1、初級SPC培訓教程1關于SPCSPCStatistical Process Control既統計過程控制 定義：利用統計技術對過程中的各個階段進行評估和監察，建立并保持過程處于可接受的并且穩定的水平，從而保證產品和服務符合規定要求的一種技術。2統計過程控制的產生背景 二十世紀二十年代美國貝爾實驗室的休哈特(W.A.Shewhart)博士首創過程控制理論極其監控過程的工具控制圖形成SPC的基礎，后擴展到任何可以應用的數理統計方法。SPC興起是宣告經驗掛帥時代的結束 在手工業時代：SPC無用武之地經驗取勝 當經驗可以整理，再加上設備、制程和系統時，那 SPC 的導入，就自然成熟了。SPC興起是宣告

2、品質公共認證時代的來臨 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格供應商，造成買賣雙方的浪費。 1980年以后，GMP及ISO 9000的興起，因為重視產品生產的制程與系統，故更須有賴 SPC 來監控制程與系統的一致性。3統計過程控制的實施過程 經由制程中去收集資料，而加以統計分析，并從分析中發覺制程的變異，并經由問題分析以找出異常原因，立即采取改善措施，使制程恢復正常。再借由制程能力分析與標準化，以不斷提高制程能力。4控制圖實施統計過程控制的工具控制圖的結構：下控制線：LCL（lower control line)上控制線：UCL（upper control line)中心線

3、：CL（central line)數據點序列5控制圖的形成將記錄質量特性的正態分布圖轉90度方向，使自變量增加的方向垂直向上，將平均值與上下偏差分別轉換為中心線與上下管制線，將特性計量數值按時間或抽樣序號順序標記連線，既形成控制圖。67正態分布 “正態” 分布是一種數據具有某些一致的特性的分布 這些特性對于我們理解后面采集數據的過程是非常有用的 多數自然現象和人類行為的過程是呈正態分布的,或者 可以看成正態分布8 規格下線 U X 規格上線 群 體：N 規格中心值：U平 均 數：X 集中趨勢 9控制圖原理區別造成質量波動的偶然和異常因素，剔除異常因素，以達到控制質量相對穩定的目的。10偶然因素

4、與異常因素偶然因素：是指過程在受控的狀態下，出現的具有穩定的且可重復的分布過程的變差的原因。普通原因表現為一個穩態 系統的偶然原因。只有過程變差的普通原因存在且不改變時，過程的輸出才可以預測。大量之微小原因所引起原料在一定範圍內之微小變異機械之微小振動儀器測定時，不十分精確之做法依據作業標準執行作業的變化實際上，要除去制程上之機遇原因，是件非常不經濟之處置11異常因素：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始終作用于過程的變差的原因，即當它們出現時將造成（整個）過程的分布改變。只用特殊原因被查出且采取措施,否則它們將繼續不可預測的影響過程的輸出。一個或少數幾個較大原因所引起使用規格外的原物料新手之

5、操作人員不完全之機械調整未依據作業標準執行作業所制訂之作業標準不合理非機遇原因之變異，不但可以找出其原因，並且除去這些原因之處置，在經濟觀點上來說，是正確的12精度過程控制中常用精度這個概念來反映質量的波動（變異）程度。精度又可分為：準確度(Accuracy)：反映系統誤差（異常因素造成的誤差）的影響程度；精密度(Precision)：反映偶然誤差（偶然因素造成的誤差）的影響程度；精確度(Uncertainty)：反映系統誤差和偶然誤差綜合的影響程度13準確度好精密度好系統誤差小偶然誤差小準確度差精密度高系統誤差大偶然誤差小準確度高精密度差系統誤差小偶然誤差大準確度差精密度差系統誤差大偶然誤差

6、大14管制圖類別計量值管制圖 X R (均值-極差控制圖) X S (均值-標準差控制圖) Me R (中位數-極差控制圖) X Rs (單值-移動極差控制圖)計數值管制圖 P (不合格品率控制圖) np (不合格品數控制圖) C (不合格數控制圖) U (單位不合格數控制圖)15均值-極差圖 -用于控制對象為長度、重量、強度、純度、時間、收率和生產量等計量值的場合，X圖用于觀察正態分布均值的變化；R圖用于觀察正態分布的分散情況或變異度的情況均值-標準差圖 -同均值-極差圖，用標準差代替極差，R圖計算方便；但當n10時，s圖比R圖效率高；最終替代R圖 中位極差圖 -Me表示中位值。現在由于計算

7、機應用普及，平均值計算不是問題，故已淘汰，被均值-標準差圖替代。16如何使用控制圖識別過程狀態在兩類錯誤中取得最小損失的平衡點用3 原則確立管制線判定統計控制狀態判異準則判定技術控制狀態過程能力指數17兩類錯誤一.第一種錯誤:虛發警報(false alarm)，概率記為二.第二種錯誤:漏發警報(alarm missing)，概率記為三.減少兩種錯誤所造成的損失：UCL、LCL距離間隔大，減小 增大UCL、LCL距離間隔小，增大 減小18mTUSLLSL減小 增大193 原則是統計學上的術語，表示標準離差；是衡量一系列指標或流程偏離期望程度的指標；如果將穩態下的樣本量值的平均值近似為期望值，則標

8、準離差表示任何樣本量值與平均值的平均差異程度；2095.45%99.73%68.27% -3 -2 -1 X +1 +2 +3 P(u-Xu+)=0.6827 P(u-2Xu+2)=0.9545 P(u-3Xu+3)=0.9973於uk之間的機率群 體：N 規格中心值：T平 均 數：X 集中趨勢 標準偏差： 離散趨勢被涵蓋在特定範圍的機率 當 X = 時211 Sigma2 Sigma3 Sigma1 Sigma2 Sigma3 Sigma68.26 %95.45 %99.73 % 數據點的百分比UCLLCL時間我們測量的項目UCL= +3 CL = LCL= -3 2223判異準則兩類： 連

9、續25點有點出界；連續35點有超過1點出界或連續100點有超過2點出界判異 界內點排列不隨機判異 1、連續7點或更多點落在中心線同一側LCLUCLCLABCCBA242.連續7點遞增或遞減LCLUCLCLABCCBA3.連續14中相鄰點上下交替LCLUCLCLABCCBA254.連續3點中有2點落在中心線同一側的B區以外LCLUCLCLABCCBA5.連續5點中有4點落在中心線同一側的C區以外LCLUCLCLABCCBA266.連續15點在C區中心線上下LCLUCLCLABCCBA7.連續8點在中心線兩側，但無一區在C區中LCLUCLCLABCCBA27過程能力指數Cp（Capability

10、Indies of Process）：穩定過程的能力指數穩定過程中過程變差僅由偶然原因引起，Cp表示為穩態下的質量最小波動28 LCL UCL-4 3 2 1 0 1 2 3 4Cp=1.67 =0.6Cp=1.33 =0.75Cp=1.00 =1.0Cp=0.67 =1.5表示過程加工的均勻性（穩定性），即“質量能力”，Cp越大，質量特性的分布越“苗條”，質量能力越強 29表示質量特性的精密度， Cp越大，精密度越高，特性離散程度越低不精密 精密30定義為容差寬度除以過程能力 當未知時可用 ，其中 R 表示平均極差，d2 為修正偏差的常數，T表示技術公差幅度(單邊規格)規格公差6個估計實績標

11、準差=T6 Cp= (雙邊規格)或規格上限-實績平均值3個估計實績標準差=USL-X3 Cp=實績平均值-規格下限3個估計實績標準差=X-LSL3 Cp= n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.0831等級Cp 值A Cp 1.67B1.67 Cp 1.33 C1.33 Cp 1.00D1.00 Cp 0.67E Cp 0.67參考評價：A級：過程能力過高（應視具體情況而定）。B級：過程能力充分，表示技術管理能力已經很好，應繼續維持。C級：過程能力充足，但技術管理能力較勉強，應設法提高到B級。D級：過程能力不足，表示技術管理能力已很差，應采取措施立即改善。E級：過程能力嚴重不足，表示應采取緊急措施和全面檢查，必要時可停工整頓。32關于Cpk表示修正分布中心與公差中心之后的過程能力指數Cpk=（1-K）Cp , K表示偏移度，即偏移的絕對值與技術公差幅度一半的比值表示過程中心與公差中心M的偏離情況，Cpk越大，離散程度越小