控制图 过程能力分析
计数值数据控制图过程能力分析
计数值数据控制图过程能力分析引言计数值数据控制图是一种用于监控过程稳定性和能力的有效工具。
通过收集样本数据并绘制控制图，可以帮助我们判断过程是否处于统计性控制，并评估过程的能力。
本文将介绍计数值数据控制图的基本原理和常用的过程能力分析方法。
计数值数据控制图介绍计数值数据控制图是一种用于监控离散型数据的过程控制工具。
它通过收集数据并绘制控制界限来判断过程的稳定性和能力。
计数值数据通常指的是在一定时间或空间范围内，某个特定事件的发生次数。
常见的计数值数据控制图包括：P图、NP图、C图和U图。
P图和NP图适用于二项分布的离散型数据，C图适用于计数型数据，U图适用于事件发生的时间间隔。
过程能力分析方法过程能力分析是指通过统计量和控制界限来评估过程的能力。
常用的过程能力指标有过程潜在能力指数（Cp）、过程实际能力指数（Cpk）和过程盒子能力指数（Cpm）。
过程潜在能力指数（Cp）过程潜在能力指数是用来评估过程在规格范围内的可变性的指标。
它是根据过程的规格上下限与控制限之间的距离来计算的。
Cp的计算公式为：Cp = (USL - LSL) / (6 * sigma)其中，USL表示过程的规格上限，LSL表示过程的规格下限，sigma 表示过程的标准差。
Cp的值越接近1，表示过程的能力越高。
过程实际能力指数（Cpk）过程实际能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移和可变性的指标。
它考虑了过程的中心位置。
Cpk的计算公式为：Cpk = min((USL - μ) / (3 * sigma), (μ - LSL) / (3 * sigma))其中，USL表示过程的规格上限，LSL表示过程的规格下限，mu 表示过程的均值，sigma表示过程的标准差。
Cpk的值越接近1，表示过程的能力越高。
过程盒子能力指数（Cpm）过程盒子能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移、可变性和非正常情况比例的指标。
它考虑了过程的中心位置和不符合规格的比例。
X-R控制图及制程能力分析报告(过程能力)
管理图异常的判断1 观察个点加以判断……管制外(OUT OF CONTROL)2 将复数的点以群体加以观察并判断……连串，周期，趋向等2.1 对于中心线点连续在任何一方出现时，称为“连串”对在中心线的任何一方（上侧或下侧）连续出现时，以以下方式判断：2.1.1 5点连串时：要注意。
2.1.2 6点连串时：要开始调查2.1.3 7点连串时：有异常原因，应该采取措施2.2 中心线的一边出现众多点，应判断为工程异常2.2.1 连续11点中有10点以上2.2.2 连续14点中有12点以上2.2.3 连续17点中有14点以上2.2.4 连续20点中有16点以上2.3 点的“趋势”呈上升或下降时候点的排列逐渐变大或变小时，显示该工程已有某种趋势。
有这种趋势时，应依以下进行判断2.3.1 5点连串时：要注意。
2.3.2 6点连串时：要开始调查2.3.3 7点连串时：有异常原因，应该采取措施通常有趋势时，到第3-4点多半已经是偏离管制。
当趋势呈现而逼近管制界线时，最好及早开始调查原因。
2.4 点呈现“周期性”的变化时这种显示周期性变化的工程，在活用管理图时有必要对分组或抽样的方式下功夫。
例：刀具每2天磨一次，导致某一个特性是每2日的周期变化。
2.5 时常出现点接近管理界限的时候依3σ管理图的性质，点的出现于管理界限附近的几率很小。
点落在中心线到管理界限的宽度2/3以外的机会大约为3%。
因此经常有点落在此范围时，就可判断工程已有某项异常发生。
2.6 点集中于中心线附近的时候点集中于中心线附近，从点的变异情形来看，似乎显出管理界限太宽。
这一点要说工程无异常不如说是分组或层别的不当，对于工程管理并无助益。
此时有必要对分组或层别再下功夫。
控制图与过程能力分析
控制图与过程能力分析1. 引言控制图是一种常用的质量管理工具，用于监控和分析过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以识别过程中的特殊因素或异常情况，从而及时采取控制措施，保证过程稳定并提高产品质量。
而过程能力分析则是评估过程的稳定性和能力的方法，用于判断过程是否满足规定的质量要求。
本文将介绍控制图的基本概念和构成要素，并详细讨论过程能力分析的方法和指标。
同时，还将给出一些实际案例，帮助读者更好地理解和应用控制图与过程能力分析。
2. 控制图概述控制图是一种基于统计学原理的质量管理工具，用于监控和改进过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以将过程的实际数据与规定的控制限进行比较，从而判断过程是否受到特殊因素的影响，以及是否处于控制状态。
控制图的构成要素主要包括控制线、样本数据和数据点的标记。
其中，上下控制线用于标识过程的稳定范围，而中心线则表示过程的平均水平。
样本数据则是从过程中得到的一组观测值，通常按时间顺序排列。
每个数据点可以通过标记来表示其特殊性质，如标明异常值或特殊原因。
3. 常见的控制图类型根据观测数据的类型和分布特征，常见的控制图类型包括：3.1. 控制图类型1这是一种适用于连续型数据的控制图类型，适用于受检量或计数型数据。
其构成要素包括X控制图和R控制图。
X控制图用于监控平均值的变化情况，R控制图则用于监控过程的变异程度。
3.2. 控制图类型2这是一种适用于计数型数据的控制图类型，适用于过程中出现的次数或事件。
其构成要素包括P控制图和C控制图。
P控制图用于监控次数型数据的比例，C控制图则用于监控次数型数据的发生数。
3.3. 控制图类型3这是一种适用于属性型数据的控制图类型，适用于过程中出现的缺陷或不良项。
其构成要素包括NP控制图和U控制图。
NP控制图用于监控缺陷或不良项的发生数，U控制图则用于监控缺陷或不良项的比例。
4. 过程能力分析方法过程能力分析是评估过程的稳定性和能力的方法，旨在判断过程是否满足规定的质量要求。
第七章(续)控制图与过程能力分析
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
m3A2 1.880 1.187 0.796 0.691 0.549 0.509 0.430 0.410 0.360
D3
－
－
－
－
－ 0.076 0.136 0.184 0.223
d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.087
极差
R
27 18 33 30 33 29 21 33 17 22 26 10 33 26 31 25 41 36 27 28 28 28 25 32 27
制作控制图主要步骤
1、收集数据20-25组，每组取n=3-6个数据。
2、计算每组平均值
－
xi
和每组极差Ri。
3、计算总平均值＝X和平均极差R－ 。
第七章（续）控制图与过程能力分析
• 第三节 控制图 • 一、概述 • 二、应用控制图的步骤 • 三、应用实例 • 四、控制图的观察与分析 • 第四节 过程能力分析 • 一、过程能力 • 二、过程能力指数 • 三、过程能力指数的评定 • 四、提高过程能力指数的途径 • 五、过程能力调查
一、概述
•
控制图由统计质量控制的奠基人——美国的休哈特创
D3 R
～x－m 3A2 R
D3 R
～x －2.659 RS
不考虑
控制图控制界限线的计算公式－II
图别 P
中心线 （C L）
P
上控制界限（UCL）
－ P ＋3
－－ P（1－ P ）
n
下控制界限（LCL）
－ P
质量控制关键过程能力分析
质量控制关键过程能力分析质量控制是任何组织都必须考虑和实施的一个重要方面。
与产品或服务的质量直接相关的是关键过程，这些过程对于产品或服务的质量和符合性至关重要。
为了确保这些关键过程的稳定性和可控性，需要进行能力分析。
I. 概述质量控制关键过程能力分析是通过定量的方法评估关键过程的能力，以确保其可以稳定、可控地产生高质量的产品或服务。
该分析可以帮助确定关键过程的局限性和改进机会，从而提升整体的质量水平。
II. 能力指标在质量控制关键过程能力分析中，常用的能力指标包括过程准确性、稳定性和可重复性。
这些指标可以通过测量关键过程的输出，分析其变异性，并与预期目标进行比较来确定。
III. 测量方法为了进行质量控制关键过程能力分析，可以采用以下测量方法：1. 控制图：通过绘制过程的输出数据在时间序列上的变化趋势，可以判断过程的稳定性和可控性。
常用的控制图包括均值图、极差图和方差图等。
2. 直方图：用于分析过程输出数据的分布情况，可以帮助判断过程的准确性和一致性。
3. 过程能力指数（Cp和Cpk）：用于评估过程的能力，即过程是否能够在规定的规范界限内产生合格产品或服务。
Cp指数表示过程的总体能力，而Cpk指数则考虑了过程的中心位置偏离目标值的影响。
IV. 分析步骤进行质量控制关键过程能力分析的步骤如下：1. 确定关键过程：首先需要明确组织内哪些过程对产品或服务的质量有重要影响，并将其定义为关键过程。
2. 收集数据：收集关键过程的输出数据，并进行整理和统计，以便后续的分析。
3. 绘制控制图：根据收集到的数据，绘制相应的控制图，观察过程的变异情况，并判断其稳定性和可控性。
4. 分析能力指标：根据控制图的结果，计算过程的能力指标，如Cp和Cpk，以评估过程的能力是否满足要求。
5. 解读结果：根据能力指标的结果，对关键过程的能力进行解读。
如果能力指标高于预期目标，则说明过程能够稳定地产生高质量的产品或服务；如果低于目标，则需要进一步分析，找出过程中存在的问题，并制定改进措施。
SPC过程能力分析
锯齿型 ：
偏向 型：
偏态原因很多，有 时是剔除了不合格 品后作的图形，有 时是习惯“宁小勿 大”或“宁大勿小 ”造成。
数据过于分散
或者数据不准（测量
方法不当、量具精度
较差）造成的；也可
正能或是向分右组偏太斜细引起的 分“。布应尾重部新”收指集向、右整侧理，所 有数叫据做。“右偏斜”，且 因为其偏度值将大于0 （负即或为向正左） 偏。 斜例如钢水 回分磷布，不锈钢中包增碳 “，尾M6部中”As指元向素左的侧含，量产等 生。负偏差。例如钢包的
SPC--过程能力分析
目录
1、SPC（统计过程控制）概述 1.1变差的普通原因及特殊原因 1.2过程控制和过程能力 1.3过程能力及过程能力指数概念 2、控制图应用准备及前提 3、过程稳定性及过程能力分析步骤 3.1 流程稳定性及过程能力分析单步分析法 3.2六合一分析法
2
一、SPC概述
SPC的宗旨：预防控制，防患于未然 SPC的主要作用： ➢对生产过程实时监控和预警，实现对异常 波动及时采取措施，实时改进； ➢判断过程波动是随机波动还是异常波动； ➢实现过程稳定受控。
问题：P值≤0.05，数据非正态分布 原因：数据检测精度不够；有偏离正常区域的点；概率 曲线弯曲等
21
2.2、受控性检验
22
23
2.3直方图的观察分析与调整
2.3.1、形状分析与判断
（1）正常型： （2）偏向性： （3）双峰型 ： （4）孤岛型： （5）平顶型： （6）锯齿形；
24
正常 型：
二、控制图应用准备及前提
1、确定过程输出特性。 2、对过程输出特性的要求。（内外部；目标值/ 规格限）上限：USL,下限LSL 3、抽样方案。 4、过程是否稳定/统计受控和服从正态分布。（ 非正态转换）
管制图与制程能力分析
管制圖與製程能力分析一、管制圖管制圖是指根据统计学原理，通过收集和分析过程数据，以便及时监控和改进过程稳定性的方法。
管制圖可以帮助我们判断过程是否稳定、是否受特殊因素影响，并且能够帮助我们分析过程能力是否符合要求。
下面我们就来介绍一下管制圖的基本原理和应用。
1. 管制界限管制界限是在管制圖上设定的两条中心线，即上管制界限和下管制界限，是用来判断和监控过程是否稳定的参考线。
通常，管制界限是根据数据的变异性和过程能力要求来确定的，一般而言，上管制界限和下管制界限是基于过程的平均值和标准差计算得出的。
2. 管制统计量在管制圖上，通常有两个重要的统计量，分别是过程平均值和过程变异性。
通过对这两个统计量的监控，我们可以了解过程是否处于稳定状态。
3. 常用的管制圖类型常用的管制圖类型有许多种，如平均数控制图（X管制图）、极差控制图（R 管制图）、标准差控制图（S 管制图）、范围与中位数控制图（MR 管制图）等。
这些不同类型的管制圖适用于不同类型的数据，可以帮助我们监控和改进不同的过程。
二、製程能力分析製程能力分析是指通过统计方法来评估製程是否满足客户的需求和要求。
製程能力分析可以帮助我们确定製程的稳定性和一致性，以便进行相应的改进措施。
1. 製程能力指标製程能力指标是对製程能力的度量，一般用于评估製程的稳定性和一致性。
常用的製程能力指标有以下几种：Cp指数、Cpk指数、Pp指数和Ppk指数。
这些指数可以根据数据的分布特征来计算，用于评估製程的长期和短期能力。
2. 製程能力评估通过製程能力评估，我们可以判断製程是否满足要求，并进行相应的改进。
一般而言，当製程能力指标大于1时，说明製程能够满足客户的需求，而当製程能力指标小于1时，说明製程存在一定的问题，需要进行改进。
3. 製程改进当发现製程能力不足时，我们就需要进行相应的製程改进。
常用的製程改进方法有许多种，如采用统计方法来减少过程的变异性、改善生产设备和工艺等。
控制图原理介绍
控制图原理介绍1. 引言控制图是质量管理和过程改进中常用的工具之一，通过统计分析和监控过程中的变化，帮助我们判断过程是否受到特殊因素的影响。
本文将介绍控制图的原理及其基本概念。
2. 控制图的定义及作用控制图是一种统计工具，用于监测和控制过程中的变化。
通过将过程数据绘制在控制图上，我们可以更直观地了解过程的变化趋势、异常情况以及过程的稳定性。
控制图可以帮助我们做出判断，确定是否需要采取措施来改进过程，以达到稳定和可控的状态。
3. 控制图的原理控制图基于统计学的基本原理，主要应用了过程能力分析和统计过程控制两个方面的方法。
3.1 过程能力分析过程能力分析是通过收集和分析数据来评估过程的稳定性和可控性。
它用一些指标来衡量过程的能力，如均值、方差等。
控制图中的中心线代表过程的平均值，而控制限代表过程的变异范围。
如果过程的数据点落在控制限之内，则说明过程是稳定的，否则可能存在特殊因素的影响。
3.2 统计过程控制统计过程控制是一种通过统计方法来监控过程的变化，并及时采取控制措施以避免过程产生不良品或错误结果的方法。
控制图中的控制限可以帮助我们判断过程是否处于可控状态。
如果数据点超出了控制限，就意味着过程发生了异常情况，需要进一步分析并采取相应的纠正措施。
4. 控制图的基本概念4.1 中心线控制图中的中心线代表过程的平均值。
它通常通过计算一组数据的平均值来确定。
4.2 控制限控制图中的控制限用于判断过程是否处于可控状态。
控制限分为上限和下限两个值。
上限代表过程的上界，下限代表过程的下界。
如果数据点超出了控制限，就意味着过程发生了异常情况。
4.3 标准差标准差是衡量数据的离散程度的指标。
在控制图中，标准差用于计算控制限。
较大的标准差意味着过程的变异性较大，而较小的标准差意味着过程的稳定性较高。
4.4 规格限规格限是工程师或客户规定的过程上下界限。
如果数据点超出了规格限，就意味着产品或过程不符合规格要求，需要进行调整或改进。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC(Satistical Process Control)是一种通过统计方法监控和控制过程稳定性和品质的方法。
它是一种重要的质量管理工具，可以帮助企业降低变异度，提高过程品质，降低产品不合格率和成本。
下面将对SPC过程能力分析进行详细介绍。
首先，过程稳定性是指过程在一定时间范围内是否具有一致的稳定性能。
过程稳定性的评估方法常用的有控制图和过程能力指数。
控制图是一种可以直观地展示过程稳定性的图标。
常见的控制图有X-Bar图、R图和MEWMA图等。
通过监控控制图上的数据点，可以判断过程是否处于可控状态。
如果数据点在控制线范围内并且呈随机分布，则可以认为过程是稳定的。
过程能力指数是用于评估过程长期性能的指标。
常见的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk等。
其中，Cp指标反映了过程能力的上限，Cpk指标反映了过程能力的中心位置和过程标准差的关系，而Pp和Ppk指标则考虑了过程偏离标准和中心位置的影响。
其次，品质能力是指一个过程是否能够满足规定的质量要求。
品质能力的评估方法常用的有直方图和能力指数。
直方图是一种利用统计数据展示数据分布情况的图表。
通过直方图可以了解数据的分布情况，判断过程是否满足质量要求。
如果直方图呈正态分布，则可以认为过程是符合质量要求的。
品质能力指数是用于评估过程是否满足质量要求的指标。
常见的品质能力指数有Cpm、Cpl和Cpu等。
其中，Cpm指标是综合考虑了品质要求和标准差的关系，而Cpl和Cpu指标则分别考虑了过程的下限和上限能力。
综上所述，SPC过程能力分析可以帮助企业评估和改进过程的稳定性和品质能力。
通过SPC过程能力分析，企业可以及时发现过程问题，采取相应的措施进行改进，以降低变异度，提高过程品质，并最终实现质量目标。
需要注意的是，SPC过程能力分析是一个动态的过程。
过程能力是随着时间和条件的变化而变化的，因此，企业需要定期进行SPC过程能力分析，以保持过程的稳定性和品质能力，进一步提高产品质量和竞争力。
控制图与过程能力分析
控制图与过程能力分析控制图是一种用于监控过程稳定性和一致性的工具，它通过监控产品或过程的变异性来确保产品质量以及生产效率。
在工业生产中，控制图被广泛应用于监控制造过程中的变异性，以便及时发现和纠正问题，从而确保产品的稳定性和一致性。
与此同时，过程能力分析则是用于评估制造过程的稳定性和一致性的工具，它可以帮助企业确定其生产过程是否能够满足产品质量要求。
因此，控制图与过程能力分析在生产管理中扮演着至关重要的角色。
控制图的原理和类型控制图是一种通过统计方法来监控过程稳定性的工具，它可以帮助生产者及时发现和纠正生产过程中的问题。
控制图的原理是将生产过程中的数据进行分类，然后根据统计学方法对数据进行分析，以便确定过程是否处于稳定状态。
控制图的基本原理是将数据按照时间顺序绘制在图表上，并根据统计学规则来判断生产过程的稳定性。
常见的控制图类型包括X-bar图、R 图、P图和C图等，每种类型的控制图都有着不同的应用范围和适用条件。
X-bar图是一种用于监控过程平均值的控制图，它可以帮助生产者了解生产过程的变异情况。
R图则是用于监控过程变异性的控制图，它可以帮助生产者了解生产过程的一致性。
P图和C图则是用于监控不合格品率的控制图，它们可以帮助生产者了解生产过程的品质情况。
通过绘制这些不同类型的控制图，生产者可以全面了解生产过程的稳定性和一致性，从而及时发现和纠正生产过程中的问题。
过程能力分析的原理和方法过程能力分析是一种用于评估生产过程稳定性和一致性的工具，它可以帮助企业确定其生产过程是否能够满足产品质量要求。
过程能力分析的原理是通过统计方法对生产过程的数据进行分析，以便评估过程的稳定性和一致性。
常见的过程能力指标包括过程能力指数(Cp)、过程能力指数(Cpk)以及过程性能指数(Pp)和过程性能指数(Ppk)等，它们可以帮助企业全面了解生产过程的稳定性和一致性。
通过计算这些过程能力指标，企业可以全面了解生产过程的稳定性和一致性，从而确定生产过程是否能够满足产品质量要求。
控制图与过程能力分析
31
质量特性与控制图的选择
在同样能夠满足对产品质量控制的情況下,
应该选择容易测定的控制項目. 用统计方
法进行质量控制如无质量特性数据就无法 进行. 在同样能夠滿足产品质量控制的情況下,
一定
不一定
X-s 图
X-R 图
X-R
X-Rm “p”
图
图
图
“pn” “c”
“u”
图图
图
29
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管理的特性，考虑到
顾客的需求 当前及潜在的问题区域 特性间的相互关系
确定测量系统 使不必要的差异最小化
30
质量特性与控制图的选择
为保证最终产品的质量特性, 需要考虑以下几个 方面: 认真研究用户对产品质量的要求,确定这些要求 哪些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要 关系的质量特性來作为控制的項目.
3
何为控制图
以产品的实际品质为特性值与代表过程实力的控制 界限比较,而以推移图(时间序列)形式表现出来
其中:纵轴表制品的品质特性,横轴表制品制造时间;用 中心线及上下界限来反应品质变动情况.
图例: 上控制线
中心线
下控制线
有异常
4
控制图目的—做好预防工作
原料
人 机 法 环 测量
好
PROCESS
x) 2 2
2
2 •
e 2.718
μ+kσ 10
控制图原理
μ±kσ
μ± 0.67σ
μ± 1σ μ± 1.96σ
μ± 2σ μ± 2.58σ
计数值数据控制图过程能力分析
过程能力的度量
1、计数值数据控制图控制对象的过程能力的解释计 数值数据控制图的过程能力与计算值数据有所不 同，计数值数据控制图上的所有点直接表明了不 符合客户要求的百分数或不合格品数(或缺陷数)， 而计量值数据控制图上的所有点显示的是过程实 际生产的产品与规格比较的结果。计数值数据控 制图控制对象的过程能力定义为不合格品，缺陷 数的平均不合格率或缺陷率。
计数值数据控制图
计数值数据控制图概述 计数值数据控制图用以控制不可以用计量值 数据进行度量的质量物性，通常而言，计数 值数据只用两种状态来衡量．如合格／不合 格，通过/未通过,良/不良等。计数值数据控 制图也是一种广为使用的过程控制工具。
1
计算值数据控制图过程能力分析
计数值数据的过程能力反映的是仅有普通原 因作用时过程满足要求的能力，在分析控制 图并通过改善消除了过程变异的特殊原因后， 可以对过程能力进行计算。
2
分析计算值数据过程能力时的假设
分析计数值数据过程能力时，通常基于以下假设 条件:
l、过程处于受控状态 过程处于受控状态是过程能力研究的基础，这 一点对计数值数据控制图和计量值数据控制图 来说是一样的。
2、测量系统误差处于可接受范围 如果测量系统误差太大，则测量数据不能反 映真值,可能会使控制图的结论出错。以上假 设在过程能力计算前需首先验证。
32
Pn图应例
某公司拟对其所生产的一种电子产品A在经过环境试 验后的不合格状况进行监控，因为每次进行环境 试验的样品数是恒定的,因此他们确定有Pn图对 环境试验的不良率进行控制，应用流程如下：
28
制作Pn控制图
2.建立控制图 Pn图的通用格式
3.计算控制界限 (1)计算过程不合格品数的平均值
02_ 过程能力分析(常规控制图)
UCL
C L
LCL U C CL L
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
R ¼ Í
0.350
0.300 0.250 0.200 0.150 0.100 0.050
0.000
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
R
价 图 能 力 指 数 数据整理者(签名)： 数据分析者(签名)： 审批者(签名)：
计算控制限的日期：
评
X
图
没超出控制上限的点。 有超出控制下限的点,请检查过程纪录，用因果图查明原因，并订出纠正措施。 #REF! 没有明显的非随机图形。 有超出控制上限的点,请检查过程纪录，用因果图查明原因，并订出纠正措施。 #REF! 有明显的非随机图形，请查明情况，并订出纠正措施。 Cpk： 能力指数过剩，考虑是否降低成本。 PPK: 能力指数符合要求
R
MAX 3 OFF 最 数 据 X2 45.90 46.00 45.90 46.00 45.90 45.90 46.00 45.88 45.82 46.00 46.00 46.00 45.86 46.00 46.00 46.00 46.00 46.00 46.00 46.00 46.00 46.00 46.00 46.02 46.00
X
46.064 46.008 46.000 46.020 46.064 46.000 46.052 45.948 45.860 46.000 46.000 45.976 46.020 46.016 46.024 46.004 46.032 46.000 46.000 46.000 46.000 46.000 46.000 45.996 46.024 1150.108
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种对生产过程中的变化进行监控和改进的方法，通过收集和分析过程数据，可以评估过程的稳定性和能力，帮助企业实现质量的持续改进。
本文将介绍SPC过程能力分析的概念、目的和常用的分析方法。
其中包括控制图的应用和过程能力指数的计算。
SPC过程能力分析的目的SPC过程能力分析主要用于评估和改善生产过程的能力，以确保产品质量的稳定性和一致性。
通过分析过程数据，可以判断生产过程是否处于统计控制下，并确定其能力是否能够满足产品的质量要求。
具体目的包括：1.评估过程的稳定性：通过控制图的应用，可以判断过程是否处于统计控制下，即过程数据是否在可接受的变异范围内。
2.评估过程的能力：通过计算过程能力指数，可以评估过程的能力是否满足产品质量要求，以及可能存在的改进空间。
3.改进过程的稳定性和能力：基于对过程的分析，可以制定相应的改进措施，以提高过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析的方法控制图的应用控制图是SPC过程能力分析中最常用的工具之一，用于监控和分析过程数据的变化。
常见的控制图包括：1.均值-范围控制图（X-bar R chart）：用于监控连续型数据的均值和范围，判断过程是否处于统计控制下。
2.均值-标准差控制图（X-bar S chart）：与X-bar R chart类似，用于监控连续型数据的均值和标准差。
3.离散型数据控制图（p chart、np chart、c chart、u chart）：用于监控离散型数据的比例、数量或计数。
4.过程能力控制图（Cp、Cpk chart）：用于评估过程的能力是否满足产品质量要求。
控制图通过将过程数据与控制限进行比较，可以判断过程是否出现特殊因素或异常情况，并及时采取措施进行改进。
过程能力指数的计算过程能力指数可以提供有关过程能力的定量指标，用于评估过程的稳定性和能力。
过程能力分析报告
过程能力分析报告在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想保持竞争力，持续提高产品或服务的质量至关重要。
而过程能力分析作为一种有效的质量控制工具，可以帮助企业评估生产或服务过程的稳定性和能力，从而识别改进的机会，确保产品或服务满足客户的需求和期望。
一、过程能力分析的基本概念过程能力是指过程在一定时间内，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。
简单来说，就是过程能够生产出符合规格要求的产品或提供符合标准服务的能力。
过程能力通常用过程能力指数（Cp、Cpk 等）来衡量。
过程能力分析则是通过收集和分析过程的数据，评估过程的稳定性和能力，确定过程是否满足质量要求，并为过程改进提供依据。
二、过程能力分析的重要性1、质量控制帮助企业确定过程是否稳定，产品或服务的质量是否在可接受的范围内。
如果过程能力不足，能够及时发现问题，采取措施进行纠正，避免不合格产品或服务的产生。
2、成本降低通过优化过程，减少废品、返工和维修等成本，提高生产效率，降低生产成本。
3、客户满意度提升能够生产出更符合客户要求的产品或提供更优质的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
4、持续改进为企业提供了有关过程性能的量化信息，有助于确定改进的方向和重点，推动持续改进。
三、过程能力分析的步骤1、确定研究的过程明确需要分析的生产或服务过程，以及该过程的关键特性和质量要求。
2、收集数据通过抽样、测量等方法收集过程的相关数据。
数据的收集应该具有代表性，能够反映过程的真实情况。
3、绘制控制图使用收集到的数据绘制控制图，如均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）等。
控制图可以帮助判断过程是否处于稳定状态。
4、计算过程能力指数根据控制图的数据，计算过程能力指数，如 Cp、Cpk 等。
这些指数可以反映过程的精度和准确度。
5、评估过程能力将计算得到的过程能力指数与预定的标准进行比较，评估过程能力是否满足要求。
6、分析原因如果过程能力不满足要求，需要分析原因。
控制图及过程能力分析在供应商质量管理中的应用研究
【 关键词】 控制 图； 过程能力分析； 供应商 ； 质量管理 【 中图分类号］２３７ Ｆ７ ． ［ 文献标识码】 Ａ 【 文章编号１ｏ ５ １２ ２ １ Ｏ — ｌ ２ ｏ １ｏ — ５ Ｘ（０ ０）ｌ Ｏ ｏ一 ４
Ｚ Ｎ ｎ ｈ ａＺ Ａ ｉｌ Ｃ Ｅ ＧＧ ｏ ｑ ａ ， ＨＡ ＧＱｉ－ ｕ， Ｈ ＮＧＬ－ｉ Ｈ Ｎ ｕ － ｕ ｎＷＡＮ ｈ ａ ， ＧＺ ｕｎ
（ｃｏｌｆ ｃａｉａＥ 西ｎｅｉ Ｂ ｉｎ ｎｖｒｉ ｆｃｅ ｃ ＆ Ｔ ｈ ｏ ｇ， ｅ ｉｇ１０ ８ ， ｈｎ） Ｓｈ ｏｏ ｈｎｃｌ ｎ ｅｒ Ｍｅ ｎ ｅ ｉｇ ｉｅｓｙｏ ｉｎｅ ｅ ｎｌ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ Ｃ ｉａ ｊ Ｕ ｔ Ｓ ｃ ｏ ｊ
ｐ ｓ． ｉ ｒ ｅ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｏ ｔｏ ｈ ｒ； ｒｃ ｓ ａ ａ ｌｔ ａｙ ｉ； ｕ ｐ ｅ ｙ ｒ ｓ ｃ ｎｒｌｃ ａｔｐｏ ｅ ｓｃｐ ｂｉｙ ａ ｌ ｓｓｓ ｐ ｌ ￣ｑｕ ｉ ｎ ａ ｅ ｎ ｉ ｎ ｉ ｌ ｙ ａ ｔ ｍａ ｇ ｍｅ ｔ
对供应商的生产规模 、 产品的各项参数 以及是否通过 Ｉ０ ００ Ｓ ９０
（ 北京 科技 大 学
【 摘
机 械 工 程 学 院 ， 京 １０８ ） 北 ０ ０３
要】 供应链环境下 的质量管理与控制与传统生产方式下 的产 品质量 与控制有 着很 大的不 同 ， 应链 环境下 的质量 控制 供
使得厂家不仅对 自 身生产 的产品 、 采购的原材料等进行质量管理 ， 同时还要求对供应商 与物资供应相关 的其他与原材料质 量有
SPC控制图以及过程能力分析的注意点
SPC控制图以及过程能力分析的注意点
为什么我们的控制图在审核过程中经常会查到这样或者那样的问题呢？这里我说明一些需要注意的要点，当然也不是特别高深的东西！
1）SPC控制图上为什么会出现了产品的规格线或者直接使用产品规格线当作控制线来使用；
2）控制线的确定证据没有，不具有说服力；
3）何时更改控制图的控制线没有人解释清楚，自从使用控制图都是受控状态没有任何更改控制线的记录，失去了可信度；
4）控制图出现了受控情况，但是没有证据显示你已经采取了有效的措施，或者通知相关的过程控制人员的证据；控制图处于没有用的境地；
5）控制图是有办公室人员收集数据后来分析的，不再现场适时使用，等于事后处理，失去了或者基本本来的作用；（注：不是说控制图一定要在现场使用，有些分析报告可以在办公室实施分析，但是这种情况往往是一种验证性的分析，而对现场基本不起指导意义的）；
6）负责描控制点的人不懂得判异准则，也没有培训记录；
7）控制图没有结果记载或者其他一些必要的信息。
8）过程能力分析报告只有Cpk/Ppk的计算和结果，没有计算的条件说明，殊不知Cpk 的计算和分析有着先决条件——那就是过程受控，不能提供过程受控的证据；
9）Cpk很高，比如8，10等等，但是没有任何分析报告，认为结果只要大于1.33就是足够了；
10）报告中分析了Cpk和Ppk,但是两者的结果相差甚远，比如Cpk=2,Ppk=1.2，就没有其他的任何分析为什么这两个结果会差别如此之大呢？
11）分析报告中存在直方图位偏态分布，但是没有进行分析的证据，计算了Cpk。
SPC过程能力分析
02
改进过程能力可以降低生产成本，提高生产效率，同时也可以
减少废品和返工。
增强竞争力
03
高质量的产品可以获得更好的市场口碑和客户满意度，从而增
强企业的竞争力。
质量改进的步骤
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
短期数据不足以反映长期趋势时的处理方法
要点一
总结词
要点二
详细描述
短期数据可能无法反映过程的长期趋势，需要采取措施来 弥补。
当只有短期数据时，可能无法准确地反映过程的长期趋势 。为了弥补这种局限性，可以采取以下措施：1. 收集更多 数据：通过收集更多的短期数据来增加样本数量，从而更 好地估计长期趋势。2. 延长数据收集时间：如果可能的话 ，可以延长数据收集时间，以便更好地反映长期趋势。3. 使用移动平均等方法：可以使用移动平均等方法来平滑短 期数据中的随机波动，从而更好地反映长期趋势。
意度和组织声誉。
02
过程能力分析
过程能力的定义
01
过程能力
02
过程能力指数
是指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致性的最低 能力。
是指衡量过程加工质量水平的指标，通常用Cpk、Ppk表示。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上 规格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
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2.4 偏移情况的过程能力指数Cpk
准则1： 一个点在A区之外
x
UCL A
B C CL C
B LCL A
x
准则3：连续6个点递增或递减
UCL A
x
B C CL C
B
LCL A
x
准则2：连续 9个点在中心线同一侧
UCL A
B
x
C CL
C
B LCL A
准则4：连续14个点上下交替
UCL A
B
C
CL
C
x
B LCL A
返回目录
准则5:连续3点中有2点在同侧B区以外
本）标准差S代替
2.2 过程能力6
过程能力指过程制造质量方面的能力，稳态下的最小波动， 稳态时，99.73% 的产品落在(µ-3 ，µ+3 )范围内，因此将过程能力定义为6
如果车的宽度越小，就越容易将车开进车库·····
过程能力 = 6
过程能 力
客户要 求
客户要求 Cp 过程能力
即处于统计控制状态（受控状态），生产过程稳定，不必采取措施。 判异原则: 1) 点子超出或落在控制线上； 2) 控制界线内的点子排列有下列缺陷：
过程的声音： 1. 控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差 2. 特殊原因变差要求立即采取措施 3. 减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计
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均值与公差中心有不重合，此时不合格品率会增加，Cp会明显降低，需修正 （修正后记为Cpk）
Cpk=min（Cpu,Cpl）=min（ （ TU – ）/ 3 ， （ – TL ）/ 3 ）
定义分布中心与公差中心M的偏移为：=|M-|， 偏移度K：K= /（T/2）=2 /T，
过程性能指数Pp、PPk：QS-9000提出，反映系统当前状态（不一定是稳态 ），即存在普通原因变差和特殊原因变差时等过程能力。
➢ Pp：过程均值与公差中心一致时的过程性能指数 ➢ Ppk：过程均值与公差中心不一致时的过程性能指数
• Cpk、PPk计算区别：前者用极差平均值（ R / d 2 ）估算，后者用（样
理想状况
控制图表达了一个过程是否受控，客户需要的 不仅过程稳定，更需要合格的产品
➢客户可能接受这种过程状况 ➢如果存在特殊原因，消除影 响可能不太经济
满足要求
受控
符合（合格） 1类
不符合（不合格） 2类
不受控 3类 4类
存在过大的普通原因变差
存在过大的普通原因及特殊原因的 变差 采取紧急措施使过程稳定，并减小 变差
控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特(W.A Shewhart)博
士发明，他在1924年提出了过程控制理论以及监控过程的工具——控制图， 因此也称休哈特控制图
3.6
3.5
UCL上控制界限
CL中心值 3.4
3.3
LCL下控制界限
1
5
9
13
1. 横坐标：以时间先后排列的样本组号 2. 纵坐标：质量特性或样本统计量(如：样本平均值 ) 3. 上控制界限UCL：Upper Control Limit 4. 下控制界限LCL：Lower Control Limit 5. 中心线CL：Control Limit 6. 质量特性值或其统计量的波动曲线
应用示例
在计量值控制图中，常用的典型控制图是均值----极差控制图，下面就 以 x R 图为例说明计量值控制图的设计。
应用举例
x 中心线
R 均x k K
R1 R 2 R k K
R D 4 R =0.375
R D 3R
计量值控制图： 利用真实的测量值进行制表;如均值极差控制图、两极控制图、单值移动控制图等； 计数值控制图： 利用合格-不合格信息进行制表，如不合格品数控制图、不合格品率控制图、缺陷数 控制图等。
常用控制图
类别
名称
管理图
特
点
符号
适用场合
计 量 值 控 制 图（正 态）
均值—极差控制
最常用，判断工序是否异常的效果好， 适用于产品批量较大而且稳
^ s
(xi x)2
n1
Pp、Ppk计算方法同Cp、Cpk
注意区分两者代替要求
应用举例
采集数据(控制图数据)
过程——客户
是
独立 处理
正常 否 调整
过程
过程的声音
○○○
客
交付
户
困惑
我的问题 是·········
五菱柳机
Thank You!
控制图&过程能力分析
质量控制部 方征刚
课程目录
• 过程的声音——控制图
1.1 控制图的概述 1.2 控制图的统计原理 1.3 控制图的应用 1.4 控制图的观察和分析
• 客户的声音——过程能力分析
2.1 过程能力分析相关概念 2.2 cpk/ppk 计算
1.1 控制图概述
计 不合格品数控制 pn 较常用，计算简单，操作工人易于理 样本容量相等
数
图
解
值 不合格品率控制
p
计算量大，管理界限凹凸不平
控
图
样本容量可以不等
制
缺陷数控制图
C 较常用，计算简单，操作工人易于理 样本容量（面积或长度）相
图（二
解，使用简便
等
项、泊 松）
单位缺陷数控制 图
U
计算量大，管理界限凹凸不平
样本容量（面积或长度）不 等
Cpk =（1-K）Cp =（1-K)*T/6
XLSL Cpk1 3R
d2
USLX Cpk2 3R
d2
单侧公差情况，按实际选择上限或下限 单边计算
计算说明
估计标准差：过程仅存在普通原因变差时用，即计算Cp、Cpk时用
ˆ R d R／d
2
R：子组极差的平均值 d2：常数
标准差：过程存在普通和特殊原因变差时用，即计算Pp、Ppk时用
1.1 控制图概述
分析用控制图： 依据收集的数据计算控制线、作出控制图，并将数据在控制图上打点，以分析工序是 否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因，采取措施，使工序处于稳定状态；若工序 稳定，则进入正常工序控制。 控制用控制图： 当判断工序处于稳定状态后，用于控制工序用的控制图，操作人员按规定的取样方式 获得数据，通过打点观察，控制异常因素的出现。
UCL A
B
Cx
x
CL
C
B
x
LCL A
准则7：连续15个点在C区内
UCL A
B
C
CL
x
C
B LCL A
准则6:连续5点中有4点在同侧C区以外
UCL A
B
x
C CL
C
B
x
LCL A
准则8：连续8个点都不在C区内
UCL A
B
x
C
CL
C
B LCL A
应用控制图的常见问题
➢ 在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图 ➢ 在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图 ➢ 没有作过程分析，用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线 ➢ 仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用 ➢ 不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常 ➢ 当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线 ➢ 在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，
1.2 控制图的统计原理
正态分布 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑
的曲线-概率密度曲线。 µ (mu)--- 表示 分布的中心位置（均值）和期望值； (sigma) --- 表示分布的分散程度（标准差）； 质量应用： 不论µ 与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ +3]范围内的概率为99.73%；
B. 子组频率 n件/时间，其目的是检查经过一段时间后过程的变化 C. 子组数大小 一般为25组，子组数越大，引起零件变差的主要原因
越有机会出现。
1.4 控制图的观察与分析
判稳原则:
1) 点子没有超出控制线（在控制线上的点子按出超出处理） 2) 控制界限内的点子排列无缺陷，可以认为该过程是按预计的要求进行，
图
X R 但计算工作量大
定正常的工序。
中位数—极差控
计算简便，但效果较差些，便于现场
制图
MeR 使用
均值-标准差控 制图
X S
一张图可同时控制均值和标准差，计 算简单，使用方便
单值—移动极差 控制图
X—Rs
简便省事，并能及时判断工序是否处 于稳定状态。缺点是不易发现工序分 布中心的变化。
因各种原因（时间费用等） 每次只能得到一个数据或希 望尽快发现并消除异常原因
2.1 过程能力分析相关概念
过程能力6：指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化，也就是在受控
状态下，实现过程目标的能力 过程能力指数Cp、CPk：产品的公差范与过程能力，定量描绘的数值；过程能 力指数表述稳态情况下，即仅存在普通原因变差时的过程能力
➢ Cp：过程均值与公差中心一致时的过程能力指数 ➢ Cpk：过程均值与公差中心不一致时的过程能力指数
未剔除异常点数据 ➢ ·······
课程目录
• 过程的声音——控制图
1.1 控制图的概述 1.2 控制图的统计原理 1.3 控制图的应用 1.4 控制图的观察和分析