SPC基础

中位数的坏处：
1. 数据必须整理排序 2. 不使用所有数据 3. 极端的数据可能很有用
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量度中央趋势
MODE 众 数
一组数据中出现最多的一个数据
例子： 5 3 7 9 8 5 4 5 8
众数=5
众数的好处：
众数的坏处：
1. 无需整理排序
1. 数据可能没有众数,或
多个一个众数
2. 无需计算
3. 不受极端数据影响
2
统计工序控制
基本知识
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DEFINITION 定 义
STATISTIC 统 计
A value calculated from or based upon Sample data (e.g. a subgroup average or range ), used to make references about the process that produced the output from which the sample came. 根据抽样数据(如:分组平均值或极差值)，计算出来的 数值用于对得出数据的产品生产工序做出推断。
SPECIAL CAUSE
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数据的展示
不稳定的直方图 UNSTABLE HISTOGRAMS
ASSIGNABLE CAUSES
BIMODAL OR POLYMODAL
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数据的展示
不稳定的直方图 UNSTABLE HISTOGRAMS
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数据的展示
• 不稳定的工序呈现不是钟形的直方图 • 不稳定的工序是不可预测的 • 在钟形曲线的变化是正常的，其它变化是因
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数据收集
收集数据并不便宜。要确保数据与问题相关，必须考 虑预期得到什么。以下是一些指引
1. 把问题清晰表达成句子。 2. 清楚确定需要量度什么。 3. 小心选择正确的量度技巧。 4. 列出所有需要量度的重要特性。 5. 建立简单的数据收集表格。 6. 决定谁负责收集数据。 7. 决定合适抽样方法。 8. 决定谁分析和报告结果。
大约20%的问题代表著80%的改进机会 • 特别适用于在有限资源的环境下，系统化地集中处理
主要的问题
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数据的展示
300
240
NUMBER OF 150
SHIPMENT PROBLEMS
VITAL FEW CUMLINE
60
PARETO DIAGRAM 排列图
TRIVIAL MANY
0
WET BOXES
SHIPPING DAMAGEDWRONG ITEMS FORMS BOXES SHIPING MISSING
LATE ARRIVAL
FORMS
LABELS MISSING
ALL OTHERS
100% 80% 60% 40% 20%
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量度中央趋势
MEAN 平 均 数/平 均 值
一组数据的平均值
X X=
直方图例子
SPECIFICATION LIMITS
28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
MEASUREMENT（INCHES）
.50 - .60
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数据的展示 直方图如何可预测
HISCOGRAM“STABLE” 直方图（稳定性）
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数据的展示
稳定直方图的特征
1. 大部分的数据在或接近中间线 2. 中间线将曲线图分开2个对称的一半 3. 少数的数据散布在最低和最高值 4. 稳定的直方图呈钟形分布 5. 很少数据在钟形曲线外 6. MEAN=MEDIAN=MODE
平均数=中间数=众数
为特殊或可归属的原因
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数据的展示
PARETO DIAGRAM 排列图
• 排列图是直柱图的一种特殊格式 • 将问题优先排序以确定主要的问题 • 对问题有整体性清楚的图像 • 帮助把资源集中在主要问题上 • VITAL FEW AND TRIVIAL MANY 致命的少数和琐碎
的多数 • 80/20原则
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数据的展示 稳定直方图的特征
MIN.VALUE 最低值
中间值
MAX.VALUE 最高值
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FREQUENCY TALLY
.50 .51 .52 .53 .54 .55 .56 .57 .58 .59 .60 .61 .62 .63 .64 .65
USL
LSL
FREQUENCY
数据的展示
HISTOGRAM EXAMPLE
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DEFINITION 定 义
STATISTICAL PROCESS CONTROL 统 计 工 序 控 制 The use of Statistical technique such as control charts to analyse a Process or its outputs so as to take appropriate actions to achieve and maintain a state of statistical Control and to improve the process capability. 采用统计技术，例如用控制图来分析某一工序或工序的 产品，这样就能采取适当的措施达到和保持统计控制状 态，从而改进了工序能力。
• 当所有变化的特殊原因已消除 • 工序的表现会成钟形分布 • 如将钟形直方图分成6份，每段所占的百份比将会是
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数据的展示
68.26% 95.46% 99.73%
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SPECIAL CAUSE
数据的展示
不稳定的直方图 UNSTABLE HISTOGRAMS
“ALMOET” ISN’T GOOD ENOUGH
R=6 VARIANCE σ² 变 化 值 一组数据中的变化值
( Xi-X )² σ² =
n 例子：5 3 7 9 8 5 4 5 8
σ² = 3.78
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分布的量度
STANDARD DEVIATION 标 准 偏 差 一组数据的分布值，亦是变化值的平方根
( Xi –X )² σ=
n 例子： 5 3 7 9 8 5 4 5 8
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数据收集
当 收 集 数 据： 1. 收集数据原因是澄清一个问题或机会。 2. 确保数据库是合适的 必须具有代表性的状态 必须显示需要的资料，不是容易得到的资料 3. 不同来源的数据要分开保存。 4. 要精确，量度应该比读出量度数据变化更准确。
基本原则——平均数要比个别数据多一个小数位 5. 主要有两类数据——计量值和计数值
Starlight International Consulting Co., Ltd.
Statistical Process Control (SPC)
Training
Tutor:
1
Contents 目录
1. Basic concepts 2. SPC Introduction 3. Variable Control Charts 4. Attribute Control Charts
n
X1 +X2 +……+ Xn =
n
X
MEAN 平均数
X
个别数据
总和
n
样本数量
例子：5 3 7 9 8 5 4 5 8 5+3+7+9+8+5+4+5+8
X= 9
=6
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量度中央趋势
用平均数的好处：
用平均数的坏处：
1. 它是数据的重心中心 1. 极端数据可能将图形歪曲
2. 它使用所有收据
2. 可能很花时间
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DEFINITION 定 义
STATISTICAL CONTROL 统 计 控 制
The condition describing a process from which all Special causes of variation have been eliminated and only Common causes remain; i.e. observed variation can be attributed to a control limits and by the absence of nonrandom patterns or trends within the control limits. 描述一个工序只存在造成变化的普通原因，而不存在 特殊原因的情况。即所观察到的变化可以归结为一个 常规系统中的偶然原因引起的。表现为在控制图上没 有数据点超出控制上下限，在控制上下限里的图形和 趋势没有呈现非随机性。
6S Cr =
工程规格公差
S=数据的标准偏差σ
R
或控制图中估计出来
d2
基本原则
Cr < 0.75
有能力
Cr = 0.75-1.00 有能力但需要严谨控制
Cr > 1.00
没有能力
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PROCESS CAPABILIT 工序能力
CAPABILITY INDEX 能 力 指 数
Cp = Cpk =
工程规格公差
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CAPABILITY INDEX EXAMPALE 能力指数例子
SPEC. WIDTH Cp =
PROCESS WIDTH
20
40
20
40
Cp = 20/25 = 0.8
Cp = 20/20 = 1.0
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CAPABILITY INDEX EXAMPALE 能力指数例子
20
40 20
40
Cp = 20/15 = 1.33
当可能的时候尽量用计量值。
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特性
数据 种类 例子
数据收集
VARIABLE 计量值 可量度的 持续的
长度 时间 温度 产品长度 工序时间 钢化温度
ATTRIBUTE 计数值
可数的 有区别的
好/坏
坏点数 坏品数 废品数
针孔 不合格品 报废产品
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数据的展示
人脑不是很懂同一时间比较好几个数据，所以一大 堆数是很困难分析的除非用一个已经销化的格式展 示出来。
3. 不用排序
3. 它可能不是任何数据的实际数值
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量度中央趋势
MEDIAN 中 位 数
一组数据由小至大排序后的中间数值
如样本数量是偶数，则中间两个数据的平均数为中位数
例子： 5 3 7 9 8 5 4 5 8 排序后 3 4 5 5 5 7 8 8 9
中间数=5
中位数的好处：
1. 提供讯息大部分数据的位置 2. 很少的计算
6S USL – X
或 3S
１ =
CR X – LSL
3S
的最低值
基本原则 Cp > 1.33 Cp = 1.00-1.33 Cp < 1.00
有能力 有能力但需要严谨控制 没有能力
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PROCESS CAPABILIT 工序能力
MACHINE PROCESS CAPABILITY 机 器 工 序 能力 • 一个连续生产部件中的变化 MACHINE CAPABILITY 机 器 能 力 • 机器内在固有的变化
LSL
USL
MIN
MAX
USL – UPPER SPECIFICATION LIMIT 规格上限 LSL – LOWER SPECIFICATION LIMIT 规格下限
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PROCESS CAPABILIT 工序能力
工序能力的应用 1. 评估新设备 2. 以工序固有的变化评审工程规格公差 3. 对产品安排适当的设备
Cp = 20/12 = 1.66
σ = 1.94
在控制图上估计标准偏差
R σ=
d2
样本数 2
3
4
5
6
常数 1.128 1.693 2.058 2.326 2.534
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PROCESS Biblioteka BaiduAPABILIT 工序能力
• 将一个稳定工序的变化与工程规格比较 • 一个有能力的工序应该形成一个钟形曲线图
以座落于工程规格中间
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PROCESS CAPABILIT 工序能力
4. 它是实际数值
5. 可以分布图容易找出
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量度中央趋势
FOR A NORMAL DISTRIBUTION
FOR A SKEWED DIETRIBUTION
MODE MEDIAN MEAN
MEAN-MED I AN-MODE
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分布的量度
RANGE R 极 差 值 一组数据中央最大和最小数据的互差值 例子： 5 3 7 9 8 5 4 5 8
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数据的展示
HISTOGRAM 直方图 • 频次直方图表示工序的状态 • 需要50-100个数据点 • 表示每个间距中数据的数量，通常称“频次” • 一个稳定的工序是呈钟形曲线的直方图 • 一个稳定的工序是可以可预测的
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数据的展示
HISTOGRAM 直方图
COLUMN GRAPH 直柱图
BAR GRAPH 横棒图
（困难的产品使用较高能力的设备） 4. 常规的工序表现审核 5. 监控在工序中调整的影响 工序能力研究包括以下4个步骤 1. 计划数据收集 2. 收集数据并绘图 3. 计算并分析结果 4. 采取改进行动
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PROCESS CAPABILIT 工序能力
如何表达工序能力 1.CAPABILITY RATIO 能 力 比 例