工序能力(新)SPC
SPC统计过程控制实施规范2019

★★★质量管理实践五大工具实施系列之SPC统计过程控制实施规范2019-12-23编制: 周小东本规范符合最新IATF16949 2016标准要求;本规范引导企业如何正确实施SPC统计过程控制分析作业。
1.目的通过实施统计过程控制,评估产品要求的符合性、过程和产品的特性及趋势、供方产品、过程能力是否达到规定要求,以便及时采取对策预防质量不良的发生,同时寻找改进的机会。
2.范围本规定适用本公司所有的零部件产品的所有过程。
3.术语与定义3.1工序能力:指工序处于受控状态或稳定状态下在加工精度方面的实际能力,过程能力体现了过程稳定地实现加工质量的范围。
3.2工序处于受控状态或稳定状态:指工序的分布状态不随时间的变化而变化。
3.3 工序加工能力:指工序质量特性的分散(或波动)有多大。
3.4 工序能力指数:即(CP&CPK),产品的公差与工序能力的比较指标值,它表示该工序能力对产品设计质量要求的保证程度。
3.5 CMK:Machine Capability Index的缩写,称为设备能力指数。
3.6 PPK:Process Performance Index的缩写,过程性能指数。
3.7 CPK:Complex Process Capability index 的缩写,过程能力指数(调整修正工序能力指数)。
3.8 SPC:Statistical Process Control是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。
4.引用标准条款IATF16949:2016标准条款:8.3.5.2(d)、9.1.1.1、9.1.1.2、9.1.1.3;5.职责5.1、本程序管理部门:品管部5.2、本程序执行部门:技术部、制造部;5.3、各部门具体职责5.3.1、品管部:负责检测、记录并提供相关数据;负责制定公司过程能力调查计划并实施公司过程或产品特性及趋势的分析工作;负责供方产品、过程和体系的相关信息的收集与分析;负责改进措施的跟进及效果的确认。
CP,CPK,FMEA,SPC介绍

CP和CPK介绍在评估SMT设备或在选型的时候,常听到“印刷机、贴片机或再流焊设备的Cp和Cpk值是多少?Cp、Cpk是什么意思呢?CP(或Cpk)是英文Process Capability index缩写,汉语译作工序能力指数,也有译作工艺能力指数过程能力指数。
工序能力指数,是指工序在一定时间里,处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。
它是工序固有的能力,或者说它是工序保证质量的能力。
这里所指的工序,是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程,也就是产品质量的生产过程。
产品质量就是工序中的各个质量因素所起作用的综合表现。
对于任何生产过程,产品质量总是分散地存在着。
若工序能力越高,则产品质量特性值的分散就会越小;若工序能力越低,则产品质量特性值的分散就会越大。
那么,应当用一个什么样的量,来描述生产过程所造成的总分散呢?通常,都用6σ(即μ+3σ)来表示工序能力:工序能力=6σ 若用符号P来表示工序能力,则:P=6σ 式中:σ是处于稳定状态下的工序的标准偏差工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。
但是这个参数能否满足产品的技术要求,仅从它本身还难以看出。
因此,还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度。
这个参数就叫做工序能力指数。
它是技术要求和工序能力的比值,即工序能力指数=技术要求/工序能力当分布中心与公差中心重合时,工序能力指数记为Cp。
当分布中心与公差中心有偏离时,工序能力指数记为Cpk。
运用工序能力指数,可以帮助我们掌握生产过程的质量水平。
工序能力指数的判断工序的质量水平按Cp值可划分为五个等级。
按其等级的高低,在管理上可以作出相应的判断和处置(见表1)。
该表中的分级、判断和处置对于Cpk也同样适用。
表1 工序能力指数的分级判断和处置参考表Cp值级别判断双侧公差范(T) 处置Cp>1.67 特级能力过高T>106 (1)可将公差缩小到约土46的范围(2)允许较大的外来波动,以提高效率(3)改用精度差些的设备,以降低成本(4)简略检验 1.67≥Cp1.33 一级能力充分T=86—106 (1)若加工件不是关键零件,允许一定程度的外来波动(2)简化检验(3)用控制图进行控制 1.33≥Cp>1.0 二级能力尚可T=66—86 (1)用控制图控制,防止外来波动(2)对产品抽样检验,注意抽样方式和间隔(3)Cp—1.0时,应检查设备等方面的情示器 1.0≥Cp>0.67 三级能力不足T=46—66 (1)分析极差R过大的原因,并采取措施(2)若不影响产品最终质量和装配工作,可考虑放大公差范围(3)对产品全数检查,或进行分级筛选0.67>Cp 四级能力严重不足T<46 (1)必须追查各方面原因,对工艺进行改革(2)对产品进行全数检查FMEA(失效模式与影响分析)在设计和制造产品时,通常有三道控制缺陷的防线:避免或消除故障起因、预先确定或检测故障、减少故障的影响和后果。
SPC基本概念

判稳、判异,可以通过应用不合格数npT图替代。 ●计点控制图:当样本大小n变化时,由于u图、c图的
控制界限都呈凹凸状,不但作图不方便,更无法判 稳、判异,可以应用通用不合格数cT图替代。 ●有用的控制图: X s 、X R 、npT图、cT控制图
X R 控制图的两个阶段
分析用控制图 ●判断过程是否稳定不稳定,调至稳定 ●过程的过程能力指数是否满足要求,过 程能力指数满足要求称之为技术稳态
●中位极差图 X~ R 图, X~ 表示中位值。现在由于 计算机应用普及,故已淘汰,被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL
α
β
LCL 二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
三、减少两种错误所造成的损失: ●UCL、LCL距离间隔大,α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小,α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ,α=0.27%
统计控制状态
●概念:只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点:
----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下,过程的变异最小
常用的控制图
分布 控制图代号 控制图名称
备注
正态
分布
(计 X R
量值)
均值—极差控制 图
X S
X~ R
均值—标准差控 制图
中位值—极差图
C C
B
LCL A
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
5.连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
统计过程控制(SPC)

(三) x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象(统计量) 2. 收集k组预备数据(一般K=25;每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则) 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中,判断状态。
分析过程若失控或异常,找出原因, 进行纠正,防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图,判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限,作控制用控制图,进行日
常管理
四、 X S 图(掌握) 五、X-Rs图(了解)
六、Me-R图(了解)
七、P控制图
(一)P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
(二)P控制图的统计基础为二项分布,其
内容 (1)利用控制图分析过程的稳定性,对
过程存在的异常原因进行预警;
(2)计算过程能力指数分析稳定的过程 能力满足技术要求的程度,对过程质量进行 评价。
三、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则,应用统计技术对 过程各阶段评估和监控,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 品与服务符合规定的要求的一种质量管理 技术。
过程能力指数 过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计,在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计,在实
际情况下计算 ˆ Lt S
spc培训课件(如何做过程能力分析报告)

spc培训课件(如何做过程能力分析报告)spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇一:统计过程控制(SPC)之过程控制过程能力过程性能和过程指数统计过程控制(SPC)之过程控制/过程能力/过程性能和过程指数定义/说明/要求/目的:能力是指:一个稳定过程中固有变差的总范围。
过程控制是指:分析某一过程或其输出,以便采取适当的措施来达到一种统计受控的状态,这种控制是对过程进行的控制,而不是事后的行为。
?范围;对于计量型过程能力是指:一个稳定过程固有的变差的总范围,一般为过程固有变差的6?数据,其被定义为6??c,对于计数型数据,通常为不合格品或不合格的平均比例或比率。
过程能力指数是指:过程能力满足产品质量标准要求(规格范围等)的程度。
分布是指:描述具有稳定系统变差的一种输出方式,其中单个值是不可预测的,但一组单值就可形成一种图形,并可用位置、分布宽度和形状这些术语来描述。
过程控制系统的目的是对过程当前和将来的状态作出预测,以便对影响过程的措施做出经济合理的决定。
采用的总体标准差的估计方法的不同导致过程能力和过程性能之间的不同。
理解过程控制/过程能力/过程性能和过程指数才能最终比较“过程的声音”和“顾客的声音”。
检查表:spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇二:SPC过程能力分析minitab版1、输入数据。
2、堆栈:将数据堆叠到一列中,点选数据—堆叠—列。
出现堆叠列选项框,选取要堆叠的列,点选当前工作表的列,输入存放堆叠的列C26,点确定,即可出现堆叠的列C26。
3、正态性检验点选工具栏统计--基本统计量--正态性检验选择堆叠的列C26,点选百分位数线无,正态性检验Anderson-Darling,输入标题,确定自动生成正态性检验4、绘制Xbar-R控制图点选工具栏统计—控制图—子组的变量控制图--Xbar-R(B)出现Xbar-R控制图选项框,选择刚堆叠的列,输入子组大小,点选选项,出现下图对话框,点选检验,选择对特殊原因进行所有检验,确定点选标签,出现下图对话框,输入标题,确定spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇三:SPC过程能力研究评价指导书有限公司作业文件文件编号:版号:A/0(SPC)统计过程控制过程能力研究评价作业指导书批准:审核:编制:受控状态:分发号:20XX年11月15日发布20XX年11月15日实施过程能力研究评价作业指导书1目的对过程(工序)能力进行研究评价,采取必要的控制措施,确保过程能力满足质量特性值的要求。
SPC中有关过程能力的分析机理

说明
1 水平的合格品率为68% 2 水平的合格品率为95.4% 3 水平的合格品率为99.73% 4 水平的合格品率为99.994% 5 水平的合格品率为99.9999% 6 水平的合格品率为100%
值 0.33 0.67 1.0 1.33 1.67 2.0
0.33 0.68 1
1.33
1.67
2.00
短期过程能力:仅由偶 因引起的变异所形成的 过程能力,既是指过程 处于稳定的过程能力, 反映短期变异。此变异 可由控制图的有关参数 估计:
长期过程能力:是指由偶因和异因之和引起的总变 异所形成的过程能力,反映长期变异,也称实绩变 异S。此变异可由控制图的有关参数估计:
1 概念:过程能力指数是衡量过程能力对产品规格
•一般机械能力 •调查的替换
抽样批次
1 2 3 4 5 6 7 8
, •从而K=0,则
,这是“无偏”的情况,即理想状态
。 •当 •恰好位于公差上限或下限时
•从而,K = 1
;
•当 位于公差界限之外时,
。
•此时, ,则
。此时的 Cpk 为“ 0 ”
•即:
•当
时,工序加工过程中的不合格品率
大于或等于50%。对不合格品率这样大的工序,已远
远不能满足加工的质量要求,故认为此时的工序能
0.36 18.92 13.18 9.16 6.28 4.21 2.75 1.40 1.06 0.63 0.36 0.20 0.11 0.06 0.03 0.01 0.01 0.00
0.40 20.19 14.59 10.55 7.53 5.27 3.59 2.39 1.54 0.96 0.59 0.35 0.20 0.11 0.06 0.03 0.02 0.01 0.00
SPC控制指标解析

数据驱动和机器学习在SPC领域的应用
数据驱动:通过对大量历史数据的分析,预测未来SPC控制指标的发展趋势 机器学习:利用算法和模型,自动识别异常和预测未来指标表现 应用场景:实时监测、预警、优化生产过程,提高产品质量和生产效率
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SPC控制指标解析
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时间:20XX-XX-XX
目录
01
添加标题
02
SPC控制 指标概述
03
04
05
06
主要SPC 控制指标解 析
SPC控制 指标的应用 场景
如何制定和 实施SPC 控制指标
SPC控制 指标的优缺 点分析
持续改进和创新是SPC控制指标发展的重要方向。通过不断优化控制参数、改进工艺流程、提高设 备精度等方式,可以进一步提升SPC控制指标的准确性和可靠性,提高生产效率和产品质量。
SPC控制指标在持续改进和创新中的重要性不言而喻。未来,随着工业4.0和智能制造的深入推进, SPC控制指标将在生产过程中发挥更加重要的作用,为企业的可持续发展提供有力保障。
制定控制计划:为 关键过程和特性制 定控制计划,包括 控制方法、抽样计 划、验收准则等
监控和改进:持续 监控关键过程和特 性,分析数据,采 取必要的改进措施
确定适当的控制策略和控制限
根据产品特性和 过程特性选择适 当的控制策略, 如采用常规控制 图还是特殊控制 图
确定控制限,控 制限的设定应基 于工程知识和经 验,同时考虑过 程能力和客户要 求
SPC管制办法

6.7.2 控制限的修订
1)在开始推行 SPC 时,临时控制限可以参考规格限(产品的质量特性要求)或公司规
定的质量目标。
2)经过一段时间的数据收集和分析,从所研究的过程中消除了失控状态并进行工序能力
研究后,就可以由 PQC 对控制限进行修订,修订的控制限须由品保部部长批准并记录在《SPC
控制界限汇总表》上。
图7
图8 6.6.2 控制用控制图判断准则:控制用控制图上的点子出现下列情况之一时,生产过程被判定
为异常: 1)点子落在控制界限线外或控制界限线上。图 9
图9 2)控制界限线内的点子排列异常,见分析用控制图判断准则解释。 特别提醒 1)规格界限(如公差的上下限、硬性规定的不合格品率)不能当作上下控制界限 UCL、
5.3 智能卫浴课:
1、当制程发生变异时,负责通过对人、机、料、法、环、测等因素的控制,保证工序 能力的稳定性并及时回复品保发出的《SPC 异常对策报告书》,确保过程处于受控状 态。 2、必要时智能卫浴课可召集品保部,产品部,研发部,采购部及相关部门一起检讨造 成异常的原因并制订有效的措施,以使造成异常的原因得到彻底消除。 6.内容:
PU---超上差时的不合格品率
PL ---超下差时的不合格品率
S --- 样本标准差
1 n
S= n 1 i1 (Xi- X )2
3)工序有偏时双向公差(即有偏移的情况 M≠ X )见图 2。
此时的工序能力指数用 CPK 表示。对于分布中心与公差中心偏离情况的过程能力指数,
CPK 定义是:
Tu X X Tl
X -S
计
量
型
中位数-极差 控制图
X -R
S 的计算比 R 复杂, 当 n>10 时用 S 图代
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工序型式
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七种工序型式
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1理想状态-工序处于统计状态下的状态; 2由于工具磨损或活性溶液耗竭而引起时间的偏 移; 3工具调整引起尺寸的突然变化; 4中断-在中断期间机器冷却,然后渐渐回热直到 恢复原有尺寸; 5周一早晨开动机器,同时调整有关工具; 6调整频繁或校正过大; 7改变原料所引起的离差和尺寸变化。
工序能力与工序能力指数
SPC
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目录
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一、概述 二、基础知识 三、工序型式 四、工序管理 五、工序能力调查 六、工序能力的测定方法 七、工序能力分析 八、工序能力指数(CP/CPK)及其计算 九、工序能力的判断及处置 十、PPM与PPB管理
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小概率事件
• 在大量试验中出现 概率非常小,但非 不可能事件;概率 与零非常接近 • 统计推断理论的基 础—小概率事件
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波动性与规律性
• 规律分为两种: • 确定性—在确定条件下可准确预言事件发 生的后果 • 概率性—在确定条件下只能知道事件发生 与否的可能性 • 分布是波动规律性的集中表现 • 波动是在分布范围内的变动
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• •
• •
稳定状态:仅受偶然原因影响的状态。 偶然原因:引起工序质量微小变化;其在技术 上难以查明与消除,或在经济上不值得查明与 消除的原因。如原材料性能、成分的微小差异; 刀具的正常磨损;夹具的微小松动等 正常波动:由于偶然原因造成的工序质量变化。 其变化范围,在管理图的界限内并随机变化。 异常原因:引起工序质量发生异常变化的,可 以查明和消除的原因。如工人违犯操作规程, 原材料规格和材质不符。机床振动过大,仪器 仪表失灵,刀具过度磨损或损坏,夹具严重松 动等。
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正态分布
• 常态分布;高斯分布 • 变量的两个特点: • 可以看作许多微小、独立的随机因素的总 结果 • 每种因素在正常情况下都不能起压倒一切 的主导作用 • 来源于高斯误差理论的研究过程
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正态分布曲线
• 曲线
P(X)
σ
μ
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SZ-LB 2
概述
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工序与工序能力
•
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工序:人、机器、材料、方法、管理环境 (5M)对产品质量综合起作用的过程。 最终目的是生产出符合规格的产品。 工序能力:经过充分标准化和管理的工序, 在一定时间内处于稳定状态(控制状态) 下的实际加工能力。又称工序保证质量的 能力;一般用“B”表示。工序能力与产品 公差毫无关系。 工序能力的量度—用标准偏差的6倍表示, 即B=6σ
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为什么要用6σ表示工序能力
• • —兼顾全面性和经济性两个方面。 当生产过程处于控制状态时,在X±3σ的 范围内包括99.73%的合格品;若取X±4σ 的范围为99.994%;X±5σ的范围为 99.994%;虽全面但不经济.为了增加较少 的合格品比例,却要在设备精度,操作工人 技术水平等方面付出较高的代价,付出的代 价远远超出所获得的效益
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SPC(STATISTICAL PROCESS CONTROL)应运而生 • 生产过程质量管理是TQM的中心环节与 重点阶段。其任务是: • 建立能够生产高质量产品的生产系统。 • 严格执行技术标准(OI),使产品质量 全面达到或超过技术标准要求。 • 搞好生产过程中的产品质量分析,及时 消除隐患,提高成品率,减少不良品率
出现 2点的可能有1种 P( 2)= 1/36 = 2.78% 出现 3点的可能有2种 P( 3)= 2/36 = 5.56% 出现 4点的可能有3种 P( 4)= 3/36 = 8.33% 出现 5点的可能有4种 P( 5)= 4/36 =11.11% 出现 6点的可能有5种 P( 6)= 5/36 =13.89% 出现 7点的可能有6种 P( 7)= 6/36 =16.67% 出现 8点的可能有5种 P( 8)= 5/36 =13.89% 出现 9点的可能有4种 P( 9)= 4/36 =11.11% 出现10点的可能有3种 P(10)= 3/36 = 8.33% 出现11点的可能有2种 P(11)= 2/36 = 5.56% 出现12点的可能有1种 P(12)= 1/36 = 2.78% 1/36+2/36+3/36+4/36+5/36+6/36+5/36+4/36+3/36+2/36+1/36 =1 出现2点、3点、…12点,这一事件是必然的。随机变量都是离散的。
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基础知识
——数据与分布
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数据的种类
• 计数值数据—采用 个数计数的数据, 非连续性 • (1)计件数据-以 件或个作为整体考 察的数据;符合二 项式分布 • (2)计点数据-观 察产品的一部分中 某种特征“点”数 量;符合泊松分布 • 计数值计算得出数 据、可连续取值, 仍为计数值数据
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HAN 11
•
• • •
3.它为工序提供一个“早期报警”系统, 防止废品的产生。 4.它可以减少在质量控制中对常规检验的 依赖性。 系统地使用统计方法的工序控制是一条简 捷的改进质量和提高生产率的途径。 工序控制主要作用-使工序按所规定的正 确要求和均匀的操作水平运转,从其获得 最多的产品和最大的利益;其主要工具就 是控制图。
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(SPC)统计方法的工序控制是借助统计学的 手段对生产工序进行分析评价,根据反馈信息采 取措施来达到控制质量的目标。它可以产生下列 效用: 1.它对设计和工序能力提供可靠的估计,评价具 体设计和工艺是否能达到设计目标和质量要求。 2.它帮助识别来自系统的“固有的”波动的特殊 原因,通过确定波动的量值,确定工序中最明显 的不正常波动的“统计控制”界限判断工序是否 受控。
SZ-LB 42
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1-理想状态-样品的顺序表明没有偏移
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正态分布性质(续)
• P(μ-σ≤X≤μ+σ)=68.26% • P(μ-1.96σ≤X≤μ+1.96σ) =95% • P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)=95.44% • P(μ-2.58σ≤X≤μ+2.58σ) =99% • P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)=99.74%
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练习题 • 1、试依据下列两组数据计算 其X,R,S • (1)50,50,50,50,100; • (2)40,50,60,60,90;
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SZ-LB
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答案
• X1=(50+50+50+50+100)/5=60 • R1=100-50=50 • S1=√﹛(50-60)2+ (50-60)2 + (50-60)2 + (50-60)2 + (10060)2﹜ /(5-1)=22.4
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事件
• 随机事件—在一定条 件下,可能出现也可 能不出现的事件(A) • 必然事件—在一定条 件下每次试验中都会 发生(U) • 不可能事件—在一定 条Z-LB
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频率
• 频率= m/n (0≤m/n≤1) • 对某个随机事件, 频率是稳定的,在 某固定常数附近 (概率)
SZ-LB
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• 统计工序管制(SPC)-应用数理统 计技术管理生产过程,是管理技术与 数理统计技术的有机结合、合理配置; 它不仅是一项数理统计技术,更重要 的是一个工序管制系统,可以向前延 伸到进料管制系统,向后延伸至成品 出货管制系统。 • 推动SPC必须从整个系统设计,方能 达到维持、提升工序能力目的。
2016/4/16 SZ-LB 8
• 生产过程质量管理重点-合理组织, 有效控制5M因素,5M组合形式有变化 也有规律,必然有一种保证质量处于 最佳状态的变化与组合模式。 • 生产过程质量管理就要研究这个最佳 的变化与组合模式,借以合理规定各 个因素的运动及相互关系。 • SPC应运而生了。
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SZ-LB 6
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•
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异常波动:由于异常原因造成的工序质量 变化,其变化范围已超出管理图界限或有 排列缺陷。控制-指进行设立各种标准并 满足这些标准的管理方法; 基本控制装置-在工程机械以及管理系统 中已经广泛使用的反馈回路。 反馈回路:检测各种相反的变化,证实这 些变化的原因,然后采取必要的措施消灭 这些原因。
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SZ-LB
20
概率
• 概率一定条件下 一个随机事件发 生的可能性;衡 量事件发生可能 性大小的尺度(p) • p=P(A)