统计过程控制管理程序.docx
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统计过程控制管理程序
1、目的
通过，识别过程变差的原因，针对原因采取措施，消除原因，减少过程变差。
2、范围
适用于公司。
3、术语
引用手册中附录G的术语及符号。
4、职责
技术质量部负责，其他部门配合。
5、工作程序
5．1本公司统计过程控制采用的方法：
a）计数型数据：
采用P控制图，计算过程能力（即值）。
b）
计量型数据；采用X—R控制图，计算和。
5．1．1X—R控制图的绘制和使用
A、收集数据
数据是以样本容量恒定的小子组的形式报出的，这种子组通常包括2-5件连续的产品，并周期性的抽取子组（例如：
每15分钟抽样一次，每班抽取两次等）。
应制定一个收集数据的计划并将它作为收集、记录及将数据画到控制图上的依据。
A．1选择子组大小、频率和数据
a．子组大小：
一般由4-5件连续生产的产品的组合，仅代表单一刀具、冲模板等生产出的产品。
b．子组频率：
应当在适当的时间收集足够的子组，一般对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班两次、每小时一次或其他可行的频率。
c．子组数的大小：
一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组数可以很好的用来检验稳定性。
A．2建立控制图及记录原始数据
X—R图通常是将X图画在R图之上方，下面在接一个数据栏。
X和R的值为纵坐标，按时间先后的子组为横坐标。
数据值以及极差和均值点应纵向对齐。
数据栏应包括每个读数的空间。
同时还应包括记录读数的和、均值（X）、极差（R）以及日期或其他识别子组的代码的空间。
填入每个子组的单个读数及识别代码。
A．3计算每个子组的均值（X）和极差（R）
画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值（X）和样本极差（R），合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其极差。
对于每个子组，计算：
X12+…
n
最大值—X最小值
式中：
X12+…为子组内的每个测量值。
n为子组的样本容量
A．4选择控制图的刻度
两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值。
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子组均值的最大值与最小值差的2倍。
对于R图，刻度值应从最低值为0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇到的最大极差的2倍。
A．5将均值和极差画在控制图上
将均值和极差分别画在其各自的图上将各点用直线连接起来从而得到可见的图形和趋势。
简要的浏览一下所有画上去的点，看是否合理，如果有的点高的很多或者低的很多，需确认计算和画图是否正确，应确保所画的X和R点在纵向是对应的。
B、计算控制限
B．1计算平均极差（R）及过程均值（X）
R1+R2+…
k
X12+…
X=
k
式中：
k为子组的数量，R1和X1即为第一个子组的极差和均值，R2和X2为第一个子组的极差和均值，等等。
B．2计算控制限
计算控制限：
4R
3R
X＋A2R
X—A2R
式中：
D4、D3、A2为常数，参见下表：
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
D4
3.27
2.57
2.28
2.11
2.00
1.92
1.86
1.82
1.78
D3
0.08
0.14
0.18
0.22
A2
1.88
1.02
0.73
0.58
0.48
0.42
0.37
0.34
0.31
B．3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线
将平均极差和过程均值画成水平实线，各控制限画成水平虚线，把线标上记号。
C．过程控制解释
C．1分析极差图上的数据点
a．超出界限的点：
出现一个或多个点超出任何一个控制限是该点处于失控状态的主要证据。
任何超出控制限的点立即进行分析，找出存在特殊原因的信号。
给任何超出控制限的点做标记，以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。
超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种：
1）控制限计算错误或描点时描错；
2）零件间的变化性或分布的宽度已经增大（即变坏），这种增大可以发生在某个时间点上，也可能是整个趋势的一部分；
3）测量系统变坏（例如，不同的检验员或量具）
4）测量系统没有适当的分辨力。
有一点位于控制限之下（对于样本容量大小等于7的情况），说明存在下列的一种或几种情况：
1）控制限或描点错误；
2）分布的宽度变小（即变好）；
3）测量系统已改变（包括数据编辑或变换）。
b．链：
有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势
1）连续7点位于平均值的一侧；
2）连续7点上升（后点等于或大于前点）或下降。
标记这些点，分析原因，采取措施。
高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部：
1）输出值的宽度增加，其原因可能是无规律的（例如设备工作不正常或固定松动）或是由于过程中的某个要素变化（例如：
使用新的不是很一致的原材料），这些都是常见的问题，需要纠正；
2）测量系统改变（例如，新的检验员和量具）。
低于平均极差的链，或下降链表明存在下列情况之一或全部：
1）输出值分布宽度减小，这常常是一个好状态，应研究以便推广应用和改进过程；
2）测量系统改变，这样会掩盖过程真实性能的变化。
c．明显的非随机图形：
明显的趋势（尽管它们不属于链的情况），周期性，数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系等。
分析并找出原因，采取措施。
一般情况下大约2/3的描点应落在控制限的中间三分之一的区域内，大约1/3的点落在其外的三分之二的区域。
如果显著多于2/3以上的描点落在离极差均值很近之处，则应对下列情况的一种或更多进行调查：
1）控制限计算错误或描点时描错；
2）过程或取样方法被分层；每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值（例如从几组轴中每组抽一根测取数据）；
3）数据已经被编辑；
如果显著少于2/3以下的描点落在离极差均值很近的区域，则应对下列情况的一种或两种进行调查：
1）控制限计算错误或描点时描错；
2）过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量值（例如：
输入材料批次混淆）。
如果存在几个过程流，应分别识别和追踪。
C．2识别并标注特殊原因
对极差数据内每个特殊原因进行标注，作过程操作分析，从而确定该原因并改进对过程的理解，纠正条件并且防止再发生。
C．3重新计算控制限（极差图）
排除所有已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的子组，然后重新计算新的平均极差和控制限，并画下来。
由于特殊原因而从极差图中去掉的子组，也应从均值图中去掉。
修改后的平均极差和均值可用于重新计算均值的试验控制限。
C．4分析均值图上的数据点
a．超出控制限的点：
出现一点或多点超出任一控制限就证明在这点出现特殊原因。
应立即对操作进行分析。
在控制图上标注这样的数据点。
一点超出任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多：
1）控制限或描点错误；
2）过程已改变，或是在当时的那一点（可能是一件独立的事件）或是一种趋势的一部分；
3）测量系统发生改变（例如，不同的检验员和量具）。
b．链：
有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势
1）连续7点位于平均值的一侧；
2）连续7点上升（后点等于或大于前点）或下降；
标记这些点，分析原因，采取措施。
与过程均值有关的链通常表明出现下列情况之一或两者：
1）过程均值已改变——也许还在变化；
2）测量系统已改变（漂移、偏倚、灵敏度等）。
c．明显的非随机图形：
如明显的趋势（尽管它们不属于链的情况），周期性，数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系等。
分析并找出原因，采取措施。
一般情况下大约2/3的描点应落在控制限的中间三分之一的中间区域内，大约1/3的点落在其外的三分之二的区域。
1/20的点应落在控制限较近之处（位于外1/3的区域）。
另外，存在大约1/150的点落在控制限之外，但可认为是受控稳定系统合理的一部分——就是说，在约99.73%的点位于控制限之内。
如果大大超过2/3以上的描点落在过程均值很近之处，则应对下列情况的一种或更多进行调查：
1）控制限计算错误或描点时描错；
2）过程或取样方法被分层；每个子组包含了从两个或多个具有不同均值的过程流的测量值；
3）数据已经被编辑；
如果显著少于2/3以下的数据点落在过程均值很近的区域，则应对下列情况的一种或两种进行调查：
1）控制限计算错误或描点时描错；
2）过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个具有明显不同过程流的测量值。
如果存在几个过程流，应分别识别和追踪。
C．5识别并标注特殊原因
对均值数据中每一个显示处于失控状态的条件进行一次过程操作分析，从而确定特殊原因产生的理由，，纠正该状态，并且防止再发生。
C．6重新计算控制限（均值图）
排除所有已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的任何失控的点，然后重新计算并描画过程均值和控制限。
确保当与新的控制限相比时，所有的数据点看起来都处于受控
状态。
D．过程能力解释
D．1计算过程的标准偏差
只要过程的极差和均值都处于统计受控状态，则可用估计的过程标准偏差（σ2）来评价过程的能力。
σ22
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
d2
1.13
1.69
2.06
2.33
2.53
2.70
2.85
2.97
3.08
D．2计算过程能力
－XX－
对于［ ， ］
3σs3σs
σn（－X）2
∑
1n－1
－XX－
对于［ ， ］
3σ23σ2
式中：
，规范上限和下限，σ2为估计的过程标准偏差，σs为过程总变差。
D．3评价过程能力
根据是否符合顾客的要求来评价过程能力。
顾客要求的过程能力参见《控制程序》。
不论是对未满足的能力指数值作出响应，或是为超过最低能力指数要求对持续改进成本和质量性能作出响应，所要求的措施是相同的：
1）通过减少普通原因引起的变差或将过程均值调整到接近目标值方法来改进过程性能，这通常意味着要采取管理措施来改进系统；
在那些要采取更为紧急措施来满足短期需要的情况，可用以下两种临时的办法：
1）对输出进行筛选，根据需要进行报废或返工处置；
2）改变规范使之与过程性能一致（这样既不能改进过程也不能满足顾客要求）；
以上两种方法与过程改进相比显然是下策。
D．4提高过程能力
为了提高过程能力，必须重视减少普通原因。
必须将注意力直接集中在系统中，即造成过程变异性的根本因素上，例如：
机器性能、输入材料的一致性、过程操作的基本方法、培训方法或工作环境。
一般来说，纠正这些造成不可接受的过程能力的系统原因可能会超出操作者或它们的现场管理人员的能力。
相反，需要采取管理层介入做一些基本的变化、分配资源，并为改进过程的整个性能进行协调。
用短期的局部措施来纠正系统是不会成功
的。
D．5对修改的过程绘制控制图并分析
对过程已采取了系统的措施后，其效果应在控制图上表现出来。
控制图变成了验证措施是否有效的一种方式。
在对过程实施改变时，应仔细的监视控制图。
在该变化期间会使操作发生混乱，有可能造成新的控制问题，掩盖系统变化的真实效果。
在变化时期的所有不稳定的因素都能解决后，应评定新的过程能力并将他作为将来操作新控制限的基础，通常情况下，变化后用25个子组的数据足以建立新的控制限。
5．1．2P控制图的绘制和使用
A．收集数据
A．1选择子组的容量，频率及数量
a．子组容量：
用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量（例如50到200或更多）以便检验出性能的一般变化。
对于显示可分析的图形的控制图，子组容量应足够大，大到每个组内包括几个不合格品。
b．分组频率：
应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。
时间间隔短则反馈快，但也许与大的子组容量的要求矛盾。
c．子组的数量：
收集数据的时间应足够长，使得能找到所有可能的影响过程的变差源。
一般情况下，也应包括25或更多的子组，以便很多地检验过程的稳定性，并且如果过程稳定，对过程性能也可产生可靠的估计。
A．2计算每个子组内的不合格品率（p）
计算每个子组内的下列值：
被检项目的数量（n）
发现的不合格项目的数量（）
通过这些数据计算不合格品率：
p=
这些数据应记录在数据表中作为初步研究的基础。
当最近的过程数据适用时，它们可以用来加速这一阶段的研究。
A．3选择控制图的坐标刻度
描绘数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标，子组识别（小时、天等）作为横坐标。
纵坐标的刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍的值。
A．4将不合格品率描绘在控制图上
描绘每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。
当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理。
如果任意一点比别的高出很多或低出很多，检查计算是否正确。
记录过程的变化或者可能影响过程的异常情况，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部分。
B．计算控制限
B．1计算过程平均不合格品率（p）
对于k个子组的研究时期，计算不合格品率的均值如下：
n1p1＋n2p2＋…＋
p=
n1＋n2＋…＋
式中：
n1p1，n2p2……及n1，n2…为每个子组的不合格项目数及检查的项目数。
注意不要混淆不合格品百分数（p×100）和不合格品率（p）。
B．2计算上、下控制限（，）
如果过程受统计控制，子组的样本容量一定，则控制限为过程平均值加或减期望的变差允许值。
对于K个子组的研究时期，按下式计算上下控制限：
p＋3√p（1－p）/√n
p－3√p（1－p）/√n
式中：
n为恒定的样本容量。
B．3画线并标注
过程均值（p）：
水平实线。
控制限（，）：
水平虚线。
当各子组容量与其平均值相差不超过正负25%时，（典型的处于相对稳定的条件下的实际生产量），可用平均样本容量（n）来计算控制限。
在这种情况下，，±3√p（1－p）/√n。
当子组容量的变化超过上述值时，则要求单独计算这些特别小或特别大样本时期的控制限。
确定可能超过其平均值±25%的样本容量范围，找出样本容量超出该范围的所有子组；
按下式重新计算这些点准确的控制限：
，p±3√p（1－p）/√n
式中：
n为特殊子组的样本容量，点与点之间只有n的值变化。
在控制图上描绘受影响的子组新的上、下控制限，并作为识别特殊原因的依据。
C．过程控制用控制图解释
目的：
找出过程不在以同一水平运行的证据，即过程失控，并采取相应的措施。
数据点中存在超出控制限的点，或者存在超出随机情况下可能出现的明显趋势或图形，这就表明存在变差的原因。
C．1分析数据点，找出不稳定的证据
超出控制限的点
a．超出任一控制限就证明在那点不稳定。
应标注任何超出控制的点。
超出上控制限的点（不合格品率更高）通常表明存在下列的一个或多个情况：
1）控制限或描点错误
2）过程性能恶化，在当时那点或作为一种趋势的一部分；
3）评价系统已改变（例如：
检验员、量规）；
低于控制限下的点（不合格品率更低）通常表明存在下列一个或多个情况：
1）控制限或描点错误；
2）过程性能已改进（为了改进，应当研究这种情况且长期保持）；
3）测量系统已改进。
在控制限之内的图形或趋势——出现异常的图形或趋势，即使所有的点都在控制限之内，都证明在出现这个图形或趋势的时期内过程失控或性能水平变化。
这种情况会提前给出有关状态的警告，如不纠正，这种状态将造成点超出控制限。
b．链：
在一个受控的，中等较大的过程中，落在均值两侧的点的数量将几乎相等。
下列任一情况都表明过程变化或开始有变化的趋势：
1）连续7点位于均值的一侧；
2）连续7点上升（后者与前者相等或比前者大）或连续的下降。
在这些情况下，应对促使采取措施的点进行标记。
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：
1）过程的性能已恶化——而且可能还在恶化；
2）评价系统已改变。
出现低于均值的长链或连续下降，通常表明存在下列情况之一：
1）过程性能已改进（应研究其原因，并将他固定下来）；
2）评价系统已改变。
c．明显的非随机图形：
点到过程均值的距离：
通常在一个统计控制状态，仅存在普通原因变差并且其中等较大的过程中，大约2/3的点将在位于控制限中部1/3的区域内；大约1/3的点将位于控制限2/3以内的区域，大约1/20的点将位于与控制限较接近的区域（外部三分之一区域）。
如果明显多于2/3的点位于与均值接近的地方，这就意味着下列一种或几种情况：
1）控制限或描点的计算错误或描点错误；
2）过程或取样方法分层：
每个子组包含来自两个或多个具有不同平均性能的过程流的测量（例如：
两条平行的生产线混合的输出）；
3）数据被编辑过（明显偏离均值的值已换掉或剔除）。
如果大大少于2/3的点位于过程均值较近的区域，则意味着存在下列情况之一或全部：
1）发生了计算或描点错误；
2）过程或取样方法造成连续的子组包含来自两个或多个具有不同均值性能的过程流的测量（例如：
每班之间性能的差异）。
如果存在几个过程流，应分别识别和跟踪它们。
C．2寻找并纠正特殊原因
当从数据中已发现了失控的情况时，则必须研究操作过程以便确定其原因。
然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。
C．3重新计算控制限
当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重新计算试验控制限，以便排除某些控制时期的影响，这些时期中控制状态受到特殊原因的影响，但已被纠正。
剔除与特殊原因有关的点，应重新计算控制限。
D．过程能力解释
D．1计算过程能力
1）
对于p图，过程能力是通过过程平均不合格品率p来表示。
当所有点都受控后才计算该值。
如需要，还可以用符合规范的比率（1－p）来表示；
2）
对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点。
3）
当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且所有的点都受统计控制。
这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能力的更好的估计值。
D．2评价过程能力
计算的过程能力反映该过程生产和可能预期生产的现阶段性能水平，只要过程保持受控状态并且在性能上不经历任何基本的变化，则过程会并且能够按现有水平运行。
从一个时期到另一个时期，测得的不合格品率百分数将在控制限内变化，但除去过程中的任何变化，或允许存在超过控制的时期之外，合格品的百分数的平均值将趋于稳定；
这个过程能力，而不是波动的单值，必须对照管理上对于特殊特性的期望来评价。
那么，如果这个平均水平不可接受，则应直接对过程本身进行进一步分析并采取措施（管理人员的责任）。
D．3改进过程能力
过程一旦表现处于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反映了该系统的变差原因——过程能力。
在操作上诊断特殊原因（控制）变差问题的分析方法不适用于诊断影响系统的普通原因变差。
必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。
可以使用诸如排列图分析法及因果分析图等解决问题技术。
D．4绘制并分析修改后的过程控制图
1）当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显的反映出来；控制图成为验证措施有效性的一种途径。
2）对过程进行改变时，应小心的监视过程图。
这个变化时期对系统操作会是破坏性的，可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果；
3）在过程改变期间出现的特殊原因变差被识别并纠正后，过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态。
这个新的均值反映了受控状态下的性能，可作为现行过程控制的基础。
但是还应继续对系统进行调查和改进。
6、相关文件
手册
7、质量记录
记录名称
保存期
保存地点
7.14-16-03X—R控制图及过程能力计算表（计量型）
二年技术质量部
7.24-16-04P控制图及过程能力计算表（计数型）
二年技术质量部
流程图
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