SPC统计过程控制作业指导书.docx
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SPC统计过程控制作业指导书
统计过程控制作业指导书
(SPC)
1排列图
1.1作用:
找出存在的主要问题。
1.2应用:
可用于过程、产品和设备等,如不符合、不合格现象和设备故障等。
1.3方法步骤
1.3.1统计存在的问题
将过程、产品检查检验和设备运行检查中发现的问题进行分类统计,记入下表:
序号
项目
频数
累积数
累积%
1
发生问题1
2
——————
合计
说明:
a)频数为问题发生的次数;累积数为发生的问题的累计数;累积%为累积数与频数总和之比。
b)统计时频数从多到少依次填入表内。
1.3.2画排列图
排列图有三个坐标轴:
左纵轴为频数,右纵轴为累积%,横轴为发生的问题,如下图:
频数累积%
100
50
00
问题1问题2问题3问题4问题5
在合理选取坐标值后,将1.3.1的统计数据画入上图,即得排列图。
1.3.3确定存在的主要问题
一般将排列图中造成累积%达到70~80%的问题列为主要问题。
然后针对该问题运用因果图分析原因。
2因果图(鱼刺图)
2.1作用:
找出存在问题的原因。
2.2应用:
可用于过程、产品和设备等,如不符合、不合格现象和设备故障原因分析等。
2.3方法步骤
2.3.1由有关部门负责将“存在问题”和“人、机、料、法、环”五个因素画在平面图上构成因果图(鱼刺图)骨架,如下图:
料机人
原因1原因1原因1
原因2原因2子原因1
原因3原因2原因3
原因1原因1
原因2原因2
原因3子原因1
子原因2
环法
2.3.2针对存在的问题,首先从“人、机、料、法、环”五个方面分析可能造成问题的第一层次原因,然后再分析第二层次原因(子原因),层层深入,直至把所有原因全部找出并画在因果图上。
2.3.3根据实际情况排除不存在的原因,确定存在的原因(特别是主要原因),用方框框起来。
然后针对存在的原因运用对策表制订纠正措施。
3对策表
3.1作用:
确定解决存在问题的措施。
3.2应用:
可用于过程、产品和设备等,如不符合、不合格现象和设备故障等。
3.3方法步骤
3.3.1绘制对策表如下:
序号
造成问题的原因
措施
责任部门/人
完成日期
检查部门/人
1
2
3.3.2针对存在问题的原因研究确定应采取的措施、责任部门/人、完成日期(进度)和监督检查部门/人,并填入对策表中,报总经理批准后实施。
3.3.3责任部门负责实施确定的纠正措施并记录实施结果,填写效果统计表。
记录实施结果时,最好不要搞一次性的,应坚持一个时期,分数次进行统计记录。
3.3.4监督检查部门负责验证实施效果。
实施结果有效时,应按《文件控制程序》规定将有关措施补充到质量体系文件中去。
实施结果无效时,应重新分析原因、研究确定并实施新的纠正措施。
注1:
排列图、因果图和对策表统称“两图一表”,可以单独使用,也可与直方图、控制图等结合起来使用。
注2:
建议将两图一表综合在一起应用于同一问题的统计分析,防止孤立应用排列图、因果图造成有头无尾的情况。
4直方图
4.1作用
a)观察产品质量在某一时间段内的整体分布状况;
b)显示产品质量波动的形态,判断其是否变异;
c)研究或预测过程能力;
d)制定产品的规格界限。
4.2应用:
主要用于过程和产品质量变化的研究。
4.3方法步骤
4.3.1按以下要求收集数据(Xi值),并将数据分类统计:
a)采用随机抽样的方法收集数据;
b)抽样应保持在相同条件(人、机、料、法、环)下进行;
c)收集数据总数不少于50个。
d)将收集的数据分类填入下表,进行统计:
数值
次数划记
次数
X1=Xmin
X2
X3
--
--
Xmax
4.3.2计算、分组
a)计算极差R(又称全距)
R=Xmax-Xmin
其中:
Xmax为收集数据中的最大值;
Xmin为收集数据中的最小值。
b)按下表建议分组
数据总数n
50—100
100—250
250以上
建议分组数m
6—10
7—12
10—20
c)计算组距h
h=R/m
4.3.3计算每组的中心、上限和下限值,并列出频数表
组别
组距上下限值
中心值
频数
1
2
3
4
5
6
组距下限=前一组组距上限;最小值为Xmin。
组距上限=本组组距下限+组距h;最大值为Xmax。
中心值=(组距下限+组距上限)/2。
频数=落入该组内的数据个数。
4.3.4按频数画纵、横坐标及直方图
纵坐标为频数,横坐标标出各组距上下限值。
频数
LSLSLUSL
0X
SL为规格中心
LSL为下公差
USL为上公差
4.3.5根据直方图画分布曲线
按上图所画分布曲线为正态分布,服从统计规律,说明过程正常。
4.3.6过程分析
若直方图出现下列形状,则可能存在相应问题。
频数
缺齿型:
可能是测量器具精度不够或分组不当造成。
频数
孤岛型:
可能是测量不当或变换加工条件造成。
频数
双峰型:
可能是两种条件下产生的,或过程有变异。
频数
偏向型:
可能是设备偏差或加工习惯造成的,如孔的加工往往偏小。
5计数型控制图——P图
5.1作用:
在一批产品中,连续监视抽样检验的不合格品率,判断过程是否受控。
5.2应用:
主要用于处于稳定状态下的过程和产品质量变化的研究。
5.3方法步骤(举例见《统计过程控制》手册第III章第1节)
5.3.1收集数据
a)选择子组容量、频率和数量
·子组容量:
一般要求50—200或更大,相对平均不合格品率来说足够大,或使每个组内都有几个不合格品。
·分组频率:
根据产品的周期确定,以便及时发现和分析、纠正问题,但时间间隔不宜太短,要保证足够大的子组容量。
·子组数量:
一般为25或更多,以很好地检验过程的稳定性。
b)计算每个子组内的不合格品率p
·将每个子组被检项目(产品)的数量n值和发现的不合格项目(产品)的数量np值记录在标准p图表中。
·计算不合格品率p=np/n。
c)选择控制图的坐标值
·纵坐标为不合格品率p,刻度应从0到初步研究数据中最大的不合格品率的1.5—2倍的值。
·横坐标为子组(小时、天或批)。
d)将不合格品率描绘在控制图上
·在标准p图表上描绘每个子组的p值,并将这些点联成线。
当发现图形有异常时(如任意一点比别的点高出或低下许多),应检查计算是否正确。
·将过程变化或可能影响过程的异常情况记录在p图表的“备注”栏内。
5.3.2计算控制限
a)计算过程平均不合格品率(p)
当子组数为k个时,p=Σnipi/Σni,i=1,2,------,k
b)计算上、下控制限(UCL,LCL)
如果过程受控,当子组数为k且子组容量n一定时,
UCLp=p+3[p(1-p)/n]1/2
LCLp=p-3[p(1-p)/n]1/2
c)当p和/或n很小时,LCL的计算值有时会是负值,在这种情况下,没有下控制限。
d)当n不是恒定但子组容量与其平均值相差不超过25%时,可用平均样本容量(n)代替n来计算控制限。
c)画线并标注
·过程均值(p)用水平实线表示。
·上下控制限(UCL、LCL)用水平虚线表示。
在初始研究阶段,这些被认为是试验控制限。
5.3.3分析控制图
5.3.3.1分析数据点,找出不稳定的证据
a)出现超出任一控制限的点,说明在那一点可能失控(出现特殊原因)或有新的情况。
·超出上控制限,通常表明存在下列一个或多个情况:
——控制限或描点错误;
——过程性能恶化;
——评价系统(如检验员、量具)已改变。
·低于下控制限,通常表明存在下列一个或多个情况:
——控制限或描点错误;
——过程性能已改进;
——测量系统已改变。
b)当np值较大时(≥9),出现连续7点位于均值一侧的链或连续7点上升或下降的链,表明过程变化或开始有变化的趋势。
·出现高于均值的长链或连续上升的点,通常表明存在下列情况之一或两者:
——过程的性能已恶化,而且可能还在恶化;
——评价系统已改变。
·出现低于均值的长链或连续下降的点,通常表明存在下列情况之一:
——过程性能已改进;
——评价系统已改变。
注:
当np值很小时(5以下),出现低于p的链的可能性会增加,因此要用长度为8点或更多的点的长链来判断不合格率下降的情况。
c)明显的非随机图形,如有趋势、周期性、控制限内异常分布的数据点、子组内值相关性(例如子组中所有不合格项目都发生在最初的几个读数中),也可能存在变差的特殊原因。
·如果明显多于2/3的点位于与均值接近的地方(对于25个子组,如果90%以上的点位于控制限中部1/3区域内),意味着存在下列一种或几种情况:
——控制限或描点的计算错误或描点错误;
——过程或取样方法混乱(如子组中包含两个或多个过程流的测量值);
——数据被编辑过(调换或剔除)。
·如果大大少于2/3的点位于过程均值较近的区域(对于25个子组,40%以下的点位于中部1/3的区域内),意味着存在下列情况之一或全部:
——发生了计算错误或描点错误;
——过程或取样方法混乱(如子组中包含不同班组的产品)。
5.3.3.2识别并纠正特殊原因
a)通过对控制图的分析发现失控情况及其特殊原因,然后采取措施尽可能防止其再发生。
b)由于特殊原因具有时效性,应尽可能进行实时数据分析研究,以便及时采取措施。
操作者或现场检验员因具有发现和纠正变差的能力。
c)使用历史数据进行研究时,时间的推移可能会使分析过程操作变化变得困难。
5.3.3.3重新计算控制限
a)进行初始过程研究或对过程能力重新评价时,应剔除与特殊原因有关的点,重新计算控制限。
计算方法同前,只是计算p值时样本总量和不合格品总量都要减少。
b)应按修改的控制限检查历史数据,如表明历史数据均在控制限内,则可将控制限延伸到将来,变成操作控制限。
5.3.4过程能力分析
a)计算过程能力
·过程能力是通过p来表示的。
当过程所有的点都受控后,才计算p值。
·当进行过程能力初步估算时,可使用历史数据,但要剔除与特殊原因有关的数据点。
·当研究当前过程能力时,应使用新的数据,取25个或更多的子组。
且所有的点都受控。
b)评价过程能力
如果进行100%的检验并已选出不合格品,顾客是满意的。
但是这个p值能不能被接受,应对过程做进一步分析。
·在过程稳定情况下,评价初始过程能力的准则:
ppm值
评价准则
≤233
初始能力能满足顾客要求,批准后可开始生产。
233-6210
初始能力不能满足顾客要求,但采取措施后可被接受,经顾客批准后可开始生产。
>6210
不能被接受,应对过程进行改进,增加检验频次,使之达到6210以下。
·对于稳定过程,评价过程能力的准则:
ppm值
评价准则
≤6210
过程能力足够。
6210-66803
过程能力尚可,应继续改进。
>66803
过程能力不足,必须改进。
c)改进过程能力
过程处于受控状态时,要想改进过程能力,必须集中精力采取管理措施,解决普通原因。
可以使用排列图、因果图等方法寻找造成长期不合格的原因,采取措施解决之。
d)绘制并分析修改后的过程控制图
·当对过程采取了系统的管理措施后,其效果应在控制图上明显地反映出来。
·在过程改变时期,可能会出现新的问题,应识别和纠正特殊原因,绘制和观察控制图。
·要利用控制图连续监视改变后的过程,确保过程改变的有效性。
6计量型控制图——X-R图
6.1作用:
在一批产品中,连续监视抽样检验的某项数据,判断过程是否受控。
6.2应用:
主要用于处于稳定状态下的过程和产品质量变化的研究。
6.3方法步骤(举例见《统计过程控制》手册第II章第1节)
6.3.1数据收集
按周期抽样,每次抽样4件(不大于10件);抽样至少25次,共得25组至少100个数据。
6.3.2记录数据及计算
a)将每次抽样检验的数据记录在标准X-R图表中。
b)计算各组平均值X和极差R
X=(X1+X2+X3+X4+X5)/5
R=Xmax-Xmin
c)计算25组的总平均值X和R
X=(X1+X2+---+X25)/25
R=(R1+R2+---+R25)/25
6.3.3计算控制限常用系数表(按3σ计算)
n
2
3
4
5
D4
3.27
2.57
2.28
2.11
D3
0
0
0
0
A2
1.88
1.02
0.73
0.58
a)R图上控制限值UCLR=D4R
b)R图下控制限值LCLR=D3R
c)X图上控制限值UCLX=X+A2R
d)X图下控制限值LCLX=X-A2R
6.3.4选择控制图坐标值并画控制图
a)对于X图,坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为X的最大值与最小值之差的2倍。
b)对于R图,刻度值的最大值与最小值(为零)之差为Rmax的2倍。
c)X和R用水平实线表示。
d)UCLX、LCLX、UCLR、LCLR用水平虚线表示。
e)将25个X和R值描绘在X图和R图上,并依次联线。
注:
生产现场使用的操作控制图上没有本次控制限线。
但可将初始批生产时的控制限线画上,作为控制参考。
6.3.5分析控制图
6.3.5.1出现以下情况时控制图有异常:
a)超出任一控制限的点,说明在那一点处于失控状态(出现特殊原因),应分析原因,采取纠正措施。
·超出上控制限,通常表明存在下列情况中的一种或几种:
——控制限计算错误或描点错误;
——过程变化或分布宽度已增大(即变坏);
——测量系统变化(如检验员、量具);
——测量系统没有适当的分辨力。
注:
对于X图,超出下控制限也是如此。
·低于下控制限(对于样本容量大于等于7的R图来讲),表明存在下列情况中的一种或几种:
——控制限或描点错误;
——分布宽度变小(即变好);
——测量系统已改变。
b)出现连续7点位于平均值的一侧或连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降的链,
表明过程已变化或出现变化的趋势:
·出现高于平均值的链或上升链,表明存在下列情况之一或全部:
——输出值的分布宽度增加;
——测量系统改变(飘移、偏倚、灵敏度等)。
注:
对于X图,出现低于平均值X的链或下降链,也是如此。
·对于R图,出现低于平均值的链或下降链,表明存在下列情况之一或全部:
——输出值的分布宽度减小,这是好的状态;
——测量系统改变。
注:
当子组数(n)小于等于5时,低于均值的链的可能性会增加,因此要用长度为8点或更多的点的长链来判断过程变差是否减小。
c)明显的非随机图形,如有明显的趋势、周期性、控制限内异常分布的数据点、子组内数据有规律的关系(如子组中第一个读数总是最大值),也可能存在变差的特殊原因。
·如果明显多于2/3的点位于与均值接近的地方(对于25个子组,有90%以上的点位于控制限中部1/3区域内),意味着存在下列一种或几种情况:
——控制限或描点的计算错误或描点错误;
——过程或取样方法混乱(如子组中包含两个或多个过程流的测量值);
——数据被编辑过(调换或剔除)。
·如果明显少于2/3的点位于过程均值较近的区域(对于25个子组,有40%及以下的点位于中部1/3的区域内),意味着存在下列情况之一或全部:
——控制限或描点计算错误或描错;
——过程或取样方法混乱(如子组中包含不同批次的材料)。
6.3.5.2识别并纠正特殊原因
a)通过对控制图的分析发现失控情况及其特殊原因,然后采取措施,防止其再发生。
b)由于特殊原因具有时效性,应尽可能进行实时数据分析研究,以便及时采取措施。
操作者或现场检验员因具有发现和纠正变差的能力。
c)应该记住并不是所有的特殊原因都是不利的。
有的特殊原因可以减少变差改进过程。
对于这样的特殊原因应设法将其固定下来。
d)采用排列图、因果图等对解决技术问题是会有用的。
6.3.5.3重新计算控制限
a)进行初始过程研究或对过程能力重新评价时,应剔除与特殊原因有关的子组,重新计算均值和控制限。
计算方法同前,只是计算时子组数量减少了。
b)应确保所有的点与新的控制限比较时处于受控状态,必要时,重复识别/纠正/重新计算的过程。
6.3.6过程能力分析
6.3.6.1假设
过程能力分析是在以下假设下进行的:
a)过程处于统计稳定状态;
b)过程的各测量值服从正态分布;
c)工程及其它规范准确地代表顾客的需求;
d)设计目标位于规范的中心;
d)测量变差相对较小。
6.3.6.2计算过程的标准偏差
a)当过程稳定,即仅由普通原因产生过程变差时,可用R来估计过程固有变差:
^
n
2
3
4
5
d2
1.13
1.69
2.06
2.33
σ=R/d2
b)当进行过程初始能力研究,即考虑由普通和特殊两种原因造成的变差时,用下式估算过程总变差:
^
σs=[Σ(Xi-X)2/(n-1)]1/2
6.3.6.3计算过程能力
a)过程能力可以用考虑了过程中心偏移的能力指数Cpk和性能指数Ppk来表示。
两者适用范围如下:
过程能力指数Cpk
性能指数Ppk
适用范围
稳定状态下过程能力评价
长期或不稳定过程能力研究
b)能力指数Cpk的计算
^
上限能力指数Cpu=(USL-X)/3σ
^
下限能力指数CJY=(X-LSL)/3σ
Cpk=min[Cpu,CJY]
c)性能指数Ppk的计算
^
上限性能指数Ppu=(USL-X)/3σs
^
下限性能指数PJY=(X-LSL)/3σs
Ppk=min[Ppu,PJY]
6.3.6.4评价过程能力
a)在过程稳定情况下,评价初始过程能力的准则:
Cpk值
评价准则
指数>1.67
该过程目前能满足顾客要求,批准后可开始生产,并按照控制计划进行。
1.33≤指数≤1.67
该过程目前可被接受,但是可能会要求进行一些改进。
与顾客取得联系,并评审研究结果。
如果在批量生产之前仍没有改进,将要求对控制计划进行更改。
指数<1.33
该过程目前不能满足接受准则。
与适当的顾客代表取得联系,对研究结果进行评审。
b)对于稳定过程,评价过程能力的准则:
Cpk值
评价准则
指数≥1.33
过程能力足够。
1.00≤指数≤1.33
过程能力尚可,应继续改进。
<1.00
过程能力不足,必须改进。
6.3.6.5提高过程能力
为了提高过程能力,从而改进性能,必须集中精力采取管理措施,解决普通原因,即造成过程变异的根本因素上,例如机器性能、输入材料的一致性、过程操作的基本方法、培训方法和工作环境等。
6.3.6.6绘制并分析修改后的过程控制图
要利用控制图连续监视改变后的过程,确保过程改变的有效性。