TS169492009-SPC统计过程控制培训教材(第二版)-最新版
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SPC控制图 由 休哈特于1924年提出，他认为， 在一切制造过程中所呈现的波动有两个分量：
第一个分量是过程内部引起的稳定分量（即 偶然波动）；
第二个分量是可查明原因的间断波动（异常 波动）；
休哈特建议用界限作为控制限来管理过程，基于 限的控制图可以把偶然波动和异常波动区分开来。
18
SPC控制图
为了便于纪录质量随时闲波动状况，休哈特建议将 正态分布图逆时针旋转90度，于是就形成了控制图。
日本名古屋大学在1984年调查115家日本企业，发现每个 企业平均使用137张控制图。
5
SPC的统计理论基础
常用概率分布简介
连续型分布：
正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又
没有一个因素起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布：
二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从
TS16949：2009-SPC统计过程 控制培训教材（第二版）
1
课程内容
SPC定义
质量管理的发展历程
SPC统计理论基础 常用分布简介 正态分布 中心极限定理 过程变差
SPC控制图 计量型控制图 计数型控制图
成功推行SPC 过程能力分析
过程能力计算及评价 过程能力改进
2
SPC的定义
SPC既统计过程控制，是将一个过程定期 收集的样本数据按顺序点绘制而成的一种图 示技术。
美国贝尔实验室学术负责人休哈特博士通过对西方电气公司所制造 的产品变异或波动的关注的研究，提出统计过程控制理论（SPC）, 并在1924年首创过程控制的工具——控制图。
4
SPC在现代企业质量管理体系中的应用
SPC是过程控制的重要手段； SPC已经成为汽车行业质量管理体系的必须要求； SPC也是六西格玛改善项目中的必备工具。
ϕ(x)=
1
2π
e x2/ 2
,x
(
,+ )
SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均 值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有
(1 )X 1 +X 2 +...+X
n
n=
Xi
i=1
近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X = X 1 +X 2 +...+X n
p(x)=
1
e −(x−μ)Hale Waihona Puke Baidu/ 2σ
σ 2π
2 ,x ( ,+ )
10
SPC的统计理论基础
正态分布的特性和应用
过程关键质量特性X常常呈正态分布N(μ,σ2),其中μ为均值，σ
为标准偏差，在μ与σ已知时，正态分布的概率特征如下：
界限μ+-kσ μ+-0.67σ
μ+-1σ μ+-1.96σ
μ+-2σ μ+-2.58σ
X (n)
(1)
样本方差（sample variance）:S 2 = 1 n1
n
(X
i=1
2
iX )
样本标准偏差（standard deviation）:S=
S2
9
SPC的统计理论基础
正态分布的特性和应用
质量管理中最常遇到的连续分布是正态分布，能描述 很多质量特性X随机取值的统计规律性，正态分布的图 形及概率密度函数为：
包括什么? (物料,机器)
(三)
包括谁? (能力/技能/培训)
(四)
输入 (六) 需优质产品
过程 (一) 运作过程
输出 (七) 优质产品
怎样? (方法/步骤/技巧)
(二)
包括什么关键准则? (量度/评估)
(五)
15
SPC的统计理论基础
人们对于过程变差有以下认识： 一个过程内有许多波动源存在； 每个波动源发生是随机的，时隐时现，时大时小，以 不可预测之势影响着过程输出； 消灭波动是不可能的，但减少是可能的； 管理和操作任一过程就是要把波动限制在允许范围 内，超出范围就要设法减少和及时报告；
注： SPC的核心是控制图； SPC可以展示过程变异并发现异常变异，并进而
成为采取预防措施的重要手段。
3
质量管理发展历程
19世纪末—20世纪30年代 质量检验阶段
美国以泰勒为首的科学管理工作者首次将质量检验作为一种管理 职能从生产中分离出来，建立了专职检验制度。
20世纪40—50年末 统计质量控制阶段
μ+-3σ μ+-4σ
正态分布的概率特征 界限内的概率（%）
50.00 68.26 95.00 95.45 99.00 99.73 99.99
界限外的概率（%） 50.00 31.74 5.00 4.55 1.00 0.27 0.0063
11
SPC的统计理论基础
标准正态分布
为了便于使用，我们把μ=0，σ=1的分布称为标准正态分布 （Standard normal distribution），记为N(0,1),所以，标准正态分布 的密度函数为：
为了进一步认识波动源和减少变差，人们把引起 过程波动的原因分为两类：
第一种为随机变异，由“偶然原因”引起 ，又称“一般原因”； 第二 种为过程中的实际改变，由“特殊原因”引起，又称为 “异常原因”。
16
SPC的统计理论基础
问题1：请举例说明在实际工作中 出现的随机原因和特殊原因？
17
SPC控制图
(1)描述中心位置的统计量：设X,X,…,X是来自总体的一个
样本，则
样本均值（sample mean）: 样本中位数（sample mean）:
X=
1 n
n i=1
Xi
X~=X
n+1 (2 )
X~=
1
X 2
(
n 2
)
+X
(
n 2
+1 )
8
SPC的统计理论基础
样本 (1)描述波动的统计量:
样本极差（sample range）:R=X
n
=1 n
n i=1
Xi
近似服从均值为μ，方差为σ2/n的正态分布。
13
SPC的统计理论基础
问题1：标准正态分布有什么好 处？
问题2：假设总体的方差为σ，我们 从中抽取五个产品为一组的样本25 个，请问样本均值的方差是什么？
14
SPC的统计理论基础
过程 ：通过使用资源和管理，将输入转化为 输出的活动（ISO9001:2000定义）
二项分布；
泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
6
SPC的统计理论基础
常用统计量介绍
总体 研究对象的全体称为总体（Population）；
样本 从总体中抽取一部分个体进行观察，被抽 到的个体组成了总体的一个样本（Sample）。
7
SPC的统计理论基础
样本
样本来自总体，样本中包含了丰富的总体信息，研究样 本的主要方法是构造样本函数，不含未知参数的样本函数 称为统计量（Statistic），统计量的分布称为抽样分布。
第一个分量是过程内部引起的稳定分量（即 偶然波动）；
第二个分量是可查明原因的间断波动（异常 波动）；
休哈特建议用界限作为控制限来管理过程，基于 限的控制图可以把偶然波动和异常波动区分开来。
18
SPC控制图
为了便于纪录质量随时闲波动状况，休哈特建议将 正态分布图逆时针旋转90度，于是就形成了控制图。
日本名古屋大学在1984年调查115家日本企业，发现每个 企业平均使用137张控制图。
5
SPC的统计理论基础
常用概率分布简介
连续型分布：
正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又
没有一个因素起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布：
二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从
TS16949：2009-SPC统计过程 控制培训教材（第二版）
1
课程内容
SPC定义
质量管理的发展历程
SPC统计理论基础 常用分布简介 正态分布 中心极限定理 过程变差
SPC控制图 计量型控制图 计数型控制图
成功推行SPC 过程能力分析
过程能力计算及评价 过程能力改进
2
SPC的定义
SPC既统计过程控制，是将一个过程定期 收集的样本数据按顺序点绘制而成的一种图 示技术。
美国贝尔实验室学术负责人休哈特博士通过对西方电气公司所制造 的产品变异或波动的关注的研究，提出统计过程控制理论（SPC）, 并在1924年首创过程控制的工具——控制图。
4
SPC在现代企业质量管理体系中的应用
SPC是过程控制的重要手段； SPC已经成为汽车行业质量管理体系的必须要求； SPC也是六西格玛改善项目中的必备工具。
ϕ(x)=
1
2π
e x2/ 2
,x
(
,+ )
SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均 值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有
(1 )X 1 +X 2 +...+X
n
n=
Xi
i=1
近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X = X 1 +X 2 +...+X n
p(x)=
1
e −(x−μ)Hale Waihona Puke Baidu/ 2σ
σ 2π
2 ,x ( ,+ )
10
SPC的统计理论基础
正态分布的特性和应用
过程关键质量特性X常常呈正态分布N(μ,σ2),其中μ为均值，σ
为标准偏差，在μ与σ已知时，正态分布的概率特征如下：
界限μ+-kσ μ+-0.67σ
μ+-1σ μ+-1.96σ
μ+-2σ μ+-2.58σ
X (n)
(1)
样本方差（sample variance）:S 2 = 1 n1
n
(X
i=1
2
iX )
样本标准偏差（standard deviation）:S=
S2
9
SPC的统计理论基础
正态分布的特性和应用
质量管理中最常遇到的连续分布是正态分布，能描述 很多质量特性X随机取值的统计规律性，正态分布的图 形及概率密度函数为：
包括什么? (物料,机器)
(三)
包括谁? (能力/技能/培训)
(四)
输入 (六) 需优质产品
过程 (一) 运作过程
输出 (七) 优质产品
怎样? (方法/步骤/技巧)
(二)
包括什么关键准则? (量度/评估)
(五)
15
SPC的统计理论基础
人们对于过程变差有以下认识： 一个过程内有许多波动源存在； 每个波动源发生是随机的，时隐时现，时大时小，以 不可预测之势影响着过程输出； 消灭波动是不可能的，但减少是可能的； 管理和操作任一过程就是要把波动限制在允许范围 内，超出范围就要设法减少和及时报告；
注： SPC的核心是控制图； SPC可以展示过程变异并发现异常变异，并进而
成为采取预防措施的重要手段。
3
质量管理发展历程
19世纪末—20世纪30年代 质量检验阶段
美国以泰勒为首的科学管理工作者首次将质量检验作为一种管理 职能从生产中分离出来，建立了专职检验制度。
20世纪40—50年末 统计质量控制阶段
μ+-3σ μ+-4σ
正态分布的概率特征 界限内的概率（%）
50.00 68.26 95.00 95.45 99.00 99.73 99.99
界限外的概率（%） 50.00 31.74 5.00 4.55 1.00 0.27 0.0063
11
SPC的统计理论基础
标准正态分布
为了便于使用，我们把μ=0，σ=1的分布称为标准正态分布 （Standard normal distribution），记为N(0,1),所以，标准正态分布 的密度函数为：
为了进一步认识波动源和减少变差，人们把引起 过程波动的原因分为两类：
第一种为随机变异，由“偶然原因”引起 ，又称“一般原因”； 第二 种为过程中的实际改变，由“特殊原因”引起，又称为 “异常原因”。
16
SPC的统计理论基础
问题1：请举例说明在实际工作中 出现的随机原因和特殊原因？
17
SPC控制图
(1)描述中心位置的统计量：设X,X,…,X是来自总体的一个
样本，则
样本均值（sample mean）: 样本中位数（sample mean）:
X=
1 n
n i=1
Xi
X~=X
n+1 (2 )
X~=
1
X 2
(
n 2
)
+X
(
n 2
+1 )
8
SPC的统计理论基础
样本 (1)描述波动的统计量:
样本极差（sample range）:R=X
n
=1 n
n i=1
Xi
近似服从均值为μ，方差为σ2/n的正态分布。
13
SPC的统计理论基础
问题1：标准正态分布有什么好 处？
问题2：假设总体的方差为σ，我们 从中抽取五个产品为一组的样本25 个，请问样本均值的方差是什么？
14
SPC的统计理论基础
过程 ：通过使用资源和管理，将输入转化为 输出的活动（ISO9001:2000定义）
二项分布；
泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
6
SPC的统计理论基础
常用统计量介绍
总体 研究对象的全体称为总体（Population）；
样本 从总体中抽取一部分个体进行观察，被抽 到的个体组成了总体的一个样本（Sample）。
7
SPC的统计理论基础
样本
样本来自总体，样本中包含了丰富的总体信息，研究样 本的主要方法是构造样本函数，不含未知参数的样本函数 称为统计量（Statistic），统计量的分布称为抽样分布。