[ppt模板]统计过程控制SPC.ppt

一、定义 SPC是英文Statistical Process Control的字首简称 ，即统计过程控制，SPC就是应用统计技术对 过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与 保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。 二、SPC的特点 SPC是全系统的、全过程的，要求全员参与， 人人有责，这与全面质量管理的精神完全一致 。 SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其 是控制图理论）来保证全过程的预防。 SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和 一切管理过程。 三、SPC进行步骤 培训SPC，培训的主要内容有：a.SPC的重要性 ；b.正态分布等统计基本知识；c.质量管理七 大工具，主要是对控制图深入学习；d.两种质 量诊断理论；e.如何制定过程控制图；f.如何制 定过程控制标准。 确定关键变量（即关键质量图表）。 提出或改进规格标准。 编制控制标准手册，在各部门落实。 对过程进行统计监控。 对过程进行诊断并采取措施解决问题。 四、统计学基本概念 偏差：当重复测量时，经常产生不同的结果，就是 偏差。 连续变量：可用参数如尺寸、重量或时间来描述产 品或过程特性，这个测量尺度可被细细分成有意义 的小数。 高数变量：又称逻辑变量，不能再细分或有意义的 小数，如事情发生或不发生，产品合格或不合格， 测量发生的频率等。 总体：一套完整的数据，所有元数信息的集合，用 N表示。 样本：总体的子集，用n表示。 四、统计学基本概念 中心值：总体或样本的平均值。 总体的中心值用表示 样本的中心值用x或表示 极差：一组数据中的最大值与最小值的差值。 均方差：与平均值间距的平方的平均值。 标准偏差：方差的方根 总体的标准偏差： 样本的标准偏差： 五、正态分布简介 v函数表达式 v为何要研究正态分布？ 它是自然界的一种最基本的最普遍的法则，反应了事物内在的变化规律 ； 它是我们进行统计分析的基础； 它使我们得以通过少量抽样来把握全体，从而节省大量人力、物力、财 力和时间。 v正态分布的特点 形态如钟 左右对称 于平均值处分布的频数最多，此外，越远高平均值分布的频数也越少 曲线下的面积为1 六、控制图 1、定义：控制图是对过程质量加以测量，记录从而进行控制 管理的一种用科学方法设计的图，图中有中心线（CL）， 上控制线（UCL），下控制线（LCL），并有按照时间顺序 抽取样本统计量数值的捌点序列。 六、控制图 2、控制图原理的解释1 正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值和标 准偏差取何值，过程的质量特性落在3之间的概率为 99.73%，美国休哈特就是根据这一事实提出控制图的。控制 图变化实际上就是把左图按顺时针方向旋转90，在上下翻 转180 。称+3为上控制界限，记为UCL；称-3为下控 制界限，记为LCL；称为中心线，记为CL，这三者称为控 制线。 根据正态分布的结论，在过程保证正常的情况下，点超出控 制界限的概率只有1%左右，可能性非常小，可以认为它不 发生，如果发生，认为过程中存在异常。 六、控制图 3、控制图原理的解释2 我们可以换一个角度来研究控制图的原理，根据来源的不 同，质量因素可以分成4MIE五个方面，但从对质量影响的 大小来看，质量因素可以分为偶然因素与异常因素。偶然因 素始终存在，短期内对质量影响微小，但难以去除，异常因 素则有时存在，对质量影响大，但不能除去。 偶然因素与异常因素引起过程质量的波动，如何发现异常波 动的出现呢？经验和理论分析说明，当过程存在偶然变动时 ，过程的质量特性将会形成某种典型的分布（例如：正态分 布），如果有异常波动的产生，则过程的分布必会偏离原有 的典型分布，因此我们可以通过典型分布是否偏离就能判断 是否有异常原因引起的波动，而典型分布的偏离可以有控制 图检出。 六、控制图 4、SPC控制图的活用 F 所有变动都具有偶然变动和异常变。 F 因异常原因造成的变动，我们可以迅速发现，即对超过管 理界限的数据分析，发现其变动，但我们不能直接得到发生 的原因。 F 管理图的管理界限是根据过程能力得到的。 F规格界限是根据顾客的要求来确认的。 F两者不同，绝对不能比较。 F管理图以统计原理为基础，可以看出过程变量中具有异常趋 向的因素。 F管理界限一般以测定变量的3 为界限。 七、控制图的判断准则 1、控制图的分类 F 根据用图不同，控制图分成两大类，即分析用控制图与控制 用控制图。 F分析用控制图的主要目的是：分析生产过程是否处于稳妥 ，若过程不处于稳妥，则须调整过程，使之达到稳妥，此为 统计稳态；分析生产过程的能力是否满足技术要求，若不 满足，则需调整工序能力，使之满足，此为技术稳态。 F根据统计稳态与技术稳态是否达到可以分为如下四种状态： 统计稳态与技术稳态同时达到，这是最理想的状态。统 计稳态未达到，技术稳态达到。统计稳态达到，技术稳态 未达到。统计稳态与技术稳态均未达到，这是最不理想的 状态。 七、控制图的判断准则 F 当过程达到了我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的 控制线延长作为控制用控制图，由于后者相当于生产中的大 法，故由前者转为后者对应有正式交接手续，这里要用到判 稳准则，在稳定之前要用到判异准则。 F应用控制用控制图的目的是使生产过程保证在确定的状态， 在应用控制图的过程中，若过程不发生异常，则应执行：“ 查出原因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准”这 20个字，使过程恢复原来的状态。 F实施上述分析用控制图与控制用控制图的过程，实际上就是 不断进行质量改进的过程。 七、控制图的判断准则 2、判断稳态的准则 F判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就 认为过程处于稳态。 连续25个点子都在控制界限内； 连续35个点子至多1个点子落在界限外。 连续100个点子最多2个点子落在控制界限外。 七、控制图的判断准则 2、判断稳态的准则 F判异准则： A、点子在控制界限外或落在控制界限上。 B、连续3个点子中，至少有2个点子接近控制界限。 C、连续7个点子中，至少有3个点子接近控制界限。 D、连续10个点子中，至少有4个点子接近控制界限。 E、连续11个点子中，至少有10个点子在中心线的一侧。 F、连续14个点子中，至少有12个点子在中心线的一侧。 G、连续17个点子中，至少有14个点子在中心线的一侧。 H、连续20个点子中，至少有16个点子在中心线的一侧。 I、点子呈上升式下降的趋势（连续7点）。 J、连续15个点子集中在中心线的附近。 K、点子出现周期性变化。 八、质量管理中常见的概率分布 1、二项分布：考虑一个包含n个独立试验序列的过程，这里每 次试验的结果是“成功”或“失败”，设每次试验的概率为常数 P，则在n次试验中成功的次数X呈二项分布。对于从无限总 体中抽检而以P表示总体不合格率的情况，二项分布最适应 的概率模型。 2、泊松分布：在质量管理中，泊松分布的典型用途是用作单 位产品上发生的缺陷数量的数学模型。 九、控制图类型 1、计量值（正态