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1统计过程控制(SPC)ISO/TS16949系列教材2目录第一章：概述第二章：SPC意义、观念第三章：控制图原理第四章：控制图种类第五章：过程能力研究第六章：计量值控制图第七章：计数值控制图第八章：其它类型的控制图第九章：SPC推行步骤附录1：控制图常用系数表附录2：计量值控制图的计算公式汇总3版本确认第二版统计过程控制（SPC）于2005年7月份正式出版发行；版权属于通用、福特、克莱斯勒所有。4版本确认主要增加的内容包括：一.增强了与管理的结合：强调依据统计控制图工具的有效使用，以过程改进循环方式建立过程控制系统，以达到控制成本、避免浪费的管理目的；二.增加了用于特殊情况下的其他类型的控制图；1.以概率为基础的控制图：·红绿灯控制图·预控图2.小批量控制图：·与名义尺寸不同或偏离的Xbar-R控制图·标准化Xbar-R控制图·标准化计数型控制图3.探测微小改变的控制图：·累积和控制图·指数加权移动平均控制图4.非正态分布控制图：·休哈特控制图·调整因子控制图·转换控制图·多变量控制图5.其它控制图：·回归控制图·残差控制图·自回归控制图·区域控制图三.增加了关于过程能力与性能的相关解释内容：1.单边公差的能力指数测量2.非正态分布和多变量分布的处理四.增加了附录内容：1.抽样与自相关数据的评述2.关于特殊原因的一些评述等5第一章、概述6第一章、概述7第一章、概述为什么说σ越小越好，而6sigma比3sigma中的σ多，6sigma质量水平比3sigma高呢？8第一章、概述1.1数据统计数据统计分析静态直方图、柏拉图、频数分布表数据统计分析静态动态直方图、柏拉图、频数分布表控制图Cpk/PpkCp/PpCa9第一章、概述1.2SPC应用的前提1.2.1量规仪器的校准和有效管理1.2.2MSA（测量系统分析）1.2.3确定要进行SPC的关键控制点1.2.4确定关键控制点中产品特性或过程特性的规格，包括公差要求1.2.5试生产阶段必须进行Ppk研究10第二章SPC意义、观念1、SPC意义:StatistiealProcessControl，即统计过程控制。1.1过程的变异◎两种原因造成的两种变异（图示）。◎缺陷检测过程和预防反馈过程。◎两种措施及28原则的运用。4M制造过程输入输出成品85％15％成品成品系统措施共同原因局部措施特殊原因非机遇性原因机遇性原因变异111.2预防和检验•探测：容忍浪费•预防：避免浪费121.3变差样本1：2.1、2.2、2.2、2.2、2.2、2.31.3.1变差的测量：抽样和过程评价总体（假设为100件产品）抽样抽6个（组成样本1）服从正态分布每50个数据都服从正态分布抽样抽6个（组成样本2）样本2：2.1、2.1、2.2、2.2、2.3、2.3规格要求为：2.1～2.3样本3：2.2、2.2、2.3、2.3、2.4、2.413ABCD——变化：精确度、标准变差、集中程度、离散度等——差距：数据中心与目标的差别，准确度、通过数据中心、平均值表示。样本1：2.1、2.2、2.2、2.2、2.2、2.3样本2：2.1、2.1、2.2、2.2、2.3、2.3样本3：2.2、2.2、2.3、2.3、2.4、2.4规格要求为：2.2±0.11.3变差1.3.1变差的测量：抽样和过程评价14总体（假设为1000件产品）抽样抽50个（组成样本1）服从正态分布每50个数据都服从正态分布XnXnXXX...321样本均值：=1)...()2()1(222nXXnXXXX标准方差：S2=样本标准差：S＝2S以及：中值和极差R1.3变差1.3.2变差的测量：统计量15普通原因：特殊原因：1.3变差1.3.3变差发生的原因。161、风吹3、中间有根挡板非常长2、中间有根木棒阻挡1.3变差1.3.4不同变差原因下的分布状况。17特殊原因偶然原因/突发原因普通原因系统原因/必然原因特殊变差偶然变差/异常波动/质变/混乱不堪普通变差系统变差/正常波动/量变/变化有序稳定受控/正态分布不稳定不受控/异常分布1.3变差1.3.4不同变差原因下的分布状况。18S4S3S2S1时间S2S1时间S4S31.3变差1.3.4不同变差原因下的分布状况。192、过程控制和过程能力规格下限规格上限在控制状态下而且过程能力足够（共同原因的变异减少）时间在控制状态下，但是过程能力不够（共同原因的变异太大）大小在控制状态下（特殊原因消除）失去控制（有特殊原因存在）过程控制过程能力203、计量型分布的构成计量型分布的构成：◎分布的形成：直方图每件产品的尺寸与别的都不同范围→范围→范围→范围→但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布位置的不同尺寸尺寸分布宽度不同尺寸范围→214、3σ与合格概率的关系当一分配经证实为一常态分配时，则算出此常态分配之标准差（σ）及平均值（µ）后，其特性可用下列表2及图3说明如下：正态分布——过程控制中最常用的分布µ——均值σ²——方差σ——标准差±3σ——常用来表示变差大小熟悉这些数据，SPC中很有用处。-3σ-2σ-1σ-µ+1σ+2σ+3σ99.73%95.45%68.26%µ±Kσ合格概率不合格概率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%224、3σ与合格概率的关系2019/8/20苏剑凌编235、6西格玛（1）1西格玛＝690000次失误／百万次操作2西格玛＝308000次失误／百万次操作3西格玛＝66800次失误／百万次操作4西格玛＝6210次失误／百万次操作5西格玛＝230次失误／百万次操作6西格玛＝3.4次失误／百万次操作7西格玛＝0次失误／百万次操作246、什么是6西格玛？（2）σ是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。6西格玛（6Sigma）是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。6西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种质量管理哲学。257、什么是6西格玛？（3）Motorola公司1987年开始推行6西格玛质量管理。在Motorola6西格玛质量水准的意义如下：1.3.4PPM(不良率或缺点数为百万分之三点四)2.99.99966%产品为无缺点。3.提供一个与竞争者比较的基准，为TQM提供一个衡量的基准。4.可以了解距离无缺点有多远。PPB是十亿分之一268、6西格玛的推行人员（4）有人说：GE总裁韦尔奇先生是制造人才的专家。正是他在GE的6西格玛管理中培养了成千上万为企业创造财富的人才。他们就是被称为勇士、大黑带、黑带和绿带的人。这些人员来自于企业的各个岗位，经过6西格玛的专门培训，为6西格玛管理提供组织上的保障。而专职从事6西格玛项目的大黑带和黑带，更成为企业的财富，很多黑带人员在结束了两年的6西格玛项目任期后，走上了企业的领导岗位。勇士：企业高层管理者中负责6西格玛实施的管理者。负责部署西格玛的实施和全部支援工作。负责确定或选择6西格玛项目。跟踪或监督6西格玛的进展。大黑带：6西格玛实施技术总负责。协助勇士选择项目，制定实施计划和时间框架表，向黑带提供6西格玛高级技术工具的支援，负责动员、协调、和沟通。黑带：来自企业的各个部门，经过6西格玛革新过程和工具的全面培训，熟悉6西格玛革新过程，负责指导或领导改进项目。对绿带提供培训和指导。专职从事黑带任期2年。1个黑带每年完成5-7个项目，成本节约约1百万。绿带：经过培训，在自己的岗位上参与6西格玛项目的人员。人员比例：每1000名员工。。大黑带：1名。。黑带：10名。。绿带：50-70名27质量控制发展的主要阶段1传统质量管理阶段2手工统计管理阶段3全面质量管理阶段4认证与电脑统计阶段依靠检验剔除废品依靠统计预防缺陷组织管理统计技术利用数据分析进行质量改进计算机统计技术使手工分析的统计方法产生了飞跃9、SPC的发展ISO8258制定控制图标准GB/T常规控制图281σ2σ3σ4σ5σ6σ3.42336,21066,807300,800690,000一般公司世界级公司产品检验品管七手法试验计划与制程结合试验计划与设计结合(5S、QCC、ISO9001:2000)产品控制制程控制产品控制最佳化设计控制最佳化管理改善(PDCA)一般公司3σ改善技术改善(MAIC)世界级公司6σ改善方法控制9、SPC的发展2910、SPC的发展从狭义上来分，SPC经历了三个发展阶段：SPC、SPCD、SPCDA第一阶段：SPC阶段。是StatisticalProcessControl的简称，即统计过程控制。美国修哈特于20世纪20-30年代创立，能对过程的异常及时报警。但它不能告诉我们是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断。第二阶段：SPCD阶段。是StatisticalProcessControlandDiagnosis的简称，即统计过程控制与诊断。现在进入实用阶段不久。1982年中国张公绪教授首创两种质量诊断理论，突破了传统的修哈特统计过程控理论。1996年张公绪与其学生提出了两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标的质量控制与诊断问题。目前中国处于领先地位。第三阶段：SPCDA阶段。是StatisticalProcessControl,DiagnosisandAdjustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整。诊断后加以调整的进一步发展。这方面国外刚刚起步，他们称之为ASPC(AlgorithmicStatisticalProcessControl算法的统计过程控制)，我国也在研究之中，尚未取得突破。第二版SPC手册已经有涉及。3010、SPC的最新发展（1）.分析功能强大，辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化；（2）.体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制；（3）.与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。（4）.系统自动化程度不断加强传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式。（5）.系统可扩展性和灵活性要求越来越高企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。3111、SPC的误区（1）误区一：有控制图就是在推动SPC？其实控制图只是SPC的工具之一，因此「控制图＝SPC」是一种很粗浅的看法。严谨说来，控制图不但不等于SP