SPC统计过程控制培训教材

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spc培训教材完整版

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利用ISO 9001质量管理体系的框架和流程,推动SPC 的实施和推广。
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具,用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程,运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围,包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统,收集生产过程中的原始 数据,并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析,识别过程中的异常和波 动,并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合,实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具,如价值流分析、持续改进等,推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识,帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法,包括控制图的制定、分析和应用等,使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC,企业可以及时发现并解决生产过程中的问题,减少产品缺陷和不良品率, 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率,从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力

SPC培训教材---完整版

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③计算管制上、下限
管制图标准差:
a.计算法: SUCL=
SLCL=
b.查表法: SUCL=
SLCL=
3.图形分析:与Xbar-R基本相同
检验站别:PQC - 1
产品名称:陶瓷电容
10
9.8
9.9
9.9
10
9.92
0.02
10 2001/10/10 PM 04:35:58
10
9.9
10
9.9
9.9
9.94
0.01
11 2001/10/11 PM 04:35:27
10
9.9
10.1
10.1
9.9
10.00
0.02
12 2001/10/12 PM 04:35:37
10
9.9
10.2
一般为3点,但有时候也要注意当品质非常好而考虑成 本放松的变化,建议点数不要设定更大。
3.图形分析: 7)连续几点中有几点在2倍标准差以外
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外,但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点,如连续9点中有4 点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降,一般属于系统问题, 但暂时还不算严重,要多多注意监控,
2.图形制作:
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
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
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)

2024版SPC培训教材全课件

2024版SPC培训教材全课件

假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤,理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法,如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释,理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段,有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展,SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域,为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求,明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程,包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术,按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制,确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例,包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容,建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求,以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30

统计过程控制(SPC)-培训教材

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02
拉图(决定控制重点)
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析/回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程: 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入,经由一 定的整理程序而得到输出的结果,一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告: 从衡量成品得到有关过程绩效的资料,由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策: 是防患于未然的一种措施,用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善: 对已经制造出来的不良品加以选别,进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图(平均值与全距) 1.公式: (1) 控制图 CL = UCL = + A2 LCL = - A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例: 某工厂制造一批紫铜管,应用 -R控制图来控制其内径,尺寸 单位为m/m,利用下页数据表之资料,求得其控制界限并绘图。 (n = 5)
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51

SPC统计过程控制培训教材

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--一般情况,多20用21/直7/方24 图法进行过程能力调查,并辅以控制图法。 27
过程能力调查
3. 过程能力调查的程序
1) 明确调查目的;
2) 选择调查对象;
3) 确定调查方法;
4) 工序的标准化;
5) 严格按照各项标准进行作业;
6) 收集数据;
7) 画直方图或分析用的控制图;
8) 判断过程是否处于控制状态;
准确度差


• •
• •
• •
准确度好
USL= 规格上限 LSL= 规格下限 M = 规格中心
•• •• •• •• ••
LSL
2021/7/24
MUSL
16
LSL
M USL
Ca:Capability of Accuracy
准确度
制程平均值-规格中心值 Ca =
规格允差之半
X-M =
T/2
即偏移系数( k ) = Ca
0.33 66.368%
0.67 84.000%
1.00 84.134%
1.33 84.134%
1.67 84.13447%
2.00 84.13447%
0.67
95.450% 97.722% 97.725% 97.72499%
97.72499%
1.00
99.730% 99.865% 99.86501%
1.控制过严;
2.材料品质有差异;
3.检验设备或方法之大不相同;
4.不同制程之20数21/据7/2绘4 于同一控制图上 ;
40
5.不同质量材料混合使用。
判异原则
3.连续五点有四点落在中心线同一侧的C区以外;
1.控制过严;

SPC培训教材完整版

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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。
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。
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
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系,反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
10.00
0.02
4)制作图形:
图形分四个部分: 一个品质记录说明区; 一个品质指标说明区; 一个平均数管制图区; 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结:
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中,并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析: ※1)注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态:包含关系 交叉关系 不相干
2)超某种趋势,表明是一种系统原因在推动这种 趋势, 4)连续几点在管制线上方或下方

统计过程控制SPC培训教材(PPT 155页)

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2. 制造过程的特征 a、任何一个过程都有输入和输出。 b、完成一个过程需开展一系列的活动。 c、完成一个过程必须投入相应的资源。 d、为确保过程的质量,需要对过程中的关键阶段进行必要的检 查、评审、验证。 e、每一个过程本身是价值增加的过程。
第一章 统计过程控制概述
二、产品质量波动
– 产品质量具有波动性和规律性。在生产实践中,即便操作者、 机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同, 但生产出的一批产品的质量特性数据却并不完全相同,总是存 在着差异,这就是产品质量的波动性。因此,产品质量波动具 有普遍性和永恒性。当生产过程处于统计控制状态时,生产出 来的产品的质量特性数据,其波动服从一定的分布规律,这就 是产品质量的规律性。
• 有时有利,有时有害。
第一章 统计过程控制概述
例如,原材料的质量不符合规定要求;机器设备带病运转;操作者违反操 作规程;测量工具带系统性误差,等等。由于这些原因引起的质量波动大 小和作用方向一般具有一定的周期性或倾向性,因此比较容易查明,容易 预防和消除。又由于异常波动对质量特性值的影响较大,因此,一般说来 在生产过程中是不允许存在的。
统计过程控制概述
目标值线
范围
如果存在变差的特殊原 因,随着时间的推移, 过程的输出不稳定
预测
时间
???
? ??
? ?
目标值线
? ?
预测
时间
范围
第一章 统计过程控制概述
三、影响产品质量波动的因素
什么是波动? 波动就是变差,是过程的单个输出之间不可避免的差别。可以
用 σ 表示。
从微观角度看,引起产品质量波动的原因主要来自6个方面: “人、机、料、法、测、环(5M1E)”。
概率

五大工具之-SPC培训教材

五大工具之-SPC培训教材
据分布形态。
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形,直观地发 现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值,提高检 测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值,并 给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度,采用保 留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量 管理体系中的重要性,积极推广并提 供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流 程,同时建立相应的激励机制,鼓励员工 积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训,提高 员工的质量意识和技能水平,培养一 支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美 国,由休哈特博士提出,后经不 断发展和完善,广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来 减少或避免不良品的产生,从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控,及时发现并解 决问题。
通过控制图等工具对过程数据 进行分析和判断,确定过程是 否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况,选择合适的判异准则 进行异常点判断。
案例分析:实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例,涵盖不同类 型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析 ,找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果,制定针对性的解决方 案。

统计过程控制SPC--培训

统计过程控制SPC--培训

最常用,判断工序是否异常的效 适用于产品批量较大而

制图
果好,但计算工作量大
且稳定正常的工序。
值 中位数—极差
计算简便,但效果较差些,便于
控 制
控制图 两极控制图
L—S
现场使用
一张图可同时控制均值和方差, 计算简单,使用方便
图 单值—移动极 X—Rs 简便省事,并能及时判断工序是 因各种原因每次只能得
C (Control)控制: 事物的发展和变化保持 稳定
统计过程控制(SPC)定义:
是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造 过程,以便采取适当的措施,为达到并保持统计控 制状态从而提高制造过程能力的质量统控计过制程控制方SPC法--培训。
一、统计过程控制简介
起源与发展
休哈特博士在 贝尔实验室发 明了控制图
差控制图
否处于稳定状态。缺点是不易发 到一个数据或希望尽快
现工序分布中心的变化。
发现并消除异常原因
计 不合格品数控
pn

制图
值 不合格品率控
p

制图
制 缺陷数控制图
C
图 单位缺陷数控
U
制图
较常用,计算简单,操作工人易 于理解
计算量大,管理界限凹凸不平
样本容量相等 样本容量可以不等
较常用,计算简单,操作工人易 于理解,使用简便
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》
统计过程控制SPC--培训
一、统计过程控制简介
统计过程控制(SPC):
Statistical Process Control 的英文简称
S (Statistical)统计: 以统计学的方法分 析数据
P (Process)过程: 有输入-输出的一系列的 活动

SPC培训教材

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SPC培训教材引言SPC(StatisticalProcessControl,统计过程控制)是一种以统计方法为基础的过程控制技术。

它通过对生产过程中收集的数据进行分析,实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。

本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧,帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧,提高生产过程的质量管理水平。

第一章:SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章:SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章:SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章:SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章:SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习,读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。

然而,SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用,因此读者需要在实践中不断探索和总结,不断提高自己的质量管理水平。

希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助,促进SPC在各个领域的应用和发展。

重点关注的细节:控制图的绘制和应用控制图是SPC(统计过程控制)中最重要的工具之一。

它通过图形化的方式,直观地展示了生产过程中的数据变化,帮助工作人员及时发现问题,采取相应的措施,从而实现对生产过程的有效控制。

SPC统计过程控制培训教材(共 87张PPT)

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常用概率分布简介
连续型分布:
正态分布:当质量特性(随机变量)由为数众多的因素影响,而又
没有一个因素起主导作用的情况下,该质量特性的值的变异分布,一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布:
二项分布:一个事物只有两种可能的结果,其值的分布一般服从
二项分布;
泊松分布:稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
上海NQA认证有限公司
22
SPC控制图
SPC控制图对两种错误的预防
错判是虚发警报的错误:由于偶然原因造成数据点超出 控制限的情况,从而造成将一个正常的总体错判为不正 常,在控制限为正负3情况下,这样的概率小于3‰;
漏判是漏发警报的错误,也就是判断当数据点在控制限 内的异常,所以,SPC增加了对界内数据点趋势的判断 准则。
漏判是漏发警报的错误:也称为第II类错误,在过程存 在异常变异时,如被监控的总体的均值或标准偏差发生改 变,仍会有一部分数据在上下控制限之内,从而发生漏 报的错误,这种错误用β表示。
上海NQA认证有限公司
21
SPC控制图
SPC控制图对两种风险预防
漏报
错 报
解决 方案
错报:3σ控制限 漏报:判断准则
上海NQA认证有限公司
SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量,分布的均 值为μ,方差为σ2,则在n较大时,有
(1 )X
1
+X
2
+...+X
n
=

n
X
i
i=1
近似服从均值为nμ,方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X
=
X
1
+X

统计过程控制SPC培训教材

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2、计量型数据:指定量的数据,可用测量值来分析。例如:用毫米表示 的轴承轴颈直径、用牛顿表示关门的力、用百分数表示电解液的浓 度、用牛顿·米表示紧固件的力矩、X-R图、X-S、中位数、单值和移 动极差控制图等都用于计量型数据。
3、均值:数值的总和被其个数(样本容量)除,在被平均的值的符号上加 一横线表示。例如:在一个子组内的X值的平均值记为X,X (X两横) 为子组平均值的平均值,X (X上加一波浪线)为子组中位数的平均值。 R为子组极差的平均值。
统计过程控制
Statistical Process Control (SPC)
一、统计过程控制(SPC)概述
2020/3/4
1、统计过程控制(SPC)的概念: 指 Statistical Process Control (统计过程控 制)的英文简称。 S ( Statistical ) 统计 P ( Process ) 过程 C ( Control ) 控制
的基础。如有超出了控制极限变差存在,则证明过程受特殊因素的影 响。控制限是通过过程数据计算出来的,不要与工程的技术规范相混 淆。 11、分布:描述具有稳定系统变差的输出的一种方式,其中单个值是不可 预测的,但一组单值就可形成一种图形,并可用位置、分布宽度和形 状这些术语来描述。位置一般用均值来表示,或者用中位数表示。分 布宽度用样本的标准差或样本极差表示,形状包括许多特性,比如对 称性及峰度,但经常使用常见分布的名称来概括,如:正态分布,二 项分布,或泊松分布。 12、单值:一个单个的单位产品或一个特性的一次测量,通常用符号X表 示。 13、位置:分布中心趋势典型值的一般概念。 14、平均值:一组测量值的均值。
铸造不良情况检查表
项目 地点
日期 废品数 不良分类
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
将总体单位数量标志的各个数值按照大小顺序 排列,居于中间位置的那个数值称为中位数。 当资料项数n为奇数,数列中只有一个居中的标志 值,该标志值就是中位数。 当n为偶数时,数列中有两个居中的标志值,中位 数便是中间两个标志值的简单算术平均数。


13
基本统计概念

Mo 众数(mode) 众数是总体中出现次数最多或最普遍的标 志值,即频次或频率最大的标志值。数列中最 常出现的标志值说明该标志值最具有代表性。
34
过程变差

特殊原因变差
间断的、偶然的、通常是不可预测的和不稳定的变差 在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势 非随机的图案 是由可分派的变差源造成,该变差源可以纠正
35
如果仅存在变差的普通原因, 随着时间的推移,过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
目标值线
预测
时间
范围
目标值线
预测
如果存在变差的特殊 原因,随着时间的推 移,过程的输出不 稳定。 时间

有相对较小的普通原因及特殊原因变差。 如果存在特殊原因已经明确但消除具影响可能不太 经济,客户可能接受这种过程状况。 存在过大的普通原因及特殊原因的变差。 需要进行100%检测以保障客户利益。 必须采取紧急措施使过程稳定,并减小变差。
4类(不符合要求,不受控)


40
过程控制和过程能力

14
基本统计概念


2
方差/变异(variance)

2
2 f ( x x ) i i i 1
n
n 1
1 [(x1 x) 2 ( x2 x) 2 ( xn x) 2 ] n 1
15
基本统计概念



标准差(standard deviation)
31
过程变差

对于所有的过程输出,都有两个主要统计:

对中性
变差(波动)
指由过程的平均值至最近的规格限的距离

变差(波动) 指过程的分布宽度
LSL
USL
对中性
32
过程变差

过程的变差分两个类型 特殊原因造成的变差 普通原因造成的变差
33
过程变差

普通原因变差 影响过程中每一个单位 在控制图上表现为随机性 没有明确的图案 但遵循一个分布 是由所有不可分派的小变差源组成 通常需要采取系统措施来减少
f ( x x)
i 1 i i
n
2
n 1

1 [(x1 x) 2 ( x2 x) 2 ( xn x) 2 ] n 1
16
基本统计概念
例: 1,1,2,3,4,6,11 R=10 X 4 Md=3 Mo=1



2
12.67
3.56
过 程
客 户
44
基本概念

控制图中包括三条线

控制上限(UCL) 中心线(CL) 控制下限(LCL)
UCL CL
LCL
45
控制图的种类


数据:是能够客观地反映事实的资料和数字 数据的质量特性值分为:
计量值 可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性性的正整数值。
不受控
3类 4类
38
过程控制和过程能力
1类(符合要求,受控)

是理想状况。为持续改进可能需要进一步减少变差。
2类(不符合要求,受控)

存在过大的普通原因变差。 短期内,进行100%检测以保障客户不受影响。 必须进行持续改进找出并消除普通原因的影响。
39
过程控制和过程能力
3类(符合要求,不受控)
范围
形状
或这些因素的组合
20
数据收集
10.24 10.21 9.94 9.79 10.00 9.70 9.99 10.04 9.85 9.98 9.94 9.81 10.42 10.13 10.30 10.21 10.36 9.84 10.09 9.55
10.01
10.15 9.73 10.12 9.49 10.27 10.09 9.79
10
基本统计概念

R 全距(range)
全距是指一个变量数列中最大标志值与最小标 志值之差。因为它是数列中两个极端值之差,故又称 为极差。 R=Xmax-Xmin
11
统计基本概念

x( ) 算术平均数(arithmetic mean)
x

i 1
n
f i xi n
12
基本统计概念

Md 中位数(median)

46
控制图的种类


计量型数据的控制图 Xbar-R图(均值-极差图) Xbar-S图(均值-标准差图) X-MR图(单值-移动极差图) ~ x R图 (中位数图) 计数型数据的控制图 P图(不合格品率图) np图(不合格品数图) c图(不合格数图) u图(单位产品不合格数图)
28
测量系统变差

量具再现性
量具再现性是由不同的操作者,采用相同 的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量 平均值的变差。
29
测量系统变差

量具稳定性
量具稳定性是同一测量系统在不同时间测 量同一零件时,至少两组测量值的总变差。
30
测量系统变差

量具线性 量具线性是在量具预期的工作范围内, 偏差的差值。
25
过程变差

生产/装配
设备及工装夹具的差异 随时间而产生的摩损,漂移等 操作工之间的差异(如手工操作的过程) 设置的差异 环境的差异
26
测量系统的变差

量具精确度(偏差)
量具精确度是指测量观察平均值与真实值(基准值) 的差异。 真实值由更精确的测量设备所确定
27
测量系统变差

量具重复性
量具重复性是由一个操作者采用一种测量 仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的 测量值变差。
答案=?
6
请用1分钟,彻底检查一次,看看字母“F”出现的次数
F字母计数练习
结论:
100%的检验不能保证100%的合格
7
预防与检测



过去,制造商经常通过生产来制造产品,通过 质量控制来检查最终产品并剔除不合格产品。 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找 出错误,在这两种情况下都是使用检测的方法, 这种方法是浪费的,因为它允许将时间和材料 投入到生产不一定有用的产品或服务中。 一种在第一步就可以避免生产无用的输出,从 而避免浪费的更有效的方法是--预防 SPC强调全过程的预防!
8
基本统计概念
统计学(Statistics)


收集、整理、展示、分析解释统计资料 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
抽样
x
9
基本统计概念
统计量 R

x( )
Md Mo

2


全距(range) 算术平均数(arithmetic mean) 中位数(median) 众数(mode) 方差/变异(variance) 标准差(standard deviation)
平均值: X
曲线下的总面积 =100%
1
-∞
+∞
3
2
1
1
68.26% 95.44% 99.73%
2
3
23
过程变差
材料 输入 (材料)


法 输出 (产品)
过程 (生产/装配)
反馈 (测量/检验) 测量系统
24
过程变差

输入材料 不同批次之间的差异 批次内的差异 随时间产生的差异 随环境产生的差异

判断一个过程是否满足规格要求: 能力指数-Cpk 性能指数-Ppk 判断一个过程是否受控: 控制图
41
控制图
42
控制图

什么是控制图? 控制图是对过程质量加以测定、记录从而 进行控制管理的一种用科学方法设计的图。
UCL
CL LCL
43
控制图

控制图的应用
是 正常 独立 处理

调整 过程的声音(测量) ○○○ 交付
9.85
10.11 10.24 10.17 9.83 10.33 10.39 9.64
9.61
10.03 10.60 10.00 9.55 10.15 10.16 9.88
10.03
10.15 9.58 10.09 9.87 9.91 9.73 10.02
10.41
10.21 10.06 10.11 10.19 9.67 10.15 9.91
范围
36
过程变差

工业经验建议为:


只有过程变差的15%是特殊的,可以通过与操作 直接有关的人员纠正。 大部分(其余的85%)是管理人员通过对系统采 取措施可纠正的。
37
过程控制和过程能力

每个过程可以分类如下:

受控或不受控 是否有满足客户要求
满足要求
符合(合格) 不符合(不合格)
受控
1类 2类
17
练习
数列:12,11,12,13,18,30,24,9 请计算下列统计量: X R

Md
Mo
2




18
数据的收集与整理
抽样
群体
样本 测 试
行 动
结论
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