SPC教材(最全最经典)

统计过程控制StatisticProcessControl课程内容SPC概述统计常用的术语控制图原理及种类过程能力与过程能力指数常规控制图的应用PROCESS过程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过程(Process)----品质的源头、SPC的焦点过程控制的主要内容分析影响过程质量的因素，确定主要因素，并分析主要因素的影响分析、途径和程度，据此明确主要因素的最佳水平，实现过程标准化，确定产品关键的质量特性和影响产品质量的关键过程，建立管理点，编制全面的控制计划和控制文件对过程进行分析并建立控制标准对过程进行监控和评价对过程进行维护和改进根据过程的不同工艺特点和质量的影响因素，选择适宜的方法对过程进行监控，如采用首检、巡回检验和检查及记录工艺等方式对过程进行监控；利用质量信息对过程进行预警和评价，如利用控制图对过程波动进行分析，对过程变异进行预警，利用过程性能指数和过程能力指数对过程满足技术的程度和过程质量进行评定通过对过程的管理和分析评价，消除过程存在的异常因素，维护过程的稳定性，对过程进行标准化，并在此基础上，逐渐的减小过程固有的变异，实现过程质量的不断突破SPC概要说明统计过程控制（StatisticalProcesscontrol简称SPC）就是使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高过程能力。这是一种以预防为主的质量控制方法SPC主要解决两个基本问题：一是过程运行状态是否稳定；二是过程能力是否充足。前者可以利用控制图这种统计工具进行测定，后者可通过过程能力分析来实现ＳＰＣ的兴起是宣告经验挂帅时代的结束ＳＰＣ的兴起是宣告品质公共认证时代的来临非常重视产品生产的过程与系统，因为只有稳定而一贯的过程与系统，才能保证长期做出合格的产品，然而，如何检核次一贯过程与系统仍然稳定的存在呢？这又必须昂赖SPC来发挥功能SPC概要说明基于上述两点主客观的因素，因此，对制程业者而言，SPC已成为影响生存及成败的关键制度了SPC设想藉由以往的数据了解正常的变异范围设定成控制界限绘点判定是否超出界限纠正异常持续改进，缩小控制界限课程内容SPC概述统计常用的术语控制图原理及种类过程能力与过程能力指数常规控制图的应用计量数据：定量的数据，可用量测值分析计数型数据：可以用来记录和分析的定性数据总体：研究对象的全体，个数用N表示。样本：总体的子集，样本元数个数用n表示。表示分布的中心位置的统计量:平均值、中位数、众数表示数据的离散程度的常用统计量：方差、标准差、极差、移动极差SPC的常用统计量SPC常用统计量的计算方式=XNiiN1x=xnii=1n极差值(R):minmaxxxR总体平均值（总体中心值）：样本均值（样本中心值）：样本中位数Me（从小到大有序样本）Me＝X（n＋1）/2，当n为奇数时Me＝(Xn/2+X(n/2+1))/2，当n为偶数时=(Xi-)2i=1NN总体的标准偏差=S=(Xi-X)2i=1nn-1样本的标准偏差让我们练习...SPC常用统计量的计算方式Rs=Xi-Xi-1（i=2,3,…K）移动极差值例子课堂例子：计算均方差和标准偏差（2，6，4）计算中心值，均方差和标准偏差x=xnii=1ns2=n(Xi-X)2i=1n-1s=(Xi-X)2i=1nn-1平均值均方差标准偏差均方差(s2)=8/(3-1)=4标准偏差(s)=平方根(4)=2ixi(xi-4)(xi-4)212-2426243400总和1208•正态分布的特点：1.形态如钟，左右对称，对称于分布中心2.于平均值处分布的频数最多，此外，越远离平均值，分布的频数也越少；3.曲线下的面积为1，曲线与x＝±1所围成的面积为0.6825，±2（0.9545）•为何要研究正态分布?1.它是自然界的一种最基本的最普遍的法则，反应了事物内在的变化规律；2.它是我们进行统计分析的基础；3.它使我们得以通过少量抽样来把握全体，从而节省大量人力，物力，财力和时间。95.5%43210-1-2-3-468.3%99.73%•正态分布的要素：1.平均值：决定正态分布曲线的中心位置；2.标准偏差：决定正态分布曲线的“宽窄”.正态分布正态分布概率μ±kσ在內的概率在外的概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%正态分布曲线95.5%43210-1-2-3-468.3%99.73%12[正态分布形状的因和而异]121212211.12,1=22.1=2,123.12,12=0.41=0.81过程A过程B过程C=标准偏差哪一个过程最佳?•过程表现如何？•什么是最佳的过程？•什么是最差的过程？你是否想知道，为什么？=0.04中心极限定理定理1：设X1,X2,.....,Xn是n个相互独立同分布的随机变量，假如其共同分布为正态分布N(μ，σ2),则样本均值X仍为正态分布，其均值不变仍为μ，方差σ2都存在,样本均值Xbar服从正态分布N(μ,σ2/n)定理2：非正态样本均值的分布,正态样本均值X服从正态分布N(μ,σ2/n)设X1,X2,.....,Xn是n个相互独立同分布的随机变量，其共同分布不为正态或未知，但其均值μ，方差σ2都存在，则在n相当大时，样本均值X近似服从正态分布N(μ,σ2/n)中心极限定理：多个相互独立随机变量的平均值（仍然是一个随机变量）服从或近似服从正态分布波动波动（变异）的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，用相同材料的生产同种产品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动，公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。正常波动：是由偶然(普通)原因造成的异常波动：是由异常(特殊)原因造成的偶然原因和异常原因偶然(普通)原因：指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“受统计控制”，或“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因,只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。异常(特殊)原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的异常原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存在变差的异常原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。偶然原因与异常原因举例合格原料的微小变化机械的微小震动气候、环境的微小变化等等使用不合格原料设备调整不当新手作业，违背操作规程刀具过量磨损等等偶然原因异常原因偶然原因和异常原因目标值线预测时间范围范围时间目标值线如果仅存在变差的偶然原因，随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测如果存在变差的异常原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定课程内容SPC概述统计常用的术语控制图原理及种类过程能力与过程能力指数常规控制图的应用控制图是SPC的核心工具，由美国休哈特博士于1924年首创，后来由戴明博士在美国及日本广为推行，成为质量管理由事后检验向事前预防为主转化的标识，通常一个企业使用控制图的多少在某种意义上反映了管理水平．什么是控制图？控制图是对过程质量加以测量、记录从而进行控制管理的一种科学方法设计的图．图中有中心线（CL)、上控制界限（USL)、下控制界限（LSL)，并有按照时间顺序抽取样本统计量数值的描点序列。用来监控异常原因引起的波动。注：点子在预计的界线内随机重复表现为随机波动，一旦过程受异常因素的影响，点子的排列就会出现趋势、链状、超界等不随机现象。样本的统计量UCLCLLCL时间或样本号控制图控制图的目的控制图和其他的统计图（趋势图、推移图）不同，因为它不但能够把数据用曲线表示出来，观察其变化的趋势，而且能显示变异（波动）是属于偶然因素（随机因素）或异常因素（非随机因素），以指示某种现象是否正常，从而采取适当的措施。利用控制限区分是否为异常波动和正常波动局部措施、系统措施示意图解决偶然原因的系统措施解决异常原因的局部措施解决异常原因的局部措施UCLLCL局部措施和对系统采取措施局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题第一种解释：看下面的正态分布图μμ-3σμ+3σ0.135%0.135%正态分布曲线正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值和标准偏差取何值，过程的质量特性落在μ±3σ之间的概率为99.73%.美国休哈特就是根据这一事实提出控制图的。控制图的演变实际上就是把左图按顺时针旋转90°，在上下翻转180°.控制图原理的解释Μ+3σΜ-3σ称μ+3σ为上控制界限，记为UCL;称μ－3σ为下控制界限，记为LCL；称μ为中心线，记为CL．这三者称为控制线．根据正态分布的结论，在过程保持正常的情况下，点超出上控制界限的概率只有1‰左右，可能性非常小，可以认为它不发生，如果发生，认为过程中存在异常．用数学的语言描述，即根据小概率事件的原理，小概率事件实际上不发生，若发生，则判断为异常．在控制图上描点，实质上就是进行统计假设检验：H0:μ=μ0H1:μ≠μ0控制界限即为接受域和拒绝域的分界线，点落在上下控制界限之间，表明H0可接受，点落在上限控制界限之外，表明拒绝H0控制图原理的解释（一）第二种解释：我们换个角度再来研究控制图的原理．根据来源的不同，影响质量的因素可归结为5M1E；但从对产品质量的影响大小来分，又可以分为偶然原因和异常原因两大类．偶然因素是过程固有的，始终存在，短期内对质量影响微小，但难以除去,如机床开动时的轻微振动等；异常原因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去．如车刀磨损等。偶然原因与异常原因引起过程质量的波动，如何发现异常波动的出现呢？经验和理论分析说明，当过程仅存在偶然变动时，过程的质量特性将会形成某种典型的分布（例如：正态分布），如果有异常波动的产生，则过程的分布必定会偏离原有的典型分布．因此我们可以通过典型分布是否偏离就能判断是否有异常原因引起的波动，而典型分布的偏离可以有控制图检测。因此，控制图的实质是区分偶然原因和异常原因两类因素．控制图原理的解释（二）对过程的管理状态判定过程相应于如下假设验证的问题:（工程的平均:)H0:=0H1:0取出样本计算统计量的值超过UCL或LCL时放弃H0,否则采纳H0(管理状态)(异常状态)LCLCLUCLHo放弃区域Ho采纳区域Ho放弃区域管理状态(因偶然原因的变动)异常状态(因异常原因的变动)-3σ+3σ①②①+②=α=0.27%异常状态(因异常原因的变动)控制图的统计原理控制图的两类错误第I类错误：把正常的误断为异常，（虚报异常/冒失者错误/弃真错误）又称生产者风险(α风险)第II类错误：把异常的误断为正常：(漏报异常/迷糊错误/取伪错误)又称“使用者风险”（β风险）xLCLCLUCLα/2α/2βk001控制图的两类错误控制界限損失第II种错误第I种错误两种错误的总和±1σ±3σ±4σ±5σ±6σ±2σ两种错误之经济平衡点第一种即是当控制过程仍属于管制状态,但卻因随机原因点落于控制制界限外时,为了寻找不存在之问题而导致成本增加第二种即是当过程已失去控制,但数据点由于随机问题仍落于控制界限内，因而误判制程处于管制状态,因而造成更大之損失.控制图的两类错误统计控制状态统计控制状态