SPC培训PPT
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SPC培训课件(ppt 171页)
总体
- 总体 : 作为调查, 研究对象的所有集团 - Sample: 从总体为了某种目的抽出来的 - Data : 体现通过Sample得到的事实
(关心事项数据化的表现)
适用Sampling检查主要原因是经济性原因.
019 PCS 使用者 占有率 ?
Sample
PCS使用者 1000名
大韩民国
2) 决定取Sample方法时注意事项
度数据分布的分散程度之标准，
R=X max- X min 用以衡量数据值偏离算术平均值
的程度。标准偏差越小，这些值
偏离平均值就越少，反之亦然
n
(xi
-X
2
)
s2 = i =1
n -1
标准偏差^2=方差
实际问题先转化为统计问题,得到统计学结论后再转化为实际结论
总体与样本
1) 总体/Sample/Data的概念
• 质量实现过程的两大特征： • 波动性（管理需求） • 规律性（管理可能） • 过程永远处于变异之中，这是由质量本身的波动性所决定的
。 • 引起过程变异的原因纷繁复杂。 • 有些可以识别和控制，有些则不可。
过程的波动
测量24个工件
测量100个工件的分布曲线
分布（Distribution）
• 质量特性波动是随机的，时隐时现，时大时小，时正时负的 • 隐藏在随机性后面的统计规律是分布 • 连续测量一批产品中每个质量特性，画出直方图，就可发现一个接一个的测量质量
• 质量管理的核心目的之一就是要分析、鉴别产品和过程波 动的原因，将其控制在稳定水平上从而保证过程输出的稳 定。
• SPC就是一种常用于过程控制的强有力工具。 • SPC是从统计的观点来认识和处理过程变异的。
SPC培训课件(PPT 90页)
种情况； 计点型数据——如铸件的沙眼数，电路板上的焊
接不良数等。 计件型数据和计点型数据合称为计数型数据。它们
可被计数，从而用来记录和分析。
12.01.2020
11
科华咨询
统计方法应用基础----基本的统计量
n 子组大小。单个子组中子组观测值的个数 k 子组数 X 质量特性的观测值（可用X1，X2，X3…表示单个 观测值） X 子组平均值的平均值
经分析发现，该工序最重要的是需要模具的相关方面被保证，如模具的安 装需到位，冲压过程需防止模具松动和磨损等。产品特性最重要的是冲压整 形的高度和宽度两个尺寸，如果这两个尺寸不能保证将导致产品报废。
12.01.2020
计量型 正态分布
数据的”分布”
二项分布(计数)
计数型 泊松分布(计件)
6
科华咨询
质量具有变差
“世界上没有两片完全相同的树叶”——“不同” 是绝对的，相同是相对的。
即使是机器生产，但产品质量仍具有变异 ——过程的单个输出之间不避免的差别。
公差制度的建立，就是承认“变差”的标志。
概率1.35% 概率可能为1.35%的几十、几百倍
根据小概率事件原理：出界就判异。
12.01.2020
27
科华咨询
控制图的两种错误
第一种错误
质量特性 x
α
虚发警报的错误 概率为α
12.01.2020
第二种错误
UCL
β
CL LCL
漏发警报的错误 概率为β 28
科华咨询
控制图的两种错误
间距增大（增加上下控制限的距离） α 减少，β 增加
p 子组不合格品率 p=子组中的不合格品数/子组大小
P 平均不合格品率
接不良数等。 计件型数据和计点型数据合称为计数型数据。它们
可被计数，从而用来记录和分析。
12.01.2020
11
科华咨询
统计方法应用基础----基本的统计量
n 子组大小。单个子组中子组观测值的个数 k 子组数 X 质量特性的观测值（可用X1，X2，X3…表示单个 观测值） X 子组平均值的平均值
经分析发现，该工序最重要的是需要模具的相关方面被保证，如模具的安 装需到位，冲压过程需防止模具松动和磨损等。产品特性最重要的是冲压整 形的高度和宽度两个尺寸，如果这两个尺寸不能保证将导致产品报废。
12.01.2020
计量型 正态分布
数据的”分布”
二项分布(计数)
计数型 泊松分布(计件)
6
科华咨询
质量具有变差
“世界上没有两片完全相同的树叶”——“不同” 是绝对的，相同是相对的。
即使是机器生产，但产品质量仍具有变异 ——过程的单个输出之间不避免的差别。
公差制度的建立，就是承认“变差”的标志。
概率1.35% 概率可能为1.35%的几十、几百倍
根据小概率事件原理：出界就判异。
12.01.2020
27
科华咨询
控制图的两种错误
第一种错误
质量特性 x
α
虚发警报的错误 概率为α
12.01.2020
第二种错误
UCL
β
CL LCL
漏发警报的错误 概率为β 28
科华咨询
控制图的两种错误
间距增大（增加上下控制限的距离） α 减少，β 增加
p 子组不合格品率 p=子组中的不合格品数/子组大小
P 平均不合格品率
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
SPC培训资料(ppt 139页)
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，遂成为实施品质管制不可 缺少的主要工具
控制图（SPC）的起源和发展
1924年发明
2、控制图的发展
W.A. Shewhart
1931发表
1941~1942 制定成美国标准
选好质量特性 准确地测量出来
是两项重要的基础工作，要做好
波动源
有效地利用质量特性数据，最重要的是认识“波动” 的概念
过程中有许多产生波动的波动源
例：加工机械轴的直径，很容易受到各种波动源的影响。如
机器：零件的磨损和老化。 工具：强度不同，磨损率的差异。 材料：硬度不同，成份不同，产地不同。 操作者：对准中心的精度、情绪。 测量：视觉误差、心理障碍 维护：润滑程度，替换部件 环境：温度、湿度、光线、电源电压波动
B：30.40 30.38 30.44 30.42 30.36
那个人加工产品质量比较好呢？？
数据的集中趋势与离散程度 统计方法中常用的统计特征数可分两类：
1、数据的集中趋势，如平均数，中位数等。 2、数据的散布或离散程度，如极差，标准差等。 样本平均数 样本中位数 样本全距（极差） 样本变异数（方差） 样本标准偏差
1931年Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”
Z1-1-1941 Guide for Quality Control Z1-2-1941 Control Chart Method for
analyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production
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，遂成为实施品质管制不可 缺少的主要工具
控制图（SPC）的起源和发展
1924年发明
2、控制图的发展
W.A. Shewhart
1931发表
1941~1942 制定成美国标准
选好质量特性 准确地测量出来
是两项重要的基础工作，要做好
波动源
有效地利用质量特性数据，最重要的是认识“波动” 的概念
过程中有许多产生波动的波动源
例：加工机械轴的直径，很容易受到各种波动源的影响。如
机器：零件的磨损和老化。 工具：强度不同，磨损率的差异。 材料：硬度不同，成份不同，产地不同。 操作者：对准中心的精度、情绪。 测量：视觉误差、心理障碍 维护：润滑程度，替换部件 环境：温度、湿度、光线、电源电压波动
B：30.40 30.38 30.44 30.42 30.36
那个人加工产品质量比较好呢？？
数据的集中趋势与离散程度 统计方法中常用的统计特征数可分两类：
1、数据的集中趋势，如平均数，中位数等。 2、数据的散布或离散程度，如极差，标准差等。 样本平均数 样本中位数 样本全距（极差） 样本变异数（方差） 样本标准偏差
1931年Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”
Z1-1-1941 Guide for Quality Control Z1-2-1941 Control Chart Method for
analyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production
spc培训课件
持续学习与实践，提升个人能力
持续学习
作为SPC从业者，需要 不断学习和掌握新的知 识和技能，以适应不断 变化的市场需求和行业 发展趋势。
实践锻炼
通过实际项目和工作中 的实践锻炼，不断提升 个人的能力和水平，提 高工作效率和质量。
团队合作
在工作中注重团队合作 和沟通，发挥集体智慧 和力量，共同推动SPC 技术的发展和应用。
加强监控与反馈
通过对生产过程的实时监控，及时发现异常情况并进行处理。同时， 加强与员工的沟通和反馈，提高员工的参与度和改进意识。
Part
04
SPC在供应链管理中的应用
供应商的质量管理
供应商评估与选择
通过SPC技术对供应商的 产品质量进行实时监控， 确保供应商的质量水平符 合要求。
供应商培训与交流
将改进措施落实到实际生产中，并对应的改进措施 ，如优化工艺流程、提高设备精度、 改善工作环境等。
生产过程的持续改进与监控
建立持续改进机制
建立持续改进机制，鼓励员工提出改进意见和建议，促进生产过程 的持续改进。
实施定期检查与评估
定期对生产过程进行检查和评估，及时发现并解决问题，确保生产 过程的稳定性和可靠性。
THANKS
感谢您的观看
物流优化与运输管理
基于SPC数据分析，对物流运输进行优化，提高运输效率，降低运 输成本。
仓储管理与配送网络
通过SPC技术对仓储管理进行优化，提高仓储效率和准确性，同时 建立高效的配送网络，确保产品及时送达客户手中。
客户满意度与售后服务改进
客户满意度调查
通过SPC技术对客户满意度进行 调查和分析，了解客户的需求和 反馈，为产品和服务改进提供依
学员反馈积极
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.
SPC培训讲义(PPT 109页)
（Moving Range)
13
变差的普通原因和特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具 有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普 通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过 程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：（通常也叫可查明原因）是指造成不 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。只有特殊原 因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测 的影响过程的输出。
D3=0.000
8
系列 1
R图
系列 2
4
D4=2.115
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
系列 1
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
日期/时间
9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/8 9/8 9/8 9/8 9/11 9/11 9/11 9/11 9/11 9/12 9/12 8:00- 9:00- 10:- 11:00- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 15:30- 10:30- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 8:00- 13:309:00 10:00 11:00 12:00 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 16:30 11:30 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 9:00 14:30
SPC应用技术培训课件
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
3σ 2σ 1σ
1σ 2σ 3σ
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
X
2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用， 那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
初级SPC培训教程PPT共4-2024鲜版
21
05
不合格品控制及改进措施
2024/3/27
22
不合格品定义及分类方法
2024/3/27
不合格品定义
不符合规定要求或标准的产品、 半成品、原材料等。
分类方法
按性质可分为严重不合格、一般 不合格和轻微不合格；按来源可 分为设计不合格、制造不合格、 采购不合格等。
23
不合格品处理程序和责任人划分
。
其他领域
除了制造业和服务业外，SPC还 可以应用于农业、能源等领域。 通过对相关数据进行监控和分析 ，提高生产效率和资源利用率。
2024/3/27
7
02
测量系统分析
2024/3/27
8
测量系统基本概念
01
测量系统定义
测量系统是指用于获取产品或 过程特性量值的一组操作、程 序、量具、设备、软件及操作
软件资源
选择合适的SPC软件，确保其功能满足企业的实际 需求。
人力资源
通过内部培训或外部引进具备SPC技能和知识的人 才。
2024/3/27
32
成功案例分享
案例背景
某制造企业在生产过程中遇到质量问 题，产品不良率较高，严重影响企业 声誉和市场竞争力。
实施过程
该企业决定引入SPC进行质量改进。 首先进行了全面的质量诊断，识别出 关键的质量问题和影响因素。然后制 定了详细的SPC实施计划，包括选择 合适的SPC工具、培训员工、建立质 量监控体系等。在实施过程中，企业 克服了各种困难和挑战，最终成功建 立了有效的SPC系统。
根据收集到的数据计制步骤与注意事项
将观测值用点子描在控制图上 。
02
4. 判稳
01
3. 描点
2024/3/27
SPC培训课件PPT(共 69张)
19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
华邦机械
目标值线 预测
范围
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点
SPC培训资料(ppt 55页)
战后戴明(Deming)把 SPC在日本发扬光大，使日本产品的质量有 了极大的提高，日本由此设立了质量界最高奖项---戴明质量奖。
5
数据的类型
数据可以分成两大类型：
SPC的理论基础
• 连续型数据（Continuous data)
衡量尺度可以根据精确度的要求细分 成更精确，更小的分辨率。
• 离散型数据 (Discrete Data)
SPC的功效
SPC作为一个持续改善的工具，它可以：
将流程变异减至最少 消除流程的错败 将产品能力尽量提升 加强客户满意程度 对流程进行预测 给出信息何时需要对流程采取改善措施，何时不用
4
SPC的历史
SPC的历史
1924年，美国贝尔实验室休哈特博士(Walter Shewhart) 首先提出 了控制图的理论。
不能被合理细分
发生／没发生 好板／坏板
6
SPC的理论基础
过程
数据可以从流程中收集而得到，流程是将各项输入资源(人，机，料，法， 环)按一定要求组合起来，并将其转化为输出的活动。
人
机
资
输入 料
源
X法 环
组 合
过程
PCB制作中, 板面电镀是一个过程:
输出(Y)
输入： • 药水 • 铜球 • 电流 • 操作方法 • 环境
x-m Z= s
X1的Z值为2表示 x1离平均值为2 个标准差距离
-1s
2s
x2 m
x1
16
正态分布的重要性质
SPC的理论基础
由于正态分布是概率分布，观察值出现在某个区域的可以通过计算得来。
产品外围尺寸服从正态分布，那么：
68.3%的产品尺寸在(m-s, m+s)区域外 95.4%的产品尺寸在(m-2s, m+2s)区域外 99.7%的产品尺寸在(m-3s, m+3s)区域外
SPC概述培训课程(ppt 62页)
20
制程能力指数
Flextronics Corporate Presentation 2019/8/25
讨论过程能力指数是在下面两个基本假设下进行。 1.过程稳定（或过程受控），即过程的质量特性x的波动仅有正常波动源 引起，
这时过程的质量特性x服从某个正态分布； 2.双边规范限LSL和USL能准确表达顾客要求。
7
SPC Technique and Practice
偏差的特性
Flextronics Corporate Presentation 2019/8/25
偏差是自然的,固有的.是我们周围世界上任何事物的固有 特性.
没有任何事物或一种服务完全一致.
测量设备越精密,越能发现事物之间的区别.
管理层的工作之一是与雇员一起尽可能减少差异.
规格下限 规格上限 规格下限 规格上限 规格下限 规格上限 规格下限 规格上限
精
密√
×
度
准
确×
√
度
×√ ×√
15
SPC Technique and Practice
Flextronics Corporate Presentation 2019/8/25
所以我们最希望得到的分布是：
既准确又精密
16
正态分布
Flextronics Corporate Presentation 2019/8/25
分布的散布状态--精密度
13
SPC Technique and Practice
Flextronics Corporate Presentation
2019/8/25
准确度(居中性)精密度(离散性)
准确?
Yes
N(μ, σ12) μ 相同， σ 不同（ σ 1< σ 2）
SPC培训资料(PPT 48页)
1.SPC系统规划 2.图形分析 3.找到改善方案 4.形成书面预防书面措施
9.系统规划
一.基本资料的规划
1.产品类别 2.缺点类别 3.缺点项目 4.检验工作站 5.层别条件项目 6.计量管制点 7.抽样计划
8.用户及权限 9.检验单位 10.表尾格式
二、运作规划
1.相关人员权责规划 2.SPC运作流程
例子說明 II :
Cpk ==LUS(CU2LLS0-L-1L-2C)/(L22-)8/3[)s1*d[-]1(-(1-6X-15)/4] = (8)/14 * [0.75] = 0.4286 Since : Cp = 0.57
Cpk = USL - LSL [ 1 -( - X UCL - LCL )/3sd]
㈣箭线图：对事件做好进程及计划管理
㈤PDPC法：如何做一个完整的计划
㈥矩阵数学解析法：对多个变动且复杂的因素
进行解析清楚
㈦关联图：把有关系的各种因素串起来
新七工具的簡介㈡
㈠亲和图（Affiliate Chart）
即KJ法：（1953年，日本川喜田二郎）
大量收集各种数据、资料，按事物之间的亲和性(相近性)整理、且归纳， 使问题明确明了，取得统一认识和协调工作，以利于问题解决的一种方法
如大多數數據是在 2 內, 其可責受之
（正规分布图二如下）
百份比約為 95% 95
%
47.72%
47.72%
m-2
m
m+2
18. SPC 的基本原理 V :
如大多數數據是在 3 內, 則其可接受 比例約為 99.73%99.73%
（正规分布图三如下）
49.865%
49.865%
9.系统规划
一.基本资料的规划
1.产品类别 2.缺点类别 3.缺点项目 4.检验工作站 5.层别条件项目 6.计量管制点 7.抽样计划
8.用户及权限 9.检验单位 10.表尾格式
二、运作规划
1.相关人员权责规划 2.SPC运作流程
例子說明 II :
Cpk ==LUS(CU2LLS0-L-1L-2C)/(L22-)8/3[)s1*d[-]1(-(1-6X-15)/4] = (8)/14 * [0.75] = 0.4286 Since : Cp = 0.57
Cpk = USL - LSL [ 1 -( - X UCL - LCL )/3sd]
㈣箭线图：对事件做好进程及计划管理
㈤PDPC法：如何做一个完整的计划
㈥矩阵数学解析法：对多个变动且复杂的因素
进行解析清楚
㈦关联图：把有关系的各种因素串起来
新七工具的簡介㈡
㈠亲和图（Affiliate Chart）
即KJ法：（1953年，日本川喜田二郎）
大量收集各种数据、资料，按事物之间的亲和性(相近性)整理、且归纳， 使问题明确明了，取得统一认识和协调工作，以利于问题解决的一种方法
如大多數數據是在 2 內, 其可責受之
（正规分布图二如下）
百份比約為 95% 95
%
47.72%
47.72%
m-2
m
m+2
18. SPC 的基本原理 V :
如大多數數據是在 3 內, 則其可接受 比例約為 99.73%99.73%
（正规分布图三如下）
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SPC基础知识培训ppt课件
SPC基础知识 培训
目录 • 1 SPC概述
• 2 控制图 • 3 计量型数据控制图 a 与过程有关的控制图 b 使用控制图的准备 c X-R 图 d X- s 图 e X-R 图 f X-MR图 • 4 计数型数据控制图 a p 图 b np 图 c c 图 d u 图
2
1、SPC概述
引言
3
1、SPC概述
9
a 过程控制系统 1、SPC概述 有反馈的过程控制系统模 过程的呼声 型 人
设备 材料 方法 环境 统计方法 我们工作 的方式/资 产品或服务 源的融合
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
输入
过程/系统 顾客的呼声
输出
10
、SPC概述
b 变差的普通原因和特殊原因 普通原因（Common Cause）是指过程在受控的状态下，出现的具有 稳定的且可重复的分布过程的变差的原因，它影响被研究过程输 出的所有单值。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有 过程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： （Special Cause） （通常也叫可查明原因）是指造成 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。只有特殊原因被查出且采取措施，否则它 们将继续不可预测的影响过程的输出。 特殊原因一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点 或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。
7
、SPC概述 5、SPC常用术语解释
名称 计数型数据 (Attributes Data) 计量型数据 (Variables Data) 过程能力(Process Capabiiity) 解释 凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具 也得不到小数点以下的数据，而只能得到1，2 ，3等自然数的这类数据。 凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具 测量出小数点以下数值的这类数据。 一个稳定过程的固有变差(6ô)的总范围。 ——对于计量型数据 (1)过程固有能力定义为6ô ; (2)符合规范的过程能力(即输出符合规范的百 分数％)可以通过考虑过程中心及分布宽度(如 Cpk)等指数和一些假设来估算。然而，也有估 算这个值更精确的方法。 ——对于计数型数据过程能力通常用不合格的 平均比例或比率来表示。
目录 • 1 SPC概述
• 2 控制图 • 3 计量型数据控制图 a 与过程有关的控制图 b 使用控制图的准备 c X-R 图 d X- s 图 e X-R 图 f X-MR图 • 4 计数型数据控制图 a p 图 b np 图 c c 图 d u 图
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1、SPC概述
引言
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1、SPC概述
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a 过程控制系统 1、SPC概述 有反馈的过程控制系统模 过程的呼声 型 人
设备 材料 方法 环境 统计方法 我们工作 的方式/资 产品或服务 源的融合
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
输入
过程/系统 顾客的呼声
输出
10
、SPC概述
b 变差的普通原因和特殊原因 普通原因（Common Cause）是指过程在受控的状态下，出现的具有 稳定的且可重复的分布过程的变差的原因，它影响被研究过程输 出的所有单值。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有 过程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： （Special Cause） （通常也叫可查明原因）是指造成 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。只有特殊原因被查出且采取措施，否则它 们将继续不可预测的影响过程的输出。 特殊原因一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点 或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。
7
、SPC概述 5、SPC常用术语解释
名称 计数型数据 (Attributes Data) 计量型数据 (Variables Data) 过程能力(Process Capabiiity) 解释 凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具 也得不到小数点以下的数据，而只能得到1，2 ，3等自然数的这类数据。 凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具 测量出小数点以下数值的这类数据。 一个稳定过程的固有变差(6ô)的总范围。 ——对于计量型数据 (1)过程固有能力定义为6ô ; (2)符合规范的过程能力(即输出符合规范的百 分数％)可以通过考虑过程中心及分布宽度(如 Cpk)等指数和一些假设来估算。然而，也有估 算这个值更精确的方法。 ——对于计数型数据过程能力通常用不合格的 平均比例或比率来表示。
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工厂2018，不懂SPC还敢混“质”场 ？
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SPC即统计过程控制，英文 Statistical process control，上世纪诞生的最伟大的 质量工具之一。一般来讲，SPC工具有广义和狭义之分。
SPC的概念： 广义的SPC包括传统的7大质量工具（the magnificent seven）：
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1. Histogram 柱状图 2. Check sheet 检查表 3. Pareto chart 柏拉图 4. Cause-and-effect diagram 鱼骨图 5. Process flow diagram 过程流程图 6. Scatter diagram 散点图 7. Control chart 控制图
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狭义SPC指的就是就是我们常说的控制图 Control Chart，一种对生产过程的关键质量特性值进行 测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。
这里有必要补充一点，当我们说到“质量工具”，往往更多地关注了工具 的技术层面，而忽略了运用工具的“环境”。这种片面的认知常常导致工具应 用的低效。虽然上面提到的7大质量工具是SPC的重要部分，但不能说SPC就是 这7大工具，因为SPC还需要一个“持续改善，领导支持”的环境。 如果一个企业没有追求持续改善的文化环境，也没有最高管理层对这种文化环 境的追求，那么SPC就不能发挥其威力，这时候SPC就不是真正的SPC了。我想" 橘生淮南则为橘,橘生淮北则为枳"大概也就是这个道理。
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谢谢！
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SPC的发展及应用历史
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