统计过程控制(休哈特Shewhart控制图)(PPT91页)
第三章 统计过程控制和控制图ppt课件
技术 稳态
统计 稳态
是
否
是 否
Ⅰ Ⅲ
Ⅱ Ⅳ
当过程达到了我们所确定的状态后，才能将分析用 控制图的控制线延长作为控制用控制图。 在这个过程中，我们需要解决如何判定稳态亦即如 何判定异常的问题。
四 判断准则
（一）判稳准则 在点子排列随机的情况下，符合下列条件之一就 认为过程处于稳态 ⑴ 连续25个点子都在控制界限内（α=0.0654） ⑵ 连续35个点子至多1个点子落在控制限外 （α=0.0041） ⑶ 连续100个点子至多2个点子落在控制限外 （α=0.0026） 注意：这三条判稳准则可靠性依次增强。判断时应 依次进行。但由于准则1的α=0.0654，比0.0027 大得多，故尽量采用准则2和准则3。
• Ⅱ 按影响大小与作用性质分为两类： • 1）偶然因素： • 具有下列特点的质量因素称为偶然因素
a.经常存在 b.影响微小
c.逐件不同（即每件产品受到该种因素影
响 是不同的）
d.难以除去
eg.机床开动时的轻微震动、原材料的微小 差异等等
2) 异常因素 a.有时存在 b.影响较大 c.一系列产品都受到较大影响 d.不难除去 eg.违反规程的错误操作；刀具的严重磨损等
10. 99
11.0 0
11. 04
11. 98
10. 97
11. 00
10. 98
11. 02
10. 96
设计X控制图有四个步骤：（结合本例） ① 从20个样本中，计算每个样本的X和R，再计算20个X的平均 数X和20个R的平均数R。
样 本 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 均 值
那么σ未知呢？此时我们可以用它的估 计值代替它。 假定质量特性值x服从正态分布N（ μ， σ2），若x1,x2, …，xn为大小是n的样本， 则样本均值 x = （x1+ x2 + …+ xn）/ n 仍 服从正态分布，但x～N（ μ，σ2/n），并 且样本均值落入下列两个界限：
SPC统计过程控制PPT课件
50
控制图的观察分析
作控制图的目的是为了使生产过程或工作过 程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影 响, 产品质量特性的分布基本上不随时间而 变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常 状态.
控制状态的标准可归纳为二条:
第一条, 控制图上点不超过控制界限; 第二条, 控制图上点的排列分布没有缺陷.
28
控制图—过程控制的工具
上控制限 中线
下控制限
1.收集：收集数据并画在图上
步 2.控制：根据过程数据计算试验控制限；识别变差的特殊原因 并采取措施
骤
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
重复这三个阶段从而不断改进 过程
29
控制图种类(以数据性质分)
计量型控制图
平均数与极差控制图(
31
计量型控制图
计量型控制图的使用说明 A、计量数据 B、计量型控制图的基础 C、SPC的抽样原则
32
五、计量型控制图的制作步骤 和判定原则
33
建立控制图的四步骤
A收集数据 B计算控制限 C过程控制解释 D过程能力解释
34
建立X-R图的步骤A
子组大小
A1选择子组大小、频率和数据
子组频率
Ａ 阶
38
建立X-R图的步骤B
Ｂ B1计算平均极差及过程平均值 计 算 控 B2计算控制限 制 限
B3在控制图上作出平均值和 极差控制限的控制线
39
X R管制圖
平均值管制圖
平均值管制圖
x x1 x2 x3 ..... xk k
全距管制圖 R R1 R 2 ..... R k
k
CL X X
02 统计过程控制PPT课件
结论
点出界就判异，并作为一条判异准则来使 用。
用数学语言来说，这是小概率事件原理： 小概率事件实际上不发生，若发生即判断 异常。
控制图就是统计假设检验的图上作业法。
14
控制图原理的第二种 解释
15
根据来源的不同,质量因素分为:
人(Man)
机(Machine)
质量因素(5M1E)
料(Material) 法(Method)
虚发警报的概率0=0.27% 。 为了增强使用者的信心，常规控制图的取
得特别小，但缺点是大。 常规控制图并非依据使两种错误造成的总
损失最小为原则来设计。
29
3方式
UCL = + 3
CL =
LCL = - 3
式中，、为统计量的总体参数。
30
注意：
这是常规控制图的总公式，具体应用时需 要经过下列两个步骤：
不论平均值()如何变化都不会改变曲线的 形状，即不会改变标准差()。
不论正态分布的形状，即标准差()如何变 化，都不会影响数据的分布中心，即平均 值() 。
8
注意： 二项分布与泊松分布就不具备
上述特点，它们的平均值()与 标准差()是不独立的。
9
不论与如何取值, 落在[－3， + 3]范 围内的概率为99.73%。
One point beyond zone A.
37
2：连续9点落在中心线同一侧
Nine points in a row in zone C or beyond on one side of central line.383Fra bibliotek连续6点递增或递减
Six points in a row steadily increasing or decreasing
休哈特控制图
休哈特控制图是由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制图使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成了一个不可或缺的管理工具。
它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。
控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类是供管理用的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
控制图画在平面直角坐标系中，横坐标表示检测时间，纵坐标表示测得的目标特征值。
按控制对象（目标特征值）的变化情况，控制图又分为两种：一种是稳值控制图，一种是变值控制图。
1、稳值控制图。
稳值控制图一般用于对产品质量或目标值恒定不变的目标实施状态进行控制，如下图所示，图中中心线表示计划目标值，虚线表示控制上下限。
2、变值控制图。
变值控制图用于对目标值随时间变化的目标实施状态进行控制。
从计划线与实际线的对比，可看出目标实施状态，对于超出计划线的情况，查清超出的原因，采取措施，将其控制在计划线以下。
[编辑]控制图原理控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制的一种科学方法。
图上有中心线、上只存在偶然波动时，产品质量将形成某种典型分布。
例如，在车制螺丝的例子中形成正态分布。
如果除去偶然波动外还有异常波动，则产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。
因此，根据典型分布是否偏离就能判断异常因素是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出。
在上述车制螺丝的例子中，由于发生了车刀磨损的异常因素，螺丝直径的分布偏离了原来的正态分布而向上移动，于是点子超出上控制界的概率大为增加，从而点子频频出界，表明在异常波动。
控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限，休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素。
控制图
控制图控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。
根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。
它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
英文control chart定义控制图又称为管制图。
第一张控制图诞生于1924年5月16日，由美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart)博士在首先提出管制图使用後，管制图就一直成控制图为科学管理的一个重要工具，特别方面成了一个不可或缺的管理工具。
它是一种有控制界限的图，用来区分引起的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的资讯，从而判断生产过於受控状态。
控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处於稳定受控状；再一类的控制图，主要用於发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
作用在生产过程中，产品质量由于受随机因素和系统因素的影响而产生变差；前者由大量微小的偶然因素叠加而成，后者则是由可辨识的、作用明显的原因所引起，经采取适当措施可以发现和排除。
当一生产过程仅受随机因素的影响，从而产品的质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时,称之为处于控制状态。
此时,产品的质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布(或其中的未知参数)可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。
分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。
为检验其后的生产过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。
为此，每隔一定时间，在生产线上抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为生产过程正常，否则，就认为生产中出现某种系统性变化，或者说过程失去控制。
这时，就需要考虑采取包括停产检查在内的各种措施，以期查明原因并将其排除，以恢复正常生产，不使失控状态延续而发展下去。
通常应用最广的控制图是W.A.休哈特在1925年提出的，一般称之为休哈特控制图。
Statistical-Process-Control统计过程控制ppt课件
DPMO 69150 30850 66800 6200 230 3.4
变差(σ) 1 2 3 4 5 6
19
机会成本，您不可忽视！
不合格成本
(％销售额)
30
25
20
15
$6.6 B
10
5
$2.8 B
3
西格玛: 6
233
6,210
每百万分之缺陷
5
4
3
66,807
2
308,537
1
存在 40亿美元的降低成本的机会!
逻辑和直观
与供应商 合作并且同时关注设 计和过程 可以使这堵墙爬得更
快
5 s 水平 -必须强调设计 4 s 水平 -应立即改进 3 s 水平 -要求改进
39
与我们沟通 ……
什么是SPC 为什么需要SPC 我们的SPC …… SPC如何实施 SPC成功推行的关键要素
40
Dosoft SPC –品质管理利器
艺方法、工艺装备、工艺参数、过程加工的指导文件、 工艺卡、操作规范、作业指导书等；
测量方面：如测量仪器的精度、稳定性、测量者的读
数习惯、测量方法等等都会对结论的形成产生一定的 影响；
环境方面：如生产现场的温度、湿度、噪音干扰、振
动、照明、室内净化、现场污染程度等等。
35
SPC中的过程(Process)
相關資料
QA: 檢驗數, 不 良數, 不良項,抽
檢相關資料 (P,U,C,Xbar…)
厂商别、机台别、操作 员别、料号别、
批号别、工单别、班别11
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什么是SPC 为什么需要SPC 我们的SPC …… SPC如何实施 SPC成功推行的关键要素
统计过程控制与休哈特控制图完整版
统计过程控制(SPC)与休哈特控制图（完整版） 目录：统计过程控制（SPC ）与休哈特控制图(一)第一章 统计过程控制（SPC ） 一、什么是SPC二、SPC 发展简史三、什么是SPCD 与SPCDA? 四、SPC 和SPCD 的进行步骤五、宣贯ISO9000国际标准与推行SPC 和SPCD 的关系第二章 控制图原理 一、控制图的重要性 二、什么是控制图三、控制图原理的第一种解释 四、控制图原理的第二种解释 五、控制图是如何贯彻预防原则的 第三章两类错误和3σ方式 一、两类错误 二、3σ方式第四章分析用控制图与控制用控制图 一、分析用控制图与控制用控制图 二、哈特控制图的设计思想 三、判断稳态的准则 四、判断异常的准则统计过程控制（SPC ）与休哈特控制图(二)第五章休哈特控制图一、特控制图的种类及其用途 二、应用控制图需要考虑的一些问题 三、-R(均值-极差)控制图 四、-s(均值-标准差)控制图 五、Xmed-R(中位数-极差)控制图x x六、x-Rs(单值-移动极差)控制图七、p{不合格晶率)控制图八、pn(不合格晶数)控制图九、c(缺陷数)控制图十、u(单位缺陷数)控制图十一、计量值控制图与计数值控制图的比较统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(三)第六章通用控制图一、标准变换与通用图二、直接打点法三、Pt(通用不合格晶率)控制图和pnt(通用不合格品数)控制图四、Ct(通用缺陷数)控制图和Ut(通用单位缺陷数)控制图第七章两种质量诊断理论一、两种质量诊断理论二、两种质量三、两种质量诊断理论的思路四、两种控制图的诊断五、两种工序能力指数的诊断统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(四)第八章排列图法和因果图法一、排列图法三、其它常用的图表第九章直方图法一、什么是直方图二、直方图的作法三、直方图的观察分析四、直方图的定量描述五、直方图与分布曲线六、直方图法在应用中常见的错误和注意事项第十章散布图法一、什么是散布图二、散布图的作图方法三、散布图的判断分析四、散布图法在应用中应注意的事项统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(一)这里介绍SPC，控制图的重要性，控制图原理，判稳及判异准则，休哈特控制图，通用控制图。
统计过程控制(SPC)与休哈特控制
统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(一)这里介绍SPC，控制图的重要性，控制图原理，判稳及判异准则，休哈特控制图，通用控制图。
第一章统计过程控制（SPC）一、什么是SPCSPC是英文Statistical Process Control的字首简称，即统计过程控制。
SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调全过程的预防。
SPC给企业各类人员都带来好处。
对于生产第一线的操作者，可用SPC方法改进他们的工作，对于管理干部，可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的传统的矛盾，对于领导干部，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终可增加上缴利税。
SPC的特点是:（1）SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。
这点与全面质量管理的精神完全一致。
(2) SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。
（3）SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
二、SPC发展简史过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特(W. A.Shewhart)提出。
今天的SPC与当年的休哈特方法并无根本的区别。
在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特方法在军工部门推行。
但是，上述统计过程控制方法尚未在美国工业牢固扎根，第二次世界大战就已结束。
战后，美国成为当时工业强大的国家，没有外来竞争力量去迫使美国公司改变传统方法，只存在美国国内的竞争。
由于美国国内各公司都采用相似的方法进行生产，竞争性不够强，于是过程控制方法在1950~1980年这一阶段内，逐渐从美国工业中消失。
反之，战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W. Ed- wards Deming)博士，将SPC的概念引入日本。
从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。
统计过程控制
统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）随着科技的发展，产品的制造过程日益复杂，对产品的质量要求日益提高，电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一（ppm），乃到十亿分之一（ppb），仅靠产品检验剔除不合格品，无法达到这样高的质量水平，经济上也不可行，必须对产品的制造过程加以控制，在生产的每一步骤实施控制。
为了实现对产品的制造过程加以控制，早在20世纪20年代休哈特就提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图(controlchart)。
1931年休哈特出版了他的代表作：《加工产品质量的经济控制Economical Control of Quality of Manufactured Products》，这标志着统计过程控制时代的开始。
统计过程控制就是应用统计学技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的稳定水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种技术。
它包含两方面的内容：一是利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警；二是计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，对过程质量进行评价。
统计控制图1．控制图原理导致质量特性波动的因素根据来源不同可分为人员（Man）、设备（Machine）、原材料（M aterial）、工艺方法（Method）、测量（Measurement）和环境（Environment）六个方面，简称5M1E。
根据对产品质量的影响大小来分，可分为偶然因素（简称偶因，Commoncause）与异常因素（简称异因，在国际标准和我国国家标准中称为可查明原因，Special cause, assignablecause）两类。
偶因是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去，如机器震动，环境温湿度的细微变化等。
异因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去，例如配件磨损等。
统计过程控制(休哈特Shewhart控制图)(91页)(课件PPT)
• 2) 检查表
缺陷密度图
• 3) 帕累托图
• 4) 因果图
FMEA, Fault-Tree
• 5) 流程图
• 6) 散点图
概率图
• 7) 控制图
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Sample Quality Characteristic
控制图
• 图形显示的是通过测量或计算样本与样本的数目或时间的 而绘制出来的质量特性。
CenLteirn e X
μX
LCL XA3S μX3σX
• S控制图的中线和控制界限：
UCL B4S S3S CenL teirne S
LCL B3S S3S
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哈特常数
n
A2
A3
2
1 .8 8 0
2 .6 5 9
3
1 .0 2 3
1 .9 5 4
4
0 .7 2 9
1 .6 2 8
k
xi
x
i1
k
x
n
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控制图－抽样风险
• 控制表是假定过程处于以统计数据方式控制下的一种测试 。
• 类型I错误 当一个工序实际处于控制中，结论却表明为失去控制。亦
称-错误或生产者的风险。
• 类型II错误 • 过程实际处于失控状态时，结论却表明为过程在控制中，
亦称β-错误或消费者风险
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缺陷与缺点
– 缺陷或非一致项 某一个产品有一个或更多规格不符合输出的产品
如：一个有划痕的媒体CD，一个有裂纹的包装、一个不良的PCBA
– 缺点或不符合 一个造成规格不满意的具体点 例：划痕，裂纹，有缺陷的IC
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统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(一)
统计过程控制〔SPC〕与休哈特控制图(一)这里介绍SPC，控制图的重要性，控制图原理，判稳及判异准那么，休哈特控制图，通用控制图。
第一章统计过程控制〔SPC〕一、什么是SPCSPC是英文Statistical Process Control的字首简称，即统计过程控制。
SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而到达改进与保证质量的目的。
SPC强调全过程的预防。
SPC给企业各类人员都带来好处。
对于生产第一线的操作者，可用SPC方法改进他们的工作，对于管理干部，可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的传统的矛盾，对于领导干部，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终可增加上缴利税。
SPC的特点是:〔1〕SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。
这点与全面质量管理的精神完全一致。
(2) SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。
〔3〕SPC不仅用于生产过程，而且可用于效劳过程和一切管理过程。
二、SPC开展简史过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特(W. A.Shewhart)提出。
今天的SPC与当年的休哈特方法并无根本的区别。
在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特方法在军工部门推行。
但是，上述统计过程控制方法尚未在美国工业牢固扎根，第二次世界大战就已结束。
战后，美国成为当时工业强大的国家，没有外来竞争力量去迫使美国公司改变传统方法，只存在美国国内的竞争。
由于美国国内各公司都采用相似的方法进行生产，竞争性不够强，于是过程控制方法在1950~1980年这一阶段内，逐渐从美国工业中消失。
反之，战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W. Ed- wards Deming)博士，将SPC的概念引入日本。
从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。
统计过程控制与休哈特控制图
统计过程控制与休哈特控制图第五章休哈特控制图一、特控制图的种类及其用途国标GB4091惯例控制图是针对休哈特控制图的。
依据该国标,惯例休哈特控制图如表惯例的休哈特控制图。
表中计件值控制图与计点值控制图又统称计数值控制图。
这些控制图各有各的用途, 应依据所控制质量目的的状况和数据性质区分加以选择。
惯例的休哈特控制图表中的二项散布和泊松散布是团圆数据场所的两种典型散布,它们超出3σ界限的第Ⅰ类错误的概率σ当然未必恰巧等于正态散布3σ界限的第I类错误的概率α=0.0027,但无论如何总是个相当小的概率。
因此,可以运用与正态散布状况相似的论证,从而树立p、pn、c、u 等控制图。
惯例的休哈特控制图1.x一R控制图。
关于计量值数据而言,这是最常用最基本的控制图。
它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和消费量等计量值的场所。
x控制图主要用于观察散布的均值的变化,R控制图用于观察散布的分散状况或变异度的变化,而x一R图那么将二者结合运用,用于观察散布的变化。
2.x一s控制图与x一R图相似,只是用规范差图(s图)替代极差图(R图)而已。
极差计算简便,故R图失掉普遍运用,但当样本大小n>10或口,这时运用极差估量总体规范差。
的效率减低,需求运用s图来替代R图。
3.XMED一R控制图与x一R图也很相似,只是用中位数图(XMED图)替代均值图(x图)。
所谓中位数即指在一组按大小顺序陈列的数列中居中的数。
例如,在以下数列中2、3、7、13、18,中位数为7。
又如,在以下数列中2、3、7、9、13、18,共有偶数个数据。
这时中位数规则为中间两个数的均值。
在本例即297=8。
由于中位数的计算比均值复杂,所以多用于现场需求把测定数据直接记入控制图停止控制的场所,这时为了简便,当然规则为奇数个数据。
4.x一Rs控制图。
多用于以下场所:对每一个产品都停止检验,采用自动化反省和测量的场所;取样费时、昂贵的场所;以及如化工等进程,样品平均,多抽样也无太大意义的场所。
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什么是质量?
• 全部功能和特性的产品或服务而承受的能力，以 满足特定需求。 （ ASQC ） • 目标一致 （戴明） • 适应性 （约瑟夫朱兰） • 符合要求 （菲利普克劳士比） • 逆变异 （道格拉斯蒙哥马利）
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识别变化
• 固有的或正常的变化 由于累积的影响，许多小的不可避免的原因在不断的积累 下导致经营过程的唯一机会差异，被认为是“在控制中”
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设置控制界限
• 六西格玛方法 控制界限通常设置为3w ，远离中心线的部分有0.27%的 一类错误，这种控制界限被称为3 控制界限。 • 概率极限方法 控制界限设置为3.09 ，远离中心线部分为0.2 ％ 一类错 误，这种控制界限被称为0.1 ％的概率界限
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Center Line
Lower Control Limit Sample Number or Time
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控制图和中心极限定理
• 中心极限定理： 如果样本大小为n个抽取k个观察，样本x1, x2, . . . , xk将 近似N(x,x)的分布，有：
x i1 k x n
设置警告界限
• 3 控制界限（或0.1 ％的概率界限）也可以叫做行为界限， 也就是当一个点处于这些界限以外时，这个过程需要调查和纠正。 有时设置2 的警告界限可以增加控制图的灵敏度。相应的2.5 ％ 的概率界限会偏离中心线1.96 。
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合理分组
• 一个分组是样本的一次小范围的测量，以代表某一特定时候 或产品内的工序的特征。
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_
X and S 控制图
UCL X A 3 S μ X 3σ X Center Line X LCL μX X A 3 S μ X 3σ X
_
• X 控制图的中线和控制界限:
• S控制图的中线和控制界限：
UCL B4 S S 3S Center Line S LCL B3 S S 3S
(±30)
Optimum Level (1)
Natural Variation under 1 (±31)
Time
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变化来源
• • • • • 单位内部 （位置变化） 单位之间 （单位为单位的变化） 批量之间 (批量间的变化) 跨越时间（时间，时间的变化） 测量误差（可重复性和再现性）
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缺陷与缺点
– 缺陷或非一致项 某一个产品有一个或更多规格不符合输出的产品
如：一个有划痕的媒体CD，一个有裂纹的包装、一个不良的PCBA
– 缺点或不符合 一个造成规格不满意的具体点 例：划痕，裂纹，有缺陷的IC
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修哈特控制图 – 概述
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控制图类型
• 产品或工艺质量的可评估手段 变量：真实测量的连续数值，例如长度，重量，强度，电阻等 属性：来自分类单位的离散数据（接受/拒绝）或通过计算一个 单元的缺陷的数量
如果质量的特性是可衡量监测，其平均价值和可变性（范围 或标准差） 如果质量的特性是无法衡量监测，有缺陷的部分（或数量） 的缺陷监测若干缺陷
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统计过程控制-目标
• 检测到产生特殊原因或步骤的过程，可能需要调查和采取 纠正行动，在这之前，可以通过这个步骤产生的非一致性 原因去估计参数，来降低的过程可变性
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7个 SPC 工具
• 典型工具 变量
Box-Plot, Dot-Plot, Stem-&-Leaf Diagram 缺陷密度图 • 1) 直方图 • 2) 检查表
• 一个分组内的项目期望有类似的特点。 合理分组概念意味着分组或样品应挑选，以致如果特殊的 原因出现，分组间差异的概率将最大限度地发挥，而造成差 异的概率这些异常的原因在一个分组内将减少到最低限度。
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合理分组
• 建设群 • 生产效率 －－检测工艺的变化 • 单位生产的采样间隔 －接受抽样过程中产生的物质采样间隔
UCL X A 2 R Center Line X LCL X A2R
_ X and R 控制图
X 3 X X X 3 X
• R 控制图的中线和控制界限：
UCL D 4 R R 3 R Center Line R LCL D3 R R 3 R
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哈特常数
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 0.285 0.266 0.249 0.235 0.223 0.212 0.203 0.194 0.187 0.180 0.173 0.167 0.162 0.157 0.153 A3 2.659 1.954 1.628 1.427 1.287 1.182 1.099 1.032 0.975 0.927 0.886 0.850 0.817 0.789 0.763 0.739 0.718 0.698 0.680 0.663 0.647 0.633 0.619 0.606 d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078 3.173 3.258 3.336 3.407 3.472 3.532 3.588 3.640 3.689 3.735 3.778 3.819 3.858 3.895 3.931 c4 0.7979 0.8862 0.9213 0.9400 0.9515 0.9594 0.9650 0.9693 0.9727 0.9754 0.9776 0.9794 0.9810 0.9823 0.9835 0.9845 0.9854 0.9862 0.0969 0.9876 0.9882 0.9887 0.9892 0.9896 B3 0 0 0 0 0.030 0.118 0.185 0.239 0.284 0.321 0.354 0.382 0.406 0.428 0.448 0.466 0.482 0.497 0.510 0.523 0.534 0.545 0.555 0.565 B4 3.267 2.568 2.266 2.089 1.970 1.882 1.815 1.761 1.716 1.679 1.646 1.618 1.594 1.572 1.552 1.534 1.518 1.503 1.490 1.477 1.466 1.455 1.445 1.435 D3 0 0 0 0 0 0.076 0.136 0.184 0.223 0.256 0.283 0.307 0.328 0.347 0.363 0.378 0.391 0.403 0.415 0.425 0.434 0.443 0.451 0.459 D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 1.744 1.717 1.693 1.672 1.653 1.637 1.622 1.608 1.597 1.585 1.575 1.566 1.557 1.548 1.541
• 特别或分配变化，由于 一）不当调整设计 二）操作员的错误 三）有缺陷的原材料 一个进程中运行存在的分配变化的原因被认为是“失去控 制”
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识别变化
Special Variation
Natural Variation under 0
Historical Level (0)
Reject Rate
控制界限与规格界限
• 规格界限（USL， LSL ） 取决于通常外在过程可变性的设计考虑事项
• 控制界限 (UCL , LCL) 基于工序的变化通常适用于统计，例如平均值和范围，而不 是单独的值。
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控制界限 & 抽样风险
• 通过移动控制界限使其偏离中线更远，使一类错误的风险减 少。然而，扩大控制范围将增加第二类错误的风险。 • 对某一个一类错误（控制界限区间），二类错误的风险可以 通过增加样本大小来减少。
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控制图 – 平均运行长度 (ARL)
• 平均运行长度是平均点数之前必须绘制点来表明失去 控制的情形。
• 对于一个在控制中的过程， ARL 1 • 对于一个失去控制的过程,
ARL 1 1
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控制图-控制限额
假设用w来做一个例子（平均值、范围、标准差）来测试一个重要的质量特性 （例如强度） 。
Process
Product
Controllable Inputs
Observation Evaluation Diagnosis Decision
: Data Collection : Data Analysis : Fault Discovery : Formulate Action
Implementation : Take Action
Process
Product
Inspection
Fail Pass
Rework Ship
Scrap
Ship
Recycle
Disposal
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过程控制模型的质量控制
Raw Material, Components & Sub-Assemblies
Uncontrollable Inputs
统计过程控制
(休哈特Shewhart 控制图)