TS169492009-SPC统计过程控制培训教材-最新版.ppt

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1、TS16949：2009-SPC统计过程控制培训教材（第二版）1课程内容SPC定义质量管理的发展历程SPC统计理论基础常用分布简介正态分布中心极限定理过程变差SPC控制图计量型控制图计数型控制图成功推行SPC过程能力分析过程能力计算及评价过程能力改进2SPC的定义SPC既统计过程控制，是将一个过程定期收集的样本数据按顺序点绘制而成的一种图示技术。注：SPC的核心是控制图；SPC可以展示过程变异并发现异常变异，并进而成为采取预防措施的重要手段。3质量管理发展历程19世纪末—20世纪30年代质量检验阶段美国以泰勒为首的科学管理工作者首次将质量检验作为一种管理职能从生产中分离出来

2、，建立了专职检验制度。20世纪40—50年末统计质量控制阶段美国贝尔实验室学术负责人休哈特博士通过对西方电气公司所制造的产品变异或波动的关注的研究，提出统计过程控制理论（SPC）,并在1924年首创过程控制的工具——控制图。4SPC在现代企业质量管理体系中的应用SPC是过程控制的重要手段；SPC已经成为汽车行业质量管理体系的必须要求；SPC也是六西格玛改善项目中的必备工具。日本名古屋大学在1984年调查115家日本企业，发现每个企业平均使用137张控制图。5SPC的统计理论基础常用概率分布简介连续型分布：正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又没有一个因素

3、起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般都服从或近似服从正态分布。离散型分布：二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从二项分布；泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。6SPC的统计理论基础常用统计量介绍总体研究对象的全体称为总体（Population）；样本从总体中抽取一部分个体进行观察，被抽到的个体组成了总体的一个样本（Sample）。7i~()~SPC的统计理论基础样本样本来自总体，样本中包含了丰富的总体信息，研究样本的主要方法是构造样本函数，不含未知参数的样本函数称为统计量（Statistic），统计量的分布称为抽样分布。(1)描述中

4、心位置的统计量：设X,X,…,X是来自总体的一个样本，则样本均值（samplemean）:X=1nn∑i=1X样本中位数（samplemean）:X=Xn+12X=1⎡⎢X2⎣(n2)+X(n2+1)⎤⎥⎦8n2iSPC的统计理论基础样本(1)描述波动的统计量:样本极差（samplerange）:R=X(n)−X(1)样本方差（samplevariance）:S=1n−1∑(Xi=1−X2)样本标准偏差（standarddeviation）:S=S292SPC的统计理论基础正态分布的特性和应用质量管理中最常遇到的连续分布是正态分布，能描述很多质量特性X随机取值的统计规律性，

5、正态分布的图形及概率密度函数为：p(x)=σ12πe−(x−μ)2/2σ,x∈(−∞,+∞)10SPC的统计理论基础正态分布的特性和应用过程关键质量特性X常常呈正态分布N(μ,σ2),其中μ为均值，σ为标准偏差，在μ与σ已知时，正态分布的概率特征如下：正态分布的概率特征界限μ+-kσμ+-0.67σμ+-1σμ+-1.96σμ+-2σμ+-2.58σμ+-3σμ+-4σ界限内的概率（%）50.0068.2695.0095.4599.0099.7399.99界限外的概率（%）50.0031.745.004.551.000.270.006311eSPC的统计理论基础标准正态分布

6、为了便于使用，我们把μ=0，σ=1的分布称为标准正态分布（Standardnormaldistribution），记为N(0,1),所以，标准正态分布的密度函数为：ϕ(x)=12π−x2/2,x∈(−∞,+∞)iiSPC的统计理论基础中心极限定理设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有(1)X1+X2+...+Xn=n∑i=1X近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。(2)X=X1+X2+...+Xnn=1nn∑i=1X近似服从均值为μ，方差为σ2/n的正态分布。13SPC的统计理论基础问题1：标准正态分布有什么好处

7、？问题2：假设总体的方差为σ，我们从中抽取五个产品为一组的样本25个，请问样本均值的方差是什么？14SPC的统计理论基础过程：通过使用资源和管理，将输入转化为输出的活动（ISO9001:2000定义）包括什么?(物料,机器)(三)包括谁?(能力/技能/培训)(四)输入(六)需优质产品过程(一)运作过程输出(七)优质产品怎样?(方法/步骤/技巧)(二)包括什么关键准则?(量度/评估)(五)15SPC的统计理论基础人们对于过程变差有以下认识：一个过程内有许多波动源存在；每个波动源发生是随机的，时隐时现，时大时小，以不可