统计过程控制基础

通过培训使内审人员了解SPC的基本原理，了解控制图的绘制方法及判定原则。120分钟1、SPC概述2、SPC适用范围3、相关名词解释4、控制图类型5、X-R控制图结构6、控制图异常判定7、过程能力指数己接受SPC相关课程培训并有二年以上相关工作经验的的品质管理人员.课程目的:主要内容:教育担当资格:培训时间:培训对象:作成照查照查承认课程名称：统计过程控制基础内审员统计过程控制基础适用于丰达内部培训一、SPC概述定义：

SPC(StatisticalProcessControl)的中文名统计过程控制.SPC是应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而确保产品与服务符合规定要求的一种技术。它是过程控制的一部分，从内容上来说主要有两个方面：一是利用控制图分析过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警；二是计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，对过程质量进行评价。

历史：20世纪20年代,美国贝尔实验室的休哈特作出了第一张控制图.二战时期,美国国防部向民间购买大量的军用装备,强制推行一些先进的品质管理方法,其中就有SPC相关内容.战后美国将一些先进的品质管理方法传到了日本,对日本的工业革命起到了很大的贡献.上个世纪八十年,日本的工业发展速度引起全世界的注意,SPC得以推广.由美国三大汽车公司推出的QS9000质量管理体系中,SPC首次被纳入质量管理体系.现在,作为TS16949五大核心工具之一的SPC,在世界范围内被推广.五大核心工具：产品质量先期策划和控制计划(APQP)生产件批准程序(PPAP)测量系统分析(MSA)

统计过程控制(SPC)潜在失效模式及后果分析(FMEA)一、SPC概述适用于FHP生产的车载对象的产品中,有重要工程,特殊特性标记的各工程特性或关联的产品特性.车载对象外的产品,如果有顾客要求或设计要求,也适用.如f0IMP等1.PP阶段:PQR-0952,PQR-06292.量产初期阶段或仕样变更,设备或模具变更或重大维修引起的工程能力的变动时,工程不稳定时:PQR-02503.量产后期:PQR-02504.新关键设备验收,旧设备每年一次:PQR-0953二、SPC适用范围具体应用可以查阅作业标准书:PQW-0174《工程能力调查手顺书》例：1.某品番SPK的框架高度.2.某涂布工位胶量的大小.3.听音检的不良率.4.某胶水浓度的大小.5.音响、振动板的表面外观不良数.6.某干燥炉的温度.数据的分类：计量型数据：又叫连续型数据。是测量连续型资料得到的。特点:有单位;可以延续.如长度、温度、重量等计数型数据：又叫离散性数据。是对离散型资料进行判定得到的。特点:没有单位;不可以延续.如不良率、单位内的缺陷数等三、名词解释：注:不同类型的数据所对应的控制图不同不良率实质上还是在表示不良数的多少，所以把它归为计数型数据表示数据分布的中心位置(一组数据水平)：均值:一组数据的平均值,一般用X(Xbar)或u来表示.X=(X1+X2+X3+X4......+Xn)/n.例:(1+3+3+4+5+5+5+6+8+10)/10=5均值是使用最为广泛的反映数据集中位置的度量。中位数：把一组数据先按大小顺序排列起来，然后取最中间值。若该组数据为奇数，则取最中间一位，若该组数据为偶数，则取中间两位相加后的平均值，常用“X”或“Me”标识。与均值相比，中位数不受极端值的影响。因此在某些场合，中位数比均值更能代表一组数据的中心位置。如上例：中间的数是第5、第6个数，所以中位数是(5+5)/2=5众数：一组数据中出现频率最高的数，有时可能是2个或更多记为“Mod”如上例:出现频率最高的数是5,所以众数就是5三、名词解释：什么是数据的分散(波动)程度?三、名词解释：例:如下甲乙两人打耙甲乙乙打耙结果更加集中在目标范围内＋＋代表个值与目标之间的差,离散(波动)程度就是依据这些差值得出表示数据分布的分散程度大小：极差：一组数据最大值减最小值的差值，一般用“R”表示，公式:R=XMAX—XMIN。

如前例:最大值是10,最小值是1,R=10-1=9方差：它是离差平方和的平均值。样本方差用小写表示；总体方差用表示。标准差：方差的平方根.样本标准差用小写s表示;总体标准差用σ表示。公式：公式：公式：公式：三、名词解释：影响过程质量波动的两种原因：------影响过程质量波动的原因可分为普通原因和特殊原因(或称可查明原因)两类。普通原因是过程固有的，始终存在，难以除去，如机器振动,空气中的灰尘。如果过程中只受到普通原因的影响,我们称之为：“处于统计控制状态”，简称“受控”。过程受控代表过程的输出才是可以预测的是在管控范围内的。不会有不良品产生。

特殊原因是非过程固有的，有时存在，有时不存在，不难除去，如磨损,设备的异常等。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出来并且采取措施改善，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。可能有不良品由此产生.1.

特殊原因之对策（局部面）可以由过程人员直接加以改大约能够解决15%之过程上的问题2.

普通原因之对策（系统面）

经常需要管理阶层的努力与对策

大约85%的问题是属于此类系统普通原因与特殊原因之对策三、名词解释：例: 假设某涂布机打胶.涂布胶量可以控制在05g+-0.1g既[0.6g~0.4g]之间.普通原因的影响（如气流量的小误差、湿度与温度、机器的振动等），就是造成+-0.1g质量波动的原因如果没有普通原因的影响，那这台机器将一直保持0.5g的吐胶，只有上帝才能做到，现时中是不可能的。如果有特殊原因的影响，比如气管漏气、折弯；针嘴堵塞、破损；汽阀损坏等都会造成吐胶量超标甚至断胶特殊原因是必须要改善的，而普通原因只有打不到技术规格要求且没有特殊原因时才会改善过程中只有普通原因的变差：

过程中有特殊原因的变差：

三、名词解释：正态分布:一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形频率分布，是计量型控制图运用的基础。稳定的过程才会形成正态分布。而稳定的过程是指过程控制系统（人、机、料、法、环）和计测系统处于受控状态。标准正态分布：u=0；σ=1的正态分布图68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ三、名词解释：图形类似于将直方图各顶点用平滑的曲线连接起来分布的形状：偏态与峰度扁平分布尖峰分布偏态峰度右偏分布左偏分布与标准正态分布比较！三、名词解释：影响正态分布形状的参数:(1),偏态:标准差不变时,主要是由均值、中位数引起的.(2),峰度:由标准差或是方差引起的.标准差越大,高度越小,宽度越大;标准差越小高度越高,宽度越小.1、常用控制图:计量型数据X-R均值和极差图计数型数据P图不良率管制图X-s均值和标准差图np图不良数管制图X-R中值极差图C图缺陷数管制图X-MR单值移动极差图U图单位缺陷数管制图四、控制图的类型2、各控制图介绍（除U图，取样本量相同的情况）:A.X—R控制图。对于计量数据而言，这是最常用最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图用于观察正态分布的分散(波动)情况的变化，一般X—R控制图则将二者联合运用四、控制图的类型X图R图控制界限计算公式B.X-s控制图与X-R图相似，只是用标准差(s)图代替极差(R)图而已。极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本量n>10，这时应用极差估计总体标准差σ的效率减低，需要应用s图来代替R图。现在由于微机的应用已经普及，s图的计算已经不成问题，故X-s控制图的应用将越来越广泛。四、控制图的类型S图X图控制界限计算公式C.Me-R控制图与X-R图也很相似，只是用中位数(Me)图代替均值X图。由于中位数的确定比均值更简单，所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，这时，为了简便,自然规定n为奇数。现在现场推行SPC，都应用电脑，计算平均值已经不成问题，故Me-R控制图的应用也逐渐减少。四、控制图的类型Me图R图D.X-Rs控制图。多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合；以及如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀的场合。由于它不像前三种控制图那样取得较多的信息，所以用它判断过程变化的灵敏度也要差一些。四、控制图的类型X图R图控制界限计算公式E.p控制图。用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合。这里需要注意的是，在根据多种检查项目综合起来确定不合格品率的情况，当控制图显示异常后难以找出异常的原因。因此，使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。p图用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率，差错率等等。四、控制图的类型P图控制界限计算公式F.np控制图。用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本量，p为不合格品率，则np为不合格品数。故取np作为不合格品数控制图的简记记号，这里要求n不变。NP图控制界限计算公式G.c控制图。用于控制一部机器，一个部件，一定的长度，一定的面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。如铸件上的砂眼数、机器设备的不合格数或放障次数、电子设备的焊接不良数、传票的误记数、每页印刷错误数和差错次数等等。四、控制图的类型C图控制界限计算公式H.u控制图。当上述一定的单位，也即n保持不变时可以应用c控制图，而当n有变化时则应换算为平均每单位的不合格数后再使用u控制图。例如，在制造厚度为2mm的钢板的生产过程中，一批样品是2m2的，下一批样品是3m2的。这时就应都换算为平均每平方米的不合格数，然后再对它进行控制。U图控制界限计算公式四、控制图的类型步骤1:明确需要控制的指标步骤2：取预备数据，将数据合理分成25组。步骤3：计算各组样本的平均数。步骤4：计算各组样本的极差R。步骤5：计算样本总均值与平均样本极差。步骤6-1：计算R图与图的各控制线.(第一次绘制或控制图不受控)。步骤6-2：选择控制线，对过程进行日常控制(前一次已经达到稳定受控状态)。步骤7:依据失控信号判定原则进行稳定性判定步骤8：与规格进行比较，计算过程能力。五、Xbar-R控制图的结构Xbar-R控制图的绘制流程公司现在使用的控制图（依据PQR-0250要求）五、Xbar-R控制图的结构123、4、56-16-27868.26%95.45%99.73%μ-1σ-2σ-3σ+1σ+2σ+3σ下控线LCL=μ-3σX4X5上控线UCL=μ+3σ数据点中心线CL=μ注：1、控制线≠规格线，规格线是用来判定合格不合格。2、μ、σ为统计量的总体参数，所以不可能精确知道，只能用其他数据估计。●

控制图的控制界限（符合3σ原则）X1X2X3X6……五、Xbar-R控制图的结构kRRRRk+++=.....21R控制图kxxxxxk++++=.....321Xbar控制图RDLCLRDUCLRCLRALCLRAUCLXCLR