品质管理SPC统计统计过程控制SPC培训.docx

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品质管理SPC统计统计过程控制SPC培训

统计过程控制（SPC）培训

ISO9000标准对统计过程控制的要求

n统计过程控制是质量管理体系中统计技术应用的重要方面，是建立和运行质量管理体系中最重要的工作内容，也是保证质量管理体系运行有效性和效率的重要措施。

nISO9004：

1994标准中的“过程质量”要素，实质上是对过程控制策划的要求。

特别指出“过程策划应能确保各过程按规定的方法和顺序在受控状态下进行。

受控条件包括对物资、已批准的生产、安装和服务设备、形成文件的程序或质量计划、计算机

n软件、引用标准/规章、批准的适用过程、人员、以及相关的辅助材料、公用设施和环境条件等进行适宜的控制”。

同时，还指出“使用控制图、统计抽样程序和方案等都是应用统计进行过程控制的有效方法”，并要求“具有足够的过程能力”。

关于过程控制的总则特别强调“产品寿命周期的各个阶段均应强调产品质量”。

并提出应在“物资控制、可追溯性、标识、设备控制和维护、过程控制管理”等方面实施。

nISO9001：

1994标准中的“过程控制”要素则是过程控制的实施。

指出“供方应确定并策划直接影响质量的生产、安装和服务过程，确保这些过程在受控状态下进行”。

对受控状态则进一步明确：

“1）如果没有形成文件的程序就不能保证质量时，则应对生产、安装和服务的方法制定形成文件的程序；2）使用合适的生产、安装和服务设备并安排适宜的工作环境；3）符合有关标准/法规，质量计划或形成文件的程序；4）对适宜的过程参数和产品特性进行监视和控制；5）需要时，对过程和设备进行认可；

n6）以最清楚实用的方式（如文字标准、样件或图示）规定技艺评定标准；7）对设备进行适当的维护，以保持过程能力。

”

n尽管ISO9000:

2000标准在文字和结构方面更加简练，但是对过程控制的要求并未减少，而且更加严格。

ISO9000:

2000标准对质量控制定义为：

“质量控制是质量管理的一部分，致力于满足质量要求。

”并将应用包括统计技术在内的“过程方

法”作为质量管理的八项原则之一。

nISO9000:

2000标准对过程和过程方法进一步解释为：

“本标准鼓励组织在建立、实施质量管理体系以及改进其有效性时，采用过程方法，采用过程方法。

通过将输入转化为输出的活动可视为过程。

通常一个过程的输出可直接形成下一过程的输入。

组织内诸过程组成系统的应用，以及这些过程的识别和相互作用及其管理，可称之为过程方法。

”

nISO9000:

2000标准还指出：

“过程方法的优点是对过程组成的系统中的单个过程之间的联系以及过程的组合和相互作用进行连续的控制”。

n过程方法在质量管理体系中应用时，强调以下方面的重要性。

⏹理解和满足要求；

⏹需要考虑过程的增值；

⏹获得过程业绩和有效的结果；

⏹基于客观的测量，持续改进过程。

n关于测量、分析和改进方面的要求是：

n“应包括统计技术在内的适用方法及其应用程度的确定”为总的要求。

n具体对过程的监视和测量的要求为：

n“组织应采用适宜的方法对质量管理体系过程进行监视，并在适当时进行测量。

这些方法应证实过程实现所策划的结果的能力。

”

n对过程中获得的数据进行分析的要求为：

n“组织应确定/收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。

”

n综上所述，ISO9000：

2000标准对质量管理体系中每一个过程都提出了“受控、增值和持续改进”的要求。

因此，任何企业都不能满足于一个工序或一个部门应用了控制图的局部行为。

企业的过程控制必须经过精心的策划和认真的实施，才能保证通过实现统计过程控制，长期、稳定地向顾客提供优质的产品和服务，真正做到“以顾客为关注焦点”。

背景与概念：

为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组,一为过程控制组,学术领导人为休哈特（Walter

A.Shewhart）;另一为产品控制组,学术领导人为道奇（HaroldF.Dodge）。

其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具———控制图（controlchart）,现今统称为SPC。

所谓SPC（统计过程控制）就是：

为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和检察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。

产品质量的好坏是由过程质量来决定的,一个好的过程，它必须满足两个条件

（1）处于受控状态

（2）过程能力指数CPK值达到要求。

所以持续的过程改善对每个公司来讲都非常重要。

在过程控制最基本的统计运用，便是控制图及过程能力分析.在说明过程统计方法之前，先就过程统计的观念作一下简介。

统计基础:

（1）.算术平均值—X（简称均值）

例如:

A组:

50,70,80,80,90

B组:

40,60,70,80,90

则:

XA=（50+70+80+80+90）/5=74XB=（40+60+70+80+90）/5=68

统计基础:

（2）.极值—R

R=Xmax-Xmin

例如:

A组:

30,50,60,70,90

B组:

40,50,60,70,80

则:

RA=90-30=60XB=80-40=40

统计基础:

（2）.标准差--σ

n

σ

Σ（Xi-X）2=

i=1

n

例如:

A组:

1,5,5,5,9

B组:

1,1,5,9,9

则:

σA=[（1-5）2+（5-5）2+（5-5）2+（5-5）2+（9-5）2]/5=2.53σB=3.58

（一）预防与查误

有一句话在品管领域是非常实用的“第一次就把事情做好”，当然“预防胜于治疗”也有相同的意义。

查误可在不良发生后找出问题所在，而预防则可以防范不良之发生。

后者具有更积极的意义

（二）过程控制系统

所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所组成，如图：

过程控制系统模式

制程回馈

人机

料法环境

输入过程/系统

客户回馈

（三）变异

任何一种生产，即使在生产条件完全相同的条件下，其产品的特性值也不会完全一致，总是存在着波动，造成波动的原因可以分为普通原因与特殊原因。

1.普通原因（偶因）

又称为一般、偶然、机遇原因，在制程中的自然或天生的变异，通常这些变异是由一些小的干扰造成，不容易控制，即使再好的过程，我们必须承认，必定有变异存在。

偶因引起的质量的偶然波动（简称偶波）

，偶波是不可避免的，但对质量的影响微小，故可以把它看作背景噪音而听之任之，所以我们认定当制程仅有普通原因（偶因）时，仍属于控制状态。

2.特殊原因（异因）

又称为非机遇原因，在制程中某些失误造成，失误的来源，可能为人、机器、材料、方法、环境等，此等变异比一般原因造成的变异大，且非周期性产生。

异因引起的异常波动（简称异波），异波对质量的影响大，且采取措施不难消除，故在过程中异波及造成异波的异因是我们注意的对象，一旦发生，就应该尽快找出，采取措施加以消除，并纳入标准化，保证它不再出现。

若异波发生则表示制程已经失去控制了。

3．偶因与异因的比较：

偶因异因

①始终存在与生产过程中。

生产中时有时无。

②对产品质量的影响微小。

影响较大。

偶因与异因的比较：

偶因异因

③受到的影响是随机的。

产品受到同一方向

的影响。

④难以除去，不是技术上不难除去。

有困难，就是经济上不允许。

⑤偶因只能减小，不能彻底消除。

（四）过程控制及过程能力

过程的状态有4种，用下表分类：

分类可接受不可接受

受控12

不受控34

1.受控可接受：

制程符合要求（规格），且在制状态。

2．受控不可接受：

虽在管制状态，但由于变异太大，无法符合要求（稳定的生产，但不合格品率一直处在高水平）。

必须降低偶因之变异，如工艺的设计缺陷，设备的先天不足。

3．不受控可接受：

符合要求，但不在控制状态。

必须找出异因，着手改善。

4.不受控不可接受：

无法符合要求，又不在控制状态。

必须同时降低偶因以及消除异因。

（五）过程改善

过程之持续改善，可分为三个阶段：

1.分析过程

过程之现况过程之问题

过程该如何进行

使过程在统计控制状态决定过程能力

2.维护过程

监控过程绩效

追查特殊原因并改善

3.改善过程

改变过程以进一步了解普通原因造成的变异降低一般原因造成之变异

（六）控制图

控制上限UCL

中心线CL

控制下限LCL

1．控制图的种类：

按使用目的分类：

分析用控制图和控制用控制图

1．控制图的种类：

按用途分类：

（1）计量值控制图：

所谓计量值指控制图的数据均属于由量具实际测量而得，如长度、重量、电阻等。

例如：

（a）均值-极差控制图X--R控制图

（b）均值-标准差控制图X--s控制图

（c）中位数-极差控制图X--R控制图

（d）单值-移动极差控制图X--Rs控制图

（2）计数值控制图：

所谓计数值指控制图之数据以单位计数而得，如不良数、缺点数等。

例如：

（a）不合格品率控制图P控制图

（b）不合格品数控制图Pn控制图

（c）单位缺陷数控制图C控制图

（d）缺陷数控制图U控制图

2．制作和使用控制图的的一般步骤：

（1）收集预备数据

（2）制作分析用控制图

（3）计算过程能力指数

（4）作控制用控制图

（5）修正控制图

3．控制图的判读

判断过程稳态的准则（判稳准则）：

1.连续25个随机排列的点,界外点数d=0.

2.连续35个随机排列的点,界外点数d≤1.

3.连续100个随机排列的点,界外点数d≤2.

3．控制图的判读

判断过程异常的准则（判异准则）：

（1）判异准则有两类:

一类:

1.连续25个随机排列的点,界外点数d>0.

2.连续35个随机排列的点,界外点数d>1.

3.连续100个随机排列的点,界外点数d>2.

4.另一类:

5.界内的点排列不随机,有异常现象.

（2）控制限内的点的排列无下列异常现象：

常规控制图的国标GB/T4091-2001的7种异常现象.

（a）连续9点落在中心线同一侧；

产生的原因:

分布的X的μ在变小。

（b）连续6点或更多点呈上升或下降趋势；

产生的原因:

过程平均值的趋势在变化；可能是工具逐渐磨损，操作员技能的逐渐提高等。

（c）连续14点中相邻点上下交替；

产生的原因:

是由于轮流使用两台设备或由两位操作员轮流进行操作而引起的系统效应。

（d）连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外；

产生的原因:

分布的X的μ在变化。

（e）连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；

产生的原因:

类似与（d）,分布的X的μ在变化。

（f）连续15点在C区中心线上下；

产生的原因:

数据虚假或数据分层不够。

（g）连续8点在中心线两侧,但无一点在C区；

产生的原因:

数据分层不够。

4．二种常用控制图的计算公式：

（1）.X--R控制图

X—均值

R—极差

X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化

R控制图主要用于观察正态分布的分散情况或变异度的变化。

控制对象：

长度，重量，强度，纯度，时间等。

计算公式：

X--R控制图UCLX=X+A2RCLX=X

UCLX=X+A2R

UCLR=D4RCLR=RUCLR=D3R

备注：

公式中的A2、D3、D4均为参数可以查表或计

算得到。

（2）.p控制图

p—不合格品率

p控制图主要用于控制对象为不合格品率或合格品等计数质量指标的场合。

控制对象：

不合格品率，废品率，交货延迟率，等等。

计算公式：

P控制图

UCLP=μp+3σp=P+3P（1-P）/n

CLp=μp=P

UCLX=μp-3σp=P-3P（1-P）/n

备注：

若P未知，则用求平均值的方法来估计，公式中用P来代替P值。

5.控制图的绘制

在X—R图中，我们应该先做哪一个图？

（1）如果先作X图，则由于这时R图还未判稳，R的数据不可用，故不可行。

（2）如果先做R图，则由于R图公式中只有R一个数据，可行。

等R图判稳后，再作X图。

6．过程能力指数CP：

•过程能力评价目的在于衡量产品分散宽度符合公差的程度.

•CP值越小,表示过程能力差,反之表示能力好过程能力指数公式：

CP=T/6σ=（TU-TL）/6σ≈（TU-TL）/6σ

TU是规格上限,TL是规格下限.

过程能力指数Cp值的评价参考

7.有偏移情况的过程能力指数:

当产品质量特性值分布的均值μ与公差中心M不重合（即有偏移）时,显然不合格品率将增大,也即Cp值降低,故Cp公式所计算的过程能力指数不能反映有偏移的实际情况,需要加以修正。

TLε

T/2

TU

PU

Mμ

7.有偏移情况的过程能力指数:

定义分布中心μ与公差中心M的偏移为

ε=│M-μ│

以及μ与M的偏移度K为

K=2ε/T（0

过程能力值数修正为:

Cpk=（1-K）Cp=（1-K）T/6σ≈（1-K）T/6σ

当μ=M（无偏移）时,K=0,Cpk=Cp,即还原。

注意：

Cpk也必须在稳态下求得。