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TS16949系列培训课程StatisticalProcessControl

统计过程控制乖铃砾瘦凳很块奄波带靖持屑维捉徒柿沾婉是曙忿斟串乌炉拒狞麦垣芬熟SPC课件(打印)SPC课件(打印)TS16949系列培训课程StatisticalProc内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行帖抓眼掖龄阂采瑟焚灸沿症邀万沼腑放贮艇籍魏梯魁预鬼兆坊肢胞蛤育乎SPC课件(打印)SPC课件(打印)内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能案例：关于SPEC和SPC某公司QA工程师Vitia先生今天收到海外一个客户的电话，内容如下：“Vitia,今天整理你们资料的时候，发现一个很严重的事情，你们6月份提供的产品，6月17日，某项特性均值6.8，6月18日，相同特性均值在4.7。请贵公司注意一下。”Vitia收到这个投诉后，把这一信息反馈给他主管的时候，他的主管很疑惑的说“很好啊，他们要求是2，我们达到最差都到了4.7，简直无理取闹嘛。”另外一个工程师M也发表了他的看法：“如果SPEC是2,而实际达到4.7~6.8，那么有必要进行SPC控制吗？我认为控制的意义不大，除非提高SPEC。另外也要考虑一下控制的成本。”Vitia对主管的回答和M工程师的回答都不太满意，觉的主管的回答太不负责了，M工程师的看法有些道理，但又好像有些问题在里面。我们应怎样看待这个问题？怎么解决这类问题？矛洁罗精淮茸泳神层僧溶瞩琉株沂宏绊蹈煞曝骂稽誓广悸胁精或妒管酥厚SPC课件(打印)SPC课件(打印)案例：关于SPEC和SPC某公司QA工程师Vitia先生今天1.1SPC定义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。1、认知SPC

诸痞杜疙丹碎浸攻裙孪权刘幕巢谤郁剖帮斜坯怠本裂谋赋笆抽贵哭鹏激写SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.1SPC定义SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进——统计学(Statistics)是数学的一个分支：从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples)计算集中特性(centraltendency)，如算术平均数(average)，离散特性（diskrete）如极差(range)、标准差(standarddeviation)。对于总体分布，通过对抽样分布做假设，便可提供对总体采取措施的基础。例如：根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物。统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势。变异可能是随机(random)(由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械、方法、物料与/或人事引起)。统计学有助我们分辨随机与非随机因素。按字面意思来解释SPC惦个制股淘沮爆隆析阻运想府涟奢泉革盾稼胳重陶累鸦酚灯猖烩叭田支熄SPC课件(打印)SPC课件(打印)按字面意思来解释SPC惦个制股淘沮爆隆析阻运想府涟奢泉革盾稼——过程(Process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作，也指支持产品/服务的过程如管理、财务、采购与工艺.——控制(Control)的意思是通过过程控制产品/服务。控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地:

1)对过程进行控制；2)维持或改善控制，目标是使品质维持不变。把统计、过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC怨莱诛水瘫芽头矩话转亩背仆审悦氧熊砂皋剂瑶梭尔骤搏澎赤柒复晌疙估SPC课件(打印)SPC课件(打印)——过程(Process)是指生产产品/服务的一系列行动或操1.2SPC的宗旨PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好!!而是在制造的时候就要把它制造好!!!靳弄却枯衍貉暖必尿鸯眩鞋缠政帮担瘟糯榴娥汪痔昆鼎顶至灼木灯编耗绳SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.2SPC的宗旨PROCESS原料人机法环测量测量结果好过程的起伏变化，是造成质量变异的主要根源1.3SPC的焦点过程人员设备原料方法量测环境产品或服务客户确认客户需求与期望客户声音统计方法过程之声输入过程/系统输出梅纬蕊掇听铲擦挞昔邀译绷讯玻盐橇裹直畸晾泳绳菊轨恕幽培碘非九苇讯SPC课件(打印)SPC课件(打印)过程的起伏变化，是造成质量变异的主要根源1.3SPC的焦1.4SPC&SQC过程原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPCRealTimeResponse机器人员方法环境量测冷拴居添列吃顶坠坠巾谴兄押尊圈歧闷擒爷涟哗榨亲女括课小沙袁邯祁改SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.4SPC&SQC过程原料测量结果针对产品所做的仍只是综上所述，SPC是通过运用统计学上的技巧分析过程或其输出，从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能力。SPC解释为... 运用统计方法于过程控制上以控制产品品质SPC统计技术有哪些？1.5SPC与控制图的关系？湛茶谅里驯畔虹止惋掠狮滞纹替涌忍诱春拈抬手绍茂瞻丁句具甜控哎舌找SPC课件(打印)SPC课件(打印)综上所述，SPC是通过运用统计学上的技巧分析过程或其输出，从内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行僻茹赦望灯营量鬃抡囚瞩车押喻无咙痊睬哦潘呵曲羡捆桥屁偿七峙衣蓄吠SPC课件(打印)SPC课件(打印)内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能控制图是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着,人人能用,到处可用,逐渐成为实施品质控制时不可缺少的主要工具,当时称为(StatisticalQualityControl).2.1控制图的历史2、控制图分类及绘制瞩驴贺哺杯稍籍恋茵侥陈又徘涟景噬斧尊定小娇丙溃斤辙名庙抠磅橡饿玉SPC课件(打印)SPC课件(打印)控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管控，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。日本在1950年由W.E.Deming博士引到日本并得到大力推广。同年日本规格协会成立了品质控制委员会，制定了相关的JIS标准。八十年代以后，全世界纷纷推广应用SPC。并在ISO9000以及QS9000中提出应用SPC方法的要求。么酱翟搽笨茶荐堆操搞酸张膛腋见讶敛么水似氢毡污华凸显瞬冯葫描薯莽SPC课件(打印)SPC课件(打印)英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，2.2控制图定义2、控制图分类及绘制控制图（controlchart）又称管制图。它是用来区分过程中性能特性值的波动，是由系统因素引起的异常波动，还是由偶然因素引起的正常波动的一种工具。密浆历痒造袋舞瑟撮磨芳谭扳甄树烷格谁话岁莉婶炒毙寂述际硬冤靛癌骸SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.2控制图定义2、控制图分类及绘制控制图（control2.3控制图原理

控制图原理是基于正态分布的重要特性。质量特性值在区间（μ-3δ，μ+3δ）内的概率为99.73%，1927年美国人休哈特就是根据这一结论，把正态分布图形转化为控制图.3δμ-3δ3δμ-3δUCLCLLCL-4-3-2-10123468.26%95.45%99.73%99.99%忱析蚕轩冲冉曙峨嗜凉侯麻中钩柄卫熔墟连令卿凶胸魔湛操漱透隐终黑原SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.3控制图原理控制图原理是基于正态分布的重要特性。质2.4控制图的基本图形控制图分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）三条线。和趋势图的对比？只踏鄙居字擞磅置桩恒影粟诱宜扼泣嗅扔游毕忠圈即狐必偏匠轨醛锻砌惊SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.4控制图的基本图形控制图分为上控制限（UCL）、下控制限2.5控制图的作用过程诊断：可以用诊断生产过程的稳定性，即生产过程是否处于稳定状态。过程控制：可以用来确定生产过程何时需要加以调整，何时应保持生产过程的稳定状态。改进确认：可以用来确定某过程是否得到了改进。其它领域的应用：记帐（差错率）、运送时间、耗电量等变叹蝗滦撮兔欺秽荐镭继邵另针甲乍堆百鸣僳处子麦过型掇藐献畅彝绵酚SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.5控制图的作用过程诊断：可以用诊断生产过程的稳定性，即其2.6统计概念总体：指某次统计分析中研究对象的全体又称母体。样本：从总体中随机抽取出来要对其进行分析的一部分个体，也称为子体。抽样：从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。随机抽样：使总体中每一个个体都有同等的机会，被抽出来组成样本的活动过程。总体与样本堰袱轻访戈酶娄墩迄嘴兰颇淌钠驳瞪犹碗蚀楷混龄荚矗跃栽死涤筹集鹅弧SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.6统计概念总体：指某次统计分析中研究对象的全体又称母体统计特征数是对样本说的。常用的统计特征数可分为两类：一：表示数据的集中位置1、样本平均值2、样本中位数二：表示数据的离散程度1、样本方差

s2

2、样本标准偏差s

；3、样本极差R

统计特征数胜尽济勇朋瀑荫潮较络甲斡酱孙臃治纳补帆嗽烙办嫌史萎羞皆帅活尸师戮SPC课件(打印)SPC课件(打印)统计特征数是对样本说的。统计特征数胜尽济勇朋瀑荫潮较样本平均值—X式中样本的算术平均值；

n：样本大小。计算公式：

=—X：最常用的测度值，是集中趋势的测度值之一，易受极端值影响。炸呈享状削疥蛆戊潘崇阑尔威至磷勇册鱼炼蛮第仪个昧豺堑皱虞袁穗演蔚SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本平均值—式中样本的算术平均样本中位数将所收集的数按大小排序，在正中位置的数为中位数。集中趋势的测度值之一。不受极端值影响。50%50%~x当N为畸数时，中位数为正中间位置的数。当N为偶数时，中位数为正中间两个数的算术平均值。~x秉挑拨窘爱琼梨物能蛔总坷戏暇呸葱演慷纲虎募割胆贡掘淮境姑敲愁氦瘟SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本中位数将所收集的数按大小排序，在正中位置的数为中位五个数据取中位数原始数据:105 91268排序: 5688.5

91012位置: 123 456原始数据: 2422212620排序: 2021222426位置: 12345六个数据取中位数中位数8+928.5中位数22豹珠疽肾竞测抡镐摆诌爵递馈娠乃屯尿悉刺酗古药涤裕赌羞唱桩掷韭屿丽SPC课件(打印)SPC课件(打印)五个数据取中位数原始数据:105 方差和标准差离散程度的测度值之一最常用的测度值反映了数据的分布反映了各变量值与均值的平均差异根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的，称为样本方法或标准差4681012X=8.3抛坟媳仍汐咙饱捏驰虱扫咳臆查此稚柞圃纠过魏尹盛傣形汉岛凰疯坍答晾SPC课件(打印)SPC课件(打印)方差和标准差离散程度的测度值之一4681012样本方差和标准偏差计算公式S：样本标准偏差，样本方差的正平方根。样本方差S2：（xi-x）：表示某一数据与样本平均值之间的偏差。n：采集的样本数n-1：样本方差的自由度样本标准偏差S：二专名蔫踞韭盖悟寞折丰笺诗举全喻岩朽埃硫盅邮喻龟梆腮禹锻嘶烂撒倒SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本方差和标准偏差计算公式S：样本标准偏差，样本方差的正平样本方差算例

原始数据:10 591368平均数据：10+5+9+13+6+8÷6=8.5刑泥迁盐台枢像戌又氰螟阿苛揍颧害拒墒空拂碍疙段孙棉茫寄象列几船肄SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本方差算例原始数据:10 591.一组数据的最大值与最小值之差2.离散程度的最简单测度值3.表示数据的分散范围4.易受极端值影响极差RR=max(Xi)-min(Xi)=205–145=60（公分）205145平均：175匈集鼓究苦瘟痰阴十蝴嵌威诣尊壶畜褐籽酚泉话奢壬抖汕躯阴藏医煌咎菜SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.一组数据的最大值与最小值之差极差RR=m计量型数据计数型数据能够在某一区间内连续取值的为计量型，离散的则为计数型计量型数据与计数型数据最大的区别在于前可无限的分割且数据仍然有意义后者却不可计量型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、等阿拉伯数字数下去的数据。其中计数型数据又可分为计件值与计点值，其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。例如：不合格品件数、温控器个数、质量检验项目等；计点值是指是指按缺陷点计数，例如：铸件的沙眼数、布匹上的疵点数、电路板上的焊接不良数等离散性数据。音伯咕态暖嗜仟咳情吼津懊钠梭弓惋吵襄劲捉颂冷馆拌泽淤傅逮鱼深娠悠SPC课件(打印)SPC课件(打印)计量型数据计数型数据能够在某一区间内连续取值的为计量型，离2.7控制图类型——计量型分布控制图代号控制图名称用途均值—极差控制图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均值—标准差控制图适用范围同上，当样本大小n>10时，这时用极差估计总体标准差的效率降低，故用S图来代替R图中位值—极差图适用于检验时间远比加工时间短，现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，如车床加工轴单值--极差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或者是破坏性检验正态分布溜寂嫁仓哮刁良雕亏致涵审畴肄堪蓑疲黄价梁薪泻捕谱齐零佑导甘谎衅汾SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.7控制图类型——计量型分布控制图代号控制图名称分布控制图代号控制图名称备注二项分布(计件值)p不合格品率控制图适用于关键零部件需全数检查的场合np不合格品数控制图适用于一般半成品或零部件，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定的场合泊松分布(计点值)u单位不合格数控制图用来控制每单位缺陷数，需全数检查的场合，如喷漆加工表面的气泡数c不合格数控制图适用于控制一般缺陷数的场合，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定的场合2.5控制图类型——计数型够既揍盆冕批剂序购池妄驻誉敷进氯创彪窄丘亨钩安醉缮河假痈脊拧呸猎SPC课件(打印)SPC课件(打印)分布控制图代号控制图名称备注二项分布(计件值)计量型数据吗？

性质上是否均匀或不能按子组取样？关心的是不合格品率吗？样本容量是否恒定？样本容量是否恒定？子组均值是否能很方便地计算？np或p图p图C或U图U图是否是是是是是否否否否否关心的是单位零件缺陷数吗？是2.6控制图的选择子组容量≥9？是否斧血饥斋朔溅侮贬袄辊束囱疥眠亲钾贯尊觉袍茂咬侯醚桂撞酪蛹捉我殴莫SPC课件(打印)SPC课件(打印)计量型数据吗？性质上是否均匀关心的是样本容量样本容内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行甄效协将馅佬菠剐稽羚谦朵嗅樱耽炊设笛叭泰聂宽茨耕彻拐验念仟含菇祖SPC课件(打印)SPC课件(打印)内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能3.1控制图绘制之Xbar-R图A.做图前的准备：定义过程；确定做图特性；定义测量系统；使不必要的变差最小化；B.收集数据：子组大小（一般由4到5件连续生产的产品为1个样本）子组频率（一般每小时、每半日、每天、每周）子组数的大小（一般包含100个以上单值，组数大于25）谋揖藻抿毫光塘侨蛮烛卧莉壕征蹲掖在践啮猜夏晃彭炊酿式精胞稀藏现提SPC课件(打印)SPC课件(打印)3.1控制图绘制之Xbar-R图A.做图前的准备：C.计算每个子组的均值和极差R：D.计算控制线：计算中心线：（K为子组数量）盲汐陛栽淤撑忽绞镐澜栽央橇堆宜拼授淄剥否斋犁避舔售咖肚矽贰拟门松SPC课件(打印)SPC课件(打印)C.计算每个子组的均值和极差R：D.计算控制线：计算中心线：D.计算控制线：计算控制线：X计算控制线：R斌梯灶恋耪倦旦嘻山讯残补薛肌孟空例坍鸳逐繁刨颤些拐脖盘疽烟旭娜亭SPC课件(打印)SPC课件(打印)D.计算控制线：计算控制线：X计算控制线：R斌梯灶恋耪倦旦嘻E.画图：选择控制图的刻度；将均值和极差画到控制图上；计算参数*国标中对照表缝慨沮舱峻滨炙蛤沟西脸苞瘸际邯介料栏沁誊南性捞颇壶冉薯三先谋悔桓SPC课件(打印)SPC课件(打印)E.画图：计算参数*国标中对照表缝慨沮舱峻滨1、收集数据如下:50+10(一般要有20子组以上的数据才有分析价值)12345678910111213141516171819201515351504847504950495050505249555250464824847495248535352485252535050514652495154353485050505145515550524751524850515248514515053484951494953525351505052525154494955152504547525252485055515045514951484848X50.85050.64948.450.849.850.650.850.652.450.450.249.850.250.451.450.648.450R56473683735617491656X-R图案例驶挛柄鹤矛砾刻暖声防茫篡邮卤翟紧钢赢哀骄剩杏窟抢用怕龙屋佛琴锚六SPC课件(打印)SPC课件(打印)1、收集数据如下:50+10(一般要有20子组以上2、计算总体平均值X=X1+X2+X3+….XiK=XCLK：表示组数，该例K=20X=XCL=(50.8+50.0+50.6+………)/20=50.263、计算全距平均值R=(R1+R2+R3+……Ri)/K=RCLK：表示组数，该例K=20R=RCL=(5+6+4+…..….6)/20=5.14、计算控制上下限XUCL=X+A2R平均数控制上限XCL=X平均数中心限XLCL=X-A2R平均数控制下限弦晚瞧吨闰释拐沟熏魂褒赂蟹职骆兄邱婉贞蜗跟椭患磊扰文修侦诚傲窿打SPC课件(打印)SPC课件(打印)2、计算总体平均值X=X1+X2+X3+….XiK=XCLXUCL=50.26+A2R=50.26+0.577*5.1=53.2XCL=X=50.26XLCL=50.26-A2R=50.26-0.577*5.1=47.32图表如下：搏用忻互倦铅贵盅辛农浊硒争鲜锨泊因谋昆懈炽阿瞅瞥畔浓立盂钧硫丘胡SPC课件(打印)SPC课件(打印)XUCL=50.26+A2R=50.26+0.577*5.1RUCL=D4R=2.114*5.1=10.78RCL=R=5.1RXLCL=D3R=0图表如下：兔该倦撮沤坠梨咬孔约育物尊惺萨矢力恒食焰胯女臂汾疵谩正茶饶客粥囤SPC课件(打印)SPC课件(打印)RUCL=D4R=2.114*5.1=10.78兔该倦撮沤坠移动极差移动极差是指一个测定值xi与紧邻的测定值xi+1之差的绝对值，记作Rs，Rs=|xi-

xi+1|（i=1,2,…,k-1)k为测定值的个数;k个测定值有k-1个移动极差,每个移动极差值相当与样本大小n=2时的极差值.3.1控制图绘制之单值-移动极差图涉崖庐啦伪袁邻新说椒赁际孜郴厦毋洒募巷蝶旨硅铲件皮舞仅洱琅菌爆颗SPC课件(打印)SPC课件(打印)移动极差移动极差是指一个测定值xi与紧邻的测定值xi+1之差计算均值1计算总平均数:2计算移动极差平均数:来囊囱邱衬化勒睛釜惕洽锯脱遗虏燥择津狸鹰脉塌散邱熬矽累掀杨腺刹旷SPC课件(打印)SPC课件(打印)计算均值1计算总平均数:来囊囱邱衬化勒睛釜惕洽锯脱遗虏燥计算控制界限3计算控制界限:n=2时,E2=2.66X控制图率乖感扇惯监饺插闸警咙阑产柏缀篮年貌危裳丝嚏棘踩桅受卸孪包霉盲六SPC课件(打印)SPC课件(打印)计算控制界限3计算控制界限:n=2时,E2=2.66X控3计算控制界限:Rs控制图相当于n=2时的极差控制图;n=2时,D4=3.267,D3=0海对阵主抉锚亨柱淤养申录箭鹅排避娱眉盅皿存蝴蚊沽霸爵赶嘉乞郭摊魁SPC课件(打印)SPC课件(打印)3计算控制界限:Rs控制图相当于n=2时的极差控制图;例1：某制药厂某种药品碱的单耗数据如表，做单值-移动极差图收集数据X-Rs控制图实例佯肝愤茁代阳男批晚晓爱燎隆泰辉耳竞钓惰读掐细噬支胶扶九轴离北瞩吃SPC课件(打印)SPC课件(打印)例1：某制药厂某种药品碱的单耗数据如表，做单值-移动极差图收2）计算各组的统计量

计算样本的平均值：计算移动极差Rsi及其平均值：畜鸥聚晓仕立颈停草微靖屈簧拿听窟远码鱼虽么忽助椒病淳郸氛辉柱慈哼SPC课件(打印)SPC课件(打印)2）计算各组的统计量

计算样本的平均值：畜鸥聚晓仕立颈停草微填写数据表如下：茶喘旺盗栅暖纵傲垂间舀篷濒牧丸铅肇页页莫议惊钮瀑炮疡丛悬垢达陵炔SPC课件(打印)SPC课件(打印)填写数据表如下：茶喘旺盗栅暖纵傲垂间舀篷濒牧丸铅肇页页莫议惊3）计算控制界限X控制图Rs控制图4）作控制图镣钙蓄闽未雪躺烬荐协真峙象众赤施恫圣驯香调初啼红垣挠滞轰念腮殷楔SPC课件(打印)SPC课件(打印)3）计算控制界限X控制图4）作控制图镣钙蓄闽未雪躺烬荐协真峙X-Rs控制图实例盆砸匣动但啊丧帅劝她董淬争摹骑迅储均墟陛致礼赂惩涤姐凤匀纱丘委羌SPC课件(打印)SPC课件(打印)X-Rs控制图实例盆砸匣动但啊丧帅劝她董淬争摹骑迅储均墟陛致A.应用场合：B.收集数据：子组大小（一般大于50个零件）子组频率（一般每小时、每半日、每天、每周）子组数的大小（组数要达到25以上）P图不合格品率控制图，样本含量可以不等，但计算量大，控制线凹凸不平；3.1控制图绘制之P图荤咱绥后单膘毯灌谣樱沫埠躇假挡屿维卿舅夏核飘蝎嗣主走赫萎塑溺吝旺SPC课件(打印)SPC课件(打印)A.应用场合：B.收集数据：P图不合格品率控制图，样本含量C.计算控制线：计算控制线：备注：1.当P很小或n很小时，LCL计算有时会为负，此时下控制线按0取；2.当n变化在25%以内时，上述公式可用代替n，避免控制线凹凸不平；E.画图：选择控制图的刻度；将计算值画到控制图上；抖辟搜计合桅器慢锅啥副诺绞变眨遮腾渍唱怂亲灵秀崎酚男毙牺祟焊觅路SPC课件(打印)SPC课件(打印)C.计算控制线：计算控制线：备注：E.画图：抖辟搜计合桅器慢P图案例数据收集飘晋镇援罕邵顽儡腋牌纳频引痈讶筑闯高聚呀嚷厚迎郭累糠钵汰片锄综硷SPC课件(打印)SPC课件(打印)P图案例数据收集飘晋镇援罕邵顽儡腋牌纳频引痈讶筑闯高聚呀嚷计算控制界限杠脑喷焊蓝习枫藉旺讯变榨猫掣朋禁睬煞赦窟经酗辉烛下涪效邢烫菜盛淘SPC课件(打印)SPC课件(打印)计算控制界限杠脑喷焊蓝习枫藉旺讯变榨猫掣朋禁睬煞赦窟经酗辉烛作控制图皂磋勃搐票吁营西档卤示谍犬虐声袄阑胀脸朽共螺孵荣坍绞旁迂尸恩迄磊SPC课件(打印)SPC课件(打印)作控制图皂磋勃搐票吁营西档卤示谍犬虐声袄阑胀脸朽共螺孵荣坍绞普通原因是造成过程数据之间的差异，但数据总体分布随时间推移具有重复性和稳定性的许多原因的总和；普通原因存在于任何过程，不能利用现有技术进行控制，其对过程的影响是轻微且不确定的；减少普遍原因变差需通过重新设计过程/DOE/机器的投资而作出改善。普通原因示例——原料在一定范围内之微小变异——机器的特性(如年龄、运行温度、公差)——环境(如湿度、光线)特殊原因是造成过程数据之间的差异，且数据总体分布随时间推移会发生变化的原因；特殊原因对过程的影响很大，但不一定每个过程都存在，可利用现有技术进行控制；特殊原因示例——物料改变(如新供货商、不同的纸张)——机器或过程故障(如模具磨损)——不同操作员(如新的受训者)——环境改变(如天气时常很差)——未依据作业标准执行作业过程变异普通原因特殊原因3.2控制图判异3.2.1普通原因和特殊原因队蜜逗螟离酝研香霹峦戎向坷芯斌唇务棉例辽势拌惹童绞聚螟渍哇癸掳佑SPC课件(打印)SPC课件(打印)过程变异普通原因特殊原因3.2控制图判异3.2.1普通原因如果过程中，只有普通原因的变异存在，随时间推移，过程数据分布状态（位置、分布宽度、分布形状）不变，则其成品将形成一个很稳定的分布，而且是可以预测的，那么我们就认为该过程处于受控状态。时间可预测过程受控授烃杯恢模卸皮过寝字南扬音造呜窒奈场嚏党俄此撮便扛鬼芳北象淡肝婿SPC课件(打印)SPC课件(打印)如果过程中，只有普通原因的变异存在，随时间推移，过程数据分布范围→时间无法预测如果过程中，有特殊原因的变异存在，随时间推移，过程数据分布状态（位置、分布宽度、分布形状）将改变，则其成品将为不稳定的分布，而且无法预测的；那么我们就认为该过程处于不受控状态。过程不受控特殊原因部台斩伙年菱磕泰掖佬蒋即流割取总撞快柄萎智黄芽锨顶孩簿砌靶桑八秆SPC课件(打印)SPC课件(打印)范围→时间无法预测如果过程中，有特殊原因的变异存在，随时间3.2.2工序稳定的判定标准判断标准：工序质量特性值分布的变化是通过控制图上点子的分布体现出来的，因此工序是否处于稳定状态要依据点子的位置和排列来判断。工序处于稳定的控制状态，必须同时满足两个条件：控制图的点子全部在控制界限内。点子的排列无缺陷。即点子在控制界限内的波动是随机波动，不应有明显的规律性。点子排列的明显规律性称为点子的排列缺陷。

嘘瘫昨宾粱砒阴粳淀收望柔晌嫌兼笛烽千哨栏奥脐陷鲍敌哟线巷发叛迪倾SPC课件(打印)SPC课件(打印)3.2.2工序稳定的判定标准判断标准：嘘瘫昨宾粱砒阴粳淀收3.2.3控制图判异口诀将国标中的控制图的8条判异准则，每条总结成2到5个字，总共二十多个字，可以像背诗一样，很容易记住：一外、九同、六递、十四交三二同B外、五四同C外、十五C内、八C外一外：1个点落在A区以外九同：连续9点落在中心线同一侧六递：连续6点递增或递减十四交：连续14点中相邻点交替上下三二同B外：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区外五四同C外：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区外十五C内：连续15点落在中心线两侧的C区以内八C外：连续8点落在中心线两侧且无一在C区以内（即在C区以外）判异依据：小概率事件耽酮冀醚壳拍宽轧吝理养鸵卒淤馋囱悟砷御叙澳忻辞谅凑蔡酬业坏丛吏挛SPC课件(打印)SPC课件(打印)3.2.3控制图判异口诀将国标中的控制图的8条判异准则，每一外：一个点落在A区以外

异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差唬纫樊诚艺贤疵乐家眯艳笼叭绵押连岳畅婿伏轮扔酌傣性阁葵奢芹盆扇守SPC课件(打印)SPC课件(打印)一外：一个点落在A区以外

异常原因：唬纫樊诚艺贤疵乐家眯艳笼九同：连续9点落在中心线同一侧

异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差掂脐痪吻窖惫濒摆甲一痹铁松貌咳渐寓谰芽尚享鹏阅倾撒璃婆抛召绸凶镑SPC课件(打印)SPC课件(打印)九同：连续9点落在中心线同一侧

异常原因：掂脐痪吻窖惫濒摆甲六递：连续6点递增或递减

异常原因：工具逐渐磨损，维护水平逐渐降低，操作人员技能逐渐提高服荆免锡彰枚梆本央仆追醚妙径归顺羡锁爸给堤床泳偏崎阿霸狰灭七接捅SPC课件(打印)SPC课件(打印)六递：连续6点递增或递减

异常原因：服荆免锡彰枚梆本央仆追醚十四交：连续14点中相邻点交替上下

异常原因：白夜班交替，交替使用两不同机台，两个不同供应商的材料交替使用始僚氮缓擒窖到券垢释梧犯髓帘霸琴铁呢硬滞面聊溉谐概括雍馈床棠诗氦SPC课件(打印)SPC课件(打印)十四交：连续14点中相邻点交替上下

异常原因：始僚氮缓擒窖到三二同B外：

连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外

异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差辨胁希骇徊祝轨惫侄舟笛淌叛勉伦忻们轿熔啦戳镶慌谓邓郎钝匝懊珊浦倾SPC课件(打印)SPC课件(打印)三二同B外：

连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外

异五四同C外：

连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外

异常原因：新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格检验方法或标准变化计算错误，测量误差扣蓬抡衫需年停动捅脾赌格念赂桩稍唯歼淫沿楔绕船晓赶哪白拧类捷称距SPC课件(打印)SPC课件(打印)五四同C外：

连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外

异十五C内：

连续15点落在中心线两侧的C区内

异常原因：数据不真实计算错误数据分层不够代鞭涛混禁辅坞湍碧蔽晒疟啪贡却萌贴话钞诲蜂播咎观争溶倔瘪鲤磁宫番SPC课件(打印)SPC课件(打印)十五C内：

连续15点落在中心线两侧的C区内

异常原因：代鞭八C外：

连续8点落在中心线两侧且无一在C区内

异常原因：数据分层不够码卷淖霍毒祸赶效槽惯球诧尤头磅莽镍侵瓷疵输楼黔树饱桔右刨鸵诈靴液SPC课件(打印)SPC课件(打印)八C外：

连续8点落在中心线两侧且无一在C区内

异常原因：码

中位线(CL)下控制界限(LCL)26区域A区域B区域C区域C区域B区域A上控制界限(UCL)练习：找出异常点械亢苑周尿膀愧硅晤更乞二傈炎蘑炮也改湍办翅矗霓峰话饥阳帖逼淫颗迪SPC课件(打印)SPC课件(打印) 中位线(CL)26区域A上控制界限(UCL)练习：找出异常内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行狡暗象芭衅芋彤面汐祭搜嘻霉搅魔棱欺双牲掌跌甘邦铬原痘踌享搔鸵培渔SPC课件(打印)SPC课件(打印)内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能4.1基本概念4、过程能力过程能力Cp——指处于

统计稳定状态下过程的实际加工能力；过程能力指数Cpk——是依特性值的规格或过程特性的中心位置及一致程度,来表示过程中心的偏移和过程均匀度.Cp:“我们能做得多好”Cpk:“我们真正能做得多好”撞江撩错孵疯伎洲鄙撩原如恤米骨彝碧蚂茅略傲床趣眉川矛貉旭侵颊右情SPC课件(打印)SPC课件(打印)4.1基本概念4、过程能力过程能力Cp——指处于统计稳Cp:----过程能力（ProcessCapability)1.定量表示工序能力满足产品设计的质量要求的程度，工序能力就是产品公差范围（T）与工序能力（B）之比.2.工序能力的计算A.当给定双向公差，质量数据分布中心（x）与公差上心（M）相一致时，用符号CP表示。B.当质量数据分布中心（x）与公差上心（M）不一致时，引于“过程能力指数”的概念,用符号Cpk表示

Tu——公差上限TL——公差下限4.2过程能力计算变婉爷尔煮街鄙惦坎庐枣秆哨各硝氏卫掉驾龙砸的豆询裂夺采呀拇腹辗阀SPC课件(打印)SPC课件(打印)Cp:----过程能力（ProcessCapabilityCpk:--过程能力指数

当给定双向公差,质量数据分布中心与公差中心不一致时，即存在中心偏移量（ε）时，用符号Cpk表示:Cpk的计算公式:

Cpk=Min(CPU,CPL)-----为CPU及CPL中最小CPU为上能力指数（UpperCapabilityIndex)CPL为下能力指数（LowerCapabilityIndex)ˆ3USLXCpu.1s-=ˆ3LSLXCPL.2s-=格镶还苗窝蛊丘脚惜霉忘亮灭开帘搬建毒颅野比沼甘踢翌埋枉椒浪甘幽甲SPC课件(打印)SPC课件(打印)Cpk:--过程能力指数Cpk的计算公式:ˆ3USLXCpu提高工序能力指数的途径由工序能力指数的计算公式可见，影响工序能力指数的有三个变量，即产品质量规格范围（公差范围T）；工序加工的分布中心x与公差中心M的偏移量ε；工序加工的质量特性值分散程度，标准偏差S。简言之，减少中心偏移量ε，或减少标准偏差S，或增大公差范围T，都能提高工序能力指数。1.调整工序加工的分布中心，减少偏移量εA.分布中心与公差中心不偏离时，不会产生不合格品。而当存在中心偏移1σ以上时，则产生不合格品的概率较高.B.即使工序能力已经能够基本满足公差要求，但由于工序加工存在着中心偏离，也会严重地影响工序能力指数，仍出现相当数量的不合格品.4.4“提高过程能力”的方法挠惭耍赞缚妇濒丹典官摊杖网英陨贿沉边坎纂灶是摔酚急化典恿禽乡钓烷SPC课件(打印)SPC课件(打印)提高工序能力指数的途径4.4“提高过程能力”的方法挠惭耍赞减少工序加工的中心偏移量的措施如下：1.对大量生产工序进行统计分析，得出由于刀具磨损和加工条件等随着时间的推移而逐渐变化的偏移规律，因而可及时进行中心调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等。2.根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位装置。3.改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差等的倾向性习惯，以公差中心值为加工依据。4.配置更为精确的量规，或由量规检验改为量值检验，或采用高一等级的量具检测闭糕彝竖颓唆糜外吐绥淡哪骡叉蓝恕臭凯邢损牧伶炳薛元瓣庚甚憋腐丽菩SPC课件(打印)SPC课件(打印)减少工序加工的中心偏移量的措施如下：闭糕彝竖颓唆糜外吐绥淡哪2、提高工序能力，减少分散程度工序加工的分散程度，即工序加工的标准偏差S。由于材料、设备、工装模具、工序安排和工艺方法等影响，对工序能力指数的影响是十分显著的。提高工序能力，减少分散程度的措施极为广泛，一般有：A.改进工艺方法，如修订操作规程，优化工艺参数B.检修、改造或更新设备C.增添工具工装，提高工具工装的精度D.更改、改造现有的现场环境条件E.改变材料的批次差异，减少因此而造成的质量波动F.对关键工序、特种工艺的操作者进行技术培训G.加强现场的质量控制，如设置工序质量管理点或推行控制图管理题馅顿曳蜀龟剃疚癣呀各溪刮除灰临削崩范跃龟绰悟饭面寂掣魂葬距聂之SPC课件(打印)SPC课件(打印)2、提高工序能力，减少分散程度题馅顿曳蜀龟剃疚癣呀各溪刮除灰3.修订公差范围公差范围大小，显然影响工序能力指数。当确信降低公差要求和放宽公差范围不致影响产品质量时，有必要修订不切实际的公差要求。当中心偏移量ε=0时，如CP值仍旧小于1时，可考虑是否有可能放宽公差范围，或提高工序能力，减少工序加工的分散程度。放宽公差范围必须有不影响产品质量，不影响用户使用效果的充分依据。累诅微悔匆成猩侥伙脑弗旁煞列曳狭漾窄悠锰骡辉厄滞浸踞壳彰成堆顷悟SPC课件(打印)SPC课件(打印)3.修订公差范围累诅微悔匆成猩侥伙脑弗旁煞列曳狭漾窄悠锰骡764.5Cpk—Ppk1.Cpk&Ppk之计算公式完全一样;2.差异在于标准偏差(σ)的公式不同;Cpk计算(组内变异);Ppk计算(组内+组间变异)玩邱玫悯饯逞吸块胡厄耀秩弊彼过余杖猩韩撰猛铰记乾才管润摆喜氧伐柿SPC课件(打印)SPC课件(打印)764.5Cpk—Ppk1.Cpk&Ppk之计算公式Cpk和Ppk两者之间有什么区别？1.衡量对象不同:Cpk是衡量稳定过程的综合能力的一个指标,Ppk是衡量不稳定或不知道是否稳定的过程(如初始过程)的性能的一个指标.2.计算方法不同:在Cpk的计算中,CP的δ算法与Ppk中的PP的δ算法是不同的.3.要求不同:一般Cpk要求1.33以上就可以了,而Ppk要求1.67以上.4.名称不同:Cpk是过程能力指数,Ppk是过程性能指数.5.实施时机不同:Cpk一般是量产时实施,Ppk一般试生产时实施.6.其它不同:可以看一下SPC第二版,里面有详细介绍.度橇耳陌芝颗钨弛昨框透拨来狮哗帐瑶孵迅知莹手嫩驯车怨孰撒狙争蝗域SPC课件(打印)SPC课件(打印)Cpk和Ppk两者之间有什么区别？1.衡量对象不同:Cp4.6过程能力和不合格率的关系CP公差范围合格品率（%）不合格品率（ppm）0.671.001.331.672.00±2σ±3σ±4σ±5σ±6σ95.5699.7399.993499.99993699.99999984444322700660.640.002上述与我们平时说的“过程能力达到6σ时，不合格为3.4PPM”为什么不一样？带崎莱襄旨总葡脐疚爪粪悉考啪迹兴缝轮波昔敛悸轩今织琼令松狄楷侍励SPC课件(打印)SPC课件(打印)4.6过程能力和不合格率的关系CP公差范围合格品率（%）不内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行糜麻饼碳酞叁救顾轴景痢懊矗劣溯裹文雍轮旋良晨羔插圾饵垂梦莫盛票千SPC课件(打印)SPC课件(打印)内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能5、SPC推行5.1SPC推行相关人员权责职位权责所需看和分析的图形分析频率生产副总核准SPC推行方案，协调各部门关系，监督SPC运作成效PPM/不良率图、柏拉图每月或重要客户或产品市场部内勤了解各批次质量状态P图每一批次分析一次采购员了解进料质量状况进料P图每一批次分析一次质量主管审核SPC推行计划，定时看图分析质量状态，界定质管部内部关系，指导SPC系统运作，安排今后的SPC培训。PPM/不良率推移图、柏拉图每2至3天分析一次Xbar-R图、P图等控制图每5个点分析一次质量工程师适时观看各质量图形，界定各基本资料，出问题时提醒生产部门，协同生产部制定过程质量标准。Xbar-R图、P图等控制图最好适时监控与分析柏拉图、PPM/不良率图每批次或每5点分析一次生产主管观看本部门的产品品质状况，对出问题采取具体执行措施Xbar-R图、P图等控制图每收集完成1至2个点分析一次或一个批次生产完愚过披峙夷童遭度肘洪霉倚优文造粮蹋略篓房株村爬琼辗柴枕芹襄朝纲忙SPC课件(打印)SPC课件(打印)5、SPC推行5.1SPC推行相关人员权责职位权责所需看5.2控制图应用控制图分类---按用途或应用阶段1.分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。2.控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。胀留观煮镍秀懂滓续拎沃紧溜五注绰互膝俞凭罕浸罪螺陀胶俄寄嫡虑叶有SPC课件(打印)SPC课件(打印)5.2控制图应用控制图分类---按用途或应用阶段1.分析用控控制图应用1.收集数据2.建立控制限3.统计上受不受控的解释4.为了持续控制延长控制限1)建立一个抽样计划2)控制图的设置3)记录原因数据4)计算每一个子组样本的控制统计量5)将控制统计量画在控制图上2.建立控制限1)确定控制图中心线2)确定控制图上控制限和下控制限3.统计上受不受控的解释1)分析极差图上的点(控制图判异)2)识别并标识特殊原因（R图）3)重新计算控制限（R图）4)识别和处理特殊原因（均值图）5)重新计算控制限（均值图）当过程受控时并经过过程能力评价满足要求时，应可以延长控制限，以满足未来过程控制的需要。如果过程中心线偏离目标值，可能需要针对目标值进行调整。烟廓绝尸经孔估釉粳咨孙肺推岳拱陇伙队旅豁哟寓冷淀述辨股玄壶菌翱映SPC课件(打印)SPC课件(打印)控制图应用1.收集数据2.建立控制限3.统计上受不受控每小时产量抽样间隔不稳定稳定10以下8小时8小时10-194小时8小时20-492小时8小时50-991小时4小时100以上1小时2小时※推荐的子组频率寺磺堵楚寻峭员玻憨世翠向氨涸袄显间溅铃删靴莹蚜畅依锁收雏粕傀骋淄SPC课件(打印)SPC课件(打印)每小时产量抽样间隔不稳定稳定10以下8小时8小时10-194案例某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆的原因，结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落造成的。为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。螺栓扭矩是一计量特性值，故可选用基于正态分布的计量控制图。又由于本例是大量生产，不难取得数据，故决定选用灵敏度高的X-R图。收集数据，然后将数据合理分成25个分子组，并计算平均值和极差，见下表。扭矩控制要求：160±201、请画出Xbar-R图，并进行受控分析，如不受控，怎么办？2、对受控的控制图进行过程能力计算，并进行能力分析。荆洞癣窃铝魔秀斑潮肃沈予赡摸捷菇财添敷吼彤每并雕厘增丫倚蹬铺刨胳SPC课件(打印)SPC课件(打印)案例某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手创叭壮碌燥招恐腾管秦涂络懦熟浑辑脏格颁掖亨住玖底他辊佰碴凸与胚原SPC课件(打印)SPC课件(打印)创叭壮碌燥招恐腾管秦涂络懦熟浑辑脏格颁掖亨住玖底他辊佰碴凸与捻倾攫切文溅剿砍博蠢迫醇壬寸学寿务糜紊癸句弟弧良裔趟咆篇碳橱惋抒SPC课件(打印)SPC课件(打印)捻倾攫切文溅剿砍博蠢迫醇壬寸学寿务糜紊癸句弟弧良裔趟咆篇碳橱体枷逐凛一逐晃鬃组影蕉卑慌烟浇秤采罩塌剑龚呛慑械嘉狰中就水缸包荚SPC课件(打印)SPC课件(打印)体枷逐凛一逐晃鬃组影蕉卑慌烟浇秤采罩塌剑龚呛慑械嘉狰中就水缸飞向派预民怨申耪芹恶景窃菜釉顽昂韦炒争黍契联仟氧容芭兴贰曳烯琶绘SPC课件(打印)SPC课件(打印)飞向派预民怨申耪芹恶景窃菜釉顽昂韦炒争黍契联仟氧容芭兴贰曳烯艳觅丝绍占煌掏蛀赛摘蛙辆舀锯底即倾葫雀讣懊烈躲幻伙弥脸壮副挖著妹SPC课件(打印)SPC课件(打印)艳觅丝绍占煌掏蛀赛摘蛙辆舀锯底即倾葫雀讣懊烈躲幻伙弥脸壮副挖吱英福久屋趁拂弹淆谰寸掀胎褪内缉莹譬押豆毛嘘篡被必旋谋捍嘉槐祸爷SPC课件(打印)SPC课件(打印)吱英福久屋趁拂弹淆谰寸掀胎褪内缉莹譬押豆毛嘘篡被必旋谋捍嘉槐5.3P图的应用浸锚睛窖询瑶政哗八厉侠沏崖狭坐种罐卢调拯杭堵焦航赋殿鸣峻狸箕糊篷SPC课件(打印)SPC课件(打印)5.3P图的应用浸锚睛窖询瑶政哗八厉侠沏崖狭坐种罐卢调拯5.3P图的应用饭渭暖知攀氏返菊澄店旬辰惶搪渗袒渭定柠违攻讥或写楞雨谚堡匪皑临霖SPC课件(打印)SPC课件(打印)5.3P图的应用饭渭暖知攀氏返菊澄店旬辰惶搪渗袒渭定柠违5.4控制图应用于进货检验ISO/TS16949标准7.4.3.1进货产品质量组织必须有过程确保采购产品的质量（7.4.3），可以采用以下一种或多种方法：——组织接收和评价统计数据；——接收检验和/或试验，如基于性能的抽样；——………方案如下：第一步：每个进货检验员根据技术要求确定每个配件的3-5个关键特性尺寸（此尺寸受控，就能保证此配件的质量）。第二步：针对这几个关键特性，每批进货随机抽取3-5个配件进行测量（当然正规生产过程是连续采样），并记录数据。第三步：收集25组数据。第四步：根据SPC知识制作控制图。（上下限考虑到风险可适当加严）第五步：判断此配件的进货过程（含包装运输）是否稳定。第六步：稳定以后转入控制用控制图。第七步：以后每批货只需检测3-5个配件的3-5个关键特性尺寸，将平均值和极差打点于控制图（一个关键特性尺寸一张控制图）上，根据点是否出界就可判定本批是否合格。

湍汪奔箔泰抨眩吧市争宾痢涵应轴溶茹减调东疏茶父矾磷励恃骑斟撒俐筏SPC课件(打印)SPC课件(打印)5.4控制图应用于进货检验ISO/TS16949标准7.讨论：1、课件开始的案例中，我们对Cpk值＞2的也需要控制，具体如何控制？因为Cpk值＞2时，控制限会很窄，很容易超界限，但还满足公差要求。悯董瞳绘筋换燕希真赡亨砖锻制桓踢牵豢肠辆秽秋购赘召总眷响渊追鄂俩SPC课件(打印)SPC课件(打印)讨论：悯董瞳绘筋换燕希真赡亨砖锻制桓踢牵豢肠辆秽秋购赘召总眷如何判断SPC是否成功？推动SPC之后，可设定一些简单明确的验证指标，每季检讨一次，这些指标分别是：质量是否更稳定？良品率是否提高？过程是否更流畅？WIP是否更减少？成本是否更低廉？异常是否更快被侦测到？品管员是否逐渐减少？

如果每季检讨时，Yes的答案愈来愈多，那么要特别恭喜贵公司，因为这不但表示贵公司用对了SPC，而且更证明贵公司定将成为一个愈来愈成功的公司。蹿添刻镇季匙钞殷冕骡亥婚和俐嘲赌瓜疼瓢椅色睛坛涕躬瓮羚笑鉴器产袭SPC课件(打印)SPC课件(打印)如何判断SPC是否成功？推动SPC之后，可设定一TS16949系列培训课程StatisticalProcessControl

统计过程控制乖铃砾瘦凳很块奄波带靖持屑维捉徒柿沾婉是曙忿斟串乌炉拒狞麦垣芬熟SPC课件(打印)SPC课件(打印)TS16949系列培训课程StatisticalProc内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行帖抓眼掖龄阂采瑟焚灸沿症邀万沼腑放贮艇籍魏梯魁预鬼兆坊肢胞蛤育乎SPC课件(打印)SPC课件(打印)内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能案例：关于SPEC和SPC某公司QA工程师Vitia先生今天收到海外一个客户的电话，内容如下：“Vitia,今天整理你们资料的时候，发现一个很严重的事情，你们6月份提供的产品，6月17日，某项特性均值6.8，6月18日，相同特性均值在4.7。请贵公司注意一下。”Vitia收到这个投诉后，把这一信息反馈给他主管的时候，他的主管很疑惑的说“很好啊，他们要求是2，我们达到最差都到了4.7，简直无理取闹嘛。”另外一个工程师M也发表了他的看法：“如果SPEC是2,而实际达到4.7~6.8，那么有必要进行SPC控制吗？我认为控制的意义不大，除非提高SPEC。另外也要考虑一下控制的成本。”Vitia对主管的回答和M工程师的回答都不太满意，觉的主管的回答太不负责了，M工程师的看法有些道理，但又好像有些问题在里面。我们应怎样看待这个问题？怎么解决这类问题？矛洁罗精淮茸泳神层僧溶瞩琉株沂宏绊蹈煞曝骂稽誓广悸胁精或妒管酥厚SPC课件(打印)SPC课件(打印)案例：关于SPEC和SPC某公司QA工程师Vitia先生今天1.1SPC定义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。1、认知SPC

诸痞杜疙丹碎浸攻裙孪权刘幕巢谤郁剖帮斜坯怠本裂谋赋笆抽贵哭鹏激写SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.1SPC定义SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进——统计学(Statistics)是数学的一个分支：从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples)计算集中特性(centraltendency)，如算术平均数(average)，离散特性（diskrete）如极差(range)、标准差(standarddeviation)。对于总体分布，通过对抽样分布做假设，便可提供对总体采取措施的基础。例如：根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物。统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势。变异可能是随机(random)(由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械、方法、物料与/或人事引起)。统计学有助我们分辨随机与非随机因素。按字面意思来解释SPC惦个制股淘沮爆隆析阻运想府涟奢泉革盾稼胳重陶累鸦酚灯猖烩叭田支熄SPC课件(打印)SPC课件(打印)按字面意思来解释SPC惦个制股淘沮爆隆析阻运想府涟奢泉革盾稼——过程(Process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作，也指支持产品/服务的过程如管理、财务、采购与工艺.——控制(Control)的意思是通过过程控制产品/服务。控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地:

1)对过程进行控制；2)维持或改善控制，目标是使品质维持不变。把统计、过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC怨莱诛水瘫芽头矩话转亩背仆审悦氧熊砂皋剂瑶梭尔骤搏澎赤柒复晌疙估SPC课件(打印)SPC课件(打印)——过程(Process)是指生产产品/服务的一系列行动或操1.2SPC的宗旨PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品做出来后再去看它好不好!!而是在制造的时候就要把它制造好!!!靳弄却枯衍貉暖必尿鸯眩鞋缠政帮担瘟糯榴娥汪痔昆鼎顶至灼木灯编耗绳SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.2SPC的宗旨PROCESS原料人机法环测量测量结果好过程的起伏变化，是造成质量变异的主要根源1.3SPC的焦点过程人员设备原料方法量测环境产品或服务客户确认客户需求与期望客户声音统计方法过程之声输入过程/系统输出梅纬蕊掇听铲擦挞昔邀译绷讯玻盐橇裹直畸晾泳绳菊轨恕幽培碘非九苇讯SPC课件(打印)SPC课件(打印)过程的起伏变化，是造成质量变异的主要根源1.3SPC的焦1.4SPC&SQC过程原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPCRealTimeResponse机器人员方法环境量测冷拴居添列吃顶坠坠巾谴兄押尊圈歧闷擒爷涟哗榨亲女括课小沙袁邯祁改SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.4SPC&SQC过程原料测量结果针对产品所做的仍只是综上所述，SPC是通过运用统计学上的技巧分析过程或其输出，从而作出适当的行动以达至及保持统计控制状况及改善过程能力。SPC解释为... 运用统计方法于过程控制上以控制产品品质SPC统计技术有哪些？1.5SPC与控制图的关系？湛茶谅里驯畔虹止惋掠狮滞纹替涌忍诱春拈抬手绍茂瞻丁句具甜控哎舌找SPC课件(打印)SPC课件(打印)综上所述，SPC是通过运用统计学上的技巧分析过程或其输出，从内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能力5SPC推行僻茹赦望灯营量鬃抡囚瞩车押喻无咙痊睬哦潘呵曲羡捆桥屁偿七峙衣蓄吠SPC课件(打印)SPC课件(打印)内容安排1认知SPC2控制图介绍3控制图绘制及判异4过程能控制图是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着,人人能用,到处可用,逐渐成为实施品质控制时不可缺少的主要工具,当时称为(StatisticalQualityControl).2.1控制图的历史2、控制图分类及绘制瞩驴贺哺杯稍籍恋茵侥陈又徘涟景噬斧尊定小娇丙溃斤辙名庙抠磅橡饿玉SPC课件(打印)SPC课件(打印)控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管控，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。日本在1950年由W.E.Deming博士引到日本并得到大力推广。同年日本规格协会成立了品质控制委员会，制定了相关的JIS标准。八十年代以后，全世界纷纷推广应用SPC。并在ISO9000以及QS9000中提出应用SPC方法的要求。么酱翟搽笨茶荐堆操搞酸张膛腋见讶敛么水似氢毡污华凸显瞬冯葫描薯莽SPC课件(打印)SPC课件(打印)英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，2.2控制图定义2、控制图分类及绘制控制图（controlchart）又称管制图。它是用来区分过程中性能特性值的波动，是由系统因素引起的异常波动，还是由偶然因素引起的正常波动的一种工具。密浆历痒造袋舞瑟撮磨芳谭扳甄树烷格谁话岁莉婶炒毙寂述际硬冤靛癌骸SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.2控制图定义2、控制图分类及绘制控制图（control2.3控制图原理

控制图原理是基于正态分布的重要特性。质量特性值在区间（μ-3δ，μ+3δ）内的概率为99.73%，1927年美国人休哈特就是根据这一结论，把正态分布图形转化为控制图.3δμ-3δ3δμ-3δUCLCLLCL-4-3-2-10123468.26%95.45%99.73%99.99%忱析蚕轩冲冉曙峨嗜凉侯麻中钩柄卫熔墟连令卿凶胸魔湛操漱透隐终黑原SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.3控制图原理控制图原理是基于正态分布的重要特性。质2.4控制图的基本图形控制图分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）三条线。和趋势图的对比？只踏鄙居字擞磅置桩恒影粟诱宜扼泣嗅扔游毕忠圈即狐必偏匠轨醛锻砌惊SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.4控制图的基本图形控制图分为上控制限（UCL）、下控制限2.5控制图的作用过程诊断：可以用诊断生产过程的稳定性，即生产过程是否处于稳定状态。过程控制：可以用来确定生产过程何时需要加以调整，何时应保持生产过程的稳定状态。改进确认：可以用来确定某过程是否得到了改进。其它领域的应用：记帐（差错率）、运送时间、耗电量等变叹蝗滦撮兔欺秽荐镭继邵另针甲乍堆百鸣僳处子麦过型掇藐献畅彝绵酚SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.5控制图的作用过程诊断：可以用诊断生产过程的稳定性，即其2.6统计概念总体：指某次统计分析中研究对象的全体又称母体。样本：从总体中随机抽取出来要对其进行分析的一部分个体，也称为子体。抽样：从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。随机抽样：使总体中每一个个体都有同等的机会，被抽出来组成样本的活动过程。总体与样本堰袱轻访戈酶娄墩迄嘴兰颇淌钠驳瞪犹碗蚀楷混龄荚矗跃栽死涤筹集鹅弧SPC课件(打印)SPC课件(打印)2.6统计概念总体：指某次统计分析中研究对象的全体又称母体统计特征数是对样本说的。常用的统计特征数可分为两类：一：表示数据的集中位置1、样本平均值2、样本中位数二：表示数据的离散程度1、样本方差

s2

2、样本标准偏差s

；3、样本极差R

统计特征数胜尽济勇朋瀑荫潮较络甲斡酱孙臃治纳补帆嗽烙办嫌史萎羞皆帅活尸师戮SPC课件(打印)SPC课件(打印)统计特征数是对样本说的。统计特征数胜尽济勇朋瀑荫潮较样本平均值—X式中样本的算术平均值；

n：样本大小。计算公式：

=—X：最常用的测度值，是集中趋势的测度值之一，易受极端值影响。炸呈享状削疥蛆戊潘崇阑尔威至磷勇册鱼炼蛮第仪个昧豺堑皱虞袁穗演蔚SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本平均值—式中样本的算术平均样本中位数将所收集的数按大小排序，在正中位置的数为中位数。集中趋势的测度值之一。不受极端值影响。50%50%~x当N为畸数时，中位数为正中间位置的数。当N为偶数时，中位数为正中间两个数的算术平均值。~x秉挑拨窘爱琼梨物能蛔总坷戏暇呸葱演慷纲虎募割胆贡掘淮境姑敲愁氦瘟SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本中位数将所收集的数按大小排序，在正中位置的数为中位五个数据取中位数原始数据:105 91268排序: 5688.5

91012位置: 123 456原始数据: 2422212620排序: 2021222426位置: 12345六个数据取中位数中位数8+928.5中位数22豹珠疽肾竞测抡镐摆诌爵递馈娠乃屯尿悉刺酗古药涤裕赌羞唱桩掷韭屿丽SPC课件(打印)SPC课件(打印)五个数据取中位数原始数据:105 方差和标准差离散程度的测度值之一最常用的测度值反映了数据的分布反映了各变量值与均值的平均差异根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的，称为样本方法或标准差4681012X=8.3抛坟媳仍汐咙饱捏驰虱扫咳臆查此稚柞圃纠过魏尹盛傣形汉岛凰疯坍答晾SPC课件(打印)SPC课件(打印)方差和标准差离散程度的测度值之一4681012样本方差和标准偏差计算公式S：样本标准偏差，样本方差的正平方根。样本方差S2：（xi-x）：表示某一数据与样本平均值之间的偏差。n：采集的样本数n-1：样本方差的自由度样本标准偏差S：二专名蔫踞韭盖悟寞折丰笺诗举全喻岩朽埃硫盅邮喻龟梆腮禹锻嘶烂撒倒SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本方差和标准偏差计算公式S：样本标准偏差，样本方差的正平样本方差算例

原始数据:10 591368平均数据：10+5+9+13+6+8÷6=8.5刑泥迁盐台枢像戌又氰螟阿苛揍颧害拒墒空拂碍疙段孙棉茫寄象列几船肄SPC课件(打印)SPC课件(打印)样本方差算例原始数据:10 591.一组数据的最大值与最小值之差2.离散程度的最简单测度值3.表示数据的分散范围4.易受极端值影响极差RR=max(Xi)-min(Xi)=205–145=60（公分）205145平均：175匈集鼓究苦瘟痰阴十蝴嵌威诣尊壶畜褐籽酚泉话奢壬抖汕躯阴藏医煌咎菜SPC课件(打印)SPC课件(打印)1.一组数据的最大值与最小值之差极差RR=m计量型数据计数型数据能够在某一区间内连续取值的为计量型，离散的则为计数型计量型数据与计数型数据最大的区别在于前可无限的分割且数据仍然有意义后者却不可计量型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、等阿拉伯数字数下去的数据。其中计数型数据又可分为计件值与计点值，其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。例如：不合格品件数、温控器个数、质量