【正文】 統(tǒng)計(jì)過程控制 S P C 課 程 大綱： ? SPC的起源和發(fā)展 ? SPC的目的 ? 基本的統(tǒng)計(jì)概念 波動(dòng)（變差） 普通原因 /特殊原因 ? 控制 圖的 原理 說 明 正 態(tài)分布說明 α 、 β 風(fēng)險(xiǎn)說 明 控制圖的種類及選擇 ?計(jì)量型控制圖 XbarR、 XbarS、 XR、 XMR 控制 圖 Cp、 Cpk、 Ppk指數(shù)說明 ?計(jì)數(shù)型控制圖 p、 np、 c、 u控制 圖 ?6?簡介 ~ ? 控制 圖 的 起源 ? 控制 圖 是 1924年由美 國質(zhì)量管理 大 師 . Shewhart（休哈特） 博士 發(fā) 明。因其用法 簡單和 效果 顯 著，人人能用 、到 處 可用， 逐漸 成 為實(shí) 施 質(zhì)量控制 不可缺少的主要工具， 當(dāng)時(shí)稱為 (Statistical Quality Control)。 ? SPCSQC 一、 SPC的起源和發(fā)展 PROCESS 原料 測(cè) 量 結(jié) 果 針對(duì)產(chǎn) 品所做的仍只是在做 SQC 針 對(duì)過 程的重要控制 參數(shù) 所做的才是 SPC 二、 SPC的目的 PROCESS 原料 人 機(jī) 法 環(huán) 測(cè) 量 測(cè) 量 結(jié) 果 好 不好 不要等 產(chǎn) 品 制造 出 來后 再去 檢測(cè)合格與否， 而是在 制 造的時(shí)候就要把它 制 造好 。 應(yīng)用 SPC保證預(yù)防原則的實(shí)現(xiàn)。 預(yù)防或是容忍？ 控制圖的重要性 ★ 是貫徹預(yù)防原則的 SPC的重要工具，是質(zhì)量管理七個(gè)工 具的核心。 ★ 1984年名古屋工業(yè)大學(xué)調(diào)查 115家日本各行各業(yè)的中小型 工廠，平均每家采用 137張控制圖； ★ 柯達(dá) 5000職工一共用了 35000張控制圖。 ★ 控制圖的張數(shù)在某種意義上反映管理現(xiàn)代化的程度。 SPC SPD SPA SPC： Statistical Process Control SPD： Statistical Process Diagnosis SPA： Statistical Process Adjustment 診斷 調(diào)整 ?統(tǒng)計(jì)過程控制 ?● 優(yōu)質(zhì)企業(yè)平均有 73%(用 SPC方法的 )的過程Cpk超過 ，低質(zhì)企業(yè)只有 45%過程達(dá)到Cpk=。 ?● Cpk，平均銷售收入增長率為11%以上，而其它企業(yè)的數(shù)據(jù)為 %。 ?● 一家企業(yè)用了三年的時(shí)間使廢品率降低 58%，其使用的方法：將使用 SPC的過程比例由52%增加到 68%。 ?何時(shí)使用 SPC ?● 原則上 ,應(yīng)該用于有數(shù)量特性或參數(shù)和持續(xù)性的所有工藝過程 。 ?● SPC使用的領(lǐng)域是大規(guī)模生產(chǎn) 。 ?● 多數(shù)企業(yè)， SPC用于生產(chǎn)階段 。 ?● 在強(qiáng)調(diào)預(yù)防的企業(yè)，在開發(fā)階段也用 SPC。 三、基本的統(tǒng)計(jì)概念 ?數(shù)據(jù)的種類 ?波動(dòng)（變差） —— 波動(dòng)的概念、原理及波動(dòng)的種類 ?普通原因 /異常原因 ?基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)量 —— 平均值 X、 中位數(shù) X、 極差 R 標(biāo)準(zhǔn)偏差 ?、 S 計(jì)量型 計(jì)數(shù)型 ~ 數(shù)據(jù)的種類 ? 計(jì)量型 特點(diǎn)：可以連續(xù)取值也稱連續(xù)型數(shù)據(jù)。 如：零件的尺寸、強(qiáng)度、重量、時(shí)間、溫度等 ? 計(jì)數(shù)型 特點(diǎn)：不可以連續(xù)取值，也稱離散型數(shù)據(jù)。 如：廢品的件數(shù)、缺陷數(shù) 波動(dòng)（變差）的概念 ： 波動(dòng)的概念是指在現(xiàn)實(shí)生活中沒有兩件東西是完全一樣的。生產(chǎn)實(shí)踐證明，無論用多么精密的設(shè)備和工具，多么高超的操作技術(shù)，甚至由同一操作工，在同一設(shè)備上，用相同的工具，生產(chǎn)相同材料的同種產(chǎn)品，其加工后的產(chǎn)品質(zhì)量特性（如： 重量、尺寸等 ）總是有差異，這種差異稱為 波動(dòng) 。公差制度實(shí)際上就是對(duì)這個(gè)事實(shí)的客觀承認(rèn)。 消除波動(dòng)不是 SPC的目的，但通過 SPC可以對(duì)波動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制。 波 動(dòng) 的原因： 波 動(dòng) 原因 人員 機(jī)器 材料 方法 測(cè)量 環(huán)境 ? 正常波動(dòng) ：是由 普通 (偶然 )原因 造成的。如操作方法的微小變動(dòng)、機(jī)床的微小振動(dòng)、刀具的正常磨損、夾具的微小松動(dòng)、材質(zhì)上的微量差異等。正常波動(dòng)引起工序質(zhì)量微小變化，難以查明或難以消除。它不能被操作工人控制，只能由技術(shù)、管理人員控制在公差范圍內(nèi)。 ? ? 異常波動(dòng) ：是由 特殊 (異常 )原因 造成的。如原材料不合格、設(shè)備出現(xiàn)故障、工夾具不良、操作者不熟練等。異常波動(dòng)造成的波動(dòng)較大，容易發(fā)現(xiàn)，應(yīng)該由操作人員發(fā)現(xiàn)并糾正。 基本統(tǒng)計(jì)量說明 ? 平均值 Xbar 設(shè) X1， X2， ??.Xn 是一個(gè)大小為 n的樣本，則 Xbar=（X1+X2+??+Xn)/n 中位數(shù) X 將數(shù)據(jù)按數(shù)值大小順序排列后，位于中間位置的數(shù)，稱為中位數(shù)。 如： 5， 9， 10， 4， 7， X=7； 如： 5， 9， 10， 4， 7， 8 X=（ 7+8） /2= ? 極差 R 樣本數(shù)據(jù)中的最大值 Xmax與最小值 Xmin的差值。 R= Xmax Xmin ? 標(biāo)準(zhǔn)差 ?、 s （ 1） 總體標(biāo)準(zhǔn)差 ? （ 2）樣本的標(biāo)準(zhǔn)差 s ~ ~ ~ ?控制 圖示例 : 上 控 制界限 (UCL) 中心 線 (CL) 下控制界限 (LCL) （一）、 控制 圖 定義 控制圖是用于 分析和控制過程質(zhì)量的一種方法 。控制圖是一種帶有控制界限的反映過程質(zhì)量的記錄圖形，圖的縱軸代表產(chǎn)品質(zhì)量特性值 (或由質(zhì)量特性值獲得的某種統(tǒng)計(jì)量 )；橫軸代表按時(shí)間順序 (自左至右 )抽取的各個(gè)樣本號(hào)； 圖內(nèi)有中心線 (記為 CL)、 上控制界限 (記為 UCL)和下控制界限 (記為 LCL)三條線 (見下圖 )。 四、控制圖 （二）、 控制 圖 的目的 ?控 制 圖 和一般的 統(tǒng)計(jì)圖 不同，因其不 僅 能 將數(shù) 值以曲 線 表示出來，以 觀察 其 變異的趨勢(shì)， 而 且能 顯 示 變異屬于正常 或 異常波動(dòng) ， 并反映過程 是否正常 和穩(wěn)定 。 利用控制限 區(qū) 隔 是否 為 非 機(jī) 遇性 （三）、控制圖的設(shè)計(jì)原理： 位置：中心值 形 狀 ：峰 態(tài) 分 布寬 度 在產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中， 計(jì) 量值的 分布形式有： % % % μ +1σ +2σ +3σ 1σ 2σ 3σ 正 態(tài)分布圖示： ? 特點(diǎn)： ? 中間高、兩頭低、左右對(duì)稱、兩側(cè)延伸，永不相交； ? 參數(shù)描述： ? 位置（均值）、分布（極差、標(biāo)準(zhǔn)差）； ? 性質(zhì)： ? 不論 u、 ?為何值，產(chǎn)品質(zhì)量特性值的點(diǎn)落在 ? 【 u 3? 、 u+3? 】 內(nèi)的概率是 %。 控制圖原理 ?工序處于 穩(wěn)定狀態(tài) 下，其計(jì)量值的分布大致符合正態(tài)分布。由正態(tài)分布的性質(zhì)可知：質(zhì)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)在平均值的正負(fù)三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差 (X?3?)之外的概率僅為 %。這是一個(gè)很小的概率，根據(jù)概率論 “ 視小概率事件為實(shí)際上不可能 ” 的原理，可以認(rèn)為：出現(xiàn)在 X?3?區(qū)間外的事件是 異常波動(dòng)，它的發(fā)生是由于異常原因使其總體的分布偏離了正常位置。 ?控制限的寬度就是根據(jù)這一原理定為 ?3?。 “ ?” 及“ ?” 風(fēng)險(xiǎn)定義 ? 根據(jù)控制限作出的判斷也可能產(chǎn)生錯(cuò)誤?？赡墚a(chǎn)生的錯(cuò)誤有兩類。 ? 第一類錯(cuò)誤是把正常判為異常，它的概率為 ?，也就是說，工序過程并沒有發(fā)生異常，只是由于隨機(jī)的原因引起了數(shù)據(jù)過大波動(dòng)，少數(shù)數(shù)據(jù)越出了控制限，使人誤將正常判為異常。 虛 發(fā)警報(bào) ， 由于徒 勞 地查找原因 并為 此采取了相 應(yīng) 的措施 ,從而造成 損 失 . 因此 , 第一 種錯(cuò)誤 又 稱為 徒 勞錯(cuò)誤 . ? 第二類錯(cuò)誤是將異常判為正常，它的概率記為 ?，即工序中確實(shí)發(fā)生了異常，但數(shù)據(jù)沒有越出控制限，沒有反映出異常，因而使人將異常誤判為正常。 漏 發(fā)警報(bào) ,過 程已 經(jīng)存在 不 穩(wěn)定 因素 , 但 并 未采取相 應(yīng) 的措施 ,從 而不合格品增加 , 也造成損 失 . ? 兩類錯(cuò)誤不能同時(shí)避免，減少第一類錯(cuò)誤 (?)，就會(huì)增加第二類錯(cuò)誤 (?)，反之亦然。 “ α”及“ β”風(fēng)險(xiǎn)說 明 “ α”風(fēng)險(xiǎn)說 明 “ β”風(fēng)險(xiǎn)說 明 （四）、 控制 圖 的種 類 按 數(shù)據(jù) 性 質(zhì) 分 類： – 計(jì)量型控制圖 ?平均 數(shù) 與 極 差控制 圖 ( Chart) ?平均 數(shù) 與 標(biāo) 準(zhǔn)差控制 圖 ( Chart) ?中位 數(shù) 與 極 差控制 圖 ( Chart) ?單 值與移 動(dòng)極 差控制 圖 ( chart) – 計(jì)數(shù) 值控制 圖 ?不良率控制 圖 (P chart) ?不良 數(shù) 控制 圖 (np chart,又 稱 Pn chart或 d chart) ?缺 點(diǎn)數(shù) 控制 圖 (C chart) ?單 位缺 點(diǎn)數(shù) 控制 圖 (U chart) ??X R~ Rm?“ n”=9~25 控制 圖 的 選 定 資料性質(zhì) 不良 數(shù) 或 缺陷 數(shù) 單 位大小 是否一定 n是否一定 樣 本大小 n≧ 2 CL的性 質(zhì) n是否 較 大 “ u” 圖 “ c” 圖 “ np” 圖 “ p” 圖 XRm 圖 XR 圖 XR 圖 Xs 圖 計(jì)數(shù)值 計(jì) 量值 n=1 n≧ 2 中位 數(shù) 平均值 “ n”=2~5 缺陷 數(shù) 不良 數(shù) 不一定 一定 一定 不一定 控制 圖 的 選擇 ~ 課堂練習(xí)： 100平方米 每一百平方米 布中 的 臟點(diǎn) 100 電燈 亮／不亮 1 乙醇比重 10 重量 5 長 度 選 用 何種控制圖？ 樣 本 數(shù) 質(zhì) 量特性 確定控制的產(chǎn)品特性、 控制圖類型 收集數(shù)據(jù)并制作 分析 用控制 圖 是否 穩(wěn) 定 ？ 計(jì)算過程能力 能力 是否 足夠？ 控制用控制 圖 尋 找 并消除異 常原因 檢討機(jī)械 、 設(shè)備 提升 過程