SPC
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。
SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。
SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。
控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。
控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。
过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。
规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。
SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。
2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。
3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。
4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。
5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。
6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。
SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。
此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。
未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。
总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。
SPC的基本概念与特点
SPC的根本概念与特点什么是SPCSPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法对过程进行监控和管理的质量管理工具。
它通过收集和分析过程数据，以便实时地监测过程的稳定性和能力，并及时采取纠正措施，以保证产品或效劳的质量符合要求。
SPC基于统计学原理，利用数据分析的手段来判断过程的偏差和稳定性，采取控制图等图形化工具来展示过程变化的规律，并通过数学模型对过程进行预测和改良。
SPC的根本特点1.实时性SPC能够实时地监测过程的稳定性和能力，通过实时收集的数据进行分析，及时发现过程的偏差和异常情况，并及时采取纠正措施。
这使得SPC能够快速响应问题，防止质量问题的扩大和重复出现。
2.统计方法SPC基于统计学原理，利用统计方法对过程数据进行分析和判断。
通过对数据的测量、统计和分析，可以客观地了解过程的状态，并进行准确的判断和决策。
这使得SPC能够防止主观判断和盲目决策的问题，提高质量管理的科学性和准确性。
3.图形化工具SPC采用图形化工具展示过程变化的规律，常用的图形化工具包括控制图、趋势图、直方图等。
这些图形化工具直观地展示了过程的状态和变化趋势，使人们能够快速地理解和分析数据，辅助决策和改良。
图形化工具还能够帮助人们发现隐藏在数据中的规律和关联性，进一步优化和改良过程。
SPC通过数据的分析和建模，能够对过程进行预测和改良。
通过建立数学模型和趋势分析，可以预测过程的开展方向和变化趋势，为及时调整和改良提供依据。
这使得SPC能够提前发现潜在问题和缺陷，及时采取措施进行预防和纠正，确保产品或效劳的质量稳定。
5.过程稳定性SPC关注过程的稳定性，即过程的变异是否在可接受的范围内。
通过对数据的统计和分析，可以判断过程的稳定性，并得到稳定性指标，如均值、标准差、过程能力指数等。
这使得SPC能够帮助人们了解过程的状态和品质能力，及时调整和改良过程，提高产品或效劳的稳定性和一致性。
SPC的定义及应用范围
SPC的定义及应用范围什么是SPC？SPC（统计过程控制）指的是一种通过统计方法来监控和控制过程的质量的方法。
它旨在通过分析过程中的数据，以便更好地了解和理解过程的变异性，并采取适当的措施来控制和改进过程的稳定性和能力。
SPC是一种基于数据的方法，它使用统计技术来分析过程中的变异，并通过控制图和其他工具来监控过程的表现。
通过及时识别和解决问题，SPC可以帮助组织提高质量、降低成本，并提高客户满意度。
SPC的应用范围SPC可以应用于各种类型的过程和行业。
无论是制造业还是服务业，SPC都可以用来监控和改进过程的稳定性和能力。
以下是一些常见的应用范围：制造业在制造业中，SPC可以用来监控和控制生产过程中的关键参数。
通过采集和分析实时数据，可以及时发现过程中的异常和变异，并采取相应的纠正措施，以确保产品的一致性和质量。
SPC可以应用于各种制造领域，如汽车制造、电子制造、医疗设备制造等。
例如，在汽车制造中，SPC可以用来监控关键指标，如车身尺寸、涂装厚度等，以确保生产出符合规格的汽车。
服务业尽管SPC最初是为制造业设计的，但它同样适用于服务业。
在服务业中，过程的稳定性和能力同样重要。
通过收集客户反馈和关键指标数据，可以使用SPC来监控和改进服务过程。
例如，在酒店业中，可以使用SPC来检测房间清洁时间、客户满意度等指标，以确保提供高质量的服务。
在银行业中，SPC可以应用于监控关键指标，如服务等待时间、客户投诉率等，以提高客户满意度。
医疗在医疗行业中，SPC可以用于监控和改进各种过程，如手术过程、药品配制过程等。
通过收集和分析相关数据，可以及时发现问题并采取适当的措施，以确保病人的安全和满意度。
SPC在医疗行业中的应用可以帮助医院提供更高质量的医疗服务，减少手术错误和药物错误等。
总结SPC是一种通过统计方法来监控和控制过程质量的方法。
它适用于各种类型的过程和行业，包括制造业、服务业和医疗行业。
通过采集和分析数据，SPC可以帮助组织提高过程的稳定性和能力，从而提高质量、降低成本，并提高客户满意度。
什么是SPC
什么是SPC？SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
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，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种:正常波动和异常波动.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。
SPC技术原理计过程控制（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，当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。
因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
SPC可以为企业带的好处SPC 强调全过程监控、全系统参与,并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。
SPC不仅适用于质量控制,更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等)。
正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到”事前”预防和控制，SPC可以：·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了大量的检测和验证工作；有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以:·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·更好地理解和实施质量体系质量管理中常用的统计分析方法下面介绍的这些工具和方法具有很强的实用性，而且较为简单,在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用:控制图：用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。
spc质量管理
spc质量管理SPC (Statistical Process Control)是指统计过程控制，是一种在生产过程中使用统计方法来监测和控制制造产品质量的方式。
SPC与传统的控制方法不同，它通过对过程数据的分析，使生产过程更可控，从而达到提高产品质量、减少浪费和成本的目的。
下面我们将就SPC的原理和方法以及在质量管理中的应用做详细介绍。
一、SPC理论基础1、过程变异在任何时刻，一种生产过程的输出不能百分百相同。
这种不同可以由多种因素产生，包括异常的原材料、工艺变更、机器磨损、操作者错误等等。
导致输出中变异的因素称为特殊因素，也称为系统性因素。
这种特殊因素变异是造成过程差异的主要原因。
2、常规变异除了特殊因素外，生产过程的输出也有常规变异。
常规变异是指，即使没有特殊因素，也会有一些小的差异在过程输出中出现。
常规变异主要由不可避免的自然因素或生产设备的某些功能限制引起。
3、SPC方法SPC方法的核心是确定过程总体的变异范围，并确定过程中的差异是否在可接受的范围内。
在某些情况下，它可以通过实施统计控制来消除这种变异。
SPC方法可以有效地降低过程差异，提高产品质量，减少成本，增加可靠性，提高客户满意度。
二、SPC的应用范围SPC方法可以应用于所有类型的制造过程，包括离散、连续、传统目视检验和自动化检验。
以下是SPC可以处理生产过程的举例：•\t安装对象的物理特性：例如长度、宽度、高度、重量、颜色、性质等。
•\t材料特性：例如硬度、强度、韧性、导电性等。
•\t流体特性：例如温度、压力、流量、粘度等。
•\t机器特性：例如速度、功率、电流、温度、气压等。
•\t操作员特性：例如工作时间、工作速度、操作标准等。
三、SPC的主要原理SPC的主要原理是基于过程变异性的持续监测和控制，包括以下步骤：1、控制图建立控制图以时间为横轴，测量数据为纵轴。
每次收集数据时，都将点绘制到控制图上。
然后通过绘制中心线、上界和下界来确定控制限。
什么是SPC？SPC的作用是什么？SPC运用中应该注意的几个问题
什么是SPC？SPC的作用是什么？SPC运用中应该注意的几个问题SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写，意为“统计制程控制”SPC或称统计过程控制。
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。
为什么要用SPC，SPC的作用是什么？重视企业内部外部顾客，以顾客满意作为主要目标，这些目标必须不断地在价值上得以改进，运用SPC，能使我们致力于更有效的改进，同时，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法．在我们的企业当中，很多都是不重视统计过程控制的，或者只是把统计过程控制当做一个口号或者一个用来通过各种认证用的手段，并没有真正的用到现实生产当中，也没有起到真正的作用．于是就产生了一个问题，如果仔细的审核所有的统计过程，会发现存在很多的问题．１、在作XBar-R图时，数据搜集不准确。
数据的搜集来自于现场，往往我们根据控制计划或者其他文件的要求，到现场察看数据采集情况，会发现现场的数据采集没有按照要求来进行。
有些企业会采用连续测量，100%测量的方式，同时也不做任何的纪录，只要检验人员发现没有问题，也不需要进行任何变动，一旦发现，则进行调整设备参数或采取别的措施。
而采用该方法是与SPC相违背的。
有些公司采用了100%检验不说，根据大体情况，再进行编制控制图，专门用来应付审核或者提交客户用，这样的SPC是没有作用的，同时还浪费更多的人力物力。
所以，希望我们运用统计技术的企业，能够真正的将统计技术运用起来，而不仅仅是流露与形式。
2、做控制图时部分或者全部的曲线类似。
这也是数据经过编辑的一种可能。
在SPC教材当中明显指出几种应该注意的曲线形状（包括点的运动趋势），这就要求绘制该图表的人员具有相当的水平，即要避免出现教材中描述的情况，又要让数据基本合理，便出现了连续几次数据统计采用相同或类似的数据。
什么是SPC
概括SPC （统计过程控制）
SPC就是利用统计方法去:
1.分析过程的输出并指出其特性。 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持。 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异。 SPC是以预防代替检验,制造业与其他行业一样,预防发生 错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.
总结 SPC （统计过程控制）
这些波动源对加工的影响最后都集中反映在直径 测量值
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变差种类
普通原因与特殊原因 普通原因：过程中变异因素是在统计的控制状态
下，其产品之特性有固定的分配。
特殊原因：过程中变异因素不在统计的控制状态
下，其产品之特性没有固定的分配。
12
普通原因
随着时间的推移具有稳定性的可重复的分布过程中许多 变差的原因。
n
xi
x i1 n
SPC – Introduction
基本统计概念
• Md 中位数(median) 顺序数列中的中心项的数值
• Mo 众数(mode) 资料中出现最多的数值
SPC – Introduction
基本统计概念
• 2 方差/变异(variance)
n
n2
(xi x)2
i 1
n
作用
原料
人 机 法 环 测量
好
PROCESS
测量 结果
不好
不要等产品做出來后再去看它好不好!! 而是在制造的時候就要把它制造好!!!
品质失败的结果
外部成本
维护成本升高 返工
过程波动引 起品质不良
内部成本
报废返工停工 加强检验
市场份额下降 资金周转期长
客户失望
高的检验成本 重复修理 存货增多
spc质量控制
spc质量控制SPC（统计过程控制）是一种通过统计方法和工具对过程进行监控和管理的质量控制技术。
它旨在实时检测过程中的变异性并采取适当的控制措施，以确保产品或服务的质量稳定性和一致性。
在本文中，将介绍SPC的原理、实施步骤以及其在质量控制中的应用。
一、SPC的原理SPC的核心原理是通过数据收集和分析来了解过程中的变异性。
它基于以下两个假设：1. 过程变异性是正常的：任何过程在生产中都会存在一定的变异性，即使是最优化的过程也不可避免地存在着各种差异。
2. 变异性可以通过统计方法进行衡量和控制：SPC利用统计分析的工具和技术，能够准确地衡量和控制过程中的变异性。
二、SPC的实施步骤SPC的实施一般包括以下步骤：1. 确定关键过程参数（KPC）：KPC是影响产品或服务质量的重要因素。
通过对生产过程的分析和了解，确定出关键的过程参数。
2. 收集数据：对KPC进行实时数据的收集和记录。
数据可以通过各种手段获取，如传感器、检测仪器等。
3. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，以了解过程中的变异性，并判断其是否在可控范围内。
4. 确定控制限：根据统计分析结果，确定上下限控制限。
控制限用于判断过程是否处于控制状态。
5. 监控过程：实施实时过程监控，及时发现和纠正过程中的异常情况或异常变异。
6. 持续改进：根据监控结果和分析，对过程进行改善，并持续跟踪和改进以确保过程的稳定性和一致性。
三、SPC在质量控制中的应用SPC在质量控制中具有广泛应用，可以用于监控产品的生产过程、服务的提供过程以及供应链中的各个环节。
以下是SPC在质量控制中的几个典型应用场景：1. 控制图的应用：控制图是SPC中最常见和重要的工具，用于监控过程中的变异性并进行相应的处理。
常见的控制图有均值图、范围图等，通过对过程数据的实时监控，能够及时发现并处理过程中的异常情况。
2. 过程能力分析：SPC可以通过对数据的统计分析，评估过程的能力指标，如过程的稳定性、精度和一致性等。
SPC基本知识
SPC 基础知识一、 什么是SPCSPC 是Statistical process control 的缩写，即统计过程控制。
是应用统计方法对过程中的各个阶段进行临控，从而达到质量保证与质量改进的目的，在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。
二、 SPC 目的1． 预防问题的发生 2． 减少浪费三、 SPC 的管制图原理与益处1．根据3σ原理，在分布范围μ ±3 σ内,对于服从或近似服从正态分布的统计量，大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内，数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%,根据小概率原则,可判为异常点.图示如上.2．SPC管制图举例下面是Minitab R14 制作的Xbar-R 管制图。
从图可以看出制程有多个超出控制限的点，说明需要查找原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳于标准。
合理使用管制图能够：1．区分变差的普通原因和特殊原因，作为采取局部措施和系统措施的指南。
2．有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去。
3．使过程达到：A、更高的质量 B、更低的单位成本C、更高的有效能力。
四、 SPC制程能力分析1.Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别如下：Cp指数= 规格宽度工序宽度Cp:(Capability of Process)过程能力指数Cpk:修正的过程能力指数Pp: (Performance of Process)过程性能指数Ppk:修正的过程性能指数2..Cp、Cpk与Pp、Ppk的计算：过程能力指数的计算公式如下：过程性能指数计算公式如下：1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可实时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
详细全面的SPC详解
汇报人： 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制，是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集 和分析生产过程中的数据，对生产过程进行评估和监控，以确保产品质量和生产过程的稳定性。
THANKS
感谢观看
SPC强调预防性的质量控制，通过实时监测和调整生产过程，以降低不良品率和生产成本，提高生产 效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程， SPC能够及时发现并解决潜在的 质量问题，从而确保产品质量的 稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制，SPC能 够降低生产过程中的不良品率， 减少生产浪费和损失，提高生产 效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识，决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块，通过理论教学、案例分析 和实践操作等方式，使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学，该高校的学生对质量管理知识有了更深入的 理解，同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测 和分析，能够发现生产过程中的 瓶颈和问题，为生产过程的优化 提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技 术，以提高产品质量和一致性 。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展，SPC 技术逐渐实现自动化和智能化 。
SPC知识简介
二、SPC的起源
质量管理的发展
● 朱兰（J. M．Juran ）
和戴明一样，朱兰作为美国著名的质量管理专家，曾指导过日本的质量管理。 1951年出版了《质量控制手册》，到1999年已发行到第5版，改名为《朱兰质量手册》 主要观点：质量来源于顾客的需求 主要成果：质量管理三部曲——质量策划、质量控制、质量改进。
二、SPC的起源
质量管理的发展
● 休哈特（Walter A. Shewhart）
现代质量管理的奠基者，美国工程师、统计学家、管理咨询顾问，被尊称为“统计质量控制之父”。 1924年5月，休哈特提出了世界上第一张控制图，1931年出版了【产品制造质量的经济控制】一书。
主要观点：产品质量不是检验出来的，而是生产出来的，质量控制的重点应放在制造阶段， 从而将质量管理从事后把关提前到事前控制。 主要成果：控制图
样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此 统计学上早有考虑，在统计学中样本的方差多是除以自由度（n-1)，它是意思 是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自 由度是n-1。
4.标准差（SD） 由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方 差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
社会进步带来了观念的变革，保护消费者利益的运动向企业提出了“质量责任”问题。 随着国际市场竞争力¨剧，交货期和价格成为顾客判别满足质量要求程度的重要内容等等， 这些新情况的出现，都要求质量管理在原有传统质量控制方法的基础上，有新的突破和发展。
基于这样的历史背景和经济发展的客nbatan 和著名的质量管理号家M．Juran等人在20世纪60年代先后提出了“全面质量管理”的概念。 这一概念的提出，开创了质量管理的新时代，一直影响到今天。
spc什么意思
spc什么意思SPC是英文“Statistical Process Control”的缩写，直译为“统计过程控制”。
SPC是一种在质量管理中使用的统计方法，用于监控和控制产品和过程的质量变异。
SPC的目标是通过对过程进行实时监测和分析，从而及时发现异常和变异，并采取适当的措施来纠正问题，确保产品的质量符合要求。
SPC方法最早在20世纪20年代由质量管理专家Walter A. Shewhart提出，并在20世纪50年代由W. Edwards Deming进一步发展和推广。
SPC方法在当时对于工业部门来说是一个重大的突破，因为它打破了传统的质量检查和产品抽样测试的模式，引入了统计分析和实时监控的思想。
SPC方法的应用使得生产过程更加可控和稳定，并帮助企业提高产品的质量并降低成本。
SPC方法的核心概念是“过程可控性”和“异常检测”。
过程可控性指的是通过对过程中的关键参数进行实时监测和统计分析，确保过程在可控的范围内。
如果过程处于可控状态，那么产品的质量就有较高的稳定性。
异常检测是指通过对过程中的数据进行分析，发现异常点和变异，并及时采取控制措施，防止质量问题的扩大。
SPC方法使用统计工具如控制图、直方图和散点图来帮助分析数据，识别异常和变异，并帮助质量管理人员做出决策。
SPC方法通过实时监测和分析数据，可以帮助企业及时发现质量问题，并采取纠正措施。
这有助于降低产品缺陷率，提高产品质量。
同时，SPC方法的应用还可以优化生产过程，提高生产效率和产能利用率。
通过实时监测和控制关键过程参数，企业可以预防和减少质量异常和制程缺陷，降低生产成本和废品率。
除了对产品质量的监控和控制，SPC方法还可以用于改进过程。
通过对过程数据的分析，企业可以识别并改进生产中的瓶颈和不良环节，进一步提高产品质量和生产效率。
此外，SPC方法还可以用于优化供应链管理。
通过实时监控关键指标和指标的变异性，企业可以更好地控制供应链中的质量问题，并与供应商进行合作，共同提高产品质量。
SPC简介
计 不合格品数控 pn 较常用，计算简单，操作工人易
数
制图
于理解
值 不合格品率控
p
计算量大，管理界限凹凸不平
控
制图
制 缺陷数控制图
C
较常用，计算简单，操作工人易 于理解，使用简便
图 单位缺陷数控
U
计算量大，管理界限凹凸不平
制图
适用场合
适用于产品批量较大而 且稳定正常的工序。
质量管理七种工具
常用的七种工具
直方图是用来分析 数据信息的常用工 具，它能够直观地 显示出数据的分布 情况。
新七种工具
关联图用于将关
系纷繁复杂的因 素按原因-结果或 目的-手段等目的 有逻辑地连接起
来的形 式表示出来的一种 图示工具。它既可 以用来描述现有过 程，亦可用来设计 一个新过程。
过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册，使各道工序 使用。如美国LTV公司共编了600本上述手册。
步骤 5：对过程进行统计监控。主要应用控制图对过程进行监控。
若发现问题，则需对上述控制标准手册进行修订，及反馈到步骤4。
步骤6：对过程进行诊断并采取措施解决问题。可注意以下几点：
(1) 可以运用传统的质量管理方法，如七种工具，进行分析。 (2) 可以应用诊断理论，如两种质量诊断理论，进行分析和诊断。
新七种工具
头脑风暴法也称集 思广益法，它是采 用会议的方式，引 导每个人广开言路、 激发灵感，畅所欲 言地发表独立见解 的一种集体创造思 维的方法。
直方图
• 直方图（Histogram）—是用一系列宽度相等、 高度不等的矩形表示数据分布的图形。矩形的宽 度表示数据范围的间隔，矩形的高度表示在给定 间隔内的数据频数。我们常用的是频数直方图。 （直方图适用于连续性数据）
什么是SPC(PPT 75页)
境：一定的环境条件下的微小变化
……
在普通原因影响下，过程的输出呈现稳定的分布是可预测的。
特殊原因
过程中偶然发生的某个环节的特殊变异： 如：
操作人员的更换
刀具崩刃 新的原材料 操作程序变更
的其中一种 或几种
气温骤降
……
在特殊原因的影响下，过程的分布会改变
• 位置（均值）改变 • 分布宽度（最小值与最大值之间的距离）改变 • 形状改变（偏斜）
Subtitle Unit of measure Title Unit of measure
什么是SPC？
PRELIMINARY
LLeeggeenndd LLeeggeenndd LLeeggeenndd Legend Legend
1 Fußnote Quelle: McKinsey
Seite 1
什么是 SPC （统计过程控制）
●原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的 所有工艺过程;
●SPC使用的领域是大规模生产; ●多数企业，SPC用于生产阶段; ●在强调预防的企业，在开发阶段也用SPC。
Subtitle Unit of measure
Title Unit of measure
过程
SPC基本原理
人、机、料、法、测、环
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
生产过程是受控的 过程能力能够满足生产要求
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定； 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系； 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行；
何时应该重新计算控制界限
运用SPC能？
SPC基本概念介绍
SPC基本概念介绍SPC(Statistical Process Control)，统计过程控制，是一种用于监控和控制生产过程的统计方法，通过对过程进行统计分析和数学推理，以实现过程稳定和质量改进的目标。
SPC主要依赖统计学的原理和方法，能够提供数据和信息用于监控和控制生产过程的各个方面。
SPC的基本思想是通过对生产过程中的数据进行分析和控制，以实现预定的质量目标。
SPC通过收集和分析过程数据，以确定过程的变异性和性能水平，并根据这些信息做出相关的调整和改进。
SPC主要依靠统计概率理论和统计推断原理，通过收集样本数据来推断总体的特征和性能。
SPC主要有以下几个基本概念：1.基本统计量：常用的基本统计量有平均值、标准差、极差等。
这些统计量用于描述过程数据的集中趋势和离散程度，是SPC分析的基础。
2.过程稳定性：指过程在一段时间内的数据集合是否具有一定的稳定性。
稳定的过程数据有助于进行SPC的分析和控制。
通过控制图等方法可以判断过程的稳定性。
3.控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于监控和识别过程数据中的特殊因素和变异。
常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等，通过这些图形可以检测和分析过程的异常情况。
4.规格限：规格限是指产品或过程在可接受范围内所能容许的上限和下限。
规格限用于界定产品或过程的合格区域，通过与规格限的比较可以确定产品或过程的合格性。
5.随机变异与特殊因素：生产过程中的数据变异可以分为随机变异和特殊因素引起的变异。
随机变异是由于生产过程本身的不可避免的不确定性引起的，而特殊因素是由于外界因素或人为因素引起的变异。
6.过程能力：过程能力表示了生产过程在规定条件下，能够满足规格限范围内产品的比例。
通过对过程能力的评估，可以确定过程的稳定性和可控性，进而确定是否需要改进和优化。
SPC的应用可以追溯到20世纪初，起初主要应用于制造业，用于监控生产过程中的质量变异。
随着时代的发展，SPC的应用范围逐渐扩大到各个领域，如服务业、医疗保健、金融等。
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种以数据为基础，通过统计分析手段对生产过程进行监控和改善，以提升产品质量和生产效率的管理方法。
它广泛应用于制造业、服务业、医疗健康等领域，是质量管理和六西格玛等理论的核心组成部分。
监控生产过程：SPC通过对生产过程中的数据进行分析，可以实时监控生产过程，及时发现异常情况，避免不良品的产生，提高产品质量。
预防性控制：SPC通过分析生产过程中的数据，可以找出潜在的问题和风险，提前采取措施进行预防性控制，避免问题的发生。
优化生产流程：SPC可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
通过对生产过程的数据进行分析，可以找出瓶颈环节，针对性地进行改进。
降低成本：通过SPC的监控和优化，企业可以降低废品率，减少返工和维修成本。
同时，提高生产效率也可以降低生产成本。
提高客户满意度：SPC可以帮助企业提高产品质量和服务水平，从而提高客户满意度。
这对于企业的长期发展至关重要。
制定计划：明确SPC实施的目标、范围、时间安排等。
数据采集：收集与生产过程相关的数据，包括原材料、设备、工艺参数、产品质量等信息。
数据分析：运用统计分析方法对采集到的数据进行处理和分析，找出潜在的问题和风险。
制定措施：根据数据分析结果，制定相应的措施进行改进和优化。
实施改进：将制定的措施付诸实践，对生产过程进行改进和优化。
监控效果：对改进后的生产过程进行监控，评估改进效果是否达到预期目标。
持续改进：在实施过程中不断总结经验，持续改进和提高。
控制图：用于实时监控生产过程中的数据变化，及时发现异常情况。
控制图包括均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图等。
因果图：用于分析生产过程中各因素之间的因果关系，找出潜在的问题和风险。
流程图：用于描述生产过程中的各个步骤和环节，帮助企业优化生产流程。
直方图：用于展示数据的分布情况，帮助企业了解生产过程中的数据特征和规律。
SPC的名词解释
SPC的名词解释SPC，全称为统计过程控制（Statistical Process Control），是一种用数学和统计学原理来监测和控制过程稳定性的方法。
它的目标是通过分析过程中的数据来确保产品或服务的质量稳定，并及时发现和纠正可能引发质量问题的异常情况。
SPC广泛应用于各个行业，尤其在制造业中被视为保证产品质量的重要手段。
SPC最早由美国统计学家沃尔特·A·斯霍维恩（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代提出。
他认识到，质量控制不仅仅是检验产品是否符合规格，更重要的是要控制和改进整个生产过程。
斯霍维恩引入了统计学的概念和方法，通过对过程中的变异进行分析，建立了SPC的理论框架。
在SPC中，最基本的概念是过程和变异。
过程是指由输入、加工和输出组成的一系列操作，用于生产产品或提供服务。
而变异则是指在这个过程中出现的不确定性，包括可控和不可控的因素。
SPC的关键在于通过分析和管理变异，使得过程能够达到预期的稳定状态。
SPC使用一系列统计工具来实现对过程的监测和控制。
常用的工具包括控制图、直方图、散点图等。
控制图是SPC的核心工具，通过图形化地展示过程中所收集的数据，可以帮助人们直观地判断过程是否处于稳定状态。
例如，控制图上的上下限可以帮助识别异常点，并及时采取纠正措施。
SPC的另一个重要概念是过程能力指数（Process Capability Index），用于评估一个过程的稳定性和能力。
过程能力指数可以对过程的输出与规格要求进行比较，指导改进和优化。
过程能力的提高可以降低质量问题的风险，提高产品或服务的一致性和可靠性。
尽管SPC在制造业中应用最为广泛，但其原理和方法同样适用于其他行业。
例如，在服务行业，可以通过收集和分析客户反馈数据，对服务过程进行监测和控制，提高服务质量。
在医疗领域，SPC可以应用于手术过程、药物生产和疾病监测等环节，确保医疗服务的安全性和效果。
SPC概述
SPC概述1.1什么是SPCSPC是S tatistical P rocess C ontrol的简称，即统计过程控制。
SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。
1.1.22SPC的发展简史SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
SPCD是S tatistical P rocess C ontrol and D iagnosis的简称，即统计过程控制与诊断,它是SPC发展的第二阶段。
SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。
此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。
SPCDA是S tatistical P rocess C ontrol,D iagnosis and A djustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。
1.3SPC的特点SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。
SPC强调用科学方法(统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。
SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程。
1.4SPC与ISO9000标准体系的联系ISO9001:2000提出了关于质量管理的八项原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。
其中，“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等管理工具的使用，有着密切的联系。
以什么样的方法来对过程进行控制？以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性？是管理者首先应该考虑的问题。
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Cp /Cpk ≥ 1.67 1.67≥ Cp /Cpk ≥ 1.33 1.33≥ Cp /Cpk ≥ 1 Cp /Cpk ≤ 1
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SPC
第二章
控制图原理
联合应用Cp与Cpk所代表的合格率
Cp Cpk 0.33 0.67 1.00 1.33 1.67 2.00
ISO/TS16949 系列培训
子组频率 在适当的时间收集足 子组大小: 够的子组，才能反映 子组容量应保持恒定， 潜在的变化 一般为4-5件连续生产 包含100或更多单值 的产品的组合 读数的25或更多个的 子组可以很好地用来 检验稳定性
3.2400 UCL= 6.8364 LCL= * 极差（ R图）
15/2 18/2 25/3
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第一章
持续改进和统计过程控制
局部措施和对系统采取措施 局部措施：针对特殊原因由直接操 作人采取适当纠正措施。 此时大约可纠正 15% 的过程问 题。
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第一章
持续改进和统计过程控制
局部措施和对系统采取措施 系统措施：解决变差的普通原因， 由管理人员来采取措施。 此时大约可纠正 85% 的过程问 题。
99.9999998%
SPC
第二章
X = -3.3920 UCL= -1.5128
控制图原理
LCL= -5.2712 均值（ X图）
均值和极差图（X，R）
0 -1 -2 -3 -4 -5 -6
R =
8 6 4 2 0
日期 时间 1 读 数 2 3 4 5 求 和 X=和 /读数数量 R=最高 - 最低
虽然单个的测量值可能 全都不同，但形成一组 后它们趋于形成一个可 以描述的分布的图形
ISO/TS169Hale Waihona Puke 9 系列培训 SPC第一章
持续改进和统计过程控制
分布区分：
位置
分布宽度
形状
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第一章
持续改进和统计过程控制
影响因素： 普通原因：
难以排除，具有 稳定、可重复的 分布
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第一章 持续改进和统计过程控制 过程控制系统
过程的声音
过程： 指共同作用，以产生输出的供应商、
统计方法 生产者、人、设备、输入材料、方法和环 境，以及使用输出的顾客的集合。 人 ► 设备 材料 方法 测量 环境 ► ► ► ► ►
性能取决于： 我们工作的方式 产品或服务 /资源的融合 1.供方和顾客之间的沟通； 2.过程设计及实施的方式； ▲ ▲ ▲ 3. 运作和管理方式。
计算每个子组的均 值（X）和极差（R） X =（X1 + X2 + … + Xn）/ n R = X最大值-X最小值 将均值和极差
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第二章
LSL
控制图原理
USL 公差范围
99.73%
控制界限：6б LCL CL UCL
CP=公差范围/6б>1
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第二章
控制图原理 LSL
公差范围
USL
99.73%
控制界限：6б LCL CL UCL
CP=公差范围/6б=1
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上海企航科技咨询有限公司
基本概念
一般产品特性
产品 特性
特殊产品特性
只要合格就可以
安全/法律法规
特性
一般过程特性
尽可能接近目标值 主要功能/配合
过程 特性
特殊过程特性
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基本概念
检验分类： 计数型：检验时仅仅知道合格与否， 无法确定值的大小。
计量型：检验时可确定值的大小。
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第一章
持续改进和统计过程控制
通过质量控制来检验最终产 品并剔除不符合规范的产品，允 许时间和材料投入到生产不一定 有用的产品或服务中去，这种方 法是浪费的。
预防与探测
探 测——容忍浪费 预 防——避免浪费
通过从开始时就不产生 无用的输出，从而避免浪费 的更有效的策略。
0.33 66.368%
0.67 84.000% 95.450%
1.00 84.134% 97.722% 99.730%
1.33 84.134% 97.725% 99.865% 99.994%
1.67
2.00
84.13447% 84.13447% 97.72499% 97.72499% 99.86501% 99.86501% 99.99683% 99.99683% 99.99994% 99.99997%
-4.00 -1.00 -2.00 -3.00 -2.00
-2.00 -3.00 -5.00 -4.00 -3.00
-4.00 -6.00 -5.00 -1.00 -4.00
-5.00 -5.00 -3.00 -4.00 -3.00
-5.00 -1.00
-5.00 -3.00 -4.00 -2.00 -6.00
顾客的声音
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第一章 持续改进和统计过程控制 过程控制系统
过程的声音
对过程采取措施：
统计方法 改变操作（人员培训、变换材料等） 人 ► 改变过程本身基本的要素（设备、人员 设备 ► 材料 ► 我们工作的方式 沟通方式、过程参数的重新设计 ）顾客 产品或服务
对输出采取措施：
3.2400
UCL=
6.8364
LCL=
*
极差（ R图）
R
日期 时间 1 读 数 2 3 4 5 求 和 X=和 /读数数量 R=最高 - 最低
15/2
1
-4.00 -3.00 -4.00 -3.00 -5.00
-19.00
2
-5.00 -2.00 -1.00 -1.00 -6.00
-15.00
3
-4.00 -6.00 -3.00 -5.00 -3.00
输入 过程/系统
方法 ► 测量 ► 环境 ►
/资源的融合
注：仅对输出采取措施只可作为不稳定 识别不断变化的 ▲ ▲ ▲ 需求和期望 过程或没有能力的过程的临时措施。
输出
顾客的声音
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第一章
持续改进和统计过程控制
变差对过程影响
任何过程都存 在引起变差的 原因，产品的 差距总是存在。
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第一章
持续改进和统计过程控制
局部措施和对系统采取措施 采取措施类型不正确，将给机构带 来的损失，劳而无功，延误问题的 解决。
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第一章
持续改进和统计过程控制
过程控制系统的作用：
当出现变差的特殊原因时提供 统计信号，从而采取适当的措施。
-3.00 -3.00 -3.00 -4.00 -4.00
-3.00 -2.00 -4.00 -1.00 -5.00
-1.00 -3.00 -2.00 -6.00 -4.00
-3.00 -4.00 -5.00 -5.00 -4.00
-3.00 -4.00 -1.00 -3.00 -5.00
-3.00 -3.00 -5.00 -5.00 -2.00
5/3 10
10/3
15/4
25/3
9/4 22
10/4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
23
24
25
-4.00 -3.00 -4.00 -3.00 -5.00
-5.00 -2.00 -1.00 -1.00 -6.00
-4.00 -6.00 -3.00 -5.00 -3.00
3.00
2.00
3.00
3.00
5.00
2.00
5.00
4.00
2.00
4.00
3.00
3.00
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第二章
X = -3.3920 UCL= -1.5128
控制图原理
LCL= -5.2712 均值（ X图）
0 -1 -2 -3 -4 -5
R =
6 5 4 3 2 1 0
第二章
控制图原理
过程范围相对公差范围发生偏移时，应考虑
CPK。 Cpk=（1-K）Cp 其中：Cp=公差范围/ 6б K=2ε/公差范围 ε =| CL-公差中心值 |
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第二章
控制图原理
过程能力过高 过程能力充分 过程能力较差 过程能力不足
过程能力指数评价：
此时输出 可以预测
时间
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第一章
持续改进和统计过程控制
此时将有不 可预测方式 影响输出
影响因素： 特殊原因：
必须排除，偶然 发生、影响显著
时间
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第一章
持续改进和统计过程控制
影响因素： 生产过程控制就是要清除系统性因 素（特殊原因）
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第一章
满足 要求 可 接 受