1997.06版本SPC統計過程控制StatisticalProcessControlSPC中國汽車技術研究中心2000.05印刷目錄第一章統計製程管制概述1.1預防與檢測1.2製程管制系統1.3變異之共同原因與特殊原因1.4局部措施與系統改善1.5製程管制與製程能力1.6製程改善循環與製程管制1.7製程管制的工具-管制圖1.8管制圖的益處第二章計量值管制圖2.1X-RChart平均值與全距管制圖2.2X-RChart平均值與標準差管制圖2.3X-RChart中位數與全距管制圖2.4X-RmChart個別值與移動全距管制圖2.5運用計量數據瞭解製程能力及製程運轉第三章計值管制圖3.1pChart不良率管制圖3.2npChart不良數管制圖3.3cChart缺點數管制圖3.4uChart單位缺點數管制圖第四章控制圖的判別準則4.1分析用控制圖的判別準則4.2控制(管理)用控制圖的判別準則4.3特別提醒4.4控制圖的兩類錯誤4.5控制圖法在應用中常見的問題第五章附錄4.1常數表與管制圖公式4.2品質管制圖上特殊原因的檢定規則4.3常態分配表4.4雙邊等量規格之Cpm與其他指數之關係第一章統計製程管制概述於現今的經濟景氣下，各企業應致力於不斷的改進且需尋找有效的方法來提供產品的服務。為了達到這個目標，企業內之每位員工應瞭解-統計方法。統計方法亦是管理者與工程技術人員工作上溝通的共同語言，尤其對…客戶承諾的品質保證，如試驗過程的數據、生產過程的製程數據.等均可作為適時管理的方法。控制圖的概念(1).控制圖的定義控制圖(Controlchart),又稱管理圖、休哈特圖。是美國休哈特(W.A.Shewhart)博士於1924年發明的。控制圖是區分過程中的異常波動和正常波動,並判斷過程是否處於控制狀態的一种工具。控制圖與過程能力分析結合在一起,稱作統計過程控制(SPC)。(2).控制圖原理過程處於統計控制狀態時(也即受控狀態),產品總體的質量特性數據的分布一般服從正態分布,即x~N(μ,σ2)(注:μ—過程均值,σ—過程標準差)。質量特性值落在μ±3σ範圍內概率約為99.73%,落在μ±3σ以外的概率只有0.27%,因此可用μ±3σ作為上下線控制界線,以質量特性數據是否超越這一上、下界限以及數據的排列情況來判斷過程是否處於受控狀態,這就是控制原理。若計中心線為CL(CentralLine)、上控制限為UCL(UpperControlLimit),下控制線為LCL(LowerControlLimit),則有:CL=μUCL=μ+3σLCL=μ-3σ(3).控制圖的種類1>.按照用途分◆.分析用控制圖主要用來分析過程是否處於穩態,過程能力是否適宜。如發現異常就應找出其原因,採取措施,使過程達到穩定;過程處於穩態后,才可將分析用控制圖的控制線,延長作為控制用控制圖。●.異常波動與正常波動a>.異常波動異常波動是由特殊因素(異常因素/系統因素)造成的。這些特殊因素在生產過程中並不大量存在,對產品質量也不經常發生影響,一旦存在,它對產品質量的影響就比較顯著。如:機器設備帶病運轉,操作者違章操作等。b>.正常波動正常波動是由普通因素(隨機因素/偶然因素)造成的。這些普通因素在生產過程中大量存在,對產品質量經常發生影響,但它所造成的質量波動往往比較小,在生產過程中是允許存在的。如:機器設備的輕微振動等。當一個過程只有普通因素(隨機因素/偶然因素)起作用,而不存在特殊因素(異常因素/系統因素)的作用時,這個過程就處於統計控制狀態,也即受控狀態。如果僅存在普通原因,隨著時間的推移,過程的輸出形成一個穩定的分布並可預則,如果存在特殊原因,隨著時間推移,過程的輸出不穩定。◆.控制(管理)用控制圖用於使過程保持穩態,預防不合格的產生。控制用控制圖的控制界線來自分析用控制圖,不必隨時計算。當影響過程質量波動的因素發生變化或質量水平已有明顯提高時,應及時用分析用控制圖計算出新的控制線。實際運用中,許多工廠對分析用控制圖、控制(管理)用控制圖沒有分清,隨時都在計算控制線,不僅錯誤而且非常浪費。2>.按數據的性質分按數據的性質分,有計量控制圖和計數控制圖。(4).控制圖的應用範圍診斷:評估過程的穩定性控制:決定某過程何時需要調整,何時需要保持原有狀態。確認:確認某一過程的改進。在此討論的統計方法，包括統計製程管制及製程能力分析：1.引導一些製程管制的基本討論，解釋重要之概念並介紹製程管制工具-管制圖。2.討論計量值管制圖的原理與使...
