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SPC SPC的基础知识 SPC的基本原理 SPC的控制图 过程能力 SPC—统计过程控制 什么是控制？ 孙悟空-白骨精-如来佛祖—控制的合理范围 与控制有关的要素 控制的是产品的特性。 —特性-可以区分的特征。 关键特性/重要特性/普通特性 定性特性/定量特性 关键特性确定的原则 顾客指定的特性，一般在图纸或设计数据中体现。 国家或行业相应的法律、法规所规定的特性。 由公司自行判断。 1、经常发生问题 2、评估顾客关注的特性。 3、上级主管指定的，提升产品质量层次的 4、为了降低成本而选定的特性。 任何一个产品应该有关键特性，要运用二八原则，抓住关键的少数。—所有特性都关键=所有特性都不关键 统计学的概念 数学的一个分支，为了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从被调查总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特征。 基本概念： 总体/样本/变异（变化的范围）/算术平均数/中位数/极差/标准差σ SPC的基本原理 1924年美国贝尔实验室休哈特博士提出，当时称为SOC（统计质量控制）。1924年5月16日不合格品率控制图。 1931年发表质量论文《工业产品质量的经济控制》，成为过程控制理论的奠基人之一。 真正起源于二战时期，为提高武器的质量，美国军方在1941年和1942年指定了三个著名的标准：Z1.1，Z1.2，Z1.3。讲了两个理论，一个就是休哈特的过程控制理论，即SPC；另一个就是道奇和罗明夫妇二人所研究的抽样理论 休哈特的主要贡献 应用过程控制理论能够在生产线上保证预防原则的实现。 在产品制造过程中，产品质量特性值总是波动的。（普通原因/特殊原因） 1932年英国（工业革命的发源地）讲课。 1950年由规格协会邀请戴明博士到日本讲学，在四个大城市向600名工程师讲学，向日本规格协会负责人寺川一郎要求向企业负责人讲学，32家企业负责人认识到取得优秀的品质不是局部的问题，而是一个系统的问题。 SPC理论的发展 SPC（统计过程控制）?SPD（统计过程诊断） 1984年日本名古屋工业大学调查研究，当时日本115家中小型企业（500人以下），结果平均每家工厂用到137张控制图。美国柯达彩色胶卷，当时有5000多名员工，用到了35000多张控制图，平均每人用到7张控制图。乐凯胶卷11元，柯达胶卷21元。配方相同，工艺控制有差异。8层药水，每层的厚度在几个μm。 我国的很多企业用了多少张控制图呢？（很多都在造假，应付检查） SPCSQC SQC 针对结果/SPC针对过程 SPC强调现场可执行/SQC随机性强 SPC的基本原理 过程控制理论 变化 体现到一种什么样的思想，还要注意什么思想 过程控制理论 反馈的过程控制系统模型 波动理论 正常波动+异常波动 机械加工给出加工的公差范围 何为普通原因？ 造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因。 统计数据的分布 位置（代表值或中心值） 分布的宽度（从最小值到最大值间的距离或宽度） 形状（波动的模型-是否对称，偏斜等） 波动（变差）的应变措施 局部措施-应对异常波动，由现场直接负责人解决，只能解决15%以下的问题。 对系统采取的措施-应对正常波动，由管理人员与技术人员来改变；解决85%以上的问题。 —— 统计过程控制的思想：无罪推定。 先假定过程处于受控状态，一旦通过收集数据证明过程偏离了这种状态，就说明过程失控了，存在异常原因。 正态分布 正态分布的特点：中间高，两端低，左右对称。收入水平，年龄水平等。 修哈特控制图正式依据正态分布提出来的，不能达到100%控制，二是控制在±3σ成本是经济的。 引出控制下限与控制上限。控制图顺时针旋转90度，不符合人们的习惯，再旋转180度，就得到了控制图。 选择±3σ的理由 对产品质量有完全把握 在这种情况下生产是最经济的，不合格品也是最少的。（成本上升，不良率下降，两条线的交叉点） 在控制状态下，过程的偏差最小。 虚发警报与漏发警报 控制了99.73%，还有0.27%没有得到控制，所以可能会产生虚发警报。α 风险 抽检时也能漏发警报。β 风险 （质量部门人员工作的难处，冒这两种风险，引起老板、客户的抱怨） 应用控制图的注意事项 应用控制图要收集数据，但不是我们实施SPC的最终目标，而是要了解变差的原因以及如何消除它。 SPC不只应用于产品零件方面，而且可以推广应用更多领域。 实施SPC必须跟实际生产情况联系在一起。 ※两个重要的假设： 1、正态分布 2、测量系统是可以接收的，测量仪器、测量方法等带来的误差可忽略。 控制图