生产过程质量控制技术之SPC课件

生产过程质量控制之SPC生产过程质量控制之SPC1为之于未有，治之于未乱根据典记，魏文王曾求教于名医扁鹊：“你们兄弟三人，都精于医术，谁的医术最好呢？”扁鹊：“大哥最好，二哥差些，我是三人中最差的一个。”魏王不解。

扁鹊解释说：“大哥治病，是在病情发作之前，那时候病人自己还不觉得有病，但大哥就下药铲除了病根，使他的医术难以被人认可，所以没有名气，只是在我们家中被推崇备至。我的二哥治病，是在病初起之时，症状尚不十分明显，病人也没有觉得痛苦，二哥就能药到病除，使乡里人都认为二哥只是治小病很灵。我治病，都是在病情十分严重之时，病人痛苦万分，病人家属心急如焚。此时，他们看到我在经脉上穿刺，用针放血，或在患处敷以毒药以毒攻毒，或动大手术直指病灶，以为我的医术高明，所以我名闻天下。”魏王大悟。为之于未有，治之于未乱根据典记，魏文王曾求教于名医扁鹊：“你21.1.1质量检验阶段

20世纪前，属于“操作者的质量管理”。20世纪初，质量管理的职能由操作者转移给工长，是“工长的质量管理”。随着企业生产规模的扩大和产品复杂程度的提高，大多数企业开始设置检验部门，这时是“检验员的质量管理”。上述几种做法都属于事后检验的质量管理方式。1.1质量管理的三个阶段1.前言1.1.1质量检验阶段1.1质量管理的三个阶段1.前言31.1.2统计质量控制阶段以数理统计理论为基础的统计质量控制的推广应用始自第二次世界大战。由于事后检验无法控制武器弹药的质量，美国国防部决定把数理统计法用于质量管理，并由标准协会制定有关数理统计方法应用于质量管理方面的规划，成立了专门委员会，并于1941～1942年先后公布一批美国战时的质量管理标准。1.1质量管理的三个阶段1.前言1.1.2统计质量控制阶段1.1质量管理的三个阶段1.前言41.1.3全面质量管理阶段在生产技术和企业管理中要求运用系统的观点来研究质量问题。在管理理论上，突出重视人的因素，强调依靠企业全体人员的努力来保证质量。全面质量管理是“为了能够在最经济的水平上、并考虑到充分满足顾客要求的条件下进行生产和提供服务，并把企业各部门在研制质量、维持质量和提高质量方面的活动构成为一体的一种有效体系”。1.1质量管理的三个阶段1.前言1.1.3全面质量管理阶段1.1质量管理的三个阶段1.前言52.1SPC是什么?统计过程控制（StatisticalProcessControl简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。用控制图分析、监控和改进过程的方法。一种用于检测异常的工具可判断过程的变差，及时告警它主要区分由特殊原因引起的异常波动还是由普通原因引起的正常波动,

但不能告知此异常是什么因素引起的2.SPC的基本概念2.1SPC是什么?统计过程控制（Statistica61、确保制程持续稳定、可预测。2、提高产品质量、生产能力、降低成本。3、为制程分析提供依据。4、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。2.2SPC可以做什么?2.SPC的基本概念1、确保制程持续稳定、可预测。2.2SPC可以做什么?272.3术语解释——六西格玛术语名称解释短期工程能力指数CP

CP

指工程的平均值和规格中心值相重合时的短期工程能力指数（在Minitab）。

CP=（USL-LSL）/6st。

st表示短期标准偏差。CPKCPK工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。CPK=Nin{Cpu=（USL-μ）/3st,Cpl=（μ-LSL）/3st}PP

PP

指工程的平均值和规格中心值相重合时的长期工程能力指数。

PP=（USL-LSL）/6lt

lt

表示长期标准偏差。PPKPPK工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。PPK=Nin{Ppu=（USL-μ）/3lt

,Ppl=（μ-LSL）/3lt}2.3术语解释——六西格玛术语名称解释短期工程能力指数CP82.3术语解释——SPC常用术语名称解释平均值

（X）一组测量值的均值极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之差σ（Sigma）用于代表标准差的希腊字母标准差(StandardDeviation)过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。分布宽度（Spread）一个分布中从最小值到最大值之间的间距中位数˜x将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。

单值（Individual）一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号X表示。2.3术语解释——SPC常用术语名称解释平均值（92.3术语解释——SPC常用术语名称解释中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。过程均值（ProcessAverage）一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用X来表示。链（Run）控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。变差（Variation）过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。特殊原因（SpecialCause）一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。2.3术语解释——SPC常用术语名称解释中心线控制图上的一102.3术语解释——SPC常用术语名称解释普通原因（CommonCause）造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。过程能力(ProcessCapability)是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。移动极差（MovingRange)两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。2.3术语解释——SPC常用术语名称解释普通原因（Comm112.4SPC的发展及应用SPC源于20年代，以美国休哈特（Shewhart）博士发明控制图为标志。二战中美国将其制定为战时质量管理标准，对军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的作用。50年代在日本工业界大量推广应用，对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用。80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC2.SPC的基本概念2.4SPC的发展及应用SPC源于20年代，以美122.5为什么要学习SPC?假如对制造过程的主要工序都建立简便易行的控制系统，当质量问题一旦出现，就能被及时发现，及时纠正，阻止不合格品流入下道工序。即达到预防的目的。在制造过程中，应尽量避免或减少出现质量问题再纠正或反馈的损失。(有效的策略就是预防)有效的预防策略:简便易行的控制系统2.SPC的基本概念2.5为什么要学习SPC?假如对制造过程的主要工序都建132.6实施SPC的过程包含三大内容：第一步、用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；第二步、根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第三步、则是用控制图对过程进行监控。2.SPC的基本概念2.6实施SPC的过程包含三大内容：2.SPC的基本概念14质量控制的模型15原材料生产过程产品检查合格出货不合格返工报废出货利用报废处理观查:数据的收集评估:数据的分析诊断:调查原因决定:规划行动实施:采取行动原材料生产过程产品偶然因素特殊因素SPC控制图目的：区分这2种因素，消除特殊因素产生的变异过程控制模型质量控制的模型VS过程控制模型3.SPC基本原理质量控制的模型15原材料生产过程产品检查合格出货不合格返工报输入各种要素人设备材料方法环境测量5M1E资源的组合输出中间产品作为一个概念，有其明确的定义：利用资源将输入转化为输出的一组活动。3.1什么是过程？活动3.SPC基本原理输入各种要素人资源的组合输出中间产品作为一个概念，有其明确的163.2SPC能给制造过程提供什么帮助？为过程提供了一个早期报警系统，及时监控过程情况，以防止废品的发生。确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力。根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，采取措施消除其影响。使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，达到预防不合格品产品的目的。减少对常规检验的依赖性，定时的观察和测量方法替代了大量的检测和验证工作。■■■■■3.SPC基本原理3.2SPC能给制造过程提供什么帮助？为过程提供了一个早期173.3“波动”的概念及统计规律性生产线上加工出来的产品没有绝对相同的。产品间的差别是用其资料特性值（数据）的差异表现出来。连续材料一批产品中每个质量特性，一边测量一边画直方图，就可以发现其统计规律这条曲线就是质量特性x的分布■3.SPC基本原理3.3“波动”的概念及统计规律性生产线上加工出来的产品没有18

每件产品的尺寸与别的都不同

范围范围范围范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布

范围范围范围分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状或这些因素的组合每件产品的尺寸与别的都不同193.4正态分布的特征68.28％µ+σµ－σ若某过程输出特性x服从N(µ，σ2)在统计过程控制中最常见的分布是正态分布正态分布被参数µ与σ完全确定，记为N（µ，σ2）；µ表示分布的中心位置；σ表示分布的标准差或者表示数据的分散程度，或用极差表示；在界限µ±1σ内，即有31.74％那么该过程输出产品中有68.26％■■■■■产品在界限µ±1σ之外。3.SPC基本原理3.4正态分布的特征68.28％µ+σµ－σ若某过程输出特20正态分布下界限内外的比率界限界限内的比率界限外的比率µ±1σ68.26%31.74%µ±2σ95.46%4.54%µ±3σ99.73%0.27%µ±4σ99.9937%0.0063%µ±5σ99.999943%0.000057%µ±6σ99.9999998%0.0000002%1924年，休哈特博士建议用界限µ±3σ作为控制界限来管理过程。即我们常说的3σ管理。■3.SPC基本原理正态分布下界限内外的比率界限21µ+3σµ－3σµσ将正态分布图及其界限µ±3σ转90°，在翻转180°纵座标为输出特性X，横坐标为时间或编号3.5控制图的形式µ+3σµ－3σUCL上控制界限LCL下控制界限CL中心线3.SPC基本原理µ+3σµ－3σµσ将正态分布图及其界3.5控制图的形式µ223.6过程波动的统计规律性当过程受控时，过程特性一般服从稳定的且可重复的随机分布；而失控时，过程分布将改变。时间受控失控当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）■■■3.SPC基本原理3.6过程波动的统计规律性当过程受控时，过程特性一般服从稳23如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测时间范围目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推预测移，过程的输出不稳定。时间范围如果仅存在变差的普通原因，24过程控制

受控

（消除了特殊原因）

时间范围不受控（存在特殊原因）过程控制25

过程能力受控且有能力符合规范（普通原因造成的变差已减少）

规范下限

规范上限

时间范围受控但没有能力符合规范（普通原因造成的变差太大）过程能力261、计量型数据－－它是某种量具、仪器测定地数据，这类数据可取某一区间内地任一实数。如轴的直径、电阻的阻值、材料的强度等，这类特性数据常服从正态分布，通常用两张图。3.7质量特性数据分为两类：3.SPC基本原理2、计数型数据－－它是通过数数的方法获得的。常取0，1，2等非负整数。如一批产品中的不合格品数，铸件上的气孔数，一匹布上的疵点数，对这类特性数据只需要用一张控制图就可以了，也有四种控制图：1、计量型数据－－它是某种量具、仪器测定地数据，这类数据可取27管制图类型计量型数据X-R均值和极差图计数型数据Pchart不良率管制图X-δ均值和标准差图nPchart不良数管制图X-R中位值极差图Cchart缺点数管制图X-MR单值移动极差图Uchart单位缺点数管制图3.SPC基本原理管制图类型X-R均值和极差图Pchart不良率管制图283.8控制图的选择方法确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？否关心的是不合格品率？否关心的是不合格数吗？是样本容量是否恒定？是使用np或p图否使用p图样本容量是否桓定？否使用u图是是使用c或u图是性质上是否是均匀或不能按子组取样—例如：化学槽液、批量油漆等？否子组均值是否能很方便地计算？否使用中位数图是使用单值图X-MR是3.8控制图的选择方法确定要制定控制图的特性是计量型数据吗29接上页使用X—s图子组容量是否大于或等于9？是否是否能方便地计算每个子组的S值？使用X—R图是否使用X—R图注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。接上页使用子组容量是否大于或等于9？是否是否能方便地计算每个30应用SPC控制图的5个步骤SPC-StatisticalProcessControl记录数据计算相应的统计量，均值，标准差，极差，比例等计算出试运行阶段的控制图的中心线和控制界限在控制图上画出中心线和控制界限画出收集到的数据在控制图上调查控制图上超出控制界限的点的出界原因，查找出异常因素并加以消除如果没有找到异常因素，可以剔除超出控制界限的点如果有必要，重新计算控制界限计算出工艺能力连续的收集数据并绘制控制图找出不受控的情况并采取纠正行动如果发生了永久的过程偏移，要重新计算中心线和控制界限选择要监控的品质特性：最终产品，制造过程中的产品，过程中的输入变量决定每次抽样数目，和抽样频率等1-样本准备阶段2-数据收集3-建立控制图4-分析和解释控制图5-分析和解释控制图4.SPC控制图的制作应用SPC控制图的5个步骤SPC-StatisticalP314.1计量型控制图：Xbar-R图计算每个子组的均值（X）和极差R

对每个子组计算：

X=（X1+X2+…+Xn）/n

R=Xmax-Xmin

式中：X1，X2••••为子组内的每个测量值。n表示子组的样本容量选择控制图的刻度

两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值。4.SPC控制图的制作4.1计量型控制图：Xbar-R图计算每个子组的均值（X）324.1计量型控制图：Xbar-R图计算控制限

首先计算极差的控制限，再计算均值的控制限。

计算平均极差（R）及过程均值（X）

R=（R1+R2+…+Rk）/k（K表示子组数量）

X=（X1+X2+…+Xk）/k

计算控制限

计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反映在极差上的子组内的变差的量来决定的。

计算公式：

UCLx=X+A2RUCLR=D4RLCLx=X-A2RLCLR=D3R

4.SPC控制图的制作4.1计量型控制图：Xbar-R图计算控制限4.SPC控334.1计量型控制图：Xbar-R图344.SPC控制图的制作4.1计量型控制图：Xbar-R图344.SPC控制图

注：式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值

见下表：n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3000000.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.340.340.31

注：对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同样的”测量结果是可能成立的。

4.1计量型控制图：Xbar-R图注：式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组35

4.2控制图八大判异准则口决：1界外（1点落在A区以外）2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）

6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）

8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）

9单侧（连续9点落在中心线同一侧）

14交替（连续14点相邻点上下交替）15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）4.SPC控制图的制作

4.2控制图八大判异准则口决：4.SPC控制图的制作36模式检验----判别准则1UCLLCLXABCCBA1界外（1点落在ABC区以外）4.2控制图八大判异准则模式检验----判别准则2UCLLCLXABCCBA2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）模式检验----判别准则1UCLLCLXABCCBA1界外437模式检验----判别准则3UCLLCLXABCCBA4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）4.2控制图八大判异准则模式检验----判别准则4UCLLCLXABCCBA6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）模式检验----判别准则3UCLLCLXABCCBA4/5C38模式检验----判别准则5UCLLCLXABCCBA8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）4.2控制图八大判异准则模式检验----判别准则6UCLLCLXABCCBA9单侧（连续9点落在中心线同一侧）模式检验----判别准则5UCLLCLXABCCBA8缺C（39模式检验----判别准则7UCLLCLXABCCBA14交替（连续14点相邻点上下交替）4.2控制图八大判异准则模式检验----判别准则8UCLLCLXABCCBA15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）模式检验----判别准则7UCLLCLXABCCBA14交替40一般原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。一般原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。一般原因和特殊原因特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。例如精磨时，刚换上的砂轮没有修整，导致尺寸超差。4.3如何判断过程是否稳定一般原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且41使用控制图标判断过程是否稳定控制图表按照用途分类分析用控制图控制用控制图4.3如何判断过程是否稳定使用控制图标判断过程是否稳定控制图表按照用途分类分析用控制图42分析用控制图。用全数连续取样的方法获得数据，进而分析、判断工序是否处于稳定。利用控制图发现异常，通过分层等方法，找出不稳定原因，采取措施加解决；控制用控制图。按程序规定的取样方法获得数据，通过打点观察，控制异常原因的出现。当点子分布出现异常，说明工序品质不稳定时，找出原因，及时消除异常影响因素，使工序恢复到正常的控制状态。管理控制图用来监控批量生产过程的稳定性。■初次制作控制图和进行工序能力调查分析时，必须绘制分析控制图。■4.3如何判断过程是否稳定分析用控制图。用全数连续取样的方法获得数据，进而分析、判断工434.4使用控制图常犯的错误技术性错误使用不合理的控制图数据不按时间序列公差画在控制图上4.4使用控制图常犯的错误技术性错误44管理性错误使用陈旧的数据过程变更没有在图上注明控制限和平均值永远不会更新超出控制限的点没有跟进措施忽略规律性变化的信号4.4使用控制图常犯的错误管理性错误4.4使用控制图常犯的错误455过程能力分析

如果已经确定一个过程已处于统计控制状态，还存在过程是否有能力满足顾客需求的问题时；一般讲，控制状态稳定，说明不存在特殊原因引起的变差，而能力反映普通原因引起的变差，并且几乎总要对系统采取措施来提高能力，过程能力通过标准偏差来评价。5过程能力分析如果已经确定一个过程46过程总偏差σs：由于普通和特殊两种原因所造成的变差。可用样本标准差S来估计。性能指数：CP=USL-LSL/6σ－－性能指数、能力指数5.1过程量度的意义（不考虑到过程有无偏移）Σ(X-X)2n－1S=6σμTLSLUSL5过程能力分析过程总偏差σs：由于普通和特殊两种原因所造成的变差。可用样本47（不考虑到过程有无偏移）能力指数：Cp=USL-LSL/6R/d2过程固有变差：σ＝R/d2:仅由于普通原因产生的那部分过程变差。可从控制图上通过R/d2来估计。5.1过程量度的意义－－性能指数、能力指数（不考虑到过程有无偏移）能力指数：Cp=USL-LSL/648CpL、CpU以及CpkCpL=(x-LSL)/3σ,对单边下规格限CpU=(USL-X)/3σ,对单边上规格限产品的规格：下规格线LSL，上规格线USL规格中心（目标值）：M=（LSL+USL）/2过程能力指数lllCPK＝T-2ε／6σε＝（Tu＋Tl）／2-X双侧偏差TUXMTLε－－性能指数、能力指数5.1过程量度的意义CpL、CpU以及CpkCpL=(x-LSL)/3σ49过程能力评定过程能力评定50Cpk：processcapability（K是偏移量），是过程能力指数，表示过程能力满足技术标准的程度；Ppk：processperformance（K同样是偏移量），指的是长期过程性能指数。cpk=（1-k）T/6σST,其中T就是技术规格的公差幅度，即上下规格限之差；Ppk=（1-k）T/6σLTPpk表明过程可能不稳定的情况。Cpk要求过程稳定且数据正态。5.2认识理解Ppk、CpkCpk：processcapability（K是偏移量）51规范中心与分布中心不一致时，过程不合格率和不发生偏移时的过程不合格率不相等。过程能力重要概念要注意的是所有的能力评审都是针对单个过程特性的，千万不要把几个过程的能力结果合成平均为一个指数。ll5.2认识理解Ppk、Cpk规范中心与分布中心不一致时，过程不合格率和不发生偏移时的过程52计算过程的标准偏差

σˆ

σˆ=R/d2R是子组极差的平均值，d2是随样本容量变化的常数注：只有过程的极差和均值两者都处于受控状态，则可用估计的过程标准偏差来评价过程能力。n2345678910d21.131.6920.62.332.532.702.852.973.085.3过程能力计算计算过程的标准偏差σˆ53过程能力计算

过程能力是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。

对于单边容差，计算：

Z=(USL-X)/σˆ

或Z=(X-LSL)/σˆ

（选择合适的确一个）

注：式中的SL=规范界限，X=测量的过程均值，σˆ=估计的过程标准偏差。5.3过程能力计算过程能力计算过程能力是指按标准偏差为单位来描54对于双向容差，计算：

Zusl=(USL-X)/σ

Zlsl=(X-LSL)/σ

Z=Min{Zusl;Zlsl}

Zmin也可以转化为能力指数Cpk:

Cpk=Zmin/3=CPU(即)

或CPL(即)的最小值。

式中:UCL和LCL为工程规范上、下，

σˆ

为过程标准偏差注：Z值为负值时说明过程均值超过规范。UCL–X3σ

X–LCL3σ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ5.3过程能力计算对于双向容差，计算：UCL–X3σX–LCL3σ55估计超出规范的百分比：（PZ

）

a对于单边容差，直接使用Z值查标准正态分布表，换算成百分比。

b对于双边容差，根据Zusl和Zlsl的值查标准正态分布表，分别算出Pzusl

和Pzlsl

的百分比，再将其相加。

5.3过程能力计算估计超出规范的百分比：（PZ）5.3过程能力计算565.4评价过程能力

当Cpk<1说明制程能力差，不可接受。1≤Cpk≤1.33,说明制程能力可以，但需改善。1.33≤Cpk≤1.67,说明制程能力正常。5.4评价过程能力575.5过程能力分析之用途1.提供资料给设计部门，使其能尽量利用目前之过程能力，以设计新产品。2.决定一项新设备或翻修之设备能否满足要求。3.利用机械之能力安排适当工作，使其得到最佳之应用。4.选择适当之作业员、材料与工作方法。5.过程能力较公差为窄时，用于建立经济控制界限。6.过程能力较公差为宽时，可设定一适当的中心值，以获得最经济之生产。7.用于建立机器之调整界限。8.是一项最具价值之技术情报资料。625过程能力分析5.5过程能力分析之用途1.提供资料给设计部门，使其能尽量58单值和移动极差图（X—MR）6.1用途测量费用很大时，（例如破坏性实验）或是当任何时刻点的输出性质比较一致时（例如：化学溶液的PH值）。6.1.1移动图的三中用法：

a单值

b移动组

c固定子组6.2数据收集（基本同X-R）6.2.1

在数据图上，从左到右记录单值的读数。6.2.2计算单值间的移动极差（MR），通常是记录每对连续读数间的差值。6.2.3单值图（X）图的刻度按下列最大者选取：

a产品规范容差加上允许的超出规范的读数。

b单值的最大值与最小值之差的1.5到2倍。6.2.4移动极差图（MR）的刻度间隔与X图一致。

6单值和移动极差图（X—MR）单值和移动极差图（X—MR）6.1用途6单值和移动极差图59

注：式中R为移动极差，X是过程均值，D4、D3、E2是随样本容量变化的常数。见下表：6.3过程控制解释（同其他计量型管制图）6.4过程能力解释

δ=R/d2=δR/

d2

n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*****0.080.140.180.22E22.661.771.461.291.181.111.051.010.98样本容量小于7时，没有极差的控制下限。6单值和移动极差图（X—MR）注：式中R为移动极差，X是过程均值，D4、D360

式中：R为移动极差的均值，d2是随样本容量变化的常数。见下表：注：只有过程受控，才可直接用δ的估计值来评价过程能力。n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.086单值和移动极差图（X—MR）式中：R为移动极差的均值，d2是随样本容量变617计数型数据控制图7.1P管制图

P图是用来测量在一批检验项目中不合格品（缺陷）项目的百分数。

7.1.1收集数据7.1.1.1选择子组的容量、频率和数量子组容量：子组容量足够大（最好能恒定），并包括几个不合格品。分组频率：根据实际情况，兼大容量和信息反馈快的要求。

子组数量：收集的时间足够长，使得可以找到所有可能影响过程的变差源。一般为25组。7.1.1.2计算每个子组内的不合格品率（P）

P=np/n7计数型数据控制图7.1P管制图627计数型数据控制图

n为每组检验的产品的数量；np为每组发现的不良品的数量。选择控制图的坐标刻度7.1.1.3选择控制图的坐标刻度

一般不良品率为纵坐标，子组别（小时/天）作为横坐标,纵坐标的刻度应从0到初步研究数据读读数中最大的不合格率值的1.5到2倍。7.1.1.4将不合格品率描绘在控制图上

a描点，连成线来发现异常图形和趋势。

b在控制图的“备注”部分记录过程的变化和可能影响过程的异常情况。7.1.2计算控制限7.1.2.1计算过程平均不合格品率（P）

P=（n1p1+n2p2+…+nkpk）/(n1+n2+…+nk)7计数型数据控制图n为每组检验的产品的数量；n637计数型数据控制图

式中：n1p1；nkpk

分别为每个子组内的不合格的数目

n1；nk为每个子组的检验总数7.1.2.2计算上下控制限（USL；LSL）

USLp=P+3P(1–P)/n

LSLp=P–3P(1–P)/nP为平均不良率；n为恒定的样本容量注：1、从上述公式看出，凡是各组容量不一样，控制限随之变化。

2、在实际运用中，当各组容量不超过其平均容量25%时，7计数型数据控制图式中：n1p647计数型数据控制图

可用平均样本容量n代替n来计算控制限USL；LSL。方法如下：

A、确定可能超出其平均值±25%的样本容量范围。

B、分别找出样本容量超出该范围的所有子组和没有超出该范围的子组。

C、按上式分别计算样本容量为

n

和n

时的点的控制限.

UCL,LCL=P±3P(1–P)/n=P±3p(1–p)/n7计数型数据控制图658.1采用时机8-2-1-1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。8-2-1-2各阶段子组的样本容量相同。

8.2数据的收集（基本和p图相同）8.2.1受检验的样本的容量必须相同，样本容量足够大使每个子组内都有几个不良品并在。

8.2.2记录表上记录样本的容量。8.3计算控制限

8.3.1计算过程不合格数的均值（np）

np=(np1+np2+…+npk)/k8不合格品数的np图

8.1采用时机8不合格品数的np图66

式中的np1,np2,…为K个子组中每个子组的不合格数。8-2-3-1计算上下控制限

USLnp=np+3np(1-p)LSLnp=np-3np(1-p)p为过程不良品率,n为子组的样本容量。8-2-4过程控制解释和过程能力解释同p管制图8不合格品数的np图

式中的np1,np2,…为K个子组中每个679.1采用时机

C图用来测量一个检验批内的不合格（的缺陷）的数量，C图要求样本的容量恒定或受检验材料的数量恒定，主要用于以下两类检验：9.1.1不合格分布在连续的产品流上（如：每条尼龙上的瑕疵，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100平方米上的缺陷）9.1.2在单个的产品检验中可能发现不同原因造成的不合格。9.2数据的收据9.2.1检验样本的容量（零件的数量，织物的面积，电线的长度等）要求相同，这样描绘的C值将反映质量性能的变化而不是外观的变化，在数据表上记录样本容量。9不合格（缺陷）数的c图9.1采用时机9不合格（缺陷）数的c图689.2.2记录并描绘每个子组内的不合格数（C）。9.3计算控制限9.3.1计算过程不合格数均值（C）：

C=(C1+C2+…+Ck)/K

式中：C1,C2,…Ck为每个子组内的缺陷数9.4计算控制限

U/LSLc=

C±3C9.5过程控制解释（同P管制图）9.6过程能力解释

固定样本容量为n的过程能力为其不合格数的平均值c.9不合格（缺陷）数的c图9.2.2记录并描绘每个子组内的不合格数（C）。96910.1使用的时机

u图用来测量具有不同的样本（受检材料的量不同）的子组内每检验单位产品之内的不合格数量（可以用不良率表示）.

10.2数据的收集10.2.1各子组样本容量彼此不必都相同，尽量使它的容量在其平均值的正负担过重25%以内，可以简化控制限的计算.10.2.2记录并描绘每个子组内的单位产品不合格数（u）

u=c/n

式中:C为发现的不合格数量，n为子组中样本的容量。C和n都应记录在数据表中。10.3计算控制限10.单位不合格（缺陷）数的u图10.1使用的时机10.单位不合格（缺陷）数的u图7010.3.1计算每单位产品过程不合格数的平均值

u=(C1+C2+…+Ck)/(n1+n2+…+nk)

式中:C1，C2及n1,n2等为K个子组内每个子组的不合格数及样本容量.10.3.2计算控制限

U/LSLu=u±3u/n

式中：n为平均样本容量。

注：如果某些子组的样本容量与平均样本容量的差超过正负25%，按下式重新计算其准确的控制限：10.单位不合格（缺陷）数的u图10.3.1计算每单位产品过程不合格数的平均值10.单位71

U/LSLu=u±3u/n10.4过程控制解释（同P管制图）10.5过程能力解释

过程能力为u10.单位不合格（缺陷）数的u图10.单位不合格（72谢谢TheEnd谢谢TheEnd73生产过程质量控制之SPC生产过程质量控制之SPC74为之于未有，治之于未乱根据典记，魏文王曾求教于名医扁鹊：“你们兄弟三人，都精于医术，谁的医术最好呢？”扁鹊：“大哥最好，二哥差些，我是三人中最差的一个。”魏王不解。

扁鹊解释说：“大哥治病，是在病情发作之前，那时候病人自己还不觉得有病，但大哥就下药铲除了病根，使他的医术难以被人认可，所以没有名气，只是在我们家中被推崇备至。我的二哥治病，是在病初起之时，症状尚不十分明显，病人也没有觉得痛苦，二哥就能药到病除，使乡里人都认为二哥只是治小病很灵。我治病，都是在病情十分严重之时，病人痛苦万分，病人家属心急如焚。此时，他们看到我在经脉上穿刺，用针放血，或在患处敷以毒药以毒攻毒，或动大手术直指病灶，以为我的医术高明，所以我名闻天下。”魏王大悟。为之于未有，治之于未乱根据典记，魏文王曾求教于名医扁鹊：“你751.1.1质量检验阶段

20世纪前，属于“操作者的质量管理”。20世纪初，质量管理的职能由操作者转移给工长，是“工长的质量管理”。随着企业生产规模的扩大和产品复杂程度的提高，大多数企业开始设置检验部门，这时是“检验员的质量管理”。上述几种做法都属于事后检验的质量管理方式。1.1质量管理的三个阶段1.前言1.1.1质量检验阶段1.1质量管理的三个阶段1.前言761.1.2统计质量控制阶段以数理统计理论为基础的统计质量控制的推广应用始自第二次世界大战。由于事后检验无法控制武器弹药的质量，美国国防部决定把数理统计法用于质量管理，并由标准协会制定有关数理统计方法应用于质量管理方面的规划，成立了专门委员会，并于1941～1942年先后公布一批美国战时的质量管理标准。1.1质量管理的三个阶段1.前言1.1.2统计质量控制阶段1.1质量管理的三个阶段1.前言771.1.3全面质量管理阶段在生产技术和企业管理中要求运用系统的观点来研究质量问题。在管理理论上，突出重视人的因素，强调依靠企业全体人员的努力来保证质量。全面质量管理是“为了能够在最经济的水平上、并考虑到充分满足顾客要求的条件下进行生产和提供服务，并把企业各部门在研制质量、维持质量和提高质量方面的活动构成为一体的一种有效体系”。1.1质量管理的三个阶段1.前言1.1.3全面质量管理阶段1.1质量管理的三个阶段1.前言782.1SPC是什么?统计过程控制（StatisticalProcessControl简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。用控制图分析、监控和改进过程的方法。一种用于检测异常的工具可判断过程的变差，及时告警它主要区分由特殊原因引起的异常波动还是由普通原因引起的正常波动,

但不能告知此异常是什么因素引起的2.SPC的基本概念2.1SPC是什么?统计过程控制（Statistica791、确保制程持续稳定、可预测。2、提高产品质量、生产能力、降低成本。3、为制程分析提供依据。4、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。2.2SPC可以做什么?2.SPC的基本概念1、确保制程持续稳定、可预测。2.2SPC可以做什么?2802.3术语解释——六西格玛术语名称解释短期工程能力指数CP

CP

指工程的平均值和规格中心值相重合时的短期工程能力指数（在Minitab）。

CP=（USL-LSL）/6st。

st表示短期标准偏差。CPKCPK工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。CPK=Nin{Cpu=（USL-μ）/3st,Cpl=（μ-LSL）/3st}PP

PP

指工程的平均值和规格中心值相重合时的长期工程能力指数。

PP=（USL-LSL）/6lt

lt

表示长期标准偏差。PPKPPK工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。PPK=Nin{Ppu=（USL-μ）/3lt

,Ppl=（μ-LSL）/3lt}2.3术语解释——六西格玛术语名称解释短期工程能力指数CP812.3术语解释——SPC常用术语名称解释平均值

（X）一组测量值的均值极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之差σ（Sigma）用于代表标准差的希腊字母标准差(StandardDeviation)过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。分布宽度（Spread）一个分布中从最小值到最大值之间的间距中位数˜x将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。

单值（Individual）一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号X表示。2.3术语解释——SPC常用术语名称解释平均值（822.3术语解释——SPC常用术语名称解释中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。过程均值（ProcessAverage）一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用X来表示。链（Run）控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。变差（Variation）过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。特殊原因（SpecialCause）一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。2.3术语解释——SPC常用术语名称解释中心线控制图上的一832.3术语解释——SPC常用术语名称解释普通原因（CommonCause）造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。过程能力(ProcessCapability)是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。移动极差（MovingRange)两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。2.3术语解释——SPC常用术语名称解释普通原因（Comm842.4SPC的发展及应用SPC源于20年代，以美国休哈特（Shewhart）博士发明控制图为标志。二战中美国将其制定为战时质量管理标准，对军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的作用。50年代在日本工业界大量推广应用，对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用。80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC2.SPC的基本概念2.4SPC的发展及应用SPC源于20年代，以美852.5为什么要学习SPC?假如对制造过程的主要工序都建立简便易行的控制系统，当质量问题一旦出现，就能被及时发现，及时纠正，阻止不合格品流入下道工序。即达到预防的目的。在制造过程中，应尽量避免或减少出现质量问题再纠正或反馈的损失。(有效的策略就是预防)有效的预防策略:简便易行的控制系统2.SPC的基本概念2.5为什么要学习SPC?假如对制造过程的主要工序都建862.6实施SPC的过程包含三大内容：第一步、用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；第二步、根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第三步、则是用控制图对过程进行监控。2.SPC的基本概念2.6实施SPC的过程包含三大内容：2.SPC的基本概念87质量控制的模型88原材料生产过程产品检查合格出货不合格返工报废出货利用报废处理观查:数据的收集评估:数据的分析诊断:调查原因决定:规划行动实施:采取行动原材料生产过程产品偶然因素特殊因素SPC控制图目的：区分这2种因素，消除特殊因素产生的变异过程控制模型质量控制的模型VS过程控制模型3.SPC基本原理质量控制的模型15原材料生产过程产品检查合格出货不合格返工报输入各种要素人设备材料方法环境测量5M1E资源的组合输出中间产品作为一个概念，有其明确的定义：利用资源将输入转化为输出的一组活动。3.1什么是过程？活动3.SPC基本原理输入各种要素人资源的组合输出中间产品作为一个概念，有其明确的893.2SPC能给制造过程提供什么帮助？为过程提供了一个早期报警系统，及时监控过程情况，以防止废品的发生。确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力。根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，采取措施消除其影响。使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，达到预防不合格品产品的目的。减少对常规检验的依赖性，定时的观察和测量方法替代了大量的检测和验证工作。■■■■■3.SPC基本原理3.2SPC能给制造过程提供什么帮助？为过程提供了一个早期903.3“波动”的概念及统计规律性生产线上加工出来的产品没有绝对相同的。产品间的差别是用其资料特性值（数据）的差异表现出来。连续材料一批产品中每个质量特性，一边测量一边画直方图，就可以发现其统计规律这条曲线就是质量特性x的分布■3.SPC基本原理3.3“波动”的概念及统计规律性生产线上加工出来的产品没有91

每件产品的尺寸与别的都不同

范围范围范围范围但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布

范围范围范围分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状或这些因素的组合每件产品的尺寸与别的都不同923.4正态分布的特征68.28％µ+σµ－σ若某过程输出特性x服从N(µ，σ2)在统计过程控制中最常见的分布是正态分布正态分布被参数µ与σ完全确定，记为N（µ，σ2）；µ表示分布的中心位置；σ表示分布的标准差或者表示数据的分散程度，或用极差表示；在界限µ±1σ内，即有31.74％那么该过程输出产品中有68.26％■■■■■产品在界限µ±1σ之外。3.SPC基本原理3.4正态分布的特征68.28％µ+σµ－σ若某过程输出特93正态分布下界限内外的比率界限界限内的比率界限外的比率µ±1σ68.26%31.74%µ±2σ95.46%4.54%µ±3σ99.73%0.27%µ±4σ99.9937%0.0063%µ±5σ99.999943%0.000057%µ±6σ99.9999998%0.0000002%1924年，休哈特博士建议用界限µ±3σ作为控制界限来管理过程。即我们常说的3σ管理。■3.SPC基本原理正态分布下界限内外的比率界限94µ+3σµ－3σµσ将正态分布图及其界限µ±3σ转90°，在翻转180°纵座标为输出特性X，横坐标为时间或编号3.5控制图的形式µ+3σµ－3σUCL上控制界限LCL下控制界限CL中心线3.SPC基本原理µ+3σµ－3σµσ将正态分布图及其界3.5控制图的形式µ953.6过程波动的统计规律性当过程受控时，过程特性一般服从稳定的且可重复的随机分布；而失控时，过程分布将改变。时间受控失控当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）■■■3.SPC基本原理3.6过程波动的统计规律性当过程受控时，过程特性一般服从稳96如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测时间范围目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推预测移，过程的输出不稳定。时