《SPC培训教案》PPT课件

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1、管制图培训教案SPC培训教案1一、前言SPC培训教案2SPC二十字真经查出原因采取措施加以消除不再出现纳入管制SPC培训教案3为使现场之品质状况达成所谓之“管理”作业，一般均以侦测产品之品质特性来替代“管理”作业是否正常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化；那么到底到何种程度或低至何种状况才算所谓的异常？故设定一合理之高低界限，作为探测现场制程状况是否在“管理”状态，即为管制图之基本根源。SPC培训教案4管制图是于1924年美国品管大师修哈特（W.A.Schwartz)博士所发明。而主要定义是{一种产品品质特性与依过去

2、经验所研判之制程能力的管制界限比较，而以时间顺序用图形表示者}。管制图SPC培训教案5二、管制图之基本特性SPC培训教案6一般管制图纵轴均设定为产品的品质特性，而以制程变化的数据为分度，横轴则为检测产品之群体代码或编码或年月日等，以时间别或制造先后别，依顺序将点绘于图上。在管制图上有三条笔直的横线，中间一条为中心线（CentralLine,CL),一般以蓝色实线绘制。在上方的一条称为上管制界限（UpperControlLimit,UCL)。在下方的称为下管制界限（LowerControlLimit,LCL)对上下管制之绘制，则一

3、般均用虚线表示可接受之变异范围；至于实际产品品质特性之点连线则大都以黑色实线绘制》SPC培训教案7管制状态管制下限（LCL）中心线（CL）管制上限（UCL）SPC培训教案8三、管制界限之构成SPC培训教案9管制图是以常态分配中之三个标准差为依据，中心线为平均值，上、下管制界限以平均值加减三个标准差（±3σ）之值，以判断制程是否有问题发生。管制图即以3个标准差为基础，换言之，只要群体为常态分配，则自该群体进行取样时，取出之数值加以平均计算来代表群体状况，则每进行10000次之抽样会有27次数值会超出±3σ之外。即每1000次约有3

4、次达到，此3次是偶然机会，不予计较。同样我们平时抽样如有超出时。即予以判定为异常，则误判之机率为千分之三，故管制界限以加减3个标准差订立，可说是最符合经济效益的。SPC培训教案10正态分布的基础知识1.若直方图的数据越多，分组越密，则直方图会越趋近于一条光滑曲线（见板书），其实质即为对称的二项分布。连续值最常见的分布为正态分布，其特点为中间高、两头低、左右对称并延伸到无穷。（见图）2.正态分布是一条曲线，讨论起来不方便，通常采用其两个参数平均值（μ）与标准差（σ）。平均值与标准差的变化对于正态分布的影响：若平均值增大，则正态曲线

5、往右移动；若标准差增大，则质量特性值越分散。SPC培训教案11正态分布的两个参数平均值与标准差是互相独立的。事实上，不论平均值如何变化都不会改变正态分布的形状(即标准差）；反之，不论标准差即正态分布如何变化，也决不会影响数据的对称中心即平均值。注意，二项分布和泊松分布就没有上述特点，它们的两个参数平均值和标准差是不独立的。正态分布有一个事实在质量管理中经常要用到，即不论μ和σ取值如何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%，这是数学计算的精确值（图见板书）99.73%这个数值经常要用到，应该牢牢记住！

6、由此，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围外的概率为1-99.73%=0.27%，而落在大于μ+3σ和小于μ-3σ的概率分别为0.135%≈1‰。休哈特就是根据这一点发明了控制图。SPC培训教案12三、控制图的形成。将正态分布图按顺时针方向转90°（见下图），由于图中上小下大不合常规，故再将图翻转180°，即成为一张单值X控制图。UCL=μ+3σ为上控制限，CL=μ为中心线，LCL=μ-3σ为下控制限。SPC培训教案13μ±Kσ在内概率在外概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.

7、96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%SPC培训教案1499.73%95.45%68.26%UCLCLLCL90度SPC培训教案15管制图之管制界限是将常态分配图形了90°后于平均值处作成中心线（CL），平均值加三个标准差处作成管制上限（UCL），平均值减去三上标准差作为管制下限（LCL）。SPC培训教案16四、管制图之种类SPC培训教案171：依数据性质分类A；计量值管制图：所谓计量值指管制图之数据均由于量具实际测量而得；如长度、重量、面积、

8、温度、时间等连续性的数据，常用的有：1：平均值与全距管制图2：中位数与全距管制图3：X-Rm个别值与全距管制图4：平均值与标准差管制图SPC培训教案18B：计数值：所谓计数指管制图之数据均属于以单位计数者而得；如不良数、缺点数等间断性数据）1：P-Chart不良