SPC统计过程控制.ppt

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1、Tab3:SPC统计过程控制目标1.能够使用“XBar和S图表”进行连续数据分析。能够使用“p”控制图表进行离散数据分析。能够确定每一种图表类型的控制极限范围。能够对图表进行解释并确定工序什么时候处于失控状态。5.能够解释依据图表信息采取措施的重要性。Tab3:统计过程控制目的介绍统计过程控制的概念什么是：统计过程控制（SPC）统计–基于概率的决策方法。过程--所有重复性的工作或步骤。控制--监控工序运行。基于与“ttest”假设检验相同的概念进行分析，能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前

2、，就作出有关工序的决定、采取行动、解决问题。。当处于稳定状态的工序变差已经被外界可指定原因所影响时，SPC发出信号。当过程失控时，SPC将发出信号，你的任务是找出失控的原因，然后进行修正，确保问题不再发生。6个西格玛质量的重点是将控制范围转移到工序的上游，以充分利用对工序输入变量特征（关键X）的控制6个西格玛与SPC控制图表应用于过程变量；自变量；设计变量X1,X2,...,Xk提高因变量的稳定性，响应值Y1,Y2,...,YmX1X2X3YX什么时候使用SPC？希望获悉什么信息？—关键过程变量

3、（X或Y）在随时间变化吗？（即该过程稳定吗？）如何观察输出变量？—基于实时数据、显示过程变化的图表SPC是一个严密的过程，它要求操作小组积极参与数据的采集和分析。X失控状况，记录采取的修复行为UCLLCLXBar图表样本/分组（按时间排序）Sigma图表控制下限总平均中心线控制上限控制图表包含内容UCLsLCLs平均Sigma中心线控制图表统计过程控制图是由贝尔实验室的Waltershewhart在1920年开发的，它提供了测量过程的观察值相与用统计方法计算出的“控制极限范围”（期望值）的图形比

4、较。绘制随时间而变化的表现。一个过程的改变包括平均值和/或方差的改变，因此我们总是同时绘出平均值以及方差的控制图（Xbar和S）。平均值的控制极限表示双边假设检验极限，用于推断观测的样本均值是否发生了变化。Sigma的控制极限或极差表示方差在何处显示差异。假设检验?控制图是连续进行的双边检验的图形显示，其中Ho和Ha定义如下:对于3σ限制,=0.00135Ho:iHa:i当一个分组的平均值超出了控制图极限范围之外，它以图形表明样本平均值与历史平均值之间存在差值。注意：近

5、似置信度为99.7%.LCLxUCLx/2/2X过程的稳定性下图显示多种不稳定过程，控制图能够有助于确定这些不稳定状态什么时候产生、以及存在于什么环境。不稳定过程不存在可预测的表现，而且稳定的运行状态可能不是持续不变的。ConditionTimeMean:SUSTAINEDIRREGULARTRENDCONSTANTIRREGULARSHIFTSHIFTCONSTANTCONSTANTCONSTANTDECREASEDIRREGULARStdev:Copyright1995SixSigmaA

6、cademy,Inc.时间均值/方差过程稳定性当过程输出值仅包括一般原因变差时，该过程被认为是稳定的。分组平均值和方差的测量值介于它们的控制极限范围之内，且未显示出存在可指定来源（特定原因）变差的证据。如果在控制图表中出现数据的非随机型态，或当某一点超出控制极限时，这是表示在你的过程中出现了可指定来源（特定原因）的变差的明显信号。一个稳定过程的输出值很少超出正负三个Sigma范围。UCLLCL可指定来源变差区域可指定来源变差区域稳定过程变差区域(仅存在一般原因变差)X平均值与极差Xbar&RN<

7、10,典型3-5平均值与标准偏差Xbar与Sn≥10控制图表类型存在两种控制图表类型:变量图表－用于监控连续变量值X，如:一个直径或消费者满意度评分。属性图表－用于监控离散变量值X，如:合格产品/次品数量，或存货水平。为了选择合适的控制图监控你的过程，首先要决定重要的过程变量(X)是连续的还是离散的.中间值与极差X与Rn<10典型3-5单个数据点和移动极差XmRn=1监控连续X的变量图表缺陷比例p图表典型n>50跟踪dpu/dpo次品数量nP图表n≥50(常量)跟踪次品数量缺陷数量c图表c>5缺

8、陷数/单元U图表N变量监控离散X的分布图表控制图表类型XBar西格玛（Xbar-S)控制图用于分析和控制连续过程变量能够使用Xbar－S图在测量阶段，通过图形显示方式将变差的特定原因与一般原因分离。在分析和改进阶段，在完成假设检验之前检查过程的稳定性。在控制阶段，在改进措施实行后检验过程控制。Xbar-s图表的最佳生成法是使用Mimitab或其它统计软件包。如果没有该软件，则使用Xbar-R或其它手工控制图表．使用Minitab软件构建Xbar-S图表文件:GEAPPS>6Sigma>Minit