SPC统计过程控制培训

上海品圣咨询名称解释中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。过程均值（Average）一
个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用X来表示。链（Run）控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或
之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。变差（Variation）过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分
为两类：普通原因和特殊原因。特殊原因（SpecialCause）一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明
原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。上海品圣咨询名称解释普通原因（C
ommonCause）造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。过程
能力(ProcessCapability)是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。移动极差（M
ovingRange)两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。上海品圣咨询控制图有关系数(n—子组容量）上海
品圣咨询谢谢!THANKS！PDCASPCFp指的是超出规格的比例（%）Fp=Fpu+F
pLFpu指超出规格上限的比例FpL指超出规格下限的比例上海品圣咨询过程实绩:全部散布包括Shifts和S
hortTerm(Pp&Ppk)能力:只有随机的或短期的散布(Cp&Cpk)上海品圣咨询工程
能力的分析的Baseline:SpecSpec的概念-所有判断的基准-或者目标-Cus
tomersNeedsLevel工程能力指数的种类Target=Spec的中心时Target
不是Spec的中心时考虑散布CpCpkPpPpkCpmCpmkPpmPpmk只考虑偶然原因考虑异常原因(
工程平均的移动)+考虑平均散布考虑+平均考虑上海品圣咨询上海品圣咨询上海品圣咨询有关分组一些问题?分组
原则–主要是使在大致相同的条件下所收集的质量特性值分在一组,组中不应有不同本质的数据,以保证组内仅有偶然因素的影响
.–我们所使用的控制图是以影响过程的许多变动因素中的偶然因素所造成的波动为基准来找出异常因素的,因此,必须先找出过程
中偶然因素波动这个基准.上海品圣咨询时间质量特性制程的变化分组时的重要考虑让组內变化只有普通原因让组间变化只有
特殊原因组内变异小组间变异大上海品圣咨询同样产品用若干台设备进行加工时,由于每台设备工作精度、使用年限、保养状
态等都有一定差异,这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因.因此,有必要按不同的设备进行质量分层,也应按不同条件对
质量特性值进行分层控制,作分层控制图.另外,当控制图发生异常时,分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.
分层问题－层别法运用上海品圣咨询复合层别的说明上海品圣咨询控制图使用时机决定管制特性可否取得计量
值数据目标是否在于不良品数目标是否在於缺点数NONO样本数是否为定值YES使用P管制图使用np或
P管制图样本数是否为定值使用U管制图使用C或U管制图YESNOYESYESNO上海品圣咨询
数据是同类型或无法进行组内个别抽样?如化学槽液批亮油漆样本平均是否容易計算使用中位数－全距管制图NONO各组样本打大小是
否>9YES使用X─R管制图NOYES样本标准差S是否容易計算使用X─R管制图NO使用X─
S管制图YES使用个别值管制图：X─MRYES上海品圣咨询CASESTUDY质量特性样本数选用什么图长
度5重量10乙醇比重1电灯亮／不亮100每一百平方米的脏点100平方米上海品圣咨询传统SPC统计＆电脑化
作业项目传统统计电脑化时效性滞后Realtime-即时分析简便性量大，繁顼简便，电脑代替人工处
理多样性指标单一，图形分析困难指标多样化，图形丰富实效性事后分析，亡羊补牢实时分析，预防控制存储＆查阅
文件式管理，资料不便存储与查阅数据库管理，快速存储与查阅数据安全性低，易损毁可自动备份数据，安全性高上海品
圣咨询資料與查檢表柏拉圖特性要因圖散佈圖管制圖直方圖層別法上海品圣咨询查檢表何為數據
所谓数据,就是根据量测所得到的数值和资料等事实.数据=事实收集正确的数据
避免主观的判断要把握事实真相上海品圣咨询数据种类：定量数据与定性数据。
定量数据:长度,时间,重量等测量所得数据,亦称计量值。計量值：連續分配以
缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值。計數值：間斷分配定性数据:以人的感观判断出来的数据,例如:
水果的甜度或衣服的美感。上海品圣咨询查檢表定義：查检表是以简单的数据用容易了解的方式做成图形或表
格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作进一步分析或核对检查用。种类：记录用查检表(不良项目)
点检用查检表两种(汽车保养点检表)上海品圣咨询制作步驟决定所要收集的数据及希望把握的项目
过去的经验，專業知识，腦力激蕩决定查检表的格式决定记录形式符號：■檢查●調整╳更換
决定收集数据的方法何人收集.期间多久,检查方法上海品圣咨询机台不良种
类日期作業人員月日月日月日月日月日A1尺寸?????
缺点?????材料?????其它?????2尺寸
?????缺点?????材料?????其它???
??B???????上海品圣咨询10000KM時定期保養顧客名：
日期：車牌號碼：費用：車種：行駛公裡：作業者：
註■檢查●調整╳更換■電瓶液量■空氣濾清器■水箱╳機油■胎壓■分電盤蓋╳火星
塞●化油器●風扇皮帶上海品圣咨询柏拉圖柏拉圖原則：所謂柏拉圖(Pareto)原則就是利用[少
數控制多數]的原則柏拉圖背景1897年，意大利之V.Pereto分析意大利經濟情況，發現少數人具有大部份的財富
，要控制該國的財富只需控制這些少數財主即可!此原則可廣泛應用於重點管理，庫存管理，不良率分析等上海品圣咨询制作步驟决定
分类项目决定数据收集期间，并且按照分类项目收集数据数据收集期间以一天.一周.一个月.一季或一年为期间,
从中选择恰当的期间来收集数据记入图纸并且依数据大小排列书出柱形点上累积值并用线连接计算累积比率公式:
累积比率=各项累积数/总数100记入柏拉图的主题及相关资料上海品圣咨询二八原則與柏拉圖上海品圣
咨询上海品圣咨询特性要因圖定義：一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理
的图形,这个图形称为特性要因图。又叫做鱼骨图上海品圣咨询大要因大要因大要因大要因特性為什麼延遲交貨特性中
要因小要因中要因中要因中要因中要因小要因小要因上海品圣咨询散布图定義：把互相有关系的对
应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示出分布形态，根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系上海品圣咨
询制作步驟收集相对应数据，至少三十组以上，并且整理写到数据表上勾選出数据之中的最大值和最小值画出纵轴与横轴刻度，计
算组距将各组对应数据都标示在坐标上记入必要事项上海品圣咨询正相關(強)正相關(弱)上海品圣咨询負相關(
強)負相關(弱)上海品圣咨询無相關曲線相關上海品圣咨询管制圖計數型管制圖P-管制圖NP-管制圖C-管制
圖U-管制圖計量型管制圖Xbar-R均值極差圖Xbar-σ均值標准差圖X-Rm個別移動值圖Median-
R中位數全距圖上海品圣咨询SPC常用术语解释名称解释平均值（Xbar）一组测量值的均值极差（Range）
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差σ（Sigma）用于代表标准差的希腊字母标准差(StandardDeviation)
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。分布宽度
（Spread）一个分布中从最小值到最大值之间的间距中位数?x将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个
数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。单值（Individual）一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号
X表示。附录上海品圣咨询定义主要统计学名词统计学概述上海品圣咨询定义为了解被调查群体的某些隐
含的特性，运用合理的抽样方法从被调查群体中取得适当的样本，通过研究样本来发现群体的特性!统计学是科学的以偏概全的方法
一叶知秋春雾雨夏雾热秋雾太阳冬雾雪送礼物上海品圣咨询主要统计学名词群体於制造业而言，通常指
在同一生产条件下符合特定要求的所有个体的集合!也可称为批量记为N样本於群体中抽样而得的部份个体的集合!记为nμ
群体平均值Xbar样本平均值群体标准差?x样本标准差R全距概率(六
合彩)正态分布上海品圣咨询■平均数 （总体）（样本）（加权式）■中位数■众数上
海品圣咨询数据的离散程度■极差R＝最大值－最小值＝Ｘmax－Ｘmin■方差(总体)
(样本)■标准差(总体)(样本)上海品圣咨询练习计算概率若随意掷两个
骰子，问1、共有多少种可能的结果出现？2、两个骰子的点数和有多少可能性？3、点数和出现的概率是多少？
分别用小数和分数表示。采用下表会有助于计算上海品圣咨询练习计算概率（续）上海品圣咨询十五项品质指
标理论解析、实例演练USL：规格上限SL：规格中心值LSL：规格下限XUCL：Xb
ar管制图的管制上限Xbar：Xbar管制图的中心值XLCL：Xbar管制图的管制下限RUCL：R管制图的管
制上限RBar：R管制图的中心值RLCL：R管制图的管制下限Ca：制程准确度Cp制程精密度(
制程潜力)Cpk制程能力PPMPartsPerMillionSGMs规格标准差SGMa制程
标准差SigmaSpecChart规格管制技术图SigmaActualChart制程管制技术图品质规格要求
品质管制图分析品质六大特质分析品质技术分析上海品圣咨询何谓标准差(σ)?希腊文字里的sigma小写符号–σ
--是统计学符号。代表母体的“标准偏差”.（StandardDeviation）统计学中，标准偏差意指任何一组事项或流程所
产出的变异或不一致的度量值。 例﹕热汉堡、三件衬衫，超市感觉。上海品圣咨询σs—规格标准差读做SigmaSpec
上海品圣咨询σa—制程标准差读做SigmaActual注：样本数n<25上海品圣咨询例题说明X1=
1X2=2X3=3上海品圣咨询过程Sigma估计Sigma计算Sigma
Cp,Cpk,CpmPp,Ppk,Ppm上海品圣咨询品质的一致性乙选手甲选手谁的成绩好呢?您的工厂/服务品
质/供应商若有问题,您希望是甲状况还是乙状况呢?谁较有潜力呢?你会选谁当选手呢?制程能力解析Ca与Cp上海品圣咨询
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果不精密精密准确不准确???????????????
???????????????????上海品圣咨询Ca—准确度Capacityo
fAccuracyCa=L1/L2L1=X─SLL2=(USL—LSL)/2上海品圣咨询Ca
等级之解说等级评定後之处置原则(Ca等级之处置)A级:作业员遵守作业标准操作并达到规格之要求须继续维持。B级:有必要可能将其
改进为A级。C级:作业员可能看错规格不按作业标准操作或检讨规格及作业标准。D级:应採取緊急措施，全面检讨所有可能影响之因，必要
时得停止生产。以上仅是些基本原则，在一般应用上Ca如果不良时，其对策方法是制造单位为主，技术单位副，品管单位为辅。上海品圣咨询
Cp—精密度Capacityofprecision上海品圣咨询Cp等级之解说等级评定後之处置原则(Cp等级之
处置)A级:此一制程甚为稳定，可以将规何許容差缩小或胜任更精密之工作。B级:有发生不品之危险，必须加以注意，并设法維持
不要使其变壞及迅速追查。C级:检讨规格及作业标准，可能本制程不能胜任如此精密之工作。D级:应採取緊急措施，全面检讨所有
可能影响之因素，必要时应停止生产。以上也是与Ca一样，仅是一些基本原则，在一般上Cp如果不良时，其对策方法是技术单位为主，制造单
位为副，品管单位为辅。上海品圣咨询Cpk–制程能力制程能力指数(综合指数)Cpk是总合Ca(k)和Cp二值之指数，
其计算式为:当Ca=0时，Cpk=Cp单边规格时，Cpk即以Cp值计，但需取绝对值。上海品圣咨询Cpk
–精确度制程能力指数(综合指数)上海品圣咨询PPM：PartPerMillion 是指制程中所产生之百万分之不
良数。DPM：DefectPerMillion 是指制程中所产生之百万分之缺点数。何谓PPM、DPM？上海品圣咨询
6σ的诠释3σ与6σ的比较“品质特性”中组合零件之数目3σ品质水准的产品品质可靠度6σ品质水准的产品品质可靠度
1
99.7300029%99.999999800%

997.5961049%
99.999998200%
10
97.3325980%
99.999998000%
50
87.3557666%99.99999000
0%
7581.646461
7%99.999985000%
100
76.3102995%
99.999980000%
250
50.8695500%99.9
99950000%
5002
5.8771111%99.999900000%
750
13.1635700%
99.999850000%
1000
6.6962488%
99.999800000%
2000
0.4483975%99.999600001%
上海品圣咨询LSLuUSL6σ1
.5σ6σWHATISMOTOROLA’S6σPPM之计算上海品圣咨询WHATISMOTOROLA’S6
σ?最佳状况，制程中心等于规格中心，此时Cpk=2最差情形，可以允许制程中心，偏差±1.5σ，此时的Cpk=1.5LSL
uUSL6σ1.5σ6σ4.5σ上海品圣咨询Sigma=σ=Deviation(Squarerootof
variance-7-6-5-4-3-2-101234567Between+/-1σBetwe
en+/-2σBetween+/-3σBetween+/-4σBetween+/-5σBetween+/-6σ68.27
%95.45%99.73%99.9973%99.999943%99.9999998%Result:317300ppm
outside（deviation)45500ppm2700ppm63ppm0.57ppm0.002pp
mσAxisgrachinSigmaNormalDistribution上海品圣咨询以动态理论，中心会左右移
动1.5σ，实际水准为6σ，6σ-1.5σ=4.5σ，查表得知4.5σ=0.000003398，换算後等於3.398PPM。
以静态理论，6σ-0σ=6σ，查表得知6σ=0.000000001=转换後等於0.001PPM，但需乘2，所以PPM=0.002。
上海品圣咨询运用SPC的几个常见问题传统品质观念与品质损失函数制程能力解析（长期与短期）有关分组一些问题有关
控制图选用传统SPC统计＆电脑化作业上海品圣咨询至今为止。。。。。SpecLSLUSL我们合格Spec-
in就合格Iamalive(我活着)Spec-out不合格检出不良传统品质观念与品质损失函数上海品圣咨询传
统品质观念与品质损失函数SpecLSLUSL集中在中心才合格散就死Spec-in但没有达到水准就不合格潜在的不
良事前预测呀!有吃的(不良)从今往后。。。。。ProcessResponseTime群间变动(B
lackNoise)群内变动(WhiteNoise)RationalSubgroupsRationalSubgr
oup是Grouping成群內只发生群内变动(WhiteNoise),在群間只发生群间变动(BlackNoise
)的方法→可以分离长/短期工程能力.RationalSubgroup要包含的要素(Subgrouping基准)
(一般以预想影响Process变动的‘X’因子为基准Subgrouping,主要使用6M1E)-Ma
n:作业者变更,昼夜交替工作,新作业者等-Machine(Equipment):机械设定值变更,
设备保修&维护等-Material:入库Lot,作业配置,原材料等-Method:作业者之间的
作业方法差异等-Measurement:测量者的变动,测量装备误差等-Management&Envir
onment-(Mind&Money)制程能力解析（长期与短期）上海品圣咨询Time1Time2T
ime3Time4称为?漂移(平均值漂移了多远的真正sigma测量)显示过程控制重要的少数称为?短期(?
st)我们的潜在能力-能做得最好的情况所有6sigma公司用?报告价值不高的多数显示变异原因组内变异(With
in)组间变异(Between)ST+shift=LT???注：式中A2,D3,
D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表：n2345678910D43.27
2.572.282.112.001.921.861.821.78D3?????0.080.140
.180.22A21.881.020.730.580.480.420.340.340.31注：对于样
本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同样的”测量结
果是可能成立的。上海品圣咨询2-3在控制图上作出均值和极差控制限的控制线平均极差和过程均值用画成实线。各
控制限画成虚线。对各条线标上记号（UCLR，LCLR，UCLX，LCLX）注：在初始研究阶段，应注明试验控制
限。上海品圣咨询上海品圣咨询不合格品率的P图用来测量在一批检验项目中不合格品(不符合或所谓的缺陷)项目
的百分数。这可以是评价一个特性值（是否安装了一个特殊的零件）或是许多特性值（在电气系统检查台中是否发现某些不正常之处）。
把被检查的每一个组件，零件或项目记录成合格或不合格（即使一个项目有几处不合格，也仅记录为一个不合格项）；把这些检验的结
果按一个有意义的基础条件分组，并且把不合格的项目用占子组大小的十分之几来表示。上海品圣咨询不合格品率的P图制作方法
第一步：收集资料选择子组的容量，频率及数量一般要求较大的子组容量(
例如50到200或更多，np>5)根据产品的周期确定分级的频率收
集资料的时间应足够长，以便查找变差源计算每个子组内的不合格品率被检项目的数量－n
发现的不合格项目的数量－np通过这些资料计算不合格品率：p=np/
n选择控制图的坐标刻度最大
的不合格率值的1.5到2倍的值将不合格品率描绘在控制图上第二步：计算控制限计算过程平均不合格
品率n1p1+n2p2+n3p3+???nkpkPbar=———————————(n1
+n2+n3+???+nk)第三步：划线并标注???????过程均值－水平实线。
??????控制线(UCL,LCL)－水平虚线。注：在初始研究阶段，这些被认为是试验控制线标准化作
业程序样本容量改变(即使是一个子组)，控制限随之变化，对每个具有不同的样本容量的子组，应分别计算各组的控制限合理的作业程
序：v确定可能超过其平均值士25%的样本容量范围，找出样本容量超出该范围的所有子组；v按以上公式重新计算这
些点的控制限v在控制图上描绘受影响的子组新的上、下控制限，并作为识别特殊原因的依据。v注：样本资料不同时，
建议调整资料收集计划，从而使样本容量恒定?控制图解析意义：分析影响过程的因素是偶因还是异因，找出过程
不再以同一水平运行的证据一即过程失控一并采取相应的措施。分析资料点，找出不稳定的证据寻找并纠正特殊原因
重新计算控制限过程能力解释计算过程能力评价过程能力改进过程能力
绘制并分析修改后的程控图P管制图实例演练(样本数恒定)P管制图实例演练(样本数不恒定)上海品圣咨询
正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.
73%，於是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%=0.27%，而超过一侧，即大於μ-3σ或小於μ+3σ的概率为0.27
%/2=0.135%≈1%，如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基於这一理论而产生控制图原理控制图
原理的两种解释控制图原理的第一种解释：在控制图上描点，实质上就是进行统计假设检验，而控制图的上、下控制界即为接
受域与拒绝域的分界限，点子落在上、下界限之间，表明可接受，点子落在上、下界限之外，表明应拒绝。控制图的上下界限，是区分
当时的制程可接受还是不可接受的分界线。控制图原理的第二种解释根据来源的不同，质量因素通常可以分成4M1E五个方面
。但从对质量的影响大小来看，质量因素可分成偶然因素(简称偶因)与异常因素(简称异因)两类。偶因是始终存在的，对质量的影响微小，但
难以除去，例如机床开动时的轻微振动等。异因则有时存在，对质量影响大，但不难除去，例如车刀磨损、固定机床的螺母松动等。控制
图的控制界限，可以用来检定当前的制程受何种质量因素影响，以便采取合理的措施上海品圣咨询偶波与异波都是产品质量的波动
，如何能发现异波的到来呢？经验与理论分析表明，当生产过程中只存在偶波时，产品质量将形成某种典型分布。如果除去偶波外还有异
波，则产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。因此，根据典型分布是否偏离就能判断异波，即异因是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出
。例如在车制螺丝的时，由於发生了车刀磨损的异因，螺丝直径的分布偏离了原来的正态分布而向上移动，於是点子超出上控制界的概率大为增加，
从而点子频频出界，表明存在异波。控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。上海品圣咨询控制图的目的管制图和一
般的统计图不同，因其不公能将数值以曲线表示出來，以观其变异之趋势，且能显示变异是属於机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，而采
取适当之措施。利用控制限区隔是否为非机遇性上海品圣咨询非典防疫控制参数：温度控制方法：温度计采取措施：紧急应变程
序立即隔离上海品圣咨询判断制程稳定或异常的准则判稳准则:在点子随机排列的情况下,符合下
列各点之一就认为过程处於稳态:(1)???连续25个点子都在控制界限内;(2)???连续35个点子至多1个点子
落在控制界限外;(3)???连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。判稳准则(2)：若过程正常为正态分布
,令d为界外点数,则连续100点,d≥2的概率为P(连续100点,d≥2)=0.0026这是与α0=0.0027为
同一个数量级的小概率。因此,若过程处於稳态,则连续100点,在控制界外的点子超过2个点(d>2)的事件为小概率事件,它实际上不发生
,若发生则判断过程失控α3=0.0026就是准则(3)的显著性水平。上海品圣咨询判断异常的准则:符合下列
各点之一就认为过程存在异常因素:(1)???点子在控制界限外或恰在控制界限上;(2)???控制界限内
的点子排列不随机。（为何要有这一规则？）界内点排列不随机的模式很多,常见的有:点子屡屡接近控制界限、
链、间断链、倾向、点子集中在中心线附近、点子呈周期性变化等等,在控制图的判断中要注意对这些模式的识别。上海品圣咨询“α”
及“β”风险说明“α”风险说明“β”风险说明上海品圣咨询控制界限“α”值±σ32%±2σ4.56%±3σ
0.27%±4σ0.005%平均值移动“β”值±σ97.72%±2σ84.13%±3σ50%±4σ15.8
7%“α”及“β”风险说明上海品圣咨询两类错误虚发警报的错误,也称第I类错误。在生产正常的情况下,纯粹出於偶然
而点子出界的概率虽然很小,但总还不是绝对不可能发生的。因此,在生产正常、点子出界的场合,根据点子出界而判断生产异常就犯了虚发警报的
错误或第I类错误,发生这种错误的概率通常记以α虚发警报的错误α上海品圣咨询漏发警报的错误,也称第Ⅱ类错误。在
生产异常的情况下,产品质量的分布偏离了典型分布,但总还有一部分产品的质量特性值是在上下控制界之内的。如果抽到这样的产品进行检测并在
控制图中描点,这时由於点子未出界而判断生产正常就犯了漏发警报的错误或第Ⅱ类错误,发生这种错误的概率通常记以β由於控制图
是通过抽查来监控产品质量的,故两类错误是不可避免的。在控制图上,中心线一般是对称轴,所能变动的只是上下控制限的间距。若将间距增大,
则α减小而β增大,反之,则α增大而β减小。因此,只能根据这两类错误造成的总损失最小来确定上下控制界限。根据经验
，μ±3σ作为管制限可以使总损失最小漏发警报的错误β上海品圣咨询休哈特的设计思想休图将α
设定为0.27%，β值较大，需要增加判异准则：界内点排列不随机就判异。使用者信心α=0.27%β
1点出界就判异2β大，界内点排列不随机判异上海品圣咨询模式1:点子接近控制界限
(1)???连续3个点中,至少有2点接近控制界限;0.0053(2)???连续7个点中,至少有3点接近控制界限
;0.0024(3)???连续15个点中至少有4点接近控制界限0.0030模式2:
中心线一侧出现长为9的链0.0038模式3:连续6点的倾向
，即上升或下降0.00273模式4:点子集中在中心线附近。即点子距离中心线在1σ以内
连续15点集中在中心线附近0.0033点子落于中心线两侧1σ界限内的概率为
P（μ-σ≤x≤μ+σ）=2[φ（0）-φ（1）]=2[0.5000-0.1587]=0.6826P(
连续15点集中在中心线附近)=(0.6826)15=0.0033上海品圣咨询图的区域划分“A’区
+3σ“B”区+2σ“C”区
+1σ“C”区-1σ“A”区-3σ
“B”区-2σ中心线UCLLCL上海品圣咨询点超出了控制限上海品圣咨询
连续５点中有４点在Ｂ区或Ｂ区以外。上海品圣咨询其他几种缺陷UCLLCLR失控周期性变化4.双峰型：有二
个高峰出现，可能原因有二种分配相混合，例如二种机台或二种不同原料，测定值因环境不同影响所造成。?直方图常
见形态说明5.离岛型：在左边或右边形成小岛，原因测定有错误，一定有异常原因存在，只要去除应可制出合乎规格
之制品。?直方图常见形态说明6.高原型：形状似高原状，不同平均值分配混合所造成，应利用层别分离后，
再作直方图作比较。?直方图常见形态说明100个机螺丝直径直方图。图中的直方高度与该组的频数成正比从直方图到正态分布
：机螺丝直径直方图直方图趋近光将各组的频数用资料总和N=100除，就得到各组的
频率，它表示机螺丝直径属於各组的可能性大小。显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为
1。如果资料越多，分组越密，则机螺丝直径直方图也越趋近一条光滑曲线，如直方图趋近光滑曲线图所示。在极限情况下得到的光滑曲线
即为分布曲线，它反映了产品质量的统计规律，如分布曲线图所示在中心线或平均值两侧呈现对称之分布常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠
近但不相交曲线下的面积总和为1正态分布基本知识正态曲线单侧的概率推断正态分布的参数总
体参数 样本统计量集中程度μＸ离散程度σ
s正态分布的表达方式位置：中心值形状：峰态分布宽度不同的正态分布不同的正态分布不同的正
态分布目标值线预测时间目标值线尺寸时间？→两种变差原因及两种过程状态(1)两种性质的变差原因
如果仅存在变差的普通原因,随着时间的
推移,过程的输出形成一个稳定的分布并可预测如果存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定正态分布与两种变差
原因变差的普通原因和变差的特殊原因普通原因指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多全距的原因，我们
称之为“受控的过程”普通原因始终作用于稳定的过程中。特殊原因指的造成不是始终作用于过程的全距的原因，即当它们出现时
将造成过程的分布改变。特殊原因以不可预测的方式来影响过程分布。偶然因素（偶波）和异常因素（异波）偶然因素之变异异
常因素之变异１．大量之微小原因所引起,不可避免２．不管发生何种之偶然原因，其个别之变异极为微小３．几个较代表性之
偶然原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小振动（３）仪器测定时不十分精确之作法４．实际上要除去制程上之偶然
原因，是件非常不经济之处置１．一个或少数几个较大原因所引起,可以避免２．任何一个异常原因，都可能发生大之变异
３．几个较代表性之异常原因如下：（１）原料群体之不良（２）不完全之机械调整（３）新手之作业员４．异常原因
之变不但可以找出其原因，并且除去这些原因之处置，在经济观点上讲常是正确者局部性的对策及系统性的对策局部问题的对
策通常用来消除特殊原因造成的变异可以被制程附近的人员来执行一般可以改善制程的15%系统改善的对策
通常用来减低普通原因造成的变异几乎总是需要管理者的行动来加以矫正一般可以改善制程的85%
对于一个新的机种或是新的制程而言，要先解决制程变异的普通原因还是异常原因？为什么？如何知道目前
制程之变异是属于普通原因还是特殊原因？Question过程控制范围不受控（存在特殊原因）受控（消除了特殊原因
）持续改进的思维模式过程能力
受控且有能力符合规范（普
通原因造成的变差已减少）规范下限
规范上限


时间范围
受控但没有能力符合规范（普通
原因造成的变差太大）过程控制和过程能力控制满足要求受控不受控可接受1类3类不可接受2类4类简言之，
首先应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处於受统计控制状态，那么其性能是可预测的，就可评定满足顾客期望的能力。持续改进的思维
模式Question如何从技术上来判断制程是稳定的？如何衡量制程的稳定程度？有哪些指标？、如何平衡顾客期望与制造成
本的关系？什么是控制图控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。图上有中
心线(CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，参见控制图示例图。管制
图正态分布中，任一点出现在μσ内的概率为P(μ-σP(μ-2σ++68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ个别值的正态分布平均值
的正态分布控制图的正态分布控制图由来说明超过管制上限，为不可接受区域在管制界限内，为可接受区域搜集数据绘解析用
控制图是否稳定绘直方图是否滿足规格控制用控制图寻找异常原因检讨机械、设备提升制程能力管制图制作上海品圣咨询
均值和极差图（X-R）制作说明1、收集数据以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品，并周性期的抽
取子组。注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。1-1选择子组大小，频率和数据1-1-1
子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等生产出来的零件，
即一个单一的生产流。）1-1-2子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/
操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。1-1-3子组数：子
组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次使用管制图选用35组数据，以便调整。1-2建立控制图及记录原始数据（见下图
）上海品圣咨询上海品圣咨询1-3、计算每个子组的均值（X）和极差R对每个子组计算：
X=（X1+X2+…+Xn）/nR=X
max-Xmin式中：X1，X2????为子组内的每个测量值。n表示子组的样本容
量1-4、选择控制图的刻度4-1两个控制图的纵坐标分别用于X和R的测量值。4-2
刻度选择：上海品圣咨询对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应
至少为子组均值（X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍
。注：一个有用的建议是将R图的刻度值设置为X图刻度值的2倍。（例如：平均值图上1个刻度代表0.01CM
，则在极差图上1个刻度代表0.02CM）1-5、将均值和极差画到控制图上5-1X图和R图上的点描好后及
时用直线联接，浏览各点是否合理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。5-2确保所画的X和R点在纵向是对应的
。注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地注明“初始研究”字样。上海品圣咨询计算控制限
首先计算极差的控制限，再计算均值的控制限。2-1计算平均极差（R）及过程均值（X）
R=（R1+R2+…+Rk）/k（K表示子组数量）
X=（X1+X2+…+Xk）/k2-2计算控制限计算控制限是为了显示仅存在变差的
普通原因时子组的均值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反映在极差上的子组内的变差的量来决
定的。计算公式：UCLx=X+A2RUCLR=D4R
LCLx=X-A2RLCLR=D3RSPC统计过
程控制1、专心听讲（请手机、小灵通“收声”）。2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）。3、互动学习（敞开心胸，积极投入，
但须避免“小儿多动症”）。4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，
但须保持安静）。5、拒绝干扰（非紧急情况下，请勿接
受干扰）。6、禁止在课室内吸烟。小憩后请准时回到课室课堂纪律课前小测验SPC的宗旨是什么？如何通过SPC的方法识别
异常制程情况？贵公司常用的管制图有哪些？对于数据的抽样频率有何特殊规定？顾客有没有对制程能力提出要求，如果有，主要是哪些指标，
如何得来的？研讨。交流。提高本次训练班的内容?正确认识SPC直方图与正态分布正态分布与两种变差原因管制
图判断制程稳定或异常的准则统计学概述十五项品质指标理论解析、实例演练运用SPC的几个常见问题SPC与品管七
大手法附录品管方法历程SPC兴起的背景什么是SPCSPC基本观念SPC的特点SPC认识误区的剖析正确认识SP
C一.品管方法历程1σ2σ3σ4σ5σ6σ3.42336,210690,000300,80066
,807AverageCompany一般公司Bestinclass世界标竿公司产品检查产品管制制程管制品管7
手法(5S、QCC、ISO9001:2000)管理改善(PDCA)一般公司THREESIGMA改善技术改善(MAIC)世
界标竿公司SIXSIGMA改善方法管制实验设计与制程结合实验设计与设计结合产品管制最佳化设计管制最佳化二.
SPC兴起的背景战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W.Ed-wardsDe
ming)博士，将SPC的概念引入日本。从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量
管理专家伯格(RogerW.Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。美国W.A.Shewhart
博士於1924年发明管制图，开启了统计品管的新时代在日本强有力的竞争之下，从80年代起，SPC在西方工业国家复兴，并
列为高科技之一。例如，加拿大钢铁公司(STELCO)在1988年列出的该公司七大高科技方向如下：(1)连铸，(2)炉外精炼钢包
冶金站，(3)真空除气，(4)电镀钵流水线，(5)电子测量，(6)高级电子计算机，(7)SPC美国从20世
纪80年代起开始推行SPC。美国汽车工业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公
司在ISO9000的基础上还联合制定了QS9000标准，在与汽车有关的行业中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了SPC，如美国LT
V钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁公司等等。「经验挂帅时代」的结束QS9000品保体系的要求「QS9
000」。要求为客户提供合格的产品，只有稳定而一贯（Consistent）的「过程」与「系统」，才能保证长期做出合格的产品。然而，
如何检核此一贯「过程」与「系统」仍然稳定的存在呢？这必须依赖SPC来发挥功能。如果工作经验对产品品质有举足轻重的影响（例
如：手工裁缝），那么，SPC就没有太多发挥的空间。相反地，如果某一公司开始将经验加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该公
司开始宣告「经验持帅时代」将要结束，那么SPC的导入时机也就自然成熟了。SPC是英文StatisticalPr
ocessControl的字首简称,即统计过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行
分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨三.什么是SPC上海品
圣咨询StatisticalProcessControl规格制程USLUCLSLCL
LSLLCL?s?aCaCpCpk群体样本μXbar??
xNnR计量值：均值极差图?s规格标准差图直方图计数值：P不良率图C缺点数图柏拉图
四.SPC的基本观念世上没有任何两件事.人员.产品是完全一样制造过程中所产生之变异是可以衡量的事情.产品的变异通
常根据一定的模式而产生宇宙万物及工业产品大都呈常态分配例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配变异的原因可分为偶因及异因
偶因属管理系统的范围异因却是作业人员本身就能解决的应用SPC可以指出制程最需要改善的地方SPC是全系统的，全过程的，要
求全员参加，人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。?SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论)来保证
全过程的预防。?SPC不仅用於生产过程，而且可用於服务过程和一切管理过程。五.SPC的特点六.SPC认识
误区的剖析(一)有关管制图这张管制图是否有意义？这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与研判？这些问题经过
推敲之後才能帮助我们对SPC作更深入的了解。它所管制的参数真的对产品品质有举足轻的影响吗？管制界限订的有意义吗？SPC认
识误区的剖析(二)有关于Ca/Cp/CpkCa/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会作制程能力分析的公
司，当然是一个对SPC认识较深入的公司，但是值得再深入探讨的是─Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？是否已用Ca/Cp/C
pk作订单分派给不同生产线生产的依据？Ca/Cp/Cpk被活用了吗？SPC认识误区的剖析(三)有关制程参数制程参数的确
是SPC的焦点，但是我们应深入探究──为什么挑出这些制程参数？这些制程参数的控制条件是如何决定的？这些制程参数与成品品
质间有因果关系可循吗？PROCESS原料测量结果针对产品所做的仍只是在做SQC针对过程的重要控制参数所做的才是SPC
制程（Process）──品质的源头、SPC的焦点制程的起伏变化是造成品质变异（Variation）的主要根源，
而品质变异的大小也才是决定产品优劣的关键。这种因果关系，可进一步表示如下：制程条件起伏品质变异产品优劣因果因果结论
：制程是SPC的焦点如何管制制程参数？多采用计量值分析工具结合QC七大手法（如直方图）图形分析与统计指标相结合良好的
问题分析，反映，控制机制做好标准化SPC统计的起始阶段－直方图将收集的测定值或数据之全距分为几个相等区间作为横轴，并
将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积以条状方式排列起来所产生的图形，称之为直方图。用途：1.了解分配型态
2.研究制程能力3.工程解析与管制4.分配型态的统计检定直方图与正态分布直方图的作法1.收集数
据2.计算组数组数＝样本数的平方根3.计算全距：由全体数据中找出最大值与最小值之差。4.决定组距：为便于计算平均数与标准差
,组距常取2、5、10的倍数。组距=全距/组数5.决定各组之上下组界：先求出最小一组的下组界，再求
出上组界依此类推，计算至最大一组之组界。最小一组下组界=最小值-测定值之最小位数/2最
小一组上组界=下组界+组距6.决定组中点7.制作次数分布表8.制作直方图上海品圣咨询0.6610.650
0.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.6450.6470.646
0.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.65
10.6370.6500.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6
570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.6500.6520.6430.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(例)有一机械厂，为了解制品外径尺寸之变化，由产品抽取100个样本测定其外径，测定结果如下表，试作次数分配表。实例说明实例说明(1)定组数：(2)求组距：全距＝Xmax－Xmin＝0.665－0.634＝0.031组距＝＝0.0031→0.003实例说明(3)决定区间之境界值第一组下组界＝最小测定－1/2测定单位＝0.634－＝0.6335。以0.6335累加0.003得各区间之境界值，如次数分配表。(4)计算各组间之中心值第一组中心值＝＝0.635以0.635累加0.003得各区间中心值。次数分配表组数组界中心值划记次数10.6335–0.63650.635120.6365-0.63950.638?530.6395-0.64250.641?1040.6425-0.64550.644?1150.6455-0.64850.647?1560.6485-0.65150.650?2270.6515-0.65450.653?1580.6545-0.65750.656?990.6575-0.66050.659?7100.6605-0.66350.602?4110.6635-0.66650.665?1合計???100如下Data是测定000电子交货DID事业部的A部品的特性的Data。Spec:4.62±0.34.864.744.794.744.824.915.074.824.675.174.884.664.814.864.854.674.774.864.984.514.794.824.774.714.804.534.624.865.014.78[问题]制作Histogram。1.最大值和最小值为多少?2.组数几个时适当?3.求组距(h).4.求界限。5.画出频数表。6.制作Histogram。HistogramCaseStudyCaseStudy直方图常见形态说明1.正常型：中间高，两边低有集中趋势；左右对称分配，显示属常态分配，制程正常运转。?2.缺齿型：高低不一，有缺齿情形。属不正常分配，次数分配不妥当或检查员有假造数据、测量仪器不精密等皆会有此情形。?直方图常见形态说明3.切边型：有一端被切断，可能原因数据经过挑选或制程本身经过全检后所造成，若剔除某一规格以上时则切边即会形成。?直方图常见形态说明Fp指的是超出规格的比例（%）Fp=Fpu+FpLFpu指超出规格上限的比例FpL指超出规格下限的比例