SPC培训教材---完整版课件.ppt

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1、SPC应用技术课程大纲第一部分：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、制作及图形分析第四部分：制程能力分析第五部分：SPC应用实务第六部分：测量系统分析第一部分：SPC技术概述1.1品质观念的发展史程：◆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1.2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出问题1.2有关品质的几个重要观念品质是“习惯”出来的1.2有关品质的几个重要观念不要认为一个小小的缺点没关

2、系，反正不会影响使用1.2有关品质的几个重要观念不要认为最便宜的原材料就会给企业带来最低的成本1.2有关品质的几个重要观念不要认为百分百全检，品质就一定很好了1.2有关品质的几个重要观念1.3SPC的定义及历程SPC：StatisticalProcessControl统计制程控制/统计过程管制利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行管制，以达到第一次就把品质做好。（在有大量数据产生的地方都可利用）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

3、质量2.变异的特殊原因与一般原因◆变异:没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在的，这种差异叫变异。◆变异产生的原因：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，其产品特性有固定的分布。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，其产品特性没有固定的分布。普通原因变异的曲线图：预测范围时间目标值线特殊原因变异的曲线图：预测范围

4、时间目标值线◆过程控制的概念: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(或是消除或是保留)；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。3.SPC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。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

5、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。2.分布及正态分布：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。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。2.14%0.13%2.14%0.13%13.6%13.6%34.1

6、3%34.13%2σ1σX3σ1σ3σ2σ正态分布图c.中央极限定理：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。d.正态分布的判定：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。2.分布及正态分布：3.SPC的基本概念：1).均值（数学期望）：平均值离散型变量均值：连续型变量均值：2).方差:3).标准差：4).全距：5).中位数:M6).

7、众数：M07).不良率：P8).不良数：NP9).缺点数：C10).单位缺点(缺点率)：U11).百万分之不良：PPM3.SPC的基本概念：12).管制上限(控制上限):UCL13).管制中心线(控制中心线)：CL14).管制下线(控制下限)：LCL15).规格上限：USL16).规格中心线：SL17).规格下限：LSL18).偏移度：Ca3.SPC的基本概念：19).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。20)制程能力指数（Cpk）：直接反映制程能力，值越大越好。通

8、常客户都要求Cpk在1.33以上。3.SPC的基本概念：4.SPC列管对象：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。第三部分：管制图的原理、制作及图形分析X-R平均数全距不良率管制图P-chart计量：X-б平均值标准差计数值：不良数管制图NP-chartX-Rm个别值移动全距缺点数C-chartMo-R中位值、全距管制图单位缺点数U-chart(