SPC统计在生产管理中的应用.doc

生产实践中如何应用SPCSPC即指统计过程控制。它能科学地区分出生产过程中的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时警告，以便人们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。SPC强调全过程的预防，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的特点是：1)SPC是全系统的、全过程的、要求全员参加，人人有责。这与全面质量管理的精神完全一致。2)SPC强调用科学的方法(主要是数理统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。3)SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。SPC的上述特点与2000版ISO9000要求的三个强调：1)强调“把一切看成过程”；2)强调“预防”； 3)强调“统计技术的应用是不可剪裁的”是一致的。因此，企业各级领导及质量专业人士应该明确：SPC是推行ISO9000的基础。一、 SPC在企业应用中的一般步骤1 技术培训主要培训SPC的重要性、正态分布等数理统计基本知识、质量管理七种工具(其中特别要对控制图深入学习)、两种质量诊断理论、如何制订过程控制网图、如何制订过程控制标准等。2 确定关键变量(即关键质量因素)a. 对全厂的各道工序都要进行分析，找出对产品影响最大的变量，即关键变量；b. 列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键变量在图上标出。3 提出或改进规格标准a. 对步骤2得到的每一个关键变量进行具体分析；b. 对每个关键变量建立过程控制标准，并填写过程控制标准表。4 编制控制标准手册并予以落实将有关过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册，让各道工序使用。5 对过程进行统计监控主要应用控制图对过程进行监控，使用中若发现控制标准有问题，则需要对控制标准手册进行修订。6 对过程异常进行诊断并采取措施解决问题a. 可运用传统的质量管理方法，如七种工具，进行分析；b. 可应用诊断理论，如两种质量诊断理论，进行分析和诊断；c. 在诊断后的纠正过程中可能引出新的关键质量因素，应及时反馈到步骤2、3、4。二、休哈特控制图的种类、用途及应用控制图需要考虑的问题根据国标GB4091，常规休哈特控制图包括计量控制图四种：均值极差控制图(XbarR)、均值标准差控制图(XbarRs)、中位数极差控制图(XmedR)、单值移动极差控制图(xRs)；计数控制图四种：不合格品率控制图(P)、不合格品数控制图(Pn)、缺陷数控制图(C)、单位缺陷数控制图(U)。它们的用途分别是：1 XbarR控制图是最常用的基本控制图。它适用于各种计量值。Xbar控制图主要用于观察分布的均值变化；R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化，而XbarR控制图则将两者联合运用，以观察分布的变化。2 XbarRs控制图与XbarR控制图相似，只是用标准差图(s图)代替极差图(R图)。极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本容量较大时，应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用s图来代替R图。3 XmedR控制图与XbarR控制图相比，只是用中位数代替均值图。由于中位数的计算比均值简单，所以多用于需在现场把测定数据直接记入控制图的场合。4 xRs控制图多用于：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、检验昂贵的场合；样品均匀，多抽样也无太大意义的场合。由于它不象前三种控制图那样能取得较多的信息，所以它判断过程的灵敏度要差一些。5 P控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合。应注意的是，在根据多种检查项目综合评定不合格品率的情况，当控制图显示异常时，难以找出异常的原因。因此，使用P图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、各种差错率等。6 Pn控制图用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率，Pn作为不合格品数控制图的简记记号，由于计算不合格品率需进行除法，比较麻烦，所以在样品大小相同的情况下，用此图比较方便。7 C控制图用于控制一部机器、一个部件、一定长度、一定面积或任何一定的单位中(即样本大小不变)所出现的缺陷数目，如布匹上的疵点数、铸件上的砂眼数、机器设备的缺陷数或故障次数等。8 U控制图。当样本大小变化时，不宜用C控制图，需换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。应用控制图需要考虑以下问题：1) 控制图用于何处？原则上讲，对于任何过程，凡需要对质量进行控制管理的场合都可以应用控制图。但还应注意区分计数值和计量值，另外所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律，对于一次性或少数几次的过程显然难于应用控制图进行控制。2) 如何选择控制对象？在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。一个过程往往具有各种各样的特性，需要选择能够真正代表过程情况的指标。如内圆磨工序，应选择内径尺寸偏差及变动量进行控制。3) 怎样选择控制图？首先应根据所控制质量指标的数据性质选择采用计数或计量值控制图中的一种。其次要确定过程中要控制的因素是单指标还是多指标，选择用一元控制图还是用多指标控制图。最后，还需要考虑其他要求，如检出力大小、抽取样品、取得数据的难易程度、是否经济等。4) 如何分析控制图？如果控制图点子出界或界内点子排列非随机，则应认为生产过程失控。但在判断过程失控前，应首先检查样品的取法是否随机、数据的读取是否正确、计算有无错误、描点有无差错，然后再来调查生产过程方面的原因。5) 对于点子出界或违反其他判断判定准则的处理，应执行“查出异因、采取措施、保证消除、不再出现、纳入标准”的20字原则，立即追查原因，并采取措施防止它再次出现。否则，就不如不搞控制图。6) 一般来说，控制图只能告警，而不能告诉引起异常的原因。要找出造成异常的原因，除根据生产和管理方面的技术与经验来解决外，应用“两种质量诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”来诊断是十分有效的。7) 控制图的重新制定十分重要。控制图是根据稳定状态下的条件(人员、设备、原材料、工艺方法、环境，即4M1E)来制定的。上述条件一旦发生变化，控制图也必须重新加以制定。另外，控制图在使用一段时间后，应重新抽取数据，进行计算，加以检验。8) 控制图应加以妥善保管。控制图的计算及日常的记录都应作为技术资料加以妥善保管。对于点子出界或界内点子排列非随机以及当时处理的情况都应予以记录，因为这些都是以后出现异常查找原因的重要参考资料。有了长期保存的记录，便能对该过程的质量水平有清楚的了解，这对于今后在产品设计和制定规格方面是十分有用的。休哈特控制图 根据质量参数的数据类型，控制图分计量型控制图和计数型控制图；根据用途的不同，控制图分分析用控制图和管理用控制图。分析用控制图的主要作用：1、分析过程是否处于稳态。如果不处于稳态，调整过程使其达到稳态。2、分析生产过程的工序能力是否满足技术要求。若不满足，调整工序能力，使其满足。当过程达到稳态后，保存分析用控制图的稳态控制线，作为管理用控制图的控制线。管理用控制图的作用：确保生产过程处于稳定的状态，如发生异常，应进行调整使其恢复稳态。控制图的种类根据国标GB4091,常规休哈特控制图如表1.1。计件值控制图与计点值控制图统称计数型控制图。二项分布和泊松分布是离散数据的两种典型分布,它们超出3界限的第类错误的概率,未必恰巧等于正态分布3界限的第I类错误的概率=0.0027,但是个相当小的概率。因此,用与正态分布类似的论证,建立P、Pn、C、U等控制图。休哈特控制图的用途1. Xbar-R控制图。对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。Xbar控制图用于观察分布均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化,Xbar-R图将二者联合运用,用于观察分布的变化。 2. Xbar-S控制图是用标准差图(S图)代替极差图(R图)。极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n10或n12,这时用极差估计总体标准差的效率降低,要用S图来代替R图。3. Xmed-R控制图是用中位数图(Xmed图)代替均值图(Xbar图)。中位数指一组按大顺序排列的数列中居中的数。例如,在数列2、3、7、13、18,中位数为7,在数列2、3、7、9、13、18,有偶数个数据,中位数规定为中间两个数的均值,即(7+9)/2=8。中位数的计算比均值简单,多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合,为了简便,规定用奇数个数据。4. X-Rs控制图。用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量；取样费时、昂贵以及化工过程，样品均匀,多抽样也无太大意义的场合。X-Rs不能获得较多的信息,判断过程变化的灵敏度要差一些。5. P控制图。用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合。注意： 在根据多因素的总合来确定不合格品率的情况时,当控制图显示异常后难以找出异常的原因是哪一个。因此,使用P图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。6. Pn控制图。用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率,则Pn为不合格品个数,取Pn为不合格品数控制图的简记记号。Pn图用于样本大小相同的场合。 7. C控制图。用于控制一部机器,一个部件,一定的长度,一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。C图用于样本大小相等的场合。 8. U控制图。当样品的大小变化时，应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U控制图。例如,在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中,一批样品是2平方米,另一批样品是3平方米，这时应换算为平均每平方米的缺陷数,然后再对它进行控制。通用控制图1、 Pnt通用不合格品数控制图对于不合格品数的场合，一般在样本数量不相等的情况下使用。2、Ct通用缺陷数控制图用于样本大小变化的场合。工序能力指数及样本分布图工序能力是指工序的加工质量满足技术标准的能力。工序能力决定于质量因素4M1E。工序能力指数表示工序能力满足产品质量标准(产品规格)的程度。一般记以Cp。Cp值越大，表明加工精度越高，但相应的加工成本也越高，所以对于Cp值的选择应根据技术要求与经济性综合考虑来决定。另外，工序能力指数对瞬时的质量变化是不灵敏的，一个阶段度量一次才有意义。工序能力分析图也即样本频数分布直方图，它的绘制方法是将全部质量数据分成若干组(组数=质量数据个数/样本容量)，以组距为底边（组距=极差/组数），以组距上相应的质量数据频数为高，在坐标系中按比例画出的直方图，另外还有相应的正态曲线、3偏差、规格偏差等。该图能够比较形象、直观地反映产品质量的分布状况。通过对该图的观察分析，可以判定样本质量数据分布是否符合正态分布，工序能力的高低，预测产品的不合格品率。因为当工序能力处于稳定状态时，它的特点是中间高、两边底，呈左右基本对称，或者说呈正态分布状态。根据数理统计学的理论可以知道，在正态分布情况下，分散幅度处于6倍标准差(3)范围内的几率为99.73%，分散幅度表示工序具有的实际加工精度，它是衡量工序能力的尺度，若分散幅度越大，则工序的精度越差，不合格品率越高，工序能力越低；若分散幅度越小，则工序的精度越高，不合格品率越低，工序能力越大。控制图的选用1. 控制图用于何处?原则上讲,对于任何过程,凡需对质量进行管理的场合都可用控制图。当所确定的控制对象即质量指标能够定量时,用计量型控制图；当所确定的控制对象只能定性的描述而不能够定量描述时,用计数型控制图；所控制的过程必须具有重复性,即具有统计规律，只有一次性或少数几次的过程难于应用控制图进行控制。2. 如何选择控制对象?在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。一个过程往往具有各种各样的特性，需要选择能够真正代表过程情况的指标。假定某产品在强度方面有问题,就应该选择强度作为控制对象，在电动机装配车间,如果对于电动机轴的尺寸要求很高,这就需要把机轴直径作为控制对象；在电路板沉铜缸就要选择甲醛、 Na0H、Cu2+的浓度以及沉铜速率作为多指标统一进行控制。3. 怎样选择控制图?先根据所控制质量指标的数据性质来进行确定,如数据为连续值的应选择Xbar-R、Xbar-S、Xmed-Rs或X-Rs图;数据为计件值的应选择P或Pn图,数据为计点值的应选择C或U图。还需要考虑其他要求,如检出力大小，抽取样品、取得数据的难易和是否经济等等。例如要求检出力大可采用成组数据的控制图，如Xbar-R图。4. 如何分析控制图?在做分析用控制图时，首先应该判断过程是否稳定。如果在控制图中点子未出界,同时点子的排列也是随机的,则认为生产过程处于稳定状态或控制状态。如果控制图点子出界或界内点排列非随机,就认为生产过程不稳定或失控。发现过程不稳定需消除引起不稳定因素后，再判断过程是否异常。此时，用稳定状态时的数据计算上下控制线，作为预控的管理用控制图的控制界限。（1） 判稳准则：参照2.7.1（2） 判异准则：由各企业根据因素要求，自己选定。可参照ISO8258：1991 、GB4091.1-9-83 常规控制图(目前已报废,但其判稳、判异准则，控制图的画法等可操作性较2001版本为强) 、GB4091：2001常规控制图（3） 对于点子出界或违反其他准则的处理:若点子出界或界内点排列非随机,应执行查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准这20个字,立即追查原因并采取措施防止它再次出现。应该强调指出,正是执行了查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准这20个字,才能取得贯彻预防原则的作用。 5. 对于过程而言,控制图起着告警铃的作用,控制图点子出界就好比告警铃响,告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。6. 控制图的重新制定。控制图是根据稳定状态下的条件(人员、设备、原材料、工艺方法、环境,即4M1E)来制定的。如果上述条件变化,如操作人员更换或通过学习操作水平显著提高,设备更新,采用新型原材料或其他原材料,改变工艺参数或采用新工艺,环境改变等,这时,控制图也必须重新加以制定。由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，经过相当时间的使用后应重新抽取数据,进行计算,加以检验。7. 控制图的保管问题。控制图的计算以及日常的记录都应作为技术资料加以妥善保管。 对于点子出界或界内点排列非随机及当时处理的情况都应予以记录,是以后出现异常时查找原因的重要参考资料。有了长期保存的记录,便能对该过程的质量水平有清楚的了解,对于今后产品设计和规格制定方面是十分有用的。休哈特控制图 根据质量参数的数据类型，控制图分计量型控制图和计数型控制图；根据用途的不同，控制图分分析用控制图和管理用控制图。分析用控制图的主要作用：1、分析过程是否处于稳态。如果不处于稳态，调整过程使其达到稳态。2、分析生产过程的工序能力是否满足技术要求。若不满足，调整工序能力，使其满足。当过程达到稳态后，保存分析用控制图的稳态控制线，作为管理用控制图的控制线。管理用控制图的作用：确保生产过程处于稳定的状态，如发生异常，应进行调整使其恢复稳态。控制图的种类根据国标GB4091,常规休哈特控制图如表1.1。计件值控制图与计点值控制图统称计数型控制图。二项分布和泊松分布是离散数据的两种典型分布,它们超出3界限的第类错误的概率,未必恰巧等于正态分布3界限的第I类错误的概率=0.0027,但是个相当小的概率。因此,用与正态分布类似的论证,建立P、Pn、C、U等控制图。 休哈特控制图的用途1. Xbar-R控制图。对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。Xbar控制图用于观察分布均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化,Xbar-R图将 二者联合运用,用于观察分布的变化。 2. Xbar-S控制图是用标准差图(S图)代替极差图(R图)。极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n10或n12,这时用极差估计总体标准差的效率降低,要用S图来代替R图。3. Xmed-R控制图是用中位数图(Xmed图)代替均值图(Xbar图)。中位数指一组按大顺序排列的数列中居中的数。例如,在数列2、3、7、13、18,中位数为7,在数列2、3、7、9、13、18,有偶数个数据,中位数规定为中间两个数的均值,即(7+9)/2=8。中位数的计算比均值简单,多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合,为了简便,规定用奇数个数据。4. X-Rs控制图。用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量；取样费时、昂贵以及化工过程，样品均匀,多抽样也无太大意义的场合。X-Rs不能获得较多的信息,判断过程变化的灵敏度要差一些。5. P控制图。用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合。注意： 在根据多因素的总合来确定不合格品率的情况时,当控制图显示异常后难以找出异常的原因是哪一个。因此,使用P图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。6. Pn控制图。用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率,则Pn为不合格品个数,取Pn为不合格品数控制图的简记记号。Pn图用于样本大小相同的场合。 7. C控制图。用于控制一部机器,一个部件,一定的长度,一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。C图用于样本大小相等的场合。 8. U控制图。当样品的大小变化时，应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U控制图。例如,在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中,一批样品是2平方米,另一批样品是3平方米，这时应换算为平均每平方米的缺陷数,然后再对它进行控制。通用控制图1、 Pnt通用不合格品数控制图对于不合格品数的场合，一般在样本数量不相等的情况下使用。2、Ct通用缺陷数控制图用于样本大小变化的场合。工序能力指数及样本分布图工序能力是指工序的加工质量满足技术标准的能力。工序能力决定于质量因素4M1E。工序能力指数表示工序能力满足产品质量标准(产品规格)的程度。一般记以Cp。Cp值越大，表明加工精度越高，但相应的加工成本也越高，所以对于Cp值的选择应根据技术要求与经济性综合考虑来决定。另外，工序能力指数对瞬时的质量变化是不灵敏的，一个阶段度量一次才有意义。工序能力分析图也即样本频数分布直方图，它的绘制方法是将全部质量数据分成若干组(组数=质量数据个数/样本容量)，以组距为底边（组距=极差/组数），以组距上相应的质量数据频数为高，在坐标系中按比例画出的直方图，另外还有相应的正态曲线、3偏差、规格偏差等。该图能够比较形象、直观地反映产品质量的分布状况。通过对该图的观察分析，可以判定样本质量数据分布是否符合正态分布，工序能力的高低，预测产品的不合格品率。因为当工序能力处于稳定状态时，它的特点是中间高、两边底，呈左右基本对称，或者说呈正态分布状态。根据数理统计学的理论可以知道，在正态分布情况下，分散幅度处于6倍标准差(3)范围内的几率为99.73%，分散幅度表示工序具有的实际加工精度，它是衡量工序能力的尺度，若分散幅度越大，则工序的精度越差，不合格品率越高，工序能力越低；若分散幅度越小，则工序的精度越高，不合格品率越低，工序能力越大。控制图的选用1. 控制图用于何处?原则上讲,对于任何过程,凡需对质量进行管理的场合都可用控制图。当所确定的控制对象即质量指标能够定量时,用计量型控制图；当所确定的控制对象只能定性的描述而不能够定量描述时,用计数型控制图；所控制的过程必须具有重复性,即具有统计规律，只有一次性或少数几次的过程难于应用控制图进行控制。2. 如何选择控制对象?在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。一个过程往往具有各种各样的特性，需要选择能够真正代表过程情况的指标。假定某产品在强度方面有问题,就应该选择强度作为控制对象，在电动机装配车间,如果对于电动机轴的尺寸要求很高,这就需要把机轴直径作为控制对象；在电路板沉铜缸就要选择甲醛、 Na0H、Cu2+的浓度以及沉铜速率作为多指标统一进行控制。3. 怎样选择控制图?先根据所控制质量指标的数据性质来进行确定,如数据为连续值的应选择Xbar-R、Xbar-S、Xmed-Rs或X-Rs图;数据为计件值的应选择P或Pn图,数据为计点值的应选择C或U图。还需要考虑其他要求,如检出力大小，抽取样品、取得数据的难易和是否经济等等。例如要求检出力大可采用成组数据的控制图，如Xbar-R图。4. 如何分析控制图?在做分析用控制图时，首先应该判断过程是否稳定。如果在控制图中点子未出界,同时点子的排列也是随机的,则认为生产过程处于稳定状态或控制状态。如果控制图点子出界或界内点排列非随机,就认为生产过程不稳定或失控。发现过程不稳定需消除引起不稳定因素后，再判断过程是否异常。此时，用稳定状态时的数据计算上下控制线，作为预控的管理用控制图的控制界限。（1） 判稳准则：参照2.7.1（2） 判异准则：由各企业根据因素要求，自己选定。可参照ISO8258：1991 、GB4091.1-9-83 常规控制图(目前已报废,但其判稳、判异准则，控制图的画法等可操作性较2001版本为强) 、GB4091：2001常规控制图（3） 对于点子出界或违反其他准则的处理:若点子出界或界内点排列非随机,应执行查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准这20个字,立即追查原因并采取措施防止它再次出现。应该强调指出,正是执行了查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准这20个字,才能取得贯彻预防原则的作用。 5. 对于过程而言,控制图起着告警铃的作用,控制图点子出界就好比告警铃响,告诉现在是应该进行查找原因、采取措施、防止再犯的时刻了。6. 控制图的重新制定。控制图是根据稳定状态下的条件(人员、设备、原材料、工艺方法、环境,即4M1E)来制定的。如果上述条件变化,如操作人员更换或通过学习操作水平显著提高,设备更新,采用新型原材料或其他原材料,改变工艺参数或采用新工艺,环境改变等,这时,控制图也必须重新加以制定。由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，经过相当时间的使用后应重新抽取数据,进行计算,加以检验。7. 控制图的保管问题。控制图的计算以及日常的记录都应作为技术资料加以妥善保管。 对于点子出界或界内点排列非随机及当时处理的情况都应予以记录,是以后出现异常时查找原因的重要参考资料。有了长期保存的记录,便能对该过程的质量水平有清楚的了解,对于今后产品设计和规格制定方面是十分有用的。QC 7 工具的核心 别名：管制图、控制图原理：v产品质量是具有变异的 v产品质量的变异具有统计学规律性 v质量变异的偶因和异因 v目的：查找异因，加以消除 准则：v区别偶因和异因的准则：3西格玛原则 v置信度：99.73% v 判异准则：一、点子在控制界限外或恰在控制界限上 二、控制界限内的点子排列不随机1、连续3个点中，至少有2点接近控制界限 2、连续7个点中，至少有3点接近控制界限 3、连续10个点中，至少有4点接近控制界限 4、连续不小于9点的链（位于中心点同一侧） 5、连续11点中至少有10点在中心线同一侧 6、连续14点中至少有12点在中心线同一侧 7、连续17点中至少有14点在中心线同一侧 8、连续20点中至少有16点在中心线同一侧 9、连续至少7点渐升或渐降 10、连续至少11点位于中心线1sigma以内第一章 SPC概述什么是SPC SPC是Statistical Process Control的简称，即统计过程控制。SPC是运用数理统计分析理论,对(生产)过程中的各(工序)要素进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。SPC的发展简史SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。SPCD是Statistical Process Control and Diagnosis的简称，即统计过程控制与诊断, 它是SPC发展的第二阶段。SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。SPCDA是Statistical Process Control , Diagnosis and Adjustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。SPC的特点 SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责；SPC强调用科学方法(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，而且也能用于服务过程和管理过程。SPC与ISO9000标准体系的联系ISO9001:2000 提出了关于质量管理的八项原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。其中，过程方法、基于事实的决策的原则都和SPC等管理工具的使用，有着密切的联系。以什么样的方法来对过程进行控制？以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性?等等,都是管理者首先应该考虑的问题。SPC能为管理者提供解决此类问题的科学的方法论。例如：用于定量、定性评定生产线、工序、工艺参数等是否处于统计受控状态，特别适用于生产线的认证。 SPC技术运用，对ISO9000族标准在企业的实施和运用有着积极的促进作用。ISO9000族标准中本身就含有SPC的内容，制订ISO9000族的质量管理和质量保证技术委员会TC176以技术报告的形式制订了有关SPC的标准： ISO/TR10017统计技术指南，它本身就是ISO9000族的支持性标准。MINITAB第13版的功能列表简易使用的功能l Project Manager：以逻辑方式组织分析l StatGuide TM：解释输出l 线上教学l 易于使用的手册与(说明)资料与档案管理l 无限制的工作表数l 输入/输出：Excel、文字等等l ODBC查询l 资料控制：合并、子集、排序、转置、变更资料类型l 每个工作表4000个直行l 矩阵功能l 双倍近准度工作表图形l 散布图、盒行图、点状图、直方图、时间数列图、3D图形l 多种特殊用途的图形l 机率图l 简易编辑的图形属性l OLE：在其他应用程式中编辑MINITAB图形l 另存为TIFF、JPEG、PNG、BMP巨集l 功能强大的巨集语言基础统计学l 叙述统计学l 信赖区问、1-样本和2-样本 t-检定、成对的t-检定l 估计和检定一个比例和两个比例问题l 相关性与共变异数l 常态性测试l 检定相等变异数回归分析l 线性回归l 对项式回归l 对数回归l 逐步集最佳子集l 残差图变数分析l ANOVAl 一般线性模式（GLM）l 非均衡式巢状设计l MANOVAl 完整式巢状设计l 平均数分析l 多重比较l 残差、主要效果及交互作用绘图统计制成控制l 执行图表l 巴雷托图l 鱼骨图l 管制图：Xbar、R、S、XBar-R、Xbar-S、I 、MR、 I-MR 、I-MR-R/S 、 MA、 EWMA 、CUSUM 、zone 、short run、 p、np、 c、u l 针对特殊因素的自订检定l 常态或非常态资料l Box-Cox转换l 历史/移入处理图表l 处理能力：常态、非常态、属性及批次l Process Capability SixpackTMl Shainin Multi-Vari图表l 常态及Weibull图l 对称图l 测量区重复性与再现性：ANOVA及XBar-R方法、测量区线性与精确性；测量区执行图表；巢状实验设计l 二阶乘设计l 通用全阶乘设计l Plackett-Burman设计l 回应面设计l 混合设计l D最佳及距离设计l Taguchi设计l 使用者制定的设计l 拙劣式执行l 混合绘图l 重叠的轮廓图l 绘图：残差、主要效果、交互作用、立方体、轮廓图、平面和线框l 回应最佳化可靠度/存活分析l 参数及非参数分布分析l 加速寿命测试l 包含寿命测试l Weibayes分析l 绘图：分布、机率、风险及存活检力与样本数多变量分析l 主要成分分析l 判别分析l 集群分析l 因子分析时间数列与预测非参数表格l 对应分析l 交叉制表l 列联表格l 适合度检定大家谈Cp，Cpk，Pp，Ppk，Cmk有谁搞的明白的，来谈谈吧 Cp:capability process Cpk:capability process index Pp:preliminary process Ppk:preliminary process index Cmk:capability machine index 第一种说法/理论： ppk代表初期工序能力，应用于试产阶段和工序不稳定的情况下。数据为全部数据，但在标准上比cpk要更严一级，也就是要求cpk1.33，则要求ppk1.67。 第二种说法/理论： 也就是6sigma理论中，cpk代表短期工序能力（某一小段时间内的工序能力，连续的数据）ppk代表长期工序能力（一个长时间，如一年或都说所有的，全部的，可以是间断的数据）。他们的计算工式是相同的，唯一的不同是标准偏差的计算方法不同。ppk的标准偏差(长期)=stdev()（也就是常规算法，stdev是excel中算标准偏差的工式）cpk的标准偏差(短期)=R平均值/d2 (R-bar算法) 或 (短期)=S平均值/c4(S-bar算法),好像还有一种算法我还没弄明白，是minitab中的default算法叫pooled standard deviation， d2,c4是修偏系数他们与分组n有关，可查表(计算短期的标准偏差需要分组n最小=2, 计算长期标准偏差时，将长期收集的所有数据看成为一个样本)。当数据越接近正态分布时ppk与cpk的的差别越小，也就是短期对长期越有代表性。 ok,这就是cpk与ppk的不同， 但是我们又发现一个问题。ppk标准偏差的计算和我们通常计算的cpk的计算方法一样，我也用minitab和execl验证了一下，确实minitab中计算的ppk的值和我们用excel中stdev工式计算的一样（大家可以试一下，有时间我也会传一个上来大家看看），为什么呢？我是这样解释的，平时我们计算的工序能力cpk时，要求在工序稳定的状态下连续取样，也就说我们默认我们的取样是代表整个工序的长期的工序能力，所以我们传统意义中的cpk就是6sigma中的ppk. 另外对cmk也就是设备能力指数，对开它的计算我还没有看到权威资料，不知那位能讲清楚？ 还有一个问题，在用excel中的stdev计算的标准偏差与用minitab 中的capability analysis中计算的标准偏差总是有极小的差别，还不知是为什么？ 以上只是个人看法，不代表权威！以上内容，本人发现不足时还会修改。-龙天 reenlee回复：大家谈Cp，Cpk，Pp，Ppk，Cmk Cp指数=规格宽度/工序宽度=(USL-LSL)/6 sigma Capability of process 过程能力指数 Cp:我们能做的多好 Cpk:我们真正能做多好 Pp:过程性能指数 Pp:我们实际作到多好 Ppk:修正的过程性能指数 Ppk:我们实际真正作到多好 美国质量协会（ASQ）.全企业展开(9个问题)A.企业观念1.6价值 C2.业务系统和过程 C 3.过程输入、输出和反馈 CC.组织目标和目的1.实际组织目标的项目 C2.风险分析 C3.闭环评价/知识管理 C B.领导1.企业领导 C2.6角色和责任 CD.组织改进的历程/6基础 C .业务过程管理(9个问题)A.过程与功能观念 1.过程要素 AN 2.所有者和保管者 AN 3.项目管理和利润 AN 4.项目测量 ANC.业务结果1.过程性能测量 AN2.水平对比法 K3.财务利润 AP B.顾客的心声1.识别顾客 AN2.收集顾客数据 AP3.分析顾客数据 AN4.确定关键的顾客要求 AN .项目管理(15个问题)A.项目特许和计划1.特许/计划要素 AN2.计划工具 AP 3.项目文件 S 4.特许协议 ANC.团队成长和实施2.团队促进方法 AP 3.团队业绩评价 AN4.团队工具 AP E.管理和计划工具 AP B.团队领导1.组建团队 AP2.选择团队成员 AP3.团队阶梯 APD.变化方法1.管理变化 AP2.组织障碍 AP3.协商与解决冲突的方法 AP4.激励方法 AP5.交流 AP .6改进方法和工具界定(9个问题)A.项目范围 SB.测量指标 ANC.问题陈述 S .6改进方法和工具测量(30个问题)A.过程分析和文件1.工具