第三章 控制图
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41
3.3 控制图概述
控制图的实施循环
抽取样本
对策措施 检验 原因分析
过程正常 绘制控制图
36
3.3 控制图概述
控制图的基本模式见图1。控制图的横坐标通常 表示按时间顺序抽样的样本编号，纵坐标表示 质量特性值或质量特性值的统计量（如样本平 均值）。控制图有中心线和上、下控制界限， 控制界限是判断工序过程状态的标准尺度。
37
3.3 控制图概述
质量特性
上控制限UCL
中心线CL
下控制限LCL
3.2 过程波动
Conclusions:结论
由方向盘引起的变化是什么呢？它真的影响开车的直线 速度吗？ 到现在为止，你打算改变你原来的看法吗？或者说迈克 的同事应不应该被款待？
所谓的特殊原因是什么呢？
23
3.2 过程波动
过程模型
随机因素 输入 过 程 输出
随机因素：引起波动 系统因素：统计规律 各种统计分布
（3）可查明设备和工艺手段的实际精度，以便做出正确的 技术决定。
40
3.3 控制图概述
（4）为真正地制定生产目标和规格界限，特别是配合零 部件的最优化确立了可靠的基础，也为改变未能符合经济 性的规格标准提供了依据。 （5）使生产成本和质量成为可预测的参数，并能以较快 的速度和准确性测量出系统误差的影响程度，从而使同一 生产内产品之间的质量差别减至最小，以评价、保证和提 高产品质量。 （6）最终可以保证产品质量，提高经济效益。
波动的原因
Common Causes 共同原因
Assignable Causes 特殊原因
过程固有的 随机 不可控 无法预防 如: 同种原料内的变化 气候、测量精度 设备能力
外来因素影响过程 非随机 可控 可预防 如 工具磨耗、原料不良 参数调整不当 维护差、机器故障
3.2 过程波动
两类波动的减少措施
1）异常波动
设法找出特殊原因，用技术的手段去排除，从而使
过程恢复到正常的受控状态。最多20% (或15%) 的过 程波动是特殊因造成，消除这些原因的责任主要归属 于过程工作人员，因为特殊因很容易消除。
3.2 过程波动
2）正常波动
判断是否达到质量要求；
如果波动满足质量要求，不需要去减小波动； 如果波动不满足质量要求（公差)，要设法减小波动。 这时往往不是靠简单的技术手段所能解决的，有时需要对 整个生产系统作改造。戴明认为至少80% (或85%)的过程
－控制界限，过程状态和过程能力
为过程提供一个早期报警系统 －及时监控过程的情况以防止废品的发生 减少对常规检验的依赖性 －定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检 测和验证工作
SPC 的效益
降低不良率，减少返工和浪费
防止不合格产品流向用户，降 低用户抱怨 获得全球采购商对质量管理的 认可 提升现代管理及信息化建设水 平，改善企业形象 降低质量成本 赢得更多客户
如果卡车静止不动，油也会滴在同一个地方吗？
21
3.2 过程波动
想一下波动的来源
Drop to Drop Variation 油滴之间的变化
Drop to Drop Variation + Wind 油滴之间的变化加上风的作用 Drop to Drop Variation + Wind + the Variation of Steering 油滴之间的变化加上风的作用,以及 方向盘控制的变化 22
3.1 统计过程控制
SPC 最早是由美国贝尔实验室质量专家休哈特于20年代提出 1931年，休哈特出版了《工业产品质量的经济控制》，标志 着质量管理发展史中质量管理时代的开始。 美国著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）：日本产业成 功的基石之一就是SPC。 目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本普 及运用。 荐于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也 将其作为ISO9000族质量体系认证的一个重要要素。 6 Sigma 的核心手段。
Special Cause 特殊原因的波动 局部 偶而发生 影响大 局部问题 可局部控制 过程控制 过程的稳定性
如果过程仅存在正常波动，称过程处于统计控制状态，也称为受控状 态或统计稳态 如果过程存在异常波动，称过程处于失控状态或不稳定状态
3.2 过程波动
3.2 过程波动
管理大师彼得. 杜拉克 (Peter F . Drucker) 在其所述1999后 工厂的四个特质中第一个特质就是SQC(SPC)
3.1 统计过程控制
SPC的特点： ——全系统，全过程，全员参加，人人有责。
——强调用科学方法（统计技术，控制图理论） 来保证全过程的预防。 ——不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和 一切管理过程。
11
3.2 过程波动
波动(Variation) 质量的天敌(Archenemy) 质量改进——减少波动
What prevents perfection? Process variation... 何事阻碍完美?过程波动…
波动是魔鬼…发现并消灭它！
Problem！波动无处不在
波动（误差）的最初起源……
三周
0
25
50
75
100
125
53
平均
53
捕 捉 客 户 的 着 眼 点 - Y 的整个分布状况
Danger！ 传统的规格管理
LSL
Байду номын сангаас
我们合格
USL I am Data
(我活着)
Spec-in就合格 Spec-out 不合格 Spec 检出不良
你不知道废品何时会出现，所能做的就是挑出废品 !!!!!!
Statistical ：统计---- 以概率统计学为基础，分析数据 、 得出结论； Process： Control： 过程---- 有输入-输出的一系列的活动； 控制---- 做出调节和行动；
3
3.1 统计过程控制
过程之声 人 机器
SPC
供应商
材料 方法
输入
过程
输出
产品、服务
客户
环境
量测 客户之 声
(c).特殊原因变异
3.3 控制图概述
控制图的概念
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和 监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的 图。 能尽快监测出过程变异是属于正常原因还是特殊原因 ，以便在不合格品制造出来之前就能发现过程的波动 并进行改善工作。 应用控制图可以对工序过程状态进行分析、预测、判 断、监控和改进，实现预防为主的过程质量管理。
不合理的设计
不稳定的零 件和材料
缺乏足够的过程能力
Puzzled！波动为何不早发现
17 42 61 58 79 32 57 118 42 49 58 86 58 46 86 104 29 59 69 56 66 55 25 43
一周
顾客的视角
0
25
50
75
100
125
二周
最小 = 17 最大 = 118 我的视角
迈克的同事会被宴请吗？你愿为谁做担保呢？
漏油位置
19
3.2 过程波动
故事刚刚开始
看一下开车后的图，迈克开车直吗？
“嗨，迈克，你什么时候请我吃饭？” 迈克回答：你只是运气好而已。 如果你是迈克，你会怎样为自己辩护呢？你服气吗？
20
3.2 过程波动
我们继续研究吧！ 想一想：油是怎样滴下来的？
这所谓的自然变异或 称之为共同原因或正 常原因
6
为何需要SPC ?
客户需求
－全球产业链之中，供应商必须采用SPC控制其制程 －要求供应商提供过程数据和过程能力
内部需求
－ISO和QS-9000认证的关键部分 －减少过程不稳定，提高产品质量
过程改进
－促使工作流的改进 －决定最佳适应某特殊过程/产品的设备
SPC 的优势
对过程作出可靠的评估
样本编号（或取样时间）
图1 控制图的基本模式
38
3.3 控制图概述
控制图上有按时间顺序抽取的样本统计量数 值的描点序列。若控制图中的描点落在上控 制限UCL与下控制限LCL之外或描点在上下控 制限之间的排列不随机，则表明过程异常。
39
3.3 控制图概述
控制图的作用
（1）能及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防 不合格品发生，从而降低生产费用，提高生产效率。 （2）能有效地分析、判断生产过程中生产质量的稳定性， 从而可降低检验、测试的费用，包括通过供货方制造过程 中有效的控制图记录证据，购买方可免除进货检验，同时 仍能在较高程度上保证进货质量。
隐藏的质量成本
(难以衡量)
超时
(不可见的)
现场更改 更多的加工准备
滞后的发运
过量的库存 增长的成本 客户生产率的下降 工程更改 员工操守, 生产率, 和轮岗
失去的机会
过长的安装时间 降低客户忠诚度
高质量， 低成本和准时率. . . 才能提高客户满意度 ！
17
3.2 过程波动
SPC 可以帮助我们
波动是由共同因造成，消除这些原因的责任归属于管理层。
31
3.2 过程波动
3.2 过程波动
3.2 过程波动
过程控制的三种显示型态
(a) 正常型 Frequency LSL=Lower specification limit USL =Upper specification limit
（b）共同原因变异
Result: 品质失败的结果
外部成本
服务成本升高 返工
内部成本
过程波动引 起品质不良
报废 返工 停工 加强检验
市场份额下降 资金周转期长 客户失望
高的检验成本 重复修理
存货增多
Result: 品质失败的结果
检验
传统的质量成本
(容易识别)
质量保证 退货
废品 返工
(可见的)
销售下降 客户满意度下降 过长的加工周期
区分正常波动和异常波动；
及时发现异常征兆；
消除异常因素；
减少异常波动；
提高过程能力； 预防&控制
3.2 过程波动
实例研究
迈克是公司最好的司机之一，有一天他吹牛说“我开车开得 总是那直，无论路面状况如何；他的同事要求他示范表演， 否则迈克请吃饭。 怎样证明呢？有人建议“迈克的车总是漏油，我们可以以此来 跟踪决定他是否开得直”
提高核心竞争力
何时使用SPC
用于有数量特性或参数和持续性的所有工
艺过程;
SPC使用的领域是大规模生产;
多数企业，SPC用于生产阶段; 在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。
3.1 统计过程控制
SPC发展的三个阶段
SPC——科学地区分生产过程中产品质量的偶然波动和异 常波动，从而对过程的异常及时报警，以便采取措施， 消除异常，恢复过程的稳定。 SPD——统计过程诊断，张公绪提出的选控控制图和两种 质量诊断理论，开辟了统计质量诊断的新方向。 SPA——统计过程调整，过程诊断后要加以措施进行调整 三者之间的关系： 循环不已 不断改进 与时俱进 SPC SPD SPA
系统因素
3.2 过程波动
质量改进的统计思维模型
波动不可能消除，但是可能减小，连续质量改进
减少正 常波动 过程 过程 波动 剔除异 常波动 改变 过程 波动 减少 控制 过程 质量 改进 顾客 满意
3.2 过程波动 波动类型
Common Cause 共同原因的波动 随机 长期的 影响小 系统问题 管理上的控制 过程改进 过程能力
一种有效的过程监测控制的方法和工具。
35
3.3 控制图概述
起源 1924年，贝尔电话实验室的休哈特博士提出了 过程控制和监控过程的工具——控制图（ Control chart）
第一张控制图诞生于1924年5月16日 1931年，代表作《工业产品质量的经济控制》
统计过程控制（SPC）的奠基人
第三章
控制图的理论基础
1
第三章 控制图的理论基础
3.1 3.2 3.3 3.4 3.4
统计过程控制（SPC) 过程波动 控制图概述 控制图原理 控制图分类
3.1 统计过程控制
SPC（Statistical Process Control, 统计过程控制）
——应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而 达到保证与改进质量的目的。
机器：机器的振动、零件的磨损和老化； 工具：刀具强度不同，磨损率的差异； 操作者：对准中心的精度、 作业员疲劳、新手不熟悉、情绪； 维护：机器的润滑程度、部件的替换时间； 环境：车间温度、湿度、光线、电源电压的波动； 测量：量具的精度与准确度、心理障碍等
3.2 过程波动
生活例子
老师每日上课皆搭车至学校，但若观察校车抵达学校 期间常具有波动。 特殊因：新司机路况不熟，车子故障，、、 共同因：塞车，气候，红绿灯、、、 清楚判定过程的特殊因与共同因有助于正确地降低过 程波动
3.3 控制图概述
控制图的实施循环
抽取样本
对策措施 检验 原因分析
过程正常 绘制控制图
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3.3 控制图概述
控制图的基本模式见图1。控制图的横坐标通常 表示按时间顺序抽样的样本编号，纵坐标表示 质量特性值或质量特性值的统计量（如样本平 均值）。控制图有中心线和上、下控制界限， 控制界限是判断工序过程状态的标准尺度。
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3.3 控制图概述
质量特性
上控制限UCL
中心线CL
下控制限LCL
3.2 过程波动
Conclusions:结论
由方向盘引起的变化是什么呢？它真的影响开车的直线 速度吗？ 到现在为止，你打算改变你原来的看法吗？或者说迈克 的同事应不应该被款待？
所谓的特殊原因是什么呢？
23
3.2 过程波动
过程模型
随机因素 输入 过 程 输出
随机因素：引起波动 系统因素：统计规律 各种统计分布
（3）可查明设备和工艺手段的实际精度，以便做出正确的 技术决定。
40
3.3 控制图概述
（4）为真正地制定生产目标和规格界限，特别是配合零 部件的最优化确立了可靠的基础，也为改变未能符合经济 性的规格标准提供了依据。 （5）使生产成本和质量成为可预测的参数，并能以较快 的速度和准确性测量出系统误差的影响程度，从而使同一 生产内产品之间的质量差别减至最小，以评价、保证和提 高产品质量。 （6）最终可以保证产品质量，提高经济效益。
波动的原因
Common Causes 共同原因
Assignable Causes 特殊原因
过程固有的 随机 不可控 无法预防 如: 同种原料内的变化 气候、测量精度 设备能力
外来因素影响过程 非随机 可控 可预防 如 工具磨耗、原料不良 参数调整不当 维护差、机器故障
3.2 过程波动
两类波动的减少措施
1）异常波动
设法找出特殊原因，用技术的手段去排除，从而使
过程恢复到正常的受控状态。最多20% (或15%) 的过 程波动是特殊因造成，消除这些原因的责任主要归属 于过程工作人员，因为特殊因很容易消除。
3.2 过程波动
2）正常波动
判断是否达到质量要求；
如果波动满足质量要求，不需要去减小波动； 如果波动不满足质量要求（公差)，要设法减小波动。 这时往往不是靠简单的技术手段所能解决的，有时需要对 整个生产系统作改造。戴明认为至少80% (或85%)的过程
－控制界限，过程状态和过程能力
为过程提供一个早期报警系统 －及时监控过程的情况以防止废品的发生 减少对常规检验的依赖性 －定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检 测和验证工作
SPC 的效益
降低不良率，减少返工和浪费
防止不合格产品流向用户，降 低用户抱怨 获得全球采购商对质量管理的 认可 提升现代管理及信息化建设水 平，改善企业形象 降低质量成本 赢得更多客户
如果卡车静止不动，油也会滴在同一个地方吗？
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3.2 过程波动
想一下波动的来源
Drop to Drop Variation 油滴之间的变化
Drop to Drop Variation + Wind 油滴之间的变化加上风的作用 Drop to Drop Variation + Wind + the Variation of Steering 油滴之间的变化加上风的作用,以及 方向盘控制的变化 22
3.1 统计过程控制
SPC 最早是由美国贝尔实验室质量专家休哈特于20年代提出 1931年，休哈特出版了《工业产品质量的经济控制》，标志 着质量管理发展史中质量管理时代的开始。 美国著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）：日本产业成 功的基石之一就是SPC。 目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本普 及运用。 荐于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也 将其作为ISO9000族质量体系认证的一个重要要素。 6 Sigma 的核心手段。
Special Cause 特殊原因的波动 局部 偶而发生 影响大 局部问题 可局部控制 过程控制 过程的稳定性
如果过程仅存在正常波动，称过程处于统计控制状态，也称为受控状 态或统计稳态 如果过程存在异常波动，称过程处于失控状态或不稳定状态
3.2 过程波动
3.2 过程波动
管理大师彼得. 杜拉克 (Peter F . Drucker) 在其所述1999后 工厂的四个特质中第一个特质就是SQC(SPC)
3.1 统计过程控制
SPC的特点： ——全系统，全过程，全员参加，人人有责。
——强调用科学方法（统计技术，控制图理论） 来保证全过程的预防。 ——不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和 一切管理过程。
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3.2 过程波动
波动(Variation) 质量的天敌(Archenemy) 质量改进——减少波动
What prevents perfection? Process variation... 何事阻碍完美?过程波动…
波动是魔鬼…发现并消灭它！
Problem！波动无处不在
波动（误差）的最初起源……
三周
0
25
50
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100
125
53
平均
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捕 捉 客 户 的 着 眼 点 - Y 的整个分布状况
Danger！ 传统的规格管理
LSL
Байду номын сангаас
我们合格
USL I am Data
(我活着)
Spec-in就合格 Spec-out 不合格 Spec 检出不良
你不知道废品何时会出现，所能做的就是挑出废品 !!!!!!
Statistical ：统计---- 以概率统计学为基础，分析数据 、 得出结论； Process： Control： 过程---- 有输入-输出的一系列的活动； 控制---- 做出调节和行动；
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3.1 统计过程控制
过程之声 人 机器
SPC
供应商
材料 方法
输入
过程
输出
产品、服务
客户
环境
量测 客户之 声
(c).特殊原因变异
3.3 控制图概述
控制图的概念
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和 监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的 图。 能尽快监测出过程变异是属于正常原因还是特殊原因 ，以便在不合格品制造出来之前就能发现过程的波动 并进行改善工作。 应用控制图可以对工序过程状态进行分析、预测、判 断、监控和改进，实现预防为主的过程质量管理。
不合理的设计
不稳定的零 件和材料
缺乏足够的过程能力
Puzzled！波动为何不早发现
17 42 61 58 79 32 57 118 42 49 58 86 58 46 86 104 29 59 69 56 66 55 25 43
一周
顾客的视角
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二周
最小 = 17 最大 = 118 我的视角
迈克的同事会被宴请吗？你愿为谁做担保呢？
漏油位置
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3.2 过程波动
故事刚刚开始
看一下开车后的图，迈克开车直吗？
“嗨，迈克，你什么时候请我吃饭？” 迈克回答：你只是运气好而已。 如果你是迈克，你会怎样为自己辩护呢？你服气吗？
20
3.2 过程波动
我们继续研究吧！ 想一想：油是怎样滴下来的？
这所谓的自然变异或 称之为共同原因或正 常原因
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为何需要SPC ?
客户需求
－全球产业链之中，供应商必须采用SPC控制其制程 －要求供应商提供过程数据和过程能力
内部需求
－ISO和QS-9000认证的关键部分 －减少过程不稳定，提高产品质量
过程改进
－促使工作流的改进 －决定最佳适应某特殊过程/产品的设备
SPC 的优势
对过程作出可靠的评估
样本编号（或取样时间）
图1 控制图的基本模式
38
3.3 控制图概述
控制图上有按时间顺序抽取的样本统计量数 值的描点序列。若控制图中的描点落在上控 制限UCL与下控制限LCL之外或描点在上下控 制限之间的排列不随机，则表明过程异常。
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3.3 控制图概述
控制图的作用
（1）能及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防 不合格品发生，从而降低生产费用，提高生产效率。 （2）能有效地分析、判断生产过程中生产质量的稳定性， 从而可降低检验、测试的费用，包括通过供货方制造过程 中有效的控制图记录证据，购买方可免除进货检验，同时 仍能在较高程度上保证进货质量。
隐藏的质量成本
(难以衡量)
超时
(不可见的)
现场更改 更多的加工准备
滞后的发运
过量的库存 增长的成本 客户生产率的下降 工程更改 员工操守, 生产率, 和轮岗
失去的机会
过长的安装时间 降低客户忠诚度
高质量， 低成本和准时率. . . 才能提高客户满意度 ！
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3.2 过程波动
SPC 可以帮助我们
波动是由共同因造成，消除这些原因的责任归属于管理层。
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3.2 过程波动
3.2 过程波动
3.2 过程波动
过程控制的三种显示型态
(a) 正常型 Frequency LSL=Lower specification limit USL =Upper specification limit
（b）共同原因变异
Result: 品质失败的结果
外部成本
服务成本升高 返工
内部成本
过程波动引 起品质不良
报废 返工 停工 加强检验
市场份额下降 资金周转期长 客户失望
高的检验成本 重复修理
存货增多
Result: 品质失败的结果
检验
传统的质量成本
(容易识别)
质量保证 退货
废品 返工
(可见的)
销售下降 客户满意度下降 过长的加工周期
区分正常波动和异常波动；
及时发现异常征兆；
消除异常因素；
减少异常波动；
提高过程能力； 预防&控制
3.2 过程波动
实例研究
迈克是公司最好的司机之一，有一天他吹牛说“我开车开得 总是那直，无论路面状况如何；他的同事要求他示范表演， 否则迈克请吃饭。 怎样证明呢？有人建议“迈克的车总是漏油，我们可以以此来 跟踪决定他是否开得直”
提高核心竞争力
何时使用SPC
用于有数量特性或参数和持续性的所有工
艺过程;
SPC使用的领域是大规模生产;
多数企业，SPC用于生产阶段; 在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。
3.1 统计过程控制
SPC发展的三个阶段
SPC——科学地区分生产过程中产品质量的偶然波动和异 常波动，从而对过程的异常及时报警，以便采取措施， 消除异常，恢复过程的稳定。 SPD——统计过程诊断，张公绪提出的选控控制图和两种 质量诊断理论，开辟了统计质量诊断的新方向。 SPA——统计过程调整，过程诊断后要加以措施进行调整 三者之间的关系： 循环不已 不断改进 与时俱进 SPC SPD SPA
系统因素
3.2 过程波动
质量改进的统计思维模型
波动不可能消除，但是可能减小，连续质量改进
减少正 常波动 过程 过程 波动 剔除异 常波动 改变 过程 波动 减少 控制 过程 质量 改进 顾客 满意
3.2 过程波动 波动类型
Common Cause 共同原因的波动 随机 长期的 影响小 系统问题 管理上的控制 过程改进 过程能力
一种有效的过程监测控制的方法和工具。
35
3.3 控制图概述
起源 1924年，贝尔电话实验室的休哈特博士提出了 过程控制和监控过程的工具——控制图（ Control chart）
第一张控制图诞生于1924年5月16日 1931年，代表作《工业产品质量的经济控制》
统计过程控制（SPC）的奠基人
第三章
控制图的理论基础
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第三章 控制图的理论基础
3.1 3.2 3.3 3.4 3.4
统计过程控制（SPC) 过程波动 控制图概述 控制图原理 控制图分类
3.1 统计过程控制
SPC（Statistical Process Control, 统计过程控制）
——应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而 达到保证与改进质量的目的。
机器：机器的振动、零件的磨损和老化； 工具：刀具强度不同，磨损率的差异； 操作者：对准中心的精度、 作业员疲劳、新手不熟悉、情绪； 维护：机器的润滑程度、部件的替换时间； 环境：车间温度、湿度、光线、电源电压的波动； 测量：量具的精度与准确度、心理障碍等
3.2 过程波动
生活例子
老师每日上课皆搭车至学校，但若观察校车抵达学校 期间常具有波动。 特殊因：新司机路况不熟，车子故障，、、 共同因：塞车，气候，红绿灯、、、 清楚判定过程的特殊因与共同因有助于正确地降低过 程波动