1、1Statistical Process Control（统计过程控制）李 明统计过程控制（ SPC）1、 SPC的发展史与基本统计概念2、 SPC的基本原理3、控制图4、过程 能力 和过程能力指数21.1 什么是 SPC什么是 SPC 统计过程控制即 SPC(statistical process control)它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的 SPC强调全过程的预防为主。 SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程 备注：SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。3过程过程 ：将输入转化为输
2、出的相互关联和相互作用：将输入转化为输出的相互关联和相互作用的活动。的活动。统计方法过 程产 品 客户顾客的声音过程的声音机料法环测人1.2 过程机床（主轴承间隙、刀具 ）操作工（进给率、对中准确度 ）原材料（棒料尺寸、硬度 ） 轴外圆 顾客操作规程 尺寸环境（供电电压、温度、湿度、振动 ） 表面粗糙度资源融合过程示例 用普通机床生产一种轴的外圆1.2.1 过程特性 特性：定量、定性可区分的特征按重要程度分：关键、一般按状态分：产品、过程如何定义关键质量特性呢？61.3 基本统计概念统计学（ Statistics）为了了解被检验总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从被调整总体中取得适当的样
3、本，通过研究样本来发现总体的特征 收集、整理、展示、分析解释统计资料 由样本（ sample）推论母体群体（ population） 能在不确定情况下作决策 是一门科学方法、决策工具7抽样推论基本的统计概念 数据的种类 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 、 计量型计数型1.3.1 数据的种类 计量型特点：可以连续取值也称连续型数据。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
4、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。1.3.2 波动（变差）的概念：（ 1） 、波 动 的原因：波 动 原因人机器材料方法测量环境（ 2） 、普通原因、特殊原因 普通原因 ：指的是造成 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
5、 控制 ” ，或有 时间称 “ 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 。 如设备的正常震动，刀具的磨损，同一批材料的品质差异，熟练工人间的替换； 特殊原因 ：指的是造成不是始 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 。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 。如果系统 內存在 变 差的特殊原因， 随时间 的推移， 过 程的 输 出 将不 稳 定。 如设备故障，原材料不合
6、格，没有资格的操作工、未按照作业指导书操作、工艺参数设定不对 普通原因和特殊原因的区别存在性 方向 影响大小 消除的难易度普通原因 始终 偏向 小 难特殊原因 有时 或大或小 大 易（ 3）、波动的种类 : 正常波动 ：是由 普通 (偶然 )原因 造成的。如操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异等。正常波动引起工序质量微小变化，难以 查明或难以消除 。它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。 异常波动 ：是由 特殊 (异常 )原因 造成的。如原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操作者不熟练等。异常波动引起工序质量变化较大，容
7、易发现，应该由操作人员发现并纠正。1.3.3、基本统计量说明 1、平均值 X设 X1， X2， .Xn是一个大小为 n的样本，则 X=（ X1+X2+ +Xn)/n2、 中位数 X将数据按数值大小顺序排列后，位于中间位置的书，称为中位数。如： 5， 9， 10， 4， 7， X=7；如： 5， 9， 10， 4， 7， 8 X=（ 7+8） /2=7.5 3、极差 R样本数据中的最大值 Xmax与最小值Xmin的差值。 R= Xmax- Xmin 4、 标准偏差 s 、 （ 1）总体标准偏差（ 2） 样本的标准偏差 17总结：通过收集、计算、分析和改进数据的手段，从而了解制造、服务等过程其最佳
8、范围（低成本、低风险），并确定其控制范围的异常和正常规律，达成一种事先预测并实施改进措施的方法。SPC的发展 过程控制的概念与实施过程监控的方法早在 20世纪 20年代就由美国的休哈特 (W.A.Shewhart)提出。 在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特方法在军工部门推行但是上述统计过程按制方法尚未在美国工业牢固扎根。 反之，战后经济遭受严重破坏的日本在 1950年通过体哈特早期的一个同事戴明 (W Edwards Deming)博士，将 SPC的概念引入日本从 1950年至 1980，经过三十年的努力，日本跃居世界质量与生产率方面的领先地位。美国著名质量管理专家伯格 (Roger W
9、Bergcr)教授指出，日本成功的基石之一就是 SPC。 美国从 20世纪 80年代起开始推行 SPC。美国汽车工业已大规模推行了 SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等美国钢铁工业也大力推行了 SPC，如美国 LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁公司等等。18SPC能解决之问题 1.经济性：有效的抽样控制，不用全数检验，不良率和成本得以控制。使过程稳定，能掌握质量、成本与交期。2.预警性：过程的异常趋势可实时对策，预防整批不良 ,以减少浪费。3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。5.改
10、善的评估：过程能力可作为改善前后比较之指南。19SPC基本原理20 控制 图 示例 : 上 控 制界限 (UCL)中心 线 (CL)下控制界限 (LCL)（一）、 控制 图 定义控制图是用于 分析和控制过程质量的一种方法 。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值 (或由质量特性值获得的某种统计量 )；横轴代表按时间顺序 (自左至右 )抽取的各个样本号； 图内有中心线 (记为 CL)、 上控制界限 (记为 UCL)和下控制界限 (记为 LCL)三条线 (见下图 )。（二）、 控制 图 的目的 控 制 图 和一般的 统计 图 不同，因其不 仅 能将数 值以曲
11、线 表示出來，以 观 其 变异 之 趋势 ，且能 显 示 变异属于偶然 性或非 偶然 性，以指示某 种现 象是否正常，而 采取适当的 措施。利用控制限 区 隔是否 为 非 偶然 性（三）、控制图的设计 原理：位置：中心 值形 状 ：峰 态分 布宽 度1、在产品的生产过程中， 计 量值的 分布形式有：Normal Distribution（正态分布）when n it turns to standard deviation central locationf(x) 拐点拐点xCharacteristic of Normal Distribution （正态分布的特征）No matter what
12、 value of&, the probability of data which fall into-3, +3 is 99.73%。拐点拐点 2 4 1 3 1 2 3 499.99%95.45%99.73%68.26%2、正态分布的参数、正态分布的参数（ 1）平）平 均值（均值（ ）此参数是正态分布曲线的位置参数，即它只决定曲线出现频率最大数此参数是正态分布曲线的位置参数，即它只决定曲线出现频率最大数值位置而不改变正态曲线的形状。值位置而不改变正态曲线的形状。（ 2） 标准偏差（标准偏差（ ）此参数是正态分布曲线的形状参数，即它决定了曲线的此参数是正态分布曲线的形状参数，即它决定了曲线的
13、 “高高 ”、 “矮矮 ”、 “胖胖”、 “瘦瘦 ”。4、正态分布表及其用法、正态分布表及其用法我们把我们把 =0， =1的正态分布称为标准正态分布，记为的正态分布称为标准正态分布，记为 X N（ 0， 12）。其）。其概率密度函数为概率密度函数为是将非标准正态分布是将非标准正态分布 X N（ , 2）化为标准正态分布）化为标准正态分布 U N（ 0， 12）的）的公式，称为公式，称为 “一般正态随机变量的标准化一般正态随机变量的标准化 ”公式。简称公式。简称 “标准化标准化 ”公式。公式。附表附表 2中的标准正态分布表是针对下列函数而构造的：中的标准正态分布表是针对下列函数而构造的：控制图原
14、理 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 (X3)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，可以认为：出现在 X3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。 1.两类错误 ：第一类错误 ：误发信号的错误，即工序正常，点子落在控制界限外。第一类错误发生的概率记为 。第二类错误 ：漏发信号的错误，即工序异常，点子却仍然落在控制界限内。第二类错误发生的概率记为 。计算 ：对于以 3原理确定的休哈特控制图，第一类错误的概率 0.27计算： 的大小需要对具体问题进行具体分析。两类错误和 3 方式
