SPC统计制程控制
(完整word)什么是SPC？SPC的作用是什么？SPC运用中应该注意的几个问题
(完整word)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。
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。
SPC统计在制程中的应用
SPC统计在制程中的应用引言SPC〔Statistical Process Control，统计过程控制〕是一种制程控制方法，通过对制程中收集到的数据进行统计分析和控制，以实现制程的稳定性和可控性。
SPC统计在制程中的应用已经得到了广泛的认可和应用，本文将介绍SPC统计在制程中的应用，包括其定义、原理、应用场景和效果等内容。
1. SPC统计的定义SPC统计是一种通过对制程过程中数据进行收集和分析，以实现对制程稳定性和可控性的控制方法。
其核心思想是通过收集和分析数据，获取制程的变化情况，并根据统计结果进行制程控制和改善，从而保证制程的稳定和一致性。
2. SPC统计的原理SPC统计的原理是基于统计学的方法和工具，通过对制程数据的收集和分析，了解制程的变化状态。
主要包括以下几个方面：•数据收集：收集制程过程中产生的数据，可以是实时监控数据，也可以是离线收集的数据。
•数据分析：对收集到的数据进行分析，可以使用统计方法，如均值、方差、极差等，来分析制程的变化情况。
•制程控制：根据分析结果，制定相应的控制策略，以实现对制程的控制和改善。
3. SPC统计的应用场景SPC统计在制程中的应用场景较为广泛，以下是几个常见的应用场景：3.1. 过程监控SPC统计可以用于实时监控制程过程中的关键参数，如温度、压力、流量等。
通过对实时监控数据的收集和分析，可以及时发现制程中的异常情况，并采取相应的控制措施。
3.2. 缺陷检测与分析SPC统计可以应用于制程中的缺陷检测和分析。
通过对制程中产生的数据进行分析，可以发现和分析制程中的缺陷产生的原因，从而采取相应的改良策略，提高制程的质量。
3.3. 过程改良SPC统计也可以应用于制程的改良中。
通过对制程数据的分析和比照，可以找出制程中存在的问题，并采取相应的改良策略，以提高制程的稳定性和可控性。
4. SPC统计的效果SPC统计在制程中的应用可以带来许多效果，包括以下几个方面：•提高制程的稳定性：通过对制程数据的统计分析和控制，可以提高制程的稳定性，减少制程中的变异性。
SPC统计制程管制基础手册
制定管制计划
制定数据收集计划
确定数据收集的时间间隔、样本大小 和数据来源，确保数据的准确性和可 靠性。
制定管制图
选择适当的管制图类型，如均值-极差 图、均值-标准差图等，用于监控制程 的稳定性。
数据收集和整理
收集数据
按照数据收集计划，定期从制程中获 取数据。
SPC统计制程管制基础手册
目录
• SPC简介 • SPC基础知识 • SPC实施步骤 • SPC工具和技术 • SPC应用案例 • SPC未来发展
01 SPC简介
S统计学方法对制程进行监控和管理的技术，通过 对制程数据的收集、分析和可视化，实现对制程稳定性和产品质量的监控，预防不 良品的产生，提高生产效率和产品质量。
提升企业竞争力和品牌形 象
良好的制程管理和产品质量有助于提升企业 的竞争力和品牌形象，增强消费者对企业的 信任和忠诚度。
SPC的适用范围
01
适用于各种制造业领域，如电子、机械、化工、食 品等。
02
适用于各种制程阶段，包括原材料采购、加工、组 装、测试等。
03
适用于各种类型的企业，包括生产型、加工型、贸 易型等。
数据的整理和分析
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和重 复值，确保数据的质量和 一致性。
数据变换
将数据转换为适合分析的 形式，如标准化、归一化 等。
数据分析方法
描述性统计、推断性统计、 回归分析、聚类分析等， 根据需求选择合适的方法。
过程能力和性能评估
01
过程能力指数
性能评估
02
03
改进方向
8D问题解决方法
spc统计过程控制与管制图
SPC统计过程控制与管制图1. 简介SPC〔Statistic Process Control〕是指通过统计方法对生产过程进行过程控制和管制的一种方法。
SPC通过收集和分析过程中的数据，帮助企业发现和解决问题，并实现过程的稳定和改良。
在SPC中，管制图是一种常用的工具，用于判断过程是否处于统计控制之中。
2. 管制图的根本原理管制图是一种时间序列图，通过将样本数据的均值、极差等统计量绘制在图上，以便直观地了解过程的稳定性。
在管制图中，通常会画出上下控制限以及中心线，用于判断过程是否处于统计控制之中。
管制图有多种类型，常用的包括： - 平均数管制图〔Xbar-R图〕：用于监控过程的平均数和极差 - 均值管制图〔X图〕：用于监控过程的平均数 - 极差管制图〔R图〕：用于监控过程的极差 - 标准差管制图〔S图〕：用于监控过程的标准差 - P图：用于监控过程的不良品率 - C 图：用于监控过程的不良品数3. 构建管制图的步骤构建管制图的步骤如下： 1. 收集数据：根据需要监控的指标，收集足够的样本数据。
2. 计算统计量：根据收集到的数据，计算出相应的统计量，如平均数、极差、标准差等。
3. 绘制管制图：根据统计量，绘制出相应的管制图，包括上下控制限和中心线。
4. 分析管制图：通过分析管制图中的数据点是否超出控制限，判断过程是否处于统计控制之中。
5. 做出改良：如果过程处于统计控制之外，需要分析可能的原因并采取相应的改良措施。
4. 管制图的应用管制图广泛应用于制造业和效劳业中的质量管理过程中。
通过使用管制图，企业可以实现以下目标： - 及时发现生产过程中的异常情况，减少不良品率； - 保持生产过程的稳定性，提高生产效率； - 通过长期监控数据，找出改良生产过程的方向。
5. 管制图的本卷须知在使用管制图时，需要注意以下几点： - 样本数据应该具有一定的随机性，否那么可能会影响对过程稳定性的判断。
- 控制限的选择需要根据实际情况进行调整，不同的管制图有不同的选择方法。
统计制程管控(SPC)
X – R 绘图步骤
1.将每样组之 X 与Ｒ算出记入数据表内。 2.求 X 与Ｒ
X ＝ ∑ X ＝1,254 ＝50.16 n 25 R ＝ ∑ R ＝120 ＝4.8 n 25
3.查系数 A2，D4，D3 A2＝0.58，D4＝2.11，D3＝负值（以 0 代表）
X – R 绘图步骤
4.求管制界限。 (1) X 管制图 CL＝ X ＝50.16 UCL＝ X ＋A2 R ＝50.16＋(0.58)*(4.8)＝52.93 LCL＝ X －A2 R ＝50.16－(0.58)*(4.8)＝47.39 (2) R 管制图： CL＝ R ＝4.8 UCL＝D4 R ＝(2.11)*(4.8)＝10.13 LCL＝D3 R ＝(0)*(4.8)＝0
P (1－ P )/ n P (1－ P )/ n
P 管制图(不良率)
2.实例 某工厂制造外销产品，每 2 小时抽取 100 件来检查, 将检查所得之不良品数据，列于下表，利用此项数据， 绘制不良率(p)管制图，控制其质量.
组别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 n 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 d 3 4 3 8 5 5 7 5 5 6 p 组别 n 0.03 11 100 0.04 12 100 0.03 13 100 0.08 14 100 0.05 15 100 0.05 16 100 0.07 17 100 0.05 18 100 0.05 19 100 0.06 20 100 d 3 6 8 5 2 3 6 2 7 5 p 组别 n d p 0.03 21 100 5 0.05 0.06 22 100 8 0.08 0.08 23 100 4 0.04 0.05 24 100 5 0.05 0.02 25 100 4 0.04 0.03 合计 2,500 125 0.06 平均 100 0.05 0.02 0.07 0.05
统计制程管制SPC
統計製程管制SPC统计过程控制（SPC）是一种统计方法，用于分析和控制生产过程中的变异性。
它使用统计工具来监测过程的性能，并采取相应的措施以确保产品质量的稳定性和一致性。
首先，SPC依赖于收集、分析和解释数据。
通过收集样本并测量关键过程变量，可以获取统计数据。
这些数据可以用来计算过程中的平均值、标准偏差和其他统计指标。
在SPC中，常见的统计图表包括控制图、直方图和散点图。
这些图表用于表示过程的发展趋势，以及过程的变化情况。
其次，控制图是SPC的核心工具之一。
它通过将过程数据绘制在图表上来显示过程的性能。
常用的控制图包括X-bar图、极差图和标准差图。
这些图表将过程数据与控制线进行比较，以确定过程是否处于控制状态。
如果过程数据落在控制限之内，说明过程处于稳定状态。
如果过程数据超出控制限，说明过程存在问题，需要进行调整。
在SPC中，控制限是用来确定过程是否处于控制状态的依据。
通常使用平均值加减三倍标准差来设置控制限。
如果过程数据超出控制限，就表明过程中存在特殊因素。
这些特殊因素可能包括材料的变化、机器的故障或操作者的误差。
通过监测过程中的变异性，可以及时发现并纠正问题，以确保产品质量的稳定性。
此外，SPC还可以用于改进过程的性能。
通过不断分析和解释数据，可以找到导致过程变异的根本原因。
然后，采取相应的改进措施来消除这些根本原因。
这些改进措施可能包括调整设备、改变工艺参数或培训操作者。
通过持续地改进过程，可以提高产品的质量和一致性。
综上所述，统计过程控制是一种有效的工具，可以帮助企业监测和改进生产过程中的变异性。
通过收集和分析数据，可以及时发现和纠正过程中的问题，以提高产品的质量和一致性。
因此，SPC在现代制造业中被广泛应用，并对企业的竞争力和盈利能力产生积极影响。
此外，统计过程控制还有许多其他的应用和好处。
下面将介绍几个重要的方面。
首先，SPC可以帮助企业提高产品质量。
通过不断监测和控制过程中的变异性，可以减少产品的缺陷率。
SPC控制程序(含流程图)
文件制修订记录1.0目的：规范统计制程管制SPC运作，以确保各项管制能有效实施，预防重大质量异常的发生。
2.0范围：适用于本公司所有制程，包含成品、半成品、设备。
3.0职责：3.1品质部：主导全厂SPC的推行和运作，提供必要的技术支持和培训，和工程部一起选择管制项目，决定管制标准，监督生产单位的品质状况，协助生产单位分析解决问题，验证改善效果。
4.0定义：4.1SPC：统计制程管制,是一种借助数理统计方法对制程品质状况进行管控的工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈资讯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。
4.2关键管制特性:有关产品的要求(尺寸、性能测试)或制程参数具有特别的重要性之管制特性,在控制计划&FMEA中以『★』标示,5.0作业内容:5.1实施SPC的两个阶段5.1.1分析阶段：分析阶段的主要目的在于：（1）.了解制程现状；（2）.使制程处于稳定状态；（3）.使制程能力足够。
分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备，生产准备完成后就可以进行生产，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行。
然后可以用生产过程收集的资料计算控制界限，作成分析用管制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于稳定状态以及过程能力是否足够。
如果任何一个不能满足则必须寻找原因进行改进，重新进行生产及分析。
直到达到了分析阶段的三个目的，则可认宣告结束，进入SPC监控阶段。
5.1.2监控阶段监控阶段的主要工作是使用控制用控制图对制程进行监控。
此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定；生产过程的资料及时绘制到控制图上并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。
监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
SPC统计制程控制(综合简介)
例:量19”面板Cell Gap值分别为3.43 、 3.44、 3.45、 3.45、
3.46 、 3.45、 3.42请问其标准差为何？
(sigma=0.013)
全距(Range) 样本的最大值减去最小值的差R.
SPC概念--普通原因与特殊原因
SPC概念
SPC能解决的问题
经济性：有1 效的抽样管制，不用全数检验.使制程稳定，
能掌握品质、成本与交期. 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. 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. 善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器
SPC特点強調預防，防患於未然是SPC的宗旨
SPC概念--普通原因与特殊原因
异常原因
普通原因
系统中之因素 种类多随时存在
影响力较小 不易消除
机器老化 机器震动 环境不良(Particle) 设计不良
特殊原因 系统外之因素 种类少偶尔发生 影响力较大 可经济地消除
机器故障 来料异常 人员疲劳 错误操作方法
A: 1.33≦ Cp
B: 1.00≦ Cp＜ 1.33
C: 0.83≦ Cp＜ 1.00
D:
Cp＜ 0.83
=>Cp值越大越好,表示制程佳
A:此制程甚为稳定,可将规格公差缩小或胜任更精密之工作 B:有发生不良率偏高之危险,须加以注意并努力维持不再变坏 C:检讨所订规格及作业标准,可能本制程无法胜任如此精密之工作 D:应采取紧急措施,全面检讨可能影响之因素,必要时需停线
例:
量19”面板Cell Gap值分别为3.43 、 3.44、 3.45、 3.45、3.46 、 3.45、 3.42、 3.44、 3.43、 3.41，请问其平均值为何？
什么是SPC
什么是SPCSPC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。
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。
[编辑]SPC起源与发展1．1924年修华特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。
2．1939年修华特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》。
3．二战后美英将品质控制图方法引进制造业，并应用于生产过程。
4．1950年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。
5．SQC是在发生问题后才去解决问题，是一种浪费，所以发展出了SPC。
6．美国汽车制造商福特、通用汽车公司等对SPC很重视，所以SPC得以广泛应用。
7．ISO9000（2000）体系亦注重过程控制和统计技术的应用（如8.1，8.2.3）。
[编辑]3σ原理简介当过程仅仅俺有正常变异时，过程的质量特性是呈现正态分布的，其分布状态如下：休哈特建议用界限±3σ来控制过程，就是说，在10000个产品中不超过27个不合格品出现，就认为改生产过程是正常的，若达到27个以上，就认为过程失控。
[编辑]SPC技术原理控制（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。
统计工序控制 即SPC(Statistical Process Control)
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。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序
1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
特殊原因
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差来源。有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。
普通原因
造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过的操作者使用
? 有助于过程在质量上和成本上能持续的、可预测的保持下去
? 使过程达到：
? 更高的质量
? 更低的单件成本
? 更高的有效能力
? 为讨论过程的性能提供共同的语言
? 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南
造的产品
-评估人员、设备、材料与工作方法的适当性
-根据规格公差设定设备的管制界限
-决定最经济的作业方式
过程控制和过程能力
◎目标:过程控制系统目标,是对影响过程的措
施作出经济合理的决定, 避免过度控制
与控制不足
◎过程能力讨论:必需注意二个观念
○由造成变差的普通原因来确定
在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可用平均样本容量( )来计算控制限.
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：
? 控制图是受控的
? 过程能力能够满足生产要求
spc制程管制作业流程
spc制程管制作业流程
SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一
种用于监控和控制过程稳定性和质量稳定性的方法。
SPC
包括以下作业流程：
1. 确定SPC的目标：确定需要监控和控制的重要工艺参数，以及所需的质量指标。
2. 收集数据：确定需要收集的关键工艺参数，并制定相应
的数据收集计划。
3. 设定控制限：根据历史数据或经验，计算控制限。
常见
的控制限有控制上限（UCL）和控制下限（LCL）。
4. 绘制控制图：将实际数据和控制限绘制在控制图上，以
便监控工艺的稳定性。
常见的控制图有均值图、范围图和
方差图。
5. 监控过程：定期收集数据，并将数据绘制在控制图上。
根据控制图的规则和模式，判断工艺的稳定性和可控性。
6. 分析异常数据：如果控制图显示异常数据点或规则违反，需要进行原因分析并采取相应的纠正措施。
7. 持续改进：根据分析结果，制定和实施改进措施，以提
高工艺的稳定性和质量。
以上是SPC的一般作业流程，根据具体的工艺和产品要求，可能会有一些特定的步骤和控制方法。
SPC(统计制程管制)
如何落實SPC 如何落實SPC
QIT活動 QIT活動
21
---CA--- 製程精確度
CA＝
A B
=
A
( USL-LSL ) 2
SJL062701
22
---Cp--- 製程精密度 Cp =
USL-LSL 6σ
到上，下 Spec. 不良率 +1σ +2σ +3σ +4σ +5σ +6σ 32% 5% 0.3% 64 PPM 0.6 PPM 2 PPB
規格 X 與
日本生產線SPC運用經驗
1960 時代 技術人員 技術人員 作業人員
退回
σ的計算
量 測 測 量 數據製圖 判 斷
1970 時代 技術人員 作業人員 作業人員 作業人員
允收
作業人員
停 線 初步 檢查 作業人員 對策 主管或技術人員
主管 主管 50% 50%
領班 領班 90% 10%
13
SJL062701
(統計製程管制) 統計製程管制)
如何落實 SPC
S. J. LIANG
SJL062701
1
品管七大手法中的管制圖(SPC) 1. 品管七大手法中的管制圖(SPC) 2. 1978~’80年，日本震撼美國商場的二件事 1978~ 80年，日本震撼美國商場的二件事 80 3. 什麼是 X 與 σ ? 如何進行製程能力解析? 4. 如何進行製程能力解析? 什麼是C 5. 什麼是CPK? 要多少才行? 6. CPK要多少才行? 如何進行製程穩定性分析? 7. 如何進行製程穩定性分析? 什麼是SPC的常態與異態? SPC的常態與異態 8. 什麼是SPC的常態與異態? 如何達到C 水準? 9. 如何達到CPK水準? 改善循環(戴明循環) 10. 改善循環(戴明循環)- - - -PDCA, SDCA 11.如何落實 如何落實SPC? 11.如何落實SPC? 12.總結 總結: 12.總結: 實施 T. Q. M. 13.SPC 推動失敗原因 SJL062701
统计制程管制(SPC)计划
什么叫SPC?SPC是英文 Statistical Process Control的縮寫﹐意為統計制程管制。
推行SPC的目的是什么﹖推行SPC的目的是﹕通過制程改善﹐將制程提升至最佳﹑穩定的狀態﹐在此前提下﹐按照一定的規律隨機地收集一組數據﹔根據穩定制程定義之具體管制圖﹐作出管制圖﹔以后再將收集之樣本數據描於管制圖上﹐所描點的走向反應了制程穩定或偏移的情況﹐以便及時地控制制程。
SPC能解決的制程問題﹕●經濟性﹕有效的抽樣管制﹐不用全檢﹐預估不良率﹐得以控制成本。
使制程穩定﹐生產可以預測﹐從而能夠掌握品質﹑成本﹑交期。
●預警性/時效性﹕制程的異常趨勢可即時對策﹐預防整批不良﹐以減少浪費。
●分辨共同原因與特殊原因﹕作為局部問題對策或管理階層的系統改進之參考。
●善用機器設備﹕估計機器能力﹐可妥善安排適當機器生產適當零件。
Page 1 of 30改善的評估﹕制程能力可作為改善前后比較之簡單指標﹐作為制程檢討的共同語言。
品質變異﹕共同原因及特殊原因共同原因﹕制程中的變異因素是在統計的管制狀態下﹐其產品之特性有共同的分配Page 2 of 30特殊原因﹕制程中變異因素不在統計的管制狀態下﹐其產品之特性沒有固定的分配管制圖的原理﹕(由于我們將用到P 管制圖﹐這里就以P 管制圖為例說明) 假定我們現在的制程處於穩定狀態﹐當我們多次抽樣采集其不良率時﹐其不良根據不良率數據計算其標准差﹐當不良率數分配在正負三倍標准差范圍內時﹐我們認為制程較為理想﹐于是將上圖順時針轉90度後﹐則成下面的形狀: —上管制限不良率分配次數不良率准差准差准差准差准差准差LCL—下管制限當不良率高或低於管制界限時﹐我們都認為制程出現了異常統計制程管制之系統架構及流程統計制程管制之系統流程X-R 管制圖X-S 管制圖X-Rm 管制圖散布圖yesQC七手法之特性要因圖Page 6 of 30Page 7 of 30集中相關人員﹐采用腦力激蕩法﹐從4M1E 眷手﹐將可能的問題全部羅立出來﹐圈畫出重點原因﹐制定改善對策﹐並確定對策擔當者及改善日期。
SPC-统计制程管制
等級評定:
等級評定後處置原則(Cpk 等級之處置)
等級
Cpk 值
A 1.33≦Cpk
B
1.0≦Cpk＜1.33
A 級:製程能力足夠。 B 級:製程能力尚可，應再努力。
C
Cpk＜1.0
C 級:製程應加以改善。
Cpk –制程能力指数(综合指数)
LSL
m
X USL
σ—标准差
何谓标准差(σ) ?
希腊文字里的 sigma小写符号– σ--是统计学符号。代表 母体的“标准偏差”. （Standard Deviation）
百万分之缺点数
± 1σ
68.26
317400
± 2σ
95.45
45500
± 3σ
99.73
2700
± 4σ
99.9937
63
± 5σ
99.999943
0.057
± 6σ
99.9999998
0.002
6σ概念
规格中心往左往右偏移1.5σ
± kσ ± 1σ ± 2σ ± 3σ ± 4σ ± 5σ ± 6σ
規 格 下 限
LSL
管 制 下 限
LCL
左右移動 1 .5σ
σ
-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1
管 制 上 限
UCL
規 格 上 限
USL
23 4 5 6
百分比（%）
百万ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ之缺点数
30.23
697700
69.13
308700
93.32
66810
99.3790
6210
99.97670
233
99.999660
统计过程控制(SPC)
5、SPC怎样起作用
SPC将制造过程的测量数据变成可视图。通过
读图工人可以辩别出制程是否是受控的，制程 是否在规格范围之内生产，所有这些在制程发
生时及时避免错误而不是等到事后才纠正。
6、SPC能解决的过程问题
➢ 经济性 ➢ 预警性/时效性 ➢ 分辨普通原因与特殊原因 ➢ 善用机器设备 ➢ 改善的评估
二、控制图
• 1、什么是控制图 • 2、控制图基本原理 • 3、控制图是如何贯彻预防原则的 • 4、控制图常用术语 • 5、控制图的分类 • 6、控制图的选用原则 • 7、控制图的判定规则 • 8、应用控制图需要考虑的一些问题
1、什么是控制图
控制图是对制程质量特性值进行测定、记录、 评估，从而监察制程是否处于控制状态的一种用 统计方法设计的图。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量数 值的描点序列。若控制图中的描点落在UCL与LCL 之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表 明过程异常。控制图有一个很大的优点，即通过 将图中的点子与相应的控制界限相比较，可以具 体看见产品或服务质量的变化。
（3） Xmed-R控制图（中位数-极差控制图） Xmed -控制图检出力较差，但计算较为简单
（4）X-Rm控制图（个别值-移动极差控制图） 品质数据不能合理分组时使用，如液体浓度
• 计数值控制图
• (1) P控制图(不良率控制图) • 用来侦查或控制生产批中不良件数的小数比或百分
比,样本大小n可以不同。 • (2)np控制图(不良数控制图) • 用来侦查一个生产批中的实际不良数量(而不是与样
(2)品质变异因素的分类及其不同的对待策略
机遇原因之变机遇原因，其个别 之变异极为微小
３．几个较代表性之机遇原因如下： （１）原料之微小变异 （２）机械之微小掁动 （３）仪器测定时不十分精确之作 法
SPC资料
SPC简介SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写,意为“统计过程控制” SPC或称统计过程控制。
SPC主要是指应用统计分析技术对软件开发与测试过程进行实时监控，科学的区分出软件开发与测试过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对软件开发与测试过程的异常趋势提出预警，以便开发与测试管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高与控制质量的目的。
在软件开发与测试过程中，缺陷率、生产率的波动是不可避免的。
它是由人、技术、流程、工具、方法与环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种：正常波动与异常波动。
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，正常波动是稳定状态。
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与消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于稳定状态。
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"预防与控制，SPC可以：· 对过程作出可靠的评估；· 确定过程的统计上下限，判断过程是否失控与过程是否有能力；· 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度量方法替代了大量的检测与验证工作；有了以上的预防与控制，我们的企业当然是可以：· 降低成本· 降低不良率，减少返工与浪费· 提高劳动开发与测试率· 提供核心竞争力· 赢得广泛客户· 更好地理解与实施质量体系一. 为何要使用SPC1) 什么是SPCSPC（Statistical Process Control）统计制程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
漏發警報的錯誤 β
漏發警報的錯誤,也稱第Ⅱ類錯誤。在生産異常的情 況下,産品質量的分佈偏離了典型分佈,但總還有一部分 産品的質量特性值是在上下控制界之內的。如果抽到這 樣的産品進行檢測並在控制圖中描點,這時由於點子未出 界而判斷生産正常就犯了漏發警報的錯誤或第Ⅱ類錯誤, 發生這種錯誤的概率通常記以β 由於控制圖是通過抽查來監控産品質量的,故兩類錯 誤是不可避免的。在控制圖上,中心線一般是對稱軸,所 能變動的只是上下控制限的間距。若將間距增大,則α減 小而β增大,反之,則α增大而β減小。因此, 只能根據 這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。 根據經驗 ，μ±3σ作為管制限可以使總損失最小 μ
超過管制上限， 超過管制上限， 為不可接受區域
A區 B區 C區 區
管制上限 中心線 規格範圍 μ+3σ 管制下限
在管制界限內， 在管制界限內，為 可接受區域
μ+1σ B區
A區
μ+2σ
兩類錯誤
虛發警報的錯誤 α 虛發警報的錯誤,也稱第I類錯誤。在生産正常的情 況下,純粹出於偶然而點子出界的概率雖然很小,但總 還不是絕對不可能發生的。因此,在生産正常、點子出 界的場合,根據點子出界而判斷生産異常就犯了虛發警 報的錯誤或第I類錯誤,發生這種錯誤的概率通常記以 α
認識誤區的剖析(三 六. SPC認識誤區的剖析 三) 認識誤區的剖析
有了可控制的製程參數就是SPC？
製程參數的確是SPC的焦點，但是我們應深入探究── 為什麼挑出這些製程參數？ 這些製程參數的控制條件是如何決定的？ 這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎？
製程（ 品質的源頭、 製程（Process） ──品質的源頭、SPC的焦點 ） 的焦點
ISO9000品保体系的要求
「ISO-9000」。要求為客戶提供合格的產品，只有穩定而一貫（Consistent）的 「過程」與「系統」，才能保證長期做出合格的產品。然而，如何檢核此一貫「過 程」與「系統」仍然穩定的存在呢？這必須仰賴SPC來發揮功能。
什麼是SPC 三. 什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。 SPC就是應用統計技術 統計技術對過程中的各個階段收集的數 統計技術 據進行分析，並調整制程 制程，從而達到改進與保證質量的目 制程 的。 SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。 SPC
Ca Cp Cpk
四. SPC 的基本觀念 世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣 製造過程中所產生之變異是可以衡量的 事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生 宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配 例如 :身高.體重.智力.考試成績.所得分配 變異的原因可分為偶因及異因 偶因屬管理系統的範圍 異因卻是作業人員本身就能解決的 應用SPC 可以確保作業人員的自尊 應用SPC 可以指出製程最需要改善的地方
•局部問題的對策 局部問題的對策
*通常用來消除特殊原因造成的變異
*可以被製程附近的人員來執行 * 一般可以改善製程的 15%
•系統改善的對策 系統改善的對策
*通常用來減低普通原因造成的變異
五.SPC的特點 SPC的特點
♦ SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有 責。這點與全面質量管理的精神完全一致。 ♦ SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控 制圖理論)來保證全過程的預防。 ♦ SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一 切管理過程。
認識誤區的剖析(一 六. SPC認識誤區的剖析 一) 認識誤區的剖析
試驗計劃 制程結 與制程結 合
Average Company 一般公司
Best in class 世界標竿公司
5σ
試驗計劃 設計結 與設計結 合
6σ
管制
管理改善(PDCA)一 一 管理改善 般公司THREE 般公司 SIGMA改善 改善
技術改善(DMAIC) 技術改善 世界標竿公司SIX SIGMA改善 世界標竿公司 改善
SPC發展歷程 發展歷程
推動品質活動 1950-1960 1960-1970 1970-1980 1980-1990 1990-2000 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 約每 年就出現一種關鍵品質管理方法 SPC QCC、SPC 、 TQM、QCC、SPC 、 、 ISO9000、TQM、QCC、SPC 、 、 、 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC 、 、 、 、
• 初三學生體育測試: • 跳遠: (男生組) 2.50m 95%達標率 • (女生組) 2.30m 95%達標率 • • 東西方身體素質差異 • 身高: • 東方成年男性168cm • 西方成年男性175cm • 體重: • 東方成年男性65kg • 西方成年男性75kg
什麼是控制圖
控制圖是對過程質量加以測定、記錄從而 進行控制管理的一種用科學方法設計的圖。圖 上有中心線(CL)、上控制界限(UCL)和下控制界 限(LCL)，並有按時間順序抽取的樣本統計量數 值的描點序列，參見控制圖示例圖。
製程的起伏變化是造成品質變異（Variation）的主要根源，而 品質變異的大小也才是決定產品優劣的關鍵。這種因果關係，可進 一步表示如下： 製程條件起伏 因 品質變异 果 因 產品优劣 果
結論：製程是SPC的焦點 結論：
• • • •
定義 主要統計學名詞 舉例說明 統計與SPC
定義
為了解被調 群體的某些隱含的特性， 為了解被調查群體的某些隱含的特性，運用合理 的某些隱含的特性 的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣本，通過 的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣本， 樣本 研究樣本來發現群體的特性! 研究樣本來發現群體的特性 統計學是科學的以偏概全的方法 統計學是科學的以偏概全的方法 以偏概全 一葉知秋 春霧雨 送禮物 夏霧熱 秋霧太陽 冬霧雪
＋
3σ內的概率為 P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
不同的常態分配
(a)μ1≠μ2，σ1=σ 2
μ1
μ2
X
不同的常態分配
(b)μ1=μ2，σ1<σ2
1 σ
σ2
μ1=μ2
X
不同的常態分配
(b)μ1≠μ2，σ1<σ2
μ1
μ2
X
藍色代表規 格分佈形態
紅色代表 實際制程 分佈形態
舉例說明
如果資料越多，分組越密，則機螺絲直徑直方圖的直方圖也越趨近一條 光滑曲線，如直方圖趨近光滑曲線圖所示。在極限情況下得到的光滑曲線即 爲分佈曲線，它反映了産品質量的統計規律，如分佈曲線圖所示
正態分布中，任一點出現在 μ
＋
σ內的概率為 P(μ-σ<X< μ+σ) = 68.27%
μ + 2σ內的概率為 P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ
控制圖原理的第二種解釋
根據來源的不同，質量因素可以分成4M1E五個方 面。 但從對質量的影響大小來看，質量因素可分成 偶然因素(簡稱偶因)與異常因素(簡稱異因)兩類。 偶因是始終存在的，對質量的影響微小，但難以除 去，例如機床開動時的輕微振動等。異因則有時存 在，對質量影響大，但不難除去，例如車刀磨損、 固定機床的螺母鬆動等。
SPC 統 計 製 程 控 制
理論培訓教材
研討、交流、提高 研討、交流、
本次訓練班的內容
♦正確認識SPC 正確認識SPC 正確認識 ♦SPC興起的背景 SPC興起的背景 SPC ♦SPC的基本概念 SPC的基本概念 SPC ♦SPC認識誤區的剖析 SPC認識誤區的剖析 SPC ♦ 統計學概述 ♦ 控制圖原理 SPC推行具體步驟 ♦ SPC推行具體步驟 ♦ 判斷制程穩定或異常的準則 ♦ 十五項品質指標 理論解析、實例演練 理論解析、
異常因素之變異
１．一個或少數幾個較大原因所引起,可以避免 ２．任何一個異常原因，都可能發生 大之變異
３．幾個較代表性之異常原因如下： （１）原料群體之不良 （２）不完全之機械調整 （３）新手之作業員
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
局部性的對策及系統中的對策
產品管制 設計管制 最佳化 最佳化
二. SPC興起的背景 興起的背景
美國W. A. Shewhart博士於1924年發明管制圖，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。
有管制圖就是在推動SPC
這張管制圖是否有意義？ 它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕的影響嗎？ 管制界限訂的有意義嗎？ 這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規定執行追蹤與研判？ 這些問題經過推敲之後才能幫助我們對SPC作更深入的瞭解。
認識誤區的剖析(二 六. SPC認識誤區的剖析 二) 認識誤區的剖析
偶然因素（偶波）和異常因素（異波）
偶然因素之變異
１．大量之微小原因所引起,不可避免 ２．不管發生何種之偶然原因，其個別 之變異極為微小 ３．幾個較代表性之偶然原因如下： （１）原料之微小變異 （２）機械之微小掁動 （３）儀器測定時不十分精確之作 法 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
主要統計學名詞
於制造業而言， 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! 所有個體的集合 記為N 要求的所有個體的集合 也可稱為批量 記為 於群體中抽樣而得的部份個體的集合! 記為n 部份個體的集合 樣本 於群體中抽樣而得的部份個體的集合 記為 µ 群體平均值 σ 群體標准差 R 全距 概率(六合彩 概率 六合彩) 六合彩 正態分布 X bar 樣本平均值 σx 樣本標准差