统计过程控制（SPC）案例分析
一． 用途
1. 分析判断生产过程的稳定性，生产过程处于统计控制状态。 2．及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品产生。 3．查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定。 4．为评定产品质量提供依据。
二．控制图的基本格式 1．标题部分
X-R控制图数据表
产品名称 质量特性 观察方法 规格界限Tu （或要求） Tl 工作指令编号 车间 规定日产量 抽 样 间隔 数量 收集数 据期间 设备编号 操作 人员 检验人员 作业指导书编号 生产过程 质量要求 日时样本X1 仪器编号 测 定 值 X2 X3 X4 X5 均值 极差备注 X R 期 间 号 计算：X图：CL=X R图：CL=R UCL=X+A2R UCL=D4R LCL=X-A2R LCL=D3R 2．控制图部分
质
量 特 性
在方格纸上作出控制图： X图 UCL X?R控制图 R图 说明 操作人 班组长 质量工程师 CL LCL 样本号
横坐标为样本序号，纵坐标为产品质量特性。图上有三条平行线：
实线CL：中心线 虚线UCL：上控制界限线 LCL：下控制界限线。
三． 控制图的设计原理
1． 正态性假设：绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分
布。
2． 3?准则：99。73%。
3． 小概率事件原理：小概率事件一般是不会发生的。 4． 反证法思想。
四． 控制图的种类
1． 按产品质量的特性分（1）计量值（X?R,X?R,X?RS,X?S）
（2）计数值（p，pn，u，c图）。
2． 按控制图的用途分：（1）分析用控制图；（2）控制用控制图。
~五． 控制图的判断规则
1． 分析用控制图：
规则1 判稳准则-----绝大多数点子在控制界限线内（3种情况）； 规则2 判异准则-----排列无下述现象（8种情况）。 2． 控制用控制图：
规则1 每一个点子均落在控制界限内。 规则2 控制界限内点子的排列无异常现象。
[案例1] p控制图
某半导体器件厂2月份某种产品的数据如下表(2)(3)栏所表示,根据以往记录知,稳态下的平均不合格品率p?0.0389,作控制图对其进行控制.
数据与p图计算表
组号(1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 34 25 26 27 28 小计 样本量(2) 85 83 63 60 90 80 97 91 94 85 55 92 94 95 81 82 75 57 91 67 86 99 76 93 72 97 99 76 2315 不合格品数D(3) 2 5 1 3 2 1 3 1 2 1 0 1 0 3 0 7 3 1 6 2 3 8 1 8 5 9 10 2 90 不合格品率p(4) 0 0 0 P图的UCL(5) [解]
步骤一 :预备数据的取得,如上边表所示.
步骤二: 计算样本不合格品率pi?Di/ni,p1?D1/n1?2/85?0.024 步骤三: 计算p图的控制线
p???Di/?ni?90/2315?0.0389UCL?p?3p(1?p)/n?0.0389?30.0389(1?0.0389)/ni CL?0.0389LCL?p?3p(1?p)/n?0.0389?30.0389(1?0.0389)/ni由于本例中各个样本大小ni不相等,所以必须对各个样本分别求出其控制界线.例如对第一个样本n1=85,有
UCL= CL= LCL=
此处LCL为负值,取为零.作出它的SPC图形.
UCL
CL
LCL
[案例2]为控制某无线电元件的不合格率而设计p图，生产过程质量要求为平均不合格率≤2%。 解：一.收集收据
在5M1E充分固定并标准化的情况下,从生产过程中收集数据,见下表所表示:
统计过程控制SPC案例分析
