统计过程控制培训ppt
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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统计过程控制第二版PPT_讲义
控制图
质量特性分类
❖ 计量型：用各种计量仪器测出、以数值形 式表现的测量结果，包括用量仪和检测装 置测的零件直径、长度、形位误差等，也 包括在制造过程状态监控测得的切削力、 压力、温度、浓度等。
❖ 计数型：通常是指不用仪器即可测出的数 据。计件如不合格件数；计点如PCB上的 漏焊数、溢胶数等
样本容量
是否恒定？
是
否
np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
是
样本容量 是否恒定？
是
否
C或U图 U图
计量型控制图
计数型控制图
IV. 控制图应用的二个阶段
❖ 分析阶段 ❖ 控制阶段
Process： （过程）有输入-输出的一系列 的活动；
Control： （控制）事物的发展和变化是 可预测的；
SPC的基本原理
▪ 波动无处不在 ▪ 正常波动和异常波动 ▪ 通过保持过程受控和稳态提高过程能力和品
质水平
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
V. 控制限的计算方法
x R控制图的控制限计算
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均
值：
x x1 x2 x3 ...... xn n
R xmax xmin
Cp USL LSL (当USL、LSL都存在时）
6ˆ
Cr（或Cpr） 1（常以百分数表示） Cp
Cpu USL x（当USL存在时）
3ˆ
Cpl x LSL（当LSL存在时）
3ˆ
Cpk Min（USL x ，x LSL）
3ˆ
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
SPC统计过程控制173页PPT培训教材
管理层授权并支持问题调 查和过程改进
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
15
YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
27
计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
23
变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
5
引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
15
YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
27
计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
23
变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
5
引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.
spc统计-PC统计过程控制培训pt132页 精品
三．SPC代表统计过程控制。应用统计技术控制输 出（例如零件）应仅仅是第一步，只有当产出输 出的过程成为我们努力的重点，这些方法才能在 改进质量，提高生产率，降低成本上发挥作用。
持续改进及统计过程概述
四．现有已完成的例子仅是为说明如何运用SPC， 要真正理解SPC需要进一步与过程实际联系，现 有的过程信息不能代替实际工作经验。
Registered Quality Consultant, TÜV Rheinland 德国莱茵技术监督协会注册质量顾问
Registered Senior Quality Auditor, Quality Society of Australa 澳大利亚－新西兰质量协会注册高级质量审核员
Certified Auditor VDA6.1, VDA-QMC/Germany 德国汽车工业联合会注册VDA6.1认证审核员
Electrical Component Length
Scrap
Quite some Variation
-Ending up as Scn
10.5mm
-导致废品
局部措施和对系统采取措施
局部措施
l通常用来消除变差的特殊原因 l通常由与过程直接相关的人员实施 l大约可纠正15%的过程问题
测量系统误差的类型
重复性 (Repeatability)
由同一操作者对同一部件用同一测量仪器的 多次测量
测量系统分析 MSA
测量系统误差的类型
再现性 (Reproducibility)
由不同操作者对同一部件用同一测量仪器的测量
测量系统分析 MSA
测量系统研究
量具重复性和再现性
Gage R&R (repeatability and reproducibility)
持续改进及统计过程概述
四．现有已完成的例子仅是为说明如何运用SPC， 要真正理解SPC需要进一步与过程实际联系，现 有的过程信息不能代替实际工作经验。
Registered Quality Consultant, TÜV Rheinland 德国莱茵技术监督协会注册质量顾问
Registered Senior Quality Auditor, Quality Society of Australa 澳大利亚－新西兰质量协会注册高级质量审核员
Certified Auditor VDA6.1, VDA-QMC/Germany 德国汽车工业联合会注册VDA6.1认证审核员
Electrical Component Length
Scrap
Quite some Variation
-Ending up as Scn
10.5mm
-导致废品
局部措施和对系统采取措施
局部措施
l通常用来消除变差的特殊原因 l通常由与过程直接相关的人员实施 l大约可纠正15%的过程问题
测量系统误差的类型
重复性 (Repeatability)
由同一操作者对同一部件用同一测量仪器的 多次测量
测量系统分析 MSA
测量系统误差的类型
再现性 (Reproducibility)
由不同操作者对同一部件用同一测量仪器的测量
测量系统分析 MSA
测量系统研究
量具重复性和再现性
Gage R&R (repeatability and reproducibility)
SPC统计过程控制培训课件PPT(48张)
音干扰、振动、照明、室内净化、现场
因 污染程度等等。
素
7
过程能力
SQE Training
过程能力（process capability）以往称为工序能力
过程能力是指工序处于控制状态下的实际加工能 力。---素充分标准化，处于稳定状态 下，工序所表现出来的保证工序质量的能力。
14
指数分类
SQE Training
1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；
4、Cpu：上单侧过程能力指数； 5、Cpl： 下单侧过程能力指数。
15
SQE Training
过程能力决定于质量因素：人、机、料、法、环， 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作； 二、提高过程能力的有效手段； 三、找出产品质量改进的方向； 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
Ppk修正的过程性能指数 Ppk：“我们实际真正做到多好”
13
SQE Training
Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
短期过程能力指数
长期过程能力指数
Cp,Cpk,Cpm
Pp,Ppk,Ppm
新产品试作阶段; 初期生产阶段; 工程变更或设备变更时; 用于初始过程能力研究;
• 量产阶段; • 用于过程能力研究;
SQE Training
Statistical
因 污染程度等等。
素
7
过程能力
SQE Training
过程能力（process capability）以往称为工序能力
过程能力是指工序处于控制状态下的实际加工能 力。---素充分标准化，处于稳定状态 下，工序所表现出来的保证工序质量的能力。
14
指数分类
SQE Training
1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；
4、Cpu：上单侧过程能力指数； 5、Cpl： 下单侧过程能力指数。
15
SQE Training
过程能力决定于质量因素：人、机、料、法、环， 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作； 二、提高过程能力的有效手段； 三、找出产品质量改进的方向； 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
Ppk修正的过程性能指数 Ppk：“我们实际真正做到多好”
13
SQE Training
Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
短期过程能力指数
长期过程能力指数
Cp,Cpk,Cpm
Pp,Ppk,Ppm
新产品试作阶段; 初期生产阶段; 工程变更或设备变更时; 用于初始过程能力研究;
• 量产阶段; • 用于过程能力研究;
SQE Training
Statistical
统计过程控制培训讲义(PPT 67页)
SPC(Statistical Process Control)
持续改进及过程控制 • 企业目标-客户满意 • 实现目标-持续改进，强调缺陷的预防 • 有效方法-统计过程控制
检验和预防 • 检验是对过程结束后的输出进行测量 – 通过抽样检验--发现合格/不合格 – 通过100%检验--发现合格/不合格 • 预防是在生产中对过程进行测量 – 通过对过程的测量，使质量问题在导致报废、返
计数型数值和计量型数值
特殊原因
普通原因
一种间断性的，不可预 造成变差的一个原因，
计的，不稳定的变差来
它影响被研究过程输
源。有时被称为可查明
出的所有单值；在控
原因，存在它的信号是： 制图分析中，它表现
存在超过控制线的点或
为随机过程变差的一
存在在控制线之内的链
部分。
或其他非随机性的情形。
局部措施和对系统采取措施
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 ：
接上页
对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值 （X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值 与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 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。
等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控 制用控制图。应用过程参数判断
控制图类型
X-R 均值和极差图 计量 型数 X-δ均值和标准差图 据
X -R 中位值极差图
X-MR 单值移动极差图
计数 型数 据
P chart 不合格品率控制图 nP chart不合格品数控制图 C chart 缺陷数控制图
持续改进及过程控制 • 企业目标-客户满意 • 实现目标-持续改进，强调缺陷的预防 • 有效方法-统计过程控制
检验和预防 • 检验是对过程结束后的输出进行测量 – 通过抽样检验--发现合格/不合格 – 通过100%检验--发现合格/不合格 • 预防是在生产中对过程进行测量 – 通过对过程的测量，使质量问题在导致报废、返
计数型数值和计量型数值
特殊原因
普通原因
一种间断性的，不可预 造成变差的一个原因，
计的，不稳定的变差来
它影响被研究过程输
源。有时被称为可查明
出的所有单值；在控
原因，存在它的信号是： 制图分析中，它表现
存在超过控制线的点或
为随机过程变差的一
存在在控制线之内的链
部分。
或其他非随机性的情形。
局部措施和对系统采取措施
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 ：
接上页
对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值 （X）的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值 与最小值的差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 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。
等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控 制用控制图。应用过程参数判断
控制图类型
X-R 均值和极差图 计量 型数 X-δ均值和标准差图 据
X -R 中位值极差图
X-MR 单值移动极差图
计数 型数 据
P chart 不合格品率控制图 nP chart不合格品数控制图 C chart 缺陷数控制图
统计过程控制培训教材(PPT 38张)
控制图原理
2、基本原理
质量波动理论
“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、公用系统
质量波动因素 = 偶然因素 +异常因素
偶然因素：过程固有、始终存在、影响微小、难以除去 异常因素：并非固有、时有时无、影响较大、不难去除
小概率原理
小概率事件在一次试验中几乎不可能发生、若发生则判断异常。 超出UCL为千分之一。
12
13 14 15 16 17 18 19 20
100
100 100 100 100 100 100 100 100
6
8 5 2 3 6 2 7 5
0.06
0.08 0.05 0.02 0.03 0.06 0.02 0.07 0.05
22
23 24 25 合计 平均
100
100 100 100 2500 100
P控制图(不良率)
1.公式 (1) 公组样本大小n相等时：
P CL ＝ P UCL ＝ P
LCL ＝
P(1 －P)/n －P)/n ＋ 3 P(1
P (2) n不等，且相差小于20% 时： P(1 －P)/ n P P(1 －P)/ n CL ＝ P
UCL ＝ LCL ＝ ＋ 3 － 3
判定规则
判定规则
判定规则
判定规则
判定规则
案例
案例
案例
常规控制图及用途
计量控制图
计量值的数据收集：按一定时间间 隔抽取一定的样本，然后进行测量， 再将测量到的数据记录下来。计量 型数据具有连续性，故它的抽样计 划与计数值有很大的差异。它通常 根据产品要求，对产品的重要特性 定时抽取固定样本个数。
统计过程控制培训课件
一.基本概念
. SPC的定义
SPC：Statistical Process Control 利用统计学的原理对过程中的各个阶段进 行评估和监控，建立并保持过程处于可接 受的并且稳定的水平，从而保证产品和服 务符合规定要求的质量管理技术。
PPT文档演模板
•控制图由来
•SPC是美国休哈特在20世纪20年代所创造 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，从而对过 程的异常及时告警，以便人们采取措施， 消除异常，恢复过程的稳定
• 极差R的分布 • 如果总体分布服从正态分布 N ( μ ， 于正态分布，并且有
σ 2 )，极差 R
PPT文档演模板
•均值和极值的CL，都为数据的平均值。
• 中心线和上下控制限的确定
• 控制图 • 当总体服从 正态分布 N ( μ ， σ 2 )时，
N ( μ ， σ2/n)
• 按3σ原理，控制界限如下：
PPT文档演模板
三.控制图结构和原理
•3σ准则
•在生产过程中，仅有偶然性误差存在时，质量特性X服 从正态分布N( µ ， σ )，则据正态分布的概率性质，有
•P {µ － 3 σ ＜ X＜ µ ＋ 3 σ }＝99.73
%
•根据3σ原理，在一次试验中，如果样品出现在分布范围 (μ-3σ ，μ+3σ)的外面，则认为生产处于非控制状态。
统计过程控制培训ppt
PPT文档演模板
01 十月 2023
前言(1)
. 日本名古屋大学调查了115家日本中小型企业， 结果发现平均每家工厂采用137张控制图
. 美国柯达彩色胶卷公司有5000职工，一共应用 35000张控制图，平均每个员工7张。因为胶卷 的片基上需要分别涂上8层厚度为1um至2um的 药膜；此外，对于种类繁多的化学原料也要应 用控制图进行控制。 我们并不单纯追求控制图的多少，但工厂中使 用控制图的张数在一定程度上反映上管理现代 化的程度。
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(统计过程控制)培训
量和服务的价值，达到顾客满意。
7
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4、SPC 实施的范围： 新产品和常规产品（包括老产品和旧产品） 中，顾客要求和公司确定的产品和过程特 殊特性。
8
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
SPC： ㈠代表先进的品质管理 世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽车、福特、英特尔、摩托罗拉等 ㈡是成熟的品质管理方式 有一系列的运行、管理方法 ㈢是品质、产量、竞争能力提升及成本下降 的有力手段 许多厂商被顾客要求做SPC
重点强调对于一切事务，依其价值的大小而 付出不同的努力，以获得效果。亦即指柏拉
图分析前面2—3项重要项目之控制。
26
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4.3 排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照 对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题 区域或变差源进行排序。一般情况下，大多 数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所 以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原 因上，而暂时忽视多数不重要的原因。 4.4 柏拉图：是美国品管大师裘兰博士将劳伦兹曲 线（美国经济学者）运用于品管上,同时创造出 “Vital Few Trivial Many”（重要的少数、锁 细
发生比率
0.39 0.37 0.38
22
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
3. 散布图（亦称相关图）： 用来分析两个相对应变量（一组成对的数据） 之间是否存在某种相互作用或影响的相关性， 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性
— 要因”、“特性—特性”、“要因—要因”。
23
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
11
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
7
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4、SPC 实施的范围： 新产品和常规产品（包括老产品和旧产品） 中，顾客要求和公司确定的产品和过程特 殊特性。
8
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
SPC： ㈠代表先进的品质管理 世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽车、福特、英特尔、摩托罗拉等 ㈡是成熟的品质管理方式 有一系列的运行、管理方法 ㈢是品质、产量、竞争能力提升及成本下降 的有力手段 许多厂商被顾客要求做SPC
重点强调对于一切事务，依其价值的大小而 付出不同的努力，以获得效果。亦即指柏拉
图分析前面2—3项重要项目之控制。
26
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4.3 排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照 对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题 区域或变差源进行排序。一般情况下，大多 数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所 以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原 因上，而暂时忽视多数不重要的原因。 4.4 柏拉图：是美国品管大师裘兰博士将劳伦兹曲 线（美国经济学者）运用于品管上,同时创造出 “Vital Few Trivial Many”（重要的少数、锁 细
发生比率
0.39 0.37 0.38
22
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
3. 散布图（亦称相关图）： 用来分析两个相对应变量（一组成对的数据） 之间是否存在某种相互作用或影响的相关性， 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性
— 要因”、“特性—特性”、“要因—要因”。
23
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11
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
SPC统计过程控制(PPT 256页)
课程提纲
过程能力研究篇
1.过程能力指数的种类 2.过程能力指数的计算 3.短期过程能力指数研究 4.长期过程能力指数研究 5.计数/计量测量系统研究
SPC应用实战篇
1. SPC成功导入案例 2. SPC成功导入流程 3. SPC特性选择 4. SPC小组成立 5. SPC改善检讨
SPC应用背景篇
概念介绍
计量值：用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测 量结果，包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度 、形位误差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直 径等指标。
计数值：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如 ON
不合格品数, e.g 裁大片外观不良数，服从二项分布 ；计点如电池激光焊接的气密性, 短路数等, 服从泊松 OFF 分布。
在实际生产中，产品质量的偶然波动与异常 波动总是交织在一起的。控制图就是区分这两类 产品质量波动、亦即区分偶然因素与异常因素这 两类质量因素的重要科学方法。
控制图的历史
• 控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博 士发明。 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主 要工具, 当时称为 (Statistical Quality Control)。
开发
开发
产品及制 程确认
回馈评鉴及 矫正措施
SPC 可以帮助我们
• 区分正常波动和异常波动；
• 及时发现异常征兆；
• 消除异常因素；
• 减少异常波动； • 提高过程能力；
预防控制
正常波动和异常波动
• 波动是质量的敌人； • 品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过
程的波动；
正常波动：
异常波动：
SPC(Statistical Process Control) 统计过程控制培训课件
二.SPC的作用（续）为设备验收提供资料应用SPC统计资料来验证设备能力，保证设备的接受水平提倡一次性将工作做好的精神强调工作质量技术管理人员给生产现场提供良好的服务；生产人员注重提高一次交验合格率。
Statistical Process Control
二.SPC的作用（续）发展企业文化，提高职工素质严谨的工作态度认真负责的精神形成一个有效的分析、解决问题的网络用共同的语言讨论质量问题自我参与和完善的意识
特殊原因
四. 持续改进及统计过程控制概述2.变差的普通原因和特殊原因(续）（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过
每件产品的尺寸与别的都不同
范围但它们形成一个模型，
范围 范围 范围若稳定， 可以描述为一个分布
范围
范围
范围分布可以通过以下因素来加以区分
位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
目标值线
不精密
精密
准确
不准确
• •
••
••••
•
•
•• •
••••
•••
•••
Statistical Process Control
使用控制图的准备1、建立适合于实施的环境a 排除阻碍人员公正的因素b 提供相应的资源c 管理者支持2、定义过程根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响因素。
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名 称
解 释
总 体
又称母体，是指所要研究对象的全体；
样 本
从总体中随机抽取出来的，对它进行测量、分析的一部分个体；
样 品
又称个体，样本中的每一个研究对象；
样本大小
Statistical Process Control
二.SPC的作用（续）发展企业文化，提高职工素质严谨的工作态度认真负责的精神形成一个有效的分析、解决问题的网络用共同的语言讨论质量问题自我参与和完善的意识
特殊原因
四. 持续改进及统计过程控制概述2.变差的普通原因和特殊原因(续）（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过
每件产品的尺寸与别的都不同
范围但它们形成一个模型，
范围 范围 范围若稳定， 可以描述为一个分布
范围
范围
范围分布可以通过以下因素来加以区分
位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
目标值线
不精密
精密
准确
不准确
• •
••
••••
•
•
•• •
••••
•••
•••
Statistical Process Control
使用控制图的准备1、建立适合于实施的环境a 排除阻碍人员公正的因素b 提供相应的资源c 管理者支持2、定义过程根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响因素。
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名 称
解 释
总 体
又称母体，是指所要研究对象的全体；
样 本
从总体中随机抽取出来的，对它进行测量、分析的一部分个体；
样 品
又称个体，样本中的每一个研究对象；
样本大小
SPC培训资料(PPT 48页)
1.SPC系统规划 2.图形分析 3.找到改善方案 4.形成书面预防书面措施
9.系统规划
一.基本资料的规划
1.产品类别 2.缺点类别 3.缺点项目 4.检验工作站 5.层别条件项目 6.计量管制点 7.抽样计划
8.用户及权限 9.检验单位 10.表尾格式
二、运作规划
1.相关人员权责规划 2.SPC运作流程
例子說明 II :
Cpk ==LUS(CU2LLS0-L-1L-2C)/(L22-)8/3[)s1*d[-]1(-(1-6X-15)/4] = (8)/14 * [0.75] = 0.4286 Since : Cp = 0.57
Cpk = USL - LSL [ 1 -( - X UCL - LCL )/3sd]
㈣箭线图：对事件做好进程及计划管理
㈤PDPC法：如何做一个完整的计划
㈥矩阵数学解析法：对多个变动且复杂的因素
进行解析清楚
㈦关联图：把有关系的各种因素串起来
新七工具的簡介㈡
㈠亲和图（Affiliate Chart）
即KJ法：（1953年，日本川喜田二郎）
大量收集各种数据、资料，按事物之间的亲和性(相近性)整理、且归纳， 使问题明确明了，取得统一认识和协调工作，以利于问题解决的一种方法
如大多數數據是在 2 內, 其可責受之
（正规分布图二如下）
百份比約為 95% 95
%
47.72%
47.72%
m-2
m
m+2
18. SPC 的基本原理 V :
如大多數數據是在 3 內, 則其可接受 比例約為 99.73%99.73%
（正规分布图三如下）
49.865%
49.865%
9.系统规划
一.基本资料的规划
1.产品类别 2.缺点类别 3.缺点项目 4.检验工作站 5.层别条件项目 6.计量管制点 7.抽样计划
8.用户及权限 9.检验单位 10.表尾格式
二、运作规划
1.相关人员权责规划 2.SPC运作流程
例子說明 II :
Cpk ==LUS(CU2LLS0-L-1L-2C)/(L22-)8/3[)s1*d[-]1(-(1-6X-15)/4] = (8)/14 * [0.75] = 0.4286 Since : Cp = 0.57
Cpk = USL - LSL [ 1 -( - X UCL - LCL )/3sd]
㈣箭线图：对事件做好进程及计划管理
㈤PDPC法：如何做一个完整的计划
㈥矩阵数学解析法：对多个变动且复杂的因素
进行解析清楚
㈦关联图：把有关系的各种因素串起来
新七工具的簡介㈡
㈠亲和图（Affiliate Chart）
即KJ法：（1953年，日本川喜田二郎）
大量收集各种数据、资料，按事物之间的亲和性(相近性)整理、且归纳， 使问题明确明了，取得统一认识和协调工作，以利于问题解决的一种方法
如大多數數據是在 2 內, 其可責受之
（正规分布图二如下）
百份比約為 95% 95
%
47.72%
47.72%
m-2
m
m+2
18. SPC 的基本原理 V :
如大多數數據是在 3 內, 則其可接受 比例約為 99.73%99.73%
（正规分布图三如下）
49.865%
49.865%
统计过程控制应用教程PPT
•2.等同性检验：
• 操作：Stat>Basic Stats>2-Sample t • 功能：用于检验两组数据分布是否具有等同性
• 判定规则：
• 如果P-Value小于0.05，那么两组数据分布情况存 在 • 本质性的差异，反之则可认为两组数据具有同质性。
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统计过程控制应用教程PPT
•SPC
•细部 •状况
•散布图
•解决
•找出 •相关
•鱼骨图
•找出 •原因Hale Waihona Puke •问题PPT文档演模板
统计过程控制应用教程PPT
•SPC
•三、Minitab软件简述
▪ 它是一个统计软件包
▪ 下拉选项菜单驱动的软件
▪ 拥有众多成功完成六个西格 玛项目所需的工具（各种图 形、用于数据分析的统计工 具、报告等）
当前软件版本：13.32
•SPC
•Minitab软件的常用功能
•6.箱图：
• 操作：Graph>Boxplot • 功能：用于对比不同样本或不同类型数据
• 复选功能：多图同页 • 点击Frame→选Mutiple Graphs→Overlay graphs • on the same page
• 管制图和直方（正态分布）图将在第三篇 中
•LCL
•CL
•UCL
•σ
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统计过程控制应用教程PPT
•SPC
•SPC 常用品质指标
•Ca---偏移度，反映了数据整体距规格中心的 偏
••Cp（移Pp程）度---，制即程数潜据力的，准反确映度了过程的集中程度，
•
即数据的精确度（Pp为未来值）
•Cpk（Ppk）、Z---它是偏移程度和离散程度的
• 操作：Stat>Basic Stats>2-Sample t • 功能：用于检验两组数据分布是否具有等同性
• 判定规则：
• 如果P-Value小于0.05，那么两组数据分布情况存 在 • 本质性的差异，反之则可认为两组数据具有同质性。
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•SPC
•细部 •状况
•散布图
•解决
•找出 •相关
•鱼骨图
•找出 •原因Hale Waihona Puke •问题PPT文档演模板
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•SPC
•三、Minitab软件简述
▪ 它是一个统计软件包
▪ 下拉选项菜单驱动的软件
▪ 拥有众多成功完成六个西格 玛项目所需的工具（各种图 形、用于数据分析的统计工 具、报告等）
当前软件版本：13.32
•SPC
•Minitab软件的常用功能
•6.箱图：
• 操作：Graph>Boxplot • 功能：用于对比不同样本或不同类型数据
• 复选功能：多图同页 • 点击Frame→选Mutiple Graphs→Overlay graphs • on the same page
• 管制图和直方（正态分布）图将在第三篇 中
•LCL
•CL
•UCL
•σ
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统计过程控制应用教程PPT
•SPC
•SPC 常用品质指标
•Ca---偏移度，反映了数据整体距规格中心的 偏
••Cp（移Pp程）度---，制即程数潜据力的，准反确映度了过程的集中程度，
•
即数据的精确度（Pp为未来值）
•Cpk（Ppk）、Z---它是偏移程度和离散程度的
SPC培训教材公开课获奖课件
拟定控制特征
计量型
n>1
子 组
均
n
易值难
计
子 组
算
n≤9
n
n>9
原则差 难
计算
易
n=1
特
征
计数型
属
性
关 注
不合格数
缺陷数
样 本 容 不定 量 恒定
样 本 容 不定 量 恒定
X-s
X-R
X-R
X-MR
P
np
U
C
26
练习
控制图种类(以数据来分)
质量特征
样本数
选用什么图
长度
5
重量
10
乙醇比重
1
电灯亮／不亮
A搜集数据
B计算控制限 C过程控制解析 D过程能力解析
A1
1
100
98
99
100
98
2
A2
3
98
99
98
101
97
99
97
100
100
98
A3
4
100
100
101
99
99
5
101
99
99
100
99
A4
平均
99.6
98.6
99.4
100
98.2
极差
3
3
3
2
2
A5
40
x-R 均值和极差控制图旳建立
A搜集数据
在一样能够满足对产品质量控制旳情况下, 应该选择轻 易测定旳控制项目. 用统计措施进行质量控制，如无质 量特征数据就无法进行.
31
相关主题
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• 3、SPC要解决的不是对特定工序要用什
么控制图的问题，它强调整个过程，重 点在“P”（Process)
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统计过程控制培训ppt
•
三.控制图结构和原理
样
本
•UCL
统
计
量
数
值
•CL
•LCL
•控制图示例
•时间或样本号
• 图上横坐标：以时间先后排列的样本组号（子组号）；
• 纵坐标为质量特性值或样本统计量。
3、全面质量管理阶段。
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大家知道这几个概念吗？
• 控制图是什么？有什么用？ • 什么是X？什么是R图？ • X-R，是一张图还是两张图，是先做R
图，还是X图，还是无所谓先后？ • UCL、LCL、USL、LSL 本次培训将给大家讲解这些问题。
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• 正态曲线演化成控制图
•UCL •CL •LCL
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三.控制图结构和原理
质量波动理论： 偶然原因：过程固有，始终存在，对质量影
响微小，但难以去除。如脱水机开动时的 振动。 异常原因：非过程固有，有时存在，有时不 存在，对质量影响大，但不难去除，如切 割刀片的磨损。
• 两条控制限线一般用虚线表示，上面一条称为上控制限(记为UCL，Upper Control Limit)，下面一条称为下控制限（记为LCL，Lower Control Limit）；
• 中心线用实线表示（记为CL，Central Line）。
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三.控制图结构和原理
三.控制图结构和原理
• 反证法思想
• 一旦控制图上点子越出界限线或其他小概率事件发生， 则怀疑原生产过程失控，也即不稳定，此时要从5MIE去找 原因，看是否发生了显著性变化。
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三.控制图结构和原理
•3σ准则
•在生产过程中，仅有偶然性误差存在时，质量特性X服 从正态分布N( µ， σ )，则据正态分布的概率性质，有
• 利用控制图分析 • 计算过程能力指
过程的稳定性， 数分析稳定的过
看过程是否稳定， 程能力满足技术
对过程的异常因 要求的程度，对
素进行预警。
过程质量进行评
价。
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二.统计过程控制的特点
1、贯彻预防性原则是现代质量管理的一个 特点。 SPC是一种预防性的方法。
• 2、SPC不是少数质量管理人员的事情， 它强调全员参与和团队合作精神。
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•三.控制图结构和原理
• 3σ 原则即是控制图中的CL，UCL及LCL由下式确定 UCL=μ + 3σ CL = μ LCL= μ - 3σ
μ 和σ分别是统计量的总体均值和总体标准差，不可 能精确知道，可以通过已知的数据来加以估计。
注意：规范限（USL、LSL）不能用做控制限。规范限 用以区分合格与不合格，控制限用以区分偶然和异 常波动，两者不能混淆。
• 正态性假定:
任何生产过程生产出来的产品，其质量特性值总会存 在一定程度的波动，当过程稳定或者说受控时，这些 波动主要是由5M1E的微小变化造成的随机误差。此时， 绝大多数质量特性值均服从或近似服从正态分布。
•5M1E:
•人、机器、原材料、工艺方法、测量及生产环境
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我们并不单纯追求控制图的多少，但工厂中使 用控制图的张数在一定程度上反映上管理现代 化的程度。
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前言（2）
• 从上世纪初至今，质量管理发展阶段回顾 1、以产品检验为主要手段的质量检验阶段。 2、以数理统计方法和质量管理相结合的统计
质量控制阶段。
统计过程控制之父——休哈特，于1924年提出了世界上 第一张控制图。
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•三.控制图结构和原理
•异常波动对控制图来说，包括两方面的内容： •1. 控制图界外的点 •2.控制图内不随机的点
•85
•80 •UCL
•75
•70 •CL
•65 •60•LCL
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异常波动
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三.控制图结构和原理
• 小概率原理
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2020/12/13
统计过程控制培训ppt
前言（1）
• 日本名古屋大学调查了115家日本中小型企业， 结果发现平均每家工厂采用137张控制图
• 美国柯达彩色胶卷公司有5000职工，一共应用 35000张控制图，平均每个员工7张。因为胶卷 的片基上需要分别涂上8层厚度为1um至2um的 药膜；此外，对于种类繁多的化学原料也要应 用控制图进行控制。
•P｛µ － 3 σ ＜ Ｘ＜ µ ＋ 3 σ ｝＝99.73 %
•根据3σ原理，在一次试验中，如果样品出现在分布范围 （μ-3σ，μ+3σ）的外面，则认为生产处于非控制状态。 我们把μ-3σ定为LCL，μ+3σ定为UCL，μ定为CL，这样得 到的控制图称为3σ原理的控制图，也即称为休哈特控制图。
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•控制图由来
•SPC是美国休哈特在20世纪20年代所创造 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，从而对过 程的异常及时告警，以便人们采取措施， 消除异常，恢复过程的稳定
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•SPC的内容包括2个方面：
• 所谓小概率原理，即认为小概率事件一般是不会 发生的。
• 由准则可知，若Ｘ服从正态分布，则Ｘ的可能值 超出控制界限的可能性只有0.27%。因此，一般认为 不会超出控制界限。
• 小概率原理又称为实际推断原理，当然运用小概 率原理也可能导致错误，但犯错误的可能性恰恰就是 此小概率。
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•目录
•一、基本概念 •二、统计过程控制特点 •三、控制图结构和结构 •四、分析用控制图和控制用控制图 •五、控制图的两类错误和判异准则 •六、控制图的类型及选用原则
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一.基本概念
• SPC的定义
SPC：Statistical Process Control
利用统计学的原理对过程中的各个阶段进 行评估和监控，建立并保持过程处于可接 受的并且稳定的水平，从而保证产品和服 务符合规定要求的质量管理技术。