SPC-培训教材
SPC培训教材资料教程
SPC培训教材资料教程一、SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和监控，来判断过程是否稳定，并及时发现潜在的问题，采取预防措施以避免不合格产品的产生。
SPC 的核心思想在于“预防为主”，而非传统的“事后检验”。
通过对过程数据的实时监控和分析，能够在问题发生之前就进行预警和干预，从而有效地提高产品质量、降低生产成本、增强企业的竞争力。
二、SPC 的基本原理SPC 的基本原理基于统计学中的正态分布。
在正常情况下，生产过程中的许多质量特性值都服从正态分布。
通过对样本数据的统计分析，可以计算出均值（μ）和标准差（σ）等参数。
控制图是 SPC 中最常用的工具之一。
常见的控制图有均值极差控制图（X R 控制图）、均值标准差控制图（X S 控制图）、中位数极差控制图（Me R 控制图）等。
控制图上通常有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
当数据点落在控制限内，且呈现出随机分布的状态时，说明过程处于稳定状态；反之，如果数据点超出控制限，或者呈现出非随机的分布模式，如连续上升或下降、周期性变化等，则表明过程可能存在异常，需要进行调查和改进。
三、SPC 数据的收集数据收集是 SPC 实施的基础，其质量直接影响到后续的分析和决策。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、代表性：所收集的数据应能够代表生产过程的真实情况。
2、随机性：数据的采集应是随机的，避免人为的选择性采样。
3、样本大小：样本大小应根据过程的稳定性、控制图的类型以及对精度的要求来确定。
一般来说，样本数量越大，分析结果越准确，但同时也会增加成本和时间。
数据的收集可以通过人工测量、自动化检测设备或传感器等方式进行。
无论采用哪种方式，都要确保数据的准确性和可靠性。
四、控制图的绘制与分析1、选择合适的控制图类型根据所监控的质量特性的类型（计量型数据还是计数型数据）、数据的分布特征以及过程的特点，选择合适的控制图类型。
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义1.2 SPC的目的1.3 SPC的应用范围1.4 SPC的发展历程第二章：SPC的基本原理2.1 统计学基础2.2 控制图的原理2.3 过程能力分析2.4 过程改进的方法第三章：控制图的应用3.1 控制图的类型及选择3.2 控制图的构造与解读3.3 控制图的运用与维护3.4 控制图在质量管理中的应用案例第四章：过程能力分析与改进4.1 过程能力的概念4.2 过程能力的计算与评估4.3 过程改进的方法与策略4.4 过程改进案例分析第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择5.2 SPC软件的操作与使用5.3 SPC软件在实际应用中的案例分析5.4 SPC软件的未来发展趋势第六章：SPC在制造过程中的应用6.1 制造过程与SPC的关系6.2 SPC在生产过程中的应用案例6.3 SPC在供应链管理中的应用6.4 SPC在产品研发过程中的应用第七章：SPC在服务业中的应用7.1 服务业与SPC的关系7.2 SPC在服务业中的典型应用案例7.3 SPC在服务业中的挑战与对策7.4 SPC在服务业未来发展中的潜力第八章：SPC团队建设与培训8.1 SPC团队的角色与职责8.2 SPC团队建设的方法与策略8.3 SPC培训的内容与方式8.4 SPC团队评估与激励机制第九章：SPC在企业运营管理中的应用9.1 SPC与企业运营管理的关系9.2 SPC在生产计划与控制中的应用9.3 SPC在库存管理中的应用9.4 SPC在企业可持续发展中的作用第十章：SPC的未来发展趋势10.1 工业4.0与SPC10.2 大数据与SPC10.3 与SPC10.4 SPC在全球化背景下的挑战与机遇第十一章：SPC在质量改进项目中的应用11.1 质量改进项目概述11.2 SPC在质量改进项目中的作用11.3 质量改进案例分析11.4 质量改进项目的实施步骤第十二章：SPC在风险管理中的应用12.1 风险管理概述12.2 SPC在风险识别与评估中的应用12.3 SPC在风险控制与监测中的应用12.4 风险管理案例分析第十三章：SPC在环境管理中的应用13.1 环境管理概述13.2 SPC在环境监测与评估中的应用13.3 SPC在环境保护与改进中的应用13.4 环境管理案例分析第十四章：SPC在安全管理中的应用14.1 安全管理概述14.2 SPC在事故预防与控制中的应用14.3 SPC在安全管理体系中的应用14.4 安全管理案例分析第十五章：SPC在各领域的整合与应用15.1 SPC与其他管理工具的整合15.2 SPC在跨领域项目中的应用15.3 SPC在企业战略管理中的应用15.4 SPC在未来企业管理中的发展前景重点和难点解析1. SPC的基本原理：包括统计学基础、控制图的原理、过程能力分析等，这些是理解和运用SPC的基础。
spc培训教材完整版
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
SPC培训教材---完整版
③计算管制上、下限
管制图标准差：
a.计算法： SUCL=
SLCL=
b.查表法： SUCL=
SLCL=
3.图形分析:与Xbar-R基本相同
检验站别：PQC - 1
产品名称：陶瓷电容
10
9.8
9.9
9.9
10
9.92
0.02
10 2001/10/10 PM 04:35:58
10
9.9
10
9.9
9.9
9.94
0.01
11 2001/10/11 PM 04:35:27
10
9.9
10.1
10.1
9.9
10.00
0.02
12 2001/10/12 PM 04:35:37
10
9.9
10.2
一般为3点，但有时候也要注意当品质非常好而考虑成 本放松的变化，建议点数不要设定更大。
3.图形分析： 7）连续几点中有几点在2倍标准差以外
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点，如连续9点中有4 点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降，一般属于系统问题， 但暂时还不算严重，要多多注意监控，
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K
R1+R2+…+Rt K
管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做)
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
SPC基础知识培训教材(2024)
去除重复数据、处理缺失值和 异常值等；
2024/1/29
数据转换
将数据转换为适合分析的形式 ，如数据归一化、标准化等；
数据分组
将数据按照一定规则进行分组 ，以便进行后续分析；
工具应用
利用Excel、Python等工具进行 数据整理和分析。
11
异常数据识别与处理
异常数据识别
通过统计方法、图形化方法等识别异常数据 ；
2024/1/29
开展培训课程
包括SPC理论知识、操作 试、实操等方式检 验培训效果，及时调整培 训方案。
26
监督检查和持续改进
建立监督检查机制
定期对SPC实施情况进行检查， 发现问题及时整改。
2024/1/29
收集反馈意见
鼓励员工提出改进建议，不断完善 SPC实施方案。
案例分析
通过具体案例，展示如何 运用相关工具和方法进行 过程能力不足的原因分析 。
20
过程能力改进策略制定
改进目标设定
根据过程能力评估结果，设定合理的改进目标，明确改进方向和期 望成果。
改进策略制定
针对过程能力不足的原因，制定相应的改进策略，如设备升级、原 材料替换、工艺优化等。
资源计划与时间安排
激活与授权
输入激活码或授权文件，完成软件的激活与 授权。
2024/1/29
更新与维护
定期更新软件版本，及时修复漏洞和增强功 能。
30
界面布局和菜单功能介绍
界面布局
一般包括菜单栏、工具栏、项目栏、数据视图区、图形视图区等部分。
菜单功能
提供文件操作、数据导入导出、统计分析、图形绘制、帮助等功能。
工具栏
SPSS
QI Macros
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
统计过程控制(SPC)-培训教材
02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例： 某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。 （n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51
SPC培训教材
Mo
众数（mode）
众数是总体中出现次数最多或最普遍的标志值，即频次或频率最大的标志值。数列中最 常出现的标志值说明该标志值最具有代表性。
6
2、基本统计概念
2
n
方差/变异（variance）
2 f ( x x ) i i i 1
2
n 1
1 [(x1 x) 2 ( x2 x) 2 ( xn x) 2 ] n 1
计量值： 可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。 计数值： 不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。
18
控制图的使用策划
4、控制图
要点 建立适于采取措施的环境 确定过程 确定待管理的特性 考虑： 考虑客户的要求 当前及潜在的问题区 特性间的相互关系 确定测量系统 使不必要的变差最小化
适用于产品批量较大而且稳 定正常的工序。
~ X R
L—S X—Rs
因各种原因（时间费用等）每 次只量可以不等
计 数 值 控 制 图
不合格品数控制 图 不合格品率控制 图 缺陷数控制图 单位缺陷数控制 图
pn p C U
较常用，计算简单，操作工人易于理解， 样本容量（面积或长度）相等 使用简便 计算量大，管理界限凹凸不平 样本容量（面积或长度）不等
17
控制图的种类
类别 名称 管理图符 号 特 点 适用场合
4、控制图
计 量 值 控 制 图
均值—极差控制 图
中位数—极差控 制图 两极控制图 单值—移动极差 控制图
X R
最常用，判断工序是否异常的效果好， 但计算工作量大
计算简便，但效果较差些，便于现场使 用 一张图可同时控制均值和方差，计算 简单，使用方便 简便省事，并能及时判断工序是否处 于稳定状态。缺点是不易发现工序分 布中心的变化。 较常用，计算简单，操作工人易于理解 计算量大，管理界限凹凸不平
SPC培训教材---完整版
收 集 数 据
整理 归纳
数、表 观察 图形 特征值 分析
统 判断 计 规 律
主 组织协调 提
要
高
问
质
题 专业技术 量
2. 变异的特殊原因与一般原因
◆变异: 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引
起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在 的，这种差异叫 变异。 ◆变异产生的原因：普通原因和特殊原因 普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超出管制界限
3.图形分析： 3）连续几点上升或下降
成本很高。
第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
计量：
X-R X-б X-Rm Mo-R
平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图
(一）Xbar-R平均数全距管制图
计数值：
不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数
P-chart NP-chart C-chart U-chart
3.图形分析：
8）连续几点中有几点在1倍标准差以内 一般为连5点中有3点在1倍标准差以内，但有时候也可根据产品特
性可能有周期性而设更多点。 此种状况反应品质朝较好方向发展，所以只要注意监控，并把相
关重要参数记录下来，以利于做标准化。 9）连续几点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内
一般为连续5点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点。
SPC培训教材完整版
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种 趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方
2024年SPC培训教材
SPC培训教材引言SPC（StatisticalProcessControl，统计过程控制）是一种以统计方法为基础的过程控制技术。
它通过对生产过程中收集的数据进行分析，实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。
本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧，帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧，提高生产过程的质量管理水平。
第一章：SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章：SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章：SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章：SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章：SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习，读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。
然而，SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用，因此读者需要在实践中不断探索和总结，不断提高自己的质量管理水平。
希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助，促进SPC在各个领域的应用和发展。
重点关注的细节：控制图的绘制和应用控制图是SPC（统计过程控制）中最重要的工具之一。
它通过图形化的方式，直观地展示了生产过程中的数据变化，帮助工作人员及时发现问题，采取相应的措施，从而实现对生产过程的有效控制。
五大工具之-SPC培训教材
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形，直观地发 现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值，提高检 测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值，并 给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度，采用保 留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量 管理体系中的重要性，积极推广并提 供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流 程，同时建立相应的激励机制，鼓励员工 积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训，提高 员工的质量意识和技能水平，培养一 支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美 国，由休哈特博士提出，后经不 断发展和完善，广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来 减少或避免不良品的产生，从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控，及时发现并解 决问题。
通过控制图等工具对过程数据 进行分析和判断，确定过程是 否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况，选择合适的判异准则 进行异常点判断。
案例分析：实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例，涵盖不同类 型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析 ，找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果，制定针对性的解决方 案。
SPC 培训教材
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名称 中心线 （Central Line） 过程均值 （Process Average） 解释 控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
识别异常波动，对过程进行“早期报警”； 减少对常规检测的依赖性；
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
二.SPC的作用（续）
3.为设备验收提供资料
应用SPC统计资料来验证设备能力， 保证设备的接受水平
计量值数据
计数值数据
用计量器具测量出来的质量特性值数据 特点：连续取值，在统计学上称为连续型 数据。 用个数单位来表示的质量特性值数据 特点：不可以连续取值，在统计学上称为 离散型数据。
龙
Training SPC for Bonaire by XSL
June 15,2004
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
注：当数据为百分率时，计数值和计量值数据的判别取 决于给出数值的数学式分子，如果分子为计数值， 则虽然得到的百分率不是整数, 其结果仍为计数值。
如：取200件冷凝器，其中有1件存在质量问题，则不 合格品率为0.5%。
虽然0.5%不是整数，但冷凝器件数为计数值数据， 所以该不合格品率也为计数值数据
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
二.SPC的作用
1.为产品设计提供依据
要考虑产品适用性 用SPC对设计和过程能力 设计目标 考虑产品的制造成本 提供可靠性评估 质量要求
2. 对生产过程进行控制
严谨的工作态度 认真负责的精神
6. 形成一个有效的分析、解决问题的网络
用共同的语言讨论质量问题 自我参与和完善的意识
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释
名 称 统计学 解 释 通过对数据的收集、分类、显示来评价该 数据内涵的系统方法，又称“数学的科学”
六. 控制图的选择方法 七. 计量型数据控制图
1.与过程有关的控制图 2.使用控制图的准备 3. X-R 图 4. X- s 图 5. ˜X- R图 6. X-MR图
June 15,2004
龙
Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
1. 过程控制系统 2. 变差的普通及特殊原因
3. 局部措施和对系统采取措施
4. 过程控制和过程能力 5. 过程改进循环及过程控制
6. 控制图
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
龙
目
五. 控制图的类型
录
八. 计数型数据控制图
1. 2. 3. 4. p图 np 图 c图 u图
一.SPC的产生
1. 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产 的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题,单 纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展 的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始 着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 2.1924年, 美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生 产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量 进 行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名 称 分布宽度 （Spread） 解 释 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
将一组测量值从小到大排列后，中间的值 即为中位数。如果数据的个数为偶数，一 中位数 x 般将中间两个数的平均值作为中位数。 单值 一个单个的单位产品或一个特性的一次测 (Individual) 量，通常用符号 X 表示。
SPC(Statistical Process Control)
统计过程控制
运用统计学的观点对制造过程进行控制
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
目
一. SPC的产生
录
二. SPC的作用
三. SPC常用术语解释 四. 持续改进及统计过程控制概述
4. 提倡一次性将工作做好的精神
强调工作质量 技术管理人员给生产现场提供良好的服务； 生产人员注重提高一次交验合格率。
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
二.SPC的作用（续）
的每一个研究对象；
为研究一个总体，所抽取的样本数量
龙
样本大小 又称样本容量，一个样本中所包含的个体数量
样本数
June 15,2004
Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名 称 解 释 平均值（X） 一组测量值的均值 极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之 差 σ（Sigma） 用于代表标准差的希腊字母 标准差 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样 值（例如：子组均值）的分布宽度的量度， (Standard 用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差） Deviation) 表示。
龙
June 15,2004 Training SPC for Bonaire by XSL
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名称 解 释 总 体 又称母体，是指所要研究对象的全体； 样 本 从总体中随机抽取出来的，对它进行测量、分 析的一部分个体；
样