我现在在公司负责推广SPC，有几个细节问题一直没扯清处，特向大家请教，当然，大家如果关于QDAS和red-x的问题，我也愿意和大家交流。
大家都知道，做SPC有下面几个步骤：
1.收集数据（连续25组，125个数据）
2.判断过程是否稳定受控（如果yes，则到第3步；如果NO，则调整过程，重新收集数据，回到第一步）
3.计算控制限
4.延长控制线进行控制
5.抽样测量，描点
6.监控图形走势。
现在问题的关键是第2部，有多少种方法可以来判断收集到的数据是否稳定受控？
我目前知道的就是一个正态性检验，还有其他方法吗？
另外还有一个问题，如果在图形监控的某个时期，出现了一点超出控制线，那么我们马上停机，调整机床，重新加工。这样的话是否需要重新重复步骤1-6，也就是说重新计算控制限？
请各位大虾指教，不胜感激！
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jesanboy (2008-6-28 00:56:37)
美国人做法通长是这样的,你可以参考一下:
1\过程进行SPC跟踪之前,先要完成标准作业和标准测量(就是符合的MSA),然后再进行测量,这个时候过程数据的不稳定是需要立即停机开始整顿的;
2\在过程监控中,按照统计学的推导,当你设定不同的CPK要求时(或者是西格玛水平时),其实你的控制限和判断准则是会变化的,书上讲的仅仅是6西格玛,而我们实际生产过程可能会要求只需要3西格玛\4西格玛\5西格玛, 或高于6西格玛的其他要求.所以不代表你按照6西格玛设定的控制限是过程真正的需求
3\如果出现个别点跑出,确认是否为个别因素或快速可调整因素,或已经是被确认的因素(已经有应急方案),根据实际状况来修正过程
4\不需要短期的去修正你控制限,控制限一般是机遇过程长期的数据取得的,进行定期的修正更实际.
derekmei (2008-6-28 08:56:23)
2、对于失控点，分析原因，可能时调整过程。从控制图删除此点重新计算试用控制限。
fiters (2008-6-28 09:07:41)
qiuyu_hong (2008-6-28 09:16:25)
可以通过SPC，很繁杂，而且只针对部分尺寸，有点过于利用资源的感觉
IPQC,OQC,甚至客户反馈
也就是说，如果你的半成品，成品特性都是正常的
这说明你的制程也是正常的，
换句话说就是do process validation via production validation
caomeng4320 (2008-6-28 09:28:00)
在第一阶段，一般有2个方面的问题：判定过程稳定；在稳定的状况下确定控制线。而判断过程是否稳定，通常是使用判异准则结合CPK，对于各别属于异常点，我们可以简单的去除的方法（因为SPC是一个长期性的管控，所以对于某天或时间段的异常数据可以直接去除）。这样就确认了控制线。
在第二阶段的时候，有异常点时，我们应该调查原因，必要时进行改善（这里强调并不是所有的异常点都需要改善，因为我们通常使用3σ，存在一定概率的第一类错误）。而对于采取措施后，控制线是不需要再更新的，因为采取措施说明过程中有异常，而控制线确定时是需要过程稳定（无异常点）。但是通常在一个控制期间内（25组，通常一个月），如果没有异常点，我们可以通过此没有异常点的数据，重新计算控制线，作为下个控制周期的新的控制线。
以上，对于楼主的2个问题简答为：
1。8种判异准则，结合公司对CPK的要求。
2。对于异常点的改善是不需要更新控制线，但是控制线应该定期更新
georgecho (2008-6-28 09:33:42)
QUOTE:
试着回答：第一个问题：有多少种方法可以来判断收集到的数据是否稳定受控？我目前知道的就是一个正态性检验，还有其他方法吗？
统计受控是针对于“过程”，正态分布是针对于“数据”。“过程”包含了“数据”和“时间”的概念。统计受控是指过程中没有异常变异、只有随机变异，判异8准则中，大部分准则都是与时间有关的，比如：“连续14点中相邻点交替增减”，“连续”就是时间的概念。
所以判断过程是否统计受控（稳定），是使用判异8准则和“判稳准则”（3个判稳准则中至少需要25组数据，因此收集数据要求不低于25组），而不是使用正态性检验。
统计受控过程下的数据不一定服从正态分布（非正态分布的数据有可能来自没有任何异常变异的过程），符合正态分布的数据也可能来自不受控的过程，比如“连续14点中相邻点交替增减”的过程出来的数据往往是正态分布的。
那么正态性检验在SPC中有什么作用呢？当你想计算Cpk时，前提就要求单值数据（不是每组的平均值奥，因为每组平均值一定近似服从正态分布的）近似服从正态分布的。但是Cp就不需要正态分布的前提假设。
另外还有一个问题，如果在图形监控的某个时期，出现了一点超出控制线，那么我们马上停机，调整机床，重新加工。这样的话是否需要重新重复步骤1-6，也就是说重新计算控制限？
过程没有出现重要变更时，是不需要重新计算控制限的，因为你针对“8种判异准则”对应情形采取的改善措施通常是“局部措施”，目的是“恢复原状”；而力图提高过程Cp值，才会采取“系统措施”。“局部措施”只会改善过程问题，而不会改变过程。既然过程没有改变，当然就不需要重新定控制限了。
[ 本帖最后由 georgecho 于 2008-6-28 09:35 编辑 ]
zhouzhi461 (2008-6-28 09:38:46)
QUOTE:
你说得没有错,管制图是分研究和控制用,但我感觉你说得有一些烦琐,总结一下:研究用,异常点删除.(重新计算控制限)控制用,异常不用删除,但需追究原因,进行解决.不用删除的原因是你要看过程的波动.也同样起到一种预防的作用)但我有一点还不太明白,请高人指教啊,判异原则是针对＂控制＂还是针对＂研究＂用的呢．还是全部都适用
[ 本帖最后由 zhouzhi461 于 2008-6-28 09:43 编辑 ]
caomeng4320 (2008-6-28 09:49:48)
分析用时，主要是确认过程是否稳定（有无异常点）。
控制用时，发出异常警报，需要调查原因。
larry (2008-6-28 10:29:01)
1.在分析用控制图阶段，也是可以通过8个判异原则的来判断过程是否稳定受控。
2.如果在控制用控制阶段出现异常点（我们公司目前只针对1点超出控制线采取措施），我们需要改善过程，（比如调整机床），而不需要重新计算控制线，只需要记录该点的原因以及采取的措施。
针对第2点，我就觉得产生另外一个问题：
我们采取了措施改善过程，这样说明过程已经发生变更，也就是说后面的过程与前面一阶段的过程是两个过程了。是否能够继续用原来的控制线，是否应该取决于两个过程的相似程度？或者是说只要是朝着过程改善方向发生的过程变更，都可以继续用原来的控制线？
昨天请教了另外一个同事，也不知道对不对，她是这样解释的：
首先我们要对这两个过程进行判断，告诉我根据实际情况用下面几种函数进行检验：T函数；F函数；U函数；还有一个卡方函数。
如果检验结果两个过程比较接近（我的理解应该是均值和标准偏差的检验），就可以继续用原来的控制线，如果不是，需要重新收集数据，重新计算控制线。
请各位在帮忙分析一下。
caomeng4320 (2008-6-28 11:09:00)
而正常来说，这只是异常情况，措施应该是小范围的，如机器磨损、设备轻微松动等等，基本上是不会大范围的整改，出现大范围整改一般是在出现批量不良情况下进行，所以一般情况是不需要重新计算控制线的。
楼主这里理解的是：既然做了改善，过程就和之前是不一样了，但是别忘了，我们之前的过程是在稳定下确定的控制线，而我们进行改善也就是要求过程处于稳定状态下，不应该出现2个过程的概念，应该是稳定过程的概念。
如果还有疑问或是公司还有特殊的要求，可能是楼主的生产过程比较特别，就需要拿具体的例子来讨论了。
[ 本帖最后由 caomeng4320 于 2008-6-28 11:11 编辑 ]
larry (2008-6-28 11:21:30)
我们假定开始的过程是A过程，并且稳定；调整之后的过程是B过程，
为什么会没有两个过程的概念呢？如果举例子的话我可以随便找一个例子：比如精磨曲轴，控制主轴颈直径，或者圆度。
我的理解应该有下面几种情况：
1.过程A与过程B近似（通过上面说的函数去检验），且均属稳定过程
2.过程A与过程B存在较大差距(即两个过程的分布中心和分布宽度差的很大，有可能B过程比A过程更接近理论分布)，并且两个过程同时稳定受控。
3.还有就是改善后的B过程不受控了。
另外你谈到出现批量不良的情况下才大幅度调整过程，这好像不是SPC的作用，SPC就是要控制不出现大批量的不合格品，你的观点又回到了产品控制阶段，而不是过程控制阶段。
[ 本帖最后由 larry 于 2008-6-28 11:26 编辑 ]
georgecho (2008-6-28 11:24:28)
QUOTE:
问题1：除8个判异准则，判稳准则也是很有用的：Ⅰ. 连续25个点，界外点数d=0
Ⅱ. 连续35个点，界外点数d<=1
Ⅲ. 连续100个点，界外点数d<=2
当组数不大于25组，判稳准则用不到，但是当等于多于35点，准则2就会用上了，比如此时有1个点超限，按照8个判异准则，过程不稳定，但根据判稳准则，可以认定过程仍然是稳定的。
Cpk并不是判断过程统计受控的指标，只是判断过程是否达到技术稳态的指标。
问题2：实施方差相等、平均值相等检验的前提是两组数据都要服从正态分布，而且是先检验方差是否相等，然后再检验平均值是否相等，不然直接检验后者没有意义。
larry (2008-6-28 11:33:32)
关于那几个检验函数，我的去花时间看看每一个到底是怎么回事，现在已经完全没什么概念了。
caomeng4320 (2008-6-28 12:19:14)
1。首先，我们控制图是针对所有良品（符合规格）的基础上进行的，如果产品不合格，该怎样改善就怎样改善，是不属于SPC的范围。
2。之前已经解释过了，在确定控制线的时候基本上使用8种判异标准来的，但是要结合CPK的要求，在符合这2个要求的情况下的稳态，确认出的控制线就没有问题。
3。我们使用控制线是针对一个过程的控制，比如说是铜带截成10+-0.2的过程，控制线为9.866 10.154，假如只考虑冲压切刀的磨损，数值可能某一方持续变化，直到有一点超过控制线，此时我们将切刀进行研磨，然后你就可以说切刀研磨前后是两个过程，根本就是不能的。
4。什么是过程，过程是将输入转化为输出的活动和操作。请问你输入和输出有变化吗，没有，那对不起，说明这是一个过程。
所以楼主就过程的概念理解不是很清晰，所以会有这样的疑问，但是你为什么有这样的想法，我是可以理解的。
但是，可以帮助我们明确理解的是，把SPC的作用来明确一下吧。
统计过程控制主要解决两个基本问题：一是过程运行状态是否稳定；二是过程能力是否充分。前者可利用控制图这种统计工具进行测定，后者可通过过程能力分析来实现。
larry (2008-6-28 16:13:02)
搞不清楚了
等到8月份培训时问老师
larry (2008-8-01 18:37:32)
QUOTE:
最近我又发现一个新问题，望各位赐教，在分析用控制图阶段，其实也就是我们常说的数据收集阶段（25x5的概念），但是这个阶段是一个过程的刚开始的一段时间，并没有控制限，此时有的就是规格线，那么请问：此时有怎么来运用那8大原则来判异呢？
kanhan (2008-8-28 17:29:30)
QUOTE:
楼主的例子:对切刀进行研磨后,过程还是稳定的,此时,能否将研磨前后的数据合在一起进行过程能力计算?在分布上是否出现双峰?