【正文】 磨損 ? 模具正常的老化 ? 操作者細微的不穩(wěn)定 ? 夾具的正常磨損 ? … 特殊原因(Special Cause) 造成特殊變異。它是由人、機、料、法、環(huán)、測等基本因素的變異影響所致 ?變異分為兩種 ?自然變異和非自然變異 ?自然變異是偶然性原因（不可避免因素）造成的?？刂茍D具體表現出反映（隨即）變動的自然界限的控制上限與下限。工業(yè)中開始用統計方法代替事后檢驗的質量控制方法 二戰(zhàn)后，日本從美國請來了戴明，推廣控制圖的應用。SPC統計過程控制 目錄 ?第一章：基本統計概念（分布的概念） ?第二章： Minitab基本技能 ?第三章：統計過程控制介紹 ?第四章：計量型統計過程控制 ?第五章： SPC控制圖的理解 ?第六章：計數型 SPC ?第七章： SPC與過程能力研究 ?總結 第一部分：基本統計理論 ?數據的種類 ?數據分布 ?數據中心的表達 ?平均數 ?中位數 ?眾數 ?數據離散的表達 ?極差 ?方差 ?標準差 ?數據分布圖形的表達 ?正態(tài)分布 ?正態(tài)機率 數據的種類 ?離散數據 ?好 /壞 ?機器 1，機器 2，機器 3 ?工作班次 ?計數資料（文件中的錯誤數，產品中的不合格品數，等等） ?連續(xù)數據（小數點后的位數是有意義的，也可以理解為任何數的一半，都有其物理意義） ?時間（秒） ?壓力（ psi） ?速度（米 /min） ?厚度（厘米） ?等等 樣本中心趨勢的表達 平均數： ?反映出所有數值的影響 ?顯著地受到極端值的影響 中位數： ?不是必須將所有數值導入計算式中 ?不受極端值的影響 眾數： 出現次數最多的那個 樣本中心趨勢的表達 定義 優(yōu) 、 缺點 平 均值 Xbar Average (X1+X2+…+Xn) / n 平均 ， 最基本最常用的 集中趨勢的 量度 ， 但顯著地受到極端值的影響 中位數 Xmed Median Xi大小排列 ， 中間的那個 ? 消除 了 極端 值 的影響 ? 測量不經濟或時間長時 ， 用它來預測平均值 眾數 Mode 出現次數最多的那個 ? 消除了最大和最小值的影響 ? 用于極度傾斜的分布 ? 用于不規(guī)則的分布 ， 如出現兩個高峰 離散度的表達 ?極差（ Range） 一組數據中，極大值與極小值的差 ?方差 每一資料值與群體平均數離差平方的平均值 ?標準差 方差的平方根 極差對分離點資料的敏感度比方差高 離散度的表達 nxxnii212)(?????nxxnii???? 12)(?1)(212?????nxxSnii1)(12??? ?nxxSnii母體方差 母體標準差 樣本方差 樣本標準差 離散度的表達 定義 優(yōu) 、 缺點 極差 R Range Max(X1,..,Xn)Min(X1,…,Xn) ? 簡單 ， 最基本最常用的 變異 的量度 ? 數據越少越好用 標準差 σ Sigma ? 考慮了所有數據的情況從而能真實反映數據離散程度的大小 ? 避免了絕對值計算 1)(12????nxxnii正態(tài)分布 ?“正態(tài)”分布中的資料具有某種固定的特質 ?這些特制可協助了解程序的特性 ?大部分的自然現象及人為程序是呈現正態(tài)分布的或經由轉換后可以以正態(tài)分布的形式來表現 ?用來做控制圖的數據首先必須是正態(tài)分布的，不是正態(tài)分布的數據，要首先轉換成正態(tài)的 正態(tài)分布 ?特質一：正態(tài)分布只需下列數據即可完整描述 ?平均數（用來定位臵） ?標準差（用來決定正態(tài)分布的“胖瘦”） 正態(tài)曲線 x 181。 f(x) % % 1? +1? 2? +2? 3? +3? 特質 2：在曲線下的區(qū)段面積可用來估計一特定事件發(fā)生之累積機率 某區(qū)間內數據的累計機率 與平均值相距的標準差個數 正態(tài)（ NORMAL）機率測試圖 ?利用 Normal Probability Plot 我們可以測試一組數據是否為“正態(tài)”分布 ?若該分布趨近于正態(tài)，則 Normal Probability Plot 將會趨近于一直線 ?利用 Minitab 可以簡單的制作出 Normal Probability Plot ?下面我們利用一組數據來檢驗一下其正態(tài)性 正態(tài)（ NORMAL）機率測試圖 正態(tài)（ NORMAL）機率測試圖 正態(tài)（ NORMAL）機率測試圖 正態(tài)（ NORMAL）機率測試圖 當 P值＞ ，表明該組數據分布是正態(tài)性的，反之，則不是 目錄 ?第一章：基本統計概念（分布的概念） ?第二章： Minitab基本技能 ?第三章：統計過程控制介紹 ?第四章：計量型統計過程控制 ?第五章： SPC控制圖的理解 ?第六章：計數型 SPC ?第七章： SPC與過程能力研究 ?總結 描述統計中常用的技巧 第一、顯示描述性統計 顯示性描述統計的會話窗口 第二、圖形化匯總 圖形化匯總結果 MINITAB作圖時常用的幾個操作 ?Minitab有三種文件形式，常用的有 .mtw和 .mpj，其中 .mtw為文件， .mpj為項目，文件為單一的，項目可包含數個文件 ?Ctrl+D可以迅速鏈接到表格， Ctrl+M可以迅速鏈接到計算結果， Ctrl+E可以迅速鏈接到會話窗口 ?圖形化匯總可代替“描述性統計” +“正態(tài)性檢驗”兩個功能 目錄 ?第一章：基本統計概念（分布的概念） ?第二章： Minitab基本技能 ?第三章：統計過程控制介紹 ?第四章：計量型統計過程控制 ?第五章： SPC控制圖的理解 ?第六章：計數型 SPC ?第七章： SPC與過程能力研究 ?總結 統計過程控制介紹 ?SPC歷史 1924年，美國的休哈特博士提出將 3sigma原理運用于生產過程當中，并發(fā)表了著名的“控制圖法”，對過程變量進行控制，為統計質量管理奠定了理論和方法基礎。 什么是 SPC? ?控制圖表是通過隨著時間的推移來統計跟蹤過程和產品參數的方法。 3sigma平均界限 質量特性值 抽樣時間和樣本序號 UCL控制上限 CL中心線 LCL控制下限 ● ● ●