SPC概述与统计基础
SPC概述与统计基础
- 1. 什么是SPC？
- SPC（Statistical Process Control）——统计过程控制，是利用数理统计方法对生产过程进行监控，区分过程的正常波动与异常波动，并在过程失控时发出预警的一种科学管理方法
- 2. SPC的核心思想
- 用数据说话，改进再提高。通过收集、计算、分析、改进数据，了解制造过程的最佳范围（低成本、低风险），确定控制范围的异常和正常规律，达成事先预测并实施改进
- 3. SPC的三大核心概念
- 概念
- 定义
- 关键要点
- 过程
- 利用输入形成预期输出的一组相互关联或相互作用的活动
- 人、机、料、法、环、测六大输入要素
- 变差
- 单个输出之间不可避免的差异
- 普通原因（稳定、可重复）+ 特殊原因（偶尔出现、不可预测）
- 控制（稳定性）
- 不存在变差的特殊原因，过程处于统计控制状态
- 过程的分布不随时间变化
- 4. 变差的两种原因
- 类型
- 定义
- 特征
- 对策
- 普通原因
- 随着时间推移具有稳定的、可重复的过程变差
- 始终作用于过程，形成过程的“固有波动”
- 需要管理层的系统改进（改变过程本身）
- 特殊原因
- 偶尔出现、导致过程分布发生明显改变的变差
- 一旦出现，会导致过程失控
- 可由现场人员识别并消除
- 5. 正态分布
- 正态分布是自然界中最常见的分布形态——中间高、两边低、左右基本对称。计量型控制图常使用正态分布近似，计数型控制图还涉及二项或泊松等分布；应按图型核对适用条件
- 正态分布的关键特性：约68.26%的数据落在μ±σ范围内，约95.44%落在μ±2σ范围内，约99.73%落在μ±3σ范围内
- 6. 两种错误风险
- 错误类型
- 定义
- 通俗理解
- 第Ⅰ类错误（α风险）
- 过程正常但被判为异常
- “虚发警报”——无辜受罚
- 第Ⅱ类错误（β风险）
- 过程异常但被判为正常
- “漏发警报”——放虎归山
- 控制图的设计原则：在相应正态假设下，单一3σ规则的单点误报概率约0.27%；组合规则和其他图型须单独评估误报及漏报
