10SPC计量型数据
SPC计量型控制图(样本为5)
过程能力分析均值极差(X-R)控制图
日期供应商过程信息栏
统计特性描述数据值零件号数据重要趋势
X 图R 图样本容量125图纸编号33工程规范下限
48.0000模具编号88规格中线0.0000描述
单位HRC
53工程规范上限192.0000尺寸规格上公差
192.000下公差48.000UCLx 116.581AVERx 111.848
LCLx 107.11589总和
13,981.0000下公差限48.000规格中线上公差限192.000UCLr 17.218AVERr
8.160LCLr
0.000
超出控制
线点数
读数均值111.8480最大值
124.0000
最小值
103.0000
低于下控制线点数(X)0
高于上控制线点数(X)
0极差均值R 8.1600D 2 值(n=5) 2.3260能力指数上限(CPU)7.6157
能力指数下限(CPL) 6.0666稳定过程能力指数 6.8412稳定过程能力指数 6.0666能力比率0.7908标准偏差（n-1) 4.1930标准偏差 4.1762变异 (n-17.5815变异 (n)17.4409性能指数 5.7238性能比率0.1747性能指数 5.0757
控制图表现：
数据无明显异
控制限
EQ1020TF-3773020-01JKQ-EQ1020TFWD-00MT-098洛氏硬度机
工程更改水平过程能力特足！！
双边控制限型零件信息部门
零件名称/描述2004/9/15供方信息尺寸信息模具信息过程能力分析：
模腔数质管部
EQ1020TF 尾灯N/A N/A 递增趋势
SPC统计-计数型数据
SPC统计-计数型数据
1. 简介
SPC〔统计过程控制〕是一种统计方法，用于监测和控制过程的变异性。计数型数据是SPC中常见的一种类型，它是指对一个过程中发生的事件进行计数或计量的数据。在生产过程中，计数型数据常用于统计质量缺陷、产品故障等信息。
2. SPC统计-计数型数据的目的
SPC统计-计数型数据的目的在于通过对计数型数据进行统计分析，了解和控制过程的变异性，从而实现生产过程的质量控制和改良。
3. SPC统计-计数型数据的方法
SPC统计-计数型数据常用的方法有以下几种：
3.1 控制图
控制图是SPC统计-计数型数据中最常用的图表之一，通过绘制计数型数据的变化趋势以及控制限，可以及时发现过程的异常变异，并进行相应的调整和改良。
常见的控制图包括：
•P图：用于统计不良事件的比例的控制图。P图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件发生的比例，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
•C图：用于统计不良事件的数量的控制图。C图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件的数量，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
•U图：用于统计不良事件的单位数的控制图。U图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件的单位数〔如
每个产品的不良事件数量〕，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
3.2 过程能力指数
过程能力指数用于衡量过程的稳定性和一致性，是SPC统计-计数型数据评估过程能力的重要工具。
常见的过程能力指数有：
•Cp指数：Cp指数用于评估过程的一致性，它比拟过程的控制限与规格限的距离。Cp指数越大，说明过程越稳定，一致性越好。
五大技术工具之SPC
（一）统计过程控制的基本概念
1.什么是统计过程控制？
使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出，以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高过程能力，称之为统计过程控制。
2.什么是控制图：使用统计方法，将收集数据计算出一条中心线和两条控制界限，也就是我们所能做到制程能力水准。随时将样本数据计算并点入控制图内，以提醒作业人员注意，如发现超出控制界限外或异常现象时，立即进行改善工作，以防止不合格发生。
3.什么是计量型数据？
计量型数据就是定量的等级,可用测量值分析,如尺寸10.04,圆轴直径6.0mm。
4.什么是计数型数据？
计数型数据就是可以用来记录和分析的定性数据，如一批产品不合格个数。
5.什么是变差
过程的单个输出之间不可避免的差别，过程中由于受到人、机、物、法、环、测量等因素影响，输出的零件、半成品或成品个体之间必然会存在差异，这种差异就称之为变差，产生变差原因为普通原因和特殊原因。
6.什么是变差的普通原因和特殊原因？
普通原因：（机遇原因）指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差原因。
普通原因的识别：
①如用同一量具，由同一人测量某人身高数次，所得测量值有差异存在。
②在生产工作中，虽然定有操作标准，但在操作条件容许之范围内必有变化。
③原材料之品质在其规格范围内的变异，如材料重量、密度、厚薄等。
特殊原因：（非机遇原因）是指造成不是始终作用于过程的变差原因，即当它们出现时将造成整个过程的分布改变。如果系统内存在变差的特殊原因，随着时间推移，过程的输出将不稳定。特殊原因的识别：
计量型数据控制图
模块内容
计量型数据控制图
正态 单值移动极差图 I-MR Chart 均值极差图 Xbar-R Chart
正态分布
计量型数据控制图是建立在数据正态分布的理论基础上的。
正态曲线 正态曲线是描述正态分布的数学表达式的图形表示； 流程只有随机波动或变差
正态分布
正态分布的概率密度函数为:
为“5”。如果每小时的5个数据分别记录在5列中时，指定“子组的 观测值位于多列的同一行中”。 3）在“X-Bar选项>估计>’子组大小> 1’”中选择“Rbar”，得到下图。
极差图和均值图均无 异常，我们可以判定 钢珠的生产过程处于 统计控制状态。
合理的子组化: 分组技术
分组技术是控制图中最重要的组成部分 休哈特的分组原则 -- 相似的数据放在一组
后4项判异规则只对单值和子组均值Xbar的控制图使用， 其他各控制图皆只使用前4项规则。
控制图的判异规则
Minitab 中的“检验”可帮助判异，选择你想要执行的测试。
Minitab预设选项
解释单值图练习
案例#1—培训成本 人力资源部经理复查了过去两年来的培训费用。根据过去12 个月的费用 数据，她列出每个月的平均预算成本为$97,700，但上一个月的费用却为 $105,000。她想知道上一个月有什么不同，因此要求下属查明原因，以便 将来可避免该问题。
如何用SPC进行统计分析
11 Process Improvement
统计分布
过程的离中趋势度量
➢ 数据的散布程度称为过程的离中趋势。
➢ 度量离中趋势的量
• 极差R • 标准差σ • 方差σ2
13 Process Improvement
统计分布
常见数据分布
14 Process Improvement
控制图分析
移位分析
➢ 移位是图案模式的一种突然变化，造成这种 现象的原因往往是由于人员的变换或者新技 术的引入。
➢ 行动：对移位进行分析，找到引起移位的原 因，改进过程。
38 Process Improvement
控制图分析
不稳定性分析
➢ 控制图中不自然的大规模波动称为不稳定性。 ➢ 行动：对于不稳定的过程要找到特殊原因，
统计分布
正态曲线的性质
15 Process Improvement
99.73%的数值落在均值两 侧各3倍标准差长 度的区间里面。
95.44%的数值落在均值两 侧各2倍标准差长 度的区间里面。
68.26%的数值落在均值两 侧各1倍标准差长 度的区间里面。
控制图基本概念
控制图及使用过程
➢ 收集 • 收集数据并画在图纸上
32 Process Improvement
过程能力研究
SPC-计量型数据模块10
SPC-计量型数据模块10
SPC（统计过程控制）是一种质量管理工具，旨在监控和控制过程
的稳定性和可靠性。计量型数据模块10是SPC中的一个重要组成部分，用于收集、分析和监控计量型数据，以帮助企业实现质量的持续改进。本文档将详细介绍SPC-计量型数据模块10的功能和使用方法。
1. 功能介绍
SPC-计量型数据模块10提供了以下主要功能：
1.1 数据收集
该模块可以从多种来源收集计量型数据，包括传感器、测量仪器和
记录表等。用户可以手动输入数据，或通过数据接口自动导入数据。
收集的数据可以是连续或离散的，并且可以包含多个测量指标。
1.2 数据分析
SPC-计量型数据模块10能够对收集的数据进行各种分析，以获取统计特征和趋势。这些分析包括：
•均值和标准差的计算
•直方图和箱线图的绘制
•数据分布分析
•数据关联和相关性分析
用户可以根据自己的需要选择特定的分析方法，以便更好地理解数据的状态和性质，并采取相应的措施。
1.3 监控和控制
SPC-计量型数据模块10可以监控数据的稳定性和可靠性，通过检测异常值、偏离控制限的数据和趋势变化等情况，及时发现潜在的问
题。用户可以设置上下控制限，并根据控制图上的警告信号进行相应
的调整和改进。
2. 使用方法
下面是使用SPC-计量型数据模块10的步骤：
2.1 数据收集
首先，需要收集计量型数据。可以通过传感器、测量仪器或手动记
录表等方式获取数据。确保数据的准确性和完整性，并将其保存在电
脑或服务器中。
2.2 数据导入
如果数据已经保存在电脑或服务器中，可以通过数据接口将其导入
到SPC-计量型数据模块10中。选择相应的数据导入选项，并按照提
SPC质量控制数据表
15.958 15.958 15.981 15.961 15.958 15.953 15.968 15.959 15.958 15.954 15.965 15.974 15.975 15.976 15.981
样品数量 N=15 时间间隔 检测频次
∅16
UCL
LCL
2
15.968 15.983 15.953 15.978 15.952 15.978 15.968 15.981 15.953 15.979 15.953 15.978 15.952 15.981 15.951
15.968 15.976 15.968
15.979 15.976 15.971
15.961 15.978 15.981
15.978 15.961 15.984
15.982 15.969 15.983
15.981 15.983 15.979
15.981 15.989 15.979
表 2 尺寸测量数据表
零件
测量特征 次数
样件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
零件
测量特征 次数
样件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
输入轴பைடு நூலகம்
直径
1
15.979 15.978 15.966 15.981 15.967 15.957 15.957 15.968 15.968 15.968 15.976 15.979 15.978 15.983 15.983
SPC推广教材计量型控制图PPT课件
23.09.2020
15
接上页
1-1-3 子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次使 用管制图选用35 组数据，以便调整。
1-2 建立控制图及记录原始数据 （见下图）
23.09.2020
16
23.09.2020
17
1-3、计算每个子组的均值（X）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
23.09.2020
9
X-R均值极差控制图
23.09.2020
10
控制图绘制流程
搜集数据
绘分析用控制图
N
是否稳定
Y
绘直方图
寻找异常原因
N
是否满足规格
Y
检讨机械、设备 提升制程能力
23.09.2020 控制用控制图
11
分析用控制图与控制用控制图
●分析用控制图
应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到
• X-R控制图。与X-R图也很相似，只是用中位数X 图代替均值X图。由于中位数的确定比均值更简 单，所以多用于现场需要把测定数据直接记入控 制图进行控制的场合，这时为了简便，自然规定 n为奇数 。由于电脑的普及，此控制图逐渐减少。
• X-Rs控制图。多用于对每一个产品都进行检验， 采用自动化检查和测量的场合；取样费时，昂贵 的场合；以及如化工等气体与液体流程式过程， 产品均匀的场合。由于它不像前三种控制图那样 取得较多的信息，所以用它判断过程变化的灵敏 度也要差一些。
SPC-计量型
• 工序不受控可从控制图中检测，如超出控制 上下限或有不正常的变化图型。
• 控制上下限是工序的范围以表示工序的稳定 性和变化性。
• 控制上下限是中间线的±3σ( 标准偏差 ) • 如工序是受控，即99.73%的数据是在控制
上下限内
受控 受控
工序受控
* 只有X 图和R 图都在受控制状态时，工序才是受控。
15
TYPICAL -R CONTROL CHART 典型的 – R图
16
1.PROCESS AVERAGE OUT-OF-CONTROL 工序平均值不受控
17
2.PROCESS VARIATION OUT-OF-CONTROL 工序变化不受控
175 3
172 5
173 2
171 4
173 7
173 4
174 4
172 4
172 7
172 3
172 6
174 5
173 3
171 4
172 5
174 4
174 6
173 4
174 3
172 3
172 6
171 4
172 6
173 6
172 6
174 2
应记录人员、材料、环境、方法、机器或测量系统的任何变化，当控制图上出现信号时，这些记录将有助于采取纠正措施.
SPC精髓总结汇总
SPC精髓总结汇总
目录：一、SPC基础知识介绍
二、计量型数据控制图：X-R 图
三、其它计量型数据控制图
四、计数型数据控制图：P 图
五、其它计数型数据控制图
六、停止灯控制图
一、SPC基础知识介绍
1、什么是SPC
⏹统计过程控制（Statistical Process Control）
⏹第二版2005年7月发布（1992/2005）
⏹版权由戴姆勒克莱斯勒公司、福特汽车公司和通用汽车公司所有
2、SPC的目的
利用统计技术：控制过程、持续改进过程
3、常见的统计技术
⏹旧QC七大手法：柏拉图、因果分析图、直方图、查检表、分层法、控制图、散布图
⏹新QC七大手法：亲和图法、关联图法、系统图法、矩阵图法、矩阵分、析法、PDPC法、箭形图解法
4、SPC与检验的区别
⏹检验：是事后的行为（产品生产后将不合格品挑选出来），是容忍浪费
⏹SPC：是事前或事中的行为（在生产前或生产中有些控制和调整五大生产要素，以避免不合格品的产生），
是避免浪费
5、正态分布图
6、变差的普通原因
⏹普通原因：始终作用于过程的变差的原因为变差的普通原因
⏹例如：一个机加工轴的直径易于受到由于机器（间隙、轴承磨损）、工具（强度、磨损率）、材料（直径、
硬度）、操作人员（进给速率、对中准确度）、维修（润滑、易损零件的更换）及环境（温度、动力供应是否恒定）等原因造成潜在的变差的影响
⏹针对普通原因的对策：对系统采取措施
⏹通常用来消除变差的普通原因
⏹几乎总是要求管理措施，以便纠正
⏹大约可纠正85%的过程
7、变差的特殊原因
⏹特殊原因：不是始终作用于过程的变差的原因
SPC控制图简介
数
学成分、时间、电阻等。
据
计数值: 计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点
数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、、、等 阿拉伯数字数下去的数据。
计
计件值: 是按件、按个、按项计数的数据。例如：不合格品件数、温控器个数、
数
质量检验项目等。
值
计点值: 是指按缺陷点计数，例如：铸件的沙眼数、布匹上的疵点数、电路板
y來代替x10子组中的不合格品数子组大小所有子组中的不合格品数被检产品总数检查数子组不合格品数子组不合格品率4000140350254000140350ttl100000269027所有子组不合格品率的平均值子组大小单个子组观测值的个数二项分布11规定的要求目标值控制图正态分布xrchartxschartxrschartirchartnpchartchart标准值未给定标准值分析用控制图分析用控制图控制用控制图控制用控制图测量值类型适用场合用途子组范围n不限制n不限制12在一道工序开始使用控制图时几乎总不会恰巧处于稳态也即总存在异因
正态分布
子组数 子组大小，单个子组观测值的个数
K=25
n =5
质量特征值
No X1 X2 X3 X4 X5 X R s Me
1 2 5 7 8 8 6 6 2.6 7
2
3
SPC计数型
9
使用控制图的准备工作
1. 建立适合行动的环境 2. 确定工序 3. 确定要管理的特性
是
采用个体 图：X-MR
控制图的选择
否
分组平均 值容易地
否 采用中 位数图
计算来吗？
是
抽样量是
否
或大于9？
采用 X-R图
是
是否有能力 方便地计算 出每个分组
的S？
否
采用
X-R图
是
采用 X-S图
26
Starlight International Consulting Co., Ltd.
Thank you very much !
合格的标准必须明确定义并且每次按照评估程序进行评估，所得结果必 须一致。
6
计数值数据
验收规格举例
• 表面应没有裂痕 • 表面应在颜色构成，亮度和缺陷上符合 • 检验标准
• 任何为防止散落而应用于镜子背面的 材料不应在镜背面产生可见的污点
评语
什么是裂 - 检查人同意否 - 如何测量？
符合到什么程度？
2
ATTRIBUTES CONTROL CHART 计数值控制图
SPC作业指导书讲解
1 目的
对产品质量进行预防控制,对影响过程质量的各种因素进行科学地分析,从而减少质量变差,使产品质量持续稳步地提高。 2 适用范围
适用于全公司各职能部门、车间与质量管理体系有关的统计活动。 3 职责
3.1 检验人员：负责收集数据,并记录，并负责数据录入计算工序能力。 3.2 产品开发部负责初期过程的能力指数和批量生产过程能力的测量评价。 4 运作
4.1统计数据分类
4.1.1 计量型数据,就是可以用数字表达的质量特性数据,即用相应的测量系统(如:千分尺、游标卡尺、千分表、百分表、温度计、压力表等)对零件及其它设施进行测量，可以给出具体的读数。 ★计量型数据控制图包括：
-X-R 控制图： 均值—极差图 -X-S 控制图： 均值—标准极差图
∽
X -R 控制图： 中位数—极差图 X-MR 控制图： 单值—移动极差图
我公司多数情况下采用-X-R 及X-MR 控制图。
4.1.2 计数型数据：检测后只能给出定性的结果。例如：用通过/不通过量规检测孔，只能告诉孔是否合格，但不能告诉孔的大小的具体数值；用目测方法检查零件表面有无缺陷等。对此类检测结果，可经通过不合格的零件（如检测结果为不通过的孔）数或缺陷（如：在零件表面有几处缺陷）数，得到计数型数据。 ★计数型数据控制图包括： P 图—不合格品率控制图 NP 图—不合格品数控制图 C 图—不合格数（缺陷数）控制图
U 图—单位产品不合格数（单位缺陷数）控制图 我公司常采用P 图和U 图。 4.2 控制图的基本形式
图一：基本形式
控制图中纵坐标为质量特性值，横坐标为抽样时间或样本序号。图上有三条线，上面一条虚线叫上控制界限，用符号UCL 表示；中间一条实值线叫中心线，用符号CL 表示，下面一条虚线叫下控制界限，用符号LCL 表示。这三条线是通过搜集以往在生产稳定状态下某一段时间的数据计算出来。使用时，定时抽取样本，把所测得的质量特性值用点子一一描在图上的相应位置，根据点子是否超越上、下控制界限和点子的排列情况来判断生产过程是否处于正常的控制状态，若过程出现异常因素，则应查明原因，并设法消除。图一中第5点超出上控制界限，就是控制图报警的一种常见情况。
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LCLs =B3s
UCLx = X + A3s
LCLx = X - A3s
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －S图
B4, B3 和 A3 的值
n
2 3 4 5 6 7 8 9 10
B4
3.27 2.57 2.27 2.09 1.97 1.88 1.82 1.76 1.72
• 4. 当零件是在相似的条件下生产出来，而且每 个零件之间的生产时间间隔很短。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
中位数图
• 计算中位数图的方法：
– 1. 确定子 组 的大小，一般为5，应确保其大小为奇数。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 确定每个子 组 的中位数（中间数）并记录结果。 – 5. 确定每个子 组 的极差并记录结果。 – 6. 在图上标出中位数和极差。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
我们用以下运算法则计算控制线：
R
R1
R2
k
Rn
其中K为子
X
X1
X2 Xn k
组数
和
UCLR D4R
LCLR =D3R
UCLx = X + A2R
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
如何选择正确的SPC图
计量型数据
X &S
N=10 或更大
X &R
N= 2至 9
X & MR
N=1
中位数
N= 奇数
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
LCLx = X - A2R
模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
D4, D3 和 A2 的值
n
2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4
3.27 2.57 2.28 2.11 2 1.92 1.86 1.82 1.78
D3 -
-
-
-
-
0.08 0.14 0.18 0.22
A2
1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
– 在图上标出这些数据并确定有无失控情 况。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
中位数图
• 何时使用中位数图
• 1. 当已记录有测量数据时。 • 2. 当您需要一种更容易的过程控制方法时。这
可以作为开始训练操作人员的好方法。
• 3. 当您能够获得一个大小保持不变的子组 －为 方便起见，请注意确保子组 的大小为奇数而非 偶数，一般为5。
B3 - - - -
0.03 0.12 0.19 0.24 0.28
A3
2.66 1.95 1.63 1.43 1.29 1.18 1.1 1.03 0.98
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －S图
• 练习
– 用附录2中的数据计算 UCL 和 LCL，作 为这些数据的均值和标准差。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －S图
我们以下运算法则计算控制线：
X
X1
X2 n
Xn
X
X1
X2 K
Xk
UCLs B4s
s = (Xi X )2
n-1
sபைடு நூலகம்
S1
S
2
K
SK
其中n为 子组中的 大 小，k 为子组 数
。
模块 10 - SPC 计量型数据
均值和标准差图
X －s图
• 何时使用 X －S图
• 当已有按实时时序记录的测量数据时，或者当操作 员能熟练使用计算器时；
• 当您需要一个更有效的指数(s)来说明过程的可变性 时；
• 当您能获得一个大小不变的子组，其样本容量大 于 X －R图，即n＝10或更大时；
• 当零件是在相似的条件下生产出来，而且每个零件 之间的生产时间间隔很短时。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
• 练习
– 用附录1的数据计算 UCL 和 LCL ，以便 得出数据的平均值和极差。
– 将数据标在图上，并确定有无任何超出 控制范围的情况。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
SPC - 计量型数据
模块 10
编制: World Class Quality Pty Ltd 授课人: John Adamek
World Class Quality Pty Ltd - 1999
1
年9月
课程目标
• 到本课程结束时，参加者应能识别： 1. 计量型 SPC数据图 2. 这些图何时应用最合适 3. Ppk 和 Cpk 图之间的区别以及了解 如何计算这些指数。
X －R图
• 何时使用 X －R图
• 当有测量数据时 • 为了确定过程偏差 • 当您能获得一个大小不变的子组时，子组数大小在
2－9个连续零件之间 • 当每件零件是在相似的条件之下而且是在很短的时
间间隔生产出来时。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －R图
• 计算 X －R图参数的方法：
– 1. 确定子组的大小，一般在2－9件零件之间。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 计算每个子组的平均值并将结果记录下来。 – 5. 确定每个子组的极差并将结果记录下来。 – 6. 在图上标出平均值和极差。 – 7. 计算上控制线和下控制线。 – 8. 对图进行解释。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 10 - SPC 计量型数据
X －S图
• 计算 X －S图的方法：
– 1. 确定子 组 的大小，一般为10或更大。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 计算每个子 组 的均值并将结果记录下来。 – 5. 计算每个子 组 的标准差并将结果记录下来。 – 6. 在图上标出均值和标准差。 – 7. 对图作解释。