正态分布与CPK培训教材.pdf

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1、BureauVeritasCertificationISO/TS16949:2009核心工具系列课程SPC─统计过程控制ForthebenefitofbusinessandpeopleBureauVeritasCertification讲师:褚伟BureauVeritas必维国际检验集团TS审核员E-mail:lancer_chu@cn.bureauveritas.comBureauVeritasCertificationJuly.201021CourseIntroductionSPC统计过程控制Issue:Feb2005EMSIssue:Feb2009ISO/TS1694

2、9SeminarAuditor/InternalAuditorTrainingCourse3什么是SPC?SPC是英文“StatisticalProcessControl”的简称,即“统计过程控制”20世纪20年代由贝尔实验室沃尔特.休哈特(WalterShewhart)在研究过程数据时首先开发应用的,他开发的一个简单有力的工具——控制图。控制图已经成功地应用于各种各样的过程控制和改进中。4一.基本概念1.正态分布-SPC的理论基础2(x−μ)1−2f(x)=e2σf(x)σ2πσ拐点拐点σ——表示离散程度,或叫分布宽度。µ——表示分布位置,或叫分布中心。μx这是两个相互独

3、立的参数5举例:抽样100个直径为10mm(公差为±0.5mm)的螺丝10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.0910.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.5510.0110.369.889.7310.019.859.6110.0310.0110.1210.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.059.209.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.9810.129.9710.3010.1210.1410

4、.1710.0010.0910.119.709.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.3910.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.1010.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159.759.799.9410.099.979.919.549.8810.029.9110.806螺丝直径数据的特征极差(range)为1.6mm,若以8等份频率次数划分,则等差为0.2mm,得下图:300.30300.30260.260.2020170.17130.130.

5、101000123456789.29.49.69.810.010.210.410.610.872.σ-方差、标准差,正态分布的特征值;表示离散程度,分布宽度。3.µ-平均值,正态分布的特征值;表示分布位置,分布中心。¾正态分布的特点:σ值越小,分布范围越窄;µ越接近标准值,整体偏差就越小。ϕ(x)0.8=0.5σ0.60.4σ=10.2σ=201μ2345x8¾正态分布的重要结论:不论μ与σ取值如何,产品质量特征值落在[μ-3σ,μ+3σ]范围内的概率为99.73%。σ拐点拐点-4σ-3σ-2σ-1σ0+1σ+2σ+3σ+4σ68.26%95.45%99.73%99.99%

6、94.变差-出于同一过程的每个产品都不相同5.变差的普通原因和特殊原因:¾普通原因-始终作用于过程。一个只存在变差的普通原因的过程会产生一个稳定的可重复的分布(正态分布),这时称过程“统计受控”或“过程稳定”。比如,刀具、轴承的磨损,夹具的受力变形,温度波动,操作员状态,材料偏析(微观)。¾特殊原因-间歇的、不可预测的变差源,只作用于部分过程输出。称“过程不稳定”或“非统计受控”。比如,夹具螺丝松动,材料缺陷,注塑模冷却水道堵塞。¾也存在良性特殊变差10¾普通原因产生的变差目标值线可预测时间范围11¾特殊原因产生的变差目标值线不可预测时间范围12二.控制图1.控制图的益处¾

7、供操作者使用,对过程进行持续的控制;¾有助于过程表现一致并可预测;¾使过程达到:更高的质量,更低的成本;¾区别变差的特殊原因和普通原因,以决定采取局部措施或系统措施。132.局部措施和系统措施¾控制图可探测出变差的特殊原因,以及普通原因的幅度¾特殊原因变差通常采用局部措施来解决¾普通原因变差通常采取系统措施14¢局部措施¾通常用来消除变差的特殊原因¾通常由与过程直接相关的人员实施¾通常可纠正约15%的过程问题比如,设备调整,模具维修15¢系统措施¾通常用来减少普通原因的变差¾几乎总是要求管理措施¾大约可纠正85%的

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