1. 五大工具手冊的邏輯關系
2. 數據統計分析的目的和作用
3. 數據的分類和特點
1）連續的讀數，不一定是整數，一般需要專用的量具，儀器進行測量後讀數——計量型的數據
2）不連續的讀數，自然數，一般通過計數得到，不一定需要專用的量具，儀器來測量——計數型的數據。
4. 規格管理的危險性
SPC的目的不是控制產品本身的質量，而是過程。
5.控制線管理的益處
6.統計分析基礎概念
6.1 瞭解產品總體性能
6.2 取消人為特殊因素造成的極端值以穩定過程
6.3 規格趨向目標值
6.4 減小差異
6.5 審核規格范圍，看看是否適用
7.統計分析關鍵參數
8. 基本統計術語
總體 —簡單而言，我們有興趣知道的數據整體。
樣本 —一組隻包含部分總體的數據。簡單而言，這是總體中選出的數據。
眾數 —一組觀測值中出現頻率最高的值。眾數可以與平均值和中位數一起，作為數據分佈的總體特性描述。平均值和中位數都需要計算，而找出眾數隻需計數每個值在數據集出現的次數即可。
找出眾數有助於瞭解分佈。
單峰 隻有一個出現頻率最高的眾數。
雙峰 有兩個眾數，分佈包含一個以上的眾數，可能表示您實際上是取樣自混合總體。例如，您收集的等待時間數據可能同時來自同一產品不同模腔。要更好地瞭解數據，不同模腔的數據應該分別收集。
如果有兩個以上的眾數，則分佈為多峰分佈。
標準差 — 離差的最常用度量，即數據從平均值展開的程度，極差通過用最大值減去最小值來估證數據的展開，而標準差則是大致估計單個觀測值到平均值的“平均”距離。標準差越大，數據中的展開越大。
標準差可以用作估計過程整體變異的初步基準。
分散程度的度量
極差R 一個子組、樣本或總體中最大值與最小值之差。
9. 正常波動和異常波動
普通原因 正常波動
特殊原因 異常波動
10. 正態分佈形狀和概率區域
11. 控制圖的形成
12. 控制圖的構成
縱坐標：數據（質量特性值或其統計量）
橫坐標：按時間順序抽樣的樣本編號
上虛線：上控制界限UCL
下虛線：下控制界限LCL
中實線：中心線CL
13. 控制圖基本原理和判斷準則
14. 控制圖判斷標準記憶法
15. 常規控制圖的分類
計量值管制圖
-平均值與全距控制圖
-平均值標準差控制圖
-中位數與全距控制圖
-個別值與移動全距控制圖 （X-MR圖）
計數值控制圖
-不良率控制圖 （P 圖）
-不良數控制圖 （np 圖）
-缺點數控制圖 （C圖）
-單位缺點數控制圖 （U圖）
16. 常規控制圖的應用時機
17. 控制圖的應用場合
分析用控制圖
-決定過程控制方法用
-過程解析用
-過程能力研究用
-過程管制準備用
控制用控制圖
-追查不正常原因
-迅速消除此項原因
-研究並采取防止此項原因重復發生之措施
18. 控制圖應用流程
19. 控制圖的應用步驟及取樣
19.1 選取要控制的質量特性值
19.2選擇合適的控制圖種類
19.3 確定樣本組數K，樣本量n和抽樣間隔，一般樣本組數不少於20-25個
19.4 收集生產條件比較穩定和有代表性的一批數據（至少50個以上）
19.5 計算各組樣本統計量，如樣本均值、極差、標準差
19.6 計算各統計量控制界限（LCL,CL,UCL)
抽樣必須是隨機的，盡量分層處理
20. 抽樣方案
20.1 確定樣本含量N
采用X bar R 控制圖，樣本含量一般取n=5
20.2確定抽樣方式
定期法
即時法
盡量采用即時法
20.3確定抽樣間隔期
確定抽樣間隔應考慮的因素
-工序穩定性
-抽樣時間及成本因素
-工序能力指數
當n≥10時，此時用R/d2作為對 σ的估計，誤差較大，此時一般 適用X bar S 替代 X bar R圖
21.常見定期采樣法
21.1每周隨機進行樣本采集一次
21.2每天隨機采集樣本
21.3每班隨機采集樣本
21.4每隔1、2小時進行樣本定期采集
22.即時法與定期法的比較
| 即時法 | 定期法 |
| 極小化樣本內差異 | 極大化樣本差異 |
| 極大化樣本間差 | 極小化樣本間差異 |
| 可提供原因出現的具體時間 | 隻能提供系統性原因出現的時間段 |
| 對工序變異敏感 | 或許在某些特定工序下適用 |
| 樣本是齊同性的 | 難以形成齊同性樣本 |
23. 計量型控制圖的分類
計量值管制圖
-平均值與全距控制圖
-平均值標準差控制圖
-中位數與全距控制圖
-個別值與移動全距控制圖 （X-MR圖）
23.1.均值極差（標準差）控制圖公式
均值極差(標準差）控制圖常數查詢表
23.2中位數、單值控制圖公式
中位數、單值圖常數查詢表
23.3何時應該重新計算控制界限
控制圖是根據穩定狀態下的條件（人員、設備、原材料、工藝方法、測量系統、環境即5M1E）來制定的。如果上述條件變化，則必須重新制定控制圖，例如：
a. 設備更新、經過維修、更換零件
b. 改變工藝參數或采用新工藝
c 改變測量方法或測量儀器
d 采用新型原材料或其他原材料
e 環境變化
一定時間後檢驗控制圖還是否適用
過程能力值有大的變化時
24 .計數型控制圖
計數值控制圖
-不良率控制圖 （P 圖）
-不良數控制圖 （np 圖）
-缺點數控制圖 （C圖）
-單位缺點數控制圖 （U圖））
24.1不合格品率控制圖（P圖）
樣本容量n 大小不定時對產品合格與否的控制圖
服從二項分佈
當P較小n足夠大小，該分佈趨向於正態分佈
24.2 P、 nP控制圖控制線
24.3 C、U控制圖公式計算
24.4 不合格品率控制圖作圖
收集數據：
註意：1 要求樣本中大體含1-5個不合格品，即Pn=1-5
2 估計不合格品率為P時，可由下式計算n
3 一般取10-25個樣本
25.新型控制圖
傳統的控制圖的局限
-需要大量的樣本
-繁雜的計算
-需要較高的理論知識
-控制圖表現難以判斷
那麼，有沒有比傳統控制圖更為先進的，易於使用，易於判斷的控制圖呢？
25.1 紅綠燈信號控制圖基礎
紅綠燈信號控制圖特點
-過程的位置和變差可以使用一張控制圖即可
-不依賴於產品的公差
-不需要繁雜的數學計算
-直觀、易懂
判斷的標準
-基於數據點落在各區間的期望概率
25.2 紅綠燈信號控制基礎
25.3 紅綠燈信號控制的假設
-過程是統計受控的
-過程能力（包括測量變差）是可接受的
-過程靠近目標值
25.4 信號燈控制實施流程
信號燈控制圖與X bar R控制圖對比
– 具有相同的靈敏度
– 但是也具有更高的誤報警
-關註的是目標值而不是規范界限
25.5信號燈圖的預控制圖
預控制圖不是一個過程控制圖，而是一個不合格控制圖？
預控制圖的使用條件
– 過程是一個平坦的損失函數
– 過程性能（包含測量變差）小於或等於公差要求
盡量不使用預控制圖
-過程能力很高，Cp/Cpk＞1
-損失函數不平坦
26.過程能力圖示法
27. Cp.Cpk與Pp,Ppk的解釋
– Pp: 過程性能指數
– Ppk: 過程實際做到多好
– Ppk: 修正的過程性能指數
-Ppk: 我們實際真正做到多好
28. 過程能力、過程性能區別
過程能力
– 正態分佈
– 穩定、受控
– 短期的
-僅考慮過程固有變差（WITHIN)
過程性能
– 不要求過程穩定、受控與否
– 長期的
– 考慮包括組內和組間變差的過程總變差（OVERALL)
29. Cpk/Ppk中的變差圖示
30.過程能力的等級
