SPC控制图分析.ppt

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
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。
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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。
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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。
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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。

控制图的重要性
★是贯彻预防原则的SPC的重要工具，是质量管理
七个工具的核心。
★1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的
中小型工厂，平均每家采用137张控制图；
★柯达5000职工一共用了35000张控制图。
何时使用SPC
●原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的
所有工艺过程;
● SPC使用的领域是大规模生产;
- 简单而言，我们有兴趣知道的数据整体,如1000台燃具
样本
- 一组只包含部份总体的数据。简单而言，这是总体中
选出的数据,如1000台燃具中的其中10台.
总体
样本
基本统计术语
描述统计
1.决定数据的趋中程度 2.以数理表达分散的程度 3.决定样本频率分布的形状分布形狀 中心趋向分散基本统计术语
分散的量度
~ x R
否
否
xR
是
xs
n：样本容量
控制图的分类(按用途分)
• 分析用控制图
– – – – 决定过程控制方法用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备用
稳定

控制用控制图

追查不正常原因 迅速消除此项原因 研究并采取防止此 项原因重复发生之 措施。
控制用
分析用
控制图的应用
步骤一、选择需控制的产品质量特征值
稳定的； 结果是可预测的； 是永久性的； 异常波动： 不稳定的; 结果不可预测; 现象会重复发生, 除非有所行动; 可以减少;
SPC 可以帮助我们
• • • • •
区分正常波动和异常波动； 及时发现异常征兆； 消除异常因素； 减少异常波动； 预防控制 提高过程能力；
基本统计术语

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。
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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。
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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。
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下一讲预告及预备知识
2024/1/30
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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。
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THANKS
感谢观看
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举例
• 原材料的微小变化 • 设备的微小震动 • 刀具的正常磨损 • 模具正常的老化 • 操作者细微的不稳定 • 夹具的正常磨损 •…
• 使用了一批不合格的原材料 • 设备的不正确调整 • 刀具的严重磨损 • 模具损坏 • 操作者做错（判定标准错） • 使用了错误的夹具 •…
一般原因与特殊原因在统计过程中的体 现
在何处使用SPC控制图
当一个防错装置不可行时 从FMEA中得出具有高危险顺序数值（RPN’s)的过程 从DOE（因素实验设计）得出的关键变量 客户要求 管理层承诺
SPC的优点和缺点
优点 ➢已证实的改善生产力的技术方法 ➢预防缺陷的有效方法 ➢防止不必要的过程调整 ➢提供诊断信息 ➢提供过程能力信息 ➢用于计数型和计量型两种数据类型 缺点 ➢必须提供充分的培训 ➢必须正确收集数据 ➢必须正确的计算和标绘所需的统计量（例如：均值，极差， 标准差）
+3
x
与平均值相距的标准差个数
正态（normal）机率测试图
利用Normal Probability Plot 我们可以测试一组数据是否为 “正态”分布 若该分布趋近于正态，则Normal Probability Plot 将会趋近于 一直线 利用Minitab 可以简单的制作出Normal Probability Plot 下面我们利用一组数据来检验一下其正态性
计量型统计过程控制
通过对本模块的学习后，学员将能够建立下列控制图： ➢单值移动极差图（I-MR） ➢均值极差图（Xbar-R） ➢均值标准差图（Xbar-S）
I-MR图
单值移动极差I-MR图，子群由单一的测量值组成 I-MR图由两个图组成，一个是I图，一个是MR图 I图为每个子群计量个体的测量值，中心线为其平均值 MR图为相邻两个数值的差的绝对值，中心线为其平均值

• +3
•当产品的质量特性值的分布,均处于控制
界限(μ±3 )之内,且围绕μ值均匀随机分
布时,则称过程处于受控状态. PPT文档演模板
SPC统计过程控制基础知识
管制图
• 管制图（又名控制图）： 管制图是对过程质量加以测定、记录
并分析从而对过程进行控制管理的一种图。 图中包含中心线（CL）、上控制限 （UCL）、下控制限（LCL），并有按时间 顺序抽取的样本统计数值的描点序列。如 下图所示：
因果图
• 因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因， 并将众多的原因分类、分层的图形。
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SPC统计过程控制基础知识
水平对比法
• 水平对比法是通过不断地将企业流程与世 界处于领先地位的企业相比较，以获得有
助于改善经营绩效的信息。它是一项有系 统的、持续性的评估过程。
•工序1 •工序a
•工序2 •工序3 •工序b •工序c
•几小时每次，主要依据样本的差异
•至少为25组数据，这与“每组至少 100个”的条件必须同时满足；（行 业惯例）
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SPC统计过程控制基础知识
•取样的方式
取样必须达到组內变异小，组间变异大 样本数、频率、组数的说明
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SPC统计过程控制基础知识
• 组数的要求(最少25组)
•当制程中心值偏差了两 •个标准差时，它在控制 •限內的概率为0.84，那 •么连续25点在线內的概 •率为：
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SPC统计过程控制基础知识
•每个子组的平均值和极差的计算
1
100 98
99
100 98
2
98
99
98
101 97

样
本
·
统
计
··
量· · ·
UCL 3
CL
LCL 3
序 号
4、控制界限和规格界限
样
本
统
计
量
·
·
·
·
·
USL=TU UCL=μ+3σ
CL=μ LCL=μ-3σ
USL=TL
序号
5、控制图两类错误
（1）虚发警报。这类错误是将正常判为 异常，既生产仍处于统计控制状态，但 由于随机性原因的影响，使得点子超出 控制限，虚发警报而将生产误判为出现 了异常，把犯这类错误的概率称为第Ⅰ 类风险，记作α。
• 对过程进行分析并建立控制标准； • 对过程进行监控和评价； • 对过程进行维护和改进。
1.SPC
SPC的作用 • 预防： 判断过程的异常，及时告警。 SPC的缺点 • 不能告知异常是由什么因素引起的和
发生于何处，即不能进行诊断。
（2）SPCD。（Diagnosis）
SPCD是统计过程控制与诊断。 1982年我国的张公绪首创两种质量诊断 理论，突破了传统的美国休哈特质量控 制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。 从此SPC上升为SPCD，也是SPC的第二 个发展阶段。
LCL D3R'
• R图中第17组R=30出界，舍弃重新计算
R'' R 357 24 30 13.435
23
23
X ''
x 163.652
23
• 重新代入计算得
CL R'' 13.435
UCL D4R'' 2.114 13.435 28.402 LCL D3R''

VS
灵活性高
PPk可以根据不同产品和生产条件进行灵 活应用，不受固定控制图的限制。
PPk优缺点分析
计算复杂
01
PPk的计算过程较为复杂，需要专业的统计知识和计
算能力。
对异常敏感
02 PPk值对异常数据较为敏感，少量异常数据可能导致
PPk值失真。
需要经验判断
03
PPk的应用需要一定的经验判断，对于不同的情况需
要进行灵活处理。
05
SPC、CPK、PPK案例分 析
SPC案例分析
案例描述
某汽车制造企业通过实施SPC（统计过程控制）来监控生产过程 中的关键质量特性，如车身涂层的厚度和均匀性。
实施步骤
在生产线上设置多个测量点，定期收集数据，应用控制图进行分析。
结果分析
通过观察控制图，发现车身涂层厚度的均值和标准差有异常波动， 及时采取措施调整生产参数，确保过程稳定。
需要投入人力、物力和财力资源， 进行数据收集、整理和分析等工 作。
CPK优缺点分析
过程能力评估
CPK能够评估生产过程的稳定性和能 力，帮助企业了解生产过程的实际情 况。
预防性维护
通过分析CPK值，企业可以提前发现 潜在问题，采取相应措施进行维护和 调整，降低故障率。
CPK优缺点分析
• 节约成本：通过提高生产过程的稳定性和 能力，可以减少不良品和维修成本，节约 企业开支。
SPC优缺点分析
• 标准化操作：通过制定标准和控制图，SPC能够促使操作 人员遵循标准化操作，提高产品质量。
SPC优缺点分析
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数据需求量大
需要收集大量数据，并进行统计 分析，对数据准确性和完整性要 求较高。
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