知名日企spc完美培教材.doc

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1、統 計 製 程 控 制(Statistical Process Control)目錄1. 統計製程控制(SPC)的基本概念1.1 質量的基本概念1.2 統計製程控制(SPC)是什麼？1.3 統計製程控制(SPC)的起源與發展2. 常用的統計方法2.1 概率2.2 統計特徵數2.3 正態分佈（Normal Distribution）2.4 中心趨向定律（Central Limit Theorem）2.5 正常狀態的統計規律2.6 常規控制圖及其 3 界限2.7 變異的基本概念2.8 數據的種類2.9 控制圖的種類3. 計量值控制圖的製作及應用3.1 選擇計量值控制圖3.2 數據收集3.3 控制界

2、限的設定3.4. 控制界限的更新3.5 控制界限和規格的關係4. 計數值控制圖的製作及應用4.1 選擇計數值控制圖4.2 數據收集4.3 控制界限的設定4.4 控制界限的更新5. 控制圖的分析5.1 正常狀態5.2 異常現象5.3 失控行動表6. 製程能力的研究6.1 製程能力研究的目的6.2 製程能力指數的計算和分析7. 控制圖與七工具的關係7.1 七工具是什麼？7.2 統計分析表 Checksheet7.3 分類法 Stratification7.4 巴氏圖 Pareto Analysis7.5 直方圖 Histogram / Barchart7.6 因果圖 Cause-and-Effec

3、t Diagram7.7 散佈圖 Scattered Diagram8. 附錄8.1 控制圖用途總表8.2 控制圖的選擇8.3 控制圖工作紙8.4 控制圖樣本8.5 實習題1.統計製程控制(SPC)的基本概念1.1 質量的基本概念1.1.1品質的定義 卓越的程度比較的意義：產品（功能、品質、安全、級數等）比較； 品質水準定量意義：技術評估； 適合用途（Fitness for Use）產品或服務，在滿足特定需要的能力； 滿足顧客要求。1.1.2檢查與品質 品質並不是靠檢查出來，而是靠生產出來的； 檢查只是把所製成的，與規格要求的，作一個比較； 檢查只能停止不合格品的流動,但不能停止它的產生; 檢

4、查本身都有品質問題,存在誤檢及漏檢,尤其是複雜和大量的檢查. 檢查需要格外的成本和時間. 如果產品在第一次便做得對，便可消除廢料、翻工及減少顧客投訴；1.1.3品質與市場競爭能力 商品要達到暢銷目的，通常要有三個必備的條件：-1. 品質優良；2. 價格合理；3. 交貨期準。1.1.4影嚮品質的因素 人員（Man）； 機器（Machine)； 物料（Material）； 方法（Method）； 環境(Environment)任何因素的變化都會導致產品或服務的變化,也即不同的品質.品質控制的理念在于對生產過程的控制,而不在于對結果的控制.一致的輸入和一致的過程導致一致的輸出(產品).1.2 統計製

5、程控制(SPC)是什麼？ 統計製程控制的英文名稱是 Statistical Process Control 或簡稱為 SPC。 簡單地說就是應用 “統計”（Statistical）技術，去分析 “製程”（Process）中的特性，來 “控制”（Control）製程變異。 SPC 的目的就是要控制製程達到“受控制的狀態”(in Statistical Control)。 SPC 主要集中在製程的控制，因為製程是問題的根源。它需要在製程中，加入定時的檢查，以達到盡早找出問題，來減少浪費； SPC 典形運用的工具就有品質控制圖，利用簡單的圖表來提供以下的資料：- 質量改進- 決定工序能力- 產品規格

6、的決定- 生產製程的決定 SPC 是一個有效的工具，去不斷地改善品質； SPC 的最終目標在於做到 “預防問題的發生”及 “減少浪費”。1.3 統計製程控制(SPC)的起源與發展 1917 年一次世界大戰時,美軍需短時間預備軍衣、鞋等物資,結果尺碼比例按正態分布進行,基本吻合需要; 1924 年修華特博士(Dr. W.A. Shewhart)在貝爾試驗室發明了品質控制圖； 1939 年修華特博士與戴明博士(Dr. Deming)合作寫了一本品質觀點的統計方法(Statistical Method from the point of Quality Control)； 第二次世界大戰前後，英、美

7、兩國將品質控制圖的方法引進製造業，並應用於生產過程中； 1950 年日本的 JUSE 邀請了戴明博士到日本演講，介紹了SQC 的技術與觀念； 為了紀念戴明博士的貢獻，JUSE 於 1951 年成立了戴明獎； 在 1979 年美國國家廣播公司(NBC)製作了一部日本能，為何我們不能的影片，SQC 的理論與觀念，便受到注意及被應用於製造程序中； SQC 的理論是不足夠的。單是在發生問題後，才去解決問題，是一種浪費，所以進而發展出 SPC； 美國汽車製造業，在標准中對 SPC 的使用提出了自己的要求，推動了 SPC 的廣泛應用.2.常用的統計方法2.1 概率2.1.1隨機現象 在一定條件下，一件事情

8、可能出現這個結果，也可能出現另一個結果，沒有一定規律，呈現一種偶然性，這就是隨機現象了。2.1.2概率 一件事情 A 在 n 次試驗中出現的次數為 m ，事情 A 出現的頻率等如 m/n。 隨著試驗次數 n 的增加，事情 A 出現的頻率 m/n 就穩定在某個數值 p ； 而 p 就被稱為事情 A 的概率（即或然率），俗稱機會率。 當 n 是無限大時，p = m/n 。2.2 統計特徵數2.2.1統計特徵數的定義 任何由樣本計算出來代表樣本特徵的數字，都稱為統計特徵數。2.2.2表示數據集中位置的數字 （Measure of Central Tendency）_ 平均數 x (Mean) 中位數 (Median) 眾數 (Mode)2.2.3表示數據離散程度的數字 （Measure of Dispersion） 全距 R (Range) 標準差 s (Standard Deviation)2.3 正態分佈（Normal Distribution）2.3.1正態分佈圖形 = 頻率分佈的平均值 = 頻率分佈的標準差如收集數據時樣本數目非常大，_x s