统计过程控制教育训练{之制程能力分析}.pptx
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
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
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
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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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
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
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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
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
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
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
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
统计过程控制培训课件(PPT 137页)
统计过程控制
.
SPC
质量管理发展历程
Six sigma
TQM
ISO9000 1980 统计技术 1950
独立检验部 1940
工长 1930 操作人员 1900
.
SPC
什么是统计学？
《中国大百科全书》:统计 学是一门社会科学
《大英百科全书》:统计学是 根据数据进行推断的艺术和 科学
那到底何谓统计?
-2
-1
0
1
2
3
4
68.26%
95.44%
99.73%
.
SPC
下表为不同的标准差值对应的合格概率 和缺陷概率:
规格范围
合格概率
缺陷概率
+/-1 σ 68.27% 31.73%
+/-2σ 95.45% 4.55%
+/-3σ 99.73% 0.27%
+/-4σ 99.994% 0.0063%
+/-5σ 99.99994% 0.000057%
计
计
量 数 <用于样本容量恒定,子组数在2-5个>
型 X-S均值和标准差图 型
数 据
<用于样本容量较大的情况(通常在10 以上) >
数 据
X -R中位值极差图
<用在子组的样本容量小于或等于10 的情况>
X-MR单值移动极差图
<用于发生在测量费用很大时,或是当 在任何时刻点的输出性质比较一致时 >
P chart不良率管制 图
.
SPC
变差的例子
– 你的操作有变化 – 机器有变化 – 你的仪器有变化 – 产品的质量特性有变化
.
.
SPC
质量管理发展历程
Six sigma
TQM
ISO9000 1980 统计技术 1950
独立检验部 1940
工长 1930 操作人员 1900
.
SPC
什么是统计学？
《中国大百科全书》:统计 学是一门社会科学
《大英百科全书》:统计学是 根据数据进行推断的艺术和 科学
那到底何谓统计?
-2
-1
0
1
2
3
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68.26%
95.44%
99.73%
.
SPC
下表为不同的标准差值对应的合格概率 和缺陷概率:
规格范围
合格概率
缺陷概率
+/-1 σ 68.27% 31.73%
+/-2σ 95.45% 4.55%
+/-3σ 99.73% 0.27%
+/-4σ 99.994% 0.0063%
+/-5σ 99.99994% 0.000057%
计
计
量 数 <用于样本容量恒定,子组数在2-5个>
型 X-S均值和标准差图 型
数 据
<用于样本容量较大的情况(通常在10 以上) >
数 据
X -R中位值极差图
<用在子组的样本容量小于或等于10 的情况>
X-MR单值移动极差图
<用于发生在测量费用很大时,或是当 在任何时刻点的输出性质比较一致时 >
P chart不良率管制 图
.
SPC
变差的例子
– 你的操作有变化 – 机器有变化 – 你的仪器有变化 – 产品的质量特性有变化
.
统计过程控制六PPT课件
42
57
50
52.60
22.00
19
58
53
52
48
50
52.20
10.00
20
60
50
41
41
50
48.40
19.00
21
52
47
48
58
40
49.00
18.00
22
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40
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49
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49.00
16.00
23
47
48
50
50
48
48.60
3.00
24
50
50
49
51
51
50.20
2.00
例：控制界限计算
T - 2 Cpk 6s 1.13
（2）与（3）均方差相同，但位移增大后，过程能力降低
（3）x 19.992,
s 0.005 (x M 20，发生位移，且位移增大）
T 20.02 19.98 0.04, 0.008
T - 2 Cpk 6s 0.8
（4）x 20,
s 0.004 (x 20 M，没有位移）
样本极差 UCL LCL CL
极差
四、控制图判断（控制用控制图）
稳定或受控的准则：在点子随机排列的情 况下，符合下列各点之一
连续25点没有一点超限 连续35点最多一点在外 连续100点最多两点在外
概率计算：（落在±3σ之外的概率为1-0.9973=0.0027）
连续25点全在内的概率：
C0 (1 0.9973)0 0.997325 0.997325 25
X～b（n，p） 式中 p为不合格品率 该分布中只有一个参数P，故只需要一张控制图即可， 此控制图称为 “不合格品率控制图”
统计过程控制培训课件(PPT 75页)
个体：组成总体的每个单元（产品）叫做个体。
总体含量（总体大小）：总体中所含的个体数，常用N表示。
第四节 总体与样本
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）；样本是由1个或若干个样品组成的。
样本容量（样本大小）：样本中所含的样品数目，常用n表示。
抽样：是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。
2. 推断性 ——统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总体状况的目 的，因此它具有由局部推断整体的性质。
3. 风险性 ——统计方法既然要推断用部分整体，那么这种由推断而得出的结论 就不会是百分之百正确，即可能有错误。犯错误就要担风险。
三、统计方法的用途
• 1. 提供表示事物特征的数据；(平均值、中位数、标准偏差、方差、极差) • 2. 比较两事物的差异；（假设检验、显著性检验、方差分析、水平对比、分层法、树图、
第二节 产品质量波动
一、正常波动 二、异常波动
一、正常波动
——正常波动是由随机原因(普通原因）引起的产品质量波动； ——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状 态或稳定状态。
二、异常波动
——异常波动是由系统原因（特殊原因）引起的产品质量波动； ——有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状 态或不稳定状态。
三、 变差的种类
普通原因 由于正常的磨耗和磨损，如工具磨损。
特殊原因 非正常情况，如工具损坏。
第四节 控制图
• 一、概述 • 二、应用控制图的步骤 • 三、应用实例 • 四、控制图的观察与分析
一、概述
－－控制图又叫管制图。它是用来区分由异常原因引起的波动、或 是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。
总体含量（总体大小）：总体中所含的个体数，常用N表示。
第四节 总体与样本
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）；样本是由1个或若干个样品组成的。
样本容量（样本大小）：样本中所含的样品数目，常用n表示。
抽样：是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。
2. 推断性 ——统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总体状况的目 的，因此它具有由局部推断整体的性质。
3. 风险性 ——统计方法既然要推断用部分整体，那么这种由推断而得出的结论 就不会是百分之百正确，即可能有错误。犯错误就要担风险。
三、统计方法的用途
• 1. 提供表示事物特征的数据；(平均值、中位数、标准偏差、方差、极差) • 2. 比较两事物的差异；（假设检验、显著性检验、方差分析、水平对比、分层法、树图、
第二节 产品质量波动
一、正常波动 二、异常波动
一、正常波动
——正常波动是由随机原因(普通原因）引起的产品质量波动； ——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状 态或稳定状态。
二、异常波动
——异常波动是由系统原因（特殊原因）引起的产品质量波动； ——有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状 态或不稳定状态。
三、 变差的种类
普通原因 由于正常的磨耗和磨损，如工具磨损。
特殊原因 非正常情况，如工具损坏。
第四节 控制图
• 一、概述 • 二、应用控制图的步骤 • 三、应用实例 • 四、控制图的观察与分析
一、概述
－－控制图又叫管制图。它是用来区分由异常原因引起的波动、或 是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。
统计过程控制培训课件
一.基本概念
. SPC的定义
SPC：Statistical Process Control 利用统计学的原理对过程中的各个阶段进 行评估和监控，建立并保持过程处于可接 受的并且稳定的水平，从而保证产品和服 务符合规定要求的质量管理技术。
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•控制图由来
•SPC是美国休哈特在20世纪20年代所创造 的理论，它能科学地区分出生产过程中产 品质量的偶然波动与异常波动，从而对过 程的异常及时告警，以便人们采取措施， 消除异常，恢复过程的稳定
• 极差R的分布 • 如果总体分布服从正态分布 N ( μ ， 于正态分布，并且有
σ 2 )，极差 R
PPT文档演模板
•均值和极值的CL，都为数据的平均值。
• 中心线和上下控制限的确定
• 控制图 • 当总体服从 正态分布 N ( μ ， σ 2 )时，
N ( μ ， σ2/n)
• 按3σ原理，控制界限如下：
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三.控制图结构和原理
•3σ准则
•在生产过程中，仅有偶然性误差存在时，质量特性X服 从正态分布N( µ ， σ )，则据正态分布的概率性质，有
•P {µ － 3 σ ＜ X＜ µ ＋ 3 σ }＝99.73
%
•根据3σ原理，在一次试验中，如果样品出现在分布范围 (μ-3σ ，μ+3σ)的外面，则认为生产处于非控制状态。
统计过程控制培训ppt
PPT文档演模板
01 十月 2023
前言(1)
. 日本名古屋大学调查了115家日本中小型企业， 结果发现平均每家工厂采用137张控制图
. 美国柯达彩色胶卷公司有5000职工，一共应用 35000张控制图，平均每个员工7张。因为胶卷 的片基上需要分别涂上8层厚度为1um至2um的 药膜；此外，对于种类繁多的化学原料也要应 用控制图进行控制。 我们并不单纯追求控制图的多少，但工厂中使 用控制图的张数在一定程度上反映上管理现代 化的程度。
spc培训资料统计过程控制.pptx
——6SIGMA Training Material
统计过程控制
Statistical Process Control
SS
SPC
第一讲： 引言——SPC背景
SS
——引言：SPC背景
美国质量管理专家朱兰博士著名论断： 20世纪“生产力的世纪” 21世纪“质量的世纪”
SS
——引言：SPC背景
质量世纪提出超严格质量要求：
• 科学方法技术支持——否则不可想象。
SS
SPC
重要性、紧迫性、实际意义
•企业薄弱环节所在；
急!!!
急!! 急!
•外部竞争压力加剧；
•企业内在提高、发展的需求。
——必须尽快学习掌握科学先进的技术和方法。
SS
——统计学
第二讲 统计学基础知识
•随机现象 •统计学 •统计方法 •总体、个体、样本
•统计描述 •统计推断 •统计控制 •统计风险
补课
SS
SPC
中国加入WTO
影响
• 经济全球化、市场一体化
• 关税壁垒 ↓
技术壁垒 ↑↑
——技术标准、法规、认证制度。
• 中国企业：竞争力？
——科学管理水平↑
形成生产力 ↑
SS
SPC
世界制造业趋势 :
与世界接轨
• 技术——指标——绝对值要求↑↑
• 管理——质量特性值——波动↓↓
——趋于最小（稳定）
分样本进行研究，并以此推断总体的特征和规律。
SS
——统计学基础方法：随机抽样
• 总体——研究对象的全体。 • 个体——构成总体的每个成员。 • 样本——从总体中抽取部分个体组成的集合。
——样品：样本中的每一个个体。 ——样本容量：样品的个数。又称样本量。
统计过程控制
Statistical Process Control
SS
SPC
第一讲： 引言——SPC背景
SS
——引言：SPC背景
美国质量管理专家朱兰博士著名论断： 20世纪“生产力的世纪” 21世纪“质量的世纪”
SS
——引言：SPC背景
质量世纪提出超严格质量要求：
• 科学方法技术支持——否则不可想象。
SS
SPC
重要性、紧迫性、实际意义
•企业薄弱环节所在；
急!!!
急!! 急!
•外部竞争压力加剧；
•企业内在提高、发展的需求。
——必须尽快学习掌握科学先进的技术和方法。
SS
——统计学
第二讲 统计学基础知识
•随机现象 •统计学 •统计方法 •总体、个体、样本
•统计描述 •统计推断 •统计控制 •统计风险
补课
SS
SPC
中国加入WTO
影响
• 经济全球化、市场一体化
• 关税壁垒 ↓
技术壁垒 ↑↑
——技术标准、法规、认证制度。
• 中国企业：竞争力？
——科学管理水平↑
形成生产力 ↑
SS
SPC
世界制造业趋势 :
与世界接轨
• 技术——指标——绝对值要求↑↑
• 管理——质量特性值——波动↓↓
——趋于最小（稳定）
分样本进行研究，并以此推断总体的特征和规律。
SS
——统计学基础方法：随机抽样
• 总体——研究对象的全体。 • 个体——构成总体的每个成员。 • 样本——从总体中抽取部分个体组成的集合。
——样品：样本中的每一个个体。 ——样本容量：样品的个数。又称样本量。
统计过程控制教育训练{之制程能力分析}
制程准确度—反映制程中心与规格中心偏离的状况。
Remark : μ：规格中心 Usl(Su)规格上限 Lsl(Sl)规统计格过程下控制限教育训T练：{之制公程能差力Usl-Lsl
分析}
=S/C4
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
常數表
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
23
CPK=CP（1-Ca）
Pp﹑Ppk之等級判定
•Case Study
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
SPC的定義
• SPC英文全稱Statistical Process Control , • 中文稱謂統計過程管制或統計制程管制﹔ • 定義就是應用統計技朮對過程中的各個
階段收集的數據進行分析，並調整制程， 從而達到改進與保証質量的目的。
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
SPC的兩個誤區
1. SPC≠SQC 2. SPC≠管制圖
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
1. SPC≠SQC
針對過程的重要控制 參數所做的才是SPC
原料
PROCESS
測量 結果
針對產品所做的 仍只是在做SQC
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
• 一切品質特性都具有它的目標值（Target
Value),品質與目標值的偏差越小越優秀。
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
制程能力指數的定義
• Ca -准確度 • Cp -精確度 • Cpu -上區間制程能力指數 • Cpl -下區間制程能力指數 • Cpk -制程能力指數 • Cmk -機械能力指數 • Pp -制程性能精確度 • Ppu -上區間制程性能指數 • Ppl -下區間制程性能指數 • Ppk -制程性能指數
Remark : μ：规格中心 Usl(Su)规格上限 Lsl(Sl)规统计格过程下控制限教育训T练：{之制公程能差力Usl-Lsl
分析}
=S/C4
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
常數表
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
23
CPK=CP（1-Ca）
Pp﹑Ppk之等級判定
•Case Study
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
SPC的定義
• SPC英文全稱Statistical Process Control , • 中文稱謂統計過程管制或統計制程管制﹔ • 定義就是應用統計技朮對過程中的各個
階段收集的數據進行分析，並調整制程， 從而達到改進與保証質量的目的。
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
SPC的兩個誤區
1. SPC≠SQC 2. SPC≠管制圖
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
1. SPC≠SQC
針對過程的重要控制 參數所做的才是SPC
原料
PROCESS
測量 結果
針對產品所做的 仍只是在做SQC
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
• 一切品質特性都具有它的目標值（Target
Value),品質與目標值的偏差越小越優秀。
统计过程控制教育训练{之制程能力 分析}
制程能力指數的定義
• Ca -准確度 • Cp -精確度 • Cpu -上區間制程能力指數 • Cpl -下區間制程能力指數 • Cpk -制程能力指數 • Cmk -機械能力指數 • Pp -制程性能精確度 • Ppu -上區間制程性能指數 • Ppl -下區間制程性能指數 • Ppk -制程性能指數
统计过程控制培训教材(PPT 38页)
它们之间是互相独立。
质量管理中的应用
不论µ 与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ +3]范围内的概率为99.73%。 落在[µ 3， µ +3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%， 落在大于µ +3一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1。
控制图原理
控制图原理
4、控制图基础知识
P控制图(不良率)
1.公式
(1) 公组样本大小n相等时：
CL ＝ P
UCL ＝ P ＋ 3
P(1－P)/n
LCL ＝ P － 3
P(1－P)/n
(2) n不等，且相差小于20%时：
CL ＝ P
UCL ＝ P ＋ 3
P(1－P)/n
LCL ＝ P － 3
P(1－P)/n
(3) n不等，且相差大于20%时：
控制图原理
控制图原理
3、基础知识 (2)、正态分布 (Normal Distribution)
当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线， 即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
fN (x; 2 , µ ) = (1/ 2)exp(- (x- µ) 2 /2 2 ) 两个重要的参数：
定时抽取固定样本个数。
时间、重量、长度、硬度、粘度
计数控制图
根据计数值的理论，计数值具有不连 续性，是以某一批产品为母体来抽取 样本数的，但这会使生产人员无法确 定下一批检验时间。因此，难以做到 质量的预测。因此，建议计数值也尽 量做到连续抽样，这样可以预知下批 的检验时间，也可以根据图形预测下 一步的质量状态。
4
0.04
6
100
5
0.05 16 100
质量管理中的应用
不论µ 与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ +3]范围内的概率为99.73%。 落在[µ 3， µ +3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%， 落在大于µ +3一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1。
控制图原理
控制图原理
4、控制图基础知识
P控制图(不良率)
1.公式
(1) 公组样本大小n相等时：
CL ＝ P
UCL ＝ P ＋ 3
P(1－P)/n
LCL ＝ P － 3
P(1－P)/n
(2) n不等，且相差小于20%时：
CL ＝ P
UCL ＝ P ＋ 3
P(1－P)/n
LCL ＝ P － 3
P(1－P)/n
(3) n不等，且相差大于20%时：
控制图原理
控制图原理
3、基础知识 (2)、正态分布 (Normal Distribution)
当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线， 即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
fN (x; 2 , µ ) = (1/ 2)exp(- (x- µ) 2 /2 2 ) 两个重要的参数：
定时抽取固定样本个数。
时间、重量、长度、硬度、粘度
计数控制图
根据计数值的理论，计数值具有不连 续性，是以某一批产品为母体来抽取 样本数的，但这会使生产人员无法确 定下一批检验时间。因此，难以做到 质量的预测。因此，建议计数值也尽 量做到连续抽样，这样可以预知下批 的检验时间，也可以根据图形预测下 一步的质量状态。
4
0.04
6
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5
0.05 16 100
统计过程控制培训课件(PPT 88页)
* 2.00
7 .42 .08 1.92
8 .37 .14 1.86
9 .34 .18 1.82
10 .31 .22 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
26
A4选择控制图的刻度
两个控制图的纵坐标分别用于Xbar和R的测量值。 Xbar图：坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少
为子组均值（Xbar）的最大值与最小值差的2倍。 R图：刻度值应从最低值为0开始到最大值之间的差值为
.65 .75 .80 .70 .65 .75 .65 .80 .85 .60 .90 .85 .75 .85 .80 .75 .85 .60 .85 .65 .65 .65 .75 .65 .70
A1步骤
R=均值R=
UCL=D4R=
LCL=D3R=
*
极差（R图）
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
任何超出控制限的点 连续7点全在中心线之上或
之下 连续7点上升或下降 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
1 不要对过程做不必要的改变
2 在此表后注明在过程因素 （人员、设备、材料、方 法、环境或测量系统）所 做的调整。
持续改进及统计过程控制概述之七
控制图：过程控制工具
上控制限
中心限
下控制限
1、收集 收集数据并画在图上 2、控制 根据过程数据计算实验控制限 识别变差的特殊原因并采取措施 3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进过程
13
持续改进及统计过程控制概述之八
控制图的益处
• 1924年，美国休哈特(W.A.Shewhart)博士提出将3 原理运用于生产过程当中，首创过程控制理论并发表 了控制图法，形成SPC的基础。
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3ˆ
ˆ R =S/C4
d2 只考慮到固定變差或組內變差
10
常數表
1213
製程能力指標C pk
C pk min(C pu , C pl ) CPK=CP（1-Ca）
C pu
Su x
3ˆ
C pl
x Sl
3ˆ
ˆ R
d2
好比：兩人團隊跑步，團隊成績等于
兩人中最差成績的那一位
12
制程性能指标（Ppk）
Ppk min(Ppu , Ppl )
Ppu
Su x
3ˆ
Ppl
x Sl
3ˆ
ˆ
n
( xi x)2
i 1
n 1
製程績效所表達的是組內變差
及組間變差都考慮進去
13
CPK與PPK之區別
• CPK指的是制程能力指數﹐亦稱為短期制程
能力指數﹔PPK指的是制程性能指數﹐亦稱 為長期制程能力指數。
• CPK反映的是固定變異或組內變異﹔PPK反映
17
Ca﹑Cp﹑Cpk與Pp﹑Ppk之等級判定
1282
Case Study
• Q1: Cpk與如下哪些因子有關﹖ • Q2﹕何種情景下Cpk與Ppk會差距很大﹖反
之呢﹖
• Q3﹕Ca與Cp有何內在相關性﹖
Remark : μ：规格中心 Usl(Su)规格上限 Lsl(Sl)规格下限春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。2
0.12.820.12.8Tuesday, December 08, 2020
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。17:30:0017:30:0017:3012/8/2020 5:30:00 PM • 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。20.12.817:30:0017:30Dec-208-Dec-20 • 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。17:30:0017:30:0017:30Tuesday, December 08, 2020 • 13、志不立，天下无可成之事。20.12.820.12.817:30:0017:30:00December 8, 2020
Ca=(X-(Usl+Lsl)/2)/T/2
制程准确度—反映制程中心与规格中心偏离的状况。
Remark : μ：规格中心 Usl(Su)规格上限 Lsl(Sl)规格下限 T：公差Usl-9Lsl
製程能力指標C p
Cp
USL LSL
6ˆ
(雙邊規格)
Cp
USL
3ˆ
X
(單邊規格上規格界限)
Cp
X
LSL (單邊規格下規格界限)
统计过程控制
(之制程能力分析)
Reporter: 郭淮平
制作: 昆穎電子品保部 日期：2006-08-08
1
课程内容
• SPC的定義 • SPC的兩大誤區
SPC≠SQC
SPC≠管制圖
• 什么是制程能力
• 制程能力指數的定義 • 制程能力指數的計算
方法
• CPK與PPK的區別
• 什么是Cmk •Ca﹑Cp﹑Cpk與
6
什么叫制程能力？
• 能生產均一品質產品的制程固有能力。 • 制程被管制時，表示制程中生產的產品品
質變動是什么程度的量。
• 一切品質特性都具有它的目標值（Target
Value),品質與目標值的偏差越小越優秀。
7
制程能力指數的定義
• Ca -准確度 • Cp -精確度 • Cpu -上區間制程能力指數 • Cpl -下區間制程能力指數 • Cpk -制程能力指數 • Cmk -機械能力指數 • Pp -制程性能精確度 • Ppu -上區間制程性能指數 • Ppl -下區間制程性能指數 • Ppk -制程性能指數
8
制程能力指數的計算方法
製程能力指標Ca
Ca
X (雙邊規格)
(T / 2)
ˆ R
d2
當Ca為負數時，表示准確度與 規格中心比較偏左﹔ 反之則偏右﹔ 若Ca=0時，表示與規格中心 相重合，此時准確度最佳﹔ 但通常情況亦有在Ca前加絕對 值，則代表不考慮偏移方向， 只計算偏移量。 當規格中心不對稱時，Ca計算 方法為：
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other fam ous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
1. SPC≠SQC 2. SPC≠管制圖
4
1. SPC≠SQC
針對過程的重要控制 參數所做的才是SPC
原料
PROCESS
測量 結果
針對產品所做的 仍只是在做SQC
5
2. SPC≠管制圖
• SPC包括各種統計方法，來管制制程。 • 管制圖是一種品管統計方法，是在SPC中運
用最廣泛的一種，可用來計算制程能力。
的是組內變異與組間變異。
• CPK適用的場合是有依一定規律一定數量分
組的數據進行的制程能力的統計分析﹔PPK 適用的場合是無法進行分組的數據的制程性 能分析。
14
什么是CMK
機器能力指數Cmk
x sum of the asmple values xi
number of sample value n
Pp﹑Ppk之等級判定
•Case Study
2
SPC的定義
• SPC英文全稱Statistical Process Control , • 中文稱謂統計過程管制或統計制程管制﹔ • 其定義就是應用統計技朮對過程中的各個
階段收集的數據進行分析，並調整制程， 從而達到改進與保証質量的目的。
3
SPC的兩個誤區
n
(xi x)2
s i1 n 1
ˆ
x
1 k
k i 1
xi
k
s2
ˆ s 2 i1
k
15
機器能力指數Cmk
Cm
T
6ˆ
Su Sl
6ˆ
Cmu
Su ˆ 3ˆ
Cml
ˆ Sl 3ˆ
Cmk smallest of the two values Cml and Cmu
16
何時應用Cmk指數
• 新機器驗收時 • 機器大修後 • 新產品試製時 • 產品不合格追查原因時 • 在機械廠應和模具結合在一起考慮
ˆ R =S/C4
d2 只考慮到固定變差或組內變差
10
常數表
1213
製程能力指標C pk
C pk min(C pu , C pl ) CPK=CP（1-Ca）
C pu
Su x
3ˆ
C pl
x Sl
3ˆ
ˆ R
d2
好比：兩人團隊跑步，團隊成績等于
兩人中最差成績的那一位
12
制程性能指标（Ppk）
Ppk min(Ppu , Ppl )
Ppu
Su x
3ˆ
Ppl
x Sl
3ˆ
ˆ
n
( xi x)2
i 1
n 1
製程績效所表達的是組內變差
及組間變差都考慮進去
13
CPK與PPK之區別
• CPK指的是制程能力指數﹐亦稱為短期制程
能力指數﹔PPK指的是制程性能指數﹐亦稱 為長期制程能力指數。
• CPK反映的是固定變異或組內變異﹔PPK反映
17
Ca﹑Cp﹑Cpk與Pp﹑Ppk之等級判定
1282
Case Study
• Q1: Cpk與如下哪些因子有關﹖ • Q2﹕何種情景下Cpk與Ppk會差距很大﹖反
之呢﹖
• Q3﹕Ca與Cp有何內在相關性﹖
Remark : μ：规格中心 Usl(Su)规格上限 Lsl(Sl)规格下限春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。2
0.12.820.12.8Tuesday, December 08, 2020
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。17:30:0017:30:0017:3012/8/2020 5:30:00 PM • 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。20.12.817:30:0017:30Dec-208-Dec-20 • 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。17:30:0017:30:0017:30Tuesday, December 08, 2020 • 13、志不立，天下无可成之事。20.12.820.12.817:30:0017:30:00December 8, 2020
Ca=(X-(Usl+Lsl)/2)/T/2
制程准确度—反映制程中心与规格中心偏离的状况。
Remark : μ：规格中心 Usl(Su)规格上限 Lsl(Sl)规格下限 T：公差Usl-9Lsl
製程能力指標C p
Cp
USL LSL
6ˆ
(雙邊規格)
Cp
USL
3ˆ
X
(單邊規格上規格界限)
Cp
X
LSL (單邊規格下規格界限)
统计过程控制
(之制程能力分析)
Reporter: 郭淮平
制作: 昆穎電子品保部 日期：2006-08-08
1
课程内容
• SPC的定義 • SPC的兩大誤區
SPC≠SQC
SPC≠管制圖
• 什么是制程能力
• 制程能力指數的定義 • 制程能力指數的計算
方法
• CPK與PPK的區別
• 什么是Cmk •Ca﹑Cp﹑Cpk與
6
什么叫制程能力？
• 能生產均一品質產品的制程固有能力。 • 制程被管制時，表示制程中生產的產品品
質變動是什么程度的量。
• 一切品質特性都具有它的目標值（Target
Value),品質與目標值的偏差越小越優秀。
7
制程能力指數的定義
• Ca -准確度 • Cp -精確度 • Cpu -上區間制程能力指數 • Cpl -下區間制程能力指數 • Cpk -制程能力指數 • Cmk -機械能力指數 • Pp -制程性能精確度 • Ppu -上區間制程性能指數 • Ppl -下區間制程性能指數 • Ppk -制程性能指數
8
制程能力指數的計算方法
製程能力指標Ca
Ca
X (雙邊規格)
(T / 2)
ˆ R
d2
當Ca為負數時，表示准確度與 規格中心比較偏左﹔ 反之則偏右﹔ 若Ca=0時，表示與規格中心 相重合，此時准確度最佳﹔ 但通常情況亦有在Ca前加絕對 值，則代表不考慮偏移方向， 只計算偏移量。 當規格中心不對稱時，Ca計算 方法為：
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other fam ous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
1. SPC≠SQC 2. SPC≠管制圖
4
1. SPC≠SQC
針對過程的重要控制 參數所做的才是SPC
原料
PROCESS
測量 結果
針對產品所做的 仍只是在做SQC
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2. SPC≠管制圖
• SPC包括各種統計方法，來管制制程。 • 管制圖是一種品管統計方法，是在SPC中運
用最廣泛的一種，可用來計算制程能力。
的是組內變異與組間變異。
• CPK適用的場合是有依一定規律一定數量分
組的數據進行的制程能力的統計分析﹔PPK 適用的場合是無法進行分組的數據的制程性 能分析。
14
什么是CMK
機器能力指數Cmk
x sum of the asmple values xi
number of sample value n
Pp﹑Ppk之等級判定
•Case Study
2
SPC的定義
• SPC英文全稱Statistical Process Control , • 中文稱謂統計過程管制或統計制程管制﹔ • 其定義就是應用統計技朮對過程中的各個
階段收集的數據進行分析，並調整制程， 從而達到改進與保証質量的目的。
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SPC的兩個誤區
n
(xi x)2
s i1 n 1
ˆ
x
1 k
k i 1
xi
k
s2
ˆ s 2 i1
k
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機器能力指數Cmk
Cm
T
6ˆ
Su Sl
6ˆ
Cmu
Su ˆ 3ˆ
Cml
ˆ Sl 3ˆ
Cmk smallest of the two values Cml and Cmu
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何時應用Cmk指數
• 新機器驗收時 • 機器大修後 • 新產品試製時 • 產品不合格追查原因時 • 在機械廠應和模具結合在一起考慮