SPC统计过程控制及正态分布ppt
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• 制程是否有维持良好“统计控制状态”的能力。
• 是否具有产出符合工程规格零件的制程能力。
• 只有当制程处于“统计控制状态”下,估计制程能力才合理,因为 当制程处于“统计控制状态”下,制程没有特殊原因的变差存在, 此时才可以显示制程真正的变异。
当μ=0,σ=1时,成为标准正态分布
-
正态分布的特点
1.自然界绝大多数现象都符合正态分布, 如身高,体重,品质特性等 2.随机变量x为连续变量，其定义域为－∞~+∞。 3.有两个拐点，在μ±σ处。 4.为单峰对称分布,呈钟形, 以平均值为中心左右对称。 5.正态分布的形状取决于平均数μ和标准偏差σ。 6.曲线与X轴之间的面积总和等于1。
标，最终目标是加深对过程的理解，以持续改进 为目的； • 研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念 适用于任何领域，包括行政管理； • 属于系统的问题不要去责难现场人员，要由系统 采取措施（理解什么是“控制不足”）； • 属于局部的问题也不要轻易采取系统措施（理解 什么是“过度控制”）。
2.7.2. 四类过程
输出 检测 容忍浪费
产品质量 一般
反馈模型
过程 预防 避免浪费 稳定
2.3. 两种不同的质量观
2.4. 预备知识——概率
• 随机现象
列举身边的一种随机现象，并说明随机现象的性质
• 概率
NA P(A) =
N
2.4.1. 两类随机变量
• 计量型（连续型） 如：切割槽的深度和宽度 服从的分布：正态分布
-
正态分布的概率
变量范围 2 3 4 5 6
正态分布概率 0.682689 0.954499 0.997300 0.9993657
0.999999742 0.999999998
2.4.1.2.二项式分布与泊松分 布
• 二项式分布——“0-1”分布
检查产品是否合格
• 泊松分布
随机变量X=c 0
1
2
3
…
出现的概率 p0 p1 p2 p3 … P0+p1+p2+p3+…=1
2.4.2.抽样试验
2.4.2.1. 术语
母体：指某次统计分析中，所研究的对象全体 个体：所研究对象的一个单位 样本：部分个体用于测量 样本容量：样本中所含个体的数目 抽样频率：抽取样本的频次
母体
样本
数据
结论
2.4.2.2.估计正态分布参数
4.10.3 “c针对防止缺陷发生的直接过程活动，例如，统 计过程控制，---，而不是找出缺陷”
4.20 SPC即一种统计技术
产品和过程确认 APQP 输出要素之一：“初始过程能力研究”
生产件批准要求 PPAP “1.2---并提供支持数据，如控制图。”
2.2. 两种不同的过程控制模型
2.2.1. 过程的定义 ISO9000:2000中“过程”----使用资源将输入转化为输 出的活动的系统
• 系统措施
• 通常用来减少变差的普通原因 • 通常要求管理层的支持 • 工业经验，约占过程措施的85%
• 局部措施
• 通常用来消除变差的特殊原因 • 通常由与现场有关的人员解决 • 工业经验，约占过程措施的15%
2.7. 过程控制与过程能力
2.7.1. 几点注意事项 • 收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目
• 计数型（离散型） 如： 产品上的缺陷个数 服从的分布：二项式分布、泊松分布
2.4.1.1.正态分布
• 标准正态分布曲线及分布概率
——均值 ——标准差
2 ——方差 3——常用来表示变差的大小
三、常態分配正态分布
➢定义：连续随机变量X具有的概率密度函数
➢ f(x) 1 exp1x2 2 2
SPC
2. SPC—统计过程控制
2.1. SPC与QS-9000
名称
条款
内容举例
质量策划
4.2.3 “a) 编制质量计划”
持续改进
过程控制 过程检验 和试验 统计技术
4.2.5 4.9
“供方必须制定优先化的措施计划，以持续改进那 些已表明稳定，具有可接受的能力和性能的过程”
“---，确保这些过程在受控状态下进行”
受控
顾 意客
满
2.8. 过程能力与能力指数
• 什么是过程能力
• 过程在统计受控状态下的变差大小 • 过程能力是由造成变差的普通原因确定的 • 过程能力通常代表过程本身的最佳性能 • 过程与技术规范无关
• 如何计算过程能力
• 正态分布的情况下，过程能力用分布的 3宽度来表述
• 当计算制程能力之前,必须要考虑：
4M1E
活动/资源的融合
顾客
输入 过程/系统 输出
wk.baidu.com
2.2.2. 缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务
检验
报废或返工
是否合格 顾客
2.2.3. 具有反馈的过程控制模型
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客的呼声
顾客
识别变化的 需求与期望
2.2.4. 两种过程控制模型的比较
检测模型
控制点 方法 经济性
2.6.两种变差原因、两种过程状态及 相应的两种控制措施
2.6.1. 两种变差原因
• 普通原因——指的是造成随着时间的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。
• 特殊原因（通常也叫可查明原因）——指的是造成不是始 终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整 个）过程的分布改变。
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
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
2.6.2. 两种过程状态
仅存在普通原因的变差 分布是稳定的 过程可预测 过程是统计受控的
存在特殊原因的变差 分布不稳定 过程不可预测 过程是不受控的
2.6.3.两种控制措施
➢－∞＜x＜∞， σ＞0， －∞＜μ＜∞μ
➢则称X时正态分布(Normal Distribution)，
通常以 N,2 表示。
假设X为具有平均值μ和方差 2的正态分布。若X1,… ,Xn 为样本数
为n的随机样本，则样本平均值X 将会符合 N,2n 的分布。
根据中央极限定理可知，即使母体为非正态分布，当样本数n组建 增大时，样本平均数X 也会趋近于正态分布。
中心位置
总体参数 样本统计量
X
离散程度
s
2.5. SPC的使用场合
❖ 原则上，SPC应该用于有数量性和持续性的所有工艺过程 ❖ SPC研究的前提是测量系统受控且其变差占过程总变差
的比例很小 ❖ SPC使用的领域是大规模生产 ❖ 多数企业，SPC用于生产阶段 ❖ 在强调预防的企业，在开发阶段也使用SPC
• 是否具有产出符合工程规格零件的制程能力。
• 只有当制程处于“统计控制状态”下,估计制程能力才合理,因为 当制程处于“统计控制状态”下,制程没有特殊原因的变差存在, 此时才可以显示制程真正的变异。
当μ=0,σ=1时,成为标准正态分布
-
正态分布的特点
1.自然界绝大多数现象都符合正态分布, 如身高,体重,品质特性等 2.随机变量x为连续变量，其定义域为－∞~+∞。 3.有两个拐点，在μ±σ处。 4.为单峰对称分布,呈钟形, 以平均值为中心左右对称。 5.正态分布的形状取决于平均数μ和标准偏差σ。 6.曲线与X轴之间的面积总和等于1。
标，最终目标是加深对过程的理解，以持续改进 为目的； • 研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念 适用于任何领域，包括行政管理； • 属于系统的问题不要去责难现场人员，要由系统 采取措施（理解什么是“控制不足”）； • 属于局部的问题也不要轻易采取系统措施（理解 什么是“过度控制”）。
2.7.2. 四类过程
输出 检测 容忍浪费
产品质量 一般
反馈模型
过程 预防 避免浪费 稳定
2.3. 两种不同的质量观
2.4. 预备知识——概率
• 随机现象
列举身边的一种随机现象，并说明随机现象的性质
• 概率
NA P(A) =
N
2.4.1. 两类随机变量
• 计量型（连续型） 如：切割槽的深度和宽度 服从的分布：正态分布
-
正态分布的概率
变量范围 2 3 4 5 6
正态分布概率 0.682689 0.954499 0.997300 0.9993657
0.999999742 0.999999998
2.4.1.2.二项式分布与泊松分 布
• 二项式分布——“0-1”分布
检查产品是否合格
• 泊松分布
随机变量X=c 0
1
2
3
…
出现的概率 p0 p1 p2 p3 … P0+p1+p2+p3+…=1
2.4.2.抽样试验
2.4.2.1. 术语
母体：指某次统计分析中，所研究的对象全体 个体：所研究对象的一个单位 样本：部分个体用于测量 样本容量：样本中所含个体的数目 抽样频率：抽取样本的频次
母体
样本
数据
结论
2.4.2.2.估计正态分布参数
4.10.3 “c针对防止缺陷发生的直接过程活动，例如，统 计过程控制，---，而不是找出缺陷”
4.20 SPC即一种统计技术
产品和过程确认 APQP 输出要素之一：“初始过程能力研究”
生产件批准要求 PPAP “1.2---并提供支持数据，如控制图。”
2.2. 两种不同的过程控制模型
2.2.1. 过程的定义 ISO9000:2000中“过程”----使用资源将输入转化为输 出的活动的系统
• 系统措施
• 通常用来减少变差的普通原因 • 通常要求管理层的支持 • 工业经验，约占过程措施的85%
• 局部措施
• 通常用来消除变差的特殊原因 • 通常由与现场有关的人员解决 • 工业经验，约占过程措施的15%
2.7. 过程控制与过程能力
2.7.1. 几点注意事项 • 收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目
• 计数型（离散型） 如： 产品上的缺陷个数 服从的分布：二项式分布、泊松分布
2.4.1.1.正态分布
• 标准正态分布曲线及分布概率
——均值 ——标准差
2 ——方差 3——常用来表示变差的大小
三、常態分配正态分布
➢定义：连续随机变量X具有的概率密度函数
➢ f(x) 1 exp1x2 2 2
SPC
2. SPC—统计过程控制
2.1. SPC与QS-9000
名称
条款
内容举例
质量策划
4.2.3 “a) 编制质量计划”
持续改进
过程控制 过程检验 和试验 统计技术
4.2.5 4.9
“供方必须制定优先化的措施计划，以持续改进那 些已表明稳定，具有可接受的能力和性能的过程”
“---，确保这些过程在受控状态下进行”
受控
顾 意客
满
2.8. 过程能力与能力指数
• 什么是过程能力
• 过程在统计受控状态下的变差大小 • 过程能力是由造成变差的普通原因确定的 • 过程能力通常代表过程本身的最佳性能 • 过程与技术规范无关
• 如何计算过程能力
• 正态分布的情况下，过程能力用分布的 3宽度来表述
• 当计算制程能力之前,必须要考虑：
4M1E
活动/资源的融合
顾客
输入 过程/系统 输出
wk.baidu.com
2.2.2. 缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务
检验
报废或返工
是否合格 顾客
2.2.3. 具有反馈的过程控制模型
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客的呼声
顾客
识别变化的 需求与期望
2.2.4. 两种过程控制模型的比较
检测模型
控制点 方法 经济性
2.6.两种变差原因、两种过程状态及 相应的两种控制措施
2.6.1. 两种变差原因
• 普通原因——指的是造成随着时间的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。
• 特殊原因（通常也叫可查明原因）——指的是造成不是始 终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整 个）过程的分布改变。
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
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
2.6.2. 两种过程状态
仅存在普通原因的变差 分布是稳定的 过程可预测 过程是统计受控的
存在特殊原因的变差 分布不稳定 过程不可预测 过程是不受控的
2.6.3.两种控制措施
➢－∞＜x＜∞， σ＞0， －∞＜μ＜∞μ
➢则称X时正态分布(Normal Distribution)，
通常以 N,2 表示。
假设X为具有平均值μ和方差 2的正态分布。若X1,… ,Xn 为样本数
为n的随机样本，则样本平均值X 将会符合 N,2n 的分布。
根据中央极限定理可知，即使母体为非正态分布，当样本数n组建 增大时，样本平均数X 也会趋近于正态分布。
中心位置
总体参数 样本统计量
X
离散程度
s
2.5. SPC的使用场合
❖ 原则上，SPC应该用于有数量性和持续性的所有工艺过程 ❖ SPC研究的前提是测量系统受控且其变差占过程总变差
的比例很小 ❖ SPC使用的领域是大规模生产 ❖ 多数企业，SPC用于生产阶段 ❖ 在强调预防的企业，在开发阶段也使用SPC