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SPC培训教程 一、持续改进及统计过程控制概述 二、SPC基础 三、计数型数据控制图 产品质量波动及其统计描述 变 异 误差 ?=X-X0 偶然性误差：误差大小和方向的变化是随机的。 系统性误差：误差大小和方向的变化保持不变或按一定规律变化。 过程控制中常用精度这个概念来反映质量的波动（变异）程度。 精 度 精度又可分为： 准确度(Accuracy)： 反映系统误差的影响程度； 精密度(Precision)： 反映偶然误差的影响程度； 精确度(Uncertainty)： 反映系统误差和偶然误差综合的影响程度 精度的概念 持续改进及统计过程控制概述 预防与检测 过程控制系统 变差：普通原因及特殊原因 局部措施和对系统采取措施 过程控制和过程能力 过程改进循环及过程控制 控制图：过程控制工具 控制图的益处 持续改进及统计过程控制概述之一检测与预防 过程控制的需要 检测—容忍浪费 预防—避免浪费 持续改进及统计过程控制概述之二过程控制系统 持续改进及统计过程控制概述之三变差的普通原因及特殊原因 SPC基础 SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制：利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而得到保证产品质量的目的。 二十世纪二十年代美国休哈特(W.A.Shewhart)首创过程控制(Process Control)理论极其监控过程的工具—控制图(Control Chart)形成SPC的基础，后扩展到任何可以应用的数理统计方法。 控制图(Control Chart)：对过程质量特性记录评估，以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图。 1924年5月6日休哈特提出的不合格样品率P控制图为世界第一张控制图。 产品质量的统计观点一 产品质量具有变异性 影响产品质量的因素有6M Man: 人 Machine: 机 Material: 料 Method: 法 Mother-nature: 环 Measurement: 测 无论人类社会如何进步发展，产品质量不可能保持绝对恒定，一定具有变异性。 产品质量的统计观点二 产品质量的变异具有统计规律性 确定性现象，确定性规律：在一定条件下，必然发生或不可能发生的事情。如一个大气压（760mm汞柱）下，H2O的变化规律。 温度 ? 0℃ 固体状态 温度 0 ℃ t 100 ℃ 液体状态 温度 ? 100 ℃ 气体状态 随机现象，统计规律：在一定条件下事件可能发生也可能不发生的现象。如我们无法预知内存电性能测试合格率大于99%，但大量统计数据证明有99%的可能性大于99%。 正态分布 分布(distribution)：用来描述随机现象的统计规律，说明两个问题：变异的幅度有多大；出现这么大幅度的概率。 计量特性值：如PCB金手指厚度、重量或时间等连续性数据，最常见的是正态分布(normal distribution)。 计件特性值：如内存合格/不合格两种离散性数据，最常见的是二项分布(binomial distribution)。 计点特性值：如每条内存上少锡点数等离散性数据，最常见的是泊松分布(Poisson distribution)。 由于二项分布和泊松分布数据数理统计理论较复杂，以下讨论以正态分布为例。 正态分布 直方图(histogram)：在横轴上以样本数据每组对应的组距等距离线段为底，纵轴表示样本数据落入相应直方组的频数的n个矩形所组成的图形。如100条PCB金手指厚度，标准50?3.94。 正态分布 正态分布：直方图所取得数据越多，分组越密，则直方图就越趋近一条光滑的曲线。 正态分布特征 正态分布是一条曲线，讨论起来不方便，故用其两个参数描述其特征： 平均值（average) 标准差（standard deviation) 说明： （1）平方是为了避免正负抵消 （2）是求平均值 （3）是为了避免单位变化或无故放大 平均值对正态的曲线的影响 若平均值增大，则正态曲线往右移动，见?‘ 若平均值减小，则正态曲线往左移动，见?“ 正态分布平均值与标准差的关系 平均值与标准差是相互独立的。无论平均值如何变化都不会改变正态分布的形状，即标准差?；无论标准差如何变化，也不会影响数据的对称中心，即平均值?。 标准差对正态曲线的影响 若标准差越大，则数据分布越分散，波动范围大； 若标准差越小，则数据分布越集中，波动范围小。 控制图原理 3?原则 不论?与?取值为何，只要上下限距中心值（平均值）的距离各为3 ? ，则产品质量特征值落在范围内的