1、 CONTENTS目录一、一个真实的故事一、一个真实的故事二、二、SPCSPC的基础知识的基础知识三、控制图三、控制图四、过程能力分析四、过程能力分析1.1.一个真实的故事一个真实的故事废品率废品率(%)20002001晚会时间晚会时间3212000年年 4月月*厂公司晚会上厂公司晚会上工厂的废品率比上年度降低工厂的废品率比上年度降低1.5%总经理给全厂颁奖总经理给全厂颁奖 仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！总经理讲演：总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”1 2 3 4 5 6 7 案
2、案 例例经理想收回奖励经理想收回奖励.3212000年年7月月连续连续3个月废品率上升个月废品率上升 总经理想要收回他的奖励总经理想要收回他的奖励 不但没有保持已有的成绩不但没有保持已有的成绩,废品率却直线倒退废品率却直线倒退总经理总经理反思反思：“奖励适得其反奖励适得其反.这群人需要强硬的管理这群人需要强硬的管理!”20002001 1 2 3 4 5 6 7 废品率废品率(%)不再不再“温和的管理温和的管理”3212000年年11月月到到11月月,废品率上升到废品率上升到2.6%年度最高点年度最高点，总，总经理采取措施经理采取措施 召集一次召集一次“特别会议特别会议”，要一次性并永久性解决
3、这个问题，要一次性并永久性解决这个问题在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.员工们不知道该做什么员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标而且他们还有更重要的指标.所以他们什么也没做所以他们什么也没做.20002001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 废品率废品率(%)总经理断定：总经理断定：“粗暴的爱产生奇迹粗暴的爱产生奇迹”3212001年年6月月总经理看到自从去年底以来，废品率降低了总经理看到自从去年底以来，废品率降低了.“柳暗花明了！柳暗花明了！”(记住:实际上从来没采取任何措施来改善系统)他得出结论他得出
4、结论:“强硬的管理方式获得成功！强硬的管理方式获得成功！”废品率废品率(%)20002001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 SPC可以找出其他结论可以找出其他结论.UCLLCL321废品率废品率(%)20002001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 SPC可以找出其他结论可以找出其他结论-但是理由呢但是理由呢?总经理总经理“嗨嗨,我是按照数据作出结论的我是按照数据作出结论的我怎么会错呢？我怎么会错呢？”专家专家“你的结论是把高、低点作为信号观察而得出的。实际上，那都你的结论是把高、低点作为信号
5、观察而得出的。实际上，那都是噪声（偶然原是噪声（偶然原因散布）。看这数据，在工程中没有过明显的变化因散布）。看这数据，在工程中没有过明显的变化”UCLLCL321废弃水平废弃水平(%)20002001 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 举办晚会举办晚会管理者想收回奖励管理者想收回奖励.中断温和的管理方式中断温和的管理方式管理者下了管理者下了强硬的管理方强硬的管理方式获得成功的结论式获得成功的结论对人类而言：疏于用控制图分析数据是已知的增加费用、对人类而言：疏于用控制图分析数据是已知的增加费用、浪费人力物力和降低士气的重要原因浪费人力物力和降低
6、士气的重要原因.”-Dr.Donald J.Wheeler CONTENTS目录一、一个真实的故事一、一个真实的故事二、二、SPCSPC的基础知识的基础知识三、控制图三、控制图四、过程能力分析四、过程能力分析 -SPCSPC的生命特征的生命特征 -SPC-SPC的关系链的关系链 -SPC -SPC控制原理控制原理2.1 2.1 SPCSPC的生命特征SPC(Statistical Process Control)统计过程控制（统计工程管理）为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。SPC之父：休哈特之父：休哈特SPC管
7、理的特点 对过程作出可靠的评估；（识别关键控制点的状态）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；（过程能力CPK）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；（告警）减少对常规检验的依赖性，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；（预防成本升高、故障成本降低）100%检查能否保证在顾客方不发生不良？100%检查,重新100%检查,再一次100%检查能否保证在顾客方不发生不良？检查为主的品质管理能否减少顾客不满和不良率而达到目标？2.1 2.1 SPCSPC的生命特征2.2 SPC的关系链项目项目产品检验产品检验spcspc对象对象产品产品
8、过程过程目目 的的剔除不合格品剔除不合格品预防异常因素造成的不正常质量波预防异常因素造成的不正常质量波动，以消除质量隐患动，以消除质量隐患性性 质质事后把关事后把关 事先预防事先预防工具工具专门的测量仪器和设备专门的测量仪器和设备专门设计的控制图，专门设计的控制图，判定者判定者检验人员检验人员判定规则判定规则结果结果产品是否合格产品是否合格过程是否处于正常状态过程是否处于正常状态效效 果果有一定的检验成本，预防有一定的检验成本，预防成本低。但故障成本较高成本低。但故障成本较高预防成本一定程度上的提高，但能预防成本一定程度上的提高，但能及早发现异常，采取措施消除隐患，及早发现异常，采取措施消除隐
9、患，带来故障成本的大幅度降低带来故障成本的大幅度降低（1）产品检验与SPC的链2.2 SPC的关系链（2）SPC的组成链名称名称解释解释平均值平均值 （X X）一组测量值的一组测量值的均值均值极极差差（RangeRange）一个子组、样本或总体中一个子组、样本或总体中最大与最小值之差最大与最小值之差（SigmaSigma）用于代表标准差的希腊字母用于代表标准差的希腊字母标准差标准差(Standard(Standard Deviation)Deviation)过程输出的过程输出的分布宽度分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的的分布宽度的量
10、度量度，用希腊字母，用希腊字母或字母或字母s s（用于样本标准差）（用于样本标准差）表示。表示。中位数中位数 x x将一组测量值从小到大排列后，将一组测量值从小到大排列后，中间的值中间的值即为中位数。如果数即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。单值单值（IndividualIndividual）一个单个的单位产品或一个特性的一个单个的单位产品或一个特性的一次测量一次测量，通常用符号，通常用符号 X X 表表示。示。2.2 SPC的关系链（3）SPC的组成链名称解释中心线（Central Line）控制图上的一条
11、线，代表所给数据平均值数据平均值。过程均值（Process Average）一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用 X 来表示。链（Run）控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点点。它是分析是否存在造成变异的特殊原因的依据。变异（Variation）过程的单个输出之间不可避免的差别不可避免的差别；变异的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。特殊原因（Special Cause）一种间断性的，不可预计的，不稳定的变异根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。普通原因（Common Cause）造成变异的
12、一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变异的一部分。2.2 SPC的关系链（3）SPC的工具链序号1工具和技术应 用检查表系统地收集数据，以获取对事实的明确认识2分层法将大量的有关某一特定主题的观点、意见或想法按组归类3控制图 诊断：评估过程的稳定性 控制：决定某一过程何时需要调整及何时需要保持原有状态 确认：确认某一过程的改进 显示数据波动的形态 直观地传达有关过程情况的信息 决定在何处集中力量进行改进5因果图 分析和表达因果关系 通过识别症状、分析原因、寻找措施、促进问题的解决6柏拉图按重要性顺序显示每项目对总体效果的作用 发现和确认两组相关数据之间的关
13、系 确认两组相关数据之间预期的关系直方图4散布图7 检查表又称核对表、调查表。它是用来进行数据的收集和整理，并在此基础上进行原因的粗略的分析。主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏.操作顺序注意点核查点1.走进车边车胎是否漏气车胎固定情形如何？走一圈看车子有否异常？2.开车锁钥匙正确插入钥匙孔检核车内配线异常检核车内异常音3.坐位调整离合器的踩踏感觉如何？刹车的踩踏感觉如何？启开引擎盖试试看是否设定时限装置等4.引擎启动排挡是否在空档？领带歪斜？头发散乱？5.空转后视镜、侧镜是否适当？脸不洁6.出发紧上安全带周围有无他人。
14、QC Tools-检查表 用于分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。根据它的形状也称为鱼骨图或羽状图。（5M1E概念)因素（原因）特性（结果）特性 人 机 料法 环主骨大骨主骨小骨QC Tools-因果图500100%806040200 柏拉图是根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准,通过排列次序把主要问题及原因（通常占到70%以上）突出表现出来而首先加以解决的方法，基于二八定律。柏拉图又称为重点管理法，排列图，ABC法或主次分析图法。交通部门行政费用文具电话事务培训其他QC Tools-柏拉图 直方图
15、是对定量数据分布情况的一种图形表示，由一系列矩形（直方柱）组成，它将一批数据按取值大小划分为若干组，在横坐标上将各组为底作矩形，以落入该组的数据的频率或频数为矩形的高。规格上限下限制品范围规格范围下限上限SPEC中心QC Tools-直方图1.1-1.21.6-1.7 分层法又叫分类法或分组法，分层法是按照一定的标记，把收集来的数据加以分类整理。分类法的目的是把杂乱无章的数据加以整理，使之能客观的反应数据所代表的客观事实。B生产线值均于规格内，但A、C生产线部份落于规格外，故我们于改善时应以A生产线应提升其值，C生产线应降低其值。SLSUSLSUBACQC Tools-分层法50 60 70
16、80 90 1003040Y50 用来表示对应的变量与变量之间相互影响与相互作用范围的图表,称之为“散布图”，又叫相关图。X强度Y膜厚50 60 70 80 90 100 X50 40 30YQC Tools-散布图QC Tools查检表:查检集数据.(调查记录数据用以分析)鱼骨图:鱼骨追原因.(寻找因果关系)柏拉图:柏拉抓重点.(找出“重要的少数”)层别法:层别作解析.(按层分类,分别统计分析)散布图:散布看相关.(找出两者的关系)直方图:直方显分布.(了解数据分布与制程能力)管制图:管制找异常.(了解制程变异)因子因子特殊特殊原因（异常波动）原因（异常波动）普通原因（偶然波动）普通原因（偶
17、然波动）特性特性1.不常在制程中不常在制程中2.个别影响力大个别影响力大3.种类少种类少4.制程工作人员制程工作人员可消除可消除1.存在制程中存在制程中2.个别影响小个别影响小3.种类多种类多4.消除乃管理阶层之责任消除乃管理阶层之责任 例子例子1.不正确的物料不正确的物料2.不定确的操作手法不定确的操作手法3.作业员的疲劳作业员的疲劳4.新手新手5.不正确的设备工具不正确的设备工具6.机器故障机器故障7.停电、地震、水灾停电、地震、水灾8.工艺或操作的问题工艺或操作的问题9.制造或检测设备的性能不稳定制造或检测设备的性能不稳定1.机器老化机器老化2.产品设计不良产品设计不良3.环境不良环境不
18、良4.生产排程不当生产排程不当5.物料的变异物料的变异6.机器的轻微抖动机器的轻微抖动2.3 SPC的控制原理SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的偶然波动偶然波动与异常异常波动波动，从而对生产过程中的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。局部措施通常用来消除变异的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施通常可纠正大约15%的过程问题 对系统采取措施通常用来消除变异的普通原因几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题2.3 SPC的控制原理每件产品的尺寸与别的都不同 范
19、围 范围 范围 范围但它们形成一个模型，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2.3 SPC的控制原理如果只有如果只有普通原因的变普通原因的变异异,那麽过程输出随着那麽过程输出随着时间推移是时间推移是稳定和可预稳定和可预知的知的如果存在如果存在特殊原因的变异特殊原因的变异,那麽过程输出那麽过程输出既不稳定的既不稳定的又不可预知又不可预知2.3 SPC的控制原理过程控制过程控制 不受控（存在特殊原因）受控（消除了特殊原因）2.3 SPC的控制原理 过程能力过程能力 受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变异已减少）受控但
20、没有能力符合规范 （普通原因造成的变异太大）2.3 SPC的控制原理所有控制图只有一个共同的目标：所有控制图只有一个共同的目标：检测出引起过程重要变异的可归属变异原因，检测出引起过程重要变异的可归属变异原因，从而：从而：在过程产生大量不合格品之前采取调查和纠正行动以消除引起过程变异的可归属原因.换句话说，保持过程处于统计控制状态.2.3 SPC的控制原理 CONTENTS目录一、一个真实的故事一、一个真实的故事二、二、SPCSPC的基础知识的基础知识三、控制图三、控制图四、过程能力分析四、过程能力分析 -控制图的概念控制图的概念-控制图的类型与选择控制图的类型与选择-控制图八大判异准则控制图八
21、大判异准则-控制图的制作步骤控制图的制作步骤3.1 控制图的概念CL=CLUCL=CL+3LCL=CL-3中心线中心线 CLCL管理下限管理下限 LCLLCL管理上限管理上限 UCLUCLH H0 0放弃放弃H H0 0放弃放弃H0选择选择平均值平均值(目标值）目标值）3 3In Control StateOut-of-Control StateOut-of-Control State控制图是检验假设的连续控制图是检验假设的连续选择选择!选择选择!放弃放弃!选择选择!.!.3.1 控制图的概念异常原因异常原因(assignable cause)(assignable cause)引起的非正常品
22、质变动引起的非正常品质变动偶然原因偶然原因(chance cause)(chance cause)引起的正常品质变动引起的正常品质变动统计管理状态统计管理状态(in statistical control)(in statistical control)脱离统计管理状态脱离统计管理状态(out of control)(out of control)管理范围内的分布管理范围内的分布管理范围外的分布管理范围外的分布3 53.1 控制图的概念1、确保制程持续稳定、可预测。2、提高产品质量、生产能力、降低成本。3、为制程分析提供依据。4、区分变异的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的
23、指南。情形情形1：控制图上的点子出现连续上升或下降倾向，显然过：控制图上的点子出现连续上升或下降倾向，显然过程有问题，故异因刚一露头，即可发现，于是可及时采取程有问题，故异因刚一露头，即可发现，于是可及时采取措施加以消除。措施加以消除。情形情形2：更经常的是控制图上的点子突然出界，显示异常。：更经常的是控制图上的点子突然出界，显示异常。这时必须查出异因，采取措施，加以消除。这时必须查出异因，采取措施，加以消除。因此，控制图的作用是：及时告警。因此，控制图的作用是：及时告警。3.1 控制图的概念 计量型控制图计量型控制图 均值均值极差图（极差图（X-R图）图）均值均值标准差图（标准差图（X-S图
24、）图）中位数中位数极差图（极差图（X-R图）图）单值单值移动极差图（移动极差图（I-MR图）图）计数型控制图计数型控制图 不合格品率控制图（不合格品率控制图（p-图图）不合格品数控制图（不合格品数控制图（np-图图）单位缺陷控制图（单位缺陷控制图（u-图图）缺陷数控制图（缺陷数控制图（c-图图)3.2 控制图的类型与选择计数型计数型计量型计量型什么类型的数据什么类型的数据?按群还是按个按群还是按个体收集的数据体收集的数据?是缺陷是缺陷还是不良项目还是不良项目?群群(平均值平均值)(n1)个体数值个体数值(n=1)X-Bar RX-Bar S个体移动范围个体移动范围（I-MR）特殊类型的特殊类型
25、的“缺陷缺陷”不良项目不良项目 缺陷的概率低吗缺陷的概率低吗?如果你知道坏的数，如果你知道坏的数，你知道好的数吗？你知道好的数吗？泊松分布泊松分布二项分布二项分布个体移动范围个体移动范围（I-MR）否否是是是是每个样本数每个样本数的几率面积不变的几率面积不变?是是否否c 图图u 图图不变的样本数不变的样本数?np 图图否否是是p 图图注注:X-Bar S 适合于适合于群大小群大小(n)10控制图选择方法控制图选择方法3.2 控制图的类型与选择X-R 是最常用的控制图是最常用的控制图.平均值图和极差图用于检测是否存在恒定原平均值图和极差图用于检测是否存在恒定原因系统因系统.2010Subgrou
26、p074.01574.00573.99573.985Sample MeanX=74.003.0SL=74.01-3.0SL=73.990.050.040.030.020.010.00Sample RangeR=0.022353.0SL=0.04726-3.0SL=0.000X-bar-R Charts X-图测量样本之图测量样本之间的变异间的变异R-图测量样本之图测量样本之内的变异内的变异X-R 图的结构3.2 控制图的类型与选择3.2 控制图的类型与选择 分析用控制图分析用控制图 过程是否处于统计稳态；过程能力是否适宜；为控制用控制图，提供控制线。控制用控制图控制用控制图 时机：过程处于稳态
27、、过程能力达到要求；作用：判断过程是否异常，如有异常应作处理；控制线：来源于分析用控制图。判断过程稳定性的基本思路判断过程稳定性的基本思路 按控制图判异准则的八个检验模式，对样本数据在控按控制图判异准则的八个检验模式，对样本数据在控制图中的点子的排列状态进行判断。若控制图中没有任制图中的点子的排列状态进行判断。若控制图中没有任何一个检验模式的状态出现，即判断取样过程处于稳定何一个检验模式的状态出现，即判断取样过程处于稳定受控状态。受控状态。3.3 控制图的八大判异准则Test 1Test 1A AB BC CC CB BA A1 1在MINITABMINITAB可以对对可能成为为异常状态的异常
28、状态的8 8种种特别别原因进进行检验检验.A,B.C A,B.C显显示离中心线线分别别相距标标准偏差3,2,13,2,1的区区域.检验检验1:1:一个个点超出区区域A A3.3 控制图的八大判异准则 检验检验2:以中心线为线为基准,在同一侧侧面有9个连续个连续点.Test 2Test 2A AB BC CC CB BA A2 23.3 控制图的八大判异准则 检验检验3:3:相连连的6 6个个点连续连续上升或下降.A AB BC CC CB BA A3 3Test Test 3 3 检验检验4:4:连续连续的1414个个点相继继上升或下降,对对此应检讨数应检讨数据的操作性.A AB BC CC
29、CB BA A4 4Test 4Test 43.3 控制图的八大判异准则 检验检验5:5:连续连续的3 3个个点中2 2个个在A A区区域(以中心线为线为基准在同一侧侧)Test 5Test 5A AB BC CC CB BA A5 55 53.3 控制图的八大判异准则 检验检验6:连续连续的5个个点中4个个在区区域B或其外边边的位置 (以中心值为值为基准在同一侧侧)Test 6Test 6A AB BC CC CB BA A6 66 6 检验检验7:7:连续连续的1515个个点在区区域C(C(以中心线为线为基准看两侧两侧)第一是什么么使它变它变好 第二是数数据是否读错读错或测测定仪误仪误差T
30、est 7Test 7A AB BC CC CB BA A7 73.3 控制图的八大判异准则 检验检验8:8:连续连续的8 8个个点在区区域C C外边边的位置(以中心线线基准两侧两侧)Test 8Test 8A AB BC CC CB BA A8 83.3 控制图的八大判异准则例题例题下列数据是生产模具产品的压缩强度的测量资料下列数据是生产模具产品的压缩强度的测量资料.请检验是否稳定请检验是否稳定 统计统计 控制图控制图单值的变量控制图单值的变量控制图 I-MR 3.3 控制图的八大判异准则3.3 控制图的八大判异准则3.3 控制图的制作步骤 制作控制图时，要在其它因素稳定的情况下，制作控制图
31、时，要在其它因素稳定的情况下，选择一个关键点观测（如：温度过高、机器选择一个关键点观测（如：温度过高、机器异常等情况下，便不能将此时的控制图作为异常等情况下，便不能将此时的控制图作为观测依据）观测依据）几个控制图作比较时，也应在其它因素相同几个控制图作比较时，也应在其它因素相同的条件下，选择一个关键点观测（如：相同的条件下，选择一个关键点观测（如：相同的机器，相同物料的机器，相同物料不同人员的情况下，观不同人员的情况下，观测关键点是否因人员而不同）测关键点是否因人员而不同）注意步骤一、选定质量特性选择的原则：选择的原则：根据数据的类型：计量型和计数型 计量型数据：计量型数据：数据收集的难易程度
32、（样本大小）计数型数据：计数型数据：根据数据的分析：是计点型还是计数型 根据单位是否相同来做进一步选择步骤二、选定控制图种类步骤二、选定控制图种类步骤三、收集数据步骤三、收集数据 首先根据选定的特性，按一定的时间间隔，抽取一个容量为n的样本，共抽取k组样本，对每一组组内的每个样品测定其特性值，将其填写在数据表中，一般要求k25。（推荐子组大小为4或5）注意：注意：应保证组内样品在同一条件下生产，组内只存在普应保证组内样品在同一条件下生产，组内只存在普通原因，而组间差异主要由异常原因引起，收集预通原因，而组间差异主要由异常原因引起，收集预备数据时间隔可进一步缩短如每小时一次。备数据时间隔可进一步
33、缩短如每小时一次。以以xij表示第表示第i个样本的第个样本的第j个观察值，用个观察值，用xi与与Rj分别表示第分别表示第i个样本的均值与极差，即：个样本的均值与极差，即：步骤四、计算有关均值和步骤四、计算有关均值和 离散参数离散参数步骤五、计算控制图中心线步骤五、计算控制图中心线 和控制线和控制线 计算计算k个样本的均值的均值和极差的均值个样本的均值的均值和极差的均值；计算计算x图和图和R图的上、下控制界限；图的上、下控制界限；控制图系数表可参照控制图系数表可参照GBT4091-2001常规控制图中常规控制图中page10,计量控制图计算控制计量控制图计算控制线的系数表线的系数表E2=3/d2
34、d2,D3,D4根据n=2查表格步骤六、画出分析用控制图步骤六、画出分析用控制图注意：先画反映离差程度的控制图，判稳后在画均值控制图。注意：先画反映离差程度的控制图，判稳后在画均值控制图。判异准则：判异准则：准则准则1#:1点在点在A区区之外之外准则准则2#:连续连续9点落点落在中心线同一侧在中心线同一侧准则准则3#:连续连续6点递点递增或递减增或递减准则准则4#:连续连续14点相点相邻点上下交替邻点上下交替准则准则5#:连续连续3点中点中有有2点落在中心线同点落在中心线同一侧的一侧的B区之外区之外准则准则6#:连续连续5点中点中有有4点落在中心线同点落在中心线同一侧的一侧的C区之外区之外准则
35、准则7#:连续连续15点落点落在在C区之内区之内准则准则8#:连续连续8点落点落在中心线两侧，但在中心线两侧，但无无1点在点在C区之内区之内 通常我们可以观察控制图上点的分布情通常我们可以观察控制图上点的分布情况来判断生产过程是否处于统计控制状况来判断生产过程是否处于统计控制状态，仅在步骤六条件满足，才认为过程态，仅在步骤六条件满足，才认为过程处于统计控制状态。处于统计控制状态。步骤七、判断欲控制的过程步骤七、判断欲控制的过程 是否处于稳态是否处于稳态 过程不处于统计控制状态时，应采取下列措施：首先应该寻找产生异常的原因，在找原因时应从自己着首先应该寻找产生异常的原因，在找原因时应从自己着手，
36、先从内部着手，譬如记录、计算、作图等是否有错，测手，先从内部着手，譬如记录、计算、作图等是否有错，测量是否正确，操作有无不当之处，工具是否缺损，机器是否量是否正确，操作有无不当之处，工具是否缺损，机器是否疲劳，材料有无变化，电压是否有波动等。疲劳，材料有无变化，电压是否有波动等。当异常数据不多时，在确认原因后，应消除降低质量的当异常数据不多时，在确认原因后，应消除降低质量的异常原因。同时，去掉异常数据点对应的一组数据，重新计异常原因。同时，去掉异常数据点对应的一组数据，重新计算中心线和控制界限。然而在重新计算时，不应去掉对提高算中心线和控制界限。然而在重新计算时，不应去掉对提高质量有利的数据，
37、也不能去掉虽使质量降低但不能消除异常质量有利的数据，也不能去掉虽使质量降低但不能消除异常原因的数据。且去掉已消除异常原因的数据点后原因的数据。且去掉已消除异常原因的数据点后k不小于不小于20时，重新计算中心线及控制界限；如去掉后时，重新计算中心线及控制界限；如去掉后k小于小于20，应改，应改进过程，再次收集数据，计算中心线及控制界限。进过程，再次收集数据，计算中心线及控制界限。异常原因查找方法异常原因查找方法 Cp:制程精密度（反映散布关系，即离散趋势）制程精密度（反映散布关系，即离散趋势）Cp=(USL-LSL)/6 K:制程准确度（反映位置关系，即集中趋势）制程准确度（反映位置关系，即集中
38、趋势）k=2*(x-average(USL,LSL)/(USL-LSL)=R/d2 Cpk:过程能力指数过程能力指数 Cpk=Cp*(1-|k|)Cpl=(x-LSL)/3 只有规格下限只有规格下限 Cpu=(USL-x)/3 只有规格上限只有规格上限 USL:规格上限规格上限 LSL:规格下限规格下限步骤八、判断过程能力是否步骤八、判断过程能力是否 达到要求达到要求Cp=0.5Cp=1.0Cp=1.5Cp=2.0Cp=1.3Cpk=1.3Cp=1.3Cpk=0.8Cp=1.3Cpk=0.0分析过程能力1.分布离散性不同，规格上下限相同：分布离散性不同，规格上下限相同：-相同上下限，产品离散性
39、越大，不合格率越高。相同上下限，产品离散性越大，不合格率越高。2.规格上下限不同，分布离散性相同：规格上下限不同，分布离散性相同：-相同的离散性，上下限越宽，不合格率越低。相同的离散性，上下限越宽，不合格率越低。当符合步骤八、九条件时，将分析用控制图的控制当符合步骤八、九条件时，将分析用控制图的控制线延长，转化为控制用控制图的控制线放在生产现线延长，转化为控制用控制图的控制线放在生产现场来对质量指标进行控制。场来对质量指标进行控制。控制用控制图的日常工作：控制用控制图的日常工作：按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本 测量质量特性值测量质量特性值 计算统计量数值计
40、算统计量数值 在控制图上描点在控制图上描点 按控制用控制图的判异准则判断过程是否异常，按控制用控制图的判异准则判断过程是否异常，如有异常应作处理如有异常应作处理步骤九、转化为控制用步骤九、转化为控制用 控制图控制图影响普通质量的因素的变化，适时影响普通质量的因素的变化，适时修改控制图修改控制图步骤十、适时修改控制图步骤十、适时修改控制图步骤十一、填上控制图必要步骤十一、填上控制图必要 的事项的事项建立建立5M1E的任何变化、过程异常分析的任何变化、过程异常分析及采取改进措施的记录及采取改进措施的记录5M1E:人（人（Man）机器（机器（Machine）材料（材料（Material）方法（方法（
41、Method）测量（测量（Measurement）环境（环境（Environment）O bser vationIndividual Value191715131197531160140120100_X=131.28U C L=158.01LC L=104.54O bser vationM oving Range1917151311975313020100_M R=10.05U C L=32.84LC L=0I-MR Chart of 强 度过程处于稳定状态过程处于稳定状态一、一个真实的故事一、一个真实的故事二、二、SPCSPC的基础知识的基础知识三、控制图三、控制图四、过程能力分析四、过程能
42、力分析-过程能力概念过程能力概念 -计量型过程能力分析计量型过程能力分析 -计数型过程能力分析计数型过程能力分析 CONTENTS目录一、一个真实的故事一、一个真实的故事二、二、SPCSPC的基础知识的基础知识三、控制图三、控制图四、过程能力分析四、过程能力分析-过程能力概念过程能力概念 -过程能力统计方法过程能力统计方法什么是工程能力？工程能力指加工过程质量方面的能力高低，是反映过程变异性的数值。用Cp表示。工程能力指数是指工程能力满足规格质量要求的程度。用Cpk表示。什么是工程能力指数？4.1 过程能力的概念4.1 过程能力的概念精确度好准确度好精确度差准确度差哪个是最好的呢？Cp&K(精
43、确度&准确度)4.1 过程能力的概念过程在受控状态下时：过程在受控状态下时：一个过程的实际表现一个过程的实际表现,用过程均值加减三倍的标准偏差表示。用过程均值加减三倍的标准偏差表示。+3-3Xbar4.1 过程能力的概念过程能力指数反映过程在受控状态下时，客户要求与过程表现过程能力指数反映过程在受控状态下时，客户要求与过程表现(产品质量或服务质量的变动程度产品质量或服务质量的变动程度)的比值，如果过程表现越能满的比值，如果过程表现越能满足顾客要求，则过程能力指数数值越大足顾客要求，则过程能力指数数值越大.USLLSL4.1 过程能力的概念过程能力指数过程能力指数 USLLSL顾顾 客客 之之
44、声声过过 程程 之之 声声4.1 过程能力的概念过程能力改善战略过程能力改善战略LSLUSL不良不良 中心移动中心移动:过程目标值或中心值过程目标值或中心值(Target)散布程度散布程度:缩小散布缩小散布4.1 过程能力的概念什么导致缺陷？什么导致缺陷？散布源：散布源：制造过程和测量系统制造过程和测量系统 原材料的偏差原材料的偏差 不合理或过窄的规格不合理或过窄的规格(为了强化设计，比顾客的要求更窄为了强化设计，比顾客的要求更窄)不恰当的设计不恰当的设计不稳定的原不稳定的原材料材料 不充分的不充分的过程能力过程能力 4.1 过程能力的概念Cpk 值分布和规格关系不良PPM判断工程能力工程能力
45、措施Cpk 1.67 Cpk 1.330.6767工程能力理想理想的状态或维持管理1.33 Cpk 1.0672700工程能力勉强符合规格做好工程管理确保管理状态。Cp接近于 1.0 时有可能发生不良，根据需要应采取相应措施1.0 Cpk 0.67270045600工程能力不足有不良发生需要做全数检查等改善0.67 Cpk45600工程能力相当不足为改善品质追究原因、制定紧急对策并重新确认规格4.2 过程能力的统计方法 过程能力指数过程能力指数(Process Capability Index)定义定义 -过程能力指数表现过程制造的产品有多均匀的能力过程能力指数表现过程制造的产品有多均匀的能力
46、,即把过程能力定量化评价的尺度即把过程能力定量化评价的尺度.-过程能力指数是在假设质量特性分布是正态分布的条件下规格容差和过程能力指数是在假设质量特性分布是正态分布的条件下规格容差和 过程的自然散布过程的自然散布(标准偏差的标准偏差的6倍倍)的相对大小比较计算的指标的相对大小比较计算的指标 过程能力指数过程能力指数(Process Capability Index)指标指标 -短期过程能力指数用短期过程能力指数用Cp,Cpk表示；长期过程能力指数用表示；长期过程能力指数用Pp,Ppk表示表示.-这里这里 Pp,Cp是过程平均和规格中心一致时的过程能力指数是过程平均和规格中心一致时的过程能力指数
47、,Ppk,Cpk是与规格中心不一致时的过程能力指数是与规格中心不一致时的过程能力指数.过程能力指数过程能力指数 4.2 过程能力的统计方法Cp=(USL-LSL)/6 过程能力指数过程能力指数Cp和和Cpk 4.2 过程能力的统计方法K=|M-|/(T/2)=2|M-|/T(其中T=USL-LSL)Cpk=(1-K)*Cp=(1-2|M-|/T)*T/6 =T/6-|M-|/3 4.2 过程能力的统计方法例：例：某车床加工轴的规格为500.01mm，在某段时间内测得=0.0025，求车床加工的过程能力指数。Cp=(USL-LSL)/6 =0.02/(6*0.0025)=1.33例：例：某车床加
48、工轴的规格为500.01mm，在某段时间内测得平均值=49.995，=0.0025，求车床加工的过程能力指数。Cpk=T/6-|M-|/3 =0.02/(6*0.0025)-|50-49.995|/(3*0.0025)=1.33-0.667 =0.676 过程能力分析注意事项过程能力分析注意事项过程能力分析条件过程能力分析条件 数据来自稳定的过程数据来自稳定的过程 否则得先使过程处于受控状态否则得先使过程处于受控状态 不要绝望，与此同时还可以对过程作一些其他的假设不要绝望，与此同时还可以对过程作一些其他的假设数据来自正态分布数据来自正态分布 -否则，进行变换否则，进行变换 -如果不满足条款如果
49、不满足条款#1 和和#2，结果将有误导，结果将有误导数据是否有靠数据是否有靠(通过通过MSA分析分析)4.2 过程能力的统计方法在这个领域在这个领域 Minitab具有很多工具能帮助你具有很多工具能帮助你 例：Capability Sixpack,Capability AnalysisMinitab过程能力分析过程能力分析4.2 过程能力的统计方法42.642.041.440.840.239.639.0LSL目标USLLSL39目标41USL43样本均值40.9258样本 N250标准差（组内）0.515339标准差（整体）0.516935过程数据Cp1.29CPL1.25CPU1.34Cpk
50、1.25Pp1.29PPL1.24PPU1.34Ppk1.24Cpm1.28整体能力潜在（组内）能力PPM USL0.00PPM 合计0.00实测性能PPM USL28.50PPM 合计121.62预期组内性能PPM USL30.04PPM 合计127.53预期整体性能组内整体Q Qu ue en nc ch hi in ng g 的的过过程程能能力力群内过程能力群内过程能力全体过程能力全体过程能力观测的不良率观测的不良率群内群内(短期，潜在短期，潜在)预想不良率预想不良率 全体全体(长期，实际长期，实际)预想不良率预想不良率4.2 过程能力的统计方法Thanks!88 以上有不当之处，请大家
