统计过程控制的应用.pptx

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本资料来源,SPC,应用简介,第一篇：

基础篇,SPC,SPC,6的概念最初源于管制图的原理，就是当管制图中的管制界限宽度应用6倍标准差并在考虑偏移1.5倍标准差后，管制界限仍然在规格界限内，此时的品质不良率为3.4ppm。

一、6简述,SPC,6简述,6图示：

SPC,6简述不同数最直观的概念,SPC,6是统计学中的一个名词，SPC中的管制图就是用6来进行品质分析的。

随着社会的发展，社会各界对品质的要求也愈发严格，所以所有工作都要围绕最终品质达到3.4ppm来进行，这就形成了6体系。

6简述6体系的形成与发展,SPC,6体系产生后，围绕它已经产生了多个含义，所引伸出的内容及应用的领域也远远超出了原有的统计学所界定的范围，因为：

它已成为一种处世哲学,它是一种价值体现,它已成为一个事件的最终目标,6简述6体系的形成与发展,SPC,Measurement（测量）,Analysis（分析）,Control（控制）,Improvement（改善）,6简述6的运作方法,SPC,设计好好材料好制程,好出货好体系高效率,好印象好价格好服务,6简述如何才能实现6呢？

SPC,a.查检表,b.层别法,c.鱼骨图,d.柏拉图,e.散布图,g.管制图,f.直方图,二、品管的七大方法,SPC,品管的七大方法,查检表收集现场数据,层别法对收集来的数据进行分类,鱼骨图对一个现象或结果进行深入分析,柏拉图对多种原因进行分析，找出最大问题,散布图寻找两个或两个以上问题间的相关性,管制图了解品质的变化状态并预测未来状况,直方图了解品质现状,SPC,品管七大方法的内在联系,现场,查检表,汇总数据,管制图,解决问题,层别法,散布图,SPC,三、Minitab软件简述,它是一个统计软件包,它使繁琐的运算和绘图简单化,拥有众多成功完成六个西格玛项目所需的工具（各种图形、用于数据分析的统计工具、报告等）,下拉选项菜单驱动的软件,当前软件版本：

13.32,SPC,Minitab软件简述,Minitab能够做到,描述性统计,能力分析（Zst/Zlt）,绘图-类型繁多,实验设计（DOE）及结果分析,统计过程控制（SPC）,SPC,Minitab软件的结构,3个交互式窗口：

Session窗口-存储所有操作的记录（以备参考）,Worksheet窗口-用于数据输入（工作表格式）,ProjectManager窗口-工程管理窗口,SPC,Minitab软件的常用功能,1.正态性检验：

操作：

StatBasicStatsNormalityTest功能：

用于检验所采样的数据是否符合正态分布判定规则：

如果P-Value小于0.05，那么您的数据不服从正态分布，反之则服从。

SPC,Minitab软件的常用功能,2.等同性检验：

操作：

StatBasicStats2-Samplet功能：

用于检验两组数据分布是否具有等同性判定规则：

如果P-Value小于0.05，那么两组数据分布情况存在本质性的差异，反之则可认为两组数据具有同质性。

SPC,Minitab软件的常用功能,3.描述统计：

操作：

StatBasicStatsDescriptiveStatistics功能：

用于获得对于一组数据的综合性统计描述复选功能：

同时用图形来表示Graphs按扭GraphicalsummaryOK,SPC,Minitab软件的常用功能,4.分组直方图：

操作：

GraphChart功能：

用于对不同Unit的同一Parameter进行比较分组设置：

根据Unit的不同进行分组Options按扭设置ClusterOK,SPC,Minitab软件的常用功能,5.时间序列图：

操作：

GraphTimeSeriesPlot功能：

用于观察某一变量随时间的变化关系复选功能：

多图同页点击Frame选MutipleGraphsOverlaygraphsonthesamepage,SPC,Minitab软件的常用功能,6.箱图：

操作：

GraphBoxplot功能：

用于对比不同样本或不同类型数据复选功能：

多图同页点击Frame选MutipleGraphsOverlaygraphsonthesamepage,管制图和直方（正态分布）图将在第三篇中详细介绍,SPC,第二篇：

概念篇,SPC,统计过程控制，也称“统计制程管制”，英文为：

StatisticalProcessControl，它是一种利用统计学的原理，对生产过程中的产品品质进行控制、改善，从而预防不合格品发生的质量控制方法，简称SPC。

？

？

？

什麽是统计过程控制？

SPC,SPC的功效3W2H,找出什麽时候会发生异常（WHEN）,找出发生什麽具体异常（WHAT）,分析发生异常的原因（WHY）,得出解决异常的方法（HOW）,建立预防方案（HOW）,SPC,我们为什麽要引入SPC这个概念？

我们引入SPC的目的是要将先进的品质理论和品质工具与生产实际相结合，从而,降低成品不良率，提高生产效率,提高企业自身的品质意识及产品品质,增强产品在国内、国际市场上的竞争力,预防未来生产中不良品的产生,SPC,SPC的主要内容,SPC的主要内容分为计数值和计量值两种，所涉及的内容包括抽样检验、数据整理、图形分析、制程分析、改善监控等。

计数值,计量值,两个概念：

以计产品的件数或点数来表达,以实际测量或测试的数据来表达,（如：

高歪盖、热变形、瓶身气泡及熔缺）,（如：

扭矩、净含量、杀菌温度、空瓶顶压）,SPC,SPC的运作流程,收集原始数据,将数据转换成直观图形,了解数据的真实性，分析图形,实时监控品质状况,SPC,及时通知制造采取措施,有,注意实时监控改善前中后状况,有无效果及效果是否明显,继续生产监控,记录纳入标准化,有,立即采取措施,无,无,SPC,SPC运作成功的条件,高层管理者的大力支持,中层干部能够在有良好的品质观念的基础上及时分析图形,作一份详尽、全面、系统的SPC系统规划,必须使用专业软件,数据收集要真实、适时,SPC,SPC系统运作的重点,相关人员的教育训练,全面的系统规划,适时收集数据,适时监控图形,问题的改善,形成标准,第三篇：

方法篇,SPC,SPC,-数据收集,数据收集的四个原则,真实,及时,简洁,标准,SPC,-数据收集,数据收集的流程,SPC,-数据收集,注意：

数据要连续抽取,子组容量通常为5或5个以上,子组数量通常为25组或25组以上,！

抽样频率,特性易检验或品质较差增加抽样频率,品质转好且稳定降低抽样频率,SPC,-SPC图形架构,SPC,两个基本概念,-SPC常用品质指标,准确度,精确度,B：

精确，偏差很小，但离目标值较远（准确度不足）,A：

准确，平均值很好，但偏差较大（精确度不足）,SPC,二者在正态图上的反映：

SPC常用品质指标,1,2,3,曲线2：

值很小但平均值u发生了偏移。

曲线1：

平均值u很好,但很大,曲线3：

理想情况,SPC,常用的品质指标：

标准偏差,SPC常用品质指标,SPC,SPC常用品质指标,Cp（Pp）-制程潜力，反映了过程的集中程度，即数据的精确度（Pp为未来值）,Ca-偏移度，反映了数据整体距规格中心的偏移程度，即数据的准确度,Cpk（Ppk）、Z-它是偏移程度和离散程度的综合体现，是工程能力最真实、最全面的反映（Ppk为未来值）,SPC,SPC常用品质指标,SPC,SPC常用品质指标,SPC,SPC常用品质指标,SPC,通常：

Ca越小越好，正常应在0.1内,Cp越大越好，正常应大于1.33，理想值为1.67,Cpk越大越好，正常应大于1.0，理想值为1.5,SPC常用品质指标,Z=3Cpk,SPC,P-Chart即不良率管制图，用于对制程中产品的不良率进行管制。

-图形制作与分析1P-Chart,功用：

掌握取样母体的不良率状况，了解本系统正常状况下的不良状况。

对突发事件的影响程度及时了解。

预测下一阶段的不良率。

SPC,1.P-Chart的制作：

图形制作与分析1P-Chart,a.收集数据,b.计算每组不良率,c.计算平均不良率（中心线）,SPC,d.计算管制上下限,或,图形制作与分析1P-Chart,SPC,2.制作图形（应用Minitab软件）,进入P图界面:

（StatControlCharts-P）,OK,图形制作与分析1P-Chart,SPC,图形制作与分析1P-Chart,SPC,3.图形分析,当图中出现以下情况时，通常可认为出现了异常情况,连续几点在中心线上方或下方,点跑出了管制界限,连续几点上升或下降,连续几点互着一升一降,呈现明显的非随机现象（不要过分解释数据，因为有时随机状态也会呈现非随机现象）,图形制作与分析1P-Chart,SPC,非随机分布过于集中、分散或呈现明显规律性：

图形制作与分析1P-Chart,SPC,非随机数值分段：

图形制作与分析1P-Chart,SPC,通常情况下，若大约2/3的点应落在控制限1/3的中间区域内；约1/3的点落在其他2/3区域；1/20的点落在外1/3区域，则可认为过程是受控的。

图形制作与分析1P-Chart,SPC,问题1：

若远远多于2/3的点落在控制限1/3中间区域，则原因可能为：

控制限计算错或描点描错,过程或取样方法分层,数据已经过编辑,图形制作与分析1P-Chart,问题2：

若远远少于2/3的点（40%）落在控制限1/3中间区域，则原因可能为：

子组中包含非同一过程的数据,当出现失控状态时，要对问题进行仔细分析，找出原因加以改善，并重新计算及描画均值和控制限，保证所有的数据点都处于受控状态。

图形制作与分析1P-Chart,SPC,控制限计算错或描点描错,SPC,NP-Chart即不良数管制图，作用同P图相似。

图形制作与分析2NP-Chart,通常用于：

自动化程度较高，对不良分析以计数为主,不良数相对较低,批量相对较低,各批检验数相同,SPC,1.NP-Chart的制作：

a.收集数据,b.计算平均不良数,图形制作与分析2NP-Chart,c.计算管制上下限,2.图形制作（同P图）,3.图形分析,SPC,图形制作与分析2NP-Chart,SPC,U-Chart即单位缺点数管制图，可用来对不同工种或不同生产部门进行品质考核。

图形制作与分析3U-Chart,1.U-Chart的制作：

a.收集数据,b.计算单位缺点数,c.计算管制上下限,2.图形制作（同P图）,3.图形分析,SPC,图形制作与分析3U-Chart,SPC,C-Chart即缺点数管制图，可用来对不同条件下的部门考核，要求检验数相同。

C-Chart的制作：

a.收集数据,b.计算管制上下限,图形制作与分析4C-Chart,推移图主要用于反映过去一段时间内的品质不良状况，但不能用作预测分析。

推移图的制作：

不良率计算：

（PPM不良率）,（百分比不良率）,SPC,图形制作与分析5不良率推移图,柏拉图通常用来分析各种不良原因的重点部分，并将其作为改善的重点。

柏拉图的作法：

a.对数据进行分类,b.将分类的数据由多到少排列，计算所占百分比,c.计算各类总和,d.绘制图形（应用Minitab软件）,SPC,图形制作与分析6PARATO柏拉图,SPC,进入PARETO图界面:

（StatQualitytools-Paretochart）,OK,图形制作与分析6PARATO柏拉图,SPC,图形制作与分析6PARATO柏拉图,SPC,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,均值极差图通常用来监控制程品质状态及发展趋势，了解品质的进展状态，比较常用。

均值极差管制图,SPC,1.图形制作,a.计算Xi、Ri、X、R,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,SPC,b.计算管制限,b.1查表法,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,SPC,b.2.2计算管制上下限,b.2计算法,b.2.1计算标准差,LCLX=X3X,UCLX=X+3X,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,c.绘制图形（应用Minitab软件）,叠加各列:

（ManipStack-StackColumns）,进入X-R图界面:

（StatControlcharts-Xbar-R）,OK,SPC,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,c.绘制图形,SPC,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,d.图形分析,规格界限：

相关部门制订的标准或要求达到的期望值。

管制界限：

通过计算得出的控制上下限。

二者之间存在如下关系：

SPC,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,SPC,（a）,（b）,（c）,图形制作与分析7Xbar-R均值极差图,（d）,SPC,图形制作与分析8Xbar-均值标准差图,均值标准差图的作用同均值极差图相似，同样也分为解析管制图和制程管制图两类，但极差值受子组内个别值的影响较大，而标准差值则相对较小，这一点在每组样本数在10以上时表现得较为明显。

1.图形制作,a.计算Xi、Si,SPC,b.计算中心线及管制上下限,b.1计算中心线,b.1.1均值图CL（同X/bar图）,b.1.2标准差图CL,图形制作与分析8Xbar-均值标准差图,b.2计算管制上下限,b.2.1均值图UCL、LCL（同X/bar图）,b.2.2标准差图UCL、LCL,UCLS=CL+3,LCLS=CL3,c.绘制图形（同X-R图）,图形制作与分析8Xbar-均值标准差图,SPC,SPC,d.图形分析,图形制作与分析8Xbar-均值标准差图,SPC,图形制作与分析9Mid-R中位数极差图,Mid-R图是对Xbar-R图和Xbar-图的一种补充，通常用于样本容量小于10的情况。

1.中位数的概念,将数据由大到小排列，若数据个数为奇数则中位数取中间的一个数据；若为偶数则取中间两个任一个都可以。

2.数据列表并计算中位数,SPC,3.计算中心线及上下限,4.绘制图形及图形分析,图形制作与分析9Mid-R中位数极差图,SPC,图形制作与分析10X-MR单值移动极差图,通常用于收集数据的成本比较高或输出性质比较一致时，即每组的样本数都为1。

1.图形制作,a.移动差的计算,R1=SLX1Ri=XiX

（1）,b.计算中心线及管制上下限,SPC,2.绘制图形（应用Minitab软件）,进入I-MR图界面:

（StatControlcharts-I-MR）,在“Variable”中输入数值所在列,OK,图形制作与分析10X-MR单值移动极差图,SPC,3.图形分析,图形制作与分析10X-MR单值移动极差图,SPC,图形制作与分析11直方（正态）图,直方图是一种利用正态分布的原理，将50个以上数据进行分组，用柱形来说明各组数据的个数。

1.直方图的功用,测试制程能力,计算产品不良率,调查是否混入两个以上不同群体,指定规格界限,SPC,研究设计的规格界限是否可用于制程管制,判定数据的真假,与规格相比较,2.图形制作,a.计算全体数据的极差,b.计算组数,R=MaxMin,K=1+3.32LogN,图形制作与分析11直方（正态）图,c.计算组距,组距=极差/组数,d.确定起点值及终点值,起点值=最小值测定值最小位数/2,终点值=最大值测定值最小位数/2,e.计算各组上下点及中点,第一组下界=起始点值,第一组上界=第二组下界=起始点值+组距,SPC,图形制作与分析11直方（正态）图,SPC,第K组上界=终点数值,各组中心点=（各组上界+各组下界）/2,f.计算各组内数据个数,g.绘制图形（应用Minitab软件）,叠加各列:

（ManipStack-StackColumns）,进入正态分布图界面:

（StatQualityTools-CapabilityAnalysis（Normal）,图形制作与分析11直方（正态）图,SPC,3.图形分析,a.偏态型,参数中含有成分相对较高或较低的数据,进入“Options”界面,在“Target”中输入标准中心值,OK,图形制作与分析11直方（正态）图,SPC,变异刚开始或已经对变异采取了措施,b.绝壁型,产品经过全检,设备出现较大松动或磨损,分析时间长，测量频率小,c.双峰型,数据中混有不同过程的测量值,数据经过编辑,因生产过程出现问题而做了调整,图形制作与分析11直方（正态）图,SPC,d.缺齿型,因仪器精度不够测定值需要适当的估计,数据经过编辑,不同特性的数据混在一起,e.离岛型,数据输入有误,制程中有少量其他原因混入,因制程中出现特殊原因而产生变异,图形制作与分析11直方（正态）图,SPC,f.高原型,数据经过编辑,测量数据过少,仪器精度不够，测量数据较多,品质一般而且数据经过挑选,g.不规则型,数据经过编辑,作图有误,品质较差而且使用经过全检的数据,图形制作与分析11直方（正态）图,SPC,图形制作与分析11直方（正态）图,（注：

图中曲线是根据正态分布原理拟合出来的）,图形制作与分析12KChart,K倍标准差管制图可以直观的看出现有的品质能够达到多少倍标准差，通常K取16。

1.图形制作,b.计算各管制界限,a.数据列表,UCL=CL+KCL=XbarLCL=CL+K,SPC,SPC,c.绘制图形,d.图形分析,设定的K值要保证规格界限包括管制界限,图形制作与分析13Cpk推移图,将一定时间内的Cpk值作推移图，了解该段时期内的宏观品质变化状态。

图形制作与分析12KChart,SPC,各图的分析频率,1.不良率/PPM推移图：

任意时间段,4.直方图：

每增加5点,2.柏拉图：

每周,-图形综合应用,SPC,各图形的应用范围,计数型：

用于使用不良或缺点来评判品质状况的行业,计数型计量型：

用于较大部件的生产行业，通常需要建立多种制程标准参数,计量型：

用于使用各管制特性的制程能力来评判品质状况的行业,图形综合应用,SPC,品质指标评判等级：

图形综合应用,SPC,图形综合应用,SPC,图形综合应用,