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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基础知识培训
✓ 员工不遵守WI作业、材料规格变更，模具变更， 新的工艺，刀具过度磨损或损坏，夹具严重松动， 测量工具未校验，测试错误，测量读值带一种偏 向等；
✓ 若要移除或降低因普通原因引起的变异则需要 将流程作根本性的改变；
✓ 如果制程只有普通原因变异存在，此制程可视 为稳定的 ，可预测的及可控制的；
✓ 相对于一般原因易于识别，易于消除；可以用 基本的流程监控来移除/降低； ✓ 如果制程表现出特殊原因变异，此制程为不受
SQC
SQC
原料输入 生产过程
30％返工
隐形工厂
10％报废
结果 检验
通过率 60％
最终 合格率 ＜90％
40％ 不通过
时间 和金钱
可能比正常生 产要耗费更多
SQC & SPC
SQC 原料
过程
针对 产品
测量
检测/检查/检验---容忍浪费
SPC 原料
人，机，法，环 过程
针对 产品
测量
监测预防---避免浪费
稳定的过程（统计控制状态）
什么是稳定的过程/受控的过程？
✓ 影响变差的所有特殊原因已在过程中被消除； ✓ 在过程中只存在普通原因引起的变差； ✓ 控制图中没有任何一点超出控制限以外，且控制限内的点呈随机状态分布；
FPY，FTY，RTY
✓ FPY： Final Pass Yield 最终合格率 指通过检验的最终合格单位数占过程全部生产单位数的比率；FPY不能计算过程的 输出在通过最终检验前发生的返工、返修或报废的损失；
控制的及不稳定的；
异常（变异/变差）的普通原因和特殊原因 请举例说明在实际工作中出现的随机原因和特殊原因？
正常波动 & 异常波动
正常波动 ✓由随机因素/偶然因素造成的 ； ✓造成的质量波动往往比较小， ✓在生产过程中是允许存在的；
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a.样本平均数 表示数据集中位置，常用符号 表示，其计算公司为：式中： ——样本的算术平均值 N ——样本数例如，有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图（SPC）的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估，从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。 图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格：规格上限（USL），目标值（SL），规格下限（LSL）之间的关系。双边规格，不对称规格，单边规格（上，下）定义。控制界限：控制上限（UCL），控制中心（CL），控制下限（LCL）之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话，计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控，但产品仍然不合格，则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理：预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字： 查找异因（特殊原因），采取措施， 加以消除，纳入标准，不再发生。
SPC详细培训资料
SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异soy protein concentrate，大豆浓缩蛋白。
在大豆压榨过程中的产品，比豆粕蛋白含量高，且更易吸收。
常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作。
是理想的饲料原料。
SPC(3) 增量脉冲编码器，中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,同时又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
－控制图的作用1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
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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●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基础知识培训XXXX
x(或x、R、S等)
管制图的构造
控制上线UCL
控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号（或时间）
1 以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐
2 三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL
1.522 0.796 0.389
5 1.342 1.596 0.577 0.8407 1.1894 0.000 #### 0.000 2.039 2.326 0.4289 0.864 0.000 4.918 0.000 2.115 0.712 0.000 2.179 1.290
1.363 0.691 0.341
变差的特殊原因
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。只用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。 （导致随机误差）
SPC常用术语解释
SPC常用术语解释
SPC常用术语解释
常用控制图的种类
3 1.732 2.394 1.023 0.7236 1.3820 0.000 #### 0.000 2.568 1.693 0.5907 0.888 0.000 4.358 0.000 2.575 1.265 0.000 2.745 1.772
1.826 1.187 0.463
4 1.500 1.880 0.729 0.7979 1.2533 0.000 #### 0.000 2.266 2.059 0.4857 0.880 0.000 4.698 0.000 2.282 0.829 0.000 2.375 1.457
统计过程控制( SPC)基础知识培训
六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) （质量与每个人的工作都有关系）
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因：分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等（占15%）。
▪它是一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如：作业者操作方法 错误，仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等（占85%）。
▪它是一种可预测的，持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如：电压的偶然波动，机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析，並調整制程（或过程），從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。
SPC基础知识培训讲义
SPC基础知识培训讲义SPC基础知识⼀、什么是SPCSPC是英⽂Statistical Process Control的前缀简称。
即统计过程控制。
SPC就是应⽤统计技术对过程中的各个阶段进⾏监控。
从⽽达到改进与保证质量的⽬的。
SPC强调全过程的预防。
SPC的特点是：1．SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，⼈⼈有责。
这点与全⾯质量管理的精神完全⼀致。
2．SPC强调⽤科学⽅法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。
3．SPC不仅⽤于⽣产过程，⽽且可⽤于服务过程和⼀切管理过程。
⼆、SPC发展简史过程控制的⽅法早在20世纪20年代就由美国的休哈特提出。
迄今为⽌已经经历了三个发展阶段，即：SPC，SPCD和SPCDA。
1．SPC（Statistical Process Control）：它能使⼈们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
这就是科学地区分出⽣产过程中产品质量的正常波动与异常波动，从⽽对过程的异常及时告警，谓统计过程控制。
2．SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis）的前缀简称，即统计过程与诊断。
SPC虽然能对过程的异常进⾏告警，但是它并不能告诉我们是什么异常，发⽣于何处，即不能进⾏诊断。
1982年我国张公绪⾸创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新⽅向。
3．SPCDA（Statistical Process Control , Diagnosis and Adhustment）的前缀简称，即统计过程控制、诊断与调整。
正如同病⼈确诊后要进⾏治疗，过程诊断后⾃然要加以调整。
⽬前尚⽆实⽤性的成果。
三、成都公司在TS16949标准基础上建⽴的《统计技术应⽤规定》中推荐了⼏种⽤于质量改进的统计⼯具和技术序号⼯具和技术应⽤1调查表系统地收集资料，以得到真实清晰的实况⽤于⾮数字资料的⼯具和技术2因果图分析和表达因果图解关系；通过从症状到原因分析到寻找答案的过程，促进问题的解决3流程图描述现存的过程；设计新的过程4特性要因图表⽰某个论题与其组成要素之间的关系⽤于数字资料的统计⼯具和技术5控制图诊断：评估过程的稳定性；控制：决定何时某⼀过程需要调整，何时该过程需要继续保持下去。
SPC基础知识培训(PPT)
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
5、确定各组的频数
6、作直方图
7、对直方图的观察: 特点， 中间高、两头低、左右对称
第八页，共三十九页。
第二章 控制 图原理〔四〕 (kòngzhì)
3、根底知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑
预防： 判断过程的异常，及时告警。
3、SPC的缺点
不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即不 能进行诊断。
第一页，共三十九页。
第一章 SPC 与SPCD工程(gōngchéng)绪论(二〕
2、什么是SPCD?〔新概念〕 SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统计
生产控制方式由过去的3 控制方式改为6 控制方式。
3 控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3,
6 控制方式下的稳态不合格品率为2.0 X 10-9
后者比前者降低了： 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106 即 一百三十五万倍!
第三页，共三十九页。
第一章 SPC 与SPCD工程 绪论 (gōngchéng) 3、为什么要学习(xuéxí)S(P四C和〕SPCD工程〔二〕?
对每道工序，用因果图进行(jìnxíng)分析，造出所有关键质量 因素，再用排列图找出最终产品影响最大的因素，即 关键质量因素；
列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键 第五页，共三十九页。
第二章 控制 图原理〔一〕 (kòngzhì)
1、什么是控制(kòngzhì)图
详细全面的SPC详解(培训资料)
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过程控制即控制过程中的某一部分，我们关注这个过程的绩效 我们用什么方法来控制过程： 这就是我们讲的第三个叫统计 1.3统计IPO 什么是统计：统然后计算 统计：我们先要决定我们收集什么？然后通过什么方法收集数据？我们计算 什么？统计是干什么的？ 任何统计都带有一点的目的性，要有有意义的情报
第一讲SPC的基础
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
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关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
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1.4特性 可区分的特征称为特性 产品所固有的一些特征，所赋予它的一些特征 如：产品的一些物理的性能，机械的性能等等，特性可区分 特性的表征： 特性值：定量和定性两种表示方法 一个产品的特性很多。 如纸杯：高度、化学成分、漏不漏等等 每个特性都要控制，就没有办法来管控，将特性进行区分 关键特性和普通特性 关键特性： 1.与安全法规有关的特性—称为特殊特性或安全特性 2.与工人和新人有关的数学的一个分支，为了了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从 被调查总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特性。 例：我国人口调查，人口普查工作量大、成本高、时间长，人口是总体，人口变化进 行抽样分析
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基础培训资料
SPC基础培训资料一、SPC 是什么？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。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
二、SPC 的发展历程SPC 起源于 20 世纪 20 年代，当时美国的休哈特博士提出了控制图的概念，并成功将其应用于生产过程的监控。
在随后的几十年里，SPC 不断发展和完善，逐渐成为质量管理领域的重要方法。
随着计算机技术的普及，SPC 的应用变得更加便捷和高效。
三、SPC 的作用和意义1、预防不合格产品的产生通过对过程数据的实时监控和分析，能够提前发现潜在的问题，及时采取措施进行调整，从而避免不合格产品的出现。
2、降低生产成本减少废品、返工和保修等成本，提高生产效率和资源利用率。
3、提高产品质量和一致性使生产过程更加稳定，产品质量更加稳定和可靠，满足客户的需求和期望。
4、增强企业竞争力能够帮助企业在市场上树立良好的质量形象，提高客户满意度和忠诚度，增强市场竞争力。
四、SPC 常用的工具1、控制图控制图是 SPC 中最基本、最重要的工具。
它用于监控过程的稳定性和判断过程是否处于受控状态。
常见的控制图有均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）、中位数极差控制图（XR 图）、单值移动极差控制图（XMR 图）等。
2、直方图用于展示数据的分布情况，帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
3、排列图也称为帕累托图，用于找出影响产品质量的主要因素。
4、散布图用于研究两个变量之间的关系，判断它们是否相关。
五、控制图的原理控制图基于“3σ 原则”，即认为在正常情况下，过程数据的分布服从正态分布。
如果数据点超出控制限（通常为均值 ± 3 倍标准差），则认为过程出现了异常。
控制限分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）。
SPC基础知识培训
9
1、SPC概述
a
过程控制系统 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备 材料 方法 环境
统计方法 我们工作 的方式/资 产品或服务 源的融合
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
输入
过程/系统 顾客的呼声
输出
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1、SPC概述 b 变差的普通原因和特殊原因 普通原因（Common Cause）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，它影响被研究过程输 出的所有单值。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： （Special Cause） （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。 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。
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1、SPC概述 C 局部措施和对系统采取措施 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 错误的措施 试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过度调 整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降 试图通过改变设计来减小特殊原因变差可能解决不了问题，会造 成时间和金钱的浪费
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1、SPC概述
正态分布(Normal Distribution)
一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形频率分布，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 值处正负三个标偏差的区间内。这些百分数是控制界限或控制图分析的基 础(因为即使整个输出的全部数据不服从正态分布，但其子组子均值趋向 于正态分布)，而且是许多过程能力确定的基础(因为许多工业过程的输出 服从正引言
SPC培训资料
数
次数划记
值
ห้องสมุดไป่ตู้
1.34 X X
1.35 X X X
1.36 X X X X
1.37 X X X X X X
1.38 X X X X X X X X
1.39 X X X X X X X X X X
1.40 X X X X X X X X X X X
1.41 X X X X X X X X
1.42 X X X X X X
5 0
双峰型：可能是两种条件下生产的， 或过程有变异产生。
30 25 20 15 10
5 0
偏向型：可能是设备偏差或加工习惯 造成的，如孔的加工往往偏小。
30 25 20 15 10
5 0
孤岛型：可能是测量不当或变换加工条 件造成的。
直方图与因果图结合使用寻找关键控制变量
因果图
机器
(大原因) 量
年久失修
100--250
250以上
建议分组数 6—10组
7—12组
本例n=72，可选组数6，
10—20组
---计算组距h：h=R/6=0.11/6=0.018
第三步：计算每组的中心、下限、上限，并列出频数表
组别 1 2 3 4 5 6
组距上下限值 1.34—1.358 1.358---1.376 1.376—1.394 1.394—1.412 1.412---1.43 1.43---1.45
第4类：存在过大的普通原因及特殊原因，需要进行100%检测以保 护客户利益 必须采取紧急措施使过程稳定，并减小变差
直方图制作举例（例1）
*某零件的某特殊特性尺寸规格中心1.40，公差为±0.07； 随机在一批产品中抽样72件： 第一步：数据收集并分类（n=72)
(SPC基础知识培训教材)
四、SPC的简介
• SPC：是Statistical Process Control的英文简称，中 文意思是：“统计过程控制”。为了贯彻预防原则， 它应用统计技术对过程的各个阶段进行评估和监控， 从而保证产品与服务满足要求的一种质量工具。 • SPC系统减少了传统上依靠对成品检测而保证产品品 质的依赖，它采用了唯一可导致品质产品的预防监定 错误发生的机会，并采取行动消除潜在错误。它强调 预防,防患于未然是SPC的宗旨。
一、SPC培训内容
• • • • • • • • 一.認識SPC 二.統計學概述 三.控制圖原理 四.如何製作控制圖 五.判斷過程異常的準則 六.過程能力分析 七.總結 附錄
二、认识SPC
• • • • • • 1、SPC基础知识； 2、相关术语； 3、发展历程； 4、质量管理方法； 5、SPC的功能； 6、导入SP对公司的利益。
十三、导入SPC对公司的 利益
• 提供并整理现场资料，以满足 提供并整理现场资料， • (A)客户对质量的要求； • (B)提供公司管理阶层对于生产线上之生產狀況（日、 周、月報表） • (C)提供工程对于问题掌握之进度。(而非只凭印象) • (D)建立公司资料库，并藉FMEA概念,将过程、原因、 对策，此一連貫之过程加以记录，以达成经验积累、 保存之目的。
群體的參數 名 稱 總 數 平均數 標準差 變異數 符號 N µ σ σ2
樣本的統計量 名 稱 樣本數 平均數 標準差 s 符號 n
s2 (或 變異數 V)
十六、参数与统计符号
• 平均數（mean）: µ或 x 平均數（ ） 或 • 定義：平均數是將整個資料之「總和」除以資料 定義：平均數是將整個資料之「總和」 個數」得之。 為群體平均數 為樣本平均數。 為群體平均數， 「個數」得之。µ為群體平均數，為樣本平均數。
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。
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第一章节重新认识SPC在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法的：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．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前数据的分层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。
2.2频数分布表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。
这样就确定了第一组的下界,然后依次加上组距,直至确定它包括最大值的未一组的上界为止。
2.3直方图用横坐标标注质量特性的测量值的分组值,纵坐标标注频数值,各组的频数用直方柱的高度表示,这样就作出了直方图;直方图不能清楚地表明每个产品的状况.但可以非常清楚地刻画出整批产品的情况,并直观地表示出数据分布的中心位置及分散幅度的大小.直方图的分布状态由于直方图并不十分精确,而且通过直方图所要了解的不是所取数值本身的分布,而是所取数据所代表的生产过程的分布.所以应从整个直方图的大体形状着眼.首先观察总体分布的状态,判别是属于正常型还是异常型.如属于异常型,还要进一步判别它属于哪种异常,以便分析原因采取处理措施。
2.4排列图(pareto)作用:寻找主要问题或影响质量的主要原因.计算表:分析原则:关键的少数,次要的多数:2.5因果图(鱼刺图,特征要因图)a.作用:用来分析影响产品质量各种原因的一种有效的方法;b.图形:2.6调查表调查表就是一种很好的收集数据的方法.它的特点:a).规格统一,使用简单方便;b)自行整理数据,提高效率;c)填表过程中的差错事后无法发现;第三章节持续改进及统计过程控制一. 预防与检测●检测一通过生产来制造产品,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;●预防一在第一步就可以避免生产无用的输出,从而避免浪费的更有效的方法;二. 过程控制●可以称为一个反馈系统;三. 变差的普通及特殊原因一批产品特性之间的差距总是存在的;过程中有些变差造成短期的.零件间的差异;有些变差的原因仅经过较长的时期后对输出造成影响;虽然位于公差范围的是可接受的,但在管理任何一个过程减少变差时,都必须追究造成变差的原因;五. 过程控制和过程能力⏹过程在统计控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因;⏹一个可接收的过程必须是处于受统计控制状态的且其固有变差(能力)必须小于图纸的公差;⏹过程能力由造成变差的普通原因来确定,通常代表过程本身的最佳性能,在处于统计控制状态下的运行过程,数据收集到后就能证明过程能力,而不考虑规范相对于过程分布的位置和/或宽度的状态如何;⏹然而,内外部的顾问更关心过程的输出以及与他们的要求(定义为规范)的关系如何,而不考虑过程的变差如何;六.过程改进循环及过程控制1.分析过程本过程应做些什么?会出现什么错误?一-本过程会有那些变化?---我们已经知道本过程的什么变差?---哪些参数受变差的影响大?本过程正在做什么?---本过程是否在生产废品或需要返工的产品?---本过程的生产的产品是否处于统计控制状态下?---本过程是否有能力?---本过程是否可靠?达到统计控制状态?确定能力;2.维护过程监查过程性能;查找变差的特殊原因并采取措施;3.改进过程改变过程从而更好地理解普通原因变差;减少普通原因变差;当新的过程参数确定后这种循环便回转到分析过程;由于进行了某些改变,应重新确定过程稳定性;过程便不断围绕过程改进循环运转;第四章节工序能力分析一. 工序能力●工序能力是处于稳定生产状态下的实际加工能力。
●所谓处于稳定生产状态下的工序是:a)原材料或上一道工序半成品按照标准要求供应;b)本工序按作业标准实施并应在影响工序质量各主要因素无异常的条件下进行;c)工序完成后,产品检测按标准要求进行。
●在非稳定生产状态下的工序所测得的工序能力是没有任何意义的。
●工序能力的测定一般是在下进行的。
●工序满足产品质量要求的能力主要表现在以下两个方面:a)产品质量是否稳定;b)产品质量精度是否足够。
●在稳定生产状态下影响工序能力的偶然因素的总合结果近似地服从正态分布,为了便于工序能力的量化,可以3σ原则来确定其分布范围。
当分布范围取为μ±3σ时,产品质量合格的概率可达99.7%,接近于1。
●以土3σ,即6σ为标准来衡量工序的能力是具有足够的精确度和良好的经济性的。
于是,取工序能力为6σ。
●生产过程中,主要影响工序能力的有以下一些因素:a)该工序所使用的设备、工装、辅具、刀具、量具等的适用性、精度和可靠性等;b)该工序使用的原材料或半成品的合理性和适应性等;c)该工序选择的工艺方法、工艺规范及操作程序等的正确性和严格性等;d)该工序的操作人员、辅助人员的思想状况和技术水平等;e)该工序所处环境的恰当性等。
二.工序能力指数因为工序能力的定义仅是一个变化范围的描述,为了了解其与标准之间的偏差关系,对工序能力常用一个指数来表示其大小,这就是工序能力指数;它是既定的规格标准与工序能力(产品数量特性的分布范围6σ)的比值,记为Cp;Cp=T/(6σ)三.修正工序能力指数当质量标准规格值的中心值Td=(Tu+Tl)/2与分布中心X 不致时,需用CPK 来计算工序能力Tu-Tl (Tu-Tl)-2| Td-X | C PK =(1-K)--------- = ----------------6S 6S 单侧公差情况下,C PK =C P第五章节控制图---过程控制的工具一. 控制图的概述●经验表明:当出现变差的特殊原因时,控制图能有效地引起人们注意,它们在系统或过程改进要求减少普通原因变差时控制图能反映其大小;●控制限是解释用于统计控制数据的基础;●当过程处于统计控制状态,控制限可用来解释过程能力;●控制限并不是规范限或目标,而是基于过程的自然变化性和抽样计划:●如果一个过程处于稳态且控制限计算正确,过程错误地产生超出控制的机会是相同的,与控制间的距离无关;●一旦经过合适的计算,并且如果过程中普通原因变差不发生改变,则控制限就是合理的;●出现偏差的特殊原因的信号不需要重新计算控制限;●用于长期分析的控制图,最好是尽可能少重新计算控制限,但需要根据过程本身情况来决定;●摩托罗拉公司流行的一段话:●如果你无法以量化的数据来表达你所了解的事,那就表示你不是真正的了解它;如果你对它不是很很了解,你就无法控制它;如果无法控制它那只有靠运气了;二. 控制图的益处供正在进行过程控制的操作者使用;有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去;使过程达到:---更高的质量;---更低的单件成本;---更高的有效能力;为讨论过程的性能提供共同的语言:区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南;三. 控制图的种类及界限值计算公式控制图通用三线计算公式为: UCL=X平均数+3SCL=X平均数UCL=X平均数-3S四. 控制图的选择流程图五.控制图的正常状态六. 控制图的分析与判定异常现象）连续7点呈上升或下降趋势测量系统有变化；对R图：77点下降散布逐渐减少，要及时总结，改善过程；七. 控制图的分析与实施步骤八．分析用控制图与过程用控制图第六章节 SPC应用的若干实际问题一. SPC认识误区及重要观点1.SPC不仅是品质部门的事,SPC需要各相关部门的支持:SPC是对生产过程的实时控制,所以取样数据采集,描图等工作一般需要现场的生产人员负责执行与参与,出现异常又需要现场生产人员及时处理。
控制图的分析和对策是产品层面和技术层面的品质控制。
要分析变差的内在原因,需要技术工程部门和设备管理方面的人员参与。
2.SPC主要是发现问题的工具,而不是解决问题的工具通过控制图可以及时发现过程的异常,可以分析过程的变差,但是它不能告诉你应采取什么措施去消除,这些异常和变差,这时必须结合品质管理的其他工具,如排列图,因果图,FMEA等,并使用专业的技术知识解决问题。
质量管理大师朱兰称之为"知识积累,然后实现品质突破"3.SPC要纳入整个品质体系SPC的实施应与品质管理整体协调一致,应在品质体系(如IS09000体系或TQM 模式)加予定位。
利用IS09000(或TQM)的体系机制维持SPC运行,具体方法是:A.一些成熟的SPC方案,应制定成底三级文件(WI);B.控制图的数据取样,计算描述,分析应在过程控制,IPQC的相关程序和工作文件中规定;C.SPC的分析对策应纳入IS09000纠正预防措施。
D.SPC的整体规划要体现在4.20统计技术中。
4.急功近利和形式注意是SPC的大敌实施SPC关键要持之以恒,不要期望SPC能在几天大见效果。
5.有管理图就是在推动SPC这张管理图是否有意义?它所管制的参数真的对产品品质有举足轻重的影响吗?管制界限订的有意义吗?这张管制图是否受到应有的重视?是否己照规定执行追踪与研判?这些问题经过推敲之后才能帮助我们对SPC作更深入的了解6.有了可控制的制程参数就是SPC制程参数的确是SPC的焦点,但是我们应深入探究一为什么挑出了这些制程参数?这些制程参数的控制条件是如何决定的?这些制程参数与成品品质问有因果关系可循吗?二. 控制图的认识误区1.控制图应用到什么程度?问题:"根据为一个单一的质量特性而建立和维持一张单一的控制图所需要的人力和费用,在一个具有许多零件和众多工序的工厂中,控制图究竟能够应用到什么程度?"这个问题可以简单地回答:"控制图只有在经济上需要而实际上可能是才予以应用。
"只有对重要的质量特性才宜于设立控制图。