SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)

讲师：严昭建E-mail:jacky@MobiletatisticalProcessControl

SPC统计过程控制

1SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第1页!课程行为准则需要双向的沟通（讲师和学员）如果您有与课题相关的经历或资料，请与大家分享有问题作好记录联想式听讲－－我如何在工作中运用这种工具或方法休息后准时回来关闭手机或者使用振动方式如果您认为课程过重请及时告诉讲师2SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第2页!课程大纲控制图的基本理论SPC控制图的展开与应用过程的受失控状态过程能力研究SPC导入整体规划3SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第3页!1.控制图的基本理论4SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第4页!

战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W.Ed-wardsDeming)博士，将SPC的概念引入日本。从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(RogerW.Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。

美国贝尔实验室休哈特博士（W.A.Shewhart）于1924年发明控制图，开启了统计品管的新时代。SPC兴起的起源1940’s二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控制图以保证军工产品的质量。5SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第5页!SixSigmaTree中的统计技术….6σ达成（完美）５σ改善设计（果子最集中的地方）４σ过程改善（矮树上的果子）３σ（地上的果子）全部的果子都在你手中啦能摘到这里的果子，基本上能达到小康了这里的果子很有限靠天吃饭，捡吃地上不多的果子2→3σ：5倍改善3→4σ：10倍改善4→5σ：27倍改善5→6σ：70倍改善因此：3→6σ：19,600倍改善6SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第6页!规格管理的危险性Notjusttomeetcustomerorcontractualrequirements!!!—被BOSS训斥的痛苦!!!7SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第7页!SPC统计的起始阶段－直方图将收集的测定值或数据之全距分为几个相等区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积以条状方式排列起来所产生的图形，称之为直方图。用途：1.了解分配型态2.研究制程能力3.工程解析与控制4.分配型态的统计检定SPC基础统计知识8SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第8页!0.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.6450.6470.6460.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6510.6370.6500.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.6500.6520.6430.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(例)有一机械厂，为了解制品外径尺寸之变化，由产品抽取100个样本测定其外径，测定结果如下表，试作次数分配表。实例说明9SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第9页!组数组界中心值划记次数10.6335–0.63650.635120.6365-0.63950.638

530.6395-0.64250.641

1040.6425-0.64550.644

1150.6455-0.64850.647

1560.6485-0.65150.650

2270.6515-0.65450.653

1580.6545-0.65750.656

990.6575-0.66050.659

7100.6605-0.66350.602

4110.6635-0.66650.665

1合计

10010SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第10页!演练

某电缆厂有两台生产设备,最近,经常有不符合规格值(135~210g)异常产品发生,今就A,B两台设备分别测定50批产品,请解析并回答下列回题:1.作全距数据的直方图.2.作A,B两台设备之层别图3.由直方图所得的情报，请

说明哪台设备较不佳11SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第11页!

双峰型孤岛型高原型

正态型锯齿型绝壁型分布状态判断SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第12页!表示制程之生产完全没有依照规格去考虑,或规格订得不合理,根本无法达到规格.LSLUSLSPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第13页!将各组的频数用资料总和N=100除，就得到各组的频率，它表示机螺丝直径属于各组的可能性大小。显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。14SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第14页!统计学为了解被调查群体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从被调查群体N中取得适当的样本n，通过研究样本来发现群体的特性!15SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第15页!数据的集中程度

平均数（总体）（样本）

(XBar)

中位数

～

(XWave)

众数md(Mode)16SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第16页!正态分布中，任一点出现在μ±1σ内的概率为P(μ-σ<X<μ+σ)=68.26%μ±2σ内的概率为P(μ-2σ<X<μ+2σ)=95.45%μ±3σ内的概率为P(μ-3σ<X<μ+3σ)=99.73%68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布17SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第17页!正态曲线单侧的概率(P值)18SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第18页!不同的正态分布19SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第19页!20不同的正态分布SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第20页!变差的普通原因

V.S.特殊原因普通原因CommonCause特殊原因SpecialCause１．大量之微小原因所引起,不可避免２．不管发生何种之普通原因，其个别

之变异极为微小３．几个较代表性之普通原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小振动（３）仪器测定时不十分精确之作法４．实际上要除去制程上之普通原因，

是件非常不经济之处置１．一个或少数几个较大原因所引起,可以避免２．任何一个特殊原因，都可能发生

大的变异３．几个较代表性之特殊原因如下：（１）原料群体之不良（２）不完全之机械调整（３）新手之作业员４．特殊原因之变化不但可以找出其原

因，并且除去这些原因之处置，在

经济观点上讲常是正确的21SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第21页!局部性的对策及系统性的对策局部问题的对策*通常用来消除特殊原因造成的变异*可以被制程附近的人员来执行*一般可以改善制程的15%系统改善的对策*通常用来减低普通原因造成的变异*几乎总是需要管理者的行动来加以矫正*一般可以改善制程的85%22SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第22页!过程控制范围不受控（存在特殊原因）受控（消除了特殊原因）持续改进的思维模式23SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第23页!2.SPC控制图的展开与应用24SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第24页!控制图由来说明25SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第25页!控制图的目的控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于普通原因或特殊原因，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。利用控制限区隔是否为特殊原因26SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第26页!27SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第27页!控制图种类(以数据来分)计量值控制图平均值与极差控制图平均值与标准差控制图中位数与极差控制图个别值与移动极差控制图计数值控制图不良率控制图不良数控制图缺点数控制图单位缺点控制图28SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第28页!控制图的益处合理使用控制图能供正在进行过程控制的操作者使用有助于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去使过程达到更高的质量更低的单件成本更高的有效能力为讨论过程的性能提供共同的语言区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。29SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第29页!建立控制图的四步骤A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释30SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第30页!每个子组的平均值和极差的计算组第二组第三组第四组样本11009899100样本2989998101样本39997100100样本410010010199样本51019999100平均99.698.699.4100极差333231SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第31页!Ｂ计算控制限B1计算平均极差及过程平均值B2计算控制限B3在控制图上作出平均值和

极差控制限的控制线建立图的步骤B32SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第32页!Ｃ过程控制解释C1分析极差图上的数据点C2识别并标注特殊原因(极差图)C3重新计算控制界限(极差图)C4分析均值图上的数据点超出控制限的点链明显的非随机图形超出控制限的点链明显的非随机图形C5识别并标注特殊原因(均值图)C6重新计算控制界限(均值图)C7为了继续进行控制延长控制限建立图的步骤C33SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第33页!Chart练习某工厂制造一批紫铜管，应用Xbar-R控制图来控制其内径，尺寸单位为m/m，利用数据表之数据（n=5）：求得其控制界限并绘图请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=5调为n=4时，那么其新控制限为何？34SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第34页!质量特性与控制图的选择为保证最终产品的质量特性,需要考虑以下几个方面:认真研究用户对产品质量的要求,确定这些要求哪些与质量特性有关,应选择与使用目的有重要关系的质量特性来作为控制的项目.有些虽然不是最终产品质量的特性,但为了达到最终产品的质量目标,而在生产过程中所要求的质量特性也应列为控件目在同样能够满足对产品质量控制的情况下,应该选择容易测定的控件目.用统计方法进行质量控制如无质量特性数据就无法进行.35SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第35页!使用控制图的注意事项分组问题主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组内不应有不同本质的数据,以保证组内仅有普通原因的影响.我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的普通因素所造成的波动为基准来找出异常因素的,因此,必须先找出过程中普通原因波动这个基准.36SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第36页!使用控制图的注意事项分层问题同样产品用若干台设备进行加工时,由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异,这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因.因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也应按不同条件对质量特性值进行分层控制,作分层控制图.另外,当控制图发生异常时,分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.37SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第37页!使用控制图的注意事项控制界限的重新计算为使控制线适应今后的生产过程,在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时,常常需要反复计算,以求得切实可行的控制图.但是,控制图经过使用一定时期后,生产过程有了变化,例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后,应重新收集最近期间的数据,以重新计算控制界限并作出新的控制图.38SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第38页!取样的方式取样必须达到组内变异小，组间变异大样本数、频率、组数的说明39SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第39页!B计算控制限40SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第40页!D过程能力解释SigmaP41SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第41页!A收集数据一般情况下，中位数图用在样本容量小于10的情况，样本容量为奇数时更为方便。如果子组样本容量为偶数，中位数是中间两个数的均值。42SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第42页!C过程控制解释(同X-R图解释)43SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第43页!单值控制在检查过程变化时不如Xbar-R图敏感。如果过程的分布不是对称的，则在解释单值控制图时要非常小心。单值控制图不能区分过程零件间重复性，最好能使用Xbar-R。由于每一子组仅有一个单值，所以平均值和标准差会有较大的变性，直到子组数达到100个以上。44SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第44页!B计算控制限45SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第45页!估计过程标准偏差：式中，R为移动极差的均值，d2是用于对移动极差分组的随样本容量n而变化的常数。46SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第46页!2）计算各组的统计量

计算样本的平均值：计算移动极差Rsi及其平均值：47SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第47页!3）计算控制界限X控制图Rs控制图4）作控制图48SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第48页!不良和缺陷的说明结果举例控制图车辆不泄漏／泄漏P图NP图灯亮／不亮孔的直径尺寸太小或太大给销售商发的货正确／不正确风窗玻璃上的气泡C图U图门上油漆缺陷发票上的错误49SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第49页!P控制图的制做流程A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释50SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第50页!A1子组容量、频率、数量子组容量：用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量(例如50~200)以便检验出性能的变化，一般希望每组内能包括几个不合格品，但样本数如果太大也会有不利之处。分组频率：应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。时间隔短则反馈快，但也许与大的子组容量的要求矛盾子组数量：要大于等于25组以上，才能判定其稳定性。51SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第51页!A3选择控制图的坐标刻度描绘数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标，子组识别作为横坐标。纵坐标刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。划图区域52SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第52页!Ｂ计算控制限B1计算过程平均不合格品率B2计算上、下控制限B3画线并标注建立p控制图的步骤B53SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第53页!画线并标注均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。控制限用水平虚线：一般为红色虚线。尽量让样本数一致，如果样本数一直在变化则会如下图：100200300100200100100200300100121212123254SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第54页!收集数据绘图及计算控制限是否异常延伸控制限N找出异常点原因并提出相应措施制程有变化人机料法环测量Y控制限运用说明55SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第55页!评价过程能力过程稳定，不良率维持在一定的水平当中降低不良率采取管理上的措施降低普通原因，如此才能缩小控制界限，降低不良率缩小控制限56SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第56页!PChart练习以下是整理按每小时实施的对最终制品的抽样检查结果得出的DATA。494551272851454928516134844293样本数不良品数时间

12345678910作成p管制圖，判定工程是否稳定状态。57SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第57页!不合格品数np图“np”图是用来度量一个检验中的不合格品的数量，与p图不同，np图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率。p图和np图适用的基本情况相同，当满足下列情况可选用np图不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。各阶段子组的样本容量相同。“np”图的详细说明与p图很相似，不同之处弃如下：58SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第58页!B计算控制限59SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第59页!1001001001001001001001001001001210121202不合格品数np图60SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第60页!缺陷数c图“c”图用来测量一个检验批内的缺陷的数量，c图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验：不合格分布在连续的产品流上(例如每匹维尼龙上的瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龙上暇疵)。在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格(例如：在一个修理部记录，每辆车或组件可能存在一个或多个不同的不合格)。主要不同之处如下：61SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第61页!B计算控制限62SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第62页!包装一套TV前欲用

c

管制圖管理。在过去

20天对每10台外观不良(缺点)Check的结果发现如下。

作成c管制圖并分析。423746241320113345862

日期缺点数日期

缺点数123456789101112131415161718192063SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第63页!单位产品缺陷数的u图“u”图用来测量具有容量不同的样本(受检材料的量不同)的子组内每检验单位产品之内的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外，它是与c图相似的。“u”图和“c”图适用于相同的数据状况，但如果样本含有多于一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用“u”图，并且在不同时期内样本容量不同时必须使用“u”图。“u”图的绘制和“p”图相似，不同之处如下：64SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第64页!B计算控制限65SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第65页!为管理Enamel铜线的涂装工程，调查了

PinHole的数。

因标本的长度，根据种类变化，所以使用每

1000m

的PinHole的数

作成

u管制圖时，

得到了如下数据。

判定工程的管理状态与否。1.01.01.01.01.045335253215242648139试料的大小缺点数试料的大小缺点数(单位

:1000m)66SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第66页!“n”=10~25控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n≧2N平均值是否

方便计算？“n”是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-mR图Xwave-R图Xbar-R图Xbar-s图计数值计量值“n”=1n≧2不便方便“n”=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定控制图的选择67SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第67页!CASESTUDY质量特性样本数选用什么图长度5重量10乙醇比重1电灯亮／不亮100每一百平方米的脏点100平方米68SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第68页!CaseStudy请根据公司质量工程表/控制计划讨论各制程适当的控制点，及可选用之控制图69SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第69页!目标值线预测时间目标值线尺寸时间？→两种变差原因及两种过程状态(1)两种性质的变差原因如果仅存在变差的普通原因,随着时间的推移,过程的输出形成一个稳定的分布并可预测如果存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定两种原因70SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第70页!αβ虚发警报和漏发警报两种错误71SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第71页!受控状态的判断过程数据的分布曲线随时间的输出时间逐渐形成一个稳定的分布μ和σ基本不随时间变化且在要求范围内72SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第72页!受控状态

在控制图上的正常表现为：（1）所有样本点都在控制界限之内；（2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样本点约各占1/2；（3）靠近中心线的样本点约占2/3；（4）靠近控制界限的样本点极少。73SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第73页!失控状态明显特征是有:

（1）一部分样本点超出控制界限除此之外，如果没有样本点出界，但（2）样本点排列和分布异常，也说明生产过程状态失控。（3）有多个样本点连续出现在中心线一侧*连续7个点或7点以上出现在中心线一侧；*连续11点至少有10点出现在中心线一侧；*连续14点至少有12点出现在中心线一侧。74SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第74页!连续9点落在中心线的同一侧（2）控制图判断规则之原因发生连续八点都落在中心线同一边的机率非常小，所以一但控制图上有此种情形发生，应该找出发生的原因。75SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第75页!规则性变化(systematicvariable):控制图中的点（连续14点）

一上一下有秩序的出现（4）控制图发生规则性变化之原因可能是76SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第76页!连续5点中有4点落在1σ外（6）控制图判断规则之原因发生连续5点中有4点落在1σ外的机率非常小，所以一但控制图上有此种情形发生，应该找出发生的原因。77SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第77页!混合(mixtures):连续8点观测值都落在离中心线很远的地方（C区），

而且交错地分散（8）控制图发生混合之原因可能是78SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第78页!控制图使用十大误区没能找到正确的控制点(特性)没有适宜的测量工具没有解析生产过程，直接进行控制解析与控制脱节控制图没有记录重大事项不能正确理解XBar图与R图的含义控制界限与规格界限混为一谈不能正确理解控制图上点变动所代表的意思没有将控制图用于改善控制图是品管的事Caution！79SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第79页!制程能力分析准度：好精度：好Ca准确度,Cp精密度准度：好精度：较不好准度：不好精度：好准度：不好精度：不好80SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第80页!长期/短期制程能力

长期制程能力对比短期制程能力81SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第81页!制程能力指数

短期製程能力指数

製程平均和规格中心一致时製程平均和规格中心不一致时

σHat表示短期标准差，在Minitab中以StDev(Within)表示。其中,SigmaP(Process)82SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第82页!Cpk等级之说明(当Ca=0)6σE级6σD级6σC级6σB级6σA级规格中心值规格上限规格下限Cpk<0.67Cpk=0.67Cpk=1.00Cpk=1.33Cpk=1.67T=10

σT=8

σT=6σT=4

σCpk=2.00T=12

σ83SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第83页!Casestudy例：某产品的电性规格是560±10m/m，经检验一批后求出±3σ为561±9m/m(Xbar=561,σ=3)。求：(1)Cp,Cpu,Cpl(2)Cpk84SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第84页!补充：Cpm指标m为规格中心Cpm为平均数与规格中心相比较的制程能力指标85SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第85页!Step3

确认结果

规格上限

Target

规格下限

平均

样本数

短期标准差

长期标准差Process数据潜在的

执行曲线实际的

正态曲线

潜在的制程

能力指数

Cp

考虑倾斜的

潜在制程能力

指数

Cpk潜在的制程能力只用制程的群内变动评价执行能力的指数。即意味着

Cp改善可能最大限度是

1.16为至。

CapabilityAnalysis(Normal)86SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第86页!现在执行能力用

ppm表示实际抽样的DATA偏离规格的程度。CapabilityAnalysis(Normal)87SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第87页!实际预想完成能力对所有DATA的变动值来显示正态分布时，

DATA表现偏离规格的预测

ppm因制程平均以规格中心为基准往

LSL方向倾斜，所以需要与制程变动的减少一起

能与规格中心一致的制程平均的移动。CapabilityAnalysis(Normal)88SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第88页!附:MINITAB上的工程能力分析Q1.在旁边的结果中Cpk值与

ppk值为什么相同?

Q2.Cpk和Cpl,Cpu的各个

含义是什么？

Q3.如果

Cpk是负数的话,

这意味着什么?

Q4.Cpk=0这意味着什么

?Q5.Cp和Cpk之中

哪个指数更有用

?89SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第89页!SQCSPC90SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第90页!过程控制Ys的现在能力是多少,

对Ys有影响的Process输入要素

Xs里有什么？

Process

N1N3N2杂音变量(Noise)

(不可控制的输入变量U)C2C1C3可控制的LSLUSL设定初期制程能力分析品质特性:

输出变量Y1,Y2等X1X2X3输入变量常数(Constants)91SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第91页!5.SPC导入整体规划92SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第92页!1CharacterizeProcess描述制程特性Theentiremanufacturingprocesshasbeenmappedandalltestsandinspectionoperationsidentified.Mapisversioncontrolledandisaccurate.全部的制造过程已被图文化，明确所有的测试及检查工作。此过程图版本受控并准确。2ConductProductivityAnalysis实施生产能力分析SupplierhasdevelopedtheProductivityAnalysismatrixandiscollectingandreportingThroughputYields,Rolled-ThroughputYieldsandNormalizedYields.供应商已经展开了生产能力分析的矩阵并在收集和报告生产合格率，直通率和标准化产出率。3ImplementSPCforAttributeData实施计数型数据的统计制程控制SupplierischartingthroughputyieldswithaPchart.Eachdatapointrepresentsdailyfractionnonconforming.供应商在使用P图绘制生产合格率的图表。每个数据点表示每天的不合格部分。4ImplementSPCfordefectsfromyieldfailures实施来自不良率的缺点的统计制程控制SupplierhasdevelopedCorUchartsandestablishedaParetoofdefectcategories.ThisParetoisupdatedonaregularbasis.供应商已经展开C图或U图并建立缺陷种类的柏拉图。这个柏拉图定期被更新。5CauseandEffectAnalysis原因及后果分析Conductscauseandeffectanalysisofmajordefectcategories(Process,Material,Design,Environment,HumanFactorsandMeasurement).ConductsFailureAnalysisandFMEAtofindrootcauses.实施主要缺陷种类（过程、材料、设计、环境、人和测量的因素）的原因及后果分析。进行失效分析和潜在失效原因和后果分析来寻找根本原因。93SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第93页!Step1

94SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第94页!Step2，3，495SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第95页!Step6,771.564.518512571.564.587611851258761XYZ96SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第96页!Step9CorrectiveAction97SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第97页!page98测量系统分析MeasurementSystemAnalysisSPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第98页!page9999VSAccurateandpreciseprecisebutnotaccurateAccuratebutnopreciseNotaccurateorpreciseSPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第99页!page100基准值观测平均值偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用更高等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。1.偏倚(Bias)SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第100页!page101重复性指由同一个操作人员用同一种量具经多次测量同一个零件的同一特性时获得的测量值变差（四同）2.重复性(Repeatability)

MasterValueSPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第101页!page102由不同操作人员，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差（三同一异）再现性3.再现性(Reproducibility)InspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorCSPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第102页!page103评价人(操作者)之间：评价人A,B,C等的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。对于产品及过程资格以及一台手动测量仪器，推蕮进行此研究。环境之间：在第1,2,3等时间段内测量，由环境循环引起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程资格中最常见的研究。违背研究中的假定仪器设计或方法缺乏稳健性操作者训练效果应用─零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差)3.1再现性不好的可能潜在原因SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第103页!page104仪器需要校准，需减少校准时间间隔；仪器、设备或夹紧装置磨损；缺乏维护—通风、动力、液压、腐蚀、清洁；基准磨损或已损坏；校准不当或调整基准使用不当；仪器质量差；—设计或一致性不好；仪器设计或方法缺乏稳定 性；应用了错误的量具；不同的测量方法—设置、安装、夹紧、技术；量具或零件随零件尺寸变化、变形；环境影响—温度、湿度、震动、清洁度；其它—零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。4.1线性误差的可能原因SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第104页!page105仪器需要校准，需要减少校准时间间隔仪器、设备或夹紧装置的磨损正常老化或退化缺乏维护─通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁磨损或损坏的基准，基准出现误差校准不当或调整基准的使用不当仪器质量差─设计或一致性不好仪器设计或方法缺乏稳健性不同的测量方法─装置、安装、夹紧、技术量具或零件变形环境变化─温度、湿度、振动、清洁度违背假定、在应用常量上出错应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误5.1不稳定的可能原因SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第105页!page106

示范：MSA搜集数据的规划项次搜集点搜集要项评估人员搜集数量1喷嘴封口内径大小33.00.5mm张三

李四王五10个2喷嘴封口外观检验外观检验(毛边、刮伤、变形)志明小宝15个SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第106页!page107作业者/量测次数零件平均數123456789101.张三133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.602.233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.703.平均数33.6333.0032.8332.9033.5033.0032.9532.8333.0033.65=33.134.全距0.050.000.000.000.050.000.10Ra=0.055.李四133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.556.233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.507.平均数33.5533.0032.7832.7833.4033.0332.9332.7332.9833.53=33.078.全距0.000.100.050.05.000.050.050.050.050.05Rb=0.049.王五133.5033.0532.8032.8033.4033.0032.9532.8033.0533.8510.233.5533.0032.8032.8033.5033.0532.9532.8033.0533.8011.平均数33.5333.0332.8032.8033.4533.0332.9532.8033.0533.83=33.1312.全距0.050.050.000.000.100.050.000.000.000.05Rc=0.0313.零件平均数33.5733.0132.8032.8333.4533.0232.9432.7833.0133.67Rp=0.8914.公式：[0.05+0.04+0.03]/[作业者人数]==0.04015.作业者人数=316.公式：[Max33.13–Min33.07]=diffdiff=0.0617.公式：[D4]=UCLR=0.043.27=UCLR=0.1318.公式：[D3]=LCLRLUCR=0示范：量具再现性及再生性数据表

xRRRxSPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第107页!page108

全变异（TV）

公式：TV=TV=0.2839

公式：%PV=100[PV/TV]

％PV=98.62%公式：ndc=1.41[PV/GRR]ndc=8.3978

零件变异（PV）

公式：PV=Rp*K3PV=0.2800

公式：%R&R=100[GRR/TV]

%R&R=16.58%

重复性&再现性（GRR）

公式：GRR=

GRR=0.04668

％制程变异量测单元分析0.70710.52310.44670.40300.37420.35340.33750.32490.31462345678910K3零件数示范：量具重复性及再现性报告SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第108页!page109*AV计算中，如根号下出现负值，AV取值0

注:零件均值

注:零件均值

SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第109页!page110▲误差<10%，通常认为测量系统是可接受的。▲10%~30%，基于应用的重要性、测量装置的成本

、维修成本等方面的考虑，可能是可以接受的。▲超过30%，认为是不可接受的，应该做出各种努力

来改进测量系统。▲此外，过程能被测量系统区分开的分级数(ndc)应该

大于或等于5。4.结果分析SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第110页!111

章

FMEA概要介绍SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第111页!时间1失效原因1潜在失效模式1潜在失效后果2潜在失效后果3潜在失效后果水箱支架断裂水箱后倾水箱与风扇碰撞水箱冷却液泄漏水箱冷却水管被风扇刮伤冷却系统过热发动机气缸损坏汽车停驶典型失效链SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第112页!113工序号制造移动储存检测返工操作说明标识关键产品特性/KCC标识关键过程特性/KPC□○△

◆5

钢板材质检测10△储存15○从库房搬至剪板机20□◆剪板25

尺寸检查过程流程图-格式SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第113页!填入被分析过程或工序的名称和编号（如车削、钻孔、功丝、焊接、装配等）。用尽可能简洁的文字来说明被分析的过程/工序要满足设计意图的功能。如果该项目有多种功能或多个工序，且有不同的失效模式，应把这些工序独立列出。过程FMEA表格填写-内容SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第114页!

过程工程师应能提出并回答下列问题:•

过程/零件怎样不满足要求？•

无论工程规范如何，顾客（最终使用者、后续工序或服务）认为的可拒收的条件是什么？以对类似过程的比较和对顾客（最终使用者和后续工序）对类似部件的索赔研究为起点。另外，对设计意图的了解也是必要的。典型的失效模式可能是但不局限于下列情况：弯曲毛刺孔错位断裂开孔太浅漏开孔转运损坏脏污开孔太深表面太粗糙变形表面太平滑开路短路贴错标签过程FMEA表格填写-内容SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第115页!如果顾客是最终使用者，典型的失效后果：噪音粗糙工作不正常不起作用费力异味不能工工作减弱不稳定外观不良运行间歇泄漏报废车辆控制减弱顾客不满意不符合法规过程FMEA表格填写-内容SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第116页!

严重度是对一给定失效模式最严重的影响后果的级别。严重度是单一的FMEA范围内的相对定级结果,小组应对评定准则和分级规则达成一致意见.严重度数值的降低只有通过设计更改才能够实现。

如果受失效模式影响的顾客是装配厂或产品的使用者，严重度的评价可能超出了本过程工程师/小组的经验或知识范围,在这种情况下，应咨询设计FMEA以及设计工程师和/或后续的制造或装配厂的过程工程师的意见。不推荐修改为9和10的严重度数值。过程FMEA表格填写-内容SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第117页!影响标准：对产品影响严重性（对顾客的影响）等级次要功能丧失或功能降低次要功能丧失（汽车可以行驶，但舒适/便捷功能不可实施）6次要功能降低（汽车可以行驶，但舒适/便捷性能下降）5干扰有外观、可听噪音，汽车操作项目上的问题，并且被绝大多数顾客（75%）察觉到。4有外观、可听噪音，汽车操作项目上的问题，并且被许多数顾客（50%）察觉到。3有外观、可听噪音，汽车操作项目上的问题，并且被绝大多数顾客（25%）察觉到。2没有影响没有可识别的影响1过程FMEA表格填写-内容SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第118页!影响标准：

对过程影响严重性（对制造/装配的影响）等级中等中断100%的产品必须离线返工后再被接受6一部分产品必须离线返工后再被接受5100%的产品在处理前，必须在线返工4一部分产品在处理前，必须在线返工3微小中断对过程，操作或操作员造成轻微的不便2没有影响没有可识别的影响1过程FMEA表格填写-内容SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第119页!失效是怎样发生的，并应依据可以纠正或可以控制的原则来描述。在尽可能广的范围内，列出每一失效模式的每一个潜在起因和/或失效机理。起因/机理应尽可能简明而全面的列出，以便有针对性地采取补救的努力。原因不能含糊不清的语言（如机器不正常，操作不当），应具体，并使用过程的语言描述，典型的失效起因可包括但不限于：扭矩过大或过小焊接电流、时间、压力不准确测量不准确热处理不当时间、温度浇口/通风不足润滑不足或无润滑零件漏装或错装工装或定位器磨损不正确的机器设置等。SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第120页!频度是指某一特定的起因/机理出现的可能性。描述出现的可能性的级别具有相对意义，而不是绝对的数值。但应在小组内达成共识，采用一致的频度分级规则，以保持连续性通过设计变更或设计过程变更来预防或控制失效模式的起因/机理是可能影响频度数降低的唯一的途径。潜在失效起因/机理出现频度的评估分为1到10级。如果能从类似的过程中获取统计数据，这些数据便可应用于确定频度数。SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第121页!失效可能性标准:原因的发生频度

(每个项目/每辆车的事件)频度很高:持续性失效≥100/100010高:经常性失效≥50/10009≥20/10008≥10/10007中等:偶然性失效≥2/10006≥0.5/10005≥0.1/10004低:相对很少失效≥0.01/10003≤0.001/10002很低通过预防控制消除了失效1SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第122页!应尽量先采用预防控制,假如预防性控制被融入设计意图并成为其一部分，它可能会影响最初的频度定级.探测度的最初定级将以探测失效起因/机理或探测失效模式的过程控制为基础。如是老版本的表格,在预防措施前写个“P”,在探测措施前写个“D”，且放在同一栏内。一旦确定了过程控制，评审所有的预防措施以决定是否有需要变化发生频度数。

SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第123页!探测几率标准:通过过程控制来探测的可能性探测可能性探测度没有探测几率没有现行过程控制，不能探测或并未分析几乎不可能10在任何阶段都不容易探测失效模式和/或错误（原因）不容易被探测到（比如：随机审核）很稀少9在后工序探测问题操作员通过视觉/触觉/听觉方式对失效在后工序探测少8在来源处或后工序探测问题操作员通过视觉/触觉/听觉方式，在岗位上实施失效模式的探测，或者通过计数型量具（通/止规，手动扭矩检查/扳手等）在后工序探测。很低7在来源处或后工序探测问题操作员通过计量型量具在后工序探测，或者通过计数型量具（通/止规，手动扭矩检查/扳手等）在本岗位实施探测低6SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第124页!风险顺序数是严重度(S)、频度(O)和探测度(D)的乘积。RPN=（S）×（O）×（D）在1-1000之间的值。为了确定一个可以接受的风险，可规定一个RPN目标值，以便识别采取措施的机会。例如：RPN>100的项（新版的FMEA手册不建议设置门槛，以前是推荐80-120需要采取措施）。RPN高的前三位。在附页中，提出了SOD或SD的补充方案。SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第125页!为了减少失效发生的可能性，需要进行过程和/或设计更改。可以实施一个利用统计方法的以措施为导向的过程研究，并随时向适当的工序提供反馈信息，以便持续改进，预防缺陷产生。要降低探测度级别最好采用防失误/防错的方法。一般情况下，改进探测控制对于质量改进而言既成本高昂，又收效甚微。增加质量控制检验频度不是一个有效的预防/纠正措施，只能做暂时的手段，而我们所需要的是永久性的预防/纠正措施。在有些情况下，为了有助于（对失效的）探测，可能需要对某一个零件进行设计更改。为了增加这种可能性，可能需要改变现行的控制系统。但是，重点应放在预防缺陷上（也就是降低频度上），而不是缺陷探测上。采用统计过程控制（SPC）和改进过程的方法，而不采用随机质量检查或相关的检验就是这样一个例子。对于一个特定的失效模式/起因/控制的组合，如果工程评价认为无需采用建议措施，则应在本栏内注明“无”SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第126页!在措施实施之后，填入实际措施的简要说明以及生效日期。SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第127页!对于PFMEA，只有进行产品设计变更，过程设计变更，过程控制变更排除或控制失效起因/机理才能降低频度。SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第128页!当预防/纠正措施执行并完成以后，记录新的严重度、频度和探测度值的结果，计算并记录RPN的结果。如果没有采取任何措施，将相关栏空白即可。对所有修改了的定级数值应进行评审。如果认为有必要采取进一步措施的话，还应重复该项分析。焦点始终在持续改进。

SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第129页!将PFMEA联接到控制计划SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第130页!SPC是英文StatisticalProcessControl的前缀简称,即统计过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。什么是SPC131SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第131页!SPC兴起的日本1950’s质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中全面推行SPC。日本JUSE（科学家协会）设置“戴明”奖，奖励那些有效实施统计技术的企业。

石川磬提出“QC七工具”，帮助生产现场人员分析和改进质量问题，并推动广泛应用。1970’s

有效地推行“QCC圈”和应用统计技术使日本经济的快速发展，成为高品质产品的代名词。1980’s美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小组”和统计技术的应用。

美国汽车工业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000的基础上还联合制定了QS9000标准，编制了SPC手册。在与汽车有关的行业中，颇为流行。MOTOROLA公司颁布“QC挑战”，通过SPC的实施改进过程能力，并提出追求“6σ”目标。1987ISO9000标准建立并颁布实施，明确要求实施统计技术。132SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第132页!品管方法历程1σ2σ3σ4σ5σ6σ

3.4

233

6,210

697,300

308,700

66,807产品检查产品管制过程管制品管7手法(5S、QCC、ISO9001:2000)管理改进(PDCA)一般公司THREESIGMA改善技术改进(DMAIC)世界标竿公司SIXSIGMA改善

方法

管制试验计划与制程结合试验计划与设计结合过程管制最佳化设计管制最佳化PPMAverageCompany一般公司Bestinclass世界标竿公司133SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第133页!SpecLSLUSLVeryCentered变异是我们的敌人

LCLUCL不良品已经产生潜在不良出现控制线管理的益处134SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第134页!直方图的作法收集数据计算组数组数＝样本数的平方根计算全距：由全体数据中找出最大值与最小值之差。决定组距：组距=全距/组数

为便于计算平均数与标准差,组距常取2、5、10的倍数。决定各组之上下组界：|

先求出最小一组的下组界，再求出上组界依此类推，计算至最大一组之组界。

最小一组下组界=最小值-测定值之最小位数/2

最小一组上组界=下组界+组距决定组中点制作次数分布表制作直方图135SPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第135页!(1)定组数：

或(2)求组距：

全距＝Xmax－Xmin＝0.665－0.634＝0.031

组距＝＝0.0031→0.003(3)决定组距

组下组界＝最小测定－1/2测定单位

＝0.634－＝0.6335。

以0.6335累加0.003得各组之组界值，如次数分配表。(4)计算各组间之中心值

组中心值＝＝0.635以0.635累加0.003得各区间中心值。136K=1+3.32LgnSPC统计过程控制(含MSA、FMEA)共257页，您现在浏览的是第136页!137SPC统计