品质培训教材之SPC制程统计控制

SPC应用技术必联品质部培训教材编制：方圆审核：林志强批准：林志强编制日期：2015.8.25

课程大纲第一部分：SPC技术概述第二部分：SPC相关统计学原理与概念第三部分：管制图的原理及制作第四部分：制程能力分析第五部分：SPC控制图表及Cpk制程能力分析实例必联品质部培训教材必联品质部培训教材1.1品质观念的发展史程：

第一部分：SPC技术概述1.2有关品质的几个重要观念◆可能出问题的地方一定会出问题◆不可能出问题的地方也可能会出问题◆品质是习惯出来的◆不要认为一个小小的缺点没有关系，反正不会影响使用◆不要认为最低的原材料就会给企业带来最低的成本◆不要认为百分之百全检，产品就会好◆操作员的品质管制 ◆领班的品质管制 ◆检验员的品质管制◆统计品质管制

◆全面品管 1.3SPC的定义及历程SPC：StatisticalProcessControl

统计制程控制/统计过程管制定义：利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行管制QC统计方法的工作程序：

整理

观察

判断

组织协调

归纳

分析

专业技术收集数据数、表图形特征值

统

计

规

律主要问题提高质量必联品质部培训教材1.4变异◆原因：普通原因和特殊原因普通原因：共同原因/非机遇性原因CommonCause

制程中变异因素是在统计的管制状态下，其特性有固定的分布。特殊原因：机遇性原因SpecialCause

制程中变异因素不在统计的管制状态下，其特性无固定的分布。◆定义：产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在，这种差异就叫变异。a.普通原因变异的曲线图：预测范围时间目标值线b.特殊原因变异的曲线图：预测范围时间目标值线必联品质部培训教材a.首先当出现变差的特殊原因时提供统计信号，从而对这些特殊原因采取适当的措施b.通过对系统采取措施从而减少变差的普通原因；提高过程能力，使产品符合规范1.5SPC的作用与实质：就是利用统计的工具，识别企业生产过程中的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起），采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进过程的能力。必联品质部培训教材1.4过程控制第二部分：SPC相关统计学原理与概念

1.数据的种类：a.计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以物理单位表示，具有连续性的数据。

连续型随机变量b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的个数，是为间断性数据。离散型随机

变量是以计产品的件数或点数的表示方法。必联品质部培训教材2.分布及正态分布：b.正态分布:以数学公式订定，其分布与平均值呈

绝对的对称且具有常见的钟型，是实

践中最常见的一种分布，如产品的长

度、宽度、重量、高度、测量的误差

等都近似服从正态分布。a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率，只要有足够多的测量值，则测量值

会趋向于一个可预测的状态，这种状态就叫分布。2.14%0.13%2.14%0.13%13.6%13.6%34.13%34.13%2σ1σX3σ1σ3σ2σ如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用，那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而组成的群体，则此群体非常接近正态分布。◆均值：即数学平均值，包括离散型变量均值和连续型变量均值。◆方差：衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。统计中的方差（样本方差是各个数据分别

与其平均数之差的平方的和的平均数

3.SPC的基本概念：必联品质部培训教材c.中央极限定理：d.正态分布的判定：◆标准差：标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差

能反映一个数据集的离散程度。◆全距：全距也称为极差，是指总体各单位的两个极端值之差，即：R=最大值－最小值

◆中位数:

M

对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。

如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数必联品质部培训教材◆众数：M0

就是一组数据中占比例最多的那个数◆不良率：P

◆不良数：NP◆缺点数：C

◆单位缺点(缺点率)：U◆百万分之不良：PPM◆管制上限(控制上限):UCL◆管制中心线(控制中心线)：CL◆管制下线(控制下限)：LCL

◆规格上限： USL◆规格中心线：SL

◆规格下限： LSL◆偏移度(准确度)：Ca平均值偏离中心值的程度。◆制程能力指数Cp：表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小越分散。◆制程能力指数Cpk：直接反映制程能力，值越大越好。通常要求Cpk在1.33以上。4.SPC管制对象：1）品质特性：影响产品规格的因素（生产条件）、产品属性分类、产品规格。2）制程角度：不合格率最高、成本最高、安规问题。3）检验角度：破坏性产品、无法于后工程检验、检验成本很高。必联品质部培训教材第三部分：管制图的原理、制作及图形分析

X-R

平均数全距 (极差)

不良率管制图

P-chart

X-б 平均值标准差

不良数管制图

NP-chart

X-Rs

单值移动全距

缺点数

C-chartMe-R 中位值全距管制图 单位缺点数

U-chart计量计数必联品质部培训教材1.控制图表种类2.控制图计算公式SPC中常用的常數表X-R圖X-S圖子組大小X圖R圖控制限係數估計σX用的除數計算控制限的係數子組大小控制限係數估計σX用的除數計算控制限用的係數A2d2D3D4A3C4B3B421.8801.1283.26722.6590.79793.26731.0231.6932.57431.9540.88622.56840.7292.0592.28241.6280.92132.26650.5772.3262.11451.4270.94002.08960.4832.5342.00461.2870.95150.0301.9770.4192.7040.0761.92471.1820.95940.1181.88280.3732.8470.1361.86481.0990.96500.1851.81590.3372.9700.1841.81691.0320.96930.2391.761100.3083.0780.2231.777100.9750.97270.2841.716110.2853.1730.2561.744110.9270.97540.3211.679120.2663.2580.2831.717120.8860.97760.3541.649130.2493.3360.3071.693130.8500.97940.3821.618140.2353.4070.3281.672140.8170.98100.4061.594150.2233.4720.3471.653150.7890.98230.4281.572160.2123.5320.3631.637160.7630.98650.4481.552170.2033.5880.3781.622170.7390.98450.4661.534180.1943.6400.3911.608180.7180.98540.4821.518190.1873.6890.4031.597190.6980.98620.4971.503200.1803.7350.4151.585200.6800.98690.5101.490210.1733.7780.4251.575210.6630.98760.5231.477220.1673.8190.4341.566220.6470.98820.5341.466230.1623.8580.4431.557230.6330.98870.5451.455240.1570.4511.548240.6190.98920.5551.445250.1530.4591.541250.6060.98960.5651.435必联品质部培训教材3.参数表4.计量型管制图a.简介：是SPC计量值部份最重要、最常用的管制图之一。可以使我们很好地了解制程品质的进

展状态(发展趋势)。分为：

解析管制图：根据实际量测出来的数据，经过计算出管制图上下限之后画出。

制程管制图：根据之前的历史数据，也可以根据经验或相似的各项标准，并以此为依据

作为今后管制图的管制界限。以之前较好或标准的管制界限来衡量近期的

品质状况。必联品质部培训教材b.图形制作：数据收集：确定子组大小、频率、小组数的大小

◆子组大小：选择子组应使得一个子组内各样本之间的出现变差的机会小。

◆应注意：子组样本的容量应稳定。

◆频率：子组间的时间间隔。

◆子组数的大小：包含100个或更多单值读数的25个或更多子组的数据4.1Xbar-R平均数全距(极差)管制图

必联品质部培训教材c.将数据列表，并计算各组数据的平均数及极差(全距)

Xi=

Ri=每组中最大-每组中最小值d.计算出平均数和极差(全距)的中心线与管制上下线：

XCL=

RCL=

e.计算出管制上限和管制下限：

每组量测数值总和每组样本数X1+X2+…+XnnR1+R2+…+Rnnf.绘制Xbar-R控制图表

4.2Xbar-σ平均数-标准差管制图必联品质部培训教材意义：当每组样本数较大(n>10)时，全距R容易受个别值影响较大，而标准差相对较

小,所以σ成为过程变异性更有效的指标，此时一般用Xbar-S(σ)代替Xbar-R.。b.制图的区别之处：①计算每组数据的Xbar及σ（s）：②计算管制中心线：③计算管制上、下限及管制图标准差：

c.图形分析:与Xbar-R基本相同4.3中位数极差(全距)管制图（M-R）必联品质部培训教材a.意义： 优点：可产生与Xbar-R图相同的作用（结论），中位数易于使用，并不要求很多计算，

使车间工人易于接受控制图方法。

缺点：中位数在统计意义上没有均值理想。b.图形制作：①中位数的算法：先将数据按大小顺序排列，再取中间的一个数据。②计算管制中心线及管制上、下限 中心线：直按取各组中位数的平均值Xm=Xmcl

极差：

中位数管制图:

c.图形分析：同Xbar-R 4.4X-Rm（单值与移动全距管制图）必联品质部培训教材a.意义：以不分组的方式描点作管制图，要求每次或每组的样本数为1。在计量值中，当每次取

样数为1时，不能用以上三种管制图。b.使用场合：①

一次只能收集到一个样本数据，如损耗率；

②

制程的品质极为均匀，不需要多取样本，如液体浓度、PH值等；

③

取得测定值既费时成本又高，如复杂的化学分析及破坏性试验等。c.注意事项：①

X-Rm在检查过程变化时不如Xbar-R图敏感

②

X-Rm图不能区分过程的零件间重复性，因此在很多情况下最好还是使用常规的子

组样本容量较小的Xbar-R图。d.图形制作：①

移动全距的计算：Ri=|Xi-X（I-m）|；当I-m〈1时，Ri=|SL-Xi|

移动位置值m：指组距Ri要用当前一个数据减去前面第n个位置的数据。通常是

由产品的相关性来定的。

如果是前后点有相关性,则m=1；如果