质量管理常用统计技术培训

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质量管理统计分析方法

右端点所对应的累计频率值，所得折线称为累计频率折线或
叫巴列特曲线，见图10—6。 • 5)记录必要事项。如标题、搜集数据的方法和时间等。
• 图10—6为上例砌筑工程质量排列图。 • 2．排列图的观察与分析 • (1)观察直方形。排列图中的每个直方形都表示一个质量问题或影响因素。影响程度与各直方形高度成正比。
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• (2)确定主次因素。利用ABC分类法确定主次因素，具体做
法是将累计频率值分(o％—80％)、(80％ — 90％)、(90 ％ — 100％)三部分，与其对应的影响因素分别为A、B、C 三类，即图10—6中虚线所示的三条线。A类所含因素为主要因素，B类所含因素为次要因素，C类所含因素为一般因
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• 然后对原始资料进行整理，将频数较少的轴线位移、标高和游丁走缝三项合并为“其它”项。按频数由大到小顺序排列各检查项目，“其它”项排列最后，计算各项相应的频率和累计频率：结果见表10-3。
• •
序 1 2 3 4 5 6 7 8 合
不合格点数统计表
号检查项目轴线位移基础和楼面标高垂直度表面平整度水平灰缝厚度水平灰缝平直度游丁走缝门窗洞口宽度计
表10-2
不合格点数 1 1 24 18 54 39 4 9 150
3
不合格点项目频数统计表
序号 1 2 3 4 5 6 合计项目频数 54 39 24 18 9 6 150
水平灰缝厚度水平灰缝平直度垂直度表面平整度门窗洞口宽度
表10-3
频率% 36 26 16 12 6 4 100 累计频率% 36 36+26=62 62+16=78 78+12=90 90+6=96 96+4=100 —

常用统计技术在质量管理中的应用

方差分析在质量管理中的应用
方差分析是一种用于比较不同组数据的变异和误差的统计方法。在质量管理中，方差分析可用于评估不同批次、不同生产条件或不同供应商的产品质量稳定性。
通过比较不同组之间的变异和误差，分析它们对产品质量的影响，从而确定哪些因素对产品质量有显著影响，并采取相应的改进措施。
相关与回归分析在质量管理中的应用
常用统计技术在质量管理中的贡献与限制
数据依赖性
统计技术需要大量数据作为基础，数据的质量和完整性直接影响分析结果。
技术复杂性
统计技术需要专业人员操作，且技术更新快，需要不断，统计技术不能一刀切地应用于所有情况。
未来研究方向与展望
01
研究方向
02
智能化技术：随着人工智能和大数据的发展，如何将智能化技术与统计技术结合，提高质量管理效率是未来的研究重点。
控制图的优缺点与注意事项
优点
能够及时发现异常波动，预防不良品的产生。
缺点
需要收集大量数据，计算和控制限可能随时间变化。
注意事项
定期检查控制图，确保其有效性；当发现异常时，及时采取措施纠正。
06
案例分析
描述性统计在质量管理中的实际应用案例
总结词
描述性统计用于收集、整理、描述数据，帮助我们更好地理解数据分布和特征。
控制图的原理与绘制
原理
控制图是一种统计工具，用于监控过程是否处于控制状态，并检测异常波动。
VS
绘制
通过收集数据，计算中心线（CL）和上下控制限（UCL和LCL），绘制控制图。
控制图的应用与解读
应用
用于监控生产过程中的关键质量特性，如产品尺寸、重量等。
解读
通过观察数据点是否超出控制限，判断过程是否受控，并找出异常波动的原因。

CQC统计技术培训课件

CQC统计技术培训课件1. 课程介绍本课程旨在介绍CQC（卓越质量控制）统计技术的基本概念和应用。

通过本课程，学员们将了解如何利用CQC统计技术来分析和改进组织内的各种过程，从而提高产品和服务的质量。

2. CQC统计技术概述CQC统计技术是现代质量管理中非常重要的组成部分。

它基于统计学原理和方法，通过对数据进行分析和解释，提供了一套有效的工具来揭示和解决组织内出现的质量问题。

CQC统计技术的主要目标是通过实时监控和分析数据，帮助组织及时发现和解决质量问题，以及持续改进过程和提高产品和服务的质量。

3. CQC统计技术的基本原理CQC统计技术基于以下几个基本原理：3.1 变异性原理所有过程都存在一定的变异性，即输入和输出之间的差异。

CQC统计技术通过测量和分析数据，帮助我们了解过程的变异性，并找出可能导致不良结果的因素。

3.2 分层思维原理CQC统计技术将变异性分为两个层次：特殊因素和常规因素。

特殊因素是指那些不常见但可以明确识别的因素，常规因素是指那些普遍存在并且对过程性能产生直接影响的因素。

通过分层思维，我们可以采取不同的统计技术来解决不同层次的变异性问题。

3.3 数据驱动决策原理CQC统计技术的决策是基于数据的。

通过收集、分析和解释数据，我们可以做出合理的决策，并制定有效的改进措施，从而优化过程性能并提高产品和服务的质量。

4. CQC统计技术的应用领域CQC统计技术可以应用于各种组织的不同领域，包括生产制造、服务行业和医疗保健等。

4.1 生产制造领域在生产制造领域，CQC统计技术可以帮助识别和解决生产过程中的变异性问题，从而提高生产效率和产品质量。

常用的CQC统计技术包括控制图、假设检验和方差分析等。

4.2 服务行业领域在服务行业领域，CQC统计技术可以应用于客户满意度调查、服务质量评估和过程改进等。

通过分析客户反馈数据，可以及时发现服务质量问题并采取相应的改进措施，提升服务水平。

4.3 医疗保健领域在医疗保健领域，CQC统计技术可以用于分析医疗过程中的变异性，并帮助改进临床实践和提高患者治疗效果。

质量统计技术基础知识专业培训课件(完整内容版)

第一节统计数据
数据是统计的对象。
习惯上把由数字组成的数字数据称为数据。
数据的分类
计量值数据。计量值数据是指可以连续取值，在有限的区间内可以无限取值的数据。计数值数据。计数值数据是只能间断取值，在有限的区间内只能取有限数值的数据。
第二节统计技术、统计方法和统计工具
共性是均是研究随机现象中确定的数字规律，但也有其各自的特点。
• 目前，统计技术已在科学和生产的各个方面得到广泛的应用，特别是在质量管理方面的应用更为引人瞩目。
第二节统计技术在产品生产质量管理中的应用
• 在产品生产的各道工序都可看到原材料、中间产品及最终产品质量变异的存在。 • 统计技术能使企业更好地利用可获得的数据做出决策，因而有助于企业在质量
管理各过程包括产品实现过程中改进产品、过程的质量，持续提高质量管理体系的有效性。
第三节分层抽样方法
在各层内按比例分别随机抽取一定数量的单位产品，然后合在一起组成一个样本，称为分层抽样。一般来说，抽样结果比简单随机抽样和系统抽样更能反映总体的情况。
• 对数量关系的研究，开始人们只知道数量的四则运算和其他简单的代数运算，这是常量间的数量关系。
• 后来数学家创立了微分学，人们开始可以研究变量之间的数量关系。自变量与因变量之间有完全确定的关系，称之为函数关系。
第一节统计技术的创立和发展
• 20世纪30年代以来，工业生产高速化、自动化，更加促进了作为概率论的应用科学——数理统计的迅速发展。
第三节计量值数据的正态分布
正态分布
频率分布 “正态分布”的规律
第五章有效数字与计算法则
➢ 第一节有效数字的位数 ➢ 第二节近似数的运算规则 ➢ 第三节数值修约规则

QC(质量管理)培训课件

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QC报告编写 6、设定目标 ➢目的：
1、明确通过小组活动，将问题解决到什么程度。设定目标是明确小组活动要把问题解决到的程度，是小组对解决问
题的追求，它可以使小组在今后的活动中全力以赴，来实现这个目标。 2、为效果检查提供依据。
在整个活动实施完毕后，检验改进的效果是否达到预定要求，目标就是对比的主要依据。
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QC报告编写
5、现状调查 ➢任务： 1、把握问题的现状。对现状进行全面、彻底的调查，弄清问题严重到什么程度，明确从何处入手解决问题。即使选题时已经掌握了问题的总情况，也要将具体问题调查清楚，以便找规律。可以在统计报表中进行调查，也可在现场实地进行。
2、找出问题的症结所在，为设定目标提供依据。问题的症结是解决课题的关键，是这一问题的主要矛盾。找到它，
2）组员的职责和要求按计划参加活动并发挥自己的聪明才智。按时完成分配的任务并作好记录。发现问题并提合理化建议。
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9、QC小组活动的基本条件
1）领导对活动思想上重视，行动上支持。 2）职工对活动有认识、有要求。 3）有一批活动骨干。 4）有健全的活动制度。
QC基础理论知识
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10、QC小组及课题的注册
1）QC小组每年注册一次，不搞终身制。 2）对半年无活动的小组予以注销。 3）课题注册是在课题确定后注册。 4）一年中有几个课题，就注册几次。
QC基础理论知识
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QC的基础理论知识 QC小组活动程序及报告编写 QC统计方法及工具使用 QC成果案例分析
D阶段一个步骤： ➢按照制定的对策进行实施。

质量管理中的统计技术与方法

AQL不是描述抽样方案特征的指标，而是描述过程平均质量的指标。它被看着是接受收的过程和不可接受的过程平均之间的分界线。
抽样检验
五、检验水平（IL）：
检验水平反应了批量（N）和样本量（n）之间的关系，分为I 、 II 、 III 三个检验水平，水平 II 为正常检验水平。
GB2828中，检验水平的设计原则是：如果批量增大，一般样本量也随之增大，大批量中一般样本量占的比例比小批量中样本量所占的比例要小。
散布图（Scatter）
直方图（Histogram）
定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握数据的分布状况和估算工序不合格率的一种方法。
用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序不合格率等，
作直方图的三大步骤：（1）作频数分布图；（2）画直方图；（3）进行相关计算。
总结一
总结二
提高过程能力指数方法
1）减少质量特性值分布的标准差s：
标准差s表示质量特性的离散（质量不一致性）的程度。在实际生产过程中减少标准差s往往是困难的，需要通过技术改造、质量改
进等措施来实现。
2）放宽公差范围：
产品公差是设计过程所确定的，是以给社会（客户）造成损失最小为出发点，通过质量损失函数的计算、分析而确定的。因此，对放宽公差来提高过程能力必须持非常慎重的态度，轻易不可采用。
P = d1+d2+d3+…dK/n1+n2+n3+…nk；对于老产品，k≥20批；新产品：先用k = 5—10批初估，然后补充到20批再估；预测供应商方可能提交产品的平均质量；需求方用以规定或改变合同中的AQL值。
四、可接收质量水平（AQL）
在抽样检验中，认为可以接受的连续提交检验批的过程平均上限值，它又称为合格质量水平。

质量管理常用技术

Method Environment 原因
特性
结果
2、利用逻辑推理法绘制因果图的步骤
❖ 确定结果 ❖ 主骨 ❖ 大骨 ❖ 中骨 ❖ 小骨 ❖ 作出相关标记
3、利用发散整理法绘制因果的步骤
❖ ——选题，确定质量特性 ❖ ——尽可能找出所有可能会影响结果的因素 ❖ ——找出各原因之间的关系 ❖ ——将认为对结果有显著影响的因素标出来 ❖ ——标出必要的信息 ❖ 小骨中骨大骨进行系统分类
❖ （一）概念 ❖ ——是为了对发生频次从最高到最低的项目进
行排列而采用的简单图示技术。组成如下： ❖ 一个横纵坐标 ❖ 两下纵坐标 ❖ 几个按高低顺序（“其他”除外）排列的矩形 ❖ 一条累计百分比折线（Parato曲线）确定
（二）制作排列图步骤
❖ 1、确定所要调查的问题驻及如何收集数据 ❖ （1）选题，确定问题的种类 ❖ （2）确定问题调查的期间 ❖ （3）对数据进行分类 ❖ （4）制作排列图用数据表 ❖ 2、设计数据记录表 ❖ 3、填表、统计 ❖ 4、制作排列图用数据表 ❖ 5、按从大到小顺序填表，“其他”排最后
额最好在纵轴上表示。
2、使用排列图的注意要点
❖ 排列图的目的在于有效解决问题， ❖ 基本点是抓住“关键的少数”。 ❖ 分析主要原因，确定主要问题。 ❖ 确定采取措施的顺序，解决主要问题。 ❖ 对照采取措施前后的排列图，研究组成各个项目
的变化，找到主要原因，可以连续使用，找到复杂问题的最终原因。
（五）排列图和因果结合使用
业方法。
（四）排列图的注意事项
❖ 1、制作排列图的注意要点 ❖ （1）分类方法不同得到排列图不同。 ❖ （2）抓住“关键的少数”； ❖ A：0-80%；B：80-90%；C：90-100% ❖ （3）如果“其它”项所占的百分比很大，则分类

统计技术培训

1.概念：排列图又叫帕累托图。它是将项目从最重要到最次要顺序排列（其它项排最右端）而采用的一种图表。其原理是“关键的少数和次要的多数” ：既少数的项目往往起着主要的、决定性的影响作用，选择那些极少数的主要项目，先解决它们，可以用最少的努力获取最佳的改进效果。
2.用途：
a.按重要性顺序显示每一项目对整体的作用 (有助于从中选出有显著效果的改进项目[方案])；
全体。 2.个体：组成总体的每一个单元（产品）。 3.样本：从总体中随机抽取出来并且要对它
进行详细研究分析的一部分个体（产品）。 4.样品：被抽出的样本的每一个产品。 5.总体大小（N）：总体中所含的个体数。 6.样本大小(n)：样本中所含样品数目。
整理课件
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（五）、随机抽样方法
随机抽样：使总体中的每个个体（产品）
抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。
整理课件
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6）发现质量问题，识别和掌握质量数据的分布状况和动态变化：频数直方图、控制图、散布图、排列图等。
7）描述质量形成过程：流程图、控制图等。
整理课件Βιβλιοθήκη 6二、基础知识（一）产品质量波动：产品质量具有波动性和规律性。
1、正常波动：由随机原因引起的产品质量波动。
的原则来制订对策表，做到对策清楚、目标明确、责任落实。5W1H即What(对策)、Why(目标)、Who(负责人)、 Where(地点)、When(时间)、How（措施）。
转子部件
刚度不足
噪
声
超
定、转子间的间隙小
环境噪声大
标
轴承室公差不合理
转子外圆大
工位间距小
法
环
结论：通过去现场测量确认，找到了“噪声超标”的主要原因是“轴承室公差不合理”，在图上用方框框起来，然后针对主要原因制订改进措施。

统计过程控制( SPC)基础知识培训

六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與全面質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) （质量与每个人的工作都有关系）
二.品质管理方法的發展
推動品質活動約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因：分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等（占15%）。
▪它是一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。主要由操作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如：作业者操作方法错误，仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等（占85%）。
▪它是一种可预测的，持续作用于制程的变差根源。主要由管理人员采取系统措施予以解决。例如：电压的偶然波动，机器固有的振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的數據進行分析，並調整制程（或过程），從而達到预防不良和提高制程能力的目的。

8-质量管理中的统计技术与方法(2)

金融与统计学院
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控制图的起源与发展
1. 1924年修哈特（Walter A. Shewhart）博士在贝尔实验室发明了控制图。 2. 1939年修哈特与戴明合作写了《品质观点的统计方法》专著。 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. 美国汽车制造商对SPC很重视，使SPC图得以广泛应用。
新生研讨课
现代质量管理与统计分析
金融与统计学院
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6 －质量管理中
的
统计技术与方法
金融与统计学院
-2-
6.4 质量管理的数理统计方法
1) 工序质量控制方法 2) 质量管制图(SPC)
金融与统计学院
-3-
（数理）统计方法包括
参考资料试验（实验）设计方差分析回归分析假设检验抽样检验－见
金融与统计学院
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（2）系统性原因
系统性原因在生产过程中少量存在的，并且对产品质量不经常起作用的影响因素。一旦在生产过程中存在这类因素，就必然使产品质量发生显著的变化。这类因素有工人不遵守操作规程或操作规程有重大缺点，工人过度疲劳，原材料规格不符，材质不对，机床振动过大，刀具过度磨损或损坏，夹具严重松动，刀具的安装和调整不当，定位基准改变，马达运转异常，润滑油牌号不对，使用未经检定过的测量工具，测试错误，测量读值带一种偏向等等。一般来说，这类影响因素较少，容易识别，其大小和作用方向在一定的时间和范围内，表现为一定的或周期性的或倾向性的有规律的变化。
金融与统计学院
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质量波动及其原因分析
1．质量特性值的波动性
某个工人，用同一批原材料在同一台机器设备上所生产出来的同一种零件，其质量特性值不会完全一样。这就是我们常说的产品质量特性值有波动（或称分散、差异）的现象。这种现象反映了产品质量具有“波动性”这个特点。

质量管理基础知识培训课程

如何实施质量检验②过程检验过程检验的目的是在制造过程中进行监测，以避免不合格品流转到下一过程，避免更大的损失。过程检验不仅要检验产品，还要检查生产过程的工艺参数。 a、首件检验，特别是由工装保证产品质量时，尤为重要 b、巡回检验，是检验员到操作者的工作场所进行的检验 c、检验点的检验：一般关键工序都应设置检验点 d、末件检验
质量检验方法单位产品批产品致命缺陷重缺陷轻缺陷微缺陷官能检验物理和化学检验
有关检验的重要概念: 错检：把合格品判为不合格品,错检率δ=K/D*100% （在已检出不合格中通过复核检验，检出D件合格品。）漏检：把不合格品判为合格品。漏检率γ=B/G*100% 检验正确率= [（D+G）－K－B]/（D+G）*100%] 纠正：针对不合格采取的措施，目的是消除不合格纠正措施：针对不合格的原因采取的措施，目的是：防止不合格的再发生。预防措施：针对潜在不合格的原因采取的措施，目的是：防止不合格的产生。
第一章质量检验
质量管理发展阶段 1.质量检验阶段：（静态检验）通过检验的方式来控制和保证流入下工序和投放市场的产品是合格品，检验和生产分离，强调“事后的把关”, 产品质量取决于工人的技艺水平。 2.统计质量控制阶段：（SQC）应用统计技术对生产过程进行控制，当发现生产过程中有异常时，及时分析原因，采取措施使生产处于正常状态，有利于把产生不合格的因素消除，防止不合格的产生，强调“预防为主”，管因素而不是检验阶段的管结果。 3.全面质量管理阶段:（TQM）体现领导作用，全员、全过程和全企业的管理，从过去的管结果转变为管因素，强调预防为主管理。
质量检验计划
作用:1.明确每个检验岗位和检验员的具体职责和任务;2.被检产品的质量特性及与产品的关系;3.做好检验的准备工作.内容:1.设计检验流程图; 2.选择检验方式;3.检验点(岗位)设置; 4.质量缺陷严重性分级;5.编制质量特性分析表; 6.制定检验规程(作业指导书);7.提出检测设备计划; 8.检验人员配备及培训.

统计技术应用培训ppt课件

数据数目N 50~100 100~250 250以上
组数K 6~10 7~12 10~12
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数据分组
b. 确定组距、组界和组中值：组距：极差除以组数所得到的数据取整后即为组距组界：第一组下界= Xmin—组距/2，
第一组上界= Xmin＋组距/2；第二组下界=第一组上界，第二组上界=第二组下界＋组距，如此类推，可得各组的上、下界；组中值：是指各组的中心值，其值为：（下界＋上界）/2。
•15
绘制排列图
a、绘制一个X-Y坐标轴，以要分析的问题（如：不合格数）为纵轴，构成因素（项目）为横轴； b、以左侧纵坐标为频数，将各构成因素（项目）按发生次数多少从左至右排列于横轴上，并与相应纵轴刻度绘成柱形； c、以右侧纵坐标为累计比率，依次将各构成因素（项目）累计比率用折线表示；
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•4
三、有效实施SPC对企业的效益
SPC技术的出现之前，质量管理就是检验，抓质量就是把好检验关，这样纯粹的检验只能发现和剔除不合格品，而不合格品被发现时，其损失已经造成。即便是采取措施，也只能是“亡羊补牢”。越来越多的内部损失和售后投诉索赔让企业不堪重负
•5
可以为企业以下效益
? 提高产品质量水平 ? 降低质量成本 ? 提高客户满意度，赢得更多客户 ? 实物质量和管理质量的持续改进 ? 帮助取得ISO9000、QS9000认证 ? 以科学理论依据和量化管理保证最终输出 ? 提高整个供应链的信心
不良数量累积不良率
150 112 100 50 40.0%
0
断线
85 82.9%
70.4% 35
击穿
档位错
91.1% 96.4%
23
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常用的几种质量管理统计方法(QC7手法实例)

常用的几种质量管理统计方法统计方法是一种科学的方法，其理论基础是数理统计学，它是以概率论为基础的一门数分支。

广泛应用于各个领域，包括质量管理领域。

人们为了解决实践中出现的各种质量问题，往往先搜集各种数据，然后，对数据归纳加工整理，对比分析，由表及里，去粗取精，去伪存真，找出其中的统计规律，对症下药，问题才能迎刃而解。

这一切都须运用科学的统计方法。

全面质量管理的基础要求之一，是尊重客观事实，一切凭数据说话。

因此，统计方法是质量管理不可缺少的得力工具，通过对产品质量形成全过程数据的收集、分析和使用，有助于预防质量缺陷、维持合格质量、达到质量的不断改进。

所以，对所有企业而言，统计方法的应用都是需要的，只是应用的程度不同而已。

这里有两点必须加为说明：第一，统计方法对所有企业虽然都是需要的，但并不是不分企业类型、产品性质，强求使用某些统一的统计方法。

各企业应根据自身的实际需要，规定适用的统计技术的选定程序。

第二，统计方法是一种帮助企业搞好质量管理的工具，可借助它揭示质量形成的客观规律，找出质量问题的症结所在，至于能否实现质量突破，尚有待于进一步采取有效的改进措施。

因此不能误认为应用了几种质量管理统计方法就是全面质量管理。

本章对企业生产过程中最常用的几种统计方法介绍如下：第一节排列图一、什么是排列图排列图是寻找主要质量问题或寻找影响质量的主要原因的一种有效的统计方法。

排列图由两个纵坐标（项目、因素）、几个从左到右，由高向低，按顺序依次排列的长方块（问题项目）和一条累计百分比曲线（帕累托曲线）所组成，它的基本图形见图7-1。

在生产中即使是同一批次的产品，其质量也不可能是完全一致的，由于受多种原因的影响，会出现不同的质量问题。

为了辨别质量问题的主次要性及影响这些问题的主次原因，排列图应用“关键的少数，次要的多数”的原理，可抓住主要矛盾，集中加以解决，取得事半功倍的效果。

二、排列图的绘制1．采集数据采集一段时期内的质量问题数据，并按问题的不同项目进行分类。

统计过程控制(SPC)培训

C. 留意SPC小组制定之次品分析表，关心主要之次品并向主管反映次品之成因，协助有关人员减低主要次品的形成。
D. 积极参与SPC图的制作，确保SPC图之数据准时更新。唯有工艺稳定，关键因素被控制在制定范围内，即时处理并解决错误问题，才可确保工艺输出品质优良之产品，生产畅
顺。
统计过程控制(SPC)培训
P Chart (不良率管制图） NP Chart ( 不良数个数管制图） C Chart (缺陷数管制图） U Chart (单位缺陷数管制图）
统计过程控制(SPC)培训
常见的三种图的适用场合
▪ X-(MR) chart 因各种原因(时间、费用等)每次只能得到一个样本或不易取得一个以上样本，或希望尽快发现并消除异常因素时用之。 ▪ X bar –R chart 适用于产品批量较大的工序，通常N=4或5时。 ▪ P chart 适用在好/坏立分或进料检验时允收/拒收容易判断的情况。
Test 1 2
3 4
C
B
A LCL
八点一排在C区或以下
5
.............................................................
统计过程控制(SPC)培训
SPC的特点
• 1） SPC可以判断过程的异常，及时告警。 • 2）强调全员参加，而不是只依靠少数质量管理
人员。 3）强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 4）强调从整个过程、整个体系来推行SPC，而不
是仅局限于个别工序，采用什么控制图的问题。
统计过程控制(SPC)培训
组数目。 A2、D4 、 D3 为与样本大小 n有关的系数。
系数
n2
n3
n4