spc过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（Statistical Process Control）是一种通过数理统计方法对过程进行分析和控制的方法，旨在提高产品或服务的质量和稳定性。
本报告将对SPC过程能力进行分析，具体包括定义SPC过程能力、计算SPC过程能力指标、应用SPC过程能力分析等方面。
一、SPC过程能力的定义SPC过程能力（Process Capability）是指在稳态条件下，衡量过程的输出与需求规格之间的性能差异的一种方法。
它评估了过程是否能够生产出符合要求的产品或提供满意的服务。
SPC过程能力通常用过程能力指数（Cp）和过程潜力指数（Cpk）来衡量。
二、SPC过程能力指标的计算1.Cp的计算Cp用于衡量过程分布范围与公差范围之间的比值，其计算公式如下：Cp=(USL-LSL)/(6*σ)其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，σ为过程标准差。
2. Cpk的计算Cpk用于衡量过程分布中心与规格中心的偏离程度，其计算公式如下：Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))其中，μ为过程平均值。
三、应用SPC过程能力分析1.分析过程稳定性在进行SPC过程能力分析之前，首先需要确保所分析的过程是稳定的，即过程输出值呈现随机变动的特征。
可以通过控制图（Control Chart）来判断过程的稳定性。
2.计算过程能力指标根据实际生产过程数据，计算Cp和Cpk指标。
如果Cp < 1，说明过程不能满足规格要求。
如果Cpk < 1，说明过程中心偏离规格中心较大。
3.判断过程能力根据过程能力指标的计算结果，进行能力判断。
通常情况下，当Cp > 1.33且Cpk > 1.33时，认为过程具备较好的能力，能够满足规格要求。
当Cp > 1且Cpk > 1时，认为过程具备一般的能力，但仍有改进的空间。
当Cp < 1或Cpk < 1时，需要对过程进行调整和改进。
SPC过程能力的分析
10 月
11 月
12 月
提高Cpk的途径
• 减少偏离度 k，即减少 |M- μ |：纠偏， 提高过程能力找出合理的目标值的范围 Cpk = (1−K)CP • 减少标准差σ ：减低波动 • 与顾客商议，能否扩大规范限
• 过程能力的另一个常用指数是 Cpm 。 当生产过程不但给出上下公差限，而 且给出过程的目标值 m 时，可以用 Cpm 表示过程能力
1.81
1.8
1.62 1.63 1.58 1.52 1.42 1.46 1.41 1.62
1.6 1.4 1.35
变量 Cp Cpk Ppk
数据
1.22
1.2 1.0 0.97
1.12 0.97 0.83 0.81 0.86 0.81 0.88 0.73 0.76
0.8 0.6 6月 7月 8月 9月 月份
USL LSL Cpm 6D
D ( m) 2 2
Cpm 的应用更广泛，可以指定任意值
作为过程目标。
• Cp与Cpk 相差不大、Cp较小，说明产生过程波动
大。 • Cp与Cpk 相差大、Cp也较小，说明产生过程不仅 波动大，均值和目标值偏离也大。
Cp, C pk , Pp k 的时间序列图
1.00 0.95
0.92 1.00 变量 Cp Cpk Ppk
例1
0.92 0.90
0.90
0.88
0.87
0.88 0.87 0.86 0.82 0.81 0.82 0.80
数据
0.85
0.81
0.83 0.80
0.80 0.75 0.70
0.75 0.73 0.70
0.75 0.74
0.74 0.71
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC（过程能力分析）是统计过程控制的缩写。
它是一种统计工具，用于分析并监控一个过程的能力。
SPC过程能力分析是指通过测量和分析过程的输出来评估该过程达到规定要求的能力。
在本文中，我们将探讨SPC过程能力分析的概念、应用以及如何进行过程能力分析。
一、SPC过程能力分析的概念在SPC过程能力分析中，我们通常使用两个指标来评估一个过程的能力，即过程的稳定性和过程的能力。
过程的稳定性是指该过程的输出是否在一个可控制的范围内变动，而过程的能力是指该过程在满足规定要求的情况下能够产生符合要求的输出。
二、SPC过程能力分析的应用1.制造业中的过程能力分析：在制造业中，可以使用SPC过程能力分析来评估生产过程对产品质量的影响。
通过收集和分析产品的相关数据，可以确定生产过程是否稳定，并评估该过程是否满足产品质量要求。
2.服务行业中的过程能力分析：在服务行业中，也可以使用SPC过程能力分析来评估服务过程的能力。
例如，可以通过收集客户满意度调查数据来评估服务过程的质量，并确定提供服务的过程是否稳定。
3.医疗保健中的过程能力分析：在医疗保健领域，SPC过程能力分析可以用于监控和评估医疗过程的能力。
例如，可以通过分析手术成功率或患者满意度来评估手术过程的能力，并提供数据支持来改进手术过程。
三、SPC过程能力分析的步骤进行SPC过程能力分析通常需要以下步骤：1.确定过程的输出变量：首先，需要确定要分析和监控的过程的输出变量。
这些变量可以是产品质量指标、服务质量指标或其他与过程相关的指标。
2.收集数据：收集过程的输出数据，并记录在一个数据集中。
数据可以通过抽样、测量或观察来收集。
3.分析数据：通过分析收集到的数据来了解过程的稳定性和能力。
常用的分析方法包括直方图、控制图和能力指数的计算等。
4.评估过程稳定性：通过控制图来判断过程的稳定性。
控制图通常由平均线（中心线）和上下限线组成。
如果过程的输出数据点在控制限范围内波动，说明该过程是稳定的。
spc分析报告
SPC分析报告1. 引言SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的缩写，它是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。
通过对过程中的关键指标进行统计分析，可以帮助我们了解过程的性能，并及时采取控制措施，以确保产品或服务的质量达到要求。
本文将基于SPC方法，对一个实际案例进行分析，以展示如何通过SPC来改进过程。
2. 案例描述我们将以一个制造业公司的生产线为例进行分析。
该生产线生产的零件的尺寸是关键指标，需要保证在一定的范围内。
在实际生产中，我们发现尺寸的偏离情况比较严重，需要找出问题所在，以便采取相应的控制措施。
3. 数据收集首先，我们需要收集一定数量的样本数据，以便进行分析。
我们在生产线上连续采集了100个零件的尺寸数据，并将其记录下来。
4. 数据分析接下来，我们将对收集到的数据进行分析。
4.1 数据绘图我们可以先绘制一个控制图，以直观地观察尺寸数据的变化。
markdown python import matplotlib.pyplot as plt导入数据data = [1.2, 1.3, 1.4, …]绘制控制图plt.plot(data, marker=’o’) plt.axhline(y=mean(data), color=’r’, linestyle=’–‘, label=’平均值’) plt.axhline(y=mean(data)+3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’上控制限’) plt.axhline(y=mean(data)-3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’下控制限’) plt.legend() plt.xlabel(’样本编号’) plt.ylabel(’尺寸’) plt.title(’尺寸控制图’) plt.show() ```通过绘制控制图，我们可以看到数据点的分布情况以及是否超出了控制限。
SPC-过程能力分析
统计过程控制（SPC ）一、基本概念1. 变差1.1 1.1 定义定义定义::过程的单个输出之间不可避免的差别。
1.2 1.2 分类分类分类: :1.2.1固有变差(普通变差)：仅由普通原因造成的过程变差,由σR/d 2来估计。
1.2.2 1.2.2 特殊变差特殊变差特殊变差::由特殊原因造成的过程变差。
1.2.3 1.2.3 总变差总变差总变差::由于普通和特殊两个原因造成的变差由于普通和特殊两个原因造成的变差,,σS 估计。
2.过程2.1 2.1 定义定义定义::能产生输出—能产生输出—- - - 一种给定的产品或服务的人、设备、材料、方法一种给定的产品或服务的人、设备、材料、方法和环境的组合。
过程可涉及到我们业务的各个方面，管理过程的一个有力工具，即为统计过程控制。
2.2 2.2 分类分类分类: :2.2.1 2.2.1 受控制的过程受控制的过程受控制的过程::只存在普通原因的过程。
2.2.2 2.2.2 不受控制的过程不受控制的过程不受控制的过程::同时存在普通原因及特殊原因的过程。
又称不稳定过程。
3.过程均值过程均值: : : 一个特定过程的特性的测量值一个特定过程的特性的测量值一个特定过程的特性的测量值,,分布的位置即为过程平均值分布的位置即为过程平均值,,通常用X X 来表示。
来表示。
4.过程能力:一个稳定过程的固有变差( 6σR/d 2)的总范围的总范围..5.过程性能过程性能::一个过程总变差的总范围一个过程总变差的总范围( 6( 6σS ).6.正态分布：一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟型频率分布，一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟型频率分布，它是计量型数它是计量型数据用控制图的基础，当一组测量数据服从正态分布时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,,大约95.44%95.44%的测量值的测量值将落在平均值处正负二个标准的区间内。
SPC-过程能力分析报告
废品率 (%)
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施
召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题
在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.
3
员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标.
所以他们什么也没做.
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2000
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。
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数
据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
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。
2.2 SPC的关系链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识 三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案
例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5%
总经理给全厂颁奖
3
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！
总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （X ）
极差 （Range）
σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
中位数 ˜x 单值
（Individual）
一组测量值的均值
解释
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
SPC过程能力分析
控制图的构造要素
控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL），通过这三个要素在图表上的 展示，来判断过程是否稳定。
控制图的分析与解读
判稳准则
控制图的分析首先关注过程是否 稳定，通常通过点是否超出控制 限、连续点的排列是否随机等方
面进行判断。
判异准则
当点超出控制限、连续7点位于 中心线同一侧等情况出现时，通
无法解决所有质量问题
SPC过程能力分析主要关注过程的稳定性和能力 ，但无法解决所有质量问题，如设备故障、原材 料缺陷等。
未来发展方向与趋势探讨
智能化分析
随着人工智能和机器学习技术的发展，未来SPC过程能力分析有望 实现智能化分析，自动识别生产过程中的异常和波动。
集成化管理
企业质量管理涉及的部门和流程众多，未来SPC过程能力分析有望 与其他质量管理方法集成，形成一体化的质量管理体系。
提升操作人员技能水平
加强操作人员技能培训和考核，确保操作人员熟练掌握生产技能和 操作规程，减小人为因素对生产过程的影响。
04
过程控制图分析与应用
Chapter
控制图的基本原理与构造
统计过程控制基础
控制图是统计过程控制（SPC）的核心工具，基于 数理统计原理，通过图形化展示过程中的波动，以 区分自然波动与异常波动。
解决方案
通过SPC分析发现，服务过程中存在员工服务态 度和技能水平不够稳定的问题。通过培训和考核 ，提高员工的服务意识和技能水平，最终实现服 务质量的提升和客户满意度的提高。
分析步骤
确定服务过程中的关键质量特性，收集数据并进 行统计分析，应用控制图和服务蓝图等工具进行 过程分析和改进。
经验教训
服务行业也可以应用SPC过程能力分析来提高服 务质量和效率，关键在于确定适当的关键质量特 性，并采取有针对性的改进措施。
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（统计过程控制）是一种以统计方法来控制过程稳定性和质量的管理工具。
通过在过程中收集数据并进行统计分析，SPC可以帮助企业识别和纠正过程中的变异，以确保产品或服务的一致性和稳定性。
本篇报告将对公司进行SPC过程能力分析，以评估和改进其过程控制能力。
一、背景介绍本次分析的对象是一家电子产品制造公司，其主要产品为手机电池。
公司希望通过SPC过程能力分析来评估和改进其电池生产过程的稳定性和质量，以提高产品一致性并降低缺陷率。
二、数据收集和分析为了进行SPC过程能力分析，我们收集了公司过去六个月的电池生产数据。
主要数据包括每月产量、每月缺陷数量以及每月质量控制检查结果等。
通过对数据进行统计分析，我们得出了以下结论：1.控制图分析我们使用控制图来分析过程的稳定性。
通过绘制产量、缺陷数量和质量控制检查结果的控制图，我们发现产量的控制图显示过程处于可接受的稳定性范围内，而缺陷数量和质量控制检查结果的控制图则显示过程存在明显的非随机变异。
2.批次分析我们对每个批次的电池进行了分析，发现一些批次的电池存在较高的缺陷率。
通过深入分析这些批次的生产数据和质量控制记录，我们发现生产过程中存在一些固定的问题，如材料供应商质量不稳定和操作员技能不足等。
三、问题原因分析基于数据收集和分析结果，我们对电池生产过程中存在的问题进行了原因分析。
主要问题包括以下几个方面：1.材料质量不稳定一些批次的电池缺陷率较高，部分原因是材料供应商质量不稳定。
为了解决这个问题，公司应该与供应商合作，建立更加稳定的供应链，并定期审核供应商的质量体系。
2.过程操作不规范操作员技能和培训不足是导致缺陷率高的原因之一、公司应该加强对操作员的培训，确保其熟悉操作流程和使用设备的规范。
此外，公司还应该建立标准操作程序，并通过培训和审查来确保操作员按照这些程序进行操作。
3.设备维护不及时设备故障和维护不及时也会导致生产过程的不稳定性和缺陷率的升高。
SPC_过程能力控制
思考题：本公司的过程特性
• 质量数据：直通率，FOR，LRR（批拒收率），DR（不良率），不良品数，单 项不良品数，不良数，电流/电压值，尺寸，称重
• 制程参数：锡膏厚度，炉温（Peak温度、熔点以上保持时间），车间温、湿度 ，电批扭力，气压值，烙铁温度
• 生产数据：单位产量， Cycle Time（标准工时），耗料率/抛料率（报废率） ，结单率
特殊变异 (Special Variation) • 过程还不够稳定 • 需全检以保证质量
局部措施（Local Action） • 可改进约15%的制程问题 • 多由现场工作人员制定实施 • 一般成本较低
此过程变异在统计控制状态下, 其产品特性的分布有固定的分 布, 即: 位置、分布、形狀。
受控 vs. 失控
二、测量变差相对较小（测量系统的能力 保证）。
f(x)
68.27%
x
-1 µ +1
Normal Distribution
正
f(x)
态
分
95.45%
布
x
-2 µ +2
f(x)
-3
99.73%
x
µ
+3
正态分布
68.27%
0.135%
95.45% 99.73%
0.135%
-3σ -2σ -1σ μ
+1σ +2σ +3σ
i1
n
样本方差
样本标准差
n
2
(xi x)
S 2 i1
n 1
n
(xi x)2
S i1 n 1
为什么用样本估计总体的方差时，分母的n必须改为(n-1) ？
自由度（DF, Degree of Freedom）： 指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的 数据的个数称为该统计量的自由度。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC(Satistical Process Control)是一种通过统计方法监控和控制过程稳定性和品质的方法。
它是一种重要的质量管理工具，可以帮助企业降低变异度，提高过程品质，降低产品不合格率和成本。
下面将对SPC过程能力分析进行详细介绍。
首先，过程稳定性是指过程在一定时间范围内是否具有一致的稳定性能。
过程稳定性的评估方法常用的有控制图和过程能力指数。
控制图是一种可以直观地展示过程稳定性的图标。
常见的控制图有X-Bar图、R图和MEWMA图等。
通过监控控制图上的数据点，可以判断过程是否处于可控状态。
如果数据点在控制线范围内并且呈随机分布，则可以认为过程是稳定的。
过程能力指数是用于评估过程长期性能的指标。
常见的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk等。
其中，Cp指标反映了过程能力的上限，Cpk指标反映了过程能力的中心位置和过程标准差的关系，而Pp和Ppk指标则考虑了过程偏离标准和中心位置的影响。
其次，品质能力是指一个过程是否能够满足规定的质量要求。
品质能力的评估方法常用的有直方图和能力指数。
直方图是一种利用统计数据展示数据分布情况的图表。
通过直方图可以了解数据的分布情况，判断过程是否满足质量要求。
如果直方图呈正态分布，则可以认为过程是符合质量要求的。
品质能力指数是用于评估过程是否满足质量要求的指标。
常见的品质能力指数有Cpm、Cpl和Cpu等。
其中，Cpm指标是综合考虑了品质要求和标准差的关系，而Cpl和Cpu指标则分别考虑了过程的下限和上限能力。
综上所述，SPC过程能力分析可以帮助企业评估和改进过程的稳定性和品质能力。
通过SPC过程能力分析，企业可以及时发现过程问题，采取相应的措施进行改进，以降低变异度，提高过程品质，并最终实现质量目标。
需要注意的是，SPC过程能力分析是一个动态的过程。
过程能力是随着时间和条件的变化而变化的，因此，企业需要定期进行SPC过程能力分析，以保持过程的稳定性和品质能力，进一步提高产品质量和竞争力。
SPC过程能力分析报告
SPC中有关过程能力的分析机理
7
二 过程能力指数
1 概念：过程能力指数是衡量过程能力对产品规格
要求满足程度的数量值，记为Cp。通常以规格
范围T与工序能力B的比值来表示。即：
T
C p 6
T=规格上限TU - 规格下限TL。
2 过程能力与过程能力指数的区别：
8
2 过程能力与过程能力指数的区别：过程能力是工序具有 的实际加工能力，而过程能力指数是指过程能力对规格 要求满足的程度，这是两个完全不同的概念。过程能力 强并不等于对规格要求的满足程度高，相反，过程能力 弱并不等于对规格要求的满足程度低。当质量特性服从
计算公式
式中
无偏移短 期
CP
T 6
TU TL 6ˆ ST
T 6S
ˆ ST
X T 无偏上侧
短期
C PU
TU X 3
TU X 3ˆ ST
TU X 6S
U
X T 无偏下侧
短期
C PL
X TL 3
X TL 3ˆ ST
X TL 6S
L
0 K 1 有偏移短
期
C PK
(1 K )C P
p 1 [Φ (x 3 ˆˆS SC T T p x) Φ (x 3 ˆˆS SC T T p x)]
Φ Φ 1 [ (3 C p)( 3 C p)]
Φ Φ Φ 1 [ 1 ( 3 C p ) ( 3 C p ) 2 ]( 3 C p )
11
例1
根据某工序加工零件的测试数据计算得出，
婴幼儿体格生长
SPC中有关过程能力的分析机理
1. 基本概念
在产品制造过程中，工序是保证产品质量的 最基本环节。 所谓工序能力分析，就是考虑 工 序的设备、工艺、人的操作、材料、测量工具与 方法以及环境对工序质量指标要求的适合 程度。 工序能力分析是质量管理的一项重要的技术基础 工作。它有助于掌握各道工序的质量保证 能力， 为产品设计、工艺、工装设计、设备的维修、调 整、更新、改造提供必要的资料和依据。 一 过程能力 二 过程能力指数
SPC(过程能力研究)
目的内容过程能力图示法过程能力图示法过程能力图示法过程能力过程能力进行过程能力分析的意义指数分类Cp,Cpk与Pp,Ppk的区别规格宽度• Cp指数=工序宽度• Cp（Capability of process） 过程能力指数• Cp:“我们能做得多好” • Cpk:“我们真正能做得多好”培训师:卢子俊Cp,Cpk与Pp,Ppk的区别• Pp过程性能指数 • Pp：“我们实际做到多好”• Ppk修正的过程性能指数 • Ppk：“我们实际真正做到多好”培训师:卢子俊Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机短期过程能力指数 • • • •长期过程能力指数新产品试作阶段; • 量产阶段; 初期生产阶段; • 用于过程能力研究; 工程变更或设备变更时; 用于初始过程能力研究;培训师:卢子俊一、过程能力指数(Process Capability Index) 指 数 分 类1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数； 2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数； 3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数； 4、Cpu：上单侧过程能力指数； 5、Cpl： 下单侧过程能力指数。
培训师:卢子俊二、过程绩效指数(Process Performance Index)1、Pp： 分布中心无偏离规格中心时衡量指 数 分 类过程能力的指数； 2、Ppk： 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数； 3、Ppm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数； 4、Ppu：上单侧过程能力指数； 5、Ppl： 下单侧过程能力指数。
培训师:卢子俊一、计量型 过 程 Sig ma 的 计 算 公 式S R ， ˆ 估计Sigma： σ σ = ˆ= C4 d2 计算Sigma：σ =S=2 ( x − x ) ∑i =1 i mm −1 k个子组，每个子组容量 为n，则 m = k * n,二、计数型 计件型Sigma： σ = n p(1 − p ) 计点型Sigma： σ = C培训师:卢子俊ˆ 为估计的Sigma值。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种对生产过程中的变化进行监控和改进的方法，通过收集和分析过程数据，可以评估过程的稳定性和能力，帮助企业实现质量的持续改进。
本文将介绍SPC过程能力分析的概念、目的和常用的分析方法。
其中包括控制图的应用和过程能力指数的计算。
SPC过程能力分析的目的SPC过程能力分析主要用于评估和改善生产过程的能力，以确保产品质量的稳定性和一致性。
通过分析过程数据，可以判断生产过程是否处于统计控制下，并确定其能力是否能够满足产品的质量要求。
具体目的包括：1.评估过程的稳定性：通过控制图的应用，可以判断过程是否处于统计控制下，即过程数据是否在可接受的变异范围内。
2.评估过程的能力：通过计算过程能力指数，可以评估过程的能力是否满足产品质量要求，以及可能存在的改进空间。
3.改进过程的稳定性和能力：基于对过程的分析，可以制定相应的改进措施，以提高过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析的方法控制图的应用控制图是SPC过程能力分析中最常用的工具之一，用于监控和分析过程数据的变化。
常见的控制图包括：1.均值-范围控制图（X-bar R chart）：用于监控连续型数据的均值和范围，判断过程是否处于统计控制下。
2.均值-标准差控制图（X-bar S chart）：与X-bar R chart类似，用于监控连续型数据的均值和标准差。
3.离散型数据控制图（p chart、np chart、c chart、u chart）：用于监控离散型数据的比例、数量或计数。
4.过程能力控制图（Cp、Cpk chart）：用于评估过程的能力是否满足产品质量要求。
控制图通过将过程数据与控制限进行比较，可以判断过程是否出现特殊因素或异常情况，并及时采取措施进行改进。
过程能力指数的计算过程能力指数可以提供有关过程能力的定量指标，用于评估过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析(制程能力分析)73页
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
27
7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品，当零件质量特性为常态分配时，其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成，则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E，各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具，重复测量同一产品之质量特性时，所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility)：此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2)，即不同检验人员，以同一部测量仪具，重复测
量同一产品之质量特性时，所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性，其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 ：
其中 μ(Xi)为零件之平均数，σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL－LSL，组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品；在组件 公差范围外者属不良品，其机率之计算如下：
spc过程能力分析报告
6 2.53 2.00 0 0.48 105
100
7 2.70 1.92 0.08 0.42 95
UCLX X A2 R
CLX X LCLX X A2 R UCL R D4 R CLR R LCLR D3 R
90
85
80
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
NO.4 102 100 106 96 104 10 101.60
NO.5 102 104 100 90 102 14 99.60
NO.6 96 94 100 98 100 6 97.60
NO.7 96 106 106 104 96 10 101.60
NO.8 100 102 90 102 110 20 100.80
5 正态分布图 10
SL 平均值
110.7479 108.2481 105.7484 103.2486 100.7489 98.2491 95.7494 93.2496 90.7499 88.2501
15
+3σ USL
20 0.12 0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
主管：
制表：
規格中心 (SL)
100
規格下限 (LSL)
80
規格公差 (T)
40
样本量(Sample Size) 100 PCS
最大值 (MAX)
110
最小值 (MIN)
90
跨距( R )
20
平均值 (AVE)
100.52
SPC过程能力分析
02
改进过程能力可以降低生产成本，提高生产效率，同时也可以
减少废品和返工。
增强竞争力
03
高质量的产品可以获得更好的市场口碑和客户满意度，从而增
强企业的竞争力。
质量改进的步骤
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
短期数据不足以反映长期趋势时的处理方法
要点一
总结词
要点二
详细描述
短期数据可能无法反映过程的长期趋势，需要采取措施来 弥补。
当只有短期数据时，可能无法准确地反映过程的长期趋势 。为了弥补这种局限性，可以采取以下措施：1. 收集更多 数据：通过收集更多的短期数据来增加样本数量，从而更 好地估计长期趋势。2. 延长数据收集时间：如果可能的话 ，可以延长数据收集时间，以便更好地反映长期趋势。3. 使用移动平均等方法：可以使用移动平均等方法来平滑短 期数据中的随机波动，从而更好地反映长期趋势。
意度和组织声誉。
02
过程能力分析
过程能力的定义
01
过程能力
02
过程能力指数
是指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致性的最低 能力。
是指衡量过程加工质量水平的指标，通常用Cpk、Ppk表示。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上 规格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
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0.08 0.42
UCLX X A2 R
96 106 106 104 100 102 98 102 98
90 102 110 98 106 96
94 104 104 104
98 100 100 100 104 104 104 106 100 100 100 104 94 102 104 90 96 104 106 102 100 100 100 110 102 100 110 104 100 92 104 100 102 104 104 102 108 98 102 96 92
过程能力参数
评估項目(ITEM) 计量单位(Unit) 規格上限 (USL) 規格中心 (SL) 規格下限 (LSL) 規格公差 (T) 样本量(Sample Size) 最大值 (MAX) 最小值 (MIN) 跨距( R ) 平均值 (AVE) 平均跨距(R-bar) 标准差(R-bar/d2) 标准差 (STD-σ) 控制上限(UCLx) 控制中心(CLx) 控制下限(LCLx) 全距控制上限(UCLR) 全距控制中心(CLR) 过程偏移度(Ca) 短期过程能力(Cp) 长期过程能力(Pp) 短期綜合指数(Cpk) Cpk等級 长期綜合指数(Ppk) Ppk等級 估计不良率 % 錫爐溫度 ℃ 120 100 80 40 100 PCS 110 90 20 100.52 10.60 4.55 4.33 106.67 100.52 94.37 22.37 10.60 2.60% 1.47 1.54 1.43 A級 1.50 A級 0.00% 4.00 n 2 3 4 5 6 7
90.7499
93.2496
95.7494
98.2491
ppm
D
0.67 0.67
制表：
MIN MIN 12.5% 1.33 1.33 MAX 1.67 1.33 0.67 1.00
以下
A B C
#### #### #### #### ####
以下
12.5% 1.00 25% 25% 50% 50%
以上
100.7489
103.2486
105.7484
108.2481
110.7479
88.2501
CL X X LCLX X A2 R UCLR D4 R CLR R LCLR D3 R
T Ca ( X SL ) 2 Cp T 6 * (R d 2 )
25.00 20.00 15.00
10.00
R控制图
USL X X LSL Cpk MIN ( , ) 3 * (R d 2 ) 3 * (R / d 2 )
5.00 0.00
等級 A
+
Ca
Cp 1.67
Cpk ####
-5
0
5
40 35 30 25 20 15 10 5 0
LSL
正态分布图
SL
10
15
20
0.12
98 102 108 96 102 98 96 98 96
-3σ
平均值
+3σ
USL 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0
等 级 划 分 标 准
计算参考区
d2 1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 D3 0 0 0 0 0 A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48
125 120
图 表 区
X-bar控制图
X-bar USL UCL SL CL LSL LCL
SPC过程能力分析报告
数据输入区域
DATA区 Xn NO.1 NO.2 NO.3 NO.4 NO.5 NO.6 NO.7 NO.8 NO.9 NO.10 NO.11 NO.12 NO.13 NO.14 NO.15 NO.16 NO.17 NO.18 NO.19 NO.20 NO.21 NO.22 NO.23 NO.24 NO.25 AVERAGE （平均值）： #### 100.52 主管： X1 96 106 X2 94 X3 X4 X5 98 96 102 106 102 100 96 100 100 R 8 10 10 10 14 6 10 20 8 10 6 6 10 6 20 18 16 8 10 6 X-bar 101.60 98.80 99.60 101.60 99.60 97.60 101.60 100.80 100.40 100.40 100.40 102.80 100.80 102.40 100.40 100.40 100.80 100.80 102.00 97.60
98 104 102 96 104 90 102 98 100 96
115 110 105 100 95 90 85 80
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
102 100 106 102 104 100 96 94 100