SPC统计工具在质量分析中的应用(共37页).ppt

统计工具在质量分析中的应用,2004,目录,前言 柏拉图 推移图 控制图 过程能力,前言,统计工具在质量控制中有广泛的用途通过统计工具，能深入的分析质量现象，得到很多有用的信息 图表有着很直观的表达能力，能简捷明确的表达意思，也容易得到共识 统计工具非常丰富，在此仅简单介绍柏拉图、推移图、控制图、过程能力几个基本工具 统计工具不深奥，关键在于应用于实践柏拉图 推移图 控制图 过程能力,柏拉图说明,一般用于从多个因子中找出关键因子 数据格式为数据名、数值（或百分比），一般数据名在5个以上 数据名要求为文本格式（Text），数值要求为数据格式（Numeric） 一般按80/20原则，找到造成80问题的关键因素柏拉图Minitab菜单选择,柏拉图填写数据,数据名,数据,柏拉图图表结果,关键原因,柏拉图 推移图 控制图 过程能力,推移图说明,推移图也叫时间序列图，是以时间轴为横轴，变量为纵轴的一种图 推移图主要目的是观察变量是否随时间变化而呈某种趋势 横轴可按需要以分钟、小时、天、周、月、年等进行分类，不用在单元格中填写，直接从对话框中选取当自定时间间隔时，需要建相应时间列，并指定为时间格式（Data）。

纵轴数据要用数据格式（Numeric）推移图Minitab菜单选择,推移图填写数据,选择月,起始月份,推移图图表结果,柏拉图 推移图 控制图 过程能力,控制图说明,控制图比较复杂分连续数据和离散数据控制图 对于连续数据，要求数据符合正态分布如果不符合正态分布，需要将其转化为正态分布，如何不能变为正态分布，就不能使用控制图 对于连续数据，又分为单值和分组控制图所谓单值，就是每个数据的重要性相同（如采集间隔相同）；所谓分组，就是每个数据的重要性不同(如每小时采集1次，每次连续采集5个点） 控制图一般要求有20个点以上控制图正态检验,连续数据控制图需先进行正态检验,控制图正态检验结果,PValue大于0.05，正态,控制图Minitab菜单选择(连续）,选择均值方差图,控制图填写数据（连续）,数据列,每组的数据个数,控制图-如何判定异常点（连续）,软件自动检测异常点,检验异常点有8种原则，前3种常用,控制图图表结果（连续）,是4个数据一组的均值,本例是4个数据一组，一般5个数以上为好,显示异常点类型,控制图 Minitab菜单选择（离散）,不合格数、总数图,控制图填写数据（离散）,不合格数,总数,控制图图表结果（离散）,因每次的总数不同，所以上下限是变化的,异常点,规格限和下限也会变化,柏拉图 推移图 控制图 过程能力,过程能力说明,过程能力计算也分连续和离散数据，比较复杂。

连续数据要求是正态分布（同控制图），数据量在20以上如果不是也不能转换为正态分布，只能用分位数计算，数据量要求很大（暂不讲解） 连续数据过程能力分Cp（USLLSL）/6、 CpkMin（USL）/3，（LSL）/3）当分布中心等于规格限中心时，CpCpk，当偏离时规格中心时， CpCpk一般实用中选Cpk 离散数据典型例子就是每天统计缺陷数和总数可用二项分布和直接用合格率计算离散数据中计算的是Z值，即合格数分布在多少倍内过程能力Minitab菜单选择（连续）,正态的过程能力,数据列,过程能力填写数据（连续）,上下限,过程能力图表结果（连续）,过程能力分长期、短期，一般看Within,Cp,Cpk,分布中心,规格限中心，有偏离,过程能力Minitab菜单选择（离散）,缺陷数和总数,过程能力填写数据（离散）,过程能力图表结果（离散）,过程能力和置信区间,Z值,不合格率散布,不合格率分布,累计不合格率,过程能力用合格率数据1,过程能力用合格率数据2,合格率数据3146/3210,过程能力简单合格率结果,过程能力,过程能力是什么概念,简单地说，过程能力代表过程满足客户规格限的能力（如合格率）。

连续数据中，SigmaCapability3Cpk，离散数据中， SigmaCapabilityZ值总结,柏拉图用于从众多原因中找出主要原因，例如可从质量问题中分析出主要原因 推移图用来看变化趋势，例如可看质量变化趋势 控制图分连续和离散数据，连续数据需要符合正态分布，离散数据的上下限可能会变化根据异常点判定设置可以过程是否稳定和是否超出控制 过程能力分连续数据和离散数据，连续数据需要符合正态分布，过程能力分Cp和Cpk离散数据可用二项分布和合格率计算例如可用过程能力分析质量控制能力，质量合格率 附数据文件。