SPC统计过程控制课件

SPC统计过程控制

廖俊华致力于管理工具培训SPC统计过程控制

廖俊华致力于管理工具培训目录第一章统计技术基础知识第二章持续改进和统计过程控制第三章控制图运用步骤第四章认识计量型数据的过程能力和过程性能第五章其它几个计量型控制图第六章计数型控制图第七章控制图注意事项目录第一章统计技术基础知识第一章统计技术基础知识1、数据类型2、正态分布3、二项分布4、泊松分布5、总结第一章统计技术基础知识1、数据类型计量数据的基本统计—数据分布对一个相同的输出变量Y，多个数据点绘图，它们形成了一个分布。这些数据点的堆积可以不同的图形来代表：散点图/概率图直方图计量数据的基本统计—数据分布对一个相同的输出变量Y，多个数据常用统计量中心位置平均值一组数据的算术平均值数法均等反映了所有数据的影响会受极端值强烈影响中位数反映50%的那个位置对一组排序数据点的中心数对极端值较”坚耐”常用统计量中心位置常用统计量变异极差:一组数据中最大值与最小值之间的差标准偏差(s;s):等于方差的平方根，在量化变异时常用会到方差等于标准偏差的平方，通常只是为了计算的目的常用统计量变异方差等于标准偏差的平方，通常只是为了计算的目的常用统计量总体与样本1、表示总体特性的统计量，称为总体特征值，如：总体平均数、总体方差、总体标准差2、表示样本特性的统计量，称为样本统计量，如：样本平均数、样本方差、样本标准差、样本极差、移动极差常用统计量总体与样本总体特征值样本统计量名称符号名称符号分布中心位置总体均值µ样本均值样本中位数数据分散程度总体方差总体标准差σ2σ样本方差样本标准差样本极差s2sR总体特征值样本统计量名称符号名称符号分布中心位置总体均值µ样连续型数据─了解极差以下数据的极差是多少？

1,2,3,4,5,6,7,8,9以下数据的极差是多少

1,2,3,4,5,6,7,8,200标准偏差可以用计算机来计算（EXCEL里的STDEV公式）连续型数据─了解极差以下数据的极差是多少？694696698

700702704706x66431

62+42+12+32+62s2

=-----------------------=24.5==>s=4.95

4(=n-1)Measurements701696694706703计算标准差694696698连续性数据─平滑(正态)分布假定数据符合正态分布假设收集到无限多的数据，这些数据可能看起来像下图我们可将这些数据看成平滑的分布红线758060657055Inchesxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx练习：概率分布图连续性数据─平滑(正态)分布假定数据符合正态分布758060正态曲线和概率了解了正态曲线的平均值和标准偏差有助于估计风险Probabilityofsamplevalue43210-1-2-3-440%30%20%10%

0%Z-axis(scaleinunitsof‘s’)Numberofstandarddeviationsfromthemean95.45%68.27%99.73%在两个值之间可以得到一個累積的概率值正态曲线和概率了解了正态曲线的平均值和标准偏差有助于估计风险正态分布的应用43210-1-2-3-440%30%20%10%

0%Probabilityofsamplevalue95.45%68.27%99.73%240255270285225210195Time(minutes)Z-axisX-axis

如果我们货物交付给顾客的平均时间是240分钟，这一过程的标准偏差是15分钟，那么在270分钟后到货的概率为多少？正态分布的应用43210-1-2-3-440%30%20%1正态分布的应用2中国成年男子身高均为168cm,标准差为5.5cm.试计算：1、身高小于160cm的概率。2、身高高于180cm的概率。3、身高介于160-180cm的概率。正态分布的应用2中国成年男子身高均为168cm,标准差为5.二项分布例：从一批产品中随机抽取进行检测，根据历史数据而知，产品的不合格率为10%。假设要求产品检测人员每抽取一件产品，检测完毕后，要放回这批产品中（又称为有放回抽样），检验人员共检测了6件产品，问检测到的不合格品数分别为0，1，2，3，4，5，6的概率？X P0 0.5314411 0.3542942 0.0984153 0.0145804 0.0012155 0.0000546 0.000001二项分布例：从一批产品中随机抽取进行检测，根据历史数据而知，二项分布的均值、方差与标准差E(X)=npVar(X)=np(1-p)二项分布的均值、方差与标准差E(X)=np泊松分布质量控制中常遇到这样的情况：不仅要关注不合格品，而且要关注每件不合格品所包含的不合格项的情况。1.定义设随机变量X的可能取值是一切非负整数，而概率函数是其中常数>0,泊松分布含有一个参数,通常记作P().如果X服从泊松分布

P(),则记为泊松分布的均值与方差相等，均入泊松分布质量控制中常遇到这样的情况：1.定义设随机变量泊松分布

在大量试验中，小概率事件发生的次数可以近似地看作服从Poisson分布。如：一段时间内电话用户对电话站的呼叫次数铸件上的疵点数候车的旅客数原子放射粒子数等泊松分布在大量试验中，小概率事件发生的次数可以近总结连续型数据能有很多可能的数值，计数型数据是不连续的连续型数据的信息比较丰富，计数型的就要少得多对位置的测量是平均值和中位数对离散的测量：标准偏差和极差图表出来的信息会多于数据正态曲线可用来估计缺陷的风险总结连续型数据能有很多可能的数值，计数型数据是不连续的第二章持续改进和统计过程控制1、什么是SPC2、SPC是发展3、控制图的种类4、控制图的选择5、中央极限定理6、“α”及“β”风险7、抽样方法8、普通原因和特殊原因第二章持续改进和统计过程控制1、什么是SPCWHATISSPC？SPC是一种方法论。对过程数据进行收集，利用基本图形、统计工具加以分析，从分析中发现影响过程的变异，通过问题分析找出异常原因，立即采取改善措施，使过程恢复正常。并借助过程能力分析与标准化，以不断提升过程能力。当控制图失控时，不能指出为什幺失控。当过程能力不足时，不能指出为什幺不足。WHATISSPC？SPC是一种方法论。对过程数据进行Shewhart:控制图之创始人控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。当时称为(StatisticalQualityControl)。Shewhart:控制图之创始人控制图是1924年由美国控制图在英国及日本历史英国在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。日本在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。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。

控制图在英国及日本历史英国在1932年，邀请W.A.She产品质量的统计观点产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一：1、产品的质量具有变异性2、产品质量的变异性具有统计规律性

（不是通常的确定性现象的确定性规律，而是随机现象的统计规律）产品质量的统计观点产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点SPC的精神识别关键特性多收集数据以了解制程状况分析特性了解其正常波动的范围控制特性运用控制限来探测过程是否异常改进特性不断改进过程的波动范围降低COPQSPC的精神识别关键特性多收集数据分析特性了解其正常控制特性SPC&SQCPROCESS原料測量結果针对产品所做的是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPCRealTimeResponse针对原料所做的控制也可属SPCSPC&SQCPROCESS原料測量結果针对产品所做的是在做SPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消极的地方只能防堵积极的地方可防止不良积极的地方可防止不良SPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消极的地控制图种类(依用途)分析用控制图过程分析用过程能力研究用过程控制准备用分析用稳定/可接收控制用控制用控制图探测不正常原因验证异常原因是否消除控制图种类(依用途)分析用控制图分析用稳定/可接收控制用控制控制用与分析用控制图的区别区别点分析用控制图控制用控制图过程以前的状态未知已知作图需要子组数每次20组到25组每次一组控制图的界限需计算延长前控制限使用目的了解过程控制过程使用人员工艺、质管现场操作和管理人员控制用与分析用控制图的区别区别点分析用控制图控制用控制图过程控制图与APQP企划产品设计与开发制程设计开发产品及制程确认回馈评鉴及矫正措施生产生产计划第一阶段计划和确定第二阶段产品设计开发第三阶段制程设计开发第四阶段产品及制程确认第五阶段回馈评鉴及矫正措施概念提出与核准计划核准原型品试作量产DFMEADOEQFDPFMEADOEQFDPFMEA,MSASPC、DOEPFMEA,MSASPC、PPAPQFD分析？控制？控制图与APQP企划产品设计与开发制程设计开发产品及制程确认控制图种类(依数据类型)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控制图种类(依数据类型)计量值控制图计数值控制图优点:＊根据控制图显示，可以预测将发生之不良状况，便于调查事故发生的原因。＊样本量少，反应灵敏。缺点:＊在制造过程中,需要经常抽样、测量、计算后需点上控制图，较为麻烦而费时间。计量型控制图优缺点优点:缺点:计量型控制图优缺点优点:＊只在生产完成后,才抽取样本,所需数据能以简单方法获得之.＊对于工厂整个品质情况了解非常方便。缺点:＊根据控制图信息,有时无法寻求不良之真正原因,而不能及时采取处理措施,而延误时机.＊良率越高，样本数越大。计数型控制图优缺点优点:缺点:计数型控制图优缺点“n”=10~25控制图的选定资料性质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”=2~9缺陷數不良數不一定一定一定不一定控制图的选择“n”=10~25控制图的选定资料性质不良數或單位大小“n”CASESTUDY质量特性样本数可选用什幺图？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CASESTUDY质量特性样本数可选用什幺图？长度5重量1样本与总体总体样本抽样数据测试结论分析管理样本与总体总体样本抽样数据测结论分析管常规控制图的统计原理计量型Xbar-RXbar-sX中位数-RX-Rm正态分布计数型Pnp二项分布计数型Cu泊松分布常规控制图的统计原理计量型Xbar-R正态分布计数型P二项分正态分布特点位置：中心值分布宽度正态分布特点位置：中心值分布宽度68.27%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ正态分布概率68.27%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1正态分布概率μ±kσ在内的概率在外的概率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.27%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%正态分布概率μ±kσ在内的概率在外的概率μ±0.67σ50.控制图的结构

1Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.27%95.45%99.73%%数据点的百分比UCL：UppercontrollimitLCL：Lowercontrollimit测量特性CL：CentralLine时间控制图的结构1Sigma2Sigma3Sigma1控制图的作用控制图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机遇性（普通原因造成）或非机遇性（异常原因导致），以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。利用控制限探测是否有特殊原因控制图的作用控制图不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋Time哪一种分布较好？Time哪一种分布较好？抽样检验时的α风险亦称为生产者冒险，β风险亦称为消费者冒险。“α”及“β”风险判定结果批/过程判为不良品判为良品良品α1-α不良品1-ββ第一种错误第二种错误抽样检验时的α风险亦称为生产者冒险，β风险亦称为消费者冒险两种错误损失分析发生第一种错误时,虚发警报,由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从而造成损失.因此,第一种错误又称为徒劳错误。发生第二种错误时漏发警报,过程已经处于不稳定状态,但并未采取相应的措施,从而不合格品增加,也造成损失。两种错误损失分析发生第一种错误时,虚发警报,由于徒劳地查控制界限“α”值±σ32%±2σ4.56%±3σ0.27%±4σ0.005%控制界限与α风险控制界限“α”值±σ32%±2σ4.56%±3σ0.27%±平均值移动“β”值±σ97.72%±2σ84.13%±3σ50%±4σ15.87%过程漂移与β风险平均值移动“β”值±σ97.72%±2σ84.13%±3σ5控制界限与错误损失0σ1σ3σ6σ2σ两种损失的合计第二种错误损失第一种错误损失Shewhart用经济平衡点（Breakevenpoint）求得3σ的界限综合损失最小.控制界限与错误损失0σ1σ3σ6σ2σ两种损失的合计第二种错关于β风险的补充在统计中通常采用α=1%，5%，10%三级，但在控制图中为了增强使用者的信心，所以将α定位0.27%，这样β就大，这就需要增加第二类判异准则，即使点子不出界，但当界内的点子排列不随机的时候也表示存在异常。关于β风险的补充在统计中通常采用α=1%，5%，10%三级，抽样方法说明重点内容如何确定子组如何确定子组大小（n）如何确定抽样频率（f）如何确定子组数量（k）抽样方法说明重点内容如何确定子组必须使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组中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原因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.如何确定子组必须使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组内变异和组间差异不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在相同的操作条件之下，不同槽之间的差异，如果差异很大，表示组间有差异。同一槽之内的变异谓组内变异，此时就要去分析在同一槽之内是否有不均之现象。组内变异和组间差异不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在相同时间质量特性制程的变化如何确定子组——正确例子让组内变化只有普通原因让组间变化只有特殊原因组内变异小组间变异大时间质量特性制程的变化如何确定子组——正确例子让组内变化只有如何确定子组——错误例子如此的取样方式会造成无法有效区别组内变异和组间变异，造成控制界限变宽，无法有效侦测制造变异。时间质量特性制程的变化如何确定子组——错误例子如此的取样方式会造成无法有效区别组内使用个别值时其检出力较差使用平均值时其检出力较佳平均值与个别值的检出力假设群体移动2s使用个别值时使用平均值时平均值与个别值的检出力假设群体移动2采用Xbar-R比X-Rm好检出力可以增加。可以有效判定组内变异和组间变异。经过平均值之后，其分布会更趋近于正态分布。采用Xbar-R比X-Rm好检出力可以增加。每天只抽一组来代表，是否能代表制程呢？每天如果抽三组的样本是否更能代表制程？如何确定抽样频率每天只抽一组来每天如果抽三组如何确定抽样频率如何确定抽样频率抽样频率必须考虑以下方面：过程历史状况经常发生失控，就需要更频繁的抽样；若班别切换会导致变更，则每班必须抽到；发生失控时，对质量的影响程度抽样的容易程度抽样和测量样本的费用通常在量产时，抽样频次为每班或每天1-2次。如何确定抽样频率抽样频率必须考虑以下方面：通常在量产时，抽如何确定抽样频率初期不了解制程，制程不稳定，存在组间变异稳定期后，大部份只存在组内变异，偶而出现组间变异快速而频繁的取样，才能掌握制程的情形，并将各项不稳定的因子去除由于制程已相对稳定，我们可以预测制程变化，所以抽样频率可较低，但仍应要有代表性如何确定抽样频率初期不了解制程，制程不稳稳定期后，大部份只存初期过程研究——抽样频率一个班次之内取二十五组我们利用在一个班次当中取二十五组，此时由于人、机料、法、环、测都比较固定，所以所估计出来的组内变异会比较正确，相关的控制界限比较窄，可以有效地侦测出不同班别之间的变化，或则组间的变化，如材料变化、机器变化、参数变化等。初期过程研究——抽样频率一个班次之内取二十五组我们利用在一个长期过程研究——抽样频率抽样频率依过程状况计算而定，可逐步放宽抽样频率，但必须满足能力要求。每2小时，抽一组；每4小时，抽一组；每个班，抽一组；每天抽一组；每周抽一组。长期过程研究——抽样频率抽样频率依过程状况计算而定，可逐步放过程波动原因的构成波动原因人機器材料方法測量環境过程波动原因的构成波动原因人機器材料方法測量環境普通原因和特殊原因普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。特殊原因：指的是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。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。普通原因和特殊原因普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的如果制程中，只有普通原因存在，则其将形成很稳定的分布，而且是可以预测的如果制程中，有特殊原因存在，则其将为不稳定的分布，而且无法预测的范围→时间可预测范围→时间不可预测普通原因和特殊原因如果制程中，只有普通原因存在，则其将形成很稳定的分布，而且是普通原因、特殊原因示意图普通原因的波动范围异常原因导致的波动范围异常原因导致的波动范围UCLLCL普通原因、特殊原因示意图普通原因异常原因导致异常原因导致UC普通原因与特殊原因举例合格原料的微小变化机械的微小震动刀具的微量磨损加工方法局限性气候、环境的微小变化等等合格仪器的测量误差使用不合格原料设备调整不当新手作业，违背操作规程刀具过量磨损加工方法的改变过大的测量误差普通原因与特殊原因举例合格原料的微小变化使用不合格原料局部措施和系统措施局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与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%的过程问题特殊原因解决方法普通原因解决方法局部措施和系统措施局部措施对系统采取措施特殊原因解决方法普通局部措施、系统措施示意图解决普通原因的系统措施解决异常原因的局部措施解决异常原因的局部措施UCLLCL局部措施、系统措施示意图解决普通原因解决异常原因解决异常原因控制界限和规格界限规格界限：是用以说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。控制界限：应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。控制界限和规格界限规格界限：是用以说明品质特性之最大许可值，范围→时间受控(消除了特殊原因)范围→时间不受控(存在特殊原因)过程控制范围→时间受控范围→时间不受控过程控制受控，能力符合要求(普通原因的变异减少)←規格上限規格下限→范围→受控，能力不符合要求(普通原因的变异太大)过程能力受控，能力符合要求←規格上限規格下限→范围→受控，能过程控制和过程能力控制满足要求过程受控过程不受控过程可接受1类3类过程不可接受2类4类过程控制和过程能力控制过程受控过程不受控过程可接受1类3类过过程控制和过程能力以上四类过程包含了现实中的各类过程，那么我们希望的过程是哪一类？对不希望的过程如何去处理它呢？1、对于“1”类过程而言，较理想、也是可接受的过程，因为此过程没有特殊原因的引的变差（处于受控状态）且满足客户要求。2、对于“2”类过程，虽然受控但由于普通原因导致过程变差过大，因此须采取系统改善措施来降低普通原因引起变差。3、对于“3”类过程，虽然满足客户的要求，但因过程存在特殊原因，这种原因如不消除，随时可能使过程不满足要求，因此须识别引起过程变差的特殊原因并消除它。4、对于“4”类过程，因其既存在明显的特殊原因，又可能存在较多的普通原因影响，因此须首先区分特殊原因和普通原因，然后消除特殊原因，如过程转变为“2”类过程。“4”->“3”->“1”

“4”->“2”->“1”过程控制和过程能力以上四类过程包含了现实中的各类过程，那么我第三章控制图运用步骤1、过程改进循环2、构建SPC步骤3、计算控制界限4、过程稳定性分析第三章控制图运用步骤1、过程改进循环PDACPDACPDAC1.分析过程2.维护过程3.改进过程过程改进循环PDACPDACPDAC1.分析过程2.维护过程3.改进过程一确立制造流程二决定控制项目三初始标准化六稳定性分析四收集数据问题分析解决八

过程继续控制过程变动七过程能力分析五

计算控制界限九过程改进构建SPC步骤一确立制造流程二决定控制项目三初始标准化六稳定性分确立制造过程过程概念输入增加附加价值的活动输出确立制造过程过程概念输入增加附加价值的活动输出订单产品/服务制造流程图确立制造流程订单产品/服务制造流程图确立制造流程决定控制项目从顾客声音（VOC）关键质量特性安全特性关键特性主要特性从关键质量特性（CTQ）关键过程特性决定控制项目从顾客声音（VOC）关键质量特性产品/服务KPCKPCKCCKCCKCCKCCKCCKCCKPCKCCKCCKCCKPC:KeyProductCharacteristicsKCC:KeyControlCharacteristics决定控制项目产品/服务KPCKPCKCCKCCKCCKCCKCCKC初始标准化合理子组的确定子组大小的确定抽样频率的确定子组数量的确定试生产控制计划控制图的选择计数(np,p,c,u)计量(X-bar/R,X-bar/S,Individual)初始标准化合理子组的确定子组大小的确定抽样频率的确定子组数量SPC统计过程控制ppt课件收集数据收集数据阶段1从制造过程中抽取样本2建立控制图及记录原始记录3计算每个子组的均值X和极差R4选择控制图的刻度5将均值和极差画到控制图上收集数据收集数据阶段1从制造过程中抽取样本2建立控制图及记录取样的方式取样必须达到组内变异小，组间变异大抽取的样本必须能代表过程取样的方式取样必须达到组内变异小，组间变异大每个子组的平均值和极差的计算11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099平均99.698.699.410098.2极差33322每个子组的平均值和极差的计算1100989910098298选择控制图刻度X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值的最大值与最小值差的2倍。R图，刻度值应从最低值为0开始到最大值之间为初始阶段所遇到的最大极差的2倍。选择控制图刻度X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少计算控制限1计算平均极差及过程平均值2计算控制限3在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线计算控制界限计算控制限1计算平均极差及过程平均值2计算控制限3在控制图上SPC统计过程控制ppt课件过程控制解释1分析极差图上的数据点2识别并标注特殊原因(极差图)3重新计算控制界限(极差图)4分析均值图上的数据点5识别并标注特殊原因(均值图)6重新计算控制界限(均值图)过程稳定性分析过程控制解释1分析极差图上的数据点2识别并标注特殊原因(极差作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”.控制状态即稳定状态,指生产过程或工作过程仅受普通原因影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态.反之,则为非控制状态或异常状态.控制状态的标准可归纳为二条:第一条,控制图上点不超过控制界限;第二条,控制图上点的排列分布没有缺陷.过程稳定性分析作控制图的目的是为了使生产过程或工作过程处于“控制状态”.控制图的判读-准则1超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCL異常異常连续25点不允许连续35点允许1点连续100点允许2点控制图的判读-准则1超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任控制图的判读-准则2连续9点位于中心线的一侧。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCL控制图的判读-准则2连续9点位于中心线的一侧。可能的原因：U控制图的判读-准则3连续6点上升(后点等于或大于前点)或下降。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化；工夹具磨损等UCLCLLCL控制图的判读-准则3连续6点上升(后点等于或大于前点)或下降控制图运用步骤连续14点相邻点上下交替，造成这种现象的原因可能是：两个过程在一张图上，分层不足（如两种材料、两台设备等）；操作者过度控制；UCLCLLCL控制图运用步骤连续14点相邻点上下交替，造成这种现象的原因控制图的判读-准则5连续3点中有2点落在中心线的同一侧B区以外，中心值可能偏移。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCLCBACBA控制图的判读-准则5连续3点中有2点落在中心线的同一侧B区以控制图的判读-准则6连续5点中有4点落在中心线的同一侧C区以外，中心值可能偏移。可能的原因：新工人、原材料、机器、工艺；检验方法、标准改变；操作者的技能、意识变化等UCLCLLCLCBACBA控制图的判读-准则6连续5点中有4点落在中心线的同一侧C区以控制图的判读-准则7连续15点在中心线两侧的C区内，造成这种现象的原因可能是：虚报数据；分层不足（子组内包含不同分布极差偏大）；改进后变异减小。UCLCLLCLCBACBA控制图的判读-准则7连续15点在中心线两侧的C区内，造成这种控制图的判读-准则8连续8点在中心线两侧，但无一在c区内，造成这种现象的主要原因可能是出现了双峰。系统环境的变化（温度、操作者疲劳、设备参数波动）；设备零部件、工夹具松动；分层不足（子组来自不同分布）UCLCLLCLCBACBA控制图的判读-准则8连续8点在中心线两侧，但无一在c区内，造控制图的判读准则的选用并不是所有的判定准则都必须使用于任何过程控制的。典型的判读准则选用参考如下：准则1、5最为通用；准则2、6对探测微小的过程变化比较敏感；准则4、8最能探测平均值的变化（分层）；准则7可以揭示过程的改进；准则3用于探测过程的漂移。控制图的判读准则的选用并不是所有的判定准则都必须使用于任何过控制图不稳定的分析首先确定计算有无错误、确认抽样正确与否、确认测量的准确性；接着调查以下各项：原料是否与原来所用的不同（批号/型号/混用）；操作者是否状态不佳、或为新手；操作者是否按照作业标准工作；设备是否经过维修或在不良状态；工夹具是否新更换或磨损松动；测量系统是否有能力分辨过程、并稳定；环境条件是否发生变化。控制图不稳定的分析首先确定计算有无错误、确认抽样正确与否、确控制图不稳定的分析当发现不稳定，并寻找到特殊原因后，设法予以消除，然后剔除这些异常点的数据，再利用剩下来的数据（若所剩数据不足25组则需重新收集适当数据），重新计算控制界限，重新判读直至稳定。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控制图不稳定的分析当发现不稳定，并寻找到特殊原因后，设法予以控制图不稳定的分析重新估计过程标准偏差重新计算控制界限控制图不稳定的分析重新估计过程标准偏差重新计算控制界限Xbar-R练习

机器连续生产钢珠，直径是它的一个重要质量特性。为对钢珠直径进行控制，每隔15分钟抽样1次，每次抽取产品5个，共抽样25次，测量并记录数据，请绘制Xbar-R控制图，并分析过程是否稳定？Xbar-R练习机器连续生产钢珠，直径是它的一个重要批次直径1直径2直径3直径4直径5110.9510.910.9510.9610.98210.9110.9710.9510.9810.94310.9710.9110.9410.9510.93410.9210.9410.9510.9510.93511.0210.9610.9210.9810.99610.9210.9410.9310.9810.95710.9810.9110.9610.910.93810.9610.9310.9410.9310.96910.9410.9310.9710.9610.951010.9110.9510.9310.9610.921110.9410.9410.9810.9410.971210.9710.9510.9310.9210.981310.9910.9510.9510.9510.961410.9310.9710.9410.9210.931511.0210.9810.9710.9610.911610.9510.9510.9310.9410.931710.9610.9510.9710.9910.951810.9710.9710.9310.9511.01191110.9310.9510.9610.962010.9510.9210.9210.9810.932110.9510.9410.9510.9610.972210.9210.971110.9410.942310.9510.9410.9310.9610.95241110.9910.910.9410.982510.9410.9210.9610.9310.96批次直径1直径2直径3直径4直径5110.9510.910手工计算如下：=273.76/25=10.950=1.45/25=0.58手工计算如下：=10.950=10.950-0.577*0.588=10.916=10.950+0.577*0.588=10.983=0.58=0=2.2114*0.058=0.1226=10.950=10.950-0.577*0.588=10.判图并分析请判定前图是否有异常如果有异常，怎么办？由上图可知，极差图和均值图均无异常，我们可以判定钢珠的生产过程处于统计状态，如果同时能够证明该过程能力满足预期要求，就可以延长此控制限，成为控制用控制图判图并分析请判定前图是否有异常由上图可知，极差图和均值图均无第四章认识计量型数据的过程能力和过程性能1、什么是过程能力2、过程能力分析3、机器能力分析4、过程能力改进与6σ第四章认识计量型数据的过程能力和过程性能1、什么是过程能什么是过程能力过程能力（ProcessCapability）:

一个稳定过程的固有变差点的总范围。过程性能（ProcessPreformance）:

一个过程总变差的总范围。过程能力指数：是指过程能力与过程目标相比较的定量描述的数值。即表示过程满足产品质量标准（产品、规格、公差）的程度。什么是过程能力过程能力（ProcessCapability过程能力解释1计算过程的标准偏差2计算过程能力Cp/Cpk/Ppk/Cpm/Cmk3评价过程能力4提高过程能力5对修改的过程绘制控制图并再分析过程能力分析过程能力解释1计算过程的标准偏差2计算过程能力Cp/Cpk/制程精密度——反映制程的分布宽度6σμTLSLUSLXMTLTU制程精密度——反映制程的分布宽度6σμTLSLUSLXMTL过程能力指数Cpk双边规格只有上规格时只有下规格时),min(CCCplpupk=过程能力指数Cpk双边规格),min(CCCplpupk=过程能力指数Cp值的评价参考Cp值的范围级别过程能力的评价参考Cp≥1.67Ⅰ过程能力过高（应视具体情况而定）1.67>Cp≥1.33Ⅱ过程能力充分，表示技术管理能力已很好，应继续维持。1.33>Cp≥1.0Ⅲ过程能力充足，表示技术管理能力较勉强，应设法提高为Ⅱ级。1.0>Cp≥0.67Ⅳ过程能力不足，表示技术管理能力已很差，应采取措施立即改善。0.67>CpⅤ过程能力严重不足，表示应采取紧急措施和全面检查，必要时可停工整顿。过程能力指数Cp值的评价参考Cp值的范围级别过程能力的评价参举例：螺纹钢板的切割过程经使用已达到受控状态，如下图所示，从控制图上可获得如下一些统计量：而其规范限为210±3，试计算CPK值。过程能力指数-CPK的计算207208209210211212213214215LSLUSLμ举例：螺纹钢板的切割过程经使用已达到受控状态，如下图所示，首先计算标准差σ的估计值，在n=5时：这个实际过程指数CPK=0.323是很小的，显得严重不足。再计算：过程能力指数-CPK的计算首先计算标准差σ的估计值，在n=5时：这个实际过程指数CPK过程能力指数-CPK的计算最后利用CPK的另一种形式过程能力指数-CPK的计算最后利用CPK的另一种形式练习：请计算下列数据的Cpk，其规格为单边规格就是必须大于100,目前的制程状况为.练习：请计算下列数据的Cpk，其规格为单边规格就是必须大于过程性能指数Ppk制程性能指数的计算，其估计的标准差为总的标准差，包含了组内变异以及组间变异。总变异=组内变异+组间变异。过程性能指数Ppk制程性能指数的计算，其估计的标准差为总的举例：若金属加工的上、下规范限为：USL=10.22，LSL=10.08如果已知总平均值，它可作为总体均值μ的估计。其长期标准差σ=0.0204。由此算得：过程性能指数举例：若金属加工的上、下规范限为：过程性能指数Cpk和Ppk的差异Cpk：只考虑了组内变异，而没有考虑组间变异，所以一定是适用于制程稳定时，其组间变异很小可以忽略时，不然会高估了制程能力；另句话也可以说明如果努力将组间变异降低时所能达到的程度。Ppk：考虑了总变异(组内和组间)，所以是比较真实的情形，所以一般想要了解真正的制程情形应使用Ppk。Cpk和Ppk的差异Cpk：只考虑了组内变异，而没有考虑组间101418T1216μCpCPLCPUCPK1321.52.51.5T1014181216101418T1216μCpCPLCPUCPK1422.02.02.0μCpCPLCPUCPK1522.51.51.5指数差异说明——练习101418T1216μCpCPLCPUCPK1321.52指数差异说明μCpCPLCPUCPK1623.01.01.0μCpCPLCPUCPK1723.50.50.5101418T1216101418T1216指数差异说明μCpCPLCPUCPK1623.01.01.0练习：在钢珠生产过程中，假定顾客允许的钢珠直径的变异范围为（10.90,11.00）,请分析过程能力？练习：在钢珠生产过程中，假定顾客允许的钢珠直径的变异范围为（两条线重合，这说明，除组内随机误差外，组间差差异不显著。

CP、CPK两者小于1，说明过程能力不足，两者没有差异，说明改进过程时，主要改进的方面是设法降低过程的波动

PP、PPK两者等于CP、CPK，说明过程能力非常接近过程固有的能力，过程不存在组间差异的特殊原因，应从寻找随机因素入手提高过程能力两条线重合，这说明，除组内随机误差外，组间差差异不显著。C练习：另外要注意是进行上述之前，先应该验证过程是稳定的，还应验证过程是正态分布，才能进行过程能力计算。X控制图、R图以及时25子组的散点图可以用来验证过程是否稳定能力直方图、正态概率图可以用来验证过程是否服从正态分析能力直方图、正态概率图可以用来验证过程是否服从正态分析练习：另外要注意是进行上述之前，先应该验证过程是稳定的，还应SPC统计过程控制ppt课件SPC统计过程控制ppt课件何时应用Cmk指数新机器验收时机器大修后新产品试制时过程不稳定/不合格追查原因怀疑机器问题时何时应用Cmk指数新机器验收时Casestudy12345678910150474650465047485049250534548484949505051349534949505250464951452454849545148495146551504952505452515348平均sCasestudy12345678910150474650Casestudy假设其规格为50±5，试计算其Cmk？Casestudy假设其规格为50±5，试计算其Cmk？机器能力指数、短期、长期能力指数禨器能力指数短期能力指数长期能力指数取样时间：机器生产稳定之后约一个小时取样时间：机器生产稳定之后一个班次左右。取样时间：批量生产后，至少25天以上。取样样本数：10组共50个样取样样本数：25组至少100个样取样样本数：100组以上至少500个样要求：Cmk>1.67短期能力>1.67制程稳定时可用Cpk制程不稳定时用Ppk长期能力>1.33制程稳定时可用Cpk制程不稳定时用Ppk目的：先行了解机器能力是否能保证满足规格要求，如果机器能力不能保证，后续的原料、人员变化就不能保证了。目的：在于了解短期的制程能力是否能满足规格要求，如果短期的制程能力不能保证时，那幺长期制程能力就不能保证。目的：在于了解长期的制程能力是否能满足规格要求，如果长期的制程能力不能保证时，那幺就有生产不良品的可能性机器能力指数、短期、长期能力指数禨器能力指数短期能力指数长期Cpm的说明Cpm的说明Cpm例假设过程输出如图，分布B的均值μ＝12，标准差σ＝2；分布A的均值μ＝15，标准差σ＝0.57；请分别用Cpk和Cpm来评价过程的优劣。BA69121518规格上限USL规格下限LSLm=12Cpm例假设过程输出如图，分布B的均值μ＝12，标准差σ＝2Cpm例-解答A：B：A：

B：Cpm例-解答A：练习样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78规格为100+-31、请判定过程是否稳定？2、过程能力？练习样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.2过程继续控制当初始过程稳定并可接收时，即转入量产的过程控制阶段。此时所计算得到的CL、UCL、LCL必须作为控制基准延长使用。过程继续控制当初始过程稳定并可接收时，即转入量产的过程控制阶控制界限的重新计算：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.建议的做法是：发生工艺变更时，重新计算控制界限；不发生工艺变更，一个月或一个季度评审一次以了解过程是否发生了漂移。过程继续控制控制界限的重新计算：控制图经过使用一定时期后,生产过程有过程继续控制过程变更信息重新初始标准化收集数据计算控制界限重新控制过程稳定性分析过程能力分析问题分析解决过程继续控制过程变更信息重新初始标准化收集数据计算控制界限重时间表现在过程能力上的革新好的坏的3Sigma(CpK=1)6Sigma(Cpk=2)过程改进时间表现在过程能力上的革新好的坏的3Sigma(CpK过程改进过程改进信息重新初始标准化收集数据计算控制界限重新控制过程稳定性分析过程能力分析问题分析解决过程改进过程改进信息重新初始标准化收集数据计算控制界限重新控第五章其它几个计量型控制图1、均值－标准差控制2、单值－移动极差控制图第五章其它几个计量型控制图1、均值－标准差控制计量控制图的中心线和上、下控制限

MR图

x图单值－移动极差控制图（x-MR图）

R图

Me图中位数－极差控制图（Me-R图）

s图图均值－标准差控制（-S图）

R图

图均值－极差控制图（-R图）LCLUCLCL控制图的名称与符号计量控制图的中心线和上、下控制限MR图x图单值－移动A收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分别如下：A收集数据：在计算各个子组的平均数和标准差其公式分别如下：B计算控制限B计算控制限过程控制解释(同X-R图解释)过程控制解释过程能力解释过程能力解释子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录保存1、每个子组的零件都是在很短的时间内及非常相似的生产条件下生产出来的。2、子组是单一的过程流程生产的产品（如一个模具生产的零件）3、初期研究时，子组一般由10-25件，连续生产的产品组合。4、每个子组内的变差主要是普通原因造成的以上的4个条件不能满足时，控制图可能不会有效地区分特殊原因的变差，可能会出一个或多个点超出控制限子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录保存在选择子组与子组数的大小时，应遵循以下原则：1、子组的容量应保持恒定2、子组数据在25组或以上子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录保存在适当的时间收集足够的子组（25组或以上）这样的子组才能反应潜在的变化，在过程的初始阶段，通常是在较短的时间间隔内收集样本（如每半小时）子组抽样的频率有以下几种，但不限于：1、每15分钟抽样一次2、每30分钟抽样一次3、每小时抽样一次1、每2小时抽样一次1、每3小时抽样一次1、每4小时抽样一次1、一天一次（较为少见）子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录保存子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程能力分析同X-R图解释子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程能力分析过程能力指数计算同上子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程单值控制在检查过程变化时不如X-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。单值控制在检查过程变化时不如X-R图敏感。。A收集数据收集各组数据计算单值间的移动极差。Rm1=|X1-X2|Rm2=|X2-X3|Rm3=|X3-X4|……Rm24=|X24-X25|Rm=(Rm1+Rm2+Rm3+……Rm24)/24如果共取样25个数据，那幺只有24个移动极差A收集数据如果共取样25个数据，那幺只有24个移动极差B计算控制限B计算控制限C过程控制解释审查移动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊原因的信号。记住连续的移动极差间是有联系的，因为它们至少有一点是共同的。由于这个原因，在解释趋势时要特别注意。可用单值图分析超出控制限的点，在控制限内点的分布，以趋势或图形。但是这需要注意，如果过程分布不是对称，用前面所述的用于X图的规则来解释时，可能会给出实际上不存在的特殊原因的信号。C过程控制解释子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录保存1、每次取样数为1的产品，如破坏性试验等。2、个别值—移动极差控制图在检查过程变化时不如Xbar-R图敏感3、X-RM图的每个子组只有一个单值，平均值与标准差会有较大的变差性，因此X-RM图需子组数25个以上，如果达到100则更好，这可以较全面的地判断过程稳定性子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录保存X-RM图抽样子组频率的确定需综合考虑过程稳定性与经济性子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录保存子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图记录子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程能力分析X-RM图的判读，可参考X-R判读方法，不同之处有以下两点：1、审查移动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊原因的信号。连续移动极差间是有联系的，因为它们至少有一点是共同的。由于这个原因，在解释趋势时要特别注意。2、可用单值图分析超出控制限的点，分析控制限内点的分布，以及趋势或图形。但这需要注意，如果过程分布不是对称的，用前面所述

的用于X图的规则来解释时，可能会得出实际上存在的特珠原因的信号。子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程能力分析1、直接用估计σ值来评价过程能力，式中的R表示极差的均值2、过程能力指数计算同上子组选择子组数大小选择子组抽样的频率确定计算控制界限判图过程第六章计数型控制图1、P不良率控制图2、np不良数控制图3、c缺点数控制图4、u单位缺点数控制图第六章计数型控制图1、P不良率控制图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不良和缺陷的说明结果举例控制图车辆不泄漏／泄漏P图灯亮／不亮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过程建立p图的步骤AＡ阶段收集数据A1选择子组的容量、频率及数量子组容量分组频率子组数量A2计算每个子组内的不合格品率A3选择控制图的坐标刻度A4将不合格品率描绘在控制图建立p图的步骤AＡ阶段收集数据A1选择子组的容量、频率及数量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，但样本数如果太多也会有不利之处。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。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A2计算每个子组内的不合格品率记录每个子组内的下列值被检项目的数量─n发现的不合格项目的数量─np通过这些数据计算不合格品率A2计算每个子组内的不合格品率记录每个子组内的下列值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。劃圖區域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A4将不合格品率描绘在控制图上描绘每个子组的p值，将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。当点描完后，粗览一遍看看它们是否合理，如果任意一点比别的高出或低出许多，检查计算是否正确。记录过程的变化或者可能影响过程的异常状况，当这些情况被发现时，将它们记录在控制图的“备注”部份。A4将不合格品率描绘在控制图上描绘每个子组的p值，将这些点联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BＢ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B计算平均不合格率及控制限计算平均不合格率及控制限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控制界限将会变成锯齿形。画线并标注均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。Ｃ过程控制用控制图解释C1分析数据点，找出不稳定证据C2寻找并纠正特殊原因C3重新计算控制界限超出控制限的点链明显的非随机图形建立p图的步骤CＣ过程控制用控制图解释C1分析数据点，找出不稳定证据C2寻找分析数据点，找出不稳定的证据点是否超出控制限？是否有链出现？是否有明显的非随机图形？分析数据点，找出不稳定的证据点是否超出控制限？寻找并纠正特殊原因当从数据中已发现了失控的情况时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作进行分析，并且希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图和因果分析图等解决定问题数据。寻找并纠正特殊原因当从数据中已发现了失控的情况时，则必须研究重新计算控制限当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重新计算试验控制限，以更排除某些控制时期的影响，这些时期中控制状态受到特殊原因的影响，但已被纠正。一旦历史数据表明一致性均在试验的控制限内，则可将控制限延伸到将来的时期。它们便变成了操作控制限，当将来的数据收集记录了后，就对照它来评价。重新计算控制限当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重Ｄ过程能力解释D1计算过程能力D2评价过程能力D3改进过程能力D4绘制并分析修改后的过程控制图建立p的步骤DＤ过程能力解释D1计算过程能力D2评价过程能力D3改进过程能过程能力解释偶因和異因並存找出異因只剩偶因運用控制圖過程穩定(連25點不超限)計算過程能力对于p图，过程能力是通过过程平均不合率来表示，当所有点都受控后才计算该值。过程能力解释偶因和異因並存找出異因只剩偶因運用控制圖過程穩定过程能力分析计数型之计件值过程能力指数评价：1、采用ppm评价公式：ppm=不良数/检验数*百万评价等级

ppm＜233过程能力充分过程能力分析计数型之计件值过程能力指数评价：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，不同之处如下：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A收集数据受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定。样本容量应足够大使每个子组内都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。记录并描绘每个子组内的不合格品数(np)。A收集数据受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔B计算控制限B计算控制限过程控制解释、过程能力解释C过程控制解释：同“p”图的解释。D过程能力解释：同“p”图的解释。过程控制解释、过程能力解释C过程控制解释：同“p”图的解释。1001001001001001001001001001001210121202不合格品数np图100100100100100100100100100100Casestudy请计算出上表的np控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？Casestudy请计算出上表的np控制图的控制限？缺陷数c图“c”图内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)。缺陷数c图“c”图内来测量一个检验批内的缺陷的数量，c图要求A收集数据检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度等)要求相等，这样描绘的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外观的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量；记录并描绘每个子组内的缺陷数(c)A收集数据检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度B计算控制限B计算控制限C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。样本数要一致。C画线并标注均值用水平实线线：一般为黑色或蓝色实线。D过程控制解释、过程能力解释过程控制解释同p图解释过程能力解释过程能力为c平均值，即固定容量n的样本的缺陷数平均值。D过程控制解释、过程能力解释过程控制解释单位产品缺陷数的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：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A收集数据各子组样本的容量彼此不必都相同，尽管使它的容量保持在其平均值的正负25%以内可以简化控制限的计算。记录并描绘每个子组内的单位产品缺陷数u=c/n式中c为发现的缺陷数量，n为子组中样本容量(检验报告单位的数量)，c和n都应记录在数据表中。A收集数据各子组样本的容量彼此不必都相同，尽管使它的容量保持B计算控制限B计算控制限过程控制解释、过程能力解释过程控制解释同p图解释过程能力解释过程能力为u平均，即每报告单元缺陷数平均值。过程控制解释、过程能力解释过程控制解释Casestudy请计算出上表的u控制图的控制限？请判定过程是否稳定？如果是不稳定该如何处理？Casestudy请计算出上表的u控制图的控制限？第七章控制图注意事项注意事项1——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、使离差加大的原因.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