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第一章SPC与SPCD工程绪论(一）
1、什么是SPC?
SPC--StatisticalProcessControl(统计过程控制）
含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控从而达到保证产品质量的目的
统计技术----数理统计方法
2、SPC的作用
预防：判断过程的异常及时告警
3、SPC的缺点
不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处即不能进行诊断
第一章SPC与SPCD工程绪论(二）
2、什么是SPCD?（新概念）
SPCD--StatisticalProcessControlandDiagnosis(统计过程控制与诊断）
含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目的
第一章SPC与SPCD工程绪论(三）
3、为什么要学习SPC和SPCD工程（一）?
时代的需要：21世纪是质量的世纪提出超严质量要求是世界发展的大方向
如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一（ppmpartspermillion)乃至十亿分之一（ppbpartsperbillion)
科学的要求：要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用质量科学
生产控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式
3控制方式下的稳态不合格品率为2.7X10-3
6控制方式下的稳态不合格品率为2.0X10-9
后者比前者降低了：2.7X10-3/2.0X10-9=1.35X106即一百三十五万倍!
第一章SPC与SPCD工程绪论(四）
3、为什么要学习SPC和SPCD工程（二）?
3控制方式与6控制方式的比较：
第一章SPC与SPCD工程绪论(五）
4、开展SPC与SPCD工程的步骤
培训SPC
正态分布等统计基础知识
品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图
过程控制网图的做法
过程控制标准的做法
确定关键质量因素
对每道工序用因果图进行分析造出所有关键质量因素再用排列图找出最终产品影响最大的因素即关键质量因素；
列出过程控制网图即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出
制订过程控制标准
对过程进行监控
对过程进行诊断并采取措施解决问题
第二章控制图原理（一）
1、什么是控制图
对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图
控制图的组成
UCL(UpperControlLimit)上控制限
LCL(LowerControlLimit)下控制限
CL(CentralLine)中心线
按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列
第二章控制图原理（二）
2、统计观点
----现代质量管理的基本观点之一
产品质量具有变异性
“人、机、料、法、环”+“软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”
变异具有统计规律性
随机现象统计规律
随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象
第二章控制图原理（三）
3、基础知识
(1)、直方图
分组、统计、作直方图
具体步骤
1、找出最大值和最小值确定数据分散宽度
数据分散宽度=（最大值最小值）
2、确定组数
kn
3、确定组距
h=（最大值最小值）/组数
4、确定各组的边界
第一组的组下限=最小值最小测量单位的一半
第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限依此类推
5、确定各组的频数
6、作直方图
7、对直方图的观察:特点中间高、两头低、左右对称
第二章控制图原理（四）
3、基础知识
(2)、正态分布(NormalDistribution)
当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线即：概率密度曲线
特点：面积之和等于1
fN(x;2µ)=(1/2)exp(-(x-µ)2/22)
两个重要的参数：
µ(mu)---位置参数和平均值（meanvalue)表示分布的中心位置和期望值
(sigma)---尺度参数表示分布的分散程度和标准偏差（standarddeviation)
两个参数的意义
µ(mu)---反映整体的综合能力
(sigma)---反映实际值偏离期望值的程度其值越大表示数据越分散
它们之间是互相独立
质量管理中的应用
不论µ与取值如何产品质量特性落在[µ3µ+3]范围内的概率为99.73%
落在[µ3µ+3]范围外的概率为199.73%=0.27%
落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135%1......
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