SPC培训讲义精选课件.ppt

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1、统计过程控制分析与研究StatisticalProcessControl课程内容及目录什么是SPCSPC的起源和发展SPC统计概念SPC使用的统计技术SPC控制图的种类及选择SPC控制图的设计原理计量型控制图的制作步骤和判定原则SPC控制图的异常的判断和处理SPC与过程能力分析使用SPC益处SPC：“StatisticalProcessControl”之缩写,意为“统计过程控制”统计过程控制：主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采

2、取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。一、什么是SPC二、SPC的起源和发展1924年由美国贝尔电话实验室W.A.Shewhart（休哈特）博士提出。1932年，英国邀请W.A.Shewhart（休哈特）博士到伦敦，主讲统计质量控制，英国成为了最早在工业方面使用控制图的国家。1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》1950～1952年，日本两次邀请美国统计学家戴明（W.E.Deming）传授SPC。通过1950～1980这30年对于SPC理论和实践的不断发展，日本一跃而居世界质量与劳动生产率的领导地位，

3、引起西方及美国的震惊。尤其在汽车零部件方面：美国不合格率：1%～4%，日本不合格率：0.001%。SPC在日本工业界的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。八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在标准ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。三、SPC统计若干概念数据的种类：计量型、计数型波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类普通原因/异常原因基础的统计量——平均值X、中位数X、极差R、标准偏差、S—~1、数据的种类计量型特点：可以连续取

4、值也称连续型数据。如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等计数型特点：不可以连续取值，也称离散型数据。如：废品的件数、缺陷数等2、波动的概念：波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的产品质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制。三、普通原因、特殊原因普通原因：过程仅受随机因素影

5、响，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”，或有时称“受控”。普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。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：当过程中存在系统因素的影响，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，即过程处于统计失控状态（简称失控状态）。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。四、SPC使用的统计技术五、控制图的种类1、按数据性质分类：控制图的选定资料性

6、质不良数或缺陷数单位大小是否一定n是否一定样本大小n≤2CL的性质n是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图I-MR图X-R图X-R图X-s图计数值计量值n=1n≥2中位数平均值“n”=2~5缺陷数不良数不一定一定一定~I-MR单值-移动极差图Individuals-MovingRangeX-Bar-R均值-极差图Average–RangeChart不同偏差的控制图DifferentVariablesControlChartsNP不合格品数量Numberofnon-conformingunits不同属性的控制图：缺陷DifferentAttri

7、buteControlCharts:DefectivesP不合格率Proportionofnon-conformingunitsU单位缺陷数量Numberofdefectsper“unit”不同属性的控制图：缺陷DifferentAttributeControlCharts:DefectsC缺陷数量Numberofdefects工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论“视小概率事件为实际上不可能”的原理，可以

8、认为：出现在X3区间外的事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。控制限的宽度就是根据这一原理定为3。