合嗎？9.5分析控制圖和分析控制圖：總體參數(shù)未知，用樣本估計(jì)總體情況，尋找穩(wěn)態(tài)控制控制圖：總體參數(shù)已知，控制圖用于監(jiān)控生產(chǎn)質(zhì)量和維持穩(wěn)態(tài)。用于分析的控制圖和用于控制的控制圖之間的區(qū)別在于生產(chǎn)時(shí)間的不同。日常過程控制控制圖的用戶是不同的：管理者使用控制圖進(jìn)行分析；操作員以不同的方式使用控制圖：用于分析的控制圖首先收集數(shù)據(jù)并繪制控制界限；控制的控制圖遵循控制

8、極限，那么跟蹤點(diǎn)的功能就不同了：用控制圖分析過程，了解過程的穩(wěn)定性和能力，是對(duì)過程的事后理解；控制圖用于控制過程和保持過程的穩(wěn)定性，不同于預(yù)先對(duì)過程的預(yù)防性控制：用于分析的控制圖不是預(yù)防性的；控制圖有預(yù)防作用。9.6可以找出變質(zhì)原因的八種模式分析，以及判斷差異的標(biāo)準(zhǔn)(三種類型)。如果你指出邊界，你就可以判斷邊界上的點(diǎn)的排列是否是隨機(jī)的，并判斷由于數(shù)據(jù)分層不充分而引起的異常。9.7判斷異常的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)判斷，點(diǎn)落在控制邊界之外，有兩個(gè)可能的點(diǎn)落在控制邊界之內(nèi)，有兩種可能。此時(shí)，邊界內(nèi)m個(gè)點(diǎn)的漏警概率為total=m，這比一個(gè)點(diǎn)落在邊界內(nèi)的漏警概率小得多。根據(jù)小概率事件原理，可以判斷過程

9、處于穩(wěn)態(tài)。如果有更多的想法連續(xù)落入控制邊界內(nèi)，即使一些想法意外地超出了邊界，該過程仍然可以被判斷為穩(wěn)定狀態(tài)。9.9過程能力和過程能力指數(shù)，過程能力：處理水平滿足技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的能力，以及衡量過程處理內(nèi)在一致性的標(biāo)準(zhǔn)。通常，6表示生產(chǎn)過程中存在隨機(jī)變化和系統(tǒng)變化。如果過程僅受隨機(jī)因素影響，過程質(zhì)量特征值一般服從正態(tài)分布。PCI或Cp過程能力指數(shù)Cp=T/6=(TU-TL)/6問題：當(dāng)Cp為1時(shí)，是否意味著缺陷率為0？質(zhì)量特征標(biāo)準(zhǔn)的上下限與3一致。根據(jù)正態(tài)分布的概率函數(shù)，此時(shí)的不合格品率為0.27%。例如：過程能力指數(shù)的計(jì)算，過程平均值為325，標(biāo)準(zhǔn)偏差為15，標(biāo)準(zhǔn)上限為380，下限為270，什么是Cp

10、？單側(cè)規(guī)格的過程能力指數(shù)(Cpu=(tu-)/3Cpl=(-TL)/3偏移CpK=min(CpU，cpl)的過程能力指數(shù)，9.10常規(guī)控制圖及其應(yīng)用，測(cè)量控制圖：均值-極差控制圖，均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖，中值-極差控制圖，單值-移動(dòng)極差控制圖。計(jì)數(shù)控制圖：不合格品率控制圖、不合格品數(shù)控圖、單位產(chǎn)品不合格數(shù)控圖、不合格數(shù)控圖、常規(guī)控制圖應(yīng)用實(shí)例，根據(jù)合理分組原則，取25組初步數(shù)據(jù)計(jì)算各分組的平均值和極差，計(jì)算所有觀測(cè)值的總平均值和平均極差，計(jì)算極差圖和均值圖的控制線，繪制控制圖。過程能力分析擴(kuò)展了上述均值-極差圖的控制極限，從而實(shí)現(xiàn)過程的日?？刂?。樣本觀察頻率分布統(tǒng)計(jì)，樣本觀察直方圖繪制，在直方圖中

11、，沒有時(shí)間維度，不可能觀察是否有過程變化，樣本觀察均值趨勢(shì)繪制，均值在第17個(gè)樣本左右開始向上漂移。該過程不受統(tǒng)計(jì)控制，圖表的繪制受測(cè)量值數(shù)據(jù)的控制，測(cè)量值數(shù)據(jù)是可以用連續(xù)標(biāo)尺測(cè)量的數(shù)據(jù)，如長(zhǎng)度、重量、時(shí)間和距離。最常用的測(cè)量值數(shù)據(jù)控制圖是均值控制圖和極差控制圖。平均值用于監(jiān)控過程的中心；量程是用來方便地測(cè)量變化的，特別是當(dāng)工廠的一線工人手工完成控制圖的計(jì)算，建立均值圖和R圖，收集數(shù)據(jù)，通常收集25-30個(gè)樣本時(shí)。樣本量通常為3-10，最常用的是5。樣本號(hào)用k表示，n表示樣本大小。對(duì)于樣本1，計(jì)算平均值和范圍，并在各自的圖表上繪制樣本1的值。計(jì)算樣本的總體平均值和平均范圍。這兩個(gè)值分別指定圖形的中心線和R圖形的中心線。平均范圍和總體均值用于計(jì)算控制上限(UCL)和控制下限(LCL)，并分析均值圖和R圖。要確定一個(gè)過程是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，首先要分析R圖，因?yàn)槠骄鶊D的控制極限取決于平均范圍。當(dāng)在R圖中建立統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)時(shí)，可以觀察均值圖的形狀和控制圖。當(dāng)過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)時(shí)，點(diǎn)隨機(jī)落在控制極限之間。它沒有顯示任何可識(shí)別的形式。沒有超出控制極限的點(diǎn)。中心線上的點(diǎn)數(shù)與下側(cè)的大致相同。大多數(shù)但不是所有的點(diǎn)都接近中心線，只有少數(shù)點(diǎn)接近控制極限?？刂茍D判斷規(guī)則只適用于幾種特殊的測(cè)量值控制圖。均值和標(biāo)準(zhǔn)差圖表是比極端范圍更敏感和更好的過