Spc概念和方法
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。
SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。
SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。
控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。
控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。
过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。
规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。
SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。
2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。
3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。
4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。
5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。
6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。
SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。
此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。
未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。
总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。
SPCCPKQC七大手法详细介绍
2.
序. 流程图可以用于任何情况,从产品制造到销售商品再到对产
3.
品提供服务的每一个过程都可以用流程图来描述.其作用包括:
4. 2. 将工作过程的复杂性、有问题的地方、重复部分、多余环节以及 可以
5.
简化和标准化的地方都显示出来;
3. 将实际的和想象的过程流程进行比较和对照,以便寻求改进过程的机
4.
采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态.为了判别工序的质量波动是正
常波动还是非正常波动,在趋势图的基础上,控制图发生如下变化：
①纵坐标可能是质量特性值,也可能是其统计量,如
、Rx、 等；~x
②增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度.
若点子落在控制界限内,认为工序的波动是正常的波动；若点子
控制图及其基本构造
• 产生：控制图是由美国贝尔Bell通信研究所的休哈特W.A Shewhart博
士发明的,因此也称休哈特控制图.
• 定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况
的图表.它是判断工序是 否处于稳定状态、保持生产过程始终处 于正常状态的有效工具.
• 控制图与趋势图的比较
• 直方图的作用： 直观地显示质量特性的分布状态；
传递过程波动状态的信息；
便于人们确定在何处进行质量改进
流程图
流程图的定义
流程图就是按照过程发展的连续顺序, 用特定图形语言和结构将过
程的各个独立步骤及其相互联系展示出来的工具.
流程图的作用
1. 流程图可使有关人员认清生产或服务过程中各环节的实际流程和顺
计 不合格品数控 pn 较常用，计算简单，操作工人易
数
制图
于理解
值 不合格品率控
spc分析
spc分析SPC分析是过程能力评估的一种重要工具，它通过统计方法来分析生产过程中的变异性，帮助企业进行质量管理和改进。
SPC （Statistical Process Control）即统计过程控制，通过收集并分析数据，可以查明过程中的特殊原因和常规原因，从而制定相应的改进措施。
本文将详细介绍SPC分析的原理、方法和应用，并举例说明其在实际生产中的作用。
一、SPC分析的原理SPC分析的基本原理是利用统计学中的时间序列分析和假设检验方法，对过程中的数据进行分析和判断。
其核心思想是通过充分收集过程数据，并利用统计学方法来理解这些数据的变异性，从而判断过程的稳定性和能力。
SPC分析中的两个基本概念是特殊原因和常规原因。
特殊原因是指能够明确识别和解释的不确定因素，如机器故障、材料变异等；常规原因是指难以明确识别和解释的不确定因素，通常是由多种因素共同作用导致的。
SPC分析的目标是通过排除特殊原因，控制常规原因，使过程达到稳定状态，并在此基础上进一步提高过程能力。
二、SPC分析的方法SPC分析的方法包括数据收集、数据分析和过程改进三个关键步骤。
1. 数据收集：首先要明确数据收集的目的和要求，确定收集的数据类型和数据的时间间隔。
数据可以通过各种手段进行收集，如传感器、检测设备等。
而数据的时间间隔则取决于过程的特点和要求，可以是实时采集或者离散采样。
2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，主要包括描述性统计和控制图分析。
描述性统计可以用来了解数据的分布情况、均值、方差等统计指标，以及特殊原因的存在与否。
控制图分析则可以通过绘制控制图，判断过程的稳定性和能力。
控制图是SPC分析的核心工具之一，常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等。
通过绘制控制图，可以将过程数据以图形方式展示，并根据控制线的规则，判断过程是否处于稳定状态，是否存在特殊原因。
3. 过程改进：在分析数据的基础上，根据发现的问题和异常，制定相应的改进措施。
SPC的知识及技巧
SPC的知识及技巧SPC（统计过程控制）是一种通过统计分析控制过程的方法，它旨在通过监控和分析过程的变化，减少过程中的差异和不稳定性，从而实现过程的稳定性和质量的改进。
在本文中，我们将探讨SPC的基本概念，以及如何应用SPC来改善业务过程。
SPC的基本概念SPC是由W.A. Shewhart在20世纪20年代末提出的，它基于统计学原理，并结合了概率论、控制论和工程质量管理的理念。
SPC的核心概念是过程的统计稳定性和过程能力。
统计稳定性统计稳定性是指在一段时间内，过程的性能指标在一定的范围内保持稳定。
稳定的过程是可控的，其产出的产品或服务具有一致的质量。
为了评估过程的稳定性，我们可以通过控制图来监控过程的变化。
过程能力过程能力是指过程在其规定的范围内，产生合格产品或服务的概率。
过程能力可以通过测量过程的性能指标，如过程的均值和标准差，来评估。
一般来说，过程能力可以分为过程能力指数（Cp）和过程能力指数偏差（Cpk）。
Cp衡量了过程的分散程度，Cpk则同时考虑了过程的分散程度和偏离目标值的程度。
SPC的应用SPC可以在许多行业中应用，包括制造业、服务业、医疗保健、金融等。
下面是应用SPC的一些常见场景和技巧。
控制图的使用控制图是SPC的核心工具之一，它用于监控过程的变化。
控制图一般包括平均线、上下控制限、规则和数据点。
一旦数据点超出控制限或违反规则，就表示过程有异常，需要采取纠正措施。
例如，X-bar和R控制图用于监控过程的平均值和离散程度，P和NP控制图用于监控过程的百分比和计数，C和U控制图用于监控过程的计数。
抽样技巧在应用SPC时，抽样是获取过程数据的关键步骤。
合适的抽样技巧可以确保所获得的数据能够准确地反映出整个过程的特性。
常见的抽样技术包括随机抽样、分层抽样和方便抽样。
在选择抽样方法时，需要考虑到过程的特点和数据的可行性。
数据分析和解读对采集到的数据进行分析和解读是SPC中重要的一步，它可以帮助我们理解过程的性能和变化趋势。
详细全面的SPC详解
汇报人： 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制，是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集 和分析生产过程中的数据，对生产过程进行评估和监控，以确保产品质量和生产过程的稳定性。
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SPC强调预防性的质量控制，通过实时监测和调整生产过程，以降低不良品率和生产成本，提高生产 效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程， SPC能够及时发现并解决潜在的 质量问题，从而确保产品质量的 稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制，SPC能 够降低生产过程中的不良品率， 减少生产浪费和损失，提高生产 效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识，决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块，通过理论教学、案例分析 和实践操作等方式，使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学，该高校的学生对质量管理知识有了更深入的 理解，同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测 和分析，能够发现生产过程中的 瓶颈和问题，为生产过程的优化 提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技 术，以提高产品质量和一致性 。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展，SPC 技术逐渐实现自动化和智能化 。
SPC统计基础知识
SPC统计基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和管理过程稳定性和可靠性的统计技术。
通过收集样本数据并进行分析，SPC能够及时发现过程中的变异和异常情况，从而帮助组织实现质量改进、成本控制和客户满意度的提高。
本文将介绍SPC的基本概念和常用统计方法，帮助读者理解和运用SPC统计基础知识。
1. SPC的基本概念SPC是一种通过分析过程数据来监控过程稳定性的方法。
它基于以下三个基本统计概念：1.1 均值过程中的均值是指一组样本数据的平均值。
在SPC中，通过计算样本的均值来了解过程的中心位置。
如果样本均值始终在预设的目标值附近波动，说明过程稳定。
1.2 变异过程中的变异是指一组样本数据的离散程度。
在SPC中，通过计算样本数据的变异度来了解过程的稳定性。
如果样本数据的变异度较低且在预设的范围内，说明过程稳定。
1.3 控制界限控制界限是为了判断过程是否处于可接受的控制范围内而设定的。
上下控制界限定义了过程稳定的上下限，超出这一范围的样本数据将被认为是异常值或异常事件。
2. 常用的SPC统计方法2.1 过程能力指数（Cp）过程能力指数是一种衡量过程稳定性和可靠性的指标。
它通过比较过程的变异度和指定的公差范围来评估过程性能。
Cp值越高，说明过程的稳定性和可靠性越好。
2.2 控制图控制图是SPC中最常用的统计工具之一。
它通过绘制样本数据的均值、上下控制界限和中心线来反映过程的变化趋势。
通过控制图，可以及时发现和纠正过程中的变异和异常情况。
2.3 散点图散点图是用来显示两个变量之间关系的图表。
在SPC中，散点图可以用来发现变量之间的相关性和趋势。
通过分析散点图，可以帮助确定工艺参数的合理范围和优化生产过程。
2.4 直方图直方图是用来显示数据分布情况的图表。
在SPC中，直方图可以帮助了解过程数据的分布特征和变异程度。
通过分析直方图，可以判断过程是否正常、是否满足规定要求。
spc什么意思
spc什么意思SPC是英文“Statistical Process Control”的缩写，直译为“统计过程控制”。
SPC是一种在质量管理中使用的统计方法，用于监控和控制产品和过程的质量变异。
SPC的目标是通过对过程进行实时监测和分析，从而及时发现异常和变异，并采取适当的措施来纠正问题，确保产品的质量符合要求。
SPC方法最早在20世纪20年代由质量管理专家Walter A. Shewhart提出，并在20世纪50年代由W. Edwards Deming进一步发展和推广。
SPC方法在当时对于工业部门来说是一个重大的突破，因为它打破了传统的质量检查和产品抽样测试的模式，引入了统计分析和实时监控的思想。
SPC方法的应用使得生产过程更加可控和稳定，并帮助企业提高产品的质量并降低成本。
SPC方法的核心概念是“过程可控性”和“异常检测”。
过程可控性指的是通过对过程中的关键参数进行实时监测和统计分析，确保过程在可控的范围内。
如果过程处于可控状态，那么产品的质量就有较高的稳定性。
异常检测是指通过对过程中的数据进行分析，发现异常点和变异，并及时采取控制措施，防止质量问题的扩大。
SPC方法使用统计工具如控制图、直方图和散点图来帮助分析数据，识别异常和变异，并帮助质量管理人员做出决策。
SPC方法通过实时监测和分析数据，可以帮助企业及时发现质量问题，并采取纠正措施。
这有助于降低产品缺陷率，提高产品质量。
同时，SPC方法的应用还可以优化生产过程，提高生产效率和产能利用率。
通过实时监测和控制关键过程参数，企业可以预防和减少质量异常和制程缺陷，降低生产成本和废品率。
除了对产品质量的监控和控制，SPC方法还可以用于改进过程。
通过对过程数据的分析，企业可以识别并改进生产中的瓶颈和不良环节，进一步提高产品质量和生产效率。
此外，SPC方法还可以用于优化供应链管理。
通过实时监控关键指标和指标的变异性，企业可以更好地控制供应链中的质量问题，并与供应商进行合作，共同提高产品质量。
SPC统计过程控制技术
SPC统计过程控制技术SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control）技术，它是一种采用统计方法来监控和控制生产过程的质量管理工具。
SPC技术通过对过程数据进行统计分析，能够帮助企业发现生产过程中的特殊因素，及时采取措施以避免或减少产品质量问题的发生。
本文将介绍SPC技术的原理、方法和应用。
SPC技术的原理是建立在统计学基础上的。
它利用统计学中的均值、标准差、概率分布等概念和方法，对生产过程中的各种因素进行统计分析，从而了解过程的变异情况。
通过对过程数据的采集和分析，SPC技术可以判断过程稳定性，确定过程能否满足质量要求，并通过控制图等图表形式展示分析结果，帮助生产人员进行决策和改进。
SPC技术主要包括过程能力分析、控制图分析和统计抽样等方法。
过程能力分析是通过统计计算和分析得到的数值指标，评估生产过程是否具备满足产品质量要求的能力。
常用的指标包括过程能力指数（Cp、Cpk）和过程潜力指数（Pp、Ppk）等。
控制图分析是通过绘制控制图来监控过程的稳定性和变异情况，包括过程平均水平的控制图（X̄图）、过程离散程度的控制图（R图、S图）和过程离散程度和平均水平的同时控制图（X̄-R图、X̄-S图）等。
统计抽样是根据统计学原理和抽样方法，通过对样本数据的分析来判断整个过程的质量水平，包括构造抽样方案、抽样样本量的确定和样本数据的分析等。
SPC技术的应用范围广泛。
它适用于各类生产过程中的质量控制和改进，无论是制造业还是服务业。
在制造业中，SPC技术可以应用于各种工艺过程的控制，如冶金、电子、化工等。
在服务业中，SPC技术可以应用于流程控制和质量改进，如银行、保险、医疗等。
此外，SPC技术还可以应用于产品设计阶段的质量控制和改进，通过对设计方案的统计模拟和优化，提高产品的质量性能。
SPC技术的应用有助于提高产品的质量水平和生产的经济效益。
首先，SPC技术可以帮助企业监控生产过程的稳定性，及时发现并消除影响产品质量的变异因素，提高产品的合格率和一致性。
统计过程控制(SPC)
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
SPC-统计方法分析
SPC-统计方法分析引言SPC（Statistical Process Control）是一种通过使用统计方法来监控和控制过程稳定性的质量管理技术。
它可以帮助企业分析和改进生产过程，降低不合格品率，提高生产效率和质量水平。
本文将介绍SPC的基本概念、统计方法分析的步骤和应用案例。
SPC的概念SPC是一种基于统计的质量控制方法，通过统计数据的收集、处理和分析，来评估生产过程的变异性，从而实现过程的稳定性和可控性。
它主要包括以下几个要素：1.过程监控：SPC通过采集实时数据进行监控，及时发现过程中的异常变化，以便及时采取控制措施。
2.统计分析：SPC使用统计方法对数据进行分析，以了解过程的性能和变异情况，从而判断过程是否稳定。
3.控制图：控制图是SPC的核心工具，通过绘制过程数据和控制限线，可以直观地观察过程的稳定性，并判断过程是否受到特殊因素的影响。
统计方法分析步骤统计方法分析是SPC中的核心环节，它包括以下几个基本步骤：1.数据收集：首先需要收集与待分析过程相关的数据，可以是产品质量数据、生产参数数据等。
数据可以通过手工记录或自动化采集系统获取。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和清洗，去除异常值和重复数据，并进行数据格式转换，以便后续的统计分析。
3.描述性统计分析：通过计算数据的基本统计量，如均值、标准差、中位数等，来描述数据的集中趋势和分散程度。
4.绘制控制图：根据数据的特点选择适用的控制图类型，并根据统计分析结果绘制控制图。
常用的控制图类型包括X-bar图、R图、p图、np图等。
5.控制图分析：根据控制图的规则和判断标准，分析控制图中的数据点是否落在控制限内，判断过程是否稳定。
特殊因素的存在可能导致控制图出现异常情况，需要进行进一步的原因分析和改进措施的制定。
6.过程改进：根据统计分析和控制图的结果，对过程进行改进，找出并消除导致异常情况的根本原因。
应用案例以下是一个使用SPC进行统计方法分析的应用案例：某工厂生产的产品在尺寸方面存在一定的偏差，为了提高产品的质量稳定性，工厂决定使用SPC进行分析和改进。
质量管理五大工具-SPC培训
质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业对于产品质量的要求也越来越高。
为了确保产品质量，企业需要采用科学的质量管理方法。
统计过程控制（SPC）作为质量管理五大工具之一，能够帮助企业有效监控和改进产品质量，提高生产效率，降低成本。
本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用，帮助学员掌握SPC工具，提升质量管理水平。
二、SPC概述1. SPC的定义SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析，以判断过程是否处于受控状态，并采取措施使过程保持稳定的方法。
2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现异常波动，采取纠正措施，使过程保持稳定，从而提高产品质量和生产效率。
3. SPC的作用（1）实时监控生产过程，及时发现异常波动；（2）分析原因，采取纠正措施，使过程保持稳定；（3）降低不合格品率，提高产品质量；（4）降低生产成本，提高生产效率。
三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具，用于实时监控生产过程中的数据变化。
通过控制图，可以直观地判断过程是否处于受控状态，及时发现异常波动。
2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估，通过计算过程能力指数，判断过程能否满足产品质量要求。
3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，从而采取措施降低变差，提高产品质量。
4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法，通过设计实验方案，优化生产过程，提高产品质量和生产效率。
5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断，评估产品质量和生产过程的稳定性。
四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中，利用控制图对关键质量特性进行实时监控，及时发现异常波动，采取纠正措施，确保产品质量。
2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析，找出影响产品质量的主要因素，采取措施降低变差，提高产品质量。
SPC讲义
第8页
SPC基本概念
2.特殊原因（非机遇性）：通常又叫可查明原因，当这类 原因出现时，将造成整个制程的分部改变 (但不是始终出现的), 除非该特殊原因找到并消除(如某日进了一批生手操作生疏)，否 则产品的质量状况将不可预测,即不稳定。图示如下:
製程中有特殊原因的變異
第9页
SPC基本概念
当出现以上状况时，我们称之为“制程不受控”，表现在管制图 上即有异常出现，这时如果计算制程能力将无多大意义，甚至会造成 错误的判断，必须是找到异常的原因(某一特定的不是整体的)，并采取 局部措施消除，直至制程受控，方可计算制程能力。
第18页
管制图
四、管制图的绘制步骤
(一) X －R Chart(平均值与全距管制图) A. 计量值管制图中X－R Chart是最实用的一种质量控制工具, 乃是X－Chart与R－Chart的合并使用.平均值管制图是管制平均 值的变化,即分配的集中趋势变化.全距管制图则管制变异的程 度,即分配的散布状况.均可协助我们判断制程的实际状况,藉以 明了质量变化的趋势. B.用途 1. 可用于管制分组的计量资料,即每次同时取得几个数据的特 性如长度¸ 浓度¸ 成分¸ 强度¸ 亮度¸ 电阻等. 2.是把握特性状态最有效的一种管制图. C.步骤 1.收集100个以上数据（时间先后顺序） 取样需具有代表性,原则上以各工作站上按不同机器¸ 操作人 员¸ 原料等分别取样.
由于各种因素变化，经过大量实验数据评估下来，偏移1.5西格玛：
1
2
30.9
69.2
690000 一本书平均每页170个错字 每世纪31.75年
308000 一本书平均每页25个错字 每世纪4.5年
3
4 5 6
93.3
SPC(统计过程控制)：基本概念及在质量管理中的作用介绍
SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。
它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。
SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。
1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。
自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。
1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。
其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。
二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。
首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。
其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。
再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。
2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。
通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。
此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。
SPC及管制图
SPC及管制图概述一、SPC概述1.定义SPC即统计制程管制，是利用统计方法对制程中的各个时期进行监督和管制，从而达成改进与保证品质的目的。
它强调以预防为主。
2.适用范畴适用于制程、服务一切治理过程3.特点注重全系统、要求全体人员参加，人人有责。
强调用科学方法保证LI标的实现。
（要紧应用统计手法，如治理图）4.进展简史SPC的概念与实施方法早于20世纪20年代由美国Shewhat提出，于二次世界大战后期应用于美国国防部军事工业部门，但由于当时不受重视而未被推广，战后（1950年）SPC概念引入日本，直至1980 年（通过30年进展），日本山于SPC的推广和使用而使其品质及生产率跃书刊居世界领导地位。
因此在日本强有力的竟争下，从80年代起，SPC在工业发达国家（包括美国在内）再度兴起，并列为高科技之一，1994年及2000年版IS09000系列国际标准品质治理与品质保证强调的以预防为主，强调过程及统计技术的应用正是SPC的应用特点，因此推行SPC方兴未艾。
5.SPC的推行步骤步骤1：培训SPC内容包括：SPC重要性，常态分配统计差不多知识，品质治理七大手法步骤厶确定关键品质因素内容包括：*对全厂每个制程进行分析*找出关键品质因素后，列出制程管制图步骤3：提出制程管制标准步骤4：在各部门落实，将有关制程管制标准文件编制成操作手册步骤5：统计监督和管制制程步骤6：诊断专门和采取措施解决咨询题方法包括：品质治理方法（七大手法）诊断理论二.管制图概述1.定义是对制程或服务的品质特性加以测量、记录并从而进行管制的一种用科学方法设计图，如图UCL 管制上限I击—J —时刻或样本号2.重要性管制图是SPC 的要紧应用手法，随着产品品质水平要求的不断提高，管 制图被越来越多工业发达国家所采纳，并越来越被人们所重视，这要紧山于 操纵图有以下方面的作用：a. 贯彻预防为主的原则b. 能够减少不良品和重做，从而提高生产率和降低成本c. 减少不必要的制程调整 d ・进行制程诊断e.提供有关制程能力的资源管制图原理例：某工场有部车床生产直径为10mm 的机螺丝，将记录数据分组统计 并作次数直方图如下：频率次数纵轴3纵轴2纵轴1 组距螺丝直径（mm ）图2.1设记录数据个数为N则各组相对显现次数（即频率）为：频率二次数/N,如图纵轴2 因为：直方面积二组距X 直方的高二频率 工各频率=1组距为常数，则频率与直方高成正比，工各直方面积二1当数据越多，分组越密，上直方图越趋近一条平滑曲线（如下图）直方趋近光滑曲线 图2.2当数据越于无限多，即极限情形下，上图2. 2的平滑曲线变成分配曲线(常态分 配)，如图:中心线管制下限常态分配密度函数07心)其中：口为平均数H工(无-“)2/心)0为标准差0二7设纵轴频率为随机变量Y, U为显现次数范畴，则有Y〜N ( u , o U二一—CTP(U<a) = O (a)P(u>a)=l-O (a)设护3,则有：1-①(3)二P(U>3)二P(匚±>3)b=P(Y>P+3o)由图2.4中，u+3o界外的面积可知：1-0(3) =P(Y>P+3o)=0.135%同样曲于常态分配是呈对称分布，因此有1-0 (3)二P (Y> U -3 0 )二P (Y> u +3 0 )二0. 135%因此界于U +3 0与U -3 0之间的分配曲线面积为：l-(2X0・ 135%) =99. 7%0.135%u -3 o u u +3 o图2.4将图 2.4按顺时针方向旋转180。
SPC-统计过程控制
SPC-统计过程控制
SPC基本概念 SPC实施步骤 SPC工具和技术 SPC应用案例 SPC未来发展与挑战
contents
目 录
01
SPC基本概念
统计过程控制（SPC）是一种应用统计学的方法，通过对生产过程中的各个阶段进行数据收集、分析和控制，以实现过程稳定、减少变异和优化性能的管理手段。
SPC的核心在于利用统计技术对生产过程中的关键特性进行监控和预测，及时发现异常并采取相应措施，确保生产过程的稳定和产品质量的可靠。
判断标准
过程能力指数还可以作为改进生产过程的依据，帮助企业优化生产工艺和流程。
改进依据
过程能力指数
综合评估
过程性能指数是对生产过程整体性能的综合评估，考虑了生产过程中的所有影响因素。
比较分析
通过比较不同时间段或不同生产条件下的过程性能指数，可以对生产过程进行全面的比较和分析。
持续改进
过程性能指数可以作为持续改进生产过程的依据，帮助企业不断提升生产效率和产品质量。
选择适宜的控制图
确定控制界限
根据历史数据和行业标准，制定适合的控制界限，确保过程处于受控状态。
验证控制界限
在实际生产过程中验证控制界限的适用性和有效性，根据实际情况进行调整。
制定控制界限
数据的收集与处理
建立数据收集系统
确保数据收集的准确性和及时性，建立有效的数据记录和存储系统。
数据处理与分析
对收集到的数据进行处理、分析和解释，识别异常波动和趋势，为后续的决策提供依据。
SPC在持续改进中的作用
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02
SPC实施步骤
选择对产品或服务的质量、性能等有关键影响的参数作为控制对象，确保这些参数在控制范围内。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种对生产过程中的变化进行监控和改进的方法，通过收集和分析过程数据，可以评估过程的稳定性和能力，帮助企业实现质量的持续改进。
本文将介绍SPC过程能力分析的概念、目的和常用的分析方法。
其中包括控制图的应用和过程能力指数的计算。
SPC过程能力分析的目的SPC过程能力分析主要用于评估和改善生产过程的能力，以确保产品质量的稳定性和一致性。
通过分析过程数据，可以判断生产过程是否处于统计控制下，并确定其能力是否能够满足产品的质量要求。
具体目的包括：1.评估过程的稳定性：通过控制图的应用，可以判断过程是否处于统计控制下，即过程数据是否在可接受的变异范围内。
2.评估过程的能力：通过计算过程能力指数，可以评估过程的能力是否满足产品质量要求，以及可能存在的改进空间。
3.改进过程的稳定性和能力：基于对过程的分析，可以制定相应的改进措施，以提高过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析的方法控制图的应用控制图是SPC过程能力分析中最常用的工具之一，用于监控和分析过程数据的变化。
常见的控制图包括：1.均值-范围控制图（X-bar R chart）：用于监控连续型数据的均值和范围，判断过程是否处于统计控制下。
2.均值-标准差控制图（X-bar S chart）：与X-bar R chart类似，用于监控连续型数据的均值和标准差。
3.离散型数据控制图（p chart、np chart、c chart、u chart）：用于监控离散型数据的比例、数量或计数。
4.过程能力控制图（Cp、Cpk chart）：用于评估过程的能力是否满足产品质量要求。
控制图通过将过程数据与控制限进行比较，可以判断过程是否出现特殊因素或异常情况，并及时采取措施进行改进。
过程能力指数的计算过程能力指数可以提供有关过程能力的定量指标，用于评估过程的稳定性和能力。
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。
统计过程控制(SPC)—培训教材(第二版)
8.2.3.1 制造过程的监视和测量
组织应对所有新的制造过程(包括装配和顺序)进行过程研究,以验
SL=130 Sμ=160
与要求相比偏高
20
15
与要求相比偏低
10
5
正常
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
4.7 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 4.7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 4.7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 4.7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
统计过程控制
Statistical Process Control （ S P C ）
上海奥邦科技发展有限公司
一、统计过程控制（SPC）概述
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过 程控制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计
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缺點
須經常抽樣並予以測定與計算, 且需點上 管制圖, 較為麻煩且費時.
計 數 值
4.管制圖 4.管制圖
依管制圖之用途分類
解析用管制圖:此种管制圖先有數据,后有管制 解析用管制圖 界限. 決定方針用/制程解析用/制程能力研究用/制 程管制之准備 管制用管制圖:先有管制界限,后有數据. 管制用管制圖 用于控制制程之品質.
9940 W/B生產不良統計
W/B
U 15產 出 狀 況 集 計 表 15 產
DATE
1 2 3 4 5 6 投入量 28690 26270 28190 28590 26620 28520 不良量 10 40 150 80 60 20 產出量 0.03% 0.15% 0.53% 0.28% 0.23% 0.07%
DEF RAT E 0.20% 0.20% 0.20% 0.20% 0.20% 0.20%
2.統計製程管制架構與步驟 統計製程管制架構與步驟
2.6. 製程能力分析 以CP >= 1.33來要求短期的製程穩定 另以 製程能力分析: 來要求短期的製程穩定, 來要求短期的製程穩定 另以CPK >= 1.33來 來 要求長期的製程能力 長期的製程能力. 要求長期的製程能力 2.7. 製程效率之研究 是在真正以管制圖來監督生產程序經過一皆段的研究後 製程效率之研究: 所得的資料, 可真正用來從事工作的改善. 所得的資料 可真正用來從事工作的改善 2.8. 問題解決 可依循問題分析 提供對策 驗證效果及標準化來進行 問題解決: 可依循問題分析, 提供對策, 驗證效果及標準化來進行. 2.9.製程管制 流程如下 製程管制: 製程管制
P 管制圖(樣本數不同) 樣本數不同)
P管制圖（不良率管制圖）的做法﹕ 管制圖（不良率管制圖）的做法﹕ 先收集近期內的產品﹐分組算出不良率﹒ （1）先收集近期內的產品﹐分組算出不良率﹒ pi/ni=不良個數 不良個數／ P＝pi/ni=不良個數／總檢查數 平均不良率P 總不良數/ （2）平均不良率P ＝ ΣPn/ΣN＝ 總不良數/總檢查數 (3)計算管制線 (3)計算管制線 中心線CL=P 中心線CL=P 上管制限UCL=P+3 P(1上管制限UCL=P+3 P(1-P)/n 下管制限LCL=P LCL=P- P(1下管制限LCL=P-3 P(1-P)/n
3. 製程管制流程
定義製程 決定產品特性 決定測量品質 特性之能力 製程能力分析
CPK ≥ 1.3
CPK<1.3
改善製程
CPK<1
製程效率研究 製程效率研究
CPK ≥ 1
改善技術或 調查已改善 的測量元件
非管制狀態
管制圖
管制狀態
繼續運作
採取改善行動
4.管制圖 4.管制圖
一种以實際產品的品質特性, 一种以實際產品的品質特性,与依 過去經驗所有形研判之制程能力的 管制界限比較,而以時間順序, 管制界限比較,而以時間順序,用圖 表示. 形表示.
抽取樣本
4.管制圖 4.管制圖
對策措施 檢驗 管制圖的實施循環 原因分析 從上圖可以看 出﹐管制圖的實施 步驟是﹕抽取樣 本﹐進行檢驗﹐將 制程異常 檢驗的結果畫制于 管制圖上﹐再從管 制圖來判斷﹐工程 是否正常﹐如為不 正常即應采取必要 的矯正措施﹒ 制 程 正 常
將結果 繪管制圖
制程 是否異 常判別
1-2 SPC之目標 SPC之
管制製程, 區分變異, 並在不良品生產前, 將問題予以解決. 管制製程 區分變異 並在不良品生產前 將問題予以解決
1-3 品質變異的机遇原因與非机遇原因
机遇原因: 又稱正常原因. 是原料, 機械, 人員, 方法在標準範圍內的變化, 机遇原因 又稱正常原因 是原料 機械 人員 方法在標準範圍內的變化 因 係由微小原因所引起,引起之變化因而相當微小 是一種正常變化, 引起之變化因而相當微小. 係由微小原因所引起 引起之變化因而相當微小 是一種正常變化 其變化是 不可避免的. 不可避免的 非机遇原因﹕可避免之原因﹑人為原因﹑特殊原因﹑不正常原因 異常原因﹑ 非机遇原因﹕可避免之原因﹑人為原因﹑特殊原因﹑不正常原因, 異常原因﹑ 局部原因等等﹒ 局部原因等等﹒
采用X-R 每組標准差 S是否可以 計算
Y
采用X-S
N
采用X-R
X-R管制圖
X主要管制組間(不同組)的平均值變化. R 主要管制各組內(同一組樣品)的范圍變化. .管制界限的計算. 管制界限的計算. 管制界限的計算 X圖 X=x1+x2+…xn/n X= x1+x 2+…x k/K 中心線（CL）＝X 上限（UCL）＝ X+A2 R 下限(LCL)= X-A2 R
1.統計製程管制理念與作法 統計製程管制理念與作法
1-4 管制界限之選擇 1-4-1 若机遇原因之因素所造成的成本高﹐可考慮使用較寬之管制界限﹐反 若机遇原因之因素所造成的成本高﹐可考慮使用較寬之管制界限﹐ 采取較窄之管制界限﹒ 之﹐采取較窄之管制界限﹒ 1-4-2 若生產之不良產品其輸出后果之成本很大﹐則非机遇原因較為重要﹐ 若生產之不良產品其輸出后果之成本很大﹐則非机遇原因較為重要﹐ 故需考慮使用較窄之管制圖﹒ 故需考慮使用較窄之管制圖﹒ 1-4-3 若机遇與非机遇原因均為重要﹐則可采用較寬之管制界限﹐惟減少非 若机遇與非机遇原因均為重要﹐則可采用較寬之管制界限﹐ 机遇原因冒險應考慮抽樣較多的樣本﹒ 机遇原因冒險應考慮抽樣較多的樣本﹒ 1-4-4 如按以往經驗超出管制界限情形很多時﹐則使用較窄之管制界限為 如按以往經驗超出管制界限情形很多時﹐ 反之﹐則使用較寬之管制界限﹒ 佳﹒反之﹐則使用較寬之管制界限﹒
（
X-R管制圖
(4）記入數據表內（入圖）﹒ (4）記入數據表內（入圖） （ 5）計算每組平均值X﹒ 計算每組平均值X （ 6）計算每組全距R﹒ 計算每組全距R （ 7）計算總平均值 X﹒ （ 8）計算每組全距平均值 R﹒ （ 9）計算管制界限值. 計算管制界限值. （ 10)例子 10)例子
X圖 中心線 CL = X 上限 (UCL)= X+A2 R 下限 R圖 CL=R UCL=D4R
4.管制圖 4.管制圖
1.品質變异之形成原因: 1.品質變异之形成原因: 品質變异之形成原因 偶然(机遇)原因:不可避免的原因,共同性 偶然(机遇)原因:不可避免的原因, 原因,一般性原因,是屬于管制狀態的變异. 原因,一般性原因,是屬于管制狀態的變异. 异常(非机遇)原因:可避免的原因, 异常(非机遇)原因:可避免的原因,人為原 特殊性原因,必有追查原因, 因,特殊性原因,必有追查原因,采取必要 行動,使制程恢复正常管制狀態. 行動,使制程恢复正常管制狀態.
X-R管制圖
(三)X-R管制圖 )XR圖 R1:第一組內最大減最 小 上限（UCL）＝D4R 下限（LCL）＝ 4 5 6 7
A2 1.88 1.023 0.729 0.577 0.483
D3
D4 3.27 2.58 2.28 2.12 2
0.419 0.076 1.924
計量值與計數值管制圖優缺點比較
優點 計 量 值
1. 用於製程管制 , 時間上甚靈敏, 容易調查原因, 並預測故障的發生. 2. 及時並正確地找出事故發生的 真正原因, 使品質穩定‘ 1. 生產完成後才加入抽樣, 並將其 分良品與不良品, 因此實際所需之 資料, 能以簡單的檢查方法得知. 2. 對工廠整個品質情況了解非常方 便. 1. 調查事故發生原因較費時. 2. 有時以製成相當多不良品, 而無法及 時處理之情況. 3. 只靠此種管制圖有時無法尋求事故發 生的真正原因.
4.管制圖 4.管制圖
2﹑計數值管制圖 用于非可量化的產品特性﹐如不良數﹑缺點數等 間斷性數據﹒有﹕ P-Chart:不良率管制圖 Pn-Chart:不良數管制圖 C- Chart: 缺點數管制圖 U- Chart: 單位缺點數管制圖 其中以P-Chart應用最廣. 初學管制圖,可以先從 X -R圖及P-Chart的使用開 始,等熟練以后再視需要使用其他的圖.
X－R管制圖抽樣參考表
每小時 生產量 ＜ 10 10－ 19 20－ 49 50－ 99 ＞＝ 100 抽樣間隔 不穩定 穩定 8小時 8小時 4小時 8小時 2小時 8小時 1小時 4小時 1小時 2小時 樣本大小 4－ 5 4－ 5 4－ 5 4－ 5 4－ 5
X-R管制圖
管制製作法
步驟﹕
1）收集最近與今后制程相似的數據約 100個 100個﹒ （ 2）依測定時間或群体區分排列﹒ 依測定時間或群体區分排列﹒ （ 3）對數據加以分組﹐把2－6個數據分 對數據加以分組﹐ 為一組﹒ 為一組﹒ 組內的個別數據以n表示﹒ ﹒組內的個別數據以n表示﹒ 分成几組的個別組數以K表示﹒ ﹒分成几組的個別組數以K表示﹒ 剔除異常數據﹒ 剔除異常數據﹒
1. 統計製程管制(SPC)理念與作法 統計製程管制 理念與作法
1-1 SPC(Statistical Process Control)之基本假設 之基本假設
只有穩定且在管制狀態的製程, 才能生產出合乎品質要求的產品, 只有穩定且在管制狀態的製程 才能生產出合乎品質要求的產品 所以SPC是在生產過程中檢查產品品質並辨認其形成不良品的原 所以 是在生產過程中檢查產品品質並辨認其形成不良品的原 因.
(LCL)= X-A2 R LCL= D3R
X-R管制圖
划出管制界限﹒ (10)划出管制界限﹒ 所定的方格最好能在上下限間隔約 20~30mm較合适 較合适﹒ 20~30mm較合适﹒ 11） （11）打上點記號 點與點（組与組）距离2~5mm 2~5mm較合 點與點（組与組）距离2~5mm較合 适﹒在管制界限內的點以●為記,在管制 在管制界限內的點以●為記, 為記. 界限外以 ⊕為記. (12)記如入其它有關事項 記如入其它有關事項. (12)記如入其它有關事項. (13)檢討制程能力 檢討制程能力. (13)檢討制程能力.