spc统计过程控制的目的(SPC统计过程控制)(1)

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分析步骤及方法:

首先 正态概率图: 正态概率图主要用于判定过程是否处于正态分布,因为过程能力分析是以假设过程符合正态分布为基础的,如果数据不符合正态分布,进行过程能力分析是没有意义的。正态概率图其分析方法,一方面查看数据点是否在蓝线之内,即落在95%置信区间内,如果落在蓝线内近似成一条直线,说明符合正态分布,如果数据点散乱,不成直线则说明不符合正态分布;另一方面查看P值,如果P值大于0.005则说明数据符合正态分布。如本例中:数据点基本拟合在直线内,无散乱, P=0.007>0.005,说明收集的数据正态性很好,假设条件满足。

其次 分析极差图(R图): 极差图是对各子组极差的监控,用于识别子组内变差(判定δ的变化),其判定方法服从8项判异原则,如图所示,数据分布随机,没有异常点,说明极差图稳定,子组内无特殊原因存在。

第三 分析均值图(Xbar图): 均值图是对各子组平均值监控,用于识别子组间变差(判定μ的变化),其判定方法服从8项判异原则。如本例中:均值图数据分布随机,没有异常点,说明极差图稳定,子组间无特殊原因存在。

第四 分析最后25个子组: 最后 25个子组是配合均值极差图使用,分析测量点是否随机地水平散开,是否有趋势或偏移,同样也是判定过程的稳定性。如本例中:子组内的数据宽度分布无异常,同时子组均值在中心线的左右随机分布,说明子组内和子组间变差没有异常,过程稳定。

第五 分析能力直方图: 与前面讲解的能力直方图分析方法一致,必须把握住三点,就是形状、位置和宽度。如本例中:直方图的形状为正常型,两正态曲线基本重合说明过程没有异常,数据符合正态分布;直方图位置与工艺下限较远,分布宽度未超出规范,说明过程能力较高,风险较小。

最后 分析能力图:能力图主要是将组内和组间变差的位置、宽度与工艺要求进行对比,判定过程能力,过程稳定受控时应用CPK进行判定,不稳定时用PPK进行判定,判定方法与前面讲的能力直方图相同,如本例中: Cpk=0.41<1.33,说明子组内变差小,短期过程能力符合要求。Ppk=0.39>1.67,说明长期过程能力符合要求。注意,由于本过程为单边公差,故不能计算CP值。

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