【正文】 ?第二類雖然受控，但普通原因的變化大，過程能力不足，表明穩(wěn)定地生產(chǎn)出不合格產(chǎn)品 ?第三類過程或產(chǎn)品符合要求，但不受控，必須找出特殊原因，有可能設備選擇過剩的生產(chǎn)能力，比如拖拉機使用了飛機的發(fā)動機 ?第四類不受控，過程或產(chǎn)品也不符合要求，普通原因和特殊原因都存在 SPC控制圖 ?SPC控制圖分為以下兩類： ?計量型控制圖 ?計數(shù)型控制圖 計量控制圖 ?為一個過程特性的述職進行量度（如溫度、時間、尺寸）而制作，通常有以下幾種圖表可以選用 ?單值移動極差圖（ IMR） ?均值極差圖（ XbarR） ?均值標準差圖（ XbarS） ?計量值控制圖比較花錢，因為要分析和計算每個數(shù)據(jù)，但計量值控制圖比較有作用和有價值 計數(shù)控制圖 ?為計數(shù)值的量度，如不合格品數(shù)、客戶投訴次數(shù)、缺勤率而制作。 所導致的過程變異不在統(tǒng)計控制狀態(tài)下， 其產(chǎn)品特性的分布沒有固定的分布 ，不可預測 。 ? 隨時間的推移穩(wěn)定、可重復 ? 可以預測 ? 不易識別、不易消除 ? 大量的 ? 引起 細微的變異 ? 正常的 ? 原材料的微小變化 ? 設備的微小震動 ? 刀具的正常磨損 ? 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。它對產(chǎn)品質(zhì)量影響很大，但能夠采取措施避免和消除 ?SPC(統(tǒng)計過程控制）的目的就是消除、避免非自然變異，使過程處于自然變異狀態(tài)。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。 ?控制界限基于對 X或 Y設立 177?？刂茍D具體表現(xiàn)出反映（隨即）變動的自然界限的控制上限與下限。在 ISO9000以及QS9000中也提出了在生產(chǎn)控制中應用 SPC方法的要求。工業(yè)中開始用統(tǒng)計方法代替事后檢驗的質(zhì)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。 f(x) % x 181。SPC統(tǒng)計過程控制 目錄 ?第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念） ?第二章： Minitab基本技能 ?第三章：統(tǒng)計過程控制介紹 ?第四章：計量型統(tǒng)計過程控制 ?第五章： SPC控制圖的理解 ?第六章：計數(shù)型 SPC ?第七章： SPC與過程能力研究 ?總結(jié) 第一部分：基本統(tǒng)計理論 ?數(shù)據(jù)的種類 ?數(shù)據(jù)分布 ?數(shù)據(jù)中心的表達 ?平均數(shù) ?中位數(shù) ?眾數(shù) ?數(shù)據(jù)離散的表達 ?極差 ?方差 ?標準差 ?數(shù)據(jù)分布圖形的表達 ?正態(tài)分布 ?正態(tài)機率 數(shù)據(jù)的種類 ?離散數(shù)據(jù) ?好 /壞 ?機器 1，機器 2，機器 3 ?工作班次 ?計數(shù)資料（文件中的錯誤數(shù)，產(chǎn)品中的不合格品數(shù)，等等） ?連續(xù)數(shù)據(jù)（小數(shù)點后的位數(shù)是有意義的，也可以理解為任何數(shù)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(shù)： ?反映出所有數(shù)值的影響 ?顯著地受到極端值的影響 中位數(shù)： ?不是必須將所有數(shù)值導入計算式中 ?不受極端值的影響 眾數(shù)： 出現(xiàn)次數(shù)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(shù) 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(jīng)濟或時間長時 ， 用它來預測平均值 眾數(shù) Mode 出現(xiàn)次數(shù)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(xiàn)兩個高峰 離散度的表達 ?極差（ Range） 一組數(shù)據(jù)中，極大值與極小值的差 ?方差 每一資料值與群體平均數(shù)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(shù)據(jù)越少越好用 標準差 σ Sigma ? 考慮了所有數(shù)據(jù)的情況從而能真實反映數(shù)據(jù)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(zhì) ?這些特制可協(xié)助了解程序的特性 ?大部分的自然現(xiàn)象及人為程序是呈現(xiàn)正態(tài)分布的或經(jīng)由轉(zhuǎn)換后可以以正態(tài)分布的形式來表現(xiàn) ?用來做控制圖的數(shù)據(jù)首先必須是正態(tài)分布的，不是正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，要首先轉(zhuǎn)換成正態(tài)的 正態(tài)分布 ?特質(zhì)一：正態(tài)分布只需下列數(shù)據(jù)即可完整描述 ?平均數(shù)（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) x 181。 f(x) % % 1? +1? 2? +2? 3? +3? 特質(zhì) 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(nèi)數(shù)據(jù)的累計機率 與平均值相距的標準差個數(shù) 正態(tài)（ NORMAL）機率測試圖 ?利用 Normal Probability Plot 我們可以測試一組數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分布是正態(tài)性的，反之，則不是 目錄 ?第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念） ?第二章：