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统计过程控制 Statistic Process Control xxx有限公司 今天培训的课题是：统计过程控制（SPC） 在今天的经济气候下，为了公司的发展、昌盛，我们必须在产品的价值上不断的改进，并将顾客满意度作为公司的主要目标。我们每一个员工都必须鼓足士气，不断的进取并使用有效的方法。 当前，公司产品质量不太乐观，顾客抱怨频频发生；员工质量意识淡薄，低级错误屡见不鲜，希望这次培训能对现况有所改善。 SPC 是美国休哈特博士在20实际30年代创立的理论，它能科学的区分出生产过程中偶然的波动与异常波动，从而对生产过程中的异常及时警告，以便采取措施，消除异常，恢复过程稳定。 1、过程控制（1） 过程控制： 检测型：公司制造出的产品通过检查剔除不合格产品。 预防型：在第一步就能避免生产无用的输出。 预防与检测 检 测——容忍浪费 预 防——避免浪费 2、传统过程 3、统计过程控制模型 4、变差 任何过程都存在引起变差的原因，产品的差距总是存在。虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。 5、计量值的分布表达 6、持续改进 第一章 SPC 工程绪论（二） 1、什么是SPC? SPC --Statistical Process Control (统计过程控制） 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。 2、SPC的作用 预防： 判断过程的异常，及时告警。 第二章 控制图原理（一） 1、什么是控制图X-Bar 对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。 控制图的组成 UCL(Upper Control Limit) 上控制限 LCL(Lower Control Limit) 下控制限 CL (Central Line)中心线 按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列 第二章 控制图原理（二） 3、基础知识 两个重要的参数： μ (mu)--- 位置参数和平均值（mean value) ，表示 分布的中心位置和期望值 ? (sigma) --- 尺度参数，表示分布的分散程度和标准偏差 （standard deviation), 两个参数的意义 μ (mu)---反映整体的综合能力 ? (sigma) --- 反映实际值偏离期望值的程度，其值越大，表示数据越分散。 它们之间是互相独立。 第二章 控制图原理（四） 4、控制图基础知识 标准偏差： ? = R/d2 上控制限：UCL= μ +3? 中心线： CL= μ 下控制限：LCL= μ ? 3? 第二章 控制图原理（五） X bar -R控制图是计量值最常用的、最重要的控制图 X bar -R控制图的控制限 x （bar）（均值） 的控制限 UCL = x + A2R CL = x LCL = x - A2R R(极差）的控制限 UCL = D4R CL = R LCL = D3 R 第二章 控制图原理（六） X bar - R控制图的操作步骤 1、确定对象、抽取数据 一般由4~5件连续生产的产品的组合仅代表单一冲头、模 槽等生产的零件。 每个子组必须在很短的时间间隔及非常相似的 情况下生产的产品。 2、合理分组 在工程初期通常是连续的分组或很短的时间内进行分组，以便 检查在短时间内是否有不稳定的因素存在，当证明已经稳定后周 期可以放长。 3、计算xi、Ri 4、计算x、R 5、计算R图的控制线、x图的控制线 6、将数据在图中打点并作图。 第四章 质量诊断理论（五） 过程能力指数的定义 a、过程能力 过程的加工质量满足技术标准的能力，是衡量加工内在一致性的标准，决定于质量因素人、机、料、环、法，与公差无关。 稳态时，99.73%的产品落在(μ-3 ，μ+3 )范围内，因此将过程能力PC定义为： PC=6? b、生产能力 加工数量方面的能力。 c、过程能力指数---Cp 过程能力满足产品技术标准（产品规格、公差）的程度。 第四章 质量诊断理论（五） 过程能力指数的评价标准 第四章 控制图制定步骤（六） 第四章 控制图制定步骤（六） 第四章 计算工程能力指数（CPK）（七） 管理图判定基准 正常情况： 1、任何一个点不能离开管理界限 2、点的排列无任何规律 管理图判定基准 异常情况（一） 问题点：某一点脱离管理限度线