统计过程控制SPC课件.ppt

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1、统计过程控制SPC培训资料SPC的基本概念SPC(StatisticalProcessControl):统计过程控制就是根据过程质量的统计规律这一原则,利用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而达到保证产品的目的。SPC中的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法,一般而言,主要指控制图的应用.SPC的特点与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员●强调应用统计方法来保证预防原则的实现●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P（Process，过程）●可判断过程的异常，及时告

2、警；●不能告知此异常是什么因素引起的统计控制状态概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态●优点：----对产品的质量有完全把握----生产也是最经济的----在控制状态下，过程的变异最小SPC过程控制的需要检测-----容忍浪费;预防-----避免浪费.控制图控制图:又称管理图、休哈特图,是美国休哈特博士发明的。控制图是区分过程中的正常波动和异常波动，并判断过程是否处于控制状态的一种工具。控制图是了解过程变差并帮助达到统计控制状态的有效工具。正常波动是由随机因素/偶然因素（ISO/TA16949称之为普通因素）造成的，这些普通因素在生产中大量存在，多产品质量经常发生影响，但它所

3、造成的质量波动往往比较小，在生产过程中是允许存在的。如：机器设备的轻微振动等。正常波动当一个过程只有普通原因起作用，而不存在特殊原因的作用时，过程中就只在一定范围内正常波动，这个过程就处在统计控制状态，即：受控状态。异常波动异常波动是由系统因素/异常因素（ISO/TA16949称之为特殊因素）造成的。这些特殊因素在生产过程中并不大量存在，对产品质量也不经常发生影响，一旦存在，它对产品质量的应就比较显著。如：机器带病运转，操作者违章操作等。异常波动有异常波动的过程处于非统计控制状态，也即失控状态或不稳定状态。控制图原理过程处于统计控制状态时，学派总体的质量特性数据的分布一般服从

4、正态分布，（μ—过程均值、σ—过程标准偏差）质量特性值落在μ±3σ范围内的概率约为99.73%，落在μ±3σ范围外的概率约为0.27%，因此可用μ±3σ作为上下控制线界限，以质量特性数据是否超越这一上、下界限以及数据的排列情况来判断过程是否处于受控状态，这就是控制图的原理。控制图的益处合理使用控制图能：供正在进行过程控制的操作者使用；有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去；使过程达到：——更高的质量；——更低的单件成本；——更高的有效能力。控制图的益处为讨论过程的性能提高共同语言；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班

5、操作过程的人员之间、和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。控制图的益处控制图通过区分变差的特殊原因和普通原因，为人们就任何问题应采取适当的局部改进措施还是要求采取管理措施提供依据。这样可以减少混淆、挫折以及误导性解决问题的努力而造成的高成本。计量型数据控制图用计量型数据，可以分析一个过程的性能，可以量化所做的改进，即使每个单值都在规范限界内，这一点对寻求持续改进来说是很重要的。计量性控制图可以通过分布的宽度（零件间的变差R）和其位置（过程的平均值X）来解释数据。常用的控制图分布控制图代号控制图名称备注正态分布（计量

6、值）均值—极差控制图最常用，判断工序是否正常的效果好，计算量大，适用于产品批量大、且稳定、正常的工序；S的计算比R复杂，但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便，但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序；简便省事，并能够及时判断工序是否处于稳定状态，但不宜发现工序分布中心的变化。均值—标准差控制图中位值—极差图单值--极差图计数型数据的控制图计数型数据只有两个值（合格/不合格、成功/失败、通过/不通过、出席/缺席）计量控制图计数控制图的优缺点计量控制图计数控制图优点1、灵敏、易调查原因；及时发现不良，使质量稳定；数据可用简单的方法获得；对整体品质状况了解较方

7、便；缺点抽样频度高，费时麻烦；数据需测定，且计算，需培训人员不易寻找不良之原因及时性不足，易耽误时机常用的控制图常用控制图分布控制图代号控制图名称备注二项分布(计数值)p不合格品率控制图样本容量不一定相同；相同样本容量np不合格品数控制图泊松分布(计点值)u单位不合格数控制图样本容量不一定相同；相同样本容量c不合格数控制图常用控制图均值-极差图---图用于观察正态分布均值的变化；R图用于观察正态分布的分散情况或变异度的情况均值-标准差图---同均值-极差图，用标准差代替极差，R图计算方便；但当n>10时