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统计过程控制 统计过程控制介绍 统计过程控制系统 计量型数据控制 计数型数据控制 示例 课程内容 控制图发展历史 控制图种类及选择 控制图原理说明 α,β风险说明 普通原因、特殊原因说明 使用控制图注意事项 X-R,X-S,X-Rm控制图 P, np, c, u控制图 Ca, Cp, Cpk, Ppk, Cmk指数说明 控制图的判读 Case study SPC的基本概念 SPC(Statistical Process Control):为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。 機率的世界 V.S. 確定的世界 控制图的历史 控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。因其用法简单且效果显着，人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制时不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。 控制图在英国及日本的历史 英国在1932年，邀请W.A. Shewhart博士到伦敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛。 就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。 日本在1950年由W.E. Deming博士引到日本。 同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制定了相关的JIS标准。 SPC的基本观念 SPC的目的 何时应用SPC ? Y=f(x1,x2,….) Y可视为顾客所要求的产品特性。 但是如果在y进行相应的统计控制，其实产品已经制造出来，只是相当于检验产品做得好不好，时效已晚。 所以要去探究哪些因素会影响y，进而事先控制x，如此才能起到在生产时就控制的效果，而不是等到产品做出来再做检验。 控制图的作用 控制图是过程的窗户，控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能区分变异是属于普通原因还是特殊原因，以指示某种现象是否正常，为采取纠正措施提供依据。 控制图的作用 合理使用控制图 使过程达到更高的质量、更低的单件成本、更高的效率； 有利于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去； 为讨论过程的性能提供共同的语言 控制图种类(按数据性质来分) 计量值控制图 平均值与全距控制图 平均值与标准差控制图 中位值与全距控制图 个别值与移动全距控制图 计数值控制图 不良率控制图 不良数控制图 缺点数控制图 单位缺点控制图 CASE STUDY 计量型与计数型控制图比较 计量型 很灵敏，能容易地调查事故发生的原因，可以预测将发生的不良状况。 从而能及时并正确地找出不良原因； 计数型 样本量较多 只靠这种控制图，有时无法寻求不良的真正原因，而不能及时采取措施，延误时机。 控制图种类(依用途分) 解析用控制图 过程解析用 过程能力研究用 过程管制准备用 控制图所用的统计原理 控制图原理 案例分享 在MBA教学中有一个著名的案例：100个缺陷品被放进大量的合格品中，并作100%的检验。 检验员在第一次检验中，只找出68个缺陷品，重新检验3遍，又找出30个，但剩下的2个始终没有找到。 这个试验说明：人工检验并不一定完全可靠。只有通过计算机进行系统管理，科學的統計、分析，才是保证质量零缺陷的关键。 控制图两种错误的分析 对于仅仅存在偶然因素的情况下, 由于点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判断为异常的错误是可能发生的. 这种错误称为第一种错误. 当过程具有某种非偶然因素影响, 致使过程发生程度不同的变化. 但由于此变化相应的一些点子落在控制界限内, 从而有可能发生判断过程未发生变化的错误, 这种错误称为第二种错误. 发生第一种错误时, 虚发警报, 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施, 从而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误. 发生第二种错误时漏发警报, 过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施, 从而不合格品增加, 也造成损失. 管制界限和规格界限 规格界限：是用以说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。 管制界限：应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得之观测值所计算出来者。 过程控制和过程能力 普通原因与特殊原因 普通原因：是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，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有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：指的是造成不是始终作用于过程变差的原因，即当它们出现时将造成过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如