6、SPC讲议
SPC讲义幻灯片
•
x（中位数）—R（极差）图
•
x（单值）——MR（移动极差）图
•
• ◆其中：均值、中位数、单值 用于观察位置，R，
• S，MR用于观察宽度。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●计数型控制图 • ◆计数型控制图的概念 • a)、用于非量化质量特性的监测， • b) 不能独立的观察分布位置及宽度。 • c) 单个出现 • ◆典型的计数型控制图有： • a) P（不合格率）图， • b) np、u、c（不合格品数）图
x 图：刻度范围至少为：（Xmax－Xmin）×2
R图：刻度从0~最大，至少为前4个极差中，Rmax×2.
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ● 将 X 值及R值描于图上，并连线，
• 可见图行趋势。
• ●计算平均极差及过程平均值 ，
• 确定控制图中位线。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• 3．分析及延长控制限阶段 • ●出现超限的点 • 分析：人员、设备、原料及能源。 • 超上限为异常，超下限为正常。 • ●出现非随机图型。 • 分析：刀具、模具、材料的不一 • 致性，能源供应不稳定，操作方法等
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• PPK：过程均值与规范中值不一致时的过程性能
•
指数。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●过程的标准差。 • ◆固有标准差（用来计算CP CPK） • ◆总标准差（用来计算PP，PPK） • ●计算过程能力指数。， • ◆等边公差： • ◆不等边公差（以CPK为例） • ◆单边公差：为非正态分布，采用PPM值 • 计算。 • ●分析过程能力 • ◆是否满足要求 • ◆对系统采取措施，提高过程能力指数。
SPC课程讲义
抽樣 統計分析
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SPC课程讲义
起源與發展
1924年，美國W. A. Shewhart博士發明管制 圖，開啟了統計品管的新時代
20世紀40——50年代，美國Dr. Deming博士 於美國、日本推行SQC——統計品質管制
20世紀80年代，美國三大汽車廠將SQC發展 成SPC
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SPC课程讲义
系統特色
1. 即時化多層次的品質監控 2. 所見即所得的分析圖表 3. 無處不在的複製功能 4. 數據跟蹤分析與質量記錄追溯 5. 管制界限的靈活控制 6. 多角度的製程能力分析及多品質通用管制圖 7. 多種數據輸入接口 8. 異常報警 9. 用戶在線監控與管理 10. 中英文報表任意切換及設計
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SPC核心流程
1.確立制造流程
2.決定管制項目
6.問題分析解決
3.實施標准化
4.制程能力分析
Cp,Cpk<1
Ca,Cp,Cpk
制
Cp,Cpk≧ 1
程 條
5.管制圖的運用
件 變
動
時
6.問題分析解決
7.制程繼續管制
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基本資料
基本資料輸入流程
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基本资料 计数检验 管制特性
注意 複製功能的使用
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檢驗作業
1. 計數值檢驗:站臺、貨品、批量數、缺點原因
2. 計量值檢驗:
3.
站臺、貨品、三種輸入方式之區別
過程記錄
注意 複製功能的使用
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SPC培训讲义---基础知识
控制图原理——两种解释
➢点出界判异——小概率事件不会发生 ➢控制界限是区分偶波和异波的界限 偶波——过程固有的，始终存在的。对质量影响小但难以除去 异波——非过程固有的，时在时亡，对质量影响大但不难除去
控制图原理——预防的作用
20字方针 查出异因 采取措施 加以消除 不在出现 纳入标准
控制图原理——稳态
控制图判断准则
×
UCL A
B
XC C
B
LCL A
图一
UCL A B C
XC B
LCL A
图三
UCL A B C
XC B
LCL A
UCL A B C
XC B
LCL A
图二
图四
控制图判断1-2001的8种判异准则： 五、连续3点中有2点落在中心线同一测的B区以外； 六、连续5点中有4点落在中心线同一测的C区以外； 七、连续15点在C区中心线上下； 八、连续8点在中心线两侧，但无一在C区中；
S P C 培 训 讲 义——基础知识
课程大纲
➢ SPC概念 ➢ 控制图原理 ➢ 控制图判断准则
➢ 控制图种类 ➢ CPk值计算
SPC基本概念——SPC涵义
➢SPC：统计过程控制，主要工具是控制图理论。
SPC特点： ➢强调全员参加，不只是依耐少数质量管理人员 ➢强调用统计的方法保证预防原则的实现 ➢SPC强调用整个过程、整个体系出发解决问题
o
加强自身建设，增强个人的休养。202 1年1月 2日下 午9时35 分21.1. 221.1.2
o
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。202 1年1月 2日星 期六下 午9时35 分45秒 21:35:4 521.1.2
o
SPC培训讲义(PPT 47页)
A3、计算每个子组的均值X和极差R；
A4、选择控制图的刻度；
选择子组大小、数量和抽样原则： 每组样本数：4-5； 子组数要求：最少25组共100个样本； 抽样原则：组內变差小，组间变差大；
子组大小 子组数量 抽样原则
A.3 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
LCL
CL
UCL
LCL
UCL
CL
CL
UCL
LCL
0.27 %
七、 建立X-R控制图的四步骤：
A、确定控制对象收集数据 B 、计算控制限并作图 C、过程控制解释 D 、过程能力解释
Ａ阶段 收集数据
步骤A：
A1、选择子组大小、数量和抽样原则；
=1.68
Minitab 计算的工序能力：
手算结果与Minitab 计算结果基本提高过程能力指数的途径：
一、调整加工过程的分布中心，减少偏移量； （即使分布中心更靠近规格中心，“更准”）
二、提高过程能力减少分散程度即减小σ； （即使尺寸分布范围尽可能小，“更瘦”，以Cp为例，达到1.33即4σ/3σ， 达到1.67即5σ/3σ。从1.33到1.67的提高，形象地说就是原来容纳4σ的空 间现在容纳了5个σ）
一、什么是SPC
SPC：
“Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计过程控制”
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。
《SPC培训讲义》课件
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
• SPC 興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨
─ 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的 供應商，造成買賣雙方的浪費。 ─ 1980年以後，『GMP』及『ISO 9000』的興起，因為重視產品生 產的『制程』與『系統』，故更須有賴 SPC 來監控『制程』與『系 統』的一致性。
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成變異的機遇原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
顯示散佈原因
組內變異(Within)
Time 1 Time 2 Time 3 Time 4
• 称为 短期 (st) • 我们的潜在能力 - 能做得
最好的情况
• 所有6 sigma公司用 报告
SPC 的迷思
• 迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？
─ 這是產品品質 ( Q )，還是制程參數 ( P ) 管制圖？ ─ 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重的影響 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？是否已遵照規定， 實施追蹤與研判？
30
40
50
能力: 只有随机的或 短期的散布
(Cp & Cpk)
过程实绩: 全部散布包括 Shifts 和 Short Term
SPC培训教材讲义
第一种错 误损失
两种损失的合计
第二种错 误损失
0σ 1σ 2σ
3σ
6σ
因此，采用“3σ原理”所设计的控制图不仅合理，而且经济。
30
控制图的形成
LCL
UCL
旋转90℃
UCL
LCL
31
规格界限和控制界限
规格界限：是用以规定质量特性的最大（小） 许可值。 上规格界限：USL；下规格界限：LSL； 。
异常波动：是由特殊(异常)原因造成的。如原 材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操作 者不熟练等。异常波动引起工序质量变化较大， 容易发现，应该由操作人员发现并纠正。
16
4、“统计控制状态”与“过渡调整”
统计控制状态——当过程中只存在造成变差 的普通原因，这个过程称为“处于统计控制 状态”，简称“受控”。
PEOPLE EQUIPMENT
MATERIAL METHODS ENVIRONMENT
THE WAY WE WORK/ BLENDING OF REWORUCES
PRODUCT OR
SERVICE
CUSTOMER
INPUT
IDENTIFYING CHANGING NEEDS
PROCESS/SYSTEM OUTPUT AND EXPECTATIONS
控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ μ+kσ
k
k
1
• e
(
x) 2 2
2
2 •
e 2.718
24
μ± kσ μ± 0.67σ
μ± 1σ μ± 1.96σ
μ± 2σ μ± 2.58σ
μ± 3σ
SPC培训讲义(PPT 109页)
（Moving Range)
13
变差的普通原因和特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具 有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普 通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过 程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出 才可以预测。
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。只有特殊原 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。
D3=0.000
8
系列 1
R图
系列 2
4
D4=2.115
0
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
系列 1
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
日期/时间
9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/8 9/8 9/8 9/8 9/11 9/11 9/11 9/11 9/11 9/12 9/12 8:00- 9:00- 10:- 11:00- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 15:30- 10:30- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 8:00- 13:309:00 10:00 11:00 12:00 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 16:30 11:30 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 9:00 14:30
SPC讲义
第8页
SPC基本概念
2.特殊原因（非机遇性）：通常又叫可查明原因，当这类 原因出现时，将造成整个制程的分部改变 (但不是始终出现的), 除非该特殊原因找到并消除(如某日进了一批生手操作生疏)，否 则产品的质量状况将不可预测,即不稳定。图示如下:
製程中有特殊原因的變異
第9页
SPC基本概念
当出现以上状况时，我们称之为“制程不受控”，表现在管制图 上即有异常出现，这时如果计算制程能力将无多大意义，甚至会造成 错误的判断，必须是找到异常的原因(某一特定的不是整体的)，并采取 局部措施消除，直至制程受控，方可计算制程能力。
第18页
管制图
四、管制图的绘制步骤
(一) X －R Chart(平均值与全距管制图) A. 计量值管制图中X－R Chart是最实用的一种质量控制工具, 乃是X－Chart与R－Chart的合并使用.平均值管制图是管制平均 值的变化,即分配的集中趋势变化.全距管制图则管制变异的程 度,即分配的散布状况.均可协助我们判断制程的实际状况,藉以 明了质量变化的趋势. B.用途 1. 可用于管制分组的计量资料,即每次同时取得几个数据的特 性如长度¸ 浓度¸ 成分¸ 强度¸ 亮度¸ 电阻等. 2.是把握特性状态最有效的一种管制图. C.步骤 1.收集100个以上数据（时间先后顺序） 取样需具有代表性,原则上以各工作站上按不同机器¸ 操作人 员¸ 原料等分别取样.
由于各种因素变化，经过大量实验数据评估下来，偏移1.5西格玛：
1
2
30.9
69.2
690000 一本书平均每页170个错字 每世纪31.75年
308000 一本书平均每页25个错字 每世纪4.5年
3
4 5 6
93.3
spc讲义(doc 31页).doc
2004年4月19日SPC研討會東莞宏遠酒店目錄壹、統計制程管理（SPC）概念的導入貳、品質管制的意義參、制程管制一、制程管制的意義二、制造階段品質保證觀念三、現場實施制程管制的作法四、實施統計制程管制（SPC）的步驟五、管制圖介紹六、管制圖之判讀七、制程能力分析肆、演練伍、結論壹、統計制程管制（SPC）概念導入一、SPC之演進1.什麼是SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL）利用統計各種方法來管制製造程序，使產品一次做好。
SPC＝SQC＋QUALITY PLANNING AND DESIGN2.什麼是SQC（STATISTICAL QUALITY CONTROL）？由SHEWHART在1937年提出“以統計方法協助分析品質問題，進而找出解決問題方案的品管方法”。
這些方法主要有：＊管制圖＊直方圖＊柏拉圖＊查檢表＊制程能力分析＊實驗計劃法＊可靠度方法3.SQC的精神——制程能力的穩定維持——事後制程（AFTER PROCESS）之品質改善分析——阻擋不良品進入/流出（IQC/OUTGOING CONTROL）4.演進史（參見附圖一）SPC之演進史1950 1970 1980二、基本統計概念1.數據的性質(1)數據的差異因為沒有兩個產品（或制成品）是完全一樣的，就算是同一條生產線上用同樣的原料，同樣的方法做出來的，還是會有變動因素所構成的差異。
因此，對於製造者而言，每一零件之各品質規格特性，所能做的是：a.瞭解差異一定存在；b.找出差異的可能原因（原料、儀器、設備、隨機、人為，亦或是「不適當」之組織機能營運下所潛藏的因素），所以，必須將隨機誤差保持在一可容忍的範圍里，統計品管便由此誕生。
(2)可靠度、精密度、正確度檢討數據時，應先考慮是否具備a.可靠度；b.精密度；c.正確度等三個要素。
(3)數據的次數分配上節我們知道測定任何東西都必有誤差，不可能得到同一的數據，這種現象謂之數據帶有差異。
SPC统计培训讲义
SPC统计培训讲义什么是SPC统计SPC（Statistical Process Control），即统计过程控制，是一种通过对过程进行统计分析和控制，以提高产品质量和生产效率的管理方法。
SPC统计是建立在统计学原理基础上的一种管理工具，通过收集和分析数据，用于监控和控制生产过程中的变化和不良情况。
SPC统计的目标是实现过程稳定性，减少不良品数量和降低产品缺陷率。
通过SPC统计，企业可以及时发现和解决生产过程中的问题，降低生产成本，提高产品质量，增强市场竞争力。
SPC统计的基本原理SPC统计是基于统计学原理的管理方法，通过收集和分析过程数据，判断过程的稳定性和可控性。
SPC统计的基本原理包括以下几个方面：1.过程稳定性：SPC统计通过对过程数据进行统计分析，判断过程是否稳定。
过程稳定意味着过程的变异是正常的，不受特殊因素的影响，且在可接受的范围内变化。
2.过程控制：SPC统计通过建立控制图，对过程进行连续的监控和控制。
控制图是一种图表，通过在图上绘制过程数据和控制界限，可以直观地反映过程的稳定性和变化情况。
3.统计分析：SPC统计通过对过程数据进行统计分析，可以了解过程的平均水平、变异程度和分布情况。
常用的统计分析方法包括均值控制图、极差控制图和正态性检验等。
4.过程改进：SPC统计通过及时发现和解决过程问题，实现过程的持续改进。
通过统计分析和控制图，可以找出过程中的异常点和特殊因素，分析原因，并采取相应的改进措施。
SPC统计的重要工具SPC统计是建立在统计学原理上的一种管理方法，其中涉及到很多重要的工具和技术。
下面介绍几个常用的SPC统计工具：控制图控制图是SPC统计最常用的工具之一，用来监控和控制过程的变化和稳定性。
常见的控制图有均值控制图、极差控制图和标准差控制图。
通过绘制实际数据和控制界限，可以直观地了解过程的变化情况。
直方图直方图是一种用来表示数据分布情况的图表，通过将数据分成若干个区间，然后统计每个区间的频数或频率，可以了解数据的分布情况。
SPC讲义
敘述统计介绍 – 极差(2)
离散的程度：极差(Range)、标准差(Standard Deviation)
➢极差＝最大值-最小值
➢样本方差Variance ＝
(x x)2 i
,
i=1,2,…..n
n 1
x
其中
x
i
n
➢样本标准差 s ＝ 样本方差
敘述统计介绍 – 极差(3)
极差是一组数据的最大值和最小值之差。 R=Xmax-Xmin
SPC的作用
保持（控制）过程
● 当过程已被了解，必须保持在适当的能力水平 ● 过程是动态会发生变化的 ● 对过程的表现必须监控以预防不良变化 ● 好的变化亦应了解并把它固定下来 ● 控制可监控过程 ● 当过程发出讯号时，应立即而有效地找出原因和采取行动 ● 很多时候会留在此阶段，因为公司的资源限制 ● 要达到“世界级”的成就，必须坚持计划努力进入过程改进循环
1994年美国FORD、GM、CHRYSLER三大汽车厂公布QS-9000的品质系统要求 ，向全球推广应用，正式将SPC的应用提升到实际的生产活动中。
SPC的作用
ISO/TS 16949 的目标
缺陷预防 减少变差及浪费 持续改善
QC七大工具简介
QC七大工具是指：
查检表
Check List
不受控（存在特殊原因）
SPC统计过程控制基本知识
过程能力
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少）
规范下限
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）
SPC统计过程控制基本知识
过程分类 (按其能力和是否受控)
满足能力 可接受
不可接受
SPC统计过程控制完整版培训讲义
SPC统计过程控制完整版培训讲义一、背景介绍统计过程控制（SPC）是质量管理中的一种方法，用于监测和控制过程的稳定性和一致性。
它是质量管理的五大工具之一，常用于制造业、服务业等各个行业中。
二、SPC的定义SPC是通过对过程中的关键指标进行连续的统计分析和监测，从而实现对过程的控制和优化，以提高产品或服务的质量和一致性。
三、SPC的关键概念1.过程：指生产过程、服务过程中的关键环节。
2.正常变异：指过程中的正常、可接受的变化范围。
3.特殊因子：指突发的、非正常的变化，可能会导致过程偏离正常状态。
4.控制上限和控制下限：用于界定过程的正常变异范围的上下限。
5.控制图：用于图示化过程数据的统计变化，以便更直观地判断过程是否处于控制状态。
四、SPC的基本步骤1.确定质量特性：确定需要控制和监测的关键质量特性。
2.收集数据：收集与质量特性相关的数据。
3.绘制控制图：根据收集的数据，绘制相应的控制图。
4.判读控制状态：通过控制图，判断过程是处于控制状态还是非控制状态。
5.持续改进：根据判断结果，采取相应的措施进行持续改进。
五、SPC常用的控制图1.均值-极差控制图：用于监控过程的平均值和变异性。
2.均值-标准差控制图：用于监控过程的平均值和标准差。
3.层级控制图：用于监控多层次的过程数据。
4.高低控制图：用于监控过程中的极值。
5.统计过程能力图：用于评估过程的稳定性和能力。
六、SPC的应用场景1.制造业：用于监控生产线上的关键工艺参数，提高产品质量。
2.服务业：用于监控服务流程中的各个环节，提高服务质量和一致性。
3.供应链管理：用于监控供应链中的关键指标，实现供应链的稳定性和一致性。
4.项目管理：用于监控项目执行过程中的关键指标，提高项目交付的质量和效率。
七、SPC的优势和意义1.实时监控：能够在过程进行中及时发现异常情况，以便及时采取措施进行调整，确保产品或服务的质量。
2.数据驱动：以数据为基础，通过统计分析，能够更准确地判断过程的状态，确保决策的科学性和可靠性。
SPC讲义
SPCStatistical Process Control第一讲：SPC的发展及意义1.1、S PC的意义应用先进技术，特别是信息技术来建立集成质量系统，以实现质量管理、质量保证和质量控制自动化具有重要的理论意义和实用价值。
SPC的特点：全员参与，而不仅仅依靠少数质量管理人员：强调使用统计学的方法来保证预防原则的实现；SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。
能判断整个过程的异常，及时报警。
1.2、S PC的发展1.2.1质量控制发展的三个阶段1、单纯质量检验(SQI)：单纯依靠检验，剔除废品，以保证产品质量。
其方法是全数检验或抽样检验，其作用是事后把关，不让不合格品出厂或转移到下道工序。
2、统计质量控制(SQC)：在生产过程中进行系统的抽样检查，而不是事后全检。
将测得的数据记录在管理图上可及时观察和分析生产过程中的质量情况。
当发现生产过程中质量不稳定时，能及时找出原因并采取措施，消除隐患，防止废品再发生，达到保证产品质量的目的。
3、全面质量控制(TQC)：使企业具备生产100%合格适用产品的能力，向用户提供满意使用的合格产品。
从产品设计开始，一直到最终出厂检验之前，每一道加工工序都必须实行严格的质量控制，建立生产全过程的完整的质量保证体系，才能保证最终产品合格。
表1-1 质量控制三阶段比较1.2.2质量控制的发展趋势质量控制还将继续吸取经济学、心理学、社会学等自然科学和社会科学的成果，向更广阔的领域发展，质量控制部门对其它职能部门的协调作用将更加增大，产品质量检验的技术水平和准确性，以及机械化、自动化程度就大大提高，质量保证体系在搜集、处理、储存、传递质量信息中的作用更加突出，质量反馈更加重要，对质量控制业务更加标准化，程序化的要求更加严格；质量控制的重点，要从制定过程质量控制逐步转移到产品开发研制，设计质量越来越成为提高产品质量的关键，技术服务工作更将提到质量控制举足轻重的地位；质量控制机构的设置，质量检验部门和综合质量管理机构趋向分开，各自担负不同的质量控制职能保证产品质量和发展新品种将越来越紧密结合，成为从根本上提高产品质量的发展方向。
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解释
分布宽度
（Spread）
中位数 ˜x
将一组测量值从小到大排列后，中间的值 中间的值即为中位数。如果数据 中间的值 的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
一次测量，通常用符号 X 表示。 一次测量 单值（Individual） 一个单个的单位产品或一个特性的一次测量
名称
中心线（Central
2 3 4 5 上控制限 6 7 （UCLX=24。152） 8 9 10 25
D3 * * * * * 0.08 0.14 0.18 0.22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2 1.92 1.86 1.82 1.78
极差控制图（R）
下控制限
（UCLX=24。052）
X=均值X=
24.102
USL LSL 12 13
24.3 23.7 14 15
作成 确认 16 17
张丽虹
时间
2007-6-28
№：
1
2
3
6
7
8
9
18
19
20
21
22
23
24
25
M=
结
果
USL+LSL = 24 2 24.15 24.11 24.18 24.13 24.13 24.07 24.09 24.11 24.19 24.17 24.06 24.02 24.04 24.08 24.13 24.10 24.14 24.13 24.09 24.09 24.10 24.09 24.09 24.08 24.12 T= USL-LSL= 0.6 24.11 24.13 24.13 24.12 24.15 24.08 24.10 24.13 24.13 24.16 24.13 24.09 24.09 24.09 24.09 24.13 24.07 24.11 24.11 24.13 24.06 24.01 24.13 24.11 24.09 ε= |X-M|= 0.102
三、SPC常用术语解释 常用术语解释
名称 平均值（X） 极差（Range） σ（Sigma） 标准差(Standard
Deviation) 一组测量值的均值 均值 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 最大与最小值之差 用于代表标准差的希腊字母 过程输出的分布宽度 分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值） 分布宽度 的分布宽度的量度 量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表 量度 示。 一个分布中从最小值到最大值之间的间距 最小值到最大值之间的间距
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。 时间
范围
五、局部措施和系统采取措施
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 • 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 • 几乎总是要求管理措施,以便纠正 • 大约可纠正85%的过程问题
1#模中子14#中子机 部门 机种 组数 日期 样本1 样本2 样本3 样本4 样本5 X-Bar MAX MIN R
24.20 24.15 24.10 24.05
LSL：下公差 ：
品质管理科
Manifold Lower
管制项 型号 4 5
巾木 尺寸 ② （2）
规格值
6002FM0538 样本容量
24 n=5 10 11
UCLX=X+A2R= 24.152 LCLX=X-A2R= 24.052
平均极差 R=0.086
上控制限
（UCLR=0.181）
25
R=均值R=
0.086
UCLR=D4R= 0.181 LCLR=D3R=
编号：品-02-02
A-0
样本容量少于7时,没有 极差的下控制限
4、过程能力计算
均值图中上下控制限的计算：
• 计算过程能力 • 过程控制解释 • 识别变差的特殊原因并采取措施 • 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） 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）
社内使用表格，例子：中子尺寸分析图） 分析用控制图（社内使用表格，例子：中子尺寸分析图）
均值和极差图（ ：上公差， 均值和极差图 （ X-上公差， R图 ） ar USL： B
• 建立控制图及记录原始数据 • 计算每个子组的均值（X）和极差（R） 计算每个子组的均值（ ）和极差（ ）
• 计算控制限
• a、计算平均极差（R）及过程均值（X） • b、计算控制限 • C、在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线 • （将平均极差（R）和过程均值（X）画成水平实线，各控制限（UCLR， LCLR，UCLX，LCLX）画成水平虚线；把线标上记号）
• 问题出现频繁的工序 • 出了问题后影响大的工序 • 客户要求的 • 其他
3、控制图的绘制步骤
• 收集数据并画在图上（一般收集 个数据且个数为奇数） 一般收集3-9个数据且个数为奇数 个数据且个数为奇数）
a、子组大小：一般为5件连续的产品。 子组大小 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子 b、 子组频率 组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进行 监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。 子组数： C、 子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组， 共抽取125样本。
过程控制
受控 （消除了特殊原因）
时间
范围 不受控 （存在特殊原因）
过程能力
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限
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）
五、控制图-过程控制的工具
1、控制图是将一个过程定期收集的样本数据按顺序绘制而成的一种图示技 术。分为分析用控制图和控制用控制图。
24.09 24.07 24.03 24.04 24.08 24.05 24.05 24.02 24.05 24.13 24.10 24.10 24.09 24.10 24.09 24.07 24.10 24.09 24.07 24.03 24.08 24.06 24.05 24.05 24.02 24.13 24.09 24.09 24.09 24.09 24.09 24.08 24.12 24.10 24.12 24.09 24.12 24.12 24.11 24.15 24.12 24.12 24.15 24.15 24.12 24.13 24.09 24.12 24.16 24.16 24.09 24.10 24.14 24.12 24.12 24.13 24.11 24.08 24.08 24.11 24.12 24.13 24.13 24.13 24.11 24.15 24.09 24.13 24.09 24.09 24.13 24.11 24.09 24.08 24.13 24.11 24.10 24.11 24.10 24.11 24.08 24.09 24.09 24.11 24.14 24.10 24.09 24.09 24.10 24.11 24.11 24.10 24.12 24.10 24.09 24.10 24.07 24.10 24.10 24.10 24.15 24.13 24.18 24.13 24.15 24.13 24.11 24.13 24.19 24.17 24.13 24.13 24.13 24.13 24.15 24.15 24.14 24.15 24.15 24.13 24.13 24.11 24.13 24.16 24.16 24.09 24.07 24.03 24.04 24.08 24.05 24.05 24.02 24.05 24.11 24.06 24.02 24.04 24.08 24.09 24.07 24.07 24.09 24.07 24.03 24.06 24.01 24.05 24.05 24.02 0.06 0.06 0.15 0.09 0.07 0.08 0.06 0.11 0.14 0.06 0.07 0.11 0.09 0.05 0.06 0.08 0.07 0.06 0.08 0.10 0.07 0.10 0.08 0.11 0.14 过程能力指
0.000 -0.005 -0.010 -0.015 -0.020 -0.025 -0.030
平均值控制图（X-Bar）
上控制限
中线
下控制限
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 24 25
2、一般适用范围 、一般适用范围：
S P C
统计过程控制
目录
• • • • • • • 一、定义 二、SPC的作用 三、SPC常用术语解释 常用术语解释 四、过程变差 五、局部措施和系统采取措施 六、控制图 七、SPC的作业指导 的作业指导
一、定义
什么叫SPC?
利用统计技术对过程中各阶段进行监控，发 现过程异常,及时告警,从而达到保证产品的 质量.
σ=
R d2
=
0.037 1.787
T-2ε CPK= = 6σ
平均值控制图（X-Bar）
数
子 组容 量 n A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
过程均值 X=24.102
24.00 1 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Line）
解释