SPC提升篇(奔马).pptx
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SPC最新版PPT课件
18 6 7 8 8 9 10 10 11 11 12 12 13 13
19 6 7 8 8 9 10 10 11 12 12 13 13 14 14
20 6
7
8
8
9
10
11 4911 12 2021
12
13
13
14
14
15
32
正态分布简介
μ±kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
例如有一管制图如下：
UCL
CL
LCC
420521
28
首先计算此管制图之总串数如下： 在管制中心线上方者：
单独１点为一串者……………４串 ３点构成一串者………………１串 ４点构成一串者………………１串
６串 在管制中心线下方者：
单独１点为一串者……………２串 ２点构成一串者………………２串 ３点构成一串者………………１串 ４点构成一串者………………１串
144
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SPC讲义幻灯片
•
x（中位数）—R（极差）图
•
x（单值）——MR（移动极差）图
•
• ◆其中：均值、中位数、单值 用于观察位置，R，
• S，MR用于观察宽度。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●计数型控制图 • ◆计数型控制图的概念 • a)、用于非量化质量特性的监测， • b) 不能独立的观察分布位置及宽度。 • c) 单个出现 • ◆典型的计数型控制图有： • a) P（不合格率）图， • b) np、u、c（不合格品数）图
x 图：刻度范围至少为：（Xmax－Xmin）×2
R图：刻度从0~最大，至少为前4个极差中，Rmax×2.
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ● 将 X 值及R值描于图上，并连线，
• 可见图行趋势。
• ●计算平均极差及过程平均值 ，
• 确定控制图中位线。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• 3．分析及延长控制限阶段 • ●出现超限的点 • 分析：人员、设备、原料及能源。 • 超上限为异常，超下限为正常。 • ●出现非随机图型。 • 分析：刀具、模具、材料的不一 • 致性，能源供应不稳定，操作方法等
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• PPK：过程均值与规范中值不一致时的过程性能
•
指数。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●过程的标准差。 • ◆固有标准差（用来计算CP CPK） • ◆总标准差（用来计算PP，PPK） • ●计算过程能力指数。， • ◆等边公差： • ◆不等边公差（以CPK为例） • ◆单边公差：为非正态分布，采用PPM值 • 计算。 • ●分析过程能力 • ◆是否满足要求 • ◆对系统采取措施，提高过程能力指数。
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
《SPC培训内容》PPT课件
n 1 ~ 5 pP
2021/6/10
34
建立p控制图的步骤B
B1计算过程平均不合格品率
B
计
算 控
B2计算上、下控制限
制
限 B3画线并标注
2021/6/10
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计算平均不合格率及控制限
npnp1np2.. .npk
k
d1d2...dk n1n2...nk
中心线
CL
P
p
d n
UCL
p 3 p 1 p
21
各类控制图建立步骤及其QI输入设置
X-R图
• 分组时的考虑原则:组内变异小,组 间变异大。
• 至少应取25组或100个单值。
2021/6/10
22
建立X－R图的步骤A
A1选择子组大小、频率和数据
A 阶 段 A2 建立控制图及记录原始记录 收 集 A3 计算每个子组的均值X和极差R 数 据 A4 选择控制图的刻度
SQC：Statistical Quality Control SPC：Statistical Process Control
针对过程的重要控制参数 所做的才是SPC
Real Time Respose
原材料
PROCESS
测量
结果
2021/6/10
针对产品所做的 仍只是在做SQC
4
SPC包括的内容
• 1、控制图：(控制工具)
每 小 时 抽 至 少 3个 样 品 每 4小 时 至 少 取 3个 值 每 小 时 至 少 取 3个 值 每 小 时 至 少 抽 5个 样 本 每 批 至 少 5个 每 批 至 少 5个 每 小 时 观 察 记 录 1个 值
A5 将均值和极差画到控制图上
SPC统计制程管理提升方案ppt课件
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
SPC&SQC 之间的区别
针对“过程”的重要指标 进行控制的才是SPC
原料
PROCESS 测量 结果
Cp 的 等 级 说 明
以上是一些基本处理原则，在一般情况下， Cp指标如果不良时，其解决对策方式是:
技术单位为主； 制造单位为副； 品管单位为辅。
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
C pC k (1 p C)a
当 Ca = 0时，Cpk = Cp • Ca值越小，样本数据间的变差也就越
小， • Cpk指标越好。 反之 Cpk指标则越不
好。
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
过程能力指数Cp，Cpk
Cp N ET T US 6 L LSL
•
公式中：ET表示工程容忍度或规格，
•
NT表示自然容忍度。
•
注：Cp指数的值越大，过程的能力也就越强
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
SPC&SQC 之间的区别
针对“过程”的重要指标 进行控制的才是SPC
原料
PROCESS 测量 结果
Cp 的 等 级 说 明
以上是一些基本处理原则，在一般情况下， Cp指标如果不良时，其解决对策方式是:
技术单位为主； 制造单位为副； 品管单位为辅。
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
C pC k (1 p C)a
当 Ca = 0时，Cpk = Cp • Ca值越小，样本数据间的变差也就越
小， • Cpk指标越好。 反之 Cpk指标则越不
好。
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
过程能力指数Cp，Cpk
Cp N ET T US 6 L LSL
•
公式中：ET表示工程容忍度或规格，
•
NT表示自然容忍度。
•
注：Cp指数的值越大，过程的能力也就越强
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
SPC培训课件(PPT 66页)
第六页，共六十七页。
SPC的产生(chǎnshēng)
在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可防止 的。它是由人、机器、材料、方法和环境等根本因 素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异 常波动。正常波动是系统原因〔不可防止因素〕造 成的。它对产品质量(chǎn pǐn zhìliànɡ)影响较小，在技术 上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是 由偶然性原因〔异常因素〕造成的。它对产品质量 (chǎn pǐn zhìliànɡ)影响很大，但能够采取措施防止和消除。 过程控制的目的就是消除、防止异常波动，使过程 处于正常波动状态。
缺陷数控制图 制图 单位缺陷数控制图
x-s
＾x-R
X-MR p np c u
常用，判断工序是否正常的效果 适用于产品批量大且生产正 最好，但计算s值的工作量大。 常、稳定的工序。
计算简便，但效果较差。
适用于产品批量大且生产正 常、稳定的工序。
简便省事，能及时判别工序是否 因各种原因（时间或费用）
处于稳定状态。缺点是不易发现 每次只能得到一个数据或尽
第八页，共六十七页。
SPC的产生(chǎnshēng)
▪ 过程能力原理
▪ 统计过程控制〔SPC〕是一种借助数理统计方法的过 程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反响信 息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其 影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态， 以到达控制质量的目的。
▪ 当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状 态〔简称受控状态〕；当过程中存在偶然因素的影响 时，过程处于统计失控状态〔简称失控状态〕。由于 过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性 一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发 生改变(gǎibiàn)。SPC正是利用过程波动的统计规律性 对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和 有能力的状态下运行，从而使产品和效劳稳定地满足 顾客的要求。
SPC的产生(chǎnshēng)
在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可防止 的。它是由人、机器、材料、方法和环境等根本因 素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异 常波动。正常波动是系统原因〔不可防止因素〕造 成的。它对产品质量(chǎn pǐn zhìliànɡ)影响较小，在技术 上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是 由偶然性原因〔异常因素〕造成的。它对产品质量 (chǎn pǐn zhìliànɡ)影响很大，但能够采取措施防止和消除。 过程控制的目的就是消除、防止异常波动，使过程 处于正常波动状态。
缺陷数控制图 制图 单位缺陷数控制图
x-s
＾x-R
X-MR p np c u
常用，判断工序是否正常的效果 适用于产品批量大且生产正 最好，但计算s值的工作量大。 常、稳定的工序。
计算简便，但效果较差。
适用于产品批量大且生产正 常、稳定的工序。
简便省事，能及时判别工序是否 因各种原因（时间或费用）
处于稳定状态。缺点是不易发现 每次只能得到一个数据或尽
第八页，共六十七页。
SPC的产生(chǎnshēng)
▪ 过程能力原理
▪ 统计过程控制〔SPC〕是一种借助数理统计方法的过 程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反响信 息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其 影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态， 以到达控制质量的目的。
▪ 当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状 态〔简称受控状态〕；当过程中存在偶然因素的影响 时，过程处于统计失控状态〔简称失控状态〕。由于 过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性 一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发 生改变(gǎibiàn)。SPC正是利用过程波动的统计规律性 对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和 有能力的状态下运行，从而使产品和效劳稳定地满足 顾客的要求。
《SPC教育训练教材》PPT课件
第二十三页，共60页。
模式(móshì)1：点出界
1个点距中心线超过(chāoguò)3个标准差（P = 0.0027）
X
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
X
第二十四页，共60页。
模式(móshì)2：链
连续(liánxù)7点在中心线的同一侧（P = 0.0153）
连续8点在中心线的同一侧（P = 0.0076） 连续9点在中心线的同一侧（P = 0.0038）
3 x 3 10.00 3 0.2667 10.8001(mm)
3 x 3 10.00 3 0.2667 9.1999(mm)
第七页，共60页。
数据(shùjù)的规律——正态分布（normal distribution）
f (x)
1
( x )2
e 2 2
2
1
e
(
连续14点交替(jiāotì)上升或下降（P = 0.0027）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十七页，共60页。
模式(móshì)5：点接近控制线
连续(liánxù)3点中有2点接近控制界限判断异常（P = 0.00268）
连续7点中有3点接近控制界限判断异常（P = 0.0024） 连续14点中有4点接近控制界限判断异常（P = 0.0023 ）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十八页，共60页。
模式(móshì)6：间断偏离中心
模式(móshì)1：点出界
1个点距中心线超过(chāoguò)3个标准差（P = 0.0027）
X
UCL
3σ
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X
X
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LCL
-3σ
X
第二十四页，共60页。
模式(móshì)2：链
连续(liánxù)7点在中心线的同一侧（P = 0.0153）
连续8点在中心线的同一侧（P = 0.0076） 连续9点在中心线的同一侧（P = 0.0038）
3 x 3 10.00 3 0.2667 10.8001(mm)
3 x 3 10.00 3 0.2667 9.1999(mm)
第七页，共60页。
数据(shùjù)的规律——正态分布（normal distribution）
f (x)
1
( x )2
e 2 2
2
1
e
(
连续14点交替(jiāotì)上升或下降（P = 0.0027）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十七页，共60页。
模式(móshì)5：点接近控制线
连续(liánxù)3点中有2点接近控制界限判断异常（P = 0.00268）
连续7点中有3点接近控制界限判断异常（P = 0.0024） 连续14点中有4点接近控制界限判断异常（P = 0.0023 ）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十八页，共60页。
模式(móshì)6：间断偏离中心
(ppt版)SPC基础知识培训教材(PPT 58页)
控制 图的类型 (kòngzhì)
类别
名称
平均值－极差控 计 制图
量
值 中位数－极差控
控
制图
制 图
单值－移动极差 控制图
不合格品数控制 图 计
数 不合格品率控制 值图
控 制 缺陷数控制图
图 单位缺陷数控制 图
控制图符号 x －R
～x － R
x －R S Pn
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效果好，但
什么(shén me)是X-R控制图
➢ X图：
是指平均值控制图，算术平均值也叫样本平 均值，简称均值。它是所有数据之和除以数 据总个数的商值，用 X表示。 ➢ R图： 是指极差控制图，极差是一组数据中最大 值与最小值之差，用符合R表示。
第二十页，共五十九页。
X-R控制(kòngzhì)图的构成
上控制线 中心线
不可能让其存在(cúnzài)，否那么会造成损失。
第五页，共五十九页。
SPC的根本(gēnběn)原理
➢ 当过程仅受偶然因素影响时，过程处于统计控制状态〔简称受控状态〕；
➢ 当过程中存在异常因素的影响时，过程处于统计失控状态〔简称失控状态〕。
➢ 由于过程波动具有(jùyǒu)统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失 控时，过程分布将发生改变。
P
计。
c
较常用，计算简单，操作工人易于理解。 样本容量相等。
u
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
第十六页，共五十九页。
如何(rúhé)选技合格的SPC控制
图
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
SPC培训课件(ppt 36页)
替代变量）(球型-----球径;球厚.) 选择控制图的类型 建立合理子组(线径大小) 确定合适的样本容量和频数(模温测点; 镀层厚度测点) 确定测量方法/准则 确定量度能力
实行最初的能力研究以建立试用控制限(首次)
设置表格来收集和填数据 收集，填表，分析和处理信息的程序化 训练职员 使建立表的过程制度化
控制图 成份
X-bar, X,
R, s和 mR增加因子
“R”的控制表因子 (对于“S”图相类似的表，查找 AIAG或其他质量参考材料。）
Subgroup Size 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
Chart for Averages
-
2.004
2.704
0.076
1.924
2.874
0.136
1.864
2.970
0.184
1.816
3.078
0.223
1.777
3.173
0.256
1.744
3.258
0.283
1.717
3.336
0.3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ7
1.693
3.407
0.328
1.672
3.472
0.347
1.653
3.532
0.363
连续数据的控制图
I & mR 表:
个体和移动极差。与X-bar & R 表相似。这个表画 出每个个体的信息（子组大小为一）和移动极差，而
不是将子组全部时间的均值和极差列表。是操作员使
用的极其简单的
Ｉ: UCLI-bar = I + E2R LCLI-bar = I - E2R
实行最初的能力研究以建立试用控制限(首次)
设置表格来收集和填数据 收集，填表，分析和处理信息的程序化 训练职员 使建立表的过程制度化
控制图 成份
X-bar, X,
R, s和 mR增加因子
“R”的控制表因子 (对于“S”图相类似的表，查找 AIAG或其他质量参考材料。）
Subgroup Size 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
Chart for Averages
-
2.004
2.704
0.076
1.924
2.874
0.136
1.864
2.970
0.184
1.816
3.078
0.223
1.777
3.173
0.256
1.744
3.258
0.283
1.717
3.336
0.3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ7
1.693
3.407
0.328
1.672
3.472
0.347
1.653
3.532
0.363
连续数据的控制图
I & mR 表:
个体和移动极差。与X-bar & R 表相似。这个表画 出每个个体的信息（子组大小为一）和移动极差，而
不是将子组全部时间的均值和极差列表。是操作员使
用的极其简单的
Ｉ: UCLI-bar = I + E2R LCLI-bar = I - E2R
SPC提升篇(奔马).pptx
❖ 个別值与移动极差控制图( X Rmchart) 样本组数n=1
计数值控制图:控制图所依据的数据均属于以单位计数者.(如缺点 数、不良數等).
❖ 不良率控制图(P chart) ❖ 不良数控制图(Pn chart) ❖ 缺点数控制图(C chart) ❖ 单位缺点数控制图(U chart)
每个检验批量可不一致
19
五、制程控制与制程能力
1.制程控制
不受控
(存在特殊原因)
範圍 →
受控
(消除了特殊原因)
20
範圍 →
2.制程能力
受控，能力符合要求
(普通原因造成的变异已減少) 規格下限 →
← 規格上限
範圍 →
受控，能力不符合要求
(普通原因造成的变异太大)
21
3.制程控制与制程能力矩阵
類別
制程能力 可接受 制程能力 不可接受
每个检验批量应一致 每个检验批量应一致 每个检验批量可不一致
33
6.2、按控制图的用途分类
❖分析用控制图：
根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，
画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。
如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采
取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图
24
9/7
9/7
9/9
9/10
9/11
9/13
9/13
2.控制图样式
78. 5 78. 4 78. 3 78. 2 78. 1 78. 0 77. 9 77. 8
0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0
9/15
9/16
9/17
9/19
SPC课程教材-PPT文档资料
UCL=D4R=(2.115)(3.29)=6.958 CL=R=3.29 LCL=D3R=(0)(3.29)=0
X - R 管制圖例題
R管制圖 -NEW
8
7
6.958
6
5
4 3
3.290
2
1
0
0.000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
X - R 管制圖例題
<續> 新的R管制圖可使所有樣本點於管制界限內，因此
平均數與全距管制圖 (X - R Chart) 平均數與標準差管制圖(X - S Chart)
計數管制圖
管制圖的種類：
計數管制圖(Attribute Control Chart)： 量測的品質特性為計數值 如：缺點數、不良品數…等等
不合格率管制圖(P Chart) 不合格品數管制圖(NP Chart) 不合格點數管制圖(C Chart) 單位不合格點數管制圖(U Chart)
6 22 20 18 18 19 19.40 4 7 18 20 19 18 20 19.00 2 8 20 18 23 20 21 20.40 5 9 21 20 24 23 22 22.00 4 10 21 19 20 20 20 20.00 2
19 20 19 23 20 19 20.20 4 20 22 21 21 24 22 22.00 3 21 23 22 22 20 22 21.80 3 22 21 18 18 17 19 18.60 4 23 21 24 24 23 23 23.00 3
1
4
0.100 9
0
0.000 17
2
0.050
2
3
0.075 10
X - R 管制圖例題
R管制圖 -NEW
8
7
6.958
6
5
4 3
3.290
2
1
0
0.000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
X - R 管制圖例題
<續> 新的R管制圖可使所有樣本點於管制界限內，因此
平均數與全距管制圖 (X - R Chart) 平均數與標準差管制圖(X - S Chart)
計數管制圖
管制圖的種類：
計數管制圖(Attribute Control Chart)： 量測的品質特性為計數值 如：缺點數、不良品數…等等
不合格率管制圖(P Chart) 不合格品數管制圖(NP Chart) 不合格點數管制圖(C Chart) 單位不合格點數管制圖(U Chart)
6 22 20 18 18 19 19.40 4 7 18 20 19 18 20 19.00 2 8 20 18 23 20 21 20.40 5 9 21 20 24 23 22 22.00 4 10 21 19 20 20 20 20.00 2
19 20 19 23 20 19 20.20 4 20 22 21 21 24 22 22.00 3 21 23 22 22 20 22 21.80 3 22 21 18 18 17 19 18.60 4 23 21 24 24 23 23 23.00 3
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【培训课件】SPC培训资料50页PPT
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
【培训课件】SPC培训资料
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会-- 马钉路 德。
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19
五、制程控制与制程能力
1.制程控制
不受控
(存在特殊原因)
範圍 →
受控
(消除了特殊原因)
20
範圍 →
2.制程能力
受控，能力符合要求
(普通原因造成的变异已減少) 規格下限 →
← 規格上限
统计过程控制 SPC
1
課程大綱
1. SPC的背景
2. SPC的定义
3. SPC的目的
4. 波动
5. 制程控制与制程能力
6. 控制图基础知识
7. 计量值控制图
8. 计数值控制图
9. 控制图的效用
10. 使用控制图的注意事项
2
一、SPC背景
❖ SPC是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。因 其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为 实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为 (Statistical Quality Control)。
7
4.SPC 的焦點 → 制程 ( Process ) ❖ 品質變異的大小，也是決定產品優劣的關鍵
制程起伏條件 因
品質異常 果
因
產品優劣
果
8
三.SPC目的
❖ 对异常因素分类和控制，当制程有问题，立即 停止并找出原因，解决异常因素。
❖ 使制程稳定 ❖ 提高制程能力 ❖ 预防品质问题
統計过程控制之目的係持續改善產品 與服務的價值，達到顧客滿意。
直接負責制程的人 員去改善
局部措施改善 對策
牽涉到消除產生变异的特殊原因
可由製程人員直接加以改善
大約可以解決15%之制程上的問題
18
系統措施 → 改善普通原因
普通原因的变异
製程能力分 析可發現
如Ca，Cp， Cpk，及管制 圖上點的變化
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成变异的普通原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
❖ 异常波动：是由特殊(异常/非机遇)原因造成的。 如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良， 操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容 易发现，应该由操作人员发现并纠正。
14
3、普通原因、特殊原因
❖ 普通原因(偶然性,不易識別,不易消除, 大量的) ：
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。
❖ 对制造出良品之事先的设计，掌握与保证 （P+C）
❖ 透过持续不断的改善而成为一流的企业
6
4.SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
SPC 與傳統 SQC 的最大不同點，就是由 Q → P 的轉變
SQC：強調 Quality → 產品的品質，換言之，它是
著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種『既成事 實』。 SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在品質 的源頭 → 制程 ( Process )上。因為制程的起伏變化， 才是造成品質變異 ( Variation ) 的主要根源。
(不可以容許的偏差→要排除)
16
如果制程中， 只有普通原因的變異存在， 則其成品將形成依各很穩定 的分佈，而且是可以預測的
如பைடு நூலகம்制程中，
範圍 →
有特殊原因的變異存在，
則其成品將為不穩定的分佈， 而且是無法預測的
範圍 →
可預測
無法 預測
17
局部措施→改善特殊原因
特殊原因的变异
簡單的統計分 析可發現
如管制圖
“数据”透过“计算”产出“有意义的情 报”.
什么是有意义的情报 例1：拉力强度很好 例2：拉力强度平均为5KG/CM2 例3：大多数产品的拉力强度在5+/-0.6KG
之内 例4：99.73%的产品的拉力强度在5+/-
0.6KG之内
5
3.SPC----是
❖ 统计方法与专业技术的结合（S+P）
❖ 在千头万绪中有效的掌握控制重点（S+C）
❖ 自五十年代以来SPC 在日本工业界的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，使日本跃居世界 质量与生产率的领先地位。
❖ 八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广 应用SPC，并且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000 以及QS9000中也提出了在生产控制过程中应用SPC的要求。
9
製程回饋管制系統模式
製程的聲音
人員 設備 材料 方法 環境
統計方法
作業方式 / 產品或服務
資源混用方式
輸入
製程/系統
顧客的聲音
輸出
顧 客
辨識變化的 需求與期望
10
四、波动：
波动是指在现实生活中没有两件东西是完全一样 的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具 ，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同 一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产 品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸等）总 是有差异，这种差异称为波动，公差制度实际上就 是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目 的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。
11
1、波动的原因：
材料
机器
人
环境
测量
方法
波动原因
12
檢測 ─ 容忍浪費 預防 ─ 避免浪費
人 机 法 环 测量
好
原料
PROCESS
测量 结果
不好
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的時候就要把它制造好
13
2、波动的种类:
❖ 正常波动：是由普通(偶然/机遇)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。
(可以容許的偏差)
15
❖ 特殊原因（系统性,易识别,可以消除） ：
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。除非所有 的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它们 将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系 统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输 出将不稳定。
3
二.SPC定义
1.SPC：Statistical Process Control 统计过程 控制
❖ 經由制程中去收集資料，而加以統計分析， 從分析中得以發覺制程的變異，並經由問題 分析以找出異常原因，立即採取改善措施， 使制程恢復正常。並藉由制程能力分析與標 準化，以不斷提昇制程能力。
4
2.统计---是:
五、制程控制与制程能力
1.制程控制
不受控
(存在特殊原因)
範圍 →
受控
(消除了特殊原因)
20
範圍 →
2.制程能力
受控，能力符合要求
(普通原因造成的变异已減少) 規格下限 →
← 規格上限
统计过程控制 SPC
1
課程大綱
1. SPC的背景
2. SPC的定义
3. SPC的目的
4. 波动
5. 制程控制与制程能力
6. 控制图基础知识
7. 计量值控制图
8. 计数值控制图
9. 控制图的效用
10. 使用控制图的注意事项
2
一、SPC背景
❖ SPC是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。因 其用法简简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为 实施品质管制不可缺少的主要工具，当时称为 (Statistical Quality Control)。
7
4.SPC 的焦點 → 制程 ( Process ) ❖ 品質變異的大小，也是決定產品優劣的關鍵
制程起伏條件 因
品質異常 果
因
產品優劣
果
8
三.SPC目的
❖ 对异常因素分类和控制，当制程有问题，立即 停止并找出原因，解决异常因素。
❖ 使制程稳定 ❖ 提高制程能力 ❖ 预防品质问题
統計过程控制之目的係持續改善產品 與服務的價值，達到顧客滿意。
直接負責制程的人 員去改善
局部措施改善 對策
牽涉到消除產生变异的特殊原因
可由製程人員直接加以改善
大約可以解決15%之制程上的問題
18
系統措施 → 改善普通原因
普通原因的变异
製程能力分 析可發現
如Ca，Cp， Cpk，及管制 圖上點的變化
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成变异的普通原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
❖ 异常波动：是由特殊(异常/非机遇)原因造成的。 如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良， 操作者不熟练等。异常波动造成的波动较大，容 易发现，应该由操作人员发现并纠正。
14
3、普通原因、特殊原因
❖ 普通原因(偶然性,不易識別,不易消除, 大量的) ：
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。
❖ 对制造出良品之事先的设计，掌握与保证 （P+C）
❖ 透过持续不断的改善而成为一流的企业
6
4.SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
SPC 與傳統 SQC 的最大不同點，就是由 Q → P 的轉變
SQC：強調 Quality → 產品的品質，換言之，它是
著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種『既成事 實』。 SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在品質 的源頭 → 制程 ( Process )上。因為制程的起伏變化， 才是造成品質變異 ( Variation ) 的主要根源。
(不可以容許的偏差→要排除)
16
如果制程中， 只有普通原因的變異存在， 則其成品將形成依各很穩定 的分佈，而且是可以預測的
如பைடு நூலகம்制程中，
範圍 →
有特殊原因的變異存在，
則其成品將為不穩定的分佈， 而且是無法預測的
範圍 →
可預測
無法 預測
17
局部措施→改善特殊原因
特殊原因的变异
簡單的統計分 析可發現
如管制圖
“数据”透过“计算”产出“有意义的情 报”.
什么是有意义的情报 例1：拉力强度很好 例2：拉力强度平均为5KG/CM2 例3：大多数产品的拉力强度在5+/-0.6KG
之内 例4：99.73%的产品的拉力强度在5+/-
0.6KG之内
5
3.SPC----是
❖ 统计方法与专业技术的结合（S+P）
❖ 在千头万绪中有效的掌握控制重点（S+C）
❖ 自五十年代以来SPC 在日本工业界的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，使日本跃居世界 质量与生产率的领先地位。
❖ 八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广 应用SPC，并且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000 以及QS9000中也提出了在生产控制过程中应用SPC的要求。
9
製程回饋管制系統模式
製程的聲音
人員 設備 材料 方法 環境
統計方法
作業方式 / 產品或服務
資源混用方式
輸入
製程/系統
顧客的聲音
輸出
顧 客
辨識變化的 需求與期望
10
四、波动：
波动是指在现实生活中没有两件东西是完全一样 的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具 ，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同 一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产 品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸等）总 是有差异，这种差异称为波动，公差制度实际上就 是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目 的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。
11
1、波动的原因：
材料
机器
人
环境
测量
方法
波动原因
12
檢測 ─ 容忍浪費 預防 ─ 避免浪費
人 机 法 环 测量
好
原料
PROCESS
测量 结果
不好
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的時候就要把它制造好
13
2、波动的种类:
❖ 正常波动：是由普通(偶然/机遇)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。
(可以容許的偏差)
15
❖ 特殊原因（系统性,易识别,可以消除） ：
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。除非所有 的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它们 将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系 统內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输 出将不稳定。
3
二.SPC定义
1.SPC：Statistical Process Control 统计过程 控制
❖ 經由制程中去收集資料，而加以統計分析， 從分析中得以發覺制程的變異，並經由問題 分析以找出異常原因，立即採取改善措施， 使制程恢復正常。並藉由制程能力分析與標 準化，以不斷提昇制程能力。
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2.统计---是: