spc之控制图（黑带的spc知识培训）

SPC之－控制图

263个人通信业务运营部DannyWu重要内容前提概念－质量来自哪里？SPC产生背景和历史SPC知识准备－波动理论控制图的原理（种类、判稳和判异原则）控制图的两种基本用途控制图的使用前提和局限总结：应用控制图的关键和难点。1.前提概念－质量来自哪里？观点1：检验观点2：生产/服务过程观点3：设计和过程观点2的课题1：过程能力分析。观点2的课题2：生产/服务过程控制。过程？2.SPC的产生背景20世纪初，F.W.Taylor为代表倡导的“科学管理运动”首次将质量检验作为一种管理职能从生产过程中分离出来。20世纪20年代，英国R.A.Fisher提出方差分析和试验设计理论，为近代数理统计学奠定基础。1924年5月，美国贝尔实

验室W.A.Shewhart在未曾发表的备忘录上记载了第一张控制图。1929年，其同事H.F.Dodge和H.G.Roming发表《抽样检验法》，最早将数理统计方法引入质量管理。1931年，W.A.Shewhart发表经典著作《制成品质量的经济控制》。2.SPC的历史－发明阶段1：发明确无人问津－W.A.Shewhart在上世纪二十年代发明了一种简单而有效的过程监测与质量控制工具---控制图（ControlChart），这是首次将数理统计方法在质量管理方面的应用提升为理论。

虽然休哈特创造了SPC理论，但本世纪二三十年代是世界经济严重萧条时期，他的质量理论一时无人问津。2.SPC历史－初显身手阶段2：初次大显身手。

二战爆发后，由于武器需求旺盛，美大批民用产品工厂转而生产军工产品，这些产品出现了严重的质量问题（比如在欧洲战场上，美军炸弹炸膛事件层出不穷，造成了大量人员意外伤亡）。为克服军工产品质量不稳的问题并降低成本、增加产品产量、保证及时交货，美国国防部于1942年将休哈特等一批专家召集起来，制定了采用数理统计方法进行质量控制的战时质量管理标准（如《数据分析用的控制图法》、《生产质量管理用的控制图法》等），由美国国防部在全国范围内强制推行，半年后大见成效，使美国的军工生产在质量上、数量上、利润回报上都占世界领先地位。这是SPC理论初次大显身手的时期。2.SPC历史－起伏阶段3：日本的崛起和美国的衰落。二次世界大战结束后，美国工业独霸天下，美国公司的主要的竞争者来自于美国国内而非国外。因为国内各公司都采用相似的方法组织生产及进行质量管理，竞争性不够强，于是在1950–1980年这个阶段，许多好的科学管理方法，例如SPC，逐渐从美国工业中消失。反之，二战中经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明（W.EdwardsDeming）博士将SPC的概念引入日本，后来又邀请美国著名质量管理专家朱兰（J.M.Juran）到日本讲学，SPC在日本逐渐得到普及（据1984年日本名古屋工业大学的一份调查报告，在日本各行各业的中小型工厂内平均每家工厂使用137张控制图）。经过三十年的努力，到1980年，日本已跃居世界质量与生产率的领先地位。当时美国与日本产品质量之间的差距已很明显，以汽车零件的不合格品率为例,日本要比美国低1000~4000倍。美质量管理专家柏格（RogerW.Berger）指出：日本成功的基石之一就是SPC。2.SPC历史－复兴阶段4：SPC的复兴运动。

美、加、德等国家首先从汽车、钢铁等大型工业推行SPC，经过15年的努力，直到1994、1995年美国才基本上弥补了日美两国产品质量方面的差距，这一时期世界各主要工业国也都开始应用SPC。

我国学术界对SPC的研究在一定程度上还处于领先地位（张公绪SPD），但从理论的普及和实施推广方面则不如工业发达国家，除台湾、香港本地某些企业以及大陆某些外资、合资企业外目前国内企业推行SPC的还不太多，对统计方法的应用还停留在基本、表层的程度上。2.SPC历史－目前目前，现在已经是ISO9000和各种现代质量管理中的基本方法和基石。6sigma中的控制阶段所用工具。2.SPC历史－服务业？？？过程稳定性3.SPC知识准备－统计概念统计学的作用：数据－>信息的科学。统计量的作用：减少用于解释的数据量，指出更重要的特定信息。统计量解释作用的前提？预测作用，能力表达。知识的作用和统计学的作用的前提？3.SPC知识准备－波动理论现在管理中常见的错误：每一个事件（瑕疵、错误和意外）归咎于某人或某特殊事件。－－特殊原因！Shewhart把过程分为两类：（1）伴有“不可避免的随机波动”的稳定过程。（2）伴有“可确定原因引起的波动”的不稳定过程。一般原因引起的波动：在过程中始终存在或过程固有的波动。消除稳定的和可预测的波动源是过程管理者的责任，占85％以上的错误原因是管理者的责任，他们影响过程，而不置于过程中。Deming的红珠实验。特殊原因引起的波动：一个或多个因素处于不正常的或不期望的状态时导致的波动。他们以可探测的模式出现，并引起不可控的波动。问：结构性波动？统计控制状态：当过程的波动量可以以一定的置信度进行预测时，就称过程处于统计控制状态。3.SPC知识准备－波动理论理解波动的一些基本观点：任何事务都是某些过程的结果或输出。波动永远存在，尽管它有事太小而无法引起注意。如果引起波动的原因已知，就可以对波动进行控制。应该通过过程操作者的实际经验以及管理者的专业知识来确定引起波动的原因。波动可以由特殊因素、一般因素或结构性波动引起，只有找到波动的真正原因才能采取纠正措施。当过程波动处于稳定过程的控制限以内时，采取不合适的措施进行补偿，只会增加而不是减少波动。（漏斗实验）存在实用的工具用于监控波动，区分受控的波动与失控的波动。（SPC）4.控制图的原理－波动分布控制图观点认为：（1）当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；（2）当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。4.控制图的原理－统计受控状态是生产过程追求的目标，此时，对产品的质量是有把握的。控制图即是用来监测生产过程状态的一种有效工具。控制图的统计学原理，令W为度量某个质量特性的统计样本。假定W的均值为μ，而W的标准差为σ。于是，中心线、上控制限和下控制限分别为UCL=μ+Kσ

CL=μ

LCL=μ－Kσ

式中，K为中心线与控制界限之间的标准差倍数，Kσ表示间隔宽度。4.控制图的原理－统计正常情况下点子分布是正态的，落在控制界限之内的概率远大于落在控制界限之外的概率。反之，若点子落在控制界限之外，可能是属于正常情况下的小概率事件发生，也可能是过程异常发生，相对来讲，后者发生的概率要大得多。因此，我们宁可以为后者情况发生，这正是控制图的统计学原理。点子落在控制界限之内是否一定处于稳态？点子落在控制界线之外是否一定出现异常？这两个问题的回答都是否定的。更为科学的判断应根据概率统计方法对过程进行定量分析，精确计处出状态的概率值之后再进行过程状态判断。4.控制图的原理－分类14.控制图的原理－分类1各控制图用途：均值－极差控制图:

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。均值－标准差控制图:

次图与上图类似，极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本大小或0>10或12时，应用极差估计总体标准差的效率减低，最好应用S图代替R图。中位数－极差控制图:

由于中位数的计算比均值简单，所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行管理的场合。均值－移动极差控制图:

多用于下列场合,(1)采用自动化检查和测量对每一个产品都进行检验的场合；(2)取样费时、昂贵的场合；(3)如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大意义的场合。由于它不像前三种控制图那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏度也要差一些。4.控制图的原理－分类1各控制图用途：P控制图：用于控制对象为不合格品率等计数值质量指标的场合。这里需要注意的是，在根据多种检查项目总起来确定不合格品率的场合，当控制图显示异常后难于找出异常的原因。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。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。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦。所以在样本大小相同的情况下，用此图比较方便。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。例如，铸件上的砂眼数，机器设备的故障数等等。U控制图：当样品的大小变化时应换算成每单位的缺陷数并用U控制图。通用控制图：4.控制图的原理－判稳准则（1）连续25个点都在控制限内（显著性水平为：0.0654）。（2）连续35个点至多一个点落在控制限外（显著性水平为：0.0041）。（3）连续100个点至多两个点落在控制限外（显著性水平为：0.0026）。4.控制图的原理－计量型

稳定4.控制图的原理－计数型

不稳定4.控制图的原理－多变量型4.控制图的原理－分类2分析用控制图（判稳）。控制用控制图（判异）。联系：分析用控制图通过判稳准则分析过程的稳定性，并得出过程的控制限应用到控制用控制图，通过判异准则判断/预测过程的稳定性。4.控制图的原理－判异准则连续17个点中，至少有14点在中心线一侧排列不随机模式1：点子屡屡接近控制限模式2：链模式3：间断链模式4：倾向模式5：点子集中在中心线附近模式6：点子呈周期性变化连续3个点中，至少有2点接近控制限连续7个点中，至少有3点接近控制限连续10个点中，至少有4点接近控制限链长大于7连续11个点中，至少有10点在中心线一侧连续14个点中，至少有12点在中心线一侧连续20个点中，至少有20点在中心线一侧连续有7个点上升或下降排列连续15个点集中在中心线附近1.点在控制界限外或界限上。2.排列不随机：4.控制图的原理－判异准则程序实现示例5.控制图的两种基本用途用于判断：过去的生产过程是否处于统计控制状态下，现在的国际市场准入证（江阴兴澄特钢）。用于操作：在生产过程中帮助我们获得过程的统计控制状态并予以维持。（提高的重要课题始于达到统计控制状态。）另：SPC的其它内容过程能力分析：老7种质量控制工具－Pareto，流程图，因果图，检查表，控制图，直方图，散布图。6.控制图的使用前提和局限(1).控制图非常适用于重复性生产过程。过程具有重复性，即控制对象必须服从或是近似服从一定的统计规律，如正态分布、二项分布等。对于只有一次性或少数几次的过程显然难以应用控制图进行控制。(2).控制对象应保持一定的连续性与时效性。控制对象的连续性与时效性，即数据之间相隔的时间应较为合理。(3).控制对象应具有代表性和有效性。控制对象的代表性和有效性，即使用控制图时应选择代表过程的主要质量特性作为控制对象。(4).只能分辨出异常但不能判断异常在哪儿。7.总结：应用SPC的关键和难点合理子组原则：前提：服从一定分布控制图的重新制定。根据稳定状态条件变化，控制图也必须重新加以制定。注意：推行SPC时，一定要做到“查出异因、采取措施、保证消除、不再出现、纳入标准”这20字。8.SPC的最新发展对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图（孙静）。对多品种小批量生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图。对多重质量特性控制的多变量控制图等。统计过程诊断－SPD。深层次的问题（1）如果过程数据保持在控制限以内，那么过程就能生产顾客满意的产品。（2）为什么是三倍控制限？（3）未建立分析用控制图就建立控制用控制图会怎样？（4）规格上下限就是控制上下限？SPC宣告脱离直觉式