SPC统计过程控制(PPT 93页).pptx
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1、SPCSPC统计过程控制(Statistical Process Control)Statistical Process Control)第一章统计过程控制基础知识 随着工业化发展,人们对产品质量控制的重心从检验控制转向统计控制; 上世纪二十年代初,美国贝尔电话实验室成立两个课题组:产品控制组和过程控制组。以休哈特为领导的课题组进行过程控制研究。 1924年,休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著名的“控制图法”,对过程变量进行控制,为统计质量管理奠定了理论和方法基础。来来 源源目 的 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 质量管理学科有一个重要的特点,就是对于质量
2、管理所提出的原则、方针、目标都要有科学的措施与科学的方法来保证他们的实现,这体现质量管理的科学性。SPC的涵义是为了贯彻预防原则,应用统计技术对过程中各个阶段进行评估和监察,建立并保持过程处于可接受并且稳定的水平,从而保证产品与服务符合规定的要求的一种技术。SPC的主要工具是控制图。SPC的特点强调全员参与,而不是只依靠少数质量管理人员。强调应用统计方法来保证预防原则的实现。强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC重点就在于P(Process 过程)。SPC的企业应用理论以下图标是SPC的概率统计理论在企业中的应用解释: 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
3、型,若稳定,可以描述为一个分布 范围 范围 范围分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度 形状 或这些因素的组合控制图控制图(control)是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种统计方法设计的图。图中有中心线(CL ,Central Line)、上控制限(UCL , Upper control limit)和下控制限(LCL ,Lower Control Limit),并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。控制图的原理小概率事件在一次试验中几乎不可能发生,若发生则判断异常。控制图是假设检验的一种图上作业,在控制图上每描一个点就是做一次假设检验
4、。常规控制图的实质就是区分偶然因素和异常因素。偶然因素和异常因素变差:过程的单个输出之间不可避免的差别称为变差。变差的原因可分为偶然因素(普通原因)和异常因素(特殊原因)。偶然因素是过程固有的因素,始终存在,对质量影响微小,但难以排除。异常因素非过程固有,有时存在,有时不存在,对质量影响大,但不难排除。一旦发生异常波动,就应该尽快找出原因,采取措施加以消除。如果仅存在变差的普通原因, 目标值线随着时间的推移,过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。 预测 时间 范围 目标值线如果存在变差的特殊原因,随着时间的推 预测移,过程的输出不稳定。 时间 范围控制图在贯彻预防原则中的作用应用控制图对生产过
5、程进行监控,如出现异常情况(如点子连续上升),即可发现,可以及时采取措施加以消除。点子突然出界,显示异常。必须采取措施,查出异因,加以消除。统计控制状态统计控制状态是指过程中只有偶因而无异因产生的变异状态,在控制状态下有以下好处1 对产品的质量有把握(通常,控制图的控制界限都在规范限之内,故至少有99.73%的产品是合格品)。2 在控制状态下,过程的变异最小3 推行SPC能够保证全过程的预防。一道工序达到控制状态称为稳定工序,每道工序都达到控制状态称为全稳生产线。SPC之所以能够保证实现全过程的预防,依靠的就是全稳生产线。 过程控制状态过程控制状态 受控 (消除了特殊原因) 时间 范围 不受控
6、 (存在特殊原因)两类错误第一类错误:虚发警报(false alarm) 过程正常,由于点子偶然超出界外而判异,于是就犯了第一类错误。通常将犯第一类错误的概率记为。第一类错误将造成寻找根本不存在的异因损失。第二类错误:漏发警报(alarm missing) 过程异常,但仍会有部分产品,其质量特性值的数值大小仍位于控制限内。如抽到这样的产品,点子仍会在界内,从而犯了第二类错误。通常犯第二类错误的概率记为。第二类错误将造成不合格品增加的损失。如何减少两类错误造成的损失控制限间距增加,减少,增加;反之增加,减少。两种错误在所难免。解决的办法:使两种错误造成的总损失最小的原则来确定UCL和LCL之间的
7、距离。经验证明休哈特所提出的3方式最接近最优间距。第二章统计过程控制的理论基础概率基础知识随机变量随机变量及其分布:表示随机现象结果的变量称为随机变量。常用大写字母X,Y,Z等表示随机变量,它们的取值用相应的小写字母x,y,z等表示。假如一个随机变量仅取数轴上有限个点或可列个点,则称此随机变量为离散型随机变量。如一只铸件上的瑕疵数、一台车床一天的故障数等。假如一个随机变量的所有可能取值充满数轴上一个区间(a,b),则称此随机变量为连续随机变量。如一台电视机的寿命等。概率基础知识分布连续随机变量的分布: 下图是连续随机变量的分布图,纵轴是:“单位长度的概率”,即概率密度。横轴是随机变量。最后形成
8、的曲线成为概率密度曲线,图中阴影部分面积即为X在区间(a,b)上的取值概率。ab概率基础知识均值均值:用来表示分布的中心位置,用E(x)表示。如E(x)=5表示随机变量X的平均值为5。其计算公式如下: E(x)=iiipxdxxxpba)(若X是离散分布若X是连续分布概率基础知识方差方差:用来表示分布的散布大小,用Var(X)表示,方差大意味着分布的散布程度较大,也即分布较分散;方差小意味着分布的散布程度小,也即分布较集中。方差的计算公式为:Var(X)=iiipXEx2)(dxXpxExba)()(2若X是离散分布若X是连续分布概率基础知识标准差标准差:方差的量纲是X的量纲的平方,为使表示分
9、布散布大小的量纲与X的量纲相同,常对方差开平方,记它的正平方根为或(X),并称之为X的标准差:)()(xVarX 概率基础知识常用分布 常用的离散分布有: 二项分布泊松分布超几何分布 常用连续分布有: 正态分布均匀分布对数正态分布指数分布等概率基础知识二项分布二项分布满足下列条件:重复进行n次试验;n次试验间相互独立;每次试验仅有两个可能的结果,如合格与不合格,正面与反面等,统称为成功与失败。每次试验成功的概率为p,失败的概率为1- p。其概率函数及均值、方差、标准差为:nxppCxXPxnxxn.1 , 0,)1 ()()(E(X)=np Var(X)=np(1-p) )1 ()(pnpX概
10、率基础知识泊松分布泊松分布总与记点过程相关联,并且记点是在一定区域内、或一特定单位内的前提下进行的。如一个铸件上的缺陷数、一页书上的错字个数等。其概率函数及均值、方差、标准差为:,.2 , 1 , 0,!)(xexxXPx)(,)(,)(XXVarXE概率基础知识正态分布正态分布在质量管理中最重要也是最常用的分布。正态分布的概率密度函数:它的图形是对称的钟形曲线,称为正态曲线。222)(21)(xexPx+P(x)概率基础知识标准正态分布在正态分布概率密度函数中,为正态分布的均值,为正态分布的标准差。当=0且=1时,正态分布称为标准正态分布。记为N(0,1)。正态分布的计算可以转化为标准正态分
11、布来计算:设XN(,2), 则 N(0,1)xU概率基础知识中心极限定理定理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(,2),则样本的均值X仍为正态分布,其均值仍为,方差 定理2(中心极限定理):设X1,X2,Xn是n个相互独立同分布的随机变量,其共同分布为非正态分布或未知,但其均值和方差2都存在,则当n足够大时,样本的均值X仍为正态分布均值仍为,方差 nX22nX22统计基础知识总体与个体在一个统计问题中称研究对象的全体为总体,构成总体的每个成员称位个体,总体就是某数量指标X的全体(即一堆数),这一对数有一个分布,从而总体可以用一个分布描述。统计学的
12、任务就是:研究总体是什么分布?这个总体(即分布)的均值、方差(或标准差)是多少?统计基础知识样本从总体中抽取部分个体所组成的集合称为样本。样本钟的个体有时也称为样品,样本中所包含的个体的个数称为样本量,常用n表示。满足下面两个条件的样本称为随机样本。随机性。总体中每个个体都有相同的机会入样。独立性。从总体中抽取的每个个体对其他个体的抽取无任何影响。统计基础知识统计量统计量的概念: 不含未知参数的样本函数称为统计量。描述样本集中位置的统计量有:样本均值、样本中位数、样本众数等。描述样本分散程度的统计量有:样本极差、样本方差与标准差、样本变异系数等。统计基础知识描述样本集中位置的统计量样本均值:样
13、本均值也称样本的平均数,记为x 它是样本数据x1,x2,xn的算术平均值:样本中位数:样本中位数是表述数据集中位置的另一个重要的度量,用符号Me或 表示。样本中位数的定义为有序样本中位置居于中间的数值。 Me=niixnx11x为偶数,当为奇数当)()(nxxnxnnn122)21(21,统计基础知识描述样本分散程度的统计量样本极差:样本数据中最大值和最小值之差,用R表示。对于有序样本,极差R为: R= x(n)x(1)样本方差与标准差:数据的分散程度可以用每个数据 称为离差。样本方差定义为离差平方和除以n-1,用s2表示。样本方差的正算术平方根称为样本标准差,即为s。来表示,的差偏离其均值x
14、xxxiiniixxnss122)(11西格玛管理的含义 西格玛管理是通过过程的持续改进,追求卓越质量,提高顾客满意度,降低成本的一种质量改进方法。1.质量特性满足顾客的需求,充分考虑利益和成本两个方面。2.在正确定义顾客满意和忠诚的质量基础上,形成质量特性的过程和结果要避免缺陷和风险,使其差错只有百万分之三点四。六西格玛和四西格玛质量比较六西格玛统计含义 1 “西格玛”源于统计学中标准差的概念。标准差表示数据相对于平均值的分散程度。“西格玛水平”则将过程输出的平均值、标准差与顾客要求的目标值、规范限联系起来进行比较。 理论上“六西格玛质量水平”是指,正态分布从-6到+6 均落在规范下限到规范
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