【精品】aspc培训教材（可编辑.ppt

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1、aSPC培训教材statistical Process control一.统计过程控制概论统计过程控制概论质量观念的发展质量观念的发展品管历史品管历史品管观念品管观念品管制度品管制度18C18C前前19C 19C 初初19C 2019C 20年代年代19C 4019C 40年代年代19C 6019C 60年代年代19C 8019C 80年代年代作业人员品质管理作业人员品质管理领班品质管理领班品质管理检验员品质管理检验员品质管理统计的品质管理统计的品质管理品质保证品质保证全面质量管理全面质量管理全面质量责任全面质量责任品质是检查出来的品质是检查出来的 品质是制造出来的品质是制造出来的品质是设计出

2、来的品质是设计出来的品质是管理出来的品质是管理出来的品质是习惯出来的品质是习惯出来的品质检查（品质检查（QIQI）品质控制（品质控制（QCQC）品质确保（品质确保（QAQA）全面品质（全面品质（TQCTQC）全面品质（全面品质（TQMTQM）时时 间间2023/2/22statistical Process control第一次就把工作作好！第一次就把工作作好！运筹帷幄，决胜千里！对质量实施管理的基本方法有哪些？对质量实施管理的基本方法有哪些？一.统计过程控制概论统计过程控制概论检验检验:事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废控制控制:应用数理

3、统计方法进行生产过程控制应用数理统计方法进行生产过程控制预防预防:根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合 格发生。格发生。2023/2/23statistical Process control传统生产的模型传统生产的模型检验的基本要求有哪些呢？检验的基本要求有哪些呢？输入输出输入 过程 返工 检验 顾客 一.统计过程控制概论统计过程控制概论由专职人员组成的检验部门进行，专职人员必须训练有素由专职人员组成的检验部门进行，专职人员必须训练有素要有相关的检验指导书要有相关的检验指导书要有判定标准要有判定标准要保留一定期限的检验记录要保留一定期限的检

4、验记录2023/2/24statistical Process control控制与检验控制与检验检验检验-容忍浪费容忍浪费100%100%的检验是否能保证产品质量？的检验是否能保证产品质量？单存依靠检验保证产品质量的缺陷？单存依靠检验保证产品质量的缺陷？1.1.投入高，成本高，经济效益低投入高，成本高，经济效益低 2.2.时效性差时效性差3.3.可靠性差可靠性差4.4.无法反映规格标准的缺陷无法反映规格标准的缺陷5.5.忽略了来自高层的管理和技术问题忽略了来自高层的管理和技术问题6.6.检出的是看见的问题，无法预测后续生产问题检出的是看见的问题，无法预测后续生产问题7.7.只是产品质量的一种

5、粗略的评价方法只是产品质量的一种粗略的评价方法一.统计过程控制概论统计过程控制概论2023/2/25statistical Process controlstatistical Process controlstatistical Process control 产品的变异性（休华特Shewhart对过程变异的观点）-相同的原料、设备所生产的制品，其产品的品质特性还存在着一定 程度的差异。-因此如何判定过程（制程）是否处于稳定的状态？这些问题需借助 于统计过程控制来探讨。-在购买新设备或开始进行新过程量产前，如何判定其是否处于稳定 状态下，是否可以进行验收或进行批量生产？两种过程的变异（变差）

6、：普通性普通性 Common causeCommon cause（也称必然性）原因引起的变异：（也称必然性）原因引起的变异：特殊性特殊性 Specical causeSpecical cause（也称偶然性）原因引起的变异：（也称偶然性）原因引起的变异：你必须立即消除（急性）有关过程变差的理解有关过程变差的理解一.统计过程控制概论统计过程控制概论属于不易避免的原因，如操作人员的熟练程度的差别、属于不易避免的原因，如操作人员的熟练程度的差别、设备精度与保养好坏的差别、同批原材料本身的差别等。设备精度与保养好坏的差别、同批原材料本身的差别等。属于可以避免的，也必须避免的变异，如不同批原料之间属于可

7、以避免的，也必须避免的变异，如不同批原料之间的差异、未经培训的不熟练的操作人员、设备的故障等。的差异、未经培训的不熟练的操作人员、设备的故障等。你必须随时监控（慢性）85%15%2023/2/28statistical Process controlSPC发展历程发展历程 1920s 美国贝尔实验室休哈特博士开始使用控制图。1940s 二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控 制图以保证军工产品的质量。1950s 质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中 全面推行SPC。日本JUSE（科学家协会）设置“戴明”奖，奖励那 些有效实施统计技术的企业。石川磬提出“QC七道具”，帮助生产现场

8、人员分析 和改进质量问题，并推动广泛应用。1970s 有效地推行“QC圈”和应用统计技术使日本经济的快 速发展，成为高品质产品的代名词。1980s 美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小 组”和统计技术的应用。MOTOROLA 公司颁布“QC挑战”，通过SPC的实施改 进过程能力，并提出追求“6”目标。1987 ISO9000标准建立并颁布实施，明确要求实施统计技术。一.统计过程控制概论统计过程控制概论2023/2/29statistical Process control 日本产品质量的崛起现象日本产品质量的崛起现象 质量管理的观念质量管理的观念 具体质量控制技术的应用具体质量控制技

9、术的应用(SPC)(SPC)时代变迁时代变迁 2020世纪世纪-生产力的世纪生产力的世纪 2121世纪世纪-质量的世纪质量的世纪 -1994 ASQ年会 美国质量管理专家朱兰（JURAN）告别演说 是否还以百分比来评价质量指标,是否使用PPM来评价质量指标（Parts Per Million）生产控制方式由过去的3（2.710-3）控制方式演化到6（2.010-9）一.统计过程控制概论统计过程控制概论为适应超严质量要求，我们应：对过程的每一个环节需多元化的统计技术应用。强调现场人员熟悉和掌握过程统计技术,而不只是专家会用。对使用的统计技术必须不断的加以改进，更能贴切于实际作业需要。生产世界级质

10、量的产品应采用先进的科学技术与先进的管理科学生产世界级质量的产品应采用先进的科学技术与先进的管理科学2023/2/210statistical Process control一.统计过程控制概论统计过程控制概论国内外质量差异原因分析国内外质量差异原因分析仪器设备相对落后 由于资金或信息的原因不能买到买到较好的仪器设备、设备保养和使用环境不能保证。品质观念不到位 高层经理经常追求短期利益，有以下观点：-小的缺点没关系 -使用便宜的材料会降低成本 -我们是供应商的上帝 -百分之百检验就能保证质量质量管理没有快捷有效的工具 质量管理的方式方法没有有效的使用，而这些已成为一个优秀企业必备的内功管理人员

11、素质有待提高 缺乏一批职业的经营管理人才，包括职业的质量工程师质量信息系统质量信息系统QIS研究质量有关的各环节的管理、方法、工具，实现质量信息的互动处理v SPCv IQCv FMEAv TAGUCHIv QFDv GRRv TPMvCQMv 文件管理v 仪器校正v Q-AUDITv Q-COST2023/2/211statistical Process controlS P C=Statistical Process Control Statistical:用统计方法 通过Sample Data 监控和分析Process 的变化Process:分解出确保质量的要素 理解管理计划的必要性 确

12、保树立管理计划能有效实施Control:早期预报Process的变化 具备在最终Output出现前能纠正问题的时间一.统计过程控制概论统计过程控制概论2023/2/212statistical Process control为什么需要为什么需要SPC？过程评价的工具 确定改进的机会；评价改进的效果 改进成果进行维持。一.统计过程控制概论统计过程控制概论过程控制的工具 经济预警性时效性善用机器设备SPC非常适用于重复性生产过程。1）对过程作出可靠的评估；2）确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；3）为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；4）减少对常规

13、检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。2023/2/213statistical Process control创造一个使用统计过程控制的环境创造一个使用统计过程控制的环境v每个组织都有使用统计过程控制的机会v不要以为需要高深莫测的数理理论v从耐心中等待回报v培训相关人员都了解统计过程的内容2020字真经字真经-查找原因，采取措施，加以查找原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准消除，不再出现，纳入标准。一.统计过程控制概论统计过程控制概论q ISO9000以及ISO/TS16949中使用q SIX SIGMA中的重要工具q 生产企业对供货商提出特殊要求 福

14、特公司，INTEL，MOTORALA等都要求供货商建立SPC管理2023/2/214statistical Process control通过本节的学习，你应掌握：检验、控制和预防在过程控制中的作用使用统计过程控制的目的-20字真经过程的变差有两种形式，以及其含义如何寻找需要控制的质量特性对过程进行控制，需要建立在数理分析的基础上。总结总结2023/2/215statistical Process control数据收集流程数据收集流程二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析顾客要求或QC工程图要求确定检验项目及质量要求制定抽样计划及现场检查表检验实施并填写检查表数据处理或输入计算机

15、明确数据收集目的技术、质量、工艺、制造等部门共同讨论，规定各工序（操作工序和检验工序）的工作内容，要求和目标的QC工程图。据此图制定作业指导书和检验指导书。顾客要求要包含在内。检验项目应包括各种可能的缺点检验方法、判定标准确定哪些项目需要使用统计分析，列出清单和规格表抽取样本的时间间隔和抽样数量，现场记录表格的制作和使用前培训按记录表格规定的项目进行数据的收集和记录。这一环节要确保数据的真实性根据基础数据进行统计分析。应采用简易的方法，方便现场员工作图和观察2023/2/216statistical Process control数据收集四原则数据收集四原则二二.数据的收集、整理与分析数据的收

16、集、整理与分析真实性:只有真实的数据才能反映真实的品质状态 .。及时性:SPC的主要功能是预测品质，只有数据及时才能即使分析，才可能 预测品质，否则预测就无意义了.简洁性:简洁管理减少人力、物力、财力，过多的复杂工作会增加成本，造成不必要的浪费.标准性:收集数据的项目个数及格式是规范统一的，便于管理和统计分析。2023/2/217statistical Process control二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析 抽样检验检验数量区分检验次数区分检验严格度区分检验连续性区分全数检验抽样检验免检单次抽样双次抽样多次抽样减量抽样正常抽样加严抽样连续抽样非连续抽样抽样检验分类抽样

17、检验分类抽样方法抽样方法简单随机抽样分层随机抽样系统抽样分段随机抽样2023/2/218statistical Process control 数据统计的基本概念数据统计的基本概念单位产品（unit productunit product）：为实施检验的需要而划分的基本单元。（有时也可以称为个体）批量：单位产品的总和，又称总体。样本：自总体中抽取一部分个体所构成的集合。随机抽样：没有任何主观意愿和特点要求从总体中抽取样本。计量值：以产品本身的特性来表示，如长度温度重量等。计数值：以缺陷数和个数表示。二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/219statistical P

18、rocess control注意要掌握数据变差的内容注意要掌握数据变差的内容二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析数据收集和整理数据收集和整理数据收集：应注意依照分层原则按照原料、设备、班次、作业员 等分别归类，防止不同层别数据混在一个群体之中。数据整理：计量值数据用次数分配表绘制直方图判定过程是否稳定、正常。2023/2/220statistical Process control 确定一个过程的基本方法确定一个过程的基本方法:直方图直方图定义：定义：将所收集数据、特性质或结果值，用一定的范围在坐标横轴上加以区分几个相等的区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积，用柱形

19、图表示出来。用以了解产品在规格标准下的分布形态、工序中心值及差异的大小等情形。组 数 数据N 50 50100 57 100250 250以上6107121020作图步骤与方法作图步骤与方法1.收集数据，一般要求数据至少要50个以上，并记录数据总数（N）；2.将数据分组，定出组数（K=1+3.23logN）也可采用以下经验数据二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/221statistical Process control 3.找出最大值（L）和最小值（S），计算出全距（R）。4.定出组距（H）：全距/组数（通常为2.5或10的倍数）5.定出组界最小一组的下组界值=S

20、-测量值的最小位数/2最小一组的上组界值=最小一组的下组界值+组距最小二组的下组界值=最小组的上组界值6.决定组的中心点（上组界+下组界）/2=组的中心点7.作次数分配表依照数值的大小记入各组界内，然后计算各组出现的次数。8.绘直方图横轴表示数值的变化，纵轴表示出现的次数。9.对绘制出的直方图进行分析。即最小分辨率的一半二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/222statistical Process control直方图实例练习直方图实例练习1.某罐头厂生产罐头，罐头容量规格为3108g，今抽验50罐数据如下：3083173063143083153063023113

21、07305310309305304310316307303318309312307305317312315305316309313307317315320311308310311314304311309309310309312316312318请大家练习一下作作次次数数分分布布表表作作直直方方图图二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/223statistical Process control二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析计算计算 (1)确定基本内容：N=50 （2）组数：K=7（参考经验数值）（3）最大值L=320 最小值S=302 全距 R=3

22、20-302=18（4）计算组距H H=R/K 即 187=2.5 取H为3（为测定值最小单位的整数倍）（5）第一组下限值为302-0.5，上限值为第一组下限值+组距=301.5+3=304.5 （6）各组中心值=（上组界+下组界）/2 组号组 界中心值标记F（次数）12345671302 305303.542305308306.5103308311309.5134311314312.595314317315.586317320318.557320323321.512023/2/224statistical Process control二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析作直方

23、图2023/2/225statistical Process control外观形态分析外观形态分析二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析正常状态直方图（理想型）双峰状直方图原因是可能由于不同操作者或不同机器加工的产品混在一起了偏峰状直方图有两种情况（1）数据本身就遵从这种分布，如百分率。（2）加工习惯造成，如车外园易贴近上差离岛状直方图显示在加工或测量中出现过异常情况，如刀具磨损、对刀读数错误，测量仪器出现系统偏差2023/2/226statistical Process control二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析峭壁状直方图往往是已剔除了不合格的数据而绘制

24、成的直方图锯齿状直方图常是由于测量方法或读数不准确造成的，分组组数过多也可能出现。2023/2/227statistical Process control版权所有,严禁翻印上限下限中心值上限下限中心值上限下限中心偏左的直方图考虑会出现什么问题理想型直方图中心偏右的直方图考虑会出现什么问题二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析能力分析能力分析2023/2/228statistical Process control版权所有,严禁翻印上限下限下限上限分散度小的直方图能力富裕型分散度大的直方图能力不足型上限下限无富裕型直方图二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2

25、/229statistical Process control直方图的功用直方图的功用直方图有用呀！直方图有用呀！二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析(1)测知工序的过程能力，是过程能力的最好最直观的写照；测知工序的过程能力，是过程能力的最好最直观的写照；直方图中心愈接近规格中心，表示过程愈集中。分布在规格界限内，表示过 程差异小或变异小。(2)计算产品的不良率，根据不良数量可以直接计算出来；计算产品的不良率，根据不良数量可以直接计算出来；无论是计数值还是计量值均可直接计算出来。(3)调查是否混入两种以上不同的数据；调查是否混入两种以上不同的数据；是否出现双峰型，是否未对设备、人

26、员、原料、班别、生产线等加以区别。(4)测知数据是否有假；测知数据是否有假；主管对下属进行控制的有效手段，数据真实性的判定手段。(5)测知分布形态；测知分布形态；常态型、锯齿型、离岛型等进行分析。(6)以此制定产品的规格；以此制定产品的规格；如果规格尚未确定，可以使用平均值加（减）4倍标准差的方式指定上下限。(7)设计合理的控制界限。设计合理的控制界限。2023/2/230statistical Process control版权所有,严禁翻印某公司对生产的电线直径进行抽验，以下是100个数据，用直方图进行分析。0.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500

27、.6480.6490.6650.6470.6460.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6510.6370.650.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6340.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.

28、6470.6410.6500.6520.6340.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6350.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655确定基本内容：N=100组数：K=10（参考经验数值）或计算确定最大值L=0.665 最小值S=0.634 全距R=0.665-0.634=0.031计算组距H H=R/K 0.03110=0.0031取H为0.003（组距的位数应与测定值的位数相同或为测定值最小单位的整数倍）直方图

29、的练习直方图的练习二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/231statistical Process control版权所有,严禁翻印计算组界第一组的下组界=最小值-最小测定值位数/2=0.634-0.001/2=0.6335第一组的上组界=第一组的下组界+组距依次计算各组界值计算组中心值第一组中心值=（第一组上组界+第一组下组界）/2 =（0.6335+0.6365）/2=0.635依次计算各组中心值。各组中心值之间所差的就是组距。二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/232statistical Process control版权所有,严

30、禁翻印作次数分配表 组号组界中心值标记次数累积次数10.63350.63650.6352220.63650.63950.6384630.63950.64250.641101640.64250.64550.644112750.64550.64850.647154260.64850.65150.650236570.65150.65450.653147980.65450.65750.65698890.65750.66050.659795100.66050.66350.662499110.66350.66650.6651100二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/233sta

31、tistical Process control版权所有,严禁翻印绘制直方图.662.650.647.644.641.638105.665规格下限15202530规格上限.635.653.656.659二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/234statistical Process control绘制直方图的注意事项绘制直方图的注意事项直方图的原理是基于“正态分布”，特别适用于计量值；使用直方图计算平均值X和标准差s时，应剔除差距太大的数据；确定组界时，应注意所有数据都要归入所在的组中；制作直方图时，数据尽可能多，一般不能少于50个；注意恰当的分组，数据少时少分组，

32、数据多时多分组，如果数据少时多分组，各组出现的频率不多，难以发现数据的分布规律；利用样本直方图求出的X和标准差s是总体平均值和标准差的估计值。作直方图注意事项作直方图注意事项二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/235statistical Process control直方图形态分析直方图形态分析对于直方图主要分析两类问题对于直方图主要分析两类问题 一是观察数据的分散程度二是数据分布中心与规格中的偏离状态二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析数据覆盖的范围，由过程固有技术特性决定。如：各项过程参数是否适当设置数据中心是否符合规格要求，由过程管理因素决定。

33、如：各项过程参数是否在规定的条件下2023/2/236statistical Process control版权所有,严禁翻印正常分配形态峰态分析我们希望是正态分布的过程数据的分布服从正态分布（，）既分布平均值为，标准差为，根据这两个特性值就可以确定出这一组数据的分布形态。2变化，而变化，而不变不变过程或数据分布的形态过程或数据分布的形态二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/237statistical Process control 正态分布的性质1.分配形态对称于横坐标上平均点上的垂直线。2.正态分布的平均数、中位数和众数是一致的。3.正态分配曲线左右两尾逐渐接近

34、于横坐标轴，但不与横坐标相交。4.曲线下横轴上的面积等于1，其概率分布如下图。正态概率的分配P（-1X+1）=0.6827P（-2X+2）=0.9545P（-3X+3）=0.9973P（-6X+6）=0.9999997141这些是根据积分原理，计算出在落在界限内的机率。查表即可估算出概率2+13-1-2-30.340.340.1350.1350.02350.0235二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析2023/2/238statistical Process control正态分布的两个基本统计量正态分布的两个基本统计量二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析表征数据的

35、中心(算术)平均(Average)中央值(Median)众数(Mode)表征Data的离散程度标准偏差(Standard Deviation)方差(Variance)全距(Range)百分比(Percentile)2023/2/239statistical Process control二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析(1)平均值（或）：n个样本测定值X1，X2，Xn的平均值 记为 群体的平均值记为。(2)中位数 ：n个样本测定值X1，X2，Xn，n为奇数时，将n 测定值从大到小排列，最中间的一个数值即为中位数。(3)众数Mo：n个样本测定值中，发生次数最多的数值(4)全距R

36、：样本数据中最大数与最小数之差。（全距R又称极差，在控制图使用中普遍使用极差控制图）(5)样本标准差S：(6)群体标准差：S2 是2的无偏估计是的无偏估计，2023/2/240statistical Process control二二.数据的收集、整理与分析数据的收集、整理与分析直方图平均值和标准偏差的近似计算方法直方图平均值和标准偏差的近似计算方法No.顺序 内容No.顺序 内容12345制作频次分布表阶序号 阶中心值 f 123456789合计8.08.59.09.510.010.511.011.512.0211153123181361120阶中心值123456789合计8.08.59.0

37、9.510.010.511.011.512.0211153123181361120阶序号f u fu fu2U列：取次数最多的列为0，阶数大的方向记为1，2，3阶数大的方向记为-1，-2，-3-3-2-1012345 fu=f u fu2=fu u-6-22-15023363924584184415023721179625410 记入表中计算平均值 fX=X。+h fuX。=假平均值 fu=顺序3中求 f=数据总数H=阶宽X。=9.5 fu=84 f=120H=0.5X84120=9.5+0.5=9.85计算标准偏差 f=数据总数 fu=顺序3中求 fu2=顺序3中求H=阶宽S=0.54101

38、2084120S=h fu2 f fu f（）2（）2 fu=84 f=120 fu2=410 H=0.5=0.8552023/2/241statistical Process control通过第本章的学习，你应掌握的内容：通过第本章的学习，你应掌握的内容：1.数据收集、整理、分析的基本概念。2.质量特性的获取方法 3.次数分配表、直方图的作法。4.直方图的判读和功用。5.如何通过数据分配分析来确定一个过程是否受控。总结总结2023/2/242statistical Process control控制图的基本概念控制图的基本概念三三.控制图应用控制图应用控制图对过程的控制是通过抽样来进行的，

39、很经济。但抽查可能会犯错误：第一种错误：虚发警报第一种错误：虚发警报 正常生产时点子偶然出现在界外。但判断过程异常。错误的概率是（可为1%，5%，10%）第一种错误：漏发警报第一种错误：漏发警报 过程已经异常，但仍然有部分产 品处于界内，因此判断过程正常两类错误不可避免，减少两类错误休哈特的休哈特的33控制方式控制方式1 1，=0。27%，不会虚报2，增加点子非随机排列的判异准则，不会漏报3，实践证明这种控制方式最经济UCLUCLCL2023/2/243statistical Process control33控制的判稳准则控制的判稳准则三三.控制图应用控制图应用 P(-3 X +3)=0.9

40、973 是基于正态分布的重要特性。假设产品的特性值服从正态分布，则产品特性值 在区间（-3，+3）的分布概率为99.73%。目前世界上大部分国家 都采用3倍标准差为控制界限。如有一点出界就判仪异常是很可靠的。但只打一个点未出界可能是 -过程稳定 -虚报但若连续N个在界内，则总=M，过程认为是稳态，个别点出界也可以判稳原则：判稳原则：1 1连续连续2525点，界外数为点，界外数为0 0个个2 2连续连续3535点，界外数不大于点，界外数不大于1 13 3连续连续100100点，界外数不大于点，界外数不大于2 22023/2/244statistical Process control33控制的判

41、异准则控制的判异准则三三.控制图应用控制图应用1）点子出界或恰在界限上 2）连续3个点中2点在A区 3）连续10个点中4点在A区 4）连续7个点中3点在A区 5）连续不小于9点的链（位于中心点同一侧）6）连续11点中至少有10点在中心线同一侧 7）连续14点中至少有12点在中心线同一侧 8）连续17点中至少有14点在中心线同一侧 9）连续20点中至少有16点在中心线同一侧 10）连续至少7点渐升或渐降11）连续7点中4点在B区12）连续至少11点在C区 ABCCB A 2023/2/245statistical Process control控制图作为过程控制的基本工具，它不仅能显示过程质量特

42、性变异的状态，同时也可以作为过程能力分析使用。既能控制现状，又能预测以后变化和发展。合理使用绘制控制图能：-供正在进行过程控制的操作者使用。-有助于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去。-使过程达到：1)更高的质量 2)更低的单件成本 3)更高的有效能力 -为讨论过程的性能提供共同语言 -区分变差的普通原因和特殊原因，作为采取局部措施和对系统采取措施的指南除以上目的以外，希望对生产和检验工作能作到：-利用分析所得的资料制定或变更规格，也可以判定过程是否符合规格的需要；-利用分析所得的资料提供或变更生产的方法；-利用分析所得的资料提供或变更检验的方法和允收标准。三三.控制图应用控制图应

43、用控制图控制图过程控制的基本工具过程控制的基本工具2023/2/246statistical Process controlSPCSPC中有关控制质量特性的理解中有关控制质量特性的理解 能够表明过程的质量特性参数 能够表达为计数和计量型数据 可取之于过程的输入、过程中的活动或过程的输出举一个例子：（烤制一批蛋糕）过程阶段计数型数据计量型数据输入过程中输出鸡蛋外观缺陷数混合物的光洁度缺陷数表面的空洞数蛋糕的质地鸡蛋的重量炉温蛋糕的重量蛋糕的体积八八.SPCSPC管理体系建立管理体系建立2023/2/247statistical Process control控制图应用的程序控制图应用的程序 选取

44、控制图拟控制的质量特性根据质量特性及适用的场合选取控制图类型确定合适样本组、样本大小和抽取间隔,并假定在样本组内波动为系统因素引起。收集并记录2025个样本组的数据，或使用以前所记录的数据，通常每组样本量 n=45个，这样保证控制过程的检出率为84%90%。计算各组样本的统计量（均值、标准差、极差等）计算控制界限值绘制统计图，计算各组的统计量分析样本点的排列形状，判断过程是否受控控制图取样的原则：组间变差只存在与组间，组内变差只存在与组内！三三.控制图应用控制图应用2023/2/248statistical Process control控制图的术语控制图的术语1).普通原因：引起的变异微小，

45、在经济上不需剔除部分。（如环境气候、设备本身精度、原料在允收范围内、熟练人员之间 操作水平等）2).特殊原因：引起产品变异大，在经济上必须剔除的部分。（如4M1E出现异常）3).中心线（CL）：表示控制的平均值或平均数。4).控制上限（UCL）：中心线上方的控制界限。5).控制下限（LCL）：中心线下方的控制界限。6).控制状态（UC）：记入控制图内的点子，能够在界限内随机分布。7)不在控制状态：记入控制图内的点子，落在控制界限上或之外，或在界限内 呈一定规律分布。三三.控制图应用控制图应用2023/2/249statistical Process control版权所有,严禁翻印控制图的种类

46、控制图的种类与适用场合与适用场合类别名称控制图符号特点适用场合计量均值-极差控制图x-R最常用，判断工序是否正常的效果好，计算R值的工作量小。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。值控均值-标准差控制图x-s常用，判断工序是否正常的效果最好，但计算s值的工作量大。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。中位数-极差控制图x-R 计算简便，但效果较差。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。制图单值-移动极差控制图X-MR简便省事，能及时判别工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。因各种原因（时间或费用）每次只能得到一个数据或尽快发现并消除异常因素。计数 不合格品数控制图np较

47、常用，计算简洁，作业人员易于掌握。样本含量较大。样本含量相等。值控不合格品率控制图p样本取样量大，且计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。缺陷数控制图c较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。要求样本量大。样本含量相等。制图单位缺陷数控制图u计算量大，控制曲线凹凸不平。样本含量可以不等。三三.控制图应用控制图应用2023/2/250statistical Process control三三.控制图应用控制图应用类别名称符号特点适用场合中心线控制界限线计量值控制图平均值 极差控制图X RX RX RM中位数 极差控制图单值 移动极差控制图平均值 标准偏差控制图X S最常用，判断工序是否正常的

48、效果好，但计算工作量大适用于产品批量较大的工序=RXXRXRMXS计算简便，但效果较差适用于产品批量较大的工序简便省事，及时判断工序状态。但不易发现分布中心的变化因各种原因每次只能收集一个数据或希望尽快发现并消除异常因素D4RXX+2.659 RM=X +A2RD3RUCL=X -A2RLCL=UCL=LCL=UCL=LCL=UCL=LCL=UCL=LCL=UCL=3.267LCL不考虑UCL=LCL=UCL=LCL=X+M3A2R-M3A2RD4RD3RRMX+2.659 RM=X +3S=X -3S正态分布D8SD7S2023/2/251statistical Process contro

49、l版权所有,严禁翻印三三.控制图应用控制图应用类别名称符号特点适用场合中心线控制界限线记数值控制图不合格品数控制图缺陷数控制图单位缺陷数控制图较常用，计算简便操作工人易于理解样本容量相等PN计算量大，控制线凹凸不平简便省事，及时判断工序状态。但不易发现分布中心的变化UCL=LCL=不合格品率控制图PNPCU样本容量不等计算量大，控制线凹凸不平样本容量相等样本容量不等P+3PN（1-P）P-3PN（1-P）PUCUCL=LCL=P+3P（1-P）P-3P（1-P）NNUCL=LCL=U+3UU -3NUNUCL=LCL=C+3CC -3C二项分布泊松分布2023/2/252statistical

50、 Process control版权所有,严禁翻印控制图系数表系数d21/d2d3m3A2A3m3A2D3D4A10C2C41/C4C5E2B3B4B7B8A921.128 0.88620.893 1.000 1.880 2.6591.8803.2672.00 0.564 0.7079 1.25330.4262 2.6603.2672.603 2.69531.693 0.59080.888 1.160 1.023 1.9541.1872.5791.20 0.724 0.8862 1.12840.3783 1.7722.5682.281 1.82642.059 0.48570.880 1.192