2018年11月1日
什么是SPC
Statistical: 统计，以概率统计学 为基础，分析数据、得出结论；
Process： 过程，有输入-输出 的一系列的活动； Control： 动； 控制，做出调节和行
2018年11月1日
正态分布:
F ( x)

f ( x)dx
x
1 2

2018年11月1日
EMF－SPC解决方案
1-在数据分析时根据具体情况“锁定”或 “解锁”控制限；
2018年11月1日
第三章：SPC 受失控状态介绍
讲师: Mccain.Koo (顾孝锋)
2018年11月1日
失控状态与受控状态
课程目的：能判断控制图的受控与 失控状态。 课程内容：什么情况是受控状态； 什么情况是失控状态； 如何判断受控与失控。
（2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的
样本点约各占1/2；
（3）靠近中心线的样本点约占2/3；
（4）靠近控制界限的样本点极少。
2018年11月1日
控制图的受控状态
x UCL CL LCL
t
2018年11月1日
失控状态
明显特征是有:
（1）一部分样本点超出控制界限
除此之外，如果没有样本点出界，但
（2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。
a. b. c. d. e. f.
操作人员经过培训，操作水平显著提高； 设备更新、经过修理、更换零件； 改变工艺参数或采用新工艺； 改变测量方法或测量仪器； 采用新型原材料或其他原材料； 环境变化。
2.
一定时间后检验控制图还是否适用；
3.
过程能力值有大的变化时；
2018年11月1日
控制图的应用流程
Average
-3
5 6 7 8 9 10
Components of Every Control Chart:
1. Data Points
2. Center Line
2018年11月1日
3. Upper Control Limit
4. Lower Control Limit
概念介绍
计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测 量结果，包括用量仪和检测装置测的零件直径、长度、 形位误差等，也包括在制造过程状态监控测得的切削 力、压力、温度、浓度等。 计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如 不合格品数，服从二项分布；计点如PCB上的漏焊数、 溢胶数等，服从泊松分布。
2018年11月1日
典型失控状态
（4）样本点的周期性变化
UCL CL LCL
2018年11月1日
典型失控状态
（1）有多个样本点连续出现在中心线一侧
* 连续7个点或7点以上出现在中心线一侧； * 连续11点至少有10点出现在中心线一侧； * 连续14点至少有12点出现在中心线一侧。
2018年11月1日
不合格数控制图（Pn图）

缺陷数控制图（C图）
单位缺陷数控制图（U图）
2018年11月1日
控制图的应用时机
是
计量型数据吗？
否
关心的是 不合格率吗？
n=1？
是 否 是
否
n是否恒定？
x MR
是
n是否恒定？
n≥ 10？
是
s是否 方便计算？
否 p图
是 C或U图
否 U图
否
Pn或p图
否
xR
是
4.
收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据 （至少50个以上）；
5.
6.
2018年11月1日
计算各组样本统计量，如样本均值、极差、标 准差；
计算各统计量控制界限(LCL,CL,UCL)；
控制图的应用
7.
画控制图；并将计算出的统计量在控制图 上打点；
8.
9.
观察分析控制图；
决定下一步行动。
2018年11月1日
2018年11月1日
控制线管理的益处
Remote control process before defective parts produced
LSL LCL
Very Centered
UCL
USL
Defective parts might occur
Variation is our enemy
Defective parts already occur
2018年11月1日
特 殊 原 因
特殊原因是使过程特性发生显著变化的因素 它的特点是： -不经常存在于过程中；
-它们通常来自过程之外；
-相对于普通原因来讲，对过程波动有较大的影响； -容易发现和隔离. 当过程受特殊因素的影响时，过程的输出不再服 从预期的分布，过程处于不稳定状态。
2018年11月1日
2.2
2.5 2.1 2.7 2.5 2.6 2.4
2.5
2.2 2.7 2.1 2.7 2.2 2.5
2.1
2.7 2.5 2.7 2.3 2.3 2.6
2018年11月1日
★何时应该重新计算控制界限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺 方法、测量系统、环境即5M1E）来制定的。如果上述条件变化， 则必须重新制定控制图，例如：
2018年11月1日
普通原因
普通原因是对过程的波动经常起作用的原因. 它的特点是： 在过程中时刻存在着，对过程波动的影响 随机变化；
这类因素一般复杂繁多，要列出所有的因
素很困难； 所有因素的共同作用导致了过程的总波动. 成本太高，不容易去除。 当过程只有普通原因影响时，过程的波
动具有统计规律性，此时过程处于稳定状态。
2018年11月1日
控制图的分类
按照质量特性类型分为：
计量值控制图 计数值控制图
2018年11月1日
计量值控制图
均值-极差控制图 ( X R 均值-标准差控制图 ( X S …… ) ) )
单值-移动极差控制图 ( 值控制图
不合格率控制图（P图）
Spec
2018年11月1日
SPC 可以帮助我们
区分正常波动和异常波动； 及时发现异常征兆； 消除异常因素； 减少异常波动； 预防控制 提高过程能力；
2018年11月1日
SPC的核心工具--控制图
18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 1 2 3 4
+3
点落在该区间的概率为99.7%
2.3 2.1
2.4 2.5 2.0
2.6 2.6 2.6
2.2 2.7 2.7
2.4 2.7 2.3
练习：作控制图
以手工制作比较简单的Xbar-R控制图为例： 每人一张A4纸，作控制图 数据表见右： 规格限为： USL=2.8 LSL=2.0 默认控制限为： UCL=2.65 LCL=2.15
2.1
用户还可根据需要自行修改；
2018年11月1日
控制图的应用阶段
分析用控制图； 目的：在控制图的设计阶段使用,主要用 以确定合理的控制界限; 每一张控制图上的控制界限都是由该图 上的数据计算出来; 控制用控制图。 目的：控制图的控制界限由分析阶段确定; 使用时只需把采集到的样本数据或 统计量在图上打点就行;
典型失控状态
（2）连续7点上升或下降
2018年11月1日
典型失控状态
（3）有较多的边界点 * 连续3点中有2点落在警戒区内； * 连续7点中有3点落在警戒区内； * 连续10点中有4点落在警戒区内。
警戒区： 2σ~3σ的区域即C区
2018年11月1日
典型失控状态
（5）样本点分布的水平突变
x
UCL
2018年11月1日
SPC基础教材
第一章：正态分布及3σ原理 第二章：SPC控制图理论介绍 第三章：SPC受失控状态介绍 第四章：SPC过程能力研究 第五章：SPC 应用 第六章：直方图 第七章：Pareto与分层分析法 第八章：量测系统研究
2018年11月1日
第一章：正态分布及3σ原理
课程目的： 掌握正态分布 极其相关知识 课程内容： 正态分布曲线、 参数及其特征
e
x
( x )2 2 2
dx
其中: μ------正态均值，描述质量特性 值分布的集中位置。 σ------正态方差，描述质量特性值 x分布的分散程度。
μ
N（μ，σ2）
2018年11月1日
x
3σ原理
若质量特性值X服从正态分布,那么,在 ± 3σ 范
围内包含了99.73% 的质量特性值。
2.4
2.3 2.5 2.2 2.1 2.2
2.4
2.3 2.2 2.3 2.5 2.6
2.5
2.6 2.5 2.7 2.2 2.4
2.5
2.7 2.5 2.1 2.3 2.4
2.7
2.2 2.4 2.7 2.5 2.6
2.6
2.1 2.7 2.2 2.2 2.4 2.2
2.1
2.4 2.5 2.3 2.6 2.3 2.1
xs
2018年11月1日
n：样本容量
EMF－SPC解决方案
根据质量特性类型和样本容量确定该质量特性默 认的控制图类型； 计量型，n〉=10，默认为均值-标准差 x s 控制图；
计量型，n〈10，默认为均值-极差 x R 控制图； 计数型中的计点型，固定样本容量，默认缺陷数控制 图 C图 ；否则，默认单位缺陷率控制图 U图 ； 计数型中的计件型，固定样本容量，默认不良数控制 图 Pn图 ；否则，默认不良率控制图 p图 。
CL
LCL t
2018年11月1日