统计过程控制 S P C
SPC培训教程
一、 SPC基础知识
二、建立X-R控制图的四步骤 三、使用MINITAB进行SPC的数据分析
四、现实行SPC的案例
五、如何达到SPC有效实施
一、SPC基础知识
1、什么是SPC？ 2、质量特性波动因素 3、控制图基本原理—正态分布 4、常规控制图及其选用
什么是SPC？
SPC即英文 “Statistical Process Control”之缩 写,意为 “统计制程控制”。
SPC主要是指应用数理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。
Generic Control Chart
Process Average Upper Spec Limit
80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00
Lower Spec Limit
Lower Control Limit
Subgroup Sequence
控制图(Control Chart)：对过程质量特性记录评估， 以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图。
质量特性波动因素
1、根据来源的不同,影响产品质量的因素有6M
材料
Material
机器
Machine
人
Man
变差原因
环境
Mother-nature
测量
Measurement
方法
Method
99
98 100 101 99 99.4 3
100
101 100 99 100 100 2
98
97 98 99 99 98.2 2
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步骤B：计算控制限
Ｂ 计 算 控 制 限 B1计算平均极差 R及过程平均值 X B2计算 X 和R的控制限
B3在控制图画出 X 和R的控制线
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计算平均极差、过程均值和控制限
相关系数附表：d2、D3、D4、A2与样本子组n有关 n d2 D3 D4 A2
2
1.13
3
1.69
4
2.06
5
2.326
6
2.53
7
2.7
8
2.85
9
2.97
10
3.08
0
3.27 1.88
0
2.57 1.02
0
2.28 0.73
0
2.114 0.577
0
2.00 0.48
0.08
1.92 0.42
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计算每个子组的平均值和极差
平均值X的计算：
x1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 5

R值的计算：
R xmax xmin
eg.计算每组的平均值和极差
1
2 3 4 5 平均 极差
100
98 99 100 101 99.6 3
98
99 97 100 99 98.6 3
质量特性波动因素
2、从对质量影响的大小区分
偶然原因：简称偶因，由偶因引起质量偶然波动简称偶 波。偶波是不可避免的，但对质量的影响很小。 异常原因：简称异因，由异因引起质量异常波动简称异 波，它对质量影响大，且采取措施不难消除。但一旦发 生，应尽快找出，采取措施加以消除，并纳入标准，保 证不再出现。
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建立X-R控制图的四步骤：
A 收集数据 B 计算控制限 C 过程控制解释 D 过程能力解释
步骤A：收集数据
子组大小
A1选择子组大小、频率和数据 Ａ 阶 段 收 集 数 据 A2建立控制图及记录原始数据 A3计算每个子组的均值X和极差R A4选择控制图的刻度 A5将均值和极差画到控制图上
子组频率 组数大小≥25
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100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 Subgroup 6 7 8 9
计点值
泊松 分布
控制图选用流程
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二、建立X-R控制图的四步骤
X-R 控制图 规格界限：是用以说明许可值，来保证各个单位产品的
正确性能。 控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度 是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来的。
Upper Control Limit
• 控制图示例:
Performance Measure
0.14
1.86 0.37
0.18
1.82 0.34
0.22
1.78 0.31
步骤C：过程控制解释
C1分析控制图上的数据点
Ｃ 过 程 控 制 解 释
超出控制限的点 链 明显的非随机图形
C2识別并标注特殊原因Fra bibliotekC3重新计算控制界限
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判异准则
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
一个点超出控制上下限。 连续8点在中心线一侧 连续6个点稳步上升或下降 连续8点在中心线两侧，但没有点落在一个内 连续3点中有2点在中心线同一侧警戒线外（2个区域） 连续5点中有4点在中心线同一侧的一个外 连续15个点在中心线的一个内交替出现
平均值管制图 x1 x2 x3 ..... xk k 全距管制图 x R1 R2 ..... Rk R k
X 控制图
R 控制图
UCLX X A2 R CLX X LCLX X A2 R
UCLR D4 R CLR R LCLR D3 R
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只有偶然因素没有异常因素的状态，称为统计控制状态， 简称稳态，是控制阶段实施过程控制所追求的目标。
分布(distribution)：用来描述随机现象的统计规 律，说明两个问题：变异的幅度有多大；出现这么 大幅度的概率。 计量特性值：如焊线推拉力、固晶推力、金球厚度、 等连续性数据，最常见的是正态分布(normal distribution)。 计件特性值：如检验合格/不合格两种离散性数据， 最常见的是二项分布(binomial distribution)。 计点特性值：如单位芯片上外观检验缺陷数等离散 性数据，最常见的是泊松分布(Poisson distribution)。
正态分布
正态分布
99.73% 95.45% A A
B
C C
B
68.26%
常规控制图
数据特征 分布 控制图
均值—极差图
计量值 正态 分布 均值—标准差图
简记
X-R
X-S
备注
单值—移动极差图
计件值 二项 分布 不合格品率图 不合格品数图 单位产品平均缺陷数图 缺陷数控制图
I-MR
P NP U C 检查产品中的不 合格品数 例如每天检查6 个芯片上的缺陷 点个数