SPC培訓(xùn)講義(第二版)

1、汽車行業(yè)質(zhì)量體系系列培訓(xùn)教材統(tǒng)計過程控制(第二版)Statistical Process Control 1第一章持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制預(yù)防與檢測過程控制系統(tǒng)變差：普通原因及特殊原因局部措施和對系統(tǒng)采取措施過程控制和過程能力過程改進(jìn)循環(huán)及過程控制控制圖：過程控制工具控制圖的益處2持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之一預(yù)防與檢測過程控制的需要檢測容忍浪費預(yù)防避免浪費3持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之二過程控制系統(tǒng)我們工作的方式資源的融合產(chǎn)品或服務(wù)顧客識別不斷變化的需求和期望顧客的聲音 人 設(shè)備 材料 方法 環(huán)境 輸入過程/系統(tǒng)輸出過程的聲音統(tǒng)計方法有反饋的過程控制系統(tǒng)模型4持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之三變差的普通原因及

2、特殊原因變差：一個數(shù)據(jù)組對于目標(biāo)值有不同的差異。變差的普通原因：指的是造成隨著時間的推移具有穩(wěn)定的且可重復(fù)的分布作用在過程的許多變差的原因，即常規(guī)的、連續(xù)的、不可避免的影響產(chǎn)品特性不一致的原因。如操作技能、設(shè)備精度、工藝方法、環(huán)境條件。變差的特殊原因：指的是造成不是始終作用于過程的變差的原因，當(dāng)原因出現(xiàn)時，將造成過程的分布的改變，即特殊的，偶然的，斷續(xù)的，可以避免的影響產(chǎn)品特性不一致的原因。如：刀具不一致、模具不一致，材料不一致，設(shè)備故障，人員情緒等。特點：不是始終作用在每一個零件上，隨著時間的推移分布改變。 5普通原因和特殊原因變差的分析當(dāng)過程僅存在變差的普通原因時，過程處于受控狀態(tài)，這個過

3、程處于穩(wěn)定過程，產(chǎn)品特性服從正態(tài)分布。當(dāng)過程存在變差的特殊原因時，這時輸出的產(chǎn)品特性不穩(wěn)定，過程處于非受控狀態(tài)或不穩(wěn)定狀態(tài)。 6 每件產(chǎn)品的尺寸與別的都不同但它們形成一個模型，若穩(wěn)定，可以描述為一個分布范圍 范圍 范圍 范圍范圍 范圍 范圍分布可以通過以下因素來加以區(qū)分位置 分布寬度 形狀或這些因素的組合7持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之四局部措施和對系統(tǒng)采取措施局部措施消除變差的特殊原因局部措施(屬于糾正和預(yù)防措施)統(tǒng)一刀具、穩(wěn)定情緒、統(tǒng)一材料、修復(fù)設(shè)備 （操作者可以解決，解決15問題）系統(tǒng)措施減少變差的普通原因采用系統(tǒng)的方法(屬于持續(xù)改進(jìn))人員培訓(xùn)、工藝改進(jìn)、提高設(shè)備精度 （管理層解決，解決問題）

4、 8持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之五過程控制和過程能力 簡言之，首先應(yīng)通過檢查并消除過程的特殊原因，使過程處于受控狀態(tài)，那么其性能是可預(yù)測的，這樣就可評定滿足顧客期望的能力。 滿足要求受控不受控可接受1類3類不可接受2類4類9如果僅存在變差的普通原因，隨著時間的推移，過程的輸出形成一個穩(wěn)定的分布并可預(yù)測。目標(biāo)值線如果存在變差的特殊原因，隨著時間的推移，過程的輸出不穩(wěn)定。預(yù)測預(yù)測時間時間范圍范圍目標(biāo)值線10 受控且有能力符合規(guī)范 （普通原因造成的變差已減少） 規(guī)范下限 規(guī)范上限 時間 范圍 受控但沒有能力符合規(guī)范 （普通原因造成的變差太大）過程能力11持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之六過程改進(jìn)循環(huán)及過程控制P

5、LANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACT1一、分析過程本過程應(yīng)做些什么會出現(xiàn)什么錯誤達(dá)到統(tǒng)計控制狀態(tài)確定能力2二、維護(hù)過程監(jiān)控過程性能查找偏差的特殊 原因并采取措施3三、改進(jìn)過程改變過程從而更好理解普通原因變差減少普通原因變差12 上控制限 中心限 下控制限1、收集收集數(shù)據(jù)并畫在圖上2、控制 根據(jù)過程數(shù)據(jù)計算實驗控制限 識別變差的特殊原因并采取措施3、分析及改進(jìn)確定普通原因變差的大小并采取減小它的措施重復(fù)這三個階段從而不斷改進(jìn)過程持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之七控制圖：過程控制工具13持續(xù)改進(jìn)及統(tǒng)計過程控制之八控制圖的益處合理使用控制圖能:供正在進(jìn)行過程控制

6、的操作者使用;有利于過程持續(xù)穩(wěn)定、可預(yù)測地保持下去;提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)能力、降低成本;為討論過程的性能提供共同的語言,為過程分析提供依據(jù);區(qū)分變差的特殊原因和普通原因，作為采取局部措施或?qū)ο到y(tǒng)采取措施的指南。14第二章 控制圖概述控制圖建立定義“失控”信號控制圖的公式15控制圖概述16SPC基礎(chǔ)大規(guī)模生產(chǎn)的出現(xiàn)產(chǎn)生一個突出問題如何控制大批量產(chǎn)品質(zhì)量。英、美等國開始著手研究用統(tǒng)計方法代替事后檢驗的質(zhì)量控制方法。1924年，美國休哈特(W.A.Shewhart)博士提出將3原理運用于生產(chǎn)過程當(dāng)中，首創(chuàng)過程控制理論并發(fā)表了控制圖法，形成SPC的基礎(chǔ)?？刂茍D(Control Chart)：對過程質(zhì)量特

7、性記錄評估，以監(jiān)察過程是否處于受控狀態(tài)的一種統(tǒng)計方法圖。17控制圖原理3原則不論與取值為何，只要上下限距中心值（平均值）的距離各為3 ，則產(chǎn)品質(zhì)量特征值落在范圍內(nèi)的為99.73%。產(chǎn)品質(zhì)量特征值落在 -3 ， +3 之外的概率為0.27%，其中單側(cè)的概率分別為0.135%。休哈特正是據(jù)此發(fā)明了控制圖。18產(chǎn)品質(zhì)量波動及其統(tǒng)計描述連續(xù)離散計量值計數(shù)值計件值產(chǎn)品質(zhì)量特性定性定量計數(shù)值19計量型數(shù)據(jù)-計量型控制圖計量型數(shù)據(jù)是由過程特性決定的，來自過程的數(shù)據(jù)是連續(xù)的，如直徑、長度。是一個量化的數(shù)據(jù)，是實際生產(chǎn)過程的過程現(xiàn)象的反映。計量型控制圖利用過程變差和過程均值來解釋和控制過程，它們成對使用和分析。

8、X-R圖是最常用的控制圖，但并不一定在所有的情況下都最適用。過程均值常用：均值、中位數(shù)、單值表示過程變差常用：極差、標(biāo)準(zhǔn)差、移動極差表示20計數(shù)型數(shù)據(jù)-計數(shù)型控制圖計數(shù)型數(shù)據(jù)是由過程特性決定的，來自過程的數(shù)據(jù)是間斷的、不連續(xù)的，如合格/不合格、通/止等。是一個分級的數(shù)據(jù)，是實際生產(chǎn)過程的過程結(jié)果的反映。計數(shù)型控制圖利用過程結(jié)果來解釋和控制過程，例如：不合格品率、不合格品數(shù)、不合格項率和不合格項率等。21常規(guī)休哈特控制圖數(shù)據(jù)特征分布控制圖簡記計量值正態(tài)分布均值極差控制圖X-R均值標(biāo)準(zhǔn)差控制圖X-S中位值極差控制圖X-R單值移動極差控制圖X-MR計數(shù)值計件值二項分布泊松分布不合格品率控制圖p不合格

9、品數(shù)控制圖np計點值單位產(chǎn)品不合格數(shù)控制圖u不合格數(shù)控制圖c22控制圖的要素 控制圖的表現(xiàn)形式?jīng)]有“批準(zhǔn)的”唯一形式，然而應(yīng)牢記擁有控制圖的原因，包含以下內(nèi)容的任何形式都是可接受的：適當(dāng)?shù)目潭龋捍_保分辨出過程變差?？刂葡蓿║CL、LCL）：分析過程的出界點。中心線：分析過程的非隨機(jī)圖形的特殊原因。失控值的標(biāo)識：從整體角度上分析過程。事件日志：記錄過程變化，確定糾正措施。23第一節(jié) 控制圖的建立24控制圖的建立收集數(shù)據(jù)計算控制限確定項目25建立控制圖的準(zhǔn)備定義過程建立適宜實施的環(huán)境 確定過程特性 定義測量系統(tǒng) 使不要的變差最小 確保抽樣計劃對于探測預(yù)期的特殊原因是合適的。 基于以下內(nèi)容確定控制的

10、特性或特征： 顧客的需求 現(xiàn)存和潛在的問題區(qū)域 特性之間的相互關(guān)系26控制圖的建立收集數(shù)據(jù)、建立控制圖選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)子組大小子組頻率子組數(shù)大小建立控制圖及記錄原始數(shù)據(jù)計算每個子組的均值和極差R選擇控制圖的刻度將均值和極差畫到控制圖上確定項目、明確分析的目的27確定項目、明確分析的目的確定項目、確定類型 分析過程特性，依據(jù)過程本身的要求確定控制圖的類型。明確控制目的 確定控制的特性，確?？刂频奶匦允强刹僮鞯?，包括詳細(xì)說明收集什么信息、在哪收集、如何收集和在什么條件收集。消除不必要變差 在開始研究之前消除不必要的變差的外部原因，目的是避免那些不用控制圖就能糾正的明顯問題。這包括過程調(diào)整或

11、過程控制。28選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)子組大小使各樣本之間出現(xiàn)變差的機(jī)會小在過程的初期研究中，子組一般由連續(xù)生產(chǎn)的產(chǎn)品的組合，僅代表一個單一的過程流。子組頻率在過程的初期研究中，通常是連續(xù)進(jìn)行分組或很短的時間間隔進(jìn)行分組過程穩(wěn)定后，子組間的時間間隔可以增加。子組數(shù)的大小一般100個單值讀數(shù)，25個子組2930建立控制圖 控制圖包含以下部分： 過程描述和抽樣計劃的標(biāo)題信息； 記錄和現(xiàn)實收集的實際數(shù)據(jù)值； 包括：數(shù)據(jù)、時間或其他的子組標(biāo)識，和根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行的控制統(tǒng)計量的計算。 將分析的每一個統(tǒng)計量進(jìn)行描點； 按時間順序?qū)⒖刂平y(tǒng)計量的值在垂直和水平刻度上描點?？刂平y(tǒng)計量的數(shù)值和描的點應(yīng)當(dāng)垂直對應(yīng)。 事

12、件的記錄； 包含詳細(xì)的事件記錄，如過程調(diào)整、工裝更換、材料更換或其他可能影響過程變差的事件。31記錄原始數(shù)據(jù)記錄每個子組的單值和標(biāo)識；記錄任何觀察到的相關(guān)事件。32計算每個子組的樣本控制統(tǒng)計量 根據(jù)測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行描點和計算控制統(tǒng)計量。這些統(tǒng)計量可以是樣本均值、中位數(shù)、極差、標(biāo)準(zhǔn)差、不合格率等 ，按照所用控制圖類型的公式來計算這些統(tǒng)計量。 3334選擇控制圖的刻度 坐標(biāo)上的刻度值的最大值與最小值之差應(yīng)至少為子組統(tǒng)計值的最大值與最小值差的2倍。 將控制統(tǒng)計量畫在圖上。確保相對應(yīng)的統(tǒng)計量的點是垂直的。用直線將各點連接起來觀察圖形和趨勢。 為了識別潛在的問題，應(yīng)當(dāng)在數(shù)據(jù)收集以后進(jìn)行評審。如果有的點比別

13、的點高很多或低很多，需確認(rèn)計算及畫圖是否正確。并記錄任何觀察到的相關(guān)事件。35將均值和極差畫到控制圖上36建立控制限計算控制限計算統(tǒng)計控制量計算控制限：利用下章總結(jié)的公式在控制圖上作出平均值和極差控制限的控制限37統(tǒng)計控制的解釋統(tǒng)計過程控制研究分兩個階段：第一階段：識別和消除過程中變差的特殊原因。 目的是使過程穩(wěn)定。一個穩(wěn)定的、可預(yù)測的過程被稱為“統(tǒng)計受控的”。第二階段：關(guān)注對未來測量值的預(yù)測以驗證過程的穩(wěn)定性。在第二階段實時進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并針對特殊原因采取措施。一旦穩(wěn)定下來，就可以分析過程以確定過程是否有能力提供滿足顧客期望的產(chǎn)品和服務(wù)。應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)的是：解決問題才是最關(guān)鍵的一步，來自控制圖的統(tǒng)計

14、輸出只是一個解決問題的開始點，排列圖、因果圖等提供了一些方法。383 D4 2 1.88 * 3.27 3 1.02 * 2.57 4 .73 * 2.28 5 .58 * 2.11 6 .48 * 2.00 7 .42 .08 1.92 8 .37 .14 1.86 9 .34 .18 1.82 10 .31 .22 1.78對特殊原因采取措施的說明w任何超出控制限的點w連續(xù)7點全在中心線之上或之下w連續(xù)7點上升或下降w任何其它明顯非隨機(jī)的圖形采取措施的說明1 不要對過程做不必要的改變2 在此表后注明在過程因素（人員、設(shè)備、材料、方法、環(huán)境或測量系統(tǒng)）所做的調(diào)整。X=讀數(shù)數(shù)量和R=最高-最低

15、R=均值R= UCL=D4R= LCL=D3R= *X=均值X= .716 UCL=X+A2R=.819 LCL=X-A2R=極差（R圖）均值（X圖）工廠：XXX機(jī)器編號：XXX部門：XXX日期：6/8-6/16工序：彎曲夾片特性：間隙、尺寸“A”計算控制限日期工程規(guī)范：.50.90mm樣本容量/頻率: 5/2h零件號：XXX零件名稱：XXX*樣本容量小于7時，沒有極差的下控制限X-R 控 制 圖-初始研究6-88.65.70.65.65.853.50.70.20.75.75.85.75.85.653.85.77.20.80.80.70.753.80.60.70.70.75.653.40.76

16、.68.10.15.00.10.20.30.40.50.50.55.60.65.70.75.80.85.90.951012146-981012146-108.70.75.65.85.803.75.75.20.60.75.75.85.703.65.73.25.75.80.65.75.703.65.73.15.60.70.80.75.753.60.72.20.65.80.85.85.753.90.78.20101214.60.70.60.80.653.35.67.20.80.75.90.50.803.75.75.406-118.85.75.85.65.703.80.76.20.70.70.75.7

17、5.703.60.72.0510.65.70.85.75.603.55.71.251214.90.80.80.75.854.10.82.15.75.80.75.80.653.75.75.156-128.75.70.85.70.803.80.76.151012.75.70.60.70.603.35.67.1514.65.65.85.65.703.50.70.20.60.60.65.60.653.10.62.056-158.50.55.65.80.803.30.66.3010.60.80.65.65.753.45.69.20.1512.80.65.75.65.653.50.7014.65.60.6

18、5.60.703.20.64.106-168.65.70.70.60.653.30.6612345和數(shù)讀日期時間在確定過程能力之前，過程必須受控。子組容量A2 D.10步驟B1：X=.716步驟B1：R=.178步驟B2：UCLX=.819;LCLX=.613步驟B2：UCLR=.376;LCLR=NONE步驟B339延長控制限繼續(xù)進(jìn)行控制計算新的控制限n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08估計過程標(biāo)準(zhǔn)偏差40有關(guān)控制的最后概念-用于進(jìn)一步的考慮在一個生產(chǎn)過程中，永遠(yuǎn)無法達(dá)到一種完美的控制狀態(tài)。過程控制圖的目的不是完美，而是一個合理、

19、經(jīng)濟(jì)的控制狀態(tài)。因此，在實踐中，一個受控的過程并不是圖上無任何失控之處的過程。如果一張控制圖上從來不出現(xiàn)失控點，我們將認(rèn)真地分析該過程是否應(yīng)畫圖了！41第二節(jié)定義“失控”信號42判異規(guī)則（一）點出界就判異若過程正常，則點子超出UCL的概率為0.135%。若過程異常，值增大，分布曲線整體上移，則點子超出UCL的概率大大增加，可能是的幾十倍、幾百倍。在這兩種可能性中選擇一種，當(dāng)然選擇過程異常。 雖然點均未出界，但界內(nèi)點排列不隨機(jī)就判異； 第二條準(zhǔn)則的具體模式理論上有無窮多種，但具有實際物理意義并被廣泛使用的有少數(shù)幾種。43控制圖的判斷超出控制限的點：出現(xiàn)一個或多個點超出任何一個控制限使該點處于失控

20、狀態(tài)的主要證據(jù)UCLCLLCL異常異常異常44控制圖的判斷鏈：有下列現(xiàn)象之一表明過程已改變連續(xù)點位于平均值的一側(cè)；連續(xù)點上升（后點等于或大于前點）或下降。UCLCLLCL45控制圖的判斷明顯的非隨機(jī)圖形：應(yīng)依正態(tài)分布來判定圖形，正常應(yīng)是有2/3的點落于中間的1/3區(qū)域。UCLCLLCL46控制圖的觀察分析-判斷準(zhǔn)則匯總一個點距中心線超過3個標(biāo)準(zhǔn)差；連續(xù)7點在中心線的統(tǒng)一側(cè)；6點連續(xù)上升或下降；聯(lián)續(xù)14點交替上升或下降；連續(xù)3點中有2點距中心線大于兩個標(biāo)準(zhǔn)差（同側(cè)）連續(xù)5點中有4點距中心線大于一個標(biāo)準(zhǔn)差（同側(cè)）47控制圖的觀察分析-判斷準(zhǔn)則匯總連續(xù)15個點距中心線一個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)。（兩側(cè)）連續(xù)8個

21、點距中心線大于一個標(biāo)準(zhǔn)差。（兩側(cè)）48判異規(guī)則（二）兩種錯誤錯發(fā)警報(一類錯誤)：過程正常，但樣本正好抽到0.135%處，根據(jù)判異規(guī)則判定過程異常。通常這種錯誤的概率記為。漏發(fā)警報(二類錯誤):過程異常，但樣本正好抽到仍位于控制界限以內(nèi)，根據(jù)判異規(guī)則判定過程正常。通常這種錯誤的概率為 。49平均運行長度（ARL）依據(jù)控制圖作出的決定應(yīng)平衡：一類錯誤（過度控制、錯發(fā)警報）和二類錯誤（控制不足、漏發(fā)警報）的風(fēng)險。平均運行長度（ARL）是期望的失控信號之間的子組數(shù)。是度量兩類風(fēng)險平衡關(guān)系的。受控的平均運行長度（ARL0）是期望的錯發(fā)警報之間的子組數(shù)。 ARL依賴于失控信號是如何定義的，真實目標(biāo)值與估

22、計值的偏差和真實變差與估計值間的關(guān)系。50平均運行長度（ARL）下圖是僅以超過3標(biāo)準(zhǔn)差為失控信號的標(biāo)準(zhǔn)修哈特控制圖的ARL目標(biāo)值偏倚 標(biāo)準(zhǔn)差 ARL 0370.90.1352.90.2308.40.3253.10.5155.21.043.91.515.02.06.33.02.04.01.2該表顯示如果過程均值偏倚了1.5個標(biāo)準(zhǔn)差，那么，控制圖在偏倚后的第15個子組顯示出來。該表還表明在過程沒有偏倚時（也就是過程保持統(tǒng)計受控），每間隔（平均）370個子組錯發(fā)一次警報。 51第三節(jié) 控制圖公式52計量型控制圖-X-R圖過程平均值極差平均值平均值控制限極差控制限k為子組的數(shù)量53計量型控制圖-X-S

23、圖過程平均值平均值控制圖標(biāo)準(zhǔn)差控制圖54計量型控制圖- XR圖收集數(shù)據(jù) 一般情況下，中位數(shù)圖用在樣本容量小于10的情況，樣本容量為奇數(shù)時更為方便。如果子組樣本容量為偶數(shù)，中位數(shù)是中間兩個數(shù)的均值。計算控制限X值控制限極差控制限55計量型控制圖-XMR圖收集各組數(shù)據(jù)計算單值間的移動極差（MR）。通常最好是記錄每對連續(xù)讀數(shù)間的差值。移動極差的個數(shù)會比單值讀數(shù)少一個，在很少的情況下，可在較大的移動組或固定的子組的基礎(chǔ)上計算極差。值控制圖極差控制圖56計數(shù)型控制圖-P圖57計數(shù)型控制圖-np圖限制條件：需要恒定的樣本容量=n58計數(shù)型控制圖-不合格項率u圖因為控制限根據(jù)近似的正態(tài)分布計算，所以樣本容量

24、應(yīng)該足夠大，以使c=0的自足數(shù)量非常少59計數(shù)型控制圖-不合格項數(shù)c圖限制條件：需要恒定的樣本容量=n60第三章 其他類型控制圖61概述 以概率為基礎(chǔ)的控制圖小批量控制圖探測微小改變的控制圖非正態(tài)分布控制圖多變量其他控制圖62其他類型控制圖-概述前幾章討論的常規(guī)控制圖是基于假設(shè)過程服從正態(tài)分布。對于一些特殊類型的情況，開發(fā)各種控制圖，主要用于控制和改進(jìn)特殊的過程狀態(tài)和條件。在本章對這些稍普通的控制圖進(jìn)行摘要性說明，如果希望獲得有關(guān)這些控制圖更多的信息，請參考注明的參考文件。內(nèi)容包括： 這些控制圖的定義 有關(guān)何時使用這些控制圖的討論 這些控制圖適用的公式63以概率為基礎(chǔ)的控制圖基于概率的控制圖屬

25、于利用分級的數(shù)據(jù)以及與分級相關(guān)的概率的一種控制圖。這種控制圖介紹兩類： 停止燈控制圖：以控制過程為目的。 預(yù)控圖：以控制不合格為目的。64以概率為基礎(chǔ)控制圖停止燈控制圖停止燈控制圖是把過程變差分為三部分：目標(biāo)區(qū)（綠色）、警告區(qū)（黃色） 、停止區(qū)（紅色） 。停止燈控制圖采用兩次抽樣的半計量型技術(shù)。停止燈控制圖只適用于過程分布已知（不一定是正態(tài)分布）時，確信過程已經(jīng)受控運行，在運行過程中探測過程的改變（即過程的特殊原因）。停止燈控制圖的假設(shè)： 過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)。 過程性能（包括測量變差）時可接受的。 過程對準(zhǔn)目標(biāo)值65以概率為基礎(chǔ)控制圖停止燈控制圖一旦假設(shè)經(jīng)利用計量型數(shù)據(jù)通過過程性能研究得以驗

26、證，那么過程分布可被分為： 平均值的1.5標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)標(biāo)識為綠色； 過程分布內(nèi)剩余的區(qū)域表示為黃色； 任何過程分布以外表示為紅色。66以概率為基礎(chǔ)控制圖停止燈控制圖停止燈控制圖的使用：1、檢驗兩個零件，如果都在綠色區(qū)域，繼續(xù)運行。2、如果有一個或兩個都在紅色區(qū)，停止過程，通知指定的采取糾正措施的人員。當(dāng)進(jìn)行調(diào)整或采取其他措施時，重復(fù)步驟1。3、如果有一個或兩個都在黃色區(qū)，再檢驗3個零件。如果有任何一個零件在紅色區(qū)，則停止過程，通知指定的采取糾正措施的人員。當(dāng)進(jìn)行調(diào)整或采取其他措施時，重復(fù)步驟1。 如果沒有零件在紅色區(qū)，但有3個或更多的零件在黃色區(qū)（），則停止過程，通知指定的采取糾正措施的人員。當(dāng)進(jìn)

27、行調(diào)整或采取其他措施時，重復(fù)步驟1。 如果3個零件都在綠色區(qū)，并且其他的零件都在黃色區(qū)，繼續(xù)運行過程。優(yōu)點：適用于不具備深刻統(tǒng)計知識的操作人員。缺點：錯發(fā)警報幾率增大、不可計算過程能力。67以概率為基礎(chǔ)的控制圖-預(yù)控圖預(yù)控圖類似于停止燈控制圖，它是基于規(guī)范而不是過程變差。 預(yù)控圖假設(shè)：過程擁有平坦的損失函數(shù) 過程性能（包括測量系統(tǒng)變差）小于或等于公差 如果滿足上述假設(shè)，將公差劃分為： 名義公差的區(qū)域標(biāo)識為綠色； 規(guī)范內(nèi)其他的區(qū)域標(biāo)識為黃色； 超出規(guī)范的區(qū)域標(biāo)識為紅色。對于過程均值與規(guī)范中值重合的正態(tài)分布過程，大約86.6%的零件在綠區(qū)，13.2%的零件在黃區(qū)，0.3%的零件在紅區(qū)。如果過程的分

28、布確定為非正態(tài)分布或更高的過程能力，可以進(jìn)行類似的計算。68以概率為基礎(chǔ)的控制圖-預(yù)控圖預(yù)控圖的使用： 預(yù)控圖抽樣使用的樣本容量2個，但在抽樣之前，過程必須連續(xù)生產(chǎn)5個在綠色區(qū)的零件（確保過程穩(wěn)定）。2個數(shù)據(jù)點都要畫在圖上，并根據(jù)準(zhǔn)則進(jìn)行評審。在適用預(yù)控圖時，應(yīng)用下列準(zhǔn)則：2個數(shù)據(jù)點在綠色區(qū)域，繼續(xù)運行過程；1個數(shù)據(jù)點在綠色區(qū)域， 1個數(shù)據(jù)點在黃色區(qū)域，繼續(xù)運行過程；連續(xù)2個黃色的點（同一區(qū)域），調(diào)整過程；連續(xù)2個黃色的點（相對區(qū)域），停止過程，進(jìn)行研究。1個紅色的點，停止過程，進(jìn)行研究。69以概率為基礎(chǔ)的控制圖-預(yù)控圖 任何時候過程進(jìn)行了調(diào)整，在抽樣之前，過程必須連續(xù)生產(chǎn)了5個在綠色區(qū)域的零

29、件（確保過程穩(wěn)定受控）。 預(yù)控圖的優(yōu)點是：簡單。 預(yù)控圖的缺點是：從圖中無法獲得在標(biāo)準(zhǔn)過程控制圖中可以獲得的過程潛在診斷。 預(yù)控圖不能評價或監(jiān)視過程能力。 預(yù)控圖是基于遵守的工具，而不是過程控制和改進(jìn)的工具。70小批量控制圖標(biāo)準(zhǔn)控制圖比較適用于大批量生產(chǎn)，但有些過程在一次生產(chǎn)中只生產(chǎn)很少數(shù)量的產(chǎn)品。此外，準(zhǔn)時化（JIT）庫存和精益制造方法越來越受到關(guān)注，促使生產(chǎn)批量日益減少。從經(jīng)營的角度，為以后的銷售每個月幾次大批量的生產(chǎn)并作為庫存進(jìn)行儲存，會帶來不必要的、可以避免的成本。現(xiàn)在的制造生產(chǎn)更少的數(shù)量更多的頻次，從而避免儲存“在制品”和庫存的成本。要實現(xiàn)小批量過程的功效，必須要使SPC方法能過驗證

30、過程真實的預(yù)測統(tǒng)計控制狀態(tài)（如可預(yù)測），及能夠監(jiān)測小批量過程運行中的特殊原因變差。71小批量控制圖有效的控制圖能夠使用少量的數(shù)據(jù)來完成，小批量控制圖允許使用一張圖來控制多種產(chǎn)品。廣泛描述的小批量控制圖有： 與名義特性不同或偏離的X-R圖 標(biāo)準(zhǔn)化X-R圖 標(biāo)準(zhǔn)化計數(shù)型控制圖72小批量控制圖與名義特性不同或偏離的X-R圖（DNOM法） 多品種小批量生產(chǎn)過程的特性可以通過將產(chǎn)品測量值和目標(biāo)值的差異畫在一張圖上來得到。這種控制圖可以用于單個的測量或成組數(shù)據(jù)。 DNOM法架設(shè)產(chǎn)品之間存在相同的持續(xù)不變的變差，并通過一張圖進(jìn)行檢測。標(biāo)準(zhǔn)化X-R圖 當(dāng)產(chǎn)品的變差實際是不同時，使用與過程目標(biāo)值的變差就帶來了問

31、題，在這種情況下需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化來補(bǔ)償不同產(chǎn)品的均值和變差。這種類型的控制圖有時稱為Z或Zed圖Z=X-U73小批量控制圖標(biāo)準(zhǔn)化計數(shù)型控制圖 計數(shù)型數(shù)據(jù)樣本，包括不同樣本容量時，可以通過標(biāo)準(zhǔn)化來是不同的產(chǎn)品類型畫在一張控制圖上。 統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn)化形式： Z=與均值的差/標(biāo)準(zhǔn)差 例如：不合格頻率U統(tǒng)計量可以標(biāo)準(zhǔn)化為： Z =(Ui-U)/(U/N)1/2 這種方法適用于 NP、P、C、U圖 有關(guān)小批量控制圖的詳細(xì)討論和事例見farnum(1992),juran andgodfrey(1999),montgomery(1997),wheeler(1991)和wise and fail(1998) 74探

32、測微小改變的控制圖有些情況下過程均值的微小改變將帶來問題，休哈特控制圖不夠敏感的有效探測這些變化。以下討論兩種控制圖利用使用的累積的歷史數(shù)據(jù)的信息，探測微小變查： 累計和圖（CUSUM圖） 指數(shù)加權(quán)移動平均圖(EWMA圖)這些方法的使用、更深的談?wù)撘约皩^程變化的探測準(zhǔn)則見 montgomery(1997),wheeler(1995)和grant and leavenworth(1996)等有關(guān)的文獻(xiàn)。75探測微小改變的控制圖累計和圖（CUSUM圖） ： 利用圖示出連續(xù)樣本均值與規(guī)范目標(biāo)之間的偏差的累計和。因此即使過程均值非常微小的變化，最終都將發(fā)出過程變化的信號。注：這中圖最常用于監(jiān)視連續(xù)的

33、過程，如化工工藝、在那里微小的變化將帶來嚴(yán)重的后果。76探測微小改變的控制圖指數(shù)加權(quán)移動平均圖(EWMA圖) 利用圖示出經(jīng)過加權(quán)后過去的數(shù)據(jù)和當(dāng)前的數(shù)據(jù)之間的移動均值，從當(dāng)前的數(shù)據(jù)到過去的數(shù)據(jù)權(quán)重隨指數(shù)遞減。 指數(shù)加權(quán)移動平均由下列公式確定： Zt=Xt+(1- )Xt-1 其中是加權(quán)常數(shù)，0 1 由查相關(guān)表得到 Xt是當(dāng)前的樣本值 Zt是當(dāng)前的加權(quán)移動平均77探測微小改變的控制圖指數(shù)加權(quán)移動平均圖(EWMA圖)優(yōu)點：能夠有效的探測微小的過程均值變化，并能夠用于均值緩慢漂移的自相關(guān)過程。缺點：不能有效探測過程均值的較大的變化。在過程均值出現(xiàn)較大的變化的情況下，常規(guī)控制圖時適用的。EWMA圖普遍

34、用于化工行業(yè)，那里普遍存在大量的日常波動且缺少過程預(yù)測而無法發(fā)現(xiàn)。78非正態(tài)分布控制圖如果過程潛在的分布式非正態(tài)的，可利用以下幾種方法： 使用適當(dāng)?shù)臉颖救萘康臉?biāo)準(zhǔn)休哈特控制圖 使用調(diào)整因子修改控制限來反映非正態(tài)分布 使用轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為（接近）正態(tài)分布 使用基于自身非正態(tài)分布的控制限 使用何種方法依賴于過程分布與正態(tài)分布的偏離程度以及與過程有關(guān)的特定性質(zhì)。 注：對于以上介紹的方法，都應(yīng)定期分析過程，來驗證分布圖形沒有改變，任何分布的顯著變化都表明過程受到了特殊原因的影響。79非正態(tài)分布控制圖使用適當(dāng)?shù)臉颖救萘康臉?biāo)準(zhǔn)休哈特控制圖對于許多非正態(tài)分布過程，可以利用中心及限定理來降低非正態(tài)分布的影響。

35、也就是利用一個足夠大的子組容量近似進(jìn)行計算。（具體子組容量大小的選擇wheeler（1995）進(jìn)行了詳細(xì)論述。）使用調(diào)整因子修改控制限來反映非正態(tài)分布當(dāng)無法獲得大的子組容量時，可以利用調(diào)整因子來補(bǔ)償非正態(tài)分布的影響在本方法中，過程非正態(tài)分布圖形的特性通過偏斜或峰值或兩者來描述。Burr I.W(1967),chan L.K andcui heng, J.and(2003)pham.H(2001)等人分別進(jìn)行論述，并給出了相關(guān)的修正因子。 80非正態(tài)分布控制圖使用轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為（接近）正態(tài)分布利用選擇的方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化方法必須適當(dāng)，該方法需要足夠大的樣本容量來進(jìn)行過程能力研究，同時轉(zhuǎn)化

36、方法趨于復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算，只有在計算機(jī)編程條件下才能有效益應(yīng)用。比較好的轉(zhuǎn)化方法在Johnson(1949)和Box and Cox(1964)的專著中論述。使用基于自身非正態(tài)分布的控制限本方法根據(jù)過程特性直接選擇過程分布在0.135%和99.865%的數(shù)據(jù)點為控制限。優(yōu)點：數(shù)據(jù)無須經(jīng)過復(fù)雜的計算，但應(yīng)定期分析過程分布的變化。81多變量控制圖在希望同時控制兩個或更多個影響過程和產(chǎn)品特性時，使用多變量控制圖。優(yōu)點：通過統(tǒng)計量的監(jiān)測所有的組合影響。缺點：其結(jié)果的分析不能指出是那個變量引起的變化。有關(guān)多變量控制圖詳細(xì)討論見： Montgomery(1997),Wheeler(1995)和最近的文獻(xiàn)Ma

37、son and yong(2001)等。82其他控制圖在不受控但可接受的過程（第3類過程 ）中，如果過程存在特殊原因引起的變差，變差的根源是已知的和可預(yù)測的，但由于經(jīng)濟(jì)上的原因不能或不易消除。但是，可預(yù)測的特殊原因要求被監(jiān)視和控制。回歸控制圖殘差控制圖自回歸控制圖83區(qū)域控制圖標(biāo)準(zhǔn)控制圖的運行和分析產(chǎn)生了區(qū)域控制圖，在判斷過程失控信號時，有一些準(zhǔn)則不能通過目測迅速判斷，可以通過將控制圖劃分為距離中心線1、2和3個標(biāo)準(zhǔn)差的不同區(qū)域來幫助判斷。每一個區(qū)域分配一個份數(shù)： 區(qū)域3之外2- 3- 20-0-2- -3- -2-3之外份數(shù)84200-2-4-884區(qū)域控制圖判斷準(zhǔn)則： 它分析及與區(qū)域的累積

38、分?jǐn)?shù)，累計和是點出現(xiàn)區(qū)域的分?jǐn)?shù)和的絕對值，如果累計和大于或等于8，就判斷過程失控。 任何時候，只要中心線被穿過，累計和就重新等于0。優(yōu)點：不需要向標(biāo)準(zhǔn)控制圖一樣識別非隨機(jī)分布的圖形，同時可以修改區(qū)域控制圖來消除描點的過程，把點畫在區(qū)域內(nèi)而不是相應(yīng)的刻度上簡化作圖。85第四章理解計量型數(shù)據(jù)的過程能力和過程性能86概述一個穩(wěn)定過程的輸出可以用它的統(tǒng)計分布來描述。預(yù)測過程的未來結(jié)果，起到提前預(yù)防和控制過程的作用。本章主要提出一些相對于產(chǎn)品規(guī)范評價過程能力和過程性能的方法。 與規(guī)范有關(guān)的、僅反映過程變差的指數(shù)Cp和Pp 與規(guī)范有關(guān)的、綜合反映過程變差及其趨中情況的指數(shù)Cpk和Ppk 注：被評價的過程必

39、須是穩(wěn)定的（統(tǒng)計受控的），對于不穩(wěn)定的過程討論其過程的變差和相關(guān)的能力指數(shù)是沒有意義的。87條件描述過程變差的過程對中是兩個不同的過程特性。需要分別理解每個特性。為了便于分析，可以分析這兩個特性合成的指數(shù)，例如Cp，Cpk或Pp，Ppk，這些指數(shù)可用于： 用隨時間變化的趨勢來測量持續(xù)改進(jìn)； 確定過程優(yōu)先改進(jìn)的順序。過程能力指數(shù)Cpk，還可用于確定一個過程是否有能力滿足顧客的要求。這是能力指數(shù)最初的目的。性能指數(shù)Ppk，顯示的是過程性能實際上是否能滿足顧客的要求。為了有效地使用這些指數(shù)，必須理解它們的過程，如果不能滿足這些條件，這些度量將幾乎或沒有意義，甚至對過程的理解還會產(chǎn)生誤導(dǎo)。88條件描述

40、 下列三個條件是所有能力度量指數(shù)應(yīng)滿足的必備條件：1、 數(shù)據(jù)源于統(tǒng)計穩(wěn)定的過程，也就是 ，不違反通常已接受的SPC準(zhǔn)則。2、過程數(shù)據(jù)中的單個測量數(shù)據(jù)近似地服從正態(tài)分布。3、規(guī)范是基于顧客的要求。通常，將計算的指數(shù)（或比值）看成為“真實”的指數(shù)（比值），也就是，不考慮抽樣變差對計算值的影響。例如，計算的指數(shù)，Ppk=1.30和1.39可能來自同一個穩(wěn)定過程，只是因為抽樣變差不同89第一節(jié)、過程術(shù)語的定義和正態(tài)分布過程能力指數(shù)的計算90過程術(shù)語的定義過程能力：指過程要素(人、機(jī)、料、法、環(huán))已充分標(biāo)準(zhǔn)化，也就是在受控狀態(tài)下，實現(xiàn)過程目標(biāo)的能力。過程能力指數(shù)：是過程能力與過程目標(biāo)相比較，定量描繪的數(shù)

41、值。過程能力指數(shù)表示的方法：Cp：過程均值X與規(guī)范中值一致時的過程能力指數(shù)。Cpk：過程均值X與規(guī)范中值不一致時的過程能力指數(shù)。過程能力指數(shù)表述僅存在普通原因變差時的過程能力。Pp：過程均值X與規(guī)范中值一致時的過程性能指數(shù)。Ppk：過程均值X與規(guī)范中值不一致時的過程性能指數(shù)。過程性能指數(shù)表述，存在普通原因變差和特殊原因變差。=91正態(tài)分布過程能力指數(shù)計算過程的標(biāo)準(zhǔn)差（正態(tài)分布存在兩種標(biāo)準(zhǔn)差）固有標(biāo)準(zhǔn)差：過程僅存在普通原因變差時用，即計算Cp、Cpk時用。 總標(biāo)準(zhǔn)差：過程存在普通和特殊原因變差時用，即計算Pp、Ppk時用。 RdR：個子組極差的平均值d2：常數(shù)92過程能力計算-雙邊公差Cp=USL-LSL6R/dCpk=USL-LSL-26R/d： X與規(guī)范中值之差；USL-LSL表示公差帶 Pp=USL-LSL6sPpk