SPC过程控制图简介.ppt

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1、第一章SPC与SPCD工程绪论(一）1、什么是SPC?SPC--StatisticalProcessControl(统计过程控制）含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。统计技术----数理统计方法。2、SPC的作用预防：判断过程的异常，及时告警。3、SPC的缺点不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即不能进行诊断。第一章SPC与SPCD工程绪论(二）2、什么是SPCD?（新概念）SPCD--StatisticalProcessControlandDiagnosis(统计过程控制与诊断）含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而达

2、到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目的。第一章SPC与SPCD工程绪论(三）3、为什么要学习SPC和SPCD工程（一）?时代的需要：21世纪是质量的世纪，提出超严质量要求，是世界发展的大方向。如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一（ppm,partspermillion),乃至十亿分之一（ppb,partsperbillion)。科学的要求：要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用质量科学。生产控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式。3控制方式下的稳态不合格品率为2.7X10-3,6控制方式下的

3、稳态不合格品率为2.0X10-9后者比前者降低了：2.7X10-3/2.0X10-9=1.35X106即一百三十五万倍!第一章SPC与SPCD工程绪论(四）3、为什么要学习SPC和SPCD工程（二）?3控制方式与6控制方式的比较：第一章SPC与SPCD工程绪论(五）4、开展SPC与SPCD工程的步骤培训SPC正态分布等统计基础知识品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图过程控制网图的做法过程控制标准的做法确定关键质量因素对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；列出过程控制网图，即按工艺流程顺序

4、将每道工序的关键质量因素列出制订过程控制标准对过程进行监控对过程进行诊断并采取措施解决问题第二章控制图原理（一）1、什么是控制图对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。控制图的组成UCL(UpperControlLimit)上控制限LCL(LowerControlLimit)下控制限CL(CentralLine)中心线按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列第二章控制图原理（二）2、统计观点----现代质量管理的基本观点之一产品质量具有变异性“人、机、料、法、环”+“软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”变异具有统计规律性随机现象统计规律随机现象：

5、在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。第二章控制图原理（三）3、基础知识(1)、直方图分组、统计、作直方图具体步骤1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度数据分散宽度=（最大值最小值）2、确定组数kn3、确定组距h=（最大值最小值）/组数4、确定各组的边界第一组的组下限=最小值最小测量单位的一半第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。5、确定各组的频数6、作直方图7、对直方图的观察:特点，中间高、两头低、左右对称第二章控制图原理（四）3、基础知识(2)、正态分布(NormalDistributio

6、n)当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线，即：概率密度曲线。特点：面积之和等于1。fN(x;2,µ)=(1/2)exp(-(x-µ)2/22)两个重要的参数：µ(mu)---位置参数和平均值（meanvalue)，表示分布的中心位置和期望值(sigma)---尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差（standarddeviation),两个参数的意义µ(mu)---反映整体的综合能力(sigma)---反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。它们之间是互相独立。质量管理中的应用不论µ与取值如何，产品质量特性落在[µ

7、3，µ+3]范围内的概率为99.73%。落在[µ3，µ+3]范围外的概率为199.73%=0.27%，落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135%1。第二章控制图原理（五）第二章控制图原理（六）4、控制图基础知识(1)、控制限的确定上控制限：UCL=µ+3中心线：CL=µ下控制限：LCL=µ3(2)、控制图原理的两种解释第一种解释：“点出界就判异”小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判