SPC统计过程控制精品培训(讲解全面透彻)

1、统计过程控制Statistical Process ControlSPC2020年11月20日统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPC有一组数据0 , 33 , 5.5-2 , 19，127，11.51 , 46 , 10-2 , 26 , 9-7 , -9.5-3 , -3.52 , 5-4 , -58 , 137 , 104 , 75 , -23 , 610 , 133，0-1 , -0.52 , 41 , 2.55，8.55 , 80 , 18 , 114 , 7-5 , -6.5-7

2、 , -49 , 14.51 , 2不知道是什么?统计过程控制SPC统计过程控制SPC描点作图统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPC数据有冋题?0 , 33 , 5.52 , 19 , 127 , 11.51 , 46 , 10-2，26 , 9-7 , -9.5-3,352 , 5-4，-58，137 , 104 , 7-5 ,23 , 610 , 133，0-1 ， -0.52 , 41 , 2.55 , 8.55 , 80 , 18 , 114 , 75，-6.5-7 , -49 ,

3、 14.51 , 2原来数据来源于两个班次!SPCY=kX+b找出数 f 3=0k+b (0,3)据规律 工9=6k+b (6,9)k=l统计过程控制b=lY = 1.5 X + 1可以预测和控制了!统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPCiojuo3 SS930JJdS一切管理的核心是能保持持续改进为寻求改进机会要研究变差的规律变差规律是通过数据分析得到揭示 数据分析的基础是测量系统的准确持续改进的最基本特征消除浪费测试检验容忍浪费消极阻拦 控制预防避免浪费积极控制改进策划杜绝浪费源头根除

4、持续改进的最基本特征消除浪费避免浪费啦绝浪费SPC -Statistical Process Control统计过程控制SPDStatistical Process Diagnosis统计过程诊断过程管理的基本模型客户呼声过程输入标准法规 方法测量作业过程人员机器 材料环境融合资源统计过程控制系统的基本模型统计过程控制Statistical Process ControlSPC过程控制系统的四个基本原理统计过程控制Statistical Process ControlSPC过程控制系统的四个基本原理iojuo3 SS930JJdS一过程过程的定义：合理配置资源，能有效控制地将输入转化 为输出的

5、集合过程性能的体现：取决于供需双方的沟通过程的设计和实施方式过程的运作和管理方式二性能的信息过程的广域信息由过程输出直接获得 广域信息是揭示过程的客观运行实况过程的有用信息由过程本质分析获得 有用信息是显示过程实际与目标差异过程的特征信息由过程变化波动获得 特征信息是采取改善输出措施的依据三对过程采取措施对过程采取措施可以防止偏离目标值对过程采取措施可以保持过程的稳定对过程采取措施可以确保变差可接受对输出采取措施仅对输出采取措施只能是临时的管理方法仅对输出采取措施不能改善产品质量特性仅对输出采取措施不能改善过程的稳定性统计过程控制Statistical Process ControlSPC19

6、过程变差测量系统分析MSAMeasuiement Systems Analysis在菜市场买瓜称瓜的过程日复一日同 一个瓜也在 发生着变杲没有两个 瓜的重量 是一样的 两次称重 的结果会 完全一样秤的精度 能长时间 保持不变 不同称量 单位都能 保持准确 长期不作 调整或作 过度调整普通变差，特殊变差和系统变差变差形成的原因即使是相同的研究对象之间，也都存在着差异.任何一个过程，都会受到外界客观条件的影响.对象或过程是动态的，对过程研究也是动态的. 受影响有偶然的，短期的;也有必然的,长期的.SPC统计过程控制Statistical Process Control普通变差，特殊变差和系统变差普

7、通变差由于研究对象其存在固有的特征而产生的差异特殊变差由于过程中不确定因素短期作用而产生的差异系统变差石程中存在的有一定规律长期作用所致的差异统计过程控制Statistical Process Control统计过程控制Statistical Process ControlSPC普通变差，特殊变差和系统变差普通变差稳定状态的分布模型SPC普通变差，特殊变差和系统变差普通变差稳定状态的分布模型由于研究对象其存在固有的特征而产生的差异统计过程控制统计过程控制r / v f I is .Statistical Process ControlDistribution/分布状沁统计过程控制Statist

8、ical Process Control统计过程控制Statistical Process Control中心极限定理如果样本规模足够大，对于任意总体，样本平均数的取样分布 类似于正态分布。样本平均数中心极限定理正式定义：如果从一个有限的平均数为U和标准差0的总体中重复 地抽取数量为n的隨机样本，那么，当n足夠大时，各个样本平 均数（从重复和样本中计算得来）的分布将近似正态，其平均数 为u并且标准注等于总体标准差O除以n的平方根。（注：当n增加时，近似值变得更精确）。中心极限定理我們为什么要用中心极限定理？ 它意味着正态总体的假定经常并不是很关键的，且我们 能在更广的范围内应用统计学方法。中心

9、极限定理是违反直觉的。SPC统计过程控制Statistical Process Control普通变差，特殊变差和系统变差SPC统计过程控制Statistical Process Control普通变差，特殊变差和系统变差特殊变差非稳定状态的分布模型理想状态实际状态由于过程中不确定因素短期作用而产生的差异设定目标 实现目标系统变差 -稳定但不能接受的分布模型过程中存在的有一定规律长期作用所致的差异测量的实际状态测量的实际状态SPC统计过程控制Statistical Process Control可以推断的状态普通变差，特殊变差和系统变差 如果只存在普通变差，随着时间的推移，过程 的输岀形成一个

10、稳定的分布，并且可以预测.SPC统计过程控制Statistical Process Control普通变差，特殊变差和系统变差测量的实际状态SPC统计过程控制Statistical Process Control普通变差，特殊变差和系统变差测量的实际状态状态无法推断如果存在特殊变差，随着时间的推移，过程的输出是一个不稳定的分布，并且不可预测.SPC统计过程控制Statistical Process Control普通变差，特殊变差和系统变差SPC统计过程控制Statistical Process Control普通变差，特殊变差和系统变差系统变差设定目标 实现目标如果存在系统变差，随着时间的推

11、移，过程的输岀是一个趋势性稳定的分布，并且可以预测.SPC统计过程控制Statistical Process Control统计过程控制Statistical Process Control过程控制统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPC过程控制如果过程保持统计控制状态，并且其分布 的位置，离散度.起始点都不发生变化则 过程表现为服从可预测分布，那么其性能 是可预测的连续作业的工程规范符合的 比例是可以估算的过程控制过程控制是管理者所关注的焦点旨在建立起一个稳定的作业体系过程控制过程控制:消

12、除过程中的特殊原,建立稳定的状态时间找出原因采取纠正措施目标过程中局部控制措施和系统控制措施局部控制措施消除过程中引起变差的特殊原因局部措施通常由直接相关人员实施局部措施一般可以纠正15 %的过程问题过程中局部控制措施和系统控制措施系统控制措施消除过程中引起变差的普通或有规律的原因系统措施是改善管理，通常由管理人员实施系统措施一般可以纠正85 %的过程问题统计过程控制Statistical Process ControlSPC过程能力Process Capability统计过程控制Statistical Process ControlSPC过程能力Process Capabilityiojuo

13、3 SS930JJliSaaR+lSSdS消除过程中的普通原因,使过程受控并具有符合规范的能力是过程本身所固有的最佳性能.由普通原因综合作用后确定的过程能力固有的最佳规范要求过程实况过程是否具有能力是客户关注的焦点客户希望能得到符合自己要求的产品统计过程控制SPC统计过程控制SPC时间具有能力目标受控具有能力过程能力:消除过程中的普通原因，使 过程受控并具有符合规范的能力过程能力SPCSPC统计过程控制Statistical Process Control 过程能力和过程能力指数 过程性能指数Process Performance 个过程总偏差的总范围短期的性能指数：Pp Ppk是从一个操作循

14、环中获取测量结果进行计算出来的 过程固有的,无容差约束的性能:Pp ：分布中心与理论中心重合Ppk ：分布中心与理论中心不重合指数的计算数据不能包含特殊的奇异数据统计过程控制Statistical Process Control过程能力和过程能力指数过程能力指数Process Capability个稳定过程的固有偏差的总范围长期的能力指数：cP Cpk是从长期稳定操作循环中获取的测量结果进行计算 出来的过程特有的，有容差约束的能力：Cp:分布中心与容差中心重合 Cpk:分布中心与容差中心不重合指数的计算数据不能包含特殊的奇异数据统计过程控制Statistical Process Control

15、过程能力指数双侧公差情况的过程能力指数计算公式TCp= 60_TV-TL tv-tl6060T为技术公差的幅度，几几分别为上下公差界限 。为质量特性值含布的总体标准差.用：R/d2或上/C4来估计R为样本极差R为其平均值，S为样本标准差S为其平均值 D2和C4为表定系数，因为。是总体参数，所以必须在稳态估计统计过程控制Statistical Process Control过程能力指数双侧公差情况的过程能力指数各种分布情况下的Cp值CplCplCp = lCp1.671过程能力过高（视具依飯决定修正）1.67Cp1.332过程能力充分，枝术管狸能力很好，应当维持1.33Cp1.03过程能媲差，技

16、术管理能力勉强，应当提高1.0Cp0.674过程能力不足，技术管理黝很差，应当改善0.67Cp5过程能力严重不足,应停二采取紧急措施统计过程控制Statistical Process Control统计过程控制Statistical Process Control过程能力指数单侧公差情况的过程能力指数计算公式Tv-g Tv-X 乓f、只有上限要求 pv= jo = 3s (Xvg)没有下限要求X TU二、没有上限要求3o (丄uVX)只有下限要求T为技术公差的幅度，Tv Tl分别为上下公差界限 o为质量特性值分布的总体标准差，S为样本标准差SPC过程能力指数有偏移情况的过程能力指数计算公式 _

17、I M - g 9|M-gK = I = 2l2：(bvKvl)T/2 T(1-K)6oCpk=(1-K)Cp= (1-K)6oLT/2T显然:当 n= M 时，K= 0CpK = CpSPC过程能力指数双侧公差情况的过程能力指数例题已知：过程处于稳定状态，计算过程能力指数 Cp 和 CpK给定公差：Tl=100Tu=200R=13. 435f=13. 687SPC序观察值5钟1-1-25XiRXi 1Xi 2Xi 3Xi4Xi51154174164166162820164. 00202166170162166164828165. 6083168166160162160816163. 2084

18、168164170164166832166. 4065153164162165167812162. 40146164158162172168824164. 80147167169159175165835167. 00168158160162164166810162. 0089156162164152164798159. 601210174162162156174828165. 601811168174166160166934166. 801412148160162164170804160. 802213165159147153151775155. 00181416416616417016482

19、8165. 60615162158154168172811162. 801816158162156164152792158. 401217151158154181168812162. 403018166166172164162830166. 001019170170166160160826165. 201020168160162154160804160. 801421162164165169153813162. 601622166160170172158826165. 201423172164159167160822164. 401324174164166157162823164. 60172

20、5151160164158170803160. 6019和：4082 20357均值：163.2914. 28SPC统计过程控制Statistical Process Control解:由题给定：R=13435当5时，查表得：d2=2.326；=R/d2= 13.435/2.326 = 5.776g =X = 163.687M=(100+200)/2=150in T T【jT 200-100故：CP=亠丄=2.896o 6o 6 莘5776=| 卩 M |=区M |=163.687-150=13.687T/213.687=0.2737450所以：CPK = (1-K )CP = (1-0.27

21、374)*2.89 = 2.10统计过程控制Statistical Process Control统计过程控制Statistical Process Control*过程性能指数Pp=(USL-LSL)/6asPPK=min(USLX)/3oy (XLSLJ/Soj* CPK与PPK的区别*过程固有变差一仅由于普通原因产生的那部份过程变差可以从控制图上通亦心来估计。*过程变差一由于普通和特殊两种原因所造成的变 差,本变差可用样本标准塞来估计=X,为单值读数* j指数:验证设备能力* CMK=(USLLSL)/6Ocmk*其中acmk= / y (XiT)2/ 纟 1n-1T为规范的目标值SPC

22、统计过程控制Statistical Process Control统计过程控制Statistical Process Control过程改逬统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPC过程改进过程类型空制受控制不受控制雰受统计控制,且具有 满足要求的能力有特殊变差造成过程波动 但还具有满足要求的能力不具备 能力虽受统计控制，但由于普通 变差造成过程的波动过大， 不具有满足要求的能力既不受统计控制，又受到多 种变差的影响，过程波动很 大，不具有满足要求的能力过程持续改进的三阶段循环分析阶段过程的现

23、状，受统计控制的能力，满足要求的能力维护阶段发现，认识和理解特殊变差,并尽量消除这些变差改进阶段发现，认识和理解普通变差,并尽量消除这些变差进入下一个改进的分析阶段分析阶段奇异点搜集数据确定界限上控制限画控制图 识别特殊变差 识别普通变差维护阶段监视过程中心线 采取措施 消除特殊变差改进阶段上控制限对奇异点采取措施后过程受控制并且具有满足要求的能力监视过程趋势 消除普通变差 改逬过程iojuo3 SS930JJliSaaR+lSS统计过程控制Statistical Process ControlSPC卿鉀44擄dS统计过程控制实施概述SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监测和评估，及时

24、发现和修正偏差，从而来保证过程满足要求的均匀性和稳定性匪葉44二関瞬糜dS统计过程控制Statistical Process ControlSPC数据的二种类型统计过程控制Statistical Process ControlSPC数据的二种类型连续型随机变量全部可能取到的值是充满一个区间无痣按一尼的次序加以列出统计规律符合 正态分布(Normal distribution)般称之为:计量型数据离散型随机变量全部可能取到的值是有限个或是可列无限多个般称之为:计数型数据离散型随机变量又细分二种计件特性一测量结果只分:是与否两种统计规律符合 二项分布(Binomial distribution)计

25、点特性一测量同类缺陷的个(点)数统计规律符合 泊松分布(Poisson distribution)圍li翔郢艇書44iojuo3 SS930JJliSaaR+lSSdS统计过程控制Statistical Process ControlSPC计量型数据控制统计过程控制Statistical Process ControlSPC计量型数据控制计量型数据的特征假如X服从正态分布，则X也服从正 态分布若X不服从正态分布，则根据 中心极限定理，可证明X近似服从正态 分布.因此,用正态分布的理论去研究现 场计量数据的特征是非常有效和科学的计量型数据的特征测量值可能各不相同，但是都具有相同的数据特征，形成一

26、组以后，它们趋向于形成一个可描述的图形，并能建立相应的数学模型揭示其分布规律计量型数据分析的特征大多过程的输出具有可测量的特性表达量化的值比简单地表达信息更直观通过对少量子样的分析,可以推断母样的状态可以确定量化的改逬措施缩短采取纠正措施的时间计量型数据控制图的特征为了更直观了解数据的位置 离散宽度和图形对称等情况计量型数据控制图一般都把描述位置变化的图和描述离散宽度的图配成对一起使用统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPC计量型数据控制均值极差图&-R)均值-标准差图&-S)中位数-极差图

27、(艮R)单值移动极差图(X-MR)计量型数据控制图均值-极差图(X-R)过程现场最常用的控制图它广泛运用于控制长度重量强度纯度时间等场合准备工作建立适合控制实施的环境资源,支持,配合定义所研究的过程因果分析，流程明确要控制的特性客户要求，特性之间的关系分析和确定测量系统测量系统的标定统计过程控制SPC统计过程控制SPCStatistical Process ControlXR图原始数据收集计算控制界限过程控制解释过程能力解释统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPCXR图原始数据收集11、选择

28、子组大小.频率和数据 1.1.1子组大小:能确定合理的子组是控制效果和效率的关键 子组的变差是代表在很短肘间内对象的变差 子样特征应能体现子样是在相同条件下生成原始数据收集1.1选择子组大小.频率和数据 ! ! 2子组频率:在初期研究时，组与组之间间隔肘间很短, 以检查和判断有无不稳定因素的存在。 当确认过程是稳定的以后，根据稳定的情况 可适当放长间隔时间.统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPC合理子群合理子群包括:子群内的共有原因误差子群之间的可指出原因误差*R图1.原始数据收集1.1选

29、择子组大小.频率和数据1. 1.3原始数据：决定子组数多少的二个原则要确保产生变差的原因有机会出现要能够检验和判断过程的稳定状态 般情况下子组数25个以上，零件总数150个以上*R图1.原始数据收集1.1选择子组大小.频率和数据1. 1.4原始数据：原始基本数据组号组中观测值样本均值样本极差1XiiXhXh Xi4 XisXiRi注：i = 1.2k. k为样本组数统计过程控制SPC统计过程控制SPCStatistical Process ControlXR图1.原始数据收集1. 2建立控制图及记录原始数据1. 2. 1建立控制图単先作R图，等R图稳定以后，再作X 图.(GB/T4091-20

30、01)Statistical Process ControlXR图1.原始数据收集1. 2建立控制图及记录原始数据 1. 2. 2建立控制图X - R图：5:图弃卜R图弃下纵坐标为壬R值,横坐标为子组取样肘间统计过程控制Statistical Process ControlSPC统计过程控制Statistical Process ControlSPCEr图i.原始数据收集1. 2建立控制图及记录原始数据1. 2. 3记录原始数据与控制有关的数据：读数的和，均值，极差 与管理有关的数据：日期，肘间，对象,记录者XR控制图？初始研允”管理数据工厂：wn：工序：计的 HIM：机JS編号:日期：将性：

31、读数数值子样时间均值 F ty)x -均ft x -UCL -X-A:R-极生，R图)0. 500. 30 R极差图 X均值图0.81Z56 :enioti/UiBn：nc：cc:o：ccA:8:H：HH:cc2:M：H:o：ccA:8：10C：0O10：M匕H2:00：:8；t H2：CC:：oi011.190.：,a 73asi.ri3:es0.75t.rso.eea toa rso.sa Ma ri:,a mi.t:o.:oa es2i.riO.：9aMa roi.rs3rs:g0.8i.:io.ga toaso.:oa roa ri:eas.i.:to.es0.8S1.190.：,aM

32、a rot. IS3:o0.751 t30.T0aeoa rso.esa roa t:,a a.1.19ft?;0. TO11.19O.：9a toa rsl.：93：9:esO.SSi.rio.:oa esa soO.：9a ma :s:oa m1.19o.es0.89l.：9o.esaa o.i.:i3ri:sc0.0,i.rso.esassa o.0.T5a ma :s:esa ml.：t0.：,a es*3.313.：33. WS M3.TSS192TO3.003.193. 93.30S 99s.es3. Ms rt2S32 M3.31s.eei.xx=0.8ATTa “II：i.ra

33、0.T3a?a 73i.rsao.i.nO.TSi.rio.?an0 Mo.ra ?20 4O.KassaxO.：9a saami.:i0.190. 10数据表样本客员小干7个的情况没有极限的下控制限统计过程控制SPC统计过程控制SPCStatistical Process ControlXR图1.原始数据收集1. 3计算每个子组的均值（X ）和极差（R ）X 二丄 Y X :n i=iX1+ X2 + X3+ +Xnn CniaxCminX为子样测量值 n为子样总量值统计过程控制Statistical Process ControlSPC*R图统计过程控制Statistical Proces

34、s ControlSPC*R图1.原始数据收集1. 4选择控制图刻度均值图&图）：最大与最小刻度值差是均 值最大与最小值差的2倍 极差图（R图）：最小值为零与最大值的差 为最大极差值的2倍极差图（R图）的刻度值设置为均值图（X图） 刻度值的2倍 （使二图的控制限宽度相近，便于观察和分析）1.原始数据收集1. 5将均值(X)和极差值(R)画到控制图上先在表上找到数据的坐标，画点，然后用线段依 次将各点连起来形成一个折线图形.同一数据的均值图纵坐标和极差图纵坐标应纵 向对应在搜集到的数据还未能计算控制限的初期，图 形不能作为改进分析的依据计算控制界限_2.1计算过程均值(対和平均极差值(R)X = Xi =K i=lk为子组数R=ER1 =k i=iRi+R2+R3 + + Rkk计算控制界限2. 2计算控制界限控制界限是为了显示仅存在普通变差时子组可变化的范围艮上限 UCLx=X+A2R 应下限 LCLx=X-A2RR上限 UCLr=D4RR下限 LCLr=D3RD4Q3.A2为常