工序能力分析SPC
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SPC—统计过程控制 Statistical Process Control
向兴球编制
课程内容
统计过程控制概述 计量型数据控制图 计数型数据控制图 总结 控制图与其他统计技术
第一部分
统计过程控制概述
过程的定义
共同工作以产生输出的供方、生产者、 人、设备、输入材料、方法和环境以及 使用输出的顾客的集合 ——过程的性能取决于供方和顾客的沟通、 过程设计及设施的方式、运作和管理的 方式
测量系统的五类变差 偏倚 重复性 再现性 线性 稳定性
使用控制图的准备
使不必要的变差最小化 避免甚至不用控制图就能纠正的明显问 题：包括过度的过程调整和过度控制 过程记录表应记录：刀具更新、新的原 材料批次、设备维修等
正态分布—判断
注意：
计量型控制图所有计算公式和分析原 则的基础是数据是成正态分布的 。 因此，在运用控制图前必须确定数据 本身是否成正态分布，可以使用直方图或 正态概率纸来分析数据分布状况。
明显的非随机图形
显著少于２／３以下的描点落在离R很近的区域（对于 25个子组，如有40%或少于40%的点落在中间１／３的 区域） · 控制限或描点计算错或描错； · 过程或抽样方法造成连续的分组中包括从两个或多个 具有明显不同的变化性的过程流的测量值（例如，输 入材料批次混淆）。
生产流
生产流
生产流
均值图分析
X图 的分析
UCL X LCL
问题
为什么要先分析极 差控制图？
点
点—均值图
ａ．超出控制限的点
一点超出任一控制限——出现特殊原因
· 控制限或描点错误；
· 过程已改变，或是在当时的那一点（可能是一件独立的事 件）或是一种趋势的一部分；
· 测量系统发生变化（例如：不同量具或检验员）
重新计算控制限
C.2 识别并标注特殊原因（极差图） 对于极差数据内每一特殊原因进行 标注，作为一个过程操作作分析，从而确 定该原因并改进对过程的理解；纠正条件 并却防止他再发生。 并不是所有的特殊原因都是有害的， 有些特殊原因可以通过减少极差的变差而 对过程改进起到积极的作用。 C.3 重新计算控制极限（极差图）
超出下控制限：
· 控制限或描点错误； · 分布的宽度变小（即变好）； · 测量系统已改变（包括数据编辑或变换）。
链
链现象
高于平均极差的链或上升链：
• 输出值的分布宽度增加，其原因可能是无规律（例如设备 控制不正常或固定松动）或是由于过程中的某个要素变化 （例如，使用新的不是很一致的原材料），需要纠正； • 测量系统改变（例如，新的检验员或量具）。
底于平均极差的链，或下降链：
• 输出值分布宽度减小，应研究以便推广应用和改进过程； • 测量系统改变，这样会掩盖真实性能的变化。
非随机图形
明显的非随机图形
各点与Ｒ的距离：一般地，大约２／３的描 点应落在控制限的中间１／３的区域内，大 约１／３的点落在其外2／３的区域。
Lower Specification Limit
过程改进循环
“目标柱”思维方式
位于A、B、C点的零件一样好 C点的是好零件，D点的是坏零件 LSL
USL
A
B
C
D
“损失函数”思维方式
A处的零件没有损失，B处的零件有些损失， C处的零件损失较大,D处零件损失比C处稍大 目标值/设计意图/顾客要求 LSL USL
A
B
C D
质量成本—旧观点
两种特性
计量特性 计数特性
两种数据
计量性数据 计数型数据
第二部分
计量型数据控制图
计量型控制图
控制图
均值—极差图 X—R图 均值—标准差图 X—S图 中位数—极差图 X—R图
特点
对质量波动敏感，检出 能力比较强
适用场合
大批量生产，应用广 泛
没有均值和极差图敏感， 大批量生产，常用于 但更准确。计算复杂 有辅助计算的场合 用中位数代替均值，计 大批量生产，便于操 算简单。 作者使用
应关注的信息
过程特性（过程参数、节拍、停机次数 等）是我们关注的重点 分析过程的输出可以获得与过程性能有 关的信息，但是最有用的信息还是从研 究过程本质及其内在的变化中得到 关注特性的目标值，可以得到最高的生 产效率、了解过程状态是否正常（以便 在输出不正常之前采取措施）
对过程采取措施—经济的做法
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
四类过程
第三类过程
顾客允许制造商运行一个３类过程： 顾客对规范要求之间的变差不敏感； 对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有 顾客得到的利益大，因成本原因允许存在特殊 原因包括刀具磨损、刀具重磨、周期的（季节 的）变化； 特殊原因已被查明，经记录表明具有稳定性和 可预见性。
使用控制图的准备
确定待管理特性： 关键特性指定系统 顾客需求 当前及潜在的问题区域：存在的浪费及低效能 （废品、返工、过长的加班时间、与目标值不 符）以及有险情的区域（产品和服务的设计/过 程即将进行的变化） 特性之间的关系：重量与体积、线性关系等。
使用控制图的准备—测量系统
使用控制图的准备
单值移动极差图 X－MR图
子组容量为1
常用于测量费用高， 或是性质上均匀的场 合：如焊接强度，化 学成分，浓度等
如何选择正确的SPC图
计量型数据
X
&S
X
&R
X & MR
中位数
N= 奇数
N=10 或更大
N= 2至 9
N=1
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管理的特性，考虑： ——顾客的需求 ——当前及潜在的问题区域 ——特性间的相互关系 确定测量系统 使不必要的变差最小
Upper Specification Limit
Electrical Component Length
Scrap
Quite some Scrap Variation -Ending up as Scrap
No Less Than
9.5mm
No More Than
10.5mm
一定程度的偏差 -导致废品
预防与检测
检测—缺陷检测模型—容忍浪费 预防—过程控制模型—避免浪费
缺陷检测模型
过程 输入： 4M1E
过程
检测
顾客
返工、返修
报废 降级
反馈（过程）控制模型
两种模型的比较
缺陷检测模型： ——针对产品而不是过程 ——容忍浪费 ——以公差规范为唯一依据 反馈过程控制模型 ——针对过程而不是产品 ——预防，避免浪费 ——强调改进，关注过程的分布
案例
正态分布—判断
数据分组
概率纸
均值极差图—A1
A、收集数据
A.1 选择子组大小、频度和数据
a．子组大小 在过程初始研究时，子组一般由4到5件连续生产的产品 组合，仅代表单一刀具、冲头、模腔等生产出的零件 （即一个单一的过程流） b．子组频率 在过程的初期研究时，通常是连续进行分组或很短的 时间间隔进行分组，以便检查过程在很短时间间隔内 是否有其他不稳定因素存在。当证明过程处于稳定状 态，子组间的时间间隔可以增加。
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境： 建立环境是管理者的责任 没有可靠的环境，任何统计方法都会失 败 排除人们对公正的顾虑是最重要的
使用控制图的准备
定义过程： 定义过程与其周围的其他操作和上下序 顾客之间的关系 定义每个阶段的影响因素（人、机、料、 法、环） 定义的方法：因果分析图、过程流程表 等
A.2建立控制图及原始数据
A.3计算子组均值和极差
刻度与连线
刻度与连线
A.4 选择控制图的刻度 对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差
应至少为子组均值（X）最大值与最小值差的2倍
对于R图，刻度值应从最低值为0开始到最大值之 间的差值为出事阶段所运道的最大极差（R）的2倍。 A.5 将均值和极差值画到控制图上，并将各点连成线。
生产流
生产流
生产流
生产流
生产流
取样（收集数据）
监测过程性能，为外部顾客提供信息： ——在最后控制点取样 ——各种路线组合的产品 过程调整（如注塑机设置）： ——每一条路线取样 ——频繁程度根据过程变化速度而定 查找特殊原因（如原材料特性变化）： ——要使子组的变差最小化
案例分析结果
收集数据
c． 子组数的大小
从过程角度看，收集越多的子组可以确保变差的主要原因有 机会出现（一般情况：包括100或更多单值读数的25或更多 子组）。 如果过程已稳定，则可以得到过程的位置和分布宽度的有效 的估计值。 在有些情况下，可以利用现有的数据来加速这个 第一阶段 的研究。但只有他们是最近的，并且对建立子组的基础很清 楚的情况下才能使用。
变差—普通和特殊原因
加工一个轴的直径，会受到： 机器：间隙、轴承磨损 刀具：强度、磨损率 材料：直径、硬度 操作人员：进给速率、对中准确度 维修：润滑、易损零件的更换 环境：温度、动力供应是否恒定 其中：特殊原因？普通原因？
局部措施和对系统采取措施
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 大约可纠正15%的过程问题
纵坐标为质量成本，横坐标为产品合格率 总质量成本 预防成本 损失成本
质量成本—新观点
纵坐标为质量成本，横坐标为产品合格率 质量成本 预防成本 损失成本
控制图
控制图的益处
合理的使用控制图能： 供正在进行过程控制的操作者使用 有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预 测的保持下去 使过程达到： ——更高的质量 ——更低的单件成本 ——更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的普通原因和特殊原因
ຫໍສະໝຸດ Baidu 变差
正态分布
正态分布是一组具有大体同样形状的分布。正态分布具 有对称性，测 量 数 据主要集中在中间部位而非两端。正 态分布有时被称为钟形分布。
普通及特殊原因
普通原因
是指造成随着时间的推移具有稳定的 且可重复的分布过程中的许多变差的原 因，其表现为一个稳定系统的偶然原因。
特殊原因
是指造成不是始终作用于过程变差的 原因，即当它们出现是将造成（整个） 过程的分布，将用不可预测的方式来影 响过程的输出，过程的输出将不稳定。
第三类过程
顾客会有以下要求： 该过程是成熟的； 允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出 产生稳定的结果； 过程控制计划有效运行，可确保所有的过程输 出符合规范并能防止出现别的特殊原因或与允 许存在的特殊原因不稳定的其他原因。
过程控制
过程能力
Lower Specification Limit
对过程采取措施避免过程特性离目标值 太远，从而保持过程的稳定性，使过程 输出的变差在可接受的界限之内。措施 包括： ——改变操作：操作员培训、变换输入材 料等 ——改变过程本身：设备修复、过程设计 （如参数）等
对输出采取措施—不经济
仅限于对过程输出检测并纠正不符合规 范的产品，常常是最不经济的做法 仅对输出采取措施只可作为不稳定或没 有能力的过程的临时措施
1/3
Upper Specification Limit
Reducing Variation is Clearly the Key to Improving Process Capability
3s
明显的非随机图形
显著多于２／３以上的描点落在离Ｒ很近之处（对于25 个子组，如果超过90％的点落在控制限１／３的区域） · 控制限或描点已计算错或描错； · 过程或取样方法被分层；每个子组系统化包括了从两个 或多个具有完全不同的过程均值的过程流（例如，用几 根测量轴每一轴测一个数）； · 数据已经过编辑（极差与均值相差甚远的几个子组被更 改或删除）。
B1/2/3
B1、计算过程均值与平均极差
B2、计算试验控制限
B3、画控制线
B.3 在控制图上作出平均值和极差值 控制限的控制线
在初始研究阶段，UCL、LCL被
称为试验控制限。
分析极差图
Ｒ 图 分析
UCL
Ｒ
LCL
点
超出控制限的点
超出上控制限：
· 控制限计算错误或描点时描错； · 零件间的变化性或分布的宽度已经增大（即变坏），这种增 大可以发生在某个时间点上，也可能是整个趋势的一部分； · 测量系统变化（例如，不同的检验员或量具）； · 测量系统没有适当的分辨力。
向兴球编制
课程内容
统计过程控制概述 计量型数据控制图 计数型数据控制图 总结 控制图与其他统计技术
第一部分
统计过程控制概述
过程的定义
共同工作以产生输出的供方、生产者、 人、设备、输入材料、方法和环境以及 使用输出的顾客的集合 ——过程的性能取决于供方和顾客的沟通、 过程设计及设施的方式、运作和管理的 方式
测量系统的五类变差 偏倚 重复性 再现性 线性 稳定性
使用控制图的准备
使不必要的变差最小化 避免甚至不用控制图就能纠正的明显问 题：包括过度的过程调整和过度控制 过程记录表应记录：刀具更新、新的原 材料批次、设备维修等
正态分布—判断
注意：
计量型控制图所有计算公式和分析原 则的基础是数据是成正态分布的 。 因此，在运用控制图前必须确定数据 本身是否成正态分布，可以使用直方图或 正态概率纸来分析数据分布状况。
明显的非随机图形
显著少于２／３以下的描点落在离R很近的区域（对于 25个子组，如有40%或少于40%的点落在中间１／３的 区域） · 控制限或描点计算错或描错； · 过程或抽样方法造成连续的分组中包括从两个或多个 具有明显不同的变化性的过程流的测量值（例如，输 入材料批次混淆）。
生产流
生产流
生产流
均值图分析
X图 的分析
UCL X LCL
问题
为什么要先分析极 差控制图？
点
点—均值图
ａ．超出控制限的点
一点超出任一控制限——出现特殊原因
· 控制限或描点错误；
· 过程已改变，或是在当时的那一点（可能是一件独立的事 件）或是一种趋势的一部分；
· 测量系统发生变化（例如：不同量具或检验员）
重新计算控制限
C.2 识别并标注特殊原因（极差图） 对于极差数据内每一特殊原因进行 标注，作为一个过程操作作分析，从而确 定该原因并改进对过程的理解；纠正条件 并却防止他再发生。 并不是所有的特殊原因都是有害的， 有些特殊原因可以通过减少极差的变差而 对过程改进起到积极的作用。 C.3 重新计算控制极限（极差图）
超出下控制限：
· 控制限或描点错误； · 分布的宽度变小（即变好）； · 测量系统已改变（包括数据编辑或变换）。
链
链现象
高于平均极差的链或上升链：
• 输出值的分布宽度增加，其原因可能是无规律（例如设备 控制不正常或固定松动）或是由于过程中的某个要素变化 （例如，使用新的不是很一致的原材料），需要纠正； • 测量系统改变（例如，新的检验员或量具）。
底于平均极差的链，或下降链：
• 输出值分布宽度减小，应研究以便推广应用和改进过程； • 测量系统改变，这样会掩盖真实性能的变化。
非随机图形
明显的非随机图形
各点与Ｒ的距离：一般地，大约２／３的描 点应落在控制限的中间１／３的区域内，大 约１／３的点落在其外2／３的区域。
Lower Specification Limit
过程改进循环
“目标柱”思维方式
位于A、B、C点的零件一样好 C点的是好零件，D点的是坏零件 LSL
USL
A
B
C
D
“损失函数”思维方式
A处的零件没有损失，B处的零件有些损失， C处的零件损失较大,D处零件损失比C处稍大 目标值/设计意图/顾客要求 LSL USL
A
B
C D
质量成本—旧观点
两种特性
计量特性 计数特性
两种数据
计量性数据 计数型数据
第二部分
计量型数据控制图
计量型控制图
控制图
均值—极差图 X—R图 均值—标准差图 X—S图 中位数—极差图 X—R图
特点
对质量波动敏感，检出 能力比较强
适用场合
大批量生产，应用广 泛
没有均值和极差图敏感， 大批量生产，常用于 但更准确。计算复杂 有辅助计算的场合 用中位数代替均值，计 大批量生产，便于操 算简单。 作者使用
应关注的信息
过程特性（过程参数、节拍、停机次数 等）是我们关注的重点 分析过程的输出可以获得与过程性能有 关的信息，但是最有用的信息还是从研 究过程本质及其内在的变化中得到 关注特性的目标值，可以得到最高的生 产效率、了解过程状态是否正常（以便 在输出不正常之前采取措施）
对过程采取措施—经济的做法
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
四类过程
第三类过程
顾客允许制造商运行一个３类过程： 顾客对规范要求之间的变差不敏感； 对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有 顾客得到的利益大，因成本原因允许存在特殊 原因包括刀具磨损、刀具重磨、周期的（季节 的）变化； 特殊原因已被查明，经记录表明具有稳定性和 可预见性。
使用控制图的准备
确定待管理特性： 关键特性指定系统 顾客需求 当前及潜在的问题区域：存在的浪费及低效能 （废品、返工、过长的加班时间、与目标值不 符）以及有险情的区域（产品和服务的设计/过 程即将进行的变化） 特性之间的关系：重量与体积、线性关系等。
使用控制图的准备—测量系统
使用控制图的准备
单值移动极差图 X－MR图
子组容量为1
常用于测量费用高， 或是性质上均匀的场 合：如焊接强度，化 学成分，浓度等
如何选择正确的SPC图
计量型数据
X
&S
X
&R
X & MR
中位数
N= 奇数
N=10 或更大
N= 2至 9
N=1
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管理的特性，考虑： ——顾客的需求 ——当前及潜在的问题区域 ——特性间的相互关系 确定测量系统 使不必要的变差最小
Upper Specification Limit
Electrical Component Length
Scrap
Quite some Scrap Variation -Ending up as Scrap
No Less Than
9.5mm
No More Than
10.5mm
一定程度的偏差 -导致废品
预防与检测
检测—缺陷检测模型—容忍浪费 预防—过程控制模型—避免浪费
缺陷检测模型
过程 输入： 4M1E
过程
检测
顾客
返工、返修
报废 降级
反馈（过程）控制模型
两种模型的比较
缺陷检测模型： ——针对产品而不是过程 ——容忍浪费 ——以公差规范为唯一依据 反馈过程控制模型 ——针对过程而不是产品 ——预防，避免浪费 ——强调改进，关注过程的分布
案例
正态分布—判断
数据分组
概率纸
均值极差图—A1
A、收集数据
A.1 选择子组大小、频度和数据
a．子组大小 在过程初始研究时，子组一般由4到5件连续生产的产品 组合，仅代表单一刀具、冲头、模腔等生产出的零件 （即一个单一的过程流） b．子组频率 在过程的初期研究时，通常是连续进行分组或很短的 时间间隔进行分组，以便检查过程在很短时间间隔内 是否有其他不稳定因素存在。当证明过程处于稳定状 态，子组间的时间间隔可以增加。
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境： 建立环境是管理者的责任 没有可靠的环境，任何统计方法都会失 败 排除人们对公正的顾虑是最重要的
使用控制图的准备
定义过程： 定义过程与其周围的其他操作和上下序 顾客之间的关系 定义每个阶段的影响因素（人、机、料、 法、环） 定义的方法：因果分析图、过程流程表 等
A.2建立控制图及原始数据
A.3计算子组均值和极差
刻度与连线
刻度与连线
A.4 选择控制图的刻度 对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差
应至少为子组均值（X）最大值与最小值差的2倍
对于R图，刻度值应从最低值为0开始到最大值之 间的差值为出事阶段所运道的最大极差（R）的2倍。 A.5 将均值和极差值画到控制图上，并将各点连成线。
生产流
生产流
生产流
生产流
生产流
取样（收集数据）
监测过程性能，为外部顾客提供信息： ——在最后控制点取样 ——各种路线组合的产品 过程调整（如注塑机设置）： ——每一条路线取样 ——频繁程度根据过程变化速度而定 查找特殊原因（如原材料特性变化）： ——要使子组的变差最小化
案例分析结果
收集数据
c． 子组数的大小
从过程角度看，收集越多的子组可以确保变差的主要原因有 机会出现（一般情况：包括100或更多单值读数的25或更多 子组）。 如果过程已稳定，则可以得到过程的位置和分布宽度的有效 的估计值。 在有些情况下，可以利用现有的数据来加速这个 第一阶段 的研究。但只有他们是最近的，并且对建立子组的基础很清 楚的情况下才能使用。
变差—普通和特殊原因
加工一个轴的直径，会受到： 机器：间隙、轴承磨损 刀具：强度、磨损率 材料：直径、硬度 操作人员：进给速率、对中准确度 维修：润滑、易损零件的更换 环境：温度、动力供应是否恒定 其中：特殊原因？普通原因？
局部措施和对系统采取措施
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 大约可纠正15%的过程问题
纵坐标为质量成本，横坐标为产品合格率 总质量成本 预防成本 损失成本
质量成本—新观点
纵坐标为质量成本，横坐标为产品合格率 质量成本 预防成本 损失成本
控制图
控制图的益处
合理的使用控制图能： 供正在进行过程控制的操作者使用 有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预 测的保持下去 使过程达到： ——更高的质量 ——更低的单件成本 ——更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的普通原因和特殊原因
ຫໍສະໝຸດ Baidu 变差
正态分布
正态分布是一组具有大体同样形状的分布。正态分布具 有对称性，测 量 数 据主要集中在中间部位而非两端。正 态分布有时被称为钟形分布。
普通及特殊原因
普通原因
是指造成随着时间的推移具有稳定的 且可重复的分布过程中的许多变差的原 因，其表现为一个稳定系统的偶然原因。
特殊原因
是指造成不是始终作用于过程变差的 原因，即当它们出现是将造成（整个） 过程的分布，将用不可预测的方式来影 响过程的输出，过程的输出将不稳定。
第三类过程
顾客会有以下要求： 该过程是成熟的； 允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出 产生稳定的结果； 过程控制计划有效运行，可确保所有的过程输 出符合规范并能防止出现别的特殊原因或与允 许存在的特殊原因不稳定的其他原因。
过程控制
过程能力
Lower Specification Limit
对过程采取措施避免过程特性离目标值 太远，从而保持过程的稳定性，使过程 输出的变差在可接受的界限之内。措施 包括： ——改变操作：操作员培训、变换输入材 料等 ——改变过程本身：设备修复、过程设计 （如参数）等
对输出采取措施—不经济
仅限于对过程输出检测并纠正不符合规 范的产品，常常是最不经济的做法 仅对输出采取措施只可作为不稳定或没 有能力的过程的临时措施
1/3
Upper Specification Limit
Reducing Variation is Clearly the Key to Improving Process Capability
3s
明显的非随机图形
显著多于２／３以上的描点落在离Ｒ很近之处（对于25 个子组，如果超过90％的点落在控制限１／３的区域） · 控制限或描点已计算错或描错； · 过程或取样方法被分层；每个子组系统化包括了从两个 或多个具有完全不同的过程均值的过程流（例如，用几 根测量轴每一轴测一个数）； · 数据已经过编辑（极差与均值相差甚远的几个子组被更 改或删除）。
B1/2/3
B1、计算过程均值与平均极差
B2、计算试验控制限
B3、画控制线
B.3 在控制图上作出平均值和极差值 控制限的控制线
在初始研究阶段，UCL、LCL被
称为试验控制限。
分析极差图
Ｒ 图 分析
UCL
Ｒ
LCL
点
超出控制限的点
超出上控制限：
· 控制限计算错误或描点时描错； · 零件间的变化性或分布的宽度已经增大（即变坏），这种增 大可以发生在某个时间点上，也可能是整个趋势的一部分； · 测量系统变化（例如，不同的检验员或量具）； · 测量系统没有适当的分辨力。