SPC_2

1统计过程控制（StatisticalProcessControl）SPC2■Statistical:（统计）以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、得出结论；■Process：（过程）有输入-输出的一系列的活动；■Control：（控制）事物的发展和变化是可预测的；什么是SPC?生产过程样本数据抽样检验與管制界限比較UCLCLLCL在管制圖中發現不正常狀態管制图调整品质3•到本课程结束时，参加者应能识别：了解统计基本概念了解控制图原理计量型与计数型控制图的作法与适用范围控制图的选用原则过程的特性及过程能力Ppk和Cpk之间的区别以及了解如何计算这些指数。课程目标4规格过程USLUCLSLCLLSLLCLCaCpCpk总体-N样本-nμ总体平均值X-bar样本平均值δ-总体标准差S-样本标准差R极差X单值中位数StatisticalProcessControl计量值:均值－极差控制图中位数－极差控制图单值－移动极差控制图均值－标准差控制图x~计数值不合格品率控制图（Ｐ图）不合格品数控制图（Pn图）缺陷数控制图（c图）单位缺陷数控制图（µ图）课程重点51.全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。2.强调用科学方法(统计技术，控制图理论)来保证全过程的预防。3.不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。4.全面、及时了解质量信息，信息共享。5.有效监测和预防，提高生产率。6.提高客户满意度，赢得更多客户。7.保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持续改进。8.降低总的质量成本。SPC的特点及意义6Statistical:（统计）以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、得出结论.一.统计的内容/方法/范围/应用:统计过程控制搜集数据整理数据分析数据推论数据叙述统计推论统计应用试验设计71.统计数据的三要素:(1).时间:统计资料发生的日期或时间。(2).空间:统计资料发生的地域或地点。(3).特性:定量、定性两类a.定量:连续性数据:个体间可做无限次的细分，必须由度量所得。例如:身高/体重等。间断性数据:每个个体成一个单位，不能在个体件加以细分。例如人口数，不合格品数等.b.定性:数据的性质而定，由计数所得。例如血型、性别、产品种类等。Statistical:（统计）82.统计数据的三特性:(1).客观性:数据的取得，必须实际调查或记录而得。(2).大量性:数据必须大量观察而得。(3).数字性:数据必须由计数或计量产生的，必然是数字数据。3.数据的种类：（1)依据取得来源：区分原始、次级数据。原始数据：调查者【直接】由数据来源搜集尚未整理。次级数据：由其他管道搜集已经过整理的数据。（2)依据是否具有时间性质：区分静态、动态数据。静态数据：某一现象在某一【时间】的静止状态数据。动态数据：某一现象在某一【期间】内的演变情形之数据。Statistical:（统计）94.数据的搜集:(1)原始数据:调查法、登记法、实验法。静态数据－调查法，区分总体、抽样，方式有人员、电话、邮寄问卷。动态数据－登记法，重点要详细正确。(2)次级数据:网路、政府或私人机构、公司内部数据等。(3)试验法:控制的状态下，试验者操作试验变数，观察试验结果影响之研究作业。5.数据的整理：（1)目的：简单化（消除复杂性）、系统化（消除紊乱性。（2)方法：a.分类－时间、空间、特性b.归类－人工（划计法）、机器电脑统计软体（EXCEL、MINITAB）c.列表－统计表（时间、空间、特性、数量【次数分配表】）d.绘表:线图、地图、长条图、圆形图、次数分配图等。Statistical:（统计）10Statistical:（统计）年别销售额地区人数体重人数200310,000北京10,00040-451200420,000上海20,00045-505200530,000苏州30,00050-55555-608产品名称早班中班晚班60-658A0110,0008,00020,00065-708A0220,0009,00030,00070-759A0330,00010,0009,00075-803统计表（时间、空间、特性、数量【次数分配表】）分组次数分配表：a）求差R：最大值－最小值b）定组距H：求组数K＝1+3.3logN;定组距＝R/Kc）定组界:每组组限:最大值与最小值d）计次数:原始数据依据组限划计次数.11•何谓图表：数据以点线面体的方式呈现出来的结果.•图表目的：方便人的视觉/把握情报/採取必要的对策•图表的种类：1.依使用目的：解析(柏拉图）管理(年度计划表、控制图)计划(甘特图)说明用图表(组织图,流程图)统计用记录图(温度记录表）2.依表示方法:棒形图、面积图、扇形图、折线图…等Statistical:（统计）12210-1-2210-1-2-3C2C1散点图123456789051015C1Frequency直方图量测所得各种数据Data14615161728829610112616110112346699(12)12114555677789221322344467991214111277851544691161171184茎叶图柏拉图鱼骨图列联表分析箱线图相关分析γ=？0.000.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1012345678910控制图回归分析Y=f(x)+ε分层图常用统计分析工具13分析寻找可能原因的六大因素测量Measurement寻找结果或问题的可能原因。主要归纳为6大类人力Manpower环境Mother-natured机械Machine方法Methods物料Material14统计分析的基本概念Ｎμsxns一、总体（母体）：是指在某一次统计分析中研究对象的全体。1有限总体：被研究对象是有限的，如一批产品的总数；2无限总体：被研究对象是无限的，如某个企业、某个生产过程从前、现在、将来生产的全部产品。3个体：组成总体的每个单元（产品）叫做个体4总体含量（总体大小）：总体中所含的个体数，常用N表示。二、样本（子样）：是指从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）；1.样本是由1个或若干个样品组成的。2.样本容量（样本大小）：样本中所含的样品数目，常用n表示。15数据、样本和总体的关系无限总体有限总体工序一批产品一批半成品样本样本数据数据判断判断目的总体样本数据对工序进行分析控制对一批产品质量进行判断，确定是否合格总体与样本16一、抽样：是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。种类随机抽样系统抽样法分层抽样法整群抽样法说明要使总体中的每一个个体（产品）都有同等机会被抽取出来组成样本的活动过程.签条法,随机数字法(需使用乱数表)一个将总体所有的个体依序排列,每隔若干个个体抽取.先以某种分类标准,将总体分为若分成若干类,每一类分为一层,按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。先以某种分类标准,将总体分为若分成若干类,每一类称为一个群,然后再以随机抽样的方式,从多个集群中,抽出部分集群调查,抽到的实施调查,未抽到不调查。优点抽样误差小操作简便，实施不易出差错样本的代表性比较好，抽样误差比较小抽样实施方便缺点抽样手续比较繁杂容易出较大偏差。抽样手续较简单随机抽样还要繁杂代表性差，抽样误差大适用场合MSA分析总体发生周期性变化的场合，不宜使用这种方法。常用于产品质量验收常用在工序控制中。17某种成品零件分装在20个零件箱装，每箱各装50个，总共是1000个。如果想从中取100个零件作为样本进行测试研究。简单随机抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法从中抽出编号毫无规律的100个零件组成样本。系统抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法先决定起始编号，按相同的尾数抽取100个零件组成样本。分层抽样：20箱零件，每箱都随机抽取5个零件，共100个组成样本。整群抽样：先从20箱零件随机抽出2箱，该2箱零件组成样本。案例18一、集中量数：一群数据之代表值，表示数据的集中位置。意义：1.次数分配中心的位置，又称位置量数。2.计算法由【平均方式】而得。3.各种结果皆向其中心集中，也称集中趋势量数。种类：平均数、中位数、众数二、差异量数：以一个数字来代表一群统计数据内差异或离散程度。离散趋势指标。目的：若一群数据差异量大，则平均数代表性小，反之则大，因此为了了解一群数据之特性，除了计算平均数外，还必须计算差异量数的大小。种类：极差、标准差案例说明：组别1234均值A5050505050B0100010050统计分析的基本概念191.平均值:NxNxxxNiin121nxnxxxxniin121群体样本:符号:符号一、集中量数2.中位数（Median）－Me：将数据按数值大小顺序排列后,位于中间位置的数。.12n:.2.212n:.1项中位数在偶数项中位数在奇数公式：x~如果从总体中抽取一个样本，得到一批数据X1，X2，X3….Xn，则样本的平均值：203.众数(Mode):－Mo一群数据中，出现次数最多次的数值。若二相邻两数值均为出现次数最多的数值，则取平均值。频数最大的数量,用以消除极大及极小值的影响。案例:下列计算判断众数值:11,3,3,7,7,7,4,4,821,2,2,7,7,8,1032,5,5,5,7,8,8,8,943,4,7,6,5一、集中量数211.极差（Range）－R:度量样本数据分散范围的量,公式：R=Xmax-Xmin(样本或总体中的最大值减最小值)。2.标准差(σ.S):样本数据离散程度的统计量,利用每个样本数据偏离其中心位置的大小来表示离散程度,较精确。一、差异量数国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差，用符号S来表示。其计算公式：S2：样本方差=某一数据与样本平均值之间的偏差XXi221.极差（Range）－R=Xmax-Xmin2.标准差(σ.S)公式:NiixN122)(1ssniixxnss122)(11总体标准差样本标准差一、差异量数极差的性质：•只考虑两个极端值,未考虑中间数据的变化情形,缺乏敏感性容易受两端数据影响.•简单,计算容易.标准差的性质：•受两端数据影响小.•很好的使用所有的数据,各较任何以其他数据为中心的标准差小.23案例:5个样品数据为3,4,4,7,5求其标准差nXi12345n-1sniixxns12)(11XXXi2)(XXiWORK-SHOP24•你是否认为第1组数据和第2组数据是等效的，代表相同的过程？–数据1：4，5，6，6，6，6，7，7，7，7，8，8，9，9，10•均值=极差=–数据2：4，5，6.6，6.7，6.7，7，7，7，7，7.3，7.3，7.3，7.4，8.7，10•均值=极差=•分别计算两组数据的标准差–1组s=2组:s=1.603571.353837676WORK-SHOP25Process：（过程）制程控制系统--有反馈的过程控制系统模型过程的呼声人设备材料方法产品或环境服务输入过程/系统输出顾客的呼声我们工作的方式/资源的融合统计方法顾客识别不断变化的需求量和期望过程/系统26过程变差变差的普通原因和特殊原因普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。27普通原因之变异特殊原因之变异１．大量之微小原因所引起,不可避免．２．不管发生何种之偶然原因，其个别之变异极为微小．３．几个较代表性之偶然原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之