spc[1]统计过程控制.pptx

统计过程控制（SPC）;统计过程控制（SPC）;第一部分 二十一世纪的质量要求;第一节 二十一世纪是质量的世纪;第二节 什么是SPC;第三节 SPC工程推行步骤; 步骤1 SPC培训;步骤2： 确定关键变量;步骤3： 提出规格标准;步骤4：在各部门落实;步骤5： 统计监控过程;步骤6： 诊断和采取措施解决所发生的问题;第二部分 工序质量与统计过程控制(SPC);第一节 质量数据;计量值数据;计数值数据; 值得注意的是，当数值是百分率时，计量值或计数值数据的判别，取决于给出数值的数学式的分子。分子为计量值，则求出的百分率是计量值；如果分子为计数值，则虽然得到的百分率不是整数但也属于计数值。如抽验某种零件30件，发现2件不合格，则不合格品率为：2÷30×100%=6.66%。虽然不是整数，但因为零件的件数是计数值数据，得到的不合格品率也属于计数值数据。 计数值数据和计量值数据的性质不同，它们的分布不同，所用的控制图也不同，所以必须分别对待它们。;第二节 直方图;直方图的作图步骤;第一步 收集数据;第二步 作频数表;第二步：作频数表;第二步：作频数表;第二步 作频数表;第三步 作直方图;第三节 正态分布; 正态分布概述;正态分布的特性值;; ; 例 求下列两组数据的中位数Xmed ： 例一 3.2，8.4，7.3，6.8，5.1 将数据从小到大排列：3.2，5.1，6.8，7.3，8.4 n为奇数，Xmed =6.8 例二 21.6，19.4，18.0，15.2，12.7，9.9 n为偶数，故Xmed =（18+15.2）/2=16.6 在处理色调、外观、气味、寿命等的特性数据时，用中位数来表示中心位置既方便，又经济。 ;（3）众数 众数是观测的样本数据中出现次数最多，即频数最大的数。众数主要用于极度偏斜的分布和分布中出现两个峰值的不规则的情况以及用来消除极大值与极小值的影响。;表示离散程度的特征量; 都称为移动极差，移动极差用RS表示。 极差R的大小与样本大小n密切相关。若两个样本n相等，则极差大的样本离散程度大，极差小的样本离散程度小。在一般情况下，如果两个样本的离散程度差不多，那么n较大的样本的极差可能稍大些。因此，若干个样本数据，在知道离散程度的前提下，为了有可比性还应当考虑n的大小。 极差作为离散程度的数量标志，计算简便，直观明白。在质量管理中使用较多。但极差也有局限性，因为它只利用了两个极端值的数据，因而当样本数据较多时，极差对数据的利用是不充分的。所以极差不能全面地反映样本数据的离散程度。;; 标准偏差具有下列性质： 1） 标准偏差是与数据有同一量纲的统计特征值。如数据单位是毫米，则标准偏差的单位亦为毫米。 2） 标准偏差恒取正值，不取负值。其数值的大小反映了数据的离散程度的大小。只有当所有数据的值都相等时，标准偏差等于零。 3） 标准偏差的大小，与座标原点的位置无关。 ;第四节 过程能力分析;过程控制;过程控制;过程能力定义;过程能力指数计算;过程能力指数（Cpk）计算公式;单向公差只给定上公差时;单向公差只给定下公差时;过程能力指数的评价;对过程进行监控的方法;过程能力指数分析(例1);过程能力指数分析(例1);过程能力指数分析(例1);过程能力指数分析(例2);计算基本统计量;过程能力指数计算;过程能力评价;第五节 控制图原理;控制图概述;控制图设计原理的第一种解释;控制图原理的第二种解释; 正常因素引起产品质量的正常波动，异常因素引起产品质量的异常波动。正常波动是不可避免的，它对产品质量的影响微小，故可把它当作背景噪声而听之任之。异常波动则不然，它对产品质量的影响大，且采取措施可以消除。因此，在生产过程中，异常波动以及造成异常波动的异常因素是注意的对象，一旦发生，就应尽快找出来，采取措施加以消除，并纳入标准化，保证它不再出现。 在实际生产中，产品质量的正常波动与异常波动总是交织在一起。区分这两类质量波动，亦即区分正常因素与异常因素这两类质量因素的重要科学工具就是控制图。这是因为，当生产过程中只存在偶然波动时，产品质量会形成某种典型分布。所以，根据典型分布是否偏离就能判断异常波动亦即异常因素的是否发生，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然波动与异常波动的科学界限.;第六节 3σ原理与两类错误;第七节 控制图的判断准则;控制图的判断准则;判断稳态的准则;判断稳态的准则; 判断异常的准则;运用控制图可实现预防原则;运用控制图可实现预防原则;第九节 休哈特控制图;