SPC培训资料2499819.pptx
《SPC培训资料》课件
数据分析
数据分析是指对所收集的数据进行统计分析 并得到有关质量的决策信息的技术过程。
其它概念
此外，还包括直方图、思维导图、流程图和 质量控制图的使用。
SPC的应用
1
SPC的优点和缺点
了解SPC管理的推广和限制，有助于正确实施SPC管理。
2
SPC的应用实例
许多公司已经在实施SPC管理方案，以提高它们产品和过程的质量。
SPC培训资料PPT课件
了解SPC管理，提高品质控制技能，从而使组织在生产过程中为客户提供满 意的产品和服务。
什么是SPC？
SPC定义
SPC应用范围
SPC好处
统计过程控制（SPC）是一种 使用统计方法监测生产过程的 过程控制方法，用来监测产品 或过程的可控制程度和稳定性。
SPC适用于任何一种制造过程， 无论是电子零件清洗、锻压、 金融服务、体育竞技或餐饮业 等。
3
SPC的应用方法
SPC的应用方法有很多，包括过程监测、质量检测、品质改进和技术升级等。
SPC的实施步骤
SPC实施流程
SPC实施流程通常包括设定目 标、定义过程、测量过程、模 拟和分析过程，以及制定控制 计划和改进策略等多个步骤。
SPC实施前的准备工作
正确认识SPC的重要性，寻找 可以帮助你实施SPC的内部和 外部资源，做好上司、员工和 客户的沟通和准备工作。
SPC知识总结
SPC课程回顾
SPC考试题目 SPC进一步学习的建议
回顾SPC的基本概念、优点和缺点、应用方法 和实施步骤，让我们能够更好地理解和应用 SPC。
SPC考试将包括SPC知识和应用，为SPC的 进一步学习打下基础。
为了进一步学习SPC，我们可以参考SPC管 理手册、学习新的统计工具和技术，以及网络 资源。
SPC培训资料
统计过程控制（S P C）培训资料一、什么叫SPCSPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，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。
二、什么情况下要做SPC1.客户要求的关键特性2.内部确定的关键特性三、做SPC的前提1.过程数据易于采集2.过程处于受控状态四、SPC的理论知识变差1.变差的概念没有两件产品或者特性是彻底相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。
产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在。
例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。
2.变差的普通原因及特殊原因普通原因变差是向来在过程中浮现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程惟独此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。
---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。
---此类变差是必然存在的，只能改善或者降低，不能彻底被消除。
特殊原因变差是由异常或者外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或者不受控的。
---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。
---此类变差是可以被消除的正态分布一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。
，当一组测量数据服从正态分布时，有大约正态分布的两个参数：平均值U和标准差68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的惟独0.27%（如图一：正态分布图）。
spc基础培训资料全
第一章节重新认识SPC内容主要有：过程的概念；过程变差；过程能力分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第二章节SPC应用的基础2.1数据与质量特性值●质量数据1．数据的特点：①波动性；②规律性；2．质量特性：反映产品特定性质之内容；（如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等）3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据；（如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”）4．数据分类：①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）●数据参数1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。
2．频数：同一记录中同一数据出现的数据。
公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。
3．平均数：所有数据的和与总数和商。
4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。
标准方差：6．●数据的分层1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法；2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
3.分层方法：①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；②机床设备：按机器分，按工夹刀具分；③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分④加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。
4.两点原则：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的一个长度尺寸的测量值（mm ）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
《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。
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。
36
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。
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
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。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
SPC培训资料2499819
分布宽度（Spread）
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
中位数 ˜x
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
单值（Individual）
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表示。
2、正态分布的基本知识-2
◆正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73。◆于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%= 0.27%。◆而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1 ‰ 。如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。
解析用
稳定
控制用
控制图绘制流程
控制图的制作步骤
1. 选取要控制的质量特性值；2. 选择合适的控制图种类；(均值-极差）3. 确定样本组数k，样本量n和抽样间隔，一般样本组数不少于20-25个；4. 收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据；5. 计算各组样本统计量，如样本均值、极差、标准差；6. 计算各统计量控制界限(LCL,CL,UCL)；7. 画控制图；并将计算出的统计量在控制图上打点；8. 观察分析控制图；9. 决定下一步行动。
控制图的制作
图：
R图d2、d3、A2、D3、D4、均为与样本含量有关的常数，可查表，如下表：
控制图的制作
步骤4 确定中心线和控制限
控制图的制作
控制图的制作
步骤5 绘制 -R控制限
◆在给定的 —R控制图上，根据所计算出 的图和R图的控限，选定垂直轴上最小区间单位所表示数据量，并在垂直轴上标明数据。请注意：在绘制控制限时，控制限（UCL和LCL之间）的距离不应太大，也不应太小。距离太大，当有些数据点超出控制限时无法表示；距离太小，描点和分析时会比较困难
《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。
《SPC培训内容》PPT课件
n 1 ~ 5 pP
2021/6/10
34
建立p控制图的步骤B
B1计算过程平均不合格品率
B
计
算 控
B2计算上、下控制限
制
限 B3画线并标注
2021/6/10
35
计算平均不合格率及控制限
npnp1np2.. .npk
k
d1d2...dk n1n2...nk
中心线
CL
P
p
d n
UCL
p 3 p 1 p
21
各类控制图建立步骤及其QI输入设置
X-R图
• 分组时的考虑原则:组内变异小,组 间变异大。
• 至少应取25组或100个单值。
2021/6/10
22
建立X－R图的步骤A
A1选择子组大小、频率和数据
A 阶 段 A2 建立控制图及记录原始记录 收 集 A3 计算每个子组的均值X和极差R 数 据 A4 选择控制图的刻度
SQC：Statistical Quality Control SPC：Statistical Process Control
针对过程的重要控制参数 所做的才是SPC
Real Time Respose
原材料
PROCESS
测量
结果
2021/6/10
针对产品所做的 仍只是在做SQC
4
SPC包括的内容
• 1、控制图：(控制工具)
每 小 时 抽 至 少 3个 样 品 每 4小 时 至 少 取 3个 值 每 小 时 至 少 取 3个 值 每 小 时 至 少 抽 5个 样 本 每 批 至 少 5个 每 批 至 少 5个 每 小 时 观 察 记 录 1个 值
A5 将均值和极差画到控制图上
SPC基本知识培训(ppt 40页)
17
质量数据的基本知识
18
质量数据的基本知识
三、总体与样本
1、 总体：被研究(或考查)的对象的全体称为总体或母
体。
2、样本：总体的一部分被作为直接研究、分析的对
象，这一部分称为样本。也有称为子样的。
美国从20世纪80年代起开始推行SPC。美国汽车工 业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司， 克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000 的基础上还联合制定了QS9000标准，在与汽车有关的行 中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了
4
SPC基本知识
SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁 公司等等。
(xi
x)2
1(0 .1 0 6 .1)5 2 (0 2 .1 0 5 .1)5 2 .2 . .(0 ..1 . .0 4 .1)5 2 2 5 1
=0.192
16
质量数据的基本知识 ③正态分布常用符号P( ,σ2)表示。括号内的符号分别
代表正态分布的平均值和标准偏差平方。当 时称为标准 型正态分布，记为 (0,1)。标准型正态分布的概率是：
1 n1
n i1
(xi
x)2
S
1 n
n i1
(xi
x)2
（1-2）
式中的各符号表示意思同平均值式子。
例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14 X =（0.16+0.15+0.18+0.13+0.14）/5=0.152
SPC应用技术培训课件
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。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
3σ 2σ 1σ
1σ 2σ 3σ
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
X
2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用， 那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
SPC培训课件PPT(共 69张)
19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
华邦机械
目标值线 预测
范围
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。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点
SPC培训材料
制丝车间SPC培训材料一、什么是SPCSPC：统计过程控制。
也就是应用统计技术对过程中各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。
二、什么是控制图控制图就是对生产过程的关键质量特性值（如咀棒的吸阻、烟丝的含水率、烟支的质量等）进行测定、记录、评估并监察过程是否处于控制状态的一种图形方法，它是SPC的核心技术。
控制图主要包括三方面的内容：第一，控制线。
包括上控制线（UCL）、中心线（CL）、下控制线（LCL）三条；第二，取样方法。
主要包括取样的时间间隔（一般为等时间间隔）、取样的多少（样本量大小）；第三，过程判定。
主要是利用相应的判定准则根据控制图上点子的分布情况对生产过程是否稳定进行判断。
控制图可分为：计量控制图和计数控制图两大类计量控制图又包括：均值—标准差控制图、均值—极差控制图、中位数—极差控制图和单值—移动极差控制图四类。
在制丝车间最实用的是：均值—极差控制图和单值—移动极差控制图。
下面是均值—极差控制图控制图的原理控制图的基本原理就是“小概率事件”。
如下图3所示，当生产过程处于稳定状态时，产品质量特性值一般都分布在“中心值±3σ”的范围以内，该范围以外的概率只有约0.27%，也就意味着产品的合格率为99.73%。
因此，可以认为“中心值±3σ”的范围可以含盖稳定生产状态下的所有质量特性值，用“中心值±3σ”作为过程质量的控制线可以保证产品质量的稳定可靠。
在实际使用中，只要点子出界就认为生产过程不稳定。
图3 控制图的原理三、控制图的作用及特点（一）全面预防是控制图的基本原则。
应用控制图的主要目的就是通过对实时生产状态（即控制图中点子的分布状况）的统计分析，从而达到防患于未然的目的。
（二）改进过程质量。
应用控制图可以及时发现产品质量的异常，从而减少废品率，降低质量成本，并根据具体的质量情况对生产过程提出改进要求。
（三）防止不必要的过程调整。
控制图可以区分生产过程中的异常波动和偶然波动，从而可以准确的指导操作人员对过程进行及时调整。
- 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)。
Company Name Dept. Name
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
基本的统计概念
2、正态分布的基本知识-2
例：100个螺丝直径直方图。图中的直方高度与该组的出现频数成正比
(生产成本、不合格率、客诉费用等降低、生产技术改善) D. 使品质变异减少─SPC能降低制程变异
预防控制 SPC的目的：反映制造过程的波动状况（是否稳定）。
Slide:6
过程控制反馈循环图
Company Name Dept. Name
过程之声
人员 设备 原料 方法 量测
输环入境 客户声音
统计方法
过程
中位数 ˜x
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数 据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
单值（Individual 一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
）
示。
众数(Mo)
一群数据中，再现次数最多的数。
November 14, 2020
2、正态分布的基本知识-1
¤ 特殊原因：制程中变异因素不在统计的管制状态下，其产品之特性没有固 定的分配；不是始终作用于生产过程中；输出不可预测；一旦出现会 改变过程分布。
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
第二篇 基本的统计概念
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
什么是统计过程控制(SPC)
SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好。
抽样 群体
样本
行动 结论
分析
测试 数据
SPC 可以理解为：对制造过程的数据，加以分析统计，并对其结果进行调整、管控； 以提高产品品质。
过程(process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作,也指支持产品/服务的过程 如管理,财务,采购与工艺.
控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控制是指通过经预先设 计的实验及采用统计技巧成功地:
1)过程进行控制; 2)维持或改善控制.目标是提升品质。
把统计,过程及控制三个名词的英文字头连起来就是SPC.
人 机 料 法 环
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
共同原因与特殊原因之变异
¤ 共同原因：制程中变异因素是在统计的管制状态下，其产品之特性有固定 的分配；其始终作用于生产过程中；输出可预测；
November 14, 2020
共同原因与特殊原因之变异
Company Name Dept. Name
基本的统计概念
1、主要的统计学名词-1
名称
解释
平均值 （X bar） 一组测量值的均值，群体平均值用μ表示
极差（Range）
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
标准差
(Standard Deviation)
过程输出的分布宽度，距离平均值的偏差，用希腊字母σ
分布宽度（Spread） 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
统计过程控制 （SPC）
目录
第一篇 SPC简介 第二篇 基本统计概念 第三篇 控制图的应用 第四篇 过程能力分析及控制图的判读
Company Name Dept. Name
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
第一篇 SPC简介
November 14, 2020
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
Why we use SPC?
A. SPC能使管理更合逻辑─统计学的理论依据 B. SPC能使管理掌握先机─SPC能预测制程变异
(生产管制、掌握制程、消除不良发生原因) C. SPC使制造成本更低 ─SPC能提高制程能力
过程/系统
SPC就是利用统计方法去:
产品或服务
输出
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.
客户
确认客户 需求与期望
November 14, 2020
外部成本
维护成本升高 返工
品质失败的结果
Company Name Dept. Name
◆不同的常态分配(1)
基本的统计概念
(a) μ1≠μ2，σ 1=σ2
Company Name Dept. Name
μ1
μ2
X
November 14, 2020
2、正态分布的基本知识-1 ◆不同的常态分配(2)
基本的统计概念
(b) μ 1 = μ 2 ，σ 1< σ 2
Company Name Dept. Name
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
November 14, 2020
Company Name Dept. Name
变异的概念
世界上没有全然相同的两个物品----变异 超出允许的变异范围（规格界限），就会出现异常（不良品） 变异的来源
Company Name Dept. Name
什么是统计过程控制(SPC)
下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制 (Statistical Process Control).
统计学(Statistics)是数学的一个分支: 1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples) 2.计算集中特性(central tendency),如算术平均数(average或mean), 如极差 (range),方差(variance)和标准差(standard deviation). 3.对于总体分布,通过对抽样分布做假设,便可提供对总体采取措施的基础.σ2μ 1=μ 2X
November 14, 2020
2、正态分布的基本知识-1 ◆不同的常态分配(3)
基本的统计概念
(c)μ1 ≠μ2 ，σ1 <σ2
Company Name Dept. Name
X
November 14, 2020
基本的统计概念
2、正态分布的基本知识-2 ◆在中心线或平均值两侧呈现对称之分布 ◆常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交 ◆曲线下的面积和为 1