【正文】 Cpk≧ 理想 B ≦ Cpk 正常 C Cpk 不足 分級標準如下 : X X X 統(tǒng)計 61 SPC介紹 SPC是用於研究變動的一種基本工具 ,它使用統(tǒng)計信號監(jiān)測並改善過程績效。該工具可用於任何領域：製造業(yè)、商業(yè)，銷售業(yè)等等 … SPC是統(tǒng)計程式控制 （ Statistical Process Control） 的縮寫。大多數公司是將 SPC用於最終産品 (Y)上 , 而不是用於過程特徵 (X)。 第一步是使用統(tǒng)計方法控制公司的輸出。然而，只有我們將重點放在控制輸入 (X),而不是控制輸出 (Y)時 , 我們才能認識到我們在提高質量、生産率及降低成本上的努力收效有多大 。 統(tǒng)計 62 什麼是 統(tǒng)計 製程 控制 （ SPC） 所有過程都有固有變動（由於一般原因）和非固有變動（由於特殊原因）， 我們使用 SPC來監(jiān)測並改善過程 。 SPC的使用使我們能夠通過失控信號發(fā)現特殊原因。這些失控信號無法說明過程失控的原因，只能表明過程處於失控狀態(tài) 。 控制圖表是在統(tǒng)計上從時間上跟蹤過程和産品參數的方法?？刂茍D表中包括反映過程隨機變動固有限值的上下 控制限值 。 這些限值不應與 顧客規(guī)定限值 相比較 。 統(tǒng)計 63 什麼是 統(tǒng)計 製程 控制 （續(xù)） 基本統(tǒng)計原理，控制圖表能夠用於識別過程變數中的非固有（非隨機）型式。當控制圖表出現非隨機型式信號時，我們就可以知道特殊原因引起的變動改變了過程。我們採用措施修正控制圖表中非隨機型式，這是成功使用 SPC的關鍵 。 控制限值是以爲衡量的 Y或 X建立 177。 3σ限值爲基礎 。 統(tǒng)計 64 過程改善及控制圖 過程 衡量系統(tǒng) 輸入 輸出 1. 發(fā)現可指定的原因 4. 驗證結果 2. 確定根本原因 統(tǒng)計 65 控制圖的益處 用於提高生産率的已證實的技術 有效防範缺陷 防止不必要的過程調整 提供診斷資訊 提 供 關於過程能力的資訊 統(tǒng)計 66 控制圖類型 控制圖有許多類型，但是它們的根本原理是相同的 利用 SPC和過程目標方面的知識選擇正確的類型 根據以下幾方面選擇控制圖類型 ： 資料類型 : 屬性還是變數 ? 採樣容易：樣本同質性 資料分佈 : 正?；蚍钦?? 分組大小 : 不變的或變化的 ? 其他考慮 統(tǒng)計 67 控制圖的組成 KVOP的 X均值圖 2 0 1 0 0 6 1 5 6 0 5 5 9 5 5 8 5 樣本數 X = 5 9 9 . 1 U C L = 6 1 3 . 6 L C L = 5 8 4 . 6 控制下限 UCL = m +ks 中線 = m LCL = m k s 其中 m = 樣本均值 s = 樣本標準偏差 k = 控制限制距中線的差值 (通常爲 177。 3) 記住 : 控制限值與顧客規(guī)定限值無關 控制上限 中線 樣本均值 統(tǒng)計 68 常用 控制圖類型 (XS) SXLotLotMon i torproc e s sm e a nMon i torproc e s ss ta nd a r ddevi a ti on統(tǒng)計 69 常用 控制圖類型 (XR) RXLotLotMo nit o rpro ce ssm ea nMo nit o rDe v iat ion統(tǒng)計 70 短期 N 30 For control charts with N 30 lots, rather than the usual UCL (upper control limit) and LCL (lower control limit), there are dual sets of control limits: ? Outer Control Limits(3s). ? Inner Control Limits (1s). Lot Nu m be rU C L ( o u t e r )U C L ( i n n e r )L C L ( i n n e r )L C L ( o u t e r )C e n t e r l i n eProcessPerformance“ Un c e rt a i nt y Zo ne s ” Us u a l Co nt ro l L i m i t s統(tǒng)計 71 Lot Num berU C L (o u te r )U C L (i n n e r )L C L (i n n e r )L C L (o u te r )C e n te r l i n eProcessPerformanceLot Num berU C L (o u te r )U C L (i n n e r )L C L (i n n e r )L C L (o u te r )C e n te r l i n eProcessPerformanceLot Num berU C L (o u te r )U C L (i n n e r )L C L (i n n e r )L C L (o u te r )C e n te r l i n eProcessPerformance短期 N 30 Any point outside either of the outer control limits indicates an unstable process. All points falling between both inner control limits indicates a stable process. If any points fall inside either “uncertainty zone” (but none are outside the outer control limits), we cannot say whether or not the process is stable, because we do not yet have enough lots to be sure at this time. 統(tǒng)計 72 Lot Num berU C L (o u te r )U C L (i n n e r )L C L (i n n e r )L C L (o u te r )C e n te r l i n eProcessPerformanceLot Num berU C L (o u te r )U C L (i n n e r )L C L (i n n e r )C e n te r l i n eProcessPerformanceLot Num berUCLL C LC e n te r l i n eProcessPerformanceWith few lots, the control chart has wide uncertainty zones. It is possible to determine process stability, but in most cases more lots will be required. With more lots, the control chart has narrow uncertainty zones. It is easier to determine process stability, but it is still possible that more lots will be required. Once there are N ? 30 lots, the usual control limits are used (., there are no uncertainty zones). There is full ability to determine process stability. 統(tǒng)計 73 控制圖 代表的含義 A single point on the chart is outside either control limit. This test detects very large, sudden shifts in the process mean or standard deviation. 9 or more consecutive points are on the same side of the centerline. This test detects small shifts or trends in the process mean or standard deviation. 6 (or more) consecutive points are increasing (or decreasing) steadily, without a change in direction. This test detects strong trends in the process mean or standard deviation 統(tǒng)計 74 14 (or more) consecutive points are alternating up and down. This test detects systematic effects, such as alternating machines, operators, suppliers, etc. 4 (or 5) out of 5 consecutive points on the chart are more than 1 standard deviation away from the centerline, on the same side. This test detects moderatesized changes in the process mean or standard deviation. 2 (or 3) out of 3 consecutive points on the chart are more than 2 standard deviations away from the centerline, on the same side. This test detects large changes in the process mean or standard deviation. 統(tǒng)計 75 15 (or more) consecutive points are all within 1 standard deviation of the centerline. This test detects a decrease in process variation. 8 (or more) consecutive points are on both sides of the centerline, but none are within 1 standard deviation of it. This test detects an increase in process variation. ~ End ~ 統(tǒng)計 76 演講完畢，謝謝觀看！