五大手册之SPC培训
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SPC培训课件
与否的依据 ;
LSL
事先设计的技术界限; 用于区分产品质量的好坏
控制上限 UCL 控制界限是依据从生产过程测定的质量分布数据来确定的 ;
控制下限 LCL 用于区分工序（制程）质量的好坏
中心线
CL 设计中心值，预测平均值
均值
一组测量值的均值
极差
R
分布宽 度
标准差 σ
样本
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
μ—— 均值(位置参数) σ2 —— 方差 σ—— 标准差(形状参数) ±3σ—— 常用来表示变差大
小
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图
控制图的功用
﹡现场人员了解过程变差，以达统计受控状态 ； ﹡有助于在质量上、在成本上持续可预测地保持下去 ； ﹡对已达到统计受控的过程采取措施 ； ﹡为现场人员、技术人员、设计人员、顾客等提供过程性能的共同语言
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。 从一批产品中抽取一部分进行检验，被抽取的部分称为样本
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图 -种类 控制图种类 依数据之性质来分类 ⑴ 计量值控制图 ⑵ 计数值控制图
依管制图之用途来分类 ⑴ 控制用控制图 ⑵ 解析用控制图
• 1.4 过程变差形态 - 两种性质的变差形态
1、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 。
（普通原因）--随机波动
尺寸
2、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。
（特殊原因）--异常波动
尺寸
预测
五大手册_质量管理
10.36
9.76 9.82 9.97 9.97 10.18 10.33 9.94
9.88
10.57 9.82 10.30 10.18 10.01 10.06 10.09
9.22
9.76 10.06 10.12 9.99 9.77 9.53 9.97
10.01
10.15 10.42 10.14 9.89 9.58 9.95 9.91
31
过程变差
对于所有的过程输出，都有两个主要统计：
对中性
变差（波动）
指由过程的平均值至最近的规格限的距离
变差（波动） 指过程的分布宽度
LSL
USL
对中性
32
过程变差
过程的变差分两个类型 特殊原因造成的变差 普通原因造成的变差
33
过程变差
普通原因变差 影响过程中每一个单位 在控制图上表现为随机性 没有明确的图案 但遵循一个分布 是由所有不可分派的小变差源组成 通常需要采取系统措施来减少
过 程
客 户
44
基本概念
控制图中包括三条线
控制上限(UCL) 中心线(CL) 控制下限(LCL)
UCL CL
LCL
45
控制图的种类
数据：是能够客观地反映事实的资料和数字 数据的质量特性值分为：
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。
10
基本统计概念
R 全距（range）
全距是指一个变量数列中最大标志值与最小标 志值之差。因为它是数列中两个极端值之差，故又称 为极差。 R＝Xmax－Xmin
SPC基础知识培训XXXX
x(或x、R、S等)
管制图的构造
控制上线UCL
控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号（或时间）
1 以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐
2 三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL
1.522 0.796 0.389
5 1.342 1.596 0.577 0.8407 1.1894 0.000 #### 0.000 2.039 2.326 0.4289 0.864 0.000 4.918 0.000 2.115 0.712 0.000 2.179 1.290
1.363 0.691 0.341
变差的特殊原因
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过 程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个） 过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施， 否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。 （导致随机误差）
SPC常用术语解释
SPC常用术语解释
SPC常用术语解释
常用控制图的种类
3 1.732 2.394 1.023 0.7236 1.3820 0.000 #### 0.000 2.568 1.693 0.5907 0.888 0.000 4.358 0.000 2.575 1.265 0.000 2.745 1.772
1.826 1.187 0.463
4 1.500 1.880 0.729 0.7979 1.2533 0.000 #### 0.000 2.266 2.059 0.4857 0.880 0.000 4.698 0.000 2.282 0.829 0.000 2.375 1.457
五大工具(APQP FMEA MSA SPC PPAP)整合培训大纲5天
学员背景要求：
▪有新产品开发、制造过程开发或项目管理的实践经验或需求，略懂汽车行业核心工具的使用要求。
培训目标：
▪理解五大工具的目的、原理、过程和方法；
▪掌握五大工具的知识和技能，能有效开展项目策划和管理，具备担任新产品开发项目组长的能力；
▪具备应用五大工具对现有产品和过程实施过程评估的能力，以实现产品和过程的标准化和持续改进。
为今天工作成绩优异而努力学习，为明天事业腾飞培训学习以蓄能！是企业对员工培训的意愿，是学员参加学习培训的动力，亦是蓝草咨询孜孜不倦追求的目标。
蓝草咨询提供的训练培训课程以满足初级、中级、中高级的学员（含企业采购标的），通过蓝草精心准备的课程，学习达成当前岗位知识与技能；晋升岗位所需知识与技能；蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。
蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！
蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。
五大工具手册APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA
五大工具手册APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA一、APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
产品质量策划有如下的益处：◆引导资源，使顾客满意；◆促进对所需更改的早期识别；◆避免晚期更改；◆以最低的成本及时提供优质产品二、PPAP:生产件批准程序(Production part approval process)ppap生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告,材料检验报告;外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造形企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及首件，只有当ppap 文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。
ppap是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
三、SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学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。
SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。
2．SPC实施意义可以使企业：◆降低成本◆降低不良率，减少返工和浪费◆提高劳动生产率◆提供核心竞争力◆赢得广泛客户3．实施SPC两个阶段分析阶段：运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。
SPC基本知识培训(ppt 40页)
a.在( +1 )范围内为68.27%； b.在( +2 )范围内为95.45%； c.在( +3 )范围内为99.73%；
17
质量数据的基本知识
18
质量数据的基本知识
三、总体与样本
1、 总体：被研究(或考查)的对象的全体称为总体或母
体。
2、样本：总体的一部分被作为直接研究、分析的对
象，这一部分称为样本。也有称为子样的。
美国从20世纪80年代起开始推行SPC。美国汽车工 业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司， 克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000 的基础上还联合制定了QS9000标准，在与汽车有关的行 中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了
4
SPC基本知识
SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁 公司等等。
(xi
x)2
1(0 .1 0 6 .1)5 2 (0 2 .1 0 5 .1)5 2 .2 . .(0 ..1 . .0 4 .1)5 2 2 5 1
=0.192
16
质量数据的基本知识 ③正态分布常用符号P( ,σ2)表示。括号内的符号分别
代表正态分布的平均值和标准偏差平方。当 时称为标准 型正态分布，记为 (0,1)。标准型正态分布的概率是：
1 n1
n i1
(xi
x)2
S
1 n
n i1
(xi
x)2
（1-2）
式中的各符号表示意思同平均值式子。
例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14 X =（0.16+0.15+0.18+0.13+0.14）/5=0.152
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质量数据的基本知识
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质量数据的基本知识
三、总体与样本
1、 总体：被研究(或考查)的对象的全体称为总体或母
体。
2、样本：总体的一部分被作为直接研究、分析的对
象，这一部分称为样本。也有称为子样的。
美国从20世纪80年代起开始推行SPC。美国汽车工 业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司， 克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000 的基础上还联合制定了QS9000标准，在与汽车有关的行 中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了
4
SPC基本知识
SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁 公司等等。
(xi
x)2
1(0 .1 0 6 .1)5 2 (0 2 .1 0 5 .1)5 2 .2 . .(0 ..1 . .0 4 .1)5 2 2 5 1
=0.192
16
质量数据的基本知识 ③正态分布常用符号P( ,σ2)表示。括号内的符号分别
代表正态分布的平均值和标准偏差平方。当 时称为标准 型正态分布，记为 (0,1)。标准型正态分布的概率是：
1 n1
n i1
(xi
x)2
S
1 n
n i1
(xi
x)2
（1-2）
式中的各符号表示意思同平均值式子。
例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14 X =（0.16+0.15+0.18+0.13+0.14）/5=0.152
质量管理体系五大手册 SPC教材
~8~
解释
2012年6月19日星期二8时27分30秒
SPC常用术语解释
名称
稳定过程（Stable Process） 统计控制 （Statistical Control）
解释
处于统计控制状态的过程。 描述一个过程的状态，这个过程中所有的特殊原因变差 都已排除，并且仅存在普通原因。即：观察到的变差可 归咎于恒定系统的偶然原因。
均值与极差控制图
均值与标准差控制图 中位数与极差控制图 单值与移动极差控制 图
不良率控制图(P)
不良数控制图(np) 缺点数控制图(c) 单位缺点控制图(u)
2012年6月19日星期二8时27分29秒
~22~
控制图的应用时机
是
计量型数据吗？
否
关心的是 不合格率吗？
n=1？
是 否
均值是否 方便计算？
规范上限
时间
范围 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
2012年6月19日星期二8时27分30秒 ~15~
局部措施和对系统采取措施
局部措施
对系统采取措施
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 大约可纠正15%的过程 问题
通常用来消除变差的 普通原因 几乎总是要求管理措 施，以便纠正 大约可纠正85%的过程 问题
检测和验证工作
在线监控 异常预警 系统分析 持续改进
2012年6月19日星期二8时27分30秒 ~2~
过程控制
传统的过程控制即对产品和过程特性
进行检验。
预防与检测 检 测——容忍浪费 预 防——避免浪费
2012年6月19日星期二8时27分29秒
解释
2012年6月19日星期二8时27分30秒
SPC常用术语解释
名称
稳定过程（Stable Process） 统计控制 （Statistical Control）
解释
处于统计控制状态的过程。 描述一个过程的状态，这个过程中所有的特殊原因变差 都已排除，并且仅存在普通原因。即：观察到的变差可 归咎于恒定系统的偶然原因。
均值与极差控制图
均值与标准差控制图 中位数与极差控制图 单值与移动极差控制 图
不良率控制图(P)
不良数控制图(np) 缺点数控制图(c) 单位缺点控制图(u)
2012年6月19日星期二8时27分29秒
~22~
控制图的应用时机
是
计量型数据吗？
否
关心的是 不合格率吗？
n=1？
是 否
均值是否 方便计算？
规范上限
时间
范围 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
2012年6月19日星期二8时27分30秒 ~15~
局部措施和对系统采取措施
局部措施
对系统采取措施
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 大约可纠正15%的过程 问题
通常用来消除变差的 普通原因 几乎总是要求管理措 施，以便纠正 大约可纠正85%的过程 问题
检测和验证工作
在线监控 异常预警 系统分析 持续改进
2012年6月19日星期二8时27分30秒 ~2~
过程控制
传统的过程控制即对产品和过程特性
进行检验。
预防与检测 检 测——容忍浪费 预 防——避免浪费
2012年6月19日星期二8时27分29秒
3-五大手册之SPC04版
有了Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会 作制程能力分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司， 但是值得再深入探讨的是: 1. Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？ 2. Ca/Cp/Cpk被活用了吗？ 3. 是否已用Ca/Cp/Cpk作订单分派给不同生产线生产的依据？
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!
SPC系统背景介绍
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
改进阶段：监视过程趋势，改进过程。
控制图理论
分析用控制图 判断过程是否稳定和过程能力是否满足基本要求。 分析用控制图阶段主要做两件事情： ①使过程受控； ②使过程能力指数Cp或Cpk能达到顾客的要求。比如 Cpk＞1.67或≥1.33。 一旦过程实现了上述两点，就可延长控制限作为控制用 控制图，进入控制图阶段。
变异的原因分类
普通原因：随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因。 如: 原材料的化学成分、机床的振动、刀具的硬度、室温的变化。不可避免原 因，非人为原因等。
此种原因所引起的变异（波动）称为正常波动；
特殊原因：不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。 如:设备的调整欠佳、电力供应混乱、机床失灵、操作人员思想不集中等.可避免原因，人为原 因等。
1、一个班次生产的洗衣机平均转速 2、每日抽1m长的原卷材缺陷数 3、每天平均每份销售合同的打字错误数 4、月生产中超规格的部品不良率
Ca/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会 作制程能力分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司， 但是值得再深入探讨的是: 1. Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？ 2. Ca/Cp/Cpk被活用了吗？ 3. 是否已用Ca/Cp/Cpk作订单分派给不同生产线生产的依据？
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!
SPC系统背景介绍
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
改进阶段：监视过程趋势，改进过程。
控制图理论
分析用控制图 判断过程是否稳定和过程能力是否满足基本要求。 分析用控制图阶段主要做两件事情： ①使过程受控； ②使过程能力指数Cp或Cpk能达到顾客的要求。比如 Cpk＞1.67或≥1.33。 一旦过程实现了上述两点，就可延长控制限作为控制用 控制图，进入控制图阶段。
变异的原因分类
普通原因：随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因。 如: 原材料的化学成分、机床的振动、刀具的硬度、室温的变化。不可避免原 因，非人为原因等。
此种原因所引起的变异（波动）称为正常波动；
特殊原因：不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。 如:设备的调整欠佳、电力供应混乱、机床失灵、操作人员思想不集中等.可避免原因，人为原 因等。
1、一个班次生产的洗衣机平均转速 2、每日抽1m长的原卷材缺陷数 3、每天平均每份销售合同的打字错误数 4、月生产中超规格的部品不良率
SPC基础知识培训教材_入门级
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
控制用控制图
日期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
145 145 145 145 145 145 145 143 142 145 145 145 145 145 145 145 145 147 145 145 145 145 145 145 145
6、制定反馈行 动计划
5、选择和建立 控制图
应用SPC的十大误区
误区之一：没能找到正确的管制点 误区之二：没有适宜的测量工具. 误区之三：没有解析生产过程,直接进行管制. 误区之四：解析与管制脱节。 误区之五：管制图没有记录重大事项。 误区之六：不能正确理解XBAR图与R图的含义。 误区之七：管制线与规格线混为一谈 误区之八：不能正确理解管制图上点变动所代表的意思 误区之九：没有将管制图用于改善 误区之十：管制图是品管的事情
质量数据的分类
按质量数 据的性质
计量值数据 计数值数据
一般可以有小数，例如质量、长度、强度、硬度、 温度、湿度、压力、化学成分等。
计件值数据 计点值数据
合格品数、废品数等； 缺陷数、疵点数等；
控制图的类型
类别
名称
计
平均值－极差 控制图
量
值 中位数－极差
控 控制图
制 单值－移动极 图 差控制图
不合格品数控 计 制图
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的判定准则
X-R控制图的判定准则
受控状态
1.多数之点子集中在中心线附近. 2.少数之点子落在管制界限附近. 3.点之分布呈随机状态,无任何规则可循. 4.没有点子超出管制界限之外.
SPC教材 五
· 会出现什么错误？---- 过程会有哪些变化， 多大变化，哪些参数影响变差最大 · 本过程正在做什么？---- 生产废品或生产
需要返工的产品或生产合格品，应用许
多技术，由小组会议商讨，审阅过程的 历史或进行FMEA。 · 达到统计控制状态？ · 确定能力 ---- 达到统计控制状态后，便 可评定过程长期能力的当前水平。
28
3
奥邦科技
六条要求说明
1
五大手册之五
SPC
收集数据不仅是用统计方法来解释它们，更重要的是对过程不
断加深理解。
2 研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领 域，重点是在车间实施。 统计过程控制不仅适用于控制产品输出(例如零件)，也适用于对 过程的控制。 统计过程控制理论需进一步与过程控制实际相联系 本书为统计方法的第一步，鼓励再看正规之统计学教育，以便了 解其它技术； 测量系统对数据的准确性有影响，合适数据分析很重要 （可参 考MSA手册），以确定统计控制或他们的变差占过程数据总变差 中的比例，否则就可能作出不适当的决定。 奥邦科技
6
奥邦科技
第二节 过程控制系统
一个过程控制系统可以称为一个反馈系统。 统计过程控制(SPC)是一类反馈系统，
五大手册之五
SPC
有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
统计方法
人 设备 材料 方法 环境 输入 我们的工作的方 产品 式/资源的融合 或 服务 过程/系统 顾客的呼声 输出
顾客
识别不断变化 的需求和期望
图用于位置，另一张图用于分布宽度。最常用的是 X图
和R图。
27
奥邦科技
五大手册之五
第一节 均值和极差图（ X-R图） SPC
A．收集数据
(SPC基础知识培训教材)
四、SPC的简介
• SPC：是Statistical Process Control的英文简称，中 文意思是：“统计过程控制”。为了贯彻预防原则， 它应用统计技术对过程的各个阶段进行评估和监控， 从而保证产品与服务满足要求的一种质量工具。 • SPC系统减少了传统上依靠对成品检测而保证产品品 质的依赖，它采用了唯一可导致品质产品的预防监定 错误发生的机会，并采取行动消除潜在错误。它强调 预防,防患于未然是SPC的宗旨。
一、SPC培训内容
• • • • • • • • 一.認識SPC 二.統計學概述 三.控制圖原理 四.如何製作控制圖 五.判斷過程異常的準則 六.過程能力分析 七.總結 附錄
二、认识SPC
• • • • • • 1、SPC基础知识； 2、相关术语； 3、发展历程； 4、质量管理方法； 5、SPC的功能； 6、导入SP对公司的利益。
十三、导入SPC对公司的 利益
• 提供并整理现场资料，以满足 提供并整理现场资料， • (A)客户对质量的要求； • (B)提供公司管理阶层对于生产线上之生產狀況（日、 周、月報表） • (C)提供工程对于问题掌握之进度。(而非只凭印象) • (D)建立公司资料库，并藉FMEA概念,将过程、原因、 对策，此一連貫之过程加以记录，以达成经验积累、 保存之目的。
群體的參數 名 稱 總 數 平均數 標準差 變異數 符號 N µ σ σ2
樣本的統計量 名 稱 樣本數 平均數 標準差 s 符號 n
s2 (或 變異數 V)
十六、参数与统计符号
• 平均數（mean）: µ或 x 平均數（ ） 或 • 定義：平均數是將整個資料之「總和」除以資料 定義：平均數是將整個資料之「總和」 個數」得之。 為群體平均數 為樣本平均數。 為群體平均數， 「個數」得之。µ為群體平均數，為樣本平均數。
SPC实用培训资料
SPC实用培训资料一、SPC 简介SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助统计方法来监控和控制生产过程的工具。
它通过收集和分析过程中的数据，帮助我们识别过程中的变异，并采取相应的措施来减少变异，从而提高产品或服务的质量，降低成本，增强企业的竞争力。
SPC 并非是一种全新的概念，其发展已有相当长的历史。
在现代制造业中，SPC 得到了广泛的应用，无论是大规模的生产企业，还是小型的加工车间，都能从中受益。
二、SPC 的基本原理SPC 的核心原理基于这样一个观点：任何生产过程中都存在变异。
这些变异可以分为两种类型：普通原因变异和特殊原因变异。
普通原因变异是由过程固有的因素引起的，如机器的正常磨损、原材料的微小差异等。
这种变异是不可避免的，但是可以通过改进过程来减少。
特殊原因变异则是由非固有因素引起的，如机器故障、操作失误、原材料的重大缺陷等。
这种变异是可以被识别和消除的。
SPC 就是通过对过程数据的监测和分析，来区分这两种变异。
当数据显示存在特殊原因变异时，我们就需要采取措施来解决问题，使过程恢复到正常状态。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（X R 控制图）均值极差控制图是最常用的控制图之一。
它由均值控制图（X 控制图）和极差控制图（R 控制图）组成。
X 控制图用于监控过程的均值变化，R 控制图用于监控过程的离散程度。
2、均值标准差控制图（X S 控制图）与均值极差控制图类似，但用标准差替代极差来衡量过程的离散程度。
在样本量较大（n ＞ 10）时，均值标准差控制图更为精确。
3、中位数极差控制图（Xmed R 控制图）当测量数据不是正态分布时，中位数极差控制图可能更适用。
4、单值移动极差控制图（X MR 控制图）适用于对单个测量值进行监控，如对化工过程中的某些参数的监控。
四、SPC 数据收集数据收集是 SPC 实施的基础。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、样本的代表性所收集的数据应能够代表整个生产过程，避免只选取特定时间段或特定批次的数据。
五大手册--SPC培训
• 80年代奋起直追 • 许可证的要求 • 但普遍认识不足
作用
• 降低成本 • 提高生产能力 • 提高产品质量
好的产品就是低成本 • 提供了通用语言
问题
• 客户要的是产品。但组织为何要重点控制 过程，而不是产品。
• 从SPC的角度去探讨
过程控制系统
它是一个反馈系统，一个统计特性的反馈系统
• 过程：ISO9000：2000（ISO8402） 将输入转化为输出的一组彼此相关的资源和活
定量数据
•計數值 ─ 間斷資料
•計量值 ─ 連續資料
统计技术
• 统计技术（统计方法）是以概率论为理论基础 的应用数学的一个分支。
• 是研究随机现象中确定的数学规律的一门数学 学科。
• 统计技术包括统计推断和统计控制两个组成部 分。
• 常用工具如:直方图,柏拉图,散布图,鱼刺图,控 制图
统计方法研究的是统计规律
• ——控制图，该方法用于监视和控制所有类型的产品（硬件、软件、 流程性材料和服务）的生产和测量过程；
• ——实验设计，该方法用于确定哪个变量对工序和产品性能有显著影 响，并把这个结果量化；
• ——回归分析，当生产操作条件或产品设计条件发生更改时，该方法 可为工艺或产品特性发生的变化提供定量模型。
• ——方差分析（对所观察的变量进行分离），通过对变量组元的分析 估计，为控制图和产品性能及产品交付设计样本结构，也是优化质量 改进的工作基础；
• 统计控制是根据收集的数据（大样本或小样本） 的分析和统计计算所得到的特征值，用来对事物 进行预测和控制的技术，如控制图的应用。
• 可见，统计技术在质量的产生、形成和实现的全 过程中，在每一个环节都会有用武之地。
常用的统计方法
作用
• 降低成本 • 提高生产能力 • 提高产品质量
好的产品就是低成本 • 提供了通用语言
问题
• 客户要的是产品。但组织为何要重点控制 过程，而不是产品。
• 从SPC的角度去探讨
过程控制系统
它是一个反馈系统，一个统计特性的反馈系统
• 过程：ISO9000：2000（ISO8402） 将输入转化为输出的一组彼此相关的资源和活
定量数据
•計數值 ─ 間斷資料
•計量值 ─ 連續資料
统计技术
• 统计技术（统计方法）是以概率论为理论基础 的应用数学的一个分支。
• 是研究随机现象中确定的数学规律的一门数学 学科。
• 统计技术包括统计推断和统计控制两个组成部 分。
• 常用工具如:直方图,柏拉图,散布图,鱼刺图,控 制图
统计方法研究的是统计规律
• ——控制图，该方法用于监视和控制所有类型的产品（硬件、软件、 流程性材料和服务）的生产和测量过程；
• ——实验设计，该方法用于确定哪个变量对工序和产品性能有显著影 响，并把这个结果量化；
• ——回归分析，当生产操作条件或产品设计条件发生更改时，该方法 可为工艺或产品特性发生的变化提供定量模型。
• ——方差分析（对所观察的变量进行分离），通过对变量组元的分析 估计，为控制图和产品性能及产品交付设计样本结构，也是优化质量 改进的工作基础；
• 统计控制是根据收集的数据（大样本或小样本） 的分析和统计计算所得到的特征值，用来对事物 进行预测和控制的技术，如控制图的应用。
• 可见，统计技术在质量的产生、形成和实现的全 过程中，在每一个环节都会有用武之地。
常用的统计方法
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五项核心工具与APQP的关联
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五项核心工具当前适用版本
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第3版，2002.3月
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。工业中开始用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
二战后，日本从美国请来了戴明，推广控制图的应用。SPC在日本工业界 的大力推广应用，对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用。
※SPC（统计过程控制）的目的就是消除、避免非自然变异，使过程处于自然变
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APQP的五个过程
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•APQP的五个过程
APQP策划包括5个阶段过程： ➢ 所有阶段的输入和输出都是建议性的； ➢ 输入和输出应根据产品、过程和顾客满意及期望的适用性确定； ➢ 输入用于早期活动； ➢ 输出是活动的结果； ➢ 超出要求的输出，由顾客和/或供方确定。
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•课程纲要
➢ 统计过程控制介绍 ➢ SPC统计过程控制的应用 ➢ SPC控制图的理解 ➢ 过程能力指数计算
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•一、统计过程控制介绍
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SPC历史
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APQP策划包括的5个阶段过程
*具有产品设计开发职责的公司五个阶段均应执行； *不具有产品设计开发职责的公司可省略第一、第二階段，但仍应从第二阶段的可行性评估开 始执行。
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五大手册之SPC培训
•APQP策划包括的5个阶段过程
•DFMEA •PFMEA
• SC/CC 检讨 • SC/CC 检讨
•考量所有管制特性
•原型样品管制计划 •量试管制计划
• 持 续• 改 善•
客戶抱怨 市場反馈
•APQP
制程不良
•跨功能小組职責 •各項管制特性的开发 / 定案 •各項失效模式与效果分析的开发和检讨 •制定行动方案以降低高风险优先指數的潜在失效模式 •各項管制计划的开发和检讨
自然变异和非自然变异
在生产过程中，产品的加工尺寸的变异是不可避免的。它是由人、机器、材料、 方法和环境等基本因素的变异影响所致。
变异分为两种：自然变异和非自然变异
自然变异：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
非自然变异：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
•前期策划 •执行措施
•1.0 计 划
•2.0 产品设计和开发
•3.0 流程设计与开发
•4.0 产品和流程验证
•
5.0 反馈评估和执纠正行动
• 生产
•●每一个过程是上一个阶段的输出结果，又是下一阶段的输入； •●每一次APQP策划均为独立的，计划与实施依客要求和实际情况而定； •●执行措施的功能为：1）决定客户是否满意；2）追求持续改善计划。
➢ 发现产生变异的特殊原因，并采取措施以改善制程。
➢ 根据SPC提供的信息，对制程采取预防措施，事先消除产生变异的特殊原因， 以保证制程处于统计过程控制状态。
➢ 简单扼要的来说，用控制图能让我们更加容易发现造成非自然变异的特殊原因 并且最小化对自然变异的过敏反应。
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过程控制概述
检验 - 容忍浪费 预防 - 避免浪费
事后的检验往往是无济于事，而且不经济，因为生产 浪费已经是既成的事实
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APQP(先期产品质量策划)流程
•SC/CC
•产品特性(客戶图樣) •制程特性(制程考量)
• QFD (品功能展开)
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•质量是制造 •出来的QA
•质量是预防 •出来的TQM
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控制图原理
休哈特博士有三句名言： • 1）在一切制造过程中所呈现出的波动有两个分量。第一个是过程内部引起的稳定分
量（偶然波动），第二个是可查明原因的间断波动（异常波动）
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五大手册之SPC培训
SPC历史
八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自已内部积极推广应用SPC，而且对供 应商也提出了相应要求。在ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方 法的要求。
汽车行业发展史伴随质量管理发展史：
•质量是检 •验出来的QC
•质量是设计 •出来的TQC
•量产
•PPAP
•量产管制计划
•量试
•管制计划中使用量具 •之 Each Type
•SC/CC 检讨
•MSA
•应针对管制特性选择 适当统计手法
•SPC
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2020/11/8
五大手册之SPC培训
SPC-统计过程控制 （Statistical Process Control）
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• 2）那些可以查明原因的波动可用有效方法加以发现，并可备剔去，但偶然波动是不 会消失，除非改变基本过程。
• 3）基于3Sigma限的控制图可以把偶然波动与异常波动区分开来。
控制界限基于对X或Y设立 ± 3S平均界限。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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五大手册之SPC培训
为什么使用SPC
➢ 判断制程是否稳定的，处于统计过程控制。