统计过程控制培训课件(PPT75页).pptx

合集下载

统计过程控制培训课件(PPT 75页)

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。

统计过程控制培训讲义(PPT 67页)

统计过程控制培训讲义(PPT 67页)
SPC(Statistical Process Control)
持续改进及过程控制 • 企业目标-客户满意 • 实现目标-持续改进,强调缺陷的预防 • 有效方法-统计过程控制
检验和预防 • 检验是对过程结束后的输出进行测量 – 通过抽样检验--发现合格/不合格 – 通过100%检验--发现合格/不合格 • 预防是在生产中对过程进行测量 – 通过对过程的测量,使质量问题在导致报废、返
计数型数值和计量型数值
特殊原因
普通原因
一种间断性的,不可预 造成变差的一个原因,
计的,不稳定的变差来
它影响被研究过程输
源。有时被称为可查明
出的所有单值;在控
原因,存在它的信号是: 制图分析中,它表现
存在超过控制线的点或
为随机过程变差的一
存在在控制线之内的链
部分。
或其他非随机性的情形。
局部措施和对系统采取措施
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 :
接上页
对于X 图,坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值 (X)的最大值与最小值的差的2倍,对于R图坐标上的刻度值的最大值 与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差(R)的2倍。 注:一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的2倍。
等过程调整到稳态后,延长控制图的控制线作为控 制用控制图。应用过程参数判断
控制图类型
X-R 均值和极差图 计量 型数 X-δ均值和标准差图 据
X -R 中位值极差图
X-MR 单值移动极差图
计数 型数 据
P chart 不合格品率控制图 nP chart不合格品数控制图 C chart 缺陷数控制图

统计过程控制培训教材(PPT 38张)

统计过程控制培训教材(PPT 38张)

控制图原理
2、基本原理
质量波动理论
“人、机、料、法、环” + “软(件)、辅(助材料)、公用系统
质量波动因素 = 偶然因素 +异常因素
偶然因素:过程固有、始终存在、影响微小、难以除去 异常因素:并非固有、时有时无、影响较大、不难去除
小概率原理
小概率事件在一次试验中几乎不可能发生、若发生则判断异常。 超出UCL为千分之一。
12
13 14 15 16 17 18 19 20
100
100 100 100 100 100 100 100 100
6
8 5 2 3 6 2 7 5
0.06
0.08 0.05 0.02 0.03 0.06 0.02 0.07 0.05
22
23 24 25 合计 平均
100
100 100 100 2500 100
P控制图(不良率)

1.公式 (1) 公组样本大小n相等时:



P CL = P UCL = P
LCL =
P(1 -P)/n -P)/n + 3 P(1



P (2) n不等,且相差小于20% 时: P(1 -P)/ n P P(1 -P)/ n CL = P
UCL = LCL = + 3 - 3



判定规则
判定规则
判定规则
判定规则
判定规则
案例
案例
案例
常规控制图及用途
计量控制图
计量值的数据收集:按一定时间间 隔抽取一定的样本,然后进行测量, 再将测量到的数据记录下来。计量 型数据具有连续性,故它的抽样计 划与计数值有很大的差异。它通常 根据产品要求,对产品的重要特性 定时抽取固定样本个数。

统计过程控制培训教材PPT(共 38张)

统计过程控制培训教材PPT(共 38张)
不合格品数 、不合格品率
计量值的数据收集
抽样频率在初始阶段相对高一点,在过程中如发现质量受 控较稳定时,可视情况酌情减少抽样频率,甚至放弃该点 的计量监控。例如在第一个月,每小时抽5个;经过1个月 的监控,质量已稳定,已经有2周时间是CPK值达到了2.0以 上,可采用4个小时抽5个(注:一般不宜采用减少每次抽 样数);又经过一个月,发现CPK还是在2.0以上,且没有大 幅的周期变化的特性,则可放弃该点做计量控制。
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 Nhomakorabea控制图基础知识
(1)、控制限的确定
上控制限:UCL= µ +3 中心线: CL= µ
下控制限:LCL= µ 3 (2)、控制图原理的两类错误
控制图判稳与判异的原理是基于小概率事件一次 不发生的原理。
1、虚发报警
过程正常、偶尔出界判异常,a概率,造成寻找根本不 存在原因损失
用途与特点同上,但处理简单,检出过程不稳定的能力比 不上平均值与极差控制图。适用于每次取样小于10。
● 用于产品批量小,单件加工时间长之产品;有些产品需 要经过一段很长的时间,才能生产完成,才可得到一个 测量值;
● 所选取的样本为一种极为一致的产品,如液体或气体; ● 破坏性的试验,每检验一个,就报废一个; ● 控制一些过程参数,如温度、压力等; ● 适用于每次取样为1,n=1
进入日常管理后,关键是保持所确定的状态。 经过一个阶段的使用后,可能又会出现新的异常,这时应

统计过程控制 ppt课件

统计过程控制  ppt课件
或者仍服从正态分布,但参数, 将发生变化。
Tl
=Tm
Tu
Tl Tm
Tu
Tl
Tm
Tu
2. 3 原理
•当不存在系统误差时,数据(样品)X出现在区间[-3, +3]中的概率为:
P{-3 X +3}=0.9973
• 3 原理: 在一次试验中,如果样品X出现在范围的外面,则认为生产处于非统计控制状态
ppt课件
11

控制图-- 时间基础
控制图的优点之一是它具有其随时间追踪过程的能 力
14
13
12
11
10
9
8
7 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
时间
ppt课件
12
变动与技术规格
控制限 (控制上限, 控制下限) 基于过程的变动范围
通常用于诸如平均值,极差之类的统计量,而不是对单个数据值而言
ppt课件
6
控制图的国家和国际标准
中国国家标准:
GB/T 4091.1--1983《常规控制图总则》 GB/T 4091.2-1983 ~GB/T 4091.9 各种常规控制图
ISO标准:
ISO 8258:1991 Shewhart Control Charts ISO 7870 Control charts-General guide and introduction ISO 7873 Control charts for arithmetic average with warning limits
SPC
Statistics Process Control 统计过程控制
ppt课件

统计过程控制培训课件(PPT 88页)

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

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。

统计过程控制培训教材ppt课件

统计过程控制培训教材ppt课件
2019
1、与过程相关的管制图 2、使用控制图的准备 3、 X bar-R 图 4、 X bar-s 图 5、 X med-R图 6、 X -Rm图 七、管制图的选择方法 八、过程能力分析及管制图的判读 1、过程能力分析 2、管制图判读
-
2
一、SPC的含义 1、什么是SPC ◆SPC --Statistical Process Control (统计过程控制) ◆含义--利用统计技术对过程中 的各个阶段进行监控,从而达到保 证产品质量的目的。
2019
一组数值中最大值与最小值之差:R=Max-Min
各数值与平均值之差之平方总和: S=Σ (X-X)2 平方和除以数据个数: V(X)= S/n= Σ(X-X)2 /n 变异数之开方:σ =√V= √S/n = √Σ(X-X)2 /n
◆平均数、中位数、众数、全距、平方和、变异数、及标准差的计算
平均数(X bar) 中位数(Me) 众数(Mo) X bar=(x1+x2+……x n)/N 将数据从小到大或大至小依次排列,位居中央的数称为中位数。 一群数据中,再现次数最多的数。
全距(R)
平方和 (S) 变异数 [V(X)] 标准差 (σ )
2019
-
4
二、基本的统计概念 1、主要的统计学名词-1
名称 平均值 (X bar) 解释 一组测量值的均值,群体平均值用μ 表示
极差(Range)
标准差σ (Sigma) (Standard Deviation) 单值(Individual) 中心线(Central Line) 过程均值(Process Average) 变差(Variation) 普通原因 (Common Cause) 特殊原因(Special Cause)
  1. 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。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
引起产品波动的原因主要来自六个方面(5 M1E ): 人(Man) :操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度、 身体素质等 ; 机器(Machine):机器设备、工夹具的精度、维护保养状况等; 材料(Material):材料的化学成分、物理性能和外观质量等; 方法(Method):加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等; 测量(Measure):测量设备、试验手段和测试方法等; 环境(Environment):工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪 声、震动等;
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据,如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等;记点 数据是指按缺项点(项)计数的数据,如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 (产品)缺陷数等。
——记件数据一般服从二项式分布,记点数据一般服从泊松分布。
第四节 总体与样本
总体(母体):是指在某一次统计分析中研究对象的全体。 有限总体:被研究对象是有限的,如一批产品的总数; 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。
第三节 统计数据及其分类
一、计量型数据 二、计数型数据
一、计量数据
——凡是可以连续取值的,或者说可以用测量工具具体测量出小 数点以下数值的这类数据。如:长度、容积、质量、化学成分、温度、产 量、职工工资总额等。
——计量数据一般服从正态分布。
二、计数数据
——凡是不能连续取值的,或者说即使使用测量工具也得不到小数 点以下数值,而只能得到0或1,2,3•••等自然数的这类数据。
第五章 统计过程控制
第一部分 统计方法基础知识 第二部分 统计过程控制
第一部分 统计方法基础知识
• 第一节 • 第二节 • 第三节 • 第四节 • 第五节 • 第六节 • 第七节
统计方法及其用途 产品质量波动 统计数据及其分类 总体与样本 随机抽样方法 统计特征数 两类错误和风险
第一节 统计方法及其用途
——又叫随机抽样法,是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。 优点:抽样误差小 缺点:抽样手续比较繁杂。
二、系统抽样法
——又叫等距抽样法或机械抽样法。 优点:操作简便,实施不易出差错。 缺点:容易出较大偏差。 适用场合:总体发生周期性变化的场合,不宜使用这种方法。
三、分层抽样法
——也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同于总体的总体(或称为 层)中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。
适用场合:常用在工序控制中。
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。
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、水平对比法) • 3. 分析影响事物变化的因素; (因果图、调查表、散布图、分层法、树图、
推断性统计方法: ——是在对统计数据描述的基础上,进一步对其所反映的问题进行分 析、解释和作出推断性结论的方法; ——
二、统计方法的性质
1. 描述性 ——利用统计方法对统计数据进行整理和描述,以便展示统计数据的 的规律; ——统计数据可用数量值加以度量,如平均数、中位数、级差和标准 差等,亦可用统计图表予以显示,如条形图、折线图、圆形图、频数直 方图、频数曲线等。
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。
一、什么是统计方法 二、统计方法的性质 三、统计方法的用途
一、什么是统计方法
统计方法:是指有关收集、整理、分析和解释统计数据,并对其所反 映的问题作出一定结论的方法。
描述性统计方法: ——是对统计数据进行整理和描述的方法; ——常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果,以使数 据更加容易理解,例如,可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方 图等。
方差分析)
• 4. 分析事物之间的相互关系; (散布图、试验设计法) • 5. 研究取样和试验方法,确定合理的试验方案;(抽样方法、抽样检验、试
验设计、可靠性试验)
• 6. 发现质量问题,分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化;(频数直
方图、控制图、排列图)
• 7. 描述质量形成过程。(流程图、控制图)
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。
随机抽样:是指要使总体中的每一个个体(产品)都有同等机会被 抽取出来组成样本的活动过程。
第四节 总体与样本序
一批 产品
一批 半成品
样本
判断
数据
样本 判断
数据
有限总体
第五节 抽样方法
• 一、简单随机抽样法 • 二、系统抽样法 • 三、分层抽样法 • 四、整群抽样法
一、简单随机抽样法
优点:样本的代表性比较好,抽样误差比较小。 缺点:抽样手续较简单随机抽样还要繁杂。 适用场合:常用于产品质量验收。
四、整群抽样法
——又叫集团抽样法。是将总体分成许多群,每个群由个体按一定方式结 合而成,然后随机抽取若干群,并由这些群中的所有个体组成样本。
优点:抽样实施方便。 缺点:代表性差,抽样误差大。
相关文档
最新文档