第三章过程控制与统计技术概述.ppt

过程控制与统计技术 第三章 统计过程控制（SPC） 一 统计过程控制的概念 SPC是英文“统计过程控制”的缩写：Statistcal process Control 所谓统计过程控制就是应用统计技术对过程中各个阶段进行评估和监察。保持过程处于可接受的和稳定的质量水平，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。 虽然，这里的统计技术可以涉及到数理统计的许多方面，但 SPC中的主要工具是控制图理论。因此，要想推行SPC必须对控制 图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。 1 什么是控制图 控制图是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。 2 产品质量的统计概念 ① 特点： 产品实现过程的质量是属于随机现象，它具有变异性。由于生产过程的五大因素：人、机、料、法、环因时常的变动，而不断地变化，因此，造成产品质量随着时间不同而形成不一致性，质量特性具有变异性。 但是质量特性的变异是在一定范围内按一定规律变异的，因此产品实现过程的质量特性的变异是有规律性的。产品质量变异性及其规律性反映为质量特性值的分布。其分布特点是： a：实践证明。通常计量值数据服从正态分布； b：计数值中的计件值数据通常服从二项分布； c： 计数值中的计点值数据通常服从泊松分布。 ②影响产品质量变异的两大类因素 a 正常因素：它的变异是随机的、偶然的，也可称之偶因。 偶因是经常存在的，对质量影响较小。例如机床的振动、刀具的硬度、环境温度的变化。偶因是不可避免的，一般地说偶然因素寻找很麻烦，清除也比较困难，经济上也较为不合算。 b 异常因素：称之为异因也可称为系统因素，这种系统因素是一些不经常发生的，对产品质量影响比较大，它是不随机的，例如：刀具磨损、设备调整的欠佳。异因也可能在特殊情况发生如机床失灵、操作人员思想不集中等。异因寻找比较简单，清除相对较容易，异因一定要清除的。 偶因和异因形成两类不同的质量变异，即不可避免和可以避免的变异。这里需要注意的，不可避免和可以避免是相对的概念随着科学技术的发展，不可避免的因素也可以转化为可避免的因素。偶因和异因在产品生产实现过程中，同时表现于产品质量特性值上。因此要求能够正确区分这两类不同的变异。 现代科学是以数理统计为基础，并参照实践经验加以判断，如果造成质量变异的原因是偶因，则质量特性值的分布会呈现某些典型分布，如尺寸偶然因素变异的分布是在一定的?（质量特性值分布中心）和? （质量特性值的标准偏差）为正态分布。若质量特性值偏离典型分布（较远），而又不是随机性，就可判断变异为系统因素，这样则应该采取措施加以消除。 把这些质量特性值，按时间次序描点在控制图上，找出异因进行消除,这就是利用控制图进行控制质量的手段。 控制图是依据正态分布图反时针转90o对应平面直角坐标系构成，控制图的纵坐标对应正态分布的横坐标，形成? ±3? 范围的上下控制限，和对应平均值的中心线。即：UCL、cL、LcL ，纵坐标控制范围表示被控制的质量特性值或其分布的特征值。横坐标表示时间，即在长时间内监控过程中质量特性的波动。时间也用样本编号表示，它是按照确定的时间间隔抽样。 休哈特在发明控制图时总结控制图的原理是： a 在一切制造过程中所呈现出的波动有两个分量：第一个分量是 过程内部引起的稳定分量即称偶然波动。第二个分量是可以查 明原因的间断的即称异常波动。 b “那些可查明原因的波动可用有效方法加以发现，并可被剔除。 但偶然波动是不会消失，除非改变基本过程。” 上图表明 样本号 1-7号 生产过程处于稳态为正常，?和?没有变异，中心线两侧是随机的。当典型分布遭到破坏；是因为产生了变异、现象为：7-10号质量特性值成链状、趋势、点子出界都属于不随机，直到12号点子超出上控制限。应该查找异因，采取措施加以消除，这是报警。消除异因，不再出现不随机，当然不能超界。消除异因后使其回到正常即纳入规定的标准范围，即点子控制在99.73%界限内，中心线两侧质量特性值随机分布，回到正常。 a 从控制图上看控制界限 UCL，LCL与公差界限TU和TL是两个不同的概念。 TU和TL是过程结果产品的