1、SPC實務推進課程2了解制造業質量管理的精華與操作技巧 了解SPC根本統計知識；了解過程變異知識原理；掌握常用控制圖的運用方法 計量值控制圖：X-R圖、 X-S圖、 X-R圖、X-MR圖 計數值控制圖：p圖、np圖、u圖、c圖學會解讀控制圖并正確了解過程的方法；掌握過程才干分析方法，計算Cp、Cpk、Pp、Ppk和過程PPM等；掌握改良過程才干的方法和工具 。SPC課程目的3第1章 繼續改良和統計過程控制第2章 控制圖 計量型控制圖 X-R圖、 X-S圖、 X-R圖、X-MR圖 計數型控制圖 p圖、np圖、u圖、c圖第3章 計量型數據的過程才干和過程性能第4章 SPC改善戰略課程大綱課 程 大

2、 綱4第一章繼續改良和統計過程控制SPC系統背景引見SPC興起的背景閱歷掛帥時代的終了 ISO9000品保體系的要求 ISO9000要求為客戶提供合格的產品，只需穩定而一向的過程與系統，才干保證長期做出合格的產品。然而，如何檢核此一向過程與系統依然穩定的存在？這必需仰賴SPC來發揚功能。 美國休哈特博士于1924年5月16日發明了第一張控制圖，開啟了統計品管的新時代。 假設任務閱歷對產品質量有舉足輕重的影響例如：手工縫紉，那么，SPC就沒有太多揮灑的空間。相反假設某一公司開場將閱歷加以整理，而納入設備、制程或系統時；也就是說，該公司開場宣告閱歷掛帥時代將要終了，那么SPC的導入時機也就自然成熟

3、了。5 全面質量管理 20世紀60年代以來 統計質量控制 20世紀40-50年代 質量檢驗 19世紀末20世紀30年代事后把關人來保證檢驗+SPCSPC、TQM6Sigma統計預測系統保證在質量管理開展過程中，SPC 是質量保證的重要工具!質量管理與SPC的關系 6客戶要求全球產業鏈之中，供應商必需采用SPC控制其制程；要求供應商提供過程數據和過程才干；體系規范要求ISO9000、TS16949、QS-9000認證的關鍵部分；減少過程不穩定，提高產質量量；過程質量改良需求處理質量頑癥，促使任務流的改良；順應新的消費節拍；客戶及規范體系對SPC運用要求 7管理程度和人員素質跟不上企業開展的要求，

4、工藝和質量的管控程度缺乏，影響企業消費高端產品的才干。外部市場的競爭以及客戶對質量提出了更高的要求。勞動力、消費資源本錢不斷攀升，降低消費和質量本錢成為企業生存的必需。由于工藝和質量控制程度達不到中心廠商的要求而喪失訂單。難以防止批量報廢，呵斥極大的利潤損失。SPC效益分析 降低質量本錢穩定和改善工序才干提高人員技藝減少人力，提高任務效率信息資源共享行業內企業普遍面臨的問題 工廠SPC運用現狀分析 8 案例分析 -“一個來自工程的真實故事晚會時間9經理想收回獎勵 案例分析 -“一個來自工程的真實故事10不再“溫暖的管理 案例分析 -“一個來自工程的真實故事11經理斷定：“粗暴的愛產生奇觀 案例

5、分析 -“一個來自工程的真實故事12 案例分析 -“一個來自工程的真實故事13 案例分析 -“一個來自工程的真實故事1415質量quality：一組固有特性滿足要求的程度。適宜性考量：產品或效力，在滿足特定需求的才干。滿足顧客要求：產品和效力的質量最終由顧客來決議。檢查與質量 質量并不是靠檢查出來，而是靠消費出來的； 檢查只能停頓不合格品的流動,但不能停頓它的產生; 檢查需求格外的本錢和時間.假設產品在第一次便做對，便可消除廢料、翻工及減少顧客贊揚質量獲得市場競爭才干的三個必備的條件： 1. 質量優良； 2. 價錢合理； 3. 交貨準時。質量的根本概念SPC是建立在統計學根底之上的，正態分布是

6、其最根本的統計實際；SPC是建立在3范圍內的可預期的控制 ，目的是獲得一個穩定的過程。SPC的對象是產品效力的流程，經過對流程的監控到達改良質量的目的；Statistical統計Process過程Control控制 SPC就是運用統計技術對過程中的各個階段搜集的數據進展分析， 並調整制程，從而到達改良與保證質量的目的。SPC強調預防，防患 於未然是SPC的目的。16什么是SPC？17探測著眼與輸出結果- 容忍浪費 允許將時間和資料投入到消費不一定有用的產品或效力中預防專注于過程5M1E- 防止浪費 第一次就把任務做對 SPC的中心“預防主要表達在：為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程以防止

7、廢品的發生；減少對常規檢驗的依賴性，可替代部分檢測和驗證任務； 對過程作出可靠的評價，以便采取有效的行動戰略。1.1過程控制的兩種戰略：探測 和 預防 181.1過程控制的兩種戰略：探測 和 預防 Spec 規格LSLUSL集中在中心才平安分散就不平安Spec-in但沒有到達水準就危險潛在的不良需求事前預測 有反響的過程控制系統模型19我們任務的方式/ 資源的交融人員設備資料方法丈量環境產品或效力顧 客識別不斷變化的需求和期望統計方法 過程的聲音輸入過程/系統輸出顧客的聲音供方1.2 過程控制系統20過程：是指供方、人員、設備、資料、方法、環境和顧客的集合。 供方：指提供資訊、資料和效力的單位

8、和個人。 顧客：指接納資訊和資料的單位和個人，包括外部顧客和內部顧客。關于過程性能的信息：經過監視、丈量和分析過程的輸出可以獲得許多與過程實踐性能有關的信息，決議能否需求采取必要的措施。 對過程采取措施：確保過程輸出的穩定性和變差堅持在可接受范圍之內； -改動操作 如：培訓操作人員、變換輸入資料等； -改動設計 如：設備、溝通方式和相互關系、過程整體設計等；對輸出采取措施：探測并糾正不符合規范的產品，而沒有處置過程中根本問題，能夠會繼續的對產品進展100%挑選、返工等，直到過程改善了。1.2 過程控制系統1.3 變差的普通和特殊緣由21221.3 變差的普通和特殊緣由普通緣由：是指過程在受控的

9、形狀下，出現的具有穩定的且可反復的分布過程的變差的緣由。普通緣由產生的是一個處于偶爾緣由下的穩定系統，只需過程變差的普通緣由存在且不改動時，過程的輸出才可以預測。 特殊緣由：通常也叫可查明緣由是指呵斥不是一直作用于過程的變差的緣由。即當它們出現時將呵斥整個過程的分布改動。只需特殊緣由被查出且采取措施,否那么它們將繼續不可預測的影響過程的輸出。231.3 變差的普通和特殊緣由24SPC的目的直接目的- 區分過程變異的特殊緣由和普通緣由。終極目的- 繼續改良過程，獲得良好質量，到達顧客稱心。1.3 變差的普通和特殊緣由1.4 部分措施和對系統采取的措施25261.5 過程控制和過程才干27變異普遍

10、存在與一切的過程之中。變異的性質、程度大小及其變化，決議著： 一個特定的過程能否穩定？即處于統計控制形狀？ 過程能否有才干能否可以滿足顧客規范要求？從上述引出一組相對的概念：過程控制和過程才干。過程控制：是指識別并消除過程中的特殊緣由變差，保證過程受控。過程才干：是指一個穩定的過程滿足顧客要求或者質量規范要求的程度。過程才干是由呵斥變差普通緣由確定的。 1.5 過程控制和過程才干28 每個過程可以根據其能力和是否受控進行分類，過程可分成4類：受控不受控過程能力可接受 類 理想過程 不行動 類 滿足要求，可接受。 要求消除特殊原因。不可接受 類 受控，但無能力應當減少普通原因引起的變差。 類 最

11、糟糕的過程。必須同時減少特殊原因和普通原因。1.5 過程控制和過程才干291.6 過程改良循環及過程控制繼續改良過程循環的各個階段 P、D、S、A1.分析過程-本過程該做什么？-會出現什么錯誤？-本過程正在做什么？-到達統計控制形狀？-確定才干123方案措施研討實施2.維護過程-監視過程性能-查找過程變差的特殊 緣由并采取措施3.改良過程 -改良過程從而更好 地了解普通緣由變差-減少普通緣由變差方案措施研討實施方案措施研討實施301.分析過程： 本制程應該什么？ 會出現什么問題？ 本制程會有哪些變化？ 我們曾經知道本制程的什么變差？ 哪些特性受變差的影響最大？本過程正在做些什麼？ 本制程能否在

12、消費廢品及需求返工的產品？ 本制程消費的產品能否處于受控狀態？ 本制程能否有才干Cpk？ 本制程能否可靠？目的：調查了解過程；手段：簡單統計技術，小組會議、評審過程的歷史、FMEA等。1.6 過程改良循環及過程控制312.維護(控制)過程： 監察過程的變化，將結果記入控制圖； 監控過程才干； 查找特殊緣由變異，并采取有效的措施； 目的：堅持過程穩定，使過程維持在一定才干程度上； 工具：簡單統計技術、控制圖；3.改善制程： - 獲得競爭優勢 改動過程，測其效果，從而更好了解普通緣由變異； 目的：減少普通緣由變異使控制界限變窄，CPK值增大 手段：采取系統措施，需求高級統計工具，譬如DOE1.6

13、過程改良循環及過程控制控制上限搜集 搜集數據并描點在圖上控制 -根據過程數據計算試運轉控制限 -識別變差的特殊緣由并采取措施分析及改良 確定普通緣由變差的大小并采取減小它的措施 反復這三個階段從而不斷改良過程1.7 控制圖中心線控制下限32 UCLLCL1 Sigma ( C區)2 Sigma ( B區)3 Sigma ( A區)1 Sigma ( C區)2 Sigma ( B區)3 Sigma ( A區)331.7 正態分布圖與控制圖CL正態分布函數：假設取足夠多的數據，組分的夠細，頻率直方圖的外形就會越來越接近總體的密度函數曲線。1.7 正態分布圖3443210-1-2-3-440%30%

14、20%10% 0%95%樣品值的概率 分開平均值的規范偏向數 99.73%68%在兩個值之間獲得累計概率值 特性：曲線下部的面積可用來估計特定“事件發生的累計概率！ 1.7 正態曲線和概率面積與規范偏向的關系35前面的累計概率的規那么即使數據不是完美的正態分布也適用； 讓我們比較數值的實際完美的正態分布和閱歷現實的分布； 1.7 正態曲線和概率面積與規范偏向的關系36正態分布有一個結論對質量管理很有用，即無論無論均值和規范差取何值，產質量量特性值落在3之間的概率為99.73。于是落在3之外的概率為100%一99.73%= 0.27%。而超越一側，即大于-3或小于+3的概率為0.27%/2=0.

15、%1 。如正態分布曲線圖。這個結論非常重要。控制圖即基于這一實際而產生。 1.7 正態分布圖根底知識37不同的正態分配(1)12X(a) 12，1=21.7 正態分布圖根底知識38不同的正態分配(2)1=2X(b) 1=2，12121.7 正態分布圖根底知識39不同的正態分配(3)X(b)1 2 ，1 =&下限,上限)*1,-1 知：Max=10.60；Min=9.22；R=1.382、確定組數K：參考下表： 本案例選擇7組3、確定組距H： 組距H=Max Min/組數K =4、確定組界L：本案例丈量單位0.01 第1組的下限L1=Min-丈量單位/2= 上限U1=L1+組距H= 第2組的下限

16、L2=U1 。以此類推 441.7 練習：用表格中的數據計算直方圖數據量（n）組數K50以下5750100710100250712250以上1020下限上限頻數9.215 9.412 1 9.412 9.609 8 9.609 9.806 13 9.806 10.004 26 10.004 10.201 33 10.201 10.398 14 10.398 10.595 5 451.7 練習：用表格中的數據計算正態分布圖1.8 控制圖的有效運用與益處461.8 控制圖的有效運用與益處47管理/工程哲學：公司是如何管理的會直接影響SPC的有效性:組織關注減少過程變差；支持和資助管理者和雇員在合理

17、運用SPC方面的培訓；使工程部門在整個設計過程中關注變差減少；運用SPC以促進對工程中變差的了解； 對管理數據運用SPC，并在日常的決策中運用這些信息； 1.8 控制圖的有效運用與益處48制造/質量：工程如何運用數據開展設計，對最終產品的變差影響:確保對SPC數據的適宜安排使雇員能最優化的運用；在過程穩定前，勿將控制圖發放到操作人員，應在過程穩定后運用；更新、維護和展現所擔任的區域的控制圖； 實時運用SPC數據運轉過程； 運用以上列出的概念發明一個了解和減少變差的環境，然后將方案-實施-研討-行動PDSA的過程用于進一步的改良過程49第二章控制圖控制圖的類型 X R圖 (均值-極差) X S

18、圖(均值-規范差) X R圖 (中位數-全距) X MR (單值-挪動極差) p 圖 (不良率) np 圖(不良數) c 圖 (缺陷數) u 圖(單位缺陷數)計數型控制圖計量型控制圖50確定要制定控制圖的特性是計量型數據嗎？關懷的是不合格品率？關懷的是不合格數嗎？樣本容量能否恒定？運用np或p圖運用p圖樣本容量能否桓定？運用c或u圖性質上能否是均勻或不能按子組取樣例如：化學槽液、批量油漆等？子組均值能否能很方便地計算？運用中位數圖運用單值圖X-MR是運用u圖否是是是是是是否否否否否子組容量能否大于或等于9？能否能方便地計算每個子組的S值？運用XR圖運用XR圖運用X s圖是是是否否控制圖的型選擇

19、方法51 與過程相關的控制圖-1過程 1 2 3 4 5 6計量單位：(mm, kg etc)結果舉例控制圖舉例螺絲的外徑（mm）從基準面到孔的距離（mm）電阻（）錫爐溫度（C）工程更改處理時間（h） X圖 R圖計量型數據控制圖過程評價需求丈量結果是基于丈量的斷定 人員 方法 資料 環境 設備丈量52不準確不精細丈量方法必需保證一直產生準確和精細的結果準確精細計量型數據控制圖 與過程相關的控制圖-253 將過程分類的制圖過程計量單位：(mm, kg etc)結果舉例控制圖舉例車不漏、燈不亮孔徑過小或過大（用通/止規評價）擋風玻璃上的氣泡門上的油漆缺陷 P圖 NP圖 C圖 U圖計數型數據控制圖根

20、據結果的分類進展斷定 人員 方法 資料 環境 設備丈量54計數型數據的情況存在于任何技術或行政管理中，所以可以在很多場所下運用計數型數據分析技術，最大的困難是對什么是“合格下一個準確的可操作的定義。計數型數據控制圖5556 控制圖是對過程質量特性值進展測定、記錄、評價，從而監察過程能否處于控制形狀的一種用統計方法設計的圖形。 橫坐標：常用樣本序號表示-1、2、3、控制圖根本圖形57 控制圖的要素58 控制圖的要素5960611：確定控制圖運用場所 2：選擇控制工程：過程 特性3：選擇控制圖 4：搜集數據 5：計算組內數據目的、控制圖參數和控制限 6：作初始控制圖，判穩 7：計算過程才干指數并檢

21、驗能否滿足規格要求 8：延伸控制線，進展日常監控管理 2.1 控制圖的操作步驟62 SPC的目的是快速了解過程，并最終改良過程。而一切這些，都必需經過控制圖作為工具來實現。透過解讀控制圖，團隊成員該當回答如下問題；過程當前發生了什么？這些變異可以看作一種偶爾嗎？我們能否需求采取行動？假設需求，該如何行動？2.2 解讀控制圖所回答的問題63斷定過程異常的標志有兩類： a. 點出界； b. 控制界限內的點呈非隨機分布。2.2 控制圖的方式64控制圖的方式 異常 異常 點超出控制限。 65鏈 控制圖上一系列延續上升或下降，或在中心線之上或之下的點。 它是判別變差的特殊緣由的根據。鏈普通呈現4種方式：

22、 趨勢 偏移 周期 混合控制圖的方式 鏈 66控制圖的方式 趨勢趨勢 顯示著一種趨勢，流程某些方面發生動搖導致一種穩定的增長。67控制圖的方式 偏移偏移 過程位置中心隨時間而發生改動。 68控制圖的方式 周期周期 假設點子顯示一樣的轉變型(即升或降)出如今一樣的時間差別時，即點子的軌跡有規律地變化。 例如在每次交接班的60分鐘的時間段內的動搖。69控制圖的方式 混合混合 圖形呈鋸齒狀，闡明流程中存在著系統差別，由于分層問題引起，既混入了兩個流程的據。 70控制圖的判異準那么制定控制圖斷定準那么的實際根據是正態分布原理。大約2/3的描點會在控制限的1/3的區域內，即C區；有大約1/3的點那么分布

23、在中心線兩側2/3的區域內，即B區和A區。 7172控制圖的判異準那么美國西方電氣公司的質量控制手冊提出控制圖的8條判異準那么，這些規范也被收入我國國家規范GB/T4091-2001。73控制圖的判異準那么準那么 1 ：一點超出控制限分析： 過程改動原資料不合格、設備缺點等 控制限或描點錯誤 丈量系統誤差74控制圖的判異準那么準那么 2 ：延續7點分布在中心線一側分析： 過程改動均值、極差變小或變大 丈量系統改動75控制圖的判異準那么準那么 3 ：延續6點遞增或遞減分析： 過程隨時間的變化趨勢 丈量系統改動76控制圖的判異準那么準那么 4：延續14相鄰點交替上下分析: 分層不夠，能夠混入了兩個

24、總體的 數據 數據被編輯。77控制圖的判異準那么準那么 5：延續3點中有2點落在中心線的同一側的B區 以外 分析：通常闡明過程均值發生變化，變異增大78控制圖的判異準那么準那么 6：延續 5點中有4點落在中心線同側的 C 區 以外分析：通常闡明過程均值發生偏移。79控制圖的判異準那么準那么 7：延續15點落在C區中心線上下分析： 規范差變小留意：這實踐上是假象 數據被編輯； 數據分層不夠80控制圖的判異準那么準那么 8：延續8點落在中心線兩側且無一在C區內分析： 主要緣由是數據分層不夠。81計量型控制圖之優缺陷優點: 用于制程之控制,甚靈敏,很容易調查事故發生的緣由,因此可以預測將發生之不良情

25、況; 能及時并正確地找出不良緣由,可使質量穩定,為最優良之控制工具.缺陷: 在制造過程中,需求經常抽樣并予以測定以及計算,后需點上控制圖,較為費事而費時間.包括：822.3-1 均值和極差圖X - R均值和極差圖X - R計算公式：n=子組內的樣本數每一個子組內的丈量值K=總子組數常數表8384某手表廠為提高產質量量，決議采用X-R控制圖對手表裝配作業中的螺絲扭力進展控制。扭力的規格為:LSL=125 USL=185。步驟1：采集預備數據。按制定方案：k=25, n=5, 將搜集到的數 據記錄到預先預備的數據表。見下表2.3-1 【X-R圖實例演示】批號12。25bar4081.8樣本測定值1

26、154166。1513572174170。160 1253164162。1644166166。1585162164。170820828。803 平 均bar164.0165.6。160.6barbar163.27R208。19R=14.2885步驟2：算各組樣本的平均值，例如第一組樣本的均值為： 其他類推。 步驟3：計算各組樣本的極差R。例如第一組樣本的極差為： 其他類推。步驟4：計算樣本總均值 X 和平均樣本極差R. 2.3-1 【X-R圖實例演示】86步驟5：計算控制圖控制限，作初始控制圖，判穩： (包括4個小步驟1計算R圖參數：當n=5時，查表知，D4=2.114, D3=0, 于是有

27、( 2 ) 計算 X圖參數：當n=5時，查表知，A2=0.577, 于是2.3-1 【X-R圖實例演示】87( 3 ) 作 X和R控制圖初始圖，以下圖：2.3-1 【X-R圖實例演示】884判別控制圖能否穩定。假設過程受控，那么進入下一個步驟；假設不穩定， 那么應采取措施以消除變異的特殊緣由，并轉回步驟1重來。 圖中明顯可以看出，X圖第13組數據和R圖第17組數據超出界外，故斷定 X圖和R圖均失控。 處置后，去掉第13組及第17組數據，再重新計算X圖和R圖的參數， 于是得到新的控制圖限計算略和控制圖：2.3-1 【X-R圖實例演示】89步驟6：延伸控制線，作為日常監控用。完2.3-1 【X-R

28、圖實例演示】902.3-1 均值和極差圖X - R計算練習批號12345bar樣本測定值132.5132.5032.4732.5732.64232.4832.4832.6132.5532.52 332.5532.5232.5232.4932.42432.4232.5232.4632.5832.54532.4932.5132.5332.4232.48 平 均barbarbarRRbar=912.3-1 均值和極差圖X - R計算練習922.3-1 均值和極差圖X - RMinitab圖案例932.3-2 均值和規范差圖X - S適用范圍和特點： 作用與X-R圖類似，所不同的是，樣本規范差s是過程

29、變異性更有效的目的，但計算比較復雜。普通來講，X-s圖適用于以下情況：樣本量較大時，n 10數據由計算機實時記錄和描圖運用計算器能方便計算s值942.3-2 均值和規范差圖X - S均值和規范差圖X - S計算公式：常數表 -s圖 均值圖 標準差圖 子組容量計算控制限用的系數標準差估計值的除數計算控制限用的系數nA3C4B3B422.659 0.7979 -3.276 31.954 0.8862 -2.568 41.628 0.9213 -2.266 51.427 0.9400 -2.089 61.287 0.9515 0.030 1.970 71.182 0.9594 0.118 1.882

30、 81.099 0.9650 0.185 1.815 91.032 0.9693 0.239 1.761 100.975 0.9727 0.284 1.716 95962.3-2 均值和規范差圖X - S計算練習批號12345bar樣本測定值132.5132.50S232.4832.48 332.5532.52432.4232.52532.4932.51162.45 平 均bar32.4932.51barbarS0.05Sbar=972.3-2 均值和規范差圖X - SMinitab圖案例982.3-3 中位數和極差圖X - R適用范圍和特點：中位數控制圖的作用及詳細闡明與X-R圖類似，所不同

31、的是用中位數替代了平均數。 中位數假設為奇數時較方便，假設為偶數時就取之間兩個數的均值。舉例:奇數154、163、164、166、166 偶數15、15、16、18、20、23992.3-3 中位數和極差圖X - R中位數和極差圖X - R計算公式：常數表中位數圖中位數圖 全距圖 子組容量計算控制限用的系數標準差估計值的除數計算控制限用的系數nA2d2D3D421.880 1.128 -3.267 31.187 1.693 -2.574 40.796 2.059 -2.282 50.691 2.326 -2.114 60.548 2.534 -2.004 70.508 2.704 0.076

32、1.924 80.433 2.847 0.136 1.864 90.412 2.970 0.184 1.816 100.362 3.078 0.223 1.777 1001012.3-4 單值和挪動極差圖X - MR適用范圍和特點：在有些情況下，是用單值而不是用子組來進展過程控制。X-MR圖適于以下情況：丈量費用很大和搜集數據困難譬如破壞性實驗過程任何時點的輸出性質比較一致時譬如化學液體的pH值 留意：判別過程變化的靈敏度較差一些。因此，在作控制圖分析時應特別小心。102單值和挪動極差圖X - MR計算公式：常數表2.3-4 單值和挪動極差圖X - MR單值圖單值圖 全距圖 子組容量計算控制限

33、用的系數標準差估計值的除數計算控制限用的系數nE2d2D3D422.660 1.128 -3.267 31.772 1.693 -2.574 41.457 2.059 -2.282 51.290 2.326 -2.114 61.184 2.534 -2.004 71.109 2.704 0.076 1.924 81.054 2.847 0.136 1.864 91.010 2.970 0.184 1.816 100.975 3.078 0.223 1.777 103104化學成分的測定數據 2.3-4 單值和挪動極差圖X - MR計算練習批號12345678910111213141516171

34、819202122232425樣167.00 67.05 66.99 67.09 67.07 67.26 67.00 67.04 67.12 66.98 67.16 67.21 67.03 67.13 67.15 67.28 67.14 67.01 67.14 67.18 67.21 67.10 67.22 67.07 67.04 本測 N25 平 均67.00 67.05 66.99 67.09 67.07 67.26 67.00 67.04 67.12 66.98 67.16 67.21 67.03 67.13 67.15 67.28 67.14 67.01 67.14 67.18 67.

35、21 67.10 67.22 67.07 67.04 barMRMRbar=105計數型控制圖優點: 數據容易搜集、快捷，搜集數據本錢低廉; 對于工廠整個質量情況了解非常方便。缺陷: 它所傳達的信息比較少.包括： p圖、np圖、c圖、u圖1062.3-5 不合格品率控制圖p圖適用范圍和特點： 最通用且廣泛運用的計數型控制圖是p圖。 P圖的統計根底是二項分布。 當處置樣本不合格率時，應選擇運用p圖.樣本量的限制：n可以不固定樣本量的取值范圍：1/p n 5/p 1072.3-5 不合格品率控制圖p圖不合格品率控制圖P圖計算公式：1081092.3-5 不合格品率控制圖p圖案例練習某電子廠5月份某

36、種產品的數據如表5.4所示。根據以往記錄可知，穩態下的不合格品率 p 0.032。試作p控制圖進展控制。步驟1：根據數據采集方案，獲得數據如下頁數據表所示。步驟2：計算樣本不合格品率p。 第一組 p1125000.024, 其他類推。步驟3：計算 ，利用如下頁數據表中的數據計算：110 組號樣本大小 n不合格品數次品率 p 1 500 12 0.024 2450 15 0.030 3 650 12 0.038 10 500 14 0.036 14650 15 0.062 25 500 11 0.036 小計 14000 3640.0262.3-5 不合格品率控制圖p圖案例練習111步驟4：計算

37、控制限UCL、LCL.將 p0.026帶入公式;2.3-5 不合格品率控制圖p圖案例練習當每組數量一樣時：ni=n均值當每組數量不同時：1取n均值2取出現多的ni各子組樣本容量與其平均值相差不超越正負25%。 當超出上述值時，那么單獨計算這些特殊的控制線。 112步驟5：作p圖，將不合格品率點繪在圖中步驟6：判穩，延伸控制線 2.3-5 不合格品率控制圖p圖案例練習1132.3-5 不合格品率控制圖p圖Minitab作圖1142.3-6 不合格品數圖np圖用于np控制圖的計算方法基于二項分布。中心線是每組中的不合格品數的均值，用np表示。 適用范圍和特點： np控制圖被用于不合格品數。適用于如

38、下情況： 關注不合格品的實踐數量或更容易報告；子組容量限制條件：恒定不變。樣本量的取值范圍：1/p n 5/p 115不合格品數圖np圖計算公式：2.3-6 不合格品數圖np圖116117建立np圖的步驟與p圖一樣。 組號樣本大小 n 不合格品數 np 組號樣本大小 n不合格品數np 1 62 2 8 62 0 2 62 5 9 62 7 3 62 4 4 62 3 25 62 7 5 62 3 合計 1550 101 6 62 6 npbar 7 62 52.3-6 不合格品數圖np圖-計算練習1182.3-6 不合格品數圖np圖-計算練習1192.3-6 不合格品數圖np圖 Minitab

39、作圖1202.3-7 不合格品數圖c圖適用范圍和特點： c圖主要運用途置每個小組缺陷總數，以下幾種情況：1不合格分布在延續的產品流上例如；每匹維尼龍上的瑕疵、玻璃上的氣泡、印刷品的印刷錯誤等；2可以用不合格的平均比率表示的地方如每平方米維尼龍上的瑕疵；3在單個的產品檢驗中能夠發現的不合格例如一臺機器修繕、每輛車能夠存在一個或多個不合格；子組容量限制條件：恒定不變。121不合格品數圖c圖計算公式：2.3-7 不合格品數圖c圖122123建立c圖的步驟與np圖一樣。2.3-7 不合格品數圖c圖-計算練習 樣本號 缺陷數 樣本號 缺陷數1 79 42 510 33 3 4 4 5 3 6 82037

40、 2 總 數： c82 平均數： c =8220 4.18 31242.3-7 不合格品數圖c圖-計算練習1252.3-7 不合格品數圖c圖-Minitab作圖1262.3-8 單位產品不合格數圖u圖適用范圍和特點： u圖的用途與c圖是類似的，適用于一樣的數據情況。但是，假設每組檢查的產品數不是常數，就不能運用c圖。在這種情況下，任何一個小組被檢查到的缺陷數除以單位數，得到平均值ubar即每單位不合格率。 u 圖基于泊松分布。 子組容量限制條件： n不恒等。127單位產品不合格數圖u圖計算公式：2.3-8 單位產品不合格數圖u圖1281292.3-8 單位產品不合格數圖u圖-Minitab作圖

41、130本章引見了控制圖運用普通方法，重點了解以下幾點：p圖和u圖都是算不合格率，樣本容量不要求恒定；np圖和c圖都算不合格數/樣本數，樣本容量要求恒定；p圖和np圖的樣本量值有更高要求，c圖和u圖不要求；1 .計量控制圖和計數控制圖運用不同的數據場所及管理目的；2.子組的取樣頻率： 初始用半小時或延續取樣或利用現有數據 監控用每兩班或每小時，穩定時放寬，否那么加密。本章小結131第三章計量型數據的過程才干和過程性能132一旦過程在統計控制形狀下，下一個問題便是：“過程能產生符合規格的產品嗎？并且有多好？目的：確認當前過程能否滿足客戶的要求或技術規范的要求；確定初始控制圖能否可以作為現場監控用途

42、；為確定技術規范的公差范圍提供參考；為過程改良的決策提供根據。 3.1 過程才干研討的目的1331、確定產品的特性和規格；2、進展丈量系統分析MSA；3、搜集50150個數據，取n=35，作圖可以利用初始圖的數據；4、檢討控制圖能否存在特殊緣由，假設存在，那么采取措施消除之，使過程受控；5、計算過程均值和規范差：6、計算過程才干指數CP、CPK；7、計算過程不良率。 3.1 過程才干研討的步驟134定義： 過程才干是指一個穩定過程的分布寬度，用六倍規范差表示。即 PC = 6讀作西格瑪 了解：是衡量過程才干的關鍵要素，值越小闡明過程才干越好。3.1 過程才干的概念135察看以下圖幾種受控過程滿

43、足規格的情況 136 規范差是計算評價過程才干的根底。 R圖方法： R / d2 s 圖方法 ： s / C4 公式中的d2和C4是修正系數，經過查表得到。 n2345678d21.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8473.1 過程才干的估計137式中：USL為規格上限，LSL為規格下限，普通來說，CpK值至少 1.33，且越大越好。3.1 過程才干指數-Cp、Cpk1383.1 過程才干指數-Pp、PpkCpk計算的是組與組的才干，Ppk計算的一組內的性能；通常分析過程才干時要同時運用Cpk和Ppk指數來綜合思索。139【例如】假定G過程處于統計控制形狀，運用控制

44、圖，得到如下數據：樣本量 n5 ，總平均值為 X= 4.03 ， 平均極差為 R = 0.056 。產品的規格為4.00.10mm，LSL=3.90, USL=4.10。根據這些信息：計算該過程才干指數CP、CPU、CPL、CPK以及Ca。3.1 過程才干指數-Cp、Cpk 計算練習140首先，估算過程規范差：查常數得 d22.326。3.1 過程才干指數-Cp、Cpk 計算練習141CP、CPK亦稱作短期過程才干，而將PP、PPK稱作長期過程才干。才干指數與績效指數的區別： a. 才干指數運用總體規范差，績效指數運用的是樣本規范差S； b. 才干指數僅包含普通緣由， 績效指數同時包含特殊緣由

45、和普通緣由。性能指數數據的搜集：采集數據可以是來自控制圖，也可以是其他方式的過程丈量數據；采集數據不思索該過程能否受控；采集的數據必需涵蓋過程較長一段時期內的輸出。3.1 【運用過程績效指數應留意的幾個問題】142143 過程才干評價 規范CP等級 CP 范圍 評價說明 行動策略 A+ A B C D CP21 .6721 .33 1.6711.33CP1 6水平，最佳過程，5水平，理想過程，4過程，能力尚可3過程，能力不足不到3過程，嚴重不足 維持持續改進持續改進應盡速檢討作業應緊急采取措施 144 過程才干評價 規范CPK等級 CPK 范圍 評價說明 行動策略 A+ A B C D CPK

46、1.671 .331.6711.330.51CPK0.5 3.4ppm 最佳過程 3.4-233ppm 理想過程233-6210ppm 品質尚可6210-66800 能力不足66800ppm 嚴重不足 維持持續改進持續改進應盡速檢討作業應緊急采取措施145 過程才干評價 規范Ca等級 Ca 范圍 評價說明 行動策略 A B C D Ca12.5% 12.5-25%25%-50%50%Ca 均值偏移1/8公差，理想狀態均值偏移1/4公差，均值偏移1/2公差，均值偏移大于1/2公差， 維持必要時改善能力不足采取措施應緊急采取措施 146第四章SPC改善戰略147統計過程控制的原那么就是：經過控制圖

47、 識別區分變異的特殊緣由和普通緣由當過程僅存在普通緣由時，不去干涉它；變差的特殊緣由該當被識別并加以消除。 統計過程控制原那么148不同變異緣由的特征及行動戰略 變異類別 特殊原因 普通原因 特征時有時無 持續作用于過程 對質量影響大 對質量影響微小 分布不穩定、結果不可預測穩定的分布，輸出可預測（包括質量、成本和產能） 改進成本低，方法簡單 改進成本高，方法復雜 不難除去 難以除去 行動 策略 操作者采取局部措施：識別并消除之 不行動 管理層不行動 采取系統措施 149 調整過程中心的前提條件： 1、經濟性：調整的本錢應小于顧客獲得的利益； 2、調整不會影響添加過程的變異。 過程調整后，過程

48、中心根本趨近目的，過程工程師要對新的過程進展驗證，以確認新的過程能否穩定，變異有無添加？CPK值能否有所提高？ 控制圖是驗證過程改良效果的有效工具。 調整過程中心的戰略150假設過程的控制線限一旦確定，而且過程中的普通緣由變異不發生改動，那么控制限是合理的。出現的偏向的特殊緣由信號不需求重新計算控制限。 假設過程普通緣由變異發生改動時，那么需求重新計算控制限制，包括如下幾種情況：過程經過系統改良，過程變異明顯減小，減少控制圖的控制限；消費條件發生明顯變卦如原資料、加工方法改動、運用新的機器、工序改動。控制界限的重新計算問題151控制界限是由特定過程性能的內在本質決議的，即來自一個穩定過程的輸出

49、數據確定了控制界限；規格界限是來自過程之外的客觀概念，即它是顧客設計階段對產品的要求；控制界限用作決議過程能否受控；規格界限用作決議零件能否符合要求；好的工序控制，控制界限一定在規格界限之內；不能把規格界限放置到控制圖，控制界限和規格界限之間沒有聯絡；將規格界限作為控制過程質量的工具是于事無補的。不要混淆控制界限和規格界限152每百萬件產品中不合格產品僅有3.4件，3.4PPMCP = 2 CPK = 1.67)假設過程中心與目的重合不良率=2*10 -9六西格瑪的統計意義153導致產品不合格或缺陷的緣由有二： 1. 動搖太大 2. 過程平均值偏移摩托羅拉的研討闡明：154問題的本性Six S

50、igma SPC 的方法可以辨識製程是偏離目標和/或者是較高變異,以修訂製程及降低變異偏離目標變異大正中目標修訂製程降低變異XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX155時間表現在過程性才干上的革新好的壞的3 Sigma (Cp = 1)6 Sigma (Cp = 2)156總 結 SPC是定量的處理問題的方法，所用技術都是基于 統計原理上； SPC的研討對象是過程及其輸出； SPC的工具是控制圖； SPC的目的是識別變異的特殊緣由，消除之； SPC的終極目的是改良過程/改良質量. 繼續改良是SPC的靈魂！邁向SIX SIGMASIX SIGMA的含意、思緒補

51、充內容 6Sigma簡介157何謂規范差() ? 希臘文字里的 sigma小寫符號-是 統計學符號。代表母體的“規范偏向 Standard Deviation統計學中，規范偏向意指任何一組事項 或流程所產出的變異或不一致的度量值。補充內容 6Sigma簡介1586個西格瑪=3.4 PPM PPM：百萬分之不良 -意味著杰出的管理，強大的競爭力和忠實的客戶5個西格瑪=230 PPM -優秀的管理，很強的競爭力和比較忠實的客戶4個西格瑪=6210 PPM -意味著較好的管理和運營才干，稱心的客戶3個西格瑪=66800 PPM -意味著平平經常的管理，缺乏競爭力2個西格瑪=308000 PPM -意

52、味著企業資源每天都有三分之一的浪費1個西格瑪=690000 PPM -每天都有三分之二的事情做錯的企業無法生存六規范差的意義“六代表的意義是對“規范差的期望值。補充內容 6Sigma簡介我們的公司在那個位置？159六規范差是一項管理哲學(管理信心):1. 它著重于在“消除錯誤，浪費和任務重疊.2. 一套評價完成進度的“衡量規范.3. 一套“解決的戰略方案 。 在完好的六規范差中，質量改善只是一種工具，而非目的。最終目標是添加顧客滿意度和添加企業利潤。Cost+Six=(CS)2*CS: Customer Service/ Customer Satisfaction 補充內容 6Sigma簡介160 六規范差可以分三個層面來看1. 量測 工程師和統計學家們，微調(Fine-tune)產品與流程時所 運用的高度技術性方法。-量測與統計是改善的關鍵內容。2. 目標 符合顧客需求近乎完美的目的3. 文化 Culture change(文化改造) ，以大規模的“文化變異 再定位組織，實現較高的顧客滿意度，更高的獲利率及更 佳的競爭力。六規范差的層面補充內容 6Sigma簡介161什么是DMAIC模型界定Define量測Measure分析Analyze改良Improve控制Control顧客稱心6質量水準補充內容 6Sig