SPC培训讲义基础知识

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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培训讲义---基础知识

SPC培训讲义—基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量管理工具，旨在通过对过程数据的统计分析，帮助组织识别和解决可能导致质量问题的根本原因，从而提高产品的稳定性和可靠性。

本讲义将介绍SPC的基础知识，包括SPC的原理、常用的SPC 工具和应用案例等内容。

1. SPC的原理SPC的核心原理是基于过程数据的统计分析，通过对数据的收集和分析，识别和排除可能导致质量问题的特殊原因，同时通过控制图的使用，监控和改进过程的稳定性和可靠性。

1.1 正态分布在SPC中，数据的正态分布是一个重要的假设。

正态分布是一种对称的概率分布，其特点是均值和标准差能够完全描述分布的情况。

正态分布的图形呈钟形曲线，均值位于曲线的中央。

在实际应用中，SPC 通常假设数据是近似正态分布的，以方便进行统计分析。

1.2 变异性与稳定性在质量管理中，变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下相同测量项的数值差异。

通过SPC的应用，可以发现原本被认为是随机变动的过程，实际上可能存在特殊原因造成的异常波动。

稳定性是指过程在一段时间内的变异性较小，并且符合预期的性能要求。

通过SPC 的控制图，可以监控过程的稳定性，并及时采取措施防止不稳定状态的出现。

2. 常用的SPC工具SPC工具是SPC实施过程中使用的具体方法和技术，下面介绍几种常用的SPC工具。

2.1 控制图控制图是SPC中最常用的一种工具，它用来监控过程在一段时间内的变异情况。

控制图是一种统计图表，将过程数据按时间顺序绘制在图表上，同时画出上下限和中心线。

如果过程数据处于控制限之内，说明过程处于稳定状态；如果过程数据超过控制限，说明过程发生了特殊原因的变异，需要进行分析和改进。

2.2 直方图直方图是一种用柱形表示数据分布的图表，它可以直观地展示数据的中心趋势、波动幅度以及偏态情况。

通过直方图，可以判断数据是否符合正态分布，如果数据呈现钟形分布，则可以认为数据符合正态分布的假设。

详细全面的SPC详解(培训资料)

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
•
小概率事件定义：指发生的概率非常小的一个事件，要让它发生，需收集大量的数据。
• • •
正态分布：特点：中间高，两边低，左右基本对称如：员工的工资，工资高少数，工资低的少，中间高两个参数：位置 u ：中心值形状σ：分布宽度实际运用中：标准差和中心值平均值往往获得不了，我们只能通过样本来获取。我们用样本的平均值来代替正态分布的平均值u中心值，用样本的标准差s代替正态分布的标准差σ ，
• • • • • • • •
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
•
•
SPC和SQC的关系
针对过程中重要控制特性做的才是SPC
测量原料 PROCESS
结果
针对产品所做的仍只是在做SQC
• • SPC：1.强调现场可执行 2.针对过程关键特性 SQC：1.随机性强 2.针对结果
• • • • •

SPC培训教材基础篇

04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具，用于监控生产过程中的关键特性，通过图形化展示过程数据，帮助管理者识别异常波动。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上，并与控制界限进行比较，来检测异常波动。控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。当数据点超出控制限或连续7个点在均值的一侧时，通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC，确保生产安全和环保达标，提高企业形象和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析，及时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题，确保生产安全和环保达标。同时，通过实施SPC，提高了企业的形象和社会责任感。
案例四：某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用，如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性，选择适当的测量工具和设备，定期校准和维护测量设备，确保数据来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类，利用图表和统计方法对数据进行初步分析，以便更好地理解和呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析，识别数据的分布、趋势和异常值，为后续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果，对数据进行合理的解释和推断，挖掘数据背后的原因和规律，为改进和控制过程提供支持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制，及时发现异常和波动，采取相应的措施进行调整和控制，确保过程的稳定性和可靠性。

SPC基本知识培训(ppt 40页)

a.在( +1 )范围内为68.27%； b.在( +2 )范围内为95.45%； c.在( +3 )范围内为99.73%；
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质量数据的基本知识
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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
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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培训讲义》课件

• 大多數的品質問題是錯在作業人員 • 容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免
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？
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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培训讲义(PPT 109页)

（Moving Range)
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变差的普通原因和特殊原因
普通原因：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。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：（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。
D3=0.000
8
系列 1
R图
系列 2
4
D4=2.115
0
1
2
3
4
5
6
7
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系列 1
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
日期/时间
9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/8 9/8 9/8 9/8 9/11 9/11 9/11 9/11 9/11 9/12 9/12 8:00- 9:00- 10:- 11:00- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 15:30- 10:30- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 8:00- 13:309:00 10:00 11:00 12:00 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 16:30 11:30 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 9:00 14:30

SPC基础知识培训(PPT48页).pptx

貨品
預防生產模式(Prevention Detection Approach) :
自我監管
(減少)
少)
輸入
生產過程+SPC
損壞/再造
INPU(LTess)
PROCESSES
SAMPLE OR 100% INSPECTION
Scrap/Rework
Products
貨品
損壞/再造
(減抽樣/全面檢查
O.K.
21. Cpk 的圖像比例及計算（iii）
Cpk = 2.0
Cpk = 1.33
LSL
T
USL
x
Cpk = 1.00
LSL
T
USL
x
LSL
T
USL
x
Cpk = 0.60
LSL
T
USL
x
例子說明 I :
USL - LSL Cpk =UCL - LCL
[ 1 -( - X )/3sd]
LSL 10
LCL 12
SPC 知识讲座
1. 甚麼是“ SPC” ?
SPC:是STATISTICAL PROCESS CONTROL的缩写
即:统计过程控制(大陆称法)
统计制程管制(台湾称法)
在美国休哈特博士发现管制图(1924年)后 (40年代)产生,由美国戴明博士在日本推广.
SPC是：
- 以統計學的原理作為基礎 - 用來監察生產過程 - 利用數據及簡單的圖表表達生產情況 - 用來判斷製程的走向及有否出現問題 - 引導員工去作出適當的決定 - 預防問題的惡化及重現
12. SPC 的探用 I :
傳統的生產模式(Traditional Detection Approach) :

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培训讲义(doc 13)

SPC培训讲义(doc 13)1．制程之认识1、什么是SPC？SPC—Statistical process controlStatistical—统计学Process—过程、程序Control—控制2什么是制程?(1)在整个作业中有各种过程，一般包括制造过程、工程过程、工作过程、业务过程、服务过程(2)我们所谓的品质管制即是在每个过程中把品质做好，即在制造过程中把制品品质做好工程过程中把工程品质做好作业过程中把工作品质做好业务过程中把业务品质做好服务过程中把服务品质做好(3)只要每个作业过程能确实做好管理，则最终目的之品质也能做好。

(4)品质好坏常以品质特性来评价。

(5)品质特性随时间之变化，在各种不同时间内，受各种不同因素，如人员、设备、材料、方法、环境等的影响而变动，此种变动状况称之为制程。

3制程必定有变动(1) 影响制程的原因很多，如人员、材料、设备、方法、环境等，MAN MATERIAL MACHINE1何谓管制图(1)1924年，统计品质管制的始祖W A. Shewhart 发明了管制图后，统计品质管制才进入了新纪元。

(2)「所谓管制图，是一种以实际产品品质特性与根据过去经验所判明的制程能力的管制界限比较，而以时间经过用图形表示者。

所以一般管制图，纵轴为制品的品质特性，以制程变化的数据为分度，横轴为制品的群体号码，或制造年月日等，以时间顺序制造顺序将点绘在图上。

如图1-1，图1-2。

(3)管制状态上管制界限中心线下管制界限(4)非在管制状态有异常原因存在上管制界限中心线下管制界限2管制图与制程之安定化(1)有了安定的制程，才能生产安定品质的产品。

(2)如果知道制程的状态有了变化，那么就有立刻对制程采取措施，使制程恢复原来状态的必要。

(3)管制图就是用来调查产品品质是否安定的一种最好的工具。

5-3管制图的种类现场有各种各样的数据，由于数据种类之不同，其所要使用的管制图也就不同。

通常，数据可分为计量值及计数值两种：(1)计量值为长度、重量、时间、纯度、强度、收率等连续性数值的数据。

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统计过程控制完整版培训讲义

SPC统计过程控制完整版培训讲义一、背景介绍统计过程控制（SPC）是质量管理中的一种方法，用于监测和控制过程的稳定性和一致性。

它是质量管理的五大工具之一，常用于制造业、服务业等各个行业中。

二、SPC的定义SPC是通过对过程中的关键指标进行连续的统计分析和监测，从而实现对过程的控制和优化，以提高产品或服务的质量和一致性。

三、SPC的关键概念1.过程：指生产过程、服务过程中的关键环节。

2.正常变异：指过程中的正常、可接受的变化范围。

3.特殊因子：指突发的、非正常的变化，可能会导致过程偏离正常状态。

4.控制上限和控制下限：用于界定过程的正常变异范围的上下限。

5.控制图：用于图示化过程数据的统计变化，以便更直观地判断过程是否处于控制状态。

四、SPC的基本步骤1.确定质量特性：确定需要控制和监测的关键质量特性。

2.收集数据：收集与质量特性相关的数据。

3.绘制控制图：根据收集的数据，绘制相应的控制图。

4.判读控制状态：通过控制图，判断过程是处于控制状态还是非控制状态。

5.持续改进：根据判断结果，采取相应的措施进行持续改进。

五、SPC常用的控制图1.均值-极差控制图：用于监控过程的平均值和变异性。

2.均值-标准差控制图：用于监控过程的平均值和标准差。

3.层级控制图：用于监控多层次的过程数据。

4.高低控制图：用于监控过程中的极值。

5.统计过程能力图：用于评估过程的稳定性和能力。

六、SPC的应用场景1.制造业：用于监控生产线上的关键工艺参数，提高产品质量。

2.服务业：用于监控服务流程中的各个环节，提高服务质量和一致性。

3.供应链管理：用于监控供应链中的关键指标，实现供应链的稳定性和一致性。

4.项目管理：用于监控项目执行过程中的关键指标，提高项目交付的质量和效率。

七、SPC的优势和意义1.实时监控：能够在过程进行中及时发现异常情况，以便及时采取措施进行调整，确保产品或服务的质量。

2.数据驱动：以数据为基础，通过统计分析，能够更准确地判断过程的状态，确保决策的科学性和可靠性。

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）。