TS五大工具包括：APQP、FMEA、MSA、PPAP、SPC
APQP——质量先期策划
PPAP——生产件批准程序
SPC——统计制程控制
MSA——测量系统分析
FMEA——潜在失效模式分析
这其中以APQP为纽带贯穿始终，其它四大工具分别在总流程的某个重要环节起作用。
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补充：
TS16949五大工具分别是： 产品质量先期策划（APQP）、测量系统分析（MSA）、统计过程控制（SPC）、生产件批准（PPAP）和潜在失效模式与后果分析（FMEA）
第一：APQP 产品质量先期策划
一、QFD 简介-简单介绍APQP的背景和基本原则
二、APQP详解（五个阶段）
1）项目的确定阶段
●立项的准备资料和要求
●立项输出的结果和记录
2）产品研发阶段
●产品研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防产品设计问题的产生
●产品研发阶段输出的结果和记录
3）过程研发阶段
●过程研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防生产中问题的产生
●过程研发阶段输出的结果和记录
4）设计方案的确认
●进行试生产的要求和必须的输出结果
5）大规模量产阶段
●持续改进
三、控制计划
●控制计划在质量体系中的重要地位
●控制计划的要求
第二：MSA 测量系统分析
测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；测量系统的变差必须比制造过程的变差小；变差应小于公差带；测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
一、MSA的目的、适用范围和术语
二、测量系统的统计特性
三、测量系统变差的分类
四、测量系统变差（偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性）的定义、图示表达方式
五、测量系统研究的准备
六、偏倚的分析方法、判定准则
七、重复性、再现性的分析方法、判定准则
八、稳定性的分析方法、判定准则
九、线性的分析方法、判定准则
十、量型测量系统研究指南
十一、量具特性曲线
十二、计数型量具小样法研究指南
十三、计数型量具大样法研究指南
十四、案例研究
第三：PPAP 生产件批准程序
PPAP的目的是用来确定供方是否已经正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求，并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能，是目前最完善的供应商选择与控制系统。并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜在能力。
一、PPAP介绍
●PPAP的沿革
●PPAP的作用和意义
二、PPAP过程要求详解
●PPAP要求资料的详细阐述
三、PPAP生产件核准程序
●需要执行PPAP的时机
●PPAP必须要做的时机
●PPAP必须通知客户的时机
●不必通知客户但必须自我检查调整的时机
●PPAP计算机软件的使用
●Ppk、Cpk计算说明
●MSA（GR&R）软件使用
●FMEA分析注意事项
●CONTROLPLAN注意事项
●PPAP提交
四、如何有效的运用PPAP以加强供方管理
第四：SPC统计过程控制分析
生产过程的质量控制是保证产品质量的重要环节，稳定的生产过程会带来质量上的飞跃。统计过程控制图用于记录与质量有关的工序参数或不同时间的产品参数。使用工序能力指数来表明工序可在多大程序上进行无差错生产。
一、SPC 介绍
●过程控制的模式
●过程控制的基础知识
二、 统计的基础知识
●数据的基础知识
三、变量型控制图详解
●平均极差控制图的应用步骤
●平均极差控制图的画法
●平均极差控制图的解释
●计算过程能力
●过程能力的改进
●其他变量型控制图（平均方差图，中值极差图，移动极差图）
四、属性型控制图详解
●P型控制图的应用步骤
●P型控制图的画法
●P型控制图的解释
●计算过程能力
●过程能力的改进
●其他属性型控制图（NP图，U图，C图）
五、控制图应用总结和练习
●识别各种控制图的应用时机
●结合企业实际画一份控制图
第五：FMEA-潜在失效模式分析
ts16949认证
FMEA是产品设计或生产早期阶段就开始进行的一组系列化活动。及早地指出根据经验判断出的弱点和可能产生的缺陷及其造成的后果和风险，并在决策中采取措施加以消除。
FMEA可以于研究与开发阶段做为控制工具和冒险分析工具加以运用，FMEA可以当作过程规划工具， 过程控制工具， 供货商质量保证工具、应用工具、服务工具（说明书及警告标签）.FMEA最好的特性是可以将所有工程、 *** 作、质量、服务方面工作效果结合为一体；事先花很长的时间进行综合的FMEA分析，能够容易、低成本地对产品或过程进行修改，从而减轻事后修改的危机；FMEA能够减少或消除因修改而带来的更大损失的机会。
一、FMEA介绍
●沿革
●获益
●分类
●应用和机会
二、FMEA-启动
●如何开始
●总的原则
●评价产品设计，评价过程设计
三、设计FMEA的开发
●第一阶段：表头设计
●第二阶段：失效模式及后果
●第三阶段：潜在原因
●第四阶段：现行的控制措施
●第五阶段：RPN计算
●第六阶段：纠正预防和持续改进
四、总结-下一步做什么
内容摘自： http://www.pinpai.renzheng.com/html/list/191.html
不是微纳电子系的，不太清楚，但是能够查到微纳电子系研究生培养方案。一、简介
我所研究生培养一级学科名称为电子科学与技术，二级学科名称为微电子学与固体电子学。研究方向有以下五个方面：微/纳电子器件及系统；集成电路与系统；集成电路工艺与纳米加工技术；半导体器件物理与CAD；纳电子学与量子信息技术。我所研究生课程共设置27门；目前在校学生数：博士生85人；硕士生:343人（包括工程硕士243人）。2009年共招收研究生136名（其中博士生19名，工学硕士研究生26名，工程硕士研究生91名）；毕业研究生105名（授予博士学位14名，工学硕士学位22名，工程硕士学位69名。
二、课程设置
研究生课程共设置27门，本年度已开课程23门。具体内容介绍如下：
课程编号：71020013 课程名称： 半导体器件物理进展
任课教师：许 军
内容简介：半导体复杂能带结构与晶体对称性分析；载流子散射理论与强场热载流子输运；短沟MOS器件物理；异质结构物理与异质结器件；半导体的光电子效应与发光；非晶半导体与器件。
课程编号：71020023 课程名称：数字大规模集成电路
任课教师：周润德
内容简介：VLSI小尺寸器件的模型和物理问题；MOS数字VLSI的原理、结构和设计方法；VLSI电路中的时延及各种时钟技术；VLSI的同步时钟和异步时钟系统；逻辑和存储器的VLSI系统设计方法及VLSI的并行算法和体系结构。
课程编号：71020033 课程名称：模拟大规模集成电路
任课教师：李福乐 王志华
内容简介：本课程是在本科课程《模拟电子电路》、《模拟集成电路分析与设计》之后的专业课程。目的是学习模拟集成电路的设计规律和方法，增加设计出电路的可制造性，提高一次性设计成功的可能性。课程内容包括：器件模型与电路仿真、模拟集成电路单元、放大器设计、高性能放大器、比较器、A/D与D/A变换电路、芯片的输入与输出、可制造性与可测试性、版图与封装等。
课程编号：71020043 课程名称：数字VLSI系统的高层次综合
任课教师：魏少军
内容简介：VHDL语言简介，设计流程，行为描述与仿真，行为描述与目标结构的匹配，数据通道设计，控制器设计，测试向量生成，系统验证；行为设计和数据通道与控制器的设计与优化；综合VHDL描述，算子调度，资源分配，寄存器优化，控制码生成，控制器结构选择，状态化简。
课程编号：71020053 课程名称：集成电路的计算机辅助设计
任课教师：余志平 叶佐昌
内容简介：射频(RF)电路的硅CMOS工艺实现。深亚微米器件的射频特性和模型。RF发送接收器的单元电路(LNA，VCO，PLL，频率综合器，功率放大器等)的分析和设计。衬底耦合及混合数字，模拟，射频电路设计的相关问题和解决方法。
课程编号：71020062 课程名称：集成电路制造工艺与设备
任课教师：王水弟
内容简介：整个课程从拉单晶硅工艺开始，讲到现代集成电路的新型封装，使学生知道除电路设计以外的集成电路制造工艺过程。重点是详细讲解集成电路制造中的各种单项工艺技术及相关的工艺设备，并用动画的形式，演示一个双阱CMOS反相器的整个制作工艺流程，使学生直观地知道各单项工艺的具体应用。针对MEMS技术的飞速发展，专门有一章介绍了IC制造工艺在MEMS器件制造中的应用。课程还简单介绍了与集成电路制造密切相关的洁净技术，最后对于集成电路进入纳米时代后的一些关键技术及技术难点予以简单介绍。
课程编号：71020073课程名称：射频CMOS集成电路设计
任课教师：池保勇
内容简介：通过本课的学习，学生能对无线通讯中的射频收发器的结构，高频低噪音放大器，混频器，振荡器，压控振荡器以及锁相环的工作原理，电路分析和设计能有基本的掌握。参课学生对整个射频集成电路的设计有一个完整的训练。
方法一，课内讲课，用国际公认的教材。教课学时计划占总学时的一半；
方法二，用国际集成电路工业界通用的设计工具对学生进行培训；
方法三，每一位上课的学生，将设计一个或数个射频电路模块；
方法四，争取将设计成功的射频电路模块在工业界流水线能投片，流水，封装和测试。
课程编号：81020012 课程名称：超大规模集成网络
任课教师：陈志良 停开
内容简介：当前VLSI网络的发展水平、动向和研究重点、开关电容网络、连续时间网络、人工神经网络、模糊逻辑电路和系统，以及新型开关电流网络与高性能DC-DC变换器等。
课程编号：80260012 课程名称：集成电路设计实践
任课教师：李福乐
内容简介：通过一个具体的课程项目设计，实现基于CMOS工艺的全定制设计，从总体方案与结构、电路设计与仿真、版图设计与验证到流片测试的全过程训练。
课程编号：80260023课程名称：密码学与网络安全
任课教师：白国强 本年度未开
内容简介：传统加密技术；密码算法的数学基础；现代对称加密技术（DES,AES,RC4）；非对称加密方法与技术（RSA,ECC）；密码功能设置与密钥管理；消息认证和Hash算法；数字签名和认证协议；网络安全协议。
课程编号：70260013课程名称：数字集成系统设计
任课教师：张春
内容简介：本课程采用硬件描述语言作为设计输入手段，讲授数字集成系统的设计方法和高层次综合技术。本课程还讲授可编程器件的原理和设计技术，并通过上机实验培养实际动手能力。
课程编号：80260032 课程名称：新型微纳电子材料与器件
任课教师：任天令
内容简介：本课程结合国际研究前沿，介绍新型微纳电子材料及器件基本概念、原理与方法。主要内容包括：新型介电材料与集成器件、磁电子材料与器件、低维半导体材料与器件、 分子电子材料与器件等。
课程编号：80260042 课程名称：PLL设计与时钟/频率产生
任课教师：李宇根
内容简介：本课程介绍锁相环的产生，帮助学生获得针对用于有线和无线通信的锁相环的系统透视方法和电路设计方法。课程的前一半将介绍锁相环的基础理论分析和系统电路设计方法；后一半包含用于不同锁相环应用的材料介绍，和更深入的专题：频率分析，时钟数据恢复，延时锁定环，片上可测性及其补偿，SoC设计中的耦合问题以及未来的挑战。其中耦合问题，可测性问题，片上补偿对于SoC设计和混合信号IC设计也非常有用。
课程编号：80260052课程名称：半导体存储器技术
任课教师：潘立阳
内容简介：半导体存储器是微电子技术发展的重要研究领域和支撑技术。本课程主旨为通过对各种主流存储器的基本理论、器件、电路及工艺技术和新型存储器技术的综合讲解，促进学生掌握半导体存储器的设计实现方法，并提高对专业知识的综合应用能力。
课程编号：80260062课程名称：嵌入式系统设计与实践
任课教师：李兆麟
内容简介：随着信息化、智能化、网络化的发展，嵌入式系统获得了广大的发展空间，已经应用到了通信、工业监控、国防军事、交通通信、医疗卫生以及人们日常生活的各个方面。本课程通过讲授的方式，并结合课程实践，全面地介绍嵌入式系统的基本原理和实践方法。学生可以通过课堂学习与亲自动手实践，能够充分掌握嵌入式系统的基本知识；软硬件协同设计方法；如何设计复杂的嵌入式系统；嵌入式 *** 作系统以及低功耗设计等。
课程编号：81020022 课程名称：微处理器结构及设计
任课教师：李树国
内容简介：微处理器发展简史；微计算机及微处理器性能评测；指令级结构设计与RISC技术；数据通路与控制单元设计；流水线技术；存储管理与Cache设计；微处理器发展趋势。
课程编号：81020032课程名称：大规模集成电路测试方法学概论
任课教师：孙义和
内容简介：VLSI逻辑模型和逻辑模拟、VLSI故障模型和故障模拟、VLSI测试生成方法和自动测试图案产生、智能VLSI测试方法和测试图案生成方法、可测性设计的度量和方法、系统层的故障建模和测试生成，以及集成CAI工作中心形成方案和途径等。
课程编号：81020042 课程名称：微电子封装技术
任课教师：蔡坚
内容简介：微电子封装的现状和发展趋势，封装的主要性能指标及电、热、热力学等方面的设计，集成电路封装的主要制造工艺及所用材料，集成电路封装的选择原则及封装的主要失效模式等。
课程编号：81020052 课程名称：微米/纳米技术物理 本年度未开
任课教师：刘泽文
内容简介：有关制作微米/纳米器件及结构的各种技术及其物理原理，包括抗蚀性原理，光学光刻，离子束、电子束、X射线的形成及其与物质的相互作用的物理过程，干法及蚀法刻蚀原理。
课程编号：81020062 课程名称：微机电系统（MEMS）
任课教师：刘理天
内容简介：MEMS的组成、结构、基本原理、设计方法与制作技术，介绍几类典型的MEMS器件；微集成传感器、微执行器和微系统，介绍MEMS在信息、生物、医学、宇航等领域中的应用。
课程编号：81020082 课程名称：VLSI数字信号处理
任课教师：陈弘毅 刘雷波
内容简介：数字信号处理是音视频、通信、测量、导航、信息安全等诸多应用的基础，本课程讲授各种数字信号处理算法的VLSI系统实现的方法与技术，用以指导VLSI芯片设计，达到速度－面积－功耗最优化。
课程编号：81020132 课程名称：集成电路制造与生产管理
任课教师：张志刚
内容简介：运作管理；IC生产工艺技术管理；IC生产流程管理；学习曲线；线性规划在运作管理中的典型运用；实际IC生产计划系统；质量管理引言；统计过程控制（SPC）；过程能力研究；供应链管理；独立需求库存系统；IC－CAM系统简介；IC虚拟制造。
课程编号：91020012 课程名称：微电子学最新进展
任课教师：刘理天等
内容简介：MOSFET器件极限、ULSI工艺、设计及封装课题、从微电子到纳电子；深亚微米集成电路设计、数字信号处理及其VLSI实现；微电子机械系统的结构、原理和制作技术及典型器件，模糊控制原理、算法及硬件实现；微处理器最新体系结构及并行处理技术。
课程编号：80260032 课程名称：新型微纳电子材料与器件
任课教师：任天令
内容简介：课程内容有两部分。一是集成铁电学的基本理论和方法，包括铁电体的结构与基本性质、材料与工艺、器件集成、测试与表征等。二是集成铁电学的应用，包括铁电存储器、MEMS器件、高频器件、红外探测器件等。
课程编号：81020112 课程名称：纳米电子器件
任课教师：王燕
内容简介：纳米电子器件概论；单电子晶体管的原理及应用；共振随穿二极管的原理及应用；碳纳米管的电子结构及其应用；纳米加工技术——通向纳米世界的桥梁。
课程编号：81020122 课程名称：CMOS集成电路制造实验
任课教师：刘志弘
内容简介：通过本课程的学习能使学生从原来的半导体（集成电路）理论知识的学习真正得到实践的机会。在CMOS集成电路的自我实践和制作中达到理论联系实际的目的。目标：利用以上实验室装备和24小时运行机制，使每个学生都能达到自我制作CMOS集成电路的目标。最终具备独立动手能力及分析能力。保证使用的工艺技术及装备达到目前国内0.35-0.8微米技术水平。
课程编号：81020142 课程名称：IC设计与方法
任课教师：张春
内容简介：本课程旨在使学生对于IC设计的技术及流程建立完整的概念，学习和了解IC设计的方法， 掌握IC设计的工具。通过该课程的学习及实验，培养IC设计的实际动手能力。
四、学位论文
共有2篇博士论文获奖，一篇获清华大学优秀博士论文一等奖；一篇获清华大学优秀博士论文二等奖，7篇硕士论文被评为清华大学校级优秀硕士论文。
这个能从微纳电子所的网页上找到，你如果真有兴趣可以直接发邮件联系微纳电子所的老师，能从网页上找到联系方式。http://www.ime.tsinghua.edu.cn
主讲人：罗平老师
对于SPC（统计过程控制）的运用，我们可能会有以下疑问：
SPC在什么时候用？
SPC与抽样检验有什么关系？
SPC在产品研发阶段是否有用？
为什么要设置3Sigma?
......
相信通过本课程的学习，即使不能直接找到上述问题的答案，也可以为大家指明找寻答案的正确方向。
课程目的：因为国内大部分SPC的参考书上，对于学员关心的都没讲。而罗平老师有10年的SPC工作经验。
课程目标：理解SPC 原理 ，实际 落地运用 SPC方法，帮助企业实现 质量改进 。
将三个单词结合起来可以理解成：
1）数据是一系列按照我们 期望 的结果来 发展
2）控制图是来 甄别 过程中的 波动 ，来 改进 我们的过程，并维持过程在 可预测 的状态。
SPC的逻辑是，在生产生活中，数据是在波动的，且是不可避免的。有 普通原因 的波动，由人、机、料、法、环累积的系统原因；也有 异常原因 的波动，这是不稳定的。前者分布稳定，是可预测的过程；后者是不可预测的过程，不能将它当作普通原因进行干预。
过程循环改进，SPC方法论的基础运用逻辑。
1） 休哈特——质量管理之父
1920年代起做SPC研究，1906年，休哈特提出了革命性的定义：
如果要深入研究SPC的，研究休哈特的《产品生产的质量经济控制》英文版，200多元。
2） W. Edwards Deming 戴明
与休哈特亦师亦友，并将休哈特的PDCA理论进行了更为广泛的应用。
3） Donald J.Wheeler
Wheeler博士仍然健在，他的著作和实践相关，有很多国内教材里没有的内容。推荐这本《Understanding Statistical Process Control》英文版。能和你对话的专家，才是更加值得学习。推荐的中文书籍，也就是SPC手册。从手工绘图教起。理解了手工绘图后。描述有些晦涩，而且其中内容有些是值得商榷的。
第一课：波动和控制图——打基础
第二课：控制图刨根问底——在国内的书籍中找不到原因，有些内容和之前的培训是有冲突的。希望大家抱着交流的心态来学习，譬如正态分布不用任何数据转换，也可以使用。其中有颠覆性的内容。目的是过程当中能落地，而不是设置层层障碍。
第三课：有效使用控制图——学习方法论，应用中更加有效。
第四课：能力、预测和世界级的质量——质量是以最小波动接近目标，质量和产量、成本是不相关的吗？计量型数据。
第五课：计数型控制图——计数型数据。
第六课：晋级内容——结合学员的反馈，过程中遇到的案例，内容比较深一点的，如A2是什么啊？做MSA时均值图要求大部分点超过控制线会更好。
对于大家都公认的结果，仅仅知道这个公理是不够的。如果 管理人员 都能够理解和执行这个哲学，都能够理解管理和成本两者之间的核心关系。
1） 波动的工程学概念
在手工阶段，产品唯一，所以价格昂贵。义乌的紫砂壶，是纯手工制作，壶和盖互换一下是不能匹配的。这样就极大的限制了生产力。1973年，伊莱·惠特尼提出 零件要可互换 ，这是革命性的概念。难点是零件的唯一性，要使零件尽量相似。如果达到，对于产量也提高，对于消费者其购买成本也降低了。
由此就产生了规格，因而将波动分为两类：允许的——满足工程要求；不允许的——超规格的。
2） 西方的制造过程
这样既不能帮助你找到坏零件的原因，也不能帮助你生产好产品，就像在黑暗中生产。如果达不到产量要求，就会放宽标准。那时只能祈祷生产出好产品。
对于企业来说，希望标准要宽一点。而消费者希望标准严格一些，像食品案例。而生产实现人员则被夹在当中。这个讨论点掩盖了本质问题，根本问题是要生产波动小的零件。如果产品一致性非常高，根本就不用担心超规格。那么，如果才能实现产品尺寸高一致性？
① 仔细研究过程的 波动源 ，人、机、料、法、环每一个都是波动源。
② 管理层 采取措施减少或消除过度的波动源，不是让生产一线的人员去做。管理层必须先具备这样的理念。管理人员的日常工作是要研究波动源，而不是交给基层人员去研究。
3） 休哈特的波动理念
休哈特之前在贝尔实验室做声波的研究，他重新定义了波动：可控的和不可控的。人机料法环叠加在一起，就变成了系统性的波动。随机的波动就不需要去找原因了。而可指定的原因就是可以找到的。
① 首先理解其分布。随着时间推移，波动模式一致。代表着在四个时段间抽取的样本，如果说过程是稳定的，那么均值分布的位置也是一样的，且宽度Sigma，即离散度是一致的。这样的过程，只有系统原因产生的随机波动。这是个稳定的过程。
可控隐含了一个信息——可以预测。生产的目的是让事物按预期发展。SPC是预防的说法就来源于此。它是预测不是告诉你，下一个点是在1.5cm还是1.6cm。
② 当有异常原因波动时，模式就打乱了。一是离散度有变化，二是位置有变化。这就是一个失控的过程，说明有异常原因存在。
③ 针对上述不同的波动，做两种改进。 一个是系统改进，设备使用时间长了，即使是稳定的，必须改进自身，譬如更换设备；二是局部改进，指在不稳定的时候，有异常原因。如果这个原因是有害的，就要消除它。如果异常原因导致的结果是有益的，尽量使其成为过程的一部分，使之标准化。SPC也是促使其标准化的方法。
这两种改进方法对应的过程状态是不一样的，如果是系统原因，但采用局部改进的方法，显然是没有效果的。系统改进往往只有管理层来指导或介入，才能起原因，管理层占了85%的因素。局部原因只占到15%，所以往往要求生产人员去做生产改进，实际上个人所能做的改进是很有限的。
④ 从控制图角度，可能有一个产品不合格，均值在受控范围内。不需要调整。在漏斗试验中，有一个来回调整的试验三，如果发现点是过度震荡的，就是过度调整。图形就像d簧一样的。控制图是稳定且受控的，就不要做调整。
5） 戴明
与休哈特在美国西电共事，邀请休哈特在美国进行讲座。但发现即使做了培训，也只是提高了企业技术人员的技能，但没有在企业管理上起到作用。直到1950年戴明到日本授课，山口田一等人。日本企业高管推进，将改进在现实生产中落地。
大家听完课回去，不要对领导说，我现在技能提升了，就应该要给我加薪，这起不到作用。通过培训，第一阶段，是将自身的技能进行提升。
6）休哈特环，戴明环
戴明提出的PDSA，S-Study学习，出于对休哈特的尊重，才改为PDCA。
两种理念的选择—— 合格就好 和 持续改进。
合格就好：不能帮助你找到问题的原因，也不能帮助你生产更好的产品。在这100多年里，未帮助到我们找到更好的结果。
持续改进：有异常时做异常改进，没有异常时做持续改进。
7）如何评价一个过程的好坏
① 受控还是不受控
② 保证生产出的产品满足要求
由二维演变为四个不同的状态
① 理想状态 ：要满足四个条件，
a.随着时间的推移，过程必须内在稳定。代表着只有普通原因，是随机波动。要知道这些说法是怎么对应的；
b.必须以稳定的一致的方式 *** 作过程；
c. 过程均值必须维持一个适当水平，是与受控有关，还是和公差有关？位置最好是接近于目标；
d.过程的分布范围必须小于允许范围；
前三个和稳定相关，后一个和100%合格相关
② 临界状态 ：受控的，但有不合格产品。首先要维持其受控状态。
a.过程必须内在稳定
b.一致的 *** 作过程
c.均值必须维持在适当水平，相当于3Sigma或6Sigma的分布也会往上或往下走，会超出规格线，但也有可能是受控的。
d.分布范围必须小于允许范围
③ 混乱边缘 ：过程失控，不可预测，但又是100%合格，是种很危险的状态。有问题根本就不知道。大家要警惕在混乱边缘。满足四个条件。
a.过程必须稳定
b.制造者以稳定一致的方式 *** 作过程
c.???
d.???
④ 混乱状态 ：既失控，又不合格。
自然界有只潜在的手，把临界状态往混乱状态去拉的，称之为熵。《三体》第三部死神永生里，谈到未来宇宙的战争，其实就是生命与物质之间的战争，前者代表熵增的一方，朝着有序方向演变；后者是熵减的一方，降维、无序是他们的进化趋势。
有些地方把SPC神化了，可以找到一切原因。控制图把过程从不可受控状态，变成可受控状态。过程就是可预测过程，相对来说是透明环境，而不可预测就是黑箱 *** 作。
1. 中心趋势测量
1）求均值
2）求中位数
2. 离散度的测量
它是描述分布时的宽度，用描述中心趋势的统计值。
极差：一组数从小到大排列，最大值减去最小值。描述了数据的分散程度。
标准差：观察值偏离均值的平均距离。
如果两个值都小，代表一致性都好。当数据少的时候，两个值都差不多。
3. 一图胜千言
1）直方图
很多企业做表格式的汇总报告，非常地不直观。而做直方图最主要的点，是取间隔。
使用JMP软件绘制直方图，选择分布，可以自动绘制。Minitab也是一样的。如果说三个轴承都是一台设备生产出来的，第一个轴承的问题是离岛型，分层的。从数据上看是不同范围，来自于两个不同的系统、或员工、或 *** 作方式。直方图是给出一个信号。第二个轴承也有问题，第三个是双峰，也是异常，可能是另外一个系统。从罗列的数据看不出任何异常。
直方图不是看是否稳定的，是大体看分布的。直方图最大缺点是看不出时序。
2）茎叶图
这是大体看数据范围。
3）运行图
做质量的基于数据的分析，不是画着玩。运行图是时序的，可能两个低谷都是A员工或A班的生产情况，两个高峰是B班的产品。
1. 控制图的逻辑
其基本的逻辑是归纳推理。很多时候以为画直方图来看是否符合正态分布，就说明过程稳定。如果有一个标准正态分布去对应，那么就是演绎。
SPC的控制图不是用来套某一模型的，预测的是值在未来是否会落在这个范围内。如果去面试时，问下一个点会落在哪儿？千万不要回答具体的点，只告诉一个可靠的范围。
2. 用子组监控过程
同时监控中心位置和离散度。在抽样中，如果没有子组，如何计算这两个统计量。一定是在这一时刻，认为他是来自于同一个分布。我要保证相应组的数据，放在同一个组。有子组尽量用子组。
用S或者极差描述分布宽度，还描述了偏度，或者说峰度。跟宽度主要相关的是位置。
每个子组抽4个样本，均值和极差都在控制线之内。画控制图时要愿意思考。极差的一致性不好，均值也变化。计量型的数据都有两张图。
3. 均值极差图
Xbar-R, 20组数据，就会有20个均值，20个极差。三张图分别代表的意义。均值极差图关注的是下两个图。如果用错误的方法，做出的控制线会是很宽的。
极差监控的是子组分布的范围，均值是指均值的3Sigma。
休哈特的控制限怎么算？UCLx=Xbar+A2Rbar，用查表的方式，而不是计算机算得。直接算是有问题的，除了这些年的人工智能，其他的统计参数都是上个世纪研究出来的。这里是用估算的Sigma，或称短期Sigma。整体的S称为长期。
不了解的人，从老师那边学到控制图就是3Sigma，那样就会将控制限放得很宽。均值极差图里用的3Sigma，不是想象中的Sigma。（此处存疑）
那么，应该先看哪张图？应该先看Rbar，因为如果下面的点超了，说明过程失控，那么Xbar就是个待商榷的数据。
4. 单值的界限
自然过程界限，需要查表，用于做能力分析，预测过程能力。3S也可以叫做+/-3Sigma，有些老师不讲深时，不会讲解到这部分。
控制图一般会有两个，组内变差和组间变差。不要用单值来画3Sigma，会导致控制限很宽，根本就不报警。n=4,查对应的4代表的A2值。如果用软件做控制图时发现就台阶，要检查一下子组大小是否一致。
休哈特控制图要合理分组，那么就要兼顾统计指标。
5. 基于子组的其他控制图
6. 单值极差图
有些业务条件下无法分组，农业化学试验或破坏性试验，只能n=1，通过两个值之间的移动极差来表示。
7. 统计受控
什么时候来判断过程是否受控？25个子组。实际上，休哈特一开始选用的每组数量是4，一共抽样了100个观察值。等到25组数据才去算控制线，等待过程中是否会产生报警数据。当然会，所以尽量早发现。
8. 分析用控制图、监控用控制图
分析型用于研究范围时，看稳不稳定，如果稳定，就把控制限固定下来。在手工绘制状态，是两张图。分析时，如果超出控制限，就要把点剔除掉，相当于掩耳盗铃。如果剔除一个点，就可能有另一个点超出。剔到后来，就会发现图上几乎没什么点了。剔点不是根本，剔除一个要补充一个。没有找到原因前，就出不来控制线。
9. 控制图的选型
单值的Sigma和均值的Sigma所计算出来的控制限是否一致？可以用Excel或者JMP来计算一下。感兴趣的可以计算一下。
1. 内容小结
2. 课后问题
1. PPAP要求至少300个样品，是否向客户提交的SPC数据，也必须基于300个数据的分析？
答：元杰老师讲过，满足16个就可以做数据分析。这根PPAP要求没有直接关系。
2. 取80个数据是连续取样，还是分子组大小取样？
答：？？？
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