SPC统计过程控制培训课件(PPT 50页)

什么是：统计过程 控制（SPC）
统计 – 基于概率的决策方法。
过程 --所有重复性的工作或步骤。
控制 --监控工序运行。
基于与“t test”假设检验相同的概念进行分析， 能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前， 就作出有关工序的决定、采取行动、解决问题。 。
当过程失控时，SPC将发 出信号，你的任务是找出 失控的原因，然后进行修 正，确保问题不再发生。
n = 10
n = 25
UCL LCL
UCL LCL
Copyright 1995 Six Sigma Academy, Inc.
当采样大小增加时，控制限范围缩小。这样可以 提高过程的灵敏度，即提高了探测到变化的概率。
控制图的灵敏度与采样大小的平方根的比例相关。 即，采样大小为25的控制图灵敏度是采样大小 为4的2.5倍（5/2）。
3.13
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Statistical Process Control
使用Minitab软件构建 Xbar-S图表
选择响应数据栏，并输入一个表明分组大小的值，或 从分组下标栏（在这个示例中，该项为“Week”）
选择 “Tests”.
确定“失控状态”标 准，选择“执行八种 测试”或从提供的八 种测试中选择需要进 行的几项测试。
要想确定平均值的控制极限范围，必须先计 算出过程的总平均值。
－X X 1 X 2 ...X k k
过程的总平均值
K=分组平均值的个数
控制上限：由下列公式得出：
UCLX X 3 / n
控制下限公式：
LCLX X 3 / n
对于较大的样本容量，给定过程的控制限就会 较小，控制图灵敏度也就较高。
•分组平均值和方差的测量值介于它们的控制极限 范围之内，且未显示出存在可指定来源（特定原 因）变差的证据。
•如果在控制图表中出现数据的非随机型态，或当 某一点超出控制极限时，这是表示在你的过程中 出现了可指定来源（特定原因）的变差的明显信 号。
可指定来源变差区域
稳定过程变差区域 (仅存在一般原因变差)
3.7
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Statistical Process Control
假设检验?
控制图是连续进行的双边检验的图形显示，其中 Ho和Ha定 义如下:
Ho: i Ha: i
/2 对于3σ限制, = 0.00135 UCLx
X
注意：近似置信度为 99.7%.
可指定来源变差区域
UCL X LCL
一个稳定过程的输出值很少超出正负三个Sigma范围。
3.10
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Statistical Process Control
控制图表类型
控制图表类型
监控连续 X的变量
图表
监控离散 X的分布
图表
平均值与极差 Xbar & R N<10, 典型3-5
4.3 4.2 4.1 4.0 3.9 3.8 3.7 Subgroup 0
Xbar/S Chart for Evaluations
1
5
10
1
15
20
3.0SL=4.232 X=4.096 -3.0SL=3.959
用于分析和控制连续 过程变量
25
能够使用Xbar－S 图
0.6 1
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0
• 研究、 识别并 确定该变差的可指定原因，将其在图表中 相应的时间点上标明。
• 在第七周的区域中心的变化量大于期望值，这样也要求 进行研究、纠正并记录。
失控指示可能来自任一图表。
3.16
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Statistical Process Control
计算平均值图的控制限
观察值相与用统计方法计算出的“ 控制极限范围 ”（期望值）的图形比较。
• 绘制随时间而变化的表现。
• 一个过程的改变包括平均值和/或方差的改变， 因此我们总是同时绘出平均值以及方差的控制 图（Xbar和S）。
• 平均值的控制极限表示双边假设检验极限，用于 推断观测的样本均值是否发生了变化。
• Sigma的控制极限或极差表示方差在何处显示 差异。
Y
X
控制图表应用于 过程变量； 自变量； 设计变量 X1, X2,..., Xk
提高因变量的稳定性， 响应值 Y1,Y2,..., Ym
3.4
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Statistical Process Control
什么时候使用SPC？
• 希望获悉什么信息？
—关键过程变量（X或Y）在随时间变化 吗？（即该过程稳定吗？）
控制上限
100.00 99.00 98.00
X
LCL
Avg
LCL-A 总平均中心线
Avg-Gd UCL-A
97.00
96.00 1
失控状况，记录
采取的修复行为
3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
控制下限
样本/分组（按时间排序）
Sigma 图表
7.00
6.00
UCLs
5.00
• 如何观察输出变量？
— 基于实时数据、显示过程变化的图表
SPC是一个严密的过程，它要求操作小组积极参 与数据的采集和分析。
3.5
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Statistical Process Control
控制图表包含内容
X Bar 图表
102.00 101.00
UCL
均值/方差
C5:
IRREGULAR IRREGULAR
不稳定过程不存在可预测的表现， 而且稳定的运行状态可能不是持续 不变的。
3.9
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Statistical Process Control
过程稳定性
• 当过程输出值仅包括一般原因变差时，该过程被 认为是稳定的。
3.0SL=0.2409 S=0.1403 -3.0SL=0.03982
– 在测量阶段，通过图形 显示方式将变差的特定 原因与一般原因分离。
Xbar-s 图表的最佳生成 法是使用Mimitab 或其它 统计软件包。如果没有该 软件，则使用 Xbar-R 或 其它手工控制图表．
– 在分析和改进阶段，在 完成假设检验之前检查 过程的稳定性。
3.14
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Statistical Process Control
看！！…现在出现了什么?
Minitab生成了Xbar-S 图，它自动计算控 制极限范围。图中标 明了失控点，并且在 会话框中得以总结。
Sample StDev
Sample Mean
4.3 4.2 4.1 4.0 3.9 3.8 3.7 Subgroup 0
k= 分组个数
• 确定控制限的上下线。
– 计算方法基于与平均值图相似的概念， 但是较之更为复杂。幸运地是，Minitab 可以计算出这些极限范围。
3.18
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Statistical Process Control
大型分组 提高灵敏度
n=3
UCL
LCL
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
次品数量 nP图表 n ≥ 50(常量) 跟踪次品数量
中间值与极差 X与R n<10 典型3-5
单个数据点和 移动极差 XmR n=1
缺陷数量 c 图表 c>5
缺陷数/单元 U 图表 N 变量
存在两种控制图表类型: 变量图表－ 用于监控连续变量值X， 如:一个直径或消费者满意 度评分。
– 在控制阶段，在改进措 施实行后检验过程控制 。
3.12
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Statistical Process Control
使用Minitab软件构建 Xbar-S图表
文件: GEAPPS>6Sigma>Minitab>Training>Minitab> Session 4> control chart.mtw 选择 Stat > Control Charts > Xbar-S
属性图表－ 用于监控离散变量值X， 如:合格产品/次品数量， 或存货水平。
为了选择合适的控制图监控你的过程，首先要 决定重要的过程变量(X)是连续的还是离散的.
3.11
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Statistical Process Control
X Bar西格玛 （Xbar-S) 控制图
1
5
10
1
1
15
20
3.0SL=4.232 X=4.096 -3.0SL=3.959
25
3.0SL=0.2409 S=0.1403 -3.0SL=0.03982
Sample StDev
• 在第七和十六周测定的平均值低于最小控制限度3.957. . . 它们属于失控点。
• 这个变化是由一些指定原因（相关系统或初始范围）导 致的。
时间
Condition
C1:
C2:
C3:
C4:
Time t1:
t2:
t3:
t4:
t5:
t6: