SPC统计过程控制的理论基础与方法.pptx
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SPC统计过程控制知识篇(ppt 101页)
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
m
图2-3 二项分布(图中P为不合格品率)
5-6
p(k;λ) λ=2.5
λ=5
λ=10
k
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
图2-4 泊松分布(图中λ为平均不合格数)
5-7
n(x;μ,σ2)
μ
x
图2-5 正态分布
5-8
三、控制图的形成及控制图原理的几种解释 (一) 正态分布的基础知识 (1)数据越多，分组越密。直方图也越接近一 条光滑曲线。最常见的分布为正态。
5-16
2.控制图的第二种解释
假定现在异波均已消除，只剩下偶波，则此偶波的 波动将是最小波动，即正常波动。根据这正常波动， 应用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，当 异常波动发生时，点子就会落在界外。因此点子频 频出界就表明异波存在。
控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界
限。
5-17
统计过程控制(SPC)
第一节 统计过程控制的基本知识 一、SPC(Statistical Process Control)的基本概念
统计过程控制，是为了贯彻预防原则，应
用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监 控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的 水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一 种技术。 主要工具：控制图
5-1
二、统计过程控制的发展 SPC：统计过程控制； SPD：统计过程诊断； SPA：统计过程调整。
三者间的关系：
SPC SP)原理 一、常规控制图的构造
控制图是对过程质量特性值进行测定、
记录、评估和监察过程是否处于统计控制 状态的一种用统计方法设计的图。
SPC统计过程控制培训(PPT 64页)
例：疵点数、沙眼数等
3、总体和样本（子组）
3.1 总体 研究对象的全体 总体含量记为 N
3.2 样本（子组） 总体中的部分样品 样本含量记为 n
4、常见的典型分布
4.1 正态分布 —— 计量值数据 4.2 二项分布 —— 计件值数据 4.3 泊松分布 —— 计点值数据
4.1 正态分布
X ~ N(, 2)
7、C控制图：
用于控制一定单位中所出现的不合格 数目。常见的有控制布匹、钢板上的疵点 数、铸件上的沙眼数、设备的故障次数、 印刷品的错误数等等。类似于np图，C控制 图的样本大小必须保持不变。
8、U控制图：
用于平均每单位的不合格数。当样本 大小变化时应换算成平均每单位的不合格 数后再使用U控制图。但控制界限出现凹 凸状。
SPC
(Statistical Process Control )
统计过程控制
主讲人：史济荣
• SPC 是利用数理统计原理采用控制图
的方法对生产过程进行全面监控
• 它主要区分由特殊原因引起的异常波 动还是由普通原因引起的正常波动
一、基础知识
1、产品质量波动 1.1 正常波动
普通原因（随机）---正常波动---过程受控 2.2 异常波动
随机变量Ｘ服从二项分布， 记为 Ｘ～ b（n , p ) ,其分布列为：
P(X x)
n x
p x (1 p)nx , (n 0,1,, n)
4 . 2 . 3 二项分布的均值、方差和标准差
均值： Ｅ（Ｘ）＝np ; 方差： Ｖar(X) = np (1 - p );
标准差： np(1 p) ;
采集数据的方法： 1）样本组内的数据应在短时间内
抽取，以避免特殊原因进入； 2）样本之间可采用等时抽样方法。
3、总体和样本（子组）
3.1 总体 研究对象的全体 总体含量记为 N
3.2 样本（子组） 总体中的部分样品 样本含量记为 n
4、常见的典型分布
4.1 正态分布 —— 计量值数据 4.2 二项分布 —— 计件值数据 4.3 泊松分布 —— 计点值数据
4.1 正态分布
X ~ N(, 2)
7、C控制图：
用于控制一定单位中所出现的不合格 数目。常见的有控制布匹、钢板上的疵点 数、铸件上的沙眼数、设备的故障次数、 印刷品的错误数等等。类似于np图，C控制 图的样本大小必须保持不变。
8、U控制图：
用于平均每单位的不合格数。当样本 大小变化时应换算成平均每单位的不合格 数后再使用U控制图。但控制界限出现凹 凸状。
SPC
(Statistical Process Control )
统计过程控制
主讲人：史济荣
• SPC 是利用数理统计原理采用控制图
的方法对生产过程进行全面监控
• 它主要区分由特殊原因引起的异常波 动还是由普通原因引起的正常波动
一、基础知识
1、产品质量波动 1.1 正常波动
普通原因（随机）---正常波动---过程受控 2.2 异常波动
随机变量Ｘ服从二项分布， 记为 Ｘ～ b（n , p ) ,其分布列为：
P(X x)
n x
p x (1 p)nx , (n 0,1,, n)
4 . 2 . 3 二项分布的均值、方差和标准差
均值： Ｅ（Ｘ）＝np ; 方差： Ｖar(X) = np (1 - p );
标准差： np(1 p) ;
采集数据的方法： 1）样本组内的数据应在短时间内
抽取，以避免特殊原因进入； 2）样本之间可采用等时抽样方法。
SPC统计过程控制PPT课件
50
控制图的观察分析
作控制图的目的是为了使生产过程或工作过 程处于“控制状态”. 控制状态即稳定状态, 指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影 响, 产品质量特性的分布基本上不随时间而 变化的状态. 反之, 则为非控制状态或异常 状态.
控制状态的标准可归纳为二条:
第一条, 控制图上点不超过控制界限; 第二条, 控制图上点的排列分布没有缺陷.
28
控制图—过程控制的工具
上控制限 中线
下控制限
1.收集：收集数据并画在图上
步 2.控制：根据过程数据计算试验控制限；识别变差的特殊原因 并采取措施
骤
3.分析及改进：确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进 过程
29
控制图种类(以数据性质分)
计量型控制图
平均数与极差控制图(
31
计量型控制图
计量型控制图的使用说明 A、计量数据 B、计量型控制图的基础 C、SPC的抽样原则
32
五、计量型控制图的制作步骤 和判定原则
33
建立控制图的四步骤
A收集数据 B计算控制限 C过程控制解释 D过程能力解释
34
建立X-R图的步骤A
子组大小
A1选择子组大小、频率和数据
子组频率
Ａ 阶
38
建立X-R图的步骤B
Ｂ B1计算平均极差及过程平均值 计 算 控 B2计算控制限 制 限
B3在控制图上作出平均值和 极差控制限的控制线
39
X R管制圖
平均值管制圖
平均值管制圖
x x1 x2 x3 ..... xk k
全距管制圖 R R1 R 2 ..... R k
k
CL X X
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
SPC基础知识培训(PPT48页).pptx
貨品
預防生產模式(Prevention Detection Approach) :
自我監管
(減少)
少)
輸入
生產過程+SPC
損壞/再造
INPU(LTess)
PROCESSES
SAMPLE OR 100% INSPECTION
Scrap/Rework
Products
貨品
損壞/再造
(減 抽樣/全面檢查
O.K.
21. Cpk 的圖像比例及計算（iii）
Cpk = 2.0
Cpk = 1.33
LSL
T
USL
x
Cpk = 1.00
LSL
T
USL
x
LSL
T
USL
x
Cpk = 0.60
LSL
T
USL
x
例子說明 I :
USL - LSL Cpk =UCL - LCL
[ 1 -( - X )/3sd]
LSL 10
LCL 12
SPC 知识讲座
1. 甚麼是“ SPC” ?
SPC:是STATISTICAL PROCESS CONTROL的缩写
即:统计过程控制(大陆称法)
统计制程管制(台湾称法)
在美国休哈特博士发现管制图(1924年)后 (40年代)产生,由美国戴明博士在日本推广.
SPC是：
- 以統計學的原理作為基礎 - 用來監察生產過程 - 利用數據及簡單的圖表表達生產情況 - 用來判斷製程的走向及有否出現問題 - 引導員工去作出適當的決定 - 預防問題的惡化及重現
12. SPC 的探用 I :
傳統的生產模式(Traditional Detection Approach) :
預防生產模式(Prevention Detection Approach) :
自我監管
(減少)
少)
輸入
生產過程+SPC
損壞/再造
INPU(LTess)
PROCESSES
SAMPLE OR 100% INSPECTION
Scrap/Rework
Products
貨品
損壞/再造
(減 抽樣/全面檢查
O.K.
21. Cpk 的圖像比例及計算（iii）
Cpk = 2.0
Cpk = 1.33
LSL
T
USL
x
Cpk = 1.00
LSL
T
USL
x
LSL
T
USL
x
Cpk = 0.60
LSL
T
USL
x
例子說明 I :
USL - LSL Cpk =UCL - LCL
[ 1 -( - X )/3sd]
LSL 10
LCL 12
SPC 知识讲座
1. 甚麼是“ SPC” ?
SPC:是STATISTICAL PROCESS CONTROL的缩写
即:统计过程控制(大陆称法)
统计制程管制(台湾称法)
在美国休哈特博士发现管制图(1924年)后 (40年代)产生,由美国戴明博士在日本推广.
SPC是：
- 以統計學的原理作為基礎 - 用來監察生產過程 - 利用數據及簡單的圖表表達生產情況 - 用來判斷製程的走向及有否出現問題 - 引導員工去作出適當的決定 - 預防問題的惡化及重現
12. SPC 的探用 I :
傳統的生產模式(Traditional Detection Approach) :
统计过程控制SPC(PPT 88页)
控制界限外 控制界限内半区 控制界限内全部
控制界限内全部
5：3点中2点落在中 心线同侧B区外
6：5点中4点落在中 心线同侧C区外
7：15点落在中心线 两侧C区内 8：8点落在中心线两 侧且无一在C区内
控制界限A区 控制界限A+B区 控制界限C区 控制界限A+B区
针对对象 界外点 参数μ的变化 参数μ随时间变化 数据分层不够
准则7：连续15个点在C区内
UCL A
基本形式：
B
C CL
C
B LCL A
P(μ-σ≤x ≤ μ+σ)=0.68268
质量管理学
3.统计过程控制（SPC）
统计过程控制的工具-控制图
准则7：连续15个点在C区内
基本形式：
UCL A
B C CL C
B LCL A
出现此准则的原因是由于参数σ变化过小。特点： 不要被数据的良好的外貌所迷惑，应注意到隐藏 的非随机性。
16.48
15.05
质量管理学
3.统计过程控制（SPC）
13.73 t
统计过程控制的工具-控制图
准则4：连续14个点上下交替
基本形式：
UCL A
B C CL C
B LCL A
出现此准则的现象可能是由于数据分层的原 因，比如一位操作者轮流使用两台机床或由 两位操作者轮流使用一台设备。
质量管理学
3.统计过程控制（SPC）
图：
1、收集数据 选取一定量的数据，一般为50～200个，过少将影响精度
，过多则计算繁琐，经常取为100个左右。
2、数据的分组与排列 数据分组是十分重要的步骤，分组的方法是：
(1)从技术上认为，大致相同条件下收集的数据分在一组内； (2)组中不应包括不同性质的数据。 这样做的目的是保证组内仅存在偶然因素的影响。每组数据
SPC-完整版ppt课件
第六步：实施数据采集计划
根据“合理子组”原则采集数据。将采集到 的所有数据填入事先准备好的数据表或控制图。
第七步：整理核对数据
检查核对数据是否符合要求，准备制作控制 图。
注意：控制图数据是一组动态的 时间序列。
SHIRO原则”
“合理子组”原则含义
使得每个子组内的变差尽量小（组内差异只由普通 原因造成）；
SHIRONGWEI
21
§5.2 数据收集计划
数据必须“真实-可信-可用”，方能到成质量改进的目 的，为了实现此目标，制定数据采集计划是必要的（当 然不一定是书面的）。 计划应考虑以下内容和因素： 任务及目的（你打算收集什么数据） 在哪里？由谁？ 采用什么方式：全数检查？还是抽样？ 采集多少数据？ 时间：何时期的数据？采集频率？何时开始和结束？ 分层因素如何确定？ 数据表格的准备
控制图结构 控制图的作用 两类错误 休哈特“3σ原则” 统计控制状态 统计过程控制原则 漏斗实验 控制图解析——模式 控制图 8条判异准则 分析用控制图和监控用控制图 常规控制图的分类 如何选择控制图
SHIRONGWEI
16
§4.2 控制图的作用
控制图是SPC用于改进品质的工具，其作用：
展示过程
即时记录过程，反映过程状况和变化，可谓一部“生产史”。
控制过程
透过控制图结构和规则，指引人员识别并消除特殊原因， 达成维护控制之目的。
评估决策
控制图作为统计工具，展示提供的过程信息是客观可信 的，借助控制图信息作出的品质决策是科学可靠的。
预防改进
控制图具有预警性质，且借由以上三项，就达到预防改 进之目的。
SHIRONGWEI
19
质量管理的基本原则
一切用数据说话！
根据“合理子组”原则采集数据。将采集到 的所有数据填入事先准备好的数据表或控制图。
第七步：整理核对数据
检查核对数据是否符合要求，准备制作控制 图。
注意：控制图数据是一组动态的 时间序列。
SHIRO原则”
“合理子组”原则含义
使得每个子组内的变差尽量小（组内差异只由普通 原因造成）；
SHIRONGWEI
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§5.2 数据收集计划
数据必须“真实-可信-可用”，方能到成质量改进的目 的，为了实现此目标，制定数据采集计划是必要的（当 然不一定是书面的）。 计划应考虑以下内容和因素： 任务及目的（你打算收集什么数据） 在哪里？由谁？ 采用什么方式：全数检查？还是抽样？ 采集多少数据？ 时间：何时期的数据？采集频率？何时开始和结束？ 分层因素如何确定？ 数据表格的准备
控制图结构 控制图的作用 两类错误 休哈特“3σ原则” 统计控制状态 统计过程控制原则 漏斗实验 控制图解析——模式 控制图 8条判异准则 分析用控制图和监控用控制图 常规控制图的分类 如何选择控制图
SHIRONGWEI
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§4.2 控制图的作用
控制图是SPC用于改进品质的工具，其作用：
展示过程
即时记录过程，反映过程状况和变化，可谓一部“生产史”。
控制过程
透过控制图结构和规则，指引人员识别并消除特殊原因， 达成维护控制之目的。
评估决策
控制图作为统计工具，展示提供的过程信息是客观可信 的，借助控制图信息作出的品质决策是科学可靠的。
预防改进
控制图具有预警性质，且借由以上三项，就达到预防改 进之目的。
SHIRONGWEI
19
质量管理的基本原则
一切用数据说话！
统计过程控制SPC培训教材ppt课件
方 法
材 料
人 员
机 器
中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
如何做
小要因
*
6. 直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料， 解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
SL=130
Sμ=160
20 15 10 5
*
7. 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
*
铸造车间产品生产废品统计表
*
5. 特性要因分析图（Characteristic Diagram ；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果 （特性）与原因之间的关系图表。 5.1 因果图（Cause-and-Effect Diagram）：一种用于解决单个问题的简 单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源， 也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。 A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原 因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材 料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环 境（Environment）等五大类加以分析及应用的。
材 料
人 员
机 器
中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
如何做
小要因
*
6. 直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料， 解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
SL=130
Sμ=160
20 15 10 5
*
7. 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
*
铸造车间产品生产废品统计表
*
5. 特性要因分析图（Characteristic Diagram ；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果 （特性）与原因之间的关系图表。 5.1 因果图（Cause-and-Effect Diagram）：一种用于解决单个问题的简 单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源， 也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。 A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原 因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材 料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环 境（Environment）等五大类加以分析及应用的。
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13、志不立，天下无可成之事。20.12.2920.12.2911:33:4011:33:40December 29, 2020
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other fam ous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
品質變異的機遇和可歸屬原因 (續)
管制圖的統計基礎
管制圖的統計基礎(續)
如果樣本平均數在管制界限內，代表:
μ1 =μ0
課本範例p.165 修瓦特管制圖
管制圖用於改善製程
管制圖用於改善製程(續)
在一般情形下
大部分的製程都不在管制狀態下 管制圖可幫助找出可歸屬原因 管制圖只發現製程中的可歸屬原因，要消
缺點集中圖
散布圖
1. 散布圖在確認潛在的 關係上非常有用
2. 但因果關係必需使用 實驗設計來決定
品質變異的機遇和可歸屬原因
在任何生產製程中，總會有一些自然的 變異存在(機遇原因的變異)
一個只存在機遇原因的變異之製程，稱 為在統計管制下
失控 – 一個製程中產生可歸屬原因(不 適當的調整、操作員的失誤、不良的原 料)
。2020年12月29日星期二上午11时33分40秒11020年12月上午11时33分20.12.2911:33December 29, 2020
16、如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是顺风。2020年12月29日星期二11时33分40秒11:33:4029 December 2020
1. 定義要被分析的問題或原因 2. 由團隊執行分析。利用團體腦力激盪找出潛
在的原因 3. 畫出原因盒和中心線 4. 找出主要潛在原因的分類，並將他們的原因
盒和中心線相連 5. 確認可能的原因並將之歸類在步驟4的分類。
如有必要再加上新的類別 6. 將原因排序來確定最可能影響問題的原因 7. 採取修正措施
當製程改變相對大，使用較小的樣本
抽樣的分配
短時間小樣本(較常用)，或長時間大樣本? 現今多半藉由自動檢測系統實施短時間大
樣本抽樣
合理的分群
管制圖的分析
失控
長度大於6的連數 一點落在3σ之外 連續的3點中有2點落在
2σ之外 連續的5點中有4點落在
1σ之外 連續8點在中心線的同
一側
管制圖可以提供診斷的訊息 管制圖可提供有關製程能力的資訊
管制界限的選擇
美國 – 3倍標準差 英國及西歐 – 型I誤差的機率為0.001，
或是3.09個標準差 使用警告界限
增加管制圖的敏感度 可能使人感到困擾 錯誤信號風險的增加
樣本數和抽樣次數
樣本數的決定
大樣本會使得偵測出製程的微小變動較為 容易
除可歸屬原因則要靠管理人員、操作員和 工程師
失控行為對策(out-of-controlaction-plan, OCAP)
OCAP包含
檢驗點 結點
管制圖的種類
計量管制圖
大多利用中央趨勢( )和變異(R或S)來衡量 第五章
計數管制圖
以產品有無某種屬性或不合格率為基準 第六章
管制圖的設計
管制圖的分析(續)
失控
15點落在C區 連續14點上下交替 連續8點都在中心線同側的C區 資料出現任何非隨機圖形 一點或多點落在警告界限或管制界限附近
9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。
20.12.2920.12.29Tuesday, December 29, 2020
10、人的志向通常和他们的能力成正比例。11:33:4011:33:4011:3312/29/2020 11:33:40 AM
11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。20.12.2911:33:4011:33Dec-2029-Dec-20
12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。11:33:4011:33:4011:33Tuesday, December 29, 2020
樣本數(β)、管制界限(統計)、抽樣次數(經濟)
由管製圖中看出變異的種類
穩定且無相關的 穩定但自我相關的 不穩定的
管制圖盛行的理由
管制圖在改善生產力方面是一個已經被 證實有效的工具 – 減少報癈和重做
管制圖可有效的察覺缺失 – 第一次就做對 管制圖可以防止不必要的製程調整 – 可
區分背景干擾和不尋常的變異
T H E E N D 17、一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣。上午11时33分40秒上午11时33分11:33:4020.12.29
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第四章 SPC的理論基礎和方法
吳岱栖 老師
統計製程管制(SPC)
SPC七大手法
直方圖 檢查表 柏拉圖 要因分析圖 缺點集中圖 散布圖 管制圖
檢查表
柏拉圖
柏拉圖只顯示出發生最多次的缺點
應以加權來修正次數的計算 應佐以成本或支出來考量
柏拉圖(續)
要因分析圖
訂定要因分析圖之步驟