统计过程控制SPC培训教材

2017/8/3
3. 散布图（Scatter Diagram；亦称相关图）：用来分析两个相对应变 量（一组成对的数据）之间是否存在某种相互作用或影响的相关性， 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性—要因”、“特性—特 性”、“要因—要因”。
Y Y
强正相关 0 Y X 0 Y
强负相关 X
弱正相关 0 X 0
统计过程控制
Statistical Process Control （ S P C ）
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一、统计过程控制（SPC）概述
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过程控 制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计
机 器 中要因 人 员
中要因
中要因
材 料 小要因 方 法
中要因 小要因
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6. 直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料， 解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。
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5、正态分布（亦称常态分布或常态分配）：一种用于计量型数据的、连 续的、对称的钟形频率分布。它是计量型数据用控制图的基础，当一 组测量数据服从常态分配（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 均值处正负两个标准差的区间内，大约99.73%的测量值将落在平均值 处正负三个标准差的区间内。这些百分数是控制界限或控制图分析的 基础（因为即使整个输出的全部数据不服从常态分配，但其子组平均 值趋向于正态分布），而且是许多过程能力确定的基础（因为许多工 业过程的输出服从常态分配）。
3000 2000 1000 0
·Ç Ç ÇÇ Ç° ÇÇ Ç° Ç ÇÇ
100 Ç 90 Ç 80 Ç 70 Ç 60 50 40 30 20 10 0
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5. 特性要因分析图（Characteristic Diagram ；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果 （特性）与原因之间的关系图表。 5.1 因果图（Cause-and-Effect Diagram）：一种用于解决单个问题的简 单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源， 也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。 A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原 因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材 料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环 境（Environment）等五大类加以分析及应用的。
铸造车间产品生产废品统计表
ÇÇ ·Ç Ç ÇÇ ÇÇ °Ç ÇÇ ° ÇÇ ÇÇ
Ç · · Ç Ç4000
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ÇÇ · ·Ç(Ç Ç) 1746 1537 913 493 130 4819
ÇÇ(%) 36.23 31.89 18.95 10.23 2.7 100
ÇÇÇÇ(%) 36.23 68.12 87.07 97.3 100
表一 泄漏调查表（人员分类）
操作人员 甲 乙 丙 合计 泄漏(次数) 6 3 10 19 不泄漏(次数) 13 16 9 31 发生比率 0.32 0.25 0.53 0.38
表二
泄漏调查表（配件厂商分类）
配件厂家 A B 合计 泄漏(次数) 9 10 19 不泄漏(次数) 14 17 31 发生比率 0.39 0.37 0.38
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6、标准差：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，用希腊字母或字母s(用于样本标准差)表示。 7、σ(Sigmaó)：用于代表标准差的希腊字母。 8、中心线：控制图上的一条线，代表所给数据平均值。 9、连续的：连续生产的产品单元，是选择子组样本的基础。 10、控制限：控制图上的一条线(或几条线)，作为制定一个过程是否稳定 的基础。如有超出了控制极限变差存在，则证明过程受特殊因素的影 响。控制限是通过过程数据计算出来的，不要与工程的技术规范相混 淆。 11、分布：描述具有稳定系统变差的输出的一种方式，其中单个值是不可 预测的，但一组单值就可形成一种图形，并可用位置、分布宽度和形 状这些术语来描述。位置一般用均值来表示，或者用中位数表示。分 布宽度用样本的标准差或样本极差表示，形状包括许多特性，比如对 称性及峰度，但经常使用常见分布的名称来概括，如：正态分布，二 项分布，或泊松分布。 12、单值：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。 13、位置：分布中 与 APQP/CP、FMEA、PPAP 和 MSA 的关系：
PPAP MSA DFMEA 样件CP PFMEA 试生产CP SPC 生产CP SPC （Ppk≧1.67) （Cpk≧1.33）
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
第五阶段
计划和
确定项目
产品设计
和开发
过程设计
和开发
产品和
过程确定
2000.09.18 全部 6月 223 241 107 72 32 675 合计 1746 1537 913 493 130 4819
欠铸 冷隔 小砂眼 粘砂 其他 合计
4月 353 272 168 94 23 910
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2. 层别法（Stratification；亦称分层法）：为区分所搜集的数据，因 各种不同的特征对结果产生的影响，而以各种特征加以分类、统计所 采用的统计分析的方法称为层别法。层别法的应用，主要是一种系统 概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，应懂得如何把这些资 料加以有系统、有目的的进行分门别类的归纳及统计。
P （ Process ） 过程
C （ Control ） 控制
2、统计过程控制（SPC）的定义：
使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程或其输 出，以便采取适当的措施，为达到并保持统计控制
状态从而提高或改进制造过程能力。
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3、统计过程控制（SPC）的目的：
为了解制造过程以及改善制造过程，藉由对制造
项目 地点
日期 废品数 不良分类
铸造质量不良 质检科 1月 224 240 151 75 14 704 2月 258 256 165 80 18 777
收集人 记录人 3月 356 283 178 90 27 934
XXX XXX
2000年1月-6月
日期 班次 5月 332 245 144 82 16 819
弱负相关 X
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4. 柏拉图（Pareto Diagram；亦称排列图或ABC图或ABC分析法）：根据所收集 的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标 准而有系统地加以整理、分类，并计算出各项目别所产生的数据（如不良率、 损失金额等）及所占的比例，再依照其大小顺序排列，再加上累积值的图形 所采用的统计分析的方法称为柏拉图。 4.1 ABC图：从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题 之症结所在，并针对问题点采取改善措施。亦即指用从影响质量特性 的诸多因素中，找出主要因素的有效方法，故称为ABC图或主次因素分 析图或ABC分析法。因柏拉图的项目别排列是按大小顺序进行的，故又 称为排列图。 4.2 ABC分析法：重点强调对于一切事务，依其价值的大小而付出不同的 努力，以获得效果。亦即指柏拉图分析前面2—3项重要项目之控制。 4.3 排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照对成本或总变差的影响 程度对各种潜在的有问题区域或变差源进行排序。一般情况下，大多 数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所以解决问题的精力最 好优先集中在少量关键的原因上，而暂时忽视多数不重要的原因。 4.4 柏拉图是美国品管大师裘兰博士（Joseph Juran）将劳伦兹曲线（美 国经济学者M . O. Lorenz）运用于品管上,同时创造出“Vital Few Trivial Many”（重要的少数、锁细的多数）的见解，并利用意大利 经济学家柏拉图（V.Pareto）的统计图加以延伸所创造出来的。
SL=130 Sμ =160
与要求相比偏高
20
15
与要求相比偏低
10
5
正常
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
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7. 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
7.4 链：控制图上—系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的 点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。 7.5 链图：一种代表过程特性的简单图形，上面描有一些从过程中收 集到的统计数据(通常是单值)和一条中心线(通常是测量值的中 位数)，可用来进行链分析。