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1、SPC 统计过程控制,1、专心听讲（请手机、BB机“收声”）。 2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）。 3、互动学习（敞开心胸，积极投入， 但须避免“小儿多动症”）。 4、些许自由（允许小磕睡、短时外出， 但须保持安静）。 5、拒绝干扰（非紧急情况下， 请勿接受干扰）。 6、禁止在课室内吸烟。,小憩及用餐后请准时回到课室 切勿流连忘返,课堂纪律,SPC应用背景篇,课程目的： 了解SPC的历史由来. 掌握控制图基本原理. 掌握SPC的运用领域. SPC基本统计概念,课程内容： 趣味讨论100分 SPC的基本概念. 控制图的原理 运用SPC的益处.,规格管理的危险性,Not just to meet
2、customer or contractual requirements!被BOSS训斥的痛苦!,控制线管理的益处,Spec,LSL,USL,Very Centered,变异是我们的敌人,LCL,UCL,不良品已经产生,潜潜,下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制 (Statistical Process Control). 统计学(Statistics)是数学的一个分支: 1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples) 2.计算集中特性(central tendency),如算术平均数(average或mean), 如极差 (range),方差
3、(variance)和标准差(standard deviation). 3.对于总体分布,通过对抽样分布做假设,便可提供对总体采取措施的基础. 例如,根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物. 统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均 值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势.变异可能是随机(random) (由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人 事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机因素.,什么是统计过程控制(SPC),过程(process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作,也指支持产品
4、/服 务的过程如管理,财务,采购与工艺. 控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地: 1)过程进行控制; 2)维持或改善控制.目标是使品质维持不变. 把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC.,什么是统计过程控制(SPC),SPC就是利用统计方法去: 1.分析过程的输出并指出其特性. 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持. 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异. SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程- - 不是先行控制. SPC是以预防代
5、替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.,什么是统计过程控制(SPC),简单来说，SPC是透过运用统计学上的技巧如控制图分析过程或其输出，从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能力。 SPC解释为 . 运用统计方法于过程控制上以控制产品品质,S,P,C,什么是统计过程控制(SPC)总结,控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明. 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主要工具, 当时称为 (Statistical Quality Control).,控制图的历史,英国在1932
6、年，邀请W.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管控，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。 就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。,日本在1950年由W.E. Deming博士引到日本。 同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。,控制图在英国及日本的历史,SPC&SQC,过程,原料,測量,結果,針對產品所做的仍只是在做SQC,針對過程的重要控制參數所做的才是SPC,Real Time Response,机器,人员,方法,环境,量测,PROCESS,原料,人,机,法,环,测量,测量,結果,好,不好,不要等产品做出來后再去看它好不好! 而是在制造的時候
7、就要把它制造好!,预防或容忍?,过程控制反馈循环图,过程,人员 设备 原料 方法 量测 环境,产品或服务,客户,确认客户 需求与期望,客户声音,统计方法,过程之声,输入,过程/系统,输出,品质失败的结果,过程波动引 起品质不良,报废 返工停工 加强检验,内部成本,高的检验成本 重复修理 存货增多,维护成本升高 返工,市场份额下降 资金周转期长 客户失望,外部成本,统计学在生产中应用的目的,1.了解产品总体性能 2. 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. 规格趋向目标值 4. 减小差异 5. 審核規格，看看是否適用,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
8、异常因素； 减少异常波动； 提高过程能力；,预防控制,正常波动和异常波动,波动是质量的敌人； 品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过程的波动；,正常波动： 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;,正常波动和异常波动,波动无处不在,正常波动和异常波动,正常波动和异常波动,产品质量的统计观点,产品质量具有变异性(Variation),产品质量的变异具有统计规律性,产品质量的统计观点,作好质量管理首先应明确： 1 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓； 2 质量管理科学有一个重要的特点，即对于质量管理所提出的
9、原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证他们的实现。,现代质量管理的原则,控制图,SPC的核心工具. 1924年休华特(Walter Shewhart)提出, 他曾说: “在一切制造过程中所呈现的波动有两种, 第一是过程内部引起的波动称为正常波动; 第二是可查明原因的间断波动称为异常波动.,控制图的构成,控制图的构成: 1. Data Points 3. Upper Control Limit 2. Center Line 4. Lower Control Limit,68.26%,95.45%,99.73%,+1,+2,+3,-1,-2,-3,正态分布的概率,正态分布的概率,是贯彻预防
10、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。,控制图的重要性, 优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33，低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。 Cpk1.67的企业，平均销售收入增长率为11%以上，而其它企业的数据为4.4%。 一家企业用了三年的时间使废品率降低58%，其使用的方法：将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。,控制图的重要性,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
11、规模生产; 多数企业，SPC用于生产阶段; 在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。,何时使用SPC,基本统计术语,总体,样本,总体 - 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.,基本统计术语,1.决定数据的趋中程度(太阳能热水器热效率的集 中程度,4.84,4.98,4.85. 2.以数理表达分散的程度 3.决定样本频率分布的形状,描述统计,平均 - 所有值总和除以样本容量(热水产率: 96.76,99.66,96.93,97.87) 备注: 不小于额定产水能力的90%. 中位数
12、 - 顺序(由小至大或由大至小)数列中心项的数值 众数 - 在样本中出现次数最多的值,基本统计术语,趋中的量度,优点 概念容易被理解和接受。 一组数据只有一个平均数且组中每个数据的变化都会影响平均数。,缺点 平均数受超常值的影响。 大量数据计算平均数较为繁琐。,平均数的优缺点,优点 中位数不受超常值的影响。,缺点 需要对数据排序，对大样本将非常繁琐。,中位数的优、缺点,优点 众数不受超常值 影响。 可应用于定性数据。,缺点 一组数据可能不存在众数。 有时一组数据会有一个以上的众数。,众数的优、缺点,分散的量度,标准差(SD) 过程输出的分布宽度，距离或每平均值的偏差 热水温升的内控标准为48-
13、65K, 实际量测数据为: 56.8; 54.6; 51.1 53.4,基本统计术语,极差 一个子组、样本或总体中最大值与最小值之差; 最低温升的量测数据为 9.6, 6.2,5.7,9.6, 那么最低温 升的极差为:,分散的量度,基本统计术语,众数,中位数,平均数,右偏态情形下分布集中程度与离散程度间的关系,众数,中位数,平均数,左偏态分布下分布集中程度和离散程度间的关系,双峰分布下分布集中程度与离散程度间的关系,课程目的 1. 了解控制图的分 类与应用. 2. 掌握针对质量特性值选择控制图类型.,课程内容 1、控制图的基本原理； 2、计量值与计数值控制图； 3、分析与控制用控制图； 4、控
14、制图的应用时机； 5、控制图的应用步驟,SPC控制图篇,概念介绍,计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度、形位误差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直径等指标. 计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格品数, e.g 裁大片外观不良数，服从二项分布；计点如电池激光焊接的气密性, 短路数等, 服从泊松分布.,控制图的基本原理,以3原理为基础：管制图是以常态分配中的3 原理为理论依据，中心线为平均值，上下控制界限为以平均值加减3 的值，以判断过程中是否有问题发生，此即休哈特博士所创的控制方法。 中心极限定理：无论随机变量的共
15、同分布是什么（离散分布或连续分布，正态分布或非正态分布），只要独立统分布随机变量的个数n较大时， 的分布总是正态分布。,控 制 图,控制图的要素,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,Remark: 规格线：由客户或设计部门给出; 控制界线：由过程的实际数据统计计算得出; 一般情况下,控制界限严于规格;,控制图的分类(按数据种类分),計量值管制图 (Control Charts for Variables) 平均值与全距控制图(X-R Chart) 平均值标准差控制图(X-Chart) 中
16、位数与全距控制图(X-R Chart) 个别值与移动全距控制图(X-MR Chart) 计数值控制图 (Control Charts for Attribute) 不良率控制图(P Chart) 不良数控制图(Pn Chart) 缺点数控制图(C Chart) 单位缺点数控制图(U Chart),计数值控制图 亡羊补牢愈少愈好,计量值控制图 防患未燃愈多愈好,计量值 Vs. 计数值,计量型数据吗？,n=1？,关心的是 不合格率吗？,均值是否 方便计算？,n是否恒定？,n是否恒定？,n 9？,s是否 方便计算？,Pn或p图,p图,C或U图,U图,是,否,是,是,是,是,是,是,是,否,否,否,否,否,否,否,n：样本容量,
