SPC培训课程课件

博凡企管BOOMCONSULTING厦门博凡企业管理技术有限公司

BOOM(XIAMEN)MANAGEMENTTECHNICCO.,LTD1博凡企管厦门博凡企业管理技术有限公司

BOOM统计过程控制

StatisticalProcessControl(SPC)

国胜汽配 BOOM2统计过程控制

StatisticalProcessC课程大纲质量管理中的统计技术产品质量的变异与控制过程能力分析控制图概论与原理控制图的种类控制图的观察分析实务演练3课程大纲质量管理中的统计技术3第一章质量管理中的统计技术质量管理发展的阶段质量管理体系中的统计技术SPC（统计过程控制）的发展05101520253035401261310161917121620171356214第一章质量管理中的统计技术质量管理发展的阶段051015质量管理发展的阶段过程控制的需要：检测容忍浪费预防避免浪费针对不同的过程控制需要，在不同阶段质量控制的方法相应产生5质量管理发展的阶段过程控制的需要：5质量管理发展的阶段质量检验统计质量管理全面质量管理（现代质量管理）—ISO90006从第二个阶段（统计质量控制SQC）起，由于统计方法在质量管理中的应用，逐步形成了一些质量管理的基本方法，如SPC、抽样检验、“新、老七种工具”等。

6质量管理发展的阶段质量检验6质量管理体系中的统计技术-1在现代质量管理活动中，需要应用各种数理统计技术和方法。为此，统计技术已成为各种质量体系的一个重要的因素：ISO9001QS9000VDA6.1ISOTS16949TL90007质量管理体系中的统计技术-1在现代质量管理活动中，需要应用各质量管理体系中的统计技术-2基本统计图、统计表，如；百分比图、趋势图等；品管七大手法，如：直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图；新品管七大手法，如：关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法、矩阵资料解析法、过程决定计划图法、箭形图解法；SPC，包含：控制图和过程能力分析；抽样检验；实验设计(DOE)与田口三次设计；质量功能展开(QFD);方差分析与回归分析可靠性8质量管理体系中的统计技术-2基本统计图、统计表，如；百分比图SPC（统计过程控制）的发展-1在SPC中常用的基本统计方法包括：与统计过程控制和过程能力分析有关的方法。二十世纪二十年代，美国贝尔实验室（BellTelephoneLaboratory）就成立两个小组：以休哈特（W.A.Shewhart）博士为学术领导人的过程控制(ProcessControl)研究组以道奇（H.F.Dodge）为学术领导人的产品控制（ProductionControl）研究组。9SPC（统计过程控制）的发展-1在SPC中常用的基本统计方法SPC（统计过程控制）的发展-2休哈特研究组的成果：经过研究，休哈特提出了过程控制理论以及监控过程的工具—控制图（ControlChart）。1924年5月16日，休哈特提出世界上第一张控制图—p图。其中有关过程控制理论及控制图标志着著名的SPC理论的诞生。1931年休哈特对其理论进行了总结，写出了一本划时代的名著《产品制造质量的经济控制》（EconomicControlofQualityofManufacturedProductions）。这本著作可以称得上一代名著，因为在他出版半个世纪以后的八十年代仍能在美国再版，由此可见其学术价值。休哈特的贡献就在于：应用他所提出的过程控制理论能够在生产线上科学地保证预防原则的实现。10SPC（统计过程控制）的发展-2休哈特研究组的成果：10SPC（统计过程控制）的发展-3道奇研究组的成果：道奇与罗米格（H.F.DodgeandH.G.Romig）则提出了抽样检验理论和抽样检验表。11SPC（统计过程控制）的发展-3道奇研究组的成果：11SPC（统计过程控制）的发展-31941-1942年,有关SPC的内容制定成美国标准：Z1-1-1941GuideforQualityControlZ1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingDataZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction12SPC（统计过程控制）的发展-31941-1942年,有关SSPC（统计过程控制）的发展-3控制图在英国及日本的历史英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早1950年由W.E.Deming博士引到日本。同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。13SPC（统计过程控制）的发展-3控制图在英国及日本的历史13SPC（统计过程控制）的发展-4在休哈特提出他的控制图（我们称之为“休哈特控制图”）之后，又有人陆续提出数十种控制图，其中比较重要的有如下几种：

累积和控制图（CUSUM，CumulativeSumControlChart）：1954年佩基（E.S.Page）最早提出,它可以将一系列点子的微弱信息累积起来，所以对过程的小变动灵敏。随后又有许多学者对此作了研究。

指数加权移动平均控制图（EWMA，ExponentiallyWeightedMovingAverageControlChart）：它最早由罗伯茨（S.W.Roberts）在1959年提出。它是另一个检出过程小波动的控制图，其性能几乎与累积和图相同，而且在某些情况之下较之CUSUM图更容易建立与操作。一元CUSUM图和一元EWMA图在工序控制中得到了日益广泛的应用。

14SPC（统计过程控制）的发展-4在休哈特提出他的控制图（我们SPC（统计过程控制）的发展-4田口控制图：运用田口质量控制思想建立的控制图，它注重工序控制的经济性。小批量生产控制图（ControlChartforLowVolumeManufacturing）：小批量控制图主要有：无先验信息小批量生产的控制图：1969年希利尔（F.S.Hillier）与新加坡杨中浩提出了小样本控制图，1991-1995年久森伯瑞（C.P.Qusenberry）提出了Q控制图。有历史信息小批量生产的控制图：1997年我国著名质量管理专家张公绪教授的学生卜祥民博士应用贝叶斯（Bayes）分析方法，充分利用已知信息，弥补了小批量生产样本少的缺点。

15SPC（统计过程控制）的发展-415SPC（统计过程控制）的发展-6将相似工序同类分布的产品质量特征值数据，通过数学方法变换程同一分布，从而可以累积起来称为大样本进行处理。主要有：通用图法、相对公差法及美军固定样本容量法。选控控制图（Cause-SelectingControlChart）：前述控制图都是全控图，及对所有异因都加以控制。而选控图是选择部分异因加以控制，它由我国张公绪教授1980年提出。它对统计诊断理论起到重要的作用。多元控制图：1947年侯铁林（H.Hotelling）提出多元T2图控制图，从此开辟了多元质量控制的时代。彩虹图16SPC（统计过程控制）的发展-616SPC与SQC的差别PROCESS原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对重要过程的重要控制参数所做的才是SPC实时响应17SPC与SQC的差别PROCESS原料测量结果针对产品所做的第二章产品质量的变异与工序控制

18第二章产品质量的变异与工序控制18影响产品质量的因素人機器材料方法測量環境产品质量的波动19影响产品质量的因素人機器材料方法測量環境产品质量的波动19产品质量的统计观点产品的质量特性值是波动的：产品质量特性值的波动具有统计规律性：产品的质量特性值是波动的，但这种波动符合统计规律性，即从数学的角度它服从某种分布。常用的分布有以下几种：正态分布（计量值）、超几何分布（计件值）、二项分布（计件值）、泊松分布（计点值）、指数分布；20产品质量的统计观点产品的质量特性值是波动的：20产品质量变异的原因—1变异（变差，波动，Variation）的概念

产品/过程的实际指标在规定值附近的变化情况引起变异的原因：通常有两种普通原因和特殊原因21产品质量变异的原因—1变异（变差，波动，Variation）产品质量变异的原因—2引起变异的原因—普通原因和特殊原因普通原因[2]（CommonCause）：又称机遇原因（ChanceCause），偶然原因，不可避免原因，非人为原因等。此种原因所引起的变异（波动）称为正常波动（NaturalVariations）；22产品质量变异的原因—2引起变异的原因—普通原因和特殊原因产品质量变异的原因—3引起变异的原因—普通原因和特殊原因特殊原因[2]（SpecialCause）：又称非机遇原因（AssignableCause），系统原因，可避免原因，人为原因等。此种原因所引起的变异（波动）称为异常波动（AssignableVariations）23产品质量变异的原因—3引起变异的原因—普通原因和特殊原因现场主管/作业经理的两种任务正常与异常波动为生产/作业经理区分了两种任务：首先是确保生产过程中只有正常波动,从而操作处于控制之下。其次当然是查出并消除异常波动以使工序处于控制之下。24现场主管/作业经理的两种任务正常与异常波动为生产/作业经理局部措施和对系统采取措施局部措施

通常用来消除变差的特殊原因通常由于过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题

对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因

几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题采取的措施类型如不正确将给组织带来大的损失，不但劳而无功，而且会延误问题的解决甚至使问题恶化。25局部措施和对系统采取措施局部措施采取的措施类型如不正确将给过程（工序）控制制程中对策绩效报告成品改善制程中对策人员设备材料方法环境成品26过程（工序）控制制程中对策绩效报告成品改善制程中对策人员设备过程控制和过程能力控制满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制的状态，使其性能可预测27过程控制和过程能力控制受控不受控可接第三章过程能力分析统计学基本概念过程能力分析28第三章过程能力分析统计学基本概念28统计学基本概念总体、样本、个体Ｎ(xi

)nS29统计学基本概念总体、样本、个体Ｎ(xi)nS29统计学基本概念总体N平均值=μ标准差=σ计算公式30统计学基本概念总体N计算公式30统计学基本概念样本n平均值=标准差=S计算公式31统计学基本概念样本n计算公式31统计学基本概念正态分布偏态分布二项分布泊松分布超几何分布……常见的统计学规律——分布无论何种分布，若连续取几个样本，其平均值均近似符合正态分布——32统计学基本概念正态分布常见的统计学规律——分布无论何种分布，正态分布(NormalDistribution)统计学基本概念33正态分布(NormalDistribution)统计学基本统计学基本概念μ±Kσ在内之概率在外之概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%正态分布(NormalDistribution)34统计学基本概念μ±Kσ在内之概率在外之概率μ±0.67σ50Sigma=σ=Deviation(Squarerootofvariance)-7-6-5-4-3-2-101234567Between+/-1σBetween+/-2σBetween+/-3σBetween+/-4σBetween+/-5σBetween+/-6σ68.27%95.45%99.73%99.9937%99.9994%99.9997%Result:317300ppmoutside（deviation)

45500ppm2700ppm63ppm5.7ppm3.4ppmσAxisgrachinSigma正态分布(NormalDistribution)—高斯曲线35Sigma=σ=Deviation-7Between+/-1过程（工序）能力分析1.1过程分析过程分析分为两部分(如下图所示)l

批量生产前的过程分析l

批量生产后的过程分析

所有类型的能力分析基本上遵循相同程序，质量能力参数也依据同一方法计算。不同点仍在于分析产品的数量，分析的期间和在分析时间点，与最终生产条件符合的程序。36过程（工序）能力分析1.1过程分析

36过程能力：批量生产前批量生产后批量生产前的过程分析批量开始批量开始后的过程分析短期能力分析初始能力分析长期能力分析人机料法环过程持续质量改进时间短期能力分析最少50件初始能力分析最少100件,要求控制图的场合，应至少采样20组.长期能力分析正常生产条件下，较长时期生产，确保所有影响因素均产生。标准值：至少20个生产天。37过程能力：批量生产前标准差公差标准差公差过程潜能过程能力质量能力参数短期过程能力初始过程能力长期过程能力CmCmkCmk,Ppk,CpkCpkCpCm,Pp,Cp38标准差公差标准差公差过程潜能过程能力质量能力过程（工序）能力参数Cp（制程精密度，Prceision）Cpk（制程能力，ProcessCapabilityIndex）（双边规格）

Cp=Cpu=

CpL=σ=Su-SL6σSu-X3σX-SL3σRd2（单边规格上规格界限）（单边规格下规格界限）只考虑到固定变差或组内变差39过程（工序）能力参数Cp（制程精密度，Prceision）（过程（工序）能力参数Ppk↑

Cp=Cpu=

CpL=σ=（双边规格）（单边规格上规格界限）（单边规格下规格界限）Su-SL6σSu-X3σX-SL3σ2∑（Xi-X)n-140过程（工序）能力参数Ppk↑（制程能力指数处置建议等级Cpk制程能力指数ProcessCapabilityIndex处置建议A1.33≦Cpk制程能力足够B1.0≦Cpk＜1.33制程能力尚可，应再努力。CCpk＜1.0制程应加以改善。41制程能力指数处置建议等级Cpk制程能力指数处置建议A1.33第四章控制图概论与原理42第四章控制图概论与原理42什么是控制图

控制图和一般的统计图不同，它不仅能将数值以曲线表示出来，以观察其变异的趋势，而且显示变异是属于普通原因的变异或是属于特殊原因的变异。以此来判断某种现象是否正常，从而采取适当的措施。利用控制界限确定变异的性质。43什么是控制图控制图和一般的统计图不同，它不仅控制图的原理正态分布与控制图44控制图的原理正态分布与控制图44控制图的原理正态分布与控制图如下图部分所示:45控制图的原理正态分布与控制图如下图部分所示:45控制图的原理正态分布与控制图由此可知，若一分布为正态分布，求得其平均值（），标准差（）后，x的特性可有如下表所示:46控制图的原理正态分布与控制图46控制图的原理正态分布与控制图47控制图的原理正态分布与控制图47控制图的原理正态分布与控制图控制图就是以正态分布为基础，换句话说，只要群体符合正态分布，从群体中抽样时，每1000次中约有3次机会超出范围。我们认为，此三次是因为偶然原因跑出界限，在实际中属小概率事件，发生的可能性极小[与文献3有差别]。

48控制图的原理正态分布与控制图48控制图的原理控制限的确定（经济原则）0σ1σ3σ6σ2σ兩種損失的合計第一種錯誤損失第二種錯誤損失49控制图的原理控制限的确定（经济原则）0σ1σ3σ6σ2σ控制图的原理控制图的两类错误对于仅仅存在偶然因素的情况下,由于点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误,即将正常判断为异常的错误是可能发生的.这种错误称为第一种错误.“拒绝真实”的错误当过程具有某种非偶然因素影响,致使过程发生程度不同的变化.但由于此变化相应的一些点子落在控制界限内,从而有可能发生判断过程未发生变化的错误,这种错误称为第二种错误.

50控制图的原理控制图的两类错误50控制图的作用

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的能力51控制图的作用合理使用控制图能：51控制图的作用

合理使用控制图能：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；52控制图的作用合理使用控制图能：52使用控制图的基本步骤决定管制工序和项目决定管制标准决定抽样方法选用管制图的格式记入管制界限绘点、实施重新检讨管制图管制图判读处置措施OKOKNG收集数据53使用控制图的基本步骤决定管制工序和项目决定管制标准决定抽样第五章控制图的种类54第五章控制图的种类54控制图的种类和选择“n”=10~25控制圖的選定資料性質不良數或缺陷數單位大小是否一定“n”是否一定樣本大小n≧2Cl的性質“n”是否較大“u”圖“c”圖“np”圖“p”圖X-Rm圖X-R圖X-R圖X-s圖計數值計量值“n”=1n≧1中位數平均值“n”=2~5缺陷數不良數不一定一定一定不一定55控制图的种类和选择“n”=10~25控制圖的選定資料性質不良计量值／计数值管制图公式汇总

56计量值／计数值管制图公式汇总56第五章控制图的观察分析57第五章控制图的观察分析57控制读判读方法●点子正常分布动态的管制图，如图11多数的点子，集中在中心线附近，且两边对称。2

少数的点子，落在管制界限附近。3点子之分布呈随机状态，无任何规则可寻。4没有点子超出管制界限外(就是有也很少)。

58控制读判读方法●点子正常分布动态的管制图，如图158控制图判读方法●点子不正常分布动态的管制图1.

在中心线附近无点子。此种型态我们称之为”混合型”，因样本中可能包括两种群体，其中一种偏大，另一种偏小，如图二。2.

在管制界限附近无点子。此种型态我们称之为”层别型”，因为原群体可能已经加以检剔过，如图三。3.

有点子逸出管制界限之现象。此种形态我们称之为”不稳定型”如图四。59控制图判读方法●点子不正常分布动态的管制图59控制图判读方法60控制图判读方法60控制图判读方法不正常点的判断方法：控制图之不正常型态之鉴别是根据或然率之理论而加以判定的，出现下述之一项者，即为不正常之型态，应调查可能原因。

61控制图判读方法不正常点的判断方法：61控制图判读方法检定规则1：3点中有2点在A区或A区以外者(口诀:3分之2A)检定规则2：5点中有4点在B区或B区以外

者。(口诀：5分之４B)62控制图判读方法检定规则1：62控制图判读方法检定规则3：有8点在中心线之两侧，但C区并无点子者。（口诀：8缺C）63控制图判读方法检定规则3：63控制图判读方法检定规则4：

a连续五点继续上升(或下降)－注意以后动态。b连续六点继续上升(或下降)－开始调查原因。c连续七点继续上升(或下降)－必有原因，应立即采取措施。64控制图判读方法检定规则4：64控制图的判读方法定规则5：连续7点在同一侧检定规则6：点子出现在中心线的单侧较多时，有下列状况者a.

连续11点中至少有10点b.

连续14点中至少有12点c.

连续17点中至少有14点d.

连续20点中至少有16点检定规则7：点出现在管制图界限的近旁时,一般以超出2σ管制界限的点为调整基准，出现下列情形时，可判定制程发生异常a.

连续3点中有2点以上时b.

连续7点中有3点以上时c.

连续10点中有4点以上时65控制图的判读方法定规则5：连续7点在同一侧656666676768686969707071717272参考文献QS9000:SPC统记过程控制管制图:房克或台弯品质学会。北京jeep.SPC统计工序控制的原理及应用。ISO9000成功操作手册(卷宗),张公绪(香港)国际ISO9000交流会，北京中亚波质量管理研究中心，1998.73参考文献QS9000:SPC统记过程控制73激励学生学习的名言格言220、每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成功的路。221、世界会向那些有目标和远见的人让路（冯两努——香港著名推销商）

222、绊脚石乃是进身之阶。223、销售世界上第一号的产品——不是汽车，而是自己。在你成功地把自己推销给别人之前，你必须百分之百的把自己推销给自己。224、即使爬到最高的山上，一次也只能脚踏实地地迈一步。225、积极思考造成积极人生，消极思考造成消极人生。226、人之所以有一张嘴，而有两只耳朵，原因是听的要比说的多一倍。227、别想一下造出大海，必须先由小河川开始。228、有事者，事竟成；破釜沉舟，百二秦关终归楚；苦心人，天不负；卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。

229、以诚感人者，人亦诚而应。

230、积极的人在每一次忧患中都看到一个机会，而消极的人则在每个机会都看到某种忧患。231、出门走好路，出口说好话，出手做好事。232、旁观者的姓名永远爬不到比赛的计分板上。

233、怠惰是贫穷的制造厂。234、莫找借口失败，只找理由成功。（不为失败找理由，要为成功找方法）235、如果我们想要更多的玫瑰花，就必须种植更多的玫瑰树。236、伟人之所以伟大，是因为他与别人共处逆境时，别人失去了信心，他却下决心实现自己的目标。237、世上没有绝望的处境，只有对处境绝望的人。238、回避现实的人，未来将更不理想。239、当你感到悲哀痛苦时，最好是去学些什么东西。学习会使你永远立于不败之地。240、伟人所达到并保持着的高处，并不是一飞就到的，而是他们在同伴们都睡着的时候，一步步艰辛地向上爬241、世界上那些最容易的事情中，拖延时间最不费力。242、坚韧是成功的一大要素，只要在门上敲得够久、够大声，终会把人唤醒的。

243、人之所以能，是相信能。244、没有口水与汗水，就没有成功的泪水。245、一个有信念者所开发出的力量，大于99个只有兴趣者。

246、环境不会改变，解决之道在于改变自己。247、两粒种子，一片森林。248、每一发奋努力的背后，必有加倍的赏赐。249、如果你希望成功，以恒心为良友，以经验为参谋，以小心为兄弟，以希望为哨兵。250、大多数人想要改造这个世界，但却罕有人想改造自己。激励学生学习的名言格言74博凡企管BOOMCONSULTING厦门博凡企业管理技术有限公司

BOOM(XIAMEN)MANAGEMENTTECHNICCO.,LTD75博凡企管厦门博凡企业管理技术有限公司

BOOM统计过程控制

StatisticalProcessControl(SPC)

国胜汽配 BOOM76统计过程控制

StatisticalProcessC课程大纲质量管理中的统计技术产品质量的变异与控制过程能力分析控制图概论与原理控制图的种类控制图的观察分析实务演练77课程大纲质量管理中的统计技术3第一章质量管理中的统计技术质量管理发展的阶段质量管理体系中的统计技术SPC（统计过程控制）的发展051015202530354012613101619171216201713562178第一章质量管理中的统计技术质量管理发展的阶段051015质量管理发展的阶段过程控制的需要：检测容忍浪费预防避免浪费针对不同的过程控制需要，在不同阶段质量控制的方法相应产生79质量管理发展的阶段过程控制的需要：5质量管理发展的阶段质量检验统计质量管理全面质量管理（现代质量管理）—ISO90006从第二个阶段（统计质量控制SQC）起，由于统计方法在质量管理中的应用，逐步形成了一些质量管理的基本方法，如SPC、抽样检验、“新、老七种工具”等。

80质量管理发展的阶段质量检验6质量管理体系中的统计技术-1在现代质量管理活动中，需要应用各种数理统计技术和方法。为此，统计技术已成为各种质量体系的一个重要的因素：ISO9001QS9000VDA6.1ISOTS16949TL900081质量管理体系中的统计技术-1在现代质量管理活动中，需要应用各质量管理体系中的统计技术-2基本统计图、统计表，如；百分比图、趋势图等；品管七大手法，如：直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图；新品管七大手法，如：关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法、矩阵资料解析法、过程决定计划图法、箭形图解法；SPC，包含：控制图和过程能力分析；抽样检验；实验设计(DOE)与田口三次设计；质量功能展开(QFD);方差分析与回归分析可靠性82质量管理体系中的统计技术-2基本统计图、统计表，如；百分比图SPC（统计过程控制）的发展-1在SPC中常用的基本统计方法包括：与统计过程控制和过程能力分析有关的方法。二十世纪二十年代，美国贝尔实验室（BellTelephoneLaboratory）就成立两个小组：以休哈特（W.A.Shewhart）博士为学术领导人的过程控制(ProcessControl)研究组以道奇（H.F.Dodge）为学术领导人的产品控制（ProductionControl）研究组。83SPC（统计过程控制）的发展-1在SPC中常用的基本统计方法SPC（统计过程控制）的发展-2休哈特研究组的成果：经过研究，休哈特提出了过程控制理论以及监控过程的工具—控制图（ControlChart）。1924年5月16日，休哈特提出世界上第一张控制图—p图。其中有关过程控制理论及控制图标志着著名的SPC理论的诞生。1931年休哈特对其理论进行了总结，写出了一本划时代的名著《产品制造质量的经济控制》（EconomicControlofQualityofManufacturedProductions）。这本著作可以称得上一代名著，因为在他出版半个世纪以后的八十年代仍能在美国再版，由此可见其学术价值。休哈特的贡献就在于：应用他所提出的过程控制理论能够在生产线上科学地保证预防原则的实现。84SPC（统计过程控制）的发展-2休哈特研究组的成果：10SPC（统计过程控制）的发展-3道奇研究组的成果：道奇与罗米格（H.F.DodgeandH.G.Romig）则提出了抽样检验理论和抽样检验表。85SPC（统计过程控制）的发展-3道奇研究组的成果：11SPC（统计过程控制）的发展-31941-1942年,有关SPC的内容制定成美国标准：Z1-1-1941GuideforQualityControlZ1-2-1941ControlChartMethodforanalyzingDataZ1-3-1942ControlChartMethodforControlQualityDuringProduction86SPC（统计过程控制）的发展-31941-1942年,有关SSPC（统计过程控制）的发展-3控制图在英国及日本的历史英国在1932年，邀请W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早1950年由W.E.Deming博士引到日本。同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。87SPC（统计过程控制）的发展-3控制图在英国及日本的历史13SPC（统计过程控制）的发展-4在休哈特提出他的控制图（我们称之为“休哈特控制图”）之后，又有人陆续提出数十种控制图，其中比较重要的有如下几种：

累积和控制图（CUSUM，CumulativeSumControlChart）：1954年佩基（E.S.Page）最早提出,它可以将一系列点子的微弱信息累积起来，所以对过程的小变动灵敏。随后又有许多学者对此作了研究。

指数加权移动平均控制图（EWMA，ExponentiallyWeightedMovingAverageControlChart）：它最早由罗伯茨（S.W.Roberts）在1959年提出。它是另一个检出过程小波动的控制图，其性能几乎与累积和图相同，而且在某些情况之下较之CUSUM图更容易建立与操作。一元CUSUM图和一元EWMA图在工序控制中得到了日益广泛的应用。

88SPC（统计过程控制）的发展-4在休哈特提出他的控制图（我们SPC（统计过程控制）的发展-4田口控制图：运用田口质量控制思想建立的控制图，它注重工序控制的经济性。小批量生产控制图（ControlChartforLowVolumeManufacturing）：小批量控制图主要有：无先验信息小批量生产的控制图：1969年希利尔（F.S.Hillier）与新加坡杨中浩提出了小样本控制图，1991-1995年久森伯瑞（C.P.Qusenberry）提出了Q控制图。有历史信息小批量生产的控制图：1997年我国著名质量管理专家张公绪教授的学生卜祥民博士应用贝叶斯（Bayes）分析方法，充分利用已知信息，弥补了小批量生产样本少的缺点。

89SPC（统计过程控制）的发展-415SPC（统计过程控制）的发展-6将相似工序同类分布的产品质量特征值数据，通过数学方法变换程同一分布，从而可以累积起来称为大样本进行处理。主要有：通用图法、相对公差法及美军固定样本容量法。选控控制图（Cause-SelectingControlChart）：前述控制图都是全控图，及对所有异因都加以控制。而选控图是选择部分异因加以控制，它由我国张公绪教授1980年提出。它对统计诊断理论起到重要的作用。多元控制图：1947年侯铁林（H.Hotelling）提出多元T2图控制图，从此开辟了多元质量控制的时代。彩虹图90SPC（统计过程控制）的发展-616SPC与SQC的差别PROCESS原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对重要过程的重要控制参数所做的才是SPC实时响应91SPC与SQC的差别PROCESS原料测量结果针对产品所做的第二章产品质量的变异与工序控制

92第二章产品质量的变异与工序控制18影响产品质量的因素人機器材料方法測量環境产品质量的波动93影响产品质量的因素人機器材料方法測量環境产品质量的波动19产品质量的统计观点产品的质量特性值是波动的：产品质量特性值的波动具有统计规律性：产品的质量特性值是波动的，但这种波动符合统计规律性，即从数学的角度它服从某种分布。常用的分布有以下几种：正态分布（计量值）、超几何分布（计件值）、二项分布（计件值）、泊松分布（计点值）、指数分布；94产品质量的统计观点产品的质量特性值是波动的：20产品质量变异的原因—1变异（变差，波动，Variation）的概念

产品/过程的实际指标在规定值附近的变化情况引起变异的原因：通常有两种普通原因和特殊原因95产品质量变异的原因—1变异（变差，波动，Variation）产品质量变异的原因—2引起变异的原因—普通原因和特殊原因普通原因[2]（CommonCause）：又称机遇原因（ChanceCause），偶然原因，不可避免原因，非人为原因等。此种原因所引起的变异（波动）称为正常波动（NaturalVariations）；96产品质量变异的原因—2引起变异的原因—普通原因和特殊原因产品质量变异的原因—3引起变异的原因—普通原因和特殊原因特殊原因[2]（SpecialCause）：又称非机遇原因（AssignableCause），系统原因，可避免原因，人为原因等。此种原因所引起的变异（波动）称为异常波动（AssignableVariations）97产品质量变异的原因—3引起变异的原因—普通原因和特殊原因现场主管/作业经理的两种任务正常与异常波动为生产/作业经理区分了两种任务：首先是确保生产过程中只有正常波动,从而操作处于控制之下。其次当然是查出并消除异常波动以使工序处于控制之下。98现场主管/作业经理的两种任务正常与异常波动为生产/作业经理局部措施和对系统采取措施局部措施

通常用来消除变差的特殊原因通常由于过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题

对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因

几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题采取的措施类型如不正确将给组织带来大的损失，不但劳而无功，而且会延误问题的解决甚至使问题恶化。99局部措施和对系统采取措施局部措施采取的措施类型如不正确将给过程（工序）控制制程中对策绩效报告成品改善制程中对策人员设备材料方法环境成品100过程（工序）控制制程中对策绩效报告成品改善制程中对策人员设备过程控制和过程能力控制满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制的状态，使其性能可预测101过程控制和过程能力控制受控不受控可接第三章过程能力分析统计学基本概念过程能力分析102第三章过程能力分析统计学基本概念28统计学基本概念总体、样本、个体Ｎ(xi

)nS103统计学基本概念总体、样本、个体Ｎ(xi)nS29统计学基本概念总体N平均值=μ标准差=σ计算公式104统计学基本概念总体N计算公式30统计学基本概念样本n平均值=标准差=S计算公式105统计学基本概念样本n计算公式31统计学基本概念正态分布偏态分布二项分布泊松分布超几何分布……常见的统计学规律——分布无论何种分布，若连续取几个样本，其平均值均近似符合正态分布——106统计学基本概念正态分布常见的统计学规律——分布无论何种分布，正态分布(NormalDistribution)统计学基本概念107正态分布(NormalDistribution)统计学基本统计学基本概念μ±Kσ在内之概率在外之概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%正态分布(NormalDistribution)108统计学基本概念μ±Kσ在内之概率在外之概率μ±0.67σ50Sigma=σ=Deviation(Squarerootofvariance)-7-6-5-4-3-2-101234567Between+/-1σBetween+/-2σBetween+/-3σBetween+/-4σBetween+/-5σBetween+/-6σ68.27%95.45%99.73%99.9937%99.9994%99.9997%Result:317300ppmoutside（deviation)

45500ppm2700ppm63ppm5.7ppm3.4ppmσAxisgrachinSigma正态分布(NormalDistribution)—高斯曲线109Sigma=σ=Deviation-7Between+/-1过程（工序）能力分析1.1过程分析过程分析分为两部分(如下图所示)l

批量生产前的过程分析l

批量生产后的过程分析

所有类型的能力分析基本上遵循相同程序，质量能力参数也依据同一方法计算。不同点仍在于分析产品的数量，分析的期间和在分析时间点，与最终生产条件符合的程序。110过程（工序）能力分析1.1过程分析

36过程能力：批量生产前批量生产后批量生产前的过程分析批量开始批量开始后的过程分析短期能力分析初始能力分析长期能力分析人机料法环过程持续质量改进时间短期能力分析最少50件初始能力分析最少100件,要求控制图的场合，应至少采样20组.长期能力分析正常生产条件下，较长时期生产，确保所有影响因素均产生。标准值：至少20个生产天。111过程能力：批量生产前标准差公差标准差公差过程潜能过程能力质量能力参数短期过程能力初始过程能力长期过程能力CmCmkCmk,Ppk,CpkCpkCpCm,Pp,Cp112标准差公差标准差公差过程潜能过程能力质量能力过程（工序）能力参数Cp（制程精密度，Prceision）Cpk（制程能力，ProcessCapabilityIndex）（双边规格）

Cp=Cpu=

CpL=σ=Su-SL6σSu-X3σX-SL3σRd2（单边规格上规格界限）（单边规格下规格界限）只考虑到固定变差或组内变差113过程（工序）能力参数Cp（制程精密度，Prceision）（过程（工序）能力参数Ppk↑

Cp=Cpu=

CpL=σ=（双边规格）（单边规格上规格界限）（单边规格下规格界限）Su-SL6σSu-X3σX-SL3σ2∑（Xi-X)n-1114过程（工序）能力参数Ppk↑（制程能力指数处置建议等级Cpk制程能力指数ProcessCapabilityIndex处置建议A1.33≦Cpk制程能力足够B1.0≦Cpk＜1.33制程能力尚可，应再努力。CCpk＜1.0制程应加以改善。115制程能力指数处置建议等级Cpk制程能力指数处置建议A1.33第四章控制图概论与原理116第四章控制图概论与原理42什么是控制图

控制图和一般的统计图不同，它不仅能将数值以曲线表示出来，以观察其变异的趋势，而且显示变异是属于普通原因的变异或是属于特殊原因的变异。以此来判断某种现象是否正常，从而采取适当的措施。利用控制界限确定变异的性质。117什么是控制图控制图和一般的统计图不同，它不仅控制图的原理正态分布与控制图118控制图的原理正态分布与控制图44控制图的原理正态分布与控制图如下图部分所示:119控制图的原理正态分布与控制图如下图部分所示:45控制图的原理正态分布与控制图由此可知，若一分布为正态分布，求得其平均值（），标准差（）后，x的特性可有如下表所示:120控制图的原理正态分布与控制图46控制图的原理正态分布与控制图121控制图的原理正态分布与控制图47控制图的原理正态分布与控制图控制图就是以正态分布为基础，换句话说，只要群体符合正态分布，从群体中抽样时，每1000次中约有3次机会超出范围。我们认为，此三次是因为偶然原因跑出界限，在实际中属小概率事件，发生的可能性极小[与文献3有差别]。

122控制图的原理正态分布与控制图48控制图的原理控制限的确定（经济原则）0σ1σ3σ6σ2σ兩種損失的合計第一種錯誤損失第二種錯誤損失123控制图的原理控制限的确定（经济原则）0σ1σ3σ6σ2σ控制图的原理控制图的两类错误对于仅仅存在偶然因素的情况下,由于点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误,即将正常判断为异常的错误是可能发生的.这种错误称为第一种错误.“拒绝真实”的错误当过程具有某种非偶然因素影响,致使过程发生程度不同的变化.但由于此变化相应的一些点子落在控制界限内,从而有可能发生判断过程未发生变化的错误,这种错误称为第二种错误.

124控制图的原理控制图的两类错误50控制图的作用

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的能力125控制图的作用合理使用控制图能：51控制图的作用

合理使用控制图能：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；126控制图的作用合理使用控制图能：52使用控制图的基本步骤决定管制工序和项目决定管制标准决定抽样方法选用管制图的格式记入管制界限绘点、实施重新检讨管制图管制图判读处置措施OKOKNG收集数据127使用控制图的基本步骤决定管制工序和项目决定管制标准决定抽样第五章控制图的种类128第五章控制图的种类54控制图的种类和选择“n”=10~25控制圖的選定資料性質不良數或缺陷數單位大小是否一定“n”是否一定樣本大小n≧2Cl的性質“n”是否較大“u”圖“c”圖“np”圖“p”圖X-Rm圖X-R圖X-R圖X-s圖計數值計量值“n”=1n≧1中位數平均值“n”=2~5缺陷數不良數不一定一定一定不一定129控制图的种类和选择“n”=10~25控制圖的選定資料性質不良计量值／计数值管制图公式汇总

130计量值／计数值管制图公式汇总56第五章控制图的观察分析131第五章控制图的观察分析57控制读判读方法●点子正常分布动态的管制图，如图11多数的点子，集中在中心线附近，且两边对称。2

少数的点子，落在管制界限附近。3点子之分布呈随机状态，无任何规则可寻。4没有点子超出管制界限外(就是有也很少)。

132控制读判读方法●点子正常分布动态的管制图，如图158控制图判读方法●点子不正常分布动态的管制图1.

在中心线附近无点子。此种型态我们称之为”混合型”，因样本中可能包括两种群体，其中一种偏大，另一种偏小，如图二。2.

在管制