六西格玛绿带培训中控制图SPC的含义和作用解读
六西格玛绿带课程控制阶段
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六西格玛绿带课程控制阶段
•建立控制系统
••客客户户需需求求
••产产品品特特征征
••流流程程特特性性
••流流程程控控制制 ••生生产产控控制制计计划划
•控制的目的是为了使项目改善的成果得以保持从而保 •证流程能够在任何时候都满足客户的需求
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PPT文档演模板
•平均值标准差图 • X bar & s • n>9
•个体移动极差图 • ImR • n=1
•平均值极差图
• X bar & R
•
n ≤ 9,
• typically 3 - 5
•属性控制图（Attributes charts）
••中中～值极极差差图图 • X && RR
• n ≤ 9,
•typically 3 - 5
六西格玛绿带课程控制阶段
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SPC和六西格码
•六西格玛质量把控制转移到流程的上游, 对流程的关键输入（X’s）进行控 •制，从而达到预防的目的。
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流程的声音
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SPC
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人员
•机器 •物料 •方法 •环境
• 流程 •资源的结合
•产品 •或 •服务
•测量
•客户
• •Inputs
•Process/System •Outputs
•验证改善效果
•在项目的改进阶段，我们成功的采取措施来消了引起 •问题发生的根本原因， 现在我们需要确认根本原因的 •消除带来了缺陷的降低。
•在项目的定义阶段，我们选择了项目的首要指标和次 •要指标，现在我们需要检查项目的首要指标已经达到
spc控制图解释
SPC控制图详解摘要：什么是控制图？控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。
控制图的应用控制图中包括三条线1.控制上限(UCL)2.中心线(CL)3.控制下限(LCL)控制图的种类数据：是能够客观地反映事实的资料和数字数据的质量特性值分为：计量值可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。
计数值不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。
计量型数据的控制图Xbar-R图（均值－极差图）Xbar-S图（均值－标准差图）X-MR图（单值－移动极差图）X-R（中位数图）计数型数据的控制图P图（不合格品率图）np图（不合格品数图）c图（不合格数图）u图（单位产品不合格数图）控制图的判异控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差1.特殊原因变差要求立即采取措施2.减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计错误的措施1.试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过渡调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降。
2.试图通过改变设计来减少特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费。
控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施。
控制图上的信号解释有很多信号规则适用于所有的控制图（Xbar图和R图），主要最常见的有以下几种：规则1：超出控制线的点规则2：连续7点在中心线一侧规则3：连续7点上升或下降规则4：多于2/3的点落在图中1/3以外规则5：呈有规律变化SPC控制图建立的步骤1.选择质量特性2.决定管制图之种类3.决定样本大小,抽样频率和抽样方式4.收集数据5.计算管制参数(上,下管制界线等)6.持续收集数据,利用管制图监视制程SPC控制图选择的方法1．X-R控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。
X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。
《SPC控制图简介》课件
SPC控制图的基本原理
1
常规控制图
常规控制图基于统计学原理，通过计算数据的中心线、上限和下限，判断过程的 稳定性和可控性。
2
变异区分
SPC控制图通过区分过程的随机变异（正常变异）和特殊原因变异（非正常变 异），帮助我们识别异常情况。
3
抽样方法
SPC控制图的数据采集通常使用抽样方法，以代表性样本代替全部数据，以减 少统计误差和测量成本。
SPC控制图的作用和意义
实时监测
通过SPC控制图，我们可以实时监测过程状态，及时发现异常情况，从而在问题扩大之前采 取纠正措施。
问题识别
SPC控制图可以帮助我们识别过程中的特殊原因，即导致异常情况的外界因素，从而提供改 进业务流程的线索。
持续改进
通过持续监控和分析SPC控制图的数据，我们可以了解过程的变化和趋势，进而制定改进计 划，以提高过程稳定性和产品质量。
SPC控制图简介
SPC控制图是一种用于监测和控制过程稳定性的强大工具。它通过统计数据 分析和图表展示，帮助我们识别问题、预测趋势和改进业务流程。
什么是SPC控制图
SPC控制图是一种图表工具，用于分析过程数据，以判断过程是否受到特殊原因的影响，抑或只是正常 的随机变异。它基于统计学原理和概率分布，能够提供关于过程稳定性的有用信息。
SPC控制图的常见类型和应用
C-Chart
C-Chart适用于计数型数据， 如缺陷数量、不良率等，用于 监测过程中的特殊原因。
P-Chart
P-Chart适用于占比型数据，如 不良率、合格率等，用于监测 过程是否稳定，满足一致和可 控的要求。
X-bar & R-Chart
X-bar & R-Chart适用于连续性 数值型数据，如尺寸、重量等， 用于监测过程的中心线和过程 分散性。
SPC控制图原理的两种解释
SPC控制图原理的两种解释关键词：SPC、SPC控制图、SPC控制图原理控制图是在实施SPC过程中，对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否出于控制状态的一种用统计方法设计的图。
图上有中心线CL、上控制限UCL和下控制限LCL，并有按照时间顺序所抽取的样本统计量数值的描点序列。
控制图的原理是什么，这里有两种解释，并根据以下SPC控制图进行说明。
SPC控制图—X控制图●SPC控制图原理的第一种解释假设我们正在进行螺丝生产过程监控，每隔一个小时随机抽取一个车好的螺丝，将结果描点在上图中，并用直线段将点子连接，由此可见，前三个点子都在控制界限内，但第四个点子却超出了UCL，表示第四个螺丝的直径过粗了，现在对第四个点子应做什么判断呢？（1）若过程正常，即分布不变，则出现这种点子超过UCL情况的概率只有1‰左右。
（2）若过程异常，譬如车刀的磨损导致加工的螺丝逐渐变粗，μ逐渐增大，于是分布曲线上移，发生这种情况的概率可能为1‰的几十乃几百倍。
由于情形（2）发生的可能性要比情形（1）大几十乃几百倍，故认为上述异常是由情形（2）造成的。
数学语言上讲这是小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常。
●SPC控制图原理的第二种解释影响产品质量的因素分为偶然因素和异常因素。
偶然因素是过程固有的，对质量影响小，难以去除。
异常因素则非过程固有，时有时无，对质量影响大，但不难去除。
偶然因素引起偶然波动，异常因素引起异常波动。
我们可以这样想，假设在过程中，异常波动已消除，只剩下偶然波动也就是正常波动，根据正常波动，应用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，当异常波动发生时，点子就会落在界外。
控制图上的控制界限就是区分偶然波动和异常波动的科学界限。
可此可说，第二种SPC控制图原理的实质是区分偶然因素和异常因素两类因素。
以上就是针对SPC控制图原理的两种解释，相信大家一定对SPC控制图有了进一步的认识。
六西格玛控制阶段
控制计划要素
检查或测量什么 如何测量（所用的测量系统） 要求和规格是什么 测量频次如何 分析方法
➢ 检查表 ➢ 控制图 何时需要反映行动 应该采取什么行动 谁对执行措施负责
6σ控制计划
以下是 6σ 控制计划表的一个模板。
生产过程控制计划
零件名称/系列: 零件号: 工厂 (商店区域):
没有在控制线以外的 点；
多数点在中心线附近 ；
少数点靠近控制线。
SPC中的判稳原则
1、一个点在A区外； 2、连续9个点在C区或以外 (在控制图同一边)； 3、连续6个点同时上升或下降； 4、连续14个点交替上升和下降； 5、连续3个点中有2个在A区或以外； 6、连续5个点中有4个在B区或以外； 7、连续15个点在中心线两侧的C区内； 8、连续8个点在中心线一侧的C区外。
准备: 批准: 批准: 批准:
页: 文件号: 修改日期: 代替:
过程 步骤
特性/参数
CTQ/ 规格/要求 CL
衡量方法
样本 大小
取样频率
谁 衡量
何处记录
决策规则/ 修正措施
参改号
控制计划模板说明
设备 /过程 •确定需控制的设备和过程
特征/参数 •什么要求
规范/要求 •由QS9000和外部客户规定的参数分类
控制图的使用步骤
选定要监控的 变量
搜集数据 过程稳定性 判断
计算控制线
及时绘点监 控
控制图的类型
控制图表类型
监控连续 变量X图表
监控离散 变量X的图表
平均值与极差 Xbar & R N<10, 典型3-5
平均值与标准 偏差Xbar与S n≥ 10
缺陷比例 p 图表 典型 n > 50 跟踪 dpu/dpo
SPC的含义和作用
SPC即统计过程控制。
是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.目录利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异编辑本段SPC(2)soy protein concentrate，大豆浓缩蛋白。
在大豆压榨过程中的产品，比豆粕蛋白含量高，且更易吸收。
常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作。
是理想的饲料原料。
SPC(3) 增量脉冲编码器，编辑本段SPC(3)中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,同时又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.编辑本段SPC(质量管理与控制)统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
编辑本段SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
六西格玛咨询公司浅析SPC控制图的含义及应用目的
六西格玛咨询公司浅析SPC控制图的含义及应用目的一、什么是SPC控制图SPC（统计过程控制）控制图是及时反映和区分正常波动和异常波动的统计学图表，利用该图表可以及时发现过程中出现的异常因素，并在其对过程产生较大影响之前及时纠正。
因此，控制图是过程控制的一种有效方法。
二、应用目的控制图优势在于，可以及时发现过程发生的改变，即使此时并没有缺陷产生。
当过程出现异常时，通过控制图可以提示过程操作者或管理者及时采取处理预案，由此防止缺陷的产生。
同时，可以利用控制图对团队识别出的关键影响因素X进行控制，由此到通达稳定过程影响因素X实现稳定过程输出Y的目的。
因此，对团队识别出的控制对象，在无法采用防错措施时（如过程参数波动的控制）等，应考虑采用控制图进行监控。
三、构成与原理控制图理论认为存在两种过程波动源。
一种为随机波动，即由“偶然原因”又称为“一般原因”造成。
过程随时随地地受这种波动的影响，因此，表现出某种固有波动特性。
另一种则是过程产生了异常改变。
这种改变可归因于某些可识别的、非过程所固有的、可加以控制或消除的原因。
这些可识别的原因称为“可查明原因”或“特殊原因”。
当过程只受随机因素影响时，称为统计受控状态；当过程受到异常因素影响时，称为非受控状态。
对第一种波动源的分析和改进，恰恰是六西格玛项目分析和改进阶段的主要工作。
而对第二种波动源，则需要通过持续的过程控制，识别并控制其影响。
而控制图就是依据“两种不同波动”的理论而设计的。
四、应用方法在采用控制图作为控制方法时，一般应按下述步骤进行：（1）当确定了控制对象和控制方法后，对于需要用SPC控制图进行控制的Y和\或X，要进一步确定其测量数据为何种类型，据此选取合适的控制图。
（2）收集样本数据。
（3）做“分析用控制图”。
（4）运用判异准则判断过程是否处于统计受控状态。
（5）计算过程能力。
（6）将中心线CL、上下控制限UCL\LCL固定，绘制成“控制用控制图”，放在过程监控现场，对过程进行实时的监控。
六西格玛术语
六西格玛术语Cause (原因)：在流程中影响流程的结果的因素, 是我们要寻找和控制的对象.Cause-And-Effect Diagram 因果图：也称“石川图”、“鱼刺图” 、“鱼骨图”，是揭示质量特性波动与潜在原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。
是用图示的方法将造成某个结果的可能原因列出并分类的工具.通常和头脑风暴结合使用.Champion (带头人)：在企业中推动Six Sigma的最高负责人, 他负责制定企业Six Sigma的实施战略, 为顺利推动提供必要的资源和支持. 通常他也是项目批准和项目审核的最终决定人.Characteristic (特性)：可定义或量化的产品或服务特征.Continuous Data（计量数据）：通过测量得到的可任意取值的连续型数据。
计量数据在测量系统精度的可能下可以是任意可能的数值. 比如用天平测量质量的数据, 用时钟测量时间的数据等.Continuous Improvement （持续改进）：逐步的、永无止境的不断改进循环。
Control Chart（控制图）：以统计推断理论为基础，设置统计控制限，按时间坐标显示独立测量值、平均值或其他统计值的折线图。
针对那些可能导致缺陷产生却无法预测的偏差，对企业进行提醒。
Correlation (相关性)：当某个变量的变化和另一变量的变化存在关系时候, 我们称这两个变量之间有相关性. 通常两个变量之间的相关性为正相关性, 负相关性或无相关性.CP：指工程的平均值和规格中心值相重合时的短期工程能力指数（在Minitab）。
CP =（USL-LSL）/6 σst。
σst 表示短期标准偏差，在Minitab中以StDev(Within) 推定。
CPK：工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。
CPK = Nin（Cpl，Cpu）Cpu=（USL-μ）/3 σst 。
Cpl =（μ- LSL）/3 σst 。
六西格玛绿带课程内容回顾
多变量分析
•分析目的：掌握过程的变动 是由于群内还是群间引起来 的 •在了解过程初始的信息用的 比较多 •数据要求：Y为连续数据， X为离散数据，数据必须均 衡
比较分析
•目的：通过少数样本推断总 体的信息时使用 •原假设与对立假设 •α与β风险，相对立，增加样 本容量可以同时降低风险 •判断结果：P值小于α，拒绝 原假设，反之，无法拒绝原 假设 •连续性数据：比较均值（单 样本/双样本/配对/方差分析） 与比较方差（双方差/等方差 ）是否存在显著性差异 •离散型数据：比较比率（单 比率/双比率/对比率）
重要 X’s 选定 s 确认重要 X’s s 重要 X’s最佳化 s 重要 X’s 控制 s
最佳化的过程
13
分析阶段回顾
第七步:确定关键因素 第七步:
分析阶段需要做的事情： 分析阶段需要做的事情： • 针对测量阶段的结果潜在要因进行量化，并制定数据收集计划 针对测量阶段的结果潜在要因进行量化， • 收集数据（样本容量、频率、责任人等） 收集数据（样本容量、频率、责任人等） • 根据分析目的选择合适的分析方法 • 图表/统计分析 图表/ • 分析结论 • 确定关键的影响因素
•在量程范围内，基 在量程范围内， 在量程范围内 准值与偏倚之间是否 成线性关系
稳 定 性?
O K
“精确性” 精确性” (R&R) 离散性--(离散性--偏差) 偏差)
•测量系统的误差是 测量系统的误差是 否足够小（ 否足够小（重复性与 再现性） 再现性） •贡献百分比 贡献百分比<9% 贡献百分比 •容差百分比 容差百分比<30% 容差百分比
•相关系数：-1与1之间 •相关系数越大，表明2个变量 之间的线性关系越紧密 •相关系数的判断与样本容量 相关 •相关并不意味着因果 •主要工具：散点图/边缘图/矩 阵图/时间序列图
六西格玛绿带培训笔记(第二周)
第二周笔记FMEA：失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的影响影响：对客户的影响原因：导致失效的原因现行控制：预防失效模式或原因风险优先系数：RPN=严重度*发生频率*侦测度Y的影响原因控制1=容易侦测到10=很不容易侦测到多变量分析（Multi-Vari study）收集数据的方法是“不影响流程的”，在自然状态下分析流程Analyze 被动观察------多变量分析Improve 主动调整------DOE1.确定目标2.确定要研究的Y和X（KPOV,KPIV）KPIV可控，Noise不可控测量正确输出输入不可控噪音变量：三种典型噪音变异来源（1）位置性：地点对地点，人对人（2）周期性：批量对批量（3）时间性：时间对时间3.确定每个变量的测量系统4.选择数据抽样的方法总体抽样：简单随机抽样，分层抽样，集群抽样流程抽样（与时间有关）：系统抽样，子群抽样5.确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集计划6.流程运行的程序和设定描述7.组成培训小组8.清楚划分责任9.确定数据分析的方法10.运行流程和记录数据11.数据分析：根据数据类型确定图形及统计分析工具（书2-24）主效应图：统计-----方差分析-----主效应图（多个X对Y的影响）看均值差异多变异图交互作用图：两条线平行，表明无交互作用12．结论13. 报告结果提出建议应用统计学分类：1.描述性统计学：样本分析2.推论性统计学：样本对总体进行推测参数估计：点估计区间估计（置信区间）假设检验中心极限定理：均值标准差小于单值标准差(笔记)置信区间：（笔记，书4-5）CI=统计量±K*（标准偏差）统计-----基本统计量----------1t单样本Z值，t值假设检验（5-18）5%以下为小概率事件Ho=原假设/零假设/非显著性假设/归无假设（没变化，相同，无相关，没效果）Ha=备择假设/对立假设/显著假设（有变化，不一样，有关系，显著，有影响）P值=Ho为真，概率值拒绝Ho犯错的概率α值：显著性水平P.大于α：不能拒绝HoP小于α：拒绝Ho，Ha成立步骤：（1）陈述“原假设”Ho /Ha（2）定义α（根据（6）之后引发的风险成本来决定）（3）收集数据（4）选择和应用统计工具分析，计算P值（5）决定证据表明？拒绝Ho------P小于α不拒绝Ho，P大于α（6）若拒绝Ho，所采取的行动（统计-----实际）I类错误降低，则II类错误提高I类错误：制造者风险，误判II类错误：客户风险，漏判Z值或T值大，P值小，Ho被拒绝Z值或T值小，P值大，不能拒绝Ho风险成本α值低 0.10 无所谓中 0.05 不知道高 0.01 输不起做实验的情况，把α值调的高些量产的情况，把α值调的低些一般α值为0.05工具路径图：根据数据不同类型，判断用何种图分析T检验：对均值进行检验非参数检验：中位数进行检验单一X（离散）与单一Y（连续）分析法：X的水平数目的工具备注1 与标准值比较 1Z（总体已知）1t（总体未知）2 相互比较 2t（水平间独立） Tt（水平间不独立） 2以上两两比较一元ANOVA单一样本的检验路径1T：（书6-12）1.SPC图（I-MR）2.检验数据形态（概率图）3.研究中心趋势（基本统计量-----2t）双样本分析路径图2T：（书6-23）针对每个水平分别研究（1）SPC图（I-MR）（2）研究数据形态（概率图）（3）研究离散度(等方差检验，书6-22)（4）研究中心趋势（基本统计量-----2t）作业：dining,分析2t检验（笔记）配对T：同一个被测单元，在不同条件下，进行了两次的测量结果差异----配对T（两组数据相关联、样本量相等）例子：SHOES文件Delta=C1-C2统计----基本统计量----配对T配对T检验路径：（1）稳定性分析：对差值（2）正态检验（3）中心趋势检验：对差值：用1T与0比较用原始数据：T-T（正态）例子：P值<0.05，拒绝Ho作业：（golf—score）（1）05年比04年打得好Ho：05与04年无差异，Ha:05年与04年有差异I-MR图（分阶段）概率图---正态等方差图2T图双样本2T：04年均值93.17，,05年均值93.60（样本量04比05年多）P值=0.866>0.05 ，说明05与04年无差异（2）前9洞比后9洞打得好双边：Ho:前9洞与后9洞无差异，Ha:前后不等I-MR图概率图----正态配对T：P值小于0.05，显著的,拒绝Ho,均值后比前大，前9洞比后9洞好单边：Ha:前9洞比后9洞打得好备择：选小于P值=0.04< 0.05,拒绝Ho单因子方差分析（Oneway ANOV A）：（书7-9）X大于2个水平以上样本检验路径：稳定性：针对每个水平（样本量小的话，可以省略此步）数据形态（样本量小的话，可以省略此步）离散程度：等方差检验中心趋势：（1）若P<α，要研究哪个不等，多重比较（Fisher）（2）残差检验（3）ε²检验（实际的显著性）单因子方差分析：比较----FISHER---区间跨过0的表示差异不大，不跨越0表示差异大一元ANOVA原理：（笔记，书7-14）F=MSB/MSF=(SSF/a-1)/(SSE/N-a)F值越大，P值越小概率分布图：分子自由度2分母自由度87输入常量F=44.6P值=0<0.05，拒绝Ho残差：单因子方差分析残差正态分布好的拟合图，三个拟合值相似（笔记）好的时序图：随机波动因子变异占总变异的百分比 R-Sq = 50.72% 非参数检验：（非正态，或不等方差）P=0，三人的均值不等作业：(DM ONEWAY ANOVA)等方差检验：置信区间基本重叠，方差没有显著差异P值=0.92>0.05，数据正态单因子方差分析：Fisher 95% 两水平差值置信区间x 水平间的所有配对比较同时置信水平 = 73.57%x = 15 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-16 1.855 5.600 9.345 (----*----)17 4.055 7.800 11.545 (----*---)18 8.055 11.800 15.545 (----*---)19 -2.745 1.000 4.745 (---*----)--------+---------+---------+---------+- -8.0 0.0 8.0 16.0 15和19没有显著差异x = 16 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-17 -1.545 2.200 5.945 (----*---)18 2.455 6.200 9.945 (----*---)19 -8.345 -4.600 -0.855 (---*----)--------+---------+---------+---------+- -8.0 0.0 8.0 16.016和17没有显著差异x = 17 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-18 0.255 4.000 7.745 (----*----)19 -10.545 -6.800 -3.055 (----*---)--------+---------+---------+---------+- -8.0 0.0 8.0 16.0无x = 18 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+- 19 -14.545 -10.800 -7.055 (----*---)--------+---------+---------+---------+- 无 -8.0 0.0 8.0 16.0 单因子方差分析: y 与 x来源自由度 SS MS F Px 4 475.76 118.94 14.76 0.000误差 20 161.20 8.06合计 24 636.96S = 2.839 R-Sq = 74.69% R-Sq（调整） = 69.63%平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平 N 平均值标准差 ------+---------+---------+---------+---15 5 9.800 3.347 (-----*----)16 5 15.400 3.130 (----*----)17 5 17.600 2.074 (----*----)18 5 21.600 2.608 (----*----)19 5 10.800 2.864 (-----*----)------+---------+---------+---------+---10.0 15.0 20.0 25.0合并标准差 = 2.839P值=0，拒绝HoR-Sq = 74.69%，变异因子占总变异74%以上，证明焊接强度对电流强度有影响残差分析：作业：1.稳定性：高中低三个部分差异较大，稳定性还可以2.数据形态：Bottom正态分布Middle&top不正态分布3.等方差检验：三组数据有非正态的，看LEVENE检验的P值=0.824>0.05置信区间有重叠，方差无太大差异4.中心趋势：（非正态，等方差）单因子方差分析: sales 与 product placement来源自由度 SS MS F Pproduct placement 2 2398.2 1199.1 46.91 0.000误差 87 2223.9 25.6合计 89 4622.1S = 5.056 R-Sq = 51.89% R-Sq（调整） = 50.78%P=0，平均销量不同平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平 N 平均值标准差 --------+---------+---------+---------+- bottom 30 62.867 4.281 (---*--)middle 30 75.367 4.846 (---*--)top 30 67.467 5.906 (---*---)--------+---------+---------+---------+- 65.0 70.0 75.0 80.0合并标准差 = 5.056Middle=75，最多Top=67，其次Bottom=62，最少两个蓝色点影响正态性，去掉两个点非参数检验：（非正态）Kruskal-Wallis 检验: sales 与 product placement 在 sales 上的 Kruskal-Wallis 检验productplacement N 中位数平均秩 Zbottom 30 63.00 23.3 -5.70middle 30 77.00 70.3 6.36top 30 68.00 43.0 -0.65整体 90 45.5H = 48.90 DF = 2 P = 0.000H = 49.10 DF = 2 P = 0.000（已对结调整）Middle=77，最多Top=68，其次Bottom=63，最少单一X（离散）与单一Y（连续）统计分析法总结：X的水平数目的路径中心趋势离散度均值中位数1与标准值比较 T检验（书6-12） 1Z（总已知）/1t（未知） 1w 图形化汇总，看σ的CI 2相互比较水平间独立：t检验（6-23），σ相等：2t或一元ANOVA/σ不相等：2t， M-W 正态：F检验水平间不独立：t检验（6-12） t-t/1t（对差值） 1W 不正太：LEVENE检验2个以上两两比较一元ANOVA（7-9）σ相等：一元ANOVA K-W 正态：Bartlett检验 M-M 不正太：Levene检验卡方独立性检验：XY关联性强弱（8-10）自由度DF=（X水平数-1）*（Y水平数-1）例题：（书8-11）卡方检验: BAD, GOODBAD GOOD 合计1 21 627 64826.21 621.791.037 0.0442 33 467 50020.23 479.778.065 0.3403 10 424 43417.56 416.443.253 0.137合计 64 1518 1582卡方 = 12.876, DF = 2, P 值 = 0.0022的单元格卡方高1,3良率好2不良品多例题：（credit card）银行拒绝信用卡频率卡方检验: Rejected, ApprovedRejected Approved 合计1 9 27 3612.00 24.000.750 0.3752 8 21 299.67 19.330.287 0.1443 11 25 3612.00 24.000.083 0.0424 7 24 3110.33 20.671.075 0.5385 25 23 4816.00 32.005.063 2.531合计 60 120 180卡方 = 10.888, DF = 4, P 值 = 0.028P值-0.028<0.05，拒绝Ho，不同工作日之间有差异，周五拒绝率高例题：（TRGB-MULTI VARI文件）交叉分组表和卡方（未汇总数据）汇总统计量: Invoice Type, Error?行: Invoice Type 列: Error?No Yes 全部EDI 59 9 6853.86 14.14 68.000.4913 1.8708 *Fax 71 21 9272.86 19.14 92.000.0477 0.1816 *Mail 68 22 9071.28 18.72 90.000.1509 0.5747 *全部 198 52 250198.00 52.00 250.00* * *单元格内容: 计数期望计数对卡方的贡献Pearson 卡方 = 3.317, DF = 2, P 值 = 0.190 似然率卡方 = 3.548, DF = 2, P 值 = 0.170P值>0.05，发票类型对错误率无显著差异相关与回归分析（书9-5）变量间关系：确定性关系（科学关系，函数关系）非确定性关系：统计上称为相关关系回归是研究相关关系的一种常见的数理统计方法，得出数学表达式（经验公式），用于预测与控制相关系数r：-1≤r≤1确定性关系：r=1或-1∣r∣≥0.8相关性强r越大，P越小0≤ R²≤100%在直线性相关条件下：r²=R²回归分析是连续水平的ANOVA一个X值对应一个Y值只能用于内推法决定系数：（书9-12）R²值---0%-100%之间通常为60%，R²值越高相关性越强注意：1.注意XY是否有因果关系2.其他潜在变量造成XY的改变作业：1.GOLF不同花纹之间，打得距离差别，省去一二步2.银行网点数据1不同类型业务，对等待时间和办理时间是否有差异不同柜员对等待时间和办理时间是否有差异回归分析: Supplier 与 Customer回归方程为Supplier = - 144 + 1.46 Customer自变量系数系数标准误 T P常量 -143.65 83.33 -1.72 0.101 Customer 1.4591 0.2218 6.58 0.000S = 23.7288 R-Sq = 69.5% R-Sq（调整） = 67.9% 方差分析来源自由度 SS MS F P回归 1 24373 24373 43.29 0.000残差误差 19 10698 563合计 20 35071R值27.2%，不高散点分布弯曲，需要升阶选择“二次“Flight文件：相关: y, xy 和 x 的 Pearson相关系数 = -0.869（相关性强）P 值 = 0.001回归分析: y 与 x回归方程为y = 430 - 4.70 x自变量系数系数标准误 T P常量 430.19 72.15 5.96 0.000x -4.7006 0.9479 -4.96 0.001S = 18.8872 R-Sq = 75.5% R-Sq（调整） = 72.4% 方差分析来源自由度 SS MS F P回归 1 8772.6 8772.6 24.59 0.001残差误差 8 2853.8 356.7合计 9 11626.4异常观测值拟合值标准化观测值 x y 拟合值标准误残差残差9 91.4 18.00 0.55 15.90 17.45 1.71 XX 表示受 X 值影响很大的观测值。
SPC培训之SPC控制图的基本原理和作用
/SPC培训之SPC控制图的基本原理和作用SPC培训之统计过程控制又叫SPC，是应用统计技术分析过程中的品质特性，从而达到控制过程变异的目的。
SPC的最终目标在于“预防问题的发生”及减少浪费。
一、SPC的起源与发展1、1924年修哈特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。
2、1939年修哈特与戴明合写了《品质观点的统计方法》。
3、二战后英美两国将品质控制图方法引入制造业，并应用于生产过程。
4、1956年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。
5、SQC是在发生问题后才去解决，是一种纠正措施，浪费较大，所以发展出SPC。
6、美国汽车制造商福特、通用等公司亦对SPC很重视，SPC得以广泛应用。
7、1SO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用，有专门要素要求。
二、SPC控制图的基本原理1、SPC控制图按3Sigma原理来设置控制界限。
SPC的控制界限设在X±3Sigma的位置上。
在过程正常的情况下，大约有99.73%的数据会落在上、下控制限之内。
所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无改变。
2、使用控制图的基本步骤。
①收集数据。
收集被研究的产品或过程特性的数据，并将其转换成可画到控制图上的形式，这些数据可能是一个零件尺寸的实测值、一匹布上的缺陷数、记账的错误数目等。
②控制。
利用数据计算试验控制限，将其画在图上作为分析指南，控制限不是规范值或目标值，而是对基于过程的自然变化的把握。
画好后比较数据与控制限来确定变差是否稳定，是否仅由普通原因引起。
如明显存在变差的特殊原因，应对过程进行研究，从而进一步确定影响它的是什么原因，在采取措施后，再进一步收集数据，如有必要可重新计算控制限，若还出现特殊原因，则继续采取措施。
③分析及改进。
当所有特殊原因被消除后，过程在统计控制状态下运行，可继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。
如由于普通原因造成的误差过大，则过程不能生产出始终如一的符合顾客要求的产品。
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）是一种以数据为基础，通过统计分析手段对生产过程进行监控和改善，以提升产品质量和生产效率的管理方法。
它广泛应用于制造业、服务业、医疗健康等领域，是质量管理和六西格玛等理论的核心组成部分。
监控生产过程：SPC通过对生产过程中的数据进行分析，可以实时监控生产过程，及时发现异常情况，避免不良品的产生，提高产品质量。
预防性控制：SPC通过分析生产过程中的数据，可以找出潜在的问题和风险，提前采取措施进行预防性控制，避免问题的发生。
优化生产流程：SPC可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
通过对生产过程的数据进行分析，可以找出瓶颈环节，针对性地进行改进。
降低成本：通过SPC的监控和优化，企业可以降低废品率，减少返工和维修成本。
同时，提高生产效率也可以降低生产成本。
提高客户满意度：SPC可以帮助企业提高产品质量和服务水平，从而提高客户满意度。
这对于企业的长期发展至关重要。
制定计划：明确SPC实施的目标、范围、时间安排等。
数据采集：收集与生产过程相关的数据，包括原材料、设备、工艺参数、产品质量等信息。
数据分析：运用统计分析方法对采集到的数据进行处理和分析，找出潜在的问题和风险。
制定措施：根据数据分析结果，制定相应的措施进行改进和优化。
实施改进：将制定的措施付诸实践，对生产过程进行改进和优化。
监控效果：对改进后的生产过程进行监控，评估改进效果是否达到预期目标。
持续改进：在实施过程中不断总结经验，持续改进和提高。
控制图：用于实时监控生产过程中的数据变化，及时发现异常情况。
控制图包括均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图等。
因果图：用于分析生产过程中各因素之间的因果关系，找出潜在的问题和风险。
流程图：用于描述生产过程中的各个步骤和环节，帮助企业优化生产流程。
直方图：用于展示数据的分布情况，帮助企业了解生产过程中的数据特征和规律。
【SPC管制图】SPC管制图的主要作用有哪些？
【SPC管制图】SPC管制图的主要作用有哪些？关键词：SPC管制图导语：SPC管制图是指用来判断流程是否稳定，有无机会或特殊变异原因的统计分析管理工具。
SPC管制图主要是藉由实际品质特性与根据过去经验的管制界限来作比较，按时间先后顺序来判别产品品质是否安定的一种图形，并研究其变异来源以监视、控制和改善流程。
那么，SPC管制图的主要作用有哪些？下面我们将做详细介绍：图示：SPC管制图的主要体作用有哪些？SPC管制图是极具有功效的管制工具之一,用以侦测品质变异的原因,然后采取对策以消除其原因,使生产过程恢复正常。
SPC管制图是由三条管制界限,即中心线,上管制界限及下管制界限组成的图形,并将生产过程中所获得的统计量绘入图中,以判定其为管制中抑管制外,如果其状况是属于管制中时,显示生产过程的变异行为掌握在我们的预知中,继续生产.但若其状况是属于管制外,则显示其变异情况已超出我们的控制外,必须控讨其发生的原因,采取对策以矫正之。
那么如何来制作和分析SPC管制图呢？我们可以利用以下几种方式：1.品保手法：质量计划、抽样方案设计、SPC（统计过程控制）、MCA（测量能力分析）、DOE （实验设计）等。
2.管制图：单值-移动极差（x-Rm）、平均值-极差（Xbar-R）、平均值-标准差（Xbar-S）、中位数-极差（X-R）、不良率（P）、不良数（nP）、单位缺陷数（U）、缺陷数（C）等。
3.能力分析：直方图（Histogram）、四分盒子图（Quantile Box Plot）、正态检验图（Normal Quantile Plot）等。
4.问题分析：柏拉图（Pareto Chart）、散布图（Scatter Plot）、趋势图（Trend Chart）、饼图（Pie Chart）、极端点盒子图（Outlier Box Plot）等。
5.重要指标与参数：Cp、Cpk、Ppm、Sigma水平、不良率、直通率、批退率等。
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六西格玛绿带培训中控制图SPC 的含义和作用
一、何时及为何使用SPC 或控制图
天行健管理公司认为使用SPC 和控制图是监视当前过程绩效、预测未来绩效以及给出修正建议的理想方法。
控制图是一种非常有效的沟通工具，只要稍加解释，就很容易理解它。
许多公司都把关键过程控制图张贴在容易接近的地方，使日常活动状况、趋势、模式和对可能出现问题的预警清晰可见。
这种做法可以使每个人都参与到公司管理和问题解决的工作中来。
在六西格玛系统中，控制图有3种重要用途：
①在DMAIC 项目早期的“测量”活动中，控制图有助于团队确认问题或“失控”状态的类型和出现频率。
它们甚至可以表明什么样的调查或纠正措施可能会最有效；
②在试行或实施过程解决方案或过程变革时，控制图有助于跟踪结果，显示对变异和绩效的影响，甚至可能给出进一步工作和调查领域的建议；
③控制图用做一种实时预警系统，可以提醒观察者过程中出现的异常状况并触发过程“反应计划”。
二、SPC 或控制图中“控制”的含义
“控制”意味着保持某一过程在可预见的变异范围之内运行。
目标是要维持稳定、一致和良好的过程运行状态。
为了确定某一过程在统计意义上是处于“受控”状态还是“失控”状态，企业必须从实际测量一段时间的过程运行开始，然后检查所收集到的数据的变异情况。
通过足够的数据，可以计算出所说的“控制界限”，从而迈出了检查过程运行状态的第一步。
举例，假设你负责管理公司的电子邮件系统，希望知道公司每小时发送邮件数量的变异有多大。
当然，为了得到答案，你必须搜集一些数据。
因而，在搜集了一个月的每小时邮件数量水平的数据之后，你把电子邮件流量绘制在一张走势或趋势图上(按时间顺序。
接下来，你利用数据计算出控制界限--控制上限(upper control limit, UCL 和控制下限(lower control limit, LCL ，然后将这些界限连同均值线添加到图形中去。
现在你就得到了一张控制图。
如果你继续收集有关电子邮件流量方面的数据，那么控制图将不仅能使你跟踪电子邮件数量方面的变化，还能使你看出过程是否以及何时出现“失控”(即过程以不再能预见的方式运
行。
因为大家认为处于正常运行状态下的过程的变异将是“随机”的，所以存在以下几种情况表明过程处于失控状态：
①线外点--任何出现在控制界限之外的点；
②趋势--存在连续上升或下降趋势的点列；
③漂移或移动--存在位于平均线上或下的连续点列；
④循环或周期性--点列交替上升和下降，或上升和下降的趋势呈“波”状；
⑤倾向性--数据点连续趋近平均线或任何一条控制界限的状态。
文章来源：/liuxigemagongju/228.html。