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统计过程控制SPC周志良周志良制作1、一、质量和统计周志良制作2、周志良制作3、)周志良制作)周志良制作)周志良制作)周志良制作企业实施SPC的价值5）企业应用SPC是推行IS9000、TS16949的基础ISO9000、TS16949的过程控制、检验与试验、APQP、MSA、纠正和预防、过程能力分析、持续改进等都应用到SPC的理论。是TS16949实施过程中五大参考手册的基础。周志良制作бб二、正态分布周志良制作μ平均值μ(实测值）标准差=σ偏差真值X（理想值）实际正态分布图周志良制作正态分布的不同位置和形态周志良制作μ一定时，曲线的形状由σ确定σ越大，曲线越“矮胖”，总体分布越分散；σ越小．曲线越“瘦高”．总体分布越集中：奎屯王新敞新疆奎屯王新敞新疆人生产管理过程中的减肥运动………周志良制作非正态分布也叫做偏态分布周志良制作99.99999966%-6σ+6σ标准偏差σ和6σ管理：三、SPC常用术语及概念名称解释平均值（X）一组测量值的均值极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之差标准差(StandardDeviation)过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。分布宽度（Spread）一个分布中从最小值到最大值之间的间距中位数˜x将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。单值（Individual）一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号X表示。名称解释中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。过程均值（ProcessAverage）一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用X来表示。链（Run）控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。变差（Variation）过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。特殊原因（SpecialCause）一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。名称解释普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。过程能力是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。移动极差两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。1、变差的普通原因和特殊原因普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指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。只有特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。控制图类型计量型数据X-R均值和极差图计数型数据Pchart不良率控制图X-δ均值和标准差图nPchart不良数控制图X-R中位值极差图Cchart缺点数控制图X-MR单值移动极差图Uchart单位缺点数控制图周志良制作控制图的选择方法确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？否关心的是不合格品率？否关心的是不合格数吗？是样本容量是否恒定？是使用np或p图否使用p图样本容量是否桓定？否使用u图是是使用c或u图是性质上是否是均匀或不能按子组取样—例如：化学槽液、批量油漆等？否子组均值是否能很方便地计算？否使用中位数图是使用单值图X-MR是周志良制作接上页子组容量是否大于或等于9？是否是否能方便地计算每个子组的S值？使用X—R图是否使用X—R图使用X—s图注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。均值和极差图（X-R）1、收集数据以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品，并周性期的抽取子组。注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。1-1选择子组大小，频率和数据1-1-1子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等生产出来的零件，即一个单一的生产流。）1-1-2子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。接上页1-1-3子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次使用控制图选用35组数据，以便调整。1-2建立控制图及记录原始数据（见下图）烤纸“温度”X---R图记录单位：组立滤纸材质：机油格规范温度：170-175癱机器名称：烤炉=均值=UCL=+A2R=LCL=-A2R=173UCL=+A2=175LCL=+A2=170=均值R=4.3UCL=D4=9.09LCL=D3=0编号1234567891011121314151617181920212223242526272829日期/时间9/68:00-9:009/69:00-10:009/610:-11:009/611:00-12:009/613:30-14:309/614:30-15:309/615:30-16:309/78:00-9:009/79:00-10:009/710:00-11:009/711:00-12:009/713:30-14:309/715:30-16:309/810:30-11:309/813:30-14:309/814:30-15:309/815:30-16:309/118:00-9:009/119:00-10:009/1110:00-11:009/1111:00-12:009/1113:30-14:309/128:00-9:009/1213:30-14:309/1214:30-15:309/1215:30-16:309/1216:30-17:30138:00-9:009/139:00-10:00读数1174175175173171172173176171172174176173176174172170175172176171175173169170175175175174读数2175176177174170174170175172173173174172174175172169174173175173174172171169173176173175读数3174175176175172173169173173174170172170171176173171172175174173175170173171170174171175读数4173174174176174172171170174176171169171170174174172170176173174173171174172169172169174读数5173173172175175173172169175175172170173171171175173171174170175172172175173171170170173读数之和读数数量R=最大值-最小值23535247444736534546433646662应记录人员、材料、环境、方法、机器或测量系统的任何变化，当控制图上出现信号时，这些记录将有助于采取纠正措施.日期/时间172173172174172171174173174172173171172174172172172174173A2=0.577D3=0.000D4=2.115172175172备注日期/时间备注174175175173171173174XXCRXXRRX图171172173174175123456789101112131415161718192021222324252627282930系列1系列2R图048123456789101112131415161718192021222324252627282930系列1RR1-3、计算每个子组的均值（X）和极差R对每个子组计算：X=（X1+X2+…+Xn）/nR=Xmax-Xmin式中：X1，X2••••为子组内的每个测量值。n表示子组的样本容量1-4、选择控制图的刻度4-1两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值。4-2刻度选择。2计算控制限首先计算极差的控制限，再计算均值的控制限。2-1计算平均极差（R）及过程均值（X）R=（R1+R2+…+Rk）/k（K表示子组数量）X=（X1+X2+…+Xk）/k2-2计算控制限计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反映在极差上的子组内的变差的量来决定的。计算公式：UCLx=X+A2RUCLR=D4RLCLx=X-A2RLCLR=D3R周志良制作注：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：n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3٭٭٭٭٭0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.340.340.31注：对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同样的”测量结果是可能成立的。2-3在控制图上作出均值和极差控制限的控制线平均极差和过程均值用画成实线。各控制限画成虚线。对各条线标上记号（UCLR，LCLR，UCLX，LCLX）3过程控制分析分析控制图的目的在于识别过程变化或过程均值不恒定的证据，（即其中之一或两者均不受控）进而采取适当的措施。注1：R图和X图应分别分析，但可进行比较，了解影响过程的特殊原因。注2：因为子组极差或子组均值的能力都取决于零件间的变差，因此，首先应分析R图。不受控制的过程的极差（有超过控制限的点）UCLLCLUCLLCLRR受控制的过程的极差UCLLCLRUCLRLCL不受控制的过程的极差（存在高于和低于极差均值的两种链）不受控制的过程的极差（存在长的上升链）周志良制作3-4分析极差图上的数据点超出控制限的点a出现一个或多个点超出任何控制限是该点处于失控状态的主要证据，应分析。b超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种：b.1控制限计算错误或描点时描错b.2零件间的变化性或分布的宽度已增大(即变坏）b.3测量系统变化（如：不同的检验员或量具）c有一点位于控制限之下，说明存在下列情况的一种或多种c.1控制限或描点时描错c.2分布的宽度变小（变好）c.3测量系统已改变（包括数据编辑或变换）不受控制的过程的均值（长的上升链）不受控制的过程的均值（出现两条高于和低于均值的长链）UCLXLCLUCLXLCLUCLXLCLUCLXLCL均值失控的过程（点离过程均值太近）均值失控的过程（点离控制限太近）周志良制作3-1-2链---有下列现象之表明过程已改变或出现某种趋势：•连续7点在平均值一侧；•连续7点连续上升或下降；a高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部：a-1输出值的分布宽度增加，原因可能是无规律的（例如：设备工作不正常或固定松动）或是由于过程中的某要素变化（如使用新的不一致的原材料），这些问题都是常见的问题，需要纠正。a-2测量系统的改变（如新的检验人或新的量具)。b低于平均极差的链或下降链说明存在下列情况之一或全部：b-1输出值的分布宽度减小，好状态。b-2测量系统的改好。周志良制作3-1-3明显的非随机图形a非随机图形例子：明显的趋势；周期性；数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系等。b一般情况，各点与R的距离：大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在其外的2/3的区域。C如果显著多余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于25子组，如果超过90%的点落在控制限的