【行业资料】统计过程控制介绍.ppt

统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） 统计过程控制（SPC） * P C D A P D C A P D C A P C D Lotus wu SPC的基本概念 控制图原理 常规（休哈特）控制图 控制图的判断准则 常用控制图的计算 通用控制图 过程能力与过程能力指数 SPC的基本概念 SPC的涵义 SPC是英文Statistical Process Control（统计过程控制）三字首的简称。 推行SPC是现代质量管理的要求，为的是贯彻预防原则。贯彻预防原则是现代质量管理的核心和精髓。 所谓SPC就是为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。 注：这里的统计技术主要是指控制图理论。 SPC的特点 ? 强调全员参加，而不是只依靠少数质量管理人员。 ? 强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 ? 强调从整个过程、整个体系来推行SPC，而不是仅局限于个别工序，采用什么控制图的问题。 SPC与SPD SPC可以判断过程的异常，及时告警，但不能诊断其异因。而现场迫切需要解决诊断问题，SPC在八十年代发展到SPD。 所谓SPD就是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。 控制图原理 控制图的结构 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有用实线绘制的中心线（CL，Central Line），用虚线绘制的上控制界限（UCL，Upper Control Limit）和下控制界限（ LCL，Lower Control Limit），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，各点之间用直线段相连，以便看出点子的变化趋势。 图1 控制图示例 样本统计量数值 时间或样本号 CL=164 UCL=172 LCL=156 若控制图中的描点落在UCL与LCL之外，或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。世界上第一张控制图是美国休哈特（W.A.Shewhart，控制图理论奠基人）提出的不合格品率 p 控制图。 控制图的作用 控制图的作用是：及时告警。体现SPC与SPD的贯彻预防原则。 控制图是SPC与SPD的重要工具，用以直接控制与诊断过程，故为质量管理七个工具的核心。 质量管理七个工具：因果图（Cause-effect diagram），排列图（Pareto diagram），直方图（Histogram），散步图（Scatter diagram），控制图（Control chart），分层法（Stratification），检查表（Check list）。 贯彻预防原则的“20字方针”： 查出异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准。 控制图原理的两种解释 第一种解释：小概率事件不会发生，若发生（点出界）即可判定过程异常。 在正常情况下（过程受控），点出界的概率仅为0.27%，这样小的概率在数学上认为是不会发生事件（小概率事件原理）。因此，若发生点出界即可判定过程异常。 第二种解释：随机的因素不会导致质量特性较大的波动，若波动较大（点出界），即可判定过程中存在异常的因素。 在正常情况下（过程受控），过程中只存在偶然的因素（称为偶因）引起质量特性的波动，这种波动是正常的波动（称为偶波），其波动出界的概率很小（0.27%）。因此，若发生点出界即可判定过程中存在异常的因素（称为异因）导致了过程（质量特性）的异常波动（称为异波） 。 统计控制状态 统计控制状态（State in Statistical Control），也称稳态（Stable State），是指过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态。 统计控制状态是生产追求的目标，也是SPC应用的目的。在统计控制