ISO/TS 16949系列之SPC培训
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Statistical Process control
统计过程控制
ISO/TS 16949系列之SPC培训教材 第2页，共20页
第一章 SPC概述
SPC的产生
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
SPC的基本概念 术语
统计过程控制（Statistical Process Control）
使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施达到并保持统计控制状态从而提高过程能力。 统计控制（Statistical Control）
描述一个过程的状态，这个过程中所有的特殊原因变差都已排除，并且仅存在普通原因。即：观察到的变差可归咎于恒定系统的偶然原因；在控制图上表现为不存在超出控制限的点或在控制限范围内不存在非随机性图形。
普通原因（Common Cause）
造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。 特殊原因（Special Cause）
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为原因，存在它的信号是：存在超过控制子的点或存在控制限之内的链或其它非随机性的图形。
计量型数据（Variables Data）
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定量的数据，可用测量值来分析，例如：轴承的直径、关门所用的力，或审查一张收据所用的时间等。计量型控制图常用X-R图，X-S图、单移—动极差X-R图来进行分析。计数型数据（Attributes Data）
可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。其他的例子如一些本来就可测量只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析。 控制图（Control Limit）
控制图上的一条线（或几条线），作为制定一个过程是否稳定的基础。如有超出了控制极限变差存在，则证明过程受特殊因素的影响。控制限是通过过程数据计算出来的，不要与工程的技术规范相混淆。单值（Individual）
一个单个的产品或一个特性的一次测量，通常用符号X表示。 一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程平均值，通常用X来过程均值（Process Average） 表示。 平均值（Mean）
一组测量值的均值。
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据库的个中位数（Median）
~
数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。子组中位数是构成简
单的有关过程位置的控制图的基础。中位数加波浪号（~）的符号表示；如X就是一分组的中位数。 标准差（Standard Deviation）
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。 极差（Range）
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一个子组、样本或总体中最大与最小值之差。移动极差（Moving Range） 两个或多个连续样本值中最大值与最小值之差，这种差是按这样方式计
算的：每当得到一个额外的数据点时，就在样本中加上这个新的点，同时删除其中时间上“最老的”点，然后计算与这点有关的极差，因此每个极差的计算至少与前一个极差的计算共用一个点的值。一般说来，移动极差用于单值控制图，并且通常用两点（连续的点）来计算移动极差。 σ（Singmaσ）
用于代表标准差的希腊字母。
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分成两类：普通——固有变差（Inherent Variation）
仅由普通原因造成的过程变差，由6σR/d2来估计： ——总变差（Total Variation）
由于普通和特殊两个原因造成的变差，用σs估计。 变差（Variation） 原因和特殊原因。
过度调整是把每全个偏离目标的值当作过程中特殊原因处理的方法。 链（Run）
控制图上一系列连续上升或下降，或中中心线之上或之下的点。它是分一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形频率分布，它是计量型析是否存在造成变差的特殊原因的依据。正态分布（Normal Distribution） 数据用控制图的基础。当一组测量数据服从正态分布时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内。这些百分数是控制界限或控制图分析的基础（因为即使整个输出的全部数据不服从正态分布，但其子组平均值趋向于正态分布），而且是许多过程能力确定的基础（因为许多工业过程的输出服从正态分布。）
过程能力（Process Capability）
一个稳定过程的固有变差（6σR/d2）的总范围。
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——对于计量型数据（Variables Data Case）
（1） 过程固有能力定义为6σR/d2；
（2） 符合规范的过程能力（即输出符合规范的百分数%）可以通过考
虑过程中心及分布宽度（如CPK）等指数和一些假设来估算。然而，也有估算这个值更精确的方法。
——对于计数型数据（Attributes Data Case） 过程能力通常用不合格的平均比例或比率表示。例如，从控制图上来说，过程能力被定义为p，c或u，这里直接指的是不符合规范的产品的平均比例或比率（或用符合规范的比例1—p表示）。 稳定性（Stability）
不存在变差的特殊原因；处于统计控制的状态。 处于统计控制状态的过程。 稳定过程（Stable Process）
USL—LSL CP——稳定过程能力指数通常定义为 6 σ ? R/d 。
2
CPK——稳定过程的能力指数，通常定义为CPU或CPL中的最小值。
CPL——能力指数下限，通常定义为 X — LSL 。
3σ?R/d 2
USL—X
CPU——能力指数下限，通常定义为 3 σ ? R/d 。
2
?R/d 2 6σ
CR——稳定过程的能力比值，通常定义为 （ USL — LSL ）。
LCL——下控制限。LCLX，LCLR，LCLP等分别是均值、极差、不合格品率等的下控制限。
LSL——工程规范的下限。
（USL—LSL）
PP——性能指数，通常定义为 。
6σ?S
6σ?
PR——性能比率，通常定义为 S 。
（USL—LSL）
USL—X 3σ?S
X—USL
3σ?S
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