统计过程控制SPC培训资料

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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）。

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常用的控制图
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布（计量值）
均值—极差控制图
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；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。
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。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外

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计数值控制图(1) P控制图(不良率控制图)用来监视或控制生产批中不良件数的小数比或百分比,样本大小n可以不同。(2)np控制图(不良数控制图)用来监视一个生产批中的实际不良数量(而不是与样本的比率)。分析或控制过程不良数,样本大小n要相同。(3)C控制图(缺点数控制图)能在每一批量的生产中侦查出每一零件或受检验单位不良点的数目,样本大小n要相同。(4)U控制图(单位缺点数控制图)记录一个抽样批有几个缺点数,抽样时每次可以不相同,但以单位缺点数代表质量水准。
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。

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

统计过程控制(SPC)-培训教材

02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备材料环境成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程：过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符合连续性原则。 2. 绩效报告：从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控制对策或改善成品。 3. 过程中对策：是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善：对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例：某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。（n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51

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。

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20%
过程处于统计
上的稳定状态
40%
各测量值服从
正态分布
60%
技术规范准确的
代表顾客要求
说明：
1、抽样存在偏差。
2、不存在完全受统计控制的过程。
3、制造过程不是一个完美的正态分布。
80%
设计目标值位于
规范的中心
100%
测量变差相对
较小
CPK—过程能力指数
CPK=CP•│1-Ca│
=
正态分布
CL
◎ 控制图的制作步骤
◎ 异常的判定原则
计量型控制图的优点
1、大部分测量数据都可以用
计量型数据表示
2、量化的值比简单的是或否
包含的信息更丰富
3、通过少量的数据检查可
以获得较多的过程信息
4、缩短采取措施的时间，提
高响应速度
前提条件：
1.选择特性作为计算对象。
2.测量方法准确，精密，误差小到忽略不计。
5、分析一个过程量化的值，
围，并确定其控制范围的异常和正常规律，达成一种事先预测并实施改进措
施的方法。
SPC研究的对象-特性
研究过程中的
可区分的特征
某一个特性
称为特性
特性
特性值的表达方
产品的特性有
式：定量、定性
哪些？
特性的分类
产品特性
关键特性
关键特性
与法律、安全有关
与功能、性能有关
普通特性
关键特性以外
产品特性
最终产品所具有的特性
83.74
86.81
85.12
84.39
84.15
84.84
19
85.43
85.49
86.50

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

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步骤4.确定抽样方案怎么样抽样步骤确定抽样方案(怎么样抽样确定抽样方案怎么样抽样)
◆1、确定样本含量N 1 确定样本含量N – 采用X-R控制图，样本含量一般取n=5 采用X 控制图，样本含量一般取n= n=5 ◆2、确定抽样方式 – —定期法定期法建立合适的样本量有利用控制 – —即时法即时法成本和有效监控过程。一般采用即时法。一般采用即时法。
• 计量值控制图 (Control Charts for Variables) – 平均值与极差控制图(X-R Chart) – 平均值标准差控制图(X-σChart) – 中位数与极差控制图(X-R Chart) – 单值移动极差控制图(X-MR Chart) • 计数值控制图 (Control Charts for Attribute) – 不良率控制图(P Chart) – 不良数控制图(Pn Chart) – 缺点数控制图(C Chart) – 单位缺点数控制图(U Chart)
♦ 注意：规格线是人为规定的，而控制线是实际过程能力注意：规格线是人为规定的，
的表现，两者有本质的区别。的表现，两者有本质的区别。
统计过程控制－SPC page15
三、SPC的应用的应用
1. 控制图的实施与循环（粗略流程图）控制图的实施与循环（粗略流程图）抽取样本对策措施
检验过程正常
是
n=1？
计量型数据吗？
否
关心的是不合格率吗？
是
否
均值是否方便计算？
是
n是否恒定？
否
n是否恒定？
x − MR
是
否
是
Pn或p图 p图
否是
C或U图 U图
否
n≥ 9？

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

spc培训资料统计过程控制

SPC培训资料统计过程控制1. 引言SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种以统计方法为基础的过程监控和质量管理技术。

SPC旨在通过监控过程中的变异性，实现对过程的有效控制，从而提高过程的稳定性和质量。

本文档将介绍SPC培训资料统计过程控制的常用方法和步骤，以帮助读者理解和应用SPC技术，提高过程控制和质量管理的效果。

2. SPC培训资料统计过程控制的重要性SPC培训资料统计过程控制对于组织来说具有重要意义。

它可以帮助组织了解和控制生产过程中的变异性，及时发现和纠正过程中的问题，提高产品质量和降低生产成本。

同时，SPC还可以帮助组织实现持续改进，提高员工的技能和意识，培养团队合作和问题解决能力。

3. SPC培训资料统计过程控制的步骤SPC培训资料统计过程控制的步骤可以分为以下几个部分：3.1 确定关键过程和关键特性在开始SPC培训资料统计过程控制之前，首先需要确定所要控制的关键过程和关键特性。

关键过程是指对最终产品质量有重要影响的过程，而关键特性则是指决定产品质量的重要参数。

3.2 收集数据在确定了关键过程和关键特性之后，需要收集与之相关的数据。

数据的收集可以通过检测和测量等方法进行，确保数据的准确性和真实性。

3.3 数据分析和控制图绘制收集到数据后，需要对数据进行分析，并将分析结果用控制图的形式进行可视化展示。

控制图可以帮助人们直观地了解过程的稳定性和变异性，及时发现异常和问题。

3.4 确定过程能力和性能指标在分析数据的基础上，需要确定过程的能力和性能指标。

过程能力指标反映了过程的稳定性和一致性，而性能指标则是衡量过程实际生产效果的主要指标。

3.5 确定过程改进措施根据数据分析和过程指标的结果，确定针对过程的改进措施。

改进措施可以涉及对过程的参数调整、设备维护或改进、员工培训等方面，旨在改善过程的稳定性和质量。

3.6 实施过程改进和监控确定改进措施后，需要实施这些措施，并监控改进效果。

SPC统计过程控制培训

SPC统计过程控制培训1. 介绍统计过程控制〔Statistical Process Control，简称SPC〕是一种通过对过程的数据进行统计分析来控制并改善过程稳定性和质量的方法。

它可以帮助组织监控和管理生产过程，并减少过程中的变异性，从而提高产品和效劳的质量。

本次培训旨在向参与者介绍SPC的根本概念、原理和应用。

通过培训，参与者将了解如何使用SPC工具和技术来监测和控制过程，并进行数据分析，以便及时采取纠正措施，解决潜在问题。

2. SPC的根本原理SPC的根本原理是基于过程能力和稳定性的统计分析。

它通过收集过程的数据样本，并对其进行分析，以确定过程的稳定性和能力。

2.1 过程稳定性过程稳定性是指过程在一定时间内的行为是可预测的、稳定的。

SPC通过控制图来监控过程的稳定性。

控制图分为均值图和范围图，它们可以帮助我们判断过程是否处于统计控制中。

2.2 过程能力过程能力是指过程在特定规格要求下能够产生合格产品或效劳的能力。

SPC使用过程能力指数来衡量过程的能力。

常见的过程能力指数包括Cp、Cpk等。

3. SPC的工具和技术SPC使用一系列的工具和技术来实施统计过程控制。

以下是几种常见的工具和技术：3.1 控制图控制图是SPC的核心工具，它可以帮助我们监控过程的稳定性。

控制图分为均值图和范围图，分别用于监控过程的中心线和过程变异性。

3.2 测量系统分析〔MSA〕测量系统分析是确保所采集数据的准确性和可靠性的过程。

它可以帮助我们评估测量系统的稳定性和能力，并确定是否需要进行改良。

3.3 过程能力分析过程能力分析是通过计算过程能力指数来评估过程的能力。

它可以帮助我们确定过程是否满足规格要求，并提供改良过程的建议。

3.4 样本抽取和数据收集样本抽取和数据收集是SPC的前提工作。

正确的样本抽取和数据收集方法可以确保所得到的数据具有可靠性和代表性。

4. SPC的应用SPC在各个行业和领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景：4.1 制造业在制造业中，SPC可以帮助监控生产过程中的关键参数，并及时发现和校正异常，以确保产品质量的一致性。

spc培训资料-统计过程控制

SPC培训资料 - 统计过程控制1. 简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种用来监控和控制质量的统计方法。

它通过收集和分析过程中产生的数据，以便及时发现过程中的变异和偏离，并采取相应的措施，以保持过程处于一种可控状态，提高产品和服务的质量。

这份培训资料旨在介绍统计过程控制的基本概念、原则和工具，以帮助培训受众理解和应用SPC，提升质量管理能力。

2. SPC的基本原则统计过程控制依据以下几个基本原则：2.1 过程的可测量性和可控性SPC基于过程的可测量性和可控性原则。

每个过程都应该有明确的测量指标，并且这些指标应该是可测量的。

同时，过程操作者应该能够对这些指标进行控制，以实现过程稳定和质量控制。

2.2 统计思维和数据驱动的决策SPC强调统计思维和数据驱动的决策。

通过数据的收集、整理和分析，可以更加客观地判断过程的稳定性和性能。

基于数据的决策能够降低人为主观性的影响，并提高决策的准确性。

2.3 变异的存在和可降低性统计过程控制承认过程中的变异是不可避免的，但也认为它是可以降低的。

通过分析和改善过程，可以减小过程的变异性，提高过程的稳定性和可重复性。

3. SPC的基本工具3.1 控制图控制图是用来显示过程数据变化的图表。

它可以帮助我们判断过程是否处于可控状态。

常用的控制图包括：均值图（X-Bar Chart）、范围图（R-Chart）、标准差图（S-Chart）等。

控制图通常由中心线、控制限和过程数据点组成。

中心线代表过程的平均值，控制限表示过程的可控范围。

3.2 基本统计量基本统计量包括均值、方差、标准差等。

这些统计量可以用来描述过程的中心位置和数据的分布情况。

通过分析这些统计量，可以判断过程的稳定性和性能。

3.3 过程能力指数过程能力指数用来评估过程的稳定性和性能。

常用的过程能力指数有过程能力指数（Cp）、过程潜在能力指数（Cpk）等。

这些指数可以帮助我们确定过程是否满足质量要求，并进行过程改进和优化。

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实用培训资料

SPC实用培训资料一、SPC 简介SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助统计方法来监控和控制生产过程的工具。

它通过收集和分析过程中的数据，帮助我们识别过程中的变异，并采取相应的措施来减少变异，从而提高产品或服务的质量，降低成本，增强企业的竞争力。

SPC 并非是一种全新的概念，其发展已有相当长的历史。

在现代制造业中，SPC 得到了广泛的应用，无论是大规模的生产企业，还是小型的加工车间，都能从中受益。

二、SPC 的基本原理SPC 的核心原理基于这样一个观点：任何生产过程中都存在变异。

这些变异可以分为两种类型：普通原因变异和特殊原因变异。

普通原因变异是由过程固有的因素引起的，如机器的正常磨损、原材料的微小差异等。

这种变异是不可避免的，但是可以通过改进过程来减少。

特殊原因变异则是由非固有因素引起的，如机器故障、操作失误、原材料的重大缺陷等。

这种变异是可以被识别和消除的。

SPC 就是通过对过程数据的监测和分析，来区分这两种变异。

当数据显示存在特殊原因变异时，我们就需要采取措施来解决问题，使过程恢复到正常状态。

三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（X R 控制图）均值极差控制图是最常用的控制图之一。

它由均值控制图（X 控制图）和极差控制图（R 控制图）组成。

X 控制图用于监控过程的均值变化，R 控制图用于监控过程的离散程度。

2、均值标准差控制图（X S 控制图）与均值极差控制图类似，但用标准差替代极差来衡量过程的离散程度。

在样本量较大（n ＞ 10）时，均值标准差控制图更为精确。

3、中位数极差控制图（Xmed R 控制图）当测量数据不是正态分布时，中位数极差控制图可能更适用。

4、单值移动极差控制图（X MR 控制图）适用于对单个测量值进行监控，如对化工过程中的某些参数的监控。

四、SPC 数据收集数据收集是 SPC 实施的基础。

在收集数据时，需要遵循以下原则：1、样本的代表性所收集的数据应能够代表整个生产过程，避免只选取特定时间段或特定批次的数据。

SPC统计过程控制最佳培训资料

因果图 (鱼骨图)
人員熟練程度
班別
機器
原物料
送料
模具精度料量銅片不良
文化程度
成型條件
機台穩定性
水份含量
人工取活方法
放置手法
濕度環境
溫度清潔度
变形?
▪直方图
▪了解数据分布规律 ▪判断过程稳定性 ▪定性评价过程能力
▪柏拉图
找出“重要的少数” 因为80%的问题由
20%的潜在原因引起
▪散布图
SPC统计过程控制
培训资料
SPC培训内容
1) SPC 的含义、概念…… 2) SPC 的由来及发展历程…… 3) SPC技术原理…… 4) SPC推行的目的、对象、意义…… 5) SPC的方式、运行前提…… 6) 企业为什么要选择SPC, SPC可为企业带来什么好处……
SPC其含义是什么？
Statistical ：统计－以概率统计学为基础，分析数据、得出结论；
SPC问题分析：柏拉图（Pareto Chart）、散布图（Scatter Plot）、趋势图（Trend Chart）等
SPC指标参数： Cp、Cpk、Pp、PpK、Ppm、 Sigma水平、不良率、直通率等
SPC 是工具
X His togram
SPC 在工厂…
供应商 IQC
IPQC PQC FQC OQC
PQC
P/QM: Yield, Cpk,Ppk,ppm…
PE: 生產數, 不良數, 不良項, 生產相關資料
QA: 檢驗數, 不良數, 不良項,抽檢相關資料 (P,U,C,Xbar…)
厂商别、机台别、操作员别、料号别、批号别、工单别、班别
SPC管制图 (控制图)

统计过程控制SPC--培训

最常用，判断工序是否异常的效适用于产品批量较大而
量
制图
果好，但计算工作量大
且稳定正常的工序。
值中位数—极差
计算简便，但效果较差些，便于
控制
控制图两极控制图
L—S
现场使用
一张图可同时控制均值和方差，计算简单，使用方便
图单值—移动极 X—Rs 简便省事，并能及时判断工序是因各种原因每次只能得
C （Control）控制: 事物的发展和变化保持稳定
统计过程控制（SPC）定义:
是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程，以便采取适当的措施，为达到并保持统计控制状态从而提高制造过程能力的质量统控计过制程控制方SPC法--培训。
一、统计过程控制简介
起源与发展
休哈特博士在贝尔实验室发明了控制图
差控制图
否处于稳定状态。缺点是不易发到一个数据或希望尽快
现工序分布中心的变化。
发现并消除异常原因
计不合格品数控
pn
数
制图
值不合格品率控
p
控
制图
制缺陷数控制图
C
图单位缺陷数控
U
制图
较常用，计算简单，操作工人易于理解
计算量大，管理界限凹凸不平
样本容量相等样本容量可以不等
较常用，计算简单，操作工人易于理解，使用简便
——《6 Sigma管理法追求卓越的阶梯》
统计过程控制SPC--培训
一、统计过程控制简介
统计过程控制（SPC）:
Statistical Process Control 的英文简称
S （Statistical）统计: 以统计学的方法分析数据
P （Process）过程: 有输入-输出的一系列的活动

spc培训资料-统计过程控制(ppt 121页)

SS
SPC
当样本容量相等时，可以用c图控制界限如下: c图
CL = C
C
UCL = C + 3 LCL = C - 3
C
SS
当 LCL < 0 时,取 LCL = 0
SPC
控制图实际上是生产过程质量的一种记录图形，它提供了判断过程是否处于统计控制状态的一种方法。
SS
SPC
(二)控制图的两种错误
SS
SPC
控制线如下：
X 图 RS 图
CL UCL LCL
X X + E 2R S X - E 2R S
其中 E2=3/d2
RS D4RS D3RS
SS
SPC
中位数-极差控制图 ~ (X-R图)
中位数控制图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的统计控制状态。极差控制图主要用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的统计控制状态。中位数受异常数据影响较小。
3.数据的整理与图示
3.1 3.2 定性数据的整理与图示定量数据的整理与图示
SS
——特定数据 3.1定性数据的整理于图示：
•调查表——收集数据的有效方式。 •分层法——分析问题的艺术。 •排列图——把握关键的少数。
SS
SPC
3.2定量数据的整理与图示直方图--过程状态的直观诊断。控制图--过程的监控器。
SS
——概述
SPC
当异常波动出现时，过程输出的分布是随时间而变化的，不稳定的，从而是不可预测的。
不可预测
过程失控（out of contral）
SS
SPC
(二)减小波动的系统措施与局部措施波动不可能消除，但是可以减小。 1.如果存在异常波动