SPC统计的基本概念.pptx
SPC的基本概念的基本概念SPC- Statistical Process Control统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质。与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员。SPC的特点与发展的特点与发展 SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P”（Process，过程） - 可判断过程的异常，及时告警； - 不能告知此异常是什么因素引起的; 第二阶段 SPCD (Statistical Process Control and Diagnosis)，统计过程控制与诊断-SPCD既有告警功能，又有诊断功能 第三个阶段SPCDA(Statistical Process Control , Diagnosis and Adjustment)，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整,目前尚无实用性成果 统计控制状态统计控制状态质量变异分类： - 偶然性原因（正常原因） - 系统性原因（异常原因）质量数据的类型： - 计数值 （离散型随机变量） - 计件值 - 计点值 - 计量值 （连续型随机变量）频次温度质量变异的规律质量变异的规律10095.0 96.798.3103.3101.71051020yx-3-2x-1+1+2+3u=-1-4+4u=0u=+1正态分布平均值的特性正态分布平均值的特性 =1=1yx-3-2x-1+1+2+3 =0.5=0.5 =1.=1.0 0 =1.=1.5 5-4+4正态分布标准差的特性正态分布标准差的特性99.7%99.73%yx-3 -2 x-1 +1 +2 +3 95.46%68.26%正态分布的正态分布的“3 ”特性特性生产过程的状态生产过程的状态一.控制状态控制状态(In Control)UCLLCLu0CL生产过程的状态生产过程的状态二二.失控状态失控状态(Out of Control)-1UCLLCLCL生产过程的状态生产过程的状态二二.失控状态失控状态(Out of Control)-2UCLLCLCL常用的控制图常用的控制图分布控制图代号 控制图名称 用 途正态分布（计量值）均值极差控制图适用于长度，重量，强度等计量值数据控制均值标准差控制图适用范围同上，但检出能力不如上图中位值极差图适用于检验时间远比加工时间短的场合，如车床加工轴等单值-极差图适用于在一定时间里只能获得一个数据，如一次化学反应的收率RXSXRX sRX 常用控制图常用控制图分布控制图代号控制图名称备注二项分布(计件值)p不合格品率控制图适用于关键零部件需全数检查的场合np不合格品数控制图适用于一般半成品或零部件，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定的场合泊松分布(计点值)u单位不合格数控制图用来控制每单位缺陷数，需全数检查的场合，如喷漆加工表面的气泡数c不合格数控制图适用于控制一般缺陷数的场合，要求每次检测的产品个数即样本大小n必须一定的场合控制图控制图RX 例：样本序号X1X2X3X4X5X8:00110.6810.68910.77610.79810.71410.7320.1169:00210.7910.8610.60110.74610.77910.7550.25910:00310.7810.66710.83810.78510.72310.7590.17111:00410.5910.72710.81210.77510.7310.7270.22112:00510.6910.70810.7910.75810.67110.7240.11913:00610.7510.71410.73810.71910.60610.7050.14314:00710.7910.71310.68910.87710.60310.7350.27415:00810.7410.77910.1110.73710.7510.6240.66916:00910.7710.77310.64110.64410.72510.7100.13217:001010.7210.67110.70810.8510.71210.7320.17918:001110.7910.82110.76410.65810.70810.7480.16319:001210.6210.80210.81810.87210.72710.7680.25020:001310.6610.82210.89310.54410.7510.7330.34921:001410.8110.74910.85910.80110.70110.7830.15822:001510.6610.68110.64410.74710.72810.6920.103观 测 值时间R控制范围公式：nA2D3D421.8803.2731.0202.5740.7302.2850.5802.1160.4802.0070.420.081.9280.370.141.8690.340.181.82100.310.221.78110.290.261.74控制图控制图CL = XUCL= X + A2RLCL = X - A2RX 图：R 图：CL = RUCL= D4RLCL = D3RRX x-Bar 图10.60110.856=).58(0.2204-10.728RA - x = LCL=4)0.58(0.22010.728RA + x = UCL22=10.55010.60010.65010.70010.75010.80010.85010.900123456789101112131415SampleMeansUCLLCLCL = x = 10.728CL控制图控制图RX R 图00.46504=)2204.0)(0(RD = LCL)2204.0)(11.2(RD = UCL34UCLLCL0 .0 0 00 .1 0 00 .2 0 00 .3 0 00 .4 0 00 .5 0 00 .6 0 00 .7 0 00 .8 0 01234567891 01 11 21 31 41 5S a m p leRCLCL = R = 0.2204控制图控制图RX 判稳原则判稳原则判稳准则在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳: -连续25个点， 界外点数d=0 -连续35个点， 界外点数d1 -连续100个点，界外点数d2举例判异准则判异准则两类： 点出界判异 界内点排列不随机判异判异准则： 1、连续9点落在中心线同一侧LCLUCLCLABCCBA2.连续6点递增或递减判异准则判异准则LCLUCLCLABCCBA3.连续14中相邻点上下交替判异准则判异准则LCLUCLCLABCCBA判异准则判异准则4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外LCLUCLCLABCCBA判异准则判异准则5.连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外LCLUCLCLABCCBA判异准则判异准则6.连续15点在C区中心线上下LCLUCLCLABCCBA判异准则判异准则7.连续8点在中心线两侧，但无一区在C区中LCLUCLCLABCCBA
