SPC统计过程分析ppt课件
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10
Process:（过程）
制程控制系统 -- 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人员 设备 材料 方法 环境
输入
统计方法
我们工作 的方式/资 源的融合
过程/系统
产品或服务
顾客
识别不断变化的需 求量和期望
输出
顾客的呼声
11
过程的稳定性:
■稳定过程：产品质量 质量特性的变异是在 可预测的统计控制 范围之内；
无 限
工序
控制
总 体
对一批产品质量进 有 一批
行判断，确定是否
限 总
产品
合格
体
样本
一批 半成品
样本
判断
数据
数据
样本 判断
数据
6
案例
某种成品零件分装在20个零件箱装，每箱各装50个，总共是 1000个。如果想从中取100个零件作为样本进行测试研究。
简单随机抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从 1～ 1000编号，然后用查随机数表或抽签的办 法从中抽出编号毫无规律的100个零件组成样 本。
二、样本（子样）：是指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）；
1.样本是由1个或若干个样品组成的。 2.样本容量（样本大小）：样本中所含的样品数目，常用n表示。
Ｎ
n
抽样：是指从总体中随机 抽取样品组成样本
μ
的活动过程。
σ
x s
5
数据、样本和总体的关系
目的
总体
对工序进行分析
过程受控
■不稳定过程：产品质量质 量特性的变异无法以统计 方法来预测；
过程失控
12
过程变差：包含普通原因和特殊原因
13
14
15
控制 Control
16
一、 控制图概述
控制图(Control chart)就是对生产过程的 关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过 程是否处于控制状态的一种图形方法。 根据假设 检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否 处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手 段和工具。
?
9
1.极差（Range）－R:度量样本数据分散范围的量, 公式：R=Xmax-Xmin(样本或总体中的最大值减最小值)。 2.标准差(σ.S):样本数据离散程度的统计量,利用每个样本数据偏离其中心位置 的大小来表示离散程度,较精确。
国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差，用符号S 来表示。其计算公式：
总体-N
样本-n
μ 总体平均值
X- bar 样本平均值
规格 过程
USL
UCL
SL
CL
LSL
LCL
Ca Cp Cpk
Control
计量值: 均值－极差控制图 中位数－极差控制图 单值－移动极差控制图 均值－标准差控制图 计数值 不合格品率控制图（Ｐ图） 不合格品数控制图（Pn图） 缺陷数控制图（c图） 单位缺陷数控制图（ µ图）
什么。 • 3. 按时间序列展示过程的个性/表现。 • 4. 设计用来区分信号与噪音。 • 5. 侦测均值及/或标准差的变化。 • 6. 用于决定过程是稳定的（可预测的）或 失控的
（不可预测的）。
19
控制图不是
• 1. 不是能力分析的替代工具。 • 2. 在来料检验的过程中很难用到（没有时间序列）。 • 3. 控制图不是高效的比较分析工具。 • 4. 不应与运行图或预控制图混淆。
二、差异量数：以一个数字来代表一群统计数据内差异或离散程度。离散趋 势指标。
目的：若一群数据差异量大，则平均数代表性小，反之则大，因此为 了了解一群数据之特性，除了计算平均数外，还必须计算差异量数的 大小。
种类：极差、标准差 案例说明：
组别 1
2
3
4
结果
A 50 50 50 50
?
B 0 100 0 100
20
三、控制图目的
• 运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质 量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异 常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使 生产过程恢复稳定状态。也可Baidu Nhomakorabea应用控制图来使生产过程 达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计 分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知 识。
Statistical Process control
统计过程控制 SPC
1
课程目标
了解统计基本概念 了解控制图原理 计量型与计数型控制图的作法与适用范围 控制图的选用原则 过程的特性及过程能力 Ppk 和 Cpk 之间的区别以及了解如何计算这些指
数。
2
课程重点
Statistical Process
系统抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～ 1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法先决定 起始编号，按相同的尾数抽取100个零件组成样 本。
分层抽样：20箱零件，每箱都随机抽取5个零件，共100个组成 样本。
整群抽样：先从20箱零件随机抽出2箱，该2箱零件组成样本。
7
一、集中量数：一群数据之代表值，表示数据的集中位置。
意义：1.次数分配中心的位置，又称位置量数。 2.计算法由【平均方式】而得。 3.各种结果皆向其中心集中，也称集中趋势量数。
种类：平均数、中位数、众数
8
3.众数(Mode):－Mo
一群数据中，出现次数最多次的数值。若二相邻两数值均为出现次数最多的数值， 则取平均值。
频数最大的数量,用以消除极大及极小值的影响。
17
二、控制图诞生
1. 美国W. A. Shewhart博士于1924年5月16日发明了第一 张管制图，开启了统计品管的新时代.
• 区分过程中的正常变异或异常变异,并判断过程是否处 于控制状态的一种工具.
18
控制图是：
• 1. 实时图表化反馈过程的工具。 • 2. 设计的目的是告诉操作者什么时候做什么或不做
3
什么是SPC?
■ Statistical:（统计）
以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据，得出结论；
■ Process： （过程）有输入-输出的一系列的活动； ■ Control： （控制）事物的发展和变化是可预测的；
抽
样
生产过程
检
验
样本
数据
在管制图中发现不正常状态
管制图
调整品质
UCL CL
LCL
4
统计分析的基本概念
一、总体（母体）：是指在某一次统计分析中研究对象的全体。 1.有限总体：被研究对象是有限的，如一批产品的总数； 2.无限总体：被研究对象是无限的，如某个企业、某个生产过程 从前、现在、将来生产的全部产品。 3.个体：组成总体的每个单元（产品）叫做个体 4.总体含量（总体大小）：总体中所含的个体数，常用N表示。
Process:（过程）
制程控制系统 -- 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人员 设备 材料 方法 环境
输入
统计方法
我们工作 的方式/资 源的融合
过程/系统
产品或服务
顾客
识别不断变化的需 求量和期望
输出
顾客的呼声
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过程的稳定性:
■稳定过程：产品质量 质量特性的变异是在 可预测的统计控制 范围之内；
无 限
工序
控制
总 体
对一批产品质量进 有 一批
行判断，确定是否
限 总
产品
合格
体
样本
一批 半成品
样本
判断
数据
数据
样本 判断
数据
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案例
某种成品零件分装在20个零件箱装，每箱各装50个，总共是 1000个。如果想从中取100个零件作为样本进行测试研究。
简单随机抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从 1～ 1000编号，然后用查随机数表或抽签的办 法从中抽出编号毫无规律的100个零件组成样 本。
二、样本（子样）：是指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）；
1.样本是由1个或若干个样品组成的。 2.样本容量（样本大小）：样本中所含的样品数目，常用n表示。
Ｎ
n
抽样：是指从总体中随机 抽取样品组成样本
μ
的活动过程。
σ
x s
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数据、样本和总体的关系
目的
总体
对工序进行分析
过程受控
■不稳定过程：产品质量质 量特性的变异无法以统计 方法来预测；
过程失控
12
过程变差：包含普通原因和特殊原因
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15
控制 Control
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一、 控制图概述
控制图(Control chart)就是对生产过程的 关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过 程是否处于控制状态的一种图形方法。 根据假设 检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否 处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手 段和工具。
?
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1.极差（Range）－R:度量样本数据分散范围的量, 公式：R=Xmax-Xmin(样本或总体中的最大值减最小值)。 2.标准差(σ.S):样本数据离散程度的统计量,利用每个样本数据偏离其中心位置 的大小来表示离散程度,较精确。
国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差，用符号S 来表示。其计算公式：
总体-N
样本-n
μ 总体平均值
X- bar 样本平均值
规格 过程
USL
UCL
SL
CL
LSL
LCL
Ca Cp Cpk
Control
计量值: 均值－极差控制图 中位数－极差控制图 单值－移动极差控制图 均值－标准差控制图 计数值 不合格品率控制图（Ｐ图） 不合格品数控制图（Pn图） 缺陷数控制图（c图） 单位缺陷数控制图（ µ图）
什么。 • 3. 按时间序列展示过程的个性/表现。 • 4. 设计用来区分信号与噪音。 • 5. 侦测均值及/或标准差的变化。 • 6. 用于决定过程是稳定的（可预测的）或 失控的
（不可预测的）。
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控制图不是
• 1. 不是能力分析的替代工具。 • 2. 在来料检验的过程中很难用到（没有时间序列）。 • 3. 控制图不是高效的比较分析工具。 • 4. 不应与运行图或预控制图混淆。
二、差异量数：以一个数字来代表一群统计数据内差异或离散程度。离散趋 势指标。
目的：若一群数据差异量大，则平均数代表性小，反之则大，因此为 了了解一群数据之特性，除了计算平均数外，还必须计算差异量数的 大小。
种类：极差、标准差 案例说明：
组别 1
2
3
4
结果
A 50 50 50 50
?
B 0 100 0 100
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三、控制图目的
• 运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质 量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异 常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使 生产过程恢复稳定状态。也可Baidu Nhomakorabea应用控制图来使生产过程 达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计 分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知 识。
Statistical Process control
统计过程控制 SPC
1
课程目标
了解统计基本概念 了解控制图原理 计量型与计数型控制图的作法与适用范围 控制图的选用原则 过程的特性及过程能力 Ppk 和 Cpk 之间的区别以及了解如何计算这些指
数。
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课程重点
Statistical Process
系统抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～ 1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法先决定 起始编号，按相同的尾数抽取100个零件组成样 本。
分层抽样：20箱零件，每箱都随机抽取5个零件，共100个组成 样本。
整群抽样：先从20箱零件随机抽出2箱，该2箱零件组成样本。
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一、集中量数：一群数据之代表值，表示数据的集中位置。
意义：1.次数分配中心的位置，又称位置量数。 2.计算法由【平均方式】而得。 3.各种结果皆向其中心集中，也称集中趋势量数。
种类：平均数、中位数、众数
8
3.众数(Mode):－Mo
一群数据中，出现次数最多次的数值。若二相邻两数值均为出现次数最多的数值， 则取平均值。
频数最大的数量,用以消除极大及极小值的影响。
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二、控制图诞生
1. 美国W. A. Shewhart博士于1924年5月16日发明了第一 张管制图，开启了统计品管的新时代.
• 区分过程中的正常变异或异常变异,并判断过程是否处 于控制状态的一种工具.
18
控制图是：
• 1. 实时图表化反馈过程的工具。 • 2. 设计的目的是告诉操作者什么时候做什么或不做
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什么是SPC?
■ Statistical:（统计）
以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据，得出结论；
■ Process： （过程）有输入-输出的一系列的活动； ■ Control： （控制）事物的发展和变化是可预测的；
抽
样
生产过程
检
验
样本
数据
在管制图中发现不正常状态
管制图
调整品质
UCL CL
LCL
4
统计分析的基本概念
一、总体（母体）：是指在某一次统计分析中研究对象的全体。 1.有限总体：被研究对象是有限的，如一批产品的总数； 2.无限总体：被研究对象是无限的，如某个企业、某个生产过程 从前、现在、将来生产的全部产品。 3.个体：组成总体的每个单元（产品）叫做个体 4.总体含量（总体大小）：总体中所含的个体数，常用N表示。