用戶SPC理論培訓教材
《貝嶺Fab-SPC項目》 用戶SPC理論培訓教材 1 SPC應(yīng)用基礎(chǔ) 2 2 SPC概述 3 2.1 什么是SPC 3 2.2 SPC的發(fā)展簡史 3 2.3 SPC的特點 3 2.4 SPC與ISO9000標準體系的聯(lián)系 3 3控制圖及其應(yīng)用 4 3.1什么是控制圖 4 3.2質(zhì)量數(shù)據(jù)與控制圖 5 3.2.1計量型數(shù)據(jù) 5 3.2.2計數(shù)型數(shù)據(jù) 5 3.2.3質(zhì)量數(shù)據(jù)的特性 5 3.3控制圖原理 5 3.4 控制圖貫徹預(yù)防原則 6 3.5 兩類錯誤 6 3.6 3σ方式 7 3.7 控制圖的判定準則 7 3.7.1判定穩(wěn)態(tài)準則 7 3.7.2判定異常準則 8 3.7.3點子排列不隨機模式 8 3.8 休哈特控制圖 9 3.8.1控制圖的種類 10 3.8.2休哈特控制圖的用途 10 3.8.3通用控制圖 11 3.8.4 工序能力指數(shù)及樣本分布圖 11 3.8.5控制圖的選用 11 4 運用SPC的意義 12 4.1 為什么要用SPC 12 4.2 應(yīng)用SPC的意義 13 5 控制圖和報表 13 5.1 作圖基礎(chǔ) 13 5.2 作圖 13 5.2.1 均值極差圖 13 5.2.2 均值極差圖 13 5.2.3 中位數(shù)極差圖 13 5.2.4 單值移動極差圖 14 5.2.5 指數(shù)權(quán)重移動均值圖 14 5.2.6 運行圖 14 5.2.7 預(yù)控圖 14 5.2.8 不合格品率圖（P圖） 14 5.2.9 不合格品數(shù)圖（Pn圖） 14 5.2.10 不合格數(shù)圖（C圖） 14 5.2.11 單位不合格數(shù)圖（U圖） 15 5.2.12 直方圖 15 5.2.13 個體直方圖 15 5.2.14 原因排列圖 15 5.2.15 措施排列圖 15 5.2.16 備注排列圖 15 5.2.17 DPTO圖 15 5.2.18 DPMO圖 16 5.3 圖形屬性 16 5.4判異 17 5.4.1 判異規(guī)則 17 5.4.2失控點與關(guān)聯(lián)點 18 5.4.3控制線 18 5.5 點的拾取 18 6 控制線的計算公式 19 6.1 計量類的控制線 19 6.1.1 均值標準差圖 20 6.1.2 均值極差圖 20 6.1.3 位數(shù)極差圖 21 6.1.4 單值移動極差圖 21 6.1.5 EWMA圖 22 6.2 合格數(shù)據(jù)類的控制線 22 6.2.1 P圖 22 6.2.2 Pn圖 23 6.2.3 Q圖 23 6.2.4 Qn圖 23 6.3 缺陷數(shù)據(jù)類的控制線 24 6.3.1 C圖 24 6.3.2 U圖單位缺陷數(shù)圖 24 7 分析工具 25 7.1 過程能力分析 25 7.2 過程能力變動分析 25 7.3 產(chǎn)品直通率分析 25 7.4 多參數(shù)對比分析 25 7.5 正態(tài)概率紙 25 1 SPC應(yīng)用基礎(chǔ) Fab-SPC系統(tǒng)建立在公司標準的網(wǎng)絡(luò)平臺上，服務(wù)器操作系統(tǒng)采用Windows/NT Server數(shù)據(jù)庫采用Oracle支持公司標準的客戶計算機平臺。以客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu)（C/S結(jié) 構(gòu)）為基礎(chǔ)模型，包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、數(shù)據(jù)采集/監(jiān)控站點、SPC監(jiān)控分析站點、SPC監(jiān)控 查詢站點、SPC異常報警裝置（選配）、基于B/S結(jié)構(gòu)的遠程質(zhì)量查詢站點（選配）、SP C控制圖異?；仞佈b置等幾大組成部分。 2 SPC概述 2.1 什么是SPC SPC是Statistical Process Control的簡稱，即統(tǒng)計過程控制。 SPC運用統(tǒng)計技術(shù)對生產(chǎn)過程中的各工序參數(shù)進行監(jiān)控，從而達到改進、保證產(chǎn)品質(zhì) 量的目的。 2.2 SPC的發(fā)展簡史 SPC是美國貝爾實驗室休哈特博士在20世紀二、三十年代所創(chuàng)立的理論，它能科學地 區(qū)分出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的偶然波動與異常波動，從而對生產(chǎn)過程的異常及時告警， 以便采取措施，消除異常，恢復(fù)過程的穩(wěn)定。 SPCD是Statistical Process Control and Diagnosis的簡稱，即統(tǒng)計過程控制與診斷, 它是SPC發(fā)展的第二階段。SPC雖能對過程的異常進行告警，但它并不能分辨出是什么異 常，發(fā)生于何處，即不能進行診斷，1982年我國首創(chuàng)兩種質(zhì)量診斷理論，突破了休哈特 質(zhì)量控制理論，開辟了統(tǒng)計質(zhì)量診斷的新方向。此后，我國質(zhì)量專家又提出了多元逐步 診斷理論和兩種質(zhì)量多元診斷理論，解決了多工序、多指標系統(tǒng)的質(zhì)量控制與診斷問題 。 SPCDA是Statistical Process Control , Diagnosis and Adjustment的簡稱，即統(tǒng)計過程控制、診斷與調(diào)整,它能控制產(chǎn)品質(zhì)量、發(fā)現(xiàn)異常并診斷 導(dǎo)致異常的原因、自動進行調(diào)整，是SPC發(fā)展的第三個階段，目前尚無實用性成果。 2.3 SPC的特點 SPC是全系統(tǒng)的，全過程的，要求全員參加，人人有責。 SPC強調(diào)用科學方法(統(tǒng)計技術(shù)，尤其是控制圖理論)來保證全過程的預(yù)防。 SPC不僅用于生產(chǎn)過程，而且用于服務(wù)過程和管理過程。 2.4 SPC與ISO9000標準體系的聯(lián)系 ISO9001:2000 提出了關(guān)于質(zhì)量管理的八項原則，對于質(zhì)量管理實踐具有深刻的指導(dǎo)意義。其中，“過程 方法”、“基于事實的決策”原則都和SPC等管理工具的使用，有著密切的聯(lián)系。以什么樣 的方法來對過程進行控制？以什么樣的手段來保證管理決策的及時性、可靠性？是管理 者首先應(yīng)該考慮的問題。 SPC技術(shù)運用是對按ISO9001 標準建立的質(zhì)量管理體系的支持，制訂ISO9000族標準的TC176，也為組織實施SPC制訂了 相應(yīng)的標準（編號ISO/TR10017），該標準以技術(shù)報告的形式發(fā)布，也為ISO9000標準族 中的支持性標準。 3控制圖及其應(yīng)用 3.1什么是控制圖 控制圖由正態(tài)分布演變而來。 正態(tài)分布可用兩個參數(shù)即均值μ和標準差σ來決定。正態(tài)分布有一個結(jié)論對質(zhì)量管理很有 用，即無論均值μ和標準差σ取何值，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在μ±3σ之間的概率為99.73%，落 在μ±3σ之外的概率為100%-99.73%= 0.27%，而超過一側(cè)，即大于μ+3σ 或小于μ- 3σ的概率為0.27%/2=0.135%≈1‰，見圖2.1,休哈特就根據(jù)這一事實提出了控制圖。 [pic] 圖2.1正態(tài)分布曲線 控制圖的演變過程見圖2.2。先把正態(tài)分布曲線圖按順時針方向轉(zhuǎn)90°成圖 [pic] [pic] 圖2.2 控制圖的演變 圖2.3 x控制圖 2.2(a)，由于上下的數(shù)值大小不合常規(guī)，再把圖2.2(a)上下翻轉(zhuǎn)180°成圖2.2（b），這 樣就得到一個單值控制圖，稱μ+3σ為上控制限，記為UCL，稱μ為中心線，記為CL，稱μ- 3σ為下控制限，記為LCL,這三者統(tǒng)稱為控制線。規(guī)定中心線用實線繪制，上下控制限用 虛線繪制,見圖2.3。 綜合上述，控制圖是對過程質(zhì)量數(shù)據(jù)測定、記錄從而進行質(zhì)量管理的一種用科學方法 設(shè)計的圖。圖上有中心線(CL)、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)，并有按時間順序抽取 的樣本統(tǒng)計量數(shù)值的描點序列，見圖2.4。 [pic] 圖2.4控制圖示例 3.2質(zhì)量數(shù)據(jù)與控制圖 3.2.1計量型數(shù)據(jù) 所確定的控制對象即質(zhì)量指標應(yīng)能夠定量。 所控制的過程必須具有重復(fù)性,即表現(xiàn)出統(tǒng)計規(guī)律性。 所確定的控制對象的數(shù)據(jù)應(yīng)為連續(xù)值。 計量型控制圖：能反映計量型數(shù)據(jù)特征，用來繪制、分析計量型數(shù)據(jù)的控制圖。 3.2.2計數(shù)型數(shù)據(jù) 控制對象只能定性不能而不能定量。 只有兩個取值。 與不良項目有關(guān)。 計數(shù)型控制圖：能反映計數(shù)型數(shù)據(jù)特征，用來繪制、分析計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖。 3.2.3質(zhì)量數(shù)據(jù)的特性 質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布遵循三種特性：計量型數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布； 計件型數(shù)據(jù)服從二項分布；計點型數(shù)據(jù)服從泊松分布。 3.3控制圖原理 根據(jù)來源的不同，質(zhì)量因素可分成設(shè)備（machine）、材料（material）、操作（m an） 、工藝（method）、環(huán)境（environment），即4M1E五個方面； 從對質(zhì)量的影響大小來看，質(zhì)量因素可分成偶然因素(簡稱偶因)與異常因素(簡稱異因) 兩類。偶因是始終存在的，對質(zhì)量的影響微小，但難以除去，如機械振動；異因?qū)|(zhì)量 影響大，但不難除去，如刀具磨損等。 偶因引起質(zhì)量的偶然波動(簡稱偶波)，異因引起質(zhì)量的異常波動(簡稱異波)。偶波是 不可避免的，但對質(zhì)量的影響微小，異波則不然，它對質(zhì)量的影響大，且采取措施不難 消除，故在生產(chǎn)過程中異波及造成異波的異因是需要監(jiān)控的對象，一旦發(fā)生，應(yīng)該盡快 找出，采取措施加以消除，并納入標準化，保證它不再出現(xiàn)。 經(jīng)驗與理論分析表明，當生產(chǎn)過程中只存在偶波時，產(chǎn)品質(zhì)量將形成典型分布，如果 除了偶波還有異波，產(chǎn)品質(zhì)量的分布必將偏離原來的典型分布。因此，根據(jù)典型分布是 否偏離就能判斷異波即異因是否發(fā)生，而典型分布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界限。 休哈特控制圖的實質(zhì)是區(qū)分偶然因素與異常因素。 3.4 控制圖貫徹預(yù)防原則 1.應(yīng)用控制圖對生產(chǎn)過程不斷監(jiān)控，當異常因素剛一露出苗頭，在未造成不合格品之 前就能及時被發(fā)現(xiàn)。例如，在圖2.5中點子有逐漸上升的趨勢，可以在這種趨勢造成不合 格品之前就采取措施加以消除，起到預(yù)防的作用。 [pic] 圖2.5 點子形成傾向 圖2.6 達到穩(wěn)態(tài)的循環(huán) 2.在現(xiàn)場，更多的情況是控制圖顯示異常，表明異因已經(jīng)發(fā)生，這時要貫徹“查出異 因，采取措施，保證消除，不再出現(xiàn)，納入標準”原則，每貫徹一次這個原則(即經(jīng)過一 次這樣的循環(huán))就消除一個異因，使它永不再出現(xiàn)，從而起到預(yù)防的作用。由于異因只有 有限個，故經(jīng)過有限次循環(huán)后， 最終達到在過程中只存在偶因而不存在異因，圖2.6。這種狀態(tài)稱為統(tǒng)計控制狀態(tài)或穩(wěn)定 狀態(tài)，簡稱穩(wěn)態(tài)。 3. 穩(wěn)態(tài)是生產(chǎn)過程追求的目標，在穩(wěn)態(tài)下生產(chǎn)，對質(zhì)量有完全的把握，質(zhì)量特性值有 99.73%落在上下控制界限內(nèi)；在穩(wěn)態(tài)下生產(chǎn)，不合格品最少，因而生產(chǎn)也是最經(jīng)濟的。 一道工序處于穩(wěn)態(tài)稱為穩(wěn)定工序，每道工序都處于穩(wěn)態(tài)稱為穩(wěn)態(tài)生產(chǎn)線,SPC就是通過穩(wěn) 態(tài)生產(chǎn)線達到全過程預(yù)防的。 雖然質(zhì)量變異不能完全消滅，但控制圖是使質(zhì)量變異成為最小的有效手段。 3.5 兩類錯誤 控制圖利用抽查對生產(chǎn)過程進行監(jiān)控,因而是十分經(jīng)濟的，但既是抽查就不可能沒有風險 ，在控制圖的應(yīng)用過程會出現(xiàn)以下兩類錯誤： 1. 虛發(fā)警報錯誤,也稱第I類錯誤。在生產(chǎn)正常的情況下,純粹出于偶然而點子出界的概率 雖然很小,但不是絕對不可能發(fā)生。故當生產(chǎn)正常而根據(jù)點子出界判斷生產(chǎn)異常就犯 了虛發(fā)警報錯誤,發(fā)生這種錯誤的概率通常記以α,見圖2.7。 [pic] 2.7 兩類錯誤概率圖 2. 漏發(fā)警報錯誤,也稱第Ⅱ類錯誤。在生產(chǎn)異常的情況下,產(chǎn)品質(zhì)量的分布偏離了典型分布 ,但總有一部分產(chǎn)品的質(zhì)量特性值在上下控制界之內(nèi)。如果抽到這樣的產(chǎn)品進行檢測 并在控制圖中描點,這時根據(jù)點子未出界判斷生產(chǎn)正常就犯了漏發(fā)警報錯誤,發(fā)生這 種錯誤的概率通常記以β,見圖2.7。 控制圖是通過抽查來監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量的,故兩類錯誤是不可避免的。在控制圖上,中心線 一般是對稱軸,所能變動的只是上下控制限的間距。若將間距增大,則α減小β增大,反之, α增大β減小。因此, 只能根據(jù)這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。 3.6 3σ方式 長期實踐證明, 3σ方式即 UCL=μ+3σ CL=μ LCL=μ-3σ 是兩類錯誤造成的總損失最小的控制界限，μ為總體均值，σ為總體標準差,此時犯第 I類錯誤的概率或顯著性水平α=0.0027。 注意: 在現(xiàn)場,把規(guī)格作為控制圖的控制界限是不對的。規(guī)格是用來區(qū)分產(chǎn)品合格與不合格,而 控制圖的控制界限是用來區(qū)分偶然波動與異常波動,即區(qū)分偶然因素與異常因素的。利用 規(guī)格界限顯示產(chǎn)品質(zhì)量合格或不合格的圖是顯示圖,現(xiàn)場可以應(yīng)用顯示圖,但不能作為控 制圖來使用。 3.7 控制圖的判定準則 在生產(chǎn)過程中，通過分析休哈特控制圖來判定生產(chǎn)過程是否處于穩(wěn)定狀態(tài)。 休哈特控制圖的設(shè)計思想是先確定第I類錯誤的概率α,再根據(jù)第Ⅱ類錯誤的概率β的大 小來考慮是否需要采取必要的措施。通常α取為1%,5%,10%。為了增加使用者的信心,休哈 特將α取得特別小,小到2.7‰～3‰。這樣, α小,β就大，為了減少第Ⅱ類錯誤,對于控制圖中的界內(nèi)點增添了第Ⅱ類判異準則,即“界內(nèi) 點排列不隨機判異”。 3.7.1判定穩(wěn)態(tài)準則 穩(wěn)態(tài)是生產(chǎn)過程追求的目標。 在統(tǒng)計量為正態(tài)分布的情況下,由于第I類錯誤的概率α取得很小,所以只要有 一個點子在界外就可以判斷有異常。但既然α很小,第Ⅱ類錯誤的概率β就大,只根據(jù)一個點 子在界內(nèi)遠不能判斷生產(chǎn)過程處于穩(wěn)態(tài)。如果連續(xù)有許多點子,如25個點子全部都在控制 界限內(nèi),情況就大不相同。這時,根據(jù)概率乘法定理,總的β為β總=[pic],要比β減小很多。 如果連續(xù)在控制界內(nèi)的點子更多,即使有個別點子出界,過程仍看作是穩(wěn)態(tài)的,這就是判穩(wěn) 準則。 判穩(wěn)準則：在點子隨機排列的情況下,符合下列各點之一就認為過程處于穩(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。 即使在判斷穩(wěn)態(tài)的場合,對于界外點也必須采取 “查出異因，采取措施，保證消除，不再出現(xiàn)，納入標準”20個字來處理。 3.7.2判定異常準則 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。 3.7.3點子排列不隨機模式 界內(nèi)點排列不隨機的模式有：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。界內(nèi)點排列不隨機準則是用來減少第Ⅱ類錯誤的 概率β，所以它的各個模式的α不能太小, 通常取為0.27%～2%。 模式1： 點子屢屢接近控制界限，見圖1.8。點子接近控制界限指點子距離控制界限在1σ以內(nèi)，下 列情況就判斷點子排列...
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