统计过程控制_SPC_培训教程.ppt

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1、统计过程控制SPCStatisticalProcessControl1SPC的历史20世纪20年代，美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，其中之一的过程控制组的学术领导人为休哈特(Dr.WalterA.Shewhart)，后来他被世人尊称为“统计控制之父”。休哈特在1924年5月16日提出了世界上第一张“不合格品率p控制图”，1931年他的代表作《加工产品质量的经济控制》标志着统计过程控制时代的开始。1940年SPC正式引进制造业。2何谓统计先看以下几个例子:第一組数据:10.1510.2510.35第二組数据:10.1010.2510.40第三組数据:10.2010.2510.

2、30第四組数据:10.0510.2510.45问题一:它们的平均值相等吗?问题二:若SPEC定在10.25±0.15,它们合格吗?问题三:哪一組数据比较好?3统计学的定义统计是数学的一个分支,是用来讨论如何进行资料的收集、分析、解析以及大量数字资料的系统化表示.推行统计学的意义统计的意义是从本质上了解制程或样本,避开表面現象,更准确、有效、更迅速地进行改善或调整。4统计过程控制(StatisticalProcessControl简称SPC)是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。从内容上

3、来说主要有两个方面：1.利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警；2.计算过程能力指数，分析稳定的过程能力满足要求的程度，对过程质量进行评价。SPC定义5预防性统计过程控制是在生产过程中的各个阶段(工序)对产品质量进行实时的监控与评估，因而是一种预防性方法。全员性作为全面质量管理的一种重要技术，SPC也强调全员参与加团队精神，而不是只依靠少数质量管理人员。过程性统计质量控制并不是简单地解决对特定工序用什么样控制图的问题，它强调整个过程，重点就在于“P(Process)”，即过程。SPC特点6数据的整理和分析，因数据类型的不同有不同的整理与分析方法，单位产品的品质特性及其衡

4、量方式可归纳为：1.计数值数据(AttributeData)计数值又可分为计件值和计点值计件值：如一台电视、一个茶杯、一次航空服务等，指不合格品数计点值：如PCB上的一个不良焊点等，指产品内的不合格数2.计量值数据(VariableData)数据由量具或测量设备测得，如长度、重量、电压、电阻等，改类数据有连续的特性。数据的分类(ClassificationofData)7总体与样本(PopulationadSample)自制程取样检查之目的是籍样本来了解总体,我们无法直接了解总体是何种状态,除非把总体整个检查，在很多的情况下，这是不经济且不合理的。既然是利用样本的情况来推断总体的，那么所

5、取之样本必须合理可靠，否则就失去了抽样的意义。总体、样本数据之间的关系N:总体n:样本随机抽样检验行动分析样本数据判定数据Nn8非机遇原因(Assignablecauses)：又称为异常原因、可避免之原因、人为原因、特殊原因、局部原因等制程中可能有异常变因，如参数调整不当、原料不良、机器故障、车刀磨损等，当发生这些非机遇原因时，制程变异很大，称制程失控(outofcontrol)非机遇原因非过程固有，有时存在、有时不存在，对质量影响大，但是却不难除去。机遇原因(Chancecauses)：又称为偶然原因、不可避免原因、非人为原因、共同原因、一般原因等在生产中变异永远存在，例如：同种原料内

6、的变化、机械的振动等，当这些变化量很小时，制程仍可被接受。這些称为机遇原因(chancecause)或一般原因(commoncause)，程其受控(incontrol)机遇原因是过程固有的，始终存在、难以除去，但其对质量的影响微小。何谓变异性？9原因分类出現次数影响结论机遇原因频繁微小不值得调查*非机遇原因偶尔显著需彻底调查机遇原因与非机遇原因之辨別机遇原因之变异非机遇原因之变异(1).大量之微小原因所引起(1).一個或少數幾個較大原因所引起(2).其个別之变异极其微小(2).可能發生大變異(3).几种较有代表性的情况：(3).幾個較為代表性;1.原料之个别或微小异常1.原材整体不良2.

7、机器的微小振动2.机器参数调试不当3.仪器测试难达最精确3.新手测试(4).要除去则非常不经济(4).不但可以找出原因，且要除去这些*除非Cp高但Ca低，原因是十分必要且经济的导致Cpk不能满足要求的情况(非)机遇原因之辨別10控制图的种类(按用途分类)1.控制用控制图---先有控制限，后数据描点(分析用控制图的控制线延长)2.分析用控制图---先有数据，计算、分析出控制限(转为控制用控制图的前提是制程达到统计稳态和技术稳态)11控