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SPC培训教程PPT49页15500
使各样本之间出现变差的机会小 在过程的初期研究中，子组一般由4~5件连续生产的产品的组合，仅 代表一个单一的过程流。
b. 子组频率
在过程的初期研究中，通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分 组 过程稳定后，子组间的时间间隔可以增加。
c. 子组数的大小 一般>100个单值读数，>25个子组
©John Z. Rao 2001
©John Z. Rao 2001
38
A.收集数据
A1 选择子组大小、频率和数据 A2 建立控制图及记录原始数据 A3 计算每个子组的均值（X）和极差（R） A4 选择控制图的刻度 X A5 将均值和极差画到控制图上
©John Z. Rao 2001
39
A1选择子组大小、频率和数据
a. 子组大小
24
控制图选用程序
©John Z. Rao 2001
25
计数型数据的控制图
• 准备工作 • 建立一个好的行动环境 • 定义过程 • 确定要管理的特性 • 应考虑
– 顾客的需求 – 当前及潜在的问题领域 – 特性之间的关系
• 定义测量系统，使之具有可操作性 • 使不必要的变差最小
©John Z. Rao 2001
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
©John Βιβλιοθήκη Baidu. Rao 2001
b. 子组频率
在过程的初期研究中，通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分 组 过程稳定后，子组间的时间间隔可以增加。
c. 子组数的大小 一般>100个单值读数，>25个子组
©John Z. Rao 2001
©John Z. Rao 2001
38
A.收集数据
A1 选择子组大小、频率和数据 A2 建立控制图及记录原始数据 A3 计算每个子组的均值（X）和极差（R） A4 选择控制图的刻度 X A5 将均值和极差画到控制图上
©John Z. Rao 2001
39
A1选择子组大小、频率和数据
a. 子组大小
24
控制图选用程序
©John Z. Rao 2001
25
计数型数据的控制图
• 准备工作 • 建立一个好的行动环境 • 定义过程 • 确定要管理的特性 • 应考虑
– 顾客的需求 – 当前及潜在的问题领域 – 特性之间的关系
• 定义测量系统，使之具有可操作性 • 使不必要的变差最小
©John Z. Rao 2001
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
©John Βιβλιοθήκη Baidu. Rao 2001
2024版SPC培训教材全课件
SPC培训教材全课件
2024/1/30
1
目录
2024/1/30
• SPC概述与基本原理 • 数据收集与整理方法 • 统计基础知识复习与巩固 • 控制图绘制技巧解读 • 过程能力分析与提升策略 • SPC实施流程与注意事项 • 总结回顾与展望未来
2
01
SPC概述与基本原理
2024/1/30
3
SPC定义及发展历程
注意事项
确保数据的真实性和可靠性，选择合 适的控制图类型，正确计算控制限， 及时更新和维护控制图。
20
异常点判断和处理方法
异常点判断
根据控制限和数据点的分布情况，判 断是否存在异常点。常见的异常点判 断方法有3σ原则、2/3原则等。
处理方法
对于异常点，应首先进行原因分析，找 出产生异常的原因并采取相应的措施进 行纠正。同时，应对控制图进行更新和 维护，以确保其有效性。
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
2024/1/30
1
目录
2024/1/30
• SPC概述与基本原理 • 数据收集与整理方法 • 统计基础知识复习与巩固 • 控制图绘制技巧解读 • 过程能力分析与提升策略 • SPC实施流程与注意事项 • 总结回顾与展望未来
2
01
SPC概述与基本原理
2024/1/30
3
SPC定义及发展历程
注意事项
确保数据的真实性和可靠性，选择合 适的控制图类型，正确计算控制限， 及时更新和维护控制图。
20
异常点判断和处理方法
异常点判断
根据控制限和数据点的分布情况，判 断是否存在异常点。常见的异常点判 断方法有3σ原则、2/3原则等。
处理方法
对于异常点，应首先进行原因分析，找 出产生异常的原因并采取相应的措施进 行纠正。同时，应对控制图进行更新和 维护，以确保其有效性。
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
SPC培训资料(ppt 139页)
使用u-控制图
使用c-控制图 使用p-控制图
使用np-控制图
六、控制图的计算
计量型控制图的计算公式
控制图符号 控制图名称
X R
平均值—极差控制 图
统计过程控制
（SPC）
Quality
培训讲义
内容概要
1、 控制图基本原理 2、 什么是控制图 3、 控制图常用术语 4、 控制图的分类(计量值控制图,计数值控制图) 5、 控制图的选定 6、 控制图的计算 7 、控制图的判定 8、 计量型控制图制作步骤 9、 控制图怎样起作用 10、 控制图原理之一---两种判断错误(α) ,(β). 11、控制图原理之二---两种品质变异原因 12、正态分布3δ良品率 13、其他类型控制图
1 (2 4)2 (3 4)2 (4 4)2 (5 4)2 (6 4)2
5 1
1 (2)2 (1)2 02 12 22 1 X10 2.5
4
4
e:样本标准偏差
国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作 为样本标准偏差，用符号S或σ表示，标准偏差 又称标准差，其计算公式为：
2
c.样本全距（极差）
极差是一组数据中最大值与最小值之差，常 用符号R表示。它是表示数据分散程度中计算最简 单的一种。其计算公式为：
R=Xmax – Xmin
《spc培训教材》PPT课件
统计学是科学的以偏概全的方法 一叶知秋 春雾雨 夏雾热 秋雾太陽 冬雾雪
26
主要統計學名詞
群體 於制造業而言，通常指在同一生產條件下符合特定 要求的所有個體的集合! 也可稱為批量 記為N
樣本 於群體中抽樣而得的部份個體的集合! 記為n
μ 群體平均值 X bar 樣本平均值
群體標准差 R 全距
x 樣本標准差
• 一種在第一步就可以避免生產無用的輸出， 從而避免浪費的更有效的方法是——預防.
6
➢SPC興起的背景
美國W. A. Shewhart博士於1924年5月16日發 明了第一張管制圖，開啟了統計品管的新時代.
「經驗掛帥時代」的結束
如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那麼，SPC就 沒有太多揮灑的空間.相反地，如果某一公司開始將經驗加以整理，而納入設備、製程或 系統時；也就是說，該公司開始宣告「經驗掛帥時代」將要結束，那麼SPC的導入時機也 就自然成熟了.
４．實際上要除去製程上之偶然原因，
是件非常不經濟之處置
４．異常原因之變不但可以找出其原
因，並且除去這些原因之處置，在
經濟觀點上講常是正確者
12
Question：
• 请列出目前制程中人，机，料，法，环境 中普通原因及特殊原因有哪些？
13
局部性的對策及系統中的對策
1.特殊原因之对策（局部面） • 通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因 • 可以由制程人员直接加以改善 • 大约能够解决15%之制程上之问题
26
主要統計學名詞
群體 於制造業而言，通常指在同一生產條件下符合特定 要求的所有個體的集合! 也可稱為批量 記為N
樣本 於群體中抽樣而得的部份個體的集合! 記為n
μ 群體平均值 X bar 樣本平均值
群體標准差 R 全距
x 樣本標准差
• 一種在第一步就可以避免生產無用的輸出， 從而避免浪費的更有效的方法是——預防.
6
➢SPC興起的背景
美國W. A. Shewhart博士於1924年5月16日發 明了第一張管制圖，開啟了統計品管的新時代.
「經驗掛帥時代」的結束
如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那麼，SPC就 沒有太多揮灑的空間.相反地，如果某一公司開始將經驗加以整理，而納入設備、製程或 系統時；也就是說，該公司開始宣告「經驗掛帥時代」將要結束，那麼SPC的導入時機也 就自然成熟了.
４．實際上要除去製程上之偶然原因，
是件非常不經濟之處置
４．異常原因之變不但可以找出其原
因，並且除去這些原因之處置，在
經濟觀點上講常是正確者
12
Question：
• 请列出目前制程中人，机，料，法，环境 中普通原因及特殊原因有哪些？
13
局部性的對策及系統中的對策
1.特殊原因之对策（局部面） • 通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因 • 可以由制程人员直接加以改善 • 大约能够解决15%之制程上之问题
《SPC培训讲义》课件
• 大多數的品質問題是錯在作業人員 • 容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
2.維護(控制)制程：
● 制程是動態的，並且會隨時間而變化。 ● 監控制程的能力指數 ● 查出『非機遇原因』的變異，並採取有效的 措施
3.改善制程：
● 使制程穩定，並以維持制程的能力指數 ● 充分理解『機遇原因』造成的變異 ● 減少『機遇原因』造成變異的發生
第二章: 基本統計概念
N 母體數(批量數)
估計標准差 規格公差 T=USL-LSL
U 每單位缺點
XUCL 平均數管制上限
DPPM 百萬分之不良 UCL 控制上限 CL 控制中心限 LCL 控制下限
四.SPC的推行步驟:
確立製造流程、製造流程解析
決定管制項目
實施標準化
制
問題分析解決
管制圖的運用
程
條
件
制程能力分析
變
Cpk<1.33
Cpk>1.33
動
問題分析解決
時
製程的繼續管制
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
2.維護(控制)制程：
● 制程是動態的，並且會隨時間而變化。 ● 監控制程的能力指數 ● 查出『非機遇原因』的變異，並採取有效的 措施
3.改善制程：
● 使制程穩定，並以維持制程的能力指數 ● 充分理解『機遇原因』造成的變異 ● 減少『機遇原因』造成變異的發生
第二章: 基本統計概念
N 母體數(批量數)
估計標准差 規格公差 T=USL-LSL
U 每單位缺點
XUCL 平均數管制上限
DPPM 百萬分之不良 UCL 控制上限 CL 控制中心限 LCL 控制下限
四.SPC的推行步驟:
確立製造流程、製造流程解析
決定管制項目
實施標準化
制
問題分析解決
管制圖的運用
程
條
件
制程能力分析
變
Cpk<1.33
Cpk>1.33
動
問題分析解決
時
製程的繼續管制
SPC基础知识培训(PPT48页).pptx
SPC：
㈠代表先进的品质管理
世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽車、福特、英特尔、摩托罗拉等
㈡是成熟的品质管理方式
有一系列的运行、管理方法
㈢是品質、產量、競爭能力提升及成 本下降的有力手段
许多厂商被顾客要求做SPC
2. SPC 的起源 :
二战前产生于美国，二战期间应用于美 国军工，战后先在日本得到推广并繁盛。
UCL = X + 3 , LCL = X - 3 , = Design Mean
=
( Xi - X )2 n
16. SPC 的基本原理 III :
如數據在 內 , 平均可接受之百份比約為
68%
（正规分布图一如下）
34.13%
34.13%
68%
34%
34%
32%
m- m m+
17. SPC 的基本原理 IV :
柏拉图
不良率推移图 PPM推移图
Xbar-R Chart平均数全距管制图 Xbar-S Chart平均数标准差管制图 X-Rm Chart个别值与全距管制图 Median-R Chart中位数全距管制图 Histogram Chart直方图 KσChartK倍标准差管制图 σs Chart规格标准差分析图 σa Chart制程标准差分析图
16
LCL=12
UCL =21
经典SPC培训教材.ppt
确定控制特性
计量型
n>1
子 组
均
n
易值难
计
子 组
算
n≤9
n
n>9
标准差 难
计算
易
n=1
特
性
计数型
属
性
关 注
不合格数
缺陷数
样 本 容 不定 量 恒定
样 本 容 不定 量 恒定
X-s
X-R
X-R
X-MR
P
np
U
C
26
练习
控制图种类(以数据来分)
质量特性
样本数
选用什么图
长度
5
重量
10
乙醇比重
1
电灯亮／不亮
33
控制图建立概论 使用控制图的注意事项
分组时的重要考虑
让组内变化只有偶然因素 让组间变化只有非偶然因素
质 量 特 性
组内变异小 组间变异大
制程的变化
时间
34
控制图建立概论
使用控制图的注意事项
分层问题
同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作 精度、使用年限、保养状态等都有一定差异, 这些差异 常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件对 质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制 图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措 施所不可缺少的方法.
spc控制图培训课程.pptx
• 质量管理中的应用
不论µ与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ+3]范围内的概率为99.73%。
落在[µ 3， µ+3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%， 落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1。
第二章 控制图原理（五）
第二章 控制图原理（六）
4、控制图基础知识
不能进行诊断。
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(二）
2、什么是SPCD?（新概念） • SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统
计过程控制与诊断） • 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与
诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取 纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目 的。
(1)、控制限的确定 • 上控制限：UCL= µ+3 • 中心线： CL= µ
• 下控制限：LCL= µ 3
(2)、控制图原理的两种解释 • 第一种解释：“点出界就判异”
小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判 异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。 • 第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻” 质量波动的原因 = 必然因素 + 偶然因素（异常因素）
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
不论µ与取值如何，产品质量特性落在[µ 3， µ+3]范围内的概率为99.73%。
落在[µ 3， µ+3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%， 落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1。
第二章 控制图原理（五）
第二章 控制图原理（六）
4、控制图基础知识
不能进行诊断。
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(二）
2、什么是SPCD?（新概念） • SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统
计过程控制与诊断） • 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与
诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取 纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目 的。
(1)、控制限的确定 • 上控制限：UCL= µ+3 • 中心线： CL= µ
• 下控制限：LCL= µ 3
(2)、控制图原理的两种解释 • 第一种解释：“点出界就判异”
小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判 异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。 • 第二种解释：“要抱西瓜，不要抓芝麻” 质量波动的原因 = 必然因素 + 偶然因素（异常因素）
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
SPC培训讲义(PPT47页).pptx
37.8
60.5
80.1
90.9
96Байду номын сангаас3
100.0
五、控制图的种类
1、按数据性质分类：
控制图的选定
计量值 资料性质
计数值
平均值
n≥2 样本大小 n≤2
CL的性质
n是否较大
中位数
“n”=2~5
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数 n=1
不一定
一定
n是否一定
单位大小 是否一定
一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
统计过程控制分析与研究
Statistical Process Control
课程内容及目录
▪ 什么是SPC ▪ SPC的起源和发展 ▪ SPC统计概念 ▪ SPC使用的统计技术 ▪ SPC控制图的种类及选择 ▪ SPC控制图的设计原理 ▪ 计量型控制图的制作步骤 和判定原则 ▪ SPC控制图的异常的判断和处理 ▪ SPC与过程能力分析 ▪ 使用SPC益处
NP 不合格品数量
Number ofnon-conforming units
P 不合格率
Proportion of non-conforming units
不同属性的控制图：缺陷
Different Attribute Control Charts : Defects
SPC教程培训课件(ppt 147页)
– FMEA
– 故障树分析
– 系统优化
13
质量管理体系对统计技术的要求
• VDA6.1:1999(第四版)
22.2 在开发阶段, 是否将统计技术应用于试验的策划和分析 评定, 以及应用于产品风险估计? (续)
• 典型的方法, 例如:
– 实验设计/析因分析 – 分差分析/回归分析 – 显著性试验 – 失效概率
• VDA6.1:1999(第四版)
22 统计技术
22.1 是否了解使用统计技术的可能性并对其应用进行策划? 22.2 在开发阶段, 是否将统计技术应用于试验的策划和分析评定,
以及应用于产品风险估计? 22.3 对外购件的质量检验进行分析评定时是否应用统计技术? 22.4 统计技术是否使用于现场的过程控制和过程优化? 22.5 对最终的质量检验进行分析评定时, 是否应用统计技术? 22.6 统计技术是否使用于产品使用过程中的失效分析评定?
– FMEA – 故障树分析 – 系统优化
• 统计技术不仅可以用于产品开发, 而且可以用于过程开发、
试验、设计和样品制造.
14
质量管理体系对统计技术的要求
• VDA6.1:1999(第四版)
22.3 对外购件的质量检验进行分析评定时是否应 用统计技术?
• 典型的方法, 例如:
– 统计抽样技术 – 缺陷收集卡 – 排列图分析
SPC统计过程控制培训课件ppt(102张)
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
（3）、波动的种类:
• 正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如操 作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的正 常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异等。 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。
• 如设备故障，原材料不合格，没有资格的操作工、未按照 作业指导书操作、工艺参数设定不对……
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向
影响大小 消除的难 易度
普通原因 始终
偏向
小
难
特殊原因 有时
Biblioteka Baidu
或大或小 大
易
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
总结： 通过收集、计算、分析和改进数据的
手段，从而了解制造、服务等过程其最 佳范围（低成本、低风险），并确定其 控制范围的异常和正常规律，达成一种 事先预测并实施改进措施的方法。
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
17
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
SPC的发展
– 过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代 就由美国的休哈特(W.A.Shewhart)提出。
SPC培训课件(PPT90页).pptx
经分析发现，该工序最重要的是需要模具的相关方面被保证，如模具的安 装需到位，冲压过程需防止模具松动和磨损等。产品特性最重要的是冲压整 形的高度和宽度两个尺寸，如果这两个尺寸不能保证将导致产品报废。
❖ 再次选择过程参数(特性)。
如果因果关系分析确定过程参数对产品特性有影响，选择过程参数进行SPC是一 个好的方法。但过程参数与最终产品特性（特别是特殊特性）没有什么关系、因 果关系变化、稳健过程（过程能力非常高）、不充分的测量系统，产品特性对过 程参数不敏感等等。
选择顺序：最终产品参数（特性）——过程产品参数（特性）——过程参数
种情况； ❖ 计点型数据——如铸件的沙眼数，电路板上的焊
接不良数等。 ❖ 计件型数据和计点型数据合称为计数型数据。它们
可被计数，从而用来记录和分析。
2020/12/14
11
科华咨询
统计方法应用基础----基本的统计量
n 子组大小。单个子组中子组观测值的个数 k 子组数 X 质量特性的观测值（可用X1，X2，X3…表示单个 观测值） X 子组平均值的平均值
质量变差的规律
❖ 人们对“规律”的认识
规律
一个大气压力下，水在 特定温度下的三态
电灯泡的寿命有80%的可 能会大于1000小时
对确定性现象的描述 对随机现象的描述
确定性规律 统计规律
❖ 质量变差（过程的单个输出之间的差别）的 规律—— 统计规律！
SPC培训课程(PPT共 73张)
•过程能力分析
•控制图概论与原理
•控制图的种类
•控制图的观察分析
•实务演练
3
第一章 质量管理中的统计技术
• 质量管理发展的阶段 • 质量管理体系中的统计技术 • SPC（统计过程控制）的发展
40 35 30 25 20 15 10 5
0 1 2 6 13 10 16 19 17 12 16 20 17 13 5 6 2 1
– 方差分析与回归分析
– 可靠性
8
SPC（统计过程控制）的发展-1
• 在SPC中常用的基本统计方法包括：与统计过程控 制和过程能力分析有关的方法。
• 二十世纪二十年代，美国贝尔实验室（Bell Telephone Laboratory）就成立两个小组：
– 以休哈特（W. A. Shewhart）博士为学术领导人的过 程控制(Process Control)研究组
• 无先验信息小批量生产的控制图：1969年希利尔（F. S. Hillier）与新加坡杨中浩提出了小样本控制图，1991-1995年 久森伯瑞（C. P. Qusenberry）提出了Q控制图。
厦门博凡企业管理技术有限公司
BOOM (XIAMEN) MANAGEMENT TECHNIC CO., LTD
博凡企管
BOOM CONSULTING
1
国胜汽配
BOOM
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