SPC:统计过程控制基础(ppt 37页)
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箱线图
总结词
箱线图是一种展示数据分布特征的图表,通过箱体、中位数、四分位数等指标展示数据的集中和离散趋势。
详细描述
箱线图主要用于展示一组数据的集中和离散趋势,通过箱体表示数据的集中程度,通过上下须表示数据的最大值 和最小值。在SPC课件中,箱线图常用于展示过程能力指数、不合格品率等指标的分布特征,帮助管理者了解数 据的分布情况。
SPC技术将在大数据时代发挥重要作用。通过利用大数据技术,SPC课件将能够实现对海量数据的快速处理和分析,为企业提 供更加精准、全面的生产过程控制和管理服务。同时,大数据技术还将促进SPC课件与其他技术的融合,如人工智能、云计 算等,进一步拓展其在工业领域的应用范围和价值。
SPC未来的发展方向
SPC技术将继续向数字化、网络化和 智能化的方向发展。未来ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSPC课件 将更加注重数据的采集、处理和分析 ,实现更加精准、高效的生产过程控 制和管理。同时,随着物联网、云计 算等技术的发展,SPC课件将逐渐实 现与其他系统的集成和互联互通,为 企业提供更加全面、智能的服务。
明确需要控制的特性和过 程,确保控制计划的针对 性和有效性。
设定控制标准
根据产品要求和过程能力 ,设定合理的规格界限和 控制标准。
制定控制方法
选择适合的控制图和统计 工具,确保能够及时发现 异常波动并进行处理。
数据收集与处理
确定数据来源
确保数据来源的可靠性和 准确性,避免数据失真和 误差。
数据整理与转换
增强学习兴趣
课件通常采用多媒体形式,如 视频、音频、动画等,能够吸 引学生的注意力,增强学习兴 趣。
方便灵活
学生可以在任何时间、任何地 点学习,不受时间和地点的限 制。
SPC经典教材(ppt 37页)
![SPC经典教材(ppt 37页)](https://img.taocdn.com/s3/m/02edb8e202d276a201292e47.png)
• X bar -R控制图的控制限
x (bar)(均值) 的控制限
UCL = x + A2R CL = x LCL = x - A2R
R(极差)的控制限
UCL = D4R CL = R LCL = D3 R
14
SPC
• X bar - R控制图的操作步骤
• a、确定对象、抽取数据 • b、合理分组 • c、计算xi、Ri • d、计算x、R • e、计算R图的控制线、x图的控制线 • f、将数据在图中打点并作图。
24
SPC
• 多品种、小批量生产的控制
a、加工制造业50%以上属于多品种、小批量生产 b、多品种、小批量关键在于批量小---数据少
• 解决途径
将相似工序的数据,即同类型分布的数据,经过数学变换成 为统一分布的数据,积少成多,在同一张控制图上进行控制。 如:通用图法、相对公差法、固定样本容量法等。
25
有不合格品出现的生产过程,称为接近零不合 格品过程。 (2)、控制对象
相邻不合格品间的连续合格品数取为控制对象
28
SPC
(3)、判异准则 a、若相邻不合格品之间的连续合格品数不大于n1,则判断过程异常;
b、若接连出现的两个合格品数之和不大于n2,则判断过程异常; c、若接连出现的三个连续合格品数之和不大于n3,则判断过程异常; (4)、判稳准则 a、连续25点,出界点数为0; b、连续35点,出界点数小于等于1; c、连续100点,出界点数小于等于2。
– 1、找出最大值和最小值,确定数据分散宽度 数据分散宽度=(最大值 最小值)
– 2、确定组数 kn
– 3、确定组距 h=(最大值最小值)/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限,依此类推。
x (bar)(均值) 的控制限
UCL = x + A2R CL = x LCL = x - A2R
R(极差)的控制限
UCL = D4R CL = R LCL = D3 R
14
SPC
• X bar - R控制图的操作步骤
• a、确定对象、抽取数据 • b、合理分组 • c、计算xi、Ri • d、计算x、R • e、计算R图的控制线、x图的控制线 • f、将数据在图中打点并作图。
24
SPC
• 多品种、小批量生产的控制
a、加工制造业50%以上属于多品种、小批量生产 b、多品种、小批量关键在于批量小---数据少
• 解决途径
将相似工序的数据,即同类型分布的数据,经过数学变换成 为统一分布的数据,积少成多,在同一张控制图上进行控制。 如:通用图法、相对公差法、固定样本容量法等。
25
有不合格品出现的生产过程,称为接近零不合 格品过程。 (2)、控制对象
相邻不合格品间的连续合格品数取为控制对象
28
SPC
(3)、判异准则 a、若相邻不合格品之间的连续合格品数不大于n1,则判断过程异常;
b、若接连出现的两个合格品数之和不大于n2,则判断过程异常; c、若接连出现的三个连续合格品数之和不大于n3,则判断过程异常; (4)、判稳准则 a、连续25点,出界点数为0; b、连续35点,出界点数小于等于1; c、连续100点,出界点数小于等于2。
– 1、找出最大值和最小值,确定数据分散宽度 数据分散宽度=(最大值 最小值)
– 2、确定组数 kn
– 3、确定组距 h=(最大值最小值)/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限,依此类推。
统计过程控制(SPC)与常规控制图PPT课件
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人人有责 2.SPC强调用科学的方法来保証全过程的预
防 3.SPC不仅用于生产过程﹐而且可用于服务
过程和一切管理过程
5
SPC发展简史
过程控制的概念与实施过程监控的方法在 1920S由美国的休哈特(W .A. Shewhart)提 出﹐二战后期在军工部门推行﹔
1950-1980段在美国工业中消失﹐由戴明 (W .Edwards Deming)博士将SPC引入日 本在30年的努力下﹐日本一跃而居世界质 量与生产率的领先地位
统计过程控制(SPC)与 常规控制图
1
整体概述
概况一
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概况二
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概况三
点Байду номын сангаас此处输入相关文本内容 点击此处输入相关文本内容
2
第一讲 SPC历史简介和SPC判断标准
3
1.SPC(Statistical Process Control)
判稳准则
1. 连续25个点子都在控制界限内 2. 连续35个点子至多有1个点子落在控制界限外 3. 连续100个点子至多有2个点子落在控制界限外
不符合上述三原则的概率为﹕
α 1=0.0654 α 2=0.0654 α 3=0.0654
13
4.控制图判断准则
(a) 连续9点出现在中心线的单侧
α=0.0038
SPC能给所有人带来好处﹕ 对操作者﹕可用SPC方法改进工作 对管理者﹕可用SPC方法消除在生产部门
与质量管理部门间的矛盾 对领导者﹕可用SPC方法控制产品质量﹐
减少返工与浪费
4
1.SPC(Statistical Process Control)
防 3.SPC不仅用于生产过程﹐而且可用于服务
过程和一切管理过程
5
SPC发展简史
过程控制的概念与实施过程监控的方法在 1920S由美国的休哈特(W .A. Shewhart)提 出﹐二战后期在军工部门推行﹔
1950-1980段在美国工业中消失﹐由戴明 (W .Edwards Deming)博士将SPC引入日 本在30年的努力下﹐日本一跃而居世界质 量与生产率的领先地位
统计过程控制(SPC)与 常规控制图
1
整体概述
概况一
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概况二
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概况三
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2
第一讲 SPC历史简介和SPC判断标准
3
1.SPC(Statistical Process Control)
判稳准则
1. 连续25个点子都在控制界限内 2. 连续35个点子至多有1个点子落在控制界限外 3. 连续100个点子至多有2个点子落在控制界限外
不符合上述三原则的概率为﹕
α 1=0.0654 α 2=0.0654 α 3=0.0654
13
4.控制图判断准则
(a) 连续9点出现在中心线的单侧
α=0.0038
SPC能给所有人带来好处﹕ 对操作者﹕可用SPC方法改进工作 对管理者﹕可用SPC方法消除在生产部门
与质量管理部门间的矛盾 对领导者﹕可用SPC方法控制产品质量﹐
减少返工与浪费
4
1.SPC(Statistical Process Control)
spc统计过程控制ppt课件
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但是。。。被送进了医院。
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后,测量每个产品的长度,
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具,包括直方图,鱼刺图,散布图,都是对 “昨天”情况的分析和解释,可以用在“救火”和解决问题,
但若想实现过程控制,则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制(SPC)就是: 应用统计的方法,对生产/服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中,对过程进行监控,当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警,对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下:
1. 选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等;
2. 选用合适的控制图种类;
3. 确定样本容量和抽样间隔; 4. 收集并记录至少20~ 25组样本的数据,或使用以前所记录的数据; 5. 计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差/样本标准差等; 6. 计算各统计量的控制界限; 7. 画控制图并标出各样本的统计量,
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x -R
特点
适用场合
最常用,判断工序是否正常的效 果好,但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后,测量每个产品的长度,
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具,包括直方图,鱼刺图,散布图,都是对 “昨天”情况的分析和解释,可以用在“救火”和解决问题,
但若想实现过程控制,则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制(SPC)就是: 应用统计的方法,对生产/服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中,对过程进行监控,当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警,对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下:
1. 选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等;
2. 选用合适的控制图种类;
3. 确定样本容量和抽样间隔; 4. 收集并记录至少20~ 25组样本的数据,或使用以前所记录的数据; 5. 计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差/样本标准差等; 6. 计算各统计量的控制界限; 7. 画控制图并标出各样本的统计量,
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x -R
特点
适用场合
最常用,判断工序是否正常的效 果好,但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
SPC统计过程控制课件
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举例
• 原材料的微小变化 • 设备的微小震动 • 刀具的正常磨损 • 模具正常的老化 • 操作者细微的不稳定 • 夹具的正常磨损 •…
• 使用了一批不合格的原材料 • 设备的不正确调整 • 刀具的严重磨损 • 模具损坏 • 操作者做错(判定标准错) • 使用了错误的夹具 •…
一般原因与特殊原因在统计过程中的体 现
在何处使用SPC控制图
当一个防错装置不可行时 从FMEA中得出具有高危险顺序数值(RPN’s)的过程 从DOE(因素实验设计)得出的关键变量 客户要求 管理层承诺
SPC的优点和缺点
优点 ➢已证实的改善生产力的技术方法 ➢预防缺陷的有效方法 ➢防止不必要的过程调整 ➢提供诊断信息 ➢提供过程能力信息 ➢用于计数型和计量型两种数据类型 缺点 ➢必须提供充分的培训 ➢必须正确收集数据 ➢必须正确的计算和标绘所需的统计量(例如:均值,极差, 标准差)
+3
x
与平均值相距的标准差个数
正态(normal)机率测试图
利用Normal Probability Plot 我们可以测试一组数据是否为 “正态”分布 若该分布趋近于正态,则Normal Probability Plot 将会趋近于 一直线 利用Minitab 可以简单的制作出Normal Probability Plot 下面我们利用一组数据来检验一下其正态性
计量型统计过程控制
通过对本模块的学习后,学员将能够建立下列控制图: ➢单值移动极差图(I-MR) ➢均值极差图(Xbar-R) ➢均值标准差图(Xbar-S)
I-MR图
单值移动极差I-MR图,子群由单一的测量值组成 I-MR图由两个图组成,一个是I图,一个是MR图 I图为每个子群计量个体的测量值,中心线为其平均值 MR图为相邻两个数值的差的绝对值,中心线为其平均值
SPC统计过程控制PPT课件
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50
控制图的观察分析
作控制图的目的是为了使生产过程或工作过 程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影 响, 产品质量特性的分布基本上不随时间而 变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常 状态.
控制状态的标准可归纳为二条:
第一条, 控制图上点不超过控制界限; 第二条, 控制图上点的排列分布没有缺陷.
28
控制图—过程控制的工具
上控制限 中线
下控制限
1.收集:收集数据并画在图上
步 2.控制:根据过程数据计算试验控制限;识别变差的特殊原因 并采取措施
骤
3.分析及改进:确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进 过程
29
控制图种类(以数据性质分)
计量型控制图
平均数与极差控制图(
31
计量型控制图
计量型控制图的使用说明 A、计量数据 B、计量型控制图的基础 C、SPC的抽样原则
32
五、计量型控制图的制作步骤 和判定原则
33
建立控制图的四步骤
A收集数据 B计算控制限 C过程控制解释 D过程能力解释
34
建立X-R图的步骤A
子组大小
A1选择子组大小、频率和数据
子组频率
A 阶
38
建立X-R图的步骤B
B B1计算平均极差及过程平均值 计 算 控 B2计算控制限 制 限
B3在控制图上作出平均值和 极差控制限的控制线
39
X R管制圖
平均值管制圖
平均值管制圖
x x1 x2 x3 ..... xk k
全距管制圖 R R1 R 2 ..... R k
k
CL X X
统计过程控制(SPC) ppt课件
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措施或对系统采取措施的指南
28
ppt课件
4.5控制图的分类
按照用途分类:
分析用控制图:过程分析(制程解析)
控制用控制图:变化的范围用到现场去,根据给定的界限进行分 析
分析用控制图和控制用控制图的区别:
应用的地点不一样,分析用控制图用在了解制程,控制用控制图 用在生产现场
是否需要计算控制界限
13
ppt课件
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施, 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
14
ppt课件
3.统计过程的控制思想
样本不一样,控制用控制图针对每个子组进行控制,收集一个判 定一个
分析的时间不一样,分析用控制图在收集25个子组之后进行,控 制用控制图每个子组进行分析和判断
目的不一样:分析用控制图用来了解制程是否受控,能力是否满 足顾客要求,控制用控制图已经了解顾客要求和控制界限,维持 和保持这种状态
29
9
ppt课件
3.对过程采取措施对重要的 特性采取措施从而避免它们 偏离目标值太远是很经济的 4 .对输出采取措施如果仅限 于对输出检测并纠正不符合 规范的产品,常常是最不经 济的
过程控制的必要: 检测——容忍浪费 预防——避免浪费
10
ppt课件
2.2波动及波动的原因
过程的单个输出间不可避免的差异任何过程都存在产生 变差的原因产生变差的原因可以分为两类,即:
28
ppt课件
4.5控制图的分类
按照用途分类:
分析用控制图:过程分析(制程解析)
控制用控制图:变化的范围用到现场去,根据给定的界限进行分 析
分析用控制图和控制用控制图的区别:
应用的地点不一样,分析用控制图用在了解制程,控制用控制图 用在生产现场
是否需要计算控制界限
13
ppt课件
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施, 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
14
ppt课件
3.统计过程的控制思想
样本不一样,控制用控制图针对每个子组进行控制,收集一个判 定一个
分析的时间不一样,分析用控制图在收集25个子组之后进行,控 制用控制图每个子组进行分析和判断
目的不一样:分析用控制图用来了解制程是否受控,能力是否满 足顾客要求,控制用控制图已经了解顾客要求和控制界限,维持 和保持这种状态
29
9
ppt课件
3.对过程采取措施对重要的 特性采取措施从而避免它们 偏离目标值太远是很经济的 4 .对输出采取措施如果仅限 于对输出检测并纠正不符合 规范的产品,常常是最不经 济的
过程控制的必要: 检测——容忍浪费 预防——避免浪费
10
ppt课件
2.2波动及波动的原因
过程的单个输出间不可避免的差异任何过程都存在产生 变差的原因产生变差的原因可以分为两类,即:
SPC统计过程控制培训课件PPT(48张)
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音干扰、振动、照明、室内净化、现场
因 污染程度等等。
素
7
过程能力
SQE Training
过程能力(process capability)以往称为工序能力
过程能力是指工序处于控制状态下的实际加工能 力。---素充分标准化,处于稳定状态 下,工序所表现出来的保证工序质量的能力。
14
指数分类
SQE Training
1、Cp:分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数;
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数;
3、Cpm:目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数;
4、Cpu:上单侧过程能力指数; 5、Cpl: 下单侧过程能力指数。
15
SQE Training
过程能力决定于质量因素:人、机、料、法、环, 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作; 二、提高过程能力的有效手段; 三、找出产品质量改进的方向; 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
Ppk修正的过程性能指数 Ppk:“我们实际真正做到多好”
13
SQE Training
Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
短期过程能力指数
长期过程能力指数
Cp,Cpk,Cpm
Pp,Ppk,Ppm
新产品试作阶段; 初期生产阶段; 工程变更或设备变更时; 用于初始过程能力研究;
• 量产阶段; • 用于过程能力研究;
SQE Training
Statistical
因 污染程度等等。
素
7
过程能力
SQE Training
过程能力(process capability)以往称为工序能力
过程能力是指工序处于控制状态下的实际加工能 力。---素充分标准化,处于稳定状态 下,工序所表现出来的保证工序质量的能力。
14
指数分类
SQE Training
1、Cp:分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数;
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数;
3、Cpm:目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数;
4、Cpu:上单侧过程能力指数; 5、Cpl: 下单侧过程能力指数。
15
SQE Training
过程能力决定于质量因素:人、机、料、法、环, 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作; 二、提高过程能力的有效手段; 三、找出产品质量改进的方向; 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
Ppk修正的过程性能指数 Ppk:“我们实际真正做到多好”
13
SQE Training
Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
短期过程能力指数
长期过程能力指数
Cp,Cpk,Cpm
Pp,Ppk,Ppm
新产品试作阶段; 初期生产阶段; 工程变更或设备变更时; 用于初始过程能力研究;
• 量产阶段; • 用于过程能力研究;
SQE Training
Statistical
统计过程控制(SPC)
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图2
解:
于是,过程能力指数为:
过程能力不够充分,从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=(TU+TL)/2=0.1720有偏离,应进行调整。调整后,Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求,而对下限没有要求: 只适用于的范围:
02
只有下限要求,而对上限没有要求: 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性:
► 过程本来稳定 ► 漏报 (这里由于α小,所以β大),故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳:
01
► 连续25个点,界外点数d=0;
02
► 连续35个点,界外点数d<0;
03
► 连续100个点,界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何,产品质量特性值落在[μ-3σ,μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
解:
于是,过程能力指数为:
过程能力不够充分,从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=(TU+TL)/2=0.1720有偏离,应进行调整。调整后,Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求,而对下限没有要求: 只适用于的范围:
02
只有下限要求,而对上限没有要求: 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性:
► 过程本来稳定 ► 漏报 (这里由于α小,所以β大),故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳:
01
► 连续25个点,界外点数d=0;
02
► 连续35个点,界外点数d<0;
03
► 连续100个点,界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何,产品质量特性值落在[μ-3σ,μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
统计过程控制SPCppt
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正态分布的参数
正态分布由2个参数决定:
即总体均值:μ(常用样本均值Xbar来估计)
x
1 n
n i 1
xi
总体标准差:σ(常用样本标准差S来估计),标准差 是对波动的度量
S
1 n 1
n i 1
( xi
x)2
QIHANG Consulting
正态分布的重要特性
正态分布的图形特点是中间高、两 头低、左右对称并延伸至无限。
过程变差的一部分。
过程能力
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限
(Process Capability) 的距离,用Z来表示。
QIHANG Consulting
正态分布
假如对一个要求长度为20.30的零件进行测 量,共测量75次,得到的数据范围如下,对次 数比例的统计直方图如下页所示:
数据 范围
测得 次数
次数 比例
20.105- 20.155- 20.205- 20.255- 20.305- 20.355- 20.40020.155 20.205 20.255 20.305 20.355 20.400 20.455
2
8
23
20
13
5
4
2.7% 10.7% 30.7% 26.7% 17.3% 6.7% 5.3%
SPC的产生
➢ 工业革命以后, 随着生产力的进一步发展,大 规模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一 个突出问题,单纯依靠事后检验的质量控制方法已 不能适应当时经济发展的要求,必须改进质量管理 方式。于是,英、美等国开始着手研究用统计方法 代替事后检验的质量控制方法。
➢ 1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理 运用于生产过程当中,并发表了著名的“控制图 法”,对过程变量进行控制,为统计质量管理奠定 了理论和方法基础。
SPC统计过程控制基础知识
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• +3
•当产品的质量特性值的分布,均处于控制
界限(μ±3 )之内,且围绕μ值均匀随机分
布时,则称过程处于受控状态. PPT文档演模板
SPC统计过程控制基础知识
管制图
• 管制图(又名控制图): 管制图是对过程质量加以测定、记录
并分析从而对过程进行控制管理的一种图。 图中包含中心线(CL)、上控制限 (UCL)、下控制限(LCL),并有按时间 顺序抽取的样本统计数值的描点序列。如 下图所示:
因果图
• 因果图又叫鱼刺图,用来罗列问题的原因, 并将众多的原因分类、分层的图形。
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SPC统计过程控制基础知识
水平对比法
• 水平对比法是通过不断地将企业流程与世 界处于领先地位的企业相比较,以获得有
助于改善经营绩效的信息。它是一项有系 统的、持续性的评估过程。
•工序1 •工序a
•工序2 •工序3 •工序b •工序c
•几小时每次,主要依据样本的差异
•至少为25组数据,这与“每组至少 100个”的条件必须同时满足;(行 业惯例)
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SPC统计过程控制基础知识
•取样的方式
取样必须达到组內变异小,组间变异大 样本数、频率、组数的说明
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SPC统计过程控制基础知识
• 组数的要求(最少25组)
•当制程中心值偏差了两 •个标准差时,它在控制 •限內的概率为0.84,那 •么连续25点在线內的概 •率为:
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SPC统计过程控制基础知识
•每个子组的平均值和极差的计算
1
100 98
99
100 98
2
98
99
98
101 97
统计过程控制与诊断(SPC与SPD)课件
![统计过程控制与诊断(SPC与SPD)课件](https://img.taocdn.com/s3/m/7574ff317dd184254b35eefdc8d376eeaeaa17f3.png)
均值-极差 控制图 均值-标准差 控制图 中位数-极差 控制图
单值-移动极差 控制图 不合格品率 控制图 不合格品数 控制图
简记
X-R 控制图 X-s 控制图 X-R 控制图 X-Rs 控制图
P 控制图 Pn 控制图
计点值
泊松 单位缺陷数 控制图 U 控制图
分布 缺陷数
控制图 C 控制图
11
制图界限线计算公式
子组中位数的平均值
15
R 子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差
R=Xmax -Xmin
子组极差的平均值
注1:在单值图情况下, R代表移动极差,即两个相邻观 测值的差值的绝对值,如, |X1-X2| ,|X2-X3| ,等等。
16
S 标准差--用于研究数据的分散程度
为什么要研究数据的离散程度?
27
28
查表(标准)
R图的控制界限:
中心线= =0.0287
UCL=
=2.282 0.0287=0.0655
LCL= =0 0.0287 不标出LCL
29
如果是手工绘图,首先分析R图,如果R图显示处 于统计状态,可以用 值计算 图的控制界限。
图的控制界限: 中心线= =0.1924 UCL= + =0.1924+(0.729 0.0287)=0.2133
-8计量值控制图系数表) 选取。本例中 n=5,查表得A2 = 0.577。
UCL= 29.86 + 0.577 X 27.44 = 45.69 (克) LCL= 29.86 - 0.577 X 27.44 = 14.03 (克) R: CL= R = 27. 44 (克) UCL = D4R= 2. 115 X 27.44=58.04 (克) LCL = D3R 。由于n=5,D3为负值,所以 LCL取380。
单值-移动极差 控制图 不合格品率 控制图 不合格品数 控制图
简记
X-R 控制图 X-s 控制图 X-R 控制图 X-Rs 控制图
P 控制图 Pn 控制图
计点值
泊松 单位缺陷数 控制图 U 控制图
分布 缺陷数
控制图 C 控制图
11
制图界限线计算公式
子组中位数的平均值
15
R 子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差
R=Xmax -Xmin
子组极差的平均值
注1:在单值图情况下, R代表移动极差,即两个相邻观 测值的差值的绝对值,如, |X1-X2| ,|X2-X3| ,等等。
16
S 标准差--用于研究数据的分散程度
为什么要研究数据的离散程度?
27
28
查表(标准)
R图的控制界限:
中心线= =0.0287
UCL=
=2.282 0.0287=0.0655
LCL= =0 0.0287 不标出LCL
29
如果是手工绘图,首先分析R图,如果R图显示处 于统计状态,可以用 值计算 图的控制界限。
图的控制界限: 中心线= =0.1924 UCL= + =0.1924+(0.729 0.0287)=0.2133
-8计量值控制图系数表) 选取。本例中 n=5,查表得A2 = 0.577。
UCL= 29.86 + 0.577 X 27.44 = 45.69 (克) LCL= 29.86 - 0.577 X 27.44 = 14.03 (克) R: CL= R = 27. 44 (克) UCL = D4R= 2. 115 X 27.44=58.04 (克) LCL = D3R 。由于n=5,D3为负值,所以 LCL取380。
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SPC 几 乎 可 应 用 于 任 何 领 域
4
什么是 过程和控制?
过程: 由人,设备,材料,方法和环境组合在一起共同作用
而产生输出,这样的一个全体即是过程。任何工作领域, 只要有可识别,可测量的输出,都是过程。
控制:
实现和维持过程的一致性,稳定性和可预报性。
4. 验证和监控
1. 检出特殊原因
•正态分布的特点: 1. 形态如钟; 2. 左右对称;
3. 于平均值处分布的频数最多。此外,越远离平均值,分布的 频数也越少。
•正态分布的要素: 1.平均值:决定正态分布曲线的中心位置; 2.标准偏差:决定正态分布曲线的宽窄(胖瘦).
12
控制图的组成
计量型控制图的中心线,控制上限(控制上限)及控制下限(控制 下限)之范例
通常用于诸如平均值,极差之类的统计量,而不是对单个
数据值而言
14
螺丝磅数八月控制图
控制上限
13
抽样的
12
数据平
11
均值
10
9
八月总平均值
8
7
1
3
5
7
控制下限 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
客户规格限 (规格上限,规格下限)
由设计给定,或由客户规定
通常超出控制限之外
目的:随时间监测和控制过程输入, 从而达 到 使该过程变得不需再使用SPC
6
哪 些 场 合 该 使 用 SPC
当不能用一种装置来防止错误产生时 基于实验设计的关键变量 客户要求 管理承诺 用于中间生产过程和产品质量的控制
控 制 图 可 以 通 过 失 控 信 号 显 示 出 有 特 殊变动 存 在,但 不能 告 诉 我 们 过 程 为什么会 失 控.
15
控制限与技术规格
控制限通常由过程控制人员根据 历史数据或实验数据计算得出
不合格
不合格
控制下 限
控制上 限
+ 3Sigma
产品规格容 规格 差T
下限
规格限通常由设计 规格 给定,或由客户规定
上限
客户规格限通常超出控制限之外
分组样本(子样,抽样,试样):
从总体中抽出来的一部分。它是直接被检测并提 供数据的诸个体:可能是一个,也可能是若干个。 个体: 即样本或总体中的最小单位。例如,当我们统计功能 测试未能通过的传感器时,其中每一只传感器就是一个个 体。
10
正态分布简介
某工厂有女工3000人,随机测量1200人,平均身高为1.63 米 。其中,身高在1.58米至1.68米的女工人数占所测总数 的68.27%;身高在1.53米至1.73米的占95.45%;身高在 1.48米至1.78米的占99.73%。 女 工 身 高 分 布 图
7
基本统计量 – 中心趋势
1。Mean 平均值( x ):用以表明全部数据分布的中心位置.
若有一组数据x1 ,x2,x3, … , xn, 其个数为n,则
n
xi x i1
n
2. Median中值:数据组被排序后处于中间位置的数值
3. Mode 模数: 在数据组中发生次数最多的值
8
基本统计量 – 变化趋势
n
(Xi X)2
s2 i1 n 1
n
(Xi X)2
s i1 n 1
9
总体和样本
总体(母体):
它是提供数据的原始集团,是所要研究分析的对 象的全部。总体可以是一批产品(由于一批产品 的数量是有限的,故称为有限总体),也可以是一 道工序所生产的所有产品(由于其源源不断的运 行,甚至也包含今后的产品,故称为无限总体)
3. 实施纠正行动
2. 识别根本原因
5
SPC : 目标
把注意力集中于检出和监控过程随时间的变动上 识别和消除引起变动的特殊原因; 检测由普遍原因引起的过程变动的大小,并判定这种
变动是否小到其输出结果能够(被下道工序)接受; 增进操作人员与管理人员之间的交流; 减少问题的重复发生. 减少过程的变动范围
SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制基础
1
培训目的
当课程结束时, 应学会: 控制图的基础原理 怎样做一个控制图 读懂控制图 解释实行控制图的方法和措施
2
1 基本概念和原理
3
什 么 是 SPC ?
SPC 是 一 种 使 用 基 本 图 示 及 统 计 工 具 来 分 析工艺 过 程或输出, 从而采取纠 正行动消除异常, 减少过程变 动 性 ,维持稳定 的方法
本例中,sigma=0.049米
人 数
1 sigma 2 sigma 3 sigma
平均身高1。63米
身高
11
正态分布简介
•为何要研究正态分布? 1.它是自然界的一种最基本的最普遍的法则,反应了事物内
在的变化规律;
2.它使我们得以将许多复杂的事物简化处理;
3.它使我们得以通过少量抽样来把握全体,从而节省大量人 力,物力,财力和时间。
控制图是一种用来对过程和产品参数随时间进行 追踪的工具
SPC 即 统 计 过 程 控 制. 顾名思义就是利
用统计方法来控制工艺过程的技术.任何工作只要 有开始,或是有在执行过程中必须遵守的步骤,或 是有一个结束,就可利用统计的方法来监督过程. SPC的目的在于改进和确保品质, 同时可以使得过 程成本降至最低.
Sample Number
15
样本序号
13
控制图-- 时间基础
控制图的优点之一是它具有其随时间追踪过程的能 力
14 13 12 11 10
9 8 7
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
时间
14
变动与技术规格
控制限 (控制上限, 控制下限)
基于过程的变动范围
控制图中有控制上限和控制下限反映了(随机)变动的自 然极限.千万别把这些界限当作客户的规格.
KPOV的X的平均值控制图
Sample Mean
控制上限
7
样
本
6
均
值
5
4=
0
控制下限
X-bar Chart for KPOV
3.0SL=6.780
X=5.336 平均值
中心线
-3.0SL=3.891
5
10
Range: 极差(也叫范围)
用以表明一组数据的分散程变异
用以表明一批数据的分散程度的参数
Standard Deviation (s ; s): 标准差
用以表明一批数据的分散程度的另一参 数
Ranm geam x in