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SPC统计过程控制及正态分布ppt

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SPC统计过程控制教材ppt(37张)

SPC统计过程控制教材ppt(37张)
– 5、确定各组的频数 – 6、作直方图 – 7、对直方图的观察: 特点， 中间高、两头低、左右对称
7
SPC
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
线，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
11
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
SPC
• (4)、使用控制图应考虑的问题
– a、控制图用于何处？ – b、如何选择控制对象？ – c、怎样选择控制图？ – d、如何分析控制图？ – e、点出界或违反其他准则的处理。 – f、控制图的重新制定。 – g、控制图的保管问题。
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
– 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
– 2、确定组数 k n
– 3、确定组距 h=（最大值最小值）/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
2
SPC
3、为什么要学习SPC（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
3
SPC
4、开展SPC工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；

spc统计过程控制ppt课件

spc统计过程控制ppt课件
但是。。。被送进了医院。
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后，测量每个产品的长度，
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，都是对 “昨天”情况的分析和解释，可以用在“救火”和解决问题，
但若想实现过程控制，则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制（ＳＰＣ）就是： 应用统计的方法，对生产／服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中，对过程进行监控，当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警，对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下：
1. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
2. 选用合适的控制图种类；
3. 确定样本容量和抽样间隔； 4. 收集并记录至少20～ 25组样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5. 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差/样本标准差等； 6. 计算各统计量的控制界限； 7. 画控制图并标出各样本的统计量，
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x －R
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效 果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。

SPC统计过程控制PPT课件

SPC统计过程控制PPT课件

50
控制图的观察分析
作控制图的目的是为了使生产过程或工作过 程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影 响, 产品质量特性的分布基本上不随时间而 变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常 状态.
控制状态的标准可归纳为二条:
第一条, 控制图上点不超过控制界限; 第二条, 控制图上点的排列分布没有缺陷.
28
控制图—过程控制的工具
上控制限 中线
下控制限
1.收集：收集数据并画在图上
步 2.控制：根据过程数据计算试验控制限；识别变差的特殊原因 并采取措施
骤
3.分析及改进：确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进 过程
29
控制图种类(以数据性质分)
计量型控制图
平均数与极差控制图(
31
计量型控制图
计量型控制图的使用说明 A、计量数据 B、计量型控制图的基础 C、SPC的抽样原则
32
五、计量型控制图的制作步骤 和判定原则
33
建立控制图的四步骤
A收集数据 B计算控制限 C过程控制解释 D过程能力解释
34
建立X-R图的步骤A
子组大小
A1选择子组大小、频率和数据
子组频率
Ａ 阶
38
建立X-R图的步骤B
Ｂ B1计算平均极差及过程平均值 计 算 控 B2计算控制限 制 限
B3在控制图上作出平均值和 极差控制限的控制线
39
X R管制圖
平均值管制圖
平均值管制圖
x x1 x2 x3 ..... xk k
全距管制圖 R R1 R 2 ..... R k
k
CL X X

统计过程控制(SPC)(PPT58页)

统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 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 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明

正态分布及SPC相关知识(PPT)

正态分布及SPC相关知识(PPT)

2021/4/1510/2000
18
3σ 原理
未考虑偏移的正态分布
99.9999998% 99.99943% 99.9937% 99.73% 95.45% 68.27%
6 5σ 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6
2021/4/1510/2000
19
为何6σ相当于3.4PPM?
x 2 ~N(0,1)
0.3
2021/4/1510/2000
14
不合格品率的计算(实例1)
1>设 x~ N(10, 22) 和 x~ N(2, 0.32), 概率
P(8<x<14)和P(1.7<x<2.6)各为多少?
解:经标准化变换后可得
P(8<x<14)=
(14 10) (8 10) (2) (1)
而上侧的不各格率分别为:
pU P(X u 4.5 ) 1 (4.5) 3.4 ppm
2021/4/1510/2000
21
控制图原理
通常控制图是根据“3 σ”原理确定控制界限,
即:
中心线 ：
CL=μ
上控制界限： UCL=μ+3σ
下控制界限： LCL=μ-3σ
2021/4/1510/2000
2
2
=0.9773-(1-0.8413)=0.8185
P(1.7<x<2.6)=( 2.06.3
2)
(1.7 2
2
)
(2)
(1)
=0.9773-(1-0.8413)=0.8185
为标准正态分布函数
2021/4/1510/2000
如何计算落在规格线外的不合格品率???
15

SPC统计过程控制173页PPT培训教材

SPC统计过程控制173页PPT培训教材
管理层授权并支持问题调 查和过程改进
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
15
YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
27
计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
23
变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
5
引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.

正态分布及SPC相关知识(PPT)

6 5σ 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6
2020/7/110/2000
7
制程能力指数Ca
制程能力指数Ca或ｋ(准确 度；Accuracy)： 表示制程 特性中心位置的偏移程度， 值等于零，即不偏移。值越 大偏移越大，越小偏移越小 。
Ca值愈小，品质愈佳。依 Ca值大小可分为四级
2020/7/110/2000
μ
x
N（μ，σ2）
2
σ不同(标准差 )
2020/7/110/2000
3
正态分布的特征
μ1 μ2
a> σ相同, u不同
μ
a> σ不同, u相同
最常见
2020/7/110/2000
u1 u2
a> σ不同, u不同
4
标准正态分布
当μ=0，σ=1时正态分布称为标准正态分布
1.67≦Cp
(0.6ppm以下)
10
有充分的制程能力 可以考虑简化管理
不合格品率的计算
若需计算分布的不合格品率, 则首先需要 利用分布的标准化变量, 即用正态变量减去自 己的均值后再除以自己的标准差
1>若x~ N(10, 22),通过标准化变换u=
x 10
2 ~N(0,1)
2>若x~ N(2, 0.32),通过标准化变换u=
Ｃa =
x-T0 T 2
制程能力指数Ca
等級
Ca或K 值
A
0≦ K ≦ 12.5%
判断基准 保持目前状态
B
12.5% ≦ K ≦ 25%
改进为A级
C
25% ≦ K ≦ 50%
需要改善，立即
检讨改善
D
50% ≦ K

统计过程控制SPC培训教材ppt课件

方 法
材 料
人 员
机 器
中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
如何做
小要因
*
6. 直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料， 解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
SL=130
Sμ=160
20 15 10 5
*
7. 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
*
铸造车间产品生产废品统计表
*
5. 特性要因分析图（Characteristic Diagram ；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果 （特性）与原因之间的关系图表。 5.1 因果图（Cause-and-Effect Diagram）：一种用于解决单个问题的简 单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源， 也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。 A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原 因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材 料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环 境（Environment）等五大类加以分析及应用的。

SPC统计过程控制培训课件(PPT 80张)


宇宙万物及工业产品大都呈常态分配 变异的原因可分为偶因及异因
偶因属管理系统的范围
例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配


预防与检测
人 机 法 环 測量 測量
原料
PROCESS
Y=f(x1,x2,….)



Y可视为顾客所要求的产品特性。 但是如果在y进行相应的统计控制 品已经制造出来，只是相当于检验 得好不好，时效已晚。 所以要去探究哪些因素会影响y，
X X X

UCL LCL 全距控制图
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点 C2识別并标注特殊原因(极差图) Ｃ 过 程 控 制 解 释
C3重新計算控制界限(极差图)
超出 链 明显 形
C4分析均值图上的数据点
C5识別并标注特殊原因(均值图)
超出 链 明显
控制图的判读

超出控制界限的点：连续25点出现一个或 任何一个控制界限是该点处于失控状态的

对系统采取措施
局部措施、系统措施示意
UCL
组内变异和组间差异说明

不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在
组间变异大的解决方法


此时的异常将在Xbar图中显示出来 一般的责任是在现场人员，可能是 料，没有依照标准作业方法等。 此种问题比较容易解决，85%应由 员就可以处理。
组内变异大的解决方法
层别的说明
复合
使用控制图的注意事项

控制界限的重新计算

为使控制线适应今后的生产过程, 在 最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常 复计算, 以求得切实可行的控制图. 但 经过使用一定时期后, 生产过程有了 加工工艺改变、刀具改变、设备改变

SPC(Statistical Process Control) 统计过程控制培训课件

二.SPC的作用（续）为设备验收提供资料应用SPC统计资料来验证设备能力，保证设备的接受水平提倡一次性将工作做好的精神强调工作质量技术管理人员给生产现场提供良好的服务；生产人员注重提高一次交验合格率。
Statistical Process Control
二.SPC的作用（续）发展企业文化，提高职工素质严谨的工作态度认真负责的精神形成一个有效的分析、解决问题的网络用共同的语言讨论质量问题自我参与和完善的意识
特殊原因
四. 持续改进及统计过程控制概述2.变差的普通原因和特殊原因(续）（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过
每件产品的尺寸与别的都不同
范围但它们形成一个模型，
范围 范围 范围若稳定， 可以描述为一个分布
范围
范围
范围分布可以通过以下因素来加以区分
位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
目标值线
不精密
精密
准确
不准确
• •
••
••••
•
•
•• •
••••
•••
•••
Statistical Process Control
使用控制图的准备1、建立适合于实施的环境a 排除阻碍人员公正的因素b 提供相应的资源c 管理者支持2、定义过程根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响因素。
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名 称
解 释
总 体
又称母体，是指所要研究对象的全体；
样 本
从总体中随机抽取出来的，对它进行测量、分析的一部分个体；
样 品
又称个体，样本中的每一个研究对象；
样本大小
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中心位置
总体参数 样本统计量
X
离散程度
s
2.5. SPC的使用场合
❖ 原则上，SPC应该用于有数量性和持续性的所有工艺过程 ❖ SPC研究的前提是测量系统受控且其变差占过程总变差
的比例很小 ❖ 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，在开发阶段也使用SPC
当μ=0,σ=1时,成为标准正态分布
-
正态分布的特点
1.自然界绝大多数现象都符合正态分布, 如身高,体重,品质特性等 2.随机变量x为连续变量，其定义域为－∞~+∞。 3.有两个拐点，在μ±σ处。 4.为单峰对称分布,呈钟形, 以平均值为中心左右对称。 5.正态分布的形状取决于平均数μ和标准偏差σ。 6.曲线与X轴之间的面积总和等于1。
4.10.3 “c针对防止缺陷发生的直接过程活动，例如，统 计过程控制，---，而不是找出缺陷”
4.20 SPC即一种统计技术
产品和过程确认 APQP 输出要素之一：“初始过程能力研究”
生产件批准要求 PPAP “1.2---并提供支持数据，如控制图。”
2.2. 两种不同的过程控制模型
2.2.1. 过程的定义 ISO9000:2000中“过程”----使用资源将输入转化为输 出的活动的系统
-
正态分布的概率
变量范围 2 3 4 5 6
正态分布概率 0.682689 0.954499 0.997300 0.9993657
0.999999742 0.999999998
2.4.1.2.二项式分布与泊松分 布
• 二项式分布——“0-1”分布
检查产品是否合格
• 泊松分布
随机变量X=c 0
1
标，最终目标是加深对过程的理解，以持续改进 为目的； • 研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念 适用于任何领域，包括行政管理； • 属于系统的问题不要去责难现场人员，要由系统 采取措施（理解什么是“控制不足”）； • 属于局部的问题也不要轻易采取系统措施（理解 什么是“过度控制”）。
2.7.2. 四类过程
• 计数型（离散型） 如： 产品上的缺陷个数 服从的分布：二项式分布、泊松分布
2.4.1.1.正态分布
• 标准正态分布曲线及分布概率
——均值 ——标准差
2 ——方差 3——常用来表示变差的大小
三、常態分配正态分布
➢定义：连续随机变量X具有的概率密度函数
➢ f(x) 1 exp1x2 2 2
输出 检测 容忍浪费
产品质量 一般
反馈模型
过程 预防 避免浪费 稳定
2.3. 两种不同的质量观
2.4. 预备知识——概率
• 随机现象
列举身边的一种随机现象，并说明随机现象的性质
• 概率
NA P(A) =
N
2.4.1. 两类随机变量
• 计量型（连续型） 如：切割槽的深度和宽度 服从的分布：正态分布
受控
顾 意客
满
2.8. 过程能力与能力指数
• 什么是过程能力
• 过程在统计受控状态下的变差大小 • 过程能力是由造成变差的普通原因确定的 • 过程能力通常代表过程本身的最佳性能 • 过程与技术规范无关
• 如何计算过程能力
• 正态分布的情况下，过程能力用分布的 3宽度来表述
• 当计算制程能力之前,必须要考虑：
如果仅存在变差的普通 原因，随着时间的推移， 过程的输出形成一个稳 定的分布并可预测
如果存在变差的特殊原 因，随着时间的推移， 过程的输出不稳定
2.6.2. 两种过程状态
仅存在普通原因的变差 分布是稳定的 过程可预测 过程是统计受控的
存在特殊原因的变差 分布不稳定 过程不可预测 过程是不受控的
2.6.3.两种控制措施
• 制程是否有维持良好“统计控制状态”的能力。
• 是否具有产出符合工程规格零件的制程能力。
• 只有当制程处于“统计控制状态”下,估计制程能力才合理,因为 当制程处于“统计控制状态”下,制程没有特殊原因的变差存在, 此时才可以显示制程真正的变异。
➢－∞＜x＜∞， σ＞0， －∞＜μ＜∞μ
➢则称X时正态分布(Normal Distribution)，
通常以 N,2 表示。
假设X为具有平均值μ和方差 2的正态分布。若X1,… ,Xn 为样本数
为n的随机样本，则样本平均值X 将会符合 N,2n 的分布。
根据中央极限定理可知，即使母体为非正态分布，当样本数n组建 增大时，样本平均数X 也会趋近于正态分布。
2
3
…
出现的概率 p0 p1 p2 p3 … P0+p1+p2+p3+…=1
2.4.2.抽样试验
2.4.2.1. 术语
母体：指某次统计分析中，所研究的对象全体 个体：所研究对象的一个单位 样本：部分个体用于测量 样本容量：样本中所含个体的数目 抽样频率：抽取样本的频次
母体
样本
数据
结论
2.4.2.2.估计正态分布参数
SPC
2. SPC—统计过程控制
2.1. SPC与QS-9000
名称
条款
内容举例
质量策划
4.2.3 “a) 编制质量计划”
持续改进
过程控制 过程检验 和试验 统计技术
4.2.5 4.9
“供方必须制定优先化的措施计划，以持续改进那 些已表明稳定，具有可接受的能力和性能的过程”
“---，确保这些过程在受控状态下进行”
4M1E
活动/资源的融合
顾客
输入 过程/系统 输出
2.2.2. 缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务
检验
报废或返工
是否合格 顾客
2.2.3. 具有反馈的过程控制模型
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客的呼声
顾客
识别变化的 需求与期望
2.2.4. 两种过济性
• 系统措施
• 通常用来减少变差的普通原因 • 通常要求管理层的支持 • 工业经验，约占过程措施的85%
• 局部措施
• 通常用来消除变差的特殊原因 • 通常由与现场有关的人员解决 • 工业经验，约占过程措施的15%
2.7. 过程控制与过程能力
2.7.1. 几点注意事项 • 收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目
2.6.两种变差原因、两种过程状态及 相应的两种控制措施
2.6.1. 两种变差原因
• 普通原因——指的是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。
• 特殊原因（通常也叫可查明原因）——指的是造成不是始 终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整 个）过程的分布改变。