1、统计过程控制基础（SPC初级）,主讲：尹红军BOECD-QRA-QS,课程简介,在生产中，能根据数据属性选择、制作分析SPC控制图，能运用控制图很好地保持生产的稳定性，能消除异常原因、提升过程能力。,1、课程目的,3、课堂纪律,手机关掉或打振动,2、课程设置, SPC发展简介,数据收集与统计基础,控制图基本理论,分析用控制图制作分析,改善的基本工具简介, SPC发展简介,1-1 SPC基本概念,SPC，Statistical Process Control（统计过程控制）的简称，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。 SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波
2、动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。,思考题Array/Cell test的作用是什么？它能区分出什么？不能区分出什么？,1-2 SPC的发展史,二战前,二战中,二战后,质量管理=检验抓质量=把好检验关只能发现和剔除不合格品损失已大量造成补救措施= “亡羊补牢”内部损失和售后投诉索赔企业不堪重负1924年 美国沃特休哈特 博士控制图产生为SPC的起源标志,美国战时质量管理标准军品的质量和及时交付,五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用日本崛起八十年代以后大公司积极推广应用对供应商也提出了相应要求TS16949、QS9000
3、及六西格玛管理今天计算机及专用软件推广SPC选才真正全面狂热起来,高质量、低成本、短周期呼唤出SPC，并推动着其不断完善。,起源非凡,牛刀小试,大放光芒,1-3 SPC主要优点,运用3sigma原理而非判定规格，故能同时降低误判和漏判的风险；运用统计学的随机性规则而非判定规格，能区分出是否稳定并及时预警；运用合理子组原则进行抽样而非全检，因而具有经济性；运用SPC的分析历史数据的稳定性和能力，可发现改善机会。,SPC与全检、反修等相比具有明显的优点:,1-4 SPC实施流程,搜集数据,制作解析用管制图,制程能力分析,转为管制用管制图,分析并消除异常原因,提升制程能力,检讨机械、设备等等,过程是
4、否稳定？,能力是否足够？,删掉异常数据(组),NO,NO,Yes,yes,5M1E的变化,5M1E的波动,数据收集与统计基础,2-1、数据及类型,为了解原料、制程、产品的品质特性，经调查或实验而得到的数字或数量就是数据。,连续型 数据(计量型)(Continuous Data),离散型 数据(计数型) (Discrete Data),连续型数据 如长度,重量,时间等能够测的具体数值的数据,离散型数据 : 如合格/不合格等能用个数表示的数据,资料的类型：属性(Attribute) 命名(Nominal) 范畴(Category) 统计特征值：缺陷（Defect)常用的参数：不良率p,资料的类型：
5、变数(Variable) 比率(Ratio)统计特征值：位置(Location) 散布(Spread) 形状(Shape)常用的参数：均值 标准差,依数据特性区分，主要有两种类型：,2-2、数据收集要点,随机性,数据收集目的,1、制作控制图？2、要因验证？3、能力分析？4、项目选择？,数据收集原则,单纯随机抽样法,系统随机抽样法,分层随机抽样法,整群随机抽样法,数据收集注意事项,1、测量系统是否可靠？2、是否遗漏或重复？,数据收集方法,2-3、数据抽样法,X X X X X XX X X X X XX X X X X X,X X X,一、单纯随机抽样法定义：总体中每个个体被抽到的机会是相同的优
6、点：抽样误差小缺点：抽样手续比较繁杂,1 2 3 4 5 6 78 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20 2122 23 24 25 26 27 2829 30 31 32 33 34 35,4 9 13 16,2-3、数据抽样法,03 13233343536373,二、系统随机抽样法又名等距抽样法或机械抽样法优点：操作简单，实施起来不容易出错缺点：容易出现大的偏差,01 02 03 04 05 06 07 08 09 1011 12 13 14 15 16 17 18 19 2021 22 23 24 25 26 27 28 29 3031 32 33 34 3
7、5 36 37 38 39 40 42 43 44 45 46 47 48 49 50 52 53 54 55 56 57 58 59 60 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80,注意：此法不适用于总体会发生周期性变化的场合。,2-3、数据抽样法,三、分层随机抽样法（类型抽样法）是从一个可以分成不同子总体（层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法,1 2 3 4 5 6 78 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20 21,1 2 3 4 5 6 78 9 10 11 1
8、2 13 1415 16 17 18 19 20 21,1 2 3 4 5 6 78 9 10 11 12 13 1415 16 17 18 19 20 21,甲,乙,丙,3 ,10,17,13.21,14 ,11,16,2,5,8 ,1,15,20,6,优点:样本的代表性比较好,抽样误差小；缺点:抽样手续繁,此法常用于产品质量验收。,2-3、数据抽样法,四.整群随机抽样法定义：将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，然后随机地抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。优点：抽样实施方便。缺点： 由于样本只来自个别几个群体，而不能均匀的分布在总体中，因而代表性差，抽样误差大。例：某
9、种产品每隔20H抽取其中1H的产量组成样本，或者是每隔一定时间如（30MIN、1H）一次抽取若干个产品组成样本。,此法常用在工序控制中。,2-3、数据收集法案例,数据收集法案例,假设TFT成品零件分别装在20个零件箱中，每箱各装50个，总共是1000个。1、用单纯随机抽样法如何抽取？2、用系统随机抽样法如何抽取？3、用分层随机抽样法如何抽取？4、用群体随机抽样法如何抽取？,1、用随机抽样法抽取： 将20箱零件混合均匀按1-1000编号，然后用抽签办法从中抽取编号毫无规 律的100个零件组成样本。2、用系统抽样法抽取： 将20箱零件混合均匀按1-1000编号，然后用抽签办法先决定起始编号，比如1
10、6，后边入选样本的零件编号依次为26、36、46、56996、06，这100个零件组成样本。3、用分层抽样法抽取： 对所有20箱零件，每箱都随机抽出5个零件，共100件组成样本4、用集体抽样法抽取： 先从20箱零件随机抽出2箱，然后对这两箱零件进行全数检查，即把这2箱零件看成是“整群”，由它们组成样本。,2-4、数据收集表, 控制图基本理论,3-1、过程波动解析,=,+,异常波动（异常因素引起）,偶然波动（偶然因素引起）,异常波动（异常因素引起）,偶然波动（偶然因素引起）,过程波动,过程波动,过程波动主要由偶然素因和异常因素引起偶因：不易识别，为过程固有，总是存在的。如设备固有波动等；异因：可
11、识别的、非过程固有、在理论上可消除的，如原材料不均、工具破损、工艺或操作问题、制造或检测设备性能不稳定等。,3-2、控制图原理,管制图是1924年由休哈特 博士(Dr. W. A. Shewhart),在研究产品品质特性之次数分配时所发现。正常工程所生产出来产品的品质特性，其分配大都呈常态分配的，会超出三个标准差(3)的产品只有0.27%。 依此原理，将常态曲线图旋转90度，在三个标准差的地方加上两条界限，并将抽样数据按顺序点绘而成为管制图。,-3,-2,-1,+1,+2,+3,规格范围,-3,-2,-1,+1,+2,+3,3原则,3-3、控制图要素,管制上限UCLUpper Control
12、Limit,管制下限LCLLower Control Limit,3,3,中心线CLCentral Limit,样品编号（或取样时间）思考题：有规格线吗？为什么有了也，没有用？,数据均值线或波动线,3-4、合理子组原则,合理子组原则是休哈特提出的控制图的理论基础之一。 在抽取样本时要使组内波动仅由偶然因素引起；组间波动主要由异常因素引起。休博士称这样的样本为“子组”。 显然，这样的子组内不应有异常波动，故用其估计出来的较为精确。这样的子组的容量一般较小，经济性得到很好保证；另外，由于较小，控制限就小了，从而对检出异常波动较为灵敏。 为实现“合理子组原则”，一个简单的方法就是在最短的时间内把一个
13、子组全部取出，或连续抽样。这样，由于抽样时间短，就可避免异常原因进入子组。,3-5、控制图的使用,分析用控制图,控制用控制图,1、调整过程使过程达到受控2、使过程能力指数Cpk或Cp达到顾客需求,一旦实现了以上两点，分析用控制图即可转入控制用控制图。,3-6、控制图分类及选择,n 2 ?,n 4,数据性质?,计量值,计数值,单位固定,n 固定,研究X？,图,计数类型,X-S,图,X-R,图,I-MR,图,p,图,np,图,C,图,u,图,YES,NO,Me-R,NO,YES,不良比率,缺陷,NO,YES,YES,NO,NO,YES,精度最高,精度尚可,精度较差,不得已才用,3-7、控制图判异准
14、则,快速记忆口诀 23456，AC连串串； 81514，缺C全C交替转； 9单侧，一点在外。,控制图八大判异准则提练（口决、图片对应项目）：1、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外） 2、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外） 3、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）4、8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）5、9单侧（连续9点落在中心线同一侧） 6、14交替（连续14点相邻点上下交替） 7、15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内） 8、1界外（1点落在A区以外）,适用于均值图和单值X图的判异准则：,3-7、控制图判异准则,准则1: 一点
15、超出控制界限,区域A (+3 ),区域A ( -3 ),区域B (+2 ),区域C (+1 ),区域C ( -1 ),区域B ( -2 ),UCL,CL,LCL,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障,3-7、控制图判异准则,准则2: 连续9点在中心线的同侧,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：过程平均值减小,3-7、控制图判异准则,准则3: 连续6点呈上升或下降趋势,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：工具逐渐磨损、维修逐渐变坏、操作人员技能的逐步提高，从而使参数随时间而变化。,3-7、控制图
16、判异准则,准则4: 连续14点上下交替,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：可能是轮流使用两台设备或两个操作人员轮流进行操作而引起的系统效应，实际上是数据分层不够。,3-7、控制图判异准则,准则5: 连续3点中有2点处于中心线同一侧的B区外,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：过程平均值发生变化,3-7、控制图判异准则,准则6: 连续5点中有4点在C区之外(同侧),A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：过程平均值发生变化,3-7、控制图判异准则,准则7: 连续15点在中心线附近的C区内,可能原因：参数变小，表面现象好像很好，但是应该注意
17、它的非随机性，可能有数据虚假或数据分层不够等。,3-7、控制图判异准则,准则8: 连续8点在中心线两侧而无一点在C区,A,A,B,C,C,B,UCL,CL,LCL,可能原因：数据分层不够,过程能力分析,4-1、正态性分布及检定,正态分布总面积是1,脱离已知规格的面积,就是所推定的不良率,4-1、数据正态性检定,P0.05数据服从正态分布,4-2、数据受控分析,一个过程开始实施控制图时，几乎不会恰巧处于受控状态，即总会存在异常波动。 在这种失控状态下建立起来的控制图，上下控制限间距一定较宽，这会导致判断失误。 因此，一开始，总是要将失控状态调整到理想状态，这就是分析用控制图阶段。,4-2、数据受
18、控分析,消除异常原因后去掉这组数据,消除异常原因后去掉这组数据,4-3、过程能力指数,Ca=,100,实绩中心值规格中心值,规格容许差,T=Su-SL规格上限规格下限,T / 2,100,规格公差,6个标准差,T,6,Su-X,3,X-SL,3,Cp= 或Cp= - 单边规格时,Cp= = - 双边规格时,当 Ca =0 时 CpK=Cp 单边规格时 Cpk 即以 Cp 值计,但需取绝对值或,ZLSL=,ZLSL=,4-4、过程能力分析,改善方法论简介,5-1、透过SPC看改善方向,在SPC控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,在SPC控制图中,只要有不受控点存在,就有可改善的机会,
19、肯定有异常原因存在,造成离异,5-2、透过能力看改善方向,图1显示的改善方向是什么?,图2显示的改善方向是什么?,图3显示的改善方向是什么?,5-3、一般改善方法论简介,1.6sigma DMAIC模式,5-3、一般改善方法论简介,2.QCC PDCA模式,常用工具4.1 检查表4.2 因果图4.3 直方图4.4 层别法4.5 柏拉图4.6 散布图4.7 控制图,前面已详讲，在此不再讲。,1 检 查 表,1.1 检查表概念,为了便于收集数据,使用简单记录填写并予统计整理,以做进一步分析或作为核对,检查之用而设计的一种表格或图表. 检查表又称为查核表，调查表。,1 检 查 表,1.2 检查表方法
20、,1.明确要查核的项目以及具体的要求； 2.决定检查项目. 3.决定检查方式. 4.决定查验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施查验.,2 因 果 图,2.1 因果图概念 从人、机、料、环、法方面分析出与Y相关的可能因素的方法。因1952年日本质量专家石川馨博士所发明，又名“石川图”；因从撒下大网中筛出娃娃鱼的用途，又名特性要因图；因形状如分布完好的鱼骨架，又名鱼骨图。,2 因 果 图,2.2 因果图实例,定位不稳定,需要改造,老化,数量,维修不力,保养不当,责任心,培训,纪律,错误,现场管理不严,机,人,料,法,成品率偏低,素质,教育,心理,压力,情绪,技能,加班,不熟练,不够,PM
21、,误差,磨损,材料更换,更换厂家,检验,工艺,指导书,噪音,温度,环,变异,偏高,洁净度,机器,偏低,2 因 果 图,1）分析因果关系。2）表达因果关系。3）通过识别症状、分析原因、寻找措施，促进问 题解决。,2.3 应用方面:,2 因 果 图,1. 提出问题，确定项目；2. 从4M1E (人、机器、材料、方法、环境) 的 5 大方面分析原因，包括 大原因、中原因及小原因以及更为细小的根本原因；3. 展开确定的原因，绘制图表；4. 筛选主要原因。,2.4 因果图分析步骤：,2 因 果 图,2.5 因果图分析实践：以练习为例，假设问题是横一线长度不齐，不合格 率很高，试用鱼骨图来分其可能原因。,
22、3 柏 拉 图,3.1 柏拉图概念 1897年,意大利学者柏拉图分析社会经济结构,发现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”. 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了“Vital Few, Trivial Many”(关键的少数,次要的多数)的名词，即在许多情况下，多数不合格及其引起的损失是由相对少数的原因引起的，称为“柏拉图原理”. 定义:根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区分标准,通过排列次序把主要问题及原因（通常占到70%以上）突出表现出来而首先加以解决的方法。 柏拉图又称为重点管理法，排列图，ABC法或主次分析图法。,3 柏 拉 图,A,B,C,
23、D,E,不良率,项目,其它,不良数,80%,3.1 柏拉图案例,3 柏 拉 图,1.选择项目，分析问题；2.针对所选择的项目收集、处理数据并按其占有量进行排列；3.制作图表，图表的组成结构一般为矩形；4.分析主要原因，实施质量改进；5.一般情况下针对前3个主要原因先采取措施，前23项累计影响度应在80%以上；6. 对确定的主要因素采取措施后，还要重新绘制柏拉图以对比实施措施的效果。,3.3 柏拉图方法,3 柏 拉 图,3.3 柏拉图实践,根据以下数据制作柏拉图：,4 层 别 法,4.1 层别法概念,定义:为区别各种不同原因对结果之影响,而以个别原因为主体,分别作统计分析的方法,称为层别法. 层
24、别法又称为分类法，分组法或分层法。,应用方法：1. 收集原始数据（或识别需要整理的数据）；2. 确定数据的性质、范围或要求的目的；3. 将数据分层归类；4. 根据分层结果进行处理或改进措施。,4 层 别 法,4.2 层别法方法,1. 收集原始数据（或识别需要整理的数据）；2. 确定数据的性质、范围或要求的目的；3. 将数据分层归类；4. 根据分层结果进行处理或改进措施。,4 层 别 法,4.3 层别法实例,5 散 布 图,5.1 散布图概念,用来表示对应的变量与变量之间相互影响与相互作用范围的图表,称之为“散布图”，又叫相关图。 散布图反映的可能是一种趋势，如果需要定性的结果还需要具体分析。,
25、5 散 布 图,5.2 散布图实例,加热温度,长度,5 散 布 图,5.3 散布图判定,1.正相关:,2.负相关:,3.曲线相关:,4.无相关:,5 散 布 图,5.4 散布图实践,根据游戏结果做横一长度偏差与年龄间的散布图,年龄,长度偏差,6 直 方 图,6.1 直方图概念,直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的问题作位横轴,并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形. 直方图也叫柱状图.,6 直 方 图,6.2 直方图实例,6 直 方 图,6.3 直方图制作,1）制作次数分配表: A.由全体数据中找到最大值与最小值.如:200个数据中之170和124. B
26、.求出全距(最大值与最小值之差).全距=170-124=46 C.决定组数,一般为10组左右,不宜太少或太多. 参照下表进行分组: D.决定组距: 组距=全距/组数 E.决定各组之上下组界. 1.最小一组的下组界=最小值-测定值之最小位数/2 2.最小一组的上组界=下组界+组距=123.5+4=127.5 依此类推. F.作次数分配表.(如附表),6 直 方 图,6.3 直方图制作,6 直 方 图,6.3 直方图制作,2）制作直方图:画出短形方块及规格的上限及下限.(如附表),6 直 方 图,6.4 直方图类型,2.锯齿型:,3.偏峰型:,1.标准型:,4.陡壁型:,6 直 方 图,6.4 直
27、方图类型,5.双峰型:,6.孤岛型:,7.高原型:,6 直 方 图,6.5 直方图制作实践,根据游戏数据绘制一张直方图并从图中得出性息,小结,调查表是？数据收集的基本工具鱼骨图是？定性分析原因柏拉图是？定量把握重要的Y或X层别法是？定量分析差异散点图是？定量分析两个变量间的相关关系直方图是？把大量数据用发生频度来表现， 从更直观地了解问题出在哪里,课程回顾,数据收集,控制图基本理论,解析用控制图,数据及概念,数据收集要点,数据收集表,过程波动解析,控制图原理,控制图要素,合理子组原则,控制图使用,控制图分类,正态分析,受控分析,能力分析,能力改善,改善方向分析,改善方法概述,SPC认识的剖析,管制图什么时候使用、怎么用？,这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与研判？,它所管制的参数真的对产品品质有举足轻重影响吗？,管制界限订的有意义吗？,Ca/Cp/Cpk具体怎么计算，与不良关系如何？,Ca/Cp/Cpk被活用了吗？,Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？,这些问题经过推敲之后才能帮助我们对SPC作更深入的了解，若你想更全面仔细的了解这方面内容，请关注SPC中级,1、考试、签到2、满意度调查表,THANK YOU,
