spc培训3

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1、Statistical Process Control 统计过程控制,SPC 课程培训,QA Department,SPC课程培训,SPC简介 相关知识介绍 数据与质量特性值 工序能力概念及工序能力指数的计算 统计工具的使用、分析 每种统计工具的适用场合,Statistical Process Control Training,QA Department,Page 1-25,一、SPC简介,SPC概述： 由美国休哈特博士在20世纪2030年代所创造的理论，能科学的区分出生产 过程的偶然波动和异常波动，从而对生产过程的异常及时警告，以便于人们 采取措施消除异常，恢复过程的稳定。 SPC在生产中的

2、应用： - SPC控制质量，减少返工现象； - 避免了工检的矛盾； - 检验容忍浪费；预防避免浪费。 SPC特点： - 全系统的，全过程的要求全员参加，人人有则，这与TQM是完全一致的； - 强调用科学的方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防； - 不仅用于生产过程，而且用于服务过程和一切管理过程。,Statistical Process Control Training,QA Department,Page 2-25,二、相关知识介绍,统计技术的概念： 是以概率论为理论基础，研究随机现象中确定的数学规律的学科，是应用数学的一个分支。 统计方法和统计工具： - 统计方法：指有关搜集、整理、分

3、析和解释统计数据，并对其所反映的问题 做出一定结论的方法，或简单的说为统计技术中的具体方法。 - 统计工具：指简化的统计方法（新老七种工具） 变差的10条基本原理 Pareto原理,Statistical Process Control Training,QA Department,Page 3-25,变差的十条基本原理： 1.任何事物都是变化的。 2.任何变差都是有原因的。有的明显，有的模糊。 3.不是所有变差的原因都同等重要，原因遵循Pareto原理（80/20规则） 4.过程变差的原因可归纳如下：4M + 1E +测量 5.稳定的过程产生稳定的变差。着意味着我们可以测量过程的边界。 6.

4、稳定过程的变差产生于普通原因，它们是标准过程的一部分。 7.缘于特殊原因的变差使过程不稳定，或“失控”。这些是导致大 的变差的不可预见因素； 8.理解变差的原因，将数据分组并比较。 9.主要的过程变差原因可以通过简单的统计图来发现； 10.减少过程变差将使生产成本降低并改进质量。,Statistical Process Control Training,QA Department,二、相关知识介绍,Page 4-25,三、数据与质量特性值,数据的定义：是能够客观地反映事实的资料和数字。 收集数据的目的：控制、分析（包括用于调查和确定方针）、检验。 数据的特点：波动性、规律性。 统计方法就是从有

5、波动的数据中找出其中规律性的一种数学方法。 数据的分层：是指把不同性质的数据加以区别、分别处理的方法。 质量特性值：分为计量值和计数值 - 计量值：指可以用量具、仪表等进行检测而得出的连续性数值，可以有小数。 如：长度、直径、重量、强度、速度等。 - 计数值：指不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值，它可以用计数的 方法来得到。如：废品、合格品数等。还可以分为计数值和计点值。 如：一批壳体从印刷面黑点来看有多少件不合格，这就是计件值；而 印刷面有多少个黑点则是计点值。计件值可直接写出数值，也可以用 百分率来表示。 - 质量特性值是数据，所以它具有数据的特点。因测量手段精度的影响，特性值 与

6、真实情况存在一定误差，应将让误差减小到不影响研究其内在规律的程度。,Statistical Process Control Training,QA Department,Page 5-25,数据的分布 总体与样本： - 总体又称母体，是指在某一次统计分析中研究对象的全体，总体可以是有限的 也可以是无限的，常用“N”表示。组成总体的每个单元叫做个体。 - 样本，也叫子样，是指从总体中随机抽取出来并要对它进行详细研究，分析的 一部分个体，它是从总体中随机抽样的（即产品），可能是成品、半成品等。 样本中所含的样品个数一般叫样本大小或样本容量，一般用“n“表示。 - 随机抽样：就是要使总体中的每一个个

7、体（产品）都有同等机会被抽取出来， 组成样本活动的过程。 研究总体，不针对个体，通过样本来估计全局，带有一定的风险性。 数据中的几个重要特征数： - 表示数据集中位置的特征数： a. 平均值，反映中心位置的平均值。（X） b. 中位数，表中间位置的数，可能是奇数，也可能是偶数。（X）,Statistical Process Control Training,QA Department,三、数据与质量特性值,Page 6-25,- 表示离散程序的数 a. 极差，用于表示离散程度，较直观，但它在计算中只用了一级数据的两个 极限值，当样本校大时，损失的质量数据较多，因此仅仅适用于小样本的 情况。（R

8、） b. 方差 （S2） c. 标准差，是国际标准化组织给出的标准值，反映了离散程度，利用了每个 数据值，比极差更精确的反映了总体的情况，并客观的刻化了X的观念， 反映的是一级数据以什么样的密集程度集中在数值周围。值越大，密集度 越低；值越小，密集度越高。（S）,Statistical Process Control Training,QA Department,三、数据与质量特性值,Page 7-25,四、工序能力的概念及工序能力指数 的计算,产品质量特性的类别： - 望目值：在有双向公差带时，中心值为望目值。TU、TL分别为上、下控制限； M为目标值，即上、下控制限的平均值。 - 望大值：

9、只有单项公差，TL，希望质量特性越大越好，质量特性不取负值。 - 望小值：只有单项公差，TU，希望质量特性越小越好，质量特性不取负值。 工序能力分析： - 工序能力的概念，是指处于稳定生产状态下的工序的实际加工能力。 - 工序能力指数，指设计时对产品质量标准规格的要求与制造时工序所具有满足 要求能力的比值。用“Cp”或“Cpk”表示。计算时应符合3个条件： a. 以计量值为例说明： a1. 双侧公差带且实际分布中心与公差中心重合时; a2. 双侧公差带且实际分布中心与公差中心不重合时； a3. 计量值为单侧公差时（只有规格上限时）； a4. 计量值为单侧公差时（只有规格上限时）。,Statis

10、tical Process Control Training,QA Department,Page 8-25,过程性能指数：既考虑了普通原因引起的变差影响，也考虑了特殊原因引起 的变差影响。用“Ppk”表示。 工序能力的对策及分析： 工序能力调查,四、工序能力的概念及工序能力指数 的计算,Statistical Process Control Training,QA Department,Page 9-25,直方图： - 频数的分布：确定组距、组数和组的边界值。 a. 组数一般采取的数据个数为50200个，常在615范围内。 b. 组距和组数选取时一般为测量单位的1、2、5的倍数。计算步骤为；

11、 1. 从数据中选出最大值和最小值，去掉异常数据； 2. 用最大值与最小值之差除以测量单位的1、2、5倍，取整数； 3. 将求得的整数对应的测量单位倍数的数值即为组距。 c. 确定组界，把数据中的最小值分在第一组的中部，将分组组界定在最小测量 单位的1/2处，依次加上组距即可。 d. 列频数分布表（组号、组距、组中值、频数符号、频数、简化组中值等）。 - 直方图：是频数直方图的简称，就是将数据按其顺序分成若干间隔相等的组， 以组距为底边，以落入各级的频数为高的若干长方形排列图。,Statistical Process Control Training,QA Department,五、统计工具的

12、使用、分析,Page 10-25,- 直方图的画法：见习题一 找出最大值Xmax、最小值Xmin，算出极差R； 确定组数K，最小测量单位1g； 确定组距h； 确定组界； 记录整理各级数据，列出频数分布表； 计算均值X，取原测量值后两位； 计算标准差S，取原测量值后两位； 画直方图，以横坐标表明分组的各组组件，纵坐标表示各组的频数，实际的 数值用虚线表示，规格用实线表示，在实线与虚线之间的为不合格区域。 - 直方图的观察与分析：见附页 - 直方图的用途,Statistical Process Control Training,QA Department,五、统计工具的使用、分析,Page 11-

13、25,控制图： - 什么是控制图：带有控制界限的曲线图是控制图。控制图的中心线、上下控制 界限分别以CL、UCL、LCL表示。我们可通过对图中各点的判断，可以掌握数据 所代表的生产或工作过程随时间的变化情况从而对生产或工作进行控制。 “质量管理始于控制图，亦终于控制图” - 产品质量的变异与控制： 无论在任何情况下，按一定的标准制造的大量同类产品间总是存在着差别，称 之为变异。产品质量变异是客观存在的。变异的原因有三类： 偶然因素；是一些经常存在的、对质量影响比较小而又逐件略有不同的因素 是不可避免的。如：室温的变化、机床的振动等； 系统因素：是一些不经常发生的、对产品质量影响比较大而又前后呈

14、现一定 规律的因素，是可避免的。如设备的调整、刀具的磨损等； 特殊因素：常常是不易事先控制的，在质量控制中不予讨论。 ”控制图是解决产品必然存在的质量变异而对工序进行质量控制的主要手段“,Statistical Process Control Training,QA Department,五、统计工具的使用、分析,Page 12-25,局部措施 l通常用来消除变差的特殊原因 l通常由与过程直接相关的人员实施 l大约可纠正15%的过程问题 对系统采取措施 l通常用来消除变差的普通原因 l几乎总是要求管理措施，以便纠正 l大约可纠正85%的 过程问题 普通原因 是指造成随着时间的推移具有稳定的且可

15、重复的分布过程中的许多变差的原因，其表现为一个稳定系统的偶然原因。 特殊原因 是指造成不是始终作用于过程变差的原因，即当它们出现是将造成（整个）过程的分布，将用不可预测的方式来影响过程的输出，过程的输出将不稳定。,五、统计工具的使用、分析,QA Department,Statistical Process Control Training,Page 13-25,五、统计工具的使用、分析,QA Department,Statistical Process Control Training,Page 14-25,1. 正态分布： 一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形频率分布，它是计量型数据用控

16、制图的 基础。当一级测量数据服从正态分布时，约有 68.26% 的测量值落在平均值处正负一个标准 差的区间内，大约 95.44% 的测量值将落在平均值处正负两个标准差的区间内；大约 99.73% 的值将落在平均值处正负三个标准差的区间内。这些百分数是控制界限或控制图分析的基础 （因为即使整个输出的全部数据不服从正态分布，但其子组平均值趋向于正态分布），而且 是许多过程能力确定的基础（因为许多工业过程的输出服从正态分布）。 2. 二项分布： 应用于合格和不合格品的计数型数据的离散型概率分布。是 p 和 np 控制图的基础。 3. 泊松分布： 应用于不合格数的计数型数据的离散型概率分布，是 c 和 u 控制图的基础。,五、统计工具的使用、分析,QA Department,Statistical Process Control Training,Page 15-25,4. 系数A2、D4、D3、d2表： 5. 相关公式：,五、统计工具的使用、分析,QA Department,Statistical Process C