SPC统计过程控制—非常经典PPT课件
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SPC统计过程控制教材ppt(37张)
– 5、确定各组的频数 – 6、作直方图 – 7、对直方图的观察: 特点， 中间高、两头低、左右对称
7
SPC
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 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，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
11
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
SPC
• (4)、使用控制图应考虑的问题
– a、控制图用于何处？ – b、如何选择控制对象？ – c、怎样选择控制图？ – d、如何分析控制图？ – e、点出界或违反其他准则的处理。 – f、控制图的重新制定。 – g、控制图的保管问题。
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
– 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
– 2、确定组数 k n
– 3、确定组距 h=（最大值最小值）/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
2
SPC
3、为什么要学习SPC（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
3
SPC
4、开展SPC工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
7
SPC
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 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，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
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SPC统计过程控制教材(PPT37页)
SPC
• (4)、使用控制图应考虑的问题
– a、控制图用于何处？ – b、如何选择控制对象？ – c、怎样选择控制图？ – d、如何分析控制图？ – e、点出界或违反其他准则的处理。 – f、控制图的重新制定。 – g、控制图的保管问题。
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
– 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
– 2、确定组数 k n
– 3、确定组距 h=（最大值最小值）/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
2
SPC
3、为什么要学习SPC（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
3
SPC
4、开展SPC工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
spc统计过程控制ppt课件
但是。。。被送进了医院。
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后，测量每个产品的长度，
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，都是对 “昨天”情况的分析和解释，可以用在“救火”和解决问题，
但若想实现过程控制，则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制（ＳＰＣ）就是： 应用统计的方法，对生产／服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中，对过程进行监控，当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警，对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下：
1. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
2. 选用合适的控制图种类；
3. 确定样本容量和抽样间隔； 4. 收集并记录至少20～ 25组样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5. 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差/样本标准差等； 6. 计算各统计量的控制界限； 7. 画控制图并标出各样本的统计量，
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x －R
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效 果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后，测量每个产品的长度，
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，都是对 “昨天”情况的分析和解释，可以用在“救火”和解决问题，
但若想实现过程控制，则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制（ＳＰＣ）就是： 应用统计的方法，对生产／服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中，对过程进行监控，当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警，对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下：
1. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
2. 选用合适的控制图种类；
3. 确定样本容量和抽样间隔； 4. 收集并记录至少20～ 25组样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5. 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差/样本标准差等； 6. 计算各统计量的控制界限； 7. 画控制图并标出各样本的统计量，
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x －R
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效 果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
统计过程控制spc(PPT 74页)
CL P
p np1 np2 npk n1 n2 nk
UCL P 3 1 P (1 P ) n
LCL P 3 1 P (1 P ) n
在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可
用平均样本容量( n)来计算n控制限.
V. 控制限的计算方法
x R控制图的控制限计算
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值：
x x1 x2 x3 ...... xn n
R xmax xmin
x x1 x2 x3 ...... xk k
R R1 R2 R3 ... Rk k
中实线：中心线CL
控制界限=平均值±3σ
控制图原理：
1） 3 σ 原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什
么，其 x 的分布（每个 x 都是从总体的一
个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋
U控制图的控制限计算
计算单位缺陷数和上下控制界限：
u C1 C2 Ck n1 n2 nk
CL u c n
UCL u 3
u n
LCL u 3
u n
VI. 判异准则及SPC的颜色管理
受控状态 在控制图上的正常表现为： （1）所有样本点都在控制界限之内； （2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样 本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介
SPC统计过程控制PPT课件
50
控制图的观察分析
作控制图的目的是为了使生产过程或工作过 程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影 响, 产品质量特性的分布基本上不随时间而 变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常 状态.
控制状态的标准可归纳为二条:
第一条, 控制图上点不超过控制界限; 第二条, 控制图上点的排列分布没有缺陷.
28
控制图—过程控制的工具
上控制限 中线
下控制限
1.收集：收集数据并画在图上
步 2.控制：根据过程数据计算试验控制限；识别变差的特殊原因 并采取措施
骤
3.分析及改进：确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进 过程
29
控制图种类(以数据性质分)
计量型控制图
平均数与极差控制图(
31
计量型控制图
计量型控制图的使用说明 A、计量数据 B、计量型控制图的基础 C、SPC的抽样原则
32
五、计量型控制图的制作步骤 和判定原则
33
建立控制图的四步骤
A收集数据 B计算控制限 C过程控制解释 D过程能力解释
34
建立X-R图的步骤A
子组大小
A1选择子组大小、频率和数据
子组频率
Ａ 阶
38
建立X-R图的步骤B
Ｂ B1计算平均极差及过程平均值 计 算 控 B2计算控制限 制 限
B3在控制图上作出平均值和 极差控制限的控制线
39
X R管制圖
平均值管制圖
平均值管制圖
x x1 x2 x3 ..... xk k
全距管制圖 R R1 R 2 ..... R k
k
CL X X
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的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 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的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 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
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2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
统计过程控制SPCppt
正态分布的参数
正态分布由2个参数决定：
即总体均值：μ(常用样本均值Xbar来估计)
x
1 n
n i 1
xi
总体标准差：σ(常用样本标准差S来估计)，标准差 是对波动的度量
S
1 n 1
n i 1
( xi
x)2
QIHANG Consulting
正态分布的重要特性
正态分布的图形特点是中间高、两 头低、左右对称并延伸至无限。
过程变差的一部分。
过程能力
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限
(Process Capability) 的距离，用Z来表示。
QIHANG Consulting
正态分布
假如对一个要求长度为20.30的零件进行测 量，共测量75次，得到的数据范围如下，对次 数比例的统计直方图如下页所示：
数据 范围
测得 次数
次数 比例
20.105- 20.155- 20.205- 20.255- 20.305- 20.355- 20.40020.155 20.205 20.255 20.305 20.355 20.400 20.455
2
8
23
20
13
5
4
2.7% 10.7% 30.7% 26.7% 17.3% 6.7% 5.3%
SPC的产生
➢ 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。
➢ 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理 运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图 法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定 了理论和方法基础。
SPC统计过程控制―非常经典.pptx
控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满 足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的 过程质量进行控制。
34
34
分析用控制图
決定方针用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备用
控制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此 项原因重复发生之措 施。
分析用控制图
过度调整——把过程中每一个偏离目标的值 当作过程中发生了特殊原因来进行处理的做 法。
17
17
5、基本统计量说明
1、平均值 X 设X1，X2，…….Xn是一个大小为n的样本，
则X=（X1+X2+……+Xn)/n 2、中位数~X
将数据按数值大小顺序排列后，位于中间 位置的书，称为中位数。 如：5，9，10，4，7， ~X=7； 如：5，9，10，4，7，8 ~X=（7+8）/2=7.5
形状：峰态
分布宽度
22
22
正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ 正态分布的特征： 1、中间高，两边低，左右对称；两边伸向无穷远。 2、与横坐标所围成区域的面积为1；
23
23
控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ
k
k
如设备的正常震动，刀具的磨损，同一 批材料的品质差异，熟练工人间的替换；
13
13
（2）、普通原因、特殊原因
特殊原因：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。
34
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分析用控制图
決定方针用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备用
控制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此 项原因重复发生之措 施。
分析用控制图
过度调整——把过程中每一个偏离目标的值 当作过程中发生了特殊原因来进行处理的做 法。
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17
5、基本统计量说明
1、平均值 X 设X1，X2，…….Xn是一个大小为n的样本，
则X=（X1+X2+……+Xn)/n 2、中位数~X
将数据按数值大小顺序排列后，位于中间 位置的书，称为中位数。 如：5，9，10，4，7， ~X=7； 如：5，9，10，4，7，8 ~X=（7+8）/2=7.5
形状：峰态
分布宽度
22
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正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ 正态分布的特征： 1、中间高，两边低，左右对称；两边伸向无穷远。 2、与横坐标所围成区域的面积为1；
23
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控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ
k
k
如设备的正常震动，刀具的磨损，同一 批材料的品质差异，熟练工人间的替换；
13
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（2）、普通原因、特殊原因
特殊原因：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。
SPC统计过程控制概述(ppt 49页)
raozhong@
9
SPC基础
• SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制：利用统计技术对过程中的各个阶段进 行监控，从而得到保证产品质量的目的。
• 二十世纪二十年代美国休哈特(W.A.Shewhart)首创过程 控制(Process Control)理论极其监控过程的工具—控制 图(Control Chart)形成SPC的基础，后扩展到任何可以 应用的数理统计方法。
规律性变化 不变
时间
raozhong@
33
、变化示意图
特性值
©John Z. Rao 2001
无规律变化 不变
时间
raozhong@
34
、变化示意图
特性值
©John Z. Rao 2001
无规律变化 无规律变化
时间
raozhong@
35
X-R控制图
• 计量值最常用、重要的控制图 • 适用范围广：
– X图：
• X正态X正态 • X非正态近似正态（中心极限定理） • 中心极限定理使得X图广为应用。
– R图
• 通过计算机上的模拟试验证实：只要X不是非常 不对称，则R的分布无大的变化。
©John Z. Rao 2001
raozhong@
36
• 灵敏度高
©John Z. Rao 2001
raozhong@
21
判异规则（一）
• 点出界就判异
• 如上图第四点已超出UCL，故判断过程 异常。为什么？若过程正常，则点子超 出UCL的概率为0.135%。若过程异常， 值增大，分布曲线整体上移，则点子超 出UCL的概率大大增加，可能是的几十 倍、几百倍。在这两种可能性中选择一 种，当然选择过程异常。
SPC统计过程控制培训课件(PPT 80张)
宇宙万物及工业产品大都呈常态分配 变异的原因可分为偶因及异因
偶因属管理系统的范围
例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配
预防与检测
人 机 法 环 測量 測量
原料
PROCESS
Y=f(x1,x2,….)
Y可视为顾客所要求的产品特性。 但是如果在y进行相应的统计控制 品已经制造出来，只是相当于检验 得好不好，时效已晚。 所以要去探究哪些因素会影响y，
X X X
UCL LCL 全距控制图
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点 C2识別并标注特殊原因(极差图) Ｃ 过 程 控 制 解 释
C3重新計算控制界限(极差图)
超出 链 明显 形
C4分析均值图上的数据点
C5识別并标注特殊原因(均值图)
超出 链 明显
控制图的判读
超出控制界限的点：连续25点出现一个或 任何一个控制界限是该点处于失控状态的
对系统采取措施
局部措施、系统措施示意
UCL
组内变异和组间差异说明
不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在
组间变异大的解决方法
此时的异常将在Xbar图中显示出来 一般的责任是在现场人员，可能是 料，没有依照标准作业方法等。 此种问题比较容易解决，85%应由 员就可以处理。
组内变异大的解决方法
层别的说明
复合
使用控制图的注意事项
控制界限的重新计算
为使控制线适应今后的生产过程, 在 最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常 复计算, 以求得切实可行的控制图. 但 经过使用一定时期后, 生产过程有了 加工工艺改变、刀具改变、设备改变
SPC统计过程控制PPT(共 79张)
计数值数据
用个数为单位来表示的 质量特性值数据。特点 ：不可以连续取值，即 整数位后不允许有小数 的数据，统计学上称高 离散型数据。 测量出现/不出现.
如：废品的件数、陷数、 出勤人数、通/止数据、 安装正确/错误数据、孔钻通/未通、 表面划伤/未划伤
波动（变差） 的概念
正是波动的存在，工程师才在
– 对过程的变差进行量化是改进过程中的关键一步。
– 了解造成变差的原因可帮助我们确定采取什么类型的措 施可达到持久的改进。
波动的种类
正常波动
是由偶然或随机因素造成的 。如：操作的方法的微小变 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。 （它不能被操作人控制，只 能由技术、管理人员控制在 公差范围内。即普通原因产 生的变差）
SPC 的目的
·对过程作出可靠的评估； ·确定过程的统计控制界限，判断过 程是否失控和过程是否有能力； ·为过程提供一个早期报警系统，及时监 控过程的情况以防止废品的发生； ·减少对常规检验的依赖性，定时的观察 以及系统的测量方法替代了大量的检测和 验证工作；
企业通过应用SPC可以实现
－降低成本 －降低不良率，减少返工和浪费 －提高劳动生产率 －提供核心竞争力 －赢得广泛客户 － 更好地理解和实施质量体系
正态分布
34.13% 34.13%
0.13% 2.14%
13.60%
13.60%
2.14% 0.13%
–3S
–2S
–1S 0 +1S
68.26%
95.46%
99.73%
+2S +3S
SPC技术原理
–3S –2S –1S 0 +1S +2S +3S
SPC统计过程控制(PPT 256页)
课程提纲
过程能力研究篇
1.过程能力指数的种类 2.过程能力指数的计算 3.短期过程能力指数研究 4.长期过程能力指数研究 5.计数/计量测量系统研究
SPC应用实战篇
1. SPC成功导入案例 2. SPC成功导入流程 3. SPC特性选择 4. SPC小组成立 5. SPC改善检讨
SPC应用背景篇
概念介绍
计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测 量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度 、形位误差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直 径等指标。
计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如 ON
不合格品数, e.g 裁大片外观不良数，服从二项分布 ；计点如电池激光焊接的气密性, 短路数等, 服从泊松 OFF 分布。
在实际生产中，产品质量的偶然波动与异常 波动总是交织在一起的。控制图就是区分这两类 产品质量波动、亦即区分偶然因素与异常因素这 两类质量因素的重要科学方法。
控制图的历史
• 控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博 士发明。 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主 要工具, 当时称为 (Statistical Quality Control)。
开发
开发
产品及制 程确认
回馈评鉴及 矫正措施
SPC 可以帮助我们
• 区分正常波动和异常波动；
• 及时发现异常征兆；
• 消除异常因素；
• 减少异常波动； • 提高过程能力；
预防控制
正常波动和异常波动
• 波动是质量的敌人； • 品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过
程的波动；
正常波动：
异常波动：
SPC统计过程控制_讲解的非常全_超好-PPT文档资料
6 , 9 -7 , -9.5 -3 , -3.5 2 , 5
-4 , -5
8 , 13
7 , 10
4,7
-5 , -2
3,6
10 , 13
-3 , 0
-1 , -0.5 2 , 4
1 , 2.5 5 , 8.5
5,8
0,1
8 , 11
4,7
-5 , -6.5 -7 , -4 9 , 14.5 -1 , 2
过程长期 过程短期 的变差 的变差
日复一日同 一个瓜也在 发生着变异
没有两个 瓜的重量 是一样的
重复性 稳定性 线性
校正
两次称重 的结果会 完全一样
秤的精度 能长时间 保持不变
不同称量 单位都能 保持准确
长期不作 调整或作 过度调整
19
SPC
统计过程控制
Statistical Process Control
普通变差
由于研究对象其存在固有的特征而产生的差异
特殊变差
由于过程中不确定因素短期作用而产生的差异
系统变差
过程中存在的有一定规律长期作用所致的差异
SPC
统计过程控制
Statistical Process Control
普通变差,特殊变差和系统变差
普通变差 ------稳定状态的分布模型
SPC
统计过程控制
Statistical Process Control
普通变差,特殊变差和系统变差
普通变差 ------稳定状态的分布模型
足够的样本
样本的轮廓
样本的数学模型
SPC
统计过程控制
Statistical Process Control
普通变差,特殊变差和系统变差
spc培训资料-统计过程控制(ppt 121页)
SS
SPC
当样本容量相等时，可以用c图 控制界限如下: c图
CL = C
C
UCL = C + 3 LCL = C - 3
C
SS
当 LCL < 0 时,取 LCL = 0
SPC
控制图实际上是生产过程质量的 一种记录图形，它提供了判断过程是 否处于统计控制状态的一种方法。
SS
SPC
(二)控制图的两种错误
SS
SPC
控制线如下：
X 图 RS 图
CL UCL LCL
X X + E 2R S X - E 2R S
其中 E2=3/d2
RS D4RS D3RS
SS
SPC
中位数-极差控制图 ~ (X-R图)
中位数控制图主要用于判断生产过程的均 值是否处于或保持在所要求的统计控制状态。 极差控制图主要用于判断生产过程的标准 差是否处于或保持在所要求的统计控制状态。 中位数受异常数据影响较小。
3.数据的整理与图示
3.1 3.2 定性数据的整理与图示 定量数据的整理与图示
SS
——特定数据 3.1定性数据的整理于图示：
•调查表——收集数据的有效方式。 •分层法——分析问题的艺术。 •排列图——把握关键的少数。
SS
SPC
3.2定量数据的整理与图示 直方图--过程状态的直观诊断。 控制图--过程的监控器。
SS
——概述
SPC
当异常波动出现时，过 程输出的分布是随时间 而变化的，不稳定的， 从而是不可预测的。
不可预测
过程失控 （out of contral）
SS
SPC
(二)减小波动的系统措施与局部措施 波动不可能消除，但是可以减小。 1.如果存在异常波动
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（1）、波动的原因：
材料
机器
人
波动原因
环境
测量
方法
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（2）、普通原因、特殊原因
普通原因：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。 如设备的正常震动，刀具的磨损，同一 批材料的品质差异，熟练工人间的替换；
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（2）、普通原因、特殊原因
特殊原因：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。 如设备故障，原材料不合格，没有资格的操作 工、未按照作业指导书操作、工艺参数设定不 对„„
PROCESS/SYSTEM OUTPUT
VOICE OF CUSTOMER
IDENTIFYING CHANGING NEEDS AND EXPECTATIONS
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三、基本的统计概念
数据的种类
计量型 计数型
波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类 普通原因/异常原因
基础的统计量——平均值X、中位数X、极差R 标准偏差 s 、
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4、“统计控制状态”与“过渡调整”
统计控制状态——当过程中只存在造成变差 的普通原因，这个过程称为“处于统计控制 状态”，简称“受控”。 过度调整——把过程中每一个偏离目标的值 当作过程中发生了特殊原因来进行处理的做 法。
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5、基本统计量说明
1、平均值 X 设X1，X2，…….Xn是一个大小为n的样本， 则X=（X1+X2+……+Xn)/n 2、中位数X ~ 将数据按数值大小顺序排列后，位于中间 位置的书，称为中位数。 如：5，9，10，4，7， ~ X=7； 如：5，9，10，4，7，8 ~ X=（7+8）/2=7.5
S P C
统计过程控制
课程內容
SPC的起源和发展 SPC的目的 基本的统计概念 波动（变差） 普通原因/特殊原因 控制图的原理说明 正态分布说明 α,β风险说明 控制图的设计原理 控制图的种类及选择
计量型控制图 X-R,X-S,X-R,XRm控制图 ~ Ca,Cp,Cpk,Ppk,Cmk 指数说明 计数型控制图 P, np, c, u控制 图 什么是6？
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普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向 影响大小 消除的难 易度 小 难
普通原因 始终
偏向
特殊原因 有时
或大或小 大
易
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（3）、波动的种类:
正常波动：是由普通(偶然)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。 异常波动：是由特殊(异常)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。异常波动引起工序质量变化较大， 容易发现，应该由操作人员发现并纠正。
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1931发表
1941~1942 制定成美国标准
控制图在英国及日本的历史
英国在1932年，邀请.A. Shewhart博士到伦敦，主 讲统计品质管制，而提高 了英国人将统计方法应用 到工业方面之气氛。 就控制图在工厂中实施 来说，英国比美国为早。
日本在1950年由 W.E. Deming（戴明） 博士引到日本。 同年日本规格协会 成立了品质管制委 员会，制定了相应 的JIS标准。
2、控制图的发展
1924年发明
W.A. Shewhart
1931年Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product” Z1-1-1941 Guide for Quality Control Z1-2-1941 Control Chart Method for analyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production
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一、SPC的起源和发展
1、控制图的起源
控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart （休哈特）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)。
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一、SPC的起源和发展
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~
1、数据的种类
计量型 特点：可以连续取 值 也称连续型数据。 如：零件的尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
计数型 特点：不可以连续 取值，也称离散型 数据。 如：废品的件数、缺 陷数
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2、波动（变差）的概念：
波动的概念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 。
VOICE OF THE PROCESS
STATISTICAL METHODS
PEOPLE EQUIPMENT MATERIAL METHODS ENVIRONMENT
THE WAY WE WORK/ BLENDING OF REWORUCES
PRODUCT OR SERVICE
CUSTOMER
INPUT
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3、SPC&SQC
針对过程的重要控制 参数所做的才是SPC
测量 结果
原料
PROCESS
针对产品所做的 仍只是在做SQC
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二、SPC的目的
预防或是容忍？
人 机 法 环 测量 测量 结果 好
原料
PROCESS
不好
不要等产品做出来后再去CESS CONTROL SYSTEM MODEL WITH FEEDBACK