SPC統(tǒng)計過程控制課件

SPC統(tǒng)計過程控制SPC統(tǒng)計過程控制1目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第一部分：基本統(tǒng)計理論數(shù)據(jù)的種類數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)中心的表達平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)數(shù)據(jù)離散的表達極差方差標準差數(shù)據(jù)分布圖形的表達正態(tài)分布正態(tài)機率第一部分：基本統(tǒng)計理論數(shù)據(jù)的種類數(shù)據(jù)的種類離散數(shù)據(jù)好/壞機器1，機器2，機器3工作班次計數(shù)資料（文件中的錯誤數(shù)，產(chǎn)品中的不合格品數(shù)，等等）連續(xù)數(shù)據(jù)（小數(shù)點后的位數(shù)是有意義的，也可以理解為任何數(shù)的一半，都有其物理意義）時間（秒）壓力（psi）速度（米/min）厚度（厘米）等等數(shù)據(jù)的種類離散數(shù)據(jù)樣本中心趨勢的表達平均數(shù)：反映出所有數(shù)值的影響顯著地受到極端值的影響

中位數(shù)：不是必須將所有數(shù)值導入計算式中不受極端值的影響

眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的那個樣本中心趨勢的表達平均數(shù)：樣本中心趨勢的表達定義優(yōu)、缺點平均值XbarAverage(X1+X2+…+Xn)/n平均，最基本最常用的集中趨勢的量度，但顯著地受到極端值的影響中位數(shù)XmedMedianXi大小排列，中間的那個消除了極端值的影響測量不經(jīng)濟或時間長時，用它來預測平均值眾數(shù)Mode出現(xiàn)次數(shù)最多的那個消除了最大和最小值的影響用于極度傾斜的分布用于不規(guī)則的分布，如出現(xiàn)兩個高峰樣本中心趨勢的表達定義優(yōu)、缺點平均值Xbar(X1+X2離散度的表達極差（Range）一組數(shù)據(jù)中，極大值與極小值的差方差每一資料值與群體平均數(shù)離差平方的平均值標準差方差的平方根極差對分離點資料的敏感度比方差高離散度的表達極差（Range）離散度的表達母體方差母體標準差樣本方差樣本標準差離散度的表達母體方差母體標準差樣本方差樣本標準差離散度的表達定義優(yōu)、缺點極差

RRangeMax(X1,..,Xn)-Min(X1,…,Xn)簡單，最基本最常用的變異的量度數(shù)據(jù)越少越好用標準差σ

Sigma考慮了所有數(shù)據(jù)的情況從而能真實反映數(shù)據(jù)離散程度的大小避免了絕對值計算離散度的表達定義優(yōu)、缺點極差RMax(X1,..,Xn)-正態(tài)分布“正態(tài)”分布中的資料具有某種固定的特質(zhì)這些特制可協(xié)助了解程序的特性大部分的自然現(xiàn)象及人為程序是呈現(xiàn)正態(tài)分布的或經(jīng)由轉(zhuǎn)換后可以以正態(tài)分布的形式來表現(xiàn)用來做控制圖的數(shù)據(jù)首先必須是正態(tài)分布的，不是正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，要首先轉(zhuǎn)換成正態(tài)的正態(tài)分布“正態(tài)”分布中的資料具有某種固定的特質(zhì)正態(tài)分布特質(zhì)一：正態(tài)分布只需下列數(shù)據(jù)即可完整描述平均數(shù)（用來定位置）標準差（用來決定正態(tài)分布的“胖瘦”）正態(tài)分布特質(zhì)一：正態(tài)分布只需下列數(shù)據(jù)即可完整描述正態(tài)曲線xμf(x)xμf(x)68.27%xμf(x)95.45%99.73%-1+1-2+2-3+3特質(zhì)2：在曲線下的區(qū)段面積可用來估計一特定事件發(fā)生之累積機率某區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)的累計機率與平均值相距的標準差個數(shù)正態(tài)曲線xμf(x)xμf(x)68.27%xμf(x)95正態(tài)（normal）機率測試圖利用NormalProbabilityPlot我們可以測試一組數(shù)據(jù)是否為“正態(tài)”分布若該分布趨近于正態(tài)，則NormalProbabilityPlot將會趨近于一直線利用Minitab可以簡單的制作出NormalProbabilityPlot下面我們利用一組數(shù)據(jù)來檢驗一下其正態(tài)性正態(tài)（normal）機率測試圖利用NormalProbab正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖當P值＞0.05時，表明該組數(shù)據(jù)分布是正態(tài)性的，反之，則不是正態(tài)（normal）機率測試圖當P值＞0.05時，表明該組數(shù)目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）描述統(tǒng)計中常用的技巧第一、顯示描述性統(tǒng)計描述統(tǒng)計中常用的技巧第一、顯示描述性統(tǒng)計顯示性描述統(tǒng)計的會話窗口顯示性描述統(tǒng)計的會話窗口第二、圖形化匯總第二、圖形化匯總圖形化匯總結果圖形化匯總結果Minitab作圖時常用的幾個操作Minitab有三種文件形式，常用的有.mtw和.mpj，其中.mtw為文件，.mpj為項目，文件為單一的，項目可包含數(shù)個文件Ctrl+D可以迅速鏈接到表格，Ctrl+M可以迅速鏈接到計算結果，Ctrl+E可以迅速鏈接到會話窗口圖形化匯總可代替“描述性統(tǒng)計”+“正態(tài)性檢驗”兩個功能Minitab作圖時常用的幾個操作Minitab有三種文件形目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）統(tǒng)計過程控制介紹SPC歷史1924年，美國的休哈特博士提出將3sigma原理運用于生產(chǎn)過程當中，并發(fā)表了著名的“控制圖法”，對過程變量進行控制，為統(tǒng)計質(zhì)量管理奠定了理論和方法基礎。工業(yè)中開始用統(tǒng)計方法代替事后檢驗的質(zhì)量控制方法二戰(zhàn)后，日本從美國請來了戴明，推廣控制圖的應用。SPC在日本工業(yè)界的大量推廣應用，對日本產(chǎn)品質(zhì)量的崛起起到了至關重要的作用八十年代以后，世界許多大公司紛紛在自己內(nèi)部積極推廣應用SPC，而且對供應商也提出了相應要求。在ISO9000以及QS9000中也提出了在生產(chǎn)控制中應用SPC方法的要求。統(tǒng)計過程控制介紹SPC歷史什么是SPC?控制圖表是通過隨著時間的推移來統(tǒng)計跟蹤過程和產(chǎn)品參數(shù)的方法?？刂茍D具體表現(xiàn)出反映（隨即）變動的自然界限的控制上限與下限。這些界限不應與客戶規(guī)格界限相比較?？刂平缦藁趯或Y設立±3sigma平均界限質(zhì)量特性值抽樣時間和樣本序號UCL控制上限CL中心線LCL控制下限●

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3倍標準偏差（3σ）3倍標準偏差（3σ）什么是SPC?控制圖表是通過隨著時間的推移來統(tǒng)計跟蹤過程和產(chǎn)為什么使用統(tǒng)計過程控制？判斷過程是否穩(wěn)定，處于統(tǒng)計過程控制；發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生變異的特殊原因，并采取措施以改善過程；根據(jù)SPC提供的信息，對過程采取預防措施，事先消除產(chǎn)生變異的特殊原因，以保證過程處于統(tǒng)計過程控制狀態(tài)簡單扼要的來說，用控制圖能讓我們更加容易發(fā)現(xiàn)造成非自然變異的特殊原因并且最小化對自然變異的過敏反應；為什么使用統(tǒng)計過程控制？判斷過程是否穩(wěn)定，處于統(tǒng)計過程控制；自然變異和非自然變異在生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品的加工尺寸的變異是不可避免的。它是由人、機、料、法、環(huán)、測等基本因素的變異影響所致變異分為兩種自然變異和非自然變異自然變異是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它對產(chǎn)品質(zhì)量影響較小，在技術上難以消除，在經(jīng)濟上也不值得消除非自然變異是由系統(tǒng)原因（異常因素）造成的。它對產(chǎn)品質(zhì)量影響很大，但能夠采取措施避免和消除SPC(統(tǒng)計過程控制）的目的就是消除、避免非自然變異，使過程處于自然變異狀態(tài)。自然變異和非自然變異在生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品的加工尺寸的變異是不可普通原因在過程中穩(wěn)定的和隨時間重復分布的變差的原因在穩(wěn)定系統(tǒng)中的偶然原因如只有普通原因，過程的輸出是可預測的這時過程可稱為處于統(tǒng)計控制狀態(tài)普通原因在過程中穩(wěn)定的和隨時間重復分布的變差的原因特殊原因在過程中不時常發(fā)生的變化原因當發(fā)生時，會將整個過程分布改變除非對所有的變化特殊原因找出和處理，它們會持續(xù)以不可預測的方式影響過程輸出特殊原因在過程中不時常發(fā)生的變化原因一般原因和特殊原因?qū)Ρ仍蚍诸惗x和特點舉例一般原因(CommonCause)造成一般變異。隨時間的推移穩(wěn)定、可重復可以預測不易識別、不易消除大量的引起細微的變異正常的原材料的微小變化設備的微小震動刀具的正常磨損模具正常的老化操作者細微的不穩(wěn)定夾具的正常磨損…特殊原因(SpecialCause)造成特殊變異。并非始終的作用于過程難以預測易識別、易消除少量的引起嚴重的變異異常的使用了一批不合格的原材料設備的不正確調(diào)整刀具的嚴重磨損模具損壞操作者做錯（判定標準錯）使用了錯誤的夾具…一般原因和特殊原因?qū)Ρ仍蚍诸惗x和特點舉例一般原因造成一般一般原因與特殊原因在統(tǒng)計過程中的體現(xiàn)大小失控(有特殊原因)受控(特殊原因消除)此過程變異在統(tǒng)計控制狀態(tài)下,其產(chǎn)品特性的分布有固定的分布,即:位置、分布、形狀。所導致的過程變異不在統(tǒng)計控制狀態(tài)下，其產(chǎn)品特性的分布沒有固定的分布，不可預測。一般原因與特殊原因在統(tǒng)計過程中的體現(xiàn)大小失控(有特殊原因)受在何處使用SPC控制圖SPC是用于觀測變異并使用統(tǒng)計信號來監(jiān)控和/或進行改善的基本工具。該工具幾乎可應用于任何領域，如：設備性能特性（OEE，設備綜合利用率）記賬作業(yè)的出錯率物耗分析中的報廢率物料管理系統(tǒng)中的中轉(zhuǎn)時間服務滿意度等等在何處使用SPC控制圖SPC是用于觀測變異并使用統(tǒng)計信號來監(jiān)在何處使用SPC控制圖當一個防錯裝置不可行時從FMEA中得出具有高危險順序數(shù)值（RPN’s)的過程從DOE（因素實驗設計）得出的關鍵變量客戶要求管理層承諾在何處使用SPC控制圖當一個防錯裝置不可行時SPC的優(yōu)點和缺點優(yōu)點已證實的改善生產(chǎn)力的技術方法預防缺陷的有效方法防止不必要的過程調(diào)整提供診斷信息提供過程能力信息用于計數(shù)型和計量型兩種數(shù)據(jù)類型缺點必須提供充分的培訓必須正確收集數(shù)據(jù)必須正確的計算和標繪所需的統(tǒng)計量（例如：均值，極差，標準差）必須正確分析圖表所采取的糾正措施必須適當SPC的優(yōu)點和缺點優(yōu)點

控制圖直方圖未處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)未處技術穩(wěn)態(tài)處技術穩(wěn)態(tài)TUTLMTUTLMABCDTUTLMTUTLM控制限與規(guī)格限控制圖未處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)未處TUTL控制限和規(guī)格限最理想的是第一類，過程受控，過程能力充分過程或產(chǎn)品符合要求第二類雖然受控，但普通原因的變化大，過程能力不足，表明穩(wěn)定地生產(chǎn)出不合格產(chǎn)品第三類過程或產(chǎn)品符合要求，但不受控，必須找出特殊原因，有可能設備選擇過剩的生產(chǎn)能力，比如拖拉機使用了飛機的發(fā)動機第四類不受控，過程或產(chǎn)品也不符合要求，普通原因和特殊原因都存在控制限和規(guī)格限最理想的是第一類，過程受控，過程能力充分過程或SPC控制圖SPC控制圖分為以下兩類：計量型控制圖計數(shù)型控制圖SPC控制圖SPC控制圖分為以下兩類：計量控制圖為一個過程特性的述職進行量度（如溫度、時間、尺寸）而制作，通常有以下幾種圖表可以選用單值移動極差圖（I-MR）均值極差圖（Xbar-R）均值標準差圖（Xbar-S）計量值控制圖比較花錢，因為要分析和計算每個數(shù)據(jù)，但計量值控制圖比較有作用和有價值計量控制圖為一個過程特性的述職進行量度（如溫度、時間、尺寸）計數(shù)控制圖為計數(shù)值的量度，如不合格品數(shù)、客戶投訴次數(shù)、缺勤率而制作。有以下幾種可以選用：Pchart不合格品率圖Npchart不合格品數(shù)圖Cchart缺陷數(shù)圖Uchart缺陷率圖計數(shù)控制圖為計數(shù)值的量度，如不合格品數(shù)、客戶投訴次數(shù)、缺勤率目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）計量型統(tǒng)計過程控制通過對本模塊的學習后，學員將能夠建立下列控制圖：單值移動極差圖（I-MR）均值極差圖（Xbar-R）均值標準差圖（Xbar-S）計量型統(tǒng)計過程控制通過對本模塊的學習后，學員將能夠建立下列控I-MR圖單值移動極差I-MR圖，子群由單一的測量值組成I-MR圖由兩個圖組成，一個是I圖，一個是MR圖I圖為每個子群計量個體的測量值，中心線為其平均值MR圖為相鄰兩個數(shù)值的差的絕對值，中心線為其平均值I-MR圖單值移動極差I-MR圖，子群由單一的測量值組成用Minitab創(chuàng)建I-MR圖用Minitab創(chuàng)建I-MR圖用Minitab創(chuàng)建I-MR圖用Minitab創(chuàng)建I-MR圖Xbar圖計量型控制圖涉及連續(xù)性變量，其中所關注的統(tǒng)計量是中心趨勢和變異Xbar圖隨時測量變量的中心趨勢。它使用來自大小為n的樣本的平均值，或X-bar圖的中心線由平均值的長期平均水平或X-doublebar（各子組平均值的平均值）描繪出來控制界限定了范圍在±3sigma，或在平均值上的99.7%內(nèi)的置信區(qū)間Xbar圖計量型控制圖涉及連續(xù)性變量，其中所關注的統(tǒng)計量是極差（R）圖極差，或R圖監(jiān)控在子群體內(nèi)部隨時間的變動圖的中心線由極差的長期平均水平或R-bar所代表控制界限限定了范圍在平均值上±3（sigmaoftherange）內(nèi)的置信區(qū)間極差（R）圖極差，或R圖監(jiān)控在子群體內(nèi)部隨時間的變動用Minitab創(chuàng)建Xbar&R控制圖用Minitab創(chuàng)建Xbar&R控制圖SPC統(tǒng)計過程控制課件使用Xbar&R圖需要注意的幾點Xbar&R圖主要用于生產(chǎn)量大的過程，生產(chǎn)中常用基本上每個子組取樣3~6個，最常取樣數(shù)為5，子組內(nèi)的幾個樣品的控制條件要一模一樣，而且要在很短的時間內(nèi)取夠子組內(nèi)的樣，確保其只受自然因素影響，也就是子組內(nèi)只允許“噪音”存在子組與子組之間控制條件可以不一樣，子組間要有特殊原因要至少涵蓋所有不同生產(chǎn)條件組合下的70%以上的子組組合如：生產(chǎn)線3條，操作工6人，供應商2個；則要至少取3×6×2×70%≈25個不同組合的子組至少取夠25個子集使用Xbar&R圖需要注意的幾點Xbar&R圖主要用于生產(chǎn)量使用Xbar&R圖需要注意的幾點如果所有點只是顯示隨機變化，使用計算出得控制界限來監(jiān)控緊接著的大約75個子集，如果過程仍在控制之下，使用所有數(shù)值重新計算控制界限（然后保留新的控制界限）如果過程顯示出變異特殊原因，如果該原因與孤立的點有關系，則移除這些點并重新計算控制界限（然后保留新的控制界限）如果過程顯示出得變異特殊原因與孤立的點無關系，或無法找到真正原因，則重新取樣確定控制界限；使用Xbar&R圖需要注意的幾點如果所有點只是顯示隨機變化，Xbar-S圖對于大小為2,3或4的子集，在精度上技術沒有差異當子集大小超過4時，標準差變得比極差愈加精確，對于大于10的子集大小，最好使用Xbar-S圖其制作方法基本上同Xbar-R圖相同Xbar-S圖對于大小為2,3或4的子集，在精度上技術沒有差控制圖與規(guī)格界限控制圖是用于監(jiān)控穩(wěn)定性控制圖的目的是監(jiān)控目前過程處的狀況穩(wěn)定與否-即使其不能達到規(guī)格要求控制界限與規(guī)格界限絕對沒有關系控制圖監(jiān)控一組產(chǎn)品的均值和變異，規(guī)格是針對個別數(shù)值規(guī)格界限不應該放置于控制圖之上能力分析要分開進行，盡管穩(wěn)定性是宣稱過程是有能力的先決條件控制圖與規(guī)格界限控制圖是用于監(jiān)控穩(wěn)定性目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）SPC控制圖的理解什么是失控？當一個過程顯示出一種非隨機模式時，該過程便是在統(tǒng)計上失控小心留意失控的意思，因為該過程仍可能會生產(chǎn)出良品，該非隨機模式只是意味著有很強的統(tǒng)計上的證據(jù)證明過程已經(jīng)發(fā)生變化SPC控制圖的理解什么是失控？

控制圖判異準則（過程異常的檢驗模式）準則1：一點落在A區(qū)以外ABCCBAxxx控制圖中1點越出控制界限的概率為0.0027。準則1是控制圖判異準則中最為重要的檢驗模式。準則1可以對分布參數(shù)μ的變化或分布參數(shù)σ的變化給出信號，變化越大給出信號的速度越快（時間周期越短）。準則1還可以對過程中的單個失控做出反應，如計算錯誤、測量誤差大、原材料不合格、設備工裝發(fā)生故障等?？刂茍D判異準則（過程異常的檢驗模式）ABCxxx控準則2：連續(xù)9點落在中心線同一側ABCCBAx控制圖中1點落于中心線一側的概率為0.50則連續(xù)9點落于中心線同一側的概率為0.509=0.00195準則2是對準則1的補充，以改進控制圖的靈敏度。準則2是為了檢驗分布中心線以下，則反應了參數(shù)μ的減小，若連續(xù)9點落于中心線以上，則反應了分布參數(shù)μ的增大。準則2：連續(xù)9點落在中心線同一側ACx控制圖中1點落于中心線準則3：連續(xù)6點遞增或遞減ABCCBAxx控制圖中連續(xù)6點遞增或遞減的發(fā)生概率為

準則3是針對分布參數(shù)μ（過程平均值）的趨勢變化而設計的，它判定分布參數(shù)μ（過程平均值）的較小的趨勢變化的靈敏度比準則2要高（更為靈敏）。

過程中產(chǎn)生趨勢變化的原因可能是刀具、工具的磨損、維修水平降低、操作人員技能的逐漸變化等，這種變化往往會造成概率α也隨之變化。遞增或遞減顯示了趨勢的變化方向。準則3：連續(xù)6點遞增或遞減ACxx控制圖中連續(xù)6點遞增或遞減準則4：連續(xù)14點中相鄰兩點上下交替ABCCBA

準則4由于并不限定點子落入哪個區(qū)域，因而不能由概率計算來決定。準則4是通過蒙特卡羅試驗（統(tǒng)計模擬試驗）所決定的。

準則4用于檢驗由于數(shù)據(jù)未分層（數(shù)據(jù)來源于兩個總體，如輪流使用兩臺設備加工或由兩位操作人員輪流進行操作）而引起的系統(tǒng)效應，準則4也可以檢驗過程中存在的周期性變化的異常。準則4：連續(xù)14點中相鄰兩點上下交替AC準則4準則5：連續(xù)3點中有2點落在中心線同一側的B區(qū)以外xxABCCBAx在控制圖中1點落入中心線同一側A區(qū)的概率為2點落入中心線同一側A區(qū)的概率為P=0.021452=0.000463點中的2點可以是任何2點，至于第3點可以在任何處，甚至不存在。準則5用于檢驗分布參數(shù)μ(過程平均值)的變化，對于分布參數(shù)σ的變化的檢驗也很靈敏。準則5：連續(xù)3點中有2點落在中心線同一側的B區(qū)以外xxACx準則6：連續(xù)5點中有4點落在中心線同一側C區(qū)以外ABCCBAx在控制圖中，1點落入中心線同一側C區(qū)以外的概率為準則6與準則5的情況類似，第5點可以在任何處。

準則6是為了檢驗分布參數(shù)μ的變化，其對過程平均值偏移的檢驗是很靈敏的。準則6：連續(xù)5點中有4點落在中心線同一側C區(qū)以外ACx在控制準則7：連續(xù)15點中全部在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)ABCCBA連續(xù)15點落在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)的概率為0.682615=0.00325連續(xù)16點落在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)的概率為：0.682616=0.0022應注意出現(xiàn)準則7的現(xiàn)象可能有兩種情況：（1）由于分布參數(shù)σ的減小，這是一種良好的異常，應進行質(zhì)量分析，找出原因?qū)⒘己玫臓顩r加以鞏固；

（2）數(shù)據(jù)的虛假、數(shù)據(jù)分層不夠以至控制圖設計中的錯誤等。只有排除了這些可能之后才能總結分析現(xiàn)場減小標準差σ的先進經(jīng)驗。準則7：連續(xù)15點中全部在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)AC連續(xù)15準則8：連續(xù)8點在中心線兩側，但無1點在C區(qū)以內(nèi)ABCBAC連續(xù)8點在中心線兩側C區(qū)以外的概率為：（0.9973-0.6826）8=0.31478=0.0001

出現(xiàn)準則8的現(xiàn)象可能是分布參數(shù)σ的顯著增大，也有可能是數(shù)據(jù)分層不夠，應認真分析。準則8：連續(xù)8點在中心線兩側，但無1點在C區(qū)以內(nèi)ACC連續(xù)8控制圖的趨勢規(guī)律控制圖的趨勢規(guī)律SPC統(tǒng)計過程控制課件失控過程的常見原因測量精度和使用的儀器是否不同不同操作者是否采用不同的方法過程是否受環(huán)境（如溫度、濕度）的影響環(huán)境是否有重大改變過程是否受工具磨損的影響當時過程中是否有未經(jīng)培訓的工人參與原料來源是否有變過程是否受操作者疲勞的影響設備保養(yǎng)是否有變化是否經(jīng)常調(diào)節(jié)機器樣本是否來自不同機器？不同輪班時間和不同操作者操作者是否不愿報告壞消息失控過程的常見原因測量精度和使用的儀器是否不同目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）計數(shù)型SPC內(nèi)容計數(shù)型數(shù)據(jù)計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖P圖nP圖C圖U圖計數(shù)型SPC內(nèi)容缺陷與不合格品缺陷一個不滿足規(guī)格要求的質(zhì)量特性一個產(chǎn)品會具有一個或多個缺陷它可能會也可能不會影響產(chǎn)品性能或?qū)蛻粢?guī)格的符合性不合格品包含一個或多個影響產(chǎn)品性能或規(guī)格的缺陷產(chǎn)品（即任何一個不符合要求的質(zhì)量特性）一個不合格品可以涵蓋一個或多個缺陷缺陷與不合格品缺陷計數(shù)型控制圖的優(yōu)點和缺點優(yōu)點收集數(shù)據(jù)不用花費太多的時間和成本當對某一過程的關鍵輸入變量不了解，但已確定客戶要求及建立檢驗系統(tǒng)偵察缺陷的發(fā)生，可用計數(shù)型控制圖對該過程的穩(wěn)定性進行監(jiān)控缺點一個產(chǎn)品可能包含多種缺陷，因此該圖表：關于是什么導致失控情況提供很少信息或甚至無信息由于其它類型的缺陷水平高而會“掩飾”因一種類型缺陷引起的過程失控與計量型控制圖比較，需要大量樣本（≥30）以有效地偵測出過程偏移計數(shù)型控制圖的優(yōu)點和缺點優(yōu)點統(tǒng)計分布計數(shù)型控制圖是用來監(jiān)控缺陷數(shù)或不合格品率（或不合格品數(shù)）缺陷數(shù)遵循一個泊松分布不合格品率（或不合格品數(shù)）遵循一個二項分布統(tǒng)計分布計數(shù)型控制圖是用來監(jiān)控缺陷數(shù)或不合格品率（或不合格品計數(shù)型控制圖類型有4種計數(shù)型控制圖類型C圖U圖nP圖P圖固定批量不定批量泊松分布二項分布計數(shù)型控制圖類型有4種計數(shù)型控制圖類型C圖U圖nP圖P圖固定選擇適當?shù)目刂茍DC-chart測量一個子集中的總缺陷數(shù)（如果每一個產(chǎn)品會有大量缺陷，子集大小可以是1個單位產(chǎn)品）要求一個固定的子集大小U-chart測量產(chǎn)品的單位缺陷數(shù)子集大小可以不定P-chart測量一個子集中的有缺陷單位的比例子集大小可以不定nP-chart測量一個子集中有缺陷產(chǎn)品的數(shù)量要求一個固定的子集大小選擇適當?shù)目刂茍DC-chartP-chart控制界限P-chart控制界限Np-chart：不良品數(shù)量np-chart是一種計數(shù)型控制圖，其畫出一個子集中得不良品數(shù)量。子集樣本大小必須相等或充分近似到可當做相等。Np-chart：不良品數(shù)量np-chart是一種計數(shù)型控制用minitab創(chuàng)建np圖用minitab創(chuàng)建np圖用minitab創(chuàng)建np圖用minitab創(chuàng)建np圖C-chart控制界限C-chart控制界限U-chart控制界限U-chart控制界限目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）過程能力研究capability我們持續(xù)地從流程中收集資料并自問：“此流程是否有能力制造沒有缺陷的產(chǎn)品？”這種收集并分析數(shù)據(jù)的方法，稱為…過程能力研究TUSLLSLMμ過程能力研究capabilityTUSLLSLMμ什么叫過程控制能力能生產(chǎn)均一質(zhì)量產(chǎn)品的過程固有的能力過程被管理時，表示過程中生產(chǎn)的產(chǎn)品品質(zhì)變動是什么程度的量一切質(zhì)量特性都具有它的目標值(TargetValue)，

質(zhì)量特性與目標值的偏差越小越優(yōu)秀。什么叫過程控制能力能生產(chǎn)均一質(zhì)量產(chǎn)品的過程固有的能力過程能力指數(shù)過程能力指數(shù)是過程能生產(chǎn)多么均勻品質(zhì)產(chǎn)品的能力，即，評價過程能力的測度。

在Minitab-短期過程能力指數(shù)用

CP,CPK

來表示，長期過程能力指數(shù)用

PP,PPK來表示。

-在這里CP

或

PP

是過程平均與規(guī)格中心一致時的過程能力指數(shù)，

CPK

或

PPK

是過程平均與規(guī)格中心不一致時的過程能力指數(shù)。

過程能力指數(shù)過程能力指數(shù)是過程能生產(chǎn)多么均勻品質(zhì)產(chǎn)品的能力，過程能力指數(shù)Time1Time2Time3Time4

長期過程能力對比短期過程能力在組群之內(nèi)在組群之間σ2st+σ2shift=σ2total稱為短期過程能力曲線（σst）過程的潛能-過程能達到的最佳境界影響不大的因素稱為shift（以單位來表示平均值的偏移），表明我們對過程的控制起重要作用的少數(shù)因素長期流程能力過程能力指數(shù)Time1Time2Time3Time4過程能力指數(shù)短期工程能力指數(shù)過程平均和規(guī)格中心一致時過程平均和規(guī)格中心不一致時st表示短期標準偏差，在Minitab中以StDev(Within)

推定。過程能力指數(shù)短期工程能力指數(shù)st表示短期標準偏差，在Mi長期過程能力指數(shù)工程平均和規(guī)格中心一致時工程平均和規(guī)格中心不一致時lt表示長期標準偏差，在Minitab中以

StDev(Overall)推定。長期過程能力指數(shù)工程平均和規(guī)格中心一致時工程平均和規(guī)格中心不合理的部分群(RationalSubgroup)合理的部分群意味著根據(jù)部分群構成原則而構成的部分群，形成合理的部分群因此能準確地確認工程的固有能力?？傋儎尤洪g變動總合群內(nèi)變動總合部分群組成原則

部分群內(nèi)變動(VariationwithinGroups)為小

部分群間變動(VariationbetweenGroups)為大合理的部分群(RationalSubgroup)合理的部合理的部分群(RationalSubgroup)102030405091011Index充電量顯示部分群內(nèi)的變動小，部分群之間變動比較大。

分析點的排列過程，容易找出工程改善的問題。

已形成合理的部分群時…合理的部分群(RationalSubgroup)1020合理的部分群(RationalSubgroup)10203040508.59.510.511.5Index部分群內(nèi)的變動大，

部分群之間的差不太明顯。

不易找出工程改善問題。

充電量

如果沒形成合理的部分群...合理的部分群(RationalSubgroup)1020過程指標過程能力是過程的“潛在能力”（CpandCpk）過程績效是過程的“實際”表現(xiàn)（PpandPpk）過程績效值Ppk可趨近于過程能力值Cp（滿足一下條件時）：顧客的規(guī)格真實地反映顧客的需求以統(tǒng)計而言，此流程是在控制中資料數(shù)據(jù)趨近于正態(tài)分布Cp就像是一個標桿或最佳值我們期望Ppk非常接近Cp過程指標過程能力是過程的“潛在能力”（CpandCpk）過程指標CpPpCpKPpk變異最佳可能性實際（全部）規(guī)格的中心點實際過程平均值的位置過程指標CpPpCpKPpk變異最佳可能性實際（全部）規(guī)格的過程能力研究——舉例對一個過程進行過程能力研究，首先要檢驗這組數(shù)據(jù)的正態(tài)性，因為只有正態(tài)性的數(shù)據(jù)才能進行過程能力研究，非正態(tài)性數(shù)據(jù)要通過轉(zhuǎn)換成正態(tài)數(shù)據(jù)后才能進行過程能力研究下面通過一個實例演示一下如何用minitab進行過程能力研究過程能力研究——舉例對一個過程進行過程能力研究，首先要檢驗這過程能力研究——舉例例題1為了工程能力分析，20天各選5個核心部品特性值的長度(mm)的測定數(shù)據(jù)如下。

核心部品的規(guī)格是按顧客要求600mm2mm.通過以下數(shù)據(jù)做工程能力分析。

598.0599.8600.0599.8600.0600.0598.8598.2599.4599.6599.4599.4600.0598.8599.2599.4599.6599.0599.2600.6598.8598.8599.8599.2599.4600.0600.2600.2599.6599.0599.0599.8600.8598.8598.2600.0599.2599.8601.2600.4600.2599.6599.6599.6600.2599.2599.0599.6600.4600.0599.0599.6599.4599.2597.8600.4599.6600.0600.8600.4599.4599.0598.4599.0599.6598.8599.2599.6598.6599.8599.6599.2599.6600.2599.8599.6600.0599.6599.2598.6599.6601.2599.6600.2600.0600.0599.4599.8599.2599.6599.4600.0600.0599.2599.4599.6599.8599.0599.6599.41234567891011121314151617181920過程能力研究——舉例例題1為了工程能力分析，20天各選5個過程能力研究——舉例第一步，在minitab工作表中輸入以上數(shù)據(jù)過程能力研究——舉例第一步，在minitab工作表中輸入以上過程能力研究——舉例第二步（正態(tài)性檢驗），統(tǒng)計——基本統(tǒng)計量——正態(tài)性檢驗過程能力研究——舉例第二步（正態(tài)性檢驗），統(tǒng)計——基本統(tǒng)計量過程能力研究——舉例過程能力研究——舉例過程能力研究——舉例P值＜0.05，表明該組數(shù)據(jù)是非正態(tài)性的過程能力研究——舉例P值＜0.05，表明該組數(shù)據(jù)是非正態(tài)性的過程能力研究——舉例第三步：正態(tài)性轉(zhuǎn)換：統(tǒng)計——控制圖——Box-Cox變換過程能力研究——舉例第三步：正態(tài)性轉(zhuǎn)換：統(tǒng)計——控制圖——B過程能力研究——舉例記下Lambda值為5.00過程能力研究——舉例記下Lambda值為5.00過程能力研究——舉例第四步（過程能力分析）統(tǒng)計——質(zhì)量工具——能力分析——正態(tài)過程能力研究——舉例第四步（過程能力分析）統(tǒng)計——質(zhì)量工具—過程能力研究——舉例非正態(tài)數(shù)據(jù)時，為了

Box-Cox變換而選擇過程能力研究——舉例非正態(tài)數(shù)據(jù)時，為了過程能力研究——舉例把剛才的Lambda值輸入過程能力研究——舉例把剛才的Lambda值輸入過程能力研究——舉例未轉(zhuǎn)換前圖形記住預期整體性能的PPM記住樣本均值只用過程的群內(nèi)變動評價執(zhí)行能力的指數(shù)。即，意味著

Cp改善可能最大限度是1.16為至過程能力研究——舉例未轉(zhuǎn)換前圖形記住預期整體性能的PPM記住過程能力研究——舉例樣本均值為599.548，目標值為600，則樣本漂移了0.452，接下來我們對數(shù)據(jù)進行“對中”過程能力研究——舉例樣本均值為599.548，目標值為600過程能力研究——舉例接下來對C2這一列數(shù)據(jù)進行過程能力分析，方法步驟同上過程能力研究——舉例接下來對C2這一列數(shù)據(jù)進行過程能力分析，過程能力研究——舉例過程能力研究——舉例過程能力研究——舉例未對中前該過程的預期整體性能PPM為6435.36，對中后該過程的預期組內(nèi)性能PPM為520.11（現(xiàn)在的預期組內(nèi)性能表明該過程只有自然變異，也即是只有噪音）對中后，該過程可減少不合格率6435.36/106-520.11/106=0.59%該過程整體控制能力可達到1.07過程能力研究——舉例未對中前該過程的預期整體性能PPM為64Cpk值對應的PPMCpk值對應的PPM不同的過程能力指數(shù)需采取的措施注：K為給出雙側公差且分布中心與公差中心偏離時的平均值偏離度，它是平均值偏離量ε

與公差一半的比值，即：K＝ε

/（T/2）。當K≥

1時，認為CPK＝0。分布中心的偏離，會影響工序的加工精度。針對不同情況，其處理方法如下表：過程能力指數(shù)CP對分布中心是否采取措施1.33≤CP

不必要1.00≤CP＜1.33注意觀察其變化，必要時采取措施0.67≤CP＜1.00要采取措施CP＜0.67要采取糾正措施，或停止作業(yè)不同的過程能力指數(shù)需采取的措施注：K為給出雙側公差且分布中目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）總結如何在工廠推行SPC？第一、選好要監(jiān)控的指標第二、操作者要保證異常信息的統(tǒng)計及時、正確第三、對于異常信息，操作者要及時反饋，并及時做出反應，該停機調(diào)查時要及時停機調(diào)查原因最重要的一點，要有高層管理者推動總結如何在工廠推行SPC？一個問題——以下兩種情況，哪個更利于改善？精確度和準確度精確度好，準確度差準確度好，精確度差一個問題——以下兩種情況，哪個更利于改善？精確度和準確度謝謝！Anyquestions？

SPC統(tǒng)計過程控制課件SPC統(tǒng)計過程控制SPC統(tǒng)計過程控制114目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第一部分：基本統(tǒng)計理論數(shù)據(jù)的種類數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)中心的表達平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)數(shù)據(jù)離散的表達極差方差標準差數(shù)據(jù)分布圖形的表達正態(tài)分布正態(tài)機率第一部分：基本統(tǒng)計理論數(shù)據(jù)的種類數(shù)據(jù)的種類離散數(shù)據(jù)好/壞機器1，機器2，機器3工作班次計數(shù)資料（文件中的錯誤數(shù)，產(chǎn)品中的不合格品數(shù)，等等）連續(xù)數(shù)據(jù)（小數(shù)點后的位數(shù)是有意義的，也可以理解為任何數(shù)的一半，都有其物理意義）時間（秒）壓力（psi）速度（米/min）厚度（厘米）等等數(shù)據(jù)的種類離散數(shù)據(jù)樣本中心趨勢的表達平均數(shù)：反映出所有數(shù)值的影響顯著地受到極端值的影響

中位數(shù)：不是必須將所有數(shù)值導入計算式中不受極端值的影響

眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的那個樣本中心趨勢的表達平均數(shù)：樣本中心趨勢的表達定義優(yōu)、缺點平均值XbarAverage(X1+X2+…+Xn)/n平均，最基本最常用的集中趨勢的量度，但顯著地受到極端值的影響中位數(shù)XmedMedianXi大小排列，中間的那個消除了極端值的影響測量不經(jīng)濟或時間長時，用它來預測平均值眾數(shù)Mode出現(xiàn)次數(shù)最多的那個消除了最大和最小值的影響用于極度傾斜的分布用于不規(guī)則的分布，如出現(xiàn)兩個高峰樣本中心趨勢的表達定義優(yōu)、缺點平均值Xbar(X1+X2離散度的表達極差（Range）一組數(shù)據(jù)中，極大值與極小值的差方差每一資料值與群體平均數(shù)離差平方的平均值標準差方差的平方根極差對分離點資料的敏感度比方差高離散度的表達極差（Range）離散度的表達母體方差母體標準差樣本方差樣本標準差離散度的表達母體方差母體標準差樣本方差樣本標準差離散度的表達定義優(yōu)、缺點極差

RRangeMax(X1,..,Xn)-Min(X1,…,Xn)簡單，最基本最常用的變異的量度數(shù)據(jù)越少越好用標準差σ

Sigma考慮了所有數(shù)據(jù)的情況從而能真實反映數(shù)據(jù)離散程度的大小避免了絕對值計算離散度的表達定義優(yōu)、缺點極差RMax(X1,..,Xn)-正態(tài)分布“正態(tài)”分布中的資料具有某種固定的特質(zhì)這些特制可協(xié)助了解程序的特性大部分的自然現(xiàn)象及人為程序是呈現(xiàn)正態(tài)分布的或經(jīng)由轉(zhuǎn)換后可以以正態(tài)分布的形式來表現(xiàn)用來做控制圖的數(shù)據(jù)首先必須是正態(tài)分布的，不是正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，要首先轉(zhuǎn)換成正態(tài)的正態(tài)分布“正態(tài)”分布中的資料具有某種固定的特質(zhì)正態(tài)分布特質(zhì)一：正態(tài)分布只需下列數(shù)據(jù)即可完整描述平均數(shù)（用來定位置）標準差（用來決定正態(tài)分布的“胖瘦”）正態(tài)分布特質(zhì)一：正態(tài)分布只需下列數(shù)據(jù)即可完整描述正態(tài)曲線xμf(x)xμf(x)68.27%xμf(x)95.45%99.73%-1+1-2+2-3+3特質(zhì)2：在曲線下的區(qū)段面積可用來估計一特定事件發(fā)生之累積機率某區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)的累計機率與平均值相距的標準差個數(shù)正態(tài)曲線xμf(x)xμf(x)68.27%xμf(x)95正態(tài)（normal）機率測試圖利用NormalProbabilityPlot我們可以測試一組數(shù)據(jù)是否為“正態(tài)”分布若該分布趨近于正態(tài)，則NormalProbabilityPlot將會趨近于一直線利用Minitab可以簡單的制作出NormalProbabilityPlot下面我們利用一組數(shù)據(jù)來檢驗一下其正態(tài)性正態(tài)（normal）機率測試圖利用NormalProbab正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖正態(tài)（normal）機率測試圖當P值＞0.05時，表明該組數(shù)據(jù)分布是正態(tài)性的，反之，則不是正態(tài)（normal）機率測試圖當P值＞0.05時，表明該組數(shù)目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）描述統(tǒng)計中常用的技巧第一、顯示描述性統(tǒng)計描述統(tǒng)計中常用的技巧第一、顯示描述性統(tǒng)計顯示性描述統(tǒng)計的會話窗口顯示性描述統(tǒng)計的會話窗口第二、圖形化匯總第二、圖形化匯總圖形化匯總結果圖形化匯總結果Minitab作圖時常用的幾個操作Minitab有三種文件形式，常用的有.mtw和.mpj，其中.mtw為文件，.mpj為項目，文件為單一的，項目可包含數(shù)個文件Ctrl+D可以迅速鏈接到表格，Ctrl+M可以迅速鏈接到計算結果，Ctrl+E可以迅速鏈接到會話窗口圖形化匯總可代替“描述性統(tǒng)計”+“正態(tài)性檢驗”兩個功能Minitab作圖時常用的幾個操作Minitab有三種文件形目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）統(tǒng)計過程控制介紹SPC歷史1924年，美國的休哈特博士提出將3sigma原理運用于生產(chǎn)過程當中，并發(fā)表了著名的“控制圖法”，對過程變量進行控制，為統(tǒng)計質(zhì)量管理奠定了理論和方法基礎。工業(yè)中開始用統(tǒng)計方法代替事后檢驗的質(zhì)量控制方法二戰(zhàn)后，日本從美國請來了戴明，推廣控制圖的應用。SPC在日本工業(yè)界的大量推廣應用，對日本產(chǎn)品質(zhì)量的崛起起到了至關重要的作用八十年代以后，世界許多大公司紛紛在自己內(nèi)部積極推廣應用SPC，而且對供應商也提出了相應要求。在ISO9000以及QS9000中也提出了在生產(chǎn)控制中應用SPC方法的要求。統(tǒng)計過程控制介紹SPC歷史什么是SPC?控制圖表是通過隨著時間的推移來統(tǒng)計跟蹤過程和產(chǎn)品參數(shù)的方法?？刂茍D具體表現(xiàn)出反映（隨即）變動的自然界限的控制上限與下限。這些界限不應與客戶規(guī)格界限相比較?？刂平缦藁趯或Y設立±3sigma平均界限質(zhì)量特性值抽樣時間和樣本序號UCL控制上限CL中心線LCL控制下限●

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3倍標準偏差（3σ）3倍標準偏差（3σ）什么是SPC?控制圖表是通過隨著時間的推移來統(tǒng)計跟蹤過程和產(chǎn)為什么使用統(tǒng)計過程控制？判斷過程是否穩(wěn)定，處于統(tǒng)計過程控制；發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生變異的特殊原因，并采取措施以改善過程；根據(jù)SPC提供的信息，對過程采取預防措施，事先消除產(chǎn)生變異的特殊原因，以保證過程處于統(tǒng)計過程控制狀態(tài)簡單扼要的來說，用控制圖能讓我們更加容易發(fā)現(xiàn)造成非自然變異的特殊原因并且最小化對自然變異的過敏反應；為什么使用統(tǒng)計過程控制？判斷過程是否穩(wěn)定，處于統(tǒng)計過程控制；自然變異和非自然變異在生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品的加工尺寸的變異是不可避免的。它是由人、機、料、法、環(huán)、測等基本因素的變異影響所致變異分為兩種自然變異和非自然變異自然變異是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它對產(chǎn)品質(zhì)量影響較小，在技術上難以消除，在經(jīng)濟上也不值得消除非自然變異是由系統(tǒng)原因（異常因素）造成的。它對產(chǎn)品質(zhì)量影響很大，但能夠采取措施避免和消除SPC(統(tǒng)計過程控制）的目的就是消除、避免非自然變異，使過程處于自然變異狀態(tài)。自然變異和非自然變異在生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品的加工尺寸的變異是不可普通原因在過程中穩(wěn)定的和隨時間重復分布的變差的原因在穩(wěn)定系統(tǒng)中的偶然原因如只有普通原因，過程的輸出是可預測的這時過程可稱為處于統(tǒng)計控制狀態(tài)普通原因在過程中穩(wěn)定的和隨時間重復分布的變差的原因特殊原因在過程中不時常發(fā)生的變化原因當發(fā)生時，會將整個過程分布改變除非對所有的變化特殊原因找出和處理，它們會持續(xù)以不可預測的方式影響過程輸出特殊原因在過程中不時常發(fā)生的變化原因一般原因和特殊原因?qū)Ρ仍蚍诸惗x和特點舉例一般原因(CommonCause)造成一般變異。隨時間的推移穩(wěn)定、可重復可以預測不易識別、不易消除大量的引起細微的變異正常的原材料的微小變化設備的微小震動刀具的正常磨損模具正常的老化操作者細微的不穩(wěn)定夾具的正常磨損…特殊原因(SpecialCause)造成特殊變異。并非始終的作用于過程難以預測易識別、易消除少量的引起嚴重的變異異常的使用了一批不合格的原材料設備的不正確調(diào)整刀具的嚴重磨損模具損壞操作者做錯（判定標準錯）使用了錯誤的夾具…一般原因和特殊原因?qū)Ρ仍蚍诸惗x和特點舉例一般原因造成一般一般原因與特殊原因在統(tǒng)計過程中的體現(xiàn)大小失控(有特殊原因)受控(特殊原因消除)此過程變異在統(tǒng)計控制狀態(tài)下,其產(chǎn)品特性的分布有固定的分布,即:位置、分布、形狀。所導致的過程變異不在統(tǒng)計控制狀態(tài)下，其產(chǎn)品特性的分布沒有固定的分布，不可預測。一般原因與特殊原因在統(tǒng)計過程中的體現(xiàn)大小失控(有特殊原因)受在何處使用SPC控制圖SPC是用于觀測變異并使用統(tǒng)計信號來監(jiān)控和/或進行改善的基本工具。該工具幾乎可應用于任何領域，如：設備性能特性（OEE，設備綜合利用率）記賬作業(yè)的出錯率物耗分析中的報廢率物料管理系統(tǒng)中的中轉(zhuǎn)時間服務滿意度等等在何處使用SPC控制圖SPC是用于觀測變異并使用統(tǒng)計信號來監(jiān)在何處使用SPC控制圖當一個防錯裝置不可行時從FMEA中得出具有高危險順序數(shù)值（RPN’s)的過程從DOE（因素實驗設計）得出的關鍵變量客戶要求管理層承諾在何處使用SPC控制圖當一個防錯裝置不可行時SPC的優(yōu)點和缺點優(yōu)點已證實的改善生產(chǎn)力的技術方法預防缺陷的有效方法防止不必要的過程調(diào)整提供診斷信息提供過程能力信息用于計數(shù)型和計量型兩種數(shù)據(jù)類型缺點必須提供充分的培訓必須正確收集數(shù)據(jù)必須正確的計算和標繪所需的統(tǒng)計量（例如：均值，極差，標準差）必須正確分析圖表所采取的糾正措施必須適當SPC的優(yōu)點和缺點優(yōu)點

控制圖直方圖未處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)未處技術穩(wěn)態(tài)處技術穩(wěn)態(tài)TUTLMTUTLMABCDTUTLMTUTLM控制限與規(guī)格限控制圖未處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)未處TUTL控制限和規(guī)格限最理想的是第一類，過程受控，過程能力充分過程或產(chǎn)品符合要求第二類雖然受控，但普通原因的變化大，過程能力不足，表明穩(wěn)定地生產(chǎn)出不合格產(chǎn)品第三類過程或產(chǎn)品符合要求，但不受控，必須找出特殊原因，有可能設備選擇過剩的生產(chǎn)能力，比如拖拉機使用了飛機的發(fā)動機第四類不受控，過程或產(chǎn)品也不符合要求，普通原因和特殊原因都存在控制限和規(guī)格限最理想的是第一類，過程受控，過程能力充分過程或SPC控制圖SPC控制圖分為以下兩類：計量型控制圖計數(shù)型控制圖SPC控制圖SPC控制圖分為以下兩類：計量控制圖為一個過程特性的述職進行量度（如溫度、時間、尺寸）而制作，通常有以下幾種圖表可以選用單值移動極差圖（I-MR）均值極差圖（Xbar-R）均值標準差圖（Xbar-S）計量值控制圖比較花錢，因為要分析和計算每個數(shù)據(jù)，但計量值控制圖比較有作用和有價值計量控制圖為一個過程特性的述職進行量度（如溫度、時間、尺寸）計數(shù)控制圖為計數(shù)值的量度，如不合格品數(shù)、客戶投訴次數(shù)、缺勤率而制作。有以下幾種可以選用：Pchart不合格品率圖Npchart不合格品數(shù)圖Cchart缺陷數(shù)圖Uchart缺陷率圖計數(shù)控制圖為計數(shù)值的量度，如不合格品數(shù)、客戶投訴次數(shù)、缺勤率目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）計量型統(tǒng)計過程控制通過對本模塊的學習后，學員將能夠建立下列控制圖：單值移動極差圖（I-MR）均值極差圖（Xbar-R）均值標準差圖（Xbar-S）計量型統(tǒng)計過程控制通過對本模塊的學習后，學員將能夠建立下列控I-MR圖單值移動極差I-MR圖，子群由單一的測量值組成I-MR圖由兩個圖組成，一個是I圖，一個是MR圖I圖為每個子群計量個體的測量值，中心線為其平均值MR圖為相鄰兩個數(shù)值的差的絕對值，中心線為其平均值I-MR圖單值移動極差I-MR圖，子群由單一的測量值組成用Minitab創(chuàng)建I-MR圖用Minitab創(chuàng)建I-MR圖用Minitab創(chuàng)建I-MR圖用Minitab創(chuàng)建I-MR圖Xbar圖計量型控制圖涉及連續(xù)性變量，其中所關注的統(tǒng)計量是中心趨勢和變異Xbar圖隨時測量變量的中心趨勢。它使用來自大小為n的樣本的平均值，或X-bar圖的中心線由平均值的長期平均水平或X-doublebar（各子組平均值的平均值）描繪出來控制界限定了范圍在±3sigma，或在平均值上的99.7%內(nèi)的置信區(qū)間Xbar圖計量型控制圖涉及連續(xù)性變量，其中所關注的統(tǒng)計量是極差（R）圖極差，或R圖監(jiān)控在子群體內(nèi)部隨時間的變動圖的中心線由極差的長期平均水平或R-bar所代表控制界限限定了范圍在平均值上±3（sigmaoftherange）內(nèi)的置信區(qū)間極差（R）圖極差，或R圖監(jiān)控在子群體內(nèi)部隨時間的變動用Minitab創(chuàng)建Xbar&R控制圖用Minitab創(chuàng)建Xbar&R控制圖SPC統(tǒng)計過程控制課件使用Xbar&R圖需要注意的幾點Xbar&R圖主要用于生產(chǎn)量大的過程，生產(chǎn)中常用基本上每個子組取樣3~6個，最常取樣數(shù)為5，子組內(nèi)的幾個樣品的控制條件要一模一樣，而且要在很短的時間內(nèi)取夠子組內(nèi)的樣，確保其只受自然因素影響，也就是子組內(nèi)只允許“噪音”存在子組與子組之間控制條件可以不一樣，子組間要有特殊原因要至少涵蓋所有不同生產(chǎn)條件組合下的70%以上的子組組合如：生產(chǎn)線3條，操作工6人，供應商2個；則要至少取3×6×2×70%≈25個不同組合的子組至少取夠25個子集使用Xbar&R圖需要注意的幾點Xbar&R圖主要用于生產(chǎn)量使用Xbar&R圖需要注意的幾點如果所有點只是顯示隨機變化，使用計算出得控制界限來監(jiān)控緊接著的大約75個子集，如果過程仍在控制之下，使用所有數(shù)值重新計算控制界限（然后保留新的控制界限）如果過程顯示出變異特殊原因，如果該原因與孤立的點有關系，則移除這些點并重新計算控制界限（然后保留新的控制界限）如果過程顯示出得變異特殊原因與孤立的點無關系，或無法找到真正原因，則重新取樣確定控制界限；使用Xbar&R圖需要注意的幾點如果所有點只是顯示隨機變化，Xbar-S圖對于大小為2,3或4的子集，在精度上技術沒有差異當子集大小超過4時，標準差變得比極差愈加精確，對于大于10的子集大小，最好使用Xbar-S圖其制作方法基本上同Xbar-R圖相同Xbar-S圖對于大小為2,3或4的子集，在精度上技術沒有差控制圖與規(guī)格界限控制圖是用于監(jiān)控穩(wěn)定性控制圖的目的是監(jiān)控目前過程處的狀況穩(wěn)定與否-即使其不能達到規(guī)格要求控制界限與規(guī)格界限絕對沒有關系控制圖監(jiān)控一組產(chǎn)品的均值和變異，規(guī)格是針對個別數(shù)值規(guī)格界限不應該放置于控制圖之上能力分析要分開進行，盡管穩(wěn)定性是宣稱過程是有能力的先決條件控制圖與規(guī)格界限控制圖是用于監(jiān)控穩(wěn)定性目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）SPC控制圖的理解什么是失控？當一個過程顯示出一種非隨機模式時，該過程便是在統(tǒng)計上失控小心留意失控的意思，因為該過程仍可能會生產(chǎn)出良品，該非隨機模式只是意味著有很強的統(tǒng)計上的證據(jù)證明過程已經(jīng)發(fā)生變化SPC控制圖的理解什么是失控？

控制圖判異準則（過程異常的檢驗模式）準則1：一點落在A區(qū)以外ABCCBAxxx控制圖中1點越出控制界限的概率為0.0027。準則1是控制圖判異準則中最為重要的檢驗模式。準則1可以對分布參數(shù)μ的變化或分布參數(shù)σ的變化給出信號，變化越大給出信號的速度越快（時間周期越短）。準則1還可以對過程中的單個失控做出反應，如計算錯誤、測量誤差大、原材料不合格、設備工裝發(fā)生故障等?？刂茍D判異準則（過程異常的檢驗模式）ABCxxx控準則2：連續(xù)9點落在中心線同一側ABCCBAx控制圖中1點落于中心線一側的概率為0.50則連續(xù)9點落于中心線同一側的概率為0.509=0.00195準則2是對準則1的補充，以改進控制圖的靈敏度。準則2是為了檢驗分布中心線以下，則反應了參數(shù)μ的減小，若連續(xù)9點落于中心線以上，則反應了分布參數(shù)μ的增大。準則2：連續(xù)9點落在中心線同一側ACx控制圖中1點落于中心線準則3：連續(xù)6點遞增或遞減ABCCBAxx控制圖中連續(xù)6點遞增或遞減的發(fā)生概率為

準則3是針對分布參數(shù)μ（過程平均值）的趨勢變化而設計的，它判定分布參數(shù)μ（過程平均值）的較小的趨勢變化的靈敏度比準則2要高（更為靈敏）。

過程中產(chǎn)生趨勢變化的原因可能是刀具、工具的磨損、維修水平降低、操作人員技能的逐漸變化等，這種變化往往會造成概率α也隨之變化。遞增或遞減顯示了趨勢的變化方向。準則3：連續(xù)6點遞增或遞減ACxx控制圖中連續(xù)6點遞增或遞減準則4：連續(xù)14點中相鄰兩點上下交替ABCCBA

準則4由于并不限定點子落入哪個區(qū)域，因而不能由概率計算來決定。準則4是通過蒙特卡羅試驗（統(tǒng)計模擬試驗）所決定的。

準則4用于檢驗由于數(shù)據(jù)未分層（數(shù)據(jù)來源于兩個總體，如輪流使用兩臺設備加工或由兩位操作人員輪流進行操作）而引起的系統(tǒng)效應，準則4也可以檢驗過程中存在的周期性變化的異常。準則4：連續(xù)14點中相鄰兩點上下交替AC準則4準則5：連續(xù)3點中有2點落在中心線同一側的B區(qū)以外xxABCCBAx在控制圖中1點落入中心線同一側A區(qū)的概率為2點落入中心線同一側A區(qū)的概率為P=0.021452=0.000463點中的2點可以是任何2點，至于第3點可以在任何處，甚至不存在。準則5用于檢驗分布參數(shù)μ(過程平均值)的變化，對于分布參數(shù)σ的變化的檢驗也很靈敏。準則5：連續(xù)3點中有2點落在中心線同一側的B區(qū)以外xxACx準則6：連續(xù)5點中有4點落在中心線同一側C區(qū)以外ABCCBAx在控制圖中，1點落入中心線同一側C區(qū)以外的概率為準則6與準則5的情況類似，第5點可以在任何處。

準則6是為了檢驗分布參數(shù)μ的變化，其對過程平均值偏移的檢驗是很靈敏的。準則6：連續(xù)5點中有4點落在中心線同一側C區(qū)以外ACx在控制準則7：連續(xù)15點中全部在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)ABCCBA連續(xù)15點落在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)的概率為0.682615=0.00325連續(xù)16點落在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)的概率為：0.682616=0.0022應注意出現(xiàn)準則7的現(xiàn)象可能有兩種情況：（1）由于分布參數(shù)σ的減小，這是一種良好的異常，應進行質(zhì)量分析，找出原因?qū)⒘己玫臓顩r加以鞏固；

（2）數(shù)據(jù)的虛假、數(shù)據(jù)分層不夠以至控制圖設計中的錯誤等。只有排除了這些可能之后才能總結分析現(xiàn)場減小標準差σ的先進經(jīng)驗。準則7：連續(xù)15點中全部在中心線兩側C區(qū)以內(nèi)AC連續(xù)15準則8：連續(xù)8點在中心線兩側，但無1點在C區(qū)以內(nèi)ABCBAC連續(xù)8點在中心線兩側C區(qū)以外的概率為：（0.9973-0.6826）8=0.31478=0.0001

出現(xiàn)準則8的現(xiàn)象可能是分布參數(shù)σ的顯著增大，也有可能是數(shù)據(jù)分層不夠，應認真分析。準則8：連續(xù)8點在中心線兩側，但無1點在C區(qū)以內(nèi)ACC連續(xù)8控制圖的趨勢規(guī)律控制圖的趨勢規(guī)律SPC統(tǒng)計過程控制課件失控過程的常見原因測量精度和使用的儀器是否不同不同操作者是否采用不同的方法過程是否受環(huán)境（如溫度、濕度）的影響環(huán)境是否有重大改變過程是否受工具磨損的影響當時過程中是否有未經(jīng)培訓的工人參與原料來源是否有變過程是否受操作者疲勞的影響設備保養(yǎng)是否有變化是否經(jīng)常調(diào)節(jié)機器樣本是否來自不同機器？不同輪班時間和不同操作者操作者是否不愿報告壞消息失控過程的常見原因測量精度和使用的儀器是否不同目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）計數(shù)型SPC內(nèi)容計數(shù)型數(shù)據(jù)計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖P圖nP圖C圖U圖計數(shù)型SPC內(nèi)容缺陷與不合格品缺陷一個不滿足規(guī)格要求的質(zhì)量特性一個產(chǎn)品會具有一個或多個缺陷它可能會也可能不會影響產(chǎn)品性能或?qū)蛻粢?guī)格的符合性不合格品包含一個或多個影響產(chǎn)品性能或規(guī)格的缺陷產(chǎn)品（即任何一個不符合要求的質(zhì)量特性）一個不合格品可以涵蓋一個或多個缺陷缺陷與不合格品缺陷計數(shù)型控制圖的優(yōu)點和缺點優(yōu)點收集數(shù)據(jù)不用花費太多的時間和成本當對某一過程的關鍵輸入變量不了解，但已確定客戶要求及建立檢驗系統(tǒng)偵察缺陷的發(fā)生，可用計數(shù)型控制圖對該過程的穩(wěn)定性進行監(jiān)控缺點一個產(chǎn)品可能包含多種缺陷，因此該圖表：關于是什么導致失控情況提供很少信息或甚至無信息由于其它類型的缺陷水平高而會“掩飾”因一種類型缺陷引起的過程失控與計量型控制圖比較，需要大量樣本（≥30）以有效地偵測出過程偏移計數(shù)型控制圖的優(yōu)點和缺點優(yōu)點統(tǒng)計分布計數(shù)型控制圖是用來監(jiān)控缺陷數(shù)或不合格品率（或不合格品數(shù)）缺陷數(shù)遵循一個泊松分布不合格品率（或不合格品數(shù)）遵循一個二項分布統(tǒng)計分布計數(shù)型控制圖是用來監(jiān)控缺陷數(shù)或不合格品率（或不合格品計數(shù)型控制圖類型有4種計數(shù)型控制圖類型C圖U圖nP圖P圖固定批量不定批量泊松分布二項分布計數(shù)型控制圖類型有4種計數(shù)型控制圖類型C圖U圖nP圖P圖固定選擇適當?shù)目刂茍DC-chart測量一個子集中的總缺陷數(shù)（如果每一個產(chǎn)品會有大量缺陷，子集大小可以是1個單位產(chǎn)品）要求一個固定的子集大小U-chart測量產(chǎn)品的單位缺陷數(shù)子集大小可以不定P-chart測量一個子集中的有缺陷單位的比例子集大小可以不定nP-chart測量一個子集中有缺陷產(chǎn)品的數(shù)量要求一個固定的子集大小選擇適當?shù)目刂茍DC-chartP-chart控制界限P-chart控制界限Np-chart：不良品數(shù)量np-chart是一種計數(shù)型控制圖，其畫出一個子集中得不良品數(shù)量。子集樣本大小必須相等或充分近似到可當做相等。Np-chart：不良品數(shù)量np-chart是一種計數(shù)型控制用minitab創(chuàng)建np圖用minitab創(chuàng)建np圖用minitab創(chuàng)建np圖用minitab創(chuàng)建np圖C-chart控制界限C-chart控制界限U-chart控制界限U-chart控制界限目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）過程能力研究capability我們持續(xù)地從流程中收集資料并自問：“此流程是否有能力制造沒有缺陷的產(chǎn)品？”這種收集并分析數(shù)據(jù)的方法，稱為…過程能力研究TUSLLSLMμ過程能力研究capabilityTUSLLSLMμ什么叫過程控制能力能生產(chǎn)均一質(zhì)量產(chǎn)品的過程固有的能力過程被管理時，表示過程中生產(chǎn)的產(chǎn)品品質(zhì)變動是什么程度的量一切質(zhì)量特性都具有它的目標值(TargetValue)，

質(zhì)量特性與目標值的偏差越小越優(yōu)秀。什么叫過程控制能力能生產(chǎn)均一質(zhì)量產(chǎn)品的過程固有的能力過程能力指數(shù)過程能力指數(shù)是過程能生產(chǎn)多么均勻品質(zhì)產(chǎn)品的能力，即，評價過程能力的測度。

在Minitab-短期過程能力指數(shù)用

CP,CPK

來表示，長期過程能力指數(shù)用

PP,PPK來表示。

-在這里CP

或

PP

是過程平均與規(guī)格中心一致時的過程能力指數(shù)，

CPK

或

PPK

是過程平均與規(guī)格中心不一致時的過程能力指數(shù)。

過程能力指數(shù)過程能力指數(shù)是過程能生產(chǎn)多么均勻品質(zhì)產(chǎn)品的能力，過程能力指數(shù)Time1Time2Time3Time4

長期過程能力對比短期過程能力在組群之內(nèi)在組群之間σ2st+σ2shift=σ2total稱為短期過程能力曲線（σst）過程的潛能-過程能達到的最佳境界影響不大的因素稱為shift（以單位來表示平均值的偏移），表明我們對過程的控制起重要作用的少數(shù)因素長期流程能力過程能力指數(shù)Time1Time2Time3Time4過程能力指數(shù)短期工程能力指數(shù)過程平均和規(guī)格中心