SPC最新版PPT课件

18 6 7 8 8 9 10 10 11 11 12 12 13 13
19 6 7 8 8 9 10 10 11 12 12 13 13 14 14
20 6
7
8
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10
11 4911 12 2021
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15
32
正态分布简介
μ±kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
例如有一管制图如下：
UCL
CL
LCC
420521
28
首先计算此管制图之总串数如下： 在管制中心线上方者：
单独１点为一串者……………４串 ３点构成一串者………………１串 ４点构成一串者………………１串
６串 在管制中心线下方者：
单独１点为一串者……………２串 ２点构成一串者………………２串 ３点构成一串者………………１串 ４点构成一串者………………１串
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27
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x
xxx
xxx
xxxxx
xxxxx
xxxxx
xxxxxxx
xxxxxxx xxxxxxx x x x x xx x x x x x x x x x x xx x x xxxxxxxxxxx
正态分布简介
正态分布曲线性质： a.曲线关于x= μ对称； b.在x= μ处曲线处于最高点，当x向左、向右远离时曲
线不断降低； c.曲线形状由μ和σ唯一确定，或简记：N(μσ)。 d.当μ =0，σ=1时正态分布称为标准正态分布简记为
N(0，1)。
正态分布简介
3
LCL CL
UCL
σ
原 理
μ-3σ
数据整理 - 次数分配
数值
次数划记
次数
25
X
1
26
XX
4
27
XXXXXX
6
28
XXXXXXXX
8
29
XXXXXXXXXX
10
30
XXXXXXXXXX
10
31
XXXXXXXX
8
32
XXXXXX
6
33
XXXXXX
6
34
XXXX
4
35
X
1
1、何谓直方图
直方图为在某条件下，搜集很多数据，藉以调查数据的中心值 及差异的情形。
６串
46
2021
计１１点 计１３点
29
在此管制图之总串数为６＋６＝１２串
由 S.Swed 和 C.Eisenhart 所 作 成 的 表 ， r=11 ，
s=13（管制图中心线上方共１１点，下方共１３点，
取大者为s，小者为r，令s≧r），得界限值在0.05时
为6(表p=0.05)，在0.05时为8(表p=0.005)，因为此管
无限母群体
制程
生产
抽样
群体批
样本
测定
数据
处置
制程管制 制程解析 提升产品品质 实验计划
基本统计概念
统计值的表示方法
R
全距(range)
x()
算术平均数 (arithmetic mean)
Md 中位数(median)
2
方差/变异(variance)
标准差(standard deviation)
学校入选篮球队之身高为140~160。
试以直方图分析并和规格比较。
分布曲线
正态分布简介
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
k
k
1
•e(
x)2μ-k
2 2
σ
2 •
μ
e 2.718
μ+k σ
B、数据分配之连串理论判定法
管制图上诸点，以中心线(CL)为主，划分两部份， (一在上方，一在下方)，若一点或连续数点在管制图 中心线之一方，该点或连续数点为一串(run)，加总 中心线上方的串数及中心线下方的串数，便可判定 此管制图是否呈随机性。
820021
35
正态分布简介
x为总体的取值 μ是总体的平均值，是位置参数，是改变正
态分布曲线的位置，不改变形状； σ是总体标准差，表示数据分散程度的统计
量，是形状参数，不改变正态曲线的位置， 改变其形状大（矮胖）小（高瘦）； 实际运用中σ用s（样本标准差）、 μ用x（样 本均值）代替，即σ≈s、 μ≈x 。
（1）计算数据总数，以N表示。
（2）定组数（亦可用K=1+3.3210gn公式求得，K表组数 ,n表次
数).
n
组数
50~100 6~10
100~250 7~12
250 以上 10~20 (3)求最大值(L)与最小值(S)与全距 (R ),全距(R )=L-S.
(4)定组距(H):全距/组数.
(5)定组界
11 5 5 6 6 7 7
12 5 6 6 7 7 8 8
13 5 6 6 7 8 8 9 9
14 5 6 7 7 8 8 9 9 10
15 6 6 7 8 8 9 9 10 10 11
16 6 6 7 8 8 9 10 10 11 11 11
17 6 7 7 8 9 9 10 10 11 11 12 12
统计方法
我们工作
的方式/ 资源的融合
产品或 服务
输入
过程/系统
输出
顾客的呼声
有反馈的过程控制系统模型
顾客
识别不断变化 的需求和期望
管制图的变迁
早期的X管制图 休华特在192年发明的3 管制图
日本对管制图应用的贡献 预控制管制图 自动化生产的管制图 短周期、小批量的管制图
基本统计概念
数据的差异性
xx
x xxx xxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx x x x x xx x x x x x x x x x x xx x x x x x x x xx x x x x x xx
x xxx xxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx x x x x xx x x x x x x x x x x xx x x x x x x x xx x x x x x
μ μ+3σ
P(μ－3σ≤X ≤μ＋3σ)
＝ P((μ－3σ－ μ)/ σ ≤(X － μ)/ σ ≤(μ＋3σ－ μ)/ σ)
＝P(－3 ≤(X － μ)/ σ ≤3)
＝2*(1-0.00135)-1=0.9973=99.73%
数据 直方图 分布曲线
33
33
30
31
31
31
28
29
29
34
27
μ±3σ
在内的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
正态分布简介
99.73% 95.45%
68.26% -3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
常态分布
基本统计概念
统计学(Statistics) 收集、 整理、展示 、分析 、解析统计资料 由样本(sample)推论母体/群体(population) 能在不确定情况下作决策 是一门科学方法、决策工具
推论 x
抽样
制造业数理统计应用
有限母群体
群体批
抽样
测定 样本
处置
数据
抽样检验推定群体的品质
基本统计概念
R 全距(range) R = Xmax - Xmin
x() 算术平均数 (arithmetic mean)
n
fixi
x i1 n
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317
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320
311
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311
309
309
310
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316
312
318
①n=50 ②取7组。
③L= 320，S=302 R=320-302=18
④18/7=2.5 取组距 h为3（为测定值最小单位之整数倍）。
⑤第一组下限：S-测定值/2=302-1/2=301.5
制变异的原因
过程中的5M1E是过程变动的原因
制程管理的意义
1、消除过程变异，确保产品特性均一、稳定 2、改善过程，提升过程能力与生产效率
SPC&SQC
针对过程的重要控制参 数所做的才是SPC
原料
PROCESS
测量 结果
针对产品所做的仍 只是在做SQC
过程的理解
过程的呼声
人 设备 材料 方法 环境
(6)作次数分配表.
(7)绘直方图.
[例]磁砖尺寸规格为310±8mm,今抽检50个数据如下:试分析其尺
寸分布之情形.
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307
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316
309
313
⑥次数分配表如下：
组号Байду номын сангаас1 2 3 4 5 6 7
组界 301.5~304.5 304.5~307.5 307.5~310.5 310.5~313.5 313.5~316.5 316.5~319.5 319.5~322.5
中心值 303 306 309 312 315 318 321
划记
正正 正正 正 正 正
20 4 5 6 7 7 8 848 20921 9 10 10 10 11 12 12 31
表p=0.005 当机率p=0.005时，成串之最低总数表
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
63
744
8 4s r 4 5 94556
10 5 5 6 6 6
f（次数） 4 10 13 9 8 5 1
3、绘制直方图
14
12
10
8 次 数6
4 2 0
SL=302
SU=318
303 306 309 312 315 318 321 尺寸mm
4、直方图的研究 （1）常态型
（2）离岛型
图4-1常态型直方图
SL
SU
图4-2离岛型直方图
（3）右偏型
（4）缺齿型
图4-3右偏型直方图
测定值=真值+误差 误差的来源 不可能得到完全相同的数据，差异是必然存
在的 我们所得到的数据不过是从可以想象得到的
无限次测量数据中的几个例子而已
数据的品质
可靠度 操作人员、抽样方案
精密度 各个样本与平均值间的距离
正确度 样本平均数与规格中心值的距离
数据收集
33 33 30 31 31 31 28 29 29 34 27 33 27 30 29 33 31 28 27 34 33 26 32 35 32 26 32 28 34 28 28 29 30 28 29 34 32 30 31 28 30 27 32 29 30 26 30 28 31 30 31 32 29 25 27 29 30 27 30 33 29 29 29 26 31 32
制图总串数12分别大于6或8，故判定此管制图数据
之分配具随机性。
420721
30
表p=0.05 当机率p=0.05时，成串之最低总数表
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 62 723 8 s r 3 3 3 93334 10 3 3 4 4 5 11 3 4 4 5 5 5 12 3 4 4 5 5 6 6 13 3 4 5 5 5 6 6 7 14 4 4 5 5 6 6 7 7 7 15 4 4 5 6 6 7 7 7 8 8 16 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 17 4 5 5 6 7 7 8 8 8 9 9 10 18 4 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 19 4 5 6 6 7 8 8 9 9 10 10 10 11 11
既来之，则安之……
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统计过程控制 SPC
课程目的
了解过程变异的概念 学会以正确的方法收集数据 学会制作管制图 学会用管制图发现过程的变异 学会计算过程的能力指数 学会推定制程的不良率
管制图的作法与演进
有关品质保证的问题
商品或服务
顾客需求
完全满意
企业繁荣
图4-4缺齿型直方图
（5）双峰型
（6）削壁型
图4-5双峰型直方图
SL
SU
图4-6削壁型直方图
5、制程能力
SL
SU
图4-7合适制程能力
SL
SU
图4-8制程能力较规格好得很 多
SL
SU
图4-9中心偏左制程能 力
SL
SU
图4-9中心偏右制程能 力
SL
SU
图4-11分散度过大制程能力
6、实作
六年庚班之身高如下：
特性规格
品质机能展开
顾客的期望
一致
制程管理
制程品质保证的三个阶段
新产品导入时的策划
1、过程稳定性研究 2、过程符合性研究
标准品日常管理
活用统计手法，发现制程变异，维持制程稳定
改善与革新
1、改善作业方法提高生产效率 2、提升制程能力、降低生产成本
何谓制程管制
制程的特性
1、过程特性有附加价值 2、过程特性可衡量