SPC统计过程控制培训课件
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还必须注意，规格限不能用作控制限。规格限用以区分合格与不合格， 控制限则用以区分偶然波动与异常波动，二者不能混淆
通常控制图的控制限的容差范围要小于规范限容差范围
二、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法，贯彻预防原则是现代质量管 理的一个特点 强调全员参与和团队精神
三、 统计过程诊断SPD（Statistical Process Diagnosis) SPC —— 判断过程是否异常，及时告警,但早期的SPC不
能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊 断
S (Statistical) :借助统计的资料和分析技法 P (Process) :认识了解影响过程，使其品质变动的原因和工程能力状态 C (Control) :运用PDCA的品质管理周期，为了达到已确定的质量目标进 行持续不断的过程改善活动
二. SPC的目的
a）.工程散布最小化 b）.区别偶然要因和异常要因引起的散布 c）.减少偶然要因，能改善工程能力 d）.消除异常要因，能使工程趋于稳定 e）.SPC是了解工程是否稳定的方法，并通过其将工程维持现状或采取 适当措施
这类错误发生的概率记为β。 3. 如何减少两类错误
五、3σ原则 上下控制线最优间距——6σ（3σ方式）
UCL=μ+3σ
CL=μ
LCL＝μ－3σ
其中： μ为正态总体的均值
σ为正态总体的标准差
注意，总体参数与样本统计量不能混为一谈，总体包括过去已制成的 产品、现在正在制造的产品以及未来将要制造的产品的全体，而样本 只是从已制成产品中抽取的一小部分。故总体参数的数值是不可能精 确知道的，只能通过以往已知的数据来加以估计，而样本统计量的数 值则是已知的
包含要素： 1、中心线CL，实线绘制的 2、上控制限UCL、下控制限LCL，虚线绘制 3、描点序列（按时间或样本号），各点之间用直线段相连，以便看 出点子的变化趋势。
若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL与LCL之间的排列 不随机，则表明过程异常。 世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出的不合格品率（p） 控制图
第一节 统计过程控制概述
一、统计过程控制的基本概念
为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监 控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与 服务符合规定的要求的一种质量管理技术。 内容
（1）判异、告警； （2）计算过程能力指数，分析过程能力满足技术要求的程度，对过 程质量进行评价。
二、控制图的重要性
1. 控制图是贯彻预防原则的SPC的重要工具；可用以直接控制与诊 断过程；是老QC七大工具中重要的组成部分；
2. 国外先进发达国家的企业广泛应用； 1984年日本中小型工厂平 均使用137张控制图； 3. 控制图的数量与产品种类和工艺复杂性有关； 4. 工厂使用的控制图的张数在某种意义上反映了管理现代化的程度。
SPD —— 利用统计技术对过程的各个阶段进行监控与诊 断，从而达到缩短诊断异常的时间、迅速采取纠正措施、减少 损失、降低成本、保证产品质量的目的
两者的主要区别，主要是后者增加了诊断功能
第二节 常规控制图
一、控制图的结构
样
本 统
UCL
计
量
数
CL
值
LCL
时间或样本号
一、常规控制图的构造 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，监察过程是否处 于统计控制状态的一种用统计方法设计的图
Issue 3－Dec 3010
制作：集团质量部
10
三、控制图的形成及控制图原理解释 正态分布
图 正态概率密度曲线
(一) 控制图的形成
把正态分布图(直方图更直观 ）按逆时针方向转90°，
并将 3, 3 及均值分别标成LCL、UCL、CL，再将
点按源自文库间展开就得到如下一张控制图。
（二）控制图原理的第一种解释 点子出界就判异——小概率事件原理：小概率事件
SPC中的主要工具是控制图。
对于来自现场的质量工程师而言，主要做好下述工作： （1）在现场能够较熟练地建立控制图 （2）在生产过程中能够对控制图初步加以使用和判断 （3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施
统计质量控制发源于美国。1931年休哈特出版了他的代表 作《加工产品质量的经济控制》，这标志着统计过程时代 的开始
在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常
（三）控制图原理的第二种解释 （请重点看教材P181 （三），信息量很大）
区分偶然因素与异常因素两类因素 （常规控制图的 实质）
（四）、统计控制状态（区分技术控制状态Ⅰ、Ⅱ）
(1) SPC的基准——统计控制状态，或称稳态 (2) 过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态； (3) 统计控制状态的好处——质量稳定、生产经济、过程变 异小； (4) 全过程预防——全稳生产线。
第七章 统计过程控制
2020/7/31
1
Issue 3－Dec 3010
培训提要：
一、统计过程控制的基本知识 二、常规控制图 三、分析用控制图与控制用控制图 四、过程能力分析 五、常规控制图的计算
制作：集团质量部
2
SPC 技法
一. SPC的定义
为了实现工序中所要求的质量或是生产性目标，运用PDCA的品质管 理周期，按统计原理有效的管理工程的方法 (PDCA : Plan – Do – Check – Action)
情形2：更经常地是控制图上点子无任何预兆，突然出界，显示异常。 这时应查出异因，采取措施，加以消除。
Issue 3－Dec 3010
制作：集团质量部
15
其中存在两类错误：
1. 第一类错误：虚发警报 过程实际上没有失控而虚报失控，这类错误发生的概率
记为α。
2. 第二类错误：漏发警报 过程已经异常，但仍会有部分产品落在控制线内，
四、控制图的作用
及时告警。 只是在控制图上描点是不可能起到预防作 用的，必须强调要求现场第一线的工程技术人员来推行 SPC，当作日常工作一部分，质量人员则应起到组织、协 调、监督 、鉴定和当好领导参谋的作用。
情形1：应用控制图对生产过程进行监控如出现图示上升趋势，显然 过程有问题，故异因刚一露头，即可发现 ，于是可及时采取措施加 以消除，这当然是预防。但在现场出现这种情形是不多的
通常控制图的控制限的容差范围要小于规范限容差范围
二、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法，贯彻预防原则是现代质量管 理的一个特点 强调全员参与和团队精神
三、 统计过程诊断SPD（Statistical Process Diagnosis) SPC —— 判断过程是否异常，及时告警,但早期的SPC不
能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊 断
S (Statistical) :借助统计的资料和分析技法 P (Process) :认识了解影响过程，使其品质变动的原因和工程能力状态 C (Control) :运用PDCA的品质管理周期，为了达到已确定的质量目标进 行持续不断的过程改善活动
二. SPC的目的
a）.工程散布最小化 b）.区别偶然要因和异常要因引起的散布 c）.减少偶然要因，能改善工程能力 d）.消除异常要因，能使工程趋于稳定 e）.SPC是了解工程是否稳定的方法，并通过其将工程维持现状或采取 适当措施
这类错误发生的概率记为β。 3. 如何减少两类错误
五、3σ原则 上下控制线最优间距——6σ（3σ方式）
UCL=μ+3σ
CL=μ
LCL＝μ－3σ
其中： μ为正态总体的均值
σ为正态总体的标准差
注意，总体参数与样本统计量不能混为一谈，总体包括过去已制成的 产品、现在正在制造的产品以及未来将要制造的产品的全体，而样本 只是从已制成产品中抽取的一小部分。故总体参数的数值是不可能精 确知道的，只能通过以往已知的数据来加以估计，而样本统计量的数 值则是已知的
包含要素： 1、中心线CL，实线绘制的 2、上控制限UCL、下控制限LCL，虚线绘制 3、描点序列（按时间或样本号），各点之间用直线段相连，以便看 出点子的变化趋势。
若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL与LCL之间的排列 不随机，则表明过程异常。 世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出的不合格品率（p） 控制图
第一节 统计过程控制概述
一、统计过程控制的基本概念
为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监 控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与 服务符合规定的要求的一种质量管理技术。 内容
（1）判异、告警； （2）计算过程能力指数，分析过程能力满足技术要求的程度，对过 程质量进行评价。
二、控制图的重要性
1. 控制图是贯彻预防原则的SPC的重要工具；可用以直接控制与诊 断过程；是老QC七大工具中重要的组成部分；
2. 国外先进发达国家的企业广泛应用； 1984年日本中小型工厂平 均使用137张控制图； 3. 控制图的数量与产品种类和工艺复杂性有关； 4. 工厂使用的控制图的张数在某种意义上反映了管理现代化的程度。
SPD —— 利用统计技术对过程的各个阶段进行监控与诊 断，从而达到缩短诊断异常的时间、迅速采取纠正措施、减少 损失、降低成本、保证产品质量的目的
两者的主要区别，主要是后者增加了诊断功能
第二节 常规控制图
一、控制图的结构
样
本 统
UCL
计
量
数
CL
值
LCL
时间或样本号
一、常规控制图的构造 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，监察过程是否处 于统计控制状态的一种用统计方法设计的图
Issue 3－Dec 3010
制作：集团质量部
10
三、控制图的形成及控制图原理解释 正态分布
图 正态概率密度曲线
(一) 控制图的形成
把正态分布图(直方图更直观 ）按逆时针方向转90°，
并将 3, 3 及均值分别标成LCL、UCL、CL，再将
点按源自文库间展开就得到如下一张控制图。
（二）控制图原理的第一种解释 点子出界就判异——小概率事件原理：小概率事件
SPC中的主要工具是控制图。
对于来自现场的质量工程师而言，主要做好下述工作： （1）在现场能够较熟练地建立控制图 （2）在生产过程中能够对控制图初步加以使用和判断 （3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施
统计质量控制发源于美国。1931年休哈特出版了他的代表 作《加工产品质量的经济控制》，这标志着统计过程时代 的开始
在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常
（三）控制图原理的第二种解释 （请重点看教材P181 （三），信息量很大）
区分偶然因素与异常因素两类因素 （常规控制图的 实质）
（四）、统计控制状态（区分技术控制状态Ⅰ、Ⅱ）
(1) SPC的基准——统计控制状态，或称稳态 (2) 过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态； (3) 统计控制状态的好处——质量稳定、生产经济、过程变 异小； (4) 全过程预防——全稳生产线。
第七章 统计过程控制
2020/7/31
1
Issue 3－Dec 3010
培训提要：
一、统计过程控制的基本知识 二、常规控制图 三、分析用控制图与控制用控制图 四、过程能力分析 五、常规控制图的计算
制作：集团质量部
2
SPC 技法
一. SPC的定义
为了实现工序中所要求的质量或是生产性目标，运用PDCA的品质管 理周期，按统计原理有效的管理工程的方法 (PDCA : Plan – Do – Check – Action)
情形2：更经常地是控制图上点子无任何预兆，突然出界，显示异常。 这时应查出异因，采取措施，加以消除。
Issue 3－Dec 3010
制作：集团质量部
15
其中存在两类错误：
1. 第一类错误：虚发警报 过程实际上没有失控而虚报失控，这类错误发生的概率
记为α。
2. 第二类错误：漏发警报 过程已经异常，但仍会有部分产品落在控制线内，
四、控制图的作用
及时告警。 只是在控制图上描点是不可能起到预防作 用的，必须强调要求现场第一线的工程技术人员来推行 SPC，当作日常工作一部分，质量人员则应起到组织、协 调、监督 、鉴定和当好领导参谋的作用。
情形1：应用控制图对生产过程进行监控如出现图示上升趋势，显然 过程有问题，故异因刚一露头，即可发现 ，于是可及时采取措施加 以消除，这当然是预防。但在现场出现这种情形是不多的