统计过程控制123456789

1、SPC统计过程控制 Statistical Process Control1第一篇：基础篇SPC2SPC 6的概念最初源于管制图的原理，就是当管制图中的管制界限宽度应用6倍标准差并在考虑偏移1.5倍标准差后，管制界限仍然在规格界限内，此时的品质不良率为3.4ppm。一、6简述3SPC6简述6图示：USLLSLSLLCLCLUCL1.5664SPC6简述不同数最直观的概念5SPC6是统计学中的一个名词，SPC中的管制图就是用6来进行品质分析的。随着社会的发展，社会各界对品质的要求也愈发严格，所以所有工作都要围绕最终品质达到3.4ppm来进行，这就形成了6体系。6简述 6体系的形成与发展6SPC6

2、体系产生后，围绕它已经产生了多个含义，所引伸出的内容及应用的领域也远远超出了原有的统计学所界定的范围，因为： 它已成为一种处世哲学 它是一种价值体现 它已成为一个事件的最终目标6简述6体系的形成与发展7SPCMeasurement （测量）Analysis（分析）Control（控制）Improvement（改善）6简述6的运作方法8SPC设计好好材料好制程好出货好体系高效率好印象好价格好服务6简述如何才能实现6呢？ 9SPCa.查检表b.层别法c.鱼骨图d.柏拉图e.散布图g.管制图f.直方图二、品管的七大方法10SPC品管的七大方法查检表 收集现场数据层别法 对收集来的数据进行分类鱼骨图

3、对一个现象或结果进行深入分析柏拉图 对多种原因进行分析，找出最大问题散布图 寻找两个或两个以上问题间的相关性管制图 了解品质的变化状态并预测未来状况直方图 了解品质现状11SPC品管七大方法的内在联系现场查检表汇总数据监控预测找出相关管制图细部状况找出原因直方图鱼骨图解决问题层别法散布图12SPC三、Minitab软件简述它是一个统计软件包 它使繁琐的运算和绘图简单化拥有众多成功完成六个西格玛项目所需的工具（各种图形、用于数据分析的统计工具、报告等） 下拉选项菜单驱动的软件 当前软件版本：13.3213SPCMinitab软件简述Minitab能够做到 描述性统计 能力分析（Zst/Zlt）

4、绘图-类型繁多 实验设计（DOE）及结果分析 统计过程控制（SPC）14SPCMinitab软件的结构3个交互式窗口： Session窗口 -存储所有操作的记录（以备参考） Worksheet窗口 - 用于数据输入（工作表格式） Project Manager窗口 - 工程管理窗口15SPCMinitab软件的常用功能1.正态性检验： 操作：StatBasic StatsNormality Test 功能：用于检验所采样的数据是否符合正态分布 判定规则： 如果P-Value小于0.05，那么您的数据不服从正态分 布，反之则服从。16SPCMinitab软件的常用功能2.等同性检验： 操作：St

5、atBasic Stats2-Sample t 功能：用于检验两组数据分布是否具有等同性 判定规则： 如果P-Value小于0.05，那么两组数据分布情况存在 本质性的差异，反之则可认为两组数据具有同质性。17SPCMinitab软件的常用功能3.描述统计： 操作：StatBasic StatsDescriptive Statistics 功能：用于获得对于一组数据的综合性统计描述 复选功能：同时用图形来表示 Graphs按扭Graphical summaryOK18SPCMinitab软件的常用功能4.分组直方图： 操作：GraphChart 功能：用于对不同Unit的同一Parameter

6、进行比较 分组设置：根据Unit的不同进行分组 Options按扭设置ClusterOK19SPCMinitab软件的常用功能5.时间序列图： 操作：GraphTime Series Plot 功能：用于观察某一变量随时间的变化关系 复选功能：多图同页 点击Frame选Mutiple GraphsOverlay graphs on the same page20SPCMinitab软件的常用功能6.箱图： 操作：GraphBoxplot 功能：用于对比不同样本或不同类型数据 复选功能：多图同页 点击Frame选Mutiple GraphsOverlay graphs on the same p

7、age 管制图和直方（正态分布）图将在第三篇中 详细介绍21SPC第二篇：概念篇22SPC统计过程控制，也称“统计制程管制”，英文为：Statistical Process Control，它是一种利用统计学的原理，对生产过程中的产品品质进行控制、改善，从而预防不合格品发生的质量控制方法，简称SPC。？什麽是统计过程控制？ 23SPCSPC的功效3W2H 找出什麽时候会发生异常（WHEN） 找出发生什麽具体异常（WHAT） 分析发生异常的原因（WHY） 得出解决异常的方法（HOW） 建立预防方案（HOW）24SPC我们为什麽要引入SPC这个概念？ 我们引入SPC的目的是要将先进的品质理论和品质

8、工具与生产实际相结合，从而 降低成品不良率，提高生产效率, 提高企业自身的品质意识及产品品质 增强产品在国内、国际市场上的竞争力 预防未来生产中不良品的产生25SPCSPC的主要内容 SPC的主要内容分为计数值和计量值两种，所涉及的内容包括抽样检验、数据整理、图形分析、制程分析、改善监控等。 计数值计量值 两个概念：以计产品的件数或点数来表达 以实际测量或测试的数据来表达（如：高歪盖、热变形、瓶身气泡及熔缺）（如：扭矩、净含量、杀菌温度、空瓶顶压）26SPCSPC的运作流程 收集原始数据将数据转换成直观图形了解数据的真实性，分析图形实时监控品质状况找出影响最大原因找出未来可能出现的品质状况27

9、SPC专案处理有无问题及时通知制造采取措施有注意实时监控改善前中后状况有无效果及效果是否明显继续生产监控记录纳入标准化有立即采取措施无无28SPCSPC运作成功的条件 高层管理者的大力支持 中层干部能够在有良好的品质观念的基础上 及时分析图形 作一份详尽、全面、系统的SPC系统规划 必须使用专业软件 数据收集要真实、适时29SPCSPC系统运作的重点 相关人员的教育训练 全面的系统规划 适时收集数据 适时监控图形 问题的改善 形成标准30第三篇：方法篇SPC31SPC-数据收集数据收集的四个原则真实及时简洁标准32SPC-数据收集制订抽样计划及查检表现场检验并如实记录数据数据录入数据收集的流程

10、确定检验项目33SPC-数据收集注意：数据要连续抽取子组容量通常为5或5个以上子组数量通常为25组或25组以上！抽样频率特性易检验或品质较差 增加抽样频率 品质转好且稳定 降低抽样频率 34SPC-SPC图形架构SPC 图形架构计 数 值 图 形计 量 值 图 形PPM/不良推移普通管制分析单品质特性图多品质特性图不良率推移图、PPM推移图P-Chart、NP- Chart 、C- Chart 、U- Chart 、柏拉图多品质特性图X-R Chart、X-S Chart、X-Rm Chart 、M-R Chart 、直方图、Cpk推移图35SPC两个基本概念-SPC 常用品质指标 准确度 精

11、确度ABB：精确，偏差很小，但离目 标值较远（准确度不足）A：准确，平均值很好，但 偏差较大（精确度不足）36SPC二者在正态图上的反映：SPC 常用品质指标LSLUSLTarget123曲线2：值很小但平 均值u发生了 偏移。曲线1：平均值u很好, 但很大 曲线3：理想情况37SPC常用的品质指标：UCL控制上限LCL控制下限CL控制中心线USL规格上限LSL规格下限SL规格中心线 LCLCLUCL标准偏差SPC 常用品质指标38SPCSPC 常用品质指标Cp（Pp）制程潜力，反映了过程的集中程度， 即数据的精确度（Pp为未来值）Ca偏移度，反映了数据整体距规格中心的偏 移程度，即数据的准确

12、度Cpk（Ppk）、Z它是偏移程度和离散程度的 综合体现，是工程能力最真 实、最全面的反映（Ppk为 未来值）39SPCSPC 常用品质指标Ca=CLSLUSL(LSL) SLCLLCLUCLCLSLSLLSLUSLSL40SPCSPC 常用品质指标Cp=USLLSLUCL LCLCLLCLUCLUSLLSLUCLLCL（n）41SPCSPC 常用品质指标CPU=USLCL3CPL=CLLSL3CLLCLUCLUSLCL3CLLSL342SPC通常：Ca越小越好，正常应在0.1内Cp越大越好，正常应大于1.33，理想值为1.67Cpk越大越好，正常应大于1.0，理想值为1.5SPC 常用品质指

13、标Cpk=(1Ca)Cp Cpk=Min( CPU，CPL )Z=3Cpk 43SPCP-Chart即不良率管制图，用于对制程中产品的不良率进行管制。-图形制作与分析 1 P-Chart功用：掌握取样母体的不良率状况，了解本系统正常 状况下的不良状况。对突发事件的影响程度及时了解。预测下一阶段的不良率。44SPC1.P-Chart的制作：图形制作与分析1 P-Charta. 收集数据b. 计算每组不良率Pi =nidi100P：不良率n：检验数d：不良数i： 第i组数据c. 计算平均不良率(中心线)CL=PBar =ni100di45SPCd. 计算管制上下限UCL=Pbar + 3=Pbar

14、+3(Pi Pbar)2/nLCL=Pbar3=Pbar3(Pi Pbar)2/nUCL=Pbar +3Pbar(1-Pbar)/niLCL=Pbar3Pbar(1-Pbar)/ni或图形制作与分析1 P-Chart46SPC2.制作图形(应用Minitab软件)进入P图界面: (StatControl ChartsP)OK在Variable中输入不良数所在列在Subgroup Size中输入子组容量(子组容量相同)在Subgroup in中输入子组所在列(子组容量不同)图形制作与分析1 P-Chart47SPC图形制作与分析1 P-Chart48SPC3.图形分析当图中出现以下情况时，通常可

15、认为出现了异常情况连续几点在中心线上方或下方点跑出了管制界限连续几点上升或下降连续几点互着一升一降呈现明显的非随机现象（不要过分解释数据，因为 有时随机状态也会呈现非随机现象）图形制作与分析1 P-Chart49SPC非随机分布过于集中、分散或呈现明显规律性：图形制作与分析1 P-Chart50SPC非随机数值分段：图形制作与分析1 P-Chart51SPC通常情况下，若大约2/3的点应落在控制限1/3的中间区域内；约1/3的点落在其他2/3区域；1/20的点落在外1/3区域，则可认为过程是受控的。图形制作与分析1 P-ChartUCLLCLCL132352SPC问题1：若远远多于2/3的点落

16、在控制限1/3中间区域，则原因可能为：控制限计算错或描点描错过程或取样方法分层数据已经过编辑图形制作与分析1 P-ChartUCLLCL1323CL53问题2：若远远少于2/3的点（ 40%）落在控制限1/3中间区域，则原因可能为：子组中包含非同一过程的数据 当出现失控状态时，要对问题进行仔细分析，找出原因加以改善，并重新计算及描画均值和控制限，保证所有的数据点都处于受控状态。图形制作与分析1 P-ChartSPCUCLLCL1323CL控制限计算错或描点描错54SPCNP-Chart即不良数管制图，作用同P图相似。图形制作与分析2 NP-Chart通常用于：自动化程度较高，对不良分析以计数为

17、主不良数相对较低批量相对较低各批检验数相同55SPC1.NP-Chart的制作：a. 收集数据b. 计算平均不良数P：平均不良数n：检验数d：不良数i： 第i组数据CL=PBar =P=nidi图形制作与分析2 NP-Chart56c. 计算管制上下限UCL=Pbar +3Pbar(1-Pbar)LCL=Pbar3Pbar(1-Pbar)2. 图形制作(同P 图)3. 图形分析SPC图形制作与分析2 NP-Chart57SPCU-Chart即单位缺点数管制图，可用来对不同工种或不同生产部门进行品质考核。图形制作与分析3 U-Chart1.U-Chart的制作：a. 收集数据b. 计算单位缺点数

18、Ui=NiCiUi表示第i组数据的单位缺点数Ci表示第i组数据的缺点数Ni表示第i组数据的检验数58c. 计算管制上下限UCL=Ubar +3Ubar/NiLCL=Ubar3Ubar/Ni2. 图形制作(同P 图)3. 图形分析U=Ubar=NiCi=CLSPC图形制作与分析3 U-Chart59SPCC-Chart即缺点数管制图，可用来对不同条件下的部门考核，要求检验数相同。C-Chart的制作：a. 收集数据b. 计算管制上下限UCL=Cbar +3CbarCbar=kCk=CLLCL=Cbar -3Cbar图形制作与分析4 C-Chart60推移图主要用于反映过去一段时间内的品质不良状况

19、，但不能用作预测分析。推移图的制作：不良率计算：P=Nd100P=Nd1000000（PPM不良率）（百分比不良率）SPC图形制作与分析5 不良率推移图61柏拉图通常用来分析各种不良原因的重点部分，并将其作为改善的重点。柏拉图的作法：a.对数据进行分类b.将分类的数据由多到少排列，计算所占百分比c.计算各类总和d.绘制图形(应用Minitab软件)SPC图形制作与分析6 PARATO柏拉图62SPC进入PARETO图界面: (StatQuality toolsPareto chart)在“Chart defects data in”中输入各因素不良数所在列在“Chart defect tabl

20、e”中输入影响因素所在列OK图形制作与分析6 PARATO柏拉图63SPC图形制作与分析6 PARATO柏拉图64SPC图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图 均值极差图通常用来监控制程品质状态及发展趋势，了解品质的进展状态，比较常用。均值极差管制图解析管制图（监控和测定初期品质）制程管制图（品质状况的对比、衡量）65SPC1.图形制作a.计算Xi、Ri、X、RXi=nXiRi=Max（Xi）Min（Xi）XKXi=XCLR=RiK=RCL图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图66SPCb.计算管制限UCLX=X+A2RLCLX=X-A2RCLX=XUCLR=D4RCLR=RLCLR=D3

21、Rb.1 查表法图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图67SPCb.2.2 计算管制上下限b.2 计算法b.2.1 计算标准差(Ri - R)2/(I 1)R=X=(XiX)2/KLCLX=X3XUCLX=X+3X图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图68c.绘制图形(应用Minitab软件)叠加各列: (ManipStackStack Columns)进入X-R图界面: (StatControl chartsXbar-R)在“Single column”中输入叠加后数据所在列在“Subgroup size”中输入子组容量OKSPC图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图69c.绘制图形S

22、PC图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图70d.图形分析规格界限：相关部门制订的标准或要求达到 的期望值。管制界限：通过计算得出的控制上下限。二者之间存在如下关系：SPC图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图71SPC（a）管制界 限规格界 限（b）（c）图形制作与分析7 Xbar-R均值极差图（d）72SPC图形制作与分析8 Xbar-均值标准差图 均值标准差图的作用同均值极差图相似，同样也分为解析管制图和制程管制图两类，但极差值受子组内个别值的影响较大，而标准差值则相对较小，这一点在每组样本数在10以上时表现得较为明显。1.图形制作a.计算Xi、Si73SPCb.计算中心线及管制上下

23、限Xi=nXi(Xi - X)2/(n 1)Si=b.1 计算中心线S=SiSinb.1.1 均值图CL(同X/bar图)b.1.2 标准差图CL图形制作与分析8 Xbar-均值标准差图74b.2计算管制上下限b.2.1 均值图UCL、LCL(同X/bar图)(Si - S)2/K=b.2.2 标准差图UCL、LCLUCLS=CL+3LCLS=CL3c.绘制图形(同X-R图)图形制作与分析8 Xbar-均值标准差图SPC75SPCd. 图形分析图形制作与分析8 Xbar-均值标准差图76SPC图形制作与分析9Mid-R中位数极差图 Mid-R图是对Xbar-R图 和Xbar-图的一种补充，通常

24、用于样本容量小于10的情况。1.中位数的概念 将数据由大到小排列，若数据个数为奇数则中位数取中间的一个数据；若为偶数则取中间两个任一个都可以。2.数据列表并计算中位数77SPC3.计算中心线及上下限(Xim - Xm)2/KXm=UCLxm=CLxm+3 XmLCLxm=CLxm3 Xm Xm=XimN=CLxm4.绘制图形及图形分析图形制作与分析9Mid-R中位数极差图78SPC图形制作与分析10X-MR单值移动极差图 通常用于收集数据的成本比较高或输出性质比较一致时，即每组的样本数都为1。1.图形制作a.移动差的计算R1= SLX1 Ri= XiX（1）b.计算中心线及管制上下限Xi=KX

25、iRm=KRi=CLX=CLRm79SPCUCLX=X+E2RmLCLX=XE2RmUCLRm=D4RmLCLRm=D3Rm（E2、D3、D4查表所得）2.绘制图形（应用Minitab软件）进入I-MR图界面: (StatControl chartsI-MR)在“Variable”中输入数值所在列OK图形制作与分析10X-MR单值移动极差图80SPC3.图形分析图形制作与分析10X-MR单值移动极差图81SPC图形制作与分析11 直方（正态）图 直方图是一种利用正态分布的原理，将50个以上数据进行分组，用柱形来说明各组数据的个数。1.直方图的功用测试制程能力计算产品不良率调查是否混入两个以上不

26、同群体指定规格界限82SPC研究设计的规格界限是否可用于制程管制判定数据的真假与规格相比较2.图形制作a.计算全体数据的极差b.计算组数R=MaxMin K=1+3.32LogN图形制作与分析11 直方（正态）图83c.计算组距组距=极差/组数d.确定起点值及终点值起点值=最小值测定值最小位数/2终点值=最大值测定值最小位数/2e.计算各组上下点及中点第一组下界=起始点值第一组上界=第二组下界=起始点值+组距SPC图形制作与分析11 直方（正态）图84SPC第K组上界=终点数值各组中心点=(各组上界+各组下界)/2f.计算各组内数据个数g.绘制图形(应用Minitab软件)叠加各列: (Man

27、ipStackStack Columns)进入正态分布图界面: (StatQuality ToolsCapability Analysis(Normal)图形制作与分析11 直方（正态）图85SPC3.图形分析a.偏态型参数中含有成分相对较高或较低的数据在“Single column”中输入叠加后的数值所在列在“Subgroup size”中输入子组容量在“Lower spec”中输入标准下限在“Upper spec”中输入标准上限进入“Options”界面在“Target”中输入标准中心值OK图形制作与分析11 直方（正态）图86SPC变异刚开始或已经对变异采取了措施b.绝壁型产品经过全检设备出现较大松动或磨损分析时间长，测量频率小c.双峰型数据中混有不同过程的测量值数据经过编辑因生产过程出现问题而做了调整图形制作与分析11 直方（正态）图87SPCd.缺齿型因仪器精度不够测定值需要适当的估计数据经过编辑不同特性的数据混在一起e.离岛型数据输入有误制程中有少量其他原因混入因制程中出现特殊原因而产生变异图形制作与分析11 直方（正态）图88SPCf.高原型数据经过编辑测量数据过少仪器精度不够，测量数据较多品质一般而且数据经过挑选g.不规则型数据经过编