SC统计过程控制PPT课件

正态（NORMAL）机率测试图
正态（NORMAL）机率测试图
正态（NORMAL）机率测试图
正态（NORMAL）机率测试图
当P值＞0.05时， 表明该组数据分 布是正态性的，
反之，则不是
目录
第一章：基本统计概念（分布的概念） 第二章：Minitab基本技能 第三章：统计过程控制介绍 第四章：计量型统计过程控制 第五章：SPC控制图的理解 第六章：计数型SPC 第七章：SPC与过程能力研究 总结
平均数： ➢反映出所有数值的影响 ➢显著地受到极端值的影响
中位数： ➢不是必须将所有数值导入计算式中 ➢不受极端值的影响
众数：出现次数最多的那个
样本中心趋势的表达
平均值 Xbar Average
中位数 Xmed Median
众数 Mode
定义
优、缺点
(X1+X2+…+Xn) / n
平均，最基本最常用的集中趋势
SPC统计过程控制
目录
第一章：基本统计概念（分布的概念） 第二章：Minitab基本技能 第三章：统计过程控制介绍 第四章：计量型统计过程控制 第五章：SPC控制图的理解 第六章：计数型SPC 第七章：SPC与过程能力研究 总结
第一部分：基本统计理论
数据的种类 数据分布 ➢数据中心的表达 •平均数 •中位数 •众数 ➢数据离散的表达 •极差 •方差 •标准差 ➢数据分布图形的表达 •正态分布 •正态机率
的量度，但显著地受到极端值的 影响
Xi大小排列，中间的那个
• 消除了极端值的影响
• 测量不经济或时间长时，用 它来预测平均值
出现次数最多的那个
• 消除了最大和最小值的影响 • 用于极度倾斜的分布
• 用于不规则的分布，如出现 两个高峰
离散度的表达
极差（Range） 一组数据中，极大值与极小值的差 方差 每一资料值与群体平均数离差平方的平均值 标准差 方差的平方根 极差对分离点资料的敏感度比方差高
+3
x
与平均值相距的标准差个数
正态（NORMAL）机率测试图
利用Normal Probability Plot 我们可以测试一组数据是否 为“正态”分布 若该分布趋近于正态，则Normal Probability Plot 将会趋 近于一直线 利用Minitab 可以简单的制作出Normal Probability Plot 下面我们利用一组数据来检验一下其正态性
3倍标准偏差（3σ）
LCL控制下限
抽样时间和样本序号
为什么使用统计过程控制？
判断过程是否稳定，处于统计过程控制； 发现产生变异的特殊原因，并采取措施以改善过程； 根据SPC提供的信息，对过程采取预防措施，事先消除产 生变异的特殊原因，以保证过程处于统计过程控制状态
简单扼要的来说，用控制图能让我们更加容易发 现造成非自然变异的特殊原因并且最小化对自然变 异的过敏反应；
标准差σ Sigma
n
(xi x)2
i 1
n 1
• 考虑了所有数据的情况从而能真实反 映数据离散程度的大小
• 避免了绝对值计算
正态分布
“正态”分布中的资料具有某种固定的特质 这些特制可协助了解程序的特性 大部分的自然现象及人为程序是呈现正态分布的或经由转 换后可以以正态分布的形式来表现 用来做控制图的数据首先必须是正态分布的，不是正态分 布的数据，要首先转换成正态的
正态分布
特质一：正态分布只需下列数据即可完整描述 ➢平均数（用来定位置） ➢标准差（用来决定正态分布的“胖瘦”）
正态曲线
特质2：在曲线下的区段面积可用来估计一特定事件发生之累积机率
某区间内数据的累
f(x)
计机率
68.27%
-1 µ +1
x
f(x)
95.45%
-2
µ
+2
x
f(x)
99.73%
-3
µ
什么是SPC?
控制图表是通过随着时间的推移来统计跟踪过程和产品参 数的方法。控制图具体表现出反映（随即）变动的自然界限 的控制上限与下限。这些界限不应与客户规格界限相比较。 控制界限基于对X或Y设立±3sigma平均界限
质量特性值
●
●
●
●
●
●
●● ● ●
UCL控制上限
3倍标准偏差（3σ）
CL中心线
离散度的表达
母体方差
n
2
(xi x)
2 i1
n
样本方差
n
2
(xi x)
S 2 i1
n 1
母体标准差
wk.baidu.com
n
(xi x)2
i 1
n
样本标准差
n
(xi x)2
S i1 n 1
离散度的表达
定义
优、缺点
极差 R Range
Max(X1,..,Xn)-Min(X1,…,Xn)
• 简单，最基本最常用的变异的量度 • 数据越少越好用
描述统计中常用的技巧
第一、显示描述性统计
显示性描述统计的会话窗口
第二、图形化汇总
图形化汇总结果
MINITAB作图时常用的几个操作
Minitab有三种文件形式，常用的有.mtw和.mpj，其 中.mtw为文件，.mpj为项目，文件为单一的，项目可包含 数个文件 Ctrl+D可以迅速链接到表格，Ctrl+M可以迅速链接到计算 结果，Ctrl+E可以迅速链接到会话窗口 图形化汇总可代替“描述性统计”+“正态性检验”两个功 能
数据的种类
离散数据 ➢好/坏 ➢机器1，机器2，机器3 ➢工作班次 ➢计数资料（文件中的错误数，产品中的不合格品数，等等） 连续数据（小数点后的位数是有意义的，也可以理解为任何数的 一半，都有其物理意义） ➢时间（秒） ➢压力（psi） ➢速度（米/min） ➢厚度（厘米） ➢等等
样本中心趋势的表达
目录
第一章：基本统计概念（分布的概念） 第二章：Minitab基本技能 第三章：统计过程控制介绍 第四章：计量型统计过程控制 第五章：SPC控制图的理解 第六章：计数型SPC 第七章：SPC与过程能力研究 总结
统计过程控制介绍
SPC历史 1924年，美国的休哈特博士提出将3sigma原理运用于生产 过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行 控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。工业中开始 用统计方法代替事后检验的质量控制方法 二战后，日本从美国请来了戴明，推广控制图的应用。SPC 在日本工业界的大量推广应用，对日本产品质量的崛起起到 了至关重要的作用 八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应 用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000以及 QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。