统计过程控制SPC培训资料
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❖ 控制图是区分过程中的正常波动和异常波动， 并判断过程是否处于控制状态的一种工具。
❖ 控制图是了解过程变差并帮助达到统计控制 状态的有效工具。
正常波动
❖ 是由随机因素/偶然因素（ISO/TA16949称之 为普通因素）造成的，这些普通因素在生产 中大量存在，多产品质量经常发生影响，但 它所造成的质量波动往往比较小，在生产过 程中是允许存在的。如：机器设备的轻微振 动等。
❖ 均值-标准差图
---同均值-极差图，用标准差代替极差，R图计 算方便；但当n>10时，s图比R图效率高；最 终替代R图；
●中位极差图 X~ R 图，X~ 表示中位值。现在由于 计算机应用普及，故已淘汰，被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL
α
百度文库
β
统计过程控制 SPC
培训资料
SPC的基本概念
SPC(Statistical Process Control):
统计过程控制 就是根据过程质量的统计规律这一原则,利用统 计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而达 到保证产品的目的。
SPC中的统计技术泛指任何可以应用的数 理统计方法,一般而言,主要指控制图的应用.
异常波动
❖ 有异常波动的过程处于非统计控制状态，也 即失控状态或不稳定状态。
控制图原理
❖ 过程处于统计控制状态时，学派总体的质量特性数 据的分布一般服从正态分布，（μ—过程均值、σ— 过程标准偏差）质量特性值落在μ ±3σ范围内的概 率约为99.73%，落在μ ±3σ范围外的概率约为 0.27%，因此可用μ ±3σ作为上下控制线界限，以 质量特性数据是否超越这一上、下界限以及数据的 排列情况来判断过程是否处于受控状态，这就是控 制图的原理。
局部对系统采取措施的指南。 ❖ 控制图为两班、三班操作过程的人员之间、
和支持活动（维修、材料控制、过程工程、 质量控制）的人员之间就有关过程性能的信 息交流提供了通用的语言。
控制图的益处
❖ 控制图通过区分变差的特殊原因和普通原因， 为人们就任何问题应采取适当的局部改进措 施还是要求采取管理措施提供依据。这样可 以减少混淆、挫折以及误导性解决问题的努 力而造成的高成本。
稳定；
对整体品质状况
了解较方便；
缺点 抽样频度高，费时麻烦；不易寻找不良之
数据需测定，且计算， 原因
需培训人员
及时性不足，易
耽误时机
常用的控制图
组数 数据1 数据2 数据3 数据4 均值 极差 标准差 第一组 48 48 52 52 50 4 2.3 第二组 48 50 50 52 50 4 1.6 第三组 45 46 54 55 50 10 5.2
简便省事，并能够及时判断工序 是否处于稳定状态，但不宜发现 工序分布中心的变化。
计数型数据的控制图
❖ 计数型数据只有两个值（合格/不合格、成功/ 失败、通过/不通过、出席/缺席）
计量控制图计数控制图的优缺点
计量控制图
计数控制图
优点 1、灵敏、易调查原因；数据可用简单的
及时发现不良，使质量 方法获得；
控制图名称
均值—极差控制 图
X S
X~ R
均值—标准差控 制图
中位值—极差图
备注
最常用，判断工序是否正常的效 果好，计算量大，适用于产品批 量大、且稳定、正常的工序；
S的计算比R复杂，但其精度高 适用与检验时间远比加工时间段 的场合 计算简便，但效果差 使用与产品批量较大、且稳定、 正常的工序；
X Rs 单值--极差图
SPC的特点
与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠 少数质量管理人员
●强调应用统计方法来保证预防原则的实现 ●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，
SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。 SPC的重点就在与“P（Process，过程） ●可判断过程的异常，及时告警； ●不能告知此异常是什么因素引起的
计量型数据控制图
❖ 用计量型数据，可以分析一个过程的性能， 可以量化所做的改进，即使每个单值都在规 范限界内，这一点对寻求持续改进来说是很 重要的。
❖ 计量性控制图可以通过分布的宽度（零件间 的变差R）和其位置（过程的平均值X）来解 释数据。
常用的控制图
分布 控制图代号
正态 分布
（计 X R
量值）
正常波动
❖ 当一个过程只有普通原因起作用，而不存在 特殊原因的作用时，过程中就只在一定范围 内正常波动，这个过程就处在统计控制状态， 即：受控状态。
异常波动
❖ 异常波动是由系统因素/异常因素 （ ISO/TA16949称之为特殊因素）造成的。 这些特殊因素在生产过程中并不大量存在， 对产品质量也不经常发生影响，一旦存在， 它对产品质量的应就比较显著。如：机器带 病运转，操作者违章操作等。
LCL
二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
减少两种错误所造成的损失： ●UCL、LCL距离间隔大，α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小，α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ，αΒ==0.27%
控制图的益处
❖ 合理使用控制图能：
❖ 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。
控制图的益处
❖ 为讨论过程的性能提高共同语言； ❖ 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取
统计控制状态
概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点：
----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下，过程的变异最小
SPC过程控制的需要
❖ 检测-----容忍浪费; ❖ 预防-----避免浪费.
控制图
❖ 控制图:又称管理图、休哈特图,是美国休哈特 博士发明的。
分布 控制图代 号
二项
分布
(计
p
数值)
np
常用控制图
控制图名称
备注
不合格品率控 制图
不合格品数控 制图
样本容量不一定相 同；
相同样本容量
泊松 分布 (计
u
单位不合格数 样本容量不一定相
控制图
同；
点值)
c
不合格数控制 相同样本容量
图
X s
X X R
常用控制图
❖ 均值-极差图
--- 图用于观察正态分布均值的变化；R图 用于观察正态分布的分散情况或变异度的情况
❖ 控制图是了解过程变差并帮助达到统计控制 状态的有效工具。
正常波动
❖ 是由随机因素/偶然因素（ISO/TA16949称之 为普通因素）造成的，这些普通因素在生产 中大量存在，多产品质量经常发生影响，但 它所造成的质量波动往往比较小，在生产过 程中是允许存在的。如：机器设备的轻微振 动等。
❖ 均值-标准差图
---同均值-极差图，用标准差代替极差，R图计 算方便；但当n>10时，s图比R图效率高；最 终替代R图；
●中位极差图 X~ R 图，X~ 表示中位值。现在由于 计算机应用普及，故已淘汰，被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL
α
百度文库
β
统计过程控制 SPC
培训资料
SPC的基本概念
SPC(Statistical Process Control):
统计过程控制 就是根据过程质量的统计规律这一原则,利用统 计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而达 到保证产品的目的。
SPC中的统计技术泛指任何可以应用的数 理统计方法,一般而言,主要指控制图的应用.
异常波动
❖ 有异常波动的过程处于非统计控制状态，也 即失控状态或不稳定状态。
控制图原理
❖ 过程处于统计控制状态时，学派总体的质量特性数 据的分布一般服从正态分布，（μ—过程均值、σ— 过程标准偏差）质量特性值落在μ ±3σ范围内的概 率约为99.73%，落在μ ±3σ范围外的概率约为 0.27%，因此可用μ ±3σ作为上下控制线界限，以 质量特性数据是否超越这一上、下界限以及数据的 排列情况来判断过程是否处于受控状态，这就是控 制图的原理。
局部对系统采取措施的指南。 ❖ 控制图为两班、三班操作过程的人员之间、
和支持活动（维修、材料控制、过程工程、 质量控制）的人员之间就有关过程性能的信 息交流提供了通用的语言。
控制图的益处
❖ 控制图通过区分变差的特殊原因和普通原因， 为人们就任何问题应采取适当的局部改进措 施还是要求采取管理措施提供依据。这样可 以减少混淆、挫折以及误导性解决问题的努 力而造成的高成本。
稳定；
对整体品质状况
了解较方便；
缺点 抽样频度高，费时麻烦；不易寻找不良之
数据需测定，且计算， 原因
需培训人员
及时性不足，易
耽误时机
常用的控制图
组数 数据1 数据2 数据3 数据4 均值 极差 标准差 第一组 48 48 52 52 50 4 2.3 第二组 48 50 50 52 50 4 1.6 第三组 45 46 54 55 50 10 5.2
简便省事，并能够及时判断工序 是否处于稳定状态，但不宜发现 工序分布中心的变化。
计数型数据的控制图
❖ 计数型数据只有两个值（合格/不合格、成功/ 失败、通过/不通过、出席/缺席）
计量控制图计数控制图的优缺点
计量控制图
计数控制图
优点 1、灵敏、易调查原因；数据可用简单的
及时发现不良，使质量 方法获得；
控制图名称
均值—极差控制 图
X S
X~ R
均值—标准差控 制图
中位值—极差图
备注
最常用，判断工序是否正常的效 果好，计算量大，适用于产品批 量大、且稳定、正常的工序；
S的计算比R复杂，但其精度高 适用与检验时间远比加工时间段 的场合 计算简便，但效果差 使用与产品批量较大、且稳定、 正常的工序；
X Rs 单值--极差图
SPC的特点
与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠 少数质量管理人员
●强调应用统计方法来保证预防原则的实现 ●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，
SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。 SPC的重点就在与“P（Process，过程） ●可判断过程的异常，及时告警； ●不能告知此异常是什么因素引起的
计量型数据控制图
❖ 用计量型数据，可以分析一个过程的性能， 可以量化所做的改进，即使每个单值都在规 范限界内，这一点对寻求持续改进来说是很 重要的。
❖ 计量性控制图可以通过分布的宽度（零件间 的变差R）和其位置（过程的平均值X）来解 释数据。
常用的控制图
分布 控制图代号
正态 分布
（计 X R
量值）
正常波动
❖ 当一个过程只有普通原因起作用，而不存在 特殊原因的作用时，过程中就只在一定范围 内正常波动，这个过程就处在统计控制状态， 即：受控状态。
异常波动
❖ 异常波动是由系统因素/异常因素 （ ISO/TA16949称之为特殊因素）造成的。 这些特殊因素在生产过程中并不大量存在， 对产品质量也不经常发生影响，一旦存在， 它对产品质量的应就比较显著。如：机器带 病运转，操作者违章操作等。
LCL
二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
减少两种错误所造成的损失： ●UCL、LCL距离间隔大，α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小，α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ，αΒ==0.27%
控制图的益处
❖ 合理使用控制图能：
❖ 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。
控制图的益处
❖ 为讨论过程的性能提高共同语言； ❖ 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取
统计控制状态
概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点：
----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下，过程的变异最小
SPC过程控制的需要
❖ 检测-----容忍浪费; ❖ 预防-----避免浪费.
控制图
❖ 控制图:又称管理图、休哈特图,是美国休哈特 博士发明的。
分布 控制图代 号
二项
分布
(计
p
数值)
np
常用控制图
控制图名称
备注
不合格品率控 制图
不合格品数控 制图
样本容量不一定相 同；
相同样本容量
泊松 分布 (计
u
单位不合格数 样本容量不一定相
控制图
同；
点值)
c
不合格数控制 相同样本容量
图
X s
X X R
常用控制图
❖ 均值-极差图
--- 图用于观察正态分布均值的变化；R图 用于观察正态分布的分散情况或变异度的情况