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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基础培训资料全
第一章节重新认识SPC内容主要有：过程的概念；过程变差；过程能力分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第二章节SPC应用的基础2.1数据与质量特性值●质量数据1．数据的特点：①波动性；②规律性；2．质量特性：反映产品特定性质之内容；（如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等）3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据；（如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”）4．数据分类：①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）●数据参数1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。
2．频数：同一记录中同一数据出现的数据。
公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。
3．平均数：所有数据的和与总数和商。
4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。
标准方差：6．●数据的分层1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法；2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
3.分层方法：①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；②机床设备：按机器分，按工夹刀具分；③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分④加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。
4.两点原则：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的一个长度尺寸的测量值（mm ）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
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收集 数据 分析 改进
实施 控制
3、什么是控制图？ 、什么是控制图？
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、 评估和监察过程是否处于统计控制状态的一 种用统计方法设计的图。 种用统计方法设计的图。 质量特性值：是指铆接端子高度、不合格率、 质量特性值：是指铆接端子高度、不合格率、 浸漆黏度、转子外径、端盖轴承孔内径、 浸漆黏度、转子外径、端盖轴承孔内径、同 轴度、圆跳动等等。 轴度、圆跳动等等。 统计控制状态： 统计控制状态：即过程中只存普通原因而不 存在特殊原因的状态。 存在特殊原因的状态。
2、普通变差和特殊变差 、
普通变差是指由普通原因引起的变差 普通原因指的是造成随着时间的推移具有稳定 的且可重复的分布过程中的许多变差的原因， 的且可重复的分布过程中的许多变差的原因， 刀具或机器的逐渐磨损造成的过程异常。 例如 刀具或机器的逐渐磨损造成的过程异常。 当过程只存在普通原因时，我们称之为“ 当过程只存在普通原因时，我们称之为“处于 统计控制状态”或有时称之为稳定状态， 统计控制状态”或有时称之为稳定状态，简称 稳态” 它是过程固有的，始终存在， “稳态”。它是过程固有的，始终存在，对质 量的影响微小， 量的影响微小，但难以除去 。
使用控制图来改进过程是一个重复的程式: 使用控制图来改进过程是一个重复的程式 1、收集 收集数据并画在图上 、收集:收集数据并画在图上 2、控制 根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并 、控制:根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并 采取措施 3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施 、分析及改进:确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施 重复这三个阶段从而不断改进过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
质量工具SPC培训
调试
照明 温度 清洁度
指导书 测量系统 预防性维修
人机工程
环境
方法
纠正措施
波动
波动
• 正常波动：
• 由普通(偶然)原因造成的。 • 正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。 • 它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。 • 只存在正常波动的过程是“稳定”的，其输出是可预测的。
证的目的 • SPC 强调全程的预防控制
SPC 是什么？
• SPC是一种检测变差的一种工具 • 它能及时识别问题 • “SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这种装置备有电池，并且被正确安置
以及旁边有人监听，那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起 火”
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》 • 有助于： ✓增强产品一致性 ✓改进产品质量 ✓减少废品和返工
• 异常波动：
• 由特殊(异常)原因造成的。 • 异常波动造成的波动较大，容易发现。 • 应该由操作人员发现并纠正。 • 存在异常波动的过程是“不稳定”的，其输出是不可预测的。
变差类型
• 特殊原因：在特定时间或地点发生 了不同的事件
• 普通原因：在过程中总是有某种程度的 存在
变差类型
• 普通原因：
• 在过程中总是有某种程度的存在，系统固有。 • 引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。 • 它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。 • 随时间提供稳定及重复的分布，其过程是“稳定”的，其输出是可预测的。 • 85%-90%的变差是普通原因。
• 特殊原因：
• 在特定时间或地点发生了不同的事件。 • 造成的波动较大，容易发现。 • 应该由操作人员发现并纠正。 • 局部、可能偶然或间断出现，不可预见，过程是“不稳定”的，其输出不可预
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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
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SPC培训资料汇编一、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。
SPC 强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析和监控，提前预测可能出现的质量问题，从而避免不合格产品的产生，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。
二、SPC 的基本原理1、过程的波动性任何生产过程中，产品的质量特性值总是存在着一定的波动。
这种波动可分为正常波动和异常波动。
正常波动是由随机原因引起的，对产品质量影响较小，在生产过程中是允许存在的。
异常波动则是由系统原因引起的，对产品质量影响较大，在生产过程中是不允许存在的。
2、控制图原理控制图是 SPC 中最重要的工具之一。
它是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
控制图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
通过观察点子在控制图中的分布情况，可以判断过程是否稳定。
当点子随机分布在控制限内，且没有明显的规律性时，说明过程处于稳定状态；当点子超出控制限，或者呈现出明显的规律性（如连续上升或下降、周期性变化等）时，说明过程出现了异常，需要采取措施进行调整。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（XR 图）适用于计量值数据，是最常用的一种控制图。
均值控制图用于观察分布的均值变化，极差控制图用于观察分布的离散程度。
2、均值标准差控制图（XS 图）与 XR 图类似，但用标准差代替极差来反映数据的离散程度。
当样本量较大（n>10）时，使用 XS 图更为精确。
3、中位数极差控制图（XRm 图）适用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，简便直观。
4、单值移动极差控制图（XMR 图）适用于单件小批生产过程，以及测量费用较高的场合。
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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
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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)
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a.样本平均数 表示数据集中位置，常用符号 表示，其计算公司为：式中： ——样本的算术平均值 N ——样本数例如，有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图（SPC）的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估，从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。 图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格：规格上限（USL），目标值（SL），规格下限（LSL）之间的关系。双边规格，不对称规格，单边规格（上，下）定义。控制界限：控制上限（UCL），控制中心（CL），控制下限（LCL）之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话，计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控，但产品仍然不合格，则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理：预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字： 查找异因（特殊原因），采取措施， 加以消除，纳入标准，不再发生。
SPC培训资料2499819
分布宽度（Spread）
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
中位数 ˜x
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，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
单值（Individual）
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表示。
2、正态分布的基本知识-2
◆正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73。◆于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%= 0.27%。◆而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1 ‰ 。如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。
解析用
稳定
控制用
控制图绘制流程
控制图的制作步骤
1. 选取要控制的质量特性值；2. 选择合适的控制图种类；(均值-极差）3. 确定样本组数k，样本量n和抽样间隔，一般样本组数不少于20-25个；4. 收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据；5. 计算各组样本统计量，如样本均值、极差、标准差；6. 计算各统计量控制界限(LCL,CL,UCL)；7. 画控制图；并将计算出的统计量在控制图上打点；8. 观察分析控制图；9. 决定下一步行动。
控制图的制作
图：
R图d2、d3、A2、D3、D4、均为与样本含量有关的常数，可查表，如下表：
控制图的制作
步骤4 确定中心线和控制限
控制图的制作
控制图的制作
步骤5 绘制 -R控制限
◆在给定的 —R控制图上，根据所计算出 的图和R图的控限，选定垂直轴上最小区间单位所表示数据量，并在垂直轴上标明数据。请注意：在绘制控制限时，控制限（UCL和LCL之间）的距离不应太大，也不应太小。距离太大，当有些数据点超出控制限时无法表示；距离太小，描点和分析时会比较困难
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i=1,2,…,n
其中:
n! C = i! ( n − i )!
i n
二项分布呈偏态的非对称分布
0.3 0.25
二项分布的分布参数: 中心值: u=np 分散性:σ2=(1-p)
0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
偶然因素和异常因素的概念
偶然因素引起波动的特点： 1、长时间的 2、较难发现 3、较难解决 异常因素引起的波动的特点： 1、短时间的 2、易于发现 3、易于解决 4、通过使过程达到一致而纠正
偶然因素和异常因素的概念
偶然因素的影响过程的特点： 受控：过程能力足够。 受控：过程能力不足。
异常因素影响的过程特点： 失控：存在异常因素的影响。 可通过消除异常因素的影响而达到受控。
控制图涉及的统计概念
产品具有变异性，但其数据分布也具有 统计规律性。 不同数据类型需要的分析方法不同 ---区分型数据：服从二项分布 ---记数型数据：服从泊松分布 ---连续型数据：服从正态分布
二项分布
--将随机实验独立重复进行n次, --每次实验只有两个结果:或是成功,或是失败. --设每次成功的概率是p,失败的概率就是1-p=q,则在n次实验 中成功的次数X服从二项分布,记做X~b (n,p),其分布律为
0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
正态分布
⊙经验证明,大多数连续型数据都服从正态分布,个别的数据可 通过中心极限定理,对单个样本重复取样,取其平均值,可近似的 看成为正态分布。 ⊙正态概率分布是一个左右对称的“倒钟型”连续分布。 其分布律为
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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
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三.增加了关于过程能力与性能的相关解释内容：
1. 单边公差的能力指数测量 2. 非正态分布和多变量分布的处理
四.增加了附录内容：
1. 抽样与自相关数据的评述 2. 关于特殊原因的一些评述等
4
第一章、概述
第一章、概述
1.2 SPC应用的前提 1.2.1 量规仪器的校准和有效管理 1.2.2 MSA（测量系统分析） 1.2.3 确定要进行SPC的关键控制点 1.2.4 确定关键控制点中产品特性或过程特
性的规格，包括公差要求 1.2.5 试生产阶段必须进行Ppk研究
9
第二章SPC意义、观念
1、SPC意义:Statistieal Process Control，即统计过程控制。 1.1 过程的变异
26
9、SPC的发展 质量控制发展的主要阶段
1 传统质量管理阶段
依靠检验剔除废品
2 手工统计管理阶段
依靠统计预防缺陷
3 全面质量管理阶段
组织管理统计 技术
4 认证与电脑统计阶段
利用数据分析 进行质量改进
计算机统计技术使手工分析的统计方法产生了飞跃
ISO 8258制定控制图标准 27
GB/T常规控制图
勇士：企业高层管理者中负责6西格玛实施的管理者。负责部署西格玛的实 施和全部支援工作。负责确定或选择6西格玛项目。跟踪或监督6西格玛的进 展。
大黑带：6西格玛实施技术总负责。协助勇士选择项目，制定实施计划和时 间框架表，向黑带提供6西格玛高级技术工具的支援，负责动员、协调、和 沟通。
黑带：来自企业的各个部门，经过6西格玛革新过程和工具的全面培训，熟 悉6西格玛革新过程，负责指导或领导改进项目。对绿带提供培训和指导。 专职从事黑带任期2年。1个黑带每年完成5-7个项目，成本节约约1百万。 绿带：经过培训，在自己的岗位上参与6西格玛项目的人员。 人员比例：每1000名员工 。。大黑带：1名 。。黑带：10名 。。绿带：50-70名
详细全面的SPC详解(培训资料)
• • • • • • •
过程控制即控制过程中的某一部分，我们关注这个过程的绩效 我们用什么方法来控制过程： 这就是我们讲的第三个叫统计 1.3统计IPO 什么是统计：统然后计算 统计：我们先要决定我们收集什么？然后通过什么方法收集数据？我们计算 什么？统计是干什么的？ 任何统计都带有一点的目的性，要有有意义的情报
第一讲SPC的基础
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
• • • • • • • •
关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
• • • • • • • • • • • • •
1.4特性 可区分的特征称为特性 产品所固有的一些特征，所赋予它的一些特征 如：产品的一些物理的性能，机械的性能等等，特性可区分 特性的表征： 特性值：定量和定性两种表示方法 一个产品的特性很多。 如纸杯：高度、化学成分、漏不漏等等 每个特性都要控制，就没有办法来管控，将特性进行区分 关键特性和普通特性 关键特性： 1.与安全法规有关的特性—称为特殊特性或安全特性 2.与工人和新人有关的数学的一个分支，为了了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从 被调查总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特性。 例：我国人口调查，人口普查工作量大、成本高、时间长，人口是总体，人口变化进 行抽样分析
SPC 培训教材
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D3=0.000
8
系列 1 R图
系列 2
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D4=2.115
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记录单位： 组立
X =均值X= 173 R =均值R = 4.3
烤纸“温度”X---R图
滤纸材质：机油格
规范温度：170-175°c
UCL= UC+LA= X +A2 R =
175
UCL=D4 R = 9.09
LCL= X +A2 R = 170 LCL=D3R = 0
X图
机器名称：烤炉
A2=0.577
• 7 计量型数据控制图 • a 与过程有关的控制图 • b 使用控制图的准备 • c X-R 图 • d X- S 图 • e ˜X- R图 • f X-MR图 • 8 计数型数据控制图
a p图 b np 图 c c图 d u图
SPC的产生
•
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
R=最大值-最小值 2 3 5 3 5 2 4 7 4 4 4 7 3 6 5 3 4 5 4 6 4 3 3 6 4 6 6 6 2
应记录人员、材料、环境、方法、机器或测量系统的任何变化，当控制图上出现信号时，这些记录将有助于采取纠正措 .
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。
统计过程控制SPC--培训
最常用，判断工序是否异常的效 适用于产品批量较大而
量
制图
果好，但计算工作量大
且稳定正常的工序。
值 中位数—极差
计算简便，但效果较差些，便于
控 制
控制图 两极控制图
L—S
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
图 单值—移动极 X—Rs 简便省事，并能及时判断工序是 因各种原因每次只能得
C （Control）控制: 事物的发展和变化保持 稳定
统计过程控制（SPC）定义:
是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造 过程，以便采取适当的措施，为达到并保持统计控 制状态从而提高制造过程能力的质量统控计过制程控制方SPC法--培训。
一、统计过程控制简介
起源与发展
休哈特博士在 贝尔实验室发 明了控制图
差控制图
否处于稳定状态。缺点是不易发 到一个数据或希望尽快
现工序分布中心的变化。
发现并消除异常原因
计 不合格品数控
pn
数
制图
值 不合格品率控
p
控
制图
制 缺陷数控制图
C
图 单位缺陷数控
U
制图
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
样本容量相等 样本容量可以不等
较常用，计算简单，操作工人易 于理解，使用简便
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》
统计过程控制SPC--培训
一、统计过程控制简介
统计过程控制（SPC）:
Statistical Process Control 的英文简称
S （Statistical）统计: 以统计学的方法分 析数据
P （Process）过程: 有输入-输出的一系列的 活动
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。
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➢ 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发生； ➢ 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代大量的检
测和验证工作
பைடு நூலகம்~1~
SPC——术语解释
什么是SPC？
SPC——统计过程控制 S (Statistical): 运用统计性资料和分析技法 P (Process) : 确认引起Process变动的原因和Process能力状态 C (Control) :为达成Process目标，维持和持续改进过程的管理活动。
SPC强调预防，防患于未然是SPC的宗旨！
特殊原因
异常波动对质量的影响大，且可 以通过采取恰当的措施加以消除， 一旦发生异常波动，就应该尽快 找出原因，采取措施加以消除。 在控制图汇总点子频频出界就表 明存在异常波动； 如设备磨损导致MI连续不合格。
消除波动的措施
• 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
名称
解释
平均值（X） 一组测量值的均值 极差（R） 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
变差
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。
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，用希腊字母σ或字母s（用于样本标 准差）表示。
ˆ R
d2
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 d2 1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 2.85 2.97 3.08
~2~
SPC——术语解释
名称
稳定过程 统计控制 过程能力
计量型数据
处于统计控制状态的过程。
解释
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。
~5~
数据分布
样
本
数
量
范围
范围
范围
范围
但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布：
分布可以通过以下因素来加以区分：
规格中心
均值
位置 X
分布宽度 σ
形状
~6~
影响波动的两类原因
产品质量客观上存在波动！！！
普通原因
过程固有的，始终存在，系统优 化过程后该原因对质量的影响微 小，但难以消除； 如窑炉温度波动。
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表 示。
定量的数据，可用测量值来分析。例如：用毫米表示的轴承轴颈直径， 用牛顿表示关门的力，用百分数表示电解液的浓度等。
计数型数据 过度调整
可以用来记录和分析的定性数据，例如：用通止规检验一根轴的可接 受性、一个油漆后工件上的颗粒数、一匹布上的疵点数等。
• 控制限：是通过计算多批次产品的某个指标的观 测值所得。
• 一般情况，控制限严于规格限！
2020年6月23日星期二5时15 分34秒
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控制图的失控检验
8点判异原则
1、23、45、6、8、9、14、15
控制图的失控检验
2020年6月23日星期二5时15分34秒
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控制图的失控检验
2020年6月23日星期二5时15 分34秒
制程中心偏移1.5σ合格率表
σ 水平 1 2 3 4 5 6
合格率% 30.23% 69.13% 93.32% 99.3790% 99.97670% 99.999660%
~17~
工具应用——SPC
SPC控制流程
分析用 控制图
非受控
采取局 部措施
采取系 统措施
反应计划 100%检验
能力不足
受控状态
分析用
稳定
控制用
如何选择控制图
计量型数据吗？
是
否
n=1？
是
否
x MR
均值是否 方便计算？
是
否
n≥ 9？
xR
是
否
s是否 方便计算？
否
xR
是
xs
关心的是 不合格率吗？
是
否
n是否恒定？
n是否恒定？
是
否是
否
Pn或p图 p图 C或U图 U图
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规格限和控制限
• 规格限：是用以说明产品特性之最大、最小许可 值，用来保证各个单位产品的正确性能。（如： 粒度D50标准为10+/-1.5μm)
把每一个偏离目标的值当作过程中特殊原因处理的作法。如果根据每 一次所作的测量来调整一个稳定的过程，则调整就成了另外一个变差 源。
~3~
有反馈的过程控制系统模型
~4~
SPC——避免浪费
• 作用： • 在线监控 异常预警 • 系统分析 持续改进
• 预防与检测 • 检 测——容忍浪费 • 预 防——避免浪费
制程能力分析
计算公式
单值图
UCL = X + 2.66MR LCL = X - 2.66MR
移动极差图
UCL = 3.267MR LCL = 0
Cpk——合格率
制程中心沒有偏移σ合格率表
σ 水平
1 2 3 4 5 6
合格率%
68.27% 95.45% 99.73% 99.9937% 99.999943% 99.999998%
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制程能力分析
CPK（Complex Process Capability Index ）用于表示制程能力的指标。制程能力强才 可能稳定地生产出质量、可靠性高的产品，其实质作用是反映制程合格率的高低。
计算公式
单值图
UCL = X + 2.66MR LCL = X - 2.66MR
移动极差图
UCL = 3.267MR LCL = 0
– 通常可纠正大约15%的 过程问题
对系统采取措施
➢ 通常用来消除变差的 普通原因
➢ 几乎都需要采用管理 上的纠正措施
➢ 通常可纠正大约85%的 过程问题
普通原因 特殊原因
受控 非受控
系统措施 局部措施
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两类控制图
根据控制图的用途，可分为分析用控制图和控制用控制图。
分析用控制图：一道工序开始应用控制图时，总存在特殊原因（异因）。因此，一开始， 总需要将非稳态的过程调整到稳态（分辨异因，去除异因），这就是分析用控制图的阶 段。 控制用控制图：等到过程调整到稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图， 按要求取样描点，监控过程。
受控 过程能 充足 控制用
状态 力分析
控制图
控制界限 重新计算
非受控
非受控状态
说明：1、控制用控制图界限可直接延长描点使用 2、控制用控制图上下限应定期修正
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Thank you！