SPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制-講解新版

統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC2024年1月22日1精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC有一組數(shù)據(jù)不知道是什么?2精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC描點(diǎn)作圖仍然不知道是什么!3精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC數(shù)據(jù)有問(wèn)題?原來(lái)數(shù)據(jù)來(lái)源于兩個(gè)班次!4精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC整理一下數(shù)據(jù)原來(lái)是這樣!5精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC找出數(shù)據(jù)規(guī)律可以預(yù)測(cè)和控制了!Y=X+3Y=1.5X+1Y=kX+b3=0k+b(0,3)9=6k+b(6,9)k=1b=3Y=kX+b10=6k+b(6,10)7=4k+b(4,7)k=1.5b=16精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制概述7精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC持續(xù)改進(jìn)是一切管理的核心一切管理的核心是能保持持續(xù)改進(jìn)變差規(guī)律是通過(guò)數(shù)據(jù)分析得到揭示為尋求改進(jìn)機(jī)會(huì)要研究變差的規(guī)律數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是測(cè)量系統(tǒng)的準(zhǔn)確8精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC持續(xù)改進(jìn)是一切管理的核心持續(xù)改進(jìn)的最基本特征------消除浪費(fèi)控制預(yù)防----避免浪費(fèi)----積極控制測(cè)試檢驗(yàn)----容忍浪費(fèi)----消極阻攔改進(jìn)策劃----杜絕浪費(fèi)----源頭根除9精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC持續(xù)改進(jìn)是一切管理的核心持續(xù)改進(jìn)的最基本特征------消除浪費(fèi)避免浪費(fèi)杜絕浪費(fèi)SPCSPDStatisticalProcessControlStatisticalProcessDiagnosis統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制統(tǒng)計(jì)過(guò)程診斷10精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程管理的基本模型作業(yè)過(guò)程過(guò)程輸入過(guò)程輸出融合資源控制方法客戶呼聲產(chǎn)品服務(wù)

人員機(jī)器材料環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)方法測(cè)量

滿足輸入改進(jìn)提高11精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制系統(tǒng)的基本模型作業(yè)系統(tǒng)系統(tǒng)輸入系統(tǒng)輸出融合資源控制方法綜合處理后的數(shù)據(jù)人員機(jī)器材料環(huán)境方法測(cè)量的運(yùn)行原始數(shù)據(jù)

特殊變差系統(tǒng)變差運(yùn)行模型MSA統(tǒng)計(jì)技術(shù)計(jì)算軟件12精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制的原理13精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制系統(tǒng)的四個(gè)基本原理

一.過(guò)程1.過(guò)程的定義:合理配置資源,能有效控制地將輸入轉(zhuǎn)化為輸出的集合2.過(guò)程性能的體現(xiàn):取決于供需雙方的溝通過(guò)程的設(shè)計(jì)和實(shí)施方式過(guò)程的運(yùn)作和管理方式14精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制系統(tǒng)的四個(gè)基本原理

二.性能的信息過(guò)程的廣域信息由過(guò)程輸出直接獲得廣域信息是揭示過(guò)程的客觀運(yùn)行實(shí)況過(guò)程的有用信息由過(guò)程本質(zhì)分析獲得有用信息是顯示過(guò)程實(shí)際與目標(biāo)差異過(guò)程的特征信息由過(guò)程變化波動(dòng)獲得特征信息是采取改善輸出措施的依據(jù)15精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制系統(tǒng)的四個(gè)基本原理

三.對(duì)過(guò)程采取措施對(duì)過(guò)程采取措施可以防止偏離目標(biāo)值對(duì)過(guò)程采取措施可以保持過(guò)程的穩(wěn)定對(duì)過(guò)程采取措施可以確保變差可接受16精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制系統(tǒng)的四個(gè)基本原理

四.對(duì)輸出采取措施僅對(duì)輸出采取措施只能是臨時(shí)的管理方法僅對(duì)輸出采取措施不能改善產(chǎn)品質(zhì)量特性僅對(duì)輸出采取措施不能改善過(guò)程的穩(wěn)定性17精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程變差18精選2021版課件在菜市場(chǎng)買瓜稱瓜的過(guò)程沒(méi)有兩個(gè)瓜的重量是一樣的日復(fù)一日同一個(gè)瓜也在發(fā)生著變異一根藤上的瓜各自重量也不一樣的同一個(gè)人用同一個(gè)秤對(duì)同一個(gè)瓜稱重存在差異秤的精度能長(zhǎng)時(shí)間保持不變不同稱量單位都能保持準(zhǔn)確長(zhǎng)期不作調(diào)整或作過(guò)度調(diào)整不同的人用同一個(gè)秤對(duì)同一個(gè)瓜稱重存在差異賣家和買家對(duì)同一瓜稱的結(jié)果也不同？稱瓜過(guò)程過(guò)程短期的變差測(cè)量的變差重復(fù)性穩(wěn)定性線性校正過(guò)程的變差樣本之間的變差過(guò)程長(zhǎng)期的變差量具的變差測(cè)量人之間的變差交互作用的變差測(cè)量人自身的變差測(cè)量到的過(guò)程變差同一把秤也無(wú)法保證稱重的結(jié)果一樣兩次稱重的結(jié)果會(huì)完全一樣SPCMSA測(cè)量系統(tǒng)分析MSAMeasurementSystemsAnalysis19精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差變差形成的原因即使是相同的研究對(duì)象之間,也都存在著差異.任何一個(gè)過(guò)程,都會(huì)受到外界客觀條件的影響.對(duì)象或過(guò)程是動(dòng)態(tài)的,對(duì)過(guò)程研究也是動(dòng)態(tài)的.受影響有偶然的,短期的;也有必然的,長(zhǎng)期的.20精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差普通變差由于研究對(duì)象其存在固有的特征而產(chǎn)生的差異特殊變差由于過(guò)程中不確定因素短期作用而產(chǎn)生的差異系統(tǒng)變差過(guò)程中存在的有一定規(guī)律長(zhǎng)期作用所致的差異21精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差普通變差

------穩(wěn)定狀態(tài)的分布模型22精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差足夠的樣本樣本的輪廓樣本的數(shù)學(xué)模型普通變差

------穩(wěn)定狀態(tài)的分布模型23精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差普通變差

------穩(wěn)定狀態(tài)的分布模型由于研究對(duì)象其存在固有的特征而產(chǎn)生的差異24精選2021版課件Distribution／分布狀態(tài)Diameter50mm60mm70mm80mm90mm50mm60mm70mm80mm90mm統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl25精選2021版課件如果樣本規(guī)模足夠大，對(duì)于任意總體，樣本平均數(shù)的取樣分布類似于正態(tài)分布。中心極限定理總體樣本平均數(shù)統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl26精選2021版課件正式定義：如果從一個(gè)有限的平均數(shù)為μ和標(biāo)準(zhǔn)差?的總體中重復(fù)地抽取數(shù)量為n的隨機(jī)樣本，那么，當(dāng)n足夠大時(shí)，各個(gè)樣本平均數(shù)(從重復(fù)和樣本中計(jì)算得來(lái))的分布將近似正態(tài)，其平均數(shù)為μ并且標(biāo)準(zhǔn)疘等于總體標(biāo)準(zhǔn)差?除以n的平方根。(注：當(dāng)n增加時(shí)，近似值變得更精確)。中心極限定理統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl27精選2021版課件我們?yōu)槭裁匆弥行臉O限定理?

它意味著正態(tài)總體的假定經(jīng)常并不是很關(guān)鍵的，且我們能在更廣的范圍內(nèi)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。中心極限定理是違反直覺(jué)的。中心極限定理統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl28精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差位置發(fā)生變化寬度發(fā)生變化形狀發(fā)生變化理想狀態(tài)實(shí)際狀態(tài)特殊變差

------非穩(wěn)定狀態(tài)的分布模型由于過(guò)程中不確定因素短期作用而產(chǎn)生的差異典型值變化最值距離變化對(duì)稱值變化29精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差時(shí)間設(shè)定目標(biāo)過(guò)程中存在的有一定規(guī)律長(zhǎng)期作用所致的差異系統(tǒng)變差---穩(wěn)定但不能接受的分布模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)30精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差如果只存在普通變差,隨著時(shí)間的推移,過(guò)程的輸出形成一個(gè)穩(wěn)定的分布,并且可以預(yù)測(cè).時(shí)間目標(biāo)測(cè)量的實(shí)際狀態(tài)可以推斷的狀態(tài)31精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差如果存在特殊變差,隨著時(shí)間的推移,過(guò)程的輸出是一個(gè)不穩(wěn)定的分布,并且不可預(yù)測(cè).時(shí)間目標(biāo)測(cè)量的實(shí)際狀態(tài)狀態(tài)無(wú)法推斷?32精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC普通變差,特殊變差和系統(tǒng)變差時(shí)間設(shè)定目標(biāo)系統(tǒng)變差實(shí)現(xiàn)目標(biāo)如果存在系統(tǒng)變差,隨著時(shí)間的推移,過(guò)程的輸出是一個(gè)趨勢(shì)性穩(wěn)定的分布,并且可以預(yù)測(cè).33精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制34精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制如果過(guò)程保持統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài),并且其分布的位置,離散度、起始點(diǎn)都不發(fā)生變化則過(guò)程表現(xiàn)為服從可預(yù)測(cè)分布,那么其性能是可預(yù)測(cè)的.連續(xù)作業(yè)的工程規(guī)范符合的比例是可以估算的35精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制過(guò)程控制是管理者所關(guān)注的焦點(diǎn)旨在建立起一個(gè)穩(wěn)定的作業(yè)體系

36精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程控制過(guò)程控制:消除過(guò)程中的特殊原因,建立穩(wěn)定的狀態(tài)時(shí)間目標(biāo)找出原因采取糾正措施37精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程中局部控制措施和系統(tǒng)控制措施局部控制措施消除過(guò)程中引起變差的特殊原因局部措施通常由直接相關(guān)人員實(shí)施局部措施一般可以糾正15%的過(guò)程問(wèn)題38精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程中局部控制措施和系統(tǒng)控制措施系統(tǒng)控制措施消除過(guò)程中引起變差的普通或有規(guī)律的原因系統(tǒng)措施是改善管理,通常由管理人員實(shí)施系統(tǒng)措施一般可以糾正85%的過(guò)程問(wèn)題39精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程能力過(guò)程能力指數(shù)40精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC消除過(guò)程中的普通原因,使過(guò)程受控并具有符合規(guī)范的能力過(guò)程能力ProcessCapability41精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程能力ProcessCapability是過(guò)程本身所固有的最佳性能.由普通原因綜合作用后確定的過(guò)程能力固有的最佳狀態(tài)是相對(duì)的,并不說(shuō)明能符合規(guī)范要求規(guī)范要求過(guò)程實(shí)況42精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程是否具有能力是客戶關(guān)注的焦點(diǎn)客戶希望能得到符合自己要求的產(chǎn)品

過(guò)程能力ProcessCapability43精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程能力過(guò)程能力:消除過(guò)程中的普通原因,使過(guò)程受控并具有符合規(guī)范的能力時(shí)間目標(biāo)受控具有能力具有能力44精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程性能指數(shù)ProcessPerformance一個(gè)過(guò)程總偏差的總范圍

短期的性能指數(shù):PpPpk

是從一個(gè)操作循環(huán)中獲取測(cè)量結(jié)果進(jìn)行計(jì)算出來(lái)的過(guò)程固有的,無(wú)容差約束的性能:Pp:分布中心與理論中心重合

Ppk:分布中心與理論中心不重合

指數(shù)的計(jì)算數(shù)據(jù)不能包含特殊的奇異數(shù)據(jù)過(guò)程能力和過(guò)程能力指數(shù)45精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程能力指數(shù)ProcessCapability一個(gè)穩(wěn)定過(guò)程的固有偏差的總范圍長(zhǎng)期的能力指數(shù):CpCpk是從長(zhǎng)期穩(wěn)定操作循環(huán)中獲取的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行計(jì)算出來(lái)的過(guò)程特有的,有容差約束的能力:Cp:分布中心與容差中心重合

Cpk:分布中心與容差中心不重合

指數(shù)的計(jì)算數(shù)據(jù)不能包含特殊的奇異數(shù)據(jù)過(guò)程能力和過(guò)程能力指數(shù)46精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程能力指數(shù)雙側(cè)公差情況的過(guò)程能力指數(shù)計(jì)算公式Cp=

T6σ=6σTU-TL=6σTU-TLT為技術(shù)公差的幅度,TUTL分別為上下公差界限σ為質(zhì)量特性值分布的總體標(biāo)準(zhǔn)差.用:R/d2

或s/c4來(lái)估計(jì)R為樣本極差R為其平均值,S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差S為其平均值D2和C4為表定系數(shù),因?yàn)棣沂强傮w參數(shù),所以必須在穩(wěn)態(tài)估計(jì)47精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC各種分布情況下的Cp值過(guò)程能力指數(shù)雙側(cè)公差情況的過(guò)程能力指數(shù)Cp<1Cp=0.67σ=1.5p=4.45%TLTLTLTUTUTUCp=1Cp=1σ=1.0p=0.27%Cp>1Cp=1.33σ=0.75p=60ppmCp>1Cp=1.67σ=0.60p=0.6ppm48精選2021版課件SPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl過(guò)程能力指數(shù)雙側(cè)公差情況的過(guò)程能力指數(shù)49精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程能力指數(shù)單側(cè)公差情況的過(guò)程能力指數(shù)計(jì)算公式CPU=

3σTU-μ=3sTU-XT為技術(shù)公差的幅度,TUTL分別為上下公差界限σ為質(zhì)量特性值分布的總體標(biāo)準(zhǔn)差,S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差(X<TU)只有上限要求沒(méi)有下限要求CPL=

3σμ-TL

=3sX-TU(TU<X)沒(méi)有上限要求只有下限要求50精選2021版課件(1-K)(1-K)=統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程能力指數(shù)有偏移情況的過(guò)程能力指數(shù)計(jì)算公式CPK=

T6σ=6σ(1-K)CP=TM-μK=

T/22T(0<K<1)T/2εMμPU顯然:當(dāng)

μ=M

時(shí),K=0CPK=CPM-μ51精選2021版課件SPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl過(guò)程能力指數(shù)雙側(cè)公差情況的過(guò)程能力指數(shù)

例題已知:過(guò)程處于穩(wěn)定狀態(tài),計(jì)算過(guò)程能力指數(shù)

CP

和CPK給定公差:TL=100TU=200

R=13.435X=13.68752精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC53精選2021版課件SPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl解:由題給定:

R=13.435

當(dāng)n=5

時(shí),查表得:d2=2.326σ=R/

d2=13.435/2.326=5.776μ=X=163.687M=(100+200)/2=150故:CP====2.89T6σTU-TL6σ6*5.776200-100ε=μ-M=X-M=163.687-150=13.687K=εT/2=13.68750=0.27374所以:CPK=(1-K)CP=(1-0.27374)*2.89=2.1054精選2021版課件過(guò)程性能指數(shù)PP=(USL-LSL)/6σS

PPK=min[(USL-X)/3σS,(X-LSL)/3σS]此時(shí)：∑ni=1n－1(Xi－X)2σS=統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl55精選2021版課件CPK與PPK的區(qū)別過(guò)程固有變差—僅由于普通原因產(chǎn)生的那部份過(guò)程變差，可以從控制圖上通過(guò)R/d2來(lái)估計(jì)。過(guò)程變差—由于普通和特殊兩種原因所造成的變差，本變差可用樣本標(biāo)準(zhǔn)差S來(lái)估計(jì)：

Xi為單值讀數(shù)∑ni=1n－1(Xi－X)2σS=S=統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl56精選2021版課件CMK指數(shù)：驗(yàn)證設(shè)備能力CMK=(USL-LSL)/6σcmk其中σcmk=∑ni=1n－1(Xi－T)2T為規(guī)范的目標(biāo)值統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControl57精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程改進(jìn)58精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程改進(jìn)既不受統(tǒng)計(jì)控制,又受到多種變差的影響,過(guò)程波動(dòng)很大,不具有滿足要求的能力有特殊變差造成過(guò)程波動(dòng)但還具有滿足要求的能力雖受統(tǒng)計(jì)控制,但由于普通變差造成過(guò)程的波動(dòng)過(guò)大,不具有滿足要求的能力受統(tǒng)計(jì)控制,且具有滿足要求的能力不受控制受控制具備能力不具備能力控制能力過(guò)程類型59精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC過(guò)程持續(xù)改進(jìn)的三階段循環(huán)分析階段過(guò)程的現(xiàn)狀,受統(tǒng)計(jì)控制的能力,滿足要求的能力維護(hù)階段發(fā)現(xiàn),認(rèn)識(shí)和理解特殊變差,并盡量消除這些變差改進(jìn)階段發(fā)現(xiàn),認(rèn)識(shí)和理解普通變差,并盡量消除這些變差進(jìn)入下一個(gè)改進(jìn)的分析階段60精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC分析階段維護(hù)階段改進(jìn)階段搜集數(shù)據(jù)確定界限畫控制圖識(shí)別特殊變差識(shí)別普通變差采取措施消除特殊變差監(jiān)視過(guò)程監(jiān)視過(guò)程趨勢(shì)消除普通變差改進(jìn)過(guò)程上控制限上控制限中心線8奇異點(diǎn)對(duì)奇異點(diǎn)采取措施后奇異點(diǎn)過(guò)程受控制并且具有滿足要求的能力61精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制實(shí)施62精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制實(shí)施概述SPC就是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)過(guò)程中的各個(gè)階段進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修正偏差,從而來(lái)保證過(guò)程滿足要求的均勻性和穩(wěn)定性63精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC數(shù)據(jù)的二種類型64精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC數(shù)據(jù)的二種類型

連續(xù)型隨機(jī)變量全部可能取到的值是充滿一個(gè)區(qū)間無(wú)法按一定的次序一一加以列出統(tǒng)計(jì)規(guī)律符合正態(tài)分布(Normaldistribution)一般稱之為:計(jì)量型數(shù)據(jù)65精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC數(shù)據(jù)的二種類型

離散型隨機(jī)變量全部可能取到的值是有限個(gè)或是可列無(wú)限多個(gè)

一般稱之為:計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)66精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC數(shù)據(jù)的二種類型

離散型隨機(jī)變量又細(xì)分二種計(jì)件特性--測(cè)量結(jié)果只分:是與否兩種統(tǒng)計(jì)規(guī)律符合二項(xiàng)分布(Binomialdistribution)計(jì)點(diǎn)特性--測(cè)量同類缺陷的個(gè)(點(diǎn))數(shù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律符合泊松分布(Poissondistribution)67精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖68精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖計(jì)量型數(shù)據(jù)的特征假如X服從正態(tài)分布,則X也服從正態(tài)分布.若X不服從正態(tài)分布,則根據(jù)中心極限定理,可證明X近似服從正態(tài)分布.因此,用正態(tài)分布的理論去研究現(xiàn)場(chǎng)計(jì)量數(shù)據(jù)的特征是非常有效和科學(xué)的69精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖計(jì)量型數(shù)據(jù)的特征測(cè)量值可能各不相同，但是都具有相同的數(shù)據(jù)特征,形成一組以后,它們趨向于形成一個(gè)可描述的圖形,并能建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型揭示其分布規(guī)律70精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖計(jì)量型數(shù)據(jù)分析的特征大多過(guò)程的輸出具有可測(cè)量的特性表達(dá)量化的值比簡(jiǎn)單地表達(dá)信息更直觀通過(guò)對(duì)少量子樣的分析,可以推斷母樣的狀態(tài)可以確定量化的改進(jìn)措施縮短采取糾正措施的時(shí)間71精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖的特征為了更直觀了解數(shù)據(jù)的位置離散寬度和圖形對(duì)稱等情況計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖一般都把描述位置變化的圖和描述離散寬度的圖配成對(duì)一起使用72精選2021版課件計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖均值-極差圖(X-R)均值-標(biāo)準(zhǔn)差圖(X-s)中位數(shù)-極差圖((X-R)單值-移動(dòng)極差圖(X-MR)?統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX73精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖均值-極差圖(X-R)過(guò)程現(xiàn)場(chǎng)最常用的控制圖,它廣泛運(yùn)用于控制長(zhǎng)度,重量,強(qiáng)度,純度,時(shí)間等場(chǎng)合74精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖準(zhǔn)備工作建立適合控制實(shí)施的環(huán)境資源,支持,配合定義所研究的過(guò)程因果分析,流程明確要控制的特性客戶要求,特性之間的關(guān)系分析和確定測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量系統(tǒng)的標(biāo)定75精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集2.計(jì)算控制界限3.過(guò)程控制解釋4.過(guò)程能力解釋76精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.1、選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)1.1.1子組大小：能確定合理的子組是控制效果和效率的關(guān)鍵子組的變差是代表在很短時(shí)間內(nèi)對(duì)象的變差子樣特征應(yīng)能體現(xiàn)子樣是在相同條件下生成77精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.1選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)1.1.2子組頻率：

在初期研究時(shí)，組與組之間間隔時(shí)間很短，以檢查和判斷有無(wú)不穩(wěn)定因素的存在。當(dāng)確認(rèn)過(guò)程是穩(wěn)定的以后,根據(jù)穩(wěn)定的情況可適當(dāng)放長(zhǎng)間隔時(shí)間.78精選2021版課件合理子群包括：

子群內(nèi)的共有原因誤差子群之間的可指出原因誤差時(shí)間Y因變量共有原因誤差可指出(特殊)原因誤差使子群內(nèi)的誤差最小化使子群間的誤差最大化合理子群每個(gè)方格都代表一個(gè)子群的數(shù)據(jù)79精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.1選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)1.1.3原始數(shù)據(jù)：決定子組數(shù)多少的二個(gè)原則要確保產(chǎn)生變差的原因有機(jī)會(huì)出現(xiàn)要能夠檢驗(yàn)和判斷過(guò)程的穩(wěn)定狀態(tài)一般情況下子組數(shù)25個(gè)以上,零件總數(shù)150個(gè)以上80精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.1選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)1.1.4原始數(shù)據(jù)：81精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.2建立控制圖及記錄原始數(shù)據(jù)1.2.1建立控制圖應(yīng)先作R圖,等R圖穩(wěn)定以后,再作

X圖.(GB/T4091-2001)

82精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.2建立控制圖及記錄原始數(shù)據(jù)1.2.2建立控制圖

X-R圖:X圖在上R圖在下縱坐標(biāo)為XR值,橫坐標(biāo)為子組取樣時(shí)間83精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.2建立控制圖及記錄原始數(shù)據(jù)1.2.3記錄原始數(shù)據(jù)與控制有關(guān)的數(shù)據(jù):讀數(shù)的和,均值,極差與管理有關(guān)的數(shù)據(jù):日期,時(shí)間,對(duì)象,記錄者84精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX均值圖R極差圖數(shù)據(jù)表讀數(shù)數(shù)值子樣時(shí)間管理數(shù)據(jù)85精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.3計(jì)算每個(gè)子組的均值(X)和極差(R)

nΣi=1XX1Xi==+X2X3Xn+++…nR=XminXmaxn1X為子樣測(cè)量值n為子樣總量值86精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.4選擇控制圖刻度

均值圖(X圖):最大與最小刻度值差是均值最大與最小值差的2倍極差圖(R圖):最小值為零與最大值的差為最大極差值的2倍極差圖(R圖)的刻度值設(shè)置為均值圖(X圖)刻度值的2倍(使二圖的控制限寬度相近,便于觀察和分析)87精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集1.5將均值(X)和極差值(R)畫到控制圖上

先在表上找到數(shù)據(jù)的坐標(biāo),畫點(diǎn),然后用線段依次將各點(diǎn)連起來(lái)形成一個(gè)折線圖形.同一數(shù)據(jù)的均值圖縱坐標(biāo)和極差圖縱坐標(biāo)應(yīng)縱向?qū)?yīng)在搜集到的數(shù)據(jù)還未能計(jì)算控制限的初期,圖形不能作為改進(jìn)分析的依據(jù)88精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖2.計(jì)算控制界限2.1計(jì)算過(guò)程均值(X)和平均極差值(R)

kΣi=1X=XkX3X2X1=k1Xi++++….kRRiRkR3R2R1k++++….=kΣi=1k1=k為子組數(shù)89精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖2.計(jì)算控制界限2.2計(jì)算控制界限控制界限是為了顯示僅存在普通變差時(shí)子組可變化的范圍X上限

UCLx=X+A2RX下限

LCLx=X-A2RR上限

UCLR=D4RR下限

LCLR=D3RD4,D3,A2為常數(shù)注:n<7時(shí)LCLR可能為負(fù)值,此時(shí)沒(méi)有下控制限90精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖2.計(jì)算控制界限2.3在控制圖上作控制界限UCLRLCLUCLLCLR受控過(guò)程的極差不受控過(guò)程的極差奇異點(diǎn)UCLRLCL受控過(guò)程但有不良趨勢(shì)的極差91精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)受控制過(guò)程的極差點(diǎn)隨機(jī)均勻地分布在中心線兩側(cè),控制界限以內(nèi)適當(dāng)?shù)膮^(qū)域92精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)有非周期性超出控制上,下限的點(diǎn)：是偶然特殊原因造成的，要調(diào)查、分析、糾正。93精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)有周期性超出控制上,下限的點(diǎn)：是某個(gè)特殊原因作用造成的，要尋找、分析、糾正。94精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)連續(xù)7個(gè)點(diǎn)有上升或下降趨勢(shì)說(shuō)明離散度正在變化，系統(tǒng)原因在逐步起作用95精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)連續(xù)7個(gè)點(diǎn)在平均值上側(cè)或下側(cè),但趨勢(shì)平穩(wěn)說(shuō)明離散度不在變化，某個(gè)普通原因在持續(xù)起作用96精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯非隨機(jī)圖形：一般情況下三分之二的點(diǎn)落在控制線的三分之一的區(qū)域內(nèi)三分之一的點(diǎn)落在控制線的三分之二的區(qū)域內(nèi)97精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯非隨機(jī)圖形：一般情況下三分之二的點(diǎn)落在控制線的三分之一的區(qū)域內(nèi)三分之一的點(diǎn)落在控制線的三分之二的區(qū)域內(nèi)98精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.2識(shí)別并標(biāo)注特殊原因（極差圖）

在發(fā)生特殊原因時(shí)，在控制圖上進(jìn)行標(biāo)注應(yīng)用直方圖,因果圖等.分析特殊原因應(yīng)用排列圖,對(duì)策表等.擬定針對(duì)措施應(yīng)用矩陣圖,系統(tǒng)圖等.落實(shí)改進(jìn)措施99精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.3重新計(jì)算控制界限（極差圖）通過(guò)初次研究把已被識(shí)別的特殊原因,從R和X中去除重新計(jì)算新的平均極差和上下控制界限注意:不明原因的“壞數(shù)據(jù)”不能輕易去除,否則會(huì)掩蓋某些因素100精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.4分析均值圖(X)上的數(shù)據(jù)超出控制界限：是特殊原因造成的。要尋找、分析、糾正。出現(xiàn)趨勢(shì)性傾向:

連續(xù)7個(gè)點(diǎn)上升或下降，連續(xù)7個(gè)點(diǎn)在平均值一側(cè)，要查清原因，予以糾正。明顯非隨機(jī)圖形：一般情況下,點(diǎn)集中在中心線兩側(cè)或控制線內(nèi)側(cè)

過(guò)度調(diào)整也可能是原因之一101精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.5識(shí)別并標(biāo)注特殊原因（均值圖）

在發(fā)生特殊原因時(shí)，在控制圖上進(jìn)行標(biāo)注應(yīng)用直方圖,因果圖等.分析特殊原因應(yīng)用排列圖,對(duì)策表等.擬定針對(duì)措施應(yīng)用矩陣圖,系統(tǒng)圖等.落實(shí)改進(jìn)措施102精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.6重新計(jì)算控制界限（均值圖）通過(guò)初次研究把已被識(shí)別的特殊原因,從R和X中去除重新計(jì)算新的平均極差和上下控制界限注意:不明原因的“壞數(shù)據(jù)”不能輕易去除,否則會(huì)掩蓋某些因素103精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.7延長(zhǎng)控制界限子組容量沒(méi)有發(fā)生變化,數(shù)據(jù)都在控制界限內(nèi)可延長(zhǎng)控制界限,實(shí)施對(duì)過(guò)程進(jìn)行控制104精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.7延長(zhǎng)控制界限如子組容量發(fā)生變化應(yīng)重新估算新的極差和控制界限按原子組容量找出d2

并求出標(biāo)準(zhǔn)偏差：

=R/d2按新的子組容量得到d2,D3,D4,A2

重新求出：Rnew=

*d2計(jì)算出新的極差和均值的控制界限

UCLR=D4*RnewUCLX=X

+A2*Rnew

UCLR=D3*RnewLCLX=X

–A2*Rnew105精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.8有關(guān)“控制”的理念完美無(wú)瑕的過(guò)程控制是不存在的從來(lái)不出現(xiàn)失控點(diǎn)的控制圖是多余的控制的目的不是強(qiáng)求完美,而是要求合理.106精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋解釋過(guò)程能力的前提:

過(guò)程處于統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定狀態(tài)過(guò)程中測(cè)量值服從正態(tài)分布測(cè)量變差相對(duì)較小,一般可以忽略不計(jì)

107精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋解釋過(guò)程能力的要求:

工程及其他規(guī)范準(zhǔn)確地代表顧客的需求設(shè)計(jì)目標(biāo)值位于規(guī)范中心

108精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋解釋過(guò)程能力的目的:

實(shí)施的過(guò)程是否有能力滿足顧客的要求過(guò)程是否有改進(jìn)的可能109精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋4.1、計(jì)算過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)偏差

=R/d2

過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)偏差R平均極差n子組樣本容量

如果過(guò)程的極差和均值都處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài),則可以用估計(jì)的過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)偏差

來(lái)評(píng)價(jià)過(guò)程的能力110精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋4.2.1計(jì)算過(guò)程能力過(guò)程能力Z:

以標(biāo)準(zhǔn)偏差為單位來(lái)描述過(guò)程均值X與規(guī)范界限SL的距離單邊容差:雙邊容差:Z=USL-X

或Z=X-LSL

Z=Z=

USL-XX-LSLUSLLSLZmin=取ZUSL,ZLSL的最小值過(guò)程能力是按標(biāo)準(zhǔn)偏差為單位來(lái)描述的過(guò)程均值與規(guī)范界限的距離用Z來(lái)表示111精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋4.2.1計(jì)算過(guò)程能力指數(shù)過(guò)程能力指數(shù)Cpk:

在穩(wěn)定的過(guò)程中,定義為:過(guò)程能力上下限CPU,CPL中的較小值:CPU=USL-X

CPL=X-LSL

Z=Z=

USL-XX-LSLUSLLSLZmin=取ZUSL,ZLSL的最小值33因此:Cpk=Zmin3Zmin=4,Cpk=1.33Zmin=3,Cpk=1.00112精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋4.3

評(píng)價(jià)過(guò)程能力評(píng)價(jià)過(guò)程能力的前提:該過(guò)程已經(jīng)處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)評(píng)價(jià)過(guò)程能力的目的:對(duì)過(guò)程的性能進(jìn)行可持續(xù)改進(jìn)評(píng)價(jià)過(guò)程能力的要求:若評(píng)價(jià)過(guò)程的全面能力指數(shù)則

Cpk>1.00

若評(píng)價(jià)重要過(guò)程的特殊特性則

Cpk>1.33113精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋4.3

評(píng)價(jià)過(guò)程能力對(duì)未能滿足過(guò)程能力的評(píng)價(jià)采取措施減少各種普通原因引起的變差把過(guò)程均值調(diào)整到接近目標(biāo)值緊急措施 對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行分揀返工或返修缺陷改變或放寬規(guī)范

顯然:這是放縱缺陷,容忍浪費(fèi),不思改進(jìn)是不應(yīng)采取的下策。114精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋4.4

提高過(guò)程能力造成過(guò)程變異是特殊原因和普通原因綜合影響的結(jié)果特殊原因是突發(fā)的,顯見(jiàn)的.便于采取措施的短期作用普通原因才是頻發(fā)的隱性的難以采取措施的長(zhǎng)期作用因此:

要提高過(guò)程能力,應(yīng)集中精力減少普通原因的作用通常是對(duì)系統(tǒng)采取改善管理的措施,調(diào)整資源配置培訓(xùn)各類人員,改進(jìn)工藝,改善測(cè)量系統(tǒng)和作業(yè)環(huán)境,來(lái)加以糾正115精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖4.過(guò)程能力解釋4.5對(duì)修改后的過(guò)程重新分析并繪制新控制圖采取改善管理系統(tǒng)措施后的過(guò)程,要重新抽取子樣進(jìn)行計(jì)算，建立新的控制界限,并繪制新的控制圖.新控制圖應(yīng)該能體現(xiàn)出糾正措施有效,并得到驗(yàn)證116精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖均值-極差圖(X-R)例題117精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題1.原始數(shù)據(jù)收集2.計(jì)算控制界限3.過(guò)程控制解釋4.過(guò)程能力解釋118精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題1.原始數(shù)據(jù)收集1.1確定樣本容量子組大小:n=5

子組頻率:5個(gè)/每2小時(shí)子組數(shù):25組119精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題1.原始數(shù)據(jù)收集1.2建立控制圖和數(shù)據(jù)表同一數(shù)據(jù)的均值圖縱坐標(biāo)和極差圖縱坐標(biāo)縱向?qū)?yīng)均值圖在上,極差圖在下120精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題確定樣本容量

n=5原始數(shù)據(jù)收集表121精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題1.原始數(shù)據(jù)收集1.3計(jì)算子組的均值X和極差RnΣi=1XiXR===0.65+.070+0.65+0.65+0.85=3.503.50/5=0.700.85-0.65=0.20122精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題1.原始數(shù)據(jù)收集1.4選擇控制圖刻度

均值圖(X圖):最大與最小刻度值差是均值最大與最小值差的2倍極差圖(R圖):最小值為零與最大值的差為最大極差值的2倍極差圖(R圖)的刻度值設(shè)置為均值圖(X圖)刻度值的2倍(使二圖的控制限寬度相近,便于觀察和分析)123精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題1.原始數(shù)據(jù)收集1.5將均值(X)和極差值(R)畫到控制圖上124精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題2.計(jì)算控制界限2.1計(jì)算過(guò)程均值(X)

kΣi=1X==k1Xi25k為子組數(shù)=250.70+0.77+0.76+…….+0.66=0.716125精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題2.計(jì)算控制界限2.1平均極差值(R)

kΣi=1R==k1Ri25k為子組數(shù)=250.20+0.20+0.10+…….+0.10=0.178126精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題2.計(jì)算控制界限2.2計(jì)算控制界限X上限

UCLx=X+A2RX下限

LCLx=X-A2RR上限

UCLR=D4R=2.11*0.178=0.376R下限

LCLR(n<7不設(shè))D4,D3,A2為常數(shù)注:n<7時(shí)LCLR可能為負(fù)值,此時(shí)沒(méi)有下控制限=0.716+(0.58*0.178)=0.819=0.716-(0.58*0.178)=0.613127精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題2.計(jì)算控制界限2.3在控制圖上作控制界限UCLRLCLUCLLCLX128精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)超出界限的奇異點(diǎn),要找特殊原因本例題中無(wú)傾向性的長(zhǎng)鏈出現(xiàn),無(wú)明顯的系統(tǒng)變差129精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題3.過(guò)程控制解釋3.1首先分析極差圖(R)上的數(shù)據(jù)雖然本例題中無(wú)傾向性的長(zhǎng)鏈出現(xiàn),無(wú)明顯的系統(tǒng)變差但25個(gè)數(shù)據(jù)中有16個(gè)介于0.112和0.244之間.(控制界限的三分之一區(qū)域內(nèi))存在明顯的非隨機(jī)圖形130精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題3.過(guò)程控制解釋3.2識(shí)別并標(biāo)注特殊原因

圖中可以看出:奇異點(diǎn)是偶然因素所致可以排除131精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程控制解釋3.3重新計(jì)算控制界限如子組容量發(fā)生變化應(yīng)重新估算新的極差和控制界限按原子組容量找出d2

并求出標(biāo)準(zhǔn)偏差：

=R/d2=0.169/2.33=0.0725按新的子組容量得到d2,求出：Rnew=

*d2=0.725*1.69=0.123計(jì)算出新的極差和均值的控制界UCLR=D4*Rnew=2.57*0.123=0.316

UCLR=D3*Rnew(n=3<7,不設(shè))UCLX=X

+A2*Rnew=0.863 LCLX=X

–A2*Rnew=0.613在去除了特殊點(diǎn)以后可以增加抽樣的頻率在樣本總量不變的情況下可減小子組容量n=3X=0.738A2=1.02R=0.123132精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.1計(jì)算初始過(guò)程的控制參數(shù)R=0.169d2=2.33=0.0725X=0.738LSL=0.500n

=5USL=0.900LSLUSL0.5000.9000.7000.73800725

R0.169X0.6130.863LCLUCLMLCL=0.613LCL=0.863M=0.700133精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.2.1計(jì)算初始過(guò)程能力本例為雙邊容差其過(guò)程能力Z:Z=Z=

USL-XX-LSLUSLLSLZmin=取ZUSL,ZLSL的最小值==0.738-0.5000.07250.900-0.7380.0725==2.233.28Zmin=2.23過(guò)程能力是按標(biāo)準(zhǔn)偏差為單位來(lái)描述的過(guò)程均值與規(guī)范界限的距離用Z來(lái)表示134精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.2.1計(jì)算初始過(guò)程能力本例為雙邊容差其過(guò)程能力Z=2.23時(shí)超出規(guī)范的比例:PZUSL=0.0129(查自正態(tài)分布表)PZLSL=0.0005(查自正態(tài)分布表)Ptotal=0.0134(1.3%)出界概率135精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.2.1計(jì)算初始過(guò)程能力LSLUSL0.5000.9000.7000.7380.0725

XZLSL-3.28ZUSL2.23PZUSL0.0129PZlSL0.0005PZUSL=0.0129(查自正態(tài)分布表)PZLSL=0.0005(查自正態(tài)分布表)Ptotal=0.0134(1.3%)能力指數(shù)Cpk=Zmin3=2.233=0.74出界概率出界概率136精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.3.評(píng)價(jià)過(guò)程能力LSLUSL0.5000.9000.7000.0725

XZLSL-2.76ZUSL2.76PZUSL0.0029PZlSL0.0029能力指數(shù)Cpk=0.74<1.33(不滿足)采取緊急臨時(shí)措施:過(guò)程中心向規(guī)范中心調(diào)整0.700能力指數(shù)Cpk=Zmin3=2.763=0.92PZUSL=0.0029

PZLSL=0.0029

Ptotal=0.0058(0.6%)(仍然不能滿足)137精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.3.評(píng)價(jià)過(guò)程能力LSLUSL0.5000.9000.7000.0725

XZLSL-2.76ZUSL2.76PZUSL0.0029PZlSL0.0029對(duì)產(chǎn)品技術(shù)要求不高的過(guò)程采取過(guò)程中心向規(guī)范中心調(diào)整的措施提高合格率同時(shí)保證均勻性0.700138精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4過(guò)程能力提高-不改變過(guò)程中心

LSLUSL0.5000.9000.7000.7380.0405

XZLSL-5.88ZUSL4.00要使過(guò)程能力達(dá)到Cpk>1.33,即Zmin=4為了消除普通變差的影響,提高實(shí)際過(guò)程能力,起到預(yù)期目標(biāo)的長(zhǎng)期管理重新計(jì)算σnewσnew=USL-XZmin=0.900-0.7384=0.0405new標(biāo)準(zhǔn)偏差從0.0725減小到0.0405出界概率降低44%減小偏差139精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4過(guò)程能力提高-不改變過(guò)程中心

LSLUSL0.5000.9000.7000.7380.0405

XZLSL-5.88ZUSL4.00new減小偏差對(duì)產(chǎn)品合格率要求高的過(guò)程采取不改變過(guò)程中心減小過(guò)程偏差的措施來(lái)提高產(chǎn)品的合格率140精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4.過(guò)程能力提高--改變過(guò)程中心

LSLUSL0.5000.9000.7000.0500

XZLSL-4.00ZUSL4.000.700要使過(guò)程能力達(dá)到Cpk>1.33,即Zmin=4為了消除普通變差的影響,提高實(shí)際過(guò)程能力,起到預(yù)期目標(biāo)的長(zhǎng)期管理重新計(jì)算σnewσnew=USL-XZmin=0.900-0.7004=0.0500標(biāo)準(zhǔn)偏差從0.0725減小到0.0500出界概率降低31%減小偏差141精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4.過(guò)程能力提高--改變過(guò)程中心

LSLUSL0.5000.9000.7000.0500

XZLSL-4.00ZUSL4.000.700減小偏差對(duì)產(chǎn)品技術(shù)要求和合格率要求都比較高的過(guò)程采取既改變過(guò)程中心又減小過(guò)程偏差的措施來(lái)保證技術(shù)穩(wěn)定性和提高產(chǎn)品的合格率142精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4.過(guò)程能力提高-不變中心,放寬界限

LSLUSL0.5000.9000.7000.7380.0725

XZLSL4.00ZUSL4.00這只能作為臨時(shí)措施容忍浪費(fèi)和缺陷存在用返工和剔除來(lái)滿足USL=X+4σ=0.738+4*0.725=1.028LSL=X-4σ=0.738-4*0.725=0.4480.4481.028143精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4.過(guò)程能力提高-不變中心,放寬界限

LSLUSL0.5000.9000.7000.7380.0725

XZLSL4.00ZUSL4.00在緊急或讓步情況下臨時(shí)放寬技術(shù)規(guī)范的界限保證適量的供貨告知和取得客戶同意這只能作為臨時(shí)措施容忍浪費(fèi)和缺陷存在用返工和剔除來(lái)滿足0.4481.028144精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4過(guò)程能力提高-調(diào)整中心放寬規(guī)范界限LSLUSL0.5000.9000.7000.0725

XZLSL-4.00ZUSL4.00USLnewLSLnew0.9900.410放寬控制界限是一種消極的辦法適當(dāng)調(diào)整中心比單純放寬要積極0.700USL=X+4σ=0.700+4*0.725=0.990LSL=X-4σ=0.700-4*0.725=0.410145精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4過(guò)程能力提高-調(diào)整中心放寬規(guī)范界限LSLUSL0.5000.9000.7000.0725

XZLSL-4.00ZUSL4.00USLnewLSLnew0.9900.410放寬控制界限是一種消極的辦法適當(dāng)調(diào)整中心比單純放寬要積極0.700與產(chǎn)品價(jià)值相比改進(jìn)成本相對(duì)較高的情況調(diào)整過(guò)程中心同時(shí)等距放寬規(guī)范界限以較小的成本提高合格率并保持均衡146精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖例題4.過(guò)程能力解釋4.4過(guò)程能力提高

過(guò)程能力的改進(jìn)和提高要從幾個(gè)方面綜合考慮客戶的利益需求產(chǎn)品的重要程度供貨的緊急情況過(guò)程改進(jìn)的成本147精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖均值-標(biāo)準(zhǔn)差圖(X-s)適用于過(guò)程數(shù)據(jù)自動(dòng)采集,計(jì)算.子組樣本容量較大148精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-s圖1.原始數(shù)據(jù)收集計(jì)算每個(gè)子組的均值(X)

nΣi=1XX1Xi==+X2X3Xn+++…nn1X為子樣測(cè)量值n為子樣總量值149精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-s圖1.原始數(shù)據(jù)收集S=

nΣi=1(Xi-X)n-12S子組標(biāo)準(zhǔn)差S子組標(biāo)準(zhǔn)差Xi子組單值X子組均值n

樣本容量150精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-s圖2.計(jì)算控制界限S子組標(biāo)準(zhǔn)差S子組標(biāo)準(zhǔn)差均值X過(guò)程均值X子組均值A(chǔ)3B3B4

常量UCLS=B4SLCLS=B3SUCLX=X+A3SLCLX=X-A3S151精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-s圖3.過(guò)程能力解釋S子組標(biāo)準(zhǔn)差S子組標(biāo)準(zhǔn)差均值C4

常量過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值σ=SC4152精選2021版課件計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖中位數(shù)圖()?統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCXR適用于過(guò)程現(xiàn)場(chǎng)不便作大量的計(jì)算,便于現(xiàn)場(chǎng)工人直接在控制表上找到中位數(shù)值153精選2021版課件?統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集?X中位數(shù)子組的樣本容量小于或等于10樣本容量為奇數(shù)時(shí)取中間的數(shù)為偶數(shù)時(shí)取中間兩個(gè)數(shù)的均值如:16,14,13,12,1717,16,14,13,12

14如:16,14,16,12,17,1217,16,16,14,12,12

(16+14)/2=15154精選2021版課件?統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖1.原始數(shù)據(jù)收集R極差R=Xmax-Xmin如:16,14,13,12,1717,16,14,13,12

17-12=5如:16,14,16,12,17,1217,16,16,14,12,12

17-12=5155精選2021版課件?統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖2.計(jì)算控制界限UCLR=D4RLCLR=D3RUCLX=X+A2RUCLX=X-A2R156精選2021版課件?統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPCX-R圖3.過(guò)程能力解釋過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值σ=Rd2R

極差均值

d2

常量157精選2021版課件統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制StatisticalProcessControlSPC計(jì)量型數(shù)據(jù)控制圖單值和移動(dòng)極差圖(X-MR)適用于過(guò)程數(shù)據(jù)測(cè)量成本很高,或測(cè)量是破壞性的158精選2021版課件統(tǒng)計(jì)