SPC应用导入
SPC_统计过程控制入门
X LSL 单边下公差： CpkL 3 C
35
2.4.2
过程性能指数 Pp,Ppk(综合的能力指数) 能力指数： USL LSL Cp 6 C
USL X X LSL Cpk MIN ( , ) 3 C 3 C
Pp
USL LSL USL LSL 6 p 6S
20
2.3.3 识别过程特殊原因的八大准则
准则1： 一个点超出3个标准偏差之外；
上公差
3 2
CL
UCL
2 3
上公差
x
LCL
21
2.3.3 识别过程特殊原因的八大准则
准则2： 连续 7个点在中心线同一侧；
上公差
3 2
CL
x
UCL
2 3
上公差
LCL
准则5： 2/3的点距中心线超过2个标准差(同一侧)；
上公差
3 2
CL
UCL
x
2 3
上公差
LCL
25
2.3.3 识别过程特殊原因的八大准则
准则6： 4/5的点距中心线超过1个标准差(同一侧)；
上公差
CL
3 2
UCL
x
2 3
上公差
LCL
26
2.3.3 识别过程特殊原因的八大准则
1.2 学习目标
1,全面了解SPC 的知识结构和基本理念; 2, 如何选择、绘制和判断控制图的类型； 3，过程能力的计算。
4
1、开篇导入
1.3 内容安排
1, 2, 3, 4, 5, SPC的历史发展及背景; SPC的定义和作用； 计量和计数型控制图； 过程能力的计算； SPC和统计学的基础知识。
SPC公开课
2.635
2.64
2.645
X 60
2.615
2.62
2.625
2. 63 33/197
Critical Measure
2.635
2.64
2.645
2.628 2.633 2.631 2.632 2.632 2.629 2.629 2.633 2.625 2.626 2.633 2.634 2.631 2.635 2.628 2.636 2.630 2.627 2.632 2.631
13/197
普通原因
1) 管理状态( 偶然原因:不可避免)
- 安定的 - 管理状态 - 可预测的 - 只是偶然的原因
预测
Time 没有不可预测的变化
14/197
特殊原因
2) 异常状态 ( 异常原因：可避免的）
- 重要的变动 - 不安定的 - 管理状态以外的 - 不可预测的 - 发生了异常的原因
预测? ?
SPC 统计过程控制培训
Statistical Process Control
1/197
课程大纲
1.导入：逃脱理论/SPC发展－军事 2.概念引入：变差/普通原因、特殊原因/过程控制/
准确度、精密度/产品质量特性(计量型、计数型、变异)
3.变差研究 概念：均值/极差/标准差/过程能力/过程能力指数
规范上限 时间
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
19/197
准确度好 精密度好 系统误差小 偶然误差小
精度的概念
准确度差 精密度高 系统误差大 偶然误差小
准确度高 精密度差 系统误差小 偶然误差大
准确度差 精密度差 系统误差大 偶然误差大
21/197
SPC的应用与推行步骤
SPC的应用与推行步骤简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种常用的质量管理方法，旨在通过统计分析来监测和控制生产过程中的变异性，确保产品和服务的质量达到设定的标准。
本文将介绍SPC的应用领域和推行步骤，帮助读者理解并成功运用SPC。
SPC的应用领域SPC可以应用于各种生产和服务领域，以控制质量和改进过程。
以下是几个常见的SPC应用领域：1.制造工业：SPC可用于监测关键工艺参数、控制变量、防止次品率等，以确保产品质量稳定。
2.医疗保健：SPC可用于监测病人的生命体征、医疗器械的性能，提高医疗服务的质量和安全性。
3.金融服务：SPC可用于监测交易数据、风险指标等，预测金融市场的变化和风险。
4.软件开发：SPC可用于监测软件开发过程中的缺陷和错误率，帮助提高软件质量。
5.零售业：SPC可用于监测销售数据、库存状况等，及时发现问题并采取措施。
SPC的推行步骤要成功推行SPC，需要遵循以下步骤：1. 确定目标和目的在推行SPC之前，需要明确目标和目的。
例如，是为了控制产品质量、减少生产过程中的浪费、提供稳定的服务等。
确立清晰的目标和目的，可以让业务团队有明确的方向和动力。
2. 识别关键变量和测量指标确定需要监控和控制的关键变量和测量指标。
这些变量和指标应与产品质量和过程的关键要素密切相关。
通过分析历史数据和经验知识，识别关键变量和测量指标可以帮助我们更好地理解生产过程中的关键要素。
3. 收集和分析数据收集所需的数据并进行分析。
可以通过各种数据收集方法，包括手动记录、自动收集、传感器等。
分析数据可以使用统计方法，例如计算平均值、标准差、过程能力指数等，以获取有关过程稳定性和性能的洞察。
4. 确定过程能力和控制限根据数据分析的结果，评估过程的能力，并确定控制限。
过程能力指数可以帮助判断是否需要改进过程，而控制限可以用于监测过程稳定性。
通常，控制限采用正负三倍标准差的方法，即上限和下限分别为平均值加减三倍标准差。
SPC 导入重要概念及过程
总体
样本
HZ Mot
16
总体，样本的概念
SPC Core 1
总体和样本
未知母体 （总体）
随机抽样
样本
样本统计值
概率分布
推定,鉴定母体
HZ Mot
17
(计量值)统计参数
SPC Core 1
总体
样本
样本容量 平均数 变异
μ 是总体中所有值的平均值，当抽样描绘时，可用样本平均值代替 σ表示标准偏差，用以描述总体中的个体离均值的偏离程度
S.P.I.D.A
Visual check
Visual inspection S.P.I.D.A
4 every shift boards 开班检查 1 board every 3 boards 30 parts 1 1
X-R Chart
MPM丝网印刷机参数记录表,丝网印刷 质量目测和丝网清洗记录表
N
记量值(Variable)：
有些单位产品必须由实际测量而得到一些连续的数据。 记量值的数据在数学上有连续的特性,故称之为连续型随机变量 (Continuous Random Variable)。
HZ Mot
11
变异的来源
SPC Core 1
为什么对变异(Variation)发生兴趣？减缩大量的变异已成为工业上品质管理的要素。
2
课程安排
SPC Core 1
内容
Page. 3-9 10-15 16-31 32-41 42-53 54-61
SPC的理解 数据，变异的理解 统计的描述/指示 用图表展示数据 其他重要工具 工序能力及控制图简介
HZ Mot
3
SPC的导入—SPC的发展
SPC导入
SPC导入步骤三 导入步骤三
分析品质现状 根据现有的品质资料,了解每一品质特性之现况.
※ 思考: 挑选一个我们的客户关心的品质特性,并依据我们现 有的品质资料,判定其现况如何?
SPC导入步骤四 导入步骤四
确认导入SPC之重点特性值 利用前述之品质报表并配合柏拉图等工具,确认应导入 SPC之重点.
※ 思考/练习: 完成由Q至P的转换.
SPC导入步骤八 导入步骤八
建立制程管制(SPC)系统 利用步骤七之信息来确立主要制程参数及其管制范围
※ 思考/练习: 确立主要参数及其管制范围.
Thank You !
�
SPC导入 SPC导入
- 编写:浮云雅士 编写:
SPC实施流程图 实施流程图
制程确认 制程相关品质理清 数据是否有效 ( R & R) 数据初步研究 数据再分析 效果确认 制程改善 是否常态分配相符 制程能力诊断 制程能力是否足够 CPK>1.33) (CPK>1.33) 建立制程管制系统 建立制程参数预警系统 全面标准化 改善量测精度
※ 思考: 依据上述现况分析,确定SPC之重点.
SPC导入步骤五 导入步骤五
深入描绘重点特性值之现象 一般而言: 1 可用直方图来了解该重点特性值是否呈常态分配; 2 可用管制图及研判来了解该特性值之时序变化与管制状 态. 3 透过制程能力分析来决定改善重点. 经过上述的详细诊断后重点特性的相关信息就可以完整地呈现出来,作 为后续由Q踏入P之最佳踏板
※ 思考/练习: 试做分析.
SPC导入步骤六 导入步骤六
建立品质特性与制程参数因果关系图 集合工程,生产及品管三部门相关人员运用Brain Storming的方式,将大家的经验共同整理成"因果关系图"
(SPC基础知识培训教材)
(SPC基础知识培训教材)一、教学内容本节课的教学内容来自于SPC基础知识培训教材，主要涵盖第二章“SPC基本概念与原理”。
该章节主要介绍了SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）的定义、目的、基本原理和方法。
具体内容包括：SPC的起源与发展、SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制等。
二、教学目标1. 让学生了解和掌握SPC的基本概念和原理，理解SPC在生产过程中的重要作用。
2. 培养学生运用SPC方法分析和解决实际问题的能力。
3. 帮助学生掌握控制图的绘制和解读方法，提高产品质量控制水平。
三、教学难点与重点重点：SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制。
难点：控制图的绘制和解读方法，过程能力的计算。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
学具：教材、笔记本、彩色笔。
五、教学过程1. 实践情景引入：以一个生产线的质量问题为背景，引导学生思考如何通过SPC方法解决此类问题。
2. 知识讲解：详细讲解SPC的基本概念、目的、原理和方法，以及控制图的类型和作用。
3. 例题讲解：选取具有代表性的例题，讲解控制图的绘制方法和步骤，以及如何通过控制图分析生产过程的质量状况。
4. 随堂练习：让学生分组绘制控制图，并分析给定的生产数据，判断过程是否稳定。
5. 过程能力评估：讲解过程能力的概念和计算方法，让学生学会如何评估和改进生产过程。
6. 不合格品控制：介绍不合格品的定义、分类和控制方法，强调不合格品对产品质量的影响。
六、板书设计板书内容主要包括：SPC的基本概念、控制图的类型、过程能力的计算、不合格品控制。
七、作业设计1. 作业题目：请根据给定的生产数据，绘制控制图，并分析过程是否稳定。
2. 作业答案：（待学生完成作业后，教师提供答案进行讲解和反馈）八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课的教学效果如何，学生是否掌握了SPC的基本概念和方法，有哪些需要改进的地方。
教材--SPC应用导入
教材–SPC应用导入1. 引言1.1 目的本文档旨在提供一个针对SPC（统计过程控制）应用导入的详细教程。
通过本教材的指导，用户将了解如何成功导入SPC应用，从而有效监控和控制产品的质量。
1.2 背景在现代制造企业中，如何实现对产品质量的有效控制是一个非常重要的问题。
SPC技术是一种基于统计的质量管理方法，它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和控制，帮助企业实现对产品质量的持续改进。
对于那些刚刚开始使用SPC的企业或个人来说，导入SPC应用可能是一个具有挑战性的任务。
因此，本教材将提供一个详细的导入过程，以帮助用户顺利完成SPC应用的导入。
2. 导入准备工作在开始导入SPC应用之前，您需要完成以下准备工作：2.1 准备SPC应用软件选择一款适合您需求的SPC应用软件，并完成其安装和配置。
常用的SPC应用软件有Minitab、SPC XL等，您可以根据自己的需求选择合适的软件。
2.2 收集数据为了进行SPC应用的导入，您需要收集一定的生产数据。
这些数据可以包括产品尺寸、重量、温度等关键参数的测量值。
确保数据的准确性和完整性对于后续的数据分析和控制非常重要。
2.3 教育培训在使用SPC应用之前，您可能需要接受相关的SPC培训，以便更好地理解和运用SPC方法。
这可以帮助您更好地理解SPC应用的导入过程，并正确地应用SPC技术来监控和控制生产过程。
3. SPC应用导入步骤在完成导入准备工作后，您可以按照以下步骤进行SPC应用的导入：3.1 创建SPC工程在SPC软件中，通常有一个工程管理模块，您可以通过该模块创建一个新的SPC工程。
在创建工程时，您需要输入工程名称、产品信息、工艺参数等相关信息。
确保输入的信息准确无误，以便后续的数据分析和控制。
3.2 导入数据在SPC工程创建完成后，您可以开始导入之前收集的生产数据。
SPC软件通常提供了导入数据的功能，您只需要选择正确的数据文件和导入方法即可。
导入数据时，请务必注意数据的格式和结构，确保数据的正确导入。
SPC的技术原理和应用步骤(统计过程控制)
SPC的技术原理和应用步骤（统计过程控制）SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的。
它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。
正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
一、SPC技术原理统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。
由于过程波动具有统计规律性，随机误差具有一定的分布规律，当过程受控时没有系统误差，根据中心极限定理，这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（μ，σ2）。
正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置，越往边缘个体数越少。
在正态分布正负3σ范围内，即样品特征值出现在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为99.73%，即超出正负3σ范围发生概率仅为0.27%。
SPC自动数据采集之数据文件导入方式
SPC自动数据采集之数据文件导入方式
摘要：在应用SPC实现品质过程监控分析时，其关键是数据采集，只有把数据采集上来了才能进行后面的数据分析，而对于数据采集这块，本文主要针对数据文件导入这种方式进行介绍。
在应用SPC软件进行数据采集时，通常有以下几种方法：
①手动录入：可通过现场的一些简单的数据录入设备进行数据录入；
②量具自动导入：如果有相应的带串口的量具，SPC软件可实现量具数据自动导入；
③数据文件导入：可直接从大量的数据文件中把数据自动导入到SPC软件中，支持的文件有各种
Excel及文本文件，如格式 *xls、*xlsx、*txt、*csv等。
以于第三种数据文件导入方式，这种方式的优点是让系统有很大的灵活性，以适应不同类型的数据采集，在满足客户要求的情况不至于对系统进行较大的改动。
只需把所有需要导入到SPC系统的文件放到指定监控目录中，系统就会自动抓取数据，而且对于以后新增的数据，系统也可自动抓取，这样就可以实现对大量Excel及文本格式文件进行自动的数据采集，其工作界面如下：
对于采集抓取到的数据，采集系统会自动把数据导入到SPC系统中，无需人工录入，导入成功后，相关管理人员就可以直接通过SPC系统进行过程实时监控分析：。
SPC导入计划PPT课件
.
8
导入的必要性
• 达成“预先防止，避免浪费”的管 制要求
内容略
.
9
导入的必要性
• 达成“预先防止，避免浪费”的管制要 求
前提：利润=价格-成本，原料价格的不可控 制，客户不断的COST DOWN，唯一有效、 持续获取利润的措施，就是降低内部制造、 品质成本。
具体结合产品分析（略）
.
10
SPC的导入
中
1.67 ~2.00 管制图
低
查检表
低
2.00 ~
视情况
备注：抽样频率按QC工程表执行
.
6
导入的必要性
• 对客户保证产品品质的依据，用数据说话的科学 方法，提高产品的市场竞争力
• 达成“预先防止，避免浪费”的管制要求 • 有效降低制造成本（重量控制），预防制程变异
的发生（制程管制）
.
7
导入的必要性
制程中对策
绩效报告
成品改善
成
品
.
5
管制计划（Control Plan）
• 制造流程图（略） • 管制计划（Control Plan）
品质特性
重要规格
次要规格
CPK
管制方法 抽样频率 管制方法 抽样频率
~ 1.00
检验
全检
检验
全检
1.00 ~1.33 管制图
高
管制图
中
1.33 ~1.67 管制图
中
查检表
.
2
SPC Process/System
.
Customers
Customers Needs
3
SPC的定义（Definition of SPC）
SPC项目导入计划书模板
SPC项目导入计划书模板1. 引言本文档是用于指导和记录XYZ公司在引入SPC（统计过程控制）项目时的导入计划。
SPC是一种用于监控和控制生产过程的统计方法，通过对过程数据进行分析，帮助企业实现生产质量的稳定和改进。
本导入计划书将包含SPC项目的背景、目标、计划、执行和评估等内容。
2. 背景XYZ公司是一家制造业企业，面临着生产过程中质量控制和稳定性的挑战。
为了提高产品质量，并降低次品率，XYZ公司决定引入SPC项目。
本项目的引入旨在通过SPC方法和工具来监控生产过程，并及时采取纠正措施，以提供可靠的产品质量。
3. 目标SPC项目的目标是：•提高产品质量•降低次品率•提高生产过程的稳定性和可控性•优化生产过程，减少资源浪费•建立有效的质量管理体系4. 计划SPC项目的导入计划如下：4.1 确定项目负责人和团队在项目开始前，需要指定一位项目负责人，并组建一支专门的团队来负责项目的推进和执行。
项目负责人需要具备SPC方面的专业知识和经验，能够有效地组织和协调项目团队的工作。
4.2 建立SPC项目团队项目团队的成员应包括业务部门的代表、统计分析师以及质量管理专家等。
项目团队的成员需要接受SPC相关培训和指导，以了解SPC方法和工具的基本原理和应用。
4.3 确定SPC项目的范围和目标在确定SPC项目的范围和目标时，需要考虑到公司当前面临的质量问题和需求。
同时，需要明确SPC项目所涉及的生产线、产品类型和关键质量指标等。
4.4 收集和分析过程数据项目团队需要收集和分析与质量相关的过程数据，包括生产过程中的各种测量数据和结果。
通过分析这些数据，能够发现潜在的问题和异常，及时采取纠正措施，以确保产品质量的稳定和可控。
4.5 建立SPC相关流程和方法在引入SPC项目过程中，需要建立相应的流程和方法，以确保SPC方法和工具的正确应用。
这些流程和方法包括数据采集与监控、异常处理与纠正措施、持续改进等。
4.6 培训与推广为了确保SPC项目的成功实施和维护，需要对相关人员进行培训和推广。
《SPC导入计划》课件
数据收集C导入计划的各个步骤， 如需求分析、流程优化等。
SPC导入计划的实施要点
强调SPC导入计划实施的关键要点， 如培训、沟通等。
SPC导入计划的内容
SPC导入计划的可行 性分析
解释为什么要进行SPC导 入计划的可行性分析，以 及如何进行。
SPC导入计划的实施 方案
《SPC导入计划》PPT课件
# SPC导入计划PPT课件大纲 ## 简介 - 理解SPC导入计划的作用 - 简述本次课件的主要内容 ## SPC导入计划的意义 - 什么是SPC导入计划 - SPC导入计划的作用 - SPC导入计划的目标
SPC导入计划的流程
1
SPC导入计划的执行过程
2
解释SPC导入计划的执行过程，包括
详细描述SPC导入计划的 实施方案，包括时间表和 资源分配。
SPC导入计划的执行 监控与控制
介绍如何监控和控制SPC 导入计划的执行进展和效 果。
SPC导入计划的实施效果评估
1 SPC导入计划的效果评估指标
列举SPC导入计划的效果评估指标，如降低缺陷率、提高生产效率等。
2 SPC导入计划的实施效果评估的方法
介绍评估SPC导入计划实施效果的方法，如数据分析和用户反馈等。
3 常见问题及解决方案
提供针对SPC导入计划常见问题的解决方案，包括人员培训和技术支持。
总结
SPC导入计划的重要性：SPC导入计划可以提高产品质量、降低成本，并优化企业运营。 本次课件的主要内容回顾：回顾SPC导入计划的意义、流程、内容和实施效果评估。 鼓励学员关注SPC导入计划的重点问题：强调追求卓越、团队合作和持续改进。 注：该大纲包含6个章节，共计312个token。
教材--SPC应用导入
各點
檢定規則1:(2/3A) 3點中有兩點在A區 或A區以外者.
异 常 之 檢 定 原 則 :
檢定規則2:(4/5B) 5點中有4點在B區或 B區以外者.
檢定規則3:(6或7連串) 連續6(7)點持續上升 或下降者.
檢定規則4:(8缺C) 有8點在中心線之兩 側,但C區并無點子.
（ 1）收集最近與今后制程相似的數據約 100個﹒
（ 2）依測定時間或群体區分排列﹒
（ 3）對數據加以分組﹐把2－6個數據分 為一組﹒
﹒組內的個別數據以n表示﹒
﹒分成几組的個別組數以K表示﹒
剔除異常數據﹒
X-R管制圖
(4）記入數據表內（入圖）﹒
X圖
（ 5）計算每組平均值X﹒
中心線 CL = X
始,等熟練以后再視需要使用其他的圖.
計量值與計數值管制圖優缺點比較
優點
缺點
計 1. 用於製程管制 , 時間上甚靈敏, 須經常抽樣並予以測定與計算, 且需點上 量 容易調查原因, 並預測故障的發生. 管制圖, 較為麻煩且費時. 值 2. 及時並正確地找出事故發生的
真正原因, 使品質穩定‘
計
1. 生產完成後才加入抽樣, 並將其 分良品與不良品, 因此實際所需之
不良率管制圖, P Chart, 公式(樣本數相同):
K
di P = -i-=-1---
K
ni
i=1
di為不良數, ni為樣本數, k為樣本組數
管制界限:
CL = P UCL = P + 3
P(1-P) n
LCL = P - 3
P(1-P) n
例題 for P chart
計數值管制圖(P chart)
生产实践中如何应用SPC
生产实践中如何应用SPCSPC即指统计过程控制。
它能科学地区分出生产过程中的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时警告，以便人们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
SPC强调全过程的预防，就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC的特点是：1)SPC是全系统的、全过程的、要求全员参加，人人有责。
这与全面质量管理的精神完全一致。
2)SPC强调用科学的方法(主要是数理统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。
3)SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
SPC的上述特点与2000版ISO9000要求的三个强调：1)强调“把一切看成过程”；2)强调“预防”；3)强调“统计技术的应用是不可剪裁的”是一致的。
因此，企业各级领导及质量专业人士应该明确：SPC是推行ISO9000的基础。
一、SPC在企业应用中的一般步骤1．技术培训主要培训SPC的重要性、正态分布等数理统计基本知识、质量管理七种工具(其中特别要对控制图深入学习)、两种质量诊断理论、如何制订过程控制网图、如何制订过程控制标准等。
2．确定关键变量(即关键质量因素)a. 对全厂的各道工序都要进行分析，找出对产品影响最大的变量，即关键变量；b. 列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键变量在图上标出。
3．提出或改进规格标准a. 对步骤2得到的每一个关键变量进行具体分析；b. 对每个关键变量建立过程控制标准，并填写过程控制标准表。
4．编制控制标准手册并予以落实将有关过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册，让各道工序使用。
5．对过程进行统计监控主要应用控制图对过程进行监控，使用中若发现控制标准有问题，则需要对控制标准手册进行修订。
6．对过程异常进行诊断并采取措施解决问题a. 可运用传统的质量管理方法，如七种工具，进行分析；b. 可应用诊断理论，如两种质量诊断理论，进行分析和诊断；c. 在诊断后的纠正过程中可能引出新的关键质量因素，应及时反馈到步骤2、3、4。
SPC应用管理程序
SPC应用管理程序Q/2A ZL09-2014 1范围本程序适用于公司的顾客要求和需做统计过程控制的产品制造过程。
本程序适用于哈飞汽车工业集团有限公司（以下简称哈飞汽车）。
2目的为了更好的对生产过程进行控制，使过程达到或保持一定受控状态，从而提高过程能力。
3术语和定义3.1SPC：是英文Statistical Process Control的字首缩写，即统计过程控制。
通过从过程流中进行数据抽样来监控过程，是用于分析过程变差的统计技术的总称。
3.2变差：过程的单个输出之间所不可避免的差异；变差的来源可分成两个主要的类别：普通原因和特殊原因。
3.3普通原因：通常是由于过程内部的固有原因引起的，过程操作者一般无法控制。
3.4特殊原因：由于特殊环境而引起变异的原因，它们不是过程的固有部分。
特殊原因也称为可确定原因，通常可通过5M1E（人、机、料、法、环、测）六个方面来分析。
3.5统计受控：过程于控制图上下限之内，均值分布点为随机正态分布。
过程在统计受控时可以预测。
3.6稳定过程：一个没有特殊原因出现的过程。
过程稳定时，处于统计受控。
3.7规范：判定一个特定的性能是否可接受的工程要求。
3.8过程能力：仅适用于统计受控的稳定过程，是过程固有变差的6σc范围。
一般用C p/C pk来计算。
3.9过程性能：过程总变差(6σp)，一般用P p/P pk来计算。
如果过程处于不受控状态，过程总变差将包括特殊原因和普通原因的影响。
4职责4.1质量部：负责SPC应用的监控与考核。
4.2汽车研发中心：负责确定生产过程的关键、重要过程，识别产品过程特殊特性。
SPC应用管理程序Q/2A ZL09-2014 4.3工艺技术部：负责制定初始过程能力研究计划，组织各生产厂确定SPC控制点及分析方法并对其进行判定。
4.4各生产厂：负责应用SPC控制图对过程进行控制。
5工作要求及程序5.1工作程序5.1.1汽车研发中心根据顾客要求、公司对产品和过程特性的重要性来确定生产过程中的关键、重要过程，识别所有关键和重要过程新产品过程特殊特性，并将其在相应的控制计划中予以明确规定。
SPC导入项目计划书
SPC导入项目计划书1. 引言本文档旨在为SPC导入项目提供一个详细的计划书，以确保项目能够顺利实施和交付。
SPC（统计过程控制）是一种管理方法，旨在通过统计方法监控和控制生产过程中的变异性，以提高质量和生产效率。
本项目旨在将SPC应用于现有的生产流程中，以改进产品质量和生产效率。
2. 项目目标本项目的主要目标是在现有的生产流程中成功导入SPC，并实现以下目标：1.提高产品质量：通过实施SPC方法，减少产品的缺陷率，并提高产品的一致性和稳定性。
2.提高生产效率：通过控制和优化生产过程中的变异性，减少废品率，提高生产效率。
3.建立SPC文化：培养员工对SPC的认识和应用意识，促进SPC在整个组织中的应用和推广。
3. 项目活动以下是本项目的主要活动和时间计划：活动时间计划项目启动第1周需求分析第2周SPC培训第3-4周测试与调试第5-6周实施与部署第7-9周审核与验收第10周项目总结第11周4. 主要参与方本项目涉及以下主要参与方：1.项目经理：负责项目的整体规划、组织和协调工作。
2.SPC专家：负责SPC方法的培训和指导。
3.生产部门：负责实施SPC方法和管理生产过程。
4.质量部门：负责收集和分析质量数据，并提供反馈和建议。
5.IT部门：负责在生产系统中集成SPC功能，并提供技术支持。
5. 项目交付成果本项目的主要交付成果包括：1.SPC方法培训材料：包括SPC方法的介绍、应用和案例分析。
2.SPC应用指南：为生产部门提供SPC方法的实施指南和操作流程。
3.SPC集成模块：在现有生产系统中添加SPC功能，并提供相应的数据收集和分析功能。
4.SPC实施报告：汇总SPC方法的应用效果和改进成果。
5.项目总结报告：总结项目的经验教训和未来的改进建议。
6. 风险管理本项目存在以下潜在风险：1.技术风险：由于SPC在组织内的推广较新，可能存在技术实施的挑战。
2.人员风险：由于SPC需要相关人员具备统计和质量管理知识，可能存在培训和适应的问题。
SPC在生产过程中的应用
54
56
58
60
62
64
预期组内性能 PPM < 规格下限 40.93 PPM > 规格上限 12006.53 合计 PPM 12047.46
预期整体性能 PPM < 规格下限 34.15 PPM > 规格上限 11253.32 合计 PPM 11287.48
追求卓越质量
创造世界品牌
二、过程波动的管理
三、过程运行趋势管理
01
控制图
控制图按分析对象的数据类型，分为计量型控制图和计数型控制图。
追求卓越质量
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三、过程运行趋势管理
01
控制图
数据抽样方法
单纯随机抽 样法 系统随机抽 样法
可用抽签、查随机数 值表、投掷随机数骰 子的办法等
先把一批产品（总体） 按不同生产条件进行 分层，然后按一定比 例分别从层中随机抽 取产品组成样本。
追求卓越质量
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三、过程运行趋势管理
01
控制图
用于判断生产过程是否出现异常波动的有效工具：控制图； 控制图属于QC七工具之一，是生产现场常用的质量管理工具。
控制图由 三条线构 成
中心线
下控制限
下控制限
中 心 线：记作CL，由被控制对象（如平均值、极差等）的平均值绘出。 上控制限：记作UCL,由中心线值加上3倍标准偏差绘出。 下控制限：记作LCL，由中心线值减掉3倍标准偏差绘出。 纵坐标为被管理的质量特性值，横坐标为样本号。 控制图之所以将管理界限定为μ±3σ，是因为产品质量正态分布在μ±3σ之间 的概率是99.73%。 追求卓越质量 创造世界品牌
03
如何控制过程
量检具台账；量检具周期管理；量 检具维护与防护；定置管理……
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管制圖的判讀
管制狀態判斷(制程處于穩定狀態) (1)多數點集中在中心線附近 (2)少數點落在管制界限附近 (3)點之分布与變動呈隨机狀態,無規則可循. (4)無點超出管制界限. 檢定判讀原則: (1)應視每一個點為一個分配,非單純之點. (2)點之動向代表制程之變化;雖無异常之原因, 各點 在界限內仍會有差异存在.
X R Chart
9) 划出管制界限﹒ 管制上下限所占涵蓋的區域應大於圖形網格寬的2/3 10）描點繪圖 在管制限以內的點用藍、黑色筆描點，而超過管制限 的點用紅色筆描點。在管制限以內的點與點之間聯接用 藍、黑實心直線，超限點用紅色直線相連 12) 檢討制程能力.
X-Rm Chart 計算公式：
雙邊規格
31.74% 4.54% 0.27% 63PPM 1.62PPM 0.12PPM 2.0PPB
4.管制圖
依管制圖之用途分類
解析用管制圖: 此种管制圖先有數据,后有管制界限. 決定方針用/制程解析用/制程能力研究用/制程管制之 准備
管制用管制圖: 先有管制界限,后有數据. 用于控制制程之品質.
如何選用合适的管制圖
确定管制 特性
N
是計量值嗎
是否以不 良數計算
N
是否以缺 點數計算
Y
Y
抽樣數是 N 否固定
采用p
抽樣數是 否固定
N
采用u
Y
采用p或np 特性相同 嗎?或不可 進行分組
Y
采用c或u
N
Y
采用X-Rm
每組平均 值容易計 算嗎?
N
采用X(中)-R
Y
Y 每組抽樣 數是否>/=9
N
采用X-R
P 1 P n P 1 P n
P Chart
管制圖的制作
1）選擇管制項目 2）搜集數據 3）分組 4）計算管制界限
5）划出管制界限：管制上下限所占涵蓋的區域應 大於圖形網格寬的2/3
6）描點繪圖 在管制限以內的點用藍、黑色筆描點，而超過管制 限的點用紅色筆描點。在管制限以內的點與點之間聯 接用藍、黑實心直線，超限點用紅色直線相連 7) 檢討制程能力.
SPC 應用導入教材
制作：ME
2003.12.26
SPC的定義：
SPC的英文全稱為： Statistical Process Control SPC即統計制程管制，是一種利用統 計方法達到制程管制的技術。
1. 統計製程管制(SPC)理念與作法
1-1 SPC(Statistical Process Control)之基本假設
管制圖分類
管制圖針對管制對象的不同分為：計量值管制圖和計數值 管制圖兩种﹒ 1﹑計量值管制圖 用于產品特性可測量的﹐如長度﹑重量﹑面積﹑溫度﹑時間 等連續性數值的數據有﹕
計量值管制圖： X R Chart : 平均值與全距管制圖 ~ X R Chart : 中位值與全距管制圖 X Chart : 平均值與標准差管制圖 X R m Chart : 個別值與移動全距管制 圖 其中 X R Chart 與X R m Chart使用較普遍
規格公差
2σ（土 1 σ ） 4σ（土 2 σ ） 6σ（土 3 σ ） 8σ（土 4 σ ） 9.6σ（土 4.8σ ） 10.4σ（土 5.2 σ ） 12σ（土 6 σ ）
不良率（規格以外比率
單邊規格
15.87% 2.27% 0.14% 31.5PPM 0.81PPM 0.06PPM 1.0PPB
只有穩定且在管制狀態的製程, 才能生產出合乎品質要求的產品, 所以SPC是在生產過程中檢查產品品質並辨認其形成不良品的原 因.
1-2 SPC之目標
管制製程, 區分變異, 並在不良品生產前, 將問題予以解決.
1.統計製程管制理念與作法
1-3 品質變異的机遇原因與非机遇原因
机遇原因: 又稱正常原因. 是原料, 機械, 人員, 方法在標準範圍內的 變化, 因係由微小原因所引起,引起之變化因而相當微小. 是一種正常 變化, 其變化是不可避免的.
樣本n 2 3 4 5 E2 2.660 1.772 1.457 1.290 d2 1.128 1.693 2.059 2.326 D3 0 0 0 0 D4 3.267 2.574 2.282 2.114
6
7 8 9
1.184
1.109 1.054 1.010
2.534
2.704 2.847 2.970
1-4-3 若机遇與非机遇原因均為重要﹐則可采用較寬之管制界限﹐ 惟減少非机遇原因冒險應考慮抽樣較多的樣本﹒
1-4-4 如按以往經驗超出管制界限情形很多時﹐則使用較窄之管制 界限為佳﹒反之﹐則使用較寬之管制界限﹒
2.統計製程管制架構與步驟
管制圖是根據統計的常態分配的三個標準差而來, 中間 (Center line: CL中心線) 一條為平均值的中心實線，通常用藍、黑 色標示. 上(Upper control limit: UCL管制上限)，下(Lower control limit: LCL管制下限)二條是允許變異範圍的水平虛線，通常用紅色 線段標示.
X管制圖： X 中心線 CL X k 上 限 UCL X X E 2 Rm 下 限 LCLX X E 2 Rm Rm管制圖： 中心線 CL Rm 上 限 UCL Rm 下 限
Rm
k -1 D 4 Rm
LCLRm D 3 Rm
X-Rm Chart 各系數對照表
檢驗 將結果 繪管制圖
制 程 正 常
是
制程 是否異 常判別類：機遇原因和非機遇原因 1. 偶然(机遇)原因: 不可避免的原因,共同性原因, 一般性原因,是屬于管制狀態的變异. 2. 异常(非机遇)原因: 可避免的原因,人為原因, 特殊性原因,必有追查原因,采取必要行動,使制程恢 复正常管制狀態.
檢定規則一: 任何一點高於管制上限或低於管制下限
機遇原因和非機遇原因的差別對比
機遇原因的變異
1.大量的微小原因所引起 2.不管發生何種的機遇原因，其個別的變異極 為微小 3.幾個較為代表性的機遇原因如下： A.原料的微小變異 B.機械的微小振動 C.儀器測定時不十分精確的作法
非機遇原因的變異
1.一個或少數幾個較大原因所引起 2.任何一個非機遇原因，都可能發生大的變異 3.幾個較為代表性的非機遇原因如下： A.原料群體的不良 B.不完全的機械 C. 新手的作業員 D.不遵守操作標准 E.機械發生故障或磨損 F.作業人員疲勞或情緒不好 4.非機遇原因的變異不但可以找出其原因，並 且除去這些原因的處置，在經濟觀點上講常是 正確的。
非机遇原因﹕可避免之原因﹑人為原因﹑特殊原因﹑不正常原因, 異 常原因﹑局部原因等等﹒
1.統計製程管制理念與作法
1-4 管制界限之選擇
1-4-1 若机遇原因之因素所造成的成本高﹐可考慮使用較寬之管制 界限﹐反之﹐采取較窄之管制界限﹒ 1-4-2 若生產之不良產品其輸出后果之成本很大﹐則非机遇原因較 為重要﹐故需考慮使用較窄之管制圖﹒
X R Chart 管制圖對應系數表
樣本n 2 3 4 5 6 7 A2 1.88 1.023 0.729 0.577 0.483 D3 D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004
0.419 0.076 1.924
X－R管制圖抽樣參考表
C ¨ p ¤ ® É Í ¥ ² £ q ¶ Õ ¡ 10 10Ð ¡ 19 20Ð ¡ 49 50Ð ¡ 99 Ö ¡ ¡ × 100 © Ë â ¼ ¶ ¡ ¹ j £ ¤ à © w à © w 8¤ p ® É 8¤ p ® É 4¤ p ® É 8¤ p ® É 2¤ p ® É 8¤ p ® É 1¤ p ® É 4¤ p ® É 1¤ p ® É 2¤ p ® É Ë ¥ ¼ » ¤ j ¤ p 4Ð ¡ 4Ð ¡ 4Ð ¡ 4Ð ¡ 4Ð ¡ 5 5 5 5 5
計量值與計數值管制圖優缺點比較
優點 計 量 值
1. 用於製程管制 , 時間上甚靈敏, 容易調查原因, 並預測故障的發生. 2. 及時並正確地找出事故發生的 真正原因, 使品質穩定‘ 1. 生產完成後才加入抽樣, 並將其 分良品與不良品, 因此實際所需之 資料, 能以簡單的檢查方法得知. 1. 調查事故發生原因較費時. 2. 有時以製成相當多不良品, 而無法及 時處理之情況. 3. 只靠此種管制圖有時無法尋求事故發 生的真正原因.
2.統計製程管制架構與步驟
2.6. 製程能力分析: 以CP >= 1.33來要求短期的製程穩定, 另以CPK >= 1.33來 要求長期的製程能力.
2.7. 製程效率之研究: 是在真正以管制圖來監督生產程序經過一皆段的研究 後所得的資料, 可真正用來從事工作的改善.
2.8. 問題解決: 可依循問題分析, 提供對策, 驗證效果及標準化來進行.
統計製程管制的步驟:
2.1. 定義製程: 所謂製程是產品從供應商開始一直到客戶接收.
2.2. 品質特性之選定:品質特性是一個產品品質符合要求的指標. 一張管制圖 只能管制一個品質特性. 2.3.製程作業標準化 2.4. 決定測量品質特性之功能: 以不同的操作員反覆量測一些零件, 以探討量 測儀器本身的變異量, 接著確定標準量測程序. 2.5. 試作管制圖
X R Chart
管制圖製作法 步驟﹕ 1）搜集 25 個以上的數據（依測定時間順序或群體數 據依序排列） 2）把 2~6 個（一般采用4~5個）數據分為一組 3）把數據記入數據表 4）計算各組平均值 5）計算各組的全距R 6）計算X的總平均 7）計算全距R的平均 8）計算管制界限（此為u與σ未知狀況）
2﹑計數值管制圖 用于非可量化的產品特性﹐如不良數﹑缺點數等間斷 性數據﹒有﹕
計數值管制圖： P Chart : 不良率管制圖 P n Chart : 不良數管制圖 C Chart : 缺點數管制圖 U Chart : 平均缺點數管制圖 其中 P Chart 運用最廣