SPC统计技术296743

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SPC统计的基本方法

SPC统计的基本方法引言SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种利用统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的管理方法。

它可以帮助组织识别过程中的异常和变异，并采取相应的措施来提高过程的质量和效率。

本文将介绍SPC统计的基本方法，包括控制图的构建、样本采集和数据分析等方面。

1. 控制图的构建控制图是SPC统计过程控制的核心工具，它以时间为横轴，以过程的关键指标为纵轴，用来观察过程的变化情况和异常情况。

控制图通常分为以下两种类型：1.1. 均值控制图均值控制图主要用于监控过程的平均值是否稳定。

常用的均值控制图包括X-Bar控制图和R控制图。

其中，X-Bar控制图用来监控样本均值的变化情况，R控制图用来监控样本范围的变化情况。

1.2. 变差控制图变差控制图主要用于监控过程的变异是否稳定。

常用的变差控制图包括S控制图和P控制图。

其中，S控制图用来监控样本标准差的变化情况，P控制图用来监控不良品率的变化情况。

2. 样本采集样本采集是SPC统计过程控制的重要环节，正确的样本采集方法可以保证统计数据的准确性和可靠性。

以下是一些常见的样本采集方法：2.1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机地选取一定数量的样本进行测量和分析。

这种方法可以保证样本的代表性，从而得到准确和可靠的统计结果。

2.2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某些特征进行划分，然后在每个层次内分别进行随机抽样。

这种方法能够保证各层次的样本数量平衡，从而提高统计结果的准确性。

2.3. 故障抽样故障抽样是指在发生异常或故障时及时采集样本进行分析。

这种方法可以帮助组织及时发现和解决问题，从而避免对产品质量和生产效率的影响。

3. 数据分析数据分析是SPC统计过程控制的关键步骤，通过对采集到的数据进行分析可以帮助组织了解过程的稳定性和一致性情况。

以下是一些常用的数据分析方法：3.1. 均值分析通过计算均值和标准差等统计指标，对过程的平均水平和稳定性进行分析。

SPC统计方法基础知识

SPC统计方法根底知识1. 什么是SPC统计方法SPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法来监控和控制生产过程的方法。

它的目标是保证生产过程中的产品质量稳定和一致性，从而提高产品的可靠性和一致性，并减少生产过程中的变异性。

SPC统计方法通过收集和分析生产过程中的数据，确定过程中的变异性。

通过建立控制图和指标，可以监测过程的变化，并及时采取控制措施。

SPC统计方法主要基于统计原理和数学模型，能够帮助生产企业实现质量改良和过程优化。

2. 控制图的根本原理控制图是SPC统计方法中最常用的工具之一，用于监控过程中的变化。

控制图的根本原理是根据过程中的样本数据，通过计算和分析统计指标，画出上下限控制线，观察样本数据是否在控制限范围内。

如果样本数据超过控制限，可能存在特殊因素导致过程变化，需要进行分析和处理。

常用的控制图包括平均控制图〔X图〕、范围控制图〔R图〕、极差控制图〔s图〕等。

平均控制图用于监控过程的中心位置，范围控制图用于监控过程的变异程度，极差控制图用于监控过程的变异程度。

3. SPC统计方法的应用场景SPC统计方法适用于各种生产过程的质量控制和监控，具体应用场景包括：•常变性过程：SPC可以帮助监控常变性过程的稳定性和变异性，如化工生产、电子制造等。

•不稳定过程：对于不稳定的过程，SPC可以帮助找出并消除特殊因素，提高过程的稳定性和一致性。

•高精度要求：对于需要高精度和高一致性的生产过程，SPC 可以帮助控制和优化过程，提高产品质量。

•具有统计规律性的过程：对于具有规律性的生产过程，SPC 可以帮助发现和解释过程中的规律，从而优化过程。

4. SPC统计方法的优点和挑战SPC统计方法具有以下优点：•实时性：通过实时监控过程中的数据，可以及时发现和处理过程变化，减少产品不合格率和质量问题。

•可靠性：SPC基于统计原理和数学模型，具有较高的可靠性和准确性，可以帮助寻找过程中的问题和改良方向。

SPC统计技术

誠信務實專業精進
控制图异常分析检讨（2）
1. 2. 3. 4.
5.
6.
机械精度不足够工作环境不适当（如需空调却未安装）设计上发生矛盾测试仪器不足或测试方法不适当缺乏技术人员综合制程能力不足---材料、机械、加工方法与人员综合结果，无法达到品质要求
誠信務實專業精進
控制图异常分析检讨（3）
誠信務實專業精進
Cpk—综合过程能力指数

·是否有承接到顾客对于Cpk的要求？？
誠信務實專業精進
过程能力分析
符号 Ca 判断准确度（比较制程分配中心与规格平均值一致之情形）精密度（比较制程宽度与公差范围）计算公式
双边规格时
单边规格时
无
x－μ
Ca=
Cp
T/2 T
Cp=
Cp=min﹛Su– X;X–SL﹜/3σ
标准
SPC参考手冊 SPC程序
过程指数？

σ
或者是 Z=
σ
Cpk = Zmin / 3
誠信務實專業精進
Cpk的评价准则
等级 A Cpk值 1.33≤Cpk 处置原则过程能力足够或过程能力充分
B
1.0≤Cpk＜1.33
过程能力尚可，应再努力
C
Cpk＜1.0
过程应加以改善
誠信務實專業精進
定期制程能力评价

由技术（工程）与制造单位协议，从原材料到成品包装前，就制程中，选出评价项目，定为一个月、三个月或六个月评价一次，评价以后，作成制程评价记录表，回馈各有关部门，采取改善行动。
1. 2. 3.
4.
5. 6. 7. 8.

基础SPC统计概念讲义

基础SPC统计概念讲义SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计方法对过程进行监控和控制的技术，可以帮助我们了解过程的稳定性和能力，并及时发现异常或者改进点。

在质量管理中，SPC常常被用于监测生产过程中的变异，并帮助我们做出有效的决策。

本文档将介绍SPC的基础统计概念，包括过程的稳定性、过程能力指数和常用的SPC图。

1. 过程的稳定性过程的稳定性是指在一定时间范围内，过程的输出是否在统计上保持稳定。

如果一个过程是稳定的，那么它的输出将在一个可接受的范围内变动，而不出现明显的趋势或者异常点。

相反，如果一个过程不稳定，那么它的输出将会出现较大的变异，这可能会导致产品质量的下降。

为了评估过程的稳定性，我们可以使用控制图来监测过程的输出。

2. 过程能力指数过程能力指数是用来评估过程的能力，即过程是否能够产生满足要求的产品。

通常，过程能力指数有两种常用的评估方法：Cp指数和Cpk指数。

Cp指数是通过计算过程的规格宽度和实际过程的变异程度来衡量过程的能力。

Cp指数越大，表示过程的能力越高，产品的规格范围与过程的变异能够很好地匹配。

Cpk指数是进一步考虑了过程中心偏移的指数，它除了考虑规格宽度和变异程度外，还考虑了过程中心与规格中心之间的距离。

Cpk指数越大，表示过程的能力越高，同时说明过程的中心较接近规格中心。

3. SPC图SPC图是一种通过可视化过程数据来帮助我们判断过程稳定性和能力的工具。

常用的SPC图包括控制图和能力图。

控制图是用来监测过程稳定性的图形化工具，常用的控制图有Xbar-R控制图、Xbar-S控制图和P控制图等。

•Xbar-R控制图可以用于监测过程的平均值和变异程度的稳定性，通过绘制过程的平均值以及样本的范围来判断过程是否稳定。

如果控制图中的点在控制线之间，在统计上就可以认为过程是稳定的。

•Xbar-S控制图与Xbar-R控制图类似，但使用样本标准差来代替样本范围。

SPC统计作用与用途

SPC统计作用与用途什么是SPC统计？SPC统计（Statistical Process Control）是一种管理工具，用于监控和控制过程的质量。

通过收集、分析和解释数据，SPC统计能帮助组织改进其过程，减少变异性，并提高产品和服务的质量。

SPC统计使用统计方法，而不是依赖于直觉或猜测。

通过收集生产过程中的数据，SPC统计可以绘制控制图来观察过程是否处于可接受的控制范围内。

当过程处于控制状态时，意味着过程是稳定的，并且其产出符合预期。

当过程超出控制范围时，可能存在特殊原因或非随机变异，需要采取相应措施进行改进。

SPC统计的作用SPC统计的作用主要体现在以下几个方面：1. 过程监控SPC统计通过收集和监控过程数据，能够及时发现过程的变异性，并提供实时反馈。

通过分析控制图，操作人员可以快速判断过程是否在控制范围内。

当过程处于控制状态时，不需要采取特殊措施；当过程超出控制范围时，需要及时调整和改进过程，防止进一步的不良品产生。

2. 缺陷预防SPC统计通过收集和分析过程数据，可以帮助组织预测潜在问题并采取预防措施。

通过监控关键过程指标（KPI），例如产品尺寸、重量或颜色的变异性，可以确定过程是否存在潜在的质量问题。

通过及时调整和改进过程，可以避免不良品的产生，提高生产效率和客户满意度。

3. 质量改进SPC统计通过收集和分析过程数据，可以帮助组织识别影响产品质量的主要因素，并针对这些因素进行改进。

通过使用统计工具和技术，例如直方图、散点图和回归分析，可以确定关键变量之间的相互关系，并找到改善质量的最佳方法。

通过优化关键过程参数，可以降低变异性，提高产品质量，并实现持续改进。

4. 决策支持SPC统计通过提供准确的数据和分析结果，可以帮助组织做出更明智的决策。

通过对过程数据的监控和分析，管理人员可以了解过程的状态和趋势，并基于数据来做出决策。

SPC统计可以提供关键绩效指标和统计报告，帮助管理人员监督和评估过程，以便做出正确的决策。

SPC统计过程控制基本概念

SPC统计过程控制根本概念引言SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程稳定性的方法。

它使用统计工具来分析过程数据，以便及时识别和纠正任何异常或变异。

本文将介绍SPC统计过程控制的根本概念，包括其定义、原理和常用的控制图。

定义SPC是一种基于统计方法的过程管理技术，用于监测和控制生产过程以保持在既定的质量范围内。

它的目标是确保过程在特定参数范围内保持稳定，并及时识别和纠正任何异常。

SPC主要通过收集数据并应用统计方法来实现过程控制。

原理SPC基于以下两个根本原理： 1. 过程稳定性：稳定的过程是指其输出变量在一定的统计范围内波动，并且其变异性为可控制的。

通过检测过程数据的变异性，可以判断过程是否稳定。

2. 标准限制：每个过程都有一组标准限制，表示其输出变量的可接受范围。

通过比拟过程数据与标准限制，可以判断过程是否符合要求。

控制图控制图是SPC中常用的工具，用于检测和监控过程的稳定性。

常见的控制图包括： - 均值控制图：用于监测过程的平均值是否稳定。

常见的均值控制图有X-bar控制图和均值移动范围控制图。

- 范围控制图：用于监测过程的变异性是否稳定。

常见的范围控制图有R控制图和S 控制图。

- 非参数控制图：用于监测不符合正态分布假设的过程。

常见的非参数控制图有中位数控制图和秩和控制图。

控制图的根本原理是将过程数据与控制界限进行比拟，以识别任何异常或变异。

如果过程数据落在控制界限之外，说明过程不稳定并需要采取纠正措施。

SPC方法SPC方法是实施SPC的步骤和技术。

以下是SPC方法中的关键步骤：1. 收集数据：收集过程相关的数据，通常是通过抽样收集。

2. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，包括计算统计指标和绘制控制图。

3. 解读控制图：通过分析控制图，识别任何异常或变异，判断过程是否稳定。

4. 纠正措施：如果控制图显示过程不稳定，应采取纠正措施，如调整操作参数或改良工艺流程。

SPC方法还可以与其他质量管理工具和方法相结合，例如六西格玛和PDCA循环，以进一步提高过程稳定性和质量性能。

spc培训资料统计过程控制

SPC培训资料统计过程控制1. 引言SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种以统计方法为基础的过程监控和质量管理技术。

SPC旨在通过监控过程中的变异性，实现对过程的有效控制，从而提高过程的稳定性和质量。

本文档将介绍SPC培训资料统计过程控制的常用方法和步骤，以帮助读者理解和应用SPC技术，提高过程控制和质量管理的效果。

2. SPC培训资料统计过程控制的重要性SPC培训资料统计过程控制对于组织来说具有重要意义。

它可以帮助组织了解和控制生产过程中的变异性，及时发现和纠正过程中的问题，提高产品质量和降低生产成本。

同时，SPC还可以帮助组织实现持续改进，提高员工的技能和意识，培养团队合作和问题解决能力。

3. SPC培训资料统计过程控制的步骤SPC培训资料统计过程控制的步骤可以分为以下几个部分：3.1 确定关键过程和关键特性在开始SPC培训资料统计过程控制之前，首先需要确定所要控制的关键过程和关键特性。

关键过程是指对最终产品质量有重要影响的过程，而关键特性则是指决定产品质量的重要参数。

3.2 收集数据在确定了关键过程和关键特性之后，需要收集与之相关的数据。

数据的收集可以通过检测和测量等方法进行，确保数据的准确性和真实性。

3.3 数据分析和控制图绘制收集到数据后，需要对数据进行分析，并将分析结果用控制图的形式进行可视化展示。

控制图可以帮助人们直观地了解过程的稳定性和变异性，及时发现异常和问题。

3.4 确定过程能力和性能指标在分析数据的基础上，需要确定过程的能力和性能指标。

过程能力指标反映了过程的稳定性和一致性，而性能指标则是衡量过程实际生产效果的主要指标。

3.5 确定过程改进措施根据数据分析和过程指标的结果，确定针对过程的改进措施。

改进措施可以涉及对过程的参数调整、设备维护或改进、员工培训等方面，旨在改善过程的稳定性和质量。

3.6 实施过程改进和监控确定改进措施后，需要实施这些措施，并监控改进效果。

SPC统计实用培训教程

SPC统计实用培训教程什么是SPC统计？SPC（Statistical Process Control）是一种质量管理技术，通过统计分析来监控过程的稳定性和可控性，以便及时发现和纠正过程中的异常变化。

通过SPC统计分析，我们可以了解过程的变化情况，采取相应的措施来确保过程的稳定和一致性。

SPC统计的优势SPC统计具有以下几个优点：1.及时发现问题：通过监控过程的统计数据，及时发现过程中的异常变化，有助于及早发现问题并采取纠正措施，避免问题的进一步扩大。

2.提高过程稳定性：通过实时监控和分析过程的统计数据，可以发现过程中的特殊原因和常规原因，对过程进行调整和改进，提高过程的稳定性。

3.降低变异性：通过SPC统计，可以有效降低过程的变异性，提高产品的一致性和质量。

4.提高生产效率：SPC统计可以帮助过程优化并及时识别和解决问题，从而提高生产效率和产能。

SPC统计的基本原理SPC统计基于以下两个基本原理：1.过程在统计上是可控的：SPC统计认为，过程在统计上是可控的，即过程的变化是有规律的，可以通过统计方法来描述和分析。

通过收集和分析过程数据，我们可以了解过程的基本规律，从而判断过程的稳定性和可控性。

2.过程中的变异性是由两种类型的原因引起的：SPC统计认为，过程中的变异性是由特殊原因和常规原因引起的。

特殊原因是非常规性的变异源，如材料质量问题、操作不当等；常规原因是自然和正常的变异源，如设备老化、环境变化等。

通过区分特殊原因和常规原因，我们可以更好地了解过程的变异性，采取相应的控制措施。

如何进行SPC统计？SPC统计包括以下几个基本步骤：1.收集数据：首先需要确定需要收集的数据内容，如尺寸、重量、温度等。

然后按照规定的方法和频率进行数据的收集和记录。

2.制作控制图：根据收集到的数据，可以绘制控制图来展示过程的统计数据。

常用的控制图有平均值图、极差图、标准差图等。

通过控制图，可以直观地展示过程的变化趋势和异常情况。

质量管理之SPC统计

出现异常波动。
21
STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的异常波动
点超出控制限
连续7点在中心线同侧
22
STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的异常波动
连续7点上升或下降
波动过大
23
STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的异常波动
中的工序质量控制。该控制图既可用于初始能力研究，也可用
于工序质量控制，监控工序的稳定性。 QS9000要求作平均值-极差图必须满足
：25组及100个数据(min)的基本条件。
15
STATISTICAL PROCESS CONTROL
X-R图（平均值-极差图）的作法
16
STATISTICAL PROCESS CONTROL
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
----特性间的相互关系
确定测量系统
使不必要OCESS CONTROL
计量型控制图 X-R图（平均值-极差图）目前通用的质量控制图表，广泛用于生产
3
STATISTICAL PROCESS CONTROL
SPC的发展由于统计的质量管理方法给公司带来巨额利润，
所以战后，统计方法被延用并得以发展。1950 年，美国发动了侵朝战争，在日本大量订购军事物资，因为质量不好，美国对此意见很大。为此，日本科学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统的讲授了统计质量控制。自50年代以来，日本以统计技术为基础，进一步将质量管理发展到全面质量管理阶段，鼓励全员参加质量管理活动。在QC小组中普遍应用统计技术，提高产品质量，对日本的经济崛起起到了巨大作用。

SPC统计技术

定义对问题的影响和解决的措施
5
故障树
6
可视结构树
7
局部制造成本改进目标树图
8
过程决策程序图（PDPC）
Process Decision Program Chart 与过程相关事件的计划，以便当期望不
发生的事件可能或确实发生时，事先已经有应急对策将意外进行计划的方法危机管理
63
可靠性验收试验
产品交付时或交付后进行的可靠性测定试验
64
第五节可靠性管理
可靠性管理应遵循的基本原则管理的基本职能、对象和方法建立故障报告、分析和纠正措施系统
（FRACAS）可靠性评审
65
可靠性管理应遵循的基本原则
讨论就你工作的范围而言，可靠性管理的基
本原则应该是什么？
27
第四节孤立批抽样检验及GB/T 15239的使用
GB/T 15239的特点 GB/T 15239的使用
28
GB/T 15239的特点
适用于孤立批以极限质量LQ为指标两种模式
29
GB/T 15239的使用
使用说明
30
第五节其他抽样检验方法
计数抽样检验的其他方法计量抽样检验方案监督抽样检验
54
风险组成的三要素
严酷度S-Severity 发生频度O-Occurrence 可检测度D-Detection 均采用10分标准描述
55
应用风险优先序数
风险优先序数：RPN = S×O×D 帕拉狄准则
序数1-消除O 序数2-减小S 序数3-减小O 序数4-提高D
56
FMEA应用
按故障引起的后果分类致命性故障，非致命性故障

SPC统计技术的应用特点

SPC统计技术的应用特点引言统计过程控制〔Statistical Process Control，SPC〕是一种利用统计方法对过程进行监控和管理的质量控制技术。

它可以帮助组织实现质量的稳定性和可靠性，提高生产效率，并有效地控制质量本钱。

SPC 统计技术具有一些特点，本文将重点介绍这些特点。

1. 数据分析与解释能力强SPC统计技术主要通过收集和分析过程中产生的数据，从而帮助人们了解过程的特征和变化规律。

通过对数据的分析，可以发现过程中存在的问题和异常情况，并及时采取措施进行纠正。

同时，SPC还能够对数据进行解释，揭示出不同因素对过程的影响程度，帮助人们找到关键的影响因素并进行改良。

2. 重视过程稳定性的监控SPC统计技术的一个重要特点是重视对过程稳定性的监控。

通过对过程中的数据进行统计分析，可以判断过程是否处于稳定状态。

当过程出现变异时，可以通过SPC技术及时发现，并采取相应的措施来减少变异，从而保证产品的质量稳定性。

通过对过程的稳定监控，可以提高产品的一致性，降低质量风险。

3. 实时性强SPC统计技术具有一定的实时性。

通过建立实时的数据采集和分析系统，可以及时监控过程中的数据，并即时生成统计图表和报表，实时地反映过程状态和质量指标。

这使得人们可以对过程进行及时的调整和改良，做出迅速的决策，以提高过程的质量和效率。

4. 适用性广泛SPC统计技术适用于各种类型的工业和效劳过程。

无论是生产制造过程还是效劳流程，只要有相应的数据可以采集和分析，SPC技术就能够发挥作用。

例如，对于生产制造过程，可以通过监控关键工序的质量指标来提高产品质量；对于效劳流程，可以通过监控客户满意度等指标来提升效劳质量。

5. 强调全员参与SPC统计技术强调全员参与质量管理。

通过培训和教育，可以使所有员工了解SPC的根本原理和方法，并参与到数据采集和分析工作中。

通过全员的参与，可以提高数据的准确性和及时性，增强对过程质量的关注，并推动全员对质量改良的共识和行动。

SPC计数计量统计法

■ 乘法原则 —与条件 —互相独立 —P(A与B)=P(A)P(B)
练习一、计算概率
■ 某工序需经三道工序加工,假定各道工序彼此独立,其合格品详细分别是90%、95%、98%，三道工序之后为检验工序，假定检验工序可以检测出前三道工序中的缺陷。
问：（1）整条线的合格品率是多少？
（2）若在第1、2工序和第2、3工序增加两个检验点，此时整条线的合格率是多少？
缺点
■ 平均数受超常值的影响。
■ 大量数据计算平均数较为繁琐。
中位数的优、缺点
优点中位数不受超常值的影响。
缺点需要对数据排序，对大样本将非常繁琐。
众数的优缺点
优点
■ 众数不受超常值影响。
■ 可应用于定性数据。
缺点
■ 一组数据可能不存在众数。
■ 有时一组数据会有一个以上的众数。
数据的离散程度
0
1¦Ò 2¦Ò 3¦Ò 4¦Ò 5¦Ò 6¦Ò
标准正态分布曲线
-6¦Ò -5¦Ò -4¦Ò -3¦Ò -2¦Ò -1¦Ò
0 1¦Ò 2¦Ò 3¦Ò 4¦Ò 5¦Ò
推断正态分布的参数
总体参数
样本统计量
集中程度
μ
Ｘ
离散程度
σ
s
两个离散分布
■ 二项式分布
—试验次数固定 —每次试验相互独立 —每次试验结果只有二个 —每次试验概率保持不变
统计功能的计算器在计算方差时一般使用该
公式：
s2 n(
X
2 i
)

(
Xi )2
n(n 1)
举例：计算数据离散程度（续）
+
Xi
1.32 1.40 1.58 1.44 1.60 1.35 1.45 1.38 11.52