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:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态。 :是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况。 :又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会。 :以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具。 (CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征。 :研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位。 :分析变量之间的相互关系。,一是分析阶段,二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。分析阶段的主要目的在于:一、使过程处于统计稳态,二、使过程能力足够。分析阶段首先要进行的工作是生产准备,即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行,注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行;然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限,作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析,检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足,则必须寻找原因,进行改进,并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的,则分析阶段可以宣告结束,进入SPC监控阶段。监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定,生产过程的数据及时绘制到控制上,并密切观察控制图,控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控,如果发现失控,必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。在工厂的实际应用中,对于每个控制项目,都必须经过以上两个阶段,并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。。所谓过程应包含因素输入和活动输出,输入决定输出,通过利用资源和管理,将输入转化为输出的一项活动,可以视为一个过程,一个大的过程可以分解成很多小过程。通常,一个过程的输出可直接形成下一过程的输入。几乎所有产品和/或服务活动和操作都是过程。要确定一个过程,必须确定输入是什么,输出是什么。输入因素(InputFactor)可以从5M1E来考虑,即人(Man)、机(Machine)、料(Material)、法(Method)、测量(Measurement)和环境(Environment);输出结果一般从三个方面来概括,即绩效(Performance)、时间(Time)、成本(Cost)。例如:可以把深圳顺络电子看作一个过程。深圳顺络过程输入输出人:人力资源,人事部管控机:设备资源,设备部管控料:物料控制,质管部法:生产与测量,相关部门环:公司社会环境与制度产品质量与服务生产周期与交期利润与成本把公司的经营活动再进一步细分,便产生许多小的过程,如物料的检验与控制、生产过程实现原材料向成品的增值、产品销售过程、财务结算、资源配置等活动。把这些活动形成独立单元并赋予管理职责便形成部门。部门的活动再进行细化,便形成班组或个人活动,其活动也可以看作过程,有输入(资源投入)有输出(目标期望)。整个生产是一个大的过程,原材料投入进去变成成品输出,把过程分解便形成各道工序(如球磨、迭层、切割等),每一道工序的输出便是下一道工序的输入,形成生产流程(ProcessFlow)。球磨迭层切割排胶……(Variable)的分类所有的输入因素可以统称为变量(Variable),按照变量的数据特点可以分为连续变量(也称计量型)和离散变量(也称计数型)。所谓连续变量是指数据可以细分,可以用测量工具测出小数点以下的数据,只要测量工具精度足够高,该测量值可以无限细分。如:电感量、Q值、阻抗、PH值、流延膜厚等。而离散变量,其数据不能细分,不能用测量工具测出小数点以下的数字,只能用0、1、2、3、…进行计数。例如印刷次数、不合格品数、N点显露不良数等。():所有数据之和除以数据总个数。常常用平均值代表真值。X=nX1X2Xn++…+X~中位数():把一组数据按大小顺序排列,当有相同数值时应重复排列,取处于最中间位置的数据为中位数。当数据的个数为偶数时,取处于最中间位置的两个数据平均值为中位数。一般用中位数估计数据平均值。极差(R):一组数据中最大数与最小数之差。它一定程度上反应数据的分散程度。标准方差:标准方差能够准确地表示样本数据分散程度的统计特征值,样本标准方差用S表示,母体标准方差用σ(Sigma)表示。计算公式为:1(n-1)?i=1nS=(xi-x)2_当n很大时,S约等于σ。σ为母体标准方差。n(n-2)?i=1nξ=[(xi-x)/S]3_(n-1)偏斜度ξ(Skewness):表示分布形状的非对称性的一个指标,也称为非对称度。如果分布左右对称,则K=0;分布的左边拖长,则K为负值;分布右边拖长,则K为正值。计算公式为:?i=1n[(xi-x)/S]4_(n+1)1K=n(n-1)(n-2)(n-3)_(n-1)213(n-2)(n-3)陡度K(Kurtosis):表示分布峰顶的尖平程度的指标。计算公式为:母体:是研究对象的全体。例如一批3216型150Kpcs电感可视为母体。样本:是一批产品中按抽样标准随机抽取的提供检验的产品。例如:某批报检的点感总数为38Kpcs(母体),按照MIL-STD-105E一般检验水平II抽样,样本应为500Pcs。正态分布:又称高斯分布,是统计领域中最重要的概率分布,其分布形状有平均值和标准方差决定。如下函数式:?2pf(x)=1essx-m-1/2()2正态分布的特性:无偏斜,偏斜度为0;中等陡度,K=0;左右对称;单峰分布;最大值在中心线上;平均值,中心值和最频值是相等的;渐近性;+/-1Sigma内,%;+/-2Sigma内,%;+/-3Sigma内,%;+/-4Sigma内,%;+/-5Sigma内,%;+/-6Sigma内,%;许多过程特性分布类似于正态分布,因而可以用正态分布预测这些过程特性的变化,并估计落在某一范围内的百分率。卡方分布:在数理统计中常常用于符合性与独立性检验。在实施SPC分析阶段常常用于检验一组数据是否符合正态分布,作为控制线建立的依据。BB工序能力:工序在稳定状态下能够生产合格品的能力。稳定状态是指工序的操作者、机器设备、所用的材料、工艺方法和环境条件都符合标准规定的要求,且作业活动处于受控状态。分散幅度B=6σ,表示该工序具有的实际加工精度,它是衡量工序能力的尺度。如B=6σ越大,则工序的实际精度越差,不合格品率越高,工序能力越小;若B=6σ越小,则工序的实际精度越高,不合格品率降低,工序能力越大。工序能力指数Cp:就是产品的公差范围(T)与工序能力(B)之比。Cp值的大小,即可定量计算出该工序的不合格率,所以工序能力指数Cp的大小可以直接表示出该工序的质量水平。Cp的计算:当给定双向公差,质量数据分布中心(平均值)与公差中心(目标值M)一致时,则Cp=(USL-LSL)/6S,其中USL为公差上限,LSL为公差下限。当平均值与目标值不一致时,则Cpk的计算为:USL-X3S-LSLX3SCpk=(,)中的较小值,或者XT-2ε6SCpk=,其中ε=|M-|。工序能力指数Z与合格率:从过程均值到一个利益值(如工程规范)的标准方差单位个数。当用于能力评审时,ZUSL就是均值与上规范限的距离,ZLSL是均值与下规范限的距离,而ZMIN是均值与最近的规范限的距离。USL-XSZUSL=-LSLXSZLSL=根据ZUSL和ZLSL计算值查正态分布积分表,则不合格率=1-所查得的数值。如:抽样一批3216型2000欧姆的磁珠,已知道其阻抗平均值Z=;标准方差S==2000×(1+)=2500Ω规范下限LSL=2000×(1-)=1500Ω则:根据上面ZUSL与ZLSL计算公式,ZUSL=(2500-)÷==(-1500)÷=,ZUSL=;ZLSL=。高于USL的不合格率:1-=:1-=:+=(MSA)基本概念当确定了一个给定的过程要测量的特性后,则应对这个特性的测量系统进行评价,确保为这个特性而收集的SPC数据在允许误差范围内,统计分析有效,具有指导意义。根据统计专家与质量专家发现的基本理论,观测值由被测特性的真值加上测量误差组成。即:观测值=真值+测量误差测量误差是一个统计术语,是指造成观测值偏离真值的测量变异性的所有原因的净效果。在一批测量数据中,整个时间的总变异(用TV表示)由两个相应的部分组成:总变异(用TV表示)=生产变异(用PV表示)+测量变异减少测量变异对过程评价的影响是测量系统分析的目的与追求。而测量变异是由测量系统的准确性、线性、稳定性、重复性与再现性等因素决定。测量系统的变异常常通过对测量系统的可重复性与可再现性进行分析确定,即用GR&R方法来确定测量体系的两个独立的部分:重复性与再现性。重复性,用EV或σe表示,表示由一位评价人多次用一种测量仪器测量同一零件的同一特性所得到的测量变异。再现性,用AV或σo表示,表示由不同的评价人使用同一种测量仪器测量同一零件的同一特性所产生的测量平均值的测量变异。