SPC统计过程控制培训
合集下载
SPC统计过程控制培训
6、建立控制用控制图
当分析用控制图显示生产过程处于统计 受控状态，且过程能力满足技术标准的要 求时，可以把分析用控制图的控制界限延 长作为控制用控制图的控制界限。至此， 控制用控制图的制作过程全部完成。
7、使用控制图的注ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ事项
7.1 在5M1E因素未加控制，过程处于不稳 定状态下就使用控制图
7.2 把公差范围或内控标准当作控制界限 7.3 过程能力不足，Cp1的情况下就使用控
采集数据的方法： 1）样本组内的数据应在短时间内
抽取，以避免特殊原因进入； 2）样本之间可采用等时抽样方法。
4.6 计算各样本统计量 1）X-R图中要计算 X 及 R 值；
2）P或 nP图要计算 P值；
4.7 计算统计量的控制界限 计量值控制图控制界限计算公式
计数值控制图控制界限计算公式
控制界限常用系数表
7、C控制图：
用于控制一定单位中所出现的不合格 数目。常见的有控制布匹、钢板上的疵点 数、铸件上的沙眼数、设备的故障次数、 印刷品的错误数等等。类似于np图，C控制 图的样本大小必须保持不变。
8、U控制图：
用于平均每单位的不合格数。当样本 大小变化时应换算成平均每单位的不合格 数后再使用U控制图。但控制界限出现凹 凸状。
4.8 作图打点 • X图在上，R图在下； • X图上纵坐标的单位刻度的量值是R图上纵
坐标单位刻度量值的一半； • 控制图上，上下控制界限外要留有余地； • 控制图中，中心线是实线，上下控制界限
为虚线。
5、控制图的观察与分析 5.1 受控状态判断规则
• 连续25点都在界内，且排列无缺陷； • 连续35点中至多一点出界 ，且排列无
np图（n相同） --- 不合格品数控制图； p图（n可不同）--- 不合格品率控制图； 计点值： C图（n相同） --- 不合格数控制图； U图（n可不同）--- 单位不合格品数控制图；
统计过程控制SPC培训资料
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
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
统计过程控制(SPC)培训
Cpm
当规格中心与目标值不重合时的过程能力指数
Cpm USL LSL
6 ˆ 2 (x Ta)2
其中Ta为目标值
05:12:34
Pp USL LSL (当USL、LSL都存在时）
6
P（r 或Ppr） 1（常以百分数表示） Pp
Ppu USL x（当USL存在时）
统计过程控制(SPC)培训
05:12:34
广州今朝科技有限公司
内容提要
1. SPC的基本原理 2. 控制图 3. 过程能力研究 4. 直方图、柏拉图、散布图和分层分析 5. 直通率、DPMO
05:12:34
过程能力研究
过程能力 指 处 于 统计稳 态
下 的 过 程 的 加 工 能 力；
05:12:34
Cp:“我们能做得多好” Cpk:“我们真正能做得多好”
05:12:34
Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别
Pp(Performance of process)过程性能指数 Pp：“我们实际做到多好”
Ppk修正的过程性能指数 Ppk：“我们实际真正做到多好”
05:12:34
Cpu USL x（当USL存在时）
3ˆ
Cpl x LSL（当LSL存在时）
3ˆ
Cpk Min（USL x ，x LSL）
3ˆ
3ˆ
k
x （USL LSL）2 ， （USL LSL）2
称为偏移系数, 其分子称为偏移量。
则Cpk也可以这样计算：Cpk Cp（1 k )
µÈ ¼¶
ÌØ ¼¶
Ò» ¼¶
¶þ ¼¶
Èý ¼¶
ËÄ ¼¶
LSL USL
SPC培训资料
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。
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
SPC统计过程控制173页PPT培训教材
管理层授权并支持问题调 查和过程改进
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
27
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
23
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.
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
27
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
23
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.
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。
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
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(统计过程控制)培训
量和服务的价值，达到顾客满意。
7
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4、SPC 实施的范围： 新产品和常规产品（包括老产品和旧产品） 中，顾客要求和公司确定的产品和过程特 殊特性。
8
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
SPC： ㈠代表先进的品质管理 世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽车、福特、英特尔、摩托罗拉等 ㈡是成熟的品质管理方式 有一系列的运行、管理方法 ㈢是品质、产量、竞争能力提升及成本下降 的有力手段 许多厂商被顾客要求做SPC
重点强调对于一切事务，依其价值的大小而 付出不同的努力，以获得效果。亦即指柏拉
图分析前面2—3项重要项目之控制。
26
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4.3 排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照 对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题 区域或变差源进行排序。一般情况下，大多 数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所 以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原 因上，而暂时忽视多数不重要的原因。 4.4 柏拉图：是美国品管大师裘兰博士将劳伦兹曲 线（美国经济学者）运用于品管上,同时创造出 “Vital Few Trivial Many”（重要的少数、锁 细
发生比率
0.39 0.37 0.38
22
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
3. 散布图（亦称相关图）： 用来分析两个相对应变量（一组成对的数据） 之间是否存在某种相互作用或影响的相关性， 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性
— 要因”、“特性—特性”、“要因—要因”。
23
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
11
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
7
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4、SPC 实施的范围： 新产品和常规产品（包括老产品和旧产品） 中，顾客要求和公司确定的产品和过程特 殊特性。
8
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
SPC： ㈠代表先进的品质管理 世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽车、福特、英特尔、摩托罗拉等 ㈡是成熟的品质管理方式 有一系列的运行、管理方法 ㈢是品质、产量、竞争能力提升及成本下降 的有力手段 许多厂商被顾客要求做SPC
重点强调对于一切事务，依其价值的大小而 付出不同的努力，以获得效果。亦即指柏拉
图分析前面2—3项重要项目之控制。
26
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
4.3 排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照 对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题 区域或变差源进行排序。一般情况下，大多 数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所 以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原 因上，而暂时忽视多数不重要的原因。 4.4 柏拉图：是美国品管大师裘兰博士将劳伦兹曲 线（美国经济学者）运用于品管上,同时创造出 “Vital Few Trivial Many”（重要的少数、锁 细
发生比率
0.39 0.37 0.38
22
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
3. 散布图（亦称相关图）： 用来分析两个相对应变量（一组成对的数据） 之间是否存在某种相互作用或影响的相关性， 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性
— 要因”、“特性—特性”、“要因—要因”。
23
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
11
第一次把事情做好，持续改进，让顾客更满意！
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
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统计过程控制培训大纲(李见明2024版)202406
4.10过程能力指数训练
4.11 过程能力改进
经验告诉我们：只有稳定的过程（控制图显示受控的过程），才能提供可信赖的过程能力，而过高或过低的过程能力，都会带来额外的品质成本，通过 SPC 的运用，将使我们更有效地分配品质控制资源，以制程确保品质，最大限度地降低无形的，看不见的品质成本，赢得客户的信任。
培训对象：
企业研发部、技术部、企划部、制造部、品管部、人力资源部、资材部等主管人员及工程师
1.1 SPC的定义
1.2 SPC发展
1.3 SPC作用
1.4 SPC的基本统计概念
1.5 中心极限定理
第二讲 SPC控制图及计算公式
2.1过程控制系统
2.2 过程变差
2.3 SPC控制图对发现异常的两类错误和风险
2.4 两种变差的对策
2.5 控制图定义及构成要素
2.6 控制图的种类
2.7 SPC导入流程
第四讲 过程能力分析
4.1过程能力概念
4.2 过程能力指数
4.3 过程能力指数CP计算
4.4 过程能力指数CPK计算
4.5过程性能指数Pp
4.6 过程性能指数PPK
4.7 过程能力指数Cp,Cpk与Pp,Ppk区分
4.8 过程能力指数Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
4.9 过程能力等级判断及处置建议
3.4 均值和标准差控制图制作与解析
3.5中位值极差图制作与解析
3.6 单值移动极差图制作与解析
3.7计数型数据控制图四种类型
3.8 P不良率管制图制作与解析
3.9 不合格品数的np 图制作与解析
3.10 缺陷数的 c 图制作与解析
3.11单位缺点数管制图u图制作与解析
3.12 控制图制作课堂练习
4.11 过程能力改进
经验告诉我们：只有稳定的过程（控制图显示受控的过程），才能提供可信赖的过程能力，而过高或过低的过程能力，都会带来额外的品质成本，通过 SPC 的运用，将使我们更有效地分配品质控制资源，以制程确保品质，最大限度地降低无形的，看不见的品质成本，赢得客户的信任。
培训对象：
企业研发部、技术部、企划部、制造部、品管部、人力资源部、资材部等主管人员及工程师
1.1 SPC的定义
1.2 SPC发展
1.3 SPC作用
1.4 SPC的基本统计概念
1.5 中心极限定理
第二讲 SPC控制图及计算公式
2.1过程控制系统
2.2 过程变差
2.3 SPC控制图对发现异常的两类错误和风险
2.4 两种变差的对策
2.5 控制图定义及构成要素
2.6 控制图的种类
2.7 SPC导入流程
第四讲 过程能力分析
4.1过程能力概念
4.2 过程能力指数
4.3 过程能力指数CP计算
4.4 过程能力指数CPK计算
4.5过程性能指数Pp
4.6 过程性能指数PPK
4.7 过程能力指数Cp,Cpk与Pp,Ppk区分
4.8 过程能力指数Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
4.9 过程能力等级判断及处置建议
3.4 均值和标准差控制图制作与解析
3.5中位值极差图制作与解析
3.6 单值移动极差图制作与解析
3.7计数型数据控制图四种类型
3.8 P不良率管制图制作与解析
3.9 不合格品数的np 图制作与解析
3.10 缺陷数的 c 图制作与解析
3.11单位缺点数管制图u图制作与解析
3.12 控制图制作课堂练习
统计过程控制(SPC)培训
C. 留意SPC小组制定之次品分析表，关心主要之次品并 向主管反映次品之成因，协助有关人员减低主要次品的形 成。
D. 积极参与SPC图的制作，确保SPC图之数据准时更新。 唯有工艺稳定，关键因素被控制在制定范围内，即时处理并 解决错误问题，才可确保工艺输出品质优良之产品，生产畅
顺。
统计过程控制(SPC)培训
P Chart (不良率管制图） NP Chart ( 不良数个数管制图） C Chart (缺陷数管制图） U Chart (单位缺陷数管制图）
统计过程控制(SPC)培训
常见的三种图的适用场合
▪ X-(MR) chart 因各种原因(时间、费用等)每次只能得到一个 样本或不易取得一个以上样本，或希望尽快发现并消除异常 因素时用之。 ▪ X bar –R chart 适用于产品批量较大的工序，通常N=4或5时。 ▪ P chart 适用在好/坏立分或进料检验时允收/拒收容易判断的 情况 。
Test 1 2
3 4
C
B
A LCL
八点一排在C区或以下
5
.............................................................
统计过程控制(SPC)培训
SPC的特点
• 1） SPC可以判断过程的异常，及时告警。 • 2）强调全员参加，而不是只依靠少数质量管理
人员。 3）强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 4）强调从整个过程、整个体系来推行SPC，而不
是仅局限于个别工序，采用什么控制图的问题。
统计过程控制(SPC)培训
组数目。 A2、D4 、 D3 为与样本大小 n有关的系数。
系数
n2
n3
n4
D. 积极参与SPC图的制作，确保SPC图之数据准时更新。 唯有工艺稳定，关键因素被控制在制定范围内，即时处理并 解决错误问题，才可确保工艺输出品质优良之产品，生产畅
顺。
统计过程控制(SPC)培训
P Chart (不良率管制图） NP Chart ( 不良数个数管制图） C Chart (缺陷数管制图） U Chart (单位缺陷数管制图）
统计过程控制(SPC)培训
常见的三种图的适用场合
▪ X-(MR) chart 因各种原因(时间、费用等)每次只能得到一个 样本或不易取得一个以上样本，或希望尽快发现并消除异常 因素时用之。 ▪ X bar –R chart 适用于产品批量较大的工序，通常N=4或5时。 ▪ P chart 适用在好/坏立分或进料检验时允收/拒收容易判断的 情况 。
Test 1 2
3 4
C
B
A LCL
八点一排在C区或以下
5
.............................................................
统计过程控制(SPC)培训
SPC的特点
• 1） SPC可以判断过程的异常，及时告警。 • 2）强调全员参加，而不是只依靠少数质量管理
人员。 3）强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 4）强调从整个过程、整个体系来推行SPC，而不
是仅局限于个别工序，采用什么控制图的问题。
统计过程控制(SPC)培训
组数目。 A2、D4 、 D3 为与样本大小 n有关的系数。
系数
n2
n3
n4
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•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
•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。
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)。
•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
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
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=（
X1+X2+……+Xn)/n
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
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。
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
•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：“
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
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%
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
• 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 。
•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)。