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讲师:乐攀2016.1.301、SPC的定义2、SPC的起源3、实施SPC需掌握的相关知识4、常规控制图5、分析用控制图与控制用控制图6、常规控制图的计算7、过程能力分析3一、SPC的定义1.SPC：StatisticalProcessControl统计过程控制。应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一种质量管理技术。2.SPC包含两个方面的内容：1）利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警；2）计算过程能力指数Cpk，分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，对质量进行评价。4一、SPC的定义3.SPC的特点:1）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TQM的精神完全一致。2）SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防；但不能告知异常是什么因素引起的。3）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。概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态。●优点：----对产品的质量有完全把握；----生产也是最经济的；----在控制状态下，过程的变异最小。一、SPC的定义检测-----容忍浪费；预防-----避免浪费。一、SPC的定义PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好不要等产品做出來后再去看它好不好，而是在制造的時候就要把它制造好。7二、SPC的起源20世纪，人类跨入了以加工机械化、经营规模化、资本垄断化为特征的工业化时代，号称第二次工业革命。在整整一个世纪中，质量管理的发展，大致经历了三个阶段：质量管理的发展发源地1.质量检验阶段：20世纪初，人们对质量管理的理解还只限于质量的检验。质量检验所使用的手段是各种的检测设备和仪表，方式是严格把关，进行百分之百的检验。期间，美国出现了以泰勒为代表的“科学管理运动”。“科学管理”提出了在人员中进行科学分工的要求，并将计划职能与执行职能分开，中间再加一个检验环节，以便监督、检查对计划、设计、产品标准等项目的贯彻执行。这就是说，计划设计、生产操作、检查监督各有专人负责，从而产生了一支专职检查队伍，构成了一个专职的检查部门、这样，质量检验机构就被独立出来了。质量检验是在成品中挑出废品，以保证出厂产品质量。但这种事后检验把关，无法在生产过程中起到预防、控制的作用。且百分之百的检验，增加检验费用，在大批量生产的情况下，其弊端就突显出来。二、SPC的起源质量管理的发展2.统计质量控制阶段：这一阶段的特征是数理统计方法与质量管理的结合。第一次世界大战后期，休哈特将数理统计的原理运用到质量管理中来，并发明了控制图。他认为质量管理不仅要搞事后检验，而且在发现有废品生产的先兆时就进行分析改进，从而预防废品的产生。控制图就是运用数理统计原理进行这种预防的工具。因此，控制图的出现，是质量管理从单纯事后检验进入检验加预防阶段的标志，也是形成一门独立学科的开始。二、SPC的起源质量管理的发展2.统计质量控制阶段：20世纪20年代，美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一个为过程控制，学术领导人为休哈特（WalterA.Shewhart）;另一组为产品控制组，学术领导人为道奇（HaroldF.Dodge）。第一本正式出版的质量管理科学专著就是1931年休哈特的《工业产品质量的经济控制》。在休哈特创造控制图以后，道奇在1929年发表了《抽样检查方法》。他们都是最早将数理统计方法引入质量管理的，为质量管理科学做出了贡献。第二次世界大战开始以后，统计质量管理得到了广泛应用。美国国防部在向民营企业采购大量的军需物资及装备时，用这些方法于供应商的生产过程及验收过程，并收到了显著效果。但是，战后美国成为当时工业最强大的国家，没有外来竞争力量去迫使美国公司改变传统方法，竞争不够强，于是过程控制方法在1950~1980这一阶段内，逐渐从美国工业中消失。二、SPC的起源质量管理的发展●休哈特（WalterA.Shewhart）现代质量管理的奠基者，美国工程师、统计学家、管理咨询顾问，被尊称为“统计质量控制之父”。1924年5月，休哈特提出了世界上第一张控制图，1931年出版了【产品制造质量的经济控制】一书。主要观点：产品质量不是检验出来的，而是生产出来的，质量控制的重点应放在制造阶段，从而将质量管理从事后把关提前到事前控制。主要成果：控制图二、SPC的起源质量管理的发展2.统计质量控制阶段：战后经济遭受严重破坏的日本，在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W.Ed-wardsDeming)博士，将SPC的概念引入日本。从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(RogerW.Berger)教指出，日本成功的基石之一就是SPC。在日本强有力的竞争之下，从80年代起，SPC在西方工业国家复兴。美国从20世纪80年代起开始推行SPC。如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等，在与汽车有关的行业中，颇为流行。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。二、SPC的起源质量管理的发展三国官渡之战时，曹操对抗实力强大得多的袁绍。在袁绍阵中不得重用的谋士许攸，投奔曹操，献计火烧乌巢粮草，一战而扭转整个战局。●戴明（W.E.Deming）美国著名的质量专家之一。第二次世界大战后，他应邀赴日本讲学和咨询，对统计质量管理在日本的普及和深化发挥了巨大的作用。后来他在美国传播在日本十分有效的质量管理。1980年，在美国全国广播公司（NBC）的名为“日本可以，为什么我们不能”节目播出后，他便成为美国在质量方面的著名人物。主要观点：引起效率低下和不良质量的原因，主要在公司的管理系统而不在员工。主要成果：戴明环（PDCA）、质量管理14条原则1、持之以恒地改进产品和服务；2、采用新的观念；3、停止依靠大规模检查来保证质量；4、结束仅仅依靠价格选择供应商的做法；5、持之以恒地改进生产和服务系统；6、采用现代方法开展岗位培训；7、发挥主管的指导帮助作用；8、排除恐惧；9、消除不同部门之间的壁垒；10、取消面向一般员工的口号、标语和数字目标；11、避免单纯用量化定额和指标来评价员工；12、消除打击员工工作情感的考评；13、鼓励学习和自我提高；14、采取行动实现转变。只想改进结果，而不改进系统是在骗自己！二、SPC的起源质量管理的发展3.全面质量管理阶段：20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高。要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。60年代在管理理论上出现了“行为科学”学派，主张调动人的积极性，注意人在管理中的作用，对企业组织管理提出了变革要求，并促进了质量管理的发展。社会进步带来了观念的变革，保护消费者利益的运动向企业提出了“质量责任”问题。随着国际市场竞争力¨剧，交货期和价格成为顾客判别满足质量要求程度的重要内容等等，这些新情况的出现，都要求质量管理在原有传统质量控制方法的基础上，有新的突破和发展。基于这样的历史背景和经济发展的客观要求，美国通用电气公司(GE)总经理A.vFeigenbatan和著名的质量管理号家M．Juran等人在20世纪60年代先后提出了“全面质量管理”的概念。这一概念的提出，开创了质量管理的新时代，一直影响到今天。二、SPC的起源质量管理的发展●朱兰（J.M．Juran）和戴明一样，朱兰作为美国著名的质量管理专家，曾指导过日本的质量管理。1951年出版了《质量控制手册》，到1999年已发行到第5版，改名为《朱兰质量手册》主要观点：质量来源于顾客的需求主要成果：质量管理三部曲——质量策划、质量控制、质量改进。二、SPC的起源质量管理的发展3.全面质量管理阶段：在吸收“全面质量管理”这一观念方面，日本是做得最成功的。日本不仅认真学习美国的全面质量管理的思想和方法，还结合自己的国情创造出了“全公司性质量管理”的理论和方法，取得了极大的成功。TQM(TotalQualityManagement)，使管理的概念更仝面、更人性化、更具有竞争性，极大地推动了世界经济的发展，为人类进步和生活质量的提高做出了巨大贡献。二、SPC的起源质量管理的发展●石川馨（IshikawaKaori）日本著名质量管理专家。主要观点：全面质量管理在日本就是全公司范围内的质量管理。推行日本的质量管理是经营思想的一次革命。主要成果：发明特性要因图（鱼骨图），是日本QCC的奠基人之一。推行日本的质量管理是经营思想的一次革命：1、质量第一；2、面向消费者；3、下道工序是顾客；4、用数据、事实说话；5、尊重人的经营；6、机能管理；二、SPC的起源质量管理的发展三、实施SPC需掌握的相关知识问题：谁的射术更佳？SpecLSLUSL我们合格Spec-in就合格IamData(我活着)Spec-out不合格检出不良三、实施SPC需掌握的相关知识统计基础知识一.平均数、中位数都是描述数据的“集中趋势”的“特征数”。1.平均数：一般来说就是把所有数据相加，除以个数。用“”表示2.中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数），用““表示例：一组数据:1，2，3，4，5，6，7，8，9.从小中位数就是这些数据排好后中间的数，一组数据共9个，中间的就是第5个，所以中位数就是5;但如果数据的个数是偶数1，2，3，4，5，6，7，8，9,10那么中位数就是中间两个数字的平均数，中位数就是第5位和第6位相加除以2,等于5.5～X—X—X=（X1+X2+…….Xn)/nX(n+1)/2～X=(Xn/2+Xn/2+1)/2二.平均数与中位数的区别：1.平均数作为一组数据的代表，比较可靠和稳定，它与这组数据中的每一个数都有关系，对这组数据所包含的信息的反映最为充分，因而其应用最为广泛，但计算时比较烦琐，并且容易受到极端数据的影响。2.中位数作为一组数据的代表，可靠性也比较差，但中位数也不受极端数据的影响，三、实施SPC需掌握的相关知识SpecLSLUSL集中在中心才合格散就死Spec-in但没有达到水准就不合格潜在的不良事前预测呀!有吃的(不良)三、实施SPC需掌握的相关知识三.极差、方差（S2）标准差（SD）：都是描述数据的“离散度”程度的“特征数”1.极差：一组数据中最大值与最小值之差值，用”R”表示R=XMAX-XMIN2.离均差的平方和：将数据与均值之差（我们叫它离均差）平方后相加，反映出一个准确的离散程度。3.方差（S2）由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将标准差求平均值，这就是我们所说的方差。样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此统计学上早有考虑，在统计学中样本的方差多是除以自由度（n-1)，它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。4.标准差（SD）由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。三、实施SPC需掌握的相关知识随便挑二选一没得选自由自由不自由机床12345678910机床甲4039.840.140.239.94040.239.840.239.8机床乙404039.94039.940.24040.14039.9案例：两台机床同时生产直径是40毫米的零件，为了检验产品质量，从产品中各抽出10件进行测量，结果如下（单位：毫米）怎样能说明在使所生产的10个零件的直径符合规定方面，哪个机床做得好呢？2.再求方差机床甲：方差=【（40-40）2+（39.8-40）2+……（39.8-40）2】/（10-1）=0.26/9=0.029机床乙：方差=【（40-40）2+（40-40）2+……（39.9