统计过程控制培训讲义(ppt 67页)
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σ=
标准差的意义：一组数中各单个值与总体平均 数之间的平均离差，说明该组数的离散程度
标准偏差与极差的关系（对于给定的样本容量,
平均极差---R越大,标准偏差---- σˆ 越大）
X σˆ
范围
R
范围
X σˆ
R
范围
X σˆ
R
过程控制
目标：对影响过程的措施做出合理经济的决定 过程在统计控制下运行（过程受控）：仅存在
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
统计的核心概念
波动 • 自然界中没有完全相同的东西 • 波动是指过程中的件与件之间的区别 • 正是波动的存在，工程师才在技术上要求给出公
造成变差的特殊原因 过程控制的作用：当出现变差的特殊原因时报
警；反之，不报警
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
SPC技术原理
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过 程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信 息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其 影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态， 以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时， 过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存 在系统因素的影响时，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。SPC正是利用过程波动的统计规律性 对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有 能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客 的要求。
计数型数值和计百度文库型数值
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
差 • 质量控制根本无法完全消除波动，仅测量波动，
预测发生的可能性，并不断地降低存在的波动 • 产品/特性间的波动可分为正常波动（短期的、零
件间的差异）和异常波动（发生规则和不规则的变化
正常波动
• 由偶然的或随机因素造成的，并且不能控制 – 设备震动 – 原材料批与批之间的区别 • 仅存在正常波动的过程是“受控”的过程，其输
• 于专业技术结合，才能很好地控制过程 • 持续质量改进的一个组成部分，是一种预
防型的质量管理方法
SPC的作用
• 对设计和过程能力进行可靠性的评估 • 统计有助于区分正常波动和异常波动 • 可以依据以往过程的运行情况预测将来过程
如何运行
• 降低发现质量问题对检验的依赖性 • 验证问题是否已经永久地纠正了还是需要进
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。
工和成本增加之前对其进行纠正
抽样和100%检验的不足 • 简单抽样可能会误导 • 100%检验是一种非常昂贵的方法，同时并
不比抽样精确多少
• 尽管检验把关，但返工/报废已经发生 • 通过抽样和检验进行检验把关并不能发现
问题
• 一些不合格品仍然可能到达客户手中
统计过程控制定义
• 用于了解、改进、预防和控制过程状态的 一组分析工具和方法
SPC的概念
使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出 以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态 从而提高过程能力。
一组重要的统计概念
• 平均值、中位数 • 极差、标准差 • 计量型数值与计数型数值
平均值（Xbar或X）
中位数（ ）
极差（R)，组距
作用: 表明数据之间的离散程度
标准差σ （Sigma) 标准差
一步纠正
• 有助于了解当前过程是否有能力形成100% 满足要求的输出
提高质量和生产率，降低成本
统计的基本概念
数据类型 • 计量值数据：测量某物是“多少” • 例 – 间隙的大小；—缸径大小；—支架厚度；—抗拉强度。 数据类型 记数值数据：测量出现/不出现 • 例： – 通/止数据 – 安装正确/错误数据 – 孔钻通/未通 – 表面划伤/未划伤
出是可预测的
异常波动
• 不是由偶然的或随机因素造成的，而是由特殊原 因引起，并且可以控制
– 材料不合格 – 不同供应商提供的原材料 – 不正确的设备调试 • 存在异常波动的过程是“不稳定”的，其输出是
不可预测的
统计方法提供波动的信息 • 两个度量参数 – 集中趋势 • 集中趋势用于度量分布中心 • 集中趋势的一个主要度量参数是平均值 – 分散程度 • 分散程度用于度量分布范围 • 分散程度的一个重要度量参数是标准偏差
正态分布 • 产品/特性的波动分布符合正态分布 • 正态分布的特征值 – 平均值：钟型曲线最高点对应的数值 – 极差：最大测量值和最小测量值之间的差值 – 标准偏差S ：数据散布程度的度量 正态分布 – 平均值 – 中位数 – 众数 – 正态分布曲线 – 标准偏差S 正态分布 图
为什么要应用SPC
标准差的意义：一组数中各单个值与总体平均 数之间的平均离差，说明该组数的离散程度
标准偏差与极差的关系（对于给定的样本容量,
平均极差---R越大,标准偏差---- σˆ 越大）
X σˆ
范围
R
范围
X σˆ
R
范围
X σˆ
R
过程控制
目标：对影响过程的措施做出合理经济的决定 过程在统计控制下运行（过程受控）：仅存在
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
统计的核心概念
波动 • 自然界中没有完全相同的东西 • 波动是指过程中的件与件之间的区别 • 正是波动的存在，工程师才在技术上要求给出公
造成变差的特殊原因 过程控制的作用：当出现变差的特殊原因时报
警；反之，不报警
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
SPC技术原理
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过 程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信 息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其 影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态， 以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时， 过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存 在系统因素的影响时，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。SPC正是利用过程波动的统计规律性 对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有 能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客 的要求。
计数型数值和计百度文库型数值
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
差 • 质量控制根本无法完全消除波动，仅测量波动，
预测发生的可能性，并不断地降低存在的波动 • 产品/特性间的波动可分为正常波动（短期的、零
件间的差异）和异常波动（发生规则和不规则的变化
正常波动
• 由偶然的或随机因素造成的，并且不能控制 – 设备震动 – 原材料批与批之间的区别 • 仅存在正常波动的过程是“受控”的过程，其输
• 于专业技术结合，才能很好地控制过程 • 持续质量改进的一个组成部分，是一种预
防型的质量管理方法
SPC的作用
• 对设计和过程能力进行可靠性的评估 • 统计有助于区分正常波动和异常波动 • 可以依据以往过程的运行情况预测将来过程
如何运行
• 降低发现质量问题对检验的依赖性 • 验证问题是否已经永久地纠正了还是需要进
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。
工和成本增加之前对其进行纠正
抽样和100%检验的不足 • 简单抽样可能会误导 • 100%检验是一种非常昂贵的方法，同时并
不比抽样精确多少
• 尽管检验把关，但返工/报废已经发生 • 通过抽样和检验进行检验把关并不能发现
问题
• 一些不合格品仍然可能到达客户手中
统计过程控制定义
• 用于了解、改进、预防和控制过程状态的 一组分析工具和方法
SPC的概念
使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出 以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态 从而提高过程能力。
一组重要的统计概念
• 平均值、中位数 • 极差、标准差 • 计量型数值与计数型数值
平均值（Xbar或X）
中位数（ ）
极差（R)，组距
作用: 表明数据之间的离散程度
标准差σ （Sigma) 标准差
一步纠正
• 有助于了解当前过程是否有能力形成100% 满足要求的输出
提高质量和生产率，降低成本
统计的基本概念
数据类型 • 计量值数据：测量某物是“多少” • 例 – 间隙的大小；—缸径大小；—支架厚度；—抗拉强度。 数据类型 记数值数据：测量出现/不出现 • 例： – 通/止数据 – 安装正确/错误数据 – 孔钻通/未通 – 表面划伤/未划伤
出是可预测的
异常波动
• 不是由偶然的或随机因素造成的，而是由特殊原 因引起，并且可以控制
– 材料不合格 – 不同供应商提供的原材料 – 不正确的设备调试 • 存在异常波动的过程是“不稳定”的，其输出是
不可预测的
统计方法提供波动的信息 • 两个度量参数 – 集中趋势 • 集中趋势用于度量分布中心 • 集中趋势的一个主要度量参数是平均值 – 分散程度 • 分散程度用于度量分布范围 • 分散程度的一个重要度量参数是标准偏差
正态分布 • 产品/特性的波动分布符合正态分布 • 正态分布的特征值 – 平均值：钟型曲线最高点对应的数值 – 极差：最大测量值和最小测量值之间的差值 – 标准偏差S ：数据散布程度的度量 正态分布 – 平均值 – 中位数 – 众数 – 正态分布曲线 – 标准偏差S 正态分布 图
为什么要应用SPC