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SPCStatistical Process Control 统计过程控制 \\ SPC 的应用场合 Confidential SCMC Producer Forum * Confidential 基本概念 什么是SPC？ Statistical Process Control 统计过程控制 SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 过程 过程的定义：一组将输入转化为输出的相互关联或相互作 用的活动。通俗地说，就是将一个过程的要素组合在一起 履行一项服务、生产产品或完成其他任务。 产出 方法 物料 机器 人 环境 测量 过程的要素 调节设备参数 处理水 最后糖浆 注入机 品控员 注入间 密度仪 制程能力分析 1.利用 统计方法调查制程输出的波动幅度，并确定制程是否能始终稳定地生产出符合质量标准的产品 2.所有样品的平均值接近目标值 3.品控人员知道应如何采取预防行动及何时对制程进行调整 1.了解制程输出 是否稳定且满足品质控制要求，为相应须 采取的控制和更正行动提供依据 2.当新设备、新工艺投入使用后，用于判断制程输出是否有改进或变差。 3.判断品控仪器的准确度和 精确度可否达到品控测试的要求 4.了解供应商的生产及控制能力可否保证能得到品质稳定且符合要求的产品 界面介绍 点击“启用宏”按纽 Upper control=target+3σ from Capability test Lower control=target-3σ from Capability test （上控线＝ 目标值 ＋ 3×能力测试所得标准偏差） （下控线＝ 目标值 － 3×能力测试所得标准偏差） 上控线与下控线 样本标准偏差σ的计算 首先计算出它们的 平均值 假设有以下一些数据：12.50，12.45，12.49，12.48，12.51… X1 x2 x3 x4 x5 … xn x X1 + x2+ x3+ x4+ x5 + … + xn n = 样本标准偏差σ＝ （X1 － ）2 x （X2 － ）2 x （Xn － ）2 x +…+ + (n-1) 标准偏差σ是衡量样本数据点与平均值间偏差平均值的典型参数，广泛使用于数据统计中。 Cp-潜在过程能力指数 Cp不反映过程的集中性 (即与目标的偏离)，因此如果过程的平均值并不是我们的期望的目标值，那么用Cp来衡量过程就会产生误差。 （? -样本的标准偏差） spe_max-spe_min 6? cp= Cp — 过程固有的再现性，Cp 是表征一个稳定的、呈正态分布的过程能力的指数。计算 Cp 时的标准差是由于不可避免的Common Cause (常规因素）产生的变化。 Cpk - 实际过程能力指数 Cpk既反映过程的精密度又反映其准确度， 是我们衡量过程能力是否充足的重要指数。 Spe_max-mean 3? mean-spe_min 3? 与 Cpk取 两者结果的最小值。 ? 精确度与准确度 准确度(accuracy)指同标准值或目标值一致性的程度。 精确度(precision)指履行结果的重复性。 精确但不准确 即精确又准确 准确但不精确 目标 准确度=平均值-目标值 精确度=标准偏差 如果从数学上定义精确度与准确度： 精确度与准确度 通过联系准确度与精确度的数学定义，对比Cp与Cpk的计算公式，我们就会发现为什么Cpk既反映过程的精确度也反映其准确度. spe_max-spe_min 6? Cp= spe_max-mean 3? mean-spe_min 3? 或 Cpk= 基本操作 先选中数据栏整个 空 白 栏 点击“Display Chart”查看该 日的SPC控制图 点击此按纽将生成空白栏，以输入新的数据 Individual Observation Chart 一.样本点的观察控制图 上、下规格线 样本平均值 目标值 样本数据点 上、下控制线 数据点超出上下控制线 连续7个或以上数据在中心线上方或下方 数据呈固定形式变化 较多数据点接近上下控制线 样品点的水平突变 样品点分布的水平位置渐变 样品点的离散度较大 制程失