SPC统计过程控制最佳培训资料
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）。
统计过程控制SPC培训资料
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
spc培训资料-SPC-统计过程控制(ppt 88页)
控制图类型
X-R 均值和极差图
P chart 不合格品
计
计 率控制图
量 X-s均值和标准差图 数 nP chart 不合格品
型
型 数控制图
数 X -R 中位值极差图 数 C chart 缺点数控
据
据 制图
X-MR 单值移动极差 图
U chart 单位缺点 数控制图
控制图的选择方法
流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等 生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产 品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一 次等。
12 34 56
计量单位：（mm, kg等）
控制图举例
X图 R图
接上页
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果 不精密
不准确
••••••••
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
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
范围 不受控
（存在特殊原因）
受控 （消除了特殊原因）
时间
过程能力
范围
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限
规范上限 时间
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
1、分析过程 本过程应做什么？ 会出现什么错误？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力
计划
措施
每件产品的尺寸与别的都不同
统计过程控制SPC培训经典
24
Edited by Mr. jose lee
R 绘图X步骤
4.求控制界限
(1) 控制X图
CL＝ X＝ 50.16
UCL＝ X＋A2 ＝R 50.16＋(0.58) (4.8)＝ 52.93 LCL＝ －XA2 ＝R 50.16－(0.58) (4.8)＝ 47.39
(2) R 控制图：
CL ＝ R＝ 4.8
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。
8
spc
常态分配
μ±Kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
P(1－P)/n
(2) n不等，且相P差小于20%时P：(1－P)/n
CL ＝ UCL ＝
P
＋3
LCL ＝ P － 3
P
P(1－P)/n P(1－P)/n
29
P控制图(不良率)
(3) n不等，且相差大于20%时：
CL ＝
P
UCL ＝ ＋ 3
P LCL ＝ P － 3
P(1－P)/ni
P(1－P)/ni
质量特性：内径 制造场所：XXX
操 作 者：XXX
样
测定值
组
X1 X2 X3 X4 X5 X
R
14 53 48 47 52 51 50.2 6
15 53 48 49 51 52 50.6 5 16 46 50 53 51 53 50.6 7 17 50 52 49 49 49 49.8 3 18 50 49 50 49 51 49.8 2 19 52 49 52 53 50 51.2 4 20 50 47 50 53 52 50.4 6 21 52 49 51 53 50 51.0 4 22 55 54 51 51 50 52.2 5 23 50 54 52 50 49 51.0 5 24 47 51 51 52 52 50.6 5 25 53 51 51 50 51 51.2 3
SPC培训资料汇编
SPC培训资料汇编一、SPC 概述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。
SPC 强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析和监控，提前预测可能出现的质量问题，从而避免不合格产品的产生，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。
二、SPC 的基本原理1、过程的波动性任何生产过程中，产品的质量特性值总是存在着一定的波动。
这种波动可分为正常波动和异常波动。
正常波动是由随机原因引起的，对产品质量影响较小，在生产过程中是允许存在的。
异常波动则是由系统原因引起的，对产品质量影响较大，在生产过程中是不允许存在的。
2、控制图原理控制图是 SPC 中最重要的工具之一。
它是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
控制图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
通过观察点子在控制图中的分布情况，可以判断过程是否稳定。
当点子随机分布在控制限内，且没有明显的规律性时，说明过程处于稳定状态；当点子超出控制限，或者呈现出明显的规律性（如连续上升或下降、周期性变化等）时，说明过程出现了异常，需要采取措施进行调整。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（XR 图）适用于计量值数据，是最常用的一种控制图。
均值控制图用于观察分布的均值变化，极差控制图用于观察分布的离散程度。
2、均值标准差控制图（XS 图）与 XR 图类似，但用标准差代替极差来反映数据的离散程度。
当样本量较大（n>10）时，使用 XS 图更为精确。
3、中位数极差控制图（XRm 图）适用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，简便直观。
4、单值移动极差控制图（XMR 图）适用于单件小批生产过程，以及测量费用较高的场合。
SPC培训资料
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。
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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
SPC统计过程控制173页PPT培训教材
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
15
YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
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计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
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变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
5
引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.
SPC统计过程控制培训资料
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
SPC制程统计分析培训资料
SPC制程统计分析培训资料SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法进行质量控制和改进的管理工具。
通过对制程数据进行收集、分析和解释，SPC帮助企业识别和消除生产过程中的变异性，确保产品符合质量要求。
下面是一份关于SPC制程统计分析的培训资料，详细介绍SPC的原理、工具和实施过程。
一、SPC的原理SPC的原理基于统计理论，通过对制程数据的分析和解释，可以帮助企业判断制程的稳定性和能力，并对不稳定的制程进行改进和优化，从而提高产品的质量和稳定性。
SPC的核心原理包括以下几个方面：1.变异性的存在：制程中存在着多种类型的变异性，包括常因、特因和随机因素等。
SPC的目标是通过控制变异性来提高质量。
2.统计控制：SPC利用统计方法分析制程数据，判断制程是否处于统计控制状态。
从而判断出制程是否稳定，并提供依据进行改进。
3.过程能力分析：SPC不仅关注制程的稳定性，还关注制程是否满足质量要求。
通过统计分析，可以评估制程的能力，发现潜在的问题并采取措施进行改进。
二、SPC的工具SPC依靠一系列的统计工具来分析制程数据。
常用的SPC工具包括：1.直方图：通过对制程数据进行分组并绘制直方图，可以了解数据的分布情况，判断是否符合正态分布，以及是否存在特殊因素造成的异常。
2. 控制图：通过对制程数据进行统计和对比，绘制控制图可以判断制程是否处于统计控制状态。
常用的控制图有X-Bar图、R图、S图和P图等。
3.散点图：散点图可以用来分析两个变量之间的关系，例如制程参数与产品质量之间的关系。
通过分析散点图，可以找到改善的方向和策略。
4.帕累托图：帕累托图可以帮助识别制程中的关键问题和优先改进的方向。
通过对问题进行分类和排序，可以优先处理影响最大的问题。
5.箱线图：箱线图可以显示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位、异常值等。
通过对比不同制程的箱线图，可以找到优化和改进的空间。
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
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▪ SPC 会用到哪些工具
SPC控制图：单值－移动级差（x－R）、均值－级差（Xbar－R）、 均值－标准差（Xbar－S）、不良率（P）、不良数（Pn）、单位 缺陷数（U）、缺陷数（C）
SPC能力分析：直方图（Histogram）、方位图（Quantie Box Plot）、正态分布图（Normal Quantie Plot）
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
❖6 Sigma 的核心手段也是SPC.
SPC技术原理
统计过程控制（SPC）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。 当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受 控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失 控状态（简称失控状态）。 由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般 服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC 正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析和控制的。因 而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和 服务稳定地满足顾客的要求。
Cp=
公差宽度= 过程宽度|来自USL-LS6sL
管理控制图
控制图的过程控制
有效监测与预防
控制界限=平均值±3σ
实际的变化已经发生在此处
USL=规格上限 LSL=规格下限 CL=中心值 UCL=管制上限 LCL=管制下限
将导致在此 处耗费时间 查找原因
USL UCL
CL
LCL LSL
▪ SPC 是过程管理的 利器与方法
产品形成过程中有很多因素会导致质量的波动。
正常波动是由随机原因引起的波动，此波动大量存在。如：原材料成分 差异、性能微小差异、轻微震动、温湿度微小变化、仪器的微小差异等。 因其消除代价较大，只要是人们可接受的 即允许其存在。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的，不大量存在，也不经常影响， 一旦存在将影响显著。如：原材料质量不符合规定、机器带病运行、违 反操作规程等，是不允许存在的。但能够采取措施加以避免或消除。过 程质量分析就是要找出造成过程质量异常波动的原因并加消除，使生产 过程处于正常波动状态。
方框图 (流程图)
5M1E要素
人 机器 材料
供应商
方法 环境 量测
输入
SPC
制程之声
制程
输出
产品、服务
客户
客户之声
控制图的应用
▪ 分层分析
人
机器
材料
方法
环境
测量
1.分析数据 2.寻找原因 3.执行措施 4.验证及监控
过程控制 过程测量
过程
SPC
厂商别、机台别、操作 员别、料号别、
批号别、工单别、班别
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波 动状态。
正常波动和异常波动
选择题: 产品形成过程中有很多因素会导致质量的波动。（ ）原因引起的波动 属于正常波动,（ ）原因引起的波动属于异常波动. A.轻微震动 B.机器带病运行 C.违反操作规程 D.温湿度微小变化 E.仪器的微小差异
解析：
Process： 过程－ 有输入-输出的一系列的活 动；
Control： 控制－ 做出调节和行动
SPC的概念
SPC即统计过程控制。在生产过程中，产品的加工尺寸的波动 是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因 素的波动影响所致。 波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因 （不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上 难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因 （异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措 施避免和消除。
SPC推行意义何在?
▪ SPC 通过关注用户要求和减少变异来获得高品质 ▪ SPC 倡导以过程来保证结果 ▪ SPC 强调通过预防而不是检验来保证品质 ▪ SPC 通过“维持”和“改进”循环发展推动持续改善
SPC 是理念
▪ SPC 提供了一个对偏差和过程能力的共同语言
SPC 是共同语言
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控， 科学的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，以便生产管理人员及 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。
利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的 状态下，以降低产品品质的变异. SPC强调以全过程的预防 为主.
六. 问题分析解決
Cpk <1.33 SPC 是方法
一 . 确立生产流程 二. 決定管制项目
三. 实施标准化
四. 管制图的运用
五. 制程能力调查
Ca、Cp、Cpk
Cpk > 1.33 六. 问题分析解決 七. 制程继续管制
制程条件变动时
▪ SPC 强调全过程监控 ▪ SPC 强调全系统参与 ▪ SPC 构建“事前”预防和控制－现代质量管理
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的由来及发展历程
❖SPC 最早是由美国贝尔实验室质量专家休哈特（ W.A.Shewhart）于20年代提出。
❖美国著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）指出：日 本产业成功的基石之一就是SPC。
❖目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本 普及运用。
❖荐于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO） 也将其作为质量体系认证的一个重要要素。
PQC