SPC控制图简介
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诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取 纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目 的。
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(三）
3、为什么要学习SPC和SPCD工程（一）?
• 时代的需要：21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界发展的 大方向。
– 如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百 万分之一（ppm, parts per million),乃至十亿分之一（ppb, parts per billion)。
落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.1b35% 1。
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第二章 控制图原理（五）
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第二章 控制图原理（六）
4、控制图基础知识
(1)、控制限的确定
• 上控制限：UCL= µ+3
• 中心线： CL= µ
• 下控制限：LCL= µ 3
(2)、控制图原理的两种解释
• 第一种解释：“点出界就判异”
• 休哈特控制图的实质就是区分必然因素与偶然因素的。
控制限就是区分必然波动与偶然波动的科学界限。
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第二章 控制图原理（七）
• (3)、预防原则 – 26字真经 点出界就判异， 查出异因，采 取措施，保证 消除，不再出 现，纳入标准。
• 科学的要求： 要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用 质量科学。 – 生产控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式。 – 3控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3, – 6控制方式下的稳态不合格品率为2.0 X 10-9
– 后者比前者降低了： 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106 即一百三十 五万倍!
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(一）
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。
• 统计技术----数理统计方法。 2、SPC的作用 • 预防： 判断过程的异常，及时告警。 3、SPC的缺点
小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判 异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。
• 第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻”
质量波动的原因 = 必然因素 + 偶然因素（异常因素）
– 必然因素—— 始终存在，对质量影响微小，难以消除，是 不可避免的；
– 偶然因素——有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可 以避免的。
3、基础知识
(1)、直方图 • 分组、统计、作直方图 • 具体步骤
– 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
– 2、确定组数
k n
– 3、确定组距
h=（最大值最小值）/组数
– 4、确定各组的边界
第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半
第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(四）
3、为什么要学习SPC和SPCD工程（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(五）
4、开展SPC与SPCD工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即 不能进行诊断。
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(二）
2、什么是SPCD?（新概念） • SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统
计过程控制与诊断） • 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
– 5、确定各组的频数
– 6、作直方图
– 7、对直方图的观察: 特点， 中间高、b 两头低、左右对称
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第二章 控制图原理（四）
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
1、什么是控制图
– 对过程质量加以测定、记录并进行 控制管理的一种用统计方法设计的 图。
• 控制图的组成
– UCL(Upper Control Limit) 上控制限 – LCL(Lower Control Limit) 下控制限 – CL (Central Line)中心线 – 按时间顺序抽取的样品统计量数值的
• 两个参数的意义
– µ(mu)---反映整体的综合能力 – (sigma) --- 反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。 – 它们之间是互相独立。
• 质量管理中的应用
不论µ与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ+3]范围内的概率为99.73%。
落在[µ 3， µ+3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%，
描点序列
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第二章 控制图原理（二）
2、统计观点
----现代质量管理的基本观点之一 • 产品质量具有变异性
“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽） 公（用设施）”
• 变异具有统计规律性
随机现象统计规律 随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。
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第二章 控制图原理（三）
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
– 列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出
• 制订过程控制标准 • 对过程进行监控 • 对过程进行诊断并采取措施解决问题
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第二章 控制图原理（一）
线，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
fN (x; 2 , µ) = (1/ 2)exp(- (x- 源自文库) 2 /2 2 )
• 两个重要的参数：
– µ(mu)--- 位置参数和平均值（mean value) ，表示 分布的中心位置和期望值 – (sigma) --- 尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差 （standard deviation),
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(三）
3、为什么要学习SPC和SPCD工程（一）?
• 时代的需要：21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界发展的 大方向。
– 如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百 万分之一（ppm, parts per million),乃至十亿分之一（ppb, parts per billion)。
落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.1b35% 1。
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第二章 控制图原理（五）
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第二章 控制图原理（六）
4、控制图基础知识
(1)、控制限的确定
• 上控制限：UCL= µ+3
• 中心线： CL= µ
• 下控制限：LCL= µ 3
(2)、控制图原理的两种解释
• 第一种解释：“点出界就判异”
• 休哈特控制图的实质就是区分必然因素与偶然因素的。
控制限就是区分必然波动与偶然波动的科学界限。
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第二章 控制图原理（七）
• (3)、预防原则 – 26字真经 点出界就判异， 查出异因，采 取措施，保证 消除，不再出 现，纳入标准。
• 科学的要求： 要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用 质量科学。 – 生产控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式。 – 3控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3, – 6控制方式下的稳态不合格品率为2.0 X 10-9
– 后者比前者降低了： 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106 即一百三十 五万倍!
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(一）
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。
• 统计技术----数理统计方法。 2、SPC的作用 • 预防： 判断过程的异常，及时告警。 3、SPC的缺点
小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判 异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。
• 第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻”
质量波动的原因 = 必然因素 + 偶然因素（异常因素）
– 必然因素—— 始终存在，对质量影响微小，难以消除，是 不可避免的；
– 偶然因素——有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可 以避免的。
3、基础知识
(1)、直方图 • 分组、统计、作直方图 • 具体步骤
– 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
– 2、确定组数
k n
– 3、确定组距
h=（最大值最小值）/组数
– 4、确定各组的边界
第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半
第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(四）
3、为什么要学习SPC和SPCD工程（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(五）
4、开展SPC与SPCD工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即 不能进行诊断。
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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(二）
2、什么是SPCD?（新概念） • SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统
计过程控制与诊断） • 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
– 5、确定各组的频数
– 6、作直方图
– 7、对直方图的观察: 特点， 中间高、b 两头低、左右对称
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第二章 控制图原理（四）
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
1、什么是控制图
– 对过程质量加以测定、记录并进行 控制管理的一种用统计方法设计的 图。
• 控制图的组成
– UCL(Upper Control Limit) 上控制限 – LCL(Lower Control Limit) 下控制限 – CL (Central Line)中心线 – 按时间顺序抽取的样品统计量数值的
• 两个参数的意义
– µ(mu)---反映整体的综合能力 – (sigma) --- 反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。 – 它们之间是互相独立。
• 质量管理中的应用
不论µ与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ+3]范围内的概率为99.73%。
落在[µ 3， µ+3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%，
描点序列
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第二章 控制图原理（二）
2、统计观点
----现代质量管理的基本观点之一 • 产品质量具有变异性
“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽） 公（用设施）”
• 变异具有统计规律性
随机现象统计规律 随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。
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第二章 控制图原理（三）
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
– 列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出
• 制订过程控制标准 • 对过程进行监控 • 对过程进行诊断并采取措施解决问题
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5
第二章 控制图原理（一）
线，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
fN (x; 2 , µ) = (1/ 2)exp(- (x- 源自文库) 2 /2 2 )
• 两个重要的参数：
– µ(mu)--- 位置参数和平均值（mean value) ，表示 分布的中心位置和期望值 – (sigma) --- 尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差 （standard deviation),