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6-1统计过程控制统计过程控制就是用统计技术的方法对生产制造过程进行监视控制。本文首先讲一下关于过程的概念,接下去讲统计过程控制概念、控制图和过程能力计算。一.过程的的概念:1.什么叫过程:输入转化为输出的相互关联和相互作用的活动。2.什么叫过程控制?为使每个过程输出都能达到预期的目标,故对过程的活动要进行控制,首先对输入要控制,同时对输出也要进行控制。过程控制是:对影响产品质量的过程进行监视和测量,使过程处于受控状态,以保证过程的质量。过程控制目的:受控状态就是稳定状态。过程控制就是确保过程处于稳定状态,以保证过程的质量。生产制造过程是最大的影响产品质量的过程,因此对生产制造过程控制是一个重大问题。3.过程控制方法:过程控制方法有两种:一是自动过程控制(APC);二是统计过程控制(SPC)。二.SPC的一些基本概念1.SPC的应用原理SPC应用了概率论中一个非常简单的原理:即“小概率事件在一次性试验中是不可能发生的”这样一个原理。小概率事件:即发生可能性很小的事件。2.什么是统计过程控制统计过程控制就是首先假定过程是受控的,若一旦显示出过程偏离这一状态极大的可能性就是过程失控,需要进行调整。为掌握过程是否偏离受控状态,必须去获取信息,搜集数据,并对数据进行分析。3.质量波动1)质量波动及其原因产品质量总是有波动。当生产过程处于稳定状态时,产品质量波动具有统计规律性。造成产品质量波动的原因主要是以下6个方面:a.人(操作者)的质量意识、技术水平、熟练程度、文化程度和身体素质等;b.机器设备、工夹模具的精度和完好程度;c.原材料的差异;d.加工工艺的差异;e.生产环境的温度、湿度、照明、噪音和清洁卫生条件等;f.测量手段和测量工具等。上述6个方面通常称为人、机、料、法、环、测六大因素,或简称“5M1E”因素。2)质量波动的类别根据影响产品质量波动的原因差异,可以把产品质量波动分为正常波动和异常波动两类。a.正常波动6-2正常波动是由偶然原因造成的产品质量波动。又叫随机原因,在QS9000中叫普通原因。造成这类波动的因素在生产过程中大量存在,属正常波动。b.异常波动异常波动是由异常原因,又叫系统性原因造成的波动,在QS9000中叫特殊原因。造成这类波动的因素在生产过程中不是大量存在,也不经常影响着产品质量,但是一旦存在,对产品质量的影响程度比较大,而且往往使质量波动的大小和方向具有明显的周期性或倾向性。过程受控状态情况:过程仅仅在偶然原因作用下,而无异常原因,把正常波动控制在合理范围内的生产过程称为处于统计的控制状态,或简称为控制状态、稳定状态。4.数据1)数据的分类与质量有关的数据基本上可以分为两大类,即计量值数据和计数值数据。a.计量值数据可以连续取值的数据称为计量值数据。例如:长度、重量、温度、时间、电压、电流等等数据均属计量值数据。b.计数值数据不可以连续取值而可以用个数计数的数据称为计数值数据。它又可以分为计件值和计点值两类。例如:产品件数、合格品数、不合格数、故障次数等为计件值数据;外观检验中的黑点数、疵点数等数据均属计点值数据。2)数据的统计特征值数据的统计特征值可以分为以下两类:一是表示数据集中位置的统计特征值,例如平均值、中位数等;二是表示数据分散程度的统计特征值,例如标准偏差、极差等。下面介绍最常用的四个统计特征值。a.平均值平均值是以所有数据之和为分子,以数据的总个数为分母求得的商,用符号x表示。若用χ1、χ2、χ3……χn表示所有的数据,用n表示数据的总个数,则平均值的计算公式为:x=nxxxxn321上式可简写为x=1nxiin1现举个简单的例子:有2、8、7、5、8五个数据,则平均值是x=287585=305=66-3b.中位数将所有数据按大小顺序排列,当数据的个数为奇数时,排在最中间的那个数据即为中位数;当数据的个数为偶数时,则取处于最中间的那两个数据的平均值作为中位数。中位数用符号~x表示。举两个简单的例子:例1:有2、8、7、5、8五个数据,按大小顺序排列成为2、5、7、8、8。它们的中位数是7,即~x=7。例2:有5、6、4、6、8、7、六个数据,按大小顺序排列成为4、5、6、6、7、8。它们的中位数是中间两个6的平均值即~x=662=6c.极差极差是一组数据中最大数与最小数的差,用符号R表示。例:2、8、7、5、8这组数据的极差是:R=8-2=6d.标准偏差标准偏差是能够比较准确地表示数据分散程度的统计特征值。样本标准偏差用符号S表示。其计算公式为:S=xxniin211式中:S──样本标准偏差;χi──样本中某一个数据值;x──样本数据的平均值;n──样本中数据的总个数。例:抽取一个样本共有2、8、7、5、8五个数据,已算出平均值是6,则标准偏差为:s=26867656865122222=1641144=264=65.≈2.55三.控制图(一)控制图的一些概念1.控制图的原理:控制图法是根据3σ原理。3σ原理是:过程在受控情况下,过程参数的分布是服从正态分布概率函数曲线。正态曲线的中心是μ,在其两边各3σ的范围(即阴影部分)面积占总曲线下面面积的99.73%,在该范围内的质量均是合格的。控制图就是按这一原理编制并进行过程进行分析控制的。2.什么是控制图。控制图又叫管理图、休图(休哈托图)。它是带有控制界限线的图,用于分析和判断工序是否处于或保持在控制状态。它是由正态分布图转化来的。6-4正态分布图转90°,再转180°,就变成控制图了,μ±3σ处是两条控制界线。3.控制图的作用:通过作图的方法,显示生产过程随着时间变化的情况,即质量波动的情况,并分析和判断质量波动是正常波动还是异常波动,从而提醒人们及时作出正确的对策,消除系统性原因的影响,保持工序处于稳定状态而进行动态控制的统计方法。4.控制图的基本形式下图是控制图的基本形式。有纵坐标、横坐标和三条线控制界限线组成。(二)控制图的分类按数据分类按质量数据的性质不同,控制图大致可分为计量值控制图和计数值控制图两大类。表1控制图种类及适用场合类别名称控制图符号特点适用场合计量值控制图平均值-极差控制图x-R最常用,判断效果好,但计算工作量较大。适用于连续批量生产线上,样本数小于10平均值-标准偏差控制图x-S效果好,但计算较难,计算工作量大。适用于连续批量生产线上,样本数无限制中位数-极差控制图~x-R计算简便,但效果较差。适合于现场工人使用。适用于连续批量生产线上。单值-移动极差控制图χ—R简便,能及时判断是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。应用于单件生产时间长,测量比较麻烦,获得数据较困难时。计数值控制图计件值不合格品数控制图np较常用,计算简单,操作工人易于理解。样本大小相等时用。不合格品率控制图p计算量大,控制线凹凸不平。样本大小变化时用。计点值缺陷数控制图c较常用,计算简单,操作工人易于理解。样本大小相等时用。单位缺陷数控制图u计算量大,控制线凹凸不平。样本大小变化时用。6-5表中八种控制图称为常规控制图,我国在1983年颁布了常规控制图国家标准GB4091.9—1983。1991年ISO对原有的控制图作了修正,编制了ISO8285:1991标准,我国后来等同采用,编号为GB/T4091—2001。即:GB/T4091—2001idtISO8285:1991。(三)控制图的计算和绘制1.x-R控制图的作图法平均值─极差控制图简称x-R控制图。它是把平均值(x)控制图和极差(R)控制图上下对应地画在一起的综合控制图。这种控制图提供的信息量多,鉴别能力强,是质量管理中用得较多的一种控制图。以某厂生产一塑料件的关键尺寸为例,叙述x-R图的作图步骤。共分为六个步骤:1)第一步:搜集数据a.在生产过程处于稳定状态下,搜集近期质量数据,并把数据按生产(时间)顺序分组。b.数据一般取100个(至少50个)。每次抽取的样本大小用n表示。通常n取3~5。组数用k表示。本例搜集了60个数据。每组样本大小n=5。组数k=12。c.把搜集到的每组数据,按次序填入数据表(表2)。2)第二步:计算各组平均值x和极差Ra.各组的平均值x为该组数据之和除以样本大小n(商的有效数字应比原测量值多取一位小数)。本例:第一组的平均值x1为x1=4204194154184185=418.0把算出的各组平均值及累加值xi填入表2中。本例:xi的累加值xi=5034.2b.各组的极差Ri为该组数据中最大值和最小值之差。本例:Ri=420—415=5把算出的各组极差及累加值∑Ri填入表2中。本例:Ri的累加值∑Ri=593)第三步:计算x和Ra.x为各组平均值的平均值。x=xki=5034212.=419.52(比原平均值多取一位小数)b.R为极差平均值。R=Rki=5912=4.9(比原极差值多取一位小数)6-6表2塑料件关键尺寸数据记录表mm组号时间测定值xRX1X2X3X4X5123456789101112合计420419420421420420423418423416417421419424420421423420423417420418418420415423419420422420419419418420416418418420418419420419421415420419420413418421420417419421418423421417423421418.0421.4419.4419.6420.8420.0420.8418.4420.4418.0418.8418.65034.2552442585478594)第四步:计算中心线(CL)和上、下控制线(UCL、LCL)a.x图。CL=xUCL=x+A2·RLCL=x-A2·R式中A2为随着每次抽取的样本大小n而变化的系数,其数值由SPC书本P37表查得。本例:n=5查表得A2=0.58CL=x=419.52UCL=x+A2·R=419.52+0.58×4.9=422.35LCL=x-A2·R=419.52-0.58×4.9=416.69b.R图。CL=RUCL=D4RLCL=D3R式中D3、D4为随着每次抽取的样本大小n而变化的系数,其数值由SPC书本P37表查得。本例:n=5查表得D4=2.11,D3无值。CL=R=4.9UCL=D4R=2.11×4.9=10.36LCL=D3R不考虑。5)第五步:作图描点用坐标纸或控制图专用纸来画。一般在上方安排x图,在下方对应位置安排R图。横轴表示样本组号;纵轴表示质量特性值和极差值。6-7按计算值分别画x图和R图。画中心线(用实线)和上、下控制线(用虚线)。并在各条线的右端,分别标出对应的UCL、CL、LCL符号和数值。在x图的左上方标记n的数值(本例n=5)。把原搜集到的各组样本的平均值xi和极差Ri值,分别在已经画好的控制图上打点,一般用“”表示,并顺序连接各点。6)第六步:分析过程是否受控。当使用控制图进行工序质量分析时,应确认生产过程是否处于稳定状态。判稳应满足两个条件:a.绝大多数点应落在控制界线内:25点中无一点在外;35点中小于等于一点,100点中小于等于2点在外。b.界内点应是随机排列的(即没有规律的)。判异原则:两条中有一条即可判异。a.一有点子出界,即判不受控;b.点子虽未出界,但排列不随机亦判异国际标准判异准则:(8条,达到任何一条即判为异常)a.一点在A区以外;b.连续9点落在中心线(CL线)同一侧;c.连续6点递增或递减;d.连续14点中相邻点上下交替;e.连续3点中有2点同时落在中心线(CL线)同一侧的B区之外;f.连续5点中有4点落在中心线(CL线)同一侧的C区之外;g.连续15点在C区中心线(CL线)上下(可能性是MSA问题,或弄虚作假,或确实控制好);h.连续8点在中心线(CL线)两侧,但无一点在C区。注意:在做x-R控制图时,一要正确计算CL、UCLTLCL,二应先做R图,待R图判稳后,才能
本文标题:SPC理解
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