统计学基础及MSA-CPK和SPCPPT课件

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《CPK培训教材》PPT课件

《CPK培训教材》PPT课件

2021/6/10
6
何谓『统计』?
统计
---收集的数据通过计算得到有益情报的活动
• 何谓『有意义的情报』?
至少应包括:
『集中趋势 + 离中趋势 + 涵盖在特定范围的出现的
2021/6/10几率
7
集中趋势
平均值 中位数
2021/6/10
8
平均值
概念:
表示数据集中位置,数据的算术平均_ 值,
Su= 规格上限 SL= 规格下限 T= 规格允差. ,T =Su - Sl
➢不2对021/称6/1公0 差亦可采用(USL-LSL)/2=公差中心的方式计算 27
偏移系数
T =Su – SL=Tu-TL
K _ 偏移量= M - x
偏移系数 K
_ M- x
= T/2
Su
M
2S02u1=/6/10規格上限 SL= 規格下限
公式一
CPK=CP*(1- Ca ) δ: 标准差 M : 规格中心
公式二
=T/6δ*【1- 2(M-X)/T 】
Cpk=min(
Cpu(USLX)
3
, CpL(XLSL)
3
)
既取2两021者/6/最10小值,但不管采用那种方式(含不对称公差),結果都是一样的31。
各种状态下的Cpk
仅给出规格上限Su
97.72499%
1.00
99.730% 99.865% 99.86501%
99.86501%
1.33
99.994% 99.99683%
99.99683%
1.67
99.99994%
99.99997%
2.00
99.9999998%

SPC统计过程控制及CPK分析[优质PPT]

SPC统计过程控制及CPK分析[优质PPT]

8
0.136
1.864
9
0.184
1.816
10
0.223
1.777
• 平均值控制图控制界限: • x = S x i /k • • UCL x = µ + A2 R • • LCL x = µ- A2 R(系数都是A2) • 注:µ= x = 所有抽样组平均值的平均值(实际是全部数据的平均) •_ • X i = 第i个抽样组的平均值 • k = 样本个数 • UCL x = 平均值的上控制界限 • LCL x = 平均值的下控制界限 • 全距控制图:控制精密度,或离散程度 • 平均值控制图:控制准确度,或偏离目标值的程度
过程中存在许多波动源,但有一个或几个对质量特性的 影响较大,而其它的影响均很小。 这些强的波动源使X的分布会随时间的变化而发生改变 ,改变分布的位置、或分布的标准差,有时又会使分布 的形状发生变化。 偶然波动是偶然因素引起的,是过程固有的异常波动是 异常因素引起的,非过程所固有。
一个成熟的过程是工厂 的财富
•简单的统计分析可以发现 •采取局部措施 •由制程人员直接加以消除、改善 •大约可以解决15%之制程问题
管制图异常处理步骤
管制图异常 波动来自
首先:排除测量误差
•测量系统原因 测量的重复性
测量的准确度
加工规格偏离
四:加工设定规格正确?
夹具精度
夹具磨损 夹具
夹具位置
•产品原因 二:产品确实不合规格
设备
•5% •22.5% •25% •35% •12.5%
22.5%+25%+12.5%= 60%
59.5
89.5
49.5
成绩出现在这个范围的概率是
99.5

CPK基本知识ppt课件

CPK基本知识ppt课件

9.928 9.914 10.017 10.021 10.006
9.983 9.976 9.968 10.026 9.991
9.972 10.054 10.159
9.973 9.984
10.016 10.003 9.994 9.983 9.976
9.992 10.027 10.018 10.005 10.003
CPK=CPL=(X-LSL)/3S =40-35/3*1.8 =0.93
(制程不良較多,必須提升其能力)
21
控制图基本知识
22
控制圖定义
控制图(Control chart) ,又称管理图,1924年美 国休哈特博士发明。 控制图是区分过程中正常波动和异常波动,并判 定过程是否处于控制状态的一种工具
5
和Cpk相关的几个重要概念2
USL (Upper specification limit):即規格上限 LSL (Low specification limit): 即規格下限 SL (specification center limit):规格中心 X=(X1+X2+… …+Xn)/n 樣本平均值
利用控制限区分 过程是否处于受控
23
变差的普通原因和特殊原因
普通原因:是指过程在受控的状态下,出现的具有稳定的且可重 复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳 系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不 改变时,过程的输出才可以预测。
特殊原因:(通常也叫可查明原因)是指造成不是始终作用于过 程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个) 过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措 施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。
CPK基本知识

统计学基础及MSASPC和CPK概述

统计学基础及MSASPC和CPK概述

一、统计方法及用途
(三)统计方法的性质 统计方法有三种性质:
1、描述性。利用统计方法对统计数据进行整理和描述,以 便展示出统计数据的规律。
例如运用统计指标均值、中位数、众数等来表示数据分布 位置,用极差、标准差等来表示数据的散布情况。再如使用直 方图、折线图、柱状图等来直观的展示数据。
2、推断性。统计方法都要通过详细研究样本达到了解、推 测总体状况的目的,因此都具有由局部推断整体的性质。
的仪器测量获得)
偏离又叫正确性。
基准值 Reference value
观测平均 Observed Average
测定值的 平均值
偏离
真值
测量System误差
直线性
仪器的全体测定可能范围内的倾斜差异。 观测值
倾斜 无倾斜
真值
真值 1
观测值1
倾斜小
••••••
真值 2
倾斜大
观测值2
测定的下限范围
测定的上限范围
差。
评价者 A 评价者B 评价者 C
评价者 B
评价者 A
评价者 C
基准值
基准值
AB C 好的再现性
A
B
C
不好的再现性
测量System误差
既不精密又倾斜 精密但倾斜
不倾斜但不精密 既不倾斜又很精密
测量System评价
测定误差的评价
平均
正确性
倾斜ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
校正分析 (Calibration Study)
散布
61 60.97
61 60.99
测试数据
高开龙1 高开龙2
60.95
60.97
61.08
61.06

MSA及SPC应用知识培训(PPT共 33张)

MSA及SPC应用知识培训(PPT共 33张)

UL Management Systems Solutions Training
IATF16949:2016
2016.11
Quality Management System – IATF16949:2016
1.测量汽车产品仪器所构成的测量系统---MSA ISO/TS16949 2.测量非汽车产品的仪器-----校正 ISO9001
UL Management Systems Solutions Training
IATF16949:2016
2016.11
Quality Management System – IATF16949:2016
• Reproducibility (再現性) • - 由不同的評价人使用同一個量具測量一個零 件的一個特性的產生的測量平均值的變差
DQS-UL Management Systems Solutions ©
UL Management Systems Solutions Training
IATF16949:2016
2016.11
Quality Management System – IATF16949:2016
1。测量特殊特性的测量系统:一定要做 MSA分析。 2。测量其它特性(控制计划)的测量系统: 可以视资源进行MSA分析
Quality Management System – IATF16949:2016
MSA及SPC 应用知识培训
DQS-UL Management Systems Solutions ©
UL Management Systems Solutions Training
IATF16949:2016
2016.11
IATF16949:2016

6Sigma工具培训教材之CPKSPC(PPT 71页)

6Sigma工具培训教材之CPKSPC(PPT 71页)
Page 4
Cpk的使用前提条件
Cpk的使用前提条件 •数据的总体来自某一正态分布; •制程已经稳定,不存在特殊变异; •如何判定制程是否稳定?要控制图连续25点都在控制界限内; •如果不能连续25点都在控制界限内,则只能用Ppk,,否则会 高估制程能力而造成误判; •常常和控制图一起来分析制程的表现;
3LT
TU ,TL :分别表示产品的上、下规格
ST,LT :分别表示短期过程标准差,长期过程标准差
Page 11
Cpk 和Ppk的差别
Cpk是短期过程能力的计算,仅仅包括普通原因引起的过程变异; Ppk是长期过程能力,包括普通原因和特殊原因引起的过程变异
Cpk的计算是假设过程处于受控制状态的,因此用于对过程能力的预测: Ppk的计算是过程没有处于受控制状态的,是过程能力的实际表现。
StDev(Overall)是所有数据的 标准差
USL
W ith in O v erall
P ote ntia l (W ithin) C a pa bility
Cp
2.01
C P L 1.72
C P U 2.29
C pk 1.72
C C pk 2.01
O v erall C apability
Pp PPL PPU P pk C pm
p1
LSL
p2
USL
P1+p2
Z值
σ =1 z
缺陷概率 p=0.0643
u=0
Z值=1.52
缺陷概 1率 NORMS(D z)IST
•假定Z=1.52,在正态曲线下超过1.52的 部分就是缺陷产生的概率 •Z值是过程能力的量度,经常被称为过 程的sigma(不要与过程的标准偏差混淆)

spc如何应用基本统计工具培训课件(PPT共 69张)

spc如何应用基本统计工具培训课件(PPT共 69张)

手 机 维 修 记 录 单 日 期 8 -1 8 -2 8 -3 8 -4 8 -5 维 修 情 况 AAABBBBBCCCDDD
注 : A: 换 LED、 B: 换 天 线
缺陷位置检查表
手机LED表面伤 黑点
B
生产工序分布检查表
X X X 检 查 表
产品名称: 生产线: 组别: 总数: 尺寸 24 XX 20 频 16 率 12 X 8 X 4 XX 总次数 2 X XX 3 XX XX 5 XX XX XX XX 9 X XX XX XX XX XX XX XX 15 XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX 22
A C
P D
Gather and analyze data.
C
基本统计工具
• • • • • • • • •
检查表 曲线图
SPC
饼图
散点图 直方图 柏拉图 鱼骨图 多变图 控制图
检查表
检查表编制和运用的六个步骤
SPC

确认数据种类及如何给数据定值
¦ 确定是定性数据还是变量数据 ¦ 可否用数值衡量或只能用Y/N 去决定 ¦ 确实决定你要评估的是什么 - 有助你去决定采用哪一类检查表
δ 的意义
SPC
-
68.26%处于+ δ 与 - δ 之间
95.44%处于+2 δ 与 -2 δ 之间
99.73%处于+3 δ 与 -3 δ 之间 99.9937%处于+4 δ 与 -4 δ 之间 99.999943%处于+5 δ 与 -5 δ 之间 99.9999998%处于+6 δ 与 -6 δ 之间
SPC
购 物 单 鸡 蛋 牛 奶 面 包 蔬 菜 v v

SPC数理统计基础知识课件-PPT精选文档

SPC数理统计基础知识课件-PPT精选文档
29 SAE CA Employee Development Department
数理统计的有关概念
六、随机事件
确定性现象只有两种结果:发生与不发生,它们可 以用必然事件和不可能事件来表示。 •必然事件(对应确定现象):在一定条件下必然发生的 结果。如:“三角形的三个内角和等于180度”,“在 一批全部是合格品的产品中任抽一件合格品”,都是必 然事件。 •不可能事件(对应确定现象) :在一定条件下必然不发 生的结果。如:“物体的速度达不到第二宇宙速度 (11.2公里/秒),物体成为行星”,“在一批全部是合 30
1 SAE CA Employee Development Department
課程大綱:
第一讲、概述 1、数据及其相关概念 2、数理统计的有关概念
第二讲、数据的整理和分析 1、数据的离散性和规律性 2、数据的特征值 3、数据的频数分布和直方图
2 SAE CA Employee Development Department
13 SAE CA Employee Development Department
数据及其相关概念
为此查表得,当 =0.05,n=9时, T=2.11, 因为 T n =2.19>2.11, T1=1.31<2.11,. 故X n= 8.47为异常,应剔除; X1 = 6.95应予以保留。
剔除 X n 异常后,重新计算余下的8个数的平均值、标准差和 统计量 T n-1 ,依次按上述步骤对 X n-1、 X n-2、、、各数据进行检 验,直到无异常数据为止。
10 SAE CA Employee Development Department
数据及其相关概念
解: (1)用Minitab进行正态性检验
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
3、风险性。统计方法既然要用部分去推断全体,那么这种 由推断而得出的结论就不会百分之百的准确,不准确就要承担 风险。但是统计学可以给出推断存在风险的大小。
4
-
一、统计方法及用途
(四)统计方法的用途 1、提供表示事物特征的数据
例如表示数据分布位置,用极差、标准差等来表示数据 的散布情况。
2、比较两事物的差异
(五)样本极差 极差是样本中最大值与最小值之差。用符号R表示。
12
-
五、数据分布形态
类型 计量数据 计数数据
分布形态 正态分布 偏态分布 指数分布
F分布 均匀分布 二项分布 泊松分布
缺陷率 缺陷数
正态分布
具体缺陷数
指数分布
泊松分布 13
偏态分布
缺陷率,有 没有缺陷
二项分布
-
六、产品质量波动
(一)产品质量具有波动性和规律性。 在生产实践中,生产过程受到操作者、机器、原材料、 加工方法、测试手段、生产环境等因素的干扰,生产出的 产品的质量特性数据都不完全相同,总是存在差异,这就 是产品质量的波动性。这种波动是普遍存在的。 但是当我们逐渐的减弱这些因素对产品的影响后,我们 就会发现产品质量特性的波动会符合一定的规律,并可以 被我们描述出来。这就是产品质量的规律性。
7
-
二、统计数据及其分类
从统计的角度来看,一般把形形色色的统计数据归成两 大类,计量数据和计数数据。
(一)计量数据
凡是可以连续取值的,或者说可以用测量工具具体测量出小 数点以下数值的数据。例如长度、容积、质量、温度、化学成分、 产量等等。计量数据一般服从正态分布。
(二)计数数据
凡是不能连续取值的,或者说即使测量工具也得不到小数点 以下数据,而只能得到自然数的这类数据。例如不合格品数、瑕 疵点、缺陷数等。
例如:学校中5班的班主任计算本班学生数学科目考 试的平均成绩、最高成绩、最低成绩。
2、推断性统计方法是在对统计数据描述的基础上, 进一步对其所反映的问题进行分析、解释和做出推断性结 论的方法。
例如:上例中5班的班主任通过本班的学生考试成绩
信息推断3班的学生的考试成3绩。
-
一、统计方法及用途
(三)统计方法的性质
5、研究取样和试验方法
为了获得准确的数据来推断整体的情况,或者为了确定
合理的试验防范,我们还需要研究数据取样的方法。这些
方法有抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性试验等。
6
-
一、统计方法及用途
6、发现问题 我们还会遇见用收集到的数据或以一定的规则获取数据, 通过一定的方法来分析,来发现是否出现异常。例如直方 图、控制图、散布图、排列图等等。 7、描述质量形成过程 例如流程图、控制图等等。 应当指出的是,统计方法起到的作用是归纳、分析问题, 并客观的显示事物的规律的作用,而并不是具体解决问题 的方法。要解决问题还需要专业技术和组织管理等措施。
14
-
六、产品质量波动
(二)质量波动的分类
从统计学的角度来看,可以把产品质量波动分为正常波 动和异常波动两类。
1、正常波动
正常波动时随机原因引起的产品质量波动。这些随机因 素在生产中大量存在,并不容易消除,对产品质量经常发 生影响,但是它们所造成的质量特性值波动往往比较小。 例如机器的轻微震动;温度、湿度的微小变化等等。
统计学基础及MSA,SPC,CPK
1
-
一、统计方法及用途
(一)统计方法的含义 统计是指对某一现象有关的数据进行搜集、整理、计 算和分析等的活动。
为某一目的
搜集
整理
计算
分析
2
-
一、统计方法及用途
(二)统计方法的分类
统计方法一般分为描述性统计方法和推断性统计方法。
1、描述性统计方法常用曲线、表格、图形和指标 (均值、标准差等)反映统计数据和描述观测的结果,以 使数据更加容易理解。
总体是某次统计分析中研究对象的全体,上例中就是一 批产品的所有。
样本是从总体中按照一定抽样规则抽取的一本个体的综 合。被抽出的样本中的每一个产品叫做样品。
9
-
四、统计特征数
在研究样本的时候我们需要用一些特征数来描述样本的 情况。在统计方法中常用的统计特征值可以分为两类。一 类是表示数据的集中位置的,如样本均值、样本中位数等; 一类是表示数据的离散程度的,如样本极差、样本标准差 等。
统计方法有三种性质:
1、描述性。利用统计方法对统计数据进行整理和描述,以 便展示出统计数据的规律。
例如运用统计指标均值、中位数、众数等来表示数据分布 位置,用极差、标准差等来表示数据的散布情况。再如使用直 方图、折线图、柱状图等来直观的展示数据。
2、推断性。统计方法都要通过详细研究样本达到了解、推 测总体状况的目的,因此都具有由局部推断整体的性质。
计数数据分为计件数据和计点数据。例如不合格数、电视机
数量、检验项目数量等为计件数据。例如瑕疵点数、沙眼数等为
计点数据。计件数据一般服从二项分布,计点数据一般服从泊松
分布。
8
-
三、总体与样本
通常我们不可能为了掌握一批产品的质量信息而检查整 批产品,更何况如果检查是破坏性检验时。而只能按照一 定的抽样规则,从中抽取一定数量的样品进行检测,从样 品检测结果来推断整批产品的质量。
在质量管理活动中,实施质量改进后要判断与改进前是 否有显著改进,就需要用到假设检验、显著性检验、方差 分析和水平对比法等。
3、分析影响事物变化的因素
在质量管理活动中可以应用因果图、调查表、散布图、 分层法、树图、方差分析等来分析影响某一问题的各种原 因。
5
-
一、统计方法及用途
4、分析事物间的关系
在质量管理中往往会遇见两个以上变量之间虽然没有确 定的函数关系,但往往存在着一定的相关关系。运用统计 方法确定这种关系的性质(线性相关、高阶相关等)和程 度,对于质量活动的有效性就显得十分重要。常用的比如 散布图、回归分析、试验设计等等。10-四、统计特征数
(一)样本平均值
X 1
n
x n
i1 i
(二)样本中位数 将样本按照大小顺序重新排列。当样本量为奇数时,正中间 的数就是样本的中位数;当样本量为偶数时,中间的两个数据的 平均值为样本的中位数。
11
-
四、统计特征数
(三)样本方差
s2 1
n1
in1(xi x)2
(四)样本标准差 样本方差的量纲和样本不一致,在某些问题的处理上不方便, 这是我们取样本方差的正平方根作为样本的标准差,用符号S来 表示。
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