SC統(tǒng)計過程控制課件

SPC統(tǒng)計過程控制目錄第一章：基本統(tǒng)計概念（分布的概念）第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)計過程控制介紹第四章：計量型統(tǒng)計過程控制第五章：SPC控制圖的理解第六章：計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力研究總結第一部分：基本統(tǒng)計理論數(shù)據(jù)的種類數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)中心的表達平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)數(shù)據(jù)離散的表達極差方差標準差數(shù)據(jù)分布圖形的表達正態(tài)分布正態(tài)機率數(shù)據(jù)的種類離散數(shù)據(jù)好/壞機器1，機器2，機器3工作班次計數(shù)資料（文件中的錯誤數(shù)，產品中的不合格品數(shù)，等等）連續(xù)數(shù)據(jù)（小數(shù)點后的位數(shù)是有意義的，也可以理解為任何數(shù)的一半，都有其物理意義）時間（秒）壓力（psi）速度（米/min）厚度（厘米）等等樣本中心趨勢的表達平均數(shù)：反映出所有數(shù)值的影響顯著地受到極端值的影響

中位數(shù)：不是必須將所有數(shù)值導入計算式中不受極端值的影響

眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的那個樣本中心趨勢的表達定義優(yōu)、缺點平均值XbarAverage(X1+X2+…+Xn)/n平均，最基本最常用的集中趨勢的量度，但顯著地受到極端值的影響中位數(shù)XmedMedianXi大小排列，中間的那個消除了極端值的影響測量不經(jīng)濟或時間長時，用它來預測平均值眾數(shù)Mode出現(xiàn)次數(shù)最多的那個消除了最大和最小值的影響用于極度傾斜的分布用于不規(guī)則的分布，如出現(xiàn)兩個高峰離散度的表達極差（Range）一組數(shù)據(jù)中，極大值與極小值的差方差每一資料值與群體平均數(shù)離差平方的平均值標準差方差的平方根極差對分離點資料的敏感度比方差高離散度的表達母體方差母體標準差樣本方差樣本標準差離散度的表達定義優(yōu)、缺點極差

RRangeMax(X1,..,Xn)-Min(X1,…,Xn)簡單，最基本最常用的變異的量度數(shù)據(jù)越少越好用標準差σ

Sigma考慮了所有數(shù)據(jù)的情況從而能真實反映數(shù)據(jù)離散程度的大小避免了絕對值計算正態(tài)分布“正態(tài)”分布中的資料具有某種固定的特質這些特制可協(xié)助了解程序的特性大部分的自然現(xiàn)象及人為程序是呈現(xiàn)正態(tài)分布的或經(jīng)由轉換后可以以正態(tài)分布的形式來表現(xiàn)用來做控制圖的數(shù)據(jù)首先必須是正態(tài)分布的，不是正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，要首先轉換成正態(tài)的正態(tài)分布特質一：正正態(tài)分布只只需下列數(shù)數(shù)據(jù)即可完完整描述平均數(shù)（用用來定位置置）標準差（用用來決定正正態(tài)分布的的“胖瘦””）正態(tài)曲線xμf(x)xμf(x)68.27%xμf(x)95.45%99.73%-1+1-2+2-3+3特質2：在曲線下下的區(qū)段面面積可用來來估計一特特定事件發(fā)發(fā)生之累積積機率某區(qū)間內數(shù)數(shù)據(jù)的累計計機率與平均值相相距的標準準差個數(shù)正態(tài)（normal）機率測試試圖利用NormalProbabilityPlot我們可以測測試一組數(shù)數(shù)據(jù)是否為為“正態(tài)””分布若該分布趨趨近于正態(tài)態(tài)，則NormalProbabilityPlot將會趨近于于一直線利用Minitab可以簡單的的制作出NormalProbabilityPlot下面我們利利用一組數(shù)數(shù)據(jù)來檢驗驗一下其正正態(tài)性正態(tài)（normal）機率測試試圖正態(tài)（normal）機率測試試圖正態(tài)（normal）機率測試試圖正態(tài)（normal）機率測試試圖當P值＞0.05時，表明該該組數(shù)據(jù)分分布是正態(tài)態(tài)性的，反反之，則不不是目錄第一章：基基本統(tǒng)計概概念（分布布的概念））第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)統(tǒng)計過程控控制介紹第四章：計計量型統(tǒng)計計過程控制制第五章：SPC控制圖的理理解第六章：計計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力力研究總結描述統(tǒng)計中中常用的技技巧第一、顯示示描述性統(tǒng)統(tǒng)計顯示性描述述統(tǒng)計的會會話窗口第二、圖形形化匯總圖形化匯總總結果Minitab作圖時常用用的幾個操操作Minitab有三種文件件形式，常常用的有.mtw和.mpj，其中.mtw為文文件件，，.mpj為項項目目，，文文件件為為單單一一的的，，項項目目可可包包含含數(shù)數(shù)個個文文件件Ctrl+D可以以迅迅速速鏈鏈接接到到表表格格，，Ctrl+M可以以迅迅速速鏈鏈接接到到計計算算結結果果，，Ctrl+E可以以迅迅速速鏈鏈接接到到會會話話窗窗口口圖形形化化匯匯總總可可代代替替““描描述述性性統(tǒng)統(tǒng)計計””+“正正態(tài)態(tài)性性檢檢驗驗””兩兩個個功功能能目錄錄第一一章章：：基基本本統(tǒng)統(tǒng)計計概概念念（（分分布布的的概概念念））第二二章章：：Minitab基本本技技能能第三三章章：：統(tǒng)統(tǒng)計計過過程程控控制制介介紹紹第四四章章：：計計量量型型統(tǒng)統(tǒng)計計過過程程控控制制第五五章章：：SPC控制制圖圖的的理理解解第六六章章：：計計數(shù)數(shù)型型SPC第七七章章：：SPC與過過程程能能力力研研究究總結結統(tǒng)計計過過程程控控制制介介紹紹SPC歷史史1924年，，美美國國的的休休哈哈特特博博士士提提出出將將3sigma原理理運運用用于于生生產產過過程程當當中中，，并并發(fā)發(fā)表表了了著著名名的的““控控制制圖圖法法””，，對對過過程程變變量量進進行行控控制制，，為為統(tǒng)統(tǒng)計計質質量量管管理理奠奠定定了了理理論論和和方方法法基基礎礎。。工工業(yè)業(yè)中中開開始始用用統(tǒng)統(tǒng)計計方方法法代代替替事事后后檢檢驗驗的的質質量量控控制制方方法法二戰(zhàn)戰(zhàn)后后，，日日本本從從美美國國請請來來了了戴戴明明，，推推廣廣控控制制圖圖的的應應用用。。SPC在日日本本工工業(yè)業(yè)界界的的大大量量推推廣廣應應用用，，對對日日本本產產品品質質量量的的崛崛起起起起到到了了至至關關重重要要的的作作用用八十十年年代代以以后后，，世世界界許許多多大大公公司司紛紛紛紛在在自自己己內內部部積積極極推推廣廣應應用用SPC，而而且且對對供供應應商商也也提提出出了了相相應應要要求求。。在在ISO9000以及及QS9000中也也提提出出了了在在生生產產控控制制中中應應用用SPC方法法的的要要求求。。什么么是是SPC?控制制圖圖表表是是通通過過隨隨著著時時間間的的推推移移來來統(tǒng)統(tǒng)計計跟跟蹤蹤過過程程和和產產品品參參數(shù)數(shù)的的方方法法。?？乜刂浦茍D圖具具體體表表現(xiàn)現(xiàn)出出反反映映（（隨隨即即））變變動動的的自自然然界界限限的的控控制制上上限限與與下下限限。。這這些些界界限限不不應應與與客客戶戶規(guī)規(guī)格格界界限限相相比比較較。。控制制界界限限基基于于對對X或Y設立立±3sigma平均均界界限限質量特性值抽樣時間和樣本序號UCL控制上限CL中心線LCL控制下限●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

3倍標標準準偏偏差差（（3σ）3倍標標準準偏偏差差（（3σ）為什什么么使使用用統(tǒng)統(tǒng)計計過過程程控控制制？？判斷斷過過程程是是否否穩(wěn)穩(wěn)定定，，處處于于統(tǒng)統(tǒng)計計過過程程控控制制；；發(fā)現(xiàn)現(xiàn)產產生生變變異異的的特特殊殊原原因因，，并并采采取取措措施施以以改改善善過過程程；；根據(jù)據(jù)SPC提供供的的信信息息，，對對過過程程采采取取預預防防措措施施，，事事先先消消除除產產生生變變異異的的特特殊殊原原因因，，以以保保證證過過程程處處于于統(tǒng)統(tǒng)計計過過程程控控制制狀狀態(tài)態(tài)簡單單扼扼要要的的來來說說，，用用控控制制圖圖能能讓讓我我們們更更加加容容易易發(fā)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)造造成成非非自自然然變變異異的的特特殊殊原原因因并并且且最最小小化化對對自自然然變變異異的的過過敏敏反反應應；；自然然變變異異和和非非自自然然變變異異在生生產產過過程程中中，，產產品品的的加加工工尺尺寸寸的的變變異異是是不不可可避避免免的的。。它它是是由由人人、、機機、、料料、、法法、、環(huán)環(huán)、、測測等等基基本本因因素素的的變變異異影影響響所所致致變異異分分為為兩兩種種自然然變變異異和和非非自自然然變變異異自然然變變異異是是偶偶然然性性原原因因（（不不可可避避免免因因素素））造造成成的的。。它它對對產產品品質質量量影影響響較較小小，，在在技技術術上上難難以以消消除除，，在在經(jīng)經(jīng)濟濟上上也也不不值值得得消消除除非自自然然變變異異是是由由系系統(tǒng)統(tǒng)原原因因（（異異常常因因素素））造造成成的的。。它它對對產產品品質質量量影影響響很很大大，，但但能能夠夠采采取取措措施施避避免免和和消消除除SPC(統(tǒng)計計過過程程控控制制））的的目目的的就就是是消消除除、、避避免免非非自自然然變變異異，，使使過過程程處處于于自自然然變變異異狀狀態(tài)態(tài)。。普通通原原因因在過過程程中中穩(wěn)定定的的和和隨隨時時間間重重復復分分布布的變變差差的的原原因因在穩(wěn)穩(wěn)定定系系統(tǒng)統(tǒng)中中的的偶偶然然原原因因如只只有有普普通通原原因因，，過過程程的的輸輸出出是是可可預預測測的的這時時過過程程可可稱稱為為處處于于統(tǒng)統(tǒng)計計控控制制狀狀態(tài)態(tài)特殊殊原原因因在過過程程中中不不時時常常發(fā)發(fā)生生的的變變化化原原因因當發(fā)發(fā)生生時時，，會會將將整整個個過過程程分分布布改改變變除非非對對所所有有的的變變化化特特殊殊原原因因找找出出和和處處理理，，它它們們會會持持續(xù)續(xù)以以不不可可預預測測的的方方式式影影響響過過程程輸輸出出一般般原原因因和和特特殊殊原原因因對對比比原因分類定義和特點舉例一般原因(CommonCause)造成一般變異。隨時間的推移穩(wěn)定、可重復可以預測不易識別、不易消除大量的引起細微的變異正常的原材料的微小變化設備的微小震動刀具的正常磨損模具正常的老化操作者細微的不穩(wěn)定夾具的正常磨損…特殊原因(SpecialCause)造成特殊變異。并非始終的作用于過程難以預測易識別、易消除少量的引起嚴重的變異異常的使用了一批不合格的原材料設備的不正確調整刀具的嚴重磨損模具損壞操作者做錯（判定標準錯）使用了錯誤的夾具…一般般原原因因與與特特殊殊原原因因在在統(tǒng)統(tǒng)計計過過程程中中的的體體現(xiàn)現(xiàn)大小失控(有特殊原因)受控(特殊原因消除)此過過程程變變異異在統(tǒng)計計控控制制狀狀態(tài)態(tài)下,其產品品特特性性的的分分布布有有固固定定的的分分布布,即:位置置、分布、、形狀狀。所導導致致的的過過程程變變異異不不在在統(tǒng)統(tǒng)計計控控制制狀狀態(tài)態(tài)下下，，其產產品品特特性性的的分分布布沒沒有有固固定定的的分布布，不不可可預預測測。在何何處處使使用用SPC控制制圖圖SPC是用用于于觀觀測測變變異異并并使使用用統(tǒng)統(tǒng)計計信信號號來來監(jiān)監(jiān)控控和和/或進進行行改改善善的的基基本本工工具具。。該該工工具具幾幾乎乎可可應應用用于于任任何何領領域域，，如如：：設備備性性能能特特性性（（OEE，設設備備綜綜合合利利用用率率））記賬賬作作業(yè)業(yè)的的出出錯錯率率物耗耗分分析析中中的的報報廢廢率率物料料管管理理系系統(tǒng)統(tǒng)中中的的中中轉轉時時間間服務務滿滿意意度度等等等在何何處處使使用用SPC控制制圖圖當一一個個防防錯錯裝裝置置不不可可行行時時從FMEA中得得出出具具有有高高危危險險順順序序數(shù)數(shù)值值（（RPN’’s)的過過程程從DOE（因因素素實實驗驗設設計計））得得出出的的關關鍵鍵變變量量客戶戶要要求求管理理層層承承諾諾SPC的優(yōu)點點和缺缺點優(yōu)點已證實實的改改善生生產力力的技技術方方法預防缺缺陷的的有效效方法法防止不不必要要的過過程調調整提供診診斷信信息提供過過程能能力信信息用于計計數(shù)型型和計計量型型兩種種數(shù)據(jù)據(jù)類型型缺點必須提提供充充分的的培訓訓必須正正確收收集數(shù)數(shù)據(jù)必須正正確的的計算算和標標繪所所需的的統(tǒng)計計量（（例如如：均均值，，極差差，標標準差差）必須正正確分分析圖圖表所采取取的糾糾正措措施必必須適適當

控制圖直方圖未處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)處于統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)未處技術穩(wěn)態(tài)處技術穩(wěn)態(tài)TUTLMTUTLMABCDTUTLMTUTLM控制限限與規(guī)規(guī)格限限控制限限和規(guī)規(guī)格限限最理想想的是是第一一類，，過程程受控控，過過程能能力充充分過過程或或產品品符合合要求求第二類類雖然然受控控，但但普通通原因因的變變化大大，過過程能能力不不足，，表明明穩(wěn)定定地生生產出出不合合格產產品第三類類過程程或產產品符符合要要求，，但不不受控控，必必須找找出特特殊原原因，，有可可能設設備選選擇過過剩的的生產產能力力，比比如拖拖拉機機使用用了飛飛機的的發(fā)動動機第四類類不受受控，，過程程或產產品也也不符符合要要求，，普通通原因因和特特殊原原因都都存在在SPC控制圖圖SPC控制圖圖分為為以下下兩類類：計量型型控制制圖計數(shù)型型控制制圖計量控控制圖圖為一個個過程程特性性的述述職進進行量量度（（如溫溫度、、時間間、尺尺寸））而制制作，，通常常有以以下幾幾種圖圖表可可以選選用單值移移動極極差圖圖（I-MR）均值極極差圖圖（Xbar-R）均值標標準差差圖（（Xbar-S）計量值值控制制圖比比較花花錢，，因為為要分分析和和計算算每個個數(shù)據(jù)據(jù)，但但計量量值控控制圖圖比較較有作作用和和有價價值計數(shù)控控制圖圖為計數(shù)數(shù)值的的量度度，如如不合合格品品數(shù)、、客戶戶投訴訴次數(shù)數(shù)、缺缺勤率率而制制作。。有以以下幾幾種可可以選選用：：Pchart不合格格品率率圖Npchart不合格格品數(shù)數(shù)圖Cchart缺陷數(shù)數(shù)圖Uchart缺陷率率圖目錄第一章章：基基本統(tǒng)統(tǒng)計概概念（（分布布的概概念））第二章章：Minitab基本技技能第三章章：統(tǒng)統(tǒng)計過過程控控制介介紹第四章章：計計量型型統(tǒng)計計過程程控制制第五章章：SPC控制圖圖的理理解第六章章：計計數(shù)型型SPC第七章章：SPC與過程程能力力研究究總結計量型型統(tǒng)計計過程程控制制通過對對本模模塊的的學習習后，，學員員將能能夠建建立下下列控控制圖圖：單值移移動極極差圖圖（I-MR）均值極極差圖圖（Xbar-R）均值標標準差差圖（（Xbar-S）I-MR圖單值移移動極極差I-MR圖，子子群由由單一一的測測量值值組成成I-MR圖由兩兩個圖圖組成成，一一個是是I圖，一一個是是MR圖I圖為每每個子子群計計量個個體的的測量量值，，中心心線為為其平平均值值MR圖為相相鄰兩兩個數(shù)數(shù)值的的差的的絕對對值，，中心心線為為其平平均值值用Minitab創(chuàng)建I-MR圖用Minitab創(chuàng)建I-MR圖Xbar圖計量型型控制制圖涉涉及連連續(xù)性性變量量，其其中所所關注注的統(tǒng)統(tǒng)計量量是中中心趨趨勢和和變異異Xbar圖隨時時測量量變量量的中中心趨趨勢。。它使使用來來自大大小為為n的樣本本的平平均值值，或或X-bar圖的中中心線線由平平均值值的長長期平平均水水平或或X-doublebar（各子子組平平均值值的平平均值值）描描繪出出來控制界界限定定了范范圍在在±3sigma，或在在平均均值上上的99.7%內的置置信區(qū)區(qū)間極差（（R）圖極差，，或R圖監(jiān)控控在子子群體體內部部隨時時間的的變動動圖的中中心線線由極極差的的長期期平均均水平平或R-bar所代表表控制界界限限限定了了范圍圍在平平均值值上±3（sigmaoftherange）內的的置信信區(qū)間間用Minitab創(chuàng)建Xbar&R控制圖圖使用Xbar&R圖需要要注意意的幾幾點Xbar&R圖主要要用于于生產產量大大的過過程，，生產產中常常用基本上上每個個子組組取樣樣3~6個，最最常取取樣數(shù)數(shù)為5，子組組內的的幾個個樣品品的控控制條條件要要一模模一樣樣，而而且要要在很很短的的時間間內取取夠子子組內內的樣樣，確確保其其只受受自然然因素素影響響，也也就是是子組組內只只允許許“噪噪音””存在在子組與與子組組之間間控制制條件件可以以不一一樣，，子組組間要要有特特殊原原因要至少少涵蓋蓋所有有不同同生產產條件件組合合下的的70%以上的的子組組組合合如：生生產線線3條，操操作工工6人，供供應商商2個；則則要至至少取取3×6×2×70%≈25個不同同組合合的子子組至少取取夠25個子集集使用Xbar&R圖需要要注意意的幾幾點如果所所有點點只是是顯示示隨機機變化化，使使用計計算出出得控控制界界限來來監(jiān)控控緊接接著的的大約約75個子集集，如如果過過程仍仍在控控制之之下，，使用用所有有數(shù)值值重新新計算算控制制界限限（然然后保保留新新的控控制界界限））如果過過程顯顯示出出變異異特殊殊原因因，如如果該該原因因與孤孤立的的點有有關系系，則則移除除這些些點并并重新新計算算控制制界限限（然然后保保留新新的控控制界界限））如果過過程顯顯示出出得變變異特特殊原原因與與孤立立的點點無關關系，，或無無法找找到真真正原原因，，則重重新取取樣確確定控控制界界限；；Xbar-S圖對于大大小為為2,3或4的子集集，在在精度度上技技術沒沒有差差異當子集集大小小超過過4時，標標準差差變得得比極極差愈愈加精精確，，對于于大于于10的子集集大小小，最最好使使用Xbar-S圖其制作作方法法基本本上同同Xbar-R圖相同同控制圖圖與規(guī)規(guī)格界界限控制圖圖是用用于監(jiān)監(jiān)控穩(wěn)穩(wěn)定性性控制圖圖的目目的是是監(jiān)控控目前前過程程處的的狀況況穩(wěn)定定與否否-即使其其不能能達到到規(guī)格格要求求控制界界限與與規(guī)格格界限限絕對對沒有有關系系控制圖圖監(jiān)控控一組組產品品的均均值和和變異異，規(guī)規(guī)格是是針對對個別別數(shù)值值規(guī)格界界限不不應該該放置置于控控制圖圖之上上能力分分析要要分開開進行行，盡盡管穩(wěn)穩(wěn)定性性是宣宣稱過過程是是有能能力的的先決決條件件目錄第一章章：基基本統(tǒng)統(tǒng)計概概念（（分布布的概概念））第二章章：Minitab基本技技能第三章章：統(tǒng)統(tǒng)計過過程控控制介介紹第四章章：計計量型型統(tǒng)計計過程程控制制第五章章：SPC控制圖圖的理理解第六章章：計計數(shù)型型SPC第七章章：SPC與過程程能力力研究究總結SPC控制圖圖的理理解什么是是失控控？當一個個過程程顯示示出一一種非非隨機機模式式時，，該過過程便便是在在統(tǒng)計計上失失控小心留留意失失控的的意思思，因因為該該過程程仍可可能會會生產產出良良品，，該非非隨機機模式式只是是意味味著有有很強強的統(tǒng)統(tǒng)計上上的證證據(jù)證證明過過程已已經(jīng)發(fā)發(fā)生變變化控制圖圖判異異準則則（過過程異異常的的檢驗驗模式式）準則1：一點點落在在A區(qū)以外外ABCCBAxxx控制圖圖中1點越出出控制制界限限的概概率為為0.0027。準則1是控制制圖判判異準準則中中最為為重要要的檢檢驗模模式。。準則1可以對對分布布參數(shù)數(shù)μ的變化化或分分布參參數(shù)σ的變化化給出信號號，變化化越大大給出出信號號的速速度越越快（（時間間周期期越短短）。。準則1還可以以對過程程中的的單個個失控控做出出反應應，如如計算算錯誤誤、測量量誤差差大、原原材料料不合合格、、設備備工裝裝發(fā)生生故障障等。。準則2：連續(xù)續(xù)9點落在在中心心線同同一側側ABCCBAx控制圖圖中1點落于于中心心線一一側的的概率率為0.50則連續(xù)續(xù)9點落于于中心心線同同一側側的概概率為為0.509=0.00195準則2是對準準則1的補充充，以以改進進控制制圖的的靈敏敏度。。準則則2是為了了檢驗驗分布布中心心線以以下，，則反應了了參數(shù)數(shù)μ的減小小，若若連續(xù)續(xù)9點落于于中心心線以以上，，則反反應了了分布布參數(shù)數(shù)μ的增大大。準則3：連續(xù)續(xù)6點遞增增或遞遞減ABCCBAxx控制圖圖中連連續(xù)6點遞增增或遞遞減的的發(fā)生生概率率為準則3是針對分分布參數(shù)數(shù)μ（過程平平均值））的趨勢勢變化而而設計的，它判判定分布布參數(shù)μ（過程平平均值））的較小小的趨勢勢變化的的靈敏度比準則則2要高（更更為靈敏敏）。過程中產產生趨勢勢變化的的原因可可能是刀刀具、工工具的磨磨損、維維修水平降低低、操作作人員技技能的逐逐漸變化化等，這這種變化化往往會會造成概概率α也隨之變變化。遞遞增或遞遞減顯示示了趨勢勢的變化化方向。。準則4：連續(xù)14點中相鄰鄰兩點上上下交替替ABCCBA準則4由于并不不限定點點子落入入哪個區(qū)區(qū)域，因因而不能能由概率率計算來決定。。準則4是通過蒙蒙特卡羅羅試驗（（統(tǒng)計模模擬試驗驗）所決決定的。。準則4用于檢驗驗由于數(shù)數(shù)據(jù)未分分層（數(shù)據(jù)來來源于兩兩個總體體，如輪輪流使用兩兩臺設備備加工或或由兩位位操作人人員輪流流進行操操作）而而引起的的系統(tǒng)效應應，準則則4也可以檢檢驗過程程中存在在的周期期性變化化的異常常。準則5：連續(xù)3點中有2點落在中中心線同同一側的的B區(qū)以外xxABCCBAx在控制圖圖中1點落入中中心線同同一側A區(qū)的概率率為2點落入中中心線同同一側A區(qū)的概率率為P=0.021452=0.000463點中的2點可以是是任何2點，至于于第3點可以在在任何處處，甚至至不存在在。準則5用于檢驗驗分布參參數(shù)μ(過程平均均值)的變化，，對于分分布參數(shù)數(shù)σ的變化的檢檢驗也很很靈敏。準則6：連續(xù)5點中有4點落在中中心線同同一側C區(qū)以外ABCCBAx在控制圖圖中，1點落入中中心線同同一側C區(qū)以外的的概率為為準則6與準則5的情況類類似，第第5點可以在在任何處處。準則6是為了檢檢驗分布布參數(shù)μ的變化，，其對過過程平均均值偏移移的檢驗驗是很靈靈敏的。。準則7：連續(xù)15點中全部部在中心心線兩側側C區(qū)以內ABCCBA連續(xù)15點落在中中心線兩兩側C區(qū)以內的的概率為0.682615=0.00325連續(xù)16點落在中中心線兩兩側C區(qū)以內的的概率為為：0.682616=0.0022應注意出現(xiàn)現(xiàn)準則7的現(xiàn)象可可能有兩兩種情況況：（1）由于分布參數(shù)數(shù)σ的減小，，這是一一種良好好的異常常，應進進行質量分析析，找出原原因將良良好的狀狀況加以以鞏固；；（2）數(shù)據(jù)的虛假、、數(shù)據(jù)分分層不夠夠以至控控制圖設設計中的的錯誤等等。只有有排除了了這些可可能之后后才能總總結分析析現(xiàn)場減減小標準準差σ的先進經(jīng)經(jīng)驗。準則8：連續(xù)8點在中心心線兩側側，但無無1點在C區(qū)以內ABCBAC連續(xù)8點在中心心線兩側側C區(qū)以外的的概率為為：（0.9973-0.6826）8=0.31478=0.0001出現(xiàn)準則8的現(xiàn)象可可能是分分布參數(shù)數(shù)σ的顯著增增大，也也有可能能是數(shù)據(jù)據(jù)分層不不夠，應應認真分分析?？刂茍D的的趨勢規(guī)規(guī)律失控過程程的常見見原因測量精度度和使用用的儀器器是否不不同不同操作作者是否否采用不不同的方方法過程是否否受環(huán)境境（如溫溫度、濕濕度）的的影響環(huán)境是否否有重大大改變過程是否否受工具具磨損的的影響當時過程程中是否否有未經(jīng)經(jīng)培訓的的工人參參與原料來源源是否有有變過程是否否受操作作者疲勞勞的影響響設備保養(yǎng)養(yǎng)是否有有變化是否經(jīng)常常調節(jié)機機器樣本是否否來自不不同機器器？不同同輪班時時間和不不同操作作者操作者是是否不愿愿報告壞壞消息目錄第一章：：基本統(tǒng)統(tǒng)計概念念（分布布的概念念）第二章：：Minitab基本技能能第三章：：統(tǒng)計過過程控制制介紹第四章：：計量型型統(tǒng)計過過程控制制第五章：：SPC控制圖的的理解第六章：：計數(shù)型型SPC第七章：：SPC與過程能能力研究究總結計數(shù)型SPC內容計數(shù)型數(shù)據(jù)據(jù)計數(shù)型數(shù)據(jù)據(jù)的控制圖圖P圖nP圖C圖U圖缺陷與不合合格品缺陷一個不滿足足規(guī)格要求求的質量特特性一個產品會會具有一個個或多個缺缺陷它可能會也也可能不會會影響產品品性能或對對客戶規(guī)格格的符合性性不合格品包含一個或或多個影響響產品性能能或規(guī)格的的缺陷產品品（即任何何一個不符符合要求的的質量特性性）一個不合格格品可以涵涵蓋一個或或多個缺陷陷計數(shù)型控制制圖的優(yōu)點點和缺點優(yōu)點收集數(shù)據(jù)不不用花費太太多的時間間和成本當對某一過過程的關鍵鍵輸入變量量不了解，，但已確定定客戶要求求及建立檢檢驗系統(tǒng)偵偵察缺陷的的發(fā)生，可可用計數(shù)型型控制圖對對該過程的的穩(wěn)定性進進行監(jiān)控缺點一個產品可可能包含多多種缺陷，，因此該圖圖表：關于是什么么導致失控控情況提供供很少信息息或甚至無無信息由于其它類類型的缺陷陷水平高而而會“掩飾飾”因一種種類型缺陷陷引起的過過程失控與計量型控控制圖比較較，需要大大量樣本（（≥30）以有效地地偵測出過過程偏移統(tǒng)計分布計數(shù)型控制制圖是用來來監(jiān)控缺陷陷數(shù)或不合合格品率（（或不合格格品數(shù)）缺陷數(shù)遵循循一個泊松松分布不合格品率率（或不合合格品數(shù)））遵循一個個二項分布布計數(shù)型控制制圖類型有4種計數(shù)型控控制圖類型型C圖U圖nP圖P圖固定批量不定批量泊松分布二項分布選擇適當?shù)牡目刂茍DC-chart測量一個子子集中的總總缺陷數(shù)（（如果每一一個產品會會有大量缺缺陷，子集集大小可以以是1個單位產品品）要求一個固固定的子集集大小U-chart測量產品的的單位缺陷陷數(shù)子集大小可可以不定P-chart測量一個子子集中的有有缺陷單位位的比例子集大小可可以不定nP-chart測量一個子子集中有缺缺陷產品的的數(shù)量要求一個固固定的子集集大小P-chart控制界限Np-chart：不良品數(shù)數(shù)量np-chart是一種計數(shù)數(shù)型控制圖圖，其畫出出一個子集集中得不良良品數(shù)量。。子集樣本本大小必須須相等或充充分近似到到可當做相相等。用minitab創(chuàng)建np圖用minitab創(chuàng)建np圖C-chart控制界限U-chart控制界限目錄第一章：基基本統(tǒng)計概概念（分布布的概念））第二章：Minitab基本技能第三章：統(tǒng)統(tǒng)計過程控控制介紹第四章：計計量型統(tǒng)計計過程控制制第五章：SPC控制圖的理理解第六章：計計數(shù)型SPC第七章：SPC與過程能力力研究總結過程能力研研究capability我們持續(xù)地地從流程中中收集資料料并自問：：“此流程程是否有能能力制造沒沒有缺陷的的產品？””這種收集并并分析數(shù)據(jù)據(jù)的方法，，稱為…過程能力研研究TUSLLSLMμ什么叫過程程控制能力力能生產均一一質量產品品的過程固固有的能力力過程被管理理時，表示示過程中生生產的產品品品質變動動是什么程程度的量一切質量特特性都具有有它的目標標值(TargetValue)，質量特性與與目標值的的偏差越小小越優(yōu)秀。。過程能力指指數(shù)過程能力指指數(shù)是過程程能生產多多么均勻品品質產品的的能力，即，評價過過程能力的的測度。在Minitab-短期過程能能力指數(shù)用用CP,CPK來表示，長長期過程能能力指數(shù)用用PP,PPK來表示。-在這里CP或PP是過程平均均與規(guī)格中中心一致時時的過程能能力指數(shù)，，CPK或PPK是過程平均均與規(guī)格中中心不一致致時的過程程能力指數(shù)數(shù)。過程能力指指數(shù)Time1Time2Time3Time4

長期過程能力對比短期過程能力在組群之內內在組群之間間σ2st+σ2shift=σ2total稱為短期過過程能力曲曲線（σst）過程的潛能能-過程能達到到的最佳境境界影響不大的的因素稱為shift（以單位來來表示平均均值的偏移移），表明明我們對過過程的控制制起重要作用用的少數(shù)因因素長期流程能能力過程能力指指數(shù)短期工程能能力指數(shù)過程平均和和規(guī)格中心心一致時過程平均和和規(guī)格中心心不一致時時st表示短期標標準偏差，，在Minitab中以StDev(Within)推定。長期過程能能力指數(shù)工程平均和規(guī)格中心一致時工程平均和規(guī)格中心不一致時lt表示長期標準偏差，在Minitab中以

StDev(Overall)推定。合理的部分分群(RationalSubgroup)合理的部分分群意味著著根據(jù)部分分群構成原原則而構成成的部分群群，形成合合理的部分分群因此能能準確地確確認工程的的固有能力力?？傋儎尤洪g變動總合群內變動總合部分群組成原則

部分群內變動(VariationwithinGroups)為小

部分群間變動(VariationbetweenGroups)為大合理的部分分群(RationalSubgroup)102030405091011Index充電量顯示部分群內的變動小，部分群之間變動比較大。

分析點的排列過程，容易找出工程改善的問題。

已形成合理的部分群時…合理的部分分群(RationalSubgroup)10203040508.59.510.511.5Index部分群內的變動大，

部分群之間的差不太明顯。

不易找出工程改善問題。

充電量如果沒形成成合理的部部分群...過程指標過程能力是是過程的““潛在能力力”（CpandCpk）過程績效是是過程的““實際”表表現(xiàn)（PpandPpk）過程績效值值Ppk可趨近于過過程能力值值Cp（滿足一下下條件時））：顧客的規(guī)格格真實地反反映顧客的的需求以統(tǒng)計而言言，此流程程是在控制制中資料數(shù)據(jù)趨趨近于正態(tài)態(tài)分布Cp就像是一個個標桿或最最佳值我們期望Ppk非常接近Cp過程指標CpPpCpKPpk變異最佳可能性性實際（全部部）規(guī)格的中心心點實際過程平均值值的位置過程能力研研究——舉例對一個過程程進行過程程能力研究究，首先要要檢驗這組組數(shù)據(jù)的正正態(tài)性，因因為只有正正態(tài)性的數(shù)數(shù)據(jù)才能進進行過程能能力研究，，非正態(tài)性性數(shù)據(jù)要通通過轉換成成正態(tài)數(shù)據(jù)據(jù)后才能進進行過程能能力研究下面通過一一個實例演演示一下如如何用minitab進行過程能能力研究過程能力研研究——舉例例題1為了工程能能力分析，，20天各選5個核心部品品特性值的的長度(mm)的測定數(shù)據(jù)如下。核心部品的規(guī)格格是按顧客要求600mm2mm.通過以下數(shù)據(jù)做工程能力分分析。598.0599.8600.0599.8600.0600.0598.8598.2599.4599.6599.4599.4600.0598.8599.2599.4599.6599.0599.2600.6598.8598.8599.8599.2599.4600.0600.2600.2599.6599.0599.0599.8600.8598.8598.2600.0599.2599.8601.2600.4600.2599.6599.6599.6600.2599.2599.0599.6600.4600.0599.0599.6599.4599.2597.8600.4599.6600.0600.8600.4599.4599.0598.4599.0599.6598.8599.2599.6598.6599.8599.6599.2599.6600.2599.8599.6600.0599.6599.2598.6599.6601.2599.6600.2600.0600.0599.4599.8599.2599.6599.4600.0600.0599.259