SPC-培训教程
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培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 课程目标：了解SPC的基本概念和作用掌握SPC的基本原理和方法1.2 教学内容：SPC的定义和意义SPC的发展历程SPC的主要组成部分SPC的应用领域和价值1.3 教学方法：讲授法：讲解SPC的基本概念和原理案例分析法：分析实际案例，展示SPC的应用效果1.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC的基本概念和原理案例：实际案例分析1.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC基本概念的理解案例分析报告：评估学生对SPC应用能力的掌握第二章：SPC的组成和原理2.1 课程目标：了解SPC的组成部分和作用掌握SPC的原理和方法2.2 教学内容：SPC的组成部分：数据收集、数据处理、数据分析、决策制定SPC的原理：变异原理、控制图原理、过程能力分析原理2.3 教学方法：讲授法：讲解SPC的组成部分和原理互动教学法：引导学生参与讨论和提问，加深对SPC原理的理解2.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC的组成部分和原理案例：实际案例分析2.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC组成部分和原理的理解小组讨论：评估学生对SPC应用能力的掌握第三章：数据收集与处理3.1 课程目标：掌握数据收集的方法和技巧学会数据处理的基本方法3.2 教学内容：数据收集方法：调查问卷、观察法、实验法数据处理方法：描述性统计、频数分布、图表展示3.3 教学方法：讲授法：讲解数据收集和处理的方法和技巧实践操作法：学生动手操作，进行数据收集和处理3.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：数据收集和处理的方法和技巧数据集：实际数据集进行分析3.5 教学评估：课堂问答：检查学生对数据收集和处理方法的理解数据分析报告：评估学生对数据处理能力的掌握第四章：控制图原理与应用4.1 课程目标：掌握控制图的基本原理学会控制图的绘制和应用4.2 教学内容：控制图的基本原理：随机变异原理、控制限原理控制图的类型：X控制图、R控制图、p控制图、np控制图4.3 教学方法：讲授法：讲解控制图的基本原理和类型实践操作法：学生动手操作，绘制控制图4.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：控制图的基本原理和类型数据集：实际数据集进行分析4.5 教学评估：课堂问答：检查学生对控制图原理的理解控制图绘制报告：评估学生对控制图应用能力的掌握第五章：过程能力分析与改进5.1 课程目标：掌握过程能力分析的方法和技巧学会过程改进的方法和策略5.2 教学内容：过程能力分析方法：过程能力指数、过程稳定性分析过程改进方法：DMC方法、六西格玛方法5.3 教学方法：讲授法：讲解过程能力分析和改进的方法和技巧案例分析法：分析实际案例，展示过程改进的效果5.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：过程能力分析和改进的方法和技巧案例：实际案例分析5.5 教学评估：课堂问答：检查学生对过程能力分析和改进方法的理解案例分析报告：评估学生对过程改进能力的掌握第六章：SPC软件与应用6.1 课程目标：了解SPC软件的作用和功能学会使用SPC软件进行数据分析和过程控制6.2 教学内容：SPC软件的类型和功能：统计软件、控制图软件、过程分析软件SPC软件的操作方法和技巧：数据输入、数据分析、控制图绘制、报告6.3 教学方法：讲授法：讲解SPC软件的类型和功能实践操作法：学生动手操作，使用SPC软件进行分析和控制6.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC软件的类型和功能SPC软件：实际软件进行操作练习6.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC软件作用的understanding软件操作练习：评估学生对SPC软件应用能力的掌握第七章：SPC在制造业的应用7.1 课程目标：了解SPC在制造业的应用背景和重要性掌握SPC在制造业中的应用方法和技巧7.2 教学内容：SPC在制造业的应用背景和重要性：质量控制、成本降低、效率提高SPC在制造业中的应用方法和技巧：过程控制、产品检验、持续改进7.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在制造业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在制造业中的应用效果7.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在制造业中的应用背景和重要性案例：实际案例分析7.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在制造业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在制造业应用能力的掌握第八章：SPC在服务业的应用8.1 课程目标：了解SPC在服务业的应用背景和重要性掌握SPC在服务业中的应用方法和技巧8.2 教学内容：SPC在服务业的应用背景和重要性：客户满意度提高、服务质量改进、运营效率提升SPC在服务业中的应用方法和技巧：服务过程控制、客户反馈分析、持续改进策略8.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在服务业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在服务业中的应用效果8.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在服务业中的应用背景和重要性案例：实际案例分析8.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在服务业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在服务业应用能力的掌握第九章：SPC在医疗行业的应用9.1 课程目标：了解SPC在医疗行业的应用背景和重要性掌握SPC在医疗行业中的应用方法和技巧9.2 教学内容：SPC在医疗行业的应用背景和重要性：患者安全、医疗质量改进、成本控制SPC在医疗行业中的应用方法和技巧：医疗过程控制、医疗错误分析、持续改进策略9.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在医疗行业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在医疗行业中的应用效果9.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在医疗行业的应用背景和重要性案例：实际案例分析9.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在医疗行业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在医疗行业应用能力的掌握第十章：SPC的实施与挑战10.1 课程目标：了解SPC实施的过程和步骤掌握SPC面临的挑战和解决方法10.2 教学内容：SPC实施的过程和步骤：准备阶段、实施阶段、监控阶段、改进阶段SPC面临的挑战：组织文化、员工素质、数据质量、技术支持10.3 教学方法：讲授法：讲解SPC实施的过程和步骤案例分析法：分析实际案例，展示SPC面临的挑战和解决方法10.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC实施的过程和步骤重点和难点解析一、SPC的基本概念和作用：理解SPC的定义、意义、发展历程以及其在各个领域的应用价值。
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义1.2 SPC的目的1.3 SPC的应用范围1.4 SPC的发展历程第二章：SPC的基本原理2.1 统计学基础2.2 控制图的原理2.3 过程能力分析2.4 过程改进的方法第三章：控制图的应用3.1 控制图的类型及选择3.2 控制图的构造与解读3.3 控制图的运用与维护3.4 控制图在质量管理中的应用案例第四章：过程能力分析与改进4.1 过程能力的概念4.2 过程能力的计算与评估4.3 过程改进的方法与策略4.4 过程改进案例分析第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择5.2 SPC软件的操作与使用5.3 SPC软件在实际应用中的案例分析5.4 SPC软件的未来发展趋势第六章：SPC在制造过程中的应用6.1 制造过程与SPC的关系6.2 SPC在生产过程中的应用案例6.3 SPC在供应链管理中的应用6.4 SPC在产品研发过程中的应用第七章：SPC在服务业中的应用7.1 服务业与SPC的关系7.2 SPC在服务业中的典型应用案例7.3 SPC在服务业中的挑战与对策7.4 SPC在服务业未来发展中的潜力第八章：SPC团队建设与培训8.1 SPC团队的角色与职责8.2 SPC团队建设的方法与策略8.3 SPC培训的内容与方式8.4 SPC团队评估与激励机制第九章：SPC在企业运营管理中的应用9.1 SPC与企业运营管理的关系9.2 SPC在生产计划与控制中的应用9.3 SPC在库存管理中的应用9.4 SPC在企业可持续发展中的作用第十章：SPC的未来发展趋势10.1 工业4.0与SPC10.2 大数据与SPC10.3 与SPC10.4 SPC在全球化背景下的挑战与机遇第十一章：SPC在质量改进项目中的应用11.1 质量改进项目概述11.2 SPC在质量改进项目中的作用11.3 质量改进案例分析11.4 质量改进项目的实施步骤第十二章：SPC在风险管理中的应用12.1 风险管理概述12.2 SPC在风险识别与评估中的应用12.3 SPC在风险控制与监测中的应用12.4 风险管理案例分析第十三章：SPC在环境管理中的应用13.1 环境管理概述13.2 SPC在环境监测与评估中的应用13.3 SPC在环境保护与改进中的应用13.4 环境管理案例分析第十四章：SPC在安全管理中的应用14.1 安全管理概述14.2 SPC在事故预防与控制中的应用14.3 SPC在安全管理体系中的应用14.4 安全管理案例分析第十五章：SPC在各领域的整合与应用15.1 SPC与其他管理工具的整合15.2 SPC在跨领域项目中的应用15.3 SPC在企业战略管理中的应用15.4 SPC在未来企业管理中的发展前景重点和难点解析1. SPC的基本原理：包括统计学基础、控制图的原理、过程能力分析等，这些是理解和运用SPC的基础。
spc培训教材完整版
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
SPC培训教材---完整版
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
10
9.8
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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)
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
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下一讲预告及预备知识
2024/1/30
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。
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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
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
统计过程控制(SPC)-培训教材
02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例： 某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。 （n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
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50.4
3
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48
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50.2
6
2
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53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
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SPC培训教材---完整版
2.图形制作：
1）数据收集：确定子组大小、频率、小组数的大小 a.子组大小：选择子组应使得一个子组内各样本之间的出现变差的 机会小。 b.应注意：子组样本的容量应稳定。 c.频率：子组间的时间间隔。 d.子组数的大小：包含100个或更多单值读数的25个或更多子组的数据
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
3.SPC的基本概念：
12).管制上限(控制上限):
UCL
13).管制中心线(控制中心线)： CL
14).管制下线(控制下限)： LCL
15).规格上限： USL
16).规格中心线： SL
17).规格下限： LSL
18).偏移度：
Ca
3.SPC的基本概念：
19).制程能力指数: Cp 表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小越分散。
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。
图形分析还应注意：
1）平均数管制图看是否偏离方向，全距管制图看稳定程度。所以平均数管制图是波动越小越好， 全距管制图是越往下越好，表示每组数据中变异越少。
2）当平均数管制图有连续3 点上升或下降，而R图没有较大波动时，则表示制程中有某个因素 正在慢慢朝某个方向发生变化。
3）当平均数管制图没有较大幅度变化，而全距管制图有出现连续3点上升，则表示机台有较大 松动。
《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
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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培训教程
SPC培训教程简介SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程质量的方法，通过对过程进行统计分析和控制，可以减少过程的变异性，提高产品质量的稳定性。
本培训教程将为你介绍SPC的根本概念、常用工具和应用方法，帮助你掌握SPC的核心原理和实践技巧。
第一章：SPC概述1.1 SPC的定义和作用SPC是一种用于监控和控制过程质量的方法，通过统计分析和控制过程变异性，提高产品质量和生产效率。
SPC可以减少过程中的变异性，并实现过程质量的稳定性。
1.2 SPC的优势 - 通过实时监控过程，即时发现异常情况，减少不良品数量和本钱 - 基于统计分析，可以定量评估和控制产品质量的稳定性- 提高生产效率，减少资源浪费1.3 SPC的应用范围 - 制造业：电子、医疗、汽车等 - 效劳业：金融、电信、物流等 - 过程控制领域第二章：SPC常用工具2.1 控制图控制图是SPC中最常用的工具，用于显示过程数据的变化趋势和规律。
常用的控制图包括：Xbar-R图、Xbar-S图、P图、C图等。
控制图可以帮助我们判断过程是否稳定，是否存在特殊因素。
2.2 测量系统分析〔MSA〕 MSA用于评估测量系统的准确性和可重复性，确保测量数据可靠可信。
常见的MSA方法有Gage R&R、线性回归分析、方差分析等。
2.3 过程能力分析过程能力分析用于评估过程是否满足产品质量要求的能力。
常用的指标有Cp、Cpk、Pp、Ppk等。
2.4 根底统计分析根底统计分析是SPC中的根底工具，包括均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计指标的计算和分析。
第三章：SPC实施方法3.1 确定SPC应用的目标与范围在实施SPC之前，需要明确SPC的应用目标和范围，确定需要监控和控制的关键过程和指标。
3.2 数据收集与整理SPC需要大量的实时数据进行统计分析和控制，因此需要建立有效的数据收集和整理机制，确保数据的准确性和完整性。
3.3 控制限确实定控制限是用于判断过程是否稳定的界限，可以通过历史数据、样本数据或经验确定。
SPC培训教材完整版
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
2024年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。
SPC理论培训教材
SPC理论培训教材1 SPC应用基础 22 SPC概述 32.1 什么是SPC 32.2 SPC的发展简史 32.3 SPC的特点 32.4 SPC与ISO9000标准体系的联系 33控制图及其应用 43.1什么是控制图 43.2质量数据与控制图 53.2.1计量型数据 53.2.2计数型数据 53.2.3质量数据的特性 53.3控制图原理 53.4 控制图贯彻预防原则 63.5 两类错误 63.6 3σ方式 73.7 控制图的判定准则 73.7.1判定稳态准则 73.7.2判定异常准则 83.7.3点子排列不随机模式 83.8 休哈特控制图 103.8.1控制图的种类 103.8.2休哈特控制图的用途 103.8.3通用控制图 113.8.4 工序能力指数及样本分布图 113.8.5控制图的选用 124 运用SPC的意义 134.1 为什么要用SPC 134.2 应用SPC的意义 135 控制图和报表 135.1 作图基础 135.2 作图 135.2.1 均值极差图 135.2.2 均值极差图 145.2.3 中位数极差图 145.2.4 单值移动极差图 145.2.5 指数权重移动均值图 145.2.6 运行图 145.2.7 预控图 145.2.8 不合格品率图（P图） 14 5.2.9 不合格品数图（Pn图） 15 5.2.10 不合格数图（C图） 155.2.11 单位不合格数图（U图） 15 5.2.12 直方图 155.2.13 个体直方图 155.2.14 原因排列图 155.2.15 措施排列图 155.2.16 备注排列图 165.2.17 DPTO图 165.2.18 DPMO图 165.3 图形属性 165.4判异 175.4.1 判异规则 175.4.2失控点与关联点 185.4.3控制线 185.5 点的拾取 186 控制线的计算公式 196.1 计量类的控制线 196.1.1 均值标准差图 206.1.2 均值极差图 206.1.3 位数极差图 216.1.4 单值移动极差图 216.1.5 EWMA图 226.2 合格数据类的控制线 226.2.1 P图 226.2.2 Pn图 236.2.3 Q图 236.2.4 Qn图 236.3 缺陷数据类的控制线 246.3.1 C图 246.3.2 U图单位缺陷数图 247 分析工具 257.1 过程能力分析 257.2 过程能力变动分析 257.3 产品直通率分析 257.4 多参数对比分析 257.5 正态概率纸 251 SPC应用基础Fab-SPC系统建立在公司标准的网络平台上，服务器操作系统采用Windows/NT Server数据库采用Oracle支持公司标准的客户计算机平台。
SPC基础知识培训教材_入门级
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
控制用控制图
日期 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
145 145 145 145 145 145 145 143 142 145 145 145 145 145 145 145 145 147 145 145 145 145 145 145 145
6、制定反馈行 动计划
5、选择和建立 控制图
应用SPC的十大误区
误区之一：没能找到正确的管制点 误区之二：没有适宜的测量工具. 误区之三：没有解析生产过程,直接进行管制. 误区之四：解析与管制脱节。 误区之五：管制图没有记录重大事项。 误区之六：不能正确理解XBAR图与R图的含义。 误区之七：管制线与规格线混为一谈 误区之八：不能正确理解管制图上点变动所代表的意思 误区之九：没有将管制图用于改善 误区之十：管制图是品管的事情
质量数据的分类
按质量数 据的性质
计量值数据 计数值数据
一般可以有小数，例如质量、长度、强度、硬度、 温度、湿度、压力、化学成分等。
计件值数据 计点值数据
合格品数、废品数等； 缺陷数、疵点数等；
控制图的类型
类别
名称
计
平均值－极差 控制图
量
值 中位数－极差
控 控制图
制 单值－移动极 图 差控制图
不合格品数控 计 制图
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的判定准则
X-R控制图的判定准则
受控状态
1.多数之点子集中在中心线附近. 2.少数之点子落在管制界限附近. 3.点之分布呈随机状态,无任何规则可循. 4.没有点子超出管制界限之外.
SPC 培训教材
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
SPC培训教材专业知识
第三章 控制图原理
控制图原理旳第三种解释
统计过程控制SPC理论是利用统计措施对过程进行控制， 既然其目旳是“控制”，就要以某个原则作为基准来管理 将来，经常选择稳态作为原则。稳态是统计过程控制SPC 理论中旳主要概念。 稳态，也称统计控制状态(state in statistical control)，即过程中只有偶因没有异因旳状态。 稳态是生产追求旳目旳。
•正态方差旳无偏估计常用旳只有一种，就是样本方差s2
•正态原则差旳无偏估计也有两个，一种是对样本极差R=X(n)-X(1) 进行修偏而得，另一种是对样本原则差S进行修偏而得,详细是：
其中d2与C4是只与样本量n有关旳常数。
13
第二章
SPC中常用统计分布
SPC有关统计基础知识
14
第二章
正态分布基础知识
布
18
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：均值旳抽样分布
19
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：中位数旳抽样分布
20
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：原则差旳抽样分布
21
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：极差旳抽样分布
22
第二章 SPC有关统计基础知识 计数值抽样分布：np旳抽样分布
5
第一章 SPC产生旳历史背景及其意义
贝尔试验室旳课题组 当代质量管理旳基石
为了确保预防原则旳实现，20世纪23年代美国 贝尔电话试验室成立了两个研究质量旳课题组，一 为过程控制组，学术领导人为休哈特(walter a.shewhart)；另一为产品控制组，学术领导人为 道奇(Harold f.dodge)。
在外旳概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
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
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SPC 應用教材
SPC(統計過程控制)基礎
培訓教材
教材編號:POLY-T001
二零零三年十二月制定
版本:0
編制/日期: 審批/日期:
課程名稱:SPC(統計過程控制)基礎
SPC---Statistical Process Control
(運用統計技術對過程進行管制)
數理統計:
SPC屬于數理統計范籌, 在學習SPC之前, 我們先了解什麼叫數理統計.
數理統計學是研究怎樣去有效收集、整理和分析帶有隨機性的數據; 以及對所考察問題作出推斷或預測, 直至為采取一定的決策和行動提供依據和建議.
我們常用的數理統計有: 控制圖、直方圖、Cpk 、DOE、方差分析、抽樣方法.
一:差異的形成
任何物体之間均有差異.差異大時容易測量.差異小時較難測量.
我們測量兩個不同的產品.有時顯示相同的數值.只是測量儀器未夠精密而已, 并不表示兩個物体完全一致.
產品差異主要有三大類
1.同体差異: 同一產品上不同部位的差異.如---電鍍質量
2.異体差異: 同一時間制造出來的不同產品間的差異如---輸入電流
3.時間性差異:不同時間制造出來的產品間的差異如---熱壓質量
构成差異的主要因素:
1.制程:工具磨損﹑机器變動﹑壓力電力變化.
2.原料:原料是別人的產品.既然產品會有差異.那么原料亦必有差異.
3.操作人員:是差異的主要原因(操作方法﹑情緒﹑知識).
4.其它: 如溫度﹑光暗度﹑檢查方法.
機遇原因差異:當上述四個因素造成的差異漸漸趨於穩定以及可預測時.我們
稱之為機遇原因差異. 機遇原因差異一般都很小.故難於避免
非機遇原因的差異:与上述相反.有些因素造成的差異會很大.且易于測量:
我們稱之為非機遇原因差異(我們要控制的差異)
在質量管理活動中.統計方法有以下几個方面的用途.
1. 提供表示事物特征的數據[平均值﹑中位數﹑眾數、標准偏差(σ)]
1): 表示數據集中位置的特征數.
a: 平均值(X): 是將數據的總和除以數據的個數.
X1 + X2 +‧‧‧ + Xn
X =
n
b: 中位數(m): 將所有要考察的數據由小到大排列后, 如果數據個數為奇數時, 則位于中間位置的那個數據就是中位數, 如果數據個數為偶數
時, 則需要計算中間兩個數的平均數作為中位數.
c: 眾數: 一組數據中, 出現次數最多的數據稱為眾數, 有時一系列數據中可能找不到眾數.
2): 表示离散程度的特征數.
a: 极差(R): 极差也叫異差幅, 它是指一組數據中最大值與最小值之差.
R=X max—X min
b: 樣本標准偏差(S)
國際標准化組織規定, 把方差的平方根作為樣本標准偏差.
S = (X1-X)2 + (X2-X)2 + ‧‧‧(X n - X)2
n - 1
2.比較兩事物的差異.[方差分析.水平對比]
3.分析影響事物變化的因素[柏拉圖]
4.分析事物之間的相互關係[散布圖﹑魚骨圖﹑]
5.研究取樣和試驗方法.確定合理的試驗方案[實驗設計﹑抽樣方法]
6.發現質量問題.掌握其動態變化.[控制圖﹑直方圖]
應當明白:統計方法只是歸納﹑分析問題,顯示事物客觀規律變化的作用.并不
能解決質量問題.要解決質量問題:仍需要技術和管理措施
三:管制圖的作用和應用
管制圖（Control Chart ）–是統計品質管制的重要工具．
方法是將指示品質情況的統計指標在圖上用點表示出來．并在圖中畫出管制界限
（Control Limits）以作比較．品質管制圖是記錄品質演變的時間表,它顯示出生
產過程的穩定情況,使有關人員知悉生產過程中的品質．有預防﹑維持及改進品質
水准的作用．
管制圖的用途：
１．在產品質量判斷方面．提供最新資料．幫助對近期產品品質作出決定．２．在質量診斷方面．可以用來度量過程的穩定性（確定工序之控制程度）．３．在質量控制方面，可以用來提供信息什么時候要對過程加以調整(預防不合格品產生,節約資源)．
４．在質量改進方面．可以用來确定其過程是否得到了改進(判定工作表現)．
管制圖的應用條件：
1.過程必須有重複性．
2.過程必須已趨穩定(5MIE受控)
3.工序能力應充足(C PK>1)情況下
*同一控制圖只能用于同一產品特性和同一生產過程
四:統計數據及管制圖的分類.
計量數據和計算數據
計量數據----可以用測量工具測量出(產品質量特性)小數點以下數值的數據
計數數據----不能使用測量工具測量出小數點以下的數值的數據.
根據此,管制圖亦可分為:
計量品質管制圖—-R、 MAMR圖
計數品質管制圖—P-CHART.
五:如何利用管制圖監控生產過程.
控制圖上的控制線范圍實則為一正態分布曲線.
連續兩點出現在B2區其机會率為0.135×0.135=0.0182較原來一點出現之機會率低.如此類推,正常情況連續很多點出現在某一區,其機會率必然趨向于零.但若事實上如此,必然有外來因素影響生產過程(己是不正常).
為了方便監察控制圖,我們采用了七點測試法用來判斷控制圖趨勢,即:
a.連續七點出現于中位線与上限線之間.
b.連續七點出現于中位線与下限線之問.
c.連續七點排成向上的趨勢.
d.連續七點排成向下的趨勢.
如果出現上述情況.即使數據未超出上下限制線.但可以肯定工序基本上己加入了外來因素.必須作出調查
另一种狀態,亦証明有外來因素影響制程.
a.點在限制上限線之上
b.點在限制下限線之下.
一般情況下,我們是收集到一定的數據后纔開始計算控制限制線(一般至少25個數據),公司規定是完成一張圖表的數據收集后,便開始計算控制限制線.利用首次數据進行計算控制限制線時,為了盡快得到控制線以便監控過程,初始采集數據時可以增加采集數據之頻率,比如正常每4小時抽取樣本一次的,可以改為每小時抽取一次樣本,數據個數達到25個以上,即可以利用有關之計算公式計算有關之控制線,當第一次計算出控制線時,需要將計算出來的控制線放回至原來的數据圖表上,以便觀察初始之有關數据是否在受控狀態,若確實某一數据是因為非機遇原因而致處于失控狀態,應將其刪除后,再重新計算控制線,直至所有的點(而且不少于25個數據點)都處于受控狀態,利用首次數據計算出來的控制限制線,給有關主管人員確認后,便可以作為長期的該過程產品特性之控制限制線,控制限制線一經確定,便作為以后的控制圖使用,除非有制程之其它變更(包括物料、工藝改進等)并經有關主管人員同意,可以重新按上述方法收集數據計算控制限制線,并給予更新.
由于每次計算限制線.都是將超出限制線的點刪除后才計算限制線,由此可知每次計算得的限制線必定比上次為窄,如圖
一月五月十月
亦因為每次之非機遇原因之出現,都得到追究和解決.故亦應有能力使品質一步一步提高(趨于穩定)另外由于一般情況下,控制限制線一般比規格范圍為窄,且凡是超越限制線的點都即時得到追究.這比傳統的等到超出規格纔予以追究更快一步.使不良品的產生于未然.
以上几點就是為什么利用SPC可以提升及穩定品質的原因所在.。