统计过程控制_生产经营管理_经管营销_专业资料.ppt

•(8) u控制图。当样品规格有变化 时则应换算为平均每单位的不合格 数后再使用u控制图。例如，在制 造厚度为2mm的钢板的生产过程中， 一批样品的面积是2 m2的，下一批 样品的面积是3mZ的。这时就应都 换算为平均每平方米的不合格数， 然后再对它进行控制。
纵坐标：数据（质量特性值或其统计量） 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号 上虚线：上控制界限UCL
下虚线：下控制界限LCL
中实线：中心线CL 控制界限=平均值±3σ
• 将通常的正态分布图（如下图）转个方向，使自变 量增加的方向垂直向上，将μ 、μ +3σ 和μ -3σ 分 别标为CL, UCL和LCL，这样就得到了一张控制图 （参见下页图）。
3、小概率原理：小概率事件在一次试验 中几乎不可能发生，若发生即判断异常。
μ＋3σ UCL
μ
CL
μ－3σ
LCL
8
9
10
11
四、统计控制状态
1、统计控制状态(state in statistical control)，也称稳态(stable state)，即过程中只 有偶因而无异因产生的变异的状态。
在统计控制状态下，有下列好处：
①对产品的质量有完全的把握（合格率）
②生产也是最经济的 （不合格率）
③在统计控制状态下，过程的变异最小。
•
2、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 受控 不受控
符合（合格） 不符合（不合格）
1类 2类
3类 4类
1类（符合要求，受控） –是理想状况。为持续改进可能需要进 一步减少变差。 2类（不符合要求，受控） –存在过大的普通原因变差。 –短期内，进行100％检测以保障客户 不受影响。 –必须进行持续改进找出并消除普通原 因的影响。

选择正确的测量和数据收集方法， 如何处理因恶劣环境、人为误差 等控制图偏差问题。
在掌握基础统计方法的前提下， 熟练掌握结合分组、配对、方差 分析等方法的分析技巧。
控制图的构建及解读
在控制图上，展现数据波动趋势， 通过识别所处区域，进行及时的 调整。
统计过程控制的常见问题
1 控制图出现异常
掌握判断控制图中异常数据或规律变化的方法，选择正确的对策，重新调整控制图，以 保证其正确性。
未来发展方向
随着工业自动化的不断提升，数 据的获取和分析技术得到了进一 步的加强，统计过程控制在更广 泛范围内的实际应用将得以实现。
控制图的构建及解读
利用统计过程控制工具，制作了适当的 控制规程并建立了相关控制图，帮助改 进控制方案，明确了问题存在的时段和 难点。
结束语
应用前景
统计过程控制是一种基于数据分 析的反馈机制，在当今企业管理 和产品质量监控中扮演着重要的 角色。
重要性
实施统计过程控制将有助于挖掘 问题根本原因，推动质量改进和 成本优化，增强企业竞争力。
2 数据异常情况处理
其中包括控制图中的异常值排除，特殊因素分析确定及异常数据的原因分析和数据误差 的排除等实际问题。
3 连续改进中的难点
包括如何识别成本、如何判断业务重要性、是否需要专门的团队支持等。
案例分析
1
数据收集及处理过程
2
确定了准确的抽样方法，源数据的标准
化处理方案等，提取数千组数据，将它
统计过程控制教学课件 PPT
统计过程控制是一种有效的质量管理方法，通过监测和控制工业生产过程中 的变异性，实现质量稳定和连续改进。本课件旨在介绍统计过程控制的基本 概念、方法和实施过程，并通过案例分析深入探讨其实际应用。

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。

•0
•UCL •CL •LCL
• Pn管制圖管制界線統計公式
•CL=Pn= •ΣPn
•62 •= •= •2.48,
•K
•25
•UCL=Pn+3 •Pn(1- p ) •=7.14
•UCL=Pn-3 •Pn(1- p ) •=0
批數
•計數值管制圖
•C管制圖
•抽樣數:20PCS
合 1 2 3 4 5 6 7 … 21 22 23 24 25 計
•制程在非管制狀態
•周期性 (PERIODCITY)
•如果點子顯示相同的轉變型)(即升或降)出現在相 同的時間差別時,即點子的軌跡有規律地變化,我們 便稱之為周期性的型態
•制程在非管制狀態
•緊靠 (HUGGING)
•}1/ •UCL
•}31/
•}31/ •}31/ •CL •}31/ •}3 •UCL
•計 量 值
•量一量, 稱一稱. 如高度、重量等
•收集此類 數據管制圖 表稱為:計量 值管制圖
•計數值管制圖
•P管制圖(n相等時)
日期 項目
3/ 1
3/2
3/3
3/4
3/5
3/6
3/7
…
3/2 3/2 3/2 3/2 3/2
1
2
3
4
5
合計
檢查數
10 0
100
100
100
100
100
100
…
100 100 100 100 100
•我們工作的方 式/資源的融合
•使用統計技術來分析制程 或其輸出,以便采取適當的
措施來使制程達到並保持 統計管制狀態,預防不良產
生,從而提高制程能力.

最大值（ Maximum ） 最小值（ Minimum ） 极差（Range）
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Daniel.Yu
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概述 控制图原理 分析用控制图与控制用控制图 过程能力指数 常规控制图
统计基础知识
样本统计的基本公式
平均值（The Mean）
X

1 n
n i1
Xi
方差（The Variance）
过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态。
控制状态的好处
对产品的质量有把握 生产是最经济的 过程的变异最小
全稳生产线
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概述 控制图原理 分析用控制图与控制用控制图 过程能力指数 常规控制图
两类错误及3σ原则
两类错误
第一类错误：虚发警报（False alarm)
S2 1 n n1i1
2
Xi X
标准差（The Standard Deviation）
S
1n n1i1
2
Xi X
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概述 控制图原理 分析用控制图与控制用控制图 过程能力指数 常规控制图
控制图的结构
什么是控制图
对过程质量加以测定、记 录并进行控制管理的一种 用统计方法设计的图。
实施上述分析用控制图与控制用控制图的过程实际上就 是不断进行质量改进的过程。
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概述 控制图原理 分析用控制图与控制用控制图 过程能力指数 常规控制图
常规控制图的设计思想
当休哈特控制图的设计思想是先确定第I类错误的概率σ, 然后再根据第Ⅱ类错误的概率β的大小来考虑是否需要 采取必要的措施。通常σ取为1%,5%,10%。