统计过程控制SPC新new.ppt

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1、统计过程控制(SPC)编制:CaoLiang授课人:CaoLiang统计技术统计技术是一项收集、整理、计算、分析和处理统计数据的技术。统计技术又称为数理统计。统计数据是事物进展过程中的写照,是事物的数量表现。应用统计技术的目的是研究统计数据内在数量的规律性,以揭示事物的本质,使人们对事物有科学的认识。可见,统计技术是人们科学认识客观事物的工具。统计技术是国际通用工程语言。统计技术分为两类:1.描述性统计技术2.推断性统计技术描述性统计技术:对统计数据进行整理和描述的技术,称为描述性统计技术。属于此类技术的常用方法有调查表、头脑风暴法、水平对比

2、法、分层法、排例图、因果图、树图、关联图、直方图、散步图、矩阵图、流程图、系统图、过程决策程序图、柱状图、饼分图、环形图、雷达图、甘特图、折线图、砖图、对策表、SPC图过程解力分析等。推断性统计技术:在统计数据描述的基础上进一步对其所反映的问题进行分析,解释和作出推断性结论的技术,称为推断性统计技术。属于此类技术的常用方法有抽样检验、假设检验、正交试验、可靠性分析、参数估计、回归分析、方差分析、时间序列分析、模拟等。收集统计数据数字资料非数字资料计量数据计数数据统计数据的来源一是直接观察,测量或调查研究得到的数据,这种数据称为第一手数据二是从

3、别人那里得到的数据,这种数据称为第二手数据统计数据分类整理统计数据一般来说,收集到的数据不能直接使用,而要经过整理无才能使用,整理的目的是使数据系统化、条理化,使之符合统计分析的要求,如果数据多,应按分层法对数据进行分层。处理统计数据处理统计数据是根据研究对象和研究目的以及统计数据的特点,选用适宜的统计技术方法对统计数据进行计算和分析,并作出结论的过程。统计技术的功能是记录事物的过去状态,描述事物的现在状态,推断事物的未来状态。在处理统计数据中,无论是进行描述还是进行推断,其中最主要的工作是分析。统计技术注意事项注意数据的来源和质量数据有第一

4、手数据和第二手数据第一:有代表性,能代表事物总体的数据第二:及时性要好,要收集事物近期的数据,这样的数据信息新第三:可靠性高,每个数据必须可靠,严禁虚假的数据注意统计的风险性有可能把正确的推断为错误的,也有可能把错误的推断为正确的注意正确选用统计技术方法用于数字资料的统计技术方法用于非数字资料的统计技术方法注意经济性抽样检验对过程的结果(产品)的一个或多个特性进行的诸如测量、检查、试验或度量,并将结果与规定要求进行比较,以确定每项特性合格情况所进行的活动过程,称为检验,或者说,检验是通过观察和判断,适当的结合测量,试验所进行的符合性评价。检验

5、分为全数检验和抽样检验:全数检验是将一批产品中的全部产品逐个一一进行检验,一一判定为合格品或不合格品的活动过程,对合格产品收下,对不合格的产品拒收。抽样检验是利用所抽取的样本对产品或过程进行的检验,换言之,抽样检验是根据事先制订的抽样方案,从一批产品中随机抽取一部分作为样品,以这部分样品的检验的结果,对整批产品质量合格与否作出判定,合格则整批产品被接收,不合格则整批产品被拒收。抽样检验是推断性统计技术的具体应用N=N1+N2N全检N1N2交验产品批合格品不合格品全数检验示意图合格不合格接收N拒收NN样本N抽样全检合格品数不合格品数与判定标准比

6、较交验产品批抽样检验示意图d抽样检验的风险抽样检验是由样本的质量状况去推断总体的质量是要冒风险的生产方风险(PR):对于给定的抽样方案,当皮产品或过程质量水平(如不合格品率)为某一指定的可接收值(如可接受质量水平)时的拒收的概率,即把质量好的批产品判为不合格,用α表示使用方风险(CR):对于给定的抽样方案,当批产品或过程质量水平为某一指定的不满意值(如极限质量水平)时的接收概率,即把质量差的批产品判为合格,使用方风险一般用β表示设计抽样方案注意事项设计抽样方案时,应慎重决定样本量、抽样频次、样本的选择、划分样本的根据以及抽样方法的各种其他方法

7、样本要有代表性样本要有代表性,要代表总体,如果做不到这一点,将导致对总体特性作出不良估计样本也会产生误差即使样本代表总体,但从样本得到的信息也会产生一定程度的误差,这种误差的大小可通过增大样本量来减小但却不能消除注意百分比抽样的不科学性抽样检验是标准抽样检验,而不是百分比抽样检验,百分比抽样检验是不科学的,应予废止。百分比抽样中,在相同的批的不合格品率的情况下,产品批量越大,则批的接收概率越小,产品批量越小,则批的接收概率越大,即“大;批量严,小批量宽”,不能正确鉴别批产品的质量水平,所以,这是一种不科学的抽样检验方法,工业发达国家早已淘汰。

8、抽样检验实施中注意事项(见附表1)全数检验与抽样检验的比较(见附表2)频率直方图步骤:1.收集和整理数据(>50个)2.确定数据的极差(R)3.确定组数(K)4.确

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