Rev. 10
过程的稳定性
March 5, 1999
下图显示多种不稳定过程，控制图能够有助于确 定这些不稳定状态什么时候产生、以及存在于什 么环境。
时 间
Condition
C1:
C2:
C3:
C4:
Time t1:
t2:
t3:
t4:
t5:
t6:
t7:
Mean: SUSTAINED IRREGULAR
SHIFT
1.00
0.00 1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25LCLs
3.6
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控制图表
统计过程控制图是由贝尔实验室的Walter shewhart
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什么是：统计过程
控制（SPC）
统计 – 基于概率的决策方法。
过程 --所有重复性的工作或步骤。
控制 --监控工序运行。
基于与“t test”假设检验相同的概念进行分析， 能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前， 就作出有关工序的决定、采取行动、解决问题。 。
• Sigma的控制极限或极差表示方差在何处显示 差异。
3.7
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假设检验?
March 5, 1999
控制图是连续进行的双边检验的图形显示，其中 Ho和Ha定 义如下:
Ho: i
Ha: i
/2 对于3σ限制, = 0.00135 UCLx
X
注意：近似置信度为 99.7%.
LCLx /2
当一个分组的平均值超出了控制图极限范围之外，它 以图形表明样本平均值与历史平均值之间存在差值。
3.8
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SHபைடு நூலகம்FT
Stdev: CONSTANT CONSTANT
TREND CONSTANT
CONSTANT DECREASED
Copyright 1995 Six Sigma Academy, Inc.
均值/方差
C5:
IRREGULAR IRREGULAR
不稳定过程不存在可预测的表现， 而且稳定的运行状态可能不是持续 不变的。
在1920年开发的，它提供了测量过程的观察值相 与用统计方法计算出的“ 控制极限范围”（期望 值）的图形比较。
• 绘制随时间而变化的表现。
• 一个过程的改变包括平均值和/或方差的改变， 因此我们总是同时绘出平均值以及方差的控制 图（Xbar和S）。
• 平均值的控制极限表示双边假设检验极限，用于 推断观测的样本均值是否发生了变化。
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什么时候使用SPC？
• 希望获悉什么信息？
—关键过程变量（X或Y）在随时间变化 吗？（即该过程稳定吗？）
• 如何观察输出变量？
— 基于实时数据、显示过程变化的图表
SPC是一个严密的过程，它要求操作小组积极参 与数据的采集和分析。
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Tab 3:
SPC
统计过程 控制
3.1
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Tab 3: 统计过程控制
•如果在控制图表中出现数据的非随机型态，或当 某一点超出控制极限时，这是表示在你的过程中 出现了可指定来源（特定原因）的变差的明显信 号。
可指定来源变差区域
稳定过程变差区域 (仅存在一般原因变差)
3.9
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过程稳定性
• 当过程输出值仅包括一般原因变差时，该过程被 认为是稳定的。
•分组平均值和方差的测量值介于它们的控制极限 范围之内，且未显示出存在可指定来源（特定原 因）变差的证据。
6个西格玛与 SPC
6 个西格玛质量的重点是将控制范 围转移到工序的上游，以充分利用 对工序输入变量特征（关键X）的 控制
Y
X
控制图表应用于 过程变量； 自变量； 设计变量 X1, X2,..., Xk
提高因变量的稳定性， 响应值 Y1,Y2,..., Ym
3.4
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当过程失控时，SPC将发 出信号，你的任务是找出 失控的原因，然后进行修 正，确保问题不再发生。
当处于稳定状态的工序变差已 经被外界可指定原因所影 响时，SPC发出信号。
3.3
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3.5
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控制图表包含内容
X Bar 图表
102.00 101.00
UCL
控制上限
100.00 99.00 98.00
X
LCL
Avg
LCL-A 总平均中心线
Avg-Gd UCL-A
97.00
96.00 1
失控状况，记录
采取的修复行为
3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
控制下限
样本/分组（按时间排序）
Sigma 图表
7.00
6.00
UCLs
5.00
Range
4.00
LCL-R
3.00
AVG-R 平均Sigma 中心线
s
2.00
UCL-R
目的
介绍统计过程控制的概念
目标
1. 能够使用“XBar和S图表”进行连续数据分析。 2. 能够使用“p”控制图表进行离散数据分析。 3. 能够确定每一种图表类型的控制极限范围。 4. 能够对图表进行解释并确定工序什么时候处于失控状
态。 5. 能够解释依据图表信息采取措施的重要性。
3.2
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