SPC理论培训教材.docx

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SPC理论培训教材

《贝岭Fab-SPC项目》

用户SPC理论培训教材

1SPC应用基础2

2SPC概述3

2.1什么是SPC3

2.2SPC的发展简史3

2.3SPC的特点3

2.4SPC与ISO9000标准体系的联系3

3控制图及其应用4

3.1什么是控制图4

3.2质量数据与控制图5

3.2.1计量型数据5

3.2.2计数型数据5

3.2.3质量数据的特性5

3.3控制图原理5

3.4控制图贯彻预防原则6

3.5两类错误6

3.63σ方式7

3.7控制图的判定准则7

3.7.1判定稳态准则7

3.7.2判定异常准则8

3.7.3点子排列不随机模式8

3.8休哈特控制图9

3.8.1控制图的种类10

3.8.2休哈特控制图的用途10

3.8.3通用控制图11

3.8.4工序能力指数及样本分布图11

3.8.5控制图的选用11

4运用SPC的意义12

4.1为什么要用SPC12

4.2应用SPC的意义13

5控制图和报表13

5.1作图基础13

5.2作图13

5.2.1均值极差图13

5.2.2均值极差图13

5.2.3中位数极差图13

5.2.4单值移动极差图14

5.2.5指数权重移动均值图14

5.2.6运行图14

5.2.7预控图14

5.2.8不合格品率图（P图）14

5.2.9不合格品数图（Pn图）14

5.2.10不合格数图（C图）14

5.2.11单位不合格数图（U图）15

5.2.12直方图15

5.2.13个体直方图15

5.2.14原因排列图15

5.2.15措施排列图15

5.2.16备注排列图15

5.2.17DPTO图15

5.2.18DPMO图16

5.3图形属性16

5.4判异17

5.4.1判异规则17

5.4.2失控点与关联点18

5.4.3控制线18

5.5点的拾取18

6控制线的计算公式19

6.1计量类的控制线19

6.1.1均值标准差图20

6.1.2均值极差图20

6.1.3位数极差图21

6.1.4单值移动极差图21

6.1.5EWMA图22

6.2合格数据类的控制线22

6.2.1P图22

6.2.2Pn图23

6.2.3Q图23

6.2.4Qn图23

6.3缺陷数据类的控制线24

6.3.1C图24

6.3.2U图单位缺陷数图24

7分析工具25

7.1过程能力分析25

7.2过程能力变动分析25

7.3产品直通率分析25

7.4多参数对比分析25

7.5正态概率纸25

1SPC应用基础

Fab-SPC系统建立在公司标准的网络平台上，服务器操作系统采用Windows/NTServer数据库采用Oracle支持公司标准的客户计算机平台。

以客户/服务器结构（C/S结构）为基础模型，包括数据库服务器、数据采集/监控站点、SPC监控分析站点、SPC监控查询站点、SPC异常报警装置（选配）、基于B/S结构的远程质量查询站点（选配）、SPC控制图异常回馈装置等几大组成部分。

2SPC概述

2.1什么是SPC

SPC是StatisticalProcessControl的简称，即统计过程控制。

SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。

2.2SPC的发展简史

SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。

SPCD是StatisticalProcessControlandDiagnosis的简称，即统计过程控制与诊断,它是SPC发展的第二阶段。

SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。

此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。

SPCDA是StatisticalProcessControl,DiagnosisandAdjustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。

2.3SPC的特点

SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。

SPC强调用科学方法（统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。

SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程。

2.4SPC与ISO9000标准体系的联系

ISO9001:

2000提出了关于质量管理的八项原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。

其中，“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等管理工具的使用，有着密切的联系。

以什么样的方法来对过程进行控制？

以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性？

是管理者首先应该考虑的问题。

SPC技术运用是对按ISO9001标准建立的质量管理体系的支持，制订ISO9000族标准的TC176，也为组织实施SPC制订了相应的标准（编号ISO/TR10017），该标准以技术报告的形式发布，也为ISO9000标准族中的支持性标准。

3控制图及其应用

3.1什么是控制图

控制图由正态分布演变而来。

正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。

正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外的概率为100%-99.73%=0.27%，而超过一侧，即大于μ+3σ

或小于μ-3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1‰，见图2.1,休哈特就根据这一事实提出了控制图。

图2.1正态分布曲线

控制图的演变过程见图2.2。

先把正态分布曲线图按顺时针方向转90°成图

图2.2控制图的演变图2.3x控制图

2.2（a），由于上下的数值大小不合常规，再把图2.2（a）上下翻转180°成图2.2（b），这样就得到一个单值控制图，称μ+3σ为上控制限，记为UCL，称μ为中心线，记为CL，称μ-3σ为下控制限，记为LCL,这三者统称为控制线。

规定中心线用实线绘制，上下控制限用虚线绘制,见图2.3。

综合上述，控制图是对过程质量数据测定、记录从而进行质量管理的一种用科学方法设计的图。

图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，见图2.4。

图2.4控制图示例

3.2质量数据与控制图

3.2.1计量型数据

所确定的控制对象即质量指标应能够定量。

所控制的过程必须具有重复性,即表现出统计规律性。

所确定的控制对象的数据应为连续值。

计量型控制图：

能反映计量型数据特征，用来绘制、分析计量型数据的控制图。

3.2.2计数型数据

控制对象只能定性不能而不能定量。

只有两个取值。

与不良项目有关。

计数型控制图：

能反映计数型数据特征，用来绘制、分析计数型数据的控制图。

3.2.3质量数据的特性

质量数据的分布遵循三种特性：

计量型数据服从正态分布；计件型数据服从二项分布；计点型数据服从泊松分布。

3.3控制图原理

根据来源的不同，质量因素可分成设备（machine）、材料（material）、操作（man）、工艺（method）、环境（environment），即4M1E五个方面；从对质量的影响大小来看，质量因素可分成偶然因素（简称偶因）与异常因素（简称异因）两类。

偶因是始终存在的，对质量的影响微小，但难以除去，如机械振动；异因对质量影响大，但不难除去，如刀具磨损等。

偶因引起质量的偶然波动（简称偶波），异因引起质量的异常波动（简称异波）。

偶波是不可避免的，但对质量的影响微小，异波则不然，它对质量的影响大，且采取措施不难消除，故在生产过程中异波及造成异波的异因是需要监控的对象，一旦发生，应该尽快找出，采取措施加以消除，并纳入标准化，保证它不再出现。

经验与理论分析表明，当生产过程中只存在偶波时，产品质量将形成典型分布，如果除了偶波还有异波，产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。

因此，根据典型分布是否偏离就能判断异波即异因是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出，控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。

休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素。

3.4控制图贯彻预防原则

1.应用控制图对生产过程不断监控，当异常因素刚一露出苗头，在未造成不合格品之前就能及时被发现。

例如，在图2.5中点子有逐渐上升的趋势，可以在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到预防的作用。

图2.5点子形成倾向图2.6达到稳态的循环

2.在现场，更多的情况是控制图显示异常，表明异因已经发生，这时要贯彻“查出异因，采取措施，保证消除，不再出现，纳入标准”原则，每贯彻一次这个原则（即经过一次这样的循环）就消除一个异因，使它永不再出现，从而起到预防的作用。

由于异因只有有限个，故经过有限次循环后，最终达到在过程中只存在偶因而不存在异因，图2.6。

这种状态称为统计控制状态或稳定状态，简称稳态。

3.稳态是生产过程追求的目标，在稳态下生产，对质量有完全的把握，质量特性值有99.73%落在上下控制界限内；在稳态下生产，不合格品最少，因而生产也是最经济的。

一道工序处于稳态称为稳定工序，每道工序都处于稳态称为稳态生产线,SPC就是通过稳态生产线达到全过程预防的。

虽然质量变异不能完全消灭，但控制图是使质量变异成为最小的有效手段。

3.5两类错误

控制图利用抽查对生产过程进行监控,因而是十分经济的，但既是抽查就不可能没有风险，在控制图的应用过程会出现以下两类错误：

1.虚发警报错误,也称第I类错误。

在生产正常的情况下,纯粹出于偶然而点子出界的概率虽然很小,但不是绝对不可能发生。

故当生产正常而根据点子出界判断生产异常就犯了虚发警报错误,发生这种错误的概率通常记以α,见图2.7。

2.7两类错误概率图

2.漏发警报错误,也称第Ⅱ类错误。

在生产异常的情况下,产品质量的分布偏离了典型分布,但总有一部分产品的质量特性值在上下控制界之内。

如果抽到这样的产品进行检测并在控制图中描点,这时根据点子未出界判断生产正常就犯了漏发警报错误,发生这种错误的概率通常记以β,见图2.7。

控制图是通过抽查来监控产品质量的,故两类错误是不可避免的。

在控制图上,中心线一般是对称轴,所能变动的只是上下控制限的间距。

若将间距增大,则α减小β增大,反之,α增大β减小。

因此,只能根据这两类错误造成的总损失最小来确定上下控制界限。

3.63σ方式

长期实践证明,3σ方式即

UCL=μ+3σ

CL=μ

LCL=μ-3σ

是两类错误造成的总损失最小的控制界限，μ为总体均值，σ为总体标准差,此时犯第I类错误的概率或显著性水平α=0.0027。

注意:

在现场,把规格作为控制图的控制界限是不对的。

规格是用来区分产品合格与不合格,而控制图的控制界限是用来区分偶然波动与异常波动,即区分偶然因素与异常因素的。

利用规格界限显示产品质量合格或不合格的图是显示图,现场可以应用显示图,但不能作为控制图