SPC分析实例
统计过程控制(SPC)案例分析(2004-03-24)
【案例1】 R X -控制图示例某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。
为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆事实的原因，结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落成的。
为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。
分解：螺栓扭矩是一计量特性值，故可选用基于正态分布的计量控制图。
又由于本例是大量生产，不难取得数据，故决定选用灵敏度高的R X -图。
解：我们按照下列步骤建立R X -图步骤1：取预备数据，然后将数据合理分成25个子组，参见表1。
步骤2：计算各组样本的平均数i X 。
例如，第一组样本的平均值为：0.16451621661641741541=++++=X其余参见表1中第（7）栏。
步骤3：计算各组样本的极差i R 。
例如，第一组样本的极差为：{}{}20154174min max 111=-=-=j j X X R其余参见表1中第（8）栏。
表1： 【案例1】的数据与R X -图计算表i 故：272.163=X ，280.14=R 。
步骤5：计算R 图的参数。
先计算R 图的参数。
从D 3、D 4系数表可知，当子组大小n =5，D 4=2.114，D 3=0，代入R 图的公式，得到： 188.30280.14114.24=⨯==R D UCLR280.14==R CLR==R D LCLR3—极差控制图：均值控制图：图1 【案例1】 的第一次R X -图13579111315171921232530.18814.280 0.000 135791113151719212325171.512163.272 155.032参见图1。
可见现在R 图判稳。
故接着再建立X 图。
由于n =5，从系数A 2表知A 2=0.577，再将272.163=X ，280.14=R 代入X 图的公式，得到X 图：512.171280.14577.0272.1632≈⨯+=+=R A X UCL X272.163==X CLX032.155280.14577.0272.1632≈⨯-=-=R A X LCLX因为第13组X 值为155.00小于XLCL ，故过程的均值失控。
spc案例
spc案例SPC（Statistical Process Control，也叫统计过程控制）是一种通过统计方法对产品和过程进行监控和改进的质量管理方法。
下面是一个SPC案例，用以说明其在实际生产中的应用。
某制造公司生产一种产品，经过市场调查发现，该产品存在一定的质量问题，如尺寸偏差、露粉等。
为了解决这些问题，公司决定采用SPC方法来监控和改进生产过程。
首先，公司确定一组关键工艺参数，如温度、压力、转速等，以及相关的质量指标，如尺寸、外观等。
随后，公司对每个工艺参数进行测量和记录，并将其输入到SPC软件中。
同时，公司还设置了对应的上下限值，即规定了每个工艺参数的合理变化范围。
在生产过程中，SPC软件会自动进行统计分析，并生成控制图。
控制图上有一条中心线，表示期望值，以及上下限线，表示允许的变化范围。
同时，还有一些参考线，如标准偏差线，用于判断过程稳定性。
公司的技术人员定期对控制图进行检查，观察各参数是否在规定范围内波动，是否出现异常情况。
如果发现异常，技术人员会及时采取措施，如调整机器参数、更换工具等，以及及时通知相关操作人员。
通过SPC的实施，公司逐渐发现了一些问题。
例如，当温度过高时，产品尺寸会偏大；当压力过低时，产品内部会出现空隙。
公司根据这些发现，对生产过程进行了优化，并引入了更先进的控制系統，进一步提高了产品质量。
此外，SPC还帮助公司进行了质量变化的监控和评估。
公司可以利用SPC软件生成的统计报表，进行不同时间段内产品质量的对比。
同时，公司还可以进行根因分析，找出导致质量问题的根本原因，并提出相应的改进措施。
总的来说，通过SPC的应用，该制造公司有效地改善了产品质量，减少了不合格品的数量，并提高了自身的竞争力。
SPC 方法在实际生产中具有广泛的应用前景，可以帮助企业提升质量管理水平，降低成本，提高效率。
SPC案例分析2
品管部以3/3號的數據繪制np管制圖並計算p=0.233,不 良率很高
以柏拉圖分析,發現以沖裝不足最為嚴重,應以此為改善 優先Fra bibliotek改善措施
品管部與生技部組成改善小組進行要因分 析,運用魚骨圖.層別法,腦力激盪等方法查 找問題點. 說明製造流程 發掘可能的原因
提出改善對策
• 經改善小組查找分析,檢查充裝制成,發現其 充裝是以時間為計算方法,非常不精確.因為 充裝容器果汁滿的時候壓力大,充裝時是滿 的.但是當容器內果汁少的時候壓力小,就自 然充裝壓力不足.因此品管部建議生技部設 計以重量感應器監控,當重量到達12ounce 時,罐頭就自動移至下一工程.經施工完成後, 品管部在收集一天的數據紀錄如下
FILL
BASE
WRAP
CRIMP
STRIP
LABLE 2
1 1 1
1
1999/3/18
1999/3/18 1999/3/18 1999/3/18 1999/3/18 1999/3/18 1999/3/18
08:48:00
09:06:00 09:24:00 09:42:00 10:00:00 10:18:00 10:36:00
時間 07:00:00 07:16:00 07:32:00 07:48:00 08:04:00 08:20:00 08:36:00 08:52:00 09:08:00 09:24:00 09:40:00 09:56:00 10:12:00 10:28:00 10:42:00 11:00:00 11:16:00 11:32:00 11:48:00 12:30:00
日期 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16 1999/3/16
SPC过程能力分析
2.1 SPC的生命特征
100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？
100%检查,重新100%检查,再一次 100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？
检查为主的品质管理能否减少顾客不 满和不良率而达到目标？
2.2 SPC的关系链
（1） 产品检验与SPC的链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事
二、SPC的基础知识
三、控制图
-控制图的概念 -控制图的类型与选择 -控制图八大判异准则 -控制图的制作步骤
四、过程能力分析
3.1 控制图的概念
CL=CL UCL=CL+3σ LCL=CL-3σ
3.1 控制图的概念
管理上限 UCL
H0 放弃
中心线 CL 管理下限 LCL
是噪声（偶然原
因散布）。看这数据，在工程中没有过明显的变化 ”
管理者下了强硬的管理方
式获得成功的结论
UCL
3
废弃水平 (%)
2
LCL 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 中1断温2 和3 的4管理5 方6式7 8
200举0 办晚会
管理者想收回奖励. 2001
对人类而言：疏于用控制图分析数据是已知的增加费用、 浪费人力物力和降低士气的重要原因. ” - Dr. Donald J. Wheeler
SPC-过程能力分析
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
SPC统计过程控制应用实例分析
SPC统计过程控制应用实例分析1.SPC控制特性的定义T1S6949质量管理体系在实际应用中强调以系统的方法对过程进行分析研究，以确定系统的输入因子，输出因子以及输入对输出的影响作用。
产品实现的过程也可以用框图简单地描述为下图：上图表示，产品实现的过程为由材料、生产参数、设备、人员、环境构成的输入因素通过生产转换成输出产品的过程，同时利用输出的信息来反作用于输入因素，以得到输入因素如材料、生产参数等的持续改进。
输入因素通过生产过程转化成输出的产品，其中的实现过程也就是SPC需要进行监控的工艺过程，当然针对SPC控制特性的选择并不是越多越好，由于检验本身是不带来增值效益的过程，因此在行业的应用过程中，考虑到成本的计算，SPC只会应用在部分关键特性的监控过程中，而关键特性的选择也根据企业自身的生产能力及控制能力的需要来决定的。
因此在进行统计过程控制时，首先需要定义控制的对象，然后通过监控生产实现过程中的各大因素对控制对象的作用，检测到过程的特殊原因波动，从而实现提前预防不合格品产品的作用。
针对关键特性之外的其他参数，可以通过记录检查表的形式将其记录并保存，以便工艺改进时提供历史依据的参考。
PSC的控制项目对产品特性及工序监控的必要性，通常通过以下几个方面进行考量；(1) 从产品特性要求判断，是否为产品关键特性；如Tirm Form工序，SPC记录共面性的抽样检验结果，以判断产品当前的生产流程是否处于稳定受控的状态下。
产品的关键特性在产品设计阶段己确定。
(2) 另一方面，在产品生产制造的过程中，关键工序参数的监控对产品质量良率起着重大的决定作用，利用实时的SPC方法进行工艺参数的监控，能够及时发现生产过程中存在的特殊原因，及时围堵并消除，以得到立即的改正及预防的作用。
例如，在硅片切割工序(Wafer saw)，工艺上利用对切割槽宽度的定期数据采集，绘制SPC控制图，从而起到过程监控的作用，以防止参数对切割工序带来的过程能力偏移。
SPC案例分析
SPC案例分析在当今竞争激烈的制造业环境中，质量控制成为了企业生存和发展的关键。
统计过程控制（Statistical Process Control，简称 SPC）作为一种有效的质量控制工具，已经在众多企业中得到了广泛的应用。
本文将通过一个具体的案例，深入探讨 SPC 在实际生产中的应用和效果。
一、案例背景我们选取的案例是一家汽车零部件制造企业，该企业主要生产发动机缸体。
在过去的一段时间里，客户对产品的质量投诉不断增加，主要问题集中在缸体的尺寸精度不符合要求，导致发动机装配过程中出现故障。
为了解决这一问题，企业决定引入 SPC 方法进行质量控制。
二、SPC 方法的实施过程1、确定关键质量特性首先，企业的质量控制团队与生产部门合作，通过对产品设计要求和客户反馈的分析，确定了发动机缸体的关键质量特性，即缸体的内径尺寸和圆柱度。
2、数据采集在生产过程中，质量控制人员每隔一定时间从生产线上抽取一定数量的缸体样本，使用高精度测量仪器对关键质量特性进行测量，并记录测量数据。
3、控制图的绘制将采集到的数据输入到统计软件中，绘制均值极差控制图（XR 控制图）和均值标准差控制图（XS 控制图）。
控制图的横坐标表示样本序号，纵坐标表示测量值。
4、控制限的确定根据样本数据的分布特征和统计规律，计算出控制图的控制限。
控制限分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）。
中心线通常为样本数据的均值，上控制限和下控制限则根据一定的计算公式得出。
5、过程监控与分析定期对控制图进行观察和分析，判断生产过程是否处于受控状态。
如果数据点落在控制限内，且没有明显的趋势或异常模式，则认为过程处于受控状态；反之，如果数据点超出控制限，或者出现连续上升或下降的趋势，或者存在周期性的波动等异常模式，则认为过程失控，需要采取相应的措施进行改进。
三、案例结果与分析在实施 SPC 方法后的一段时间里，企业对生产过程进行了持续的监控和分析。
SPC分析实例
SPC的核心思想是利用统计方法来分析生产过程中的波动找出影响产品质量的关键因素 并采取相应的措施进行改进。
SPC分析主要包括控制图、过程能力指数（Cp、Cpk）、过程性能指数（Pp、Ppk） 等工具和方法。
03
SPC分析实例介绍
感谢观看
汇报人：
Cpk：过程能力指数表示过程能力 满足规格要求的程度
Cpk：过程能力指数表示过程能力 满足规格要求的程度
过程性能指数解读
过程性能指数 （PPI）：用于 衡量生产过程中 产品质量的指标
PPI的计算方法： PPI=（合格品 数量/总生产数 量）*100%
PPI的意义：反 映生产过程中产 品质量的稳定性 和可靠性
过程优化：SPC分析可以帮助企业优化生产过程提高生产效率和产品质量。
成本控制：通过SPC分析可以及时发现生产过程中的浪费现象并采取相应的措施进行改进。
风险管理：SPC分析可以帮助企业识别生产过程中的风险并采取相应的措施进行预防和控 制。
基于SPC分析的改进建议和措施
制定控制计划：根据关键质 量特性制定相应的控制计划
数据处理：对数 据进行清洗、整 理和标准化处理
实例分析过程和方法
确定分析目 标：选择需 要分析的产
品或过程
数据收集： 收集相关数 据包括时间、 数量、质量
等
数据处理： 对数据进行 整理、清洗、 转换等操作
建立SPC模 型：选择合 适的SPC模 型如控制图、
直方图等
分析结果： 根据模型分 析结果找出 问题所在并 提出改进措
效率。
增强市场竞争 力：通过SPC 分析可以提高 产品质量和生 产效率增强企 业的市场竞争
SPC案例分析
）案例分析统计过程控制（SPC用途一．态。
统计控制状产过程处于分析判断生产过程的稳定性，生1.防不合格品异，预缓慢变．及时发现生产过程中的异常现象和2产生。
术精度，以便作出正确的技备的实际艺．查明生产设备和工装3决定。
质量提供依据。
品为评定产．4二、控制图的设计原理分态值服从或近似服从正：设绝大多数质量特性正态性假三1布。
则：准73%9932三?发生的。
小概率事件原理：小概率事件一般是不会三3证法思想。
反三4控制图的种类四．~）量值（按产品质量的特性分（）计11三SXRXRXRX ,,,????S。
图）（数值，，，（）计up2cpn图。
）分析用控制图；（）控制用控制按控制图的用途分：（212三控制图的判断规则五．：分析用控制图三1种情况）；绝大多数点子在控制界限线内（准判规则稳则1-----3。
现象（规则种情况）排列无下述则判异准-----28-1--1-：图控制用控制三2每一个点子均落在控制界限内。
规则1现象。
控制界限内点子的排列无异常规则2量程产过质图元件的不合格率而为案例控制某无线电设计，生2][p 。
平均不合格率要求为≤2%-2--2-收集收据解：一.见程中收集数据准化的情况下从生产过在充分固定并标,,5M1E下表所表示:元件不合格品率数据表线电某无值平均711 1.4k本中不合格品率样计算二:.i列在上表?p.,k,i?1,2,.....,n i i 程平均不合格品率过三求:.?k i140%248/17775???p?n i-3--3-140%??p CL图线四计算控制:.p n/3p(1UCL?p??)p i n/p?3)p(1UCL??pi化而变时随的从上式可以看出当诸样本大小不相等,UCL,LCL, nn ii变化其图形为阶梯式的折线而非直线为了方便若有关系式:,,.n?2n max n?n/2min同时满足也即相差不大时可以令使得上下限仍为常数其图,,,,,nnn?ii形仍为直线.本例中诸样本大小满足上面条件故有控制线为:,,,n711n?i CL?p?140%图:p UCL?p?3p(1?p)/n?p?3p(1?p)/n?2.72%图五制作i UCL?p?3p(1?p)/n?p?3p(1?p)/n?0.08%i控制:.以样本序号为横坐标样本不合格品率为纵坐标做图.p,,六描点依据每个样本中的不合格品率在图上描点.:.七分析生产过程是否处于统计控制状态.从图上可以看到第个点超过控制界限上界出现异常现象这说,,14,明生产过程处于失控状态尽管但由于生产过程失控即,.=1.40%<2%,p -4--4-图化为控制用控制不合格品率波动大所以不能将此分析用控制图转,,正措施点失控的原因并制定纠应查明第.,14案例分析造成手表不用排列图量某手表厂为了提高手表的质应3][,用再次应摆占第一位为了解决停摆问题合格的各种原因发现停,---.,而发现主要是由于螺栓脱落造成的分析造成停摆的原因结果排列图,,中的螺装配作业厂方决定应用控制图对后者是有螺栓松动造成为此,.程控制行过栓扭矩进.又由于本例图选用正态分布控制分析螺栓扭矩是计量特征值故可,],[图用灵敏度高的难取得数据故决定选是大量生产不.,,R?x图按照下列步骤建立解][R x?下表见组预备根据合理分组原则取数据步骤一.25,,.X值为例如第一值组样本的平均计步骤二算各样本组的平均.,i X=(154+174+164+166+162)/5=164.01本的极差算各样步骤三计.20X}?174?154???R,Rmax{X}min{i1ii值计算样本总均骤步四.和平均样本极差RX?X?4081.8i?357?Ri所以,X?163.272R?14.280步骤五计算图与的参数.R X先计算图的参数(1)R样本容量时,D4=2.114,D3=0n=5-5--5-UCL?DR?2.114*14.280?30.1884R代入图公式CL?R?14.280R R LCL?DR?03R均值控制图极差控制图X R图计的原始数据与算表例.2备观察值样本X i注序号R∑XijXi5Xi4Xi3Xi2Xi110820164162166164174154．20-6--6-值图。
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SPC分析实例
数据分析的结果包括； 1,Ppk＝0.82,不良率约在4%，制程性能指数偏低； 2,第5组数据的点超出3σ的控制线； 3,存在两个峰值 工程师根据标识和记录确定第5组数据的取样时间是10：00,与现场 领班，品管，技术员确认，在10：00左右有停机洗模； 工程师确认除此以外，没有其它人机料法环的明显异常或变化； 工程师与测量室确认测量过程，样品从下午2点多送到测量室，3点 开始测量，由于品管标识了“样品，加急”，所以测量室安排了两 名测量员同时测量。除此以外，没有其它人机料法环的明显异常或 变化。 工程师取走了第5组样品，然后将剩下的10组样品重新委托测量室测 量，并与测量主管沟通，要求只派一名测量技能非常好的测量员测 量和记录。
SPC分析实例
*测量室重新安排测量
1
2.700 2.697 2.690 2.698 2.701
2
2.704 2.693 2.698 2.705 2.700
★Ppk=0.82，意味着不良率 p=4.45%
SPC分析实例
1,计算每组数据极差 ; 2,用 计算极差上控制线； 3,用 计算极差下控制线；
n X1
1 2.700 2 2.704 3 2.700 4 2.702 5 2.705 6 2.685
4,标坐标点，划网格线； 5,将 的值描点到网格线内，形成 极差控制图
＝（2.72-2.68）/6*0.0064619 ＝0.04/0.03877 ＝1.03169
平均值与规格中心重叠时 PP＝PPK
z （2.72-2.6959）/3* 0.0064619 ＝1.24084 （2.6959-2.68）/3* 0.0064619 min ＝0.82254
SPC分析实例
0.0001
0.0021 0.0081 0.0081 0.00004824 0.00000000 0.00000422 0.00006488 0.00006488
-0.0099
-0.0059 0.0061 0.0051 0.00008002 0.00009891 0.00003535 0.00003666 0.00002555
0.0071
-0.0019 -0.0089 -0.0069 0.00009891 0.00004977 0.00000378 0.00008002 0.00004824
实测值- 平 均值
(Xi-X)
2 2
（实测值平均值)的差 的平方和平 均后开根号
(Xi-X)
(Xi-X)2 (Xi-X)2 Σ(Xi-X) Σ(Xi-X)
2 2.704
3 2.700
4 2.702
5 2.705
6 2.685
7 2.689
8 2.687
9 2.690
10 2.692
11 2.686
2.697
2.690 2.698 2.701
2.683
2.684 2.689 2.690
2.700
2.697 2.701 2.699
2.701
2.697 2.693 2.695
SPC分析实例
SPC分析实例
收集数据
绘制解析用 控制图 No
稳定状态 Yes 绘制直方图
去除异常原因
(辅助参考变异是否常态分布) No 检讨5M1E各方面 提升过程能力
计算Pp , Ppk
满足规格 Yes 控制 用控制图
SPC分析实例
*因为要增加一个CC尺寸，工程师请现场品管每30分种取5Pcs样 品，共取的 过程能力
2.690 0.02
2.699 0.00
2.698 0.01
2.704 0.01
2.696 0.02
2.698 0.02
2.693 0.02
2.692 0.01
2.696 0.01
2.692 0.02
① ② ④ ③
Range
⑤
判稳
SPC分析实例
SPC分析实例
1,计算每组数据的平均值 2,用总平均值 3,用总平均值
2.704
2.708 2.701 2.704
2.701
2.698 2.695 2.699
2.696
2.698 2.704 2.704
2.686
2.690 2.702 2.701
2.688
2.691 2.691 2.700
2.696
2.689 2.702 2.701
2.703
2.694 2.687 2.689
n X1 X2 X3 X4 X5
1 2.700 2.697 2.690 2.698 2.701 2 2.704 2.683 2.684 2.689 2.690
; 作上控制线； 作下控制线；
3 2.700 2.700 2.697 2.701 2.699 4 2.702 2.701 2.697 2.693 2.695 5 2.705 2.704 2.708 2.701 2.704 6 2.685 2.701 2.698 2.695 2.699
7 2.689 8 2.687 9 2.690 10 2.692 11 2.686
X2
X3 X4 X5 X-Bar
2.697
2.690 2.698 2.701
2.683
2.684 2.689 2.690
2.700
2.697 2.701 2.699
2.701
2.697 2.693 2.695
2.704
0.0041
0.0011 0.0051 0.0031 0.00001644 0.00001644 0.00000111 0.00002555 0.00000933
0.0051
0.0011 -0.0029 -0.0009 0.00003666 0.00002555 0.00000111 0.00000868 0.00000089
Engineering Specification
CC
工程規格
product spc
2.70
正公差
負公差
Tolerence+
Tolerence-
2.72
2.68
SPC分析实例
*测量室按品管标识的顺序，对样品进行了测量，测量结果都是的 合格的； 除此以外，这些数据还隐藏着哪些有用的信息？
1 2.700
②
③
组内 数量 2 3 3 8 3 2 4 6 6 2.702 10 6 1 1
2.698 2.699 2.701 2.704
2.698 2.700 2.701 2.701 2.702 2.703
2.701
SPC分析实例
把上图逆时针旋转90度得到这组数据的直方图
11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
1 2.700 2.697 2.690 2.698 2.701 2.6959 0.0041 2 2.704 2.683 2.684 2.689 2.690 2.6959 0.0081 3 2.700 2.700 2.697 2.701 2.699 2.6959 0.0041 4 2.702 2.701 2.697 2.693 2.695 2.6959 0.0061 5 2.705 2.704 2.708 2.701 2.704 2.6959 0.0091 6 2.685 2.701 2.698 2.695 2.699 2.6959 -0.0109 7 2.689 2.696 2.698 2.704 2.704 2.6959 -0.0069 8 2.687 2.686 2.690 2.702 2.701 2.6959 -0.0089 9 2.690 2.688 2.691 2.691 2.700 2.6959 -0.0059 10 2.692 2.696 2.689 2.702 2.701 2.6959 -0.0039 11 2.686 2.703 2.694 2.687 2.689 2.6959 -0.0099
0.002255 0.000042 0.0064619
σ
SPC分析实例
过程性能指数(Process performance index)是
QS9000提出的PP，PPK的概念。Usl-Lsl是技术要求， σ反映制造过程的一致性，所以在PP中将Usl-Lsl与6 σ比较，就能反应出制造过程满足产品技术要求的 程度
★存在两个峰值
2.683 2.685 2.687 2.689 2.691 2.693 2.695 2.697 2.699 2.701 2.703 2.705 2.707 2.685 2.687 2.689 2.691 2.693 2.695 2.697 2.699 2.701 2.703 2.705 2.707 2.709
-0.0079
-0.0049 -0.0049 0.0041 0.00003535 0.00006313 0.00002446 0.00002446 0.00001644
0.0001
-0.0069 0.0061 0.0051 0.00001557 0.00000000 0.00004824 0.00003666 0.00002555
2.708 2.701 2.704
2.701
2.698 2.695 2.699
2.696
2.698 2.704 2.704
2.686
2.690 2.702 2.701
2.688
2.691 2.691 2.700
2.696
2.689 2.702 2.701
2.703
2.694 2.687 2.689
2.697 0.01
① ② ③ ④
X-Bar
2.697
2.690
2.699
2.698
2.704
2.696