SPC统计过程控制培训教材.ppt
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四、管制图的种类 五、计数型数据管制图
1、p 图/不良率控制图 2、np图/不合格品数控制图 3、c 图/不良（缺陷）数控制图 4、u 图/单位不良（缺陷）数控制图 六、计量型数据管制图
Байду номын сангаас
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
◆于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%= 0.27%。 ◆而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1 ‰ 。如正态分布曲
线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。
红色代表 实际制程 分布形态
蓝色代表规 格分布形态
3、主要的统计参数
◆用于品质管制图分析的参数 XUCL：X bar管制图的管制上限 Xbar：Xbar管制图的中心值 XLCL：Xbar管制图的管制下限 RUCL：R管制图的管制上限 Rbar：R管制图的中心值 RLCL：R管制图的管制下限
过程能(Process Capability) 是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。
移动极差（Moving Range) 两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
2、正态分布的基本知识
◆在中心线或平均值两侧呈现对称之分布 ◆常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交
◆曲线下的面积和为 1 如下例：
◆用于制程特征分析的参数 Ca： 制程准确度 Cp： 制程精密度/潜力 Pp： 初期制程潜力 Cpk： 制程能力 Ppk： 初期制程能力 PPM： 百万分之不良率 Sigma s：規格标准差 Sigma a：制程标准差 Sigma p：样本标准差
◆平均数、中位数、众数、全距、平方和、变异数、及标准差的计算
变异数 [V(X)] 平方和除以数据个数： V(X)= S/n= Σ(X-X)2 /n
标准差 (σ)
变异数之开方：σ=√V= √S/n = √Σ(X-X)2 /n
◆标准差的计算 -規格標準差 —σs 读做Sigma Spec
σs---3σ= σs---6σ=
USL– LSL 6
USL– LSL 12
普通原因 （Common Cause） 特殊原因(Special Cause）
造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中 ，它表现为随机过程变差的一部分。
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因， 它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。
统采取措施的指南。 ◆特点：
-SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有責。这
点与TQM的精神完全一致。
-SPC強调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论来
保证全程的预防。 -SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程一一切管理过
程。
二、基本的统计概念 1、主要的统计学名词-1
名称
解释
SPC（统计过程控制）培训教材
Statistical Process Control
作成：Jack 日期：2010.07.20
课程大纲
一、什么是SPC 1、SPC的含义 2、SPC的作用与特点
二、基本的统计概念 1、主要的统计学名词 2、正态分布的基本知识 3、主要统计参数
三、持续改进及SPC概述 1、过程控制控制的是什么 2、局部措施和对系统采取措施 3、控制图
平均值 （X bar）
一组测量值的均值，群体平均值用μ表示
极差（Range）
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
标准差σ（Sigma） (Standard Deviation)
单值（Individual）
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽 度的量度，用希腊字母σ或字母 s（用于样本标准差）表示。样本标准差也 可用σP表示
-样本标准差—σp 读做Sigma Pattern
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表示。
中心线（Central Line） 过程均值(Process Average) 变差（Variation）
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用 X 来表示。
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和 特殊原因。
平均数(X bar) X bar=(x1+x2+……x n)/N
中位数(Me) 众数(Mo) 全距(R) 平方和 (S)
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。 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
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。
2、SPC的作用与特点
◆作用： -确保制程持续稳定、可预测。 -提高产品质量、生产能力、降低成本。 -为制程分析提供依据。 -区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系
正态分布中，任一点出现在 μ±1σ內的概率为： P(μ-1σ<X< μ+1σ) = 68.27% μ±2σ內的概率为 ：P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ±3σ內的概率为： P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
◆正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量 特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73。
例：100个螺丝直径直方图。图中的直方高度与该组的出现频数成正比
螺丝直径直方图
直方图趋近光滑曲线
将各组的頻数用资料总和N=100相除，就得到各组的频率，它表示螺丝直径属于各组的可能性大小 。显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。
在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲线，它反映了产品质量的统计规律，如分布曲线图所示.
1、p 图/不良率控制图 2、np图/不合格品数控制图 3、c 图/不良（缺陷）数控制图 4、u 图/单位不良（缺陷）数控制图 六、计量型数据管制图
Байду номын сангаас
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
◆于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%= 0.27%。 ◆而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1 ‰ 。如正态分布曲
线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。
红色代表 实际制程 分布形态
蓝色代表规 格分布形态
3、主要的统计参数
◆用于品质管制图分析的参数 XUCL：X bar管制图的管制上限 Xbar：Xbar管制图的中心值 XLCL：Xbar管制图的管制下限 RUCL：R管制图的管制上限 Rbar：R管制图的中心值 RLCL：R管制图的管制下限
过程能(Process Capability) 是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。
移动极差（Moving Range) 两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
2、正态分布的基本知识
◆在中心线或平均值两侧呈现对称之分布 ◆常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交
◆曲线下的面积和为 1 如下例：
◆用于制程特征分析的参数 Ca： 制程准确度 Cp： 制程精密度/潜力 Pp： 初期制程潜力 Cpk： 制程能力 Ppk： 初期制程能力 PPM： 百万分之不良率 Sigma s：規格标准差 Sigma a：制程标准差 Sigma p：样本标准差
◆平均数、中位数、众数、全距、平方和、变异数、及标准差的计算
变异数 [V(X)] 平方和除以数据个数： V(X)= S/n= Σ(X-X)2 /n
标准差 (σ)
变异数之开方：σ=√V= √S/n = √Σ(X-X)2 /n
◆标准差的计算 -規格標準差 —σs 读做Sigma Spec
σs---3σ= σs---6σ=
USL– LSL 6
USL– LSL 12
普通原因 （Common Cause） 特殊原因(Special Cause）
造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中 ，它表现为随机过程变差的一部分。
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因， 它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。
统采取措施的指南。 ◆特点：
-SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有責。这
点与TQM的精神完全一致。
-SPC強调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论来
保证全程的预防。 -SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程一一切管理过
程。
二、基本的统计概念 1、主要的统计学名词-1
名称
解释
SPC（统计过程控制）培训教材
Statistical Process Control
作成：Jack 日期：2010.07.20
课程大纲
一、什么是SPC 1、SPC的含义 2、SPC的作用与特点
二、基本的统计概念 1、主要的统计学名词 2、正态分布的基本知识 3、主要统计参数
三、持续改进及SPC概述 1、过程控制控制的是什么 2、局部措施和对系统采取措施 3、控制图
平均值 （X bar）
一组测量值的均值，群体平均值用μ表示
极差（Range）
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
标准差σ（Sigma） (Standard Deviation)
单值（Individual）
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽 度的量度，用希腊字母σ或字母 s（用于样本标准差）表示。样本标准差也 可用σP表示
-样本标准差—σp 读做Sigma Pattern
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表示。
中心线（Central Line） 过程均值(Process Average) 变差（Variation）
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用 X 来表示。
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和 特殊原因。
平均数(X bar) X bar=(x1+x2+……x n)/N
中位数(Me) 众数(Mo) 全距(R) 平方和 (S)
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。 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
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。
2、SPC的作用与特点
◆作用： -确保制程持续稳定、可预测。 -提高产品质量、生产能力、降低成本。 -为制程分析提供依据。 -区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系
正态分布中，任一点出现在 μ±1σ內的概率为： P(μ-1σ<X< μ+1σ) = 68.27% μ±2σ內的概率为 ：P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ±3σ內的概率为： P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
◆正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量 特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73。
例：100个螺丝直径直方图。图中的直方高度与该组的出现频数成正比
螺丝直径直方图
直方图趋近光滑曲线
将各组的頻数用资料总和N=100相除，就得到各组的频率，它表示螺丝直径属于各组的可能性大小 。显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。
在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲线，它反映了产品质量的统计规律，如分布曲线图所示.