统计过程控制培训讲义1
合集下载
相关主题
- 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、"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、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)。
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
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 Fra Baidu bibliotek 孔钻通/未通 – 表面划伤/未划伤
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，其输出
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
• 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
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
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。
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
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
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
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
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
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
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。
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
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 Fra Baidu bibliotek 孔钻通/未通 – 表面划伤/未划伤
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，其输出
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
• 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
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
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。
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
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
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
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
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
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
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。