统计过程控制过程系统分析图
统计过程控制(SPC)
11
控制图的选择
控制图的选定
计量值 数据性质
计数值
平均值
“n”=10~25 “n”是否较大
n≧1 样本大小 n≧2
Cl的性质
中位数 “n”=2~5
“n”=1
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
不一定
一定
“n”是否一定
单位大小 是否一定 不一定 一定
X-s 图
X-R 图
X-R
X-Rm “p”
图
图图
“np” “c”
数据类别: 计数值数据：只以缺陷数和个数表示，不能连续取值的数据 计量值数据：以产品本身的特性来表示，可以连续取值的数据
2
两种变异
普通性（特定性）变异：不易避免的原因(普通 原因）造成的变异，如操作人员的熟练程度的 差异、设备精度与保养好坏的差异、同批原材 料本身的差异
特殊性（偶尔性）变异：可以避免也必须避免 的原因（特殊原因）造成的变异，如不同原材料 之间的差异、设备故障
“u”
图图
图
12
案例1（控制图的选择）
质量特性 长度 重量 乙醇比重 电灯亮／不亮 每一百平方米的 脏点
样本数 5 10 1
100 100平方米
选用什么图
13
答案1
质量特性 长度 重量 乙醇比重 电灯亮／不亮 每一百平方米的 脏点
样本数 5 10 1
100 100平方米
选用控制图 均值极差控制图
通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题
8
控制图的目的
控制图和一般的统计图不同，因其不仅能 将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋 势，且能显示变异系属于机遇性或非机遇 性，以指示某种现象是否正常，而采取适 当之措施。
统计过程控制(SPC)
（三） x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象（统计量） 2. 收集k组预备数据（一般K=25；每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则） 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中，判断状态。
分析过程若失控或异常，找出原因， 进行纠正，防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图，判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限，作控制用控制图，进行日
常管理
四、 X S 图（掌握） 五、X-Rs图（了解）
六、Me-R图（了解）
七、P控制图
（一）P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
（二）P控制图的统计基础为二项分布，其
内容 （1）利用控制图分析过程的稳定性，对
过程存在的异常原因进行预警；
（2）计算过程能力指数分析稳定的过程 能力满足技术要求的程度，对过程质量进行 评价。
三、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则，应用统计技术对 过程各阶段评估和监控，建立并保持过程 处于可接受的并且稳定的水平从而保证产 品与服务符合规定的要求的一种质量管理 技术。
过程能力指数 过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计，在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计，在实
际情况下计算 ˆ Lt S
iatf16949五大质量工具详解及运用案例
iatf16949五大质量工具详解及运用案例在汽车行业中，质量管理是至关重要的，因为质量问题可能导致严重的安全隐患和巨大的经济损失。
为了确保汽车制造商和供应商的质量标准，国际汽车任务力量（IATF）制定了一系列质量管理要求，其中包括了五大质量工具，分别是：流程流程图、测量系统分析（MSA）、统计过程控制（SPC）、故障模式与效应分析（FMEA）和8D问题解决方法。
本文将详细介绍这五大质量工具的概念和用途，并提供相关案例以展示它们的运用。
1. 流程流程图（Process Flow Diagram）流程流程图是一种用来描述和分析制造过程的工具，通过可视化地展示各个步骤和流程之间的关系，帮助人们理解整个制造流程，并识别潜在的质量问题和瓶颈。
流程流程图通常以图表的形式呈现，其中包含了输入、输出、关键步骤、检查点和控制点等信息。
案例：一家汽车制造商使用流程流程图来分析其汽车装配流程。
通过绘制装配线的各个步骤和工位，并标注每个步骤的输入和输出，该制造商能够清楚地了解到每个工位的功能和责任。
在制造过程中，该公司发现一个质量问题，通过对流程流程图的分析，他们发现问题出现在一个关键步骤上，因为该步骤的输入与输出不匹配。
通过对该步骤进行调整和改进，该制造商成功地解决了质量问题，提高了产品的质量和效率。
2. 测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）测量系统分析是一种用来评估和确认测量过程的可靠性和准确性的方法。
在汽车制造中，准确的测量是确保产品质量的关键，而测量系统分析则能帮助汽车制造商评估和优化其测量系统，确保其测量结果的可靠性。
案例：一家汽车零部件供应商使用测量系统分析来评估其测量设备的准确性。
通过进行重复性和再现性测试，他们能够确定测量设备的误差和变异程度。
在进行测量系统分析后，该供应商发现一个测量设备存在较大的误差，导致了产品质量的下降。
他们随后采取了纠正措施，修复了该设备，并通过再次进行测量系统分析确认了其准确性和稳定性。
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
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
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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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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-测量系统分析
Basic concept of SPC
Ppk Ca Cp Cpk
Basic concept of SPC
Ca : Sensitive to Specification target Cp : Sensitive to variation(spread) Cpk : Sensitive to both, capability index for stable process Only common cause variation included Ppk : Performance index Both common cause and special cause variation included Cp ≦Cpk
Data Categories & Resolution
Data Categories & Resolution
Data Categories & Resolution
Data Categories & Resolution
Data Categories & Resolution
Data Categories & Resolution
Cp is good, not use for process measurement, C/I not required?
只做GRR,不做Bias, Linearity, Stability 可以吗?
MSA for measurement can’t be repeated
The inability to test the same unit repeatedly is a major obstacle to obtaining an estimate of pure measurement error. Destructive testing Measuring a temperature, viscosity Samples obtained from the product stream should be as closed together as possible With film, one might prefer adjacent samples collected in the machine direction rather than from different positions across the web Obtain pairs of samples that are as homogeneous as possible within each pair, each pair may be tested and the difference in the paired readings taken to obtain an estimate of the variation of the measurement process
质量管理五大工具表格模板
质量管理五大工具是指在质量管理领域中常用的五种工具，包括统计过程控制（SPC）、测量系统分析（MSA）、失效模式和效果分析（FMEA）、产品质量先期策划（APQP）和生产件批准程序（PPAP）。
以下是一些质量管理五大工具的表格模板：
1.
统计过程控制（SPC）表格模板：
2.
1.
测量系统分析（MSA）表格模板：
2.
1.
失效模式和效果分析（FMEA）表格模板：
2.
1.
产品质量先期策划（APQP）表格模板：
2.
1.生产件批准程序（PPAP）表格模板：
生产件批准程序（PPAP）表格模板通常包括以下内容：产品名称、顾客名称、零件编号、零件名称、提交时间、生产地点、生产数量、审核结论、审核员签名和备注等。
根据实际需要，还可以添加其他相关信息。
第三章 控制图
19
3.2 过程波动
3.2 过程波动
3.2 过程波动
过程控制的三种显示型态 过程控制的三种显示型态
(a) 正常型 Frequency LSL=Lower specification limit USL =Upper specification limit （b）共同原因变异 ）
(c).特殊原因变异 特殊原因变异
α/2 =0.135
以 X 控制图控制过程前，需决定抽样时间(h)与样本大小(n) 。 故每隔h时间随机抽取n个样本，再将样本统计量 X 描绘控制 图上，即假设检验过程均值是否为 X ，若点出界则表示拒绝H0， 显示过程平均值发生偏差。 H0: µ= X H1: µ ≠ X
3
3.1 统计过程控制
SPC的特点： ——全系统，全过程，全员参加，人人有责。
——强调用科学方法（统计技术，控制图理论） 来保证全过程的预防。 ——不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和 一切管理过程。
4
3.1 统计过程控制
SPC发展的三个阶段
SPC——科学地区分生产过程中产品质量的偶然波动和异 常波动，从而对过程的异常及时报警，以便采取措施， 消除异常，恢复过程的稳定。 SPD——统计过程诊断，张公绪提出的选控控制图和两种 质量诊断理论，开辟了统计质量诊断的新方向。 SPA——统计过程调整，过程诊断后要加以措施进行调整 三者之间的关系： 循环不已 不断改进 与时俱进 SPC SPD SPA
Drop to Drop Variation + Wind 油滴之间的变化加上风的作用 Drop to Drop Variation + Wind + the Variation of Steering 油滴之间的变化加上风的作用,以及 方向盘控制的变化 11
spc统计过程控制与管制图
SPC统计过程控制与管制图1. 简介SPC〔Statistic Process Control〕是指通过统计方法对生产过程进行过程控制和管制的一种方法。
SPC通过收集和分析过程中的数据，帮助企业发现和解决问题，并实现过程的稳定和改良。
在SPC中，管制图是一种常用的工具，用于判断过程是否处于统计控制之中。
2. 管制图的根本原理管制图是一种时间序列图，通过将样本数据的均值、极差等统计量绘制在图上，以便直观地了解过程的稳定性。
在管制图中，通常会画出上下控制限以及中心线，用于判断过程是否处于统计控制之中。
管制图有多种类型，常用的包括： - 平均数管制图〔Xbar-R图〕：用于监控过程的平均数和极差 - 均值管制图〔X图〕：用于监控过程的平均数 - 极差管制图〔R图〕：用于监控过程的极差 - 标准差管制图〔S图〕：用于监控过程的标准差 - P图：用于监控过程的不良品率 - C 图：用于监控过程的不良品数3. 构建管制图的步骤构建管制图的步骤如下： 1. 收集数据：根据需要监控的指标，收集足够的样本数据。
2. 计算统计量：根据收集到的数据，计算出相应的统计量，如平均数、极差、标准差等。
3. 绘制管制图：根据统计量，绘制出相应的管制图，包括上下控制限和中心线。
4. 分析管制图：通过分析管制图中的数据点是否超出控制限，判断过程是否处于统计控制之中。
5. 做出改良：如果过程处于统计控制之外，需要分析可能的原因并采取相应的改良措施。
4. 管制图的应用管制图广泛应用于制造业和效劳业中的质量管理过程中。
通过使用管制图，企业可以实现以下目标： - 及时发现生产过程中的异常情况，减少不良品率； - 保持生产过程的稳定性，提高生产效率； - 通过长期监控数据，找出改良生产过程的方向。
5. 管制图的本卷须知在使用管制图时，需要注意以下几点： - 样本数据应该具有一定的随机性，否那么可能会影响对过程稳定性的判断。
- 控制限的选择需要根据实际情况进行调整，不同的管制图有不同的选择方法。
常用控制图
SPCSPC（Statistical Process Control，统计过程控制或统计制程控制）目录∙ 1 什么是SPC∙ 2 SPC起源与发展∙ 3 3σ原理简介∙ 4 SPC技术原理∙ 5 SPC控制图及计算∙ 6 SPC控制图（管制图）的实施∙7 SPC控制图（管制图）异常的判断及处理∙8 制程能力指数（参数）CPK∙9 SPC的发展特点∙10 SPC对企业带来的好处什么是SPCSPC即英文“Statistical Process Control”之缩写,意为“统计制程控制” SPC或称统计过程控制。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。
它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
SPC起源与发展1． 1924年休哈特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。
2． 1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》。
3．二战后美英将品质控制图方法引进制造业，并应用于生产过程。
4． 1950年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。
5．SQC是在发生问题后才去解决问题，是一种浪费，所以发展出了SPC。
6．美国汽车制造商福特、通用汽车公司等对SPC很重视，所以SPC得以广泛应用。
7．ISO9000（2000）体系亦注重过程控制和统计技术的应用（如8.1，8.2.3）。
统计过程控制过程测量系统分析均值和极差法
统计过程控制过程测量系统分析均值和极差法当确定了一个给定的过程要测量的特性值后，则应对这个（些）特性的测量系统进行评价从而确保为这个（些）特性而收集的SPC 数据进行有效的分析。
回顾由世界上所有的统计学家和质量专家共同发现的基本理论是，观测值由被测特性的真值加上测量误差组成，或：观测值=真值+测量误差]“测量误差”是一个统计学术语，意指造成观测值偏离真值的测量变异性的所有原因的净效果。
不幸的是，这个关系意味着我们在面临着一个问题：使用包含额外变差的信息（即数据）来对产品作出决定。
进一步展开说，在一批（子组）或多批（子组）至少包含两个测量值的一组数据中，整个时间内的总变异由两个相应的部分构成：总变异=生产变异+测量变异*减少测量变异对过程变异评价的影响是很重要的。
为了理全面地理解测量系统分析的各个方面，请参考由汽车工业行动集团（AIAG）于1990年12月出版的汽车工业《测量系统分析（MSA）手册》（附录H，参考文献15）。
本节这里介绍是在ASQC汽车部MSA手册中介绍的更先进的，同时也得到广泛应用的测量系统分析方法之一。
这是在进行统计近程控制之前对测量系统进行评价的一种比较容易接受的方法，但决不意味着这是唯一可接受的MSA技术。
另外，这里介绍的技术假设MSA手册中介绍的测量系统的其他关键因素即准确度、线性以及稳定性已经评价并认为可以接受。
均值和极差法均值和极差法[X—R，有时被称为大样法（Long Method）]是确定测量系统的重复性和再现性的一种数学方法。
该方法允许将测量系统分成两个独立的部分：重复性和再现性。
如果重复性比再现性大，原因可能是：·量具需要维修；·应重新设计量具使其更精密；·应改进量个的夹紧或定位装置；·零件内变差太大。
如果再现性大于重复性，则可能存在以下原因：·需要对操作员进行如何使用量具和读数的培训；·量具表盘上的刻度值不清楚；·可能需要某种形式的夹具来帮助操作者更为一致地使用量具。
SPC(2005年7月)
8
每件产品的尺寸与别的都不同
范围 范围 范围 但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
范围 范围 分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度
范围
形状
或这些因素的组合
9
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
目标 值线 预测
时间
尺寸 如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。 时间 尺寸 目标 值线 不可预测
12
第一章第4节 局部措施和对系统采取措施 局部措施和对系统采取措施 局部措施
• 通常用来消除变差的特殊原因 • 通常由与过程直接相关的人员实施 • 通常可纠正大约15%的过程问题
对系统采取措施
• 通常用来消除变差的普通原因 • 几乎总是要求管理措施，以便纠正 • 大约可纠正85%的过程问题 在上面讨论的两种变差以及可能采取的减少它们的措施之间有着重要的联系。 简单的统计过程控制技术能检查变差的特殊原因。发现变差的特殊原因并采取适 当措施通常是与该过程操作直接有关人员的责任。尽管有时纠正时要求管理 人员介入，解决变差的特殊原因通常要求采取局部措施。这一点在早期的过 程改进中尤为重要。当某人对特殊原因成功持采取适当的措施后，其余的问 题通常要求采取管理行动而不是局部措施来解决。
统计过程控制
Statistical Process Control
(第二版)
1
第一章 持续改进及统计过程控制
介绍 在今天的经济气候下，为了事业昌盛，我们——汽车制造商，供方及销售商必须 致力于不断改进。我们必须寻找更有效的方法来提供 产品及服务。这些产品 和服务必须不断地在价值上得以改进。我们必须重视内部以及外部的顾客， 并将顾客满意作为企业的主要目标。 为了达到这一目标，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效 的方法。本手册涉及到第二领域的某些要求。它描述了能使我们致力于的改 进更有效的几种基本的统计方法。为了完成不同的任务需要不同程度的理解。 本手册的对象是见习生以及刚开始从事统计法应用的管理人员。对于现在正 在应用更先进技术的人员，本手册也可作为他们学习这些基本方法的参考文 献。本手册并没有包括所有的基本方法。附录H所列的参考文献或手册中阐述 了其他的基本方法（例如：检查清单、流程图、排列图、因果分析图等）及 一些先进的方法（如其他控制图、试验设计、质量功能展开等）。 本手册所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。 第一章阐述了过程控制和背景知识，解释了一些重要的概念：如变差的特殊及普 通原因，并介绍了控制图，这个用来分析及监控过程非常有效的工具。 第二章描述了计量型数据和计数型数据的控制图的建立和使用。 第三章阐述过程能力分析。
五大工具之SPC、MSA、F_MEA基础知识培训
对过程采取措施：通常，对过程的重要特性采 取措施从而避免它们偏离目标值太远是很经济 的（如人员培训、设备修复、变换输入材料等）； 对输出采取措施：如果仅限于对输出检测并纠 正不符合规范的产品，而没有分析过程中的根 本原因，常常是最不经济的。
过程不具备这个能力的 纠正措施
§ 8.5.2 / 8.5.3
产品不符合 规范的纠正
§ 8.3
6
过程控制的需要 检测-容忍浪费
预防-避免浪费
通过检验并剔除不符合要求的产品，靠检查、 审核来找出工作中的错误，在这两种情况下都 是使用“检测”的方法，这种方法是浪费的， 因为它允许将时间和材料投入到生产不一定有 用的产品或服务中去。 “第一次就把工作做好”可以避免生产无用的 输出，从而避免浪费，这是一种更有效的方法 ——“预防”。
TU 上单侧： Cp U 3
TU
TL 下单侧： Cp L 3
TL
Cp和Cpk的比较与说明 Cp—— 反映过程加工的一致性，即 “质量能力”（过程的声音）
Cpk—— 反映过程中心μ 与公差中心 的偏移情况（顾客的声音）
将Cp与Cpk两数值联合使用，可对产 品质量有更全面的了解。
控制图的形成 把正态分布图按顺时针方向转90°，再 上下翻转180°，就得到一张控制图。
控制图的结构
样 本 统 计 量 数 值 UCL
CL
LCL
2
3
4
5
6
时间（h）
3、SPC的好处
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。 在质量控制上真正做到“事前”预防和控制。
统计过程控制(SPC新手入门)[106P][784KB].pdf
![统计过程控制(SPC新手入门)[106P][784KB].pdf](https://img.taocdn.com/s3/m/e4ea6dd851e2524de518964bcf84b9d528ea2ca6.png)
计数值 不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。
46
控制图的种类
计量型数据的控制图 Xbar-R图（均值－极差图） Xbar-S图（均值－标准差图） X-MR图（单值－移动极差图）
~x R图 （中位数图）
计数型数据的控制图 P图（不合格品率图） np图（不合格品数图） c图（不合格数图） u图（单位产品不合格数图）
仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的 测量值变差。
28
测量系统变差
量具再现性 量具再现性是由不同的操作者，采用相同
的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量 平均值的变差。
29
测量系统变差
量具稳定性 量具稳定性是同一测量系统在不同时间测
量同一零件时，至少两组测量值的总变差。
30
测量系统变差
22
如果数据的离散程度遵从正态分布······
曲线下的总面积 ＝100％
平均值：X
－∞
3
1
2
1 1
68.26％ 95.44％
99.73％
2
＋∞
3
23
过程变差
材料
输入 （材料）
人机 法
过程 （生产/装配）
测量系统
反馈 （测量/检验）
输出 （产品）
24
过程变差
输入材料 不同批次之间的差异 批次内的差异 随时间产生的差异 随环境产生的差异
9.99 10.04 9.22 9.76 10.06 10.12 9.99 9.77 9.53 9.97
9.85 9.98 10.01 10.15 10.42 10.14 9.89 9.58 9.95 9.91
统计过程控制(SPC)
5、SPC怎样起作用
SPC将制造过程的测量数据变成可视图。通过
读图工人可以辩别出制程是否是受控的，制程 是否在规格范围之内生产，所有这些在制程发
生时及时避免错误而不是等到事后才纠正。
6、SPC能解决的过程问题
➢ 经济性 ➢ 预警性/时效性 ➢ 分辨普通原因与特殊原因 ➢ 善用机器设备 ➢ 改善的评估
二、控制图
• 1、什么是控制图 • 2、控制图基本原理 • 3、控制图是如何贯彻预防原则的 • 4、控制图常用术语 • 5、控制图的分类 • 6、控制图的选用原则 • 7、控制图的判定规则 • 8、应用控制图需要考虑的一些问题
1、什么是控制图
控制图是对制程质量特性值进行测定、记录、 评估，从而监察制程是否处于控制状态的一种用 统计方法设计的图。图上有中心线、上控制限和 下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计量数 值的描点序列。若控制图中的描点落在UCL与LCL 之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表 明过程异常。控制图有一个很大的优点，即通过 将图中的点子与相应的控制界限相比较，可以具 体看见产品或服务质量的变化。
（3） Xmed-R控制图（中位数-极差控制图） Xmed -控制图检出力较差，但计算较为简单
（4）X-Rm控制图（个别值-移动极差控制图） 品质数据不能合理分组时使用，如液体浓度
• 计数值控制图
• (1) P控制图(不良率控制图) • 用来侦查或控制生产批中不良件数的小数比或百分
比,样本大小n可以不同。 • (2)np控制图(不良数控制图) • 用来侦查一个生产批中的实际不良数量(而不是与样
(2)品质变异因素的分类及其不同的对待策略
机遇原因之变机遇原因，其个别 之变异极为微小
３．几个较代表性之机遇原因如下： （１）原料之微小变异 （２）机械之微小掁动 （３）仪器测定时不十分精确之作 法
统计过程控制(SPC)之控制图的益处、目的及特点
统计过程控制（SPC）之控制图的益处、目的及特点
定义/说明/要求/目的：
控制图是指：用来表示一个过程特性的图像，图上标有根据特性收集到的统计数据，如一条中心线，一条或两条控制限。
有效的控制图使第Ⅰ类错误和第Ⅱ类错误的经济损失降低至最小。
统计过程控制是指：应用诸如控制图等统计技术来分析某一过程或其输出，以便采取适当的措施来达到一种统计受控的状态，从而提高过程能力。
解决问题是指：从症状分析到产生的原因（特殊的或普通的）再到改进性能措施的过程。
可采用的基本技术有：排列图、因果图及统计过程控制技术。
过程控制系统是整个业务管理系统的有机组成部分。
控制图既可以用来判定一个过程是否受控，也可以用来帮助过程保持受控状态。
检查表：。
统计过程控制(SPC)之过程控制可能的错误
14
连续7点在均值下侧或连续7点下降的可能原因
输出分布宽度减少，可能是一个好的状态
15
测量系统改变，这样会掩盖过程真实性的变化
16
显著多于2/3的点落在1/3的区域的可能原因（90%以上的点）
控制界限计算错误
17
描点错误
18
过程分层
19
取样方法分层
20
数据编辑过
21
显著少于2/3的点落在1/3的区域的可能原因（40%以下的点）
控制界限计算错误
22
描点错误
23
输入的材料批次混淆
3
零件间的变化性或分析的宽度已经增大，已变坏
4
测量系统变化，如：不同的量具或检验员等
5
测量系统的分辨力不足
6
数据点超出控制下限的可能原因
控制界限计算错误
7
描点错误
8
宽度变小，即变好
9
修改了数据
10
连续7点在均值上侧或连续7点上升的可能原因
设备工作不正常，固定松动
11
使用了不同的材料，造成输出分布宽度增加
统计过程控制（SPC）之均值和极差控制图中极差图判定
定义/说明/要求/目的：
R图代表零件间的变差，而子组极差或均值图都取决于零件间的变差，所以往往先分析R图。
要识别出特殊原因，并要确认清楚特殊原因对过程和结果的影响的好或坏。
检查表：
编号
检查内容
1
数据点超出控制上限的可能原因
控制界限计算错误
2
描点错误
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统计过程控制过程系统分析图
3.谁来做：
5.接口：
6.做什么：
4.资源：
统计过程控制过程系统分析报告
1、输入:①客户要求CPK水平②特性尺寸要求③过程能力实施计划④SPC手册要求⑤符合要求的测量系统
2、输出:特殊特性PPK、CPK满足客户指定特殊特性过程能力要求
3、谁来做：品证部检查员(经过培训,符合岗位技能要求)
4、资源：①设备/模具②电脑/专用软件③测量仪器
5、接口:①品证部:原因分析②制造部:模具的调整及产品的制造③金型部:模具的保养及修复
6、做什么：①数据的收集②数据的分析③异常的改善
7、如何做：①统计过程控制过程程序②纠正预防措施控制程序③记录控制程序
8、做的如何：CPK≥1.33
9、改进：目标未达成的纠正预防措施
10、记录：①《过程能力分析报告》②《纠正预防措施报告》③《工程检查表》④《过程能力分析计划》。