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1、SPC理论及应用培训,大 纲,SPC系统背景介绍 SPC的定义 统计学基础讲解 正态分布与控制图理论 控制图的应用 其他过程分析工具 SPC的应用步骤,一、SPC系统背景介绍,SPC兴起的背景,经验挂帅时代的结束,ISO9000品保体系的要求,ISO9000要求为客戶提供合格的产品，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，如何检核此一贯过程与系统仍然稳定的存在？这必须仰赖SPC來发挥功能。,美国休哈特博士于1924年5月16日发明了第一张控制图， 开启了统计品管的新时代。,如果工作经验对产品品质有举足轻重的影响（例如：手工缝纫），那么，SPC就沒有太多挥洒的空间。相反如果
2、某一公司开始将经验加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该公司开始宣告经验挂帅时代将要结束，那么SPC的导入时机也就自然成熟了。,全面质量管理20世纪60年代以来,统计质量控制20世纪40-50年代,质量检验19世纪末20世纪30年代,事后把关,人来保证,检验+SPC,SPC、TQM 6Sigma,统计预测,系统保证,在品质管理发展过程中，SPC 是品质保障的重要工具!,质量管理与SPC的关系,客户要求全球产业链之中，供应商必须采用SPC控制其制程要求供应商提供过程数据和过程能力 体系标准要求ISO9000、TS16949、QS-9000认证的关键部分减少过程不稳定，提高产品质量 过程
3、品质改进需要解决品质顽症，促使工作流的改进适应新的生产节拍,客户及标准体系对SPC应用要求,管理水平和人员素质跟不上企业发展的要求，工艺和质量的管控水平不足，影响企业生产高端产品的能力。 外部市场的竞争以及客户对质量提出了更高的要求。 劳动力、生产资源成本不断攀升，降低生产和质量成本成为企业生存的必需。 由于工艺和质量控制水平达不到中心厂商的要求而丢失订单。 难以避免批量报废，造成极大的利润损失。,SPC效益分析,降低质量成本 稳定和改善工序能力 提高人员技能 减少人力，提高工作效率 信息资源共享,行业内企业普遍面临的问题,工厂SPC应用现状分析,案例分析 -“一个来自工程的真实故事”,案例分
4、析 -“一个来自工程的真实故事”,案例分析 -“一个来自工程的真实故事”,案例分析 -“一个来自工程的真实故事”,案例分析 -“一个来自工程的真实故事”,案例分析 -“一个来自工程的真实故事”,大 纲,SPC系统背景介绍 SPC的定义 统计学基础讲解 正态分布与控制图理论 控制图的应用 其他过程分析工具 SPC的应用步骤,以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、 得出结论； -使用数据分析,事物的发展和变化是可预测的；-作出调节和行动,有输入-输出的一系列活动；-分析研究过程,Statistical （统计）,Process （过程）,Control （控制）,什么是SPC？,SPC就是应用
5、统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，並调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。SPC強调预防，防患於未然是SPC的宗旨。,从规格管理到过程控制的剧变,SPC发展历程,1,2,3,4,5,6,3.4,233,6,210,697,300,308,700,66,807,产品检查,产品管制,制程管制,品管7手法,(5S、QCC、ISO9001:2000),管理改善(PDCA)一般公司THREE SIGMA改善,技术改善(DMAIC) 世界标竿公司SIX SIGMA改善,方法,管制,试验计划与制程结合,试验计划与设计结合,产品管制 最佳化,设计管制 最佳化,PPM,品管方法历程,Average
6、 Company 一般公司,Best in class 世界标竿公司,SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与TQM的精神完全一致。 SPC強调用科学方法(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。,SPC的特点,“对人类而言疏于用管理图分析数据是已知的增加费用，耗费努力和降低士气的最好方式。”-Donald J. Wheeler博士（GE总裁）,世上没有任何两件事（人员.产品）是完全一样 制造过程中所产生之变异是可以衡量的 事情.产品的变异通常根据一定的模式而产生 宇宙万物及工业产品大都呈常态分配-例如
7、:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配 变异的原因可分为偶因及异因-偶因属管理系统的范围-异因确是作业人员本身就能解决的 应用SPC可以确保作业人员的自尊 应用SPC可以指出制程最需要改善的地方,SPC的基本观念,有管制图就是在推动SPC？,这张管制图是否有意义？,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研判？ 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。,它所管制的参数真的对产品品质有举足轻重的影响吗？,管制界限订的有意义吗？,SPC认识误区的剖析(一),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標，因此会作制
8、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:,Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？,是否已用Ca/Cp/Cpk作订单分派给不同生产线生产的依据？,Ca/Cp/Cpk被活用了吗？,SPC认识误区的剖析(二),有了可控制的制程参数就是SPC？,制程参数的確是SPC的焦点，但是我們应深入探究：为什么挑出这些制程参数？ 这些制程参数的控制条件是如何決定的？ 这些制程参数与成品品质间有因果关系可循吗？,SPC认识误区的剖析(三),大 纲,SPC系统背景介绍 SPC的定义 统计学基础讲解 正态分布与控制图理论 控制图的应用 其他过程分析工具,大 纲,SPC系统背景介绍
9、 SPC的定义 统计学基础讲解 正态分布与控制图理论 控制图的应用 其他过程分析工具 SPC的应用步骤,假设一产品之规格为160175mm，为了了解A、B、C三家供应商技术水准的差异。经抽样三家所供应的产品，测定得下表所示之数据。,单位：mm,案例：怎样比较各供应商的优劣？,请问：哪家供应商的品质最好？,数据类型：计量型、计数型 数据中心的度量 平均值（Mean）：一组数据的算术平均 中值（Median）：把一组数据排序后的中心值 数据分散的度量 范围（Range）：一组数据中极限值间的距离（最高-最低） 方差（Variance）：每个数值点到平均值的平均偏差的平方 标准偏差（ Standar
10、d Deviation ） 数据形状的度量 正态分布（ Normal Distribution ） 正态概率（ Normal Probabilities ）,统计学基础,总体：人们研究对象的全体，又称为母体。 个体：总体中的每一个基本单位。 样本（或子样）：从总体中随机产生的若干个个体的集合。 样本容量：从总体中随机取得的一批数据的规模大小。,统计学基础,统计的任务是由样本推断总体!,总体平均,样本平均,总体标准偏差,样本标准偏差,计算方程式,记数型数据（ Attribute Data ） (定性的) 种类 好 / 坏 机器1, 机器2, 机器3 班次 记数事件 (文件中的错误数, 装船的部品
11、数，等 计量型数据（ Variable Data ） (定量的) 连续的数据 (有意义的小数) 时间（秒） 压力 传送带速度 Rate 等等,数据类型,(1) 从组装线下线的每亮卡车的前-左轮胎的气压 (2) 从组装线下线的每亮卡车的所有轮胎压力的平均值 (3) 卡车门上表面缺点数 (4) 每份销售合同的打字错误数 (5) 每月生产中有缺陷的卡车数量 (6) 每月生产中有缺陷卡车的 % (7) 对于每个帐目，完成它所需要的时间 (8) 每制造100卡车，有缺陷卡车的数量,是什么类型的数据？,单位：mm,例（续）：怎样比较各供应商的优劣？,假设一产品之规格为160175mm，为了了解A、B、C三
12、家供应商技术水准的差异。经抽样三家所供应的产品，测定得下表所示之数据。,S2=（166-167）2+（164-167）2+（167-167）2/（8-1）=4,大 纲,SPC系统背景介绍 SPC的定义 统计学基础讲解 正态分布与控制图理论 控制图的应用 其他过程分析工具 SPC的应用步骤,举例：一老工人用车床车制螺丝，要求其直径为10mm，为了了解老工人的加工质量，随机抽查他加工好的螺丝100个，分别测得其直径数据如下：,如何对表格的数据分析呢？,例：用表格分析数据,频数分布表,直方图分析,正态分布函数：,如果取足够多的数据，组分的够细，频率直方图的形状就会越来越接近总体的密度函数曲线。,正态
13、分布 （Normal distribution）,特性：曲线下部的面积可用来估计特定“事件”发生的累计概率！,正态曲线和概率面积与标准偏差的关系,例题:,如果成年男子的平均身高是170cm，标准差是4cm，那么请问大约有多少概率的成年男子的身高在162至178cm之区间？,答案:,概率值=95%,前面的累计概率的规则即使数据不是完美的正态分布也适用 让我们比较数值的理论（完美的）正态分布和经验（现实的）分布,标准偏差的经验规则,一个控制图通常有三条线中心线(Central line)简称CL线,位置与正态分布均值重合.上控制限(Upper Control Limit)简称UCL ,位置在+3处
14、.下控制限(Lower Control limit)简称LCL ,位置在-3处.,控制图的构成,控制图原理,控制图原理的第一种解释 ： 在控制图上描点，实质上就是进行统计假设检验，而控制图的上、下控制界即为接受域与拒绝域的分界限，点子落在上、下界限之间，表明可接受，点子落在上、下界限之外，表明应拒绝。 正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值和标准差取何值，产质量量特性值落在3之间的概率为99.73，于是落在3之外的概率为100%一99.73%= 0.27%，而超过一侧，即大于-3或小于+3的概率为0.27%/2=0.135%1 ，如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论
15、而产生。,控制图原理的第二种解释,根据来源的不同，质量因素可以分成4M1E五个方面。 但从对质量的影响大小来看，质量因素可分成普通原因与特殊原因两类。普通原因是始终存在的，对质量的影响微小，但难以除去，例如机床开动时的轻微振动等。特殊原因则有时存在，对质量影响大，但不难除去，例如车刀磨损、固定机床的螺母松动等。,那是不是说只有符合正态分布的特性（变量）才可以用控制图呢？,正态分布图与控制图,休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中，抽取n4的样本，计算样本均值Xbar，经过多次实验后发现，Xbar基本符合正态分布。,休哈特实验,继休哈特之后，很多专家做了类似实验，发现无论总体服从什么样的分布，只
16、要样本n5，实验次数足够多， XBar总是趋于正态分布； 中心极限定理：设X1，X2，X3，Xn为从某总体中抽取的样本，其总体分布未知，但其均值和方差都存在，则：当总体为正态分布时，样本均值精确服从正态分布N（，2/n）；当总体为非正态分布时，样本均值近似服从正态分布 N（，2/n），且样本量n越大，近似程度越好。,中心极限定理,连续25个点，界外点数d0；P（连续25个点，界外点数d0 ）1C250（0.9973）25=0.0654 连续35个点，界外点数d1；P（连续35个点，界外点数d 1 ）0.0041 连续100个点，界外点数d2；P（连续100个点，界外点数d 2 ）0.0026,
