第一章节重新认识SPC
在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法的：容主要有：过程的概念；过程变差；
过程能力分析；
计量型控制图（X—R图，X—S图等）；
计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；
第二章节SPC应用的基础
●质量数据
1．数据的特点：①波动性；
②规律性；
2．质量特性：反映产品特定性质之容；
（如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等）
3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据；
（如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”）
4．数据分类：
①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据）
②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）
●数据参数
1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。
2．频数：同一记录中同一数据出现的数据。
公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。
3．平均数：所有数据的和与总数和商。
4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。
6．标准方差：
●数据的分层
1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一
生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法；
2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
3.分层方法：
①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；
②机床设备：按机器分，按工夹刀具分；
③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分
④加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；
⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；
⑥环境：按气象情况分，按室环境分，按电场、磁场影响分；
⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。
4.两点原则：
①分层要结合生产实际情况进行，目的不同，分层的方法和粗细程度不同。
②分层要合理，要按相同的层次进行组合分层，以便使问题暴露的更清楚。
2.2频数分布表
作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的一个长度尺寸的测量值（mm）共100个，测量单位为0.01mm
组距和组数可按下列步骤求出:
①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.
最大值为42.44,最小值为42.27
②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.
极差=42.44-42.27=0.17mm
已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.
0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为
3)
③将取整值对照下表即可确定组数,这时取整值对应的测量单位倍数的数值即为组距
数据为100,取组数为9是合理的,即组距为0.02
④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。这样就确定了第一组的下界,然后依次加上组距,直至确定它包括最大值的未一组的上界为止。
3
4
5
6
7
8
9
42.305~42.325
42.325~42.345
42.345~42.365
42.365~42.385
42.385~42.405
42.405~42.425
42.425~42.445
42.315
42.335
42.355
42.375
42.395
42.415
42.435
18
22
27
14
6
2
1 合计100
2.3直方图
用横坐标标注质量特性的测量值的分组值,纵坐标标注频数值,各组的频数用直方柱的高度表示,这样就作出了直方图;
直方图不能清楚地表明每个产品的状况.但可以非常清楚地刻画出整批产品的情况,并直观地表示出数据分布的中心位置及分散幅度的大小.
直方图的分布状态由于直方图并不十分精确,而且通过直方图所要了解的不是所取数值本身的分布,而是所取数据所代表的生产过程的分布.所以应从整个直方图的大体形状着眼.首先观察总体分布的状态,判别是属于正常型还是异常型.如属于异常型,还要进一步判别它属于哪种异常,以便分析原因采取处理措施。
2.4排列图(pareto)
作用:寻找主要问题或影响质量的主要原因. 计算表:
分析原则:关键的少数,次要的多数:
A
主要
或关键问题
累计在0～80%左右
B 次要问题累计在80～95%左右
C 更次要问题累计在95～100%左右
2.5因果图(鱼刺图,特征要因图)
a.作用:用来分析影响产品质量各种原因的一种有效的方法;
b.图形:
2.6调查表
调查表就是一种很好的收集数据的方法.它的特点:
a).规格统一,使用简单方便;b)自行整理数据,提高效率;c)填表过程中的差错事后无法发现;
序号存在问题对策负责人备注
1 操作不认真 1.加强劳动纪律
2.及时指出存在的问题
×××
2 温度偏高 1.更换发热管
2.启用辅助冷却系统
×××
第三章节持续改进及统计过程控制
一. 预防与检测
●检测一通过生产来制造产品,通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规的产品;
在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误;
●预防一在第一步就可以避免生产无用的输出,从而避免浪费的更有效的方法;
二. 过程控制
●可以称为一个反馈系统;
过程; 有关性能的信息; 对过程采取措施; 对输出采取措施.
产生输出的供方(人机法料环)与使用输分析过程输出所获得
的与过程实际性能有
关的信息;
对重要的特性(过程或输出)
为避免偏离目标值太远的行
动;
当输出不能满足顾
客的要求时,所进
行的检测并纠正不
三. 变差的普通及特殊原因
一批产品特性之间的差距总是存在的;
过程中有些变差造成短期的.零件间的差异;
有些变差的原因仅经过较长的时期后对输出造成影响;
虽然位于公差围的是可接受的,但在管理任何一个过程减少变差时,都必须追究造成变差的原因;
变差原因分为普通原因和特殊原因两大类;
五. 过程控制和过程能力
?过程在统计控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因;
?一个可接收的过程必须是处于受统计控制状态的且其固有变差(能力)必须小于图
纸的公差;
?过程能力由造成变差的普通原因来确定,通常代表过程本身的最佳性能,在处于统
计控制状态下的运行过程,数据收集到后就能证明过程能力,而不考虑规相对于过程分布的位置和/或宽度的状态如何;
?然而,外部的顾问更关心过程的输出以及与他们的要求(定义为规)的关系如何,而
不考虑过程的变差如何;
满足要求控制受控控制不受控
可接收1类(理想)
过程受统计控制;
有能力满足要求;
3类(有条件接收)
过程符合要求,可接受;
不是受控过程,需要识别变差的特
殊原因并消除它;
不可接收
2类(常见)
过程符合要求,可接受;
是受控过程,普通原因造成的
过大的变差必须消除它;
4类(不易接收)
过程符合要求,不可接受;
不是受控过程,必须减少变差的特
殊原因和普通原因;`
有可能情况有可能的要求
顾客对规要求之的变差不敏感;
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;
特别原因已被识别,其记录表明具有一致性和可预见性; 该过程是成熟的;
允许存在的特殊原因在已知一段时间表现出产生稳定的后果;
过程控制计划有效运行,可确保所有的过程输出符合规并能防止出别的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的其它原因;
短期能力长期能力
以从一个操作循环中获取的测量为基础的; 这些数据用控制图分析后判定过程为统计控制状态,且没有发现特殊原因; 通过很长一段时间所进行的测量应在足够长的时间收集数据;
这些数据用控制图分析后判定过程为统计控制状态,且没有发现特殊原因;
通常用于首批产品;
用来验证一个新的或经过修改的过程的实际性能是否符合工程参数; 用来描述一个过程在很长一个时间包括很多可能变差原因出现后能否满足顾客的要求的能力;
六.过程改进循环及过程控制
1.分析过程
本过程应做些什么?
会出现什么错误?
一-本过程会有那些变化?
---我们已经知道本过程的什么变差?
---哪些参数受变差的影响大?
本过程正在做什么?
---本过程是否在生产废品或需要返工的产品?
---本过程的生产的产品是否处于统计控制状态下?
---本过程是否有能力?
---本过程是否可靠?
达到统计控制状态?
确定能力;
2.维护过程
监查过程性能;
查找变差的特殊原因并采取措施;
3.改进过程
改变过程从而更好地理解普通原因变差;
减少普通原因变差;
当新的过程参数确定后这种循环便回转到分析过程;
由于进行了某些改变,应重新确定过程稳定性;
过程便不断围绕过程改进循环运转;
第四章节工序能力分析
一. 工序能力
●工序能力是处于稳定生产状态下的实际加工能力。
●所谓处于稳定生产状态下的工序是:
a)原材料或上一道工序半成品按照标准要求供应;
b)本工序按作业标准实施并应在影响工序质量各主要因素
无异常的条件下进行;
c)工序完成后,产品检测按标准要求进行。
●在非稳定生产状态下的工序所测得的工序能力是没有任何意
义的。
●工序能力的测定一般是在下进行的。
●工序满足产品质量要求的能力主要表现在以下两个方面:
a)产品质量是否稳定;
b)产品质量精度是否足够。
●在稳定生产状态下影响工序能力的偶然因素的总合结果近似地
服从正态分布,为了便于工序能力的量化,可以3σ原则来确定其分布围。当分布围取为μ±3σ时,产品质量合格的概率可达
99.7%,接近于1。
●以土3σ,即6σ为标准来衡量工序的能力是具有足够的精确度
和良好的经济性的。于是,取工序能力为6σ。
●生产过程中,主要影响工序能力的有以下一些因素:
a)该工序所使用的设备、工装、辅具、刀具、量具等的适用
性、精度和可靠性等;
b)该工序使用的原材料或半成品的合理性和适应性等;
c)该工序选择的工艺方法、工艺规及操作程序等的正确性和
严格性等;
d)该工序的操作人员、辅助人员的思想状况和技术水平等;
e)该工序所处环境的恰当性等。
二.工序能力指数
因为工序能力的定义仅是一个变化围的描述,为了了解其与标准之间的偏差关系,对工序能力常用一个指数来表示其大小,这就是工序能力指数;它是既定的规格标准与工序能力(产品数量特性的分布围6σ)的比值,记为Cp;
双侧公差单侧上限公差单侧下限公差
计量值
C P=(Tu-Tl)/(6S)C P=(Tu-X)/(3S)C P=(X-Tl)/(3S)
计件值
C P=(Qu-Q)/(3S)
计点值
C P=(Cu-C)/(3S)
三.修正工序能力指数
当质量标准规格值的中心值Td=(Tu+Tl)/2与分布中心X 不致时,需用CPK 来计算工序能力
Tu-Tl (Tu-Tl)-2| Td-X |
C PK =(1-K)--------- = ----------------
6S 6S ● 单侧公差情况下,C PK =C P
工序能力指数 等级
工序能力评价
提高工序能力的途径
Cp ＞1.67 特级 工序能力过高
1.减少偏移量,尽量做到分布中心与标准中心重合.
2.缩小分散程度,使6σ减小.具体有:
2.1改进生产工艺; 2.2改良生产设备; 2.3定期维护保养设备; 2.4做好环境保护; 2.5搞好现场控制; 2.6开展QC 活动;
2.7加强培训,增强质量意识;
3.修定标准.
1.33＜Cp ＜1.67
一级 工序能力充足
1.00＜Cp ＜1.33
二级 工序能力尚可
0.67＜Cp ＜1.00 三级 工序能力不充足
Cp ＜0.67
四级 工序能力太低
第五章节控制图---过程控制的工具
一. 控制图的概述
● 经验表明:当出现变差的特殊原因时,控制图能有效地引起人们注意,它们在系统或
过程改进要求减少普通原因变差时控制图能反映其大小; ● 控制限是解释用于统计控制数据的基础;
● 当过程处于统计控制状态,控制限可用来解释过程能力;
● 控制限并不是规限或目标,而是基于过程的自然变化性和抽样计划:
● 如果一个过程处于稳态且控制限计算正确,过程错误地产生超出控制的机会是相同
的,与控制间的距离无关;
●一旦经过合适的计算,并且如果过程中普通原因变差不发生改变,则控制限就是合理
的;
●出现偏差的特殊原因的信号不需要重新计算控制限;
●用于长期分析的控制图,最好是尽可能少重新计算控制限,但需要根据过程本身情况
来决定;
●摩托罗拉公司流行的一段话:
●如果你无法以量化的数据来表达你所了解的事,那就表示你不是真正的了解它;
如果你对它不是很很了解,你就无法控制它;
如果无法控制它那只有靠运气了;
二. 控制图的益处
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,可预测地保持下去;
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:
区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南;
三. 控制图的种类及界限值计算公式
控制图通用三线计算公式为: UCL=X平均数+3S
CL=X平均数
UCL=X平均数-3S 四. 控制图的选择流程图
分析用控制图控制用控制图
1.连续25点中没能一点在限外;
连续35点中最多一点在限外
连续100点中最多有二点在限外
2.点在控制限随机波动,无明显的规则或顺序性;
3.多数点在中心线附近,少数点在控制线的附近; 1)点落在控制线(或界限上);
2)点在控制限随机波动,无明显的规则或顺
序性;
3)多数点在中心线附近,少数点在控制线的
附近;
六. 控制图的分析与判定
控制图异常现象的分析
异常现象引起因素
1)有点或数点超出控制限测量系统有变化(测量人员调整量具更换);
对R图超出点在UCL上方,表示波动增加;
超出点在UCL下方,表示过程变好;
对X图可能是孤立的事件或局部因素引起.
异常现象引起因素
2)连续7点或7点以上在中心线的同一侧,
说明有特殊波动源存在,7点连续在一侧的
概率为:(1/2)7=0.0078;
测量系统有变化（量具飘浮，偏差）；
对R图连续7点在中心线上侧，表明有较大
的散布，可能是过程输入有变化（设备故障，
夹具松动，原料不均匀）；
连续7点在中心线下侧，散布减少，要及时
研究生产条件，供以后使用和过程改善，也
可能测量系统有问题，掩盖了真实的变化；
对X图，过程均值有位移，可能是变速，高
调整所致，也可能是环境变化所致；
异常现象引起因素
3）连续7点呈上升或下降趋势测量系统有变化；
对R图：7点上升散布逐渐增大，可能是过程输入有变
化；7点下降散布逐渐减少，要及时总结，改善过程；
对X过程均值在逐渐增或减，愈来愈偏离中心线，可能
是设备老化，刀具磨损等问题，应及时调整或更换；
异常现象引起因素
4）点出现在控制限附近
将上下控制限先分为三等分为A、B、C ，
连续3点中有2点在A上或A下；
连续5点中有4点在A上B下或A下B
上；
明显多于2/3点在C（如有90%的点在C
每个样本中有两个或多个不同过程测量值；
数量不真实；
测量过程分辨力不足；
当点子比较集中时，如果测量系统的分辨力
足够，则说明此过程得到改是，应查明原因，
并保持之。
中）；
明显少于2/3点在C（如25点中有40%
的点在C中）；
异常现象引起因素
5）点的排列显示周期性变动存在周期性变动的因素，应查找并加以处
理；
七. 控制图的分析与实施步骤
八．分析用控制图与过程用控制图
第六章节 SPC应用的若干实际问题
一. SPC认识误区及重要观点
1.SPC不仅是品质部门的事,SPC需要各相关部门的支持:
SPC是对生产过程的实时控制,所以取样数据采集,描图等工作一般需要现场的生产人员负责执行与参与,出现异常又需要现场生产人员及时处理。
控制图的分析和对策是产品层面和技术层面的品质控制。要分析变差的在原因,需要技术工程部门和设备管理方面的人员参与。
2.SPC主要是发现问题的工具,而不是解决问题的工具
通过控制图可以及时发现过程的异常,可以分析过程的变差,但是它不能告诉你应采取什么措施去消除,这些异常和变差,这时必须结合品质管理的其他工具,如排列图,因果图,FMEA等,并使用专业的技术知识解决问题。质量管理大师朱兰称之为"知识积累,然后实现品质突破"
3.SPC要纳入整个品质体系
SPC的实施应与品质管理整体协调一致,应在品质体系(如IS09000体系或TQM 模式)加予定位。利用IS09000(或TQM)的体系机制维持SPC运行,具体方法是:
A.一些成熟的SPC方案,应制定成底三级文件(WI);
B.控制图的数据取样,计算描述,分析应在过程控制,IPQC的相关程序和工作
文件中规定;
C.SPC的分析对策应纳入IS09000纠正预防措施。
D.SPC的整体规划要体现在4.20统计技术中。
4.急功近利和形式注意是SPC的大敌
实施SPC关键要持之以恒,不要期望SPC能在几天大见效果。
5.有管理图就是在推动SPC
这管理图是否有意义?
它所管制的参数真的对产品品质有举足轻重的影响吗?
管制界限订的有意义吗?
这管制图是否受到应有的重视?是否己照规定执行追踪与研判?
这些问题经过推敲之后才能帮助我们对SPC作更深入的了解
6.有了可控制的制程参数就是SPC
制程参数的确是SPC的焦点,但是我们应深入探究一
为什么挑出了这些制程参数?
这些制程参数的控制条件是如何决定的?
这些制程参数与成品品质问有因果关系可循吗?
二. 控制图的认识误区
1.控制图应用到什么程度?
问题:"根据为一个单一的质量特性而建立和维持一单一的控制图所需要的人力和费用,在一个具有许多零件和众多工序的工厂中,控制图究竟能够应用到什么程度?"
这个问题可以简单地回答:"控制图只有在经济上需要而实际上可能是才予以应用。"只有对重要的质量特性才宜于设立控制图。只有在顾客对质量的满意和成本这两方面都直接接受工序的明显影响,才宜于在这一工序设立控制图。控制于只不过是许多质量控制工具的一种:试图不分青红皂白地把控制图说成是一种"功能齐全"的质量控制大纲的说法,显然是不妥的。
2.用好控制图的心理作用可能大于技术作用,特别是应用百分率控制图时;
在对百分率控制界限是否满足经济要求作出初步判断时,管理当局在质量控制人员的协助下可能会选择该工序的既定控制界限目标作为标准。按照管理人员和质量控制人员的经验,这些控制界限是可以达到的:除非出现强有力的相反的证据,否则这些界限总是会被批准的。
这种做法(连同正确的判断)往往非常成功。在人际关系因素比技术因素更重要的许多工作中,以及仅仅是选择控制界限为目标就可以产生质量改进的心理效果的场合,这种成功尤为显著。
象这样的做式创立工厂用的控制图体系的完全合理的组成部分,经验证明,归根结底,如果工厂控制图手段的支持者们能全力以赴去宣扬控制图的基本概念和观点,而非只是企图去大力推行控制图专门技术或格式,那么他们将获得巨大的成功。
3.实施控制图监控时,要考虑测量系统的变差带来的控制图判断上的风险;
4.一旦过程的因素发生变化,或经过一个较长的周期后,要重新分析过程,计算控制图界限;
5.不要过分人为地去解释控制图上的数据,以免造成过度调整;
三. SPC实施经验介绍
第一章节重新认识SPC 在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法的：内容主要有：过程的概念；过程变差； 过程能力分析； 计量型控制图（X—R图，X—S图等）； 计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；
第二章节SPC应用的基础 ．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。 累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前 数据的分层 1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一 生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法； 2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
2.2频数分布表 作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。 例：某零件的一个长度尺寸的测量值（mm ）共100个，测量单位为0.01mm ①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据. 最大值为42.44,最小值为42.27 ②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数. 极差 =42.44-42.27=0.17mm 已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差0.17mm. 0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3) 数据为④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。这样就确定了第一组的下界,然后依次加上组距,直至确定它包括最大值的未一组的上界为止。
SPC培训心得 SPC好多年前就开始说这个名词了，但说使用除了外审的时候向审核老师提供检查外，目前公司还没有真的运用起来。外审提供给审核老师的资料就是一两个人做的，大家平时接触SPC的机会确实不多。但并不是说SPC就真的没用，作为TS16949的五大工具之一，世界上各国家的各种企业都在使用。只能说目前公司可能还没达到这样的管理水平。公司组织SPC的学习为我们将来工作中使用SPC做了前期的铺垫。 SPC统计过程控制，利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异，是对过程进行控制和持续改进的工具。通过对统计数据的分析、维护、改进，按PDCA的过程计划、实施、研究、措施的方式不断改善产品质量达到产品质量受控的目的。通过对SPC的运用可以降低品质变异，及时发现问题，在问题发生前提前预知的目的。SPC需要大量的统计数据，数据可分为计量型数据“可以连续取值，也称连续型数据。如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等；和计数型数据：不可以连续取值，也称离散型数据（计数型）。如：废品的件数、缺陷数。SPC统计后主要以控制图的形式体现，按数据类型的不同，如果是计量型数据就采用了-R图，如果收集的数据为计数型数据侧采用P图来表示。不管采用-R图或是P图，其中的计算过程较复杂，在设计给出的上规格界限：USL；下规格界限：LSL后作为生产控制还需要计算出上控制界限(UCL) 、下控制界限(LCL) ，最终计算出CPK值。如CPK>1.33我们认为过程稳定，可转入控制用图。除了看数据外图型的直观性也充分体现，如果数据是连续7点上升或下降，也需要及时找出发生的原因及时纠正。 分析用控制图是根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。控制用控制图是经过分析用控制图分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。 SPC中最重要的就是合理使用控制图，能供操作者使用以对过程进行持续的控制，有助于过程表现一致并可预测，使过程达到更高的质量、更低的单位成本、更高的有效能力。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的尺寸总是有差异，这种
SPC培训考试 部门：姓名：分数： 一﹑填空题﹕(每空0.5分﹐共25分) 1.SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称,即统计过程控制，也称为统计制程管制。 2.CL表示_管制中心限_； UCL表示_上控制界限__ ； LCL表示下控制界限。 3.Ca表示__准确度__ ；Cp表示__精密度_ ；CPK表示制程能力。 4.PPM是指制程中所产生之百万分之不良数﹐DPM是指制程中所产生之百万分之缺点 数。Defect Per Million pcs 卖出的产品中发生故障的百万分比 5.品管七大手法分别是查检表﹑柏拉图﹑特性要因图﹑散布图﹑管制图﹑ ﹑直方图﹑层别法。 6.实施SPC能够帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制。 7.控制图的基本类型按数据类型分为计量值控制图和计数值控制图。 8.直方图是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。 9.如过程历史数据计算的AVERAGE=5, σ =0.2, 过程目标值=5.1,则LCL是 4.4 ，CL是 5.0 ，UCL 是 5.6 。 10.使用控制图,对数据进行分组的基本原则是组内变异小、组间变异大。 11.一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有 6210 次 误差。如果企业不断追求品质改进，达到 6 西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。 12.计算CP,CPK时数据量不得少于 25组。 13.影响过程的主要因素有人、机、料、法、环、测。 14.对于普通原因的波动通常需要采取系统措施。 15.日常工作中，將 X-Bar 控制图与 R控制图联合使用，较为方便有效。 16.当过程处于受控状态时，过程只受普通因素的影响，过程特性的波动具有统计规律性。当过程处 于失控状态时，过程受到特殊因素的影响；波动偏离原来的规律。 17.日常生产和服务中常见的波动分布有正态分布、二项分布、泊松分布。 18.若直方图符合正态分布，说明过程处于稳定受控状态。 19.若直方图出现孤岛型、偏向型等非正态分布，说明过程中有异常因素作用，应查明原因。 20.当X-MR图中有连续9个点落在中心线同一侧时，说明过程处于失控状态。 21.当控制图中有连续14点交替升降时，说明过程处于失控状态。 22.当控制图中有连续6点上升或下降时，说明过程处于失控状态。 23.“σ”指标准差，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。 24.在“3σ”原则下，控制点落在μ-3σ到μ+3σ之间的概率是 99.73% 。 25.SPC执行成功的最重要条件是 Action ，即针对变差的特殊原因和普通原因分别采取措施。二﹑选择题﹕(每题1分﹐共15分)
统计过程控制（S P C） 培训资料
一、什么叫SPC SPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 二、什么情况下要做SPC 1.客户要求的关键特性 2.内部确定的关键特性 三、做SPC的前提 1.过程数据易于采集 2.过程处于受控状态 四、SPC的理论知识 变差 1.变差的概念 没有两件产品或特性是完全相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在。例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。 2.变差的普通原因及特殊原因 普通原因变差是一直在过程中出现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程只有此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。 ---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。 ---此类变差是必然存在的，只能改善或降低，不能完全被消除。 特殊原因变差是由异常或外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或不受控的。 ---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。 ---此类变差是可以被消除的 正态分布 一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。正态分布的两个参数：平均值U和标准差 ，当一组测量数据服从正态分布时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的只有0.27%（如图一：正态分布图）。
第一章节重新认识SPC 内容主要有：过程的概念；过程变差； 过程能力分析；
计量型控制图（X—R图，X—S图等）； 计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）； 第二章节SPC应用的基础 ●质量数据 1．数据的特点：①波动性； ②规律性； 2．质量特性：反映产品特定性质之内容； （如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等） 3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据； （如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”） 4．数据分类： ①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据） ②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据） ●数据参数 1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。 2．频数：同一记录中同一数据出现的数据。 公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。 3．平均数：所有数据的和与总数和商。 4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。 5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。 标准方差： 6． ●数据的分层 1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一 生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法； 2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。 3.分层方法： ①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分； ②机床设备：按机器分，按工夹刀具分； ③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分 ④加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分； ⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分； ⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分； ⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。 4.两点原则：
品質管理教育訓練系列教材 統計制程管制(SPC) xx 企業管理有限公司 TEL: 地址: 東莞市長安鎮長盛西路蓮花苑5幢602室 G X 統計製程管制(SPC) GX
目錄 1.統計製程管制概論……………………………………………P1-P3 2.機遇性及可歸屬之品質變異…………………………………P3-P4 3.管制圖之基本原理……………………………………………P4-P13 4.計數值管制圖…………………………………………………P14-P28 5.計量值管制圖…………………………………………………P29-P39
一、統計制程管制概論 統計制程管制( statistical process control , 簡稱ｓｐｃ) 是利用抽樣樣本資料(樣本統計量),來監視制程之狀態,在必要時採取調整制程參數之行動,以降低產品品質特性之變異性。統計制程管制為預防性之品質管制手段,強調第一次就做對(do it right the first time )。品管界有一句名言: [品質是製造(build in ) 出來的,而非檢驗出來的( inspected out )。這句話說明制程之管制比事後之檢驗，更能提升產品品質。統計制程管制可以用圖４－１之回饋系統來說明。一個制程之輸入包含原料、機器、方法、工具、操作員和周圍環境因素，其輸出為產品。產品之好與壞是由其品質特性來決定。統計制程管制之第一項工作為收集產品品質特性資料。統計制程管制之第二項工作為評估、分析品質特性資料。在統計制程管制中，我們通常是以一個統計模式來做為判斷制程是否為正常的決策基準。目前最常用的工具為依據統計原理發展出來的管制圖（control charts）。當決策系統判斷制程不穩定時，接下來的工作是探討造成制程異常的原因，此階段之工作稱為診斷（diagnosis）。當找出造成制程不穩定之原因後，我們必須規劃一些改善的措施，以使得相同之問題不再發生。回饋管制系統之最後一個步驟是依據規則之改善措施，調整制程之可控制因素。上述步驟需重復進行，以持續改善制程。 操 原作方 料員法 設環工 備境具 因 素 圖１統計制程管制 xxxxxxxxxxxxxxx有限公司 制程 觀測值 評估實施 決策診斷