2017统计过程控制SPC

一、数据的基本常识：

1、数据的分类

2、收集数据的目的

3、收集数据应按注意的事项

• 有效数字

• 数字的修约规则

  4、数据的几个重要特征：

• 表示数据集中位置的特征数

• 表示数据离散程度的特征数：极差、方差、标准偏差（σ）

  5、标准差与平均值关系

  二、关于spc理解

  1、永续经营法则

  2、客户对供应商spc之要求

  3、spc基础

• spc起源、背景

• **新版本 spc的变化

• spc的假设条件

• 统计资料的类型（计数、计量）

• 正态分布

• 中值、极差、标准偏差的计算

• 过程的变异

  三、工序能力分析(CPK)

  1、工序能力的含义：工序能力与生产能力、机械能力的区别

  2、工序能力的数量表示： 为什么用6σ来表示工序能力？

  3、工序能力与公差图

  4、工序能力指数Cp及其计算

• 正态分布

• 双向允差，工序分布中心与规格中心重合（即无偏移的情况）

• 双向允差，工序分布中心与规格中心有偏移

• 单向公差情况：只有公差上限TU时/只有公差下限TL时

  5、工序能力的判断及处置

• 工序能力判断标准

• 有偏离系数工序能力的判断标准

• CP值对应的总体不合格品率表（％）

  6、处置：

  CP＞1.67时、1.33 < CP≤1.67时、1< CP≤1.33时、0.67 < CP≤1时、CP≤0.67时

  7、改善及矫正措施

  8、序能力指数计算练习

  四、控制图--spc质量控制的基本元素是控制图。

  1、什么是控制图：(控制图原理：3σ原则)

  2、控制图的主要用途：

• 变异的本质：共同原因、特殊原因

• 管制状态

• spc两个阶段：分析阶段，监控阶段

• 分析用的控制图主要目的：管理用的控制图主要作用：充分体现出spc预防控制的作用。

  3、控制图的基本形式 控制图的种类及主要用途

  4、计量值控制图

• 平均值－极差控制图

  ①收集数据

  ②数据分组，填入数据表

  ③计算各组（样本）的平均值X和极差R

  ④计算总平均值和极差R

  ⑤计算中心线和控制界限：控制图系数表

  ⑥绘制控制界限

  ⑦标注有关可参考事项

• 中位数和极差控制图——案例

• 单值─移动极差控制图（X－Rs）

1. 集数据，填入数据表

   ②计算各样本的移动极差及其平均值

   ③求X控制图的中心线和控制界限

   ④求Rs控制图的中心线和控制界限

   ⑤画中心线的和控制界限

   ⑥标注有关事项

• 平均值和标准偏差控制图——案例分析

• 控制线的修订分析

  5、计数值控制图

• 计数值控制图有不合格品率控制图(P图)、不合格品数控制图(Pn)图、单位缺陷控制图(u图)和缺陷控制图(C图)。

• 不合格品率控制图(P控制图)

  ①主要用途

  ②P控制图几种画法

  ③一是收集的样本大小n不等

  ④二是对上述控制界限的计算进行简化

  ⑤不合格品率控制图（Ｐ控制图）画法

• 不合格品数控制图（Pn控制图）

• 单位缺陷数控制图（μ控制图）

• 缺陷数控制图（C图）

• 公差百分率控制图

  ①什么是公差百分率控制图

  ②中心线和控制界限的确定

1. 差百分率控制图的特点

   6、控制图的观察分析   控制图与工序变化的分析和判断

• 工序稳定状态的判断

  ①工序是否处于稳定状态，必须同时要满足两个原则

• 工序不稳定状态的判断

  ①点子超出控制界限

  ②点子处在警戒区内

  ③点子在控制界限内，但点子排列有缺陷

  7、控制图异常的处理

• 4种情况应重新计算控制界限并作控制图：  

• 控制图两种错误的分析

• 3σ控制界限的意义 ⑷质量特性与控制图的选择要考虑的6个方面：

  8、使用控制图的注意事项

  ①分组问题、②分层问题、③控制界限的重新计算——课堂练习

  五、推进spc的关键点

  1、培训spc

  2、确定关键质量因素

  3、提出制程管制标准

  4、在各部门落实，将具有立法性质的有关制程管制标准的文件编制成明确易懂，便于操作的手册，供各个制程使用

  5、统计监督和管制制程

  6、诊断异常和采取措施解决问题

  六、课程总结与问题解答