统计过程控制SPC培训教材演示课件(45张)
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SPC统计过程控制培训教材(PPT 72页)
➢ 戴明博士对日本指导质量管理的成功，让美国 人惊醒原来日本工商经营成功的背后竟然有一 位美国人居功最大，故开始对戴明博士另眼看 待。1980年6月24日全国广播公司(NBC)在电视 播放举世闻名的“日本能为什么我们不能”(If Japan Can, Why Can‘t We?)，使戴明博士一 夜成名。从此以后美国企业家重新研究戴明的 质量管理经营理念。
步骤8：运用控制限进行控制；
计数控制图和计点控制图
不良品率控制图（P图）
对产品不良品率进行监控时用的控制图 ;
质量特性良与不良，通常服从二项分 布; 当不良率P较小样本量n足够大时,该 分布趋向于正态分布
适用于全检零件或每个时期的检验样本 含量不同。
不良品率控制图（P图）
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高 ，要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综 合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。
SPC（统计过程控制）
－－统计性的反馈系统
Statistical: （统计）以概率统计学为基础，用 科学的方法分析数据、得出结论； ——使用数据分析
标准正态分布函数：N（0，1）
小概率事件理解
1.例行检查身体 2.烟雾探测器
正态分布图与控制图
正态分布图与控制图
？？那是不是说只有符合正态分布的特性（变量） 才可以用控制图呢？
休哈特实验
休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中，抽取n ＝4的样本，计算样本均值Xbar，经过多次实验后发 现，Xbar基本符合正态分布。
（William Edwards Deming）
步骤8：运用控制限进行控制；
计数控制图和计点控制图
不良品率控制图（P图）
对产品不良品率进行监控时用的控制图 ;
质量特性良与不良，通常服从二项分 布; 当不良率P较小样本量n足够大时,该 分布趋向于正态分布
适用于全检零件或每个时期的检验样本 含量不同。
不良品率控制图（P图）
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高 ，要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综 合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。
SPC（统计过程控制）
－－统计性的反馈系统
Statistical: （统计）以概率统计学为基础，用 科学的方法分析数据、得出结论； ——使用数据分析
标准正态分布函数：N（0，1）
小概率事件理解
1.例行检查身体 2.烟雾探测器
正态分布图与控制图
正态分布图与控制图
？？那是不是说只有符合正态分布的特性（变量） 才可以用控制图呢？
休哈特实验
休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中，抽取n ＝4的样本，计算样本均值Xbar，经过多次实验后发 现，Xbar基本符合正态分布。
（William Edwards Deming）
SPC统计过程控制教材ppt(37张)
– 5、确定各组的频数 – 6、作直方图 – 7、对直方图的观察: 特点， 中间高、两头低、左右对称
7
SPC
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
线，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
11
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
SPC
• (4)、使用控制图应考虑的问题
– a、控制图用于何处？ – b、如何选择控制对象？ – c、怎样选择控制图？ – d、如何分析控制图？ – e、点出界或违反其他准则的处理。 – f、控制图的重新制定。 – g、控制图的保管问题。
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
– 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
– 2、确定组数 k n
– 3、确定组距 h=（最大值最小值）/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
2
SPC
3、为什么要学习SPC（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
3
SPC
4、开展SPC工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
7
SPC
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
线，即：概率密度曲线。 特点：面积之和等于1。
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SPC统计过程控制教材(PPT37页)
SPC
• (4)、使用控制图应考虑的问题
– a、控制图用于何处？ – b、如何选择控制对象？ – c、怎样选择控制图？ – d、如何分析控制图？ – e、点出界或违反其他准则的处理。 – f、控制图的重新制定。 – g、控制图的保管问题。
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
– 1、找出最大值和最小值，确定数据分散宽度 数据分散宽度=（最大值 最小值）
– 2、确定组数 k n
– 3、确定组距 h=（最大值最小值）/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
2
SPC
3、为什么要学习SPC（二）?
• 3控制方式与6控制方式的比较：
3
SPC
4、开展SPC工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具：调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 确定关键质量因素
– 对每道工序，用因果图进行分析，造出所有关键质量因素，再用排列图找出 最终产品影响最大的因素，即关键质量因素；
统计过程控制SPC培训教材(PPT89页).pptx
(不可以容許的偏差→要排除)
16
如果制程中， 只有普通原因的變異存在， 則其成品將形成依各很穩定 的分佈，而且是可以預測的
如果制程中，
範圍 →
有特殊原因的變異存在，
則其成品將為不穩定的分佈， 而且是無法預測的
範圍 →
可預測
無法 預測
17
局部措施→改善特殊原因
特殊原因的变异
簡單的統計分 析可發現
如管制圖
直接負責制程的人 員去改善
局部措施改善 對策
牽涉到消除產生变异的特殊原因
可由製程人員直接加以改善
大約可以解決15%之制程上的問題
18
系統措施 → 改善普通原因
普通原因的变异
製程能力分 析可發現
如Ca，Cp， Cpk，及管制 圖上點的變化
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成变异的普通原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
(可以容許的偏差)
15
❖ 特殊原因（系统性,易识别,可以消除） ：
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。
7
4.SPC 的焦點 → 制程 ( Process ) ❖ 品質變異的大小，也是決定產品優劣的關鍵
制程起伏條件 因
品質異常 果
因
產品優劣
果
8
三.SPC目的
❖ 对异常因素分类和控制，当制程有问题，立即 停止并找出原因，解决异常因素。
❖ 使制程稳定 ❖ 提高制程能力 ❖ 预防品质问题
16
如果制程中， 只有普通原因的變異存在， 則其成品將形成依各很穩定 的分佈，而且是可以預測的
如果制程中，
範圍 →
有特殊原因的變異存在，
則其成品將為不穩定的分佈， 而且是無法預測的
範圍 →
可預測
無法 預測
17
局部措施→改善特殊原因
特殊原因的变异
簡單的統計分 析可發現
如管制圖
直接負責制程的人 員去改善
局部措施改善 對策
牽涉到消除產生变异的特殊原因
可由製程人員直接加以改善
大約可以解決15%之制程上的問題
18
系統措施 → 改善普通原因
普通原因的变异
製程能力分 析可發現
如Ca，Cp， Cpk，及管制 圖上點的變化
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成变异的普通原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
(可以容許的偏差)
15
❖ 特殊原因（系统性,易识别,可以消除） ：
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。
7
4.SPC 的焦點 → 制程 ( Process ) ❖ 品質變異的大小，也是決定產品優劣的關鍵
制程起伏條件 因
品質異常 果
因
產品優劣
果
8
三.SPC目的
❖ 对异常因素分类和控制，当制程有问题，立即 停止并找出原因，解决异常因素。
❖ 使制程稳定 ❖ 提高制程能力 ❖ 预防品质问题
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(PPT 45页)
人
机
工作方式/
产品
料
资源的融合
顾客
服务
法
环
输入
过程/系统
输出
五、两种过程模型和控制策略
①缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务 检验
报废/返工
是否合格？
控制策略：控制输出，事后把关。
顾客
②具有反馈的过程控制模型（预防）
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客
识别变化的需求 与期望
顾客的呼声 控制策略：控制过程，预防缺陷。
4.5 母体：又叫总体，它是指在某一次统计分析中研究对 象的全体。
4.6 个体：组成总体的每个单元（产品）叫个体。
4.7 抽样：就是指从总体中随机抽取样品组成样本活动的 过程。
4.7 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品）具 有同等机会被抽取出来的组成样本的活动过程。
4.8 样本：也叫“子样”，它是从总体中随机抽取出来并 且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。
1.2 长期过程能力研究
三、SPC与TS16949：2002的关系
• 7.5.1 生产和服务提供 --组织必须策划并执行在受控条件下进行生产和服务提供。适用时，受控条件包
括： ………
• 7.5.1.1 控制计划 --在过程变得不稳定或从统计的角度不具备能力时启动规定的反应计划
• 7.5.1.3 作业准备的验证 --适用时组织应使用统计方法进行验证
连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下的数 据，而只能得到0、1、2、3……等整数的这类数据。如：不合格 数、缺陷数等。
又分为计件型（如不合格品数）和计点型（如缺陷数）。
机
工作方式/
产品
料
资源的融合
顾客
服务
法
环
输入
过程/系统
输出
五、两种过程模型和控制策略
①缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务 检验
报废/返工
是否合格？
控制策略：控制输出，事后把关。
顾客
②具有反馈的过程控制模型（预防）
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客
识别变化的需求 与期望
顾客的呼声 控制策略：控制过程，预防缺陷。
4.5 母体：又叫总体，它是指在某一次统计分析中研究对 象的全体。
4.6 个体：组成总体的每个单元（产品）叫个体。
4.7 抽样：就是指从总体中随机抽取样品组成样本活动的 过程。
4.7 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品）具 有同等机会被抽取出来的组成样本的活动过程。
4.8 样本：也叫“子样”，它是从总体中随机抽取出来并 且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。
1.2 长期过程能力研究
三、SPC与TS16949：2002的关系
• 7.5.1 生产和服务提供 --组织必须策划并执行在受控条件下进行生产和服务提供。适用时，受控条件包
括： ………
• 7.5.1.1 控制计划 --在过程变得不稳定或从统计的角度不具备能力时启动规定的反应计划
• 7.5.1.3 作业准备的验证 --适用时组织应使用统计方法进行验证
连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下的数 据，而只能得到0、1、2、3……等整数的这类数据。如：不合格 数、缺陷数等。
又分为计件型（如不合格品数）和计点型（如缺陷数）。
SPC统计过程控制培训课件PPT(48张)
音干扰、振动、照明、室内净化、现场
因 污染程度等等。
素
7
过程能力
SQE Training
过程能力（process capability）以往称为工序能力
过程能力是指工序处于控制状态下的实际加工能 力。---素充分标准化，处于稳定状态 下，工序所表现出来的保证工序质量的能力。
14
指数分类
SQE Training
1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；
4、Cpu：上单侧过程能力指数； 5、Cpl： 下单侧过程能力指数。
15
SQE Training
过程能力决定于质量因素：人、机、料、法、环， 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作； 二、提高过程能力的有效手段； 三、找出产品质量改进的方向； 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
Ppk修正的过程性能指数 Ppk：“我们实际真正做到多好”
13
SQE Training
Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
短期过程能力指数
长期过程能力指数
Cp,Cpk,Cpm
Pp,Ppk,Ppm
新产品试作阶段; 初期生产阶段; 工程变更或设备变更时; 用于初始过程能力研究;
• 量产阶段; • 用于过程能力研究;
SQE Training
Statistical
因 污染程度等等。
素
7
过程能力
SQE Training
过程能力（process capability）以往称为工序能力
过程能力是指工序处于控制状态下的实际加工能 力。---素充分标准化，处于稳定状态 下，工序所表现出来的保证工序质量的能力。
14
指数分类
SQE Training
1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；
4、Cpu：上单侧过程能力指数； 5、Cpl： 下单侧过程能力指数。
15
SQE Training
过程能力决定于质量因素：人、机、料、法、环， 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作； 二、提高过程能力的有效手段； 三、找出产品质量改进的方向； 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
Ppk修正的过程性能指数 Ppk：“我们实际真正做到多好”
13
SQE Training
Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
短期过程能力指数
长期过程能力指数
Cp,Cpk,Cpm
Pp,Ppk,Ppm
新产品试作阶段; 初期生产阶段; 工程变更或设备变更时; 用于初始过程能力研究;
• 量产阶段; • 用于过程能力研究;
SQE Training
Statistical
SPC统计过程控制培训教材(PPT 116页)
1.了解产品总体性能 2. 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. 规格趋向目标值 4. 减小差异 5. 審核規格，看看是否適用
MQIP – All Rights Reserved
Bak SPC Training
Aug 1-2 , 2004
MQIP
Your Professional Quality Improvement Partner
◆若初始建立控制图，至少要抽取75个以上 的数据，若样本含量N=3，则至少要抽25组 样本. ◆数据必须是最新的，能确切反映当前的工 序水平. ◆抽样时必须记录数据采集日期、时间、采 集人等信息.24样本均值分布898642 ◆抽样必须是随机的.
MQIP – All Rights Reserved
Bak SPC Training
SPC应用背景篇
课程目的：
>了解SPC的历史由来. >掌握控制图基本原理. >掌握SPC的运用领域. >SPC基本统计概念
MQIP – All Rights Reserved
Bak SPC Training
Aug 1-2 , 2004
Your Professional Quality Improvement Partner
Aug 1-2 , 2004
MQIP 控制图的应用
Your Professional Quality Improvement Partner
… …
… …
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… …
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数据记录一般格式
样本号 （1）
日期/时间
X1
1
3/12 8:00 AM
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统计过程控制培训课件(PPT 80张)
宇宙万物及工业产品大都呈常态分配 变异的原因可分为偶因及异因
偶因属管理系统的范围
例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配
预防与检测
人 机 法 环 測量 測量
原料
PROCESS
Y=f(x1,x2,….)
Y可视为顾客所要求的产品特性。 但是如果在y进行相应的统计控制 品已经制造出来，只是相当于检验 得好不好，时效已晚。 所以要去探究哪些因素会影响y，
X X X
UCL LCL 全距控制图
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点 C2识別并标注特殊原因(极差图) Ｃ 过 程 控 制 解 释
C3重新計算控制界限(极差图)
超出 链 明显 形
C4分析均值图上的数据点
C5识別并标注特殊原因(均值图)
超出 链 明显
控制图的判读
超出控制界限的点：连续25点出现一个或 任何一个控制界限是该点处于失控状态的
对系统采取措施
局部措施、系统措施示意
UCL
组内变异和组间差异说明
不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在
组间变异大的解决方法
此时的异常将在Xbar图中显示出来 一般的责任是在现场人员，可能是 料，没有依照标准作业方法等。 此种问题比较容易解决，85%应由 员就可以处理。
组内变异大的解决方法
层别的说明
复合
使用控制图的注意事项
控制界限的重新计算
为使控制线适应今后的生产过程, 在 最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常 复计算, 以求得切实可行的控制图. 但 经过使用一定时期后, 生产过程有了 加工工艺改变、刀具改变、设备改变
统计过程控制SPC培训教材(PPT 155页)
2. 制造过程的特征 a、任何一个过程都有输入和输出。 b、完成一个过程需开展一系列的活动。 c、完成一个过程必须投入相应的资源。 d、为确保过程的质量，需要对过程中的关键阶段进行必要的检 查、评审、验证。 e、每一个过程本身是价值增加的过程。
第一章 统计过程控制概述
二、产品质量波动
– 产品质量具有波动性和规律性。在生产实践中，即便操作者、 机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同， 但生产出的一批产品的质量特性数据却并不完全相同，总是存 在着差异，这就是产品质量的波动性。因此，产品质量波动具 有普遍性和永恒性。当生产过程处于统计控制状态时，生产出 来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就 是产品质量的规律性。
• 有时有利，有时有害。
第一章 统计过程控制概述
例如，原材料的质量不符合规定要求；机器设备带病运转；操作者违反操 作规程；测量工具带系统性误差，等等。由于这些原因引起的质量波动大 小和作用方向一般具有一定的周期性或倾向性，因此比较容易查明，容易 预防和消除。又由于异常波动对质量特性值的影响较大，因此，一般说来 在生产过程中是不允许存在的。
统计过程控制概述
目标值线
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
预测
时间
？？？
？ ？？
？ ？
目标值线
？ ？
预测
时间
范围
第一章 统计过程控制概述
三、影响产品质量波动的因素
什么是波动？ 波动就是变差，是过程的单个输出之间不可避免的差别。可以
用 σ 表示。
从微观角度看，引起产品质量波动的原因主要来自6个方面： “人、机、料、法、测、环（5M1E）”。
概率
第一章 统计过程控制概述
二、产品质量波动
– 产品质量具有波动性和规律性。在生产实践中，即便操作者、 机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同， 但生产出的一批产品的质量特性数据却并不完全相同，总是存 在着差异，这就是产品质量的波动性。因此，产品质量波动具 有普遍性和永恒性。当生产过程处于统计控制状态时，生产出 来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就 是产品质量的规律性。
• 有时有利，有时有害。
第一章 统计过程控制概述
例如，原材料的质量不符合规定要求；机器设备带病运转；操作者违反操 作规程；测量工具带系统性误差，等等。由于这些原因引起的质量波动大 小和作用方向一般具有一定的周期性或倾向性，因此比较容易查明，容易 预防和消除。又由于异常波动对质量特性值的影响较大，因此，一般说来 在生产过程中是不允许存在的。
统计过程控制概述
目标值线
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
预测
时间
？？？
？ ？？
？ ？
目标值线
？ ？
预测
时间
范围
第一章 统计过程控制概述
三、影响产品质量波动的因素
什么是波动？ 波动就是变差，是过程的单个输出之间不可避免的差别。可以
用 σ 表示。
从微观角度看，引起产品质量波动的原因主要来自6个方面： “人、机、料、法、测、环（5M1E）”。
概率
统计过程控制SPC培训课程(ppt 71页)
B4 3.267 2.568 2.266 2.089 1.970 1.882 1.815
1.716 1.679 1.646 1.618 1.594 1.572 1.552 1.534 1.518 1.503 1.490
1.761
D3 ----- ----- ----- ----- -----
0.136 0.184 0.223 0.256 0.283 0.307 0.328 0.347 0.363 0.378 0.391 0.403 0.415
22 55 54 51 51 50 52.2 5
10 49 51 51 46 48 49.2 5
23 50 54 52 50 49 51.0 5
11 51 50 49 46 50 49.2 5
24 47 51 51 52 52 50.6 5
12 50 50 49 52 51 50.4 3
25 53 51 51 50 51 51.2 3
μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
统计过程分析
常态分配
在内之概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外之概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
9
spc
常态分配
统计过程分析
10
spc
统计过程分析
控制界限的构成
A3 2.659 1.954 1.628 1.427 1.287 1.182 1.099 1.032 0.975 0.927 0.886 0.850 0.817 0.789 0.763 0.739 0.718 0.698 0.680
B3 ----- ----- ----- ----- 0.303 0.118 0.185 0.239 0.284 0.321 0.354 0.382 0.406 0.428 0.448 0.466 0.482 0.497 0.510
SPC统计过程控制培训教材(共 87张PPT)
常用概率分布简介
连续型分布：
正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又
没有一个因素起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布：
二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从
二项分布；
泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
上海NQA认证有限公司
22
SPC控制图
SPC控制图对两种错误的预防
错判是虚发警报的错误：由于偶然原因造成数据点超出 控制限的情况，从而造成将一个正常的总体错判为不正 常，在控制限为正负3情况下，这样的概率小于3‰；
漏判是漏发警报的错误，也就是判断当数据点在控制限 内的异常，所以，SPC增加了对界内数据点趋势的判断 准则。
漏判是漏发警报的错误：也称为第II类错误，在过程存 在异常变异时，如被监控的总体的均值或标准偏差发生改 变，仍会有一部分数据在上下控制限之内，从而发生漏 报的错误,这种错误用β表示。
上海NQA认证有限公司
21
SPC控制图
SPC控制图对两种风险预防
漏报
错 报
解决 方案
错报：3σ控制限 漏报：判断准则
上海NQA认证有限公司
SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均 值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有
(1 )X
1
+X
2
+...+X
n
=
n
X
i
i=1
近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X
=
X
1
+X
连续型分布：
正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又
没有一个因素起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布：
二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从
二项分布；
泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
上海NQA认证有限公司
22
SPC控制图
SPC控制图对两种错误的预防
错判是虚发警报的错误：由于偶然原因造成数据点超出 控制限的情况，从而造成将一个正常的总体错判为不正 常，在控制限为正负3情况下，这样的概率小于3‰；
漏判是漏发警报的错误，也就是判断当数据点在控制限 内的异常，所以，SPC增加了对界内数据点趋势的判断 准则。
漏判是漏发警报的错误：也称为第II类错误，在过程存 在异常变异时，如被监控的总体的均值或标准偏差发生改 变，仍会有一部分数据在上下控制限之内，从而发生漏 报的错误,这种错误用β表示。
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21
SPC控制图
SPC控制图对两种风险预防
漏报
错 报
解决 方案
错报：3σ控制限 漏报：判断准则
上海NQA认证有限公司
SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均 值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有
(1 )X
1
+X
2
+...+X
n
=
n
X
i
i=1
近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X
=
X
1
+X
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3.2 38.3 4
s 8.32.88
4.16 过程：是共同工作以产生输出的组织、生 产者、设备、输入材料、方法和环境以用使用 输出的顾客之集合。（一组将输入转化为输出 的相互关联或相互作用的活动 ——ISO9001： 2000定义）
人
机
工作方式/
产品
料
资源的融合
顾客
服务
法
环
输入
过程/系统
输出
五、两种过程模型和控制策略
• 本技术规范与适当的顾客要求相配合，定义了签署这项文 件的组织的基本质量管理体系要求；
• 本技术规范是为了避免多重认证，并为汽车生产件和相关 服务件生产的组织，提供了质量管理体系的共同方法。
四、部分概念
4.1 什么是随机现象？
在一定条件下，可能发生也可能不发生的现象。
4.2 概率：随机事件在一次试验中可能发生，也可能不发生，就有 一个可能性大小的问题。这个可能性大小的定量表示称为概率。
1.1 初始过程能力研究
1.2 长期过程能力研究
三、SPC与TS16949：2002的关系
• 7.5.1 生产和服务提供 --组织必须策划并执行在受控条件下进行生产和服务提供。适用时，受控条件包
括： ………
• 7.5.1.1 控制计划 --在过程变得不稳定或从统计的角度不具备能力时启动规定的反应计划
• 8.5.1.2 制造过程的改进 --关注于产品特性及制造过程参数变差的控制和减少 --持续改进是当制造过程有能力并稳定或当产品特性可预测并满足客户要求时实
施
SPC与TS16949：2002的关系
ISO/TS16949：2002的目的
• 本技术规范的目的在于在供应链中提供持续改进、加强缺 陷预防和减少变差和浪费的质量管理体系的开发；
• 8.1.2 基础统计概念知识 --整个组织应理解和使用基础统计概念,如变差,控制稳定性,过程能力和过度调
整
• 8.2.3.1制造过程的监视和测量 -- 组织应对所有新的制造过程进行过程研究,以验证其过程能力. --组织应对统计能力不足或不稳定的特性启动控制计划中的反应计划.适当时,反
应计划应包括对产品的限制和100%检验,为保证过程变得稳定和有能力,组织 随后应完成明确进度和责任要求的纠正措施
①缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务 检验
报废/返工
是否合格？
控制策略：控制输出，事后把关。
顾客
②具有反馈的过程控制模型（预防）
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客
识别变化的需求 与期望
顾客的呼声 控制策略：控制过程，预防缺陷。
③两种模型的比较
控制点 方法 经济性 产品质量
检验模型 输出 检查
60岁
6岁
6岁
只衡量数据集中的程度还不夠，还要衡量离散的程度！
ISO/TS 16949：2002技术规范培训
五本参考手册之一
统计过程控制——SPC
本课程目录
一、什么是SPC？ 二、控制图的目的 三、 SPC与TS16949：2002的关系 四、部分概念 五、两种过程模型和控制策略 六、变差 七、控制图的分类 八、控制图制作 九、控制图判稳准则 十、过程能力计算 十一、P控制图
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078
4.15方差：
n
( xi x)2
s i n 1
例如：有一组数据： 2，4，5，8，9，
s2(25.6)2(45.6)2(55.6)2(85.6)2(95.6)2 51
4.5 计量型（Variables）：定量的数据，可用测量值来分析。凡是 可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下 数值的这类数据。如：长度、容积、重量、温度、产量、职工工 资总额等。
4.5 母体：又叫总体，它是指在某一次统计分析中研究 对象的全体。
4.6 个体：组成总体的每个单元（产品）叫个体。
4.10 抽样频率：单位时间抽样次数的多少。
4.11 均值X：一个子组内数值的平均值
~
4.12 中位数X：一个子组内数值的中位数
4.13 极差R：一个子组内样本或总体中最大值与最小值 的差
4.14 标准差^σS ：过程输出的分布宽度或从过程统计抽 样值的分布宽度的量度。
一般用极差估算标准差：R/d2
4.7 抽样：就是指从总体中随机抽取样品组成样本活动 的过程。
4.7 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品） 具有同等机会被抽取出来的组成样本的活动过程。
4.8 样本：也叫“子样”，它是从总体中随机抽取出来 并且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。
4.9 样本容量：样本中所含的样品数目，一般叫样本大 小或样本容量。用n表示。
一、 什么是SPC
统计过程控制SPC是statistics process control的字母简写，使用诸如控制 图等统计技术来分析过程及其输出以便采取适 当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高 过程能力。
• 注：这里统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，
以控制图理论为主。
二、控制图的目的
• 7.5.1.3 作业准备的验证 --适用时组织应使用统计方法进行验证
• 7.6.1 测量系统分析 --为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差,应进行统计研究
SPC与TS16949：2002的关系
• 8.1.1统计工具的确定 --在质量先期策划中应确定每一过程适用的统计工具,并应包括在控制计划中
4.3 随机变量：随机事件中的特性值。
4.4 计数型（Attributes）：可用来记录和分析的定性数据。凡是 不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下 的数据，而只能得到0、1、2、3……等整数的这类数据。如：不 合格数、缺陷数等。
又分为计件型（如不合格品数）和计点型（如缺陷数）。
存在浪费 不稳定/差
反馈模型 过程 统计 无浪费
稳定/好
六、变差
仅存在普通原因变差的过程
预测
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。
特殊原因与普通原因变差共同作用的过程
预测
随着时间的推移，过程的输出不稳 定，也可预测。
一致性、离散性与互换性
A说：我有3个平均年龄只有24岁的女朋友。 B说：哇！！交了桃花运啊！ A说：一点也不，年龄差距太大，一点也不起劲。 B说：还好吧，你也才28岁而已！
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4.16 过程：是共同工作以产生输出的组织、生 产者、设备、输入材料、方法和环境以用使用 输出的顾客之集合。（一组将输入转化为输出 的相互关联或相互作用的活动 ——ISO9001： 2000定义）
人
机
工作方式/
产品
料
资源的融合
顾客
服务
法
环
输入
过程/系统
输出
五、两种过程模型和控制策略
• 本技术规范与适当的顾客要求相配合，定义了签署这项文 件的组织的基本质量管理体系要求；
• 本技术规范是为了避免多重认证，并为汽车生产件和相关 服务件生产的组织，提供了质量管理体系的共同方法。
四、部分概念
4.1 什么是随机现象？
在一定条件下，可能发生也可能不发生的现象。
4.2 概率：随机事件在一次试验中可能发生，也可能不发生，就有 一个可能性大小的问题。这个可能性大小的定量表示称为概率。
1.1 初始过程能力研究
1.2 长期过程能力研究
三、SPC与TS16949：2002的关系
• 7.5.1 生产和服务提供 --组织必须策划并执行在受控条件下进行生产和服务提供。适用时，受控条件包
括： ………
• 7.5.1.1 控制计划 --在过程变得不稳定或从统计的角度不具备能力时启动规定的反应计划
• 8.5.1.2 制造过程的改进 --关注于产品特性及制造过程参数变差的控制和减少 --持续改进是当制造过程有能力并稳定或当产品特性可预测并满足客户要求时实
施
SPC与TS16949：2002的关系
ISO/TS16949：2002的目的
• 本技术规范的目的在于在供应链中提供持续改进、加强缺 陷预防和减少变差和浪费的质量管理体系的开发；
• 8.1.2 基础统计概念知识 --整个组织应理解和使用基础统计概念,如变差,控制稳定性,过程能力和过度调
整
• 8.2.3.1制造过程的监视和测量 -- 组织应对所有新的制造过程进行过程研究,以验证其过程能力. --组织应对统计能力不足或不稳定的特性启动控制计划中的反应计划.适当时,反
应计划应包括对产品的限制和100%检验,为保证过程变得稳定和有能力,组织 随后应完成明确进度和责任要求的纠正措施
①缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务 检验
报废/返工
是否合格？
控制策略：控制输出，事后把关。
顾客
②具有反馈的过程控制模型（预防）
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客
识别变化的需求 与期望
顾客的呼声 控制策略：控制过程，预防缺陷。
③两种模型的比较
控制点 方法 经济性 产品质量
检验模型 输出 检查
60岁
6岁
6岁
只衡量数据集中的程度还不夠，还要衡量离散的程度！
ISO/TS 16949：2002技术规范培训
五本参考手册之一
统计过程控制——SPC
本课程目录
一、什么是SPC？ 二、控制图的目的 三、 SPC与TS16949：2002的关系 四、部分概念 五、两种过程模型和控制策略 六、变差 七、控制图的分类 八、控制图制作 九、控制图判稳准则 十、过程能力计算 十一、P控制图
n
2
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8
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10
d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078
4.15方差：
n
( xi x)2
s i n 1
例如：有一组数据： 2，4，5，8，9，
s2(25.6)2(45.6)2(55.6)2(85.6)2(95.6)2 51
4.5 计量型（Variables）：定量的数据，可用测量值来分析。凡是 可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下 数值的这类数据。如：长度、容积、重量、温度、产量、职工工 资总额等。
4.5 母体：又叫总体，它是指在某一次统计分析中研究 对象的全体。
4.6 个体：组成总体的每个单元（产品）叫个体。
4.10 抽样频率：单位时间抽样次数的多少。
4.11 均值X：一个子组内数值的平均值
~
4.12 中位数X：一个子组内数值的中位数
4.13 极差R：一个子组内样本或总体中最大值与最小值 的差
4.14 标准差^σS ：过程输出的分布宽度或从过程统计抽 样值的分布宽度的量度。
一般用极差估算标准差：R/d2
4.7 抽样：就是指从总体中随机抽取样品组成样本活动 的过程。
4.7 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品） 具有同等机会被抽取出来的组成样本的活动过程。
4.8 样本：也叫“子样”，它是从总体中随机抽取出来 并且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。
4.9 样本容量：样本中所含的样品数目，一般叫样本大 小或样本容量。用n表示。
一、 什么是SPC
统计过程控制SPC是statistics process control的字母简写，使用诸如控制 图等统计技术来分析过程及其输出以便采取适 当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高 过程能力。
• 注：这里统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，
以控制图理论为主。
二、控制图的目的
• 7.5.1.3 作业准备的验证 --适用时组织应使用统计方法进行验证
• 7.6.1 测量系统分析 --为分析每种测量和试验设备系统得出的结果中出现的变差,应进行统计研究
SPC与TS16949：2002的关系
• 8.1.1统计工具的确定 --在质量先期策划中应确定每一过程适用的统计工具,并应包括在控制计划中
4.3 随机变量：随机事件中的特性值。
4.4 计数型（Attributes）：可用来记录和分析的定性数据。凡是 不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下 的数据，而只能得到0、1、2、3……等整数的这类数据。如：不 合格数、缺陷数等。
又分为计件型（如不合格品数）和计点型（如缺陷数）。
存在浪费 不稳定/差
反馈模型 过程 统计 无浪费
稳定/好
六、变差
仅存在普通原因变差的过程
预测
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。
特殊原因与普通原因变差共同作用的过程
预测
随着时间的推移，过程的输出不稳 定，也可预测。
一致性、离散性与互换性
A说：我有3个平均年龄只有24岁的女朋友。 B说：哇！！交了桃花运啊！ A说：一点也不，年龄差距太大，一点也不起劲。 B说：还好吧，你也才28岁而已！