05_Day 1 SPC(NEM)_16JUL11
SPC基本概念
C C
B
LCL A
判异准则
6.连续15点在C区中心线上下
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
7.连续8点在中心线两侧，但无一区在C区中
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
常用控制图
●X控制图：多用于下列场合： ---对每件产品都必须检验，如采用自动化检查和测量的 场合；
---取样费时、昂贵的场合； ---如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀，多抽样
图的问题，SPC强调从整个过程、整个体 系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P （Process，过程） ●可判断过程的异常，及时告警； ●不能告知此异常是什么因素引起的
SPC的特点
●最终发展为SPD（Statistical Process Diagnosis，统计过程诊断）
------SPD既有告警功能，又有诊断功能
SPC的基本概念
SPC(Statistical Process Control):为了贯彻预
防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进 行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求 的均匀性。
SPC的特点
●与全面质量管理相同，强调全员参与，而 不是只依靠少数质量管理人员
●强调应用统计方法来保证预防原则的实现 ●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制
X Rs 单值--极差图
常用的控制图
×é Êý Êý ¾Ý 1 Êý ¾Ý 2 Êý ¾Ý 3 Êý ¾Ý 4 ¾ù Öµ ¼« ²î ±ê ×¼ ²î µÚ Ò» ×é 48 48 52 52 50 4 2.3 µÚ ¶þ ×é 48 50 50 52 50 4 1.6 µÚ Èý ×é 45 46 54 55 50 10 5.2
全套SPC质量管理表格(很全面)
2
0.75 0.85 0.75 0.85 0.65
3
0.75 0.80 0.80 0.70 0.75
4
0.60 0.70 0.70 0.75 0.65
5
0.70 0.75 0.65 0.85 0.80
6
0.60 0.75 0.75 0.85 0.70
7
0.75 0.80 0.65 0.75 0.70
备注及原因追 查:
n d2 D3 D4 A2
X UCL CL LCL
2
3
4
5
6
7
8
9
10
3.08 2.33 0.22 0 1.78 2.11 0.31 0.58
1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.7 2.85 2.97 0 0 0 0 0 0.08 0.14 0.18 3.27 2.57 2.28 2.11 #### 1.92 1.86 1.82 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34
制程能力分析
0.09 Std.Dev.=
R 管 制 图
0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Sigma = 0.08 ＰＰＫ= 0.72 PP = 0.78 Ca = 8.00% ＣＰＫ= 0.80 CP = 0.87 Grade = D
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#### #### #### #### #### #### ####
0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18
SPC基础知识及常用计算方法
SPC基础知识及常用计算方法SPC基础知识一、SPC定义：1、SPC——统计制程管制：是指一套自制程中去搜集资料，并加以统计分析，从分析中去发气掘制程的异常，立即采取修正行动，使制程恢复正常的方法。
也就是说：品质不应再依赖进料及出货的抽样检验，而应该采取在生产过程中，认良好的管理方法，未获得良好的品质。
2、良好品质，必须做到下面几点：①变异性低②耐用度③吸引力④合理的价格3、变异的来源：大概来自5个方面：①机器②材料③方法④环境⑤作业人员应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。
4、SPC不是一个观念，而是要行动的步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确，依据制程程序给制造流程图，并依据流程图订定工程品质管理表。
步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小，轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时，徒增管制成本浪费资料且得不赏失，反之如果重要的项目未加以管制时，则不能满足设计者，后工程及客户的需求，则先去管制的意义。
步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，例如：在风浪很大的船上比赛乒乓球，试部能否确定谁技高一筹，帮制程作业的安定是最重要的先决条件，所以对于制程上影响产品口质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能经标准进行。
步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品，制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。
因此制程的能力不足时，必顺进行制程能力的改善，而且在制程能力充足后还必须能继续，所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。
步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图，而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。
步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成，但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题？解决问题？而问题的解决技巧，在于依据事实找出造成变异的确切原因，并提此对策加以改善，及如何防止再发生。
SPC统计表
Two sided spec (bilateral)
'01 PSW'!A21
One sided (MIN)
Date:
2011.12.08
DESCRIPTIVE STATISTICS Number of readings Lower spec limit (LSL) Nominal
VALUES 75 676.6000 676.6000 NAP 4.5-1 F-PCS 12-1-99
PROCESS CAPABILITY CERTIFICATION REPORT
'07 CAV'!A6 '01 PSW'!H6 '01 PSW'!A6
One sided (MAX)
'01 PSW'!A14 '01 PSW'!D10 '01 PSW'!A8
Number of readings per subgroup Dept: Part description Eng. chg. level # Cavities 1.5 676.6 Date:
DIMENSION Description SPEC 676.6 Lwr Spec Limit 676.6 HISTOGRAM WITHOUT LIMITS
11 11 10 10 8 8 7 7 10
(see if any notes are on page 2)
Upper spec limit (USL) Total sum Average readings ( X ) Maximum Minimum Readings below LSL Readings above USL Average Range (R) D2 Value n=3 Upper capability index (CPU) Lower capability index (CPL) Capability index (Cp) Process Capability (Cpk) Capability ratio (CR) Std Deviation (n-1) Std Deviation (n) Variance (n-1) Variance (n) Performance index (PP) Performance ratio (PR) Performance index (Ppk)
(2021年整理)SPC操作手册(详细完整版)
二项分布
不合格品率（p）控制图
特点：计算量大，控制线凹凸不平,适用于样本容量不相等的场合。
不合格品数（np）控制图
特点：较常用，计算简单，操作工人容易理解；适用于样本容量相等的场合
计 点 值
泊松分布
单位不合格数(u）控制图
适用于样本容量不相等的场合
不合格数(c）控制图
适用于样本容量相等的场合
前言…………………………………………………………………… 3
目录…………………………………………………………………… 5
第一章选点及数据采集…………………………………………………… 6
第一节选点……………………………………………………………… 6
一、概念…………………………………………………………………… 6
第一章选点及数据采集
第一节 选点
一、概念:
统计过程控制（简称SPC ；Statistical Process Control)：就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。
控制图:控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而检察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图.图上有中心线、上控制限和下控制限,并按时间顺序抽取的实际测量样本线等.
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快 业绩进步，以下为SPC操作手册(详细完整版)的全部内容。
SPC操作手册
SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施，消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的.
SPC管理
管理图适用领域
装备性能特性 帐簿记入作业上的错误率 卖出总额 通过浪费分析的废弃率 Computer System 性能特性 资财管理System搬运时间 装备的稼动率
管理图何处 适用?
管理图的种类
根据使用目的的管理图种类
工程分析用 在工程规格满足与否、设定规格所必要的情报、生产
SPC定义
SPC定义
1.SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即統計過程控制。 2.SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的數據進行分析，並調整制程， 從而達到改進與保證質量的目的。
SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。
S (Statistical): 受统计性资料和分析技法的帮助 （统计量）
☆中位数-极差控制图
☆单值-移动极差控制图
控制图 (Control charts)
散布图 (Scatter diagram)
计型控制图（应用较少）
☆不合格品数控制图
☆不合格品率控制图 ☆缺陷数控制图 ☆单位缺陷数控制图
主要統計學名詞
群體 於制造業而言，通常指在同一生產條件下符合特定 要求的所有個體的集合! 也可稱為批量 記為N 樣本 於群體中抽樣而得的部份個體的集合! 記為n μ 群體平均值 X bar 樣本平均值
管理图在Process调查预想不到的变动时，
能告诉应什么时候采取措施。 管理图提供Process诊断情报。
管理应对 Process X而形成。
管理图介绍
变动的种类
异常要因变动
Unusual : 不是对特定Process预想的变动。 Sporadic : 在特别试点发生的变动。 Specific : 在特定的状况下发生的变动。
SPC培训素材
SPC培训素材第一章 SPC 简介第一节什么是SPC一、定义:SPC 是英文Statistical Process Control 的字首缩写，即统计过程控制。
SPC 就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC 强调全过程的预防。
二、SPC的特点:1)SPC 是全系统的，全过程的，要求全员参与，人人有责; 2)SPC 强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图)来保证全过程的预防;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。
三、为什么要推行SPC? 优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33，低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。
Cpk>1.67的企业，平均销售收入增长率为11%以上，而其它企业的数据为4.4%。
一家企业用了三年的时间使废品率降低58%，其使用的方法:将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。
1) 时代的要求:PPM管理、6σ管理;2) 科学的要求;3) 认证的要求;4) 外贸的要求。
四、推行SPC的目标A.达到统计受控状态;B.维持统计受控状态;C.改进过程能力。
第二节SPC 发展简史过程控制的概念与实施监控的方法早在20 世纪20 年代就由美国的休哈特(W.A.Shewhart)提出。
今天的SPC 与当年休哈特的方法并无根本的区别。
SPC 迄今为止经历了三个发展阶段，即:SPC，SPCD 及SPCDA。
1)第一阶段为SPC:SPC 是美国休哈特在20 世纪二、三十年代所创造的理论，它科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
这就是所谓统计过程控制; 2)第二阶段为SPCD:SPCD 是英文Statistical Process Control and Diagnosis 的缩写，即统计过程控制与诊断。
SPCD 是SPC 的进一步发展，1982 年我国张公绪首创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。
SPC的昨日、今日、明日
１ Ｓ Ａ ＱＣ Ｓ ＴＤ Ｂ １ ５ ） １（９ ８
ｌＣＮＳ２ １ ５（ ９ ４） ３ １ Ｚ４ １ ６ ｌ ＡＮＳ Ｚ１１（ ９ ９） Ｉ ． １６
重 于解 决 问题 的 立 场 ，而 问题 本身 是存 在 于 专 业 （ 有 技 术 ） ， 计 理 论 （ 同 固 上 统 共 技 术 ） 供 一 个 模 式 ， 由 它 来 把 问 题 用 提 再
国际 工业先 进 国家 。
战 后美 国主 导 西 方 社 会 的 经 济 ， 大 量 供 应 品 管 有 关 的 知 识 、技 术 给 日本 及
盟约 国。
尤 其 对 日本 工 业 的 革 命 有 直 接 的 贡 献 ， 台 湾 亦 随 着 军 方 及 民 间 企 业 的 推 行
品 管 而 引 进 Ｓ Ｃ。 术 界 亦 新 增 了 工 业 工 Ｐ 学
开 辟 了广 阔 的前 景 ，因此 它在 世 界各 国
得 到 了广泛 的应 用 。
Ｓ Ｃ在 本 世 纪 的 工 业 发 展 过 程 中 ， Ｐ 一
直扮 演 着 不可 或 缺 的 角色 。尤 其 在１８ ９０ 年 代 以 后 ，随 着 西 方 工 业 社 会 意 识 到 品
Ｖａ ｉｂ ｅ ｒＰ ｒ ｅ ｆｃ ｖｅ ．１ ５ ｒａ ｌｓｆ ｅ ｃ ｎｔ ｏ Ｄｅ ｅ ｔ ｓ （ ９ ７） ｉ
ｌ ＡＳＡ ． （ ９ ８） Ｚ１２ １ ５
质 量 管 理 （ ｏａ Ｔ ｔｌ Ｑｕａ ｒ ｎ ｏ ） ， ｒｙＣｏ ｔ １》 以 ｒ
系 统 科 学 的 方 法 首次 论 述 品 管 的 思 想 、
原 理 、 论 及 方 法 ， 运 用 于 全 世 界 的 企 理 而
业 。 《 文 士 、 永 平 等 译 ： 面 质 量 管 杨 廖 全
SPC基础知识
计量值：
Nn
UCL CL LCL
计量管制图
R S MR
s Pp Ppk
过程能力图
直方图等
Cp Cpk
计量型数据
连续性数据； 可测量的数据；
如：长度、重量、温度和直径等； 有测量单位；
如：m、cm、kg、inches等； 它可以是任意整数或分数；
如：1英寸，1.342磅，0.0003厘米, 5度或3英尺；
提升生产效率
SPC能使我们更加
关注细节 控制过程 持续改进 享受过程
SPC
常用数理统计知识
Words and Expressions
术语描述和图示
Statistical
计数值：
计数管制图
Process DPMO图
群体样本
柏拉图等
Xbar Avg
规格制程 Control
s
USL SL LSL
SPC不仅仅适用于制造业的生产过程，同样 适用於金融、政府管理、服务业等一切生产 管理的过程。
SPC&SQC 之间的区别
针对“过程”的重要指标的 变差进行控制的才是SPC
原料
PROCESS 测量 结果
针对“产品的结果”按规 范进行检验的工作是做 SQC
SPC&SQC 之间的区别
产品检验：通过检查鸡蛋来考核鸡的身体状态； 过程检验：直接给鸡检查身体； 目的：都是为了让鸡健康持续地生合格的蛋
“普通原因”始终存在于稳定的过程中 ！
只有普通原因的控制系统
已经上线很久的机种，原材料的供应商稳定，制造流程没 有改变，作业员很熟练，工程也没有变更，但是每批总是 有一定的不良率。管理阶层不进行改善，因而控制系统的 不良率不会明显降低。
SPC常用公式和参数
R X -一、 管制图公式说明1. 计量值公式管制图 1.1X 管制图：n 为组内样本量，m 为抽样组数；标准偏差 nσσ=2m i nm a x X X R -=估计标准偏差 2^d R=σ 全距平均值 m R m R R R R mi im ∑==+++=121...... 管制上限 → R A X R nd X U C L 22)3(+=+= 中心线 → X CL = 管制下限 → R A X R nd X L C L 22)3(-=-=其中 nd A 223=R 管制图： R 的标准偏差 )(23d R d R =σ 管制上限 → R D d Rd R R U C L R 423)(33=+=+=σ中心线 → R CL =管制下限 → R D d Rd R R U C L R 323)(33=-=-=σ 其中 23331d d D -= ， 23431d dD +=mx nx x x x mi in∑=++++==++=1m ....32121 m x x x x x ......X 管制图：第i 组之标准偏差1)(12--=∑=n x xS ni ii∑==mi i S m S 11估计标准偏差 4C S =σ 管制上限 →S A X S nC X U C L 34)3(+=+=中心线 → X CL = 管制下限 → S A X S nC X L C L 34)3(-=-=其中nC A 433=S 管制图： 管制上限 → S B U C L s4= 中心线 → S C L s= 管制下限 → S B L C L s 3=1.3 X-Rm 管制图Rm 管制图：移动全距 1--=i i i x x MR nMRMR ni i∑==1管制上限 → MR D UCL 4=中心线 → MR CL =管制下限 → MR D LCL 3=(当n=2时，3D 和4D 以样本数为2来查表)个别管制图管制上限 → 23d MRx UCL +=中心线 → x CL =管制下限 → 23d MRx LCL -= (当n=2时，2d 以样本数为2来查表)**中位数随着计算机技术的发展，计算已经不是困难，逐步被淘汰**2. 计数值公式2.1不良率管制图 ( P Chart )当每组之样本数均相同时：中心线 → ∑==Ki i P K P 11管制上限 → ) 1 , )1(3min(n P P P UCL -+= 管制下限 → ) 0 , )1(3max(nP P P LCL --=当各组之样本数不相同时：中心线 → ∑==Ni i i P n N P 11 ， 其中 k n n n N +++= (21)各组管制上下限分别为 管制上限 → ) 1 , )1(3min(i n P P P UCL -+= 管制下限 → ) 0 , )1(3max(in P P P LCL --=n 管制上限 → )1(3P P P U C L n n -+=管制下限 → )1(3P P P L C L n n --= 其中 n P 为各组之不合格数。
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指标的数据评估Numerical Evaluation of Metrics(NEM)Statistics Process Control 过程统计控制Statistics Process Control(SPC)根据你的数据来选择合适的控制图计算控制线绘制单值图和移动极差图学会如何从一个工艺过程中选择样本，并且进行分组正确解释均值X-Bar图和极差R图典型的工艺参数•周期时间•杰出销售天数•生产周期•产能••客户服务电话•报价请求•计划变差•预算偏差•员工满意度发展建议•耐磨力/保持力•投标成功率•客户满意度•安全事故•系统用户(# 采样数•交易缺陷•销售订单•美元收入()与我们项目有关的工艺参数有哪些?学会Y=f(x)特殊原因的存在让我们学会. . .了解到一些(特殊的) 事件发生变化了了解到些)采取行动!如果没有特殊原因，我们如何采取行动?如果我们不知道变差的原因而采取行动，那么会发生什么?我们如何知道是哪种变差在起作用?我们使用控制图来分离这些数据. .西部电气公司在芝加哥的Hawthorne工厂管理层，寻求以达到产品的一致性，以便一家电话公司会购买他们可以信赖的产品。
这个目标很明确。
他们采取行动，在任何偏离一致性的地方都在做这个目标很明确他们采取行动在任何偏离一致性的地方都在做一些调整。
他们很聪明也很诚实，但是发现他们的行动只会将事情办得更糟。
他们寻求帮助!!! 这个问题被求助于Shewhart博士，工作于新成立的贝尔电话实验室，当时位于纽约市西大街463号。
:Dr. Walter我观察到两种变差1. 来自于不变原因的变差，不随时间、批次、员工的变化而变化Shewhart的同样原因---“随机”, 或普通原因来自特殊变差2. 来自于特殊原因的变差努力达到一致性而常犯的两种错误:错误1: 将实际上来自于普通原因的变差归结为特殊原因的变差错误2: 将实际上来自于特殊原因的变差归结为普通原因的变差最好是既不要犯错位1，也不要犯错误2这一点，不幸的是，不可能的。
‘’用下列方式解释了控制：去的经验，我们可以预测，至少在控制线内，”现象如何在将来根据预期而变化控制图是个用于理解工艺变化的种简单的强有力的工具。
1根据过去的经验. . .11.20.40.60.8???0.2135“当每一个过程展示变差时，有些过程展示受控的变差，而另受控的变差而另一些过程展示不受控的变差” (Walter Shewhart)受控变差的特点是随机的但是稳定的，随时间变化而表现出时间变化而表现出一致的图形原因有关，这种变差是可以预测的。
过程A展示的是受控变差X-Bar Chart for Process B选择合适的控制图Metric Identified数据类型?缺陷率?改变样本量?c-Chart属性数据NoNo连续性数据Yes正态分布?u-ChartYesYes子组>1?I-MR Chartnp-ChartNoNoNo改变样本量?YesYes 子组>10?p-Chartx -R ChartNox -s ChartYes我们重点关注于I &MR I & MR图和Xbar & R 图Y’s ???OrX’s ???为什么???哪个是我们最近大量测量的数据???我们感兴趣的信息还有:–工艺流程的平均值–工艺是否受控–普通原因的变差–特殊原因的变差–“短期” 变差–“长期” 变差I & MR 图 相关I-MR图的问题是“如何将短期变差与长期变差进行对比的?”••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••Time我们感兴趣的是:工艺过程的平均值短期变差长期变差Sample% Solids Range 129.93229.970.04330.920.95426.69 4.23532.16 5.48629.76 2.40729.930.17835.28 5.353528535 935.120.161031.09 4.031130.910.181231.190.283119028 1331.110.081427.61 3.501535.828.21•公式:mRD UCLR4=X UCLX +=40I and MR Chart for % Solids3530i d u a l V a l u eSubgroup25I n d i v 10R a n g e4035a l u e30d i v i d u a l V Subgroup25I n 10a n g e高尔夫练习作为多功能小组，你们的任务是开发和测试一种高尔夫球的新设计。
经过数周的努力工作，你们最终制造出第一个原型样件，并准备进行测试。
测试新的高尔夫球棒/高尔夫球：让团队的每一位成员击球3次(在开始新的一轮击球之前，每一位成员击球一次---在一组中不允许任何一位成员击球两次)。
记录击球的总距离(目标距离是20 英尺–即240 英寸)。
记录每一次击球---没有练习、没有重做。
格中描中算每.在下列表格中记录所有数据，将数据描点到图中，计算出每一张图上的平均值和控制线。
解释数据，评价工艺的稳定性，包括短期变差和长期变差。
讨论使用I-MR 图来评估高尔夫球棒/高尔夫球性能时，其中有哪些优点和缺点。
#Dist.MR 1X 23456789101112131415161718Microsoft Excel Worksheeta l V a l u e附件是用EXCEL 表格来绘制I-MR 图I n d i v i d uR a n g eM o v i n g控制图描绘在电影制作中心每我们可以很容易地看到一个六西格玛项目改进前后的质量提高 我们可以很容易地看到5l u e51.5 mil PET draggers/100,000 yardsd i v i d u a l V a 0Subgroup10-5I n自然分组数是1或者是还不知道数据的类型和总量阻碍了合理分组的清晰度在设计阶段或是当数据缺乏时，分组是不实际的然而，合理分组在辨别最大变差来源时是非常有用的工具Shewhart 的原理是从工艺中去组织(分类、分层、分组等) 数据，来确保在每一个子组内的数据具有最大的相似性，并且在不同子组之间的数据具有最大的差异合理分组的目标是在子组内仅仅存在普通原因的变差，而在子组之间具有所有特殊原因的变差。
分析：均值极差X-Bar R图 R图我们来描绘什么样的图?R图展示了工艺分布中子组内的变化提问“测量系统中的变差在子组内是不是保持一致?”测量系统中的变差在子组内是不是保持致在R图受控时，测量系统在子组内的变差是一致的图必须先受控，才能去绘制X-barR图必须先受控才能去绘制X bar图分析X-bar R 图X-bar 图:X-bar 图显示的是工艺过程中平均值的变化提问“子组平均值之间的变差是不是大于子组内变差”X-bar 图受控，组间变差比组内变差小，那么从过程流程图来如果图受控组间变差组内变差小那么从过程流程图来看这些X 值在组内是普遍的如果X-bar 图是不受控的，组间变差比组内变差大，那么从过程流程图来看这些X 值在组间是普遍的定义:n 一个单值的测量:x 子组的平均值:X 子组的样本数总体平均值:X 子组极差的平均值:子组的极差:R R 计算控制线的常数:D ,D ,d ,A 432,21.确定适当的抽样计划，抽样频率和子组样本数设定定的时间间隔和2.设定一定的时间间隔和3.计算每一个子组的平均值和极差44.描绘数据点5.通过大约20UCLUCLRD UCLR4=X UCLX +=X LCL−=Production output taken every 2 hours Day Hr2Hr4145402474234845443505363464548742498424794842104750114544124034133639144342X-bar R 图: 举例Average:The sum of all the values in the501Average:The sum of all the values in the subgroup divided by size of the subgroup:e.g; n = 4对这些图你的解释是什么?x’s 45l e M e a n1111X=42.74UCLX=46.56BETWEEN哪些x’s 你更应该关注(天内还是天与天之间)?S b 3540S a m p 11111LCLX=38.91UCLX = X + A2 x R= 42.74 + 0.729 x 5.25 = 46.56UCLR=11980Subgroup1020Range: the Highest value –the lowest value WITHIN each subgroupLCLX = X -A2 x R= 42.74 -0.729 x 5.25 = 38.9110R a n g eR=5250UCLR=11.98WITHINUCLR = D4 x R = 2.282 x 5.25 = 11.985S a m p l e R=5.250n = 4:A2 = 0.729 D4=2282D4 = 2.282从哪里可以发现组内变差?组内变差的另外一个名称是什么?什么是组间变差?从哪里可以发现组间变差?哪些是关键的测量被用来计算极差图和X b?哪些是关键的测量，被用来计算极差图和X-bar图的控制线?目标是有效地捕捉到工艺流程的声音。
目标是有效地捕捉到工艺流程的声音下一页的显示图是来自一个典型工艺的输出。
我们的目的是保持输出的一致性但我们不知道如何从输入保持输出的一致性，但我们不知道如何从输入Xs在某时间段之内或是时间段之间来开始工作。
下一页预留 对于每次的取样计划和分组策略，来绘制控制图(下页预留的空间，可以让你来绘制控制图)哪张图来描述下页的问题会更好哪张图来描述下一页的问题会更好?我们是否需要从时间的组内还是组间来开始?Hr4Hr6Hr8Hr0Hr2Hr4Hr6Hr8Hr0Hr2•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••TIME••Create charts by subgrouping the first and last •TIME••Create charts by subgrouping the first two points and Upper Control LimitRange Charty g p gPoint of each time period .Upper Control LimitRange ChartCreate charts by subgrouping the first two points and subgrouping the last two Points of each time period.Center Line (R)Center Line (R)Center Line (X)Upper Control LimitX ChartCenter Line (X)Upper Control LimitX Chart()Lower Control Limit()Lower Control LimitShift 1Shift 2Shift 3Shift 1Shift 1Shift 2Shift 3Shift 1••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••TIME••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••Create charts by randomly subgrouping Create charts by subgrouping the last two pointsUpper Control LimitRange ChartUpper Control LimitRange Charty y g p gThree points each shift .Create charts by subgrouping the last two points and first two points of each shift (4 points total per group)Center Line (R)Center Line (R)Center Line (X)Upper Control LimitX ChartCenter Line Upper Control LimitX Chart()Lower Control Limit Center Line(X)Lower Control Limit•如果你不准备记录，就不要测量•如果你不准备绘图，就不要记录•如果你不准备分析，就不要绘图•如果你不准备采取行动，就不要分析控制图的行动方式:主动性Proactive tool –工艺过程的实时控制。