控制图培训讲义.ppt

控制图 ------利用数据说明问题 数据的类型 连续型数据 连续型数据以参数的形式，比如尺寸、重量或时间等来说明一个产品或流程的特性 变量数据 计量数据 数据的类型 离散型数据 离散型数据是以发生的频数来表示某件事发生或未发生的次数。 离散型数据也可以是分类数据，如地区、班次、物料种类、生产线等。 离散型数据只有有限的等级，不能够连续变动。 属性数据 计数数据 总体和样本 参数的获取途径有两种： 通过调查总体获得和通过抽查样品获得。 总体参数VS样本统计量 波动 所有流程都存在波动，没有任何两件产品其质量特征是完全一样的。 我们预期观察值会有差异，如果没有差异，我们就会产生怀疑。 通常我们不会仅仅依靠一个数据就做出结论，而是收集多个数据并且非常注意如何收集这些样本，以减少偏差。 数据的分布 数据分布是一个概率分布。它是流程波动的数学模型。 下面的柱状图可以直观反映出实际观察到的事件的分布概率，称为频率分布。 描述数据分布的参数 通常通过以下两方面来描述一个分布： 位置或者中心趋势 反映了分布的中心或者分布数据的中点 离散程度 反映了分布数据的变化范围 集中趋势的衡量 平均值或者均值 一组数据的平均值仅仅是所有数据的几何平均 集中趋势衡量 离散程度的衡量 正态分布 正态分布 正态分布概率（无偏差） 流程波动的种类 普通原因的波动 此类波动存在于每一个流程中 利用现有技术是不能控制或减少这一类波动。 只有这一类波动存在的时候的流程能力是流程最好的能力，也叫做短期能力，它反映了流程的技术能力。 一、统计过程控制的基本概念 统计过程控制（SPC）的涵义：统计过程控制(Statistical Process Control)是为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种技术。 SPC的特点： 1) 强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员； 2) 强调应用统计方法来保证预防原则的实现； ) SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在于”P” 。 两种变异 两种状态的比较 二、控制图的结构 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图中有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点系列。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。 三、控制图的重要性 控制图的重要性体现在下列各点： 是贯彻预防原则的SPC的重要工具；控制图可用以直接控制与诊断过程，故为质量管理七个工具的重要组成部分。 日本名古屋大学调查了200家日本中小型企业，结果发现平均每家工厂采用137张控制图。这个数据对于推行SPC有一定的参考意义。 当然，有些大型企业应用控制图的张数是很多的，美国柯达公司平均每个职工使用7张控制图。 工厂中使用控制图的张数在某种意义上反映了管理现代化的程度。 四、控制图原理（1） 1、 控制图的形成 将通常的正态分布图转个方向，使自变量增加的方向垂直向上，将μ、μ+3σ和μ-3σ分别标为CL、UCL和LCL，这样就得到了一张控制图。 四、控制图原理（2） 2、控制图原理的第一种解释 ①若过程正常，点子超过UCL的概率为0.135%。 ②若过程异常，点子超过UCL的概率将大为增加，可能为0.135%的几十、几百倍。上图第4点已经超出UCL，过程是“正常”or“异常”？异常的可能性比正常的可能性要大几十、几百倍，根据小概率原理得出结论：点子出界判异。 四、控制图原理（3） 3、控制图原理的第二种解释 如果有异因存在，异因的影响将会叠加在典型分布上，而使波动偏离典型分布。常规控制图的控制界限实际上就是控制偶然波动与异常波动的界限，是用于区分偶然因素与异常因素的工具。 问题：控制图在贯彻预防原则中的作用是什么？ 控制图的作用是：及时报警。只在控制图上描描点子，是不可能起到预防作用的。必须强调要求现场第一线的工程技术人员来推行SPC，把它作为日常工作的一部分，而质量管理人员则应该起到组织、协调、监督、鉴定与当好领导参谋的作用。 控制图原理（4）----统计控制状态 1、所有的技术控制都有一个标准作为基准，若过程不处于此基准的状态，则必须立即采取措施，将其恢复到此基准。统计过程控制也是一种控制（统计控制），当然它也要采取一种标准（统计标准）作为其基准，这就是：统计控制状态。或称稳态。 2、统计控制状态，简称控制状态，是指过程中只有偶因而无异因产生的变异状态。