SPC培训资料

统计过程控制（S P C）

培训资料

一、什么叫SPC

SPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，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。

二、什么情况下要做SPC

1.客户要求的关键特性

2.内部确定的关键特性

三、做SPC的前提

1.过程数据易于采集

2.过程处于受控状态

四、SPC的理论知识

变差

1.变差的概念

没有两件产品或特性是完全相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在。例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。

2.变差的普通原因及特殊原因

普通原因变差是一直在过程中出现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程只有此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。

---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。

---此类变差是必然存在的，只能改善或降低，不能完全被消除。

特殊原因变差是由异常或外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或不受控的。

---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。

---此类变差是可以被消除的

正态分布

一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。正态分布的两个参数：平均值U和标准差 ，当一组测量数据服从正态分布时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的只有0.27%（如图一：正态分布图）。

U-3σU-2σU-1σU U+σU+2σU+3σ

图一

U决定了图形的中心位置σ决定了图形中峰的陡峭程度

图二

过程只存在普通原因，样本均值落在正态曲线内，变差只为普通原因

当过程出现特殊原因时，样本均值可能就不落在正态曲线内.

控制图

SPC的核心工具是控制图，它可以客观地判断过程是否处于受控状态，可以区分变差的特殊原因和普通原因，为管理人员采取适当的局部改进措施还是要求采取系统管理措施提供依据。这样可以减少混淆、误导性解决问题而造成的高成本。控制图研究的对象是产品的品质特性之次数分配，正常的制程所产生的产品品质特性分配是呈正态分布，超出三个标准差的只有0.27%,落在范围内的可能性是99.73%，范围即为X±3σ.

1.控制图的类型

控制图可分为计量型数据控制图和计数型数据控制图。

A、计量型数据控制图

其数据均由仪器实际量测而得，如：长度、直径、重量等，常用的有以下几种：

平均值极差控制图( Xbar-R )

平均值标准差控制图( Xbar-s）

单值和移动极差控制图（X-MR）

B、计数型数据控制图

其数据均以单位计数，如：不良数、不良率、缺点数等，常用的有以下几种：

不合格品率控制图（P Chart）

不合格品数控制图（nP Chart）

缺陷数控制图（C Chart）

单位缺陷数控制图（U Chart）

2.控制图的选择

图三

冲压零件的尺寸主要为计量型数据，样本量在2-10之间，所以选择Xbar-R图，以下重点讲述Xbar-R图。

3. 平均值极差控制图( Xbar-R 图)

A．初始控制图的建立

①收集数据

应收集单一刀具、冲头、模具等生产出的零件数据（即一个单一的过程）。这样做的目的是每个零件都是在非常相似的生产条件下生产出来的。

一般情况下，初始控制图包含25或更多个样本子组、100或更多个单值数据。

例如: 收集100个数据，为25组，每组4个数据。

子组: 一般由4到5件连续生产的组合. 以上例子中的25组即为25个子组。

子组容量: 也叫样本量，即子组中的数据个数。以上例子中的4即为子组容量。子组容量确定后,所有子组样本的容量应保持不变.

子组容量的确定是计量型控制图的第一关键步骤,其意义就是：当过程有变

异时，抽取的样本能够使组间的变差最大化，同时组内的变差最小化。子组

容量的确定通常取决于采集数据的条件、工厂的测量能力、测量风险等.所以

子组容量的确定是根据测量能力、测量风险等综合评估的结果.

子组频率: 即抽样频次, 依据客户要求、测量能力、测量风险等确定，可以是每班两次、每小时一次或其他可行的频率。

②数据整理

③计算控制线

X1+X2+……+X 25 0.6973

总平均值X= = = 0.0279

k 25

R1+R2+……+R25 0.0160

极差平均值R= = = 0.00064

k 25

式中, X 是每个子组中的四个数的平均值。

R是每个子组中四个数的最大值减最小值,即极差。

K是子组数,即多少个子组。

Xbar图控制线

中心线CLx = X=0.2790

上控制线UCLx = X+A2*R = 0.0279+0.73×0.00064 = 0.0284 （≈X+3σ）下控制线LCLx = X- A2* R = 0.0279-0.73×0.00064 = 0.0274 （≈X-3σ）R图控制线

CLr = R= 0.0007

上控制线UCLr= D4 * R= 2.28×0.00064 = 0.0015

下控制线LCLx = D3 * R = 0×0.00064 = 0

式中：D4、D3、A2为苏哈常数，它们随样本容量的不同而不同，以下是从苏哈常数表中摘录的子组容量n从2到10的一个表：

表二

*对于样本容量小于7的情况,LCL R在这种情况下没有下控制限,这意味着对于一个样本容量小于7的子组,“同样的”测量结果是可能成立的，所以n<7情况下，R图的下控制线为0。

④绘图

分别将控制线、各组X平均值及R值绘入图中，将各点用直线连接起来便得到趋势图形, 上方为Xbar图，下方为R图，见图四。

(注：一般将R图的刻度值设置为均值图的刻度值的2倍（例如：平均值图上1个刻度代表0.001英寸，则在极端差图上1刻度代表0.002英寸，在一般的子组大小情况下，均值和极差的控制限将具有大约相同的宽度，给分析以直观的帮助。）