SPC教材2
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SPC培训教材(第二版)
统计预测
检验+SPC
全面质量管理 20世纪60年代以来
系统保证
SPC、TQM 6Sigma…
在品质管理发展过程中，SPC 是品质保障的重要工具!
6
客户及标准体系对SPC应用要求
客户要求
－全球产业链之中，供应商必须采用SPC控制其制程； －要求供应商提供过程数据和过程能力；
体系标准要求
－ISO9000、TS16949、QS-9000认证的关键部分； －减少过程不稳定，提高产品质量；
过程品质改进需要
－解决品质顽症，促使工作流的改进； －适应新的生产节拍；
7
工厂SPC应用现状分析
行业内企业普遍面临的问题
管理水平和人员素质跟不上企业发展的要求，工艺和质量的管 控水平不足，影响企业生产高端产品的能力。
外部市场的竞争以及客户对质量提出了更高的要求。 劳动力、生产资源成本不断攀升，降低生产和质量成本成为企
「ISO9000」要求为客戶提供合格的产品，只有稳定而一贯的「过程」与 「系统」，才能保证长期做出合格的产品。然而，如何检核此一贯「过程」 与「系统」仍然稳定的存在？这必须仰赖SPC来发挥功能。
5
质量管理与SPC的关系
质量检验 19世纪末—20世纪30年代
人来保证
事后把关
统计质量控制 20世纪40-50年代
---改变操作 如：培训操作人员、变换输入材料等； ---改变设计 如：设备、沟通方式和相互关系、过程整体设计等； 对输出采取措施：探测并纠正不符合规范的产品，而没有处理过程中根本问 题，可能会持续的对产品进行100%挑选、返工等，直到过程改善了。
2
课程大纲
• 第1章 持续改进和统计过程控制 • 第2章 控制图
03.-SPC(第2版)
普通原因
Common Cause
１．大量之微小原因所引起,不可避免
２．不管发生何种之普通原因，其个别 之变异极为微小
３．几个较代表性之普通原因如下： （１）原料之微小变异 （２）机械之微小振动
（３）仪器测定时不十分精确之作法
４．实际上要除去过程上之普通原因， 是件非常不经济之处置
特殊原因 Special Cause
第3355页，共142页。
建立控制图的四步骤
A收集数据 B计算控制限 C过程控制解释
D过程能力解释
36 第36页，共142页。
使用控制图的准备
• 建立适用于实施的环境 • 定义过程
• 确定待管理的特性，考虑到
–顾客的需求 –当前及潜在的问题区域
requirements!!!—被BOSS训斥的痛苦!!!
第1122页，共142页。
控制线管理的益处
LSL
UCL LCL Very Centered
USL
变异是我们的敌人
潜在不良出现
不良品已经产生
Spec
第1133页，共142页。
正态分布特征
• 测定平均值 • 在中心线或平均值两侧呈现左右对称之分布
16 第16页，共142页。
正态分布与两种变差原因
→两种变差原因及两种过程状态
如果仅存在变差的普通原因,随着时间 的推移,过程的输出形成一个稳定的分
布并可预测
受控 如果存在变差的特殊原因， 随着时间的推移，过程的输出不稳 定
尺寸
不受控
17 第17页，共142页。
时间
时间
目标值线
预测
目标值线
？
变差的普通原因 V.S.特殊原因
１．一个或少数几个较大原因所引起,可以避免
SPC教材 -2
劉增華编制﹐版板所有﹐未經同意﹐ 劉增華编制﹐版板所有﹐未經同意﹐不得復印
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專業多媒體音箱制造廠
控制图的益处
给与操作密切相关的人员提供可靠的信息: 需要/不需要采取措施 有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去 使过程达到: 更高的质量 更低的单件成本﹔更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的普通原因和特殊原因,作为采取局部措施或系统 措施的指南
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过程控制的需要
检验——容忍浪费 预防——避免浪费
预防缺陷 需要SPC
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WHY
特殊原因可能有 也可能有利， 害，也可能有利， 前者排除， 前者排除，后者 标准化
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局部措施和对系统采取措施 局部措施
通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题
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过程改进循环及过程控制
分析过程 本过程应作什么？ 会出现什么问题？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力
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控制图的益处
给与操作密切相关的人员提供可靠的信息: 需要/不需要采取措施 有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去 使过程达到: 更高的质量 更低的单件成本﹔更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的普通原因和特殊原因,作为采取局部措施或系统 措施的指南
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过程控制的需要
检验——容忍浪费 预防——避免浪费
预防缺陷 需要SPC
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WHY
特殊原因可能有 也可能有利， 害，也可能有利， 前者排除， 前者排除，后者 标准化
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局部措施和对系统采取措施 局部措施
通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题
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过程改进循环及过程控制
分析过程 本过程应作什么？ 会出现什么问题？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力
统计过程控制(SPC)—培训教材(第二版)
过程设计 和开发
产品和 过程确定
反馈、评定 和纠正措施
样件制作
试生产
批量生产
7、“过程分析（乌龟图）”在统计过程控制（SPC）中的运用： 过程分析（乌龟图）审核工作表
使用什么方式进行 ⑤
（材料/设备/装置）
填写机器（包括试验设备），材 料，计算机系统，过程中所使用
的软件等的详细说明
由谁进行？ ⑥
（能力/技能/知识/培训）
2、统计过程控制（SPC）的定义： 使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程或
其输出，以便采取适当的措施，为达到并保持统计 控制状态从而提高或改进制造过程能力。
3、 ISO/TS 16949：2002体系对 SPC 的要求：
ISO 9001：2000质量管理体系—要求 8 测量、分析和改进 8.1 总则
铸造不良情况检查表
项目 地点
日期 废品数 不良分类
欠铸 冷隔 小砂眼 粘砂 其他 合计
铸造质量不良 质检科
1月 2月
224 258
240 256
151 165
75
80
14
18
704 777
收集人 XXX 日期
记录人 XXX 班次
2000年1月-6月
3月 4月 5月
356 353 332
283 272 245
统计过程控制
Statistical Process Control （SPC）
一、统计过程控制（SPC）概述
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过
程控制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计 P （ Process ） 过程 C （ Control ） 控制
SPC手册第二版
I S O/T S16949:2002统计过程控制S P C（培训资料仅供参考）统计过程控制（S P C）参考手册第二版，2005年7月出版1992年版第二次印刷， 1995年3月印制 (仅新封面)?1992、?1995、?2005版权由戴姆勒克莱斯勒公司、福特汽车公司和通用汽车公司所有中文繁体版台湾地区总经销品士股份有限公司地址：台北市111忠诚路二段58号4楼电话：+886 2 2833 2112，传真：+886 2 2833 2119g.twtw中文简体版大陆地区总经销北京品士质量管理顾问有限公司地址：北京市海淀区知春路9号坤讯大厦1107室电话：+86 10 8232 2089 ， +86 10 8232 7247传真：+86 10 8232 2070Email:info@AIAG服务专线：+1 248 358 3003第二版前言本参考手册是在美国质量协会（American Society for Quality,ASQ）及汽车工业行动集团（Automotive Industry Action Group, AIAG）支持下，由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司供应商质量要求特别工作组认可的统计过程控制（SPC）工作组所开发的。
负责第二版的工作小组准备是戴姆勒克莱斯勒公司、Delphi公司、福特汽车公司、通用汽车公司、Omnex公司和Robert Bosch公司的质量和供应商评定人员与汽车工业行动集团（AIAG）合作组成的。
特别工作组的任务是将在戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司各自的供应商评定系统中使用的参考手册，报告格式和技术术语进行标准化处理。
据此，任何供应商可以利用本手册来建立与戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司中任一个供应商评定系统要求相应的信息。
第二版编制了自1991年原有的手册出版后汽车工业行业SPC技术发展的需求和变动。
本手册是对统计过程控制的一种介绍。
它并不意图去限制适用某特定过程或商品的SPC方法的发展。
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。
SPC 系列教材1-2
44
为何控制界限应延用
45
建立过程能力解释
46
建立X-R图的步骤A
子组大小 A1选择子组大小、频率和数据 子组频率 子组数大小
Ａ 阶 段 收 集 数 据
A2建立控制图及记录原始记录 A3计算每个子组的均值X和极差R A4选择控制图的刻度 A5将均值和极差画到控制图上
控制用
25
正态分布概率
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ
-2σ
-1σ
μ
+1σ +2σ
+3σ
26
中央极限定理
N (, 2 )
when, n 4, then N ( , it m ean x
2
4
)
4
2
when, n 9, then N ( , it m ean x
系列教材1-2
SPC 培训教材
主讲：朱爱军
Target
为什么使用SPC 什么是SPC 怎么用SPC SPC使用误区和挑战
2
这是一个真实的故事-2009年4月
Celebration time 晚会时间
3
这是一个真实的故事- Jul.2009
Manager wants take back the award 经理想收回奖励
持续改进，缩小控制界限
13
SPC目的
了解CTQ，定义Y
了解影响CTQ的因子，Y=f(x1,x2..) 做解析用控制图，了解正常变异范围 制程稳定，控制界限延用 现场绘图、点图、判图、纠异 持续改进、缩小变异
14
SPC原理
收集数据 解析数据 控制用图形
为何控制界限应延用
45
建立过程能力解释
46
建立X-R图的步骤A
子组大小 A1选择子组大小、频率和数据 子组频率 子组数大小
Ａ 阶 段 收 集 数 据
A2建立控制图及记录原始记录 A3计算每个子组的均值X和极差R A4选择控制图的刻度 A5将均值和极差画到控制图上
控制用
25
正态分布概率
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ
-2σ
-1σ
μ
+1σ +2σ
+3σ
26
中央极限定理
N (, 2 )
when, n 4, then N ( , it m ean x
2
4
)
4
2
when, n 9, then N ( , it m ean x
系列教材1-2
SPC 培训教材
主讲：朱爱军
Target
为什么使用SPC 什么是SPC 怎么用SPC SPC使用误区和挑战
2
这是一个真实的故事-2009年4月
Celebration time 晚会时间
3
这是一个真实的故事- Jul.2009
Manager wants take back the award 经理想收回奖励
持续改进，缩小控制界限
13
SPC目的
了解CTQ，定义Y
了解影响CTQ的因子，Y=f(x1,x2..) 做解析用控制图，了解正常变异范围 制程稳定，控制界限延用 现场绘图、点图、判图、纠异 持续改进、缩小变异
14
SPC原理
收集数据 解析数据 控制用图形
SPC培训教材-最新完整-教员版
中位数 ~x
一组测量值的均值 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 用于代表标准差的希腊字母 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，用希腊字母σ或字母s（用 于样本标准差）表示。
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，将中间两个数的平均值作为中 位数。
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均 值，通常用 X 来表示。
控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上 或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原 因的依据。 过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因 可分为两类：普通原因和特殊原因。
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超 过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。
检验稳定性。
33
抽样频率参考表
每小时产量
10以下 10-19 20-49 50-99 100以上
抽样间隔
不稳定
稳定
8小时
8小时
4小时
8小时
2小时
8小时
1小时
4小时
1小时
2小时
34
使用Xbar-R控制图的步骤A
包括过程和抽样方法描述的表头信息；
设 置
记录/显示所收集数据的实际值的部分（日期/时间/ 子组编号）；
一、统计过程控制概述
统计过程控制的起源 ＳＰＣ的目的 ＳＰＣ的作用 ＳＰＣ的常用术语解释 过程控制系统 波动的定义、原因
统计过程控制的起源
• 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。
一组测量值的均值 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 用于代表标准差的希腊字母 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，用希腊字母σ或字母s（用 于样本标准差）表示。
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，将中间两个数的平均值作为中 位数。
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均 值，通常用 X 来表示。
控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上 或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原 因的依据。 过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因 可分为两类：普通原因和特殊原因。
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超 过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。
检验稳定性。
33
抽样频率参考表
每小时产量
10以下 10-19 20-49 50-99 100以上
抽样间隔
不稳定
稳定
8小时
8小时
4小时
8小时
2小时
8小时
1小时
4小时
1小时
2小时
34
使用Xbar-R控制图的步骤A
包括过程和抽样方法描述的表头信息；
设 置
记录/显示所收集数据的实际值的部分（日期/时间/ 子组编号）；
一、统计过程控制概述
统计过程控制的起源 ＳＰＣ的目的 ＳＰＣ的作用 ＳＰＣ的常用术语解释 过程控制系统 波动的定义、原因
统计过程控制的起源
• 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。
SPC2 合理的抽样教材
ARL=1/0.549=1.8
Power and Sample Size
2-Sample t Test
Testing mean 1 = mean 2 (versus not =) Calculating power for mean 1 = mean 2 + difference Alpha = 0.05 Assumed standard deviation = 1
SPC抽样计划
我们运用SPC抽样监控过程在以下方面变化：
对中程度（过程均值是否偏离目标？） 变差（变差是否改变了？） 稳定性（过程均值和变差随着时间的推移是否一致？）
SPC抽样计划涉及的项目
在样本中要选择多少零件? - 抽样大小 多长时间抽一次样? - 抽样频率 组成样本是连续选取零件, 还是随机选取零件, 或通过 其他结构化的计划选取? - 抽样类型
Part
Process
Machin
Proces
Name/
e, Device,
s
Operation Jig, Tools No.
Number Descriptio for Mfg.
n
Characteristics
Product
Process
Speci al Char. Class.
Product/ Process Specification/ Tolerance
材料, 工具, 作业者, 环境等 的变化 对平均运行长度(ARL)的影响
贯穿整个循环, 随机抽样可以帮助探 测不同特定时间规律下发生的特殊 原因。 在实践中多倾向于采用“小样本、 短间隔”的抽样方案。
控制计划 – 抽样大小和频率
Prototype
统计过程控制(SPC)—培训教材(第二版)
8.1.1 统计工具的确定 在先期质量策划中应确定每一过程适用的统计工具， 并包含在控制计划中。 8.1.2 基础统计概念的知识 整个组织应了解和使用基本的统计概念，如变差、控 制(稳定性)、制程能力和过度调整。
8.2.3.1 制造过程的监视和测量
组织应对所有新的制造过程(包括装配和顺序)进行过程研究,以验
SL=130 Sμ=160
与要求相比偏高
20
15
与要求相比偏低
10
5
正常
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
4.7 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 4.7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 4.7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 4.7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
统计过程控制
Statistical Process Control （ S P C ）
上海奥邦科技发展有限公司
一、统计过程控制（SPC）概述
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过 程控制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计
8.2.3.1 制造过程的监视和测量
组织应对所有新的制造过程(包括装配和顺序)进行过程研究,以验
SL=130 Sμ=160
与要求相比偏高
20
15
与要求相比偏低
10
5
正常
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
4.7 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 4.7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 4.7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 4.7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
统计过程控制
Statistical Process Control （ S P C ）
上海奥邦科技发展有限公司
一、统计过程控制（SPC）概述
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过 程控制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计
SPC教程_2-文档资料
以上为ISO9001:2000的要求；
19
质量管理体系对统计技术的要求
• ISO9001:2000/ISO TS16949:2002
8 测量、分析和改造
8.1 总则
8.1.1 统计工具的确定 在先期品质规划中必须确定每一过程适用的统计工具， 并包含于控制计划中。
8.1.2 基本统计概念的知识 整个组织必须了解和使用基本的统计概念，如变差、 受控（稳定性）、过程能力和过度调整。
– Z1-1-1941 Guide for Quality Control – Z1-2-1941 Control Chart Method for
analyzing Data – Z1-3-1942 Control Chart Method for
Control Quality During Production
25
SPC（统计过程控制）的发展-5
• 控制图在英国及日本的历史
– 英国在1932年，邀请W.A. Shewhart博士到伦 敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统 计方法应用到工业方面之气氛。
– 就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早 – 1950年由W.E. Deming博士引到日本。 – 同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制
4.20.3 统计工具的选择 在质量先期策划中要确定每一过程适用的统计工具， 并必须包括在控制计划中。
4.20.4 基础统计概念知识 必要时，整个供方组织要了解统计技术的基本概念， 如变差、控制（稳定性）、能力和过度调整。
参阅统计过程控制（SPC）参考手册。
以上为QS9000增加内容。
8
质量管理体系对统计技术的要求
• 必须为应用情况确定合适的方法, 并加以应用.
19
质量管理体系对统计技术的要求
• ISO9001:2000/ISO TS16949:2002
8 测量、分析和改造
8.1 总则
8.1.1 统计工具的确定 在先期品质规划中必须确定每一过程适用的统计工具， 并包含于控制计划中。
8.1.2 基本统计概念的知识 整个组织必须了解和使用基本的统计概念，如变差、 受控（稳定性）、过程能力和过度调整。
– Z1-1-1941 Guide for Quality Control – Z1-2-1941 Control Chart Method for
analyzing Data – Z1-3-1942 Control Chart Method for
Control Quality During Production
25
SPC（统计过程控制）的发展-5
• 控制图在英国及日本的历史
– 英国在1932年，邀请W.A. Shewhart博士到伦 敦，主讲统计品质管制，而提高了英国人将统 计方法应用到工业方面之气氛。
– 就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早 – 1950年由W.E. Deming博士引到日本。 – 同年日本规格协会成立了品质管制委员会，制
4.20.3 统计工具的选择 在质量先期策划中要确定每一过程适用的统计工具， 并必须包括在控制计划中。
4.20.4 基础统计概念知识 必要时，整个供方组织要了解统计技术的基本概念， 如变差、控制（稳定性）、能力和过度调整。
参阅统计过程控制（SPC）参考手册。
以上为QS9000增加内容。
8
质量管理体系对统计技术的要求
• 必须为应用情况确定合适的方法, 并加以应用.
SPC培训讲义(第二版)
汽车行业质量体系系列培训教材
统计过程控制 (第二版)
Statistical Process Control
1
第一章 持续改进及统计过程控制
1. 预防与检测 2. 过程控制系统 3. 变差：普通原因及特殊原因 4. 局部措施和对系统采取措施 5. 过程控制和过程能力 6. 过程改进循环及过程控制 7. 控制图：过程控制工具 8. 控制图的益处
制图的类型。 • 明确控制目的
确定控制的特性，确保控制的特性是可操作 的，包括详细说明收集什么信息、在哪收集、 如何收集和在什么条件收集。 • 消除不必要变差
在开始研究之前消除不必要的变差的外部原 因，目的是避免那些不用控制图就能纠正的明 显问题。这包括过程调整或过程控制。
28
选择子组大小、频率和数据
• 事件的记录； 包含详细的事件记录，如过程调整、工装更换、材料更换或其
他可能影响过程变差的事件。
31
记录原始数据
• 记录每个子组的单值和标识； • 记录任何观察到的相关事件。
32
计算每个子组的样本控制统计量 根据测量的数据进行描点和计算控制统计量。
这些统计量可以是样本均值、中位数、极差、标准 差、不合格率等 ，按照所用控制图类型的公式来计 算这些统计量。
• 休哈特正是据此发明了控制图。
18
产品质量波动及其统计描述
产
定量
连续
计量值
品 质
离散
计数值
计
量
数
特 性
定性
值 计件值
19
计量型数据---计量型控制图
• 计量型数据是由过程特性决定的，来自 过程的数据是连续的，如直径、长度。 是一个量化的数据，是实际生产过程的 过程现象的反映。
统计过程控制 (第二版)
Statistical Process Control
1
第一章 持续改进及统计过程控制
1. 预防与检测 2. 过程控制系统 3. 变差：普通原因及特殊原因 4. 局部措施和对系统采取措施 5. 过程控制和过程能力 6. 过程改进循环及过程控制 7. 控制图：过程控制工具 8. 控制图的益处
制图的类型。 • 明确控制目的
确定控制的特性，确保控制的特性是可操作 的，包括详细说明收集什么信息、在哪收集、 如何收集和在什么条件收集。 • 消除不必要变差
在开始研究之前消除不必要的变差的外部原 因，目的是避免那些不用控制图就能纠正的明 显问题。这包括过程调整或过程控制。
28
选择子组大小、频率和数据
• 事件的记录； 包含详细的事件记录，如过程调整、工装更换、材料更换或其
他可能影响过程变差的事件。
31
记录原始数据
• 记录每个子组的单值和标识； • 记录任何观察到的相关事件。
32
计算每个子组的样本控制统计量 根据测量的数据进行描点和计算控制统计量。
这些统计量可以是样本均值、中位数、极差、标准 差、不合格率等 ，按照所用控制图类型的公式来计 算这些统计量。
• 休哈特正是据此发明了控制图。
18
产品质量波动及其统计描述
产
定量
连续
计量值
品 质
离散
计数值
计
量
数
特 性
定性
值 计件值
19
计量型数据---计量型控制图
• 计量型数据是由过程特性决定的，来自 过程的数据是连续的，如直径、长度。 是一个量化的数据，是实际生产过程的 过程现象的反映。
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数据的种类 管制图名称 平均值与全距管制图 中位值与全距管制图 计量值 个别值与移动全距管制图 平均值标准差管制图 不良率管制图 不良数管制图 适用场合 资讯提供 管理目的 经营层 样本数在10以下较经济 在缺乏电脑化的现场单位较受欢迎，但管 X Wave-R Chart 中心偏移 异常发 制界限较X-Bar R chart宽松 或变异状 现，预先 不在意 不适合抽样分组时较经济，如耐久性试 X-Rm Chart 况、 防止 验，化学药品浓度，破坏性试验，批量很 小，营业额，应收账款等。 X Bar-S Chart 样本数超过10时，Sigma的准确性较高 灵敏度度比X Bar-Chart差，不能获得计量 P-Chart 测定值之特性，机器或作业员所产生之缺 点等场合。 每组的样本数必须相等，计算简单，非常 Pn-Chart 适用于缺乏电脑化的现场自行绘制。 品质特性无法直接测定，以制品内的缺点 异常发 数目来代表品质，缺点数的多少只会影响 合格和 现，不良 在意 C-Chart 到品质的高低，而不至于制品成为废品； 不合格 已增加 至于样本的大小，每次至少应包括一个缺 点，最好缺点数能大于4以上。 适用的制程及管制对象与缺点数管制图相 同，但适用检查单位(样本大小)不同，如 U-Chart 长度，面积，宽度等不同时，须计算单位 平均缺点数的场合。 管制图记号 X Bar-R Chart
2月份Ca=（24-25）/10*100%=-10﹪ （A級） 3月份Ca=（27-25）/10*100%=20﹪ （B級）
應用篇
1. 制程能力調查
1.2. 制程精密度Cp （ Capability of Precision）
• 衡量規格公差範圍與制程變異寬度相差程度
規格公差 T Cp 雙邊規格時 6個標準差 6 x SL Su x Cp 或Cp 單邊規格時 3 3 • Cp值愈大品質愈佳
應用篇
1. 制程能力調查
1.4. 制程能力分析
Cp值&Ca值&Cpk值&不良率关系
与规格中心漂移1.5σ时 规格公差(T)可 对准规格中心值时 制程精 容纳之标准差 制程准 制程能力 制程准 制程能力 密度Cp σ（Sigma) 不良率 确度Ca 指数Cpk 不良率 确度Ca 指数Cpk 0.33 2σ(±σ) 31.73% 0% 0.33 69.15% 150% -0.17 0.67 4σ(±2σ) 4.55% 0% 0.67 30.85% 75% 0.17 1.00 6σ(±3σ) 0.27% 0% 1.00 6.68% 50% 0.50 1.33 8σ(±4σ) 63PPM 0% 1.33 6210PPM 38% 0.83 1.67 10σ(±5σ) 0.57PPM 0% 1.67 233PPM 30% 1.17 2.00 12σ(±6σ) 2PPB 0% 2.00 3.4PPM 25% 1.50 注: PPM (Parts Per Million), PPB (Parts Per Billion).
判断制程能力的有无 =<12.5% 制程能力充足 制程能力虽不充足， =<25% 却属中等。 =<50% 制程能力不足 制程能力非常不足 >=1.67 >=1.33 >=1.00 >=0.67 制程能力太足 制程能力充足 制程能力虽不充足， 却属中等。 制程能力不足
处理 理想的状况，维持现状。 尽可能调整，改进为A级。 应立即检讨并加以改善 紧急措施，全面检讨,必要时考虑停止生产。 制品的分布即使大一点，也不必担心。可考 虑简化管理与降低成本的方法。 理想的状况，维持现状。 确实进行制程管制，一旦接近1时，恐会产生 不良品，应依需要，采取适当措施。 产生不良品，必须进行全数检验，并改善制 程管理。 无法满足品质的状态。必须追查原因，进行 品质改善和紧急对策。此外，须再度检讨规 格的定订。 制品的分布即使大一点，也不必担心。可考 虑简化管理与降低成本的方法。 理想的状况，维持现状。 确实进行制程管制，一旦接近1时，恐会产生 不良品，应依需要，采取适当措施。 产生不良品，必须进行全数检验，并改善制 程管理。 无法满足品质的状态。必须追查原因，进行 品质改善和紧急对策。此外，须再度检讨规 格的定订。
0 D 緊急對策，進行 改善，檢討規格 0.67 C 1.00 B 1.33 1.67 A 維持現狀 A＋ 降低成本 2.00
全檢，改善 改進為A
應用篇
1. 制程能力調查
1.2. 製程精密度Cp （ Capability of Precision） •範例：某產品“A”尺寸規格為25±10mm，2月份實 績σ＝2，3份實績σ=3 ，求Cp值？ 2月Cp＝（10×2）/（6×2）＝1.66 （A級） 3月Cp＝（10×2）/（6×3）＝1.11 （B級）
通過制程能力調查和管制圖 的應用, 監控制程在穩定的統計管制狀況下.
概念篇
4. 統計制程管制SPC的基本概念
4.1. 變異
可預 測
時 間 共同原因: 穩定的分佈 可預測結果
難 預 測
特殊原因: 不穩定的分佈 難以預測結果 概念篇
4. 統計制程管制SPC的基本概念
4.2. 常態分配
99.73﹪
95.45﹪ 68.26﹪
應用篇
1. 制程能力調查
1.4. 制程能力分析
等級 A+級 A級 B級 C級 D級 CPK值 CPK≧1.67 1.67 ＞CPK≧1.33 1.33＞CPK≧1.0 1.00＞CPK≧0.67 CPK＜0.67 判定 優 好 一般 差 極差
綜合前Ca與Cp案例: 2月Cpk=(1-0.1)*1.66=1.49(A級);3月Cpk=(1-0.2)*1.11=0.89(C級)
概念篇
4. 統計制程管制SPC的基本概念
4.1. 變異
沒有兩件事情,產品,人是一模一樣的; 造成變異的原因可以分為共同原因與特殊原因.
4.2. 常態分布
宇宙的事物與工業產品多是呈常態分布;
4.3. 衡量
制程的變異都是可以衡量的;
4.4. 統計制程管制SPC (Statistical Process Control)模式
內容概要
概念篇
1. 2. 3. 4. 品質管理觀念的演變 品質管理常見的錯誤觀念 統計制程管制SPC之起源 統計制程管制SPC的基本概念
應用篇
1. 2. 3. 4. 5. 6. 制程能力調查 管制圖的選用 管制圖的判讀 P-Chart的制作 U-Chart的制作 X-R Chart的制作
1.品質管理觀念的演變
0﹪ 25﹪ 50﹪
A
維持
12.5﹪
B
C
立即檢討 改善
D
100﹪
改善為A
採取緊急措施，必要時停產， 全面檢討
應用篇
1. 制程能力調查
1.1. 準確度Ca （Capability of Accuracy） •範例：某產品“A”尺寸規格為25±10mm，2月份實績 中心值為24mm，3月份實績中心值為27mm，求Ca值？
概念篇
3.統計制程管制SPC起源
年代
1910 1930
倡導者
理論
1950 1980
費雪爵士 (Sir Ronald Fisher) 統計理論 制造的品質經濟管理 (Economic Control of Quality of 修華特(Walter Shewhart) Manufactured Product) 品管觀點的統計方法 戴明(Edwards Deming)與修華特 (Statistical Method From the (Walter Shewhart) 合作 Viewpoint of Quality Control) SQC (Statistical Quality 戴明 Control) SPC (Statistical Process 三大汽車廠 Control)
概念篇
1.品質管理觀念的演變
100% QUALITY CONTRIBUTION DUE TO INSPECTION 75%
50%
QUALITY CONTRIBUTION DUE TO PROCESS CONTROL
25% QUALITY CONTRIBUTION DUE TO DESIGN OF EXPERIMENTS 0% 1945 1950 1960 1970 1980 1990 2000
製 程 條 件 變 動 時
概念篇
1. 制程能力調查
1.1. 準確度Ca （Capability of Accuracy）
• 衡量制程實績平均值與規格中心值之一致性
實績中心值- 規格中心值 xu Ca 100% 100% 規格公差/ 2 T /2
• 規格公差：T=Su-SL=規格上限-規格下限 • Ca值愈小品質愈佳
應用篇
1. 制程能力調查
1.5. 制程能力調查結果和處理對策
衡量指标 等级 A级 B级 制程准确 C级 度Ca D级 A 级 A级 B级 C级 制程精密 度Cp D级 A 级 A级 B级 C级 制程能力 指数Cpk D级
+ +
指标范围 |Ca| 12.5%< |Ca| 25%< |Ca| 50%< |Ca| Cp Cp Cp Cp
Sigma與PPM & Y F T 對應關係 Sigma PPM 首次通過率YFT 不良狀況 1 691,462 30.85% 2 308,537 69.15% 3 66,807 93.32% 4 6,210 99.38% 比3sigma減少約11倍 5 233 99.9767% 比3sigma減少約287倍 6 3.4 99.9997% 比3sigma減少約20,000倍 備註: 此表中所列Sigma值包含1.5sigma偏移.
1.67> 1.33> >
0.67>
2月份Ca=（24-25）/10*100%=-10﹪ （A級） 3月份Ca=（27-25）/10*100%=20﹪ （B級）
應用篇
1. 制程能力調查
1.2. 制程精密度Cp （ Capability of Precision）
• 衡量規格公差範圍與制程變異寬度相差程度
規格公差 T Cp 雙邊規格時 6個標準差 6 x SL Su x Cp 或Cp 單邊規格時 3 3 • Cp值愈大品質愈佳
應用篇
1. 制程能力調查
1.4. 制程能力分析
Cp值&Ca值&Cpk值&不良率关系
与规格中心漂移1.5σ时 规格公差(T)可 对准规格中心值时 制程精 容纳之标准差 制程准 制程能力 制程准 制程能力 密度Cp σ（Sigma) 不良率 确度Ca 指数Cpk 不良率 确度Ca 指数Cpk 0.33 2σ(±σ) 31.73% 0% 0.33 69.15% 150% -0.17 0.67 4σ(±2σ) 4.55% 0% 0.67 30.85% 75% 0.17 1.00 6σ(±3σ) 0.27% 0% 1.00 6.68% 50% 0.50 1.33 8σ(±4σ) 63PPM 0% 1.33 6210PPM 38% 0.83 1.67 10σ(±5σ) 0.57PPM 0% 1.67 233PPM 30% 1.17 2.00 12σ(±6σ) 2PPB 0% 2.00 3.4PPM 25% 1.50 注: PPM (Parts Per Million), PPB (Parts Per Billion).
判断制程能力的有无 =<12.5% 制程能力充足 制程能力虽不充足， =<25% 却属中等。 =<50% 制程能力不足 制程能力非常不足 >=1.67 >=1.33 >=1.00 >=0.67 制程能力太足 制程能力充足 制程能力虽不充足， 却属中等。 制程能力不足
处理 理想的状况，维持现状。 尽可能调整，改进为A级。 应立即检讨并加以改善 紧急措施，全面检讨,必要时考虑停止生产。 制品的分布即使大一点，也不必担心。可考 虑简化管理与降低成本的方法。 理想的状况，维持现状。 确实进行制程管制，一旦接近1时，恐会产生 不良品，应依需要，采取适当措施。 产生不良品，必须进行全数检验，并改善制 程管理。 无法满足品质的状态。必须追查原因，进行 品质改善和紧急对策。此外，须再度检讨规 格的定订。 制品的分布即使大一点，也不必担心。可考 虑简化管理与降低成本的方法。 理想的状况，维持现状。 确实进行制程管制，一旦接近1时，恐会产生 不良品，应依需要，采取适当措施。 产生不良品，必须进行全数检验，并改善制 程管理。 无法满足品质的状态。必须追查原因，进行 品质改善和紧急对策。此外，须再度检讨规 格的定订。
0 D 緊急對策，進行 改善，檢討規格 0.67 C 1.00 B 1.33 1.67 A 維持現狀 A＋ 降低成本 2.00
全檢，改善 改進為A
應用篇
1. 制程能力調查
1.2. 製程精密度Cp （ Capability of Precision） •範例：某產品“A”尺寸規格為25±10mm，2月份實 績σ＝2，3份實績σ=3 ，求Cp值？ 2月Cp＝（10×2）/（6×2）＝1.66 （A級） 3月Cp＝（10×2）/（6×3）＝1.11 （B級）
通過制程能力調查和管制圖 的應用, 監控制程在穩定的統計管制狀況下.
概念篇
4. 統計制程管制SPC的基本概念
4.1. 變異
可預 測
時 間 共同原因: 穩定的分佈 可預測結果
難 預 測
特殊原因: 不穩定的分佈 難以預測結果 概念篇
4. 統計制程管制SPC的基本概念
4.2. 常態分配
99.73﹪
95.45﹪ 68.26﹪
應用篇
1. 制程能力調查
1.4. 制程能力分析
等級 A+級 A級 B級 C級 D級 CPK值 CPK≧1.67 1.67 ＞CPK≧1.33 1.33＞CPK≧1.0 1.00＞CPK≧0.67 CPK＜0.67 判定 優 好 一般 差 極差
綜合前Ca與Cp案例: 2月Cpk=(1-0.1)*1.66=1.49(A級);3月Cpk=(1-0.2)*1.11=0.89(C級)
概念篇
4. 統計制程管制SPC的基本概念
4.1. 變異
沒有兩件事情,產品,人是一模一樣的; 造成變異的原因可以分為共同原因與特殊原因.
4.2. 常態分布
宇宙的事物與工業產品多是呈常態分布;
4.3. 衡量
制程的變異都是可以衡量的;
4.4. 統計制程管制SPC (Statistical Process Control)模式
內容概要
概念篇
1. 2. 3. 4. 品質管理觀念的演變 品質管理常見的錯誤觀念 統計制程管制SPC之起源 統計制程管制SPC的基本概念
應用篇
1. 2. 3. 4. 5. 6. 制程能力調查 管制圖的選用 管制圖的判讀 P-Chart的制作 U-Chart的制作 X-R Chart的制作
1.品質管理觀念的演變
0﹪ 25﹪ 50﹪
A
維持
12.5﹪
B
C
立即檢討 改善
D
100﹪
改善為A
採取緊急措施，必要時停產， 全面檢討
應用篇
1. 制程能力調查
1.1. 準確度Ca （Capability of Accuracy） •範例：某產品“A”尺寸規格為25±10mm，2月份實績 中心值為24mm，3月份實績中心值為27mm，求Ca值？
概念篇
3.統計制程管制SPC起源
年代
1910 1930
倡導者
理論
1950 1980
費雪爵士 (Sir Ronald Fisher) 統計理論 制造的品質經濟管理 (Economic Control of Quality of 修華特(Walter Shewhart) Manufactured Product) 品管觀點的統計方法 戴明(Edwards Deming)與修華特 (Statistical Method From the (Walter Shewhart) 合作 Viewpoint of Quality Control) SQC (Statistical Quality 戴明 Control) SPC (Statistical Process 三大汽車廠 Control)
概念篇
1.品質管理觀念的演變
100% QUALITY CONTRIBUTION DUE TO INSPECTION 75%
50%
QUALITY CONTRIBUTION DUE TO PROCESS CONTROL
25% QUALITY CONTRIBUTION DUE TO DESIGN OF EXPERIMENTS 0% 1945 1950 1960 1970 1980 1990 2000
製 程 條 件 變 動 時
概念篇
1. 制程能力調查
1.1. 準確度Ca （Capability of Accuracy）
• 衡量制程實績平均值與規格中心值之一致性
實績中心值- 規格中心值 xu Ca 100% 100% 規格公差/ 2 T /2
• 規格公差：T=Su-SL=規格上限-規格下限 • Ca值愈小品質愈佳
應用篇
1. 制程能力調查
1.5. 制程能力調查結果和處理對策
衡量指标 等级 A级 B级 制程准确 C级 度Ca D级 A 级 A级 B级 C级 制程精密 度Cp D级 A 级 A级 B级 C级 制程能力 指数Cpk D级
+ +
指标范围 |Ca| 12.5%< |Ca| 25%< |Ca| 50%< |Ca| Cp Cp Cp Cp
Sigma與PPM & Y F T 對應關係 Sigma PPM 首次通過率YFT 不良狀況 1 691,462 30.85% 2 308,537 69.15% 3 66,807 93.32% 4 6,210 99.38% 比3sigma減少約11倍 5 233 99.9767% 比3sigma減少約287倍 6 3.4 99.9997% 比3sigma減少約20,000倍 備註: 此表中所列Sigma值包含1.5sigma偏移.
1.67> 1.33> >
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