spc中级统计分析管理工具
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。
SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。
SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。
控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。
控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。
过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。
规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。
SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。
2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。
3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。
4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。
5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。
6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。
SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。
此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。
未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。
总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。
SPC统计的基本方法
SPC统计的基本方法引言SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种利用统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的管理方法。
它可以帮助组织识别过程中的异常和变异，并采取相应的措施来提高过程的质量和效率。
本文将介绍SPC统计的基本方法，包括控制图的构建、样本采集和数据分析等方面。
1. 控制图的构建控制图是SPC统计过程控制的核心工具，它以时间为横轴，以过程的关键指标为纵轴，用来观察过程的变化情况和异常情况。
控制图通常分为以下两种类型：1.1. 均值控制图均值控制图主要用于监控过程的平均值是否稳定。
常用的均值控制图包括X-Bar控制图和R控制图。
其中，X-Bar控制图用来监控样本均值的变化情况，R控制图用来监控样本范围的变化情况。
1.2. 变差控制图变差控制图主要用于监控过程的变异是否稳定。
常用的变差控制图包括S控制图和P控制图。
其中，S控制图用来监控样本标准差的变化情况，P控制图用来监控不良品率的变化情况。
2. 样本采集样本采集是SPC统计过程控制的重要环节，正确的样本采集方法可以保证统计数据的准确性和可靠性。
以下是一些常见的样本采集方法：2.1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机地选取一定数量的样本进行测量和分析。
这种方法可以保证样本的代表性，从而得到准确和可靠的统计结果。
2.2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某些特征进行划分，然后在每个层次内分别进行随机抽样。
这种方法能够保证各层次的样本数量平衡，从而提高统计结果的准确性。
2.3. 故障抽样故障抽样是指在发生异常或故障时及时采集样本进行分析。
这种方法可以帮助组织及时发现和解决问题，从而避免对产品质量和生产效率的影响。
3. 数据分析数据分析是SPC统计过程控制的关键步骤，通过对采集到的数据进行分析可以帮助组织了解过程的稳定性和一致性情况。
以下是一些常用的数据分析方法：3.1. 均值分析通过计算均值和标准差等统计指标，对过程的平均水平和稳定性进行分析。
spc分析
spc分析SPC分析是过程能力评估的一种重要工具，它通过统计方法来分析生产过程中的变异性，帮助企业进行质量管理和改进。
SPC （Statistical Process Control）即统计过程控制，通过收集并分析数据，可以查明过程中的特殊原因和常规原因，从而制定相应的改进措施。
本文将详细介绍SPC分析的原理、方法和应用，并举例说明其在实际生产中的作用。
一、SPC分析的原理SPC分析的基本原理是利用统计学中的时间序列分析和假设检验方法，对过程中的数据进行分析和判断。
其核心思想是通过充分收集过程数据，并利用统计学方法来理解这些数据的变异性，从而判断过程的稳定性和能力。
SPC分析中的两个基本概念是特殊原因和常规原因。
特殊原因是指能够明确识别和解释的不确定因素，如机器故障、材料变异等；常规原因是指难以明确识别和解释的不确定因素，通常是由多种因素共同作用导致的。
SPC分析的目标是通过排除特殊原因，控制常规原因，使过程达到稳定状态，并在此基础上进一步提高过程能力。
二、SPC分析的方法SPC分析的方法包括数据收集、数据分析和过程改进三个关键步骤。
1. 数据收集：首先要明确数据收集的目的和要求，确定收集的数据类型和数据的时间间隔。
数据可以通过各种手段进行收集，如传感器、检测设备等。
而数据的时间间隔则取决于过程的特点和要求，可以是实时采集或者离散采样。
2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，主要包括描述性统计和控制图分析。
描述性统计可以用来了解数据的分布情况、均值、方差等统计指标，以及特殊原因的存在与否。
控制图分析则可以通过绘制控制图，判断过程的稳定性和能力。
控制图是SPC分析的核心工具之一，常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等。
通过绘制控制图，可以将过程数据以图形方式展示，并根据控制线的规则，判断过程是否处于稳定状态，是否存在特殊原因。
3. 过程改进：在分析数据的基础上，根据发现的问题和异常，制定相应的改进措施。
SPC统计分析方法
SPC统计分析方法SPC（Statistical Process Control）是一种使用统计方法来分析和控制过程的质量管理工具。
它利用统计分析的方法来监测和评估过程的偏差和变异性，以确保产品和服务的质量能够满足规定的要求。
1.数据采集和记录：SPC的第一步是采集和记录相关的过程数据。
这些数据可以是产品的尺寸、重量、时间、温度等等。
数据可以通过手工记录、传感器、计算机软件等方式进行采集。
2.数据的统计分析：采集到的数据可以通过统计分析方法进行处理和分析。
常用的统计分析方法包括平均值、标准差、方差、直方图、控制图等等。
这些分析方法可以帮助我们了解过程的变异性和偏差情况。
3.控制图的应用：控制图是SPC中最常用的工具之一，用于帮助监测和评估过程的稳定性和变异性。
控制图通过绘制过程数据的变化情况，分析是否存在特殊原因或常规原因造成的变异，以便及时采取措施进行调整和改进。
4. 过程能力分析：过程能力指标是衡量过程稳定性和能力的重要指标。
过程能力分析可以帮助我们了解过程的偏差和变异性是否在规定的要求范围内。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk等。
5.故障分析和改进：当过程数据分析发现过程存在问题时，我们可以使用SPC方法进行故障分析和改进。
通过分析问题的原因，我们可以采取相应的改进措施来消除问题，并确保过程的稳定性和可靠性。
6.持续改进：SPC方法是一个持续改进的过程。
通过持续地采集和分析过程数据，我们可以不断地改进过程，提高产品和服务的质量。
持续改进的目标是通过减少变异性来提高过程的效率和一致性。
在使用SPC统计分析方法时1.数据的选择和采集要准确可靠，确保具有代表性和一致性。
2.分析过程中要考虑数据的分布情况，选择适合的统计方法和指标进行分析。
3.控制图的绘制和分析要正确，及时发现和纠正过程中的问题。
4.关注关键的过程能力指标，确保过程能够满足规定的要求范围。
5.制定改进计划和措施，并跟踪和评估改进的效果。
SPC统计的基本理念
SPC统计的根本理念引言SPC〔Statistical Process Control〕统计过程控制，是一种通过统计方法监控和控制过程稳定性的质量管理工具。
它基于一系列统计技术，用于监测生产过程中的变异性，并通过及时采取纠正措施来确保产品质量的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC统计的根本理念和核心概念。
1. 数据收集SPC统计的根本理念之一是通过数据收集来了解和监控过程的变异性。
数据可以从生产过程中得到，可以是来自样本的测量数据，也可以是来自过程的自然变异数据。
数据收集应该是持续的、定期的，并以一致的方式进行。
这样，通过收集到的数据，可以分析过程的特性和性能。
2. 变异性的认知SPC统计的根本理念还包括对变异性的认知。
一个生产过程中会存在两种类型的变异性：常见性变异和特殊性变异。
常见性变异是由于过程内的原因所引起的，相对稳定、可预测，并可以通过常规的管理方法控制。
特殊性变异那么是由于特殊原因引起的，通常是异常的、非常特别的，不属于正常过程变异的一局部。
SPC的目标是通过对常见性变异的监控，及时发现和纠正特殊性变异。
3. 统计过程控制方法SPC统计过程控制方法是SPC统计的核心概念之一。
它基于统计学原理和方法，通过建立控制图来识别过程的控制状态。
常见的控制图包括X-bar图、R图、S图等，它们能够直观地显示出过程中的常见性变异，并通过设定上下控制限来判断过程是否处于控制状态。
X-bar图是一种平均值控制图，它显示了一系列样本的平均值，可以监控过程的中心线变化。
R图是一种范围控制图，它表示了一系列样本的极差，用于监控过程的变异性。
S图是一种标准偏差控制图，类似于R图，但用于非常度量数据的情况。
通过对这些控制图的分析，可以快速发现过程中的异常情况，并及时采取纠正措施。
4. 过程改良和持续改良SPC统计的根本理念还包括通过过程改良和持续改良来提高产品质量和过程的稳定性。
一旦发现过程中的异常情况，应该及时采取纠正措施，以确保过程回到控制状态。
spc管理规定
spc管理规定一、目的和范围SPC（统计过程控制）是一种基于数据分析和统计方法的质量管理工具，旨在帮助组织实现过程稳定性、持续改进和产品质量提升。
本管理规定适用于所有有关SPC的流程和活动，并旨在确保有效的SPC 实施和管理。
二、术语和定义1. SPC: 统计过程控制（Statistical Process Control），是通过对过程的实时监控和统计分析，确保过程处于预期状态，并可及时发现和纠正异常情况的质量管理方法。
2. 过程能力指数: 衡量一个过程的稳定性和一致性的统计指标，常用的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk。
3. 控制图: 用于展示过程数据变化和异常情况的统计图表，常见的控制图有x-bar和R图、x-bar和s图、P图和C图等。
4. 规格限制: 产品或过程所需满足的上下限要求。
5. 样本: 从过程中随机选取的一组数据用于分析和判断过程状态。
三、SPC实施要求1. 测量与数据收集要求(1) 所有关键过程的测量点和方法应当明确定义，测量设备的校准要求和频率应合理设定并执行，确保数据的准确性和可靠性。
(2) 按照规定的采样计划和频率，进行数据收集和记录，并确保数据的完整性和及时性。
2. 控制限规定(1) 确定过程的规格限制，并根据规格限制计算过程能力指数，确保过程在可接受的范围内。
(2) 确定控制图的中心线和控制限，中心线应设定为过程的目标值或历史的中心值，控制限应根据过程稳定性和能力指数来确定。
3. 控制图使用规定(1) 选择适当的控制图类型和参数，如x-bar和R图适用于连续数据，P图和C图适用于计数数据。
(2) 根据采样计划，及时绘制控制图，并进行及时的分析和判断，发现异常情况及时采取纠正措施。
4. 异常处理要求(1) 当控制图中的点超出控制限时，表示过程出现异常，需要立即停止生产并进行分析，确定异常原因并采取相应措施。
(2) 一旦异常原因排除，应及时对过程进行重新检验，并重新绘制控制图，确认过程恢复到正常状态后方可继续生产。
spc统计过程控制与管制图
SPC统计过程控制与管制图1. 简介SPC〔Statistic Process Control〕是指通过统计方法对生产过程进行过程控制和管制的一种方法。
SPC通过收集和分析过程中的数据，帮助企业发现和解决问题，并实现过程的稳定和改良。
在SPC中，管制图是一种常用的工具，用于判断过程是否处于统计控制之中。
2. 管制图的根本原理管制图是一种时间序列图，通过将样本数据的均值、极差等统计量绘制在图上，以便直观地了解过程的稳定性。
在管制图中，通常会画出上下控制限以及中心线，用于判断过程是否处于统计控制之中。
管制图有多种类型，常用的包括： - 平均数管制图〔Xbar-R图〕：用于监控过程的平均数和极差 - 均值管制图〔X图〕：用于监控过程的平均数 - 极差管制图〔R图〕：用于监控过程的极差 - 标准差管制图〔S图〕：用于监控过程的标准差 - P图：用于监控过程的不良品率 - C 图：用于监控过程的不良品数3. 构建管制图的步骤构建管制图的步骤如下： 1. 收集数据：根据需要监控的指标，收集足够的样本数据。
2. 计算统计量：根据收集到的数据，计算出相应的统计量，如平均数、极差、标准差等。
3. 绘制管制图：根据统计量，绘制出相应的管制图，包括上下控制限和中心线。
4. 分析管制图：通过分析管制图中的数据点是否超出控制限，判断过程是否处于统计控制之中。
5. 做出改良：如果过程处于统计控制之外，需要分析可能的原因并采取相应的改良措施。
4. 管制图的应用管制图广泛应用于制造业和效劳业中的质量管理过程中。
通过使用管制图，企业可以实现以下目标： - 及时发现生产过程中的异常情况，减少不良品率； - 保持生产过程的稳定性，提高生产效率； - 通过长期监控数据，找出改良生产过程的方向。
5. 管制图的本卷须知在使用管制图时，需要注意以下几点： - 样本数据应该具有一定的随机性，否那么可能会影响对过程稳定性的判断。
- 控制限的选择需要根据实际情况进行调整，不同的管制图有不同的选择方法。
SPC统计作用与用途
SPC统计作用与用途什么是SPC统计？SPC统计（Statistical Process Control）是一种管理工具，用于监控和控制过程的质量。
通过收集、分析和解释数据，SPC统计能帮助组织改进其过程，减少变异性，并提高产品和服务的质量。
SPC统计使用统计方法，而不是依赖于直觉或猜测。
通过收集生产过程中的数据，SPC统计可以绘制控制图来观察过程是否处于可接受的控制范围内。
当过程处于控制状态时，意味着过程是稳定的，并且其产出符合预期。
当过程超出控制范围时，可能存在特殊原因或非随机变异，需要采取相应措施进行改进。
SPC统计的作用SPC统计的作用主要体现在以下几个方面：1. 过程监控SPC统计通过收集和监控过程数据，能够及时发现过程的变异性，并提供实时反馈。
通过分析控制图，操作人员可以快速判断过程是否在控制范围内。
当过程处于控制状态时，不需要采取特殊措施；当过程超出控制范围时，需要及时调整和改进过程，防止进一步的不良品产生。
2. 缺陷预防SPC统计通过收集和分析过程数据，可以帮助组织预测潜在问题并采取预防措施。
通过监控关键过程指标（KPI），例如产品尺寸、重量或颜色的变异性，可以确定过程是否存在潜在的质量问题。
通过及时调整和改进过程，可以避免不良品的产生，提高生产效率和客户满意度。
3. 质量改进SPC统计通过收集和分析过程数据，可以帮助组织识别影响产品质量的主要因素，并针对这些因素进行改进。
通过使用统计工具和技术，例如直方图、散点图和回归分析，可以确定关键变量之间的相互关系，并找到改善质量的最佳方法。
通过优化关键过程参数，可以降低变异性，提高产品质量，并实现持续改进。
4. 决策支持SPC统计通过提供准确的数据和分析结果，可以帮助组织做出更明智的决策。
通过对过程数据的监控和分析，管理人员可以了解过程的状态和趋势，并基于数据来做出决策。
SPC统计可以提供关键绩效指标和统计报告，帮助管理人员监督和评估过程，以便做出正确的决策。
SPC-统计方法分析
SPC-统计方法分析引言SPC（Statistical Process Control）是一种通过使用统计方法来监控和控制过程稳定性的质量管理技术。
它可以帮助企业分析和改进生产过程，降低不合格品率，提高生产效率和质量水平。
本文将介绍SPC的基本概念、统计方法分析的步骤和应用案例。
SPC的概念SPC是一种基于统计的质量控制方法，通过统计数据的收集、处理和分析，来评估生产过程的变异性，从而实现过程的稳定性和可控性。
它主要包括以下几个要素：1.过程监控：SPC通过采集实时数据进行监控，及时发现过程中的异常变化，以便及时采取控制措施。
2.统计分析：SPC使用统计方法对数据进行分析，以了解过程的性能和变异情况，从而判断过程是否稳定。
3.控制图：控制图是SPC的核心工具，通过绘制过程数据和控制限线，可以直观地观察过程的稳定性，并判断过程是否受到特殊因素的影响。
统计方法分析步骤统计方法分析是SPC中的核心环节，它包括以下几个基本步骤：1.数据收集：首先需要收集与待分析过程相关的数据，可以是产品质量数据、生产参数数据等。
数据可以通过手工记录或自动化采集系统获取。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和清洗，去除异常值和重复数据，并进行数据格式转换，以便后续的统计分析。
3.描述性统计分析：通过计算数据的基本统计量，如均值、标准差、中位数等，来描述数据的集中趋势和分散程度。
4.绘制控制图：根据数据的特点选择适用的控制图类型，并根据统计分析结果绘制控制图。
常用的控制图类型包括X-bar图、R图、p图、np图等。
5.控制图分析：根据控制图的规则和判断标准，分析控制图中的数据点是否落在控制限内，判断过程是否稳定。
特殊因素的存在可能导致控制图出现异常情况，需要进行进一步的原因分析和改进措施的制定。
6.过程改进：根据统计分析和控制图的结果，对过程进行改进，找出并消除导致异常情况的根本原因。
应用案例以下是一个使用SPC进行统计方法分析的应用案例：某工厂生产的产品在尺寸方面存在一定的偏差，为了提高产品的质量稳定性，工厂决定使用SPC进行分析和改进。
SPC分析操作指引
SPC分析操作指引SPC（Statistical Process Control）是一种基于统计方法管理和改进过程稳定性的质量控制工具。
通过收集并分析数据，SPC帮助我们识别特殊原因变异，并采取相应的措施以确保生产过程符合预期的质量标准。
下面是SPC分析的操作指引，以帮助你正确地应用SPC来改进你的质量管理系统。
1.确定关键过程特性：首先，你需要明确你要分析的关键过程特性。
这些特性通常与产品的质量相关，例如尺寸、重量、温度等。
确保你选择的特性在生产过程中是可测量且有意义的。
2.收集数据：为了进行SPC分析，你需要收集足够的数据来描述你要控制的过程。
数据可以通过直接测量、抽样、测试或其他有效的方法获得。
确保数据的准确性和可靠性，可通过标准化检测方法、准确的测量设备等手段来实现。
3. 绘制控制图：控制图是SPC分析的主要工具。
它通过绘制过程特性的变化图表来显示过程的稳定性和变异性。
根据数据的类型和特性，选择合适的控制图，常见的有X-bar、R、S等。
将收集到的数据绘制到控制图上，并分析控制图中的模式、异常点等信息。
4.确定过程稳定性：通过观察控制图，判断过程是否稳定。
过程稳定意味着特殊原因变异得到控制，数据的变化只是由普通原因引起的。
控制图上的数据点应均匀地分布在控制线附近，没有趋势、周期性或突变等异常情况。
5.计算基本统计指标：除了绘制控制图外，还可以计算一些基本的统计指标来更全面地了解过程的表现。
常用的统计指标包括平均值、标准差、变异系数等。
这些指标可以与控制线上下限进行比较，以评估过程的稳定性和符合度。
6.识别特殊原因变异：如果在控制图上出现异常情况，即数据点超出了控制限，说明可能存在特殊原因的变异。
特殊原因可能包括设备故障、操作错误、材料问题等。
针对异常情况，应及时进行分析，并采取纠正措施以消除特殊原因的影响。
7.持续监控和改进：SPC分析是一个持续的过程，应该通过定期收集和分析数据来监控过程的稳定性，并进一步优化质量控制方法。
SPC(统计过程控制)：基本概念及在质量管理中的作用介绍
SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。
它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。
SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。
1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。
自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。
1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。
其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。
二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。
首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。
其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。
再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。
2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。
通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。
此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。
五大工具-SPC
五大工具-SPC
接上页 对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值（X） 的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值与最小值的
差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的2倍。 （ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上 1个刻度代表0.02英寸）
读数 5
173 173 172 175 175 173 172 169 175 175 172 170 173 171 171 175 173 171 174 170 175 172 172 175 173 171 170 170 173
C
读数之和 读数数量
R=最大值-最小值
174 2
175 3
175 5
措施选择不当的后果
五大工具-SPC
何时需要采取措施? 何种过程控制和过程能力能接受？
技术状 态满足
要求
可 接 受
受控
非受控
Ⅰ 理想状态—过程处于控 Ⅲ 过程满足要求可被接受，
制状态，满足要求的能力是 但不受控.如果特殊原因已确
可接受的
定但难以以经济的方式予以
消除, 过程也可能被顾客接受
不可 接受
Ⅱ 过程虽然受控，但是由 Ⅳ 过程既不受控，也不可接 普通原因引起的变化过多， 受，普通和特殊原因引起的 必须减少。短期来讲可以通 变差都必须被减少。100%检 过100%检查以保护客户 查并采取措施稳定过程
▲ 特殊原因——指并不永远作用于过程而 引起变化的任何因素,间断的
程输出的所有单值
• 处于统计控制状态的稳定系统(受控) • 过程的输出是可预测的
• 如果存在特殊原因，过程输出随时间进程 将不是稳定的(不受控)
SPC统计运用及品管实务工具
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6
基礎統計運用概念
SPC统计运用及品管实务工具
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7
變異(Variation)
當我們從一過程中搜集數據,會發現數據不會永 遠相同,因為變異(Variation)在過程中隨時存在
製造流程
Step 1
Step 2
Step 3
Process Output
Methods Materials Environment People Equipment Information
統計運用及品管實務工具
資料數據 基礎統計運用概念 生產製造環境 實用具質統計工具 製程能力分析與SPC統計製程控制
SPC统计运用及品管实务工具
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資料及數據
SPC统计运用及品管实务工具
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2
你想瞭解什麽?
資訊源:
● 文字 (A to Z) ● 圖示 ● 口頭 ● 數位 (0-9)
數據
分組 離散型
99-100%
90-98%
60-75%
m-s m m-2s m-3s
m+s m+2s m+3s
SPC统计运用及品管实务工具
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21
Shape (形狀)
The shape of a distribution can be described by skewness 歪斜 (denoted by 1) and by kurtosis凹凸平坦 (denoted by 2).
• 連續型資料 • 百分比關係 • 可應用演算法多數公式
例子
• 分類 • 標簽
• 第一、第二、第三 • 相對高度 • 字母順序 • 1<2<3<4 • 溫度計 • 刻度盤
spc中级统计分析管理工具
直方图 • 切边型（断裂型）
– 说明:有一端被切断
– 结论：原因为数据经过全检过，或制程本身有经过 全检过，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则 切边在靠近右边形成
直方图
• 离岛型 – 说明:在右端或左端形成小岛. – 结论: 测定有错误，工程调节错误或使用不同原料所 引起。一定有异常原因存在，只在去除，即可合乎 制和要求，制出合规格的制品
· 第 3 个星期的直径范围约为 4.9 到 8.8
箱图——四分位数
• Q例7四 数 的1,:如分，重QQ9计11,位可要算，==1X1数以前k6/对k=2，是快期,(×n3于否将速步+(6X1则数评骤,以[)I/N据估。43T,(下9k如样 数)-,1果数本据]+4X结分集5据[I,N果成的T4：(是k四展5)+1整,个开])4。数相和6，等中, 那4部心8么分趋, 的势51值–，。这利是用了四解分数位据 求：
直方图
• 高原型
– 说明:形状似高原状。 – 结论: 不同平均值的分配混在一起，应层别
之后再做直方图比较
直方图
• 双峰型
– 说明:有两个高峰出现.
– 结论: 有两种分配相混合，例如两部机器或两家不同 供应商，有差异时，会出现此种形状，因测定值受 不同的原因影响，应予层别后再作直方图
直方图
• 偏态型（偏态分配）
数据的分类和特点
1）连续的读数，不一定是整数，一般需要专用
的据• 量压具力、泵仪器的进一行组测读量数后(读M数pa—)：—计量性的数 – 200，215.3，211.5，218.2，220
• 产品表面刮伤数（处）：
2）不–连1，续的5，数3据，，6自，然8数，，1一0 般通过计数得到
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P< α 拒绝H0 接受HA
接受H0 拒绝HA
什么是α、β和P???
几个基本概念
• 置信度：估计的可信程度。
• 置置信信下区限间：对于随机变量θ，如果θ1（x1，置信上限 x2，…xn)、θ2 （x1，x2，…xn)是来自于样本观测 值的两个统计量，存在一个概率1-α，使得
ON
，不一定需要专用的量具、仪器来测量——计
数性的数据
OFF
统计分析的关键参数
×δ ？
中级统计分析中的关键参数
• 计量性数据
– 度量分布位置的参数
• 均值 • 中位数 • 众数
– 度量离散程度的参数
• 标准差 • 极差
• 计数性数据
– 度量分布中的比例
– 度量分布中的比率
中级统计分析技术应用
可视化工具
直方图-示例与观察
• 用于检查样本数据的形状和分布情况。 • 直方图将样本值划分为许多称为区间 的间隔。条形表示落于每个区
间内的观测值的数量（频率）。
• 示例： • 您为一家洗发精制造商工作，您需要确保瓶盖的紧固程度适当。如
果瓶盖扣得过松，则有可能在装运过程中脱落。如果扣得过紧，消 费者可能很难打开（尤其是在洗浴过程中）。 • 您随机抽取一些瓶子样本，并检测打开瓶盖所需的扭矩。创建一个 直方图来评估数据并确定样本与目标值 18 的接近程度。
5 598 8
EX. 599.99 597.60 600.10 601.60
9 5599990.2444601.2 598.4 599.2 598.8
9 599
(2) 600 02
9 600 8
8 601 022244
2 601 66
散布图
• 用于通过相对于一个变量绘制另一个变量来图示说 明两个变量之间的关系。
• 4 591 • 5 5386 • 6 603
作业题
茎• 叶如图果显示数: 字EX为. 小数怎么做法呢？
茎叶图 EX. N = 20
叶•单6位01= .04.10601.6 598.0 601.4 599.4
1 6590706.0 600.2 601.2 598.4 599.0
4 6590810.424 601.0 变6量00平.8均值59最7小.6值 6中0位1数.6 最大值
直方图 • 切边型（断裂型）
– 说明:有一端被切断
– 结论：原因为数据经过全检过，或制程本身有经过 全检过，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则 切边在靠近右边形成
直方图
• 离岛型 – 说明:在右端或左端形成小岛. – 结论: 测定有错误，工程调节错误或使用不同原料所 引起。一定有异常原因存在，只在去除，即可合乎 制和要求，制出合规格的制品
Q2–: 计下四算分k=位2(数n+(1Q)1/4)2,如5%果的结数果据是小整于数等，于那此么值。
Q结––果1QQ第5,如Q022二%==下2X1个的/,：k2，四Q数×分否据3(X位则,小[IN数I于QT(k(等)RQ-1于2]+。)X中此[I位值NT数。(k)+。1])。
Q3–:计上算四k分=位3(数n+1(Q)/34),7如5%果的结数果据是小整于数等，于那此么值。 ••QQ–12QQ四此（=33，分中==1X14它位位/.k22，跨间数×5越距否）(X数下则=[IN据四4T(中分2k)-1位间]+部数X[分与INT，上(k)即四+1]分)5。0位%数。之间的距离 (Q3-Q1)；因 •Q3 = 46.50 I•Q四R分: Q位3间-Q距1 = 46.50 - 14.25，或 32.25
直方图
• 高原型
– 说明:形状似高原状。 – 结论: 不同平均值的分配混在一起，应层别
之后再做直方图比较
直方图
• 双峰型
– 说明:有两个高峰出现.
– 结论: 有两种分配相混合，例如两部机器或两家不同 供应商，有差异时，会出现此种形状，因测定值受 不同的原因影响，应予层别后再作直方图
直方图
• 偏态型（偏态分配）
单样本 圆点图 箱式图 直方图
茎叶图
位置检验(正态假设) 单样本t检验
位置检验(无分布假 设)
Fisher检验 Wilcoxon检验
变异检验
单样本Х2检验
比例检验 比率检验
单样本 比例
柏松比率检验
双样本
散布图 圆点图
箱式图
数据类型
成对样本
等值线 Tukey 均值 差异分析
多个样本 多变量 散点图 圆点图
中级统计分析
Senior Process Statistical Analysis
统计过程分析
基础知识
数据统计分析目的和作用
• 数据
63 60 64 62 63 64 63 62 66 64 60 62 61 65 62 63 66 63 67 64 63 62 65 63 65 61 62 64 63 61
点图-多变量 示例
解释结果
机• 器您2 的生产公的司管在件2的台直机径器在上各周生似产乎塑都料比管较件稳，定您。想但是检，验机管器件1直生径产的的一管致件性的直。 径变您异性要每测周量都2在台增机加器：在 3 周内生产的管件，每周各测量 10 个管件。创 · 第建1一个个星内期部的含直组径（范按围约机为器4分.3组到每5个.2 星期的符号）的点图来检验分布情 · 第况2。个星期的直径范围约为 5.0 到 7.0
• 散点图也可用于绘制随时间变化的变量。
分组 简单形式 （两组数据） 简单+拟合
分组+拟合
散布图-简单 示例
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X 2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 Y 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40
散点图+拟合-示例
• 您很关心公司生产的相机电池是否能够很好地满足顾客的需要。市场 调查显示，如果两次放电之间等待的时间超过 5.25 秒，顾客就会变 得很不耐烦。
茎叶图-基础
• 该图类似于直方图，只不过它不是使用条 形而是使用实际数据值的数字来表示每个 区间（行）的频率
• 比直方图更简单，不用计算
• 可以对数据进行重新组织，直方图不可
• 不用电脑可手工直接进行绘制 • 快速可视化 将数据
45 5 16 6 756
茎叶图-示例
• 55 45 49 66 53 41 58 56 60 63
箱图
• 箱线图（也称为方框须线图）可用来评估和比较样本分布。
最大值:Q3 + 1.5 (Q3 - Q1) Q3:3rd四分位数
Q2:中位数：2nd 四分为数
Q1:1st 四分位数
25% 25% 25%
最小值:Q1- 1.5 (Q3 - Q1)
异常点：箱图两边的胡须长度不 能够超过1.5×(Q3-Q1),超过着 两根胡须的观察值使用不同的符 号表示
假 设 检 验 • 几条生产线不同的生产班次的产品之间有无变异？
• ……
假设检验的流程
定义检验目标 声明原假设:H0 VS HA
选择风险α、β和 样本量n
收集数据并 检验假设
检验统计和置信区间 计算P值
假设的类型示例：
原假设：H0=5， 那么 被择假设可能是:
•单侧：Ha>5 或 •单侧：Ha<5 •双侧：Ha≠5
– 一般情况下，点图比直方图包含的区间更多。 – 每个点都表示单独的观测值（或者少量观测值）。 – 点图对于比较数据组也非常有用。
点图-单变量 示例
• 您为一家洗发精制造商工作，您需要确保瓶盖的紧固程度适当。 如果瓶盖扣得过松，则有可能在装运过程中脱落。如果扣得过紧， 消费者可能很难打开（尤其是在洗浴过程中）。
可视化工具
Visualize Tools
计量性数据的分布可视化
• 圆点图：
– 检查并比较分布
• 箱式图：
– 检查并比较分布 – 比较变量的汇总或单个值
• 直方图
– 检查并比较分布
• 茎叶图
– 检查并比较分布
圆点图
• 使用点图估计数据的形状和中心趋势。点图与直方图 类似，分为多个区间。但是，具有少量数据时，点图 可能比直方图更有用，原因在于：
箱式图
双样本 t 检验
成对样本t 检验 方差分析ANOVA
Tukey 末数检验
Fisher检验
Kruskal-Wallis检验 Wilcoxon检验
Kruskal-Wallis检验
F检验
Bartlett (正态) Levene (无分布假设）
双样本 比例检验或相关
→
P控制图+置信区间
→
→
U控制图+置信区间
·中位数上方较长的上部须线 和较大的方框表明数据略呈 正偏斜分布 - 分布的右尾长于 左尾
箱图示例-多变量
• 绘制前面点图中所用多变量的例子。 • 您的公司2台设备都生产塑料管件，您很关心直径的一致性问题。
您要测量每台机器在 3 周内生产的管件，每周各测量 10 个管件。 创建一个箱线图来检验分布情况。
直方图
• 常见的直方图型态
– 正常型
• 说明:中间高，两边低，有集中趋势. • 结论：左右对称分配（常态分配），显示制程在正常
运转
直方图
• 缺齿型（凹凸不平型） – 说明 ：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，系因 测定值或换算方法有偏差，次数分配不当所形成。 – 结论: ：稽查员对测定值有偏好现象，如对5、10之数 字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽 度不是倍数时亦有此情况
• 您收集了分别使用过不同时间的电池的一个样本，并在每个电池放电 后立即测量了其剩余电压（放电后电压），还测量了各电池再次放电 之前必须等待的时间（放电恢复时间）。创建一个散点图来检查结果。 在 5.25 秒的临界放电恢复时间处包括一条参考线。