SPC讲义幻灯片

•
x（中位数）—R（极差）图
•
x（单值）——MR（移动极差）图
•
• ◆其中：均值、中位数、单值 用于观察位置，R，
• S，MR用于观察宽度。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●计数型控制图 • ◆计数型控制图的概念 • a)、用于非量化质量特性的监测， • b) 不能独立的观察分布位置及宽度。 • c) 单个出现 • ◆典型的计数型控制图有： • a) P（不合格率）图， • b) np、u、c（不合格品数）图
x 图：刻度范围至少为：（Xmax－Xmin）×2
R图：刻度从0~最大，至少为前4个极差中，Rmax×2.
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ● 将 X 值及R值描于图上，并连线，
• 可见图行趋势。
• ●计算平均极差及过程平均值 ，
• 确定控制图中位线。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• 3．分析及延长控制限阶段 • ●出现超限的点 • 分析：人员、设备、原料及能源。 • 超上限为异常，超下限为正常。 • ●出现非随机图型。 • 分析：刀具、模具、材料的不一 • 致性，能源供应不稳定，操作方法等
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• PPK：过程均值与规范中值不一致时的过程性能
•
指数。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●过程的标准差。 • ◆固有标准差（用来计算CP CPK） • ◆总标准差（用来计算PP，PPK） • ●计算过程能力指数。， • ◆等边公差： • ◆不等边公差（以CPK为例） • ◆单边公差：为非正态分布，采用PPM值 • 计算。 • ●分析过程能力 • ◆是否满足要求 • ◆对系统采取措施，提高过程能力指数。

程
d2
c4
Sigma
计算Sigma
S
m i 1
(
xi

x)2
,
m 1
Pp,Ppk,Ppm
k个子组，每个子组容量 为n，则m k * n
Cp USL LSL (当USL、LSL都存在时）
6ˆ
Cr（或Cpr） 1（常以百分数表示） Cp
Cpu USL x（当USL存在时）
直通率分析 和 DPMO分析
直通率的含义 直通率分析方法及意义 DPMO的含义 DPMO分析方法及意义
直通率
工序一
浪费45，000ppm
TPY
通过检查，合格率95.5%
工序二的合格率97%
浪费30，000ppm
装配站 合格率94.4%
浪费56，000ppm
浪费131，000ppm
直通率（FPY）
然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行;
何时应该重新计算控制界限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、 原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定 的。如果上述条件变化，则必须重新制定控制 图.
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
分析阶段 控制阶段
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限;
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来;
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必

偶然因素偶波和异常因素异波偶然因素之变异异常因素之变异1大量之微小原因所引起不可避免2不管发生何种之偶然原因其个别之变异极为微小3几个较代表性之偶然原因如下1原料之微小变异2机械之微小掁动3仪器测定时不十分精确之作4实际上要除去制程上之偶然原因是件非常不经济之处置1一个或少数几个较大原因所引起可以避免2任何一个异常原因都可能发生大之变异3几个较代表性之异常原因如下1原料群体之不良2不完全之机械调整3新手之作业员4异常原因之变不但可以找出其原因并且除去这些原因之处置在经济观点上讲常是正确者通常用来消除特殊原因造成的变异可以被制程附近的人员来执行通常用来减低普通原因造成的变异几乎总是需要管理者的行动来加以矫正一般可以改善制程的85偶波与异波都是产质量量的波动如何能发现异波的到来呢
五.SPC的特点
SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。 这点与全面质量管理的精神完全一致。
SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控 制图理论)来保证全过程的预防。
SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一 切管理过程。
六.SPC认识误区的剖析(一)
有管制图就是在推动SPC
这张管制图是否有意义？ 它所管制的参数真的对产品质量有举足轻的影响吗？ 管制界限订的有意义吗？ 这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与分析？ 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。
SPC认识误区的剖析(二)
有了Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会作制程能力 分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司，但是值得再深入 探讨的是─
３．几个较代表性之异常原因如下： （１）原料群体之不良 （２）不完全之机械调整 （３）新手之作业员

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
中心极限定理
➢ 中心极限定理：多个相互独立随机变量的平均值（仍然
是一个随机变量）服从或近似服从正态分布
定理1：设X1,X2,..... ,Xn是n个相互独立同分布的随机变量，假如其共同 分布为正态分布N(μ，σ2),则样本均值X 仍为正态分布，其均值不变仍 为μ，方差σ2都存在,样本均值 Xbar服从正态分布N(μ,σ2/n)
进行监控，如采用首检、巡回检验和检查及记录工艺等方式对过程进 行监控；利用质量信息对过程进行预警和评价，如利用控制图对过程 波动进行分析，对过程变异进行预警，利用过程性能指数和过程能力 指数对过程满足技术的程度和过程质量进行评定
➢对过程进行维护和改进
通过对过程的管理和分析评价，消除过程存在的异常因素，维护过
正态分布
•为何要研究正态分布?
1. 它是自然界的一种最基本的最普遍的法则，反应了事物内在的变化规律； 2. 它是我们进行统计分析的基础； 3. 它使我们得以通过少量抽样来把握全体，从而节省大量人力，物力，财力和时间。
•正态分布的特点：
68.3%
1. 形态如钟，左右对称，对称于分布中心
2. 于平均值处分布的频数最多，此外，越远
i=1
s=
n-1
平均值
均方差
n
( X i - X )2
i=1

A2、建立控制图及记录原始数据；
A3、计算每个子组的均值X和极差R；
A4、选择控制图的刻度；
选择子组大小、数量和抽样原则： 每组样本数：4-5； 子组数要求：最少25组共100个样本； 抽样原则：组內变差小，组间变差大；
子组大小 子组数量 抽样原则
A.3 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
LCL
CL
UCL
LCL
UCL
CL
CL
UCL
LCL
0.27 %
七、 建立X-R控制图的四步骤：
A、确定控制对象收集数据 B 、计算控制限并作图 C、过程控制解释 D 、过程能力解释
Ａ阶段 收集数据
步骤A：
A1、选择子组大小、数量和抽样原则；
=1.68
Minitab 计算的工序能力：
手算结果与Minitab 计算结果基本提高过程能力指数的途径：
一、调整加工过程的分布中心，减少偏移量； （即使分布中心更靠近规格中心，“更准”）
二、提高过程能力减少分散程度即减小σ； （即使尺寸分布范围尽可能小，“更瘦”，以Cp为例，达到1.33即4σ/3σ， 达到1.67即5σ/3σ。从1.33到1.67的提高，形象地说就是原来容纳4σ的空 间现在容纳了5个σ）
一、什么是SPC
SPC：
“Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计过程控制”
统计过程控制：
主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控， 科学的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，以便生产管理人员及 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。

“α”值 32% 4.56% 0.27% 0.005%
平均值移动 ±σ ± 2σ ± 3σ ± 4σ
“β”值 97.72% 84.13%
50% 15.87%
22
两种错误的经济平衡点 （± 3σ）
第一种错 误损失
两种损失的合计
第二种错 误损失
1σ 2σ
3σ 控制界限
6σ 23
管制界限和规格界限
• 规格界限：区分合格品与不合格品。是用 以说明品质特性之最大许可值，来保证各 个单位产品之正确性能。
A1选择子組大小、頻率和数据
Ａ A2建立控制图及記錄原始記錄 阶
段 收
A3計算每個子組的均值X和极差R
集
数 A4选择控制图的刻度
据
A5將均值和极差画到控制图上
子組大小 子組頻率 子組数大小
44
取样的方式
• 取样必须达到组内变异小，组间变异大 • 样本数、频率、组数的说明
6
预防与检测
原料
人 机 法 环 測量
好
PROCESS
測量 結果
不好
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
7
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，其实产
品已经制造出来，只是相当于检验产品做 得好不好，时效已晚。 • 所以要去探究哪些因素会影响y，进而事先 控制x，如此才能起到在生产时就控制的效 果，而不是等到产品做出来再做检验。
连续二十五点在控 制界限内，表示制 程基本上已稳定， 控制界限可以延用
此时有点子超出控 制界限，表示此时 状态已被改变，此 时要追查原因，必 要时必须重新收集 数据，重新考虑稳 定状态

21
05
不合格品控制及改进措施
2024/3/27
22
不合格品定义及分类方法
2024/3/27
不合格品定义
不符合规定要求或标准的产品、 半成品、原材料等。
分类方法
按性质可分为严重不合格、一般 不合格和轻微不合格；按来源可 分为设计不合格、制造不合格、 采购不合格等。
23
不合格品处理程序和责任人划分
。
其他领域
除了制造业和服务业外，SPC还 可以应用于农业、能源等领域。 通过对相关数据进行监控和分析 ，提高生产效率和资源利用率。
2024/3/27
7
02
测量系统分析
2024/3/27
8
测量系统基本概念
01
测量系统定义
测量系统是指用于获取产品或 过程特性量值的一组操作、程 序、量具、设备、软件及操作
软件资源
选择合适的SPC软件，确保其功能满足企业的实际 需求。
人力资源
通过内部培训或外部引进具备SPC技能和知识的人 才。
2024/3/27
32
成功案例分享
案例背景
某制造企业在生产过程中遇到质量问 题，产品不良率较高，严重影响企业 声誉和市场竞争力。
实施过程
该企业决定引入SPC进行质量改进。 首先进行了全面的质量诊断，识别出 关键的质量问题和影响因素。然后制 定了详细的SPC实施计划，包括选择 合适的SPC工具、培训员工、建立质 量监控体系等。在实施过程中，企业 克服了各种困难和挑战，最终成功建 立了有效的SPC系统。
根据收集到的数据计制步骤与注意事项
将观测值用点子描在控制图上 。
02
4. 判稳
01
3. 描点
2024/3/27

19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
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。
华邦机械
目标值线 预测
范围
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。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点

設備
材料
人員
操作方法 環境
製程之變異
變異的普通原因與特殊原因
普通原因 (共同原因，Common Cause)
-製程所固有之變異，種類很多，它們隨時都存在，但對製程變異的影 響性小。 -約有85%變異原因屬於此類。(戴明)
[SPC手冊中的說明] 1.指的是那些始終作用於過程的多種變異來源。 2.隨著時間的推移，一個過程中的普通原因會產生一個穩
定的且可複的分佈，我們稱之為“處於統計上受控制的 狀態”、“統計受控”，或有時簡稱 “受控”。
3.普通原因產生的是一個處於偶然原因下的穩定系統。
4.如果一個過程只存在變異的普通原因且不改變時，該過 程的輸出是可預測的。
變異的普通原因與特殊原因
特殊原因 (通常也稱為可查明的原因，Special Cause)
對輸出採取措施
-是最不經濟的。他僅限於對輸出進行探測並矯正不符合規範的 產品，而沒有處理過程中的根本問題。
變異的普通原因與特殊原因
如果僅存在變異的普通原 因，隨著時間的推移，過 程的輸出形成一個穩定的 分佈並可測
如果僅存在變異的特殊原 因，隨著時間的推移，過 程的輸出是不穩定的
變異的來源 變異的來源 (5M & 1E)
我們稱此製程為在管制狀態
（Out of Control）。
（Under Control）。
局部措施和對系統採取的措施
局部措施 1.通常用來消除變異的特殊原因 2.通常由與過程直接相關的人員來實施 3.通常可矯正大約15%的過程問題
對系統採取的措施 1.通常用來消除變異的普通原因 2.幾乎都需要採取管理上的矯正措施 3.通常可矯正大約85%的過程問題
負責第二版的工作小組準備是戴姆勒克來斯勒、Delphi公司、福特 汽車公司、通用汽車公司、Ommex公司和Robert Bosch公司的品質和 供應商評定人員與汽車工業策進會(AIAG)合作組成的。

SPC主要解决两个基本问题：一是过程运行状态
是否稳定；二是过程能力是否充足。前者可以利 用控制图这种统计工具进行测定，后者可通过过 程能力分析来实现
SPC概要说明
➢ ＳＰＣ的兴起是宣告经验挂帅时代的结束
➢ ＳＰＣ的兴起是宣告品质公共认证时代的来临
非常重视产品生产的过程与系统，因为只有稳定而一贯 的过程与系统，才能保证长期做出合格的产品，然而，如 何检核次一贯过程与系统仍然稳定的存在呢？这又必须昂 赖SPC来发挥功能
➢正常波动：是由偶然(普通)原因造成的
➢异常波动：是由异常(特殊)原因造成的
偶然原因和异常原因
▪ 偶然(普通)原因：
指的是造成随著时间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，我们称之为：“受统计控制”， 或“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因, 只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可Fra bibliotek移动极差值
Rs= Xi-Xi-1 （i=2,3,…K）
总体的标准偏差
=
样本的标准偏差
N
( X i - )2
i=1
N
S= =
n
( X i - X )2
i =1
n-1
让我们练习 . . .
例子
计算中心值，均方差和标准偏差
x=
n
x i
i=1
n
s2 =
n
( X i - X )2
i=1
s=
n-1
平均值
均方差
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: