SPC应用技术

SPC 应 用 技 术 12).管制上限(控制上限): UCL 13).管制中心线(控制中心线)： CL 14).管制下线(控制下限)： 15).规格上限： 16).规格中心线： USL SL LCL
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17).规格下限：
18).准确度：
LSL
Ca
是一种制程能力指数，表示制程特性中心位置的偏移程度。
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SPC 应 用 技 术 2.图形制作：
1）数据收集：确定子组大小、频率、小组数的大小
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a.子组大小：选择子组应使得一个子组内各样本之间的出现变差的
机会小。
b.应注意：子组样本的容量应稳定。
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第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
X-R 计量： X-б X-Rm Mo-R 平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图 计数值： 不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数 P-chart NP-chart C-chart U-chart
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2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率，
只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个
可预测的状态，这种状态就叫分布。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
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SPC应用技术
主讲：王铁力
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课程大纲
第一部分：SPC技术概述 第二部分：SPC相关统计学原理与概念 第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
一般不能大于0.3，正常情况小于0.1，理想值为0。
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SPC 应 用 技 术 19).精密度: Cp
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表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小越分散。
20)制程能力指数（Cpk）：
直接反映制程能力，值越大越好。通常客户都要求 Cpk在1.33以上。
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2.14% 0.13%
34.13%
34.13%
2.14% 13.6% 13.6%
0.13%
3σ
2σ
1σ
X
1σ
2σ
3σ
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(一）Xbar-R平均数全距管制图 1.简介：是SPC计量值部份最重要、最常用的管制图之一。可以使我们很好地了解制程 品质的进展状态（发展趋势）。分为：
1）解析管制图：根据实际量测出来的数据，经过计算出管制图上下限之后画出。
用途：主要用来对产品初期品质进行测定和监控，以了解在现有环境中品质的制程 能力。 2）制程管制图：根据之前的历史数据，也可以根据经验或相似的各项标准，并以此为 依据作为今后管制图的管制界限。 以之前较好或标准的管制界限来衡量近期的品质状况。
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不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
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不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
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SPC 应 用 技 术 5).中位数: M 6).众数： 7).不良率： 8).不良数： 9).缺点数： M0 P NP C
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10).单位缺点(缺点率)： U
11). 百万分之不良：
PPM
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4.SPC列管对象：
1 ）品质特性：影响产品规格的因素（生产条件）、产
品属性分类、产品规格。
2）制程角度：不合格率最高、成本最高、安规问题 。 3 ）检验角度：破坏性产品、无法于后工程检验、检验 成本很高。
当的措施(或是消除或是保留)；
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
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3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中
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3.SPC的基本概念：
1). 均值（数学期望）：平均值
离散型变量均值：
连续型变量均值：
2).方差:
3).标准差： 4).全距：
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不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
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1.3 SPC的定义及历程
SPC：Statistical Process Control 统计制程控制/统计过程管制
判断
主 要 问 题
提 高 质 专业技术 量
组织协调
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2. 变差的特殊原因与一般原因
◆变差: 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引 起变差的原因，产品间的差距及产品与标准间的差距总是存在 的，这种差异叫 变差。 ◆变差产生的原因：普通原因和特殊原因 普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause) 制程中变异因素是在统计的管制状态下，其产品特性有固定的 分布。 特殊原因：（机遇性原因Special Cause) 制程中变异因素不在统计的管制状态下，其产品特性没有固定 的分布。 http://www.5ixue.com (海量营销管理培训资料下载 ) 上海企达企业管理咨询有限公司
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经过计算出每组数据的平均值和全距列表如下（注意四舍五入）
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 检验时间 2001/10/1 PM 05:08:58 2001/10/2 PM 05:09:20 2001/10/3 PM 05:09:33 2001/10/4 PM 05:09:51 2001/10/5 PM 05:10:03 2001/10/6 PM 05:10:16 2001/10/7 PM 05:14:21 2001/10/8 PM 05:10:50 2001/10/9 PM 04:34:40 2001/10/10 PM 04:35:58 2001/10/11 PM 04:35:27 2001/10/12 PM 04:35:37 2001/10/13 PM 04:36:33 2001/10/14 PM 04:36:44 2001/10/15 PM 05:02:15 NO1 10 10.02 9.98 10 9.96 10.09 10 10.05 10 10 10 10 10 9.98 10 NO2 9.97 10.01 9.96 10.05 10.02 10.06 10 10.02 9.8 9.9 9.9 9.9 10.02 9.97 10.01 NO3 10.05 10 10.02 10 9.98 10.1 9.9 10.02 9.9 10 10.1 10.2 10.03 10 10.01 NO4 9.98 10.03 9.95 9.96 10 10.12 10.098 10.04 9.9 9.9 10.1 10 10.01 10.02 10 NO5 10.03 9.98 10.02 9.95 10.07 10.02 9.97 10.09 10 9.9 9.9 9.8 10 10.01 9.99 XBar 10.01 10.01 9.99 9.99 10.01 10.08 9.99 10.04 9.92 9.94 10.00 9.98 10.01 10.00 10.00 R 0.08 0.05 0.07 0.10 0.11 0.10 0.20 0.07 0.02 0.01 0.02 0.04 0.03 0.05 0.02
利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行 管制，以达到第一次就把品质做好。（在有大量数 据产生的地方都可利用）
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a. QC统计方法的工作程序
收 整理 集 数 据 归纳
统 数、表 观察 计 图形 规 特征值 分析 律
第四部分：制程能力分析
第五部分：SPC应用实务
第六部分：测量系统分析
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第一部分：SPC技术概述
1.1品质观念的发展史程：
◆操作员的品质管制 ◆领班的品质管制
◆检验员的品质管制
c.频率：子组间的时间间隔。
d.子组数的大小：包含100个或更多单值读数的25个或更多子组的数据
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2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
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第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示，具有连续性的数据。 连续型随机变量 b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。 离散型随机变量 是以计产品的件数或点数的表示方法。
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普通原因变差的曲线图：
目标值线 预测
时间 范围
特殊原因变差的曲线图：
目标值线
预测
时间
范围
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◆过程控制的概念:
a.首先当出现变差的特殊原因时提供统
计信号，从而对这些特殊原因采取适
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Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K R1+R2+…+Rt K
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管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做) a 计算出标准差: Xб = Rб =
X1+X2+…+Xi K R1+R2+…+Ri K
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b.计算管制上、下限 XUCL=XCL+3Xб XLCL=XCL-3Xб RUCL=RCL+3Rб RLCL=RCL-3Rб
第二种:查表法:
XUCL=XCL+A2R XLCL=XCL-A2R RUCL= D4R RLCL= D3R <案例1>
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c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取 n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用，
那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
◆统计品质管制
◆全面品管
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1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
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不可能出问题的
地方也可能出问题
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品质是“习惯”出来 的
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