SPC统计过程控制分析教材课件(共75页)
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SPC统计过程控制PPT课件
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输出 形成一个稳定的分布并可预测
预测
目标值线
范围
时间
目标值线
如果存在变差的特殊原因， 随着时间的推移，过程的 输出不稳定
范围
时间
20
SPC的3σ原理
当过程仅含有正常变异时，过程的输出的质量特性 X呈正态分布N（µ ，σ2），其中µ 为正态分布值， σ为标准差。在µ、σ已知时，产品的合格率可用 下表表示：
41
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点
超出控制限的点 链
Ｃ C2识别并标注特殊原因(极差图) 明显的非随机图形
过
程 C3重新计算控制界限(极差图)
控
超出控制限的点
制 解 释
C4分析均值图上的数据点 C5识别并标注特殊原因(均值图)
链 明显的非随机图形
C6重新计算控制界限(均值图)
C7为了继续进行控制延长控制限 42
制定了相关的JIS标准。 至此，休哈特博士对日本工业的影响非常之
重大，为了纪念戴明博士，日本专门设置 了戴明质量奖。
5
SPC的发展史
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日 本各行各业的中小型工厂，结果发现平均 每家工厂采用137张控制图；
美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工， 一共应用了35000张控制图，平均每名职工 做七张控制图
上控制界限(UCL)
中心线 (CL) 下控制界限(LCL)
27
控制图的视“小概率事件不可能发生”的原 理
工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符
合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据 出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的 概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概 率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理， 可以认为：出现在X3区间外的事件是异常波动， 它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了 正常位置 控制限的宽度就是根据这一原理定为3
预测
目标值线
范围
时间
目标值线
如果存在变差的特殊原因， 随着时间的推移，过程的 输出不稳定
范围
时间
20
SPC的3σ原理
当过程仅含有正常变异时，过程的输出的质量特性 X呈正态分布N（µ ，σ2），其中µ 为正态分布值， σ为标准差。在µ、σ已知时，产品的合格率可用 下表表示：
41
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点
超出控制限的点 链
Ｃ C2识别并标注特殊原因(极差图) 明显的非随机图形
过
程 C3重新计算控制界限(极差图)
控
超出控制限的点
制 解 释
C4分析均值图上的数据点 C5识别并标注特殊原因(均值图)
链 明显的非随机图形
C6重新计算控制界限(均值图)
C7为了继续进行控制延长控制限 42
制定了相关的JIS标准。 至此，休哈特博士对日本工业的影响非常之
重大，为了纪念戴明博士，日本专门设置 了戴明质量奖。
5
SPC的发展史
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日 本各行各业的中小型工厂，结果发现平均 每家工厂采用137张控制图；
美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工， 一共应用了35000张控制图，平均每名职工 做七张控制图
上控制界限(UCL)
中心线 (CL) 下控制界限(LCL)
27
控制图的视“小概率事件不可能发生”的原 理
工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符
合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据 出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的 概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概 率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理， 可以认为：出现在X3区间外的事件是异常波动， 它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了 正常位置 控制限的宽度就是根据这一原理定为3
SPC统计过程控制课件
举例
• 原材料的微小变化 • 设备的微小震动 • 刀具的正常磨损 • 模具正常的老化 • 操作者细微的不稳定 • 夹具的正常磨损 •…
• 使用了一批不合格的原材料 • 设备的不正确调整 • 刀具的严重磨损 • 模具损坏 • 操作者做错（判定标准错） • 使用了错误的夹具 •…
一般原因与特殊原因在统计过程中的体 现
在何处使用SPC控制图
当一个防错装置不可行时 从FMEA中得出具有高危险顺序数值（RPN’s)的过程 从DOE（因素实验设计）得出的关键变量 客户要求 管理层承诺
SPC的优点和缺点
优点 ➢已证实的改善生产力的技术方法 ➢预防缺陷的有效方法 ➢防止不必要的过程调整 ➢提供诊断信息 ➢提供过程能力信息 ➢用于计数型和计量型两种数据类型 缺点 ➢必须提供充分的培训 ➢必须正确收集数据 ➢必须正确的计算和标绘所需的统计量（例如：均值，极差， 标准差）
+3
x
与平均值相距的标准差个数
正态（normal）机率测试图
利用Normal Probability Plot 我们可以测试一组数据是否为 “正态”分布 若该分布趋近于正态，则Normal Probability Plot 将会趋近于 一直线 利用Minitab 可以简单的制作出Normal Probability Plot 下面我们利用一组数据来检验一下其正态性
计量型统计过程控制
通过对本模块的学习后，学员将能够建立下列控制图： ➢单值移动极差图（I-MR） ➢均值极差图（Xbar-R） ➢均值标准差图（Xbar-S）
I-MR图
单值移动极差I-MR图，子群由单一的测量值组成 I-MR图由两个图组成，一个是I图，一个是MR图 I图为每个子群计量个体的测量值，中心线为其平均值 MR图为相邻两个数值的差的绝对值，中心线为其平均值
SPC统计过程控制ppt课件
2018/11/7
15
过程的理解
过程的呼声
统计方法 人 设备 材料 方法 环境 输入
我们工作 产品或 的方式/ 服务 资源的融合
顾客 识别不断变化 的需求和期望
过程/系统 顾客的呼声
输出
有反馈的过程控制系统模型
SPC统计过程 控制
统计过程控制 Statistical Process Control
陶维胜 2004年10月
2018/11/7
Prepared by Justin Tao Not Copy Without Permission
2
SPC统计过程控制
事实胜雄辩 改进再提高
2018/11/7 Prepared by Justin Tao Not Copy Without Permission 3
2018/11/7
Prepared by Justin Tao Not Copy Without Permission
12
SPC应用范围
目的：寻找有效的方法来提供产品和服 务，并不断在价值上得以改进； 目标：是达到顾客满意（包括内部和外 部顾客）； 对象：从事统计方法应用的管理人员； 范围：基本统计方法包括与统计过程控 制及过程能力分析有关的方法，但不是 全部
2018/11/7
Prepared by Justin Tao Not Copy Without Permission 14
SPC&SQC
针对过程的重要控制 参数所做的才是SPC
原料
PROCESS
测量
结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC
Prepared by Justin Tao Not Copy Without Permission
SPC统计过程控制(PPT 256页)
课程提纲
过程能力研究篇
1.过程能力指数的种类 2.过程能力指数的计算 3.短期过程能力指数研究 4.长期过程能力指数研究 5.计数/计量测量系统研究
SPC应用实战篇
1. SPC成功导入案例 2. SPC成功导入流程 3. SPC特性选择 4. SPC小组成立 5. SPC改善检讨
SPC应用背景篇
概念介绍
计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测 量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度 、形位误差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直 径等指标。
计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如 ON
不合格品数, e.g 裁大片外观不良数，服从二项分布 ；计点如电池激光焊接的气密性, 短路数等, 服从泊松 OFF 分布。
在实际生产中，产品质量的偶然波动与异常 波动总是交织在一起的。控制图就是区分这两类 产品质量波动、亦即区分偶然因素与异常因素这 两类质量因素的重要科学方法。
控制图的历史
• 控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博 士发明。 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主 要工具, 当时称为 (Statistical Quality Control)。
开发
开发
产品及制 程确认
回馈评鉴及 矫正措施
SPC 可以帮助我们
• 区分正常波动和异常波动；
• 及时发现异常征兆；
• 消除异常因素；
• 减少异常波动； • 提高过程能力；
预防控制
正常波动和异常波动
• 波动是质量的敌人； • 品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过
程的波动；
正常波动：
异常波动：
统计过程控制SPC课件
说明： *并不是目标值或规格限值，而是来自过程的自然变化和抽样计划， 然后，由实测的数据计算出来的。用于解释统计控制数据。 * 当过程处于“受控”状态，控制限可用来解释过程能力。
统计过程控制SPC培训课件(PPT96页)
统计过程控制SPC培训课件(PPT96页)
第三组、统计物理概念
• 一组数据：X1，X2，…，Xn-1，Xn —— Individual 单值 Xi • 规格 Spec: X0+/-a(或+a/-b)—— X0 标准值(期望值，目标值)，
a(或a,b)为上下公差 • USL(Limit) 规格上限，LSL 规格下限 • 公差，容差 Tolerance，Deviation, D = USL-LSL = 2a(或a + b) • 均值(平均值) Average，X (Xbar) = (X1+X2+…+Xn) / n • 中位数（中值，中间值）Median，Xmed：Xi大小排列，中间的那个
统计控制的过程 Statistically Controlled Process
当过程处于统计控制状态，其性能是可以预测的即： 一致的质量水平+稳定的成本 !
统计过程控制SPC培训课件(PPT96页)
第一组、过程
• Process 过程和Variation 变异 (变差) • Common Cause 一般原因（普通原因、机遇原因） • Special Cause 特殊原因（非机遇原因） • Statistically Controlled 统计控制状态（“受控”）
统计过程控制SPC培训课件(PPT96页)
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过程 和 变异
• Process 过程：将输入转化为输出的一组彼此相关的资源和活动. • Variation 变异 (变差)：Common Variation, Special Variation
统计过程控制SPC培训课件(PPT96页)
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第三组、统计物理概念
• 一组数据：X1，X2，…，Xn-1，Xn —— Individual 单值 Xi • 规格 Spec: X0+/-a(或+a/-b)—— X0 标准值(期望值，目标值)，
a(或a,b)为上下公差 • USL(Limit) 规格上限，LSL 规格下限 • 公差，容差 Tolerance，Deviation, D = USL-LSL = 2a(或a + b) • 均值(平均值) Average，X (Xbar) = (X1+X2+…+Xn) / n • 中位数（中值，中间值）Median，Xmed：Xi大小排列，中间的那个
统计控制的过程 Statistically Controlled Process
当过程处于统计控制状态，其性能是可以预测的即： 一致的质量水平+稳定的成本 !
统计过程控制SPC培训课件(PPT96页)
第一组、过程
• Process 过程和Variation 变异 (变差) • Common Cause 一般原因（普通原因、机遇原因） • Special Cause 特殊原因（非机遇原因） • Statistically Controlled 统计控制状态（“受控”）
统计过程控制SPC培训课件(PPT96页)
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过程 和 变异
• Process 过程：将输入转化为输出的一组彼此相关的资源和活动. • Variation 变异 (变差)：Common Variation, Special Variation
SPC统计过程控制及正态分布 ppt课件
经济性
输出 检测 容忍浪费
产品质量 一般
反馈模型
过程 预防 避免浪费 稳定
2.3. 两种不同的质量观
2.4. 预备知识——概率
• 随机现象
列举身边的一种随机现象，并说明随机现象的性质
• 概率
NA P(A) =
N
2.4.1. 两类随机变量
• 计量型（连续型） 如：切割槽的深度和宽度 服从的分布：正态分布
2021/3/26
SPC统计过程控制及正态分布 ppt
28
课件
第三种情况：6 >USL－LSL
当制程变异或制程能力大于规范宽度时, 表示制程处于非常不理想的情况中,即使 是普通原因的变异, 如分布A, 超出规范的上下限的不良率在不可接受的范围内. 即 制程没有制造符合规格产品的能力。
2021/3/26
2.6.两种变差原因、两种过程状态及 相应的两种控制措施
2.6.1. 两种变差原因
• 普通原因——指的是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。
• 特殊原因（通常也叫可查明原因）——指的是造成不是始 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。
如果仅存在变差的普通 原因，随着时间的推移， 过程的输出形成一个稳 定的分布并可预测
如果存在变差的特殊原 因，随着时间的推移， 过程的输出不稳定
2.6.2. 两种过程状态
仅存在普通原因的变差 分布是稳定的 过程可预测 过程是统计受控的
存在特殊原因的变差 分布不稳定 过程不可预测 过程是不受控的
2.6.3.两种控制措施
检查产品是否合格
• 泊松分布
随机变量X=c 0
1
2
3
输出 检测 容忍浪费
产品质量 一般
反馈模型
过程 预防 避免浪费 稳定
2.3. 两种不同的质量观
2.4. 预备知识——概率
• 随机现象
列举身边的一种随机现象，并说明随机现象的性质
• 概率
NA P(A) =
N
2.4.1. 两类随机变量
• 计量型（连续型） 如：切割槽的深度和宽度 服从的分布：正态分布
2021/3/26
SPC统计过程控制及正态分布 ppt
28
课件
第三种情况：6 >USL－LSL
当制程变异或制程能力大于规范宽度时, 表示制程处于非常不理想的情况中,即使 是普通原因的变异, 如分布A, 超出规范的上下限的不良率在不可接受的范围内. 即 制程没有制造符合规格产品的能力。
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2.6.两种变差原因、两种过程状态及 相应的两种控制措施
2.6.1. 两种变差原因
• 普通原因——指的是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。
• 特殊原因（通常也叫可查明原因）——指的是造成不是始 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。
如果仅存在变差的普通 原因，随着时间的推移， 过程的输出形成一个稳 定的分布并可预测
如果存在变差的特殊原 因，随着时间的推移， 过程的输出不稳定
2.6.2. 两种过程状态
仅存在普通原因的变差 分布是稳定的 过程可预测 过程是统计受控的
存在特殊原因的变差 分布不稳定 过程不可预测 过程是不受控的
2.6.3.两种控制措施
检查产品是否合格
• 泊松分布
随机变量X=c 0
1
2
3