控制图及过程能力分析
统计过程控制SPC第二版
例如，原材料的质量不符合规定要求；机 器设备带病运转；操作者违反操作规程； 测量工具带系统性误差，等等。由于这些 原因引起的质量波动大小和作用方向一般 具有一定的周期性或倾向性，因此比较容 易查明，容易预防和消除。又由于异常波 动对质量特性值的影响较大，因此，一般 说来在生产过程中是不允许存在的。
是
否
np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
是
样本容量 是否恒定？
是
否
C或U图 U图
二、控制图
计量型控制图
二、控制图 计数型控制图
二、控制图 4、控制图应用的二个阶段
从生产过程中，定期抽取样本，测量各样 本的质量特性值，然后将测得的数据加以 统计分析，判断过程是否处于稳定受控状 态，从中发现过程异常原因(特殊原因)， 从而及时采取有效对策，使过程恢复到正 常稳定受控状态。
预防与检测
检测——容忍浪费
在生产部门，通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门，经常靠检查或重新检查工作来找出错误 这实质上是“死后验尸”，造成时间和材料等的浪费
计数型：通常是指不用仪器即可测出的数 据。计件如不合格件数；计点如PCB上的 漏焊数、溢胶数等
计量型 计数型
计件型 计点型
二、控制图 2、控制图的构成
18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
1
2
3
4
点落在该区间的概率为99.7%
5
6
7
8
9
+3
Average
-3
10
二、控制图
▪ ……
二、控制图
计数型控制图
不良率控制图（P图） 不良品数控制图（Pn图） 缺陷数控制图（C图） 单位缺陷数控制图（U图）
控制图与过程能力
控制图与过程能力控制图与过程能力控制图是一种统计工具，用于检测过程是否稳定，并通过监控过程中的变异性来实现过程的稳定控制。
过程能力则用来评估过程的稳定性及其是否满足规定的要求。
在质量管理中，控制图和过程能力是常用的管理工具，可以帮助企业分析和改进生产过程，提高产品质量。
首先，控制图是由过程数据统计而得出的，其核心思想是通过收集并分析过程数据，判断过程是否处于可控状态，从而及时发现问题，采取相应的纠正措施。
控制图通常由中心线、控制限和数据点构成。
中心线表示过程数据的平均值，控制限则表示过程数据的变异性，通常分为控制上限和控制下限。
数据点则是通过统计过程数据得出的。
控制图可分为平均控制图和范围控制图两种。
平均控制图主要用于分析过程的平均水平是否稳定，常用的平均控制图有均值图和移动平均图。
均值图通过比较样本平均值与中心线的差异来判断过程的稳定性；移动平均图则将样本平均数按照一定的周期进行平均，从而降低随机变异的影响。
范围控制图主要用于分析过程的变异性是否稳定，常用的范围控制图有范围图和标准差图。
范围图通过比较样本范围与控制限的差异来判断过程的稳定性；标准差图则是将样本标准差按照一定的周期进行计算，从而判断过程的稳定性。
控制图的构建需要确定样本的大小和采样间隔，样本的大小一般取决于过程的稳定性和潜在的变异性，采样间隔则取决于对过程的监控程度。
通过不断地收集和分析过程数据，可以根据实际情况进行调整和改进。
过程能力则是对过程进行综合评价的指标，用于衡量过程的稳定性和能够满足规定要求的能力。
过程能力通常由过程能力指数（Cp）和过程能力指数偏差（Cpk）来表示。
Cp表示过程的能力指数，计算公式为 Cp = (USL-LSL)/(6σ)，其中USL和LSL分别为规定的上限和下限，σ为过程的标准差。
Cpk表示过程能力指数偏差，表示过程确保产品能够满足要求的能力。
过程能力的评估通常需要先确定经验指标和相关标准。
常用的经验指标有6σ、4σ和3σ，表示过程的准确性和精度。
计数值数据控制图过程能力分析
计数值数据控制图过程能力分析引言计数值数据控制图是一种用于监控过程稳定性和能力的有效工具。
通过收集样本数据并绘制控制图，可以帮助我们判断过程是否处于统计性控制，并评估过程的能力。
本文将介绍计数值数据控制图的基本原理和常用的过程能力分析方法。
计数值数据控制图介绍计数值数据控制图是一种用于监控离散型数据的过程控制工具。
它通过收集数据并绘制控制界限来判断过程的稳定性和能力。
计数值数据通常指的是在一定时间或空间范围内，某个特定事件的发生次数。
常见的计数值数据控制图包括：P图、NP图、C图和U图。
P图和NP图适用于二项分布的离散型数据，C图适用于计数型数据，U图适用于事件发生的时间间隔。
过程能力分析方法过程能力分析是指通过统计量和控制界限来评估过程的能力。
常用的过程能力指标有过程潜在能力指数（Cp）、过程实际能力指数（Cpk）和过程盒子能力指数（Cpm）。
过程潜在能力指数（Cp）过程潜在能力指数是用来评估过程在规格范围内的可变性的指标。
它是根据过程的规格上下限与控制限之间的距离来计算的。
Cp的计算公式为：Cp = (USL - LSL) / (6 * sigma)其中，USL表示过程的规格上限，LSL表示过程的规格下限，sigma 表示过程的标准差。
Cp的值越接近1，表示过程的能力越高。
过程实际能力指数（Cpk）过程实际能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移和可变性的指标。
它考虑了过程的中心位置。
Cpk的计算公式为：Cpk = min((USL - μ) / (3 * sigma), (μ - LSL) / (3 * sigma))其中，USL表示过程的规格上限，LSL表示过程的规格下限，mu 表示过程的均值，sigma表示过程的标准差。
Cpk的值越接近1，表示过程的能力越高。
过程盒子能力指数（Cpm）过程盒子能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移、可变性和非正常情况比例的指标。
它考虑了过程的中心位置和不符合规格的比例。
控制图与过程能力分析
控制图与过程能力分析1. 引言控制图是一种常用的质量管理工具，用于监控和分析过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以识别过程中的特殊因素或异常情况，从而及时采取控制措施，保证过程稳定并提高产品质量。
而过程能力分析则是评估过程的稳定性和能力的方法，用于判断过程是否满足规定的质量要求。
本文将介绍控制图的基本概念和构成要素，并详细讨论过程能力分析的方法和指标。
同时，还将给出一些实际案例，帮助读者更好地理解和应用控制图与过程能力分析。
2. 控制图概述控制图是一种基于统计学原理的质量管理工具，用于监控和改进过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以将过程的实际数据与规定的控制限进行比较，从而判断过程是否受到特殊因素的影响，以及是否处于控制状态。
控制图的构成要素主要包括控制线、样本数据和数据点的标记。
其中，上下控制线用于标识过程的稳定范围，而中心线则表示过程的平均水平。
样本数据则是从过程中得到的一组观测值，通常按时间顺序排列。
每个数据点可以通过标记来表示其特殊性质，如标明异常值或特殊原因。
3. 常见的控制图类型根据观测数据的类型和分布特征，常见的控制图类型包括：3.1. 控制图类型1这是一种适用于连续型数据的控制图类型，适用于受检量或计数型数据。
其构成要素包括X控制图和R控制图。
X控制图用于监控平均值的变化情况，R控制图则用于监控过程的变异程度。
3.2. 控制图类型2这是一种适用于计数型数据的控制图类型，适用于过程中出现的次数或事件。
其构成要素包括P控制图和C控制图。
P控制图用于监控次数型数据的比例，C控制图则用于监控次数型数据的发生数。
3.3. 控制图类型3这是一种适用于属性型数据的控制图类型，适用于过程中出现的缺陷或不良项。
其构成要素包括NP控制图和U控制图。
NP控制图用于监控缺陷或不良项的发生数，U控制图则用于监控缺陷或不良项的比例。
4. 过程能力分析方法过程能力分析是评估过程的稳定性和能力的方法，旨在判断过程是否满足规定的质量要求。
第七章(续)控制图与过程能力分析
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
m3A2 1.880 1.187 0.796 0.691 0.549 0.509 0.430 0.410 0.360
D3
－
－
－
－
－ 0.076 0.136 0.184 0.223
d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.087
极差
R
27 18 33 30 33 29 21 33 17 22 26 10 33 26 31 25 41 36 27 28 28 28 25 32 27
制作控制图主要步骤
1、收集数据20-25组，每组取n=3-6个数据。
2、计算每组平均值
－
xi
和每组极差Ri。
3、计算总平均值＝X和平均极差R－ 。
第七章（续）控制图与过程能力分析
• 第三节 控制图 • 一、概述 • 二、应用控制图的步骤 • 三、应用实例 • 四、控制图的观察与分析 • 第四节 过程能力分析 • 一、过程能力 • 二、过程能力指数 • 三、过程能力指数的评定 • 四、提高过程能力指数的途径 • 五、过程能力调查
一、概述
•
控制图由统计质量控制的奠基人——美国的休哈特创
D3 R
～x－m 3A2 R
D3 R
～x －2.659 RS
不考虑
控制图控制界限线的计算公式－II
图别 P
中心线 （C L）
P
上控制界限（UCL）
－ P ＋3
－－ P（1－ P ）
n
下控制界限（LCL）
－ P
控制图 过程能力分析
2.4 偏移情况的过程能力指数Cpk
准则1： 一个点在A区之外
x
UCL A
B C CL C
B LCL A
x
准则3：连续6个点递增或递减
UCL A
x
B C CL C
B
LCL A
x
准则2：连续 9个点在中心线同一侧
UCL A
B
x
C CL
C
B LCL A
准则4：连续14个点上下交替
UCL A
B
C
CL
C
x
B LCL A
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准则5:连续3点中有2点在同侧B区以外
本）标准差S代替
2.2 过程能力6
过程能力指过程制造质量方面的能力，稳态下的最小波动， 稳态时，99.73% 的产品落在(µ-3 ，µ+3 )范围内，因此将过程能力定义为6
如果车的宽度越小，就越容易将车开进车库·····
过程能力 = 6
过程能 力
客户要 求
客户要求 Cp 过程能力
即处于统计控制状态（受控状态），生产过程稳定，不必采取措施。 判异原则: 1) 点子超出或落在控制线上； 2) 控制界线内的点子排列有下列缺陷：
过程的声音： 1. 控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差 2. 特殊原因变差要求立即采取措施 3. 减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计
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均值与公差中心有不重合，此时不合格品率会增加，Cp会明显降低，需修正 （修正后记为Cpk）
SPC-过程能力分析报告
废品率 (%)
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施
召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题
在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.
3
员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标.
所以他们什么也没做.
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2000
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值） 的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）
表示。
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数
据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
示。
2.2 SPC的关系链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识 三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案
例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5%
总经理给全厂颁奖
3
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！
总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （X ）
极差 （Range）
σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
中位数 ˜x 单值
（Individual）
一组测量值的均值
解释
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
管制图与制程能力分析
管制圖與製程能力分析一、管制圖管制圖是指根据统计学原理，通过收集和分析过程数据，以便及时监控和改进过程稳定性的方法。
管制圖可以帮助我们判断过程是否稳定、是否受特殊因素影响，并且能够帮助我们分析过程能力是否符合要求。
下面我们就来介绍一下管制圖的基本原理和应用。
1. 管制界限管制界限是在管制圖上设定的两条中心线，即上管制界限和下管制界限，是用来判断和监控过程是否稳定的参考线。
通常，管制界限是根据数据的变异性和过程能力要求来确定的，一般而言，上管制界限和下管制界限是基于过程的平均值和标准差计算得出的。
2. 管制统计量在管制圖上，通常有两个重要的统计量，分别是过程平均值和过程变异性。
通过对这两个统计量的监控，我们可以了解过程是否处于稳定状态。
3. 常用的管制圖类型常用的管制圖类型有许多种，如平均数控制图（X管制图）、极差控制图（R 管制图）、标准差控制图（S 管制图）、范围与中位数控制图（MR 管制图）等。
这些不同类型的管制圖适用于不同类型的数据，可以帮助我们监控和改进不同的过程。
二、製程能力分析製程能力分析是指通过统计方法来评估製程是否满足客户的需求和要求。
製程能力分析可以帮助我们确定製程的稳定性和一致性，以便进行相应的改进措施。
1. 製程能力指标製程能力指标是对製程能力的度量，一般用于评估製程的稳定性和一致性。
常用的製程能力指标有以下几种：Cp指数、Cpk指数、Pp指数和Ppk指数。
这些指数可以根据数据的分布特征来计算，用于评估製程的长期和短期能力。
2. 製程能力评估通过製程能力评估，我们可以判断製程是否满足要求，并进行相应的改进。
一般而言，当製程能力指标大于1时，说明製程能够满足客户的需求，而当製程能力指标小于1时，说明製程存在一定的问题，需要进行改进。
3. 製程改进当发现製程能力不足时，我们就需要进行相应的製程改进。
常用的製程改进方法有许多种，如采用统计方法来减少过程的变异性、改善生产设备和工艺等。