统计过程控制的基本原理
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计数型：通常是指不用仪器即可测出的 数据。计件如不合格件数；计点如PCB 上的漏焊数、溢胶数等
计量型 计数型
计件型 计点型
•11
II. 控制图的构成
•18 •17 •16 •15 •14 •13 •12 •11 •10
•9 •8 •7 •6 •5
•1
•点落在该区间的概率为99.7%
•2 •3 •4 •5 •6 •7 •8 •9
Control： （控制）事物的发展和 变化是可预测的；
•3
SPC的基本原理
▪ 波动无处不在 ▪ 正常波动和异常波动 ▪ 通过保持过程受控和稳态提高过程能
力和品质水平
•4
3 σ原理
•68% •95% •99.7%
•5
SPC的意义
➢ 全面、及时了解质量信息，信息共享 ➢ 有效监测和预防，提高生产率 ➢ 提高客户满意度，赢得更多客户 ➢ 保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持
计量型控制图
•19
计数型控制图
•20
IV. 控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
•21
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限;
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来;
•22
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
➢ 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号
➢ 上虚线：上控制界限UCL
➢ 下虚线：下控制界限LCL
➢ 中实线：中心线CL
•控制界限=平均值±3σ
•13
控制图原理：
1） 3 σ原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什 么，其 的分布（每个 都是从总体的一 个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋 向于正态分布。
•17
选择合适的控制图
•是
•计量型数据吗？
•否
• 性质上是否均匀
•或不能按子组取样？
•是
•否
•关心的是 •不合格品率吗？
Biblioteka Baidu
•是
•否
• 子组容量≥ 9？
•否 •是
•样本容量
•是否恒定？
•是
•否
•关心的是 •单位零件缺陷数吗？
•np或p图 •p 图
•是
•样本容量 •是否恒定？
•是
•否
•C或U 图
•U图
•18
•33
• 判异准则
失控状态 明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限
除此之外，如果没有样本点出界，但
（2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。
•14
III. 控制图的分类
计量型控制图 计数型控制图
•15
计量型控制图
▪ 均值-极差控制图 ( ▪ 均值-标准差控制图 ( ▪ 单值-移动极差控制图 ( ▪ ……
) ) )
•16
计数型控制图
▪ 不良率控制图（P图） ▪ 不良品数控制图（Pn图） ▪ 缺陷数控制图（C图） ▪ 单位缺陷数控制图（U图）
•Components of Every Control Chart: •1. Data Points 3. Upper Control Limit •2. Center Line 4. Lower Control Limit
•+3s
• Average
• -3s
•10
•12
控制图的要素
➢ 纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）
•8
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介
•9
控制图
I. 质量特性的分类 II. 控制图的分类 III. 控制图的构成 IV. 控制图应用的二个阶段 V. 控制限的计算 VI. 判异准则
•10
质量特性分类
计量型：用各种计量仪器测出、以数值 形式表现的测量结果，包括用量仪和检 测装置测的零件直径、长度、形位误差 等，也包括在制造过程状态监控测得的 切削力、压力、温度、浓度等。
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
•23
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行;
•24
何时应该重新计算控制界限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备 、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制 定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控 制图.
•31
U控制图的控制限计算
计算单位缺陷数和上下控制界限：
•32
VI. 判异准则及SPC的颜色管理
受控状态 在控制图上的正常表现为： （1）所有样本点都在控制界限之内； （2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样 本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
•25
V. 控制限的计算方法
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值 ：
•26
2.计算控制界限：
•
X控制图
•
•
R控制图
•27
移动极差
移动极差是指一个测定值 xi 与紧邻的测 定值xi+1 之差的绝对值，记作MR， MR = | xi - xi+1 | （i=1,2,…,k-1)
其中：k为测定值的个数; k个测定值有k-1个移动极差,每个移动极差值相当与样 本大小n=2时的极差值.
•28
1 计算总平均数: 2 计算移动极差平均数:
•29
3 计算控制界限:
X控制图
MR控制图
•30
P控制图的控制限计算
•计算总平均不良率和上下控制界限：
• 在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可 • 用平均样本容量( )来计算控制限.
统计过程控制的基本原 理
2020年4月29日星期三
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介
•2
SPC
Statistical: （统计）以概率统计 学为基础，用科学的方法分析数据 、得出结论；
Process： （过程）有输入-输出 的一系列的活动；
续改进 ➢ 降低总的质量成本
•6
SPC的意义
有效监测与预防
•管理控制图
•实际的变化发生在此处
•USL •UCL
•将导致在此 处耗费时间 查找原因
•7
“SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这 种装置备有电池，并且被正确安置以及 旁边有人监听，那么它就可以提前发出 警报使你有足够时间阻止房屋起火”
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》
计量型 计数型
计件型 计点型
•11
II. 控制图的构成
•18 •17 •16 •15 •14 •13 •12 •11 •10
•9 •8 •7 •6 •5
•1
•点落在该区间的概率为99.7%
•2 •3 •4 •5 •6 •7 •8 •9
Control： （控制）事物的发展和 变化是可预测的；
•3
SPC的基本原理
▪ 波动无处不在 ▪ 正常波动和异常波动 ▪ 通过保持过程受控和稳态提高过程能
力和品质水平
•4
3 σ原理
•68% •95% •99.7%
•5
SPC的意义
➢ 全面、及时了解质量信息，信息共享 ➢ 有效监测和预防，提高生产率 ➢ 提高客户满意度，赢得更多客户 ➢ 保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持
计量型控制图
•19
计数型控制图
•20
IV. 控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
•21
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限;
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来;
•22
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
➢ 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号
➢ 上虚线：上控制界限UCL
➢ 下虚线：下控制界限LCL
➢ 中实线：中心线CL
•控制界限=平均值±3σ
•13
控制图原理：
1） 3 σ原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什 么，其 的分布（每个 都是从总体的一 个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋 向于正态分布。
•17
选择合适的控制图
•是
•计量型数据吗？
•否
• 性质上是否均匀
•或不能按子组取样？
•是
•否
•关心的是 •不合格品率吗？
Biblioteka Baidu
•是
•否
• 子组容量≥ 9？
•否 •是
•样本容量
•是否恒定？
•是
•否
•关心的是 •单位零件缺陷数吗？
•np或p图 •p 图
•是
•样本容量 •是否恒定？
•是
•否
•C或U 图
•U图
•18
•33
• 判异准则
失控状态 明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限
除此之外，如果没有样本点出界，但
（2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。
•14
III. 控制图的分类
计量型控制图 计数型控制图
•15
计量型控制图
▪ 均值-极差控制图 ( ▪ 均值-标准差控制图 ( ▪ 单值-移动极差控制图 ( ▪ ……
) ) )
•16
计数型控制图
▪ 不良率控制图（P图） ▪ 不良品数控制图（Pn图） ▪ 缺陷数控制图（C图） ▪ 单位缺陷数控制图（U图）
•Components of Every Control Chart: •1. Data Points 3. Upper Control Limit •2. Center Line 4. Lower Control Limit
•+3s
• Average
• -3s
•10
•12
控制图的要素
➢ 纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）
•8
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介
•9
控制图
I. 质量特性的分类 II. 控制图的分类 III. 控制图的构成 IV. 控制图应用的二个阶段 V. 控制限的计算 VI. 判异准则
•10
质量特性分类
计量型：用各种计量仪器测出、以数值 形式表现的测量结果，包括用量仪和检 测装置测的零件直径、长度、形位误差 等，也包括在制造过程状态监控测得的 切削力、压力、温度、浓度等。
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
•23
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行;
•24
何时应该重新计算控制界限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备 、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制 定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控 制图.
•31
U控制图的控制限计算
计算单位缺陷数和上下控制界限：
•32
VI. 判异准则及SPC的颜色管理
受控状态 在控制图上的正常表现为： （1）所有样本点都在控制界限之内； （2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样 本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
•25
V. 控制限的计算方法
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值 ：
•26
2.计算控制界限：
•
X控制图
•
•
R控制图
•27
移动极差
移动极差是指一个测定值 xi 与紧邻的测 定值xi+1 之差的绝对值，记作MR， MR = | xi - xi+1 | （i=1,2,…,k-1)
其中：k为测定值的个数; k个测定值有k-1个移动极差,每个移动极差值相当与样 本大小n=2时的极差值.
•28
1 计算总平均数: 2 计算移动极差平均数:
•29
3 计算控制界限:
X控制图
MR控制图
•30
P控制图的控制限计算
•计算总平均不良率和上下控制界限：
• 在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可 • 用平均样本容量( )来计算控制限.
统计过程控制的基本原 理
2020年4月29日星期三
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介
•2
SPC
Statistical: （统计）以概率统计 学为基础，用科学的方法分析数据 、得出结论；
Process： （过程）有输入-输出 的一系列的活动；
续改进 ➢ 降低总的质量成本
•6
SPC的意义
有效监测与预防
•管理控制图
•实际的变化发生在此处
•USL •UCL
•将导致在此 处耗费时间 查找原因
•7
“SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这 种装置备有电池，并且被正确安置以及 旁边有人监听，那么它就可以提前发出 警报使你有足够时间阻止房屋起火”
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》