SPC补充教材.pptx
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 课程目标：了解SPC的基本概念和作用掌握SPC的基本原理和方法1.2 教学内容：SPC的定义和意义SPC的发展历程SPC的主要组成部分SPC的应用领域和价值1.3 教学方法：讲授法：讲解SPC的基本概念和原理案例分析法：分析实际案例，展示SPC的应用效果1.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC的基本概念和原理案例：实际案例分析1.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC基本概念的理解案例分析报告：评估学生对SPC应用能力的掌握第二章：SPC的组成和原理2.1 课程目标：了解SPC的组成部分和作用掌握SPC的原理和方法2.2 教学内容：SPC的组成部分：数据收集、数据处理、数据分析、决策制定SPC的原理：变异原理、控制图原理、过程能力分析原理2.3 教学方法：讲授法：讲解SPC的组成部分和原理互动教学法：引导学生参与讨论和提问，加深对SPC原理的理解2.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC的组成部分和原理案例：实际案例分析2.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC组成部分和原理的理解小组讨论：评估学生对SPC应用能力的掌握第三章：数据收集与处理3.1 课程目标：掌握数据收集的方法和技巧学会数据处理的基本方法3.2 教学内容：数据收集方法：调查问卷、观察法、实验法数据处理方法：描述性统计、频数分布、图表展示3.3 教学方法：讲授法：讲解数据收集和处理的方法和技巧实践操作法：学生动手操作，进行数据收集和处理3.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：数据收集和处理的方法和技巧数据集：实际数据集进行分析3.5 教学评估：课堂问答：检查学生对数据收集和处理方法的理解数据分析报告：评估学生对数据处理能力的掌握第四章：控制图原理与应用4.1 课程目标：掌握控制图的基本原理学会控制图的绘制和应用4.2 教学内容：控制图的基本原理：随机变异原理、控制限原理控制图的类型：X控制图、R控制图、p控制图、np控制图4.3 教学方法：讲授法：讲解控制图的基本原理和类型实践操作法：学生动手操作，绘制控制图4.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：控制图的基本原理和类型数据集：实际数据集进行分析4.5 教学评估：课堂问答：检查学生对控制图原理的理解控制图绘制报告：评估学生对控制图应用能力的掌握第五章：过程能力分析与改进5.1 课程目标：掌握过程能力分析的方法和技巧学会过程改进的方法和策略5.2 教学内容：过程能力分析方法：过程能力指数、过程稳定性分析过程改进方法：DMC方法、六西格玛方法5.3 教学方法：讲授法：讲解过程能力分析和改进的方法和技巧案例分析法：分析实际案例，展示过程改进的效果5.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：过程能力分析和改进的方法和技巧案例：实际案例分析5.5 教学评估：课堂问答：检查学生对过程能力分析和改进方法的理解案例分析报告：评估学生对过程改进能力的掌握第六章：SPC软件与应用6.1 课程目标：了解SPC软件的作用和功能学会使用SPC软件进行数据分析和过程控制6.2 教学内容：SPC软件的类型和功能：统计软件、控制图软件、过程分析软件SPC软件的操作方法和技巧：数据输入、数据分析、控制图绘制、报告6.3 教学方法：讲授法：讲解SPC软件的类型和功能实践操作法：学生动手操作，使用SPC软件进行分析和控制6.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC软件的类型和功能SPC软件：实际软件进行操作练习6.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC软件作用的understanding软件操作练习：评估学生对SPC软件应用能力的掌握第七章：SPC在制造业的应用7.1 课程目标：了解SPC在制造业的应用背景和重要性掌握SPC在制造业中的应用方法和技巧7.2 教学内容：SPC在制造业的应用背景和重要性：质量控制、成本降低、效率提高SPC在制造业中的应用方法和技巧：过程控制、产品检验、持续改进7.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在制造业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在制造业中的应用效果7.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在制造业中的应用背景和重要性案例：实际案例分析7.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在制造业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在制造业应用能力的掌握第八章：SPC在服务业的应用8.1 课程目标：了解SPC在服务业的应用背景和重要性掌握SPC在服务业中的应用方法和技巧8.2 教学内容：SPC在服务业的应用背景和重要性：客户满意度提高、服务质量改进、运营效率提升SPC在服务业中的应用方法和技巧：服务过程控制、客户反馈分析、持续改进策略8.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在服务业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在服务业中的应用效果8.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在服务业中的应用背景和重要性案例：实际案例分析8.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在服务业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在服务业应用能力的掌握第九章：SPC在医疗行业的应用9.1 课程目标：了解SPC在医疗行业的应用背景和重要性掌握SPC在医疗行业中的应用方法和技巧9.2 教学内容：SPC在医疗行业的应用背景和重要性：患者安全、医疗质量改进、成本控制SPC在医疗行业中的应用方法和技巧：医疗过程控制、医疗错误分析、持续改进策略9.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在医疗行业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在医疗行业中的应用效果9.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在医疗行业的应用背景和重要性案例：实际案例分析9.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在医疗行业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在医疗行业应用能力的掌握第十章：SPC的实施与挑战10.1 课程目标：了解SPC实施的过程和步骤掌握SPC面临的挑战和解决方法10.2 教学内容：SPC实施的过程和步骤：准备阶段、实施阶段、监控阶段、改进阶段SPC面临的挑战：组织文化、员工素质、数据质量、技术支持10.3 教学方法：讲授法：讲解SPC实施的过程和步骤案例分析法：分析实际案例，展示SPC面临的挑战和解决方法10.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC实施的过程和步骤重点和难点解析一、SPC的基本概念和作用：理解SPC的定义、意义、发展历程以及其在各个领域的应用价值。
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
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方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
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下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
《SPC培训内容》PPT课件
n 1 ~ 5 pP
2021/6/10
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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
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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
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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补充教材(PPT 41页)
87
【解】： 通常在設立 與R管制圖時，最好先從R管制圖開始，因為 之管制 界限是由製程變異性來決定，除非製程變異在管制內，否則此管制 界限將不具任何意義。
Step 1：
＝3.48
查表得D4＝2.115，D3＝0 UCLR = ＝2.115×3.48＝7.360 中心線= ＝3.48
LCLR=
＝0
X-bar 管制圖發生混合之原因
混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分 散
可能是 1.兩種以上的原料﹑操作員﹑機器測量工具﹑生產方法交錯使用
X-bar 管制圖發生規則性變化之原因
規則性變化(systematic variable): 管制圖中的點一上一下有秩序的出現 可能是 1.輪班人員不同 2.測試儀器不同 3.裝配線不同 4.抽樣行為呈有規則性變化
P管制圖發生趨勢之原因
趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降 可能是
1.某些零件逐漸鬆動或磨耗 2.多種原料混合使用 3.工具與夾治具逐漸磨損 4.操作員學習中 5.維修技術不良 6.製造現場之環境髒亂
P管制圖發生混合之原因
混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分 散
移動全距
7.7 3.9 6.2 3.3来自8.1 9.9 0.8 1.9 7.8 1.1 5.8 2.5 10.2 0.9 5.2 5.1 7.7 6.2 1.7 5.053
【解】 此20批產品黏度之平均值 ＝32.8，兩連續數據之移動全距的平均 值
＝5.053，查表得知D3＝0，D4＝3.267。由此可得移動全距管制圖之參數為 UCL＝D4* ＝3.267×5.053＝16.508 中心線＝5.053 LCL＝0
SPC培训教材PPT课件
统计过程控制SPC
四、控制图基本知识：
4.1、控制限的确定： ●上控制线：UCL=μ+3σ ●中心线： CL=μ ●下控制线：LCL=μ-3σ 4.2控制图原理的二种解释 ●第一种解释：“点出界就判异”
小概率事件原理：小概率事件实际上不发若发生即判异常。 控制图就是统计假设检验的图上作业法。 ●第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻” 质量波动的原因=异常因素+偶然因素 偶然因素：始终存在，对质量影响微小，难以消除，是不可 避免的。 异常因素：有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可以 避免的。
国标GB/T4091-2001《常规控制图》中提供了8种判异原则。为了应用
这些原则，将控制图等分为6个区域，每个区宽1σ，这6个区的标号分别为
A、B、C、C、B、A，其中两个A区、B区及C区都关于中心线对称。
判异原则1 ：一点落在A区以外
在许多应用中，准则1甚至是唯一的判异准则。准则1可对参数u的变化或参数σ的变化给出信号，变化越大，则 给出信号越快。准则1还可以对过程中的单个失控作出反应，如计算错误、测量错误、原材料不合格、设备故障 等。在3 σ原则下，准则1犯第一类错误的概率为 α=0.0027。
准则3：连续6点递增或递减
此准则是针对过程平均值的变化趋势进行设计的，它判定过程平均值的较小趋势要比准则2更为 灵敏。产生趋势的原因可能是工具逐渐磨损、维修逐渐变坏等，从而使得参数随着时间变化。
UCL A
B
CL
C C
B
A LCL
准则4：连续14点相邻点上下交替
此准则是针对由于轮流使用两台设备或由两位操作人员轮流进行操作而引起的系统效应。实两种不同的分布）
部措施或对系统采取措施的指南。
(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(PPT90页).pptx
n ＝ 4 为偶数
数据为 25.0 , 25.4, 25.5 , 25.6, 时
Me 子组中位数的平均值
2020/12/14
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科华咨询
统计方法应用基础----基本的统计量
R 子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差
R=Xmax -Xmin
子组极差的平均值 R
MR 移动极差：在单值图情况下，极差，即两个相邻观 测值的差值的绝对值，如，|X1－X2|，|X2－X3|，等等。
No 采用p图
Yes 采用np图或p图
关心的是不合格 品数-即单位零件
不合格数吗?
Yes
样本容量是 否恒定?
Yes 采用c图或u图
No 采用u图
性质上是否均匀或不 能按子组取样-如:化
学槽液批量油漆等? No
子组均值是否容 易计算?
Yes
No 采用中位数图（X-R）
Yes 采用单值图X-MR
子组容量是否 No
2020/12/14
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科华咨询
变差的原因
❖ 普通原因： 造成变差的一个原因，它是过程所固有的，始
终存在的,对质量的影响微小，但难以除去 。 例如：机床开动时的轻微振动。
❖ 特殊原因： 非过程所固有，有时存在，有时不存在，对质
量影响大，但不难除去。 例如：车刀的磨损。
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科华咨询
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科华咨询
采用均值描述的正态分布规律
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科华咨询
采用标准差描述的正态分布规律
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正态分布概率
99.73% 95.45%
科华咨询
最新SPC教材(最全最经典)幻灯片
是否稳定；二是过程能力是否充足。前者可以利 用控制图这种统计工具进行测定，后者可通过过 程能力分析来实现
SPC概要说明
➢ ＳＰＣ的兴起是宣告经验挂帅时代的结束
➢ ＳＰＣ的兴起是宣告品质公共认证时代的来临
非常重视产品生产的过程与系统，因为只有稳定而一贯 的过程与系统，才能保证长期做出合格的产品，然而，如 何检核次一贯过程与系统仍然稳定的存在呢？这又必须昂 赖SPC来发挥功能
➢正常波动：是由偶然(普通)原因造成的
➢异常波动：是由异常(特殊)原因造成的
偶然原因和异常原因
▪ 偶然(普通)原因：
指的是造成随著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：“受统计控制”， 或“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因, 只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可Fra bibliotek移动极差值
Rs= Xi-Xi-1 （i=2,3,…K）
总体的标准偏差
=
样本的标准偏差
N
( X i - )2
i=1
N
S= =
n
( X i - X )2
i =1
n-1
让我们练习 . . .
例子
计算中心值，均方差和标准偏差
x=
n
x i
i=1
n
s2 =
n
( X i - X )2
i=1
s=
n-1
平均值
均方差
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:
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SPC补充教材
•P管制圖發生平均值改變之原因
•
•平均值改變(shift in level): 平均值明顯不在中心線附近
•可能是 1.夾具 2.製程方法 3.製程技術 4.引進新原料 5.操作員技術更熟練 6.改變設備維修計畫 7.引進製程管制 8.標準變化
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SPC补充教材
•Step 3：觀察上圖顯示在此新的管制界限下，R管制圖製程在管制 內。此時可以進行 建立。
•
•經查表知道n=5時，A2﹦0.577，管制界限為
•UCL =
＝20.858＋0.577×3.29＝22.756
•LCL =
＝20.858－0.577×3.29＝18.960
•依此畫出 管制圖
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•由圖中觀察出第15, 22, 23組樣本超出管制界限，在找出原因後，重新計算。可以畫出下 面的管制圖。
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•【例】某種化學產品之主要品質 特性為黏度，此產品係以批量之方 式生產，由於生產率太慢，故使用 樣本大小n=l，下表為20批產品之 數據。試計算管制界限。
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SPC补充教材
•P管制圖發生趨勢之原因
•
•趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降
•可能是 1.某些零件逐漸鬆動或磨耗 2.多種原料混合使用 3.工具與夾治具逐漸磨損 4.操作員學習中 5.維修技術不良 6.製造現場之環境髒亂
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SPC补充教材
•P管制圖發生混合之原因
SPC知识培训教材PPT课件
4. R=全距: 該組最大值-最小值的得數,計算公式:
R=MAX(該組最大值)-MIN(該組最小值)
例有數值: 1.5 1.6 1.7 1.55 1.65
R=1.7-1.5=0.2
5. 方差σ2=s2=
2
(Xi-X)
n-1
6. 標準差 1.母體標准差σ=S=
(Xi-X)2
n
2.樣本標准差 σ=s=
(Xi-X)2
SPC培訓講義
第一章: 認識SPC 第二章: 基本統計概念 第三章: SPC管制圖類別 第四章: SPC管制圖 第五章: SPC總結
第一章: 認識SPC
一.什么是SPC SPC---- Statistical Process Control
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何 控制大批量产品质量 成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方 法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美 等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
n-1
7. 中位數 M,該組數據數值大小的中間一位,若該組數是偶數,取中間兩個數的合進行 平均,例如
A: 1 3 4 5 8
M=X=4
B: 2 2.5 3 4 7 7.5 M=X=(3+4) / 2=3.5
8. Xbar-R常數表
^σ = R / d2
正態分佈概率
第三章: 管制圖類別
1. 計量型數據
所謂計量型數據,就是均由量具實際量測出來的數據,如長度.重量.電流值.尺寸等 具有連續性的數據.
2. 計數型數據
所謂計數型數據,就是均屬於以單位個數或次數來計算的數據,如不良數.不良率. 缺點數.缺點率等.
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X-bar 管制圖發生不穩定之原因
不穩定(instability):出現不尋常的大波動 可能是
1.大規模機器重新調整 2.夾治具位置不正確 3.不同批的原料混合使用
R管制圖發生特異值之原因
P管制圖發生趨勢之原因
趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降 可能是
1.某些零件逐漸鬆動或磨耗 2.多種原料混合使用 3.工具與夾治具逐漸磨損 4.操作員學習中 5.維修技術不良 6.製造現場之環境髒亂
P管制圖發生混合之原因
混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分 散
P管制圖發生週期變化之原因
週期變化(cycles): 在一個短區間，資料會以某種模式重複。 可能是 1.排序操作問題 2.抽樣操作問題 3.固定的供應商變化
P管制圖發生平均值改變之原因
平均值改變(shift in level): 平均值明顯不在中心線附近 可能是 1.夾具 2.製程方法 3.製程技術 4.引進新原料 5.操作員技術更熟練 6.改變設備維修計畫 7.引進製程管制 8.標準變化
X-bar 管制圖發生趨勢之原因
趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降 可能是
1.工具與夾治具逐漸磨損 2.操作員學習中 3.維修技術不良 4.製造現場之環境髒亂
X-bar 管制圖發生混合之原因
混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分 散
可能是 1.兩種以上的原料﹑操作員﹑機器測量工具﹑生產方法交錯使用
特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。 可能是
1.操作步驟漏失 2.測試產品 3.計算錯誤 4.設置後所生產的第一個產品等
R管制圖發生週期變化之原因
週期變化(cycles): 在一個短區間，資料會以某種模式重複。 可能是 1.維修排程 2.操作員疲勞 3.輪班 4.工具磨耗等
R管制圖發生平均值改變之原因
可能是 1.兩種以上的原料﹑操作員﹑機器測量工具﹑生產方法交錯使用
P管制圖發生規則性變化之原因
規則性變化(systematic variable): 管制圖中的點一上一下有秩序的出現 可能是 1.抽樣行為呈有規則性變化 2.有規則性的從不同母體中抽樣
P管制圖發生分層之原因
分層(stratification):是一種穩定的混合型， 通常是靠近中心線或管制界限
可能是兩種以上 1.原料 2.操作員 3.機器測量工具 4.生產方法交錯使用
P管制圖發生不穩定之原因
不穩定(instability):出現不尋常的大波動 可能是
1.大規模機器重新調整 2.夾治具位置不正確 3.不同批的原料混合使用 4.與操作員﹑機器﹑測試儀器﹑原料有關 5.非隨機抽樣
【例】：生產線圈之製程是以x bar-R管制圖監視線圈之電阻值，樣本大小採用n=5，25組 樣本資料如下表所示。以這些資料建立 x bar-R管制圖。
樣本
1
20
2
19
3
25
4
20
5
19
6
22
7
18
8
20
9
21
10
21
11
20
12
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1914Βιβλιοθήκη 201520
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觀測值
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可能是 1.季節性因素影響如氣溫與溼度等 2.固定設備已磨損的位置或紋路 3.操作員疲勞 4.電壓變化 5.工作輪調等
X-bar 管制圖發生平均值改變之原因
平均值改變(shift in level): 平均值明顯不在中心線附近 可能是 1.引進新原料 2.操作員技術更熟練 3.改變設備維修計畫 4.引進製程管制等
可能是
1.夾具 2.製程方法 3.製程技術
平均值改變(shift in level): 平均值明顯不在中心線附近
R管制圖發生趨勢之原因
趨勢(trends):管制圖中的點逐漸上升或下降 可能是
1.某些零件逐漸鬆動或磨耗 2.多種原料混合使用
R管制圖發生混合之原因
混合(mixtures):觀測值都落在離中心線很遠的地方，而且交錯地分 散
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X-bar 管制圖發生特異值之原因
特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。 可能是
1.工具設置錯誤後立即改進 2.測量錯誤 3.繪製錯誤 4.操作錯誤 5.設備故障等
X-bar 管制圖發生週期變化之原因
週期變化(cycles): 在一個短區間，資料會以某種模式重複。
可能是兩種以上 1.原料 2.操作員 3.機器測量工具 4.生產方法交錯使用
R管制圖發生不穩定之原因
不穩定(instability):出現不尋常的大波動 可能是
1.與操作員﹑機器﹑測試儀器﹑原料有關
P管制圖發生特異值之原因
特異值(freaks):某個觀測值明顯的與其它值不同。 可能是
1.抽樣數改變 2.從完全不同的分配中抽樣 3.偶然出現非常好或壞的批量等
可能是 1.兩種以上的原料﹑操作員﹑機器測量工具﹑生產方法交錯使用
R管制圖發生規則性變化之原因
規則性變化(systematic variable): 管制圖中的點一上一下有秩序的出現 可能是 1.抽樣行為呈有規則性變化
R管制圖發生分層之原因
分層(stratification):是一種穩定的混合型， 通常是靠近中心線或管制界限
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X-bar 管制圖發生規則性變化之原因
規則性變化(systematic variable): 管制圖中的點一上一下有秩序的出現 可能是 1.輪班人員不同 2.測試儀器不同 3.裝配線不同 4.抽樣行為呈有規則性變化
X-bar 管制圖發生分層之原因
分層(stratification):是一種穩定的混合型， 通常是靠近中心線或管制界限