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spc制程能力分析 ppt课件

spc制程能力分析 ppt课件


SPC – 对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和 分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。
2
SPC 的发展历史 SPC 的特征：控制过程，防患于 未然。
重点在于预防
• 電視機彩色密度
投机
• 美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格 • 日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標
製程改善
SPC 的目的
維持正常的製程 (在统计的控制之下) 事先做好應該做的 (標準，系統) – ex ：检测， 機台操作程序 製程異常發生能偵測出，並除去之，防止其再 發
能力要足 (有能力的程序)
能力指標 提昇能力–持續改善 (廣義)
SPC 管理Tool的优点
• Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和
10
SPC 的好處
於公 減少變異,提升產品品質
降低報廢,增加良率
縮短循环时间，提高產能 增強製造技術能力
提高市場競爭力
穩定就有客戶,吸引新顧客 於私
提高品質觀念,跟的上潮流
增強技術能力 提升解決問題之能力
熟悉統計方法,提高自己能力
SPC 活動流程
抽樣量測 晶片並收 集資料 判讀數據有無超出spec se = Special Cause Variation)受影响一直变化。 • 偶然原因和异常原因是取适当的Subgroup的Sample，可以看到变动。 - 由于偶然原因产生的变动， Process持续维持安定的状态 : 由于Subgroup内的变动发生 - 异常原因的变动是Process由于外部要因引起变动 :由于Subgroup之间的变发生。 • Process由于外部异常原因持续受到影响, SPC Chart是表示异常原因。
SPC过程能力分析ppt课件

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满足要求 可接受 不可接受
受控 1类 2类
不受控 3类 4类
特殊原因变差
普通原因变差
普通原因和特殊原因变差
最新课件
10 10
3、过程能力及过程能力指数概念
过程能力：指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化，也 就是在受控状态下，实现过程目标的能力。
过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法： Cp：过程均值 与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk：过程均值 与规范中值不一致时的过程能力指数。
最新课件
31 31
2.5.4、过程能力分析：
数据正态，过程不受控，无法直接分析Cp、Cpk；过 程性能指数Pp=0.57，Ppk=0.44，过程能力不足，且趋中 性存在偏差；导致过程性能指数低的主要原因是铝含量控 制偏高，波动大以及特殊原因的波动较多。
导致波动的原因：班组差异性及其他。
最新课件
32 32
判断原则：
一般对于关键产品性能，要求Cpk≥1.67； 一般产品性能，要求Cpk≥1.33； 关键过程特性Cpk≥1.33； 一般过程特性，要求Cpk≥1.0。 分析过程：数据正态且过程受控，同时分析Cp、Cpk；数据不 正态或不受控，同时分析Pp和Ppk；Cp与Cpk，或Pp与Ppk两者相差 大，说明过程趋中性不好。对趋中性不良的过程建议优先改进参 数均值位置，然后从减少波动采取措施。
例如钢包的包龄，连浇炉数，铸坯
最新课件 合格率等。
26
26
2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时，即工序在此时刻处于稳 定状态时，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差） 进行比较，以分析判断 工序满足公差的程度。
2024版SPC培训教材全课件

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假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
SPC统计过程能力的概念与指数(ppt 36页)

SPC统计过程能力的概念与指数(ppt 36页)

1.求CP值? 2.如果得到数据的平均值为7.935mm，其它不变求CPK？
16
1、解答：
USL=7.95, LSL=7.90，s=0.005 M = X= 7.925 Cp= (USL-LSL) / 6σ =(7.95-7.90)/6*0.005=1.67
2、解答：
M=7.925,Xbar=7.935 CPU =(USL-X)/3s=(7.95-7.935)/3*0.005=1 CPL =(X-LSL)/3s=(7.935-7.900)/3*0.005= 2.33 CPK = Min (CPL,CPU)= 1
6
影响过程波动的因素
☆ 人、机、料、法、测、环（5M1E）
操作者方面：如操作者的技术水平、熟练程度、质量 意识、责任心、管理程度等；
设备方面：如设备精度的稳定性，性能的可靠性，定 位装置和传动装置的准确性，设备的冷却、润滑情况 等等；
材料方面：如材料的成分，配套元器件的质量等等；
7
影响过程波动的因素
3
3
Ppm
USL LSL
6 S 2 ( x Ta ) 2
注： PPM （ Parts_Per_ Million ) 是每百万件的不良品数
过 程 能 力 指 数 小 结
一、术语简介：
T： 技术规范的公差幅度， T=USL-LSL；
B： 过程能力；
其中：B=6σ
Ta： 技术规范的目标值；
11
CP、CPK与PP、PPK的含义与区别
PP (Performance of process)过程性能指数 PP “我们实际做到多好” PPK 修正的过程性能指数 PPK “我们实际真正做到多好”
12
过程能力指数分类
SPC过程能力分析ppt

SPC过程能力分析ppt


绘制控制图
选择合适的控制图类型
根据控制对象和数据特点，选择合适的控制图类型，如均值-极差控制图、单值控制图等。
绘制控制图
将处理后的数据绘制成控制图，并标注中心线、控制限和警告限等。
解读控制图
根据控制图的图形特征和数据指标，对过程能力进行分析和评估，如判断过程的稳定性、识别异常等。
04
SPC结果解读
案例二：SPC在服务业的应用
总结词
服务业是SPC应用的新兴领域之一，SPC在服务业的应用主要 集中在服务流程和客户满意度方面。
详细描述
在服务业中，SPC通过对服务流程的数据统计分析，可以有 效地发现和解决服务中的瓶颈和问题。同时，SPC还可以用 于客户满意度的监测和分析，以了解客户需求和意见，提高 服务质量。
案例三：SPC在其他领域的应用
总结词
SPC还可以应用于其他非制造和非服务业领域，如农业、能源、环保、医疗等。
详细描述
在农业领域，SPC可以用于土壤和水质的分析，以提高农作物的产量和质量。在能源领域，SPC可以用于能源 消耗的监测和分析，以实现能源的优化利用。在环保领域，SPC可以用于环境监测和分析，以保护环境的质量 。在医疗领域，SPC可以用于医疗设备和服务的监测和分析，以提高医疗质量和效率。
减少异常点
针对发现的异常点，需要查明原因并 进行处理。可以采取更换设备、调整 工艺参数、加强原材料管理等措施来 减少异常点。
05
SPC实践案例
案例一：SPC在制造业的应用
总结词
制造业是SPC应用最为广泛和成熟的领域 之一，通过应用SPC可以有效地提高制造 过程的质量和效率。
VS
详细描述
在制造业中，SPC被广泛应用于生产线上 各个环节的质量控制，通过对生产过程中 的数据进行统计分析，可以有效地发现和 解决潜在的质量问题。同时，SPC还可以 用于生产设备的监测和维护，以延长设备 的使用寿命和提高设备的可靠性。
SPC过程能力分析ppt课件

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下下限限
规格规范格围 制品范围 SPEC中心

上限 上限
1.1-1.2
1.6-1.7
QC Tools-分层法 经营者提供商品或者服务有欺诈行为的，应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失，增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用
和验证工作；（预防成本升高、故障成本降低）
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2.1 SPC的生命特征
100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？
100%检查,重新100%检查,再一次 100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
示。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的组成链
名称
解释
中心线
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保 证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。
SPC管理的特点
➢ 对过程作出可靠的评估；（识别关键控制点的状态） ➢ 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；（过程能力CPK） ➢ 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；（告警） ➢ 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
200举0 办晚会
管理者想收回奖励. 2001
SPC教材(最全最经典)ppt课件

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SPC 的常用统计量
➢ 计量数据：定量的数据，可用量测值分析 ➢ 计数型数据：可以用来记录和分析的定性数据 ➢ 总体 ：研究对象的全体， 个数用N 表示。 ➢ 样本 ： 总体的子集，样本元数个数用n表示。 ➢ 表示分布的中心位置的统计量:
平均值、中位数、众数
➢ 表示数据的离散程度的常用统计量：
方差、标准差、极差、移动极差
SPC常用统计量的计算方式
总体平均值（总体中心值）：
N
Xi
= i1
N
样本均值（样本中心值）：
n
xi
x = i=1 n
极差值(R):
Rxmaxxmin
样本中位数 Me （从小到 Me＝X（n＋1）/2 ，当n为奇数时
大有序样本）
Me＝ (Xn/2+X(n/2+1) ) /2，当n为偶数时
SPC常用统计量的计算方式
离平均值，分布的频数也越少；
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
3. 曲线下的面积为1，曲线与x＝ ± 1所围
成的面积为 0.6825， ± 2（0.9545）
•正态分布的要素：
窄”.
1. 平均值：决定正态分布曲线的中心位置； 2. 标准偏差：决定正态分布曲线的 “宽
正态分布概率
μ±kσ μ±0.67σ
统计过程控制
Statistic Process Control
课程内容
✓SPC概述 ✓统计常用的术语 ✓控制图原理及种类 ✓过程能力与过程能力指数 ✓常规控制图的应用
过程(Process)----品质的源头、SPC的焦点
原料
人 机 法 环 测量
PROCESS 过程
测量 结果
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的时候就要把它制造好
统计过程分析(SPC).ppt

统计过程分析(SPC).ppt


1.收集 收集數據并畫在圖上 UCL 2.控制 根據過程數據計算試驗控制限
識別變差的特殊原因并采取措施
3.分析及改進
LCL
確定普通原因變差的大小并采取減少它的措 施
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
9
統計過程控制概述
控制圖的益處
合理使用控制圖能﹕ 供正在進行過程控制的操作者使用。
有助于過程在質量上和成本上能持續地﹐可預測地保持下去。 使過程達到﹕更高的質量﹑更低的單件成本﹑更高的有效能力。
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
3
統計過程控制概述
控制
兩種過程控制模型和控制策略﹕ 缺陷檢測過程模型﹑具有反饋的過程控制模型
缺陷檢測過程模型
4M1E
過程
產品 /服 務
檢驗
報廢或返工
是否合格
控制策略﹕控制輸出﹐事后把關
顧客
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
4
統計過程控制概述
控制
蹤几個過程流。
☆ :連續三點之中有兩點落在A區或甚至於A區以外者 (在中心線之同側三個連
續點中有兩點出現在兩個標準差之外者).
+3
. . . . UCL
A區
+2 +1
. B區
C區
. CL
1999年10月18日
版權所有 禁止翻印
17
統計過程控制―控制圖
控制圖的制作及應用
（以X―R圖為例）
☆. :連續五點之中有四點落在B區或甚至於B區以外者 (在中心線之同側五個
過程控制要點
屬于系統的問題不要去責難現場人員﹐要由系統采取措施（理解什么是”控制不足”）。 考慮經濟因素﹐做出合理的決定。 過程控制系統應能提供正確的統計信息。 有用的特殊原因變差﹐應該保留。
SPC培训课件(如何做过程能力分析报告)

SPC培训课件(如何做过程能力分析报告)

如何编写分析报告
知识点
1、术语和定义
1.1、正态分布
1.2、过程能力 1.3、过程稳定性 1.4、子组 2、分析报告中包含的内容 2.1、基本测量信息 2.2、数据收集表
2.3、事件日志
2.4、六合图及分析
第一部分
术语和定义
1.1、正态分布
以平均值为中心呈对称分布的钟形曲线。正态分布是最常见的统计分布，因为许 多物理、生物和社会方面的测量值都自然近似于正态。许多统计分析均要求数据来 自正态分布总体。
2.4、六合图及分析
2.4.4、S 控制图 为子组中的变量数据绘制一段时间内的过程标准差。此控制图在许多行业中 广泛用于检查过程的稳定性。例如，可以使用 S 控制图检查部件长度、呼叫 次数或一段时间内医院患者血压的子组的过程变异。 请看下面的 S 控制图。一家家居用品制造商要评估窗户清洁产品灌装过程的 稳定性。他们在 30 个小时内每小时抽取十个窗户清洁剂瓶，并称量每个瓶 子的重量。 点在中心线周围随机变化，且在控制限制之内。未显 示出任何趋势或模式。这 30 个子组中窗户清洁剂的 灌装重量变异性是稳定的。 在使用 Xbar 控制图解释过程平均值之前，使用 S 控制图检查过程变异。由于 计算 Xbar 控制图的控制限制时同时考虑过程展开和中心，因此过程变异必须 受控制，才能正确解释 Xbar 控制图。如果 S 控制图不受控制，则 Xbar 控制 图中的控制限制可能不准确，还可能错误地指示不受控制的情况。 当子组大小为 9 或更大时，使用 S 控制图。当子组大小为 8 或更小时，使用 R 控制图。
2.4、六合图及分析
2.4.6、直方图 用于评估连续样本数据的形状和展开的图形。可以在分析之前或在分析的同时 创建直方图，从而帮助确认假设并指导进一步的分析。 为了绘制直方图，Minitab 将样本值划分成许多区间。默认情况下，条形表示 落入每个区间的观测值个数（频率）。例如，在下面的直方图中，1 与 2 之间 有 1 个观测值，2 与 3 之间有 3 个观测值，等等。Minitab 会自动确定最佳区 间数，但是您可以编辑区间数和覆盖的区间面积。 以下是直方图可帮助您回答的一些问题：
SPC培训讲义(PPT47页).pptx

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二、SPC的起源和发展
1924年由美国贝尔电话实验室W.A. Shewhart（休哈特）博士提出。 1932年，英国邀请W.A. Shewhart （休哈特）博士到伦敦，主讲统计质量控
制，英国成为了最早在工业方面使用控制图的国家。
1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》
1950～1952年，日本两次邀请美国统计学家戴明（ W.E. Deming ）传授 SPC 。
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是
完全一样的。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
2、波动的概念：
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，其加工后的产品质量特性（
如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为
波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承
三、SPC统计若干概念
▪ 数据的种类：计量型、计数型 ▪ 波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类 ▪ 普通原因/异常原因 ▪ 基础的统计量——平均值X—、中位数X~、极差R、标
准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点：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
计数型 特点：不可以连续取值，也称离散型数据。 如：废品的件数、缺陷数等
统计过程控制分析与研究
Statistical Process Control
课程内容及目录
▪ 什么是SPC ▪ SPC的起源和发展 ▪ SPC统计概念 ▪ SPC使用的统计技术 ▪ SPC控制图的种类及选择 ▪ SPC控制图的设计原理 ▪ 计量型控制图的制作步骤 和判定原则 ▪ SPC控制图的异常的判断和处理 ▪ SPC与过程能力分析 ▪ 使用SPC益处
SPC过程能力分析(制程能力分析)73页

SPC过程能力分析(制程能力分析)73页

22
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
27

7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品，当零件质量特性为常态分配时，其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成，则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E，各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具，重复测量同一产品之质量特性时，所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility)：此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2)，即不同检验人员，以同一部测量仪具，重复测
量同一产品之质量特性时，所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性，其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 ：
其中 μ(Xi)为零件之平均数，σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL－LSL，组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品；在组件 公差范围外者属不良品，其机率之计算如下：

质量SPC_控制图与过程能力分析—公司培训用


1
e
(
x )2 2 2
2
e 2.718
μ+kσ
控制图原理
μ±kσ
μ±0.67σ μ±1σ
μ±1.96σ μ±2σ
μ±2.58σ μ±3σ
μ±6σ
在内的概率
50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
99.9997%
在外的概率
50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
为保证最终产品的质量特性, 需要考虑以下几个 方面: 认真研究用户对产品质量的要求,确定这些要求 哪些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要 关系的质量特性來作为控制的項目.
有些虽然不是最终产品的质量特性, 但为了达 到最终产品的质量目标, 而在生产过程中所要求 的质量特性也应列为控制项目
质量特性与控制图的选择
计数值和计量值
何为计数值? 何为计量值?
物体数目只能用自然数来计量的 可能连续的数值来计量的
例：1、课堂的人数属于…?
计数值
2、大家的平均年龄属于…?
计量值
计量值的分布表达
位置：中心值 形状：峰态 分布宽度
控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽樣
μ-kσ μ
k
k
分组时应考虑的问题
让组內变化只有偶然因素 让组间变化只有非偶然因素
质 量 特 性
组内变异小 组间变异大
过程的变化
时间
使用控制图的注意事項
分层问题
同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每 台设备工作精度、使用年限、保养状态等都 有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量 波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按 不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件 对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了 确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方 法.
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SPC--过程能力分析
目录
1、SPC（统计过程控制）概述 1.1变差的普通原因及特殊原因 1.2过程控制和过程能力 1.3过程能力及过程能力指数概念
2、控制图应用准备及前提 3、过程稳定性及过程能力分析步骤
3.1 流程稳定性及过程能力分析单步分析法 3.2六合一分析法
2
一、SPC概述
SPC的宗旨：预防控制，防患于未然 SPC的主要作用： ➢对生产过程实时监控和预警，实现对异常 波动及时采取措施，实时改进； ➢判断过程波动是随机波动还是异常波动； ➢实现过程稳定受控。
24
正常型： 双峰型： 孤岛型： 平顶型：
形状：中间高、两边低，左右基本 对称。可以参差不齐，看整体形状
判断：可判定工序运行正常，处于 稳定状态。
出现两个顶峰，这是由于数据来 自不同的总体（数据混淆），例如 两个工人、或两批原料、或两台设 备生产的产品混在一起造成的。
这是由于测量误差、原料变化、 短时间内有不熟练工人替岗、操作 疏忽、混入规范不同的产品（数据） 造成的。
3
1、变差的普通原因及特殊原因
• 变差：一个数据组对于目标值有不同的差异。 • 变差的普通原因：指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分
布作用在过程的许多变差的原因，即常规的、连续的、不可避免的影响 产品特性不一致的原因。如操作技能、设备精度、工艺方法、环境条件。 • 变差的特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，当原 因出现时，将造成过程的分布的改变，即特殊的，偶然的，断续的，可 以避免的影响产品特性不一致的原因。如：刀具不一致、模具不一致， 材料不一致，设备故障，人员情绪等。特点：不是始终作用在每一个零 件上，随着时间的推移分布改变。
27
2.4、过程能力/性能指数分析：
目的：过程能力满足规范的程度评价，判断能力是否充足， 寻找改进方向。
判断原则：
一般对于关键产品性能，要求Cpk≥1.67； 一般产品性能，要求Cpk≥1.33； 关键过程特性Cpk≥1.33； 一般过程特性，要求Cpk≥1.0。 分析过程：数据正态且过程受控，同时分析Cp、Cpk；数据不 正态或不受控，同时分析Pp和Ppk；Cp与Cpk，或Pp与Ppk两者相差 大，说明过程趋中性不好。对趋中性不良的过程建议优先改进参 数均值位置，然后从减少波动采取措施。
生产过程中某种缓慢的倾向起 作用所致，如风机的老化导致S82B 强度的变化；有可能是指标在某个 区间均匀变化造成的；或多个总体 数据混淆。
25
除了不合格 品后作的图形，有 时是习惯“宁小勿 大”或“宁大勿小” 造成。
数据过于分散或者数据不准 （测量方法不当、量具精度较差） 造成的；也可能是分组太细引起的。 应重新收集、整理数据。
14
二、控制图应用准备及前提
1、确定过程输出特性。 2、对过程输出特性的要求。（内外部；目标值/ 规格限）上限：USL,下限LSL 3、抽样方案。 4、过程是否稳定/统计受控和服从正态分布。 （非正态转换）
15
三、过程稳定性及过程能力分析步骤
1、对数据进行正态性检验： 如果P＞0.05，说明原假设成立，数据为正态分布
2、进行过程统计稳定性检验（流程稳定性分析） 控制图上无报警点，说明过程稳定受控
3、单一过程能力分析/六合一过程能力分析 ➢直方图图形分析； ➢能力指数分析：
16
1、流程稳定性及过程能力分析方法一：单步分析 1.1、正态性检验
17
1.2、稳定性分析
18
1.3、能力分析
19
2、分析方法二 — 六合一能力分析
正或向右偏斜分布
“尾部”指向右侧，所有叫做“右 偏斜”，且因为其偏度值将大于0 （即为正）。例如钢水回磷，不锈 钢中包增碳，M6中As元素的含量等。
负或向左偏斜分布
“尾部”指向左侧，产生负偏差。 例如钢包的包龄，连浇炉数，铸坯 合格率等。
26
2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时，即工序在此时刻处于稳 定状态时，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差） 进行比较，以分析判断 工序满足公差的程度。
过程能力：指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化，也 就是在受控状态下，实现过程目标的能力。
过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法： Cp：过程均值 与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk：过程均值 与规范中值不一致时的过程能力指数。
•过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力。 Pp：过程均值 与规范中值一致时的过程性能指数。 Ppk：过程均值 与规范中值不一致时的过程性能指数。 •过程性能指数表述，存在普通原因变差和特殊原因变差。
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过程能力指数计算
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Cp 不受过程位置的影 响，这个指数只是针 对双边公差而计算的。
Cpk和Cp应该总是一起 进行评价和分析。如 果Cp 值远大于对应的 Cpk值，表明有机会通 过使过程趋中来改进。
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Pp 不受过程位 置的影响。
Ppk和Pp应该总是一 起进行评价和分析。 如果Pp值远大于对 应的Ppk值，表明有 机会通过使过程趋 中来改进。
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如果只存在变差的普通原因， 随著时间的推移，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， 随著时间的推移， 过程的输出不稳定
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局部措施和对系统采取措施
• 局部措施 • 通常用来消除变差的特殊原因 • 通常由与过程直接相关的人员实施 • 通常可纠正大约15%的过程问题 • 对系统采取措施 • 通常用来消除变差的普通原因 • 几乎总是要求管理措施，以便纠正 • 大约可纠正85%的过程问题
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2.1、正态性检验
问题：P值≤0.05，数据非正态分布 原因：数据检测精度不够；有偏离正常区域的点；概率 曲线弯曲等
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2.2、受控性检验
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2.3直方图的观察分析与调整
2.3.1、形状分析与判断
（1）正常型： （2）偏向性： （3）双峰型 ： （4）孤岛型： （5）平顶型： （6）锯齿形；
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2、过程控制和过程能力 过程控制
受控 (消除了特殊原因)
时
范 围
间 不受控
(存在特殊原因)
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过程能力
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• 每个过程可以分类如下： – 受控或不受控 – 是否有满足客户要求
满足要求 可接受 不可接受
受控 1类 2类
不受控 3类 4类
特殊原因变差
普通原因变差
普通原因和特殊原因变差
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3、过程能力及过程能力指数概念