某公司过程控制和统计技术报告.pptx

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过程控制和统计技术,为使组织有效运行，必须确定和管理众多相互关联的活动。

通过使用资源和管理，将输入转化为输出的一项或一组活动，可视为一个过程。

通常，一个过程的输出可直接形成下一个过程的输入。

为了产生期望的结果,由过程组织的系统在组织内的应用，连同这些过程的识别和相互作用及其管理,可称之为“过程方法”。

采用过程方法的意义：

在建立、实施质量管理体系以及改进其有效性时采用过程方法，通过满足顾客要求，增强顾客满意。

过程方法的优点是对过程的系统中单个过程之间的联系以及过程的组合和相互作用进行连续的控制。

过程方法在质量管理体系中应用时，强调以下方面的重要性：

a）理解并满足要求；b）需要从增值的角度考虑过程；c）获得过程绩效和有效性的结果；d）基于客观的测量，持续改进过程。

过程方法,图1所反映反映了在规定输入要求时，顾客起着重要作用。

对顾客满意的监视,要求组织对顾客关于组织是否已满足其要求的感受的信息进行评价。

注:

此外,称之为“PDCA”的方法可适用于所有过程。

PDCA模式可简述如下：

P-策划：

根据顾客的要求和组织的方针，为提供结果建立必要的目标和过程；D-实施：

实施过程；C-检查：

根据方针、目标和产品要求，对过程和产品进行监视和测量，并报告结果；A-处置：

采取措施，以持续改进过程绩效。

质量控制概念：

是质量管理的一部分，其目的是“致力于满足需要”，内容包括三方面：

（1）识别并确定过程发现和排除产品实现过程中的异常变异，使问题不带入下一道工序，保证过程的稳定性和产品质量一致性，这是一项预防工作，简称过程控制。

质量控制基本概念,

（2）按规定的检验方案，对过程和产品（包括原材料、半成品）进行检验，使检验合格的产品保持一定的质量水平。

这是一项验收工作，简称验收检验。

（3）通过质量审核、管理评审、过程控制、产品检验以及顾客反馈等提供的信息，研究、分析和改进过程，并最终使交付产品能持续满足顾客的要求。

这是一项改进性工作，简称过程改进,质量控制基本概念,统计过程控制概念：

用统计技术进行的过程控制。

SPC（StatisticProcessControl）是1924年由美国贝尔电话实验室得休哈特（W.A.Shewhart）首创得的。

其出现使质量管理从“因袭管理”（单凭经验进行管理）发展到过程管理的重要标志。

SPC的重要手段是控制图（休哈特控制图）主要作用是区分生产过程中的质量变异性质，发现异常变异的性质异常变异和及时“报警”以便采取纠正、预防措施，使过程恢复稳定。

从1980年开始我国张公绪教授首创了选控图、两种质量诊断理论；又有多元逐步诊断理论、两种质量多元诊断理论、相关多元诊断理论等。

统计过程控制（了解部分）,过程能力：

当过程处于统计状态（5M1E：

人、机、料、法、测、环）时过程符合容差范围的输出能力。

一般用特性值散布的6衡量。

过程能力和过程能力指数,强调几点：

（a）应用前提:

产品和过程的质量特性能用数据表征，且处于统计控制状态；（b）过程要求在稳定状态，这样才能保证过程能力具备再现性，才能发现数据的分布异常；（c）采用正态分布的6幅度的概率值来度量过程能力，这种散布在理论上时经济合理的，控制图上下控制限的幅度相一致；（d）过程能力时客观存在的规律，当生产情况发生变化，过程能力也会随之变化；（e）过程能力是5M1E的综合结果，对于自动化程度较高的过程有时需要单独计算设备能力（m）。

过程能力指数（Cp）：

允许的容差范围（双边）除以6的比值。

（=M）即：

过程能力指数（无偏）,Cp,T公差范围（TuTL）总体标准偏差s样本标准偏差,当M时，过程能力指数用Cpk表示,（双边容差）计算公式：

过程能力指数（有偏）,Cpk,T2,6,（1k）,k偏离系数,k,2,T,偏移量（M）,单向公差能力指数计算：

（a）单侧公差上限：

单边容差的过程能力,Cpu,3s,TuX,Tu公差上限,（b）单侧公差下限：

Cpu,XTL,3s,TL公差下限,过程能力的分级及Cpk值的调整,过程质量及控制，主要取决于六个因素（5M1E）：

人（Man）机（Machine）料（Material）法（Method）测（Measurement）环（Environment）,影响过程能力的因素及要求,“员工是一个组织之本”，是过程控制的主体，管理者应该做到：

不断提高人员素质；重视人机系统；注重人际关系。

5M1E之一人（Man）,GB/T19001：

2000要求：

组织的管理者应能提供并维护为实现产品符合性所需的各种基础设施，包括设备、工作场所和支持性服务等（6.4）。

这里包括两层意思：

选择和提高能满足产品要求的各种设备，设备的过程能力应满足过程综合能力Cp的总体要求；通过诸如日点检，定期检查和维护保养，使设备始终处于良好状态。

5M1E之二机（Machine）,组织应通过采购信息，明确采购产品要求，应根据对产品质量的影响采用适宜的方法控制并验证采购产品质量（7.4），包括：

产品开发过程，应提供需采购物料的清单；通过进货验证或供方货源处抽检手段，保证不合格物料不进入生产现场；对提供物料的供方实现动态评价，并作必要的调整；对物料流动的全过程进行状态标识，防止不合格物的误用。

5M1E之三料（Material）,大方面：

包括过程方法、管理的系统方法、基于事实的决策方法、质量管理体系的方法、统计方法等。

小方面：

质量体系和产品实现的各阶段所需的方法（策划、设计、工艺、检验、改进等工具方法）。

5M1E之四法（Method）,过程产品的监视和测量，是质量体系的基本要求，也是质量改进的重要依据。

对测量装置和测量的过程应控制：

测量装置的选择和使用应能满足被测产品的精度要求；测量值的溯源性合理的校准周期；SPC方法对测量过程进行分析和控制；标识和记录。

5M1E之五测（Measurement）,2000版规定：

组织应确定和管理为实现产品要求所需的工作环境，并“应针对产品的符合性提供防护”，应控制的环境因素包括：

物理环境因素：

温度、湿度、噪音和振动、色彩和照明等；化学环境因素：

粉尘和有害气体；心理环境因素：

创造一个和谐、协调的工作气氛等；作业环境因素：

文明生产、安全生产、均衡生产等。

5M1E之六环（Environment）,统计技术有助于组织满足其需求，它们包含:

1.描述性统计;2.试验设计;3.假设检验;4.测量分析;5.过程能力分析;6.回归分析;7.可靠性分析;8.抽样;9.模拟;10.统计过程控制（SPC）图;11.统计容差法;12.时间序列分析在上面所列的各种统计技术中，值得关注的是描述性统计（包括图解法），它是构成很多统计技术的一个重要组成部分。

统计技术,描述性统计的概念描述性统计是指以揭示数据分布特性的方式汇总并表达定量数据的方法。

通常，组织所关心的数据特性是其中心值（最常用的是均值）和散布或离散程度（通常通过极差或标准差）描述性统计提供的信息通常可通过各种图解法进行简明有效地传递，这些图解法包括数据相对简单地展示。

描述性统计,趋势图（也称“运行图），它是通过一段时间内所关心的特性值形成的图，来观察其随着时间变化的表现;趋势图,也可称为统计图，是以统计图的呈现方式,如1.柱型图,2.横柱型图,3.曲线图,4.饼图,5.点图,6.面积图,7.雷达图等,来呈现某事物或某信息数据的发展趋势的图形。

趋势图,散布图，散布图是用非数学的方式来辨认某现象的测量值与可能原因因素之间的关系.这种图示方式具有快捷,易于交流,和易于理解的特点.用来绘制散布图的数据必须是成对的（X,Y）.通常用垂直轴表示现象测量值Y,用水平轴表示可能有关系的原因因素X.推荐两轴的交点采用两个数据集（现象测量值集,原因因素集）的平均值.收集现象测量值时要排除其他可能影响该现象的因素.例如,测量机器制产品的表面品质时,也要考虑到其它可能影响表面品质的因素,如进给速度,刀具状态等。

散布图,散布图可能出现：

1.正相关2.负相关,直方图，又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。

用直方图可以的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资分布状况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。

作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。

具体来说，作直方图的目的有：

判断一批已加工完毕的产品；验证工序的稳定性；为计算工序能力搜集有关数据。

直方图,直方图,1.图解法有很多，它们有助于对数据的解释和分析，其范围可从上面描述的相对简单的工具（和其他诸如条形图和饼分图等），到包括专门换算更复杂性质的技术（如概率图），以及包括多维空间和变量的图示。

2.图解法十分有用，通常用来揭示在定量分析中不易发现的数据的异常特征。

在调查或验证变量之间关系的数据分析中，以及在估计描述这些关系的参数中都有着广泛的应用。

此外，图解法也以有效的方式在汇总和表示复杂数据或数据的关系中发挥着重要作用，尤其对非专业人员更是如此。

基于以上原因，所以描述性统计应被视为统计分析的基本组成部分。

描述性统计,描述性统计的用途用于汇总和表征数据。

它通常是对定量数据进行分析的初始步骤，并常常是使用其他统计方法的第一步。

在规定的误差界限和置信水平内，样本数据的特性可作为推断所抽取样本的总体特性的基础描述性统计的益处提供了一种高效和相对简单地汇总和表征数据的方式，同时也提供了一种表达信息的便利方式。

尤其是图解法，是一种非常有效的展示数据和传递信息的方法。

描述性统计可适用于包含数据使用的所有场合，它有助于数据的分析和解释，并可为决策提供有价值的帮助。

描述性统计的局限性与注意事项提供了样本数据特性（如均值和标准差）的定量测度。

然而，这些测度受到样本量和所使用的抽样方法的限制。

除非满足基本的统计假定，否则，不能根据这些定量测度对所抽取样本的总体特性作出正确估计。

应用示例描述性统计适用于能收集到定量数据的几乎所有领域。

它能提供有关产品、过程或质量管理体系的一些其他方面的信息，也可用于管理评审。

下面就是一些应用示例:

汇总产品特性的关键测度（如中心值和离散程度）描述一些过程参数的表现，如炉温;表征服务业提供服务的交付时间或响应时间;汇总从顾客调查中所获得的数据，如顾客满意或不满意;说明测量数据，如设备校准数据;通过直方图展示过程特性的分布，并与其规范限进行比较;利用趋势图，展示一段时间内的产品特性结果;通过散布图，评价过程变量（如温度）和产量之间可能存在的关系。

描述性统计,谢谢,