SPC数理统计基础

《SPC数理统计基础》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、SPC的数理统计基础知识教材准备：(APH黄陈存)内容检查：(APH卢满成)教材批准：(ED梁振球)PDCA課程简介：培训讲师：黄陈存(APH)培训课时：4H编写时间：March2006培训对象：在DGNSAE服務滿六個月的下列崗位人員：--各BU的PE/QA工程師和工序工程師及以上人員--各部門的SPC推進人、協調人等相關人員--生產線和QA部門的主管及以上人員課程大綱：第一讲、概述1、统计技术与2000版ISO9000族标准2、数据及其相关概念3、数理统计的有关概念第二讲、数据的整理和分析1、

2、数据的离散性和规律性2、数据的特征值3、数据的频数分布和直方图課程大綱：第三讲、质量变异的规律性分析1、概率分布2、正态分布3、二项分布和泊松分布第四讲、过程控制和统计过程控制1、基本概念2、过程能力及过程能力指数3、过程能力指数与不合格品率4、影响过程能力的因素及其要求5、过程分析方法SPC的数理统计基础知识第一讲：概述要点：统计技术与2000版ISO9000族标准数据及其相关概念数理统计的有关概念第一讲：概述一、统计技术与2000版ISO9000族标准统计技术与2000版ISO9000族标准一

3、、统计技术是质量管理体系的一项基础统计技术在ISO9001：1994标准中是一个“要素”，与其它19个要素一起，构成质量体系中必不可少的一个“组元”。2000版ISO9000族标准未沿袭94版的要素结构，而采用了“过程方法模式”，将质量管理体系的主要要求归并为“管理职责”、“资源管理”、“产品实现”、“测量分析和改进”四大“板块”，以强调组织内过程系统的应用，并体现“以顾客为为关注焦点”和“持续改进”等重要原则。统计技术与2000版ISO9000族标准标准结构的这种变化，使统计技术难以以一个具体体

4、系要求纳入2000版ISO9001中的某一板块，而是作为质量管理体系的一项基础，出现在2000版ISO9000标准中。这种“提升”反映了统计技术对质量管理体系在地位上的重要性和应用上的广泛性。统计技术作为发现问题和体系改进的手段，从94版的一个质量体系“要素”，提升为质量管理体系的一个“基础”，涉及到产品的寿命期的各个阶段，质量管理体系的全过程。统计技术与2000版ISO9000族标准二、统计技术在质量管理体系中的作用2000版标准关注的不是统计技术本身，而是统计技术在质量管理体系中的作用。标准指

5、出：“应用统计技术可帮助组织解决问题并提高有效性和效率。这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。”“在许多活动的状态和结果中，甚至在明显的稳定条件下，均可观察到变异。这种变异可通过产品和过程的可测量的特性观察到，并且在产品的整个寿命期(从市场调研到顾客服务的最终处置)的各个阶段，均可看到其存在。”统计技术与2000版ISO9000族标准“统计技术有助于对这类变异进行测量、描述、分析、解释、和建立模型，甚至在数据相对有限的情况下也可实现。这种数据的统计分析能对更好地理解变异的性质、程度和原因

6、提供帮助。从而有助于解决，甚至防止变异引起的问题，并促进持续改进。”标准中的这一段落，篇幅虽不长，但却将统计技术在质量管理体系中的应用目的、应用对象、方法和思路都作了交代。本次培训力图与其吻合，现简要说明如下：统计技术与2000彼ISO9000族标准统计技术研究的对象是变异，而变异普遍存在于新产品实现的各个阶段和质量管理体系的全过程，但客观存在的变异大多数是不能直接观察到的，往往需要通过对反映这些特性值的数据进行分析后才能识别。我们将要讲的“数据的整理和分析”是识别变异和统计技术应用的基础。变异并

7、非杂乱无章，反映变异的数据往往符合一定的统计分布规律。后面将要介绍的几种常用分布，就是对变异规律的描述。统计技术与2000版ISO9000族标准通过数据的统计分析能更好地理解变异的性质、程度和原因。变异通常有两种不同的性质：受控状态下的变异(正常变异)和非受控状态下的变异(非正常变异)。显著性分析、控制图等内容有助于分析或控制两种不同性质的变异。对组织而言，掌握统计技术是为了解决本组织的问题和作出有效决策。其目的是提高管理效率并促进质量休系的持续改进和产品质量的不断提高。第一讲：概述二、数据及其相

8、关概念数据及其相关概念数据是统计技术的基础。过程控制和体系运行都离不开数据。所以，学习统计技术首先要了解数据。一、数据的分类数据大体可以分为两大类：计量型数据和计数型数据。计数型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计量型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、数据及其相关概念计数型数据还可进一步分为计件数(如不合格数)和计点数(如疵点数)。将这些数据变换成比率后的数据也是计数型数据。审核中的不