SPC教育训练教材
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SPC培训教材(范秋明最新)
随着样本量的增加，如果稳定的话，将会成 为一种分布形态
分布在以下三方面不同：
均值位置
方差大小
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。
分布形状
变差的概念
变差根源：普通原因、特殊原因
普通原因
持续的 作用于过程
影响大（85%）
特殊原因
间隙性的 作用于过程
影响小（15%）
对总体的影响趋势可以预测
4、总之，过程操作者的职责就是：
A、识别过程中的特殊原因和普通原因；
B、负责解决特殊原因导致的变差；
C、将普通原因导致的变差交由管理层解决。
局部措施和系统措施
5、工业经验表示过程中的变差操作者仅能解决15%变差，85%需要 管理层来解决；
6、对两类原因混淆不清可能会付出昂贵代价，比如：本来应该采取 系统措施（例如：要选择一家能提供稳定一致原材料的供应商）的 结果却采取了局部措施（例如：调整设备），结果导致问题更加恶 化；
SPM 和 SPC
SPC在6-Sigma之前
SPM （Statistical Process Monitoring）
– SPC工具通常的一个关注方向 – 它关注输出（output） – 在输出失控以后的纠正措施 SPC在6-Sigma之后 相同的工具，重心不一样 – 焦点放在输入上 针对输入的纠正措施要在失控输出的之前
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日本各行业的中小型工 厂，结果发现平均每家工厂采用137张控制图。而有些大公司应 用的控制图就更多了，如美国柯达彩色胶卷公司有5000名职工， 一共应用了35000张控制图。这是因为彩色胶卷的工艺很复杂， 在胶卷的片基上需要分别涂上8层厚度为1~2μm的药膜；此外， 对于种类繁多的化工原料还要应用SPC控制。
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训练教材
管制圖的功用
• 設計 • 製造 • 檢驗
管制圖的原理
- 機遇原因
- 非機遇原因
原因分類
出現次數
機遇 大量之微小原因所引起, 次數少,
較為代表性之機遇原因
1.原料之微小變異
2.機械之微小震動
3.儀器測量之微小變異
非機遇 一個或少數幾個較大原因所引起,
次數甚少, 較為代表性之機遇原因
1.原料不良
2.機械調整不當
解析用管制圖 - 決定方針用 - 製程解析用 - 製程能力研究用 - 製程管制準備用
製程能力指數
製程能力研究，就是逐步設法減少製程中的變異，或調整製程， 使製程能符合我們的要求或規格。
*製程準確度 Ca (Capability of Accurancy) 衡量製程中心之平均值與規格中心值之一致性
*製程精密度Cp (Capability of Precision) 衡量製程變異寬度與規格界限範圍 (規格允差)相差的情形
n
標準差 s
1
n
( Xi X )2
n 1
i 1
例: ﹛4,5,5,4,8,4﹜
X 455484 5
s 12
5
計量值管制圖
計數值管制圖
以自然公差概念, 依目前製程能力設定新管制界限, 取代規格界限以改善品質
X-bar distribution
6σ^ X
X-bar Chart
UCL CL LCL
1. 一點落在A區以外 2. 連續三點有二點落在A區 3. 連續五點有四點落在B區 4. 連續八點在管制中心線之同一側
連串測試 (Run test) : Grant & Leavenworth 1988
2024版spc培训教材完整版
企业内部SPC培训和文化建设
• 实际操作培训：通过模拟实验、案例分析等方式，让员工亲自体验SPC技术的实际应用和操作过程。
企业内部SPC培训和文化建设
内部培训
由企业内部的专业人员或外部专家进行授课和培训，确 保培训内容的针对性和实用性。
在线学习
利用在线学习平台或企业内部网络学习资源，提供多样 化的学习方式和内容。
控制图制定
根据分析结果制定控制图，设 定控制限，并对生产过程进行 实时监控。
持续改进
根据控制图的分析结果，对生 产过程进行持续改进，提高过 程能力和产品质量。
SPC实施步骤和关键成功因素
要点一
领导层的支持
要点二
专业的实施团队
领导层对SPC实施给予足够的重视和支持，提供必要的资源 和支持。
组建具备统计技术和质量管理知识的专业团队，负责SPC的 实施和推广。
02
原则
SPC的实施遵循以下原则
03
以数据为基础
SPC通过对生产过程中产 生的数据进行收集、整理 和分析，找出影响产品质 量的关键因素。
04
05
预防为主
SPC强调在生产过程中进 行预防控制，通过监控生 产过程的变化趋势，及时 发现潜在问题并采取措施 加以解决。
持续改进
SPC鼓励企业不断寻求改 进机会，通过持续优化生 产过程和提升产品质量， 提高企业的竞争力和市场 地位。
02
测量系统分析与评价
测量系统组成及分类
测量系统组成
包括测量仪器、测量标准、测量方 法、测量人员、测量环境等要素。
测量系统分类
根据测量对象的不同，可分为长度 测量系统、角度测量系统、温度测 量系统、压力测量系统等。
测量误差来源及影响因素
《SPC教育训练教材》PPT课件
第二十三页，共60页。
模式(móshì)1：点出界
1个点距中心线超过(chāoguò)3个标准差（P = 0.0027）
X
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
X
第二十四页，共60页。
模式(móshì)2：链
连续(liánxù)7点在中心线的同一侧（P = 0.0153）
连续8点在中心线的同一侧（P = 0.0076） 连续9点在中心线的同一侧（P = 0.0038）
3 x 3 10.00 3 0.2667 10.8001(mm)
3 x 3 10.00 3 0.2667 9.1999(mm)
第七页，共60页。
数据(shùjù)的规律——正态分布（normal distribution）
f (x)
1
( x )2
e 2 2
2
1
e
(
连续14点交替(jiāotì)上升或下降（P = 0.0027）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十七页，共60页。
模式(móshì)5：点接近控制线
连续(liánxù)3点中有2点接近控制界限判断异常（P = 0.00268）
连续7点中有3点接近控制界限判断异常（P = 0.0024） 连续14点中有4点接近控制界限判断异常（P = 0.0023 ）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十八页，共60页。
模式(móshì)6：间断偏离中心
模式(móshì)1：点出界
1个点距中心线超过(chāoguò)3个标准差（P = 0.0027）
X
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
X
第二十四页，共60页。
模式(móshì)2：链
连续(liánxù)7点在中心线的同一侧（P = 0.0153）
连续8点在中心线的同一侧（P = 0.0076） 连续9点在中心线的同一侧（P = 0.0038）
3 x 3 10.00 3 0.2667 10.8001(mm)
3 x 3 10.00 3 0.2667 9.1999(mm)
第七页，共60页。
数据(shùjù)的规律——正态分布（normal distribution）
f (x)
1
( x )2
e 2 2
2
1
e
(
连续14点交替(jiāotì)上升或下降（P = 0.0027）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十七页，共60页。
模式(móshì)5：点接近控制线
连续(liánxù)3点中有2点接近控制界限判断异常（P = 0.00268）
连续7点中有3点接近控制界限判断异常（P = 0.0024） 连续14点中有4点接近控制界限判断异常（P = 0.0023 ）
UCL
3σ
2σ
1σ
X
X
-1σ
-2σ
LCL
-3σ
第二十八页，共60页。
模式(móshì)6：间断偏离中心
SPC教育训练教材
制程能力数值方法 (1)
Ca(制程准确度 (Capability of Accuracy) 制程准确度) 制程准确度 衡量 制程实绩平均值 与 规格中心值 之偏差程度 Ca = ( X-μ ) / ( T / 2 )*100% μ
T = USL - LSL (规格公差 规格公差) 规格公差 单边规格因没有规格中心值, 故不能算 . 单边规格因没有规格中心值 故不能算Ca A: |Ca|≤12.5% | B: 12.5%<| |≤25.0% <|Ca| <| C: 25.0%<| |≤50.0% <|Ca| <| D: 50.0%<| | <|Ca| <|
CpU = (USL - X) / 3σ 或CpL = (X - LSL) / 3σ---单边规格 σ σ A: B: C: D: 1.33 ≤ Cp 1.00 ≤ Cp < 1.33 0.83 ≤ Cp < 1.00 Cp < 0.83
3 2 1 + 1 + 2 + 3
与规格中 心无关
SPC基本概念 基本概念
SPC之意义 之意义: 之意义 SPC( Control;统计制程管制) SPC(Statistical Process Control;统计制程管制)是指在制 造工程中去搜集资料,并利用统计分析,管制图, 造工程中去搜集资料,并利用统计分析,管制图,及制 程能力分析等技巧,从分析中去发觉制程异常原因, 发觉制程异常原因 程能力分析等技巧,从分析中去发觉制程异常原因,立 即采取改善措施,使制程恢复稳定状态, 即采取改善措施,使制程恢复稳定状态,避免及减少不 良品的发生. 良品的发生. SPC之效益 之效益: 之效益 (1)有效应用抽样计划进行管制,具有经济性. (1)有效应用抽样计划进行管制,具有经济性. 有效应用抽样计划进行管制 (2)可即时发现制程异常,预防不良发生. (2)可即时发现制程异常,预防不良发生. 可即时发现制程异常 (3)掌握制程能力,做为改善之提示. (3)掌握制程能力,做为改善之提示. 掌握制程能力
SPC培训教材---完整版
收 集 数 据
整理 归纳
数、表 观察 图形 特征值 分析
统 判断 计 规 律
主 组织协调 提
要
高
问
质
题 专业技术 量
2. 变异的特殊原因与一般原因
◆变异: 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引
起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在 的，这种差异叫 变异。 ◆变异产生的原因：普通原因和特殊原因 普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
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）超出管制界限
3.图形分析： 3）连续几点上升或下降
成本很高。
第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
计量：
X-R X-б X-Rm Mo-R
平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图
(一）Xbar-R平均数全距管制图
计数值：
不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数
P-chart NP-chart C-chart U-chart
3.图形分析：
8）连续几点中有几点在1倍标准差以内 一般为连5点中有3点在1倍标准差以内，但有时候也可根据产品特
性可能有周期性而设更多点。 此种状况反应品质朝较好方向发展，所以只要注意监控，并把相
关重要参数记录下来，以利于做标准化。 9）连续几点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内
一般为连续5点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点。
SPC教育训练教材(doc 56页)
Original Population
Samples n=2
n=4
n = 25
X
As the sample size increases, the distribution of the sample mean X
3 幾個較為代表性之機遇原因如下: (1)原料之微小變異 (2)機械之微小變動 (3)儀器測定時不十分精確之作法
3 幾個較為代表性之非機遇原因如下: (1)原料群體之不良 (2)不完全之機械調整 (3)新手之操作人員
4 實際上要去除製程上之機遇變 異原因是非常不經濟的事
18.10.2019
P. 21
SPC教育訓練: 管制圖
18.10.2019
P. 1
TFT品保部 邱欽鴻
綱要
1. 統計製程管制(SPC)基本概念 2.製程能力分析
3.管制圖 管制圖原理 管制圖繪製 P管制圖 管制圖之種類 管制圖之判讀
18.10.2019
P. 2
TFT品保部 邱欽鴻
1.“拉力強度很好”算不算是有意義的資訊？
(人為可控制 作業改善)
• 2 :變異數 S2 › 均勻度, 即表示分配中的離散,分散或變異 情形，用來測量觀測值均值變動的情形
(設備所造成 加強管理)
: 標準差 S
18.10.2019
P. 6
TFT品保部 邱欽鴻
SPC基本概念
*基本統計概念:
(4) 常態分配 (機率分配圖形):
分布 3 要素 : 1.中心位置 2.散佈 3.曲線形狀
(4) 對基本統計應用方法毫無概念, 無法由數據中獲得 有利情報 ( 只好用功點 ! )
18.10.2019
P. 10
TFT品保部 邱欽鴻
Samples n=2
n=4
n = 25
X
As the sample size increases, the distribution of the sample mean X
3 幾個較為代表性之機遇原因如下: (1)原料之微小變異 (2)機械之微小變動 (3)儀器測定時不十分精確之作法
3 幾個較為代表性之非機遇原因如下: (1)原料群體之不良 (2)不完全之機械調整 (3)新手之操作人員
4 實際上要去除製程上之機遇變 異原因是非常不經濟的事
18.10.2019
P. 21
SPC教育訓練: 管制圖
18.10.2019
P. 1
TFT品保部 邱欽鴻
綱要
1. 統計製程管制(SPC)基本概念 2.製程能力分析
3.管制圖 管制圖原理 管制圖繪製 P管制圖 管制圖之種類 管制圖之判讀
18.10.2019
P. 2
TFT品保部 邱欽鴻
1.“拉力強度很好”算不算是有意義的資訊？
(人為可控制 作業改善)
• 2 :變異數 S2 › 均勻度, 即表示分配中的離散,分散或變異 情形，用來測量觀測值均值變動的情形
(設備所造成 加強管理)
: 標準差 S
18.10.2019
P. 6
TFT品保部 邱欽鴻
SPC基本概念
*基本統計概念:
(4) 常態分配 (機率分配圖形):
分布 3 要素 : 1.中心位置 2.散佈 3.曲線形狀
(4) 對基本統計應用方法毫無概念, 無法由數據中獲得 有利情報 ( 只好用功點 ! )
18.10.2019
P. 10
TFT品保部 邱欽鴻
SPC 教育训练教材
Kunshan JYT Tech Co., Ltd
3
統計學小題目(3)
1，2，3，4，5共有多少排列方法？ 其中3和4相鄰的機率有多少？
1234 5
Kunshan JYT Tech Co., Ltd
4
SPC基本知識
Basic Knowledge of SPC
Introduction — SPC介紹
共同原因(Common cause)又叫系統原因，指制程的變異在系統的管制狀 態下，其產品特性有固定的分布。 （目前制程的各個因素環境下，品質變異是必然的，需要多部門協調解決）
制程對策
品質報告
品質改善
制程
人員 設備 材料
方法 環境
Kunshan JYT Tech Co., Ltd
9
特殊原因、共同原因示意图
1.00 0.33 317310.508 3.33 1.11 868.460 5.66 1.89
1.17 0.39 243345.009 3.50 1.17 471.110 5.83 1.94
个别值的正态分布 （1組）
平均值的正态分布 （多組）
Kunshan JYT Tech Co., Ltd
控制图的正态分布
25
Ca— 準度(偏移度)
Ca本身是一個純指數，表示制程的實際管制中心與規格 中心的偏移程度，Ca越小表示偏移越小，Ca越大表示偏 移越大。 一般Ca不能大于0.3，正常情況下小于0.1，理想狀態為0 （此時表示無偏移）。
e2
2
F(x):因變量 x：自變量 δ:標準差 u:常數，函數F(X)以x=u對策 e:自然對數的基數，為2.71828182845905 π:圓周率,為3.14159265358979
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培训教材(标准)
C级
过程能力不足，产品质量 波动较大，需采取紧急措 施提高过程能力。
提高过程能力措施
识别并消除特殊原因
加强过程监控
通过控制图等工具识别过程中的特殊 原因，及时采取措施予以消除，使过 程处于受控状态。
建立完善的过程监控体系，及时发现 并处理过程中的问题，确保产品质量 稳定可靠。
减少普通原因变差
通过持续改进和优化过程参数、提高 设备精度、加强人员培训等措施，减 少普通原因引起的变差，提高过程稳 定性。
控制图类型选择
计量值控制图
适用于连续型数据，如长度、重 量等。常见的计量值控制图有X-
R图（均值-极差图）和X-S图 （均值-标准差图）。
计数值控制图
适用于离散型数据，如不良品数、 缺陷数等。常见的计数值控制图
有P图（不良品率图）、np图 （不良品数图）和C图（缺陷数
图）。
特殊控制图
针对特定需求或特殊数据的控制 图，如T2控制图、EWMA控制
长期过程能力指数
通过收集较长时间内的数据，计算过程总变差，得到过程能力指数Pp和Ppk， 用于评估过程的长期稳定性和满足产品质量要求的能力。
过程能力等级评定
01
02
03
A级
过程能力充分，产品质量 稳定，可考虑适当放宽控 制限，减少检验频次。
B级
过程能力尚可，产品质量 基本稳定，需继续保持并 加强过程控制。
首先确定关键过程和控制点，然后建立SPC控制图和规则，接着进行数
据采集和分析，最后根据分析结果采取相应措施进行改进。
03
SPC在持续改进中的效果评估
通过对SPC实施前后的数据进行对比和分析，可以评估SPC在持续改进
中的效果，如产品质量提升、生产效率提高、成本降低等。
SPC培训教材-最新完整-教员版
中位数 ~x
一组测量值的均值 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 用于代表标准差的希腊字母 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子 组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用 于样本标准差）表示。
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
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，将中间两个数的平均值作为中 位数。
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均 值，通常用 X 来表示。
控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上 或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原 因的依据。 过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因 可分为两类：普通原因和特殊原因。
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超 过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。
检验稳定性。
33
抽样频率参考表
每小时产量
10以下 10-19 20-49 50-99 100以上
抽样间隔
不稳定
稳定
8小时
8小时
4小时
8小时
2小时
8小时
1小时
4小时
1小时
2小时
34
使用Xbar-R控制图的步骤A
包括过程和抽样方法描述的表头信息；
设 置
记录/显示所收集数据的实际值的部分（日期/时间/ 子组编号）；
一、统计过程控制概述
统计过程控制的起源 ＳＰＣ的目的 ＳＰＣ的作用 ＳＰＣ的常用术语解释 过程控制系统 波动的定义、原因
统计过程控制的起源
• 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成， 如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验 的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量 管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后 检验的质量控制方法。
一组测量值的均值 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 用于代表标准差的希腊字母 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子 组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用 于样本标准差）表示。
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
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，将中间两个数的平均值作为中 位数。
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均 值，通常用 X 来表示。
控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上 或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原 因的依据。 过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因 可分为两类：普通原因和特殊原因。
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超 过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。
检验稳定性。
33
抽样频率参考表
每小时产量
10以下 10-19 20-49 50-99 100以上
抽样间隔
不稳定
稳定
8小时
8小时
4小时
8小时
2小时
8小时
1小时
4小时
1小时
2小时
34
使用Xbar-R控制图的步骤A
包括过程和抽样方法描述的表头信息；
设 置
记录/显示所收集数据的实际值的部分（日期/时间/ 子组编号）；
一、统计过程控制概述
统计过程控制的起源 ＳＰＣ的目的 ＳＰＣ的作用 ＳＰＣ的常用术语解释 过程控制系统 波动的定义、原因
统计过程控制的起源
• 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成， 如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验 的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量 管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后 检验的质量控制方法。
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SPC之效益: (1)有效應用抽樣計劃進行管制,具有經濟性。 (2)可即時發現製程異常,預防不良發生。 (3)掌握製程能力,做為改善之提示。
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*基本統計概念:
(1)統計:
母體(欲分析的對象)
SPC基本概念
抽樣
樣本(母體的代表)
推論
推估
統計
統計
分析
敍述 統計
從數據分析中有效掌握數據間 的規律性及差異性
掌握所收集數據間之差異性及規律性,而進行對未知系統之預測及判斷。
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SPC基本概念
*基本統計概念:
(2)常用名詞 :
• : 平均值 X › 代表分配的集中趨勢或其位置的量值
，決定製程是否偏離目標值。
X
N Xi
I 1
N
(人為可控制 作業改善)
• 2 :變異數 S2 › 均勻度, 即表示分配中的離散,分散或變異
何謂『有意義的情報』？
至少應包括：『集中趨勢 + 離中趨勢 + 含蓋在特定範圍內的機率』
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1.2 基本統計參數
前述 5kg 代表集中趨勢 ± 0.6 kg 代表離中趨勢
99.73 % 是指含蓋在 5 ±0.6 kg這個範圍之內的機率 其實就統計學而言，任何有意義的情報都有三個構成要素，分別是：
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SPC基本概念
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SPC基本概念
SPC之意義:
SPC（Statistical Process Control；統計製程管制）是指在製造工程中去搜集資料，並利用統計分析，管 制圖，及製程能力分析等技巧，從分析中去發覺製程異常原因，立即採取改善措施，使製程恢復穩 定狀態，避免及減少不良品的發生。
–廠內每日產量例子：
1,1,13,14,21,21,22,23,25,30,35,38,39,40,42,48,50, 52,53,53,54,56,56,58,59,63,65
平均數：
X 1 1 63 65 38.22 27
變異數 ：
S 2 1 38.222 1 38.222 ......... 63 38.222 65 38.222
Ca = ( X-μ ) / ( T / 2 )*100%
T = USL - LSL (規格公差) 單邊規格因沒有規格中心值, 故不能算Ca 。
A:
｜Ca｜≦12.5%
B: 12.5%＜｜Ca｜≦25.0%
C: 25.0%＜｜Ca｜≦50.0%
D: 50.0%＜｜Ca｜
=>Ca值越小越好,表示偏離小
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*基本統計概念:
(3) 常態分配 (機率分配圖形):
SPC基本概念
分布 3 要素 : 1.中心位置 2.散佈 3.曲線形狀
-4 -3 -2 -1来自+1 +2 +3 +4
68.27%
95.45%
99.73%
99.994%
以x~N( , 2 )表示x服從平均數為和變異數為2的常態分配。
情形，用來測量觀測值均值變動的情形 (設備所造成 加強管理)
S2
n
( xi X )2
i 1
n 1
s xi2 nX 22
n 1
( x1
x)2
(x2
x)2 (xn n 1
x)2
: 標準差
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S
n
( xi X )2
i 1
n 1
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例子：連續27天LOTS標準差？
製程能力的評估時機？
初期 -- 新產品量產前 -- 重大的產品或製程變更導入前
量產階段 --重大的產品或製程變更導入前
製程能力的評估的對象？ 所有的管制特性（Special Characteristic）在管制計畫/QC工程表中所定義者
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製程能力數值方法 (1)
Ca(製程準確度) (Capability of Accuracy) 衡量 製程實績平均值 與 規格中心值 之偏差程度
SPC教育訓練
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綱要
1. 統計製程管制(SPC)基本概念 2.製程能力分析 3.管制圖
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1.“拉力強度很好”算不算是有意義的資訊？ z2.加上數據 “拉力強度平均為5 kg/cm2 ”，請問這算不算有意義的資訊？
3.再加上範圍 “大多數產品的拉力強度在5 kg ±0.6 kg 之內 ”如何？』 4.最好修改成 “99.73 %的產品拉力強度在5 kg ±0.6 kg/cm2 之內 ”
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A: 有遵守作業標準操作並達規格要求,須續維持現狀 B: 有必要儘可能提升至A級 C: 作業標準可能未被遵守或有必要檢討所訂之規格及作業標準 D: 應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線
ˆ R / d 2 ˆ R / d 2
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標準差的運用
•平均數X被選為度量中心時，標準差s可
度量平均數的離散度。
•所有的資料都一樣時，s = 0，沒有離散 度。其他情形 s 都大於零。
•觀測值離平均數越遠時，s 就越大。 •s 與X和原有的觀察值有相同的單位。 •高度偏斜或少數離群值會使s 變很大。
27 1
355.718
標準差()： S 355 .718 18.86
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標準差兩個估計值：
1.可用計算機計算出來（一般在計算機上可以標為s或是σn-1）
2. Excel內的函數STDEV也可以計算標準差
3.從R管制圖分析得出的每個分組全距的平均值（
R
）以及管制圖表中得到的d2值（如下所示），計算其值：
管制圖是以3個標準差為基礎，換言之，只要群體是常態分配，從此群體抽樣時，每 10000個當中即有27個會跑出 3之外。
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製程能力評估之用途？
1) 提供分析資料給設計部門，使其能儘量利用目前的製程能力，以設計新產品， 2) 決定一項新設備或翻修之設備是否能滿足要求， 3) 利用機械之能力，安排適當工作，使其能得到最佳應用， 4) 選擇適當的作業員、材料、與作業方法， 5) 用作建立機器之調整界限， 6) 作為接受客戶訂單時的衡量與參考。
1. 集中趨勢（通常以 x 作代表） 2. 離中趨勢（通常以 作代表（標準差與全距有關、樣本一定時，全距越
大則標準差越大）
3. 被含蓋在特定範圍內的機率(信賴區間 )
問
xxx公司男生的身高平均值（X ）是167cm， 標準差（ ）是8cm，那麼請問大約有多少 男生的身高在159至175cm之間？』