SPC统计过程控制-9.ppt

统计过程控制StatisticalProcessControl主要内容第一部分:SPC统计过程控制概述目录1.控制图的历史1.控制图的历史1.控制图的历史1924年发明SPC统计过程控制1.控制图应用范例目的：寻找有效的方法来提供产品和服务，并不断在价值上得以改进；
目标：是达到顾客满意（包括内部和外部顾客）；
对象：从事统计方法应用的管理人员；
范围：基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法，但不是全部a)收集数据并用统计方法解释不是最终目标，最终目标是对实现过程的不断理解；
b)研究变差和应用统计知识改进性能的基本概念适用于任何领域；
c)结合实际过程控制理解；
d)只是应用统计方法的开始；
e)假设的前提：测量系统处于受控状态并对数据的总变差没有大的影响3.SPC&SQC有反馈的过程控制系统模型5.SPC常用术语解释中心线（CentralLine）普通原因（CommonCause）第二部分:SPC统计过程控制原理目录1.SPC解决问题思路2.预防与检验2.对过程控制理解SPC和产品检验有何区别、联系:

3.波动的概念3.制造过程组成和波动原因3.波动的种类4.普通原因和特殊原因4.普通原因和特殊原因4.普通原因和特殊原因4.普通原因举例4.特殊原因举例4.普通原因、特殊原因示意图5.局部措施5.系统措施5.局部措施、系统措施示意图假定过程是处于受控状态，一旦显示偏离这一状态，极大可能是过程失控，需要及时调整
产品质量波动原因是由普通原因和特殊原因引起的，产品质量总是变化的
受控状态：指仅由普通原因引起的质量波动，受控状态的产品质量也应该是波动的
SPC应用概率论基本原理：1)小概率事件在一次试验当中是不可能发生的(指发生机会非常小的事件)；2)过程分布是呈现正态分布直方图中对称型的形状是“中间高，两边低，左右基本对称”。若样本容量不断增加，并且使分组增多、分组的区间不断细分，则直方图的对称性越来越接近如下图所表示的曲线：群体
平均值=μ
标准差=σ7.正态分布简介68.26%x为总体的取值
μ是总体的平均值，是位置参数，是改变正态分布曲线的位置，不改变形状；
σ是总体标准差，表示数据分散程度的统计量，是形状参数，不改变正态曲线的位置，改变其形状大（矮胖）小（高瘦）；
实际运用中σ用s（样本标准差）、μ用x（样本均值）代替，即σ≈s、μ≈x。正态分布曲线性质：
a.曲线关于x=μ对称；
b.在x=μ处曲线处于最高点，当x向左、向右远离时曲线不断降低；
c.曲线形状由μ和σ唯一确定，或简记：N(μσ)。
d.当μ=0，σ=1时正态分布称为标准正态分布简记为N(0，1)。P(μ－3σ≤X≤μ＋3σ)
＝P((μ－3σ－μ)/σ≤(X－μ)/σ≤(μ＋3σ－μ)/σ)
＝P(－3≤(X－μ)/σ≤3)
＝2*(1-0.00135)-1=0.9973=99.73%μ8.统计控制状态8.防止两类错误8.控制界限和规格界限9.过程控制和过程能力9.过程控制和过程能力9.持续改进第三部分:SPC控制图目录控制图示例:2.控制图原理说明68.26%2.控制图—过程控制的工具3.控制图的目的4.控制图的益处4.关于数据的分类计量型控制图
平均数与极差控制图(Chart)
平均数与标准差控制图(Chart)
中位数与极差控制图(Chart)
个別值与移动极差控制图(chart)
计数值控制图
不良率控制图(Pchart)
不良数控制图(Pnchart,又称npchart或dchart)
缺点数控制图(Cchart)
单位缺点数控制图(Uchart)4.控制图应用的统计分布4.控制图种类(依用途来分)4.控制图种类(依用途来分)4.两种控制图应用示意说明“n”=10~25CASESTUDY第四部分:计量型控制图制作步骤及判定原则目录与过程有关的说明计量型数据控制图应用前提大多过程和其输出具有可测量的特性；
量化的值比简单的是—否陈述包含的信息更多；
对较少的件数检查，可获得更多的有关过程的信息；
因只需检查少量的产品，可缩短零件生产和采取纠正措施之间的时间间隔；
可分析一个过程的性能和可量化所用的改进，为寻求持续改进提供信息。建立控制图的四步骤建立X-R图的步骤A取样的方式每个子组平均值和极差计算平均值和极差Ｂ计算控制限上述公式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表：Ｃ过程控制解释控制图的判读控制图的判读控制图的判读控制图的观察分析控制图的观察分析控制图的观察分析控制图的观察分析控制图的观察分析当首批数据都在试验控制限之内（即控制限确定后），延长控制限，将其作为将来的一段时期的控制限。
当子组容量变化时（例如：减少样本容量，增加抽样频率），应调整中心限和控制限。方法如下：
估计过程标准偏差