統(tǒng)計過程控制spc學(xué)習(xí)與理解(清華大學(xué)教程)

1、QS 系列培訓(xùn)課程： 系列培訓(xùn)課程： 統(tǒng)計過程控制——學(xué)習(xí)與理解 統(tǒng)計過程控制——學(xué)習(xí)與理解 Study and Understanding of Statistical Process Control（SPC） SPC- 1Study and Understanding of Statistical Process Control (SPC) 統(tǒng)計過程控制 統(tǒng)計過程控制 ——學(xué)習(xí)與理解 ——學(xué)習(xí)與理解 王霄鋒 王霄鋒

2、編著 編著 清華大學(xué)汽車工程系 清華大學(xué)汽車工程系 QS 系列培訓(xùn)課程： 系列培訓(xùn)課程： 統(tǒng)計過程控制——學(xué)習(xí)與理解 統(tǒng)計過程控制——學(xué)習(xí)與理解 Study and Understanding of Statistical Process Control（SPC） SPC- 31.2 過程變差 1.2 過程變差 首先分析圖 首先分析圖 1-1 所示過程。由于在過程中存在大量的隨機因素影響，使得過程的輸出——軸外圓的質(zhì)量特性（尺

3、寸、表面粗糙度等）也是隨機變量。所示過程。由于在過程中存在大量的隨機因素影響，使得過程的輸出——軸外圓的質(zhì)量特性（尺寸、表面粗糙度等）也是隨機變量。 過程變差是指過程特性 （如刀具、 進給率、 對中準確度等） 和產(chǎn)品特性 （過程輸出，如軸外圓尺寸等）的隨機差別。過程變差是指過程特性 （如刀具、 進給率、 對中準確度等） 和產(chǎn)品特性 （過程輸出，如軸外圓尺寸等）的隨機差別。 盡管在過程中存在大量隨機因素，但每個因素的影響都不大，它們綜合作

4、用的結(jié)果往往使得過程特性、過程輸出近似表現(xiàn)出正態(tài)分布特性。所以，在統(tǒng)計過程控制中，正態(tài)分布占有重要地位，是計量型變量控制圖的理論基礎(chǔ)。盡管在過程中存在大量隨機因素，但每個因素的影響都不大，它們綜合作用的結(jié)果往往使得過程特性、過程輸出近似表現(xiàn)出正態(tài)分布特性。所以，在統(tǒng)計過程控制中，正態(tài)分布占有重要地位，是計量型變量控制圖的理論基礎(chǔ)。 1.3 正態(tài)分布 1.3 正態(tài)分布[1] [1] 某發(fā)動機的活塞環(huán)是由鍛造過程制造的。 假設(shè)該過程在穩(wěn)

5、定條件下持續(xù)生產(chǎn)了大量活塞環(huán)，圖某發(fā)動機的活塞環(huán)是由鍛造過程制造的。 假設(shè)該過程在穩(wěn)定條件下持續(xù)生產(chǎn)了大量活塞環(huán)，圖 1-3 示出 示出 125 個活塞環(huán)內(nèi)徑測量值和針對這些測量值制作的直方圖個活塞環(huán)內(nèi)徑測量值和針對這些測量值制作的直方圖[2] [2]——圖的橫坐標是內(nèi)徑，把其等分為若干尺寸區(qū)間，縱坐標是落在各個尺寸區(qū)間內(nèi)的活塞環(huán)的頻次。隨著活塞環(huán)產(chǎn)量的增大，上述統(tǒng)計直方圖一般越來越接近正態(tài)分布，可以近似用正態(tài)分布來表示。——圖的橫坐標

6、是內(nèi)徑，把其等分為若干尺寸區(qū)間，縱坐標是落在各個尺寸區(qū)間內(nèi)的活塞環(huán)的頻次。隨著活塞環(huán)產(chǎn)量的增大，上述統(tǒng)計直方圖一般越來越接近正態(tài)分布，可以近似用正態(tài)分布來表示。 正態(tài)分布隨機變量 正態(tài)分布隨機變量 X 的概率密度為 的概率密度為 +∞h , 有 f h f h ( ) ( ) µ µ ? = +(1-2) (2) 當 x = µ時, f(x)取最大值 取最大值: f( ) µ πσ = 12(1-