SPC统计过程控制培训
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2、中位数•X~
将数据按数值大小顺序排列后，位于中间位置的书，
称为中位数。
如：5，9，10，4，7，
•X~=7；
如：5，9，10，4，7，8 •X~=（7+8）/2=7.5
3、极差R
样本数据中的最大值Xmax与最小值Xmin的差值。R= Xmax- Xmin
4、标准差、s
（1）总体标准差
（2）样本的标准差s
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
•Z1-2-1941 Control Chart Method for
•
analyzing Data
•Z1-3-1942 Control Chart Method for
•
Control Quality During Production
1932年，英国邀请 W.A. Shewhart博士到伦敦，主 讲统计品质控制，从而提 高了英国人将统计方法应 用到工业方面的气氛。
2、控制图的发展
•1924年发明
•W.A. Shewhart
•1931发表
•1931年Shewhart发表了 •“Economic Control of Quality of •Manufacture Product”
•1941~1942 •制定成美国标准
•Z1-1-1941 Guide for Quality Control
标准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点：可以连续取值，也称连续型数据。 如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等。
计数型 特点：不可以连续取值，也称离散型数据。 如：废品的件数、缺陷数等。
2、波动（变差）的概念：
• 波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一 样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么 高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相 同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的产品质量 特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动 。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。
• 消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行 预测和控制。
3、波动的原因
•材料
•机器
•人员
• 正常波动：是由普通(偶然)原 因造成的。如操作方法的微小 变动、机床的微小振动、刀具 的正常磨损、夹具的微小松动 、材质上的微量差异等。正常 波动引起工序质量微小变化， 难以查明或难以消除。它不能 被操作工人控制，只能由技术 、管理人员控制在公差范围内 。
SPC统计过程控制培训
2020年5月29日星期五
课程大纲
一、SPC的起源和发展 二、SPC的目的 三、基本的统计概念 四、控制图概述和原理 五、计量型控制图 六、计数型控制图 七、使用控制图的益处和注意事项
•一、SPC的起源和发展
1、控制图的起源
控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart（ 休哈特）博士发明。因其用法简单且效果显著， 人人能用，到处可用，遂成为实施品质控制不可 缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。
•四、控制图概述
• 控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制
图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵
轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)
；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本顺序号；
• 图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控
制界限(记为LCL)三条线(见下图)。
•统计方法
•工作方式/ •资源融合
• 输入 • 过程/系统 •顾客的声音
•产品或 •服务
• 输出
•顾 客
•识别不断变化 •的需求和期望
三、基本的统计概念
1、数据的种类
•计量型 •计数型
2、波动（变差）——波动的概念、原理及波动的 种类
3、普通原因/异常原因
4、基础的统计量——平均值X、中位数•X~、极差R
•波动原因
•方法
•环境
•测量
• 异常波动：是由特殊(异常) 原因造成的。如原材料不合
格、设备出现故障、工夹具
不良、操作者不熟练等。异
常波动造成的波动较大，容
易发现，应该由操作人员发 现并纠正。
普通原因、特殊原因
普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的且
可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“
就控制图在工厂中实施
来说，英国比美国早。
1950年，日本由W.E. Deming（戴明）博士引 到日本。
同年日本规格协会成立 了品质控制委员会，制 定了相应的JIS标准。
3、SPC&SQC
•针对过程的重要工艺
参数所做的才是SPC •Real Time Response
•原料
•PROCESS
•测量 •结果
內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不
稳定。
普通原因和特殊原因的区别
存在性
普通原因
（车床震动 ）
特殊原因
（车刀磨断 ）
始终 有时
方向
影响大小 消除的
难易程度
或大或小 小
难
偏向
大
易
4、基本统计量说明
1、平均值 X
设X1，X2，…….Xn是一个大小为n的样本，则X=（
Βιβλιοθήκη BaiduX1+X2+……+Xn)/n
控制图示例:
•上控制界限 (UCL) •中心线 (CL) •下控制界限 (LCL)
1、在产品的生产过程中， 计量值的分布形式有：
•位置：中心值 •形状：峰态
•分布宽度
μ±kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
在內的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
•针对产品特性所做 的仍只是在做SQC
二、SPC的目的
•原料
•人 •机 •法 •环 •测量
•PROCESS
•测量 •结果
•合格
•不合格
• 不要等产品制造出来后再去检验合格与否，而
是在制造的時候就要把它制造好。
• 应用控制图保证预防原则的实现。
•有反馈的过程控制系统模式
•过程的呼声
•人员 •设备 • 材料 •方法 •环境
处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受
控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变
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：指的是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。除
非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它
们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统
将数据按数值大小顺序排列后，位于中间位置的书，
称为中位数。
如：5，9，10，4，7，
•X~=7；
如：5，9，10，4，7，8 •X~=（7+8）/2=7.5
3、极差R
样本数据中的最大值Xmax与最小值Xmin的差值。R= Xmax- Xmin
4、标准差、s
（1）总体标准差
（2）样本的标准差s
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
•Z1-2-1941 Control Chart Method for
•
analyzing Data
•Z1-3-1942 Control Chart Method for
•
Control Quality During Production
1932年，英国邀请 W.A. Shewhart博士到伦敦，主 讲统计品质控制，从而提 高了英国人将统计方法应 用到工业方面的气氛。
2、控制图的发展
•1924年发明
•W.A. Shewhart
•1931发表
•1931年Shewhart发表了 •“Economic Control of Quality of •Manufacture Product”
•1941~1942 •制定成美国标准
•Z1-1-1941 Guide for Quality Control
标准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点：可以连续取值，也称连续型数据。 如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等。
计数型 特点：不可以连续取值，也称离散型数据。 如：废品的件数、缺陷数等。
2、波动（变差）的概念：
• 波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一 样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么 高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相 同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的产品质量 特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动 。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。
• 消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行 预测和控制。
3、波动的原因
•材料
•机器
•人员
• 正常波动：是由普通(偶然)原 因造成的。如操作方法的微小 变动、机床的微小振动、刀具 的正常磨损、夹具的微小松动 、材质上的微量差异等。正常 波动引起工序质量微小变化， 难以查明或难以消除。它不能 被操作工人控制，只能由技术 、管理人员控制在公差范围内 。
SPC统计过程控制培训
2020年5月29日星期五
课程大纲
一、SPC的起源和发展 二、SPC的目的 三、基本的统计概念 四、控制图概述和原理 五、计量型控制图 六、计数型控制图 七、使用控制图的益处和注意事项
•一、SPC的起源和发展
1、控制图的起源
控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart（ 休哈特）博士发明。因其用法简单且效果显著， 人人能用，到处可用，遂成为实施品质控制不可 缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。
•四、控制图概述
• 控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制
图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵
轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)
；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本顺序号；
• 图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控
制界限(记为LCL)三条线(见下图)。
•统计方法
•工作方式/ •资源融合
• 输入 • 过程/系统 •顾客的声音
•产品或 •服务
• 输出
•顾 客
•识别不断变化 •的需求和期望
三、基本的统计概念
1、数据的种类
•计量型 •计数型
2、波动（变差）——波动的概念、原理及波动的 种类
3、普通原因/异常原因
4、基础的统计量——平均值X、中位数•X~、极差R
•波动原因
•方法
•环境
•测量
• 异常波动：是由特殊(异常) 原因造成的。如原材料不合
格、设备出现故障、工夹具
不良、操作者不熟练等。异
常波动造成的波动较大，容
易发现，应该由操作人员发 现并纠正。
普通原因、特殊原因
普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的且
可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“
就控制图在工厂中实施
来说，英国比美国早。
1950年，日本由W.E. Deming（戴明）博士引 到日本。
同年日本规格协会成立 了品质控制委员会，制 定了相应的JIS标准。
3、SPC&SQC
•针对过程的重要工艺
参数所做的才是SPC •Real Time Response
•原料
•PROCESS
•测量 •结果
內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不
稳定。
普通原因和特殊原因的区别
存在性
普通原因
（车床震动 ）
特殊原因
（车刀磨断 ）
始终 有时
方向
影响大小 消除的
难易程度
或大或小 小
难
偏向
大
易
4、基本统计量说明
1、平均值 X
设X1，X2，…….Xn是一个大小为n的样本，则X=（
Βιβλιοθήκη BaiduX1+X2+……+Xn)/n
控制图示例:
•上控制界限 (UCL) •中心线 (CL) •下控制界限 (LCL)
1、在产品的生产过程中， 计量值的分布形式有：
•位置：中心值 •形状：峰态
•分布宽度
μ±kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
在內的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
•针对产品特性所做 的仍只是在做SQC
二、SPC的目的
•原料
•人 •机 •法 •环 •测量
•PROCESS
•测量 •结果
•合格
•不合格
• 不要等产品制造出来后再去检验合格与否，而
是在制造的時候就要把它制造好。
• 应用控制图保证预防原则的实现。
•有反馈的过程控制系统模式
•过程的呼声
•人员 •设备 • 材料 •方法 •环境
处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受
控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变
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：指的是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。除
非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它
们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统