Fab-SPC项目策划之SPC理论培训.doc

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1、《贝岭Fab-SPC项目》用户SPC理论培训教材1SPC应用基础22SPC概述32.1什么是SPC32.2SPC的进展简史32.3SPC的特点32.4SPC与ISO9000标准体系的联系33操纵图及其应用43.1什么是操纵图43.2质量数据与操纵图53.2.1计量型数据53.2.2计数型数据53.2.3质量数据的特性53.3操纵图原理53.4操纵图贯彻预防原则63.5两类错误63.63σ方式73.7操纵图的判定准则73.7.1判定稳态准则73.7.2判定异常准则83.7.3点子排列不随机模式83.8休哈特操纵

2、图93.8.1操纵图的种类103.8.2休哈特操纵图的用途103.8.3通用操纵图113.8.4工序能力指数及样本分布图113.8.5操纵图的选用114运用SPC的意义124.1什么缘故要用SPC124.2应用SPC的意义135操纵图和报表135.1作图基础135.2作图135.2.1均值极差图135.2.2均值极差图135.2.3中位数极差图135.2.4单值移动极差图145.2.5指数权重移动均值图145.2.6运行图145.2.7预控图145.2.8不合格品率图（P图）145.2.9不合格品数图（Pn图

3、）145.2.10不合格数图（C图）145.2.11单位不合格数图（U图）155.2.12直方图155.2.13个体直方图155.2.14缘故排列图155.2.15措施排列图155.2.16备注排列图155.2.17DPTO图155.2.18DPMO图165.3图形属性165.4判异175.4.1判异规则175.4.2失控点与关联点185.4.3操纵线185.5点的拾取186操纵线的计算公式196.1计量类的操纵线196.1.1均值标准差图206.1.2均值极差图206.1.3位数极差图216.1.4单值移动

4、极差图216.1.5EWMA图226.2合格数据类的操纵线226.2.1P图226.2.2Pn图236.2.3Q图236.2.4Qn图236.3缺陷数据类的操纵线246.3.1C图246.3.2U图单位缺陷数图247分析工具257.1过程能力分析257.2过程能力变动分析257.3产品直通率分析257.4多参数对比分析257.5正态概率纸251SPC应用基础2SPC概述2.1什么是SPCSPC是StatisticalProcessControl的简称，即统计过程操纵。SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数

5、进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。2.2SPC的进展简史SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。SPCD是StatisticalProcessControlandDiagnosis的简称，即统计过程操纵与诊断,它是SPC进展的第二时期。SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量

6、诊断理论，突破了休哈特质量操纵理论，开发了统计质量诊断的新方向。此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量操纵与诊断问题。SPCDA是StatisticalProcessControl,DiagnosisandAdjustment的简称，即统计过程操纵、诊断与调整,它能操纵产品质量、发觉异常并诊断导致异常的缘故、自动进行调整，是SPC进展的第三个时期，目前尚无有用性成果。2.3SPC的特点SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。SPC强调用科学

7、方法(统计技术，尤其是操纵图理论)来保证全过程的预防。SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和治理过程。2.4SPC与ISO9000标准体系的联系ISO9001:2000提出了关于质量治理的八项原则，关于质量治理实践具有深刻的指导意义。其中，“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等治理工具的使用，有着紧密的联系。以什么样的方法来对过程进行操纵？以什么样的手段来保证治理决策的及时性、可靠性？是治理者首先应该考虑的问题。SPC技术运用是对按ISO9001标准建立的质量治理体系的支持，制订ISO9000族

8、标准的TC176，也为组织实施SPC制订了相应的标准（编号ISO/TR10017），该标准以技术报告的形式公布，也为ISO9000标准族中的支持性标准。3操纵图及其应用3.1什么是操纵图操纵图由正态分布演变而来。正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。正态分布有一个结论对质量治理专门有用，即不管均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外的概率为