SPC统计实用培训资料.pptx

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1、SPC培训资料 第一讲 SPC基本知识1SPC基本知识 一、什么是一、什么是SPC SPC是英文Statistical Process Control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进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。 SPC给企业各类人员都带来好处。对于生产第一线的操作者，可用SPC方法改进他们的工作，对于管理干部，可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的传统的矛盾，对于领导干部，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终可增加上缴利税。 SPC的特点是:（1）SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人

2、人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。(2) 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。 3）SPC不仅用于生产过2SPC基本知识 程，而且可用于服务过程和一切管理过程。 二、二、SPC发展简史发展简史 过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特(W. A.Shewhart)提出。今天的SPC与当年的休哈特方法并无根本的区别。 在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特方法在军工部门推行。但是，上述统计过程控制方法尚未在美国工业牢固扎根，第二次世界大战就已结束。战后，美国成为当时工业强大的国家，没有外来竞争力量去迫使美国公司改变传统

3、方法，只存在美国国内的竞争。由于美国国内各公司都采用相似的方法进行生产，竞争性不够强，于是过程控制方法在19501980年这一阶段内，逐渐从美国工业中消失。 反之，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- wards Deming)博士，将SPC的概念引入日本。从19501980年，经过303SPC基本知识 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(Roger W. Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。 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，并列为高科技制之一。 例如，加拿大钢铁公

4、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，在与汽车有关的行中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了4SPC基本知识 SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁公司等等。 三、三、SPC与与6的关系的关系 “”是希腊文中的一个字母，是

5、用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。6（6Sigma）是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。6逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种质量管理哲学。 换一种说法，6是一种“愿景”，是一种目标，而并非一种具体的方法。而SPC是实现这种愿景的一个有效的5SPC基本知识 手段。 四、为什么要实行四、为什么要实行6 为了提高质量。它可以用来衡量一

6、个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。“”的数值越高，失误率就越低。具体说来，相关数据可以表示如下：1690000次失误百万次操作 2308000次失误百万次操作366800次失误百万次操作46210次失误百万次操作5230次失误百万次操作63.4次失误百万次操作70次失误百万次操作 “6”是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的质量管理办法。20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉公司首6SPC基本知识 倡这种办法，花10年时间达到6水平。但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品，即使达到了6水平，也还有3多一点的缺陷率；实际上，每生产1万件产品，将会有337处缺陷。如果

7、公司设法在装运前查出了其中的95，仍然还会有17件有缺陷的产品走出大门。旧观念认为，质量改进只有在一定的限度内才有利可图，超过了这一限度，成本将大于收益。摩托罗拉公司的质量管理人员批驳了这一论点：摩托罗拉公司的经验表明质量越高（或缺陷越少），预防和鉴定的成本就越低，由故障引起的成本也越低。 一般企业的瑕疵率大约是3到4个，以4而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。 7SPC培训资料第二讲 质量数据的基本知识8质量数据的基本知识 一、数据的分类一、数据的分类 质量统计中的数据

8、，按其性质不同，一般可分为计量值数据和计数值数据两大类。 1.计量值数据 这是指可取任意数值的数据，只要测取数据的精度足够，我们即可取任意小的数值，这些数值属于连续型数据。例如长度、重量、速度、压力、温度等的数据，是属于计量值数据。 2.计数值数据 是指只能用个数、件数或点数等单位来计量的数据。例如废品件数、产品台数、产品表面缺陷斑点数等等，他们只能取整数，这种数据属于离散型数据。 二、数据的收集二、数据的收集9质量数据的基本知识 1.收集数据的目的 要收集数据就应该有明确的目的，否则所收集到的数据是不符合要求的。收集数据的目的，概括起来有： 为了分析问题，即是为了分析现场情况而收集，例如为了

9、掌握零件加工尺寸的波动情况而收集数据。为了管理工作，即是为了掌握生产的变动情况，以便于管理、控制而收集数据，如工序控制中收集数据。为了检验、判断产品好坏而收集数据。 2.收集数据的方法 收集到的数据必须能充分反映实际情况，对于抽查的数据还应具有充分的代表性，所以收集数据要有科学的方法，这就是随机抽样的方法。所谓随机抽样，即是指被抽查的所有对象中的每一个，都应具有同等的机会被抽取到的方法。最常用的随机抽样法有： 10质量数据的基本知识(1)单纯随机抽样法这种方法适用于被抽对象容易对号的场合。其方法是：将待抽检的产品(或工件)编号，使每一单位产品都具有相同位数的编号。例如，待查产品数量是千件以下时

10、，则每件的编号均是三位数。确定抽取样本的大小。用随机抽号法(抽签法、随机数表法)抽取样品的号码，每个样品一个号码。对号取出被查的产品（或工作）。 对每个样品进行测量，并记录所得数据。(2)机械随机抽样法 如果待抽查的产品难以摆放整齐，即难以对号时，用简单随机抽样法就不合理，需改用其他抽样法，如机械11质量数据的基本知识 随机抽样法。机械随机抽样法是按照一定的次序来抽取样品的方法。这个一定的次序可以是每隔一定的时间抽取一次，也可以是每生产若干件产品抽取一次。这种抽样方法简便易行，所以在实际工作中得到广泛的运用。(3)分层随机抽样法分层随机抽样法首先按某一特性将产品（或工件）进行分层，然后在各层进

11、行随机抽样，将各层所抽取到的样品合在一起就是我们所要抽取的样本。分层随机抽样法能充分地反映出各层的实际情况，所以，它比机械随机抽样法更能反映真实情况，有利于分析问题。3、数据的特性质量数据有两个特性：(1)波动性 质量数据是有波动性的，即使是相同的机器由相同的工人操作，加工同样规格的零件，所加工出来的零件没有任何两件是完全相同的。这是因为影响零件规格的因素很多，而且同一因素在不同的时间，不同的条件下也是有微 12质量数据的基本知识 少差异的，所以，加工出来的零件其规格要求就存在着各种各样的差别，这就使得其质量特性值呈现出差别，形成数据的波动性。(2)规律性虽然数据有波动性，但并不是杂乱无章的，

12、而是呈现出一定规律性的。最常见到的规律性是数据分布的规律性。在质量管理中最常见到分布规律是正态分布（高斯分布（Gaussian）、二项分布（二项分布是说明结果只有两种情况的n次实验中发生某种结果为x次的概率分布）及泊松分布（Poisson分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式，是两分类资料在n次实验中发生x次某种结果的概率分布）等。4、数据的统计分布质量管理中的计量值数据，是连续分布的数据，其分布规律属于正态分布；而记数值的数据是间断型分布的数据，其分布规律有超几何分布、二项分布及泊松分布等规律，因为我们在应用中主要涉及到正态分布，所以下面介13质量数据的基本知识 绍一下正态分布：正态分布的

13、规律可归纳为：正态分布是以其平均值为中心呈左右对称的中央高两边低的钟型；正态分布的钟形有高矮肥瘦程度的不同，取决于该数据的平均值和标准偏差。a.平均值一般用 表示，它代表该数据的分布的中心位置，所以也称为位置参数。其表达式子是： （1-1） 式中：Xi-表示数据的各个数值；n-表示数据的个数。b.中位数 一般用 表示，代表按照数据大小顺序排列位于中间的数值；若数据个数n为偶数则取位于中间的两个数值nXini 1XXX14质量数据的基本知识 的平均值。 例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14 从小到大排序：0.13，0.14，0.15，0.16，0.1

14、8 该批准直器插损值的中位数为：0.15 例2：一批（6只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14，0.16 从小到大排序：0.13，0.14，0.15，0.16，0.16，0.18 该批准直器插损值的中位数为： （0.15+0.16）/2 = 0.155 c.极差 一般用R表示，表示一组数据的分布范围，是指数据中最大值与最小值的差。15质量数据的基本知识 d.标准偏差 标准偏差一般用字母S表示。它代表该批数据的分布分散程度，所以也称其为分散度参数。其表达式为: ，当n足够大时 （1-2） 式中的各符号表示意思同平均值式子。 例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16

15、，0.15，0.18，0.13，0.14 =（0.16+0.15+0.18+0.13+0.14）/5=0.152 = =0.192niixxnS12)(11niixxnS12)(1XniixxnS12)(11222)152. 014. 0(.)152. 015. 0()152. 016. 0(15116质量数据的基本知识 正态分布常用符号P( ,2)表示。括号内的符号分别代表正态分布的平均值和标准偏差平方。当 时称为标准型正态分布，记为 (0,1)。标准型正态分布的概率是：a.在( +1 )范围内为68.27%；b.在( +2 )范围内为95.45%；c.在( +3 )范围内为99.73%；1

16、7质量数据的基本知识18质量数据的基本知识 三、总体与样本三、总体与样本1、 总体：被研究(或考查)的对象的全体称为总体或母体。2、样本：总体的一部分被作为直接研究、分析的对象，这一部分称为样本。也有称为子样的。3、样品：样本中的每一个称为样品。例如，有一批布共计100箱，现在抽取10箱进行评比检验。则这100箱布就被称为总体，习惯用大写的N表示；被抽出的10箱则称为样本，习惯用小写的n表示；这抽出来的10箱中的每一箱就称为样品。由于总体的个体数目是很大的，甚至是无穷的，在一般情况下要对总体进行观察与研究是困难的，甚至有时是不可能的。在这种情况下，必须进行抽样，通过对样本的观察与分析，整理出有

17、关总体的情报，然后对总体作出判断。所以我们抽样取得数据，不是为了得到样本的情报，而是为了得到来自总体的样本所反映的总体情报，根据情19质量数据的基本知识 报对总体采取行动。可见总体与样本的关系是目的与手段关系 。 4、总体参数与样本统计量的关系样本统计量主要有：(1)平均值 (2)标准偏差对于总体标准偏差的估计，可以采用大样本的标准偏差来代替，按统计学要求样本大小不小于30个即可。但对于质量管理，一般都规定为不小于100个，特殊情况时可取不小于50个。所以只要我们抽样时，样本含量为100个以上，就可以用样本的标准偏差代替总体的标准偏差，用样本的平均值代替总体平均值来推断总体。 20SPC培训资

18、料第三讲 质量统计新老七种工具21质量统计新老七种工具一、常用的七种工具 1. 直方图 直方图直方图是用来分析数据信息的常用工 具，它能够直观地显示出数据的分布 情况。 2. 流程图 流程图流程图是将一个过程的步骤用图的形 式表示出来的一种图示工具。它既可 以用来描述现有过程，亦可用来设计 一个新过程。22质量统计新老七种工具 3.3.排列图排列图 排列图排列图又叫帕累托图，它是将各个项 目从最主要到最次要的顺序进行排列 的一种工具。 4.4.控制图控制图 控制图控制图用来对过程状态进行监控，并 可度量、诊断和改进过程状态。 5.5.调查表调查表 调查表调查表又叫检查表、统计分析表等， 用来系

19、统地收集资料和积累数据，确 认事实并对数据进行粗略整理和分析 的统计图表。 23质量统计新老七种工具 6. 6.因果图因果图 因果图因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的 原因，并将众多的原因分类、分层的 图形。 7.7.水平对比法水平对比法 水平对比法水平对比法是通过不断地将企业流程 与世界处于领先地位的企业相比较， 以获得有助于改善经营绩效的信息。 它是一项有系统的、持续性的评估过 程。 24质量统计新老七种工具二、新七种工具 1. 1.关联图关联图 关联图关联图用于将关系纷繁复杂的因素按 原因-结果或目的-手段等目的有逻辑 地连接起来的一种图形方法。 2.亲和图 亲和图亲和图用于归纳、整理由“

20、头脑风暴” 法产生的观点、想法等语言资料，按 它们之间的亲近关系加以归类、汇总 的一种图示方法。25质量统计新老七种工具 3.3.树图树图 树图树图也叫系统图，它可以系统地将某 一主题分解成许多组成要素，以显示 主题与要素、要素与要素之间的逻辑 关系和顺序关系。 4.4.散布图散布图 散布图散布图是用来发现和显示两组相关数 据之间相关关系的类型和程度，或确 认其预期关系的一种示图工具。 5.5.矩阵图矩阵图 矩阵图矩阵图是以矩阵的形式分析因素间相 互关系及其强弱的图形。它由对应事 项、事项中的具体元素和对应元素交 点处表示相关关系的符号构成。 26质量统计新老七种工具 6.6.雷达图雷达图 雷

21、达图雷达图用于描绘现有状况与目标之间 差距的大小程度。 7.7.头脑风暴法头脑风暴法 头脑风暴法头脑风暴法也称集思广益法，它是采 用会议的方式，引导每个人广开言 路、激发灵感，畅所欲言地发表独立 见解的一种集体创造思维的方法。 以上简单介绍了几种统计工具，下面将对其中几种常用的工具进行详细的介绍。 27质量统计新老七种工具三、常用的几种工具 1.排列图 （1）概念 质量问题是以质量损失的形式表现出来的，大多数损失往往是由几种不合格引起的，而这几种不合格又是少数原因引起的。因此，一旦明确了这些“关键的少数”，就可以消除这些原因，避免由此所引起的大量损失。用排列图法，我们可以有效的实现这一目的。

22、排列图是为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。排列图是建立在巴雷特原理的基础上，主要的影响往往是由少数项目导致的，通过区分最重要的与较次要的项目，可以用最少的努力获得最佳的改进效果。28质量统计新老七种工具 排列图按下降的顺序显示出每个项目在整个结果中的相应作用。相应的作用可以包括发生次数、有关每个项目的成本或影响结果的其他指标。用矩形的高度表示每个项目相应的作用大小，用累计频数表示各项目的累计作用。 （2）制作排列图的九个步骤 第一步，确定所要调查的问题以及如何收集数据。 1）选题，确定所要调查的问题是哪一类问题，如不合格项目、损失金额、事故等等。 2）确定问题调查的

23、期间，如自3月1日至4月30日止。 3）确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类，如：或按不合格类型分，或按不合格发生的位置分，或按工序分，或按机器设备分，或按操作者分，或按作业方法分等等。 数据分类后，将不常出现的项目归到“其他”项目。 4）确定收集数据的方法，以及在什么时候收集数据，通常29质量统计新老七种工具 采用检查表的形式收集数据。 第二步，设计一张数据记录表，如下表所示，报废光纤头明细表报废光纤头明细表报废原因分类报废原因分类记号记号小记小记回 损 低正正正正正正正正正正正正正正正正 .119端 面 差正正正一16端 面 破正下8纤 断正正正下18难 耦 合正下8纤 短正下8掉 膜

24、T2端面划伤正5尾套管松T230质量统计新老七种工具 第三步，将数据填入表中，并合计。 第四步，制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数 据，累计不合格数，各项不合格所占百分比以及累计百分 比，如下表所示。 报废原因分类报废原因分类 报废数量报废数量 累计报废数量累计报废数量 百分比百分比(%)累计百分比累计百分比(%)回 损 低11911964.064.0纤 断181379.773.7端 面 差161538.682.3端 面 破81614.386.6难 耦 合81694.390.9纤 短81774.395.2其 他91864.8100总 计186/100/31质量统计新老七种工具 第五步，按

25、数量从大到小顺序，将数据填入数据表中。“其他”项的数据由许多数据很小的项目合并在一起，将其列在最后，而不必考虑“其他”项数据的大小。 第六步，画两根纵轴和一跟横轴，左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数）；右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%。左边总频数的刻度与右边总频率的刻度（100%）高度相等。 横轴上将频数从大到小依次列出各项。 第七步，在横轴上按频数大小画出矩形，矩形的高度代表各不合各项频数的大小。 第八步，在每个直方柱右侧上方，标上累计值（累计频数和累计频率百分数），描点，用实线连接，画累计频数折线（巴雷特曲线）。 第九步，在图上记入有关必要事项，

26、如排列图名称、数据、单位、作图人姓名以及采集数据的时间、主题、数据合计数等等。 32回 损 低纤 断端 面 差端 面 破难 耦 合纤 短119 18 16 8 8 8 964.0 9.7 8.6 4.3 4.3 4.3 4.8 64.0 73.7 82.3 86.6 90.9 95.2100.0050100150020406080100缺陷数量百分比累计百分比百 分 比数 量光纤头分类报废排列图其 他质量统计新老七种工具根据以上数据制作出的排列图如下：33质量统计新老七种工具 （3）排列图的分类1）分析现象用排列图这种排列图与以下不良结果有关，用来发现主要问题。 a）质量：不合格、故障、顾客抱

27、怨、退货、维修等； b）成本：损失总数、费用等； c）交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等； d）安全：发生事故、出现差错等。2）分析原因用排列图 这种排列图与过程因素有关，用来发现主要问题。 a）操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况以及个人本身因素； b）机器：机器、社备、工具、模具、仪器； c）原材料：制造商、工厂、批次、种类； d）作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法。34质量统计新老七种工具 （4）排列图的注意事项 I、制作排列图的注意要点 1）分类方法不同，得到的排列图不同。通过不同的角度观察问题，把握问题的实质，需要用不同的分类方法进行分类，以确定“关键的少数”

28、，这也是排列图分析方法的目的。 2）为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为三类：在0%80%间的因素为A类因素，也即主要因素；在80%90%间的因素为B类因素，也即次要因素；在90%100%间的因素为C类因素，也即一般因素。 3）如果“其他”项所占的百分比很大，则分类是不够理想的。如果出现这种情况，是因为调查的项目分类不当，把许多项目堆在了一起，这是应考虑采用另外的分类方法。 4）如果数据是质量损失（金额），画排列图时质量损失在35质量统计新老七种工具 纵轴上表示出来。 II、使用排列图的注意要点 排列图的目的在于有效解决问题，基本点就是要求我们只要抓住“关键的少数”就可以了。如

29、果某项问题相对来说不是“关键的”，我们希望采取简单的措施就能解决。 引起质量问题的因素会很多，分析主要原因经常使用排列图。 排列图可以用来确定采取措施的顺序。一般的，把发生率高的项目减低一半要比发生问题的项目完全消除更为容易。因此，从排列图中矩形柱高的项目着手采取措施能够事半功倍。 对照采取措施前后的排列图，研究组成各个项目的变化，可以对措施俄效果进行验证。利用排列图不仅可以找到一个问题的主要原因，而且可以连续使用，找出复杂问题的最终原因。36质量统计新老七种工具 2.直方图 （1）直方图的概念 直方图法是从总体中随机抽取样本，建从样本中获得的数据进行整理后 ，用一系列等宽的矩形来表示数据。宽

30、度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目， 变化的高度表示书的分布情况。通过对数据分布形态和公差的相对位置的研究，可以掌握过程的波动情况。 （2）直方图的制作 直方图的作图步骤如下：第一步、收集数据，数据个数一般为50个以上，最少不少于30个。第二步、求极差R。在原始数据中找出最大值和最小值，计算二者的差值，就是极差。37质量统计新老七种工具 第三步、确定分组的祖数和组距。一批数据究竟份多少组，通常根据数据个数的多少来定。可参考下表: 直方图分组数表直方图分组数表数据个数分组数K50-1006-10100-2507-12250以上10-20 需要注意的是：如果分组数取得太多，每组里

31、出现的数 据个数很少，甚至为零，做出的直方图过于分散或呈现锯齿状；若组数取得太少，则数据会集中在少数组内，而掩盖了数据的差异。 分组数K确定以后，组距h也就确定了，h=R/K （R为极差）。 第四步、确定各组界限。为避免数据落在组界限上，组 38质量统计新老七种工具 界限的末位数可取测量值单位的1/2。例如，测量单位为0.001（mm),组界的末位数应取0.001/2=0.0005（mm）.分组界应该能够包括最大值和最小值。 确定组界值的方法。 第一组的上下限值为最小值+/-（h/2）.由于第一组的界限值向下移动了半个组距，所以实际组数比一开始选定的组数多一组，从而防止最大值落到组界外边去。 第一组的上界限值就是第二组的下界限值，第二组的下界限值加上组距就是第二组的上界限值，也就是第三组的下界限值，.，依次类推，可定出各组的组界。 为了计算的需要，往往要决定各组的中心值。每组的上下界限相加除以2，所的数据即为组中值。组中值为各组数据的代表值。 第五步、制作频数分布表。将测得的原始数据分别归入到 39质量统计新老七种工具 相应的组中，统计各组的数据个数，即频数fi,各组频数填好以后检查一下总数是否与数据总数相符，避免重复或遗漏。40质量统计新老七种工具41质量统计新老七种工具42质量统计新老七种工具43质量统计新老七种工具44质量统计新老七种工具45质量统计新老七种工具46