某电子厂SPC应用培训教材ppt
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SPC培训课件(ppt 171页)
总体
- 总体 : 作为调查, 研究对象的所有集团 - Sample: 从总体为了某种目的抽出来的 - Data : 体现通过Sample得到的事实
(关心事项数据化的表现)
适用Sampling检查主要原因是经济性原因.
019 PCS 使用者 占有率 ?
Sample
PCS使用者 1000名
大韩民国
2) 决定取Sample方法时注意事项
度数据分布的分散程度之标准，
R=X max- X min 用以衡量数据值偏离算术平均值
的程度。标准偏差越小，这些值
偏离平均值就越少，反之亦然
n
(xi
-X
2
)
s2 = i =1
n -1
标准偏差^2=方差
实际问题先转化为统计问题,得到统计学结论后再转化为实际结论
总体与样本
1) 总体/Sample/Data的概念
• 质量实现过程的两大特征： • 波动性（管理需求） • 规律性（管理可能） • 过程永远处于变异之中，这是由质量本身的波动性所决定的
。 • 引起过程变异的原因纷繁复杂。 • 有些可以识别和控制，有些则不可。
过程的波动
测量24个工件
测量100个工件的分布曲线
分布（Distribution）
• 质量特性波动是随机的，时隐时现，时大时小，时正时负的 • 隐藏在随机性后面的统计规律是分布 • 连续测量一批产品中每个质量特性，画出直方图，就可发现一个接一个的测量质量
• 质量管理的核心目的之一就是要分析、鉴别产品和过程波 动的原因，将其控制在稳定水平上从而保证过程输出的稳 定。
• SPC就是一种常用于过程控制的强有力工具。 • SPC是从统计的观点来认识和处理过程变异的。
SPC培训教材基础篇(PPT 67页)
uc1 c2...ck n1 n2 ...nk
UCLu u 3
u n
LCLu u 3
u n
np
p or p’
pn1p1 n2p2.. .nkpk n1 n2.. .nk
UCL p p 3
p (1 p) n
LCL p p 3
p (1 p) n
D
CPK＜0.67 采取紧急对策进行改善，探求
原因，并且重新检讨规格
SPC-1&2
统计稳态和技术稳态
Technically uncontrolled
Technically controlled
Statistically controlled Statististically uncontrolled
S = Specification Width X = Process average
Cp = 1.11 Cpk = 0.97
Cp = 1.53 Cpk = 1.49
SPC-1&2
过程能力
6 Quality is the Goal
LSL 12.5%
75% ±1.5
USL 12.5%
Cp=2 Cpk=1.5
>=0.67 >=1.0 >=1.33 >=1.66 >=2.0
Sigma
2 3 4 5 6
Defect Levels
<=5% <=0.13% <=60 ppm <=1 ppm <=2ppb
(parts per billion)
Distribution
Cp = 2/3=0.67
2
机器
--
--机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
SPC培训教材ppt68页15476
范围
目标值线 预测
时间
目标值线 预测
时间
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
过程控制
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。
移动极差
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
（Moving Range)
制程控制系统 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备
统计方法
材料 方法 环境
我们工作 的方式/资 源的融合
产品或 服务
输入
过程/系统
输出
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
顾客的呼声
变差的普通原因和特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重 复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳 系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不 改变时，过程的输出才可以预测。
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指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。只用特殊原因被查出且采取措 施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。
• 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的作用
• 1、确保制程持续稳定、可预测。 • 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 • 3、为制程分析提供依据。 • 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措
目标值线 预测
时间
目标值线 预测
时间
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
过程控制
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。
移动极差
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
（Moving Range)
制程控制系统 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备
统计方法
材料 方法 环境
我们工作 的方式/资 源的融合
产品或 服务
输入
过程/系统
输出
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
顾客的呼声
变差的普通原因和特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重 复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳 系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不 改变时，过程的输出才可以预测。
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指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。只用特殊原因被查出且采取措 施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。
• 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的作用
• 1、确保制程持续稳定、可预测。 • 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 • 3、为制程分析提供依据。 • 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措
SPC基础知识培训教材-入门级ppt课件
;
X-R控制图的断定准那么
〔e〕出现的点,有周期性变动时
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
温
度
测 量
144
144
144
147 144 144 144 144
144
145
143 143 144 144 144
144
144
144 144 144 143 144
146
144
143
数
据 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 143 145 145 145 145 145 145 145 145 145
稳定状态。缺点是不易发现工序分布中 能得到一个数据或希望尽快发现并消
心的变化。
除异常原因。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
;
如何选技合格的SPC控制图
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
X-R控制图的断定准那么
〔e〕出现的点,有周期性变动时
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
温
度
测 量
144
144
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147 144 144 144 144
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143 143 144 144 144
144
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144 144 144 143 144
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144
143
数
据 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 143 145 145 145 145 145 145 145 145 145
稳定状态。缺点是不易发现工序分布中 能得到一个数据或希望尽快发现并消
心的变化。
除异常原因。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
;
如何选技合格的SPC控制图
n
2
3
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9
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A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
SPC培训讲义(PPT 47页)
A2、建立控制图及记录原始数据；
A3、计算每个子组的均值X和极差R；
A4、选择控制图的刻度；
选择子组大小、数量和抽样原则： 每组样本数：4-5； 子组数要求：最少25组共100个样本； 抽样原则：组內变差小，组间变差大；
子组大小 子组数量 抽样原则
A.3 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
LCL
CL
UCL
LCL
UCL
CL
CL
UCL
LCL
0.27 %
七、 建立X-R控制图的四步骤：
A、确定控制对象收集数据 B 、计算控制限并作图 C、过程控制解释 D 、过程能力解释
Ａ阶段 收集数据
步骤A：
A1、选择子组大小、数量和抽样原则；
=1.68
Minitab 计算的工序能力：
手算结果与Minitab 计算结果基本提高过程能力指数的途径：
一、调整加工过程的分布中心，减少偏移量； （即使分布中心更靠近规格中心，“更准”）
二、提高过程能力减少分散程度即减小σ； （即使尺寸分布范围尽可能小，“更瘦”，以Cp为例，达到1.33即4σ/3σ， 达到1.67即5σ/3σ。从1.33到1.67的提高，形象地说就是原来容纳4σ的空 间现在容纳了5个σ）
一、什么是SPC
SPC：
“Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计过程控制”
统计过程控制：
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。
A3、计算每个子组的均值X和极差R；
A4、选择控制图的刻度；
选择子组大小、数量和抽样原则： 每组样本数：4-5； 子组数要求：最少25组共100个样本； 抽样原则：组內变差小，组间变差大；
子组大小 子组数量 抽样原则
A.3 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
LCL
CL
UCL
LCL
UCL
CL
CL
UCL
LCL
0.27 %
七、 建立X-R控制图的四步骤：
A、确定控制对象收集数据 B 、计算控制限并作图 C、过程控制解释 D 、过程能力解释
Ａ阶段 收集数据
步骤A：
A1、选择子组大小、数量和抽样原则；
=1.68
Minitab 计算的工序能力：
手算结果与Minitab 计算结果基本提高过程能力指数的途径：
一、调整加工过程的分布中心，减少偏移量； （即使分布中心更靠近规格中心，“更准”）
二、提高过程能力减少分散程度即减小σ； （即使尺寸分布范围尽可能小，“更瘦”，以Cp为例，达到1.33即4σ/3σ， 达到1.67即5σ/3σ。从1.33到1.67的提高，形象地说就是原来容纳4σ的空 间现在容纳了5个σ）
一、什么是SPC
SPC：
“Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计过程控制”
统计过程控制：
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。
SPC应用技术培训课件
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
3σ 2σ 1σ
1σ 2σ 3σ
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
X
2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用， 那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
(ppt版)SPC基础知识培训教材(PPT 58页)
控制 图的类型 (kòngzhì)
类别
名称
平均值－极差控 计 制图
量
值 中位数－极差控
控
制图
制 图
单值－移动极差 控制图
不合格品数控制 图 计
数 不合格品率控制 值图
控 制 缺陷数控制图
图 单位缺陷数控制 图
控制图符号 x －R
～x － R
x －R S Pn
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效果好，但
什么(shén me)是X-R控制图
➢ X图：
是指平均值控制图，算术平均值也叫样本平 均值，简称均值。它是所有数据之和除以数 据总个数的商值，用 X表示。 ➢ R图： 是指极差控制图，极差是一组数据中最大 值与最小值之差，用符合R表示。
第二十页，共五十九页。
X-R控制(kòngzhì)图的构成
上控制线 中心线
不可能让其存在(cúnzài)，否那么会造成损失。
第五页，共五十九页。
SPC的根本(gēnběn)原理
➢ 当过程仅受偶然因素影响时，过程处于统计控制状态〔简称受控状态〕；
➢ 当过程中存在异常因素的影响时，过程处于统计失控状态〔简称失控状态〕。
➢ 由于过程波动具有(jùyǒu)统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失 控时，过程分布将发生改变。
P
计。
c
较常用，计算简单，操作工人易于理解。 样本容量相等。
u
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
第十六页，共五十九页。
如何(rúhé)选技合格的SPC控制
图
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
SPC培训课件PPT(共 69张)
19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
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。
华邦机械
目标值线 预测
范围
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。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点
SPC培训资料(ppt 55页)
战后戴明(Deming)把 SPC在日本发扬光大，使日本产品的质量有 了极大的提高，日本由此设立了质量界最高奖项---戴明质量奖。
5
数据的类型
数据可以分成两大类型：
SPC的理论基础
• 连续型数据（Continuous data)
衡量尺度可以根据精确度的要求细分 成更精确，更小的分辨率。
• 离散型数据 (Discrete Data)
SPC的功效
SPC作为一个持续改善的工具，它可以：
将流程变异减至最少 消除流程的错败 将产品能力尽量提升 加强客户满意程度 对流程进行预测 给出信息何时需要对流程采取改善措施，何时不用
4
SPC的历史
SPC的历史
1924年，美国贝尔实验室休哈特博士(Walter Shewhart) 首先提出 了控制图的理论。
不能被合理细分
发生／没发生 好板／坏板
6
SPC的理论基础
过程
数据可以从流程中收集而得到，流程是将各项输入资源(人，机，料，法， 环)按一定要求组合起来，并将其转化为输出的活动。
人
机
资
输入 料
源
X法 环
组 合
过程
PCB制作中, 板面电镀是一个过程:
输出(Y)
输入： • 药水 • 铜球 • 电流 • 操作方法 • 环境
x-m Z= s
X1的Z值为2表示 x1离平均值为2 个标准差距离
-1s
2s
x2 m
x1
16
正态分布的重要性质
SPC的理论基础
由于正态分布是概率分布，观察值出现在某个区域的可以通过计算得来。
产品外围尺寸服从正态分布，那么：
68.3%的产品尺寸在(m-s, m+s)区域外 95.4%的产品尺寸在(m-2s, m+2s)区域外 99.7%的产品尺寸在(m-3s, m+3s)区域外
SPC培训课件(PPT共 36张)
控制图 成份
逻辑控制图的四种主要类型
• 缺陷率
• •
np 图 -假定样本容量为常数时，用一种简单的图来 描绘一致单位的个数（缺陷部分的百分比）。 P图-假定样本容量不是常数时，用一种简单的图来 描绘一致单位的个数（缺陷部分的百分比）。
• 缺陷数 • C图 -假定样本容量为常数时，用一种简单的图来描 绘生产单位中缺陷的个数（而不是缺陷百分比）. • U图 -假定样本容量不是常数时，用一种简单的图来 描绘每生产单位中缺陷的个数（而不是缺陷百分 比）.
SPC培训
内 容 提 要
• • • • • SPC是什么 SPC控制图的构成成分 何种场合使用SPC 异常定义及执行现状 如何执行SPC
SPC 是什么
目的
* 确定最终的过程控制计划
* 不断验证过程的稳定性和能力
控制图 成份
控制图基本要素
X-bar C hart for K VO P
最高控制限
6 15
9 5 % C o n fid e n ce In te rva l fo r S ig m a 1 .3 1 6 5 1 .4 0 6 9
9 5 % C o n fid e n ce In te rva l fo r Me d ia n
95% Confidenc e Interval for M edian
9 .1 8 5 6
9 .3 4 0 0
异常 例2. 定义 文件名称： IC Die Shear
印表日期：： 2008-1-9 产品编号： 产品名称： 管制项目： 84-1 单位 : g 时间范围： 07/12/01 16:48:58 ~ 07/12/31 19:18:17
控制图 成份
因素分层
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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适宜的 实施改进
应用中多 个统计技 术应予以 结合使用
效果验证
阶
P
DC
A
段
步 1 2 3 4 5 6 78 骤
主 找 分 找 制 执 效 巩新 题 出 析 出 定 行 果 固计
问 原 要 对 对 检 成划 题 因 因 策 策 讨绩
方 柏拉图 因果图 柏拉图、 5W
控制图
关联图 1H
法 分布图
直方图
下面以均值 – 极差控制图为例说明A、 B、C，过程能力评价D将在过程能 力评价部分说明 。
A、收集数据
1、选定工序 ——选定对象，并明确应用目的。
2、确定质量特征值 ——分析选定对象的过程，明确其质量特征值的类型， 即计量型还 是计数型 ；
——可以从过程的结果开始分析并确定质量特征值 ； ——确定 的质量特征值应能表征过程的重要特性，如产品的重要特
控制图 柏拉图 分布图 直方图
标准 化
四、产生质量波动的因素
5M1E
1、人 Man
操作者的质量观念、技术水平、工 作态度 和身体状况等；
2、机器 Machine 设备、工装的精度和维护保养状况等；
3、材料 Material 材料的成份、物理化学性能等；
4、方法 Method 加工工艺、工装选择和操作方法等；
（2）管理用控制图----用来控制异常原因出现 的控制图。其特点：在进行管理时，按程序规 定的取样方式取样，通过测量和计算，在控制 图上打点。如果有点子出界或异常，说明工程 质量不稳定，要找出原因，采取措施，消除异 常影响因素，使工程处于受控状态。
2、按统计量分：
（1） 计量值控制图
a) b) c) d) （2）
的控制图的类型确定）
B、1、计算每个子组的均值和极差：
Xx1x2xn n1、2、、5
n RXma x Xmin
2、计算过程均值和平均极差：
XX1X2XK K1、、2、25
K RR1R2RK
K
3、计算控制界限：
CL X X
CL R R
UCL X X A 2 R
UCL R D 4 R
LCL X X A 2 R
LCL R D 3 R
4、作控制图，并在控制图上打点
X图：
n系数 A2
D4
D3
2 1.880 3.267 ---
d2
1.128
3 1.023 2.579 --- 1.693
R图：
4 0.729 2.282 --5 0.577 2.115 ---
2.059 2.326
6 0.483 2.004 --- 2.534
——控制图即将正态分布图旋转900，以平均值μ为中 心，在μ±3σ处各画二条控制界限就成了。
七、控制图的分类
1、按用途分：
（1） 分析用控制图----用控制图来分析工程 是否处于稳定状态。其特点：用全数连续抽样 的方法来获得数据，通过分层等方法，找出不 稳定的因素，再研究采取相应的措施，改变不 稳定状态。
5、测量 Measure 测量仪器、测量方法、测取方式等；
6、环境 Environment 工作地布置、照明、温度、湿度和 清洁条件等。
过程改进
六大因素入手分析
予以改进
五、影响产品质量的两类原因
（1) 正常原因： 偶然性原因 随机原因 或 不可避免的原因
这类原因的特点： 对产品质量的影响是大量的， 经常起作用的， 很难消除， 产生的误差较小， 很难予先测定。
（2） 异常原因： 系统性原因 可避免的原因
这类原因的特点：
对产品质量的影响是较大的，
不经常起作用，
容易发现、容易消除，
其大小和作用方向在一定 时间和一定范围内，有时表现为一 定的或周期性的或倾向性的规律变 化。
六、控制图的原理(1)
控制图的原理，就是在一定生产技术条件下， 利用统计的方法，计算出控制界限，控制异常 原因所造成的产品质量波动的出现 。一旦有异 常原因造成的质量波动出现就发出报警，采取 必要的措施，消除其异常现象，达到预防不良 品出现的目的。
检验是一种浪费，只有预防才会创造价值。
控制图的原理（2）
3σ原则
——当质量特征值的随机变量X服从统计规律正态分布， 则事件μ-3σ＜X＜μ+3σ发生的概率是0.9973,质 量特性小于μ-3σ或大于μ+3σ的产品不到千分 之三;
——根据正态分布曲线的特点可认为,凡在μ±3σ范围 内的质量差异都是正常的,均系正常原因(偶然的因 素)所致;如超出此界限则说明过程有异常,有系统因 素存在。
7 0.419 1.924 0.076 2.704
C、过程控制分析（从控制图上予以分析） （1）过程处于统计控制状态的判定准则
◆点子未越出控制界限
——多数点子集中在控制界限中心区域 ——少数点子落在控制界限附近 ——无点子超出控制界限 ◆界限内点子分布是随机的，没有规律，
也无排列缺陷
——连续25点子在控制界限内且无排列缺陷 ——连续35点子仅有一点越界限，界限内无点 子
计均中单均数值位值值值-数---控------极移-标制-差极动准图控差极差制控差控图制控制图制图图X X~XXRRRSS 图 图 图 图
a) P控制图 不良率控制图
b) Pn控制图 不良品数控制图 c) C控制图 缺陷数控制图
d) u控制图 单位缺陷数控制图
八、控制图应用条件
1、过程应处于统计控制状态， 即工序处于受控状态；
2、过程因素处于相对的稳定状态， 即测量仪器、方法、手段等必须统一；
3、μ±3 σ的控制界限必须小于规范公差 范围。
4、适用于成批生产的产品；单件小批量生产的 产品质量分布不一定符合正态分布。
九、控制图的一般应用程序
A）收集数据 B）计算控制界限，作控制图并打点 C）过程用控制图解释 D） 过程能力评价
雅德利电子厂培训教材
SPC应用
编写： 姜四平
一、 SPC的核心工具
SPC主要是通过各种控制图达到进行质量分析、 质量控制和质量改进的目的。 控制图分： 计量型控制图 计数型控制图
二、 统计技术应用的目的
确定 控制 验证
产品特性 过程Hale Waihona Puke 力三、 统计技术的应用(一）
确定应用目的
选择统计技术 寻找要因 采取纠正措施
性参数，或过程控制中必须控制的重要参数；
—— 一个质量特征值 对应一个控制图。 3、确定子组大小
—— 在一个单一的过程流中确定样本子组的大小，对计量型的控制 图，通常一次测取2-5个过程统计量。
4、确定子组频率（即周期性取样的频率—适当的时间间隔周期） 5、确定样本包含的单值数（X≥100，各个控制图的样本量应根据选定