spc講義1405782(編輯修改稿)

　

【文章內(nèi)容簡介】 製程（ Process） ── 品質(zhì)的源頭、 SPC的焦點 製程的起伏變化是造成品質(zhì)變異（ Variation）的主要根源，而品質(zhì)變異的大小也才是決定產(chǎn)品優(yōu)劣的關(guān)鍵。這種因果關(guān)係，可進(jìn)一步表示如下： 製程條件起伏 品質(zhì)變異 產(chǎn)品優(yōu)劣 因 果 因 果 結(jié)論：製程是 SPC的焦點 57 變異來源 58 SPC的假設(shè) ? SPC是一種用來分析資料的科學(xué)方法，並且利用分析結(jié)果來解決實際的問題。 ? 只要問題能以數(shù)字表示，就可以應(yīng)用 SPC來分析。 一般收集的資料都會有變動的現(xiàn)象，抽樣值在某個範(fàn)圍中上下變動， 為何會有這些波動發(fā)生 ? 59 SPC的假設(shè)條件 1. 產(chǎn)品品質(zhì)特性均是由 偶然因素 所造成 2. 某些「偶然因素下的一致現(xiàn)象」，是任何製造和檢驗的架構(gòu)下所固有的 3. 在這 “一致現(xiàn)象” 下的變動將無法找到原因 4. 在該狀態(tài)外的變動原因，則是可被發(fā)現(xiàn)而加以改正的。 60 ? 不可歸咎變異與可歸咎變異； ? 穩(wěn)定制程 ：產(chǎn)品品質(zhì)特性的變異是在可預(yù)測的統(tǒng)計控 制范圍之內(nèi)； ? 不穩(wěn)定制程 ：產(chǎn)品品質(zhì)特性的變異無法以統(tǒng)計方法來預(yù)測； ?SPC主要是用於量測和分析任何製程的產(chǎn)出、處理產(chǎn)品或零件的正常與否，及監(jiān)督整個或部份的製造過程。 61 判斷制程穩(wěn)定或異常的準(zhǔn)則 判穩(wěn)準(zhǔn)則 (1): 在點子隨機(jī)排列的情況下 ,符合下列各點之一就認(rèn)爲(wèi)過程處於穩(wěn)態(tài) : (1) 連續(xù) 25個點子都在控制界限內(nèi) 。 (2) 連續(xù) 35個點子至多 1個點子落在控制界限外 。 (3) 連續(xù) 100個點子至多 2個點子落在控制界限外。 判穩(wěn)準(zhǔn)則 (2): 若過程正常爲(wèi)正態(tài)分佈 ,令 d爲(wèi)界外點數(shù) ,則連續(xù) 100,d≥2的概率爲(wèi) P(連續(xù) 100點 ,d ≥ 2)= 這是與 α 0= 。 因此 ,若過程處於穩(wěn)態(tài) ,則連續(xù) 100點 ,在控制界外的點子超過 2個點 (d2)的事件爲(wèi)小概率事件 ,它實際上不發(fā)生 ,若發(fā)生則判斷過程失控α 3= (3)的顯著性水平 。 62 判斷異常的準(zhǔn)則 : 符合下列各點之一就認(rèn)爲(wèi)過程存在異常因素 : (1) 點子在控制界限外或恰在控制界限上 。 (2) 控制界限內(nèi)的點子排列不隨機(jī)。 界內(nèi)點排列不隨機(jī)的模式很多 ,常見的有 :點子屢屢接近控制界限、 鏈、間斷鏈、傾向、點子集中在中心線附近、點子呈周期性變化等等 ,在控制圖的判斷中要注意對這些模式的識別。 63 制程的監(jiān)控與調(diào)整 ? 漏斗實驗 管理與干預(yù)的問題 64 偶然因素（偶波）和異常因素（異波） 偶然因素之變異 異常因素之變異 １．大量之微小原因所引起 ,不可避 免 ２．不管發(fā)生何種之偶然原因，其 個別之變異極為微小 ３．幾個較代表性之偶然原因如 下： （１）原料之微小變異 （２）機(jī)械之微小掁動 （３）儀器測定時不十分精確 之作法 ４．實際上要除去製程上之偶然原 因，是件非常不經(jīng)濟(jì)之處置 １．一個或少數(shù)幾個較大原因所引起 ,可以 避免 ２．任何一個異常原因，都可能發(fā)生 大之變異 ３．幾個較代表性之異常原因如下： （１）原料群體之不良 （２）不完全之機(jī)械調(diào)整 （３）新手之作業(yè)員 ４．異常原因之變不但可以找出其原 因，並且除去這些原因之處置，在 經(jīng)濟(jì)觀點上講常是正確者 65 ? 經(jīng)驗與理論分析表明，當(dāng)生産過程中只存在偶波時，産品質(zhì)量將形成 某種典型分佈 。 ? 如果除去偶波外還有異波，則産品質(zhì)量的分佈必將 偏離原來的典型分佈。 ? 因此， 根據(jù)典型分佈是否偏離就能判斷異波 ，即異因是否發(fā)生，而典型分佈的偏離可由控制圖檢出。 ? 控制圖上的控制界限就是區(qū)分偶波與異波的科學(xué)界限。 如何發(fā)現(xiàn)異波的到來呢？ 66 局部性的對策及系統(tǒng)中的對策 局部問題的對策 *通常用來消除特殊原因造成的變異 *可以被製程附近的人員來執(zhí)行 * 一般可以改善製程的 15% 系統(tǒng)改善的對策 *通常用來減低普通原因造成的變異 *幾乎總是需要管理者的行動來加以矯正 * 一般可以改善製程的 85% 67 品質(zhì)的變異 製程 ? 品質(zhì)的變異是否顯著。若變異顯著，則指製程有特殊原因存在，應(yīng)該加以鑑定及矯正。若變異不顯著，則指製程祗有共同原因，無須調(diào)查及調(diào)整，製程在此狀況下稱為在統(tǒng)計的管制狀態(tài)下。 ? 管制狀態(tài)下的製程到底有何實際的利益，一般都是如此說法「各單位產(chǎn)品品質(zhì)的變異會較小。且隨著時間的不同，產(chǎn)品品質(zhì)的分配會有一致的變化，因此產(chǎn)品品質(zhì)可以加以預(yù)測。」 68 品質(zhì)變異 製程在管制狀態(tài)下 69 管制狀態(tài)的存在，可以得到下列實際利益 顧客、供應(yīng)商 ? 生產(chǎn)製程中各單位間的變異將為最小 ? 判斷品質(zhì)的基礎(chǔ)，並具有最大的可信度 ,降低了檢驗費用 ? 預(yù)測產(chǎn)品良率，並有最大的準(zhǔn)確度 ? 提供改變規(guī)格界限以獲得實際利益的依據(jù) ? 供應(yīng)商的管制証明作為顧客接收產(chǎn)品的根據(jù) 70 中心極限定理 ? 定義 如果樣本規(guī)模足夠大，對于任意總體，樣本平均數(shù)的取樣分布類似于正態(tài)分布 自 《 管理者統(tǒng)計學(xué)思想 》 , Hildebrand Ott 樣本平均數(shù) 總體 總體 樣本平均數(shù) 71 中 心 極限定理 ? 正式定義： 如果從一個有限的平均數(shù)為 μ 和標(biāo)準(zhǔn)差為 ? 的總體中重覆地抽取數(shù)量為 n的隨機(jī)樣本，那麼，當(dāng) n足夠大時，各個樣本平均數(shù) (從重復(fù)和樣本中計算得來 )的 分布 將近似 正 態(tài)，其平均數(shù)為 μ並且標(biāo)準(zhǔn)差等於總體標(biāo)準(zhǔn)差 ?除以 n的平方根 . (注：當(dāng) n增加時，近似值變得更精確 )。 72 中心極限定理 ? 我 們 為什么要用中心極限定理 ? 它意味著正態(tài)總體的假定經(jīng)常并不是很關(guān)鍵的，且我們能在更廣的范圍內(nèi)應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法 . ? 中心極限定理是違反直覺的 . 73 中 心 極限定理與管制圖 一般來講，管制圖理論是基於常態(tài)分布資料制建立的 . 問：你怎樣分析一個其資料是非常態(tài)的制程？ 答：並依據(jù)中央極限定理，繪制平均數(shù)分布圖，而不是個體數(shù)據(jù)分布圖 74 1924年，美國的休哈特（ ）首先提出用控制圖進(jìn)行工序控制，起到直接控制生產(chǎn)過程，穩(wěn)定生產(chǎn)過程的質(zhì)量達(dá)到預(yù)防為主的目的。 在現(xiàn)場直接研究質(zhì)量數(shù)據(jù)隨時間變化的統(tǒng)計規(guī)律的動態(tài)方法； 控制圖是判別生產(chǎn)過程是否處于控制狀態(tài)的一種手段，利用它可以區(qū)分質(zhì)量波動是由偶然原因引起的還是由系統(tǒng)原因引起的。 75 控制圖是對過程質(zhì)量加以測定、記錄從而進(jìn)行控制管理的一種用科學(xué)方法設(shè)計的圖。 76 不同製程管制對象有不同的資料，所有的資料都可歸類到下列其中一種： － 「好或不好」、「合格或不合格」等 。 － 錯誤次數(shù) ﹑ 意外次數(shù) ﹑ 銷售領(lǐng)先次數(shù)等 。 － 品質(zhì)特徵的量測值，如尺寸 ﹑ 成本 ﹑ 時間等 。 前兩種資料為計數(shù)值資料，第三種為計量值資料。 收集資料時，如果可能應(yīng)該盡量收集定量資料，因為定量管制圖所需的比較性計算較少，而且能提供較多的資訊 77 控制上限 UCL Upper Control Limit 控制下限 LCL Lower Control Limit 3σ 3σ 公差上限 Tu 公差下限 TL 中心線 CL Central Limit 樣品編號（或取樣時間） 質(zhì)量特性 x 78 ?製程之 線上 (online)監(jiān)視 ?決定 過去 之製程數(shù)據(jù)是否在管制內(nèi) 未來 之製程是否將在管制內(nèi) ?預(yù)測一些製程參數(shù)，例如平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、不 良 率等。 ?對於管理者之決策分析有相當(dāng)大之影響，例如自製或外購之決策，工廠及製程之改善以降低變異，及與供應(yīng)商或顧客間之合約。 79 控制圖的實施循環(huán) 抽取樣本 檢驗 繪制管制圖 制程是否異常 制程正常 制程異常 原因分析 對策措施 Yes No 80 1. 選擇品質(zhì)特性 2. 決定管制圖之種類 3. 決定樣本大小 4. 抽樣頻率和抽樣方式 5. 收集數(shù)據(jù) 6. 計算管制圖之參數(shù)，一般包含中心線和上下管制界限 7. 收集數(shù)據(jù)，利用管制圖監(jiān)視製程 81 分析判斷生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性，從而使生產(chǎn)過程處于統(tǒng) 計控制狀態(tài)； 及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的異常現(xiàn)象和緩慢變異，預(yù)防不 合格品發(fā)生； 查明生產(chǎn)設(shè)備和工藝裝備的實際精度，以便作出正確 的技術(shù)決定； 為評定產(chǎn)品質(zhì)量提供依據(jù)； 82