统计学基础及MSACPK和SPC经典课件(PPT87页)

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《CPK培训教材》PPT课件

《CPK培训教材》PPT课件

2021/6/10
6
何谓『统计』?
统计
---收集的数据通过计算得到有益情报的活动
• 何谓『有意义的情报』?
至少应包括:
『集中趋势 + 离中趋势 + 涵盖在特定范围的出现的
2021/6/10几率
7
集中趋势
平均值 中位数
2021/6/10
8
平均值
概念:
表示数据集中位置,数据的算术平均_ 值,
Su= 规格上限 SL= 规格下限 T= 规格允差. ,T =Su - Sl
➢不2对021/称6/1公0 差亦可采用(USL-LSL)/2=公差中心的方式计算 27
偏移系数
T =Su – SL=Tu-TL
K _ 偏移量= M - x
偏移系数 K
_ M- x
= T/2
Su
M
2S02u1=/6/10規格上限 SL= 規格下限
公式一
CPK=CP*(1- Ca ) δ: 标准差 M : 规格中心
公式二
=T/6δ*【1- 2(M-X)/T 】
Cpk=min(
Cpu(USLX)
3
, CpL(XLSL)
3
)
既取2两021者/6/最10小值,但不管采用那种方式(含不对称公差),結果都是一样的31。
各种状态下的Cpk
仅给出规格上限Su
97.72499%
1.00
99.730% 99.865% 99.86501%
99.86501%
1.33
99.994% 99.99683%
99.99683%
1.67
99.99994%
99.99997%
2.00
99.9999998%

SPC基础知识--ppt课件

SPC基础知识--ppt课件
1
SPC 源于20年代,以美国休哈特(She whart) 博士发明控制图为标志。
二战中美国将其制定为战时质量管理标准,对 军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的 作用。
50年代在日本工业界大量推广应用,对日本产 品质量的崛起起到了至关重要的作用。
80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC。 农夫山泉从2014年12月开始逐步推行和应用
单值图控制上限
28.8
移动极差图控制下限
单值图控制下限
28.5
Cpk
螺纹内径
移动极差图
0.30
28.88
0.28
28.84
0.26
0.24
28.80
0.22
28.76
0.20
28.72
0.18
28.68
0.16
28.64
0.14
28.60
0.12
28.56
0.10 0.08
28.52
0.06
28.48
22
+ 准则1:一点落在A区以外。
Page 23 23
准则2:连续9点落在中心线同一侧。主要原因为过程平均值 变化。
Page 24 24
准则3:连续6点递增或递减。产生趋势的原因可能是工具 逐渐磨损、维修逐渐变坏等,从而使得参数随着时间而 变化。
Page 25 25
准则4:连续14点相邻点上下交替。数据分层不够。如,两 名操作人员轮流进行操作;轮流使用两台设备。
Page 29 29
+ 准则8:连续8点在中心线两侧,但无一在C区中。主要原 因为数据分层不够。
Page 30 30
名称
平均值 极差(Range)

统计学基础及MSASPC和CPK概述

统计学基础及MSASPC和CPK概述

一、统计方法及用途
(三)统计方法的性质 统计方法有三种性质:
1、描述性。利用统计方法对统计数据进行整理和描述,以 便展示出统计数据的规律。
例如运用统计指标均值、中位数、众数等来表示数据分布 位置,用极差、标准差等来表示数据的散布情况。再如使用直 方图、折线图、柱状图等来直观的展示数据。
2、推断性。统计方法都要通过详细研究样本达到了解、推 测总体状况的目的,因此都具有由局部推断整体的性质。
的仪器测量获得)
偏离又叫正确性。
基准值 Reference value
观测平均 Observed Average
测定值的 平均值
偏离
真值
测量System误差
直线性
仪器的全体测定可能范围内的倾斜差异。 观测值
倾斜 无倾斜
真值
真值 1
观测值1
倾斜小
••••••
真值 2
倾斜大
观测值2
测定的下限范围
测定的上限范围
差。
评价者 A 评价者B 评价者 C
评价者 B
评价者 A
评价者 C
基准值
基准值
AB C 好的再现性
A
B
C
不好的再现性
测量System误差
既不精密又倾斜 精密但倾斜
不倾斜但不精密 既不倾斜又很精密
测量System评价
测定误差的评价
平均
正确性
倾斜ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
校正分析 (Calibration Study)
散布
61 60.97
61 60.99
测试数据
高开龙1 高开龙2
60.95
60.97
61.08
61.06

数据分析-CPK-SPC ppt课件

数据分析-CPK-SPC  ppt课件
•如何定量化的来比较过程能力呢?
1)必须要有一个基数 2)和基数进行比较,确定高低
•为了过程的能力与容差进行比较, 著名质量学家朱兰博士 引入了能力比概念, 即第一代的过程能力Cp
19 Confidential
均值(Mean), 方差(Variance), 标准偏差(Standard Deviation), 极差 (Range) 都是重要的期望值。均值用来表示分布的中心位置, 方差、标准差和极 差用来表示分布的散布散程度
4 Confidential
数据分析
基本概念:
均值E(X),(µ) µ=
方差Var(X)(Ϭ2) Ϭ2= 标准偏差 (Ϭ) 极差 (R)= R=xmax-xmin 实际应用中, 我们分析的都是有限的数据, 无法得到整体数据的均值 和方差(标准偏差),所以一般都用无偏估计值来代替整体值进行分析。
=n!/(x!*(n-x)!)
8 Confidential
数据分析
3) 超几何分布
有N件产品,知道其中有M件不合格品,抽取n件样品(无放回抽 样),X为样品中的不合格数,X服从超几何分布,来料抽样不良数, 六合彩抽奖等都符合超几何分布
彩票36选7中特等奖, N=36, M=7, n=7, x=7, 其概率p为
5 Confidential
数据分析
无偏估计(有限样本的计算 值): 平均值 E(X)=
方差(Variance) Var(x)=s2
标准偏差(Standard Deviation) 极差(Range) R=xmax-xmin
σˆ s
n
2
xi x
i1
n1
d2是常数,只与样本量有关,一般样本量少时用 时用 ,样本量>2时, 比较准确。

SPC教材全面最经典精品PPT课件

SPC教材全面最经典精品PPT课件

SPC 的常用统计量
➢ 计量数据:定量的数据,可用量测值分析 ➢ 计数型数据:可以用来记录和分析的定性数据 ➢ 总体 :研究对象的全体, 个数用N 表示。 ➢ 样本 : 总体的子集,样本元数个数用n表示。 ➢ 表示分布的中心位置的统计量:
平均值、中位数、众数
➢ 表示数据的离散程度的常用统计量:
方差、标准差、极差、移动极差
中心极限定理
➢ 中心极限定理:多个相互独立随机变量的平均值(仍然
是一个随机变量)服从或近似服从正态分布
定理1:设X1,X2,..... ,Xn是n个相互独立同分布的随机变量,假如其共同 分布为正态分布N(μ,σ2),则样本均值X 仍为正态分布,其均值不变仍 为μ,方差σ2都存在,样本均值 Xbar服从正态分布N(μ,σ2/n)
进行监控,如采用首检、巡回检验和检查及记录工艺等方式对过程进 行监控;利用质量信息对过程进行预警和评价,如利用控制图对过程 波动进行分析,对过程变异进行预警,利用过程性能指数和过程能力 指数对过程满足技术的程度和过程质量进行评定
➢对过程进行维护和改进
通过对过程的管理和分析评价,消除过程存在的异常因素,维护过
正态分布
•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. 它是我们进行统计分析的基础; 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。
•正态分布的特点:
68.3%
1. 形态如钟,左右对称,对称于分布中心
2. 于平均值处分布的频数最多,此外,越远
i=1
s=
n-1
平均值
均方差
n
( X i - X )2
i=1

统计学基础及MSA,CPK和SPC

统计学基础及MSA,CPK和SPC

Gage R&R 步骤
一般事项
一般对2 ~ 3名作业者(平时检查的作业者)实施 一般用10个部品为对象测定 一般2 ~ 3回反复测定
步骤
1. 选定代表工程长期变动的10个标本 2. 测定器的校正 3. 让第一个作业者对所有标本任意顺序各做一次测定
(Blind Measurement) 4. 让第二个作业者按同样地方法实施
Gage R&R Study
观测值(测定值)的变动要素
被观测的变动(2total )
实际工程的变动 ( 2p )
测定System变动(2MS )
再现性( 2Reproducibility ) 反复性( 2Repeatability ) R&R%=测量系统方差/总方差=(再现性方差+反复性方差)/总方差
测定变动再区分为反复性和再现性。 测定变动 ( 2MS ) = 反复性( 2Repeatability ) + 再现性( 2Reproducibility )
反复性和再现性两种变动的合。即,测定量ystem的变动叫 Gage R&R. 对测量System变动的分析也可以认为是精密度的分析,称为Gage R&R study.

x)2
(四)样本标准差 样本方差的量纲和样本不一致,在某些问题的处理上不方便, 这是我们取样本方差的正平方根作为样本的标准差,用符号S来 表示。
(五)样本极差 极差是样本中最大值与最小值之差。用符号R表示。
12
五、数据分布形态
类型 计量数据 计数数据
分布形态 正态分布 偏态分布 指数分布
F分布 均匀分布 二项分布 泊松分布
14
六、产品质量波动

经典SPC培训教材.ppt

经典SPC培训教材.ppt

数据处理
判读
数据采集 绘制控制图
能力研究 改善行动
24
控制图种类(以数据来分)
X-R 均值和极差图
P 不良率管制图
计 量 X-s 均值和标准差图

数 据
X-R 中位值极差图
计 数 np 不良数管制图

数 据
C 缺点数管制图
X-MR 单值移动极差图
U 单位缺点数管制图
25
控制图种类(以数据来分)
控制图的选择
47
x-R 均值和极差控制图的建立
A收集数据
B计算控制限 C过程控制解析 D过程能力解析
C1 控制图判读——极差图分析
超出控制限的点
C2
出现一个或多个点超出任何控制限是该点处于失控
状态的主要证据,应分析。
C3
C4
UCL
C5
R
C6 LCL
C7
48
x-R 均值和极差控制图的建立
A收集数据
B计算控制限 C过程控制解析 D过程能力解析
30
控制图建立概论
质量特性与控制图的选择
为保证最终产品的质量特性, 需要考虑以下几个方面:
认真研究用户对产品质量的要求, 确定这些要求哪些与 质量特性有关, 应选择与使用目的有重要关系的质量特 性来作为控制的项目.
有些虽然不是最终产品质量的特性, 但为了达到最终产 品的质量目标, 而在生产过程中所要求的质量特性也应 列为控制项目
SPC(Statistical Process Control)
统计过程控制
内容摘要
导言 统计过程控制的基本原理 控制图种类 控制图建立概论 x-R 均值和极差控制图的建立 P控制图的建立

SPC统计过程控制培训课件ppt(102张)

SPC统计过程控制培训课件ppt(102张)
• 如设备故障,原材料不合格,没有资格的操作工、未按照 作业指导书操作、工艺参数设定不对……
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向
影响大小 消除的难 易度
普通原因 始终
偏向


特殊原因 有时
或大或小 大

SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
(1)、波动的原因:
材料
机器

环境
测量
方法
波动原因
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
(2)、普通原因、特殊原因
• 普通原因:指的是造成随着时间推移具有稳定的且可重 复的分布过程中的许多变差的原因,我们称之为:“处于 统计控制状态”、“受统计控制”,或有时间称“受控”, 普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普 通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
(3)、波动的种类:
• 正常波动:是由普通(偶然)原因造成的。如操 作方法的微小变动,机床的微小振动,刀具的正 常磨损,夹具的微小松动,材质上的微量差异等。 正常波动引起工序质量微小变化,难以查明或难 以消除。它不能被操作工人控制,只能由技术、 管理人员控制在公差范围内。
• 3、极差R 样本数据中的最大值Xmax与最小值
Xmin的差值。R= Xmax- Xmin • 4、标准偏差s 、 (1)总体标准偏差 (2)样本的标准偏差
s
N
( X i X )2
i 1
N
n
( X i X )2
i 1
n 1
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)

{品质管理SPC统计}SPC讲义PPT 88页

{品质管理SPC统计}SPC讲义PPT 88页

一种间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因,它存在的信号是:存在超 过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。

名称
普通原因 (Common Cause)
过程能力 (Process Capability)
移动极差 (Moving Range)
解释 造成变差的一个原因,它影响被研究过程输出 的所有单值;在控制图分析中,它表现为随机 过程变差的一部分。
计划
实施
计划
实施
措施
研究

研究
3、改进过程 改进过程从而更好地理解 普通原因变差 减少普通原因变差

控制图
上控制限
中心限
下控制限
1、收集 收集数据并画在图上 2、控制 根据过程数据计算实验控制限 识别变差的特殊原因并采取措施 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
分布宽度 (Spread)
中位数 ˜x
单值 (Individual)
解释
一组测量值的均值
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(例如: 子组均值)的分布宽度的量度,用希腊字母σ或字母 s(用于样本标准差)表示。 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限 的距离,用Z来表示。
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。

制程控制系统 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备
统计方法
材料 方法 环境
我们工作 的方式/ 资源的融 合
产品或 服务
输入
过程/系统

SPC统计基础知识(PPT 45张)

SPC统计基础知识(PPT 45张)

属性数据
已知总体 合格率为99.27
变量数据
属性数据 变量数据
抽样方案1 99.00 99.10
抽样方案2 99.00 99.27
抽样方案3 99.00 99.37
抽样方案4 99.00 99.59
150 个样本 抽样方案5 抽样方案6 100.00 100.00 99.67 99.71
抽样方案7 99.00 98.85
标准偏差距离中心值的数值
Excel 函数公式:NORMDIST(x, mean, standard_dev, cumulcative)
GETRAG (Jiangxi) Transmission Co., Ltd.
练习:基于样本估计总体分布,用Excel估算总体的不合格品

现在我们生产总体N=40000个套筒 随机抽取n=100个样本得到的间隔套的长度值遵循以下正态分布 样本均值: X-bar =33.10 mm 样本标准差:s =0.04 mm 请估计40000个套筒会出现多少不合格品?

通过模型的分布概率我们可以估计超差的比例
下公差限 上公差限
40%
样本数概率
30% 20%
68.27% 95.45%
10%
99.73%
0%
估计超下差的比 例0.135%
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
标准偏差距离中心值的数值
4 估计超上差的比 例0.135%
Excel 函数公式:NORMDIST(x, mean, standard_dev, cumulcative)
GETRAG (Jiangxi) Transmission Co., Ltd.

SPC_MSA(PPT)

SPC_MSA(PPT)
量,试验所进行的符合性评价。
第十二页,共一百七十一页。
12
• 检验分为全数检验和抽样检验:
• 全数检验是将一批产品中的全部产品逐个一一进 行检验,一一判定(pàndìng)为合格品或不合格品的活 动过程,对合格产品收下,对不合格的产品拒收。
• 抽样检验是利用所抽取的样本对产品或过程进行的检 验,换言之,抽样检验是根据事先制订的抽样方案, 从一批产品中随机抽取一局部作为样品,以这局部样 品的检验的结果,对整批产品质量合格与否作出判定, 合格那么整批产品被接收,不合格那么整批产品被拒 收。
• 通常由与过程直接相关的人员实施 • 通常可纠正大约15%的过程问题
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%的过程问题
29
第二十九页,共一百七十一页。
过程控制
受控 〔消除了特殊原因(yu
时间
范围
不受控
〔存在特殊原因〕
30
第三十页,共一百七十一页。
好的批产品判为不合格,用α表示 第十六页,共一百七十一页。
16
• 设计抽样方案本卷须知
• 设计抽样方案时,应慎重决定样本量、抽样频 次、样 本的选择、划分样本的根据以及抽样方法 的各种其他方法
• 样本要有代表性
• 样本要有代表性,要代表总体,如果做不到这一 点(yī diǎn),将导致对总体特性作出不良估计
过程能力 范围
受控且有能力符合标准
〔普通原因造成的变差已减少(jiǎnshǎo)〕
标准下限
标准
时间
受控但没有能力符合标准 〔普通原因造成的变差太大〕
31
第三十一页,共一百七十一页。
1、分本析过过程程应做什么?过程(guòchéng)改进循环
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总体是某次统计分析中研究对象的全体,上例中就是一 批产品的所有。
样本是从总体中按照一定抽样规则抽取的一本个体的综 合。被抽出的样本中的每一个产品叫做样品。
9
四、统计特征数
在研究样本的时候我们需要用一些特征数来描述样本的 情况。在统计方法中常用的统计特征值可以分为两类。一 类是表示数据的集中位置的,如样本均值、样本中位数等; 一类是表示数据的离散程度的,如样本极差、样本标准差 等。
14
六、产品质量波动
(二)质量波动的分类 从统计学的角度来看,可以把产品质量波动分为正常波 动和异常波动两类。 1、正常波动 正常波动时随机原因引起的产品质量波动。这些随机因 素在生产中大量存在,并不容易消除,对产品质量经常发 生影响,但是它们所造成的质量特性值波动往往比较小。 例如机器的轻微震动;温度、湿度的微小变化等等。 一般情况这些质量波动在生产过程中是允许存在的,而 公差概念的存在就说明我们承认并接受这种波动,我们要 做的是将这种波动控制在能承受的范围内,就是公差。
(五)样本极差 极差是样本中最大值与最小值之差。用符号R表示。
12
五、数据分布形态
类型 计量数据 计数数据
分布形态 正态分布 偏态分布 指数分布
F分布 均匀分布 二项分布 泊松分布
缺陷率 缺陷数
正态分布
具体缺陷数
指数分布
泊松分布
13
偏态分布
缺陷率,有 没有缺陷
二项分布
六、产品质量波动
(一)产品质量具有波动性和规律性。 在生产实践中,生产过程受到操作者、机器、原材料、 加工方法、测试手段、生产环境等因素的干扰,生产出的 产品的质量特性数据都不完全相同,总是存在差异,这就 是产品质量的波动性。这种波动是普遍存在的。 但是当我们逐渐的减弱这些因素对产品的影响后,我们 就会发现产品质量特性的波动会符合一定的规律,并可以 被我们描述出来。这就是产品质量的规律性。
(均值、标准差等)反映统计数据和描述观测的结果, 以使数据更加容易理解。
例如:学校中5班的班主任计算本班学生数学科目考 试的平均成绩、最高成绩、最低成绩。
2、推断性统计方法是在对统计数据描述的基础上, 进一步对其所反映的问题进行分析、解释和做出推断性 结论的方法。
例如:上例中5班的班主任通过本班的学生考试成绩 信息推断3班的学生的考试成3绩。
10
四、统计特征数
(一)样本平均值
X 1
n
x n
i1 i
(二)样本中位数 将样本按照大小顺序重新排列。当样本量为奇数时,正中间 的数就是样本的中位数;当样本量为偶数时,中间的两个数据的 平均值为样本的中位数。
11
四、统计特征数
(三)样本方差
s2 1
n1
in1(xi x)2
(四)样本标准差 样本方差的量纲和样本不一致,在某些问题的处理上不方便, 这是我们取样本方差的正平方根作为样本的标准差,用符号S来 表示。
一、统计方法及用途
(三)统计方法的性质 统计方法有三种性质:
1、描述性。利用统计方法对统计数据进行整理和描述, 以便展示出统计数据的规律。
例如运用统计指标均值、中位数、众数等来表示数据分布 位置,用极差、标准差等来表示数据的散布情况。再如使用直 方图、折线图、柱状图等来直观的展示数据。
2、推断性。统计方法都要通过详细研究样本达到了解、 推测总体状况的目的,因此都具有由局部推断整体的性质。
3、风险性。统计方法既然要用部分去推断全体,那么这 种由推断而得出的结论就不会百分之百的准确,不准确就要承 担风险。但是统计学可以给出推断存在风险的大小。
4
一、统计方法及用途
(四)统计方法的用途 1、提供表示事物特征的数据 例如表示数据分布位置,用极差、标准差等来表示数据 的散布情况。 2、比较两事物的差异 在质量管理活动中,实施质量改进后要判断与改进前是 否有显著改进,就需要用到假设检验、显著性检验、方差 分析和水平对比法等。 3、分析影响事物变化的因素 在质量管理活动中可以应用因果图、调查表、散布图、 分层法、树图、方差分析等来分析影响某一问题的各种原 因。
计数数据分为计件数据和计点数据。例如不合格数、电视机
数量、检验项目数量等为计件数据。例如瑕疵点数、沙眼数等为
计点数据。计件数据一般服从二项分布,计点数据一般服从泊松
分布。
8
三、总体与样本
通常我们不可能为了掌握一批产品的质量信息而检查整 批产品,更何况如果检查是破坏性检验时。而只能按照一 定的抽样规则,从中抽取一定数量的样品进行检测,从样 品检测结果来推断整批产品的质量。
统计学基础及MSA,SPC,CPK
一、统计方法及用途
(一)统计方法的含义 统计是指对某一现象有关的数据进行搜集、整理、计
算和分析等的活动。
为某一目的
搜集
整理
计算
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
分析
2
一、统计方法及用途
(二)统计方法的分类 统计方法一般分为描述性统计方法和推断性统计方法。 1、描述性统计方法常用曲线、表格、图形和指标
6
一、统计方法及用途
6、发现问题 我们还会遇见用收集到的数据或以一定的规则获取数据, 通过一定的方法来分析,来发现是否出现异常。例如直方 图、控制图、散布图、排列图等等。 7、描述质量形成过程 例如流程图、控制图等等。 应当指出的是,统计方法起到的作用是归纳、分析问题, 并客观的显示事物的规律的作用,而并不是具体解决问题 的方法。要解决问题还需要专业技术和组织管理等措施。
5
一、统计方法及用途
4、分析事物间的关系 在质量管理中往往会遇见两个以上变量之间虽然没有确 定的函数关系,但往往存在着一定的相关关系。运用统计 方法确定这种关系的性质(线性相关、高阶相关等)和程 度,对于质量活动的有效性就显得十分重要。常用的比如 散布图、回归分析、试验设计等等。 5、研究取样和试验方法 为了获得准确的数据来推断整体的情况,或者为了确定 合理的试验防范,我们还需要研究数据取样的方法。这些 方法有抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性试验等。
7
二、统计数据及其分类
从统计的角度来看,一般把形形色色的统计数据归成两 大类,计量数据和计数数据。
(一)计量数据
凡是可以连续取值的,或者说可以用测量工具具体测量出小 数点以下数值的数据。例如长度、容积、质量、温度、化学成分、 产量等等。计量数据一般服从正态分布。
(二)计数数据
凡是不能连续取值的,或者说即使测量工具也得不到小数点 以下数据,而只能得到自然数的这类数据。例如不合格品数、瑕 疵点、缺陷数等。
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