SPC的基本概念解析
spc课件
箱线图
总结词
箱线图是一种展示数据分布特征的图表，通过箱体、中位数、四分位数等指标展示数据的集中和离散趋势。
详细描述
箱线图主要用于展示一组数据的集中和离散趋势，通过箱体表示数据的集中程度，通过上下须表示数据的最大值 和最小值。在SPC课件中，箱线图常用于展示过程能力指数、不合格品率等指标的分布特征，帮助管理者了解数 据的分布情况。
SPC技术将在大数据时代发挥重要作用。通过利用大数据技术，SPC课件将能够实现对海量数据的快速处理和分析，为企业提 供更加精准、全面的生产过程控制和管理服务。同时，大数据技术还将促进SPC课件与其他技术的融合，如人工智能、云计 算等，进一步拓展其在工业领域的应用范围和价值。
SPC未来的发展方向
SPC技术将继续向数字化、网络化和 智能化的方向发展。未来ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSPC课件 将更加注重数据的采集、处理和分析 ，实现更加精准、高效的生产过程控 制和管理。同时，随着物联网、云计 算等技术的发展，SPC课件将逐渐实 现与其他系统的集成和互联互通，为 企业提供更加全面、智能的服务。
明确需要控制的特性和过 程，确保控制计划的针对 性和有效性。
设定控制标准
根据产品要求和过程能力 ，设定合理的规格界限和 控制标准。
制定控制方法
选择适合的控制图和统计 工具，确保能够及时发现 异常波动并进行处理。
数据收集与处理
确定数据来源
确保数据来源的可靠性和 准确性，避免数据失真和 误差。
数据整理与转换
增强学习兴趣
课件通常采用多媒体形式，如 视频、音频、动画等，能够吸 引学生的注意力，增强学习兴 趣。
方便灵活
学生可以在任何时间、任何地 点学习，不受时间和地点的限 制。
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。
SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。
SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。
控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。
控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。
过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。
规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。
SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。
2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。
3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。
4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。
5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。
6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。
SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。
此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。
未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。
总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。
SPC的基本概念与特点
SPC的根本概念与特点什么是SPCSPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法对过程进行监控和管理的质量管理工具。
它通过收集和分析过程数据，以便实时地监测过程的稳定性和能力，并及时采取纠正措施，以保证产品或效劳的质量符合要求。
SPC基于统计学原理，利用数据分析的手段来判断过程的偏差和稳定性，采取控制图等图形化工具来展示过程变化的规律，并通过数学模型对过程进行预测和改良。
SPC的根本特点1.实时性SPC能够实时地监测过程的稳定性和能力，通过实时收集的数据进行分析，及时发现过程的偏差和异常情况，并及时采取纠正措施。
这使得SPC能够快速响应问题，防止质量问题的扩大和重复出现。
2.统计方法SPC基于统计学原理，利用统计方法对过程数据进行分析和判断。
通过对数据的测量、统计和分析，可以客观地了解过程的状态，并进行准确的判断和决策。
这使得SPC能够防止主观判断和盲目决策的问题，提高质量管理的科学性和准确性。
3.图形化工具SPC采用图形化工具展示过程变化的规律，常用的图形化工具包括控制图、趋势图、直方图等。
这些图形化工具直观地展示了过程的状态和变化趋势，使人们能够快速地理解和分析数据，辅助决策和改良。
图形化工具还能够帮助人们发现隐藏在数据中的规律和关联性，进一步优化和改良过程。
SPC通过数据的分析和建模，能够对过程进行预测和改良。
通过建立数学模型和趋势分析，可以预测过程的开展方向和变化趋势，为及时调整和改良提供依据。
这使得SPC能够提前发现潜在问题和缺陷，及时采取措施进行预防和纠正，确保产品或效劳的质量稳定。
5.过程稳定性SPC关注过程的稳定性，即过程的变异是否在可接受的范围内。
通过对数据的统计和分析，可以判断过程的稳定性，并得到稳定性指标，如均值、标准差、过程能力指数等。
这使得SPC能够帮助人们了解过程的状态和品质能力，及时调整和改良过程，提高产品或效劳的稳定性和一致性。
统计过程控制SPC基本概念
■ 子组数的大小： 子组数的大小应满足两个原则，从过程的角度来看，收集 越多的子组可以确保变差的主要原因有机会出现。一般情 况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组可以很 好地用来检验稳定性，如果过程已稳定，则可以得到过程 位置和分布宽度的有效的估计值。 ◆ 在有些情况下，可以利用现有的数据来加速这个第一 阶段的研究。然而，只有它们是最近的，并且对建立 子组的基础很清楚的情况下才能使用。
Cpk≧1.33计算 每班 1.检验记录表
2.设备点检记录表 每班 3.作业准备验证记
录表 1.首检、自检 每2 2.检验记录表 小时 3.X-R控制图，
Cpk≧1.33计算
反应 计划
1.标识、隔离、 评审、处置 2.100％检验
调整、呈报班组 长
1.标识、隔离、 评审、处置 2.100％检验
4、统计过程控制（SPC）的目的： 为了解制造过程以及改善制造过程，藉由对制造过程能力的分析/评估
日期(修订)：
顾客工程批准/日期(如需要)：
零件名称/描述：
供方/工厂批准/日期：
顾客质量批准/日期(如需要)：
供方/工厂：
供方代码：
其它批准/日期(如需要)：
其它批准/日期(如需要)：
零件/过 程编号
过程 名称/ 操作 描述
机器、装置、 夹具、工装
编 号
特性 产品 过程
特殊 特性 分类
1 硬度
▽
30
2 收集数据：
A)、选择子组大小、频率和数据；
■ 子组频率：
其目的是检查经过一段时间后过程中的变化。应当在适当的时间收集足够 的子组，这样子组才能反映潜在的变化。这些变化的潜在原因可能是换班、 或操作人员更换、温升趋势、材料批次等原因造成的。
SPC基本概念
判稳、判异，可以通过应用不合格数npT图替代。 ●计点控制图：当样本大小n变化时，由于u图、c图的
控制界限都呈凹凸状，不但作图不方便，更无法判 稳、判异，可以应用通用不合格数cT图替代。 ●有用的控制图： X s 、X R 、npT图、cT控制图
X R 控制图的两个阶段
分析用控制图 ●判断过程是否稳定不稳定,调至稳定 ●过程的过程能力指数是否满足要求,过 程能力指数满足要求称之为技术稳态
●中位极差图 X~ R 图， X~ 表示中位值。现在由于 计算机应用普及，故已淘汰，被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL
α
β
LCL 二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
三、减少两种错误所造成的损失： ●UCL、LCL距离间隔大，α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小，α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ，α=0.27%
统计控制状态
●概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点：
----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下，过程的变异最小
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 X R
量值）
均值—极差控制 图
X S
X~ R
均值—标准差控 制图
中位值—极差图
C C
B
LCL A
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
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
5.连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
spc质量管理
spc质量管理SPC (Statistical Process Control)是指统计过程控制，是一种在生产过程中使用统计方法来监测和控制制造产品质量的方式。
SPC与传统的控制方法不同，它通过对过程数据的分析，使生产过程更可控，从而达到提高产品质量、减少浪费和成本的目的。
下面我们将就SPC的原理和方法以及在质量管理中的应用做详细介绍。
一、SPC理论基础1、过程变异在任何时刻，一种生产过程的输出不能百分百相同。
这种不同可以由多种因素产生，包括异常的原材料、工艺变更、机器磨损、操作者错误等等。
导致输出中变异的因素称为特殊因素，也称为系统性因素。
这种特殊因素变异是造成过程差异的主要原因。
2、常规变异除了特殊因素外，生产过程的输出也有常规变异。
常规变异是指，即使没有特殊因素，也会有一些小的差异在过程输出中出现。
常规变异主要由不可避免的自然因素或生产设备的某些功能限制引起。
3、SPC方法SPC方法的核心是确定过程总体的变异范围，并确定过程中的差异是否在可接受的范围内。
在某些情况下，它可以通过实施统计控制来消除这种变异。
SPC方法可以有效地降低过程差异，提高产品质量，减少成本，增加可靠性，提高客户满意度。
二、SPC的应用范围SPC方法可以应用于所有类型的制造过程，包括离散、连续、传统目视检验和自动化检验。
以下是SPC可以处理生产过程的举例：•\t安装对象的物理特性：例如长度、宽度、高度、重量、颜色、性质等。
•\t材料特性：例如硬度、强度、韧性、导电性等。
•\t流体特性：例如温度、压力、流量、粘度等。
•\t机器特性：例如速度、功率、电流、温度、气压等。
•\t操作员特性：例如工作时间、工作速度、操作标准等。
三、SPC的主要原理SPC的主要原理是基于过程变异性的持续监测和控制，包括以下步骤：1、控制图建立控制图以时间为横轴，测量数据为纵轴。
每次收集数据时，都将点绘制到控制图上。
然后通过绘制中心线、上界和下界来确定控制限。
SPC基础知识及常用计算方法
SPC基础知识及常用计算方法SPC基础知识一、SPC定义：1、SPC——统计制程管制：是指一套自制程中去搜集资料，并加以统计分析，从分析中去发气掘制程的异常，立即采取修正行动，使制程恢复正常的方法。
也就是说：品质不应再依赖进料及出货的抽样检验，而应该采取在生产过程中，认良好的管理方法，未获得良好的品质。
2、良好品质，必须做到下面几点：①变异性低②耐用度③吸引力④合理的价格3、变异的来源：大概来自5个方面：①机器②材料③方法④环境⑤作业人员应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。
4、SPC不是一个观念，而是要行动的步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确，依据制程程序给制造流程图，并依据流程图订定工程品质管理表。
步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小，轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时，徒增管制成本浪费资料且得不赏失，反之如果重要的项目未加以管制时，则不能满足设计者，后工程及客户的需求，则先去管制的意义。
步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，例如：在风浪很大的船上比赛乒乓球，试部能否确定谁技高一筹，帮制程作业的安定是最重要的先决条件，所以对于制程上影响产品口质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能经标准进行。
步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品，制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。
因此制程的能力不足时，必顺进行制程能力的改善，而且在制程能力充足后还必须能继续，所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。
步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图，而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。
步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成，但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题？解决问题？而问题的解决技巧，在于依据事实找出造成变异的确切原因，并提此对策加以改善，及如何防止再发生。
SPC基础入门
（统计过程控制）
李明
1
统计过程控制（SPC）
1、SPC旳发展史与基本统计概念 2、SPC旳基本原理 3、控制图 4、过程能力和过程能力指数
2
1.1 什么是SPC
什么是SPC – 统计过程控制即SPC(statistical process control)．它是利用统计措施对过程中旳各个 阶段进行监控，从而到达改善与确保质量旳目 旳．SPC强调全过程旳预防为主。 – SPC不但用于生产过程，而且可用于服务过程 和一切管理过程．
稳定
控制用
3、控制图旳选择
控制图旳选定
计量值
资料性质 计数值
平均值
n≧2
样本大小 n≧2
CL旳性质
“n”=10~25 “n”是否较大
中位数
“n”=2~5
“n”=1 不一定
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
一定 “n”是否一定
一定
单位大小 是否一定
不一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
X-Rm 图
“p”
图
“np” “c”
1.3.1 数据旳种类
• 计量型 特点：能够连续取值
也称连续型数据。
如：零件旳尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
• 计数型
特点：不能够连续取 值，也称离散型数 据。
如：废品旳件数、缺 陷数
1.3.2 波动（变差）旳概念：
波动旳概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样旳。生产实践证明，不论用多么精密旳设备 和工具，多么高超旳操作技术，甚至由同一操作工 ，在同一设备上，用相同旳工具，生产相同材料旳 同种产品，其加工后旳质量特征（如：重量、尺寸 等）总是有差别，这种差别称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实旳客观认可。消除波动不是 SPC旳目旳，但经过SPC能够对波动进行预测和控 制。
详细全面的SPC详解
汇报人： 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制，是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集 和分析生产过程中的数据，对生产过程进行评估和监控，以确保产品质量和生产过程的稳定性。
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SPC强调预防性的质量控制，通过实时监测和调整生产过程，以降低不良品率和生产成本，提高生产 效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程， SPC能够及时发现并解决潜在的 质量问题，从而确保产品质量的 稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制，SPC能 够降低生产过程中的不良品率， 减少生产浪费和损失，提高生产 效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识，决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块，通过理论教学、案例分析 和实践操作等方式，使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学，该高校的学生对质量管理知识有了更深入的 理解，同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测 和分析，能够发现生产过程中的 瓶颈和问题，为生产过程的优化 提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技 术，以提高产品质量和一致性 。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展，SPC 技术逐渐实现自动化和智能化 。
SPC统计基础知识
SPC统计基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和管理过程稳定性和可靠性的统计技术。
通过收集样本数据并进行分析，SPC能够及时发现过程中的变异和异常情况，从而帮助组织实现质量改进、成本控制和客户满意度的提高。
本文将介绍SPC的基本概念和常用统计方法，帮助读者理解和运用SPC统计基础知识。
1. SPC的基本概念SPC是一种通过分析过程数据来监控过程稳定性的方法。
它基于以下三个基本统计概念：1.1 均值过程中的均值是指一组样本数据的平均值。
在SPC中，通过计算样本的均值来了解过程的中心位置。
如果样本均值始终在预设的目标值附近波动，说明过程稳定。
1.2 变异过程中的变异是指一组样本数据的离散程度。
在SPC中，通过计算样本数据的变异度来了解过程的稳定性。
如果样本数据的变异度较低且在预设的范围内，说明过程稳定。
1.3 控制界限控制界限是为了判断过程是否处于可接受的控制范围内而设定的。
上下控制界限定义了过程稳定的上下限，超出这一范围的样本数据将被认为是异常值或异常事件。
2. 常用的SPC统计方法2.1 过程能力指数（Cp）过程能力指数是一种衡量过程稳定性和可靠性的指标。
它通过比较过程的变异度和指定的公差范围来评估过程性能。
Cp值越高，说明过程的稳定性和可靠性越好。
2.2 控制图控制图是SPC中最常用的统计工具之一。
它通过绘制样本数据的均值、上下控制界限和中心线来反映过程的变化趋势。
通过控制图，可以及时发现和纠正过程中的变异和异常情况。
2.3 散点图散点图是用来显示两个变量之间关系的图表。
在SPC中，散点图可以用来发现变量之间的相关性和趋势。
通过分析散点图，可以帮助确定工艺参数的合理范围和优化生产过程。
2.4 直方图直方图是用来显示数据分布情况的图表。
在SPC中，直方图可以帮助了解过程数据的分布特征和变异程度。
通过分析直方图，可以判断过程是否正常、是否满足规定要求。
spc什么意思
spc什么意思SPC是英文“Statistical Process Control”的缩写，直译为“统计过程控制”。
SPC是一种在质量管理中使用的统计方法，用于监控和控制产品和过程的质量变异。
SPC的目标是通过对过程进行实时监测和分析，从而及时发现异常和变异，并采取适当的措施来纠正问题，确保产品的质量符合要求。
SPC方法最早在20世纪20年代由质量管理专家Walter A. Shewhart提出，并在20世纪50年代由W. Edwards Deming进一步发展和推广。
SPC方法在当时对于工业部门来说是一个重大的突破，因为它打破了传统的质量检查和产品抽样测试的模式，引入了统计分析和实时监控的思想。
SPC方法的应用使得生产过程更加可控和稳定，并帮助企业提高产品的质量并降低成本。
SPC方法的核心概念是“过程可控性”和“异常检测”。
过程可控性指的是通过对过程中的关键参数进行实时监测和统计分析，确保过程在可控的范围内。
如果过程处于可控状态，那么产品的质量就有较高的稳定性。
异常检测是指通过对过程中的数据进行分析，发现异常点和变异，并及时采取控制措施，防止质量问题的扩大。
SPC方法使用统计工具如控制图、直方图和散点图来帮助分析数据，识别异常和变异，并帮助质量管理人员做出决策。
SPC方法通过实时监测和分析数据，可以帮助企业及时发现质量问题，并采取纠正措施。
这有助于降低产品缺陷率，提高产品质量。
同时，SPC方法的应用还可以优化生产过程，提高生产效率和产能利用率。
通过实时监测和控制关键过程参数，企业可以预防和减少质量异常和制程缺陷，降低生产成本和废品率。
除了对产品质量的监控和控制，SPC方法还可以用于改进过程。
通过对过程数据的分析，企业可以识别并改进生产中的瓶颈和不良环节，进一步提高产品质量和生产效率。
此外，SPC方法还可以用于优化供应链管理。
通过实时监控关键指标和指标的变异性，企业可以更好地控制供应链中的质量问题，并与供应商进行合作，共同提高产品质量。
SPC统计过程控制基本概念
SPC统计过程控制根本概念引言SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程稳定性的方法。
它使用统计工具来分析过程数据，以便及时识别和纠正任何异常或变异。
本文将介绍SPC统计过程控制的根本概念，包括其定义、原理和常用的控制图。
定义SPC是一种基于统计方法的过程管理技术，用于监测和控制生产过程以保持在既定的质量范围内。
它的目标是确保过程在特定参数范围内保持稳定，并及时识别和纠正任何异常。
SPC主要通过收集数据并应用统计方法来实现过程控制。
原理SPC基于以下两个根本原理： 1. 过程稳定性：稳定的过程是指其输出变量在一定的统计范围内波动，并且其变异性为可控制的。
通过检测过程数据的变异性，可以判断过程是否稳定。
2. 标准限制：每个过程都有一组标准限制，表示其输出变量的可接受范围。
通过比拟过程数据与标准限制，可以判断过程是否符合要求。
控制图控制图是SPC中常用的工具，用于检测和监控过程的稳定性。
常见的控制图包括： - 均值控制图：用于监测过程的平均值是否稳定。
常见的均值控制图有X-bar控制图和均值移动范围控制图。
- 范围控制图：用于监测过程的变异性是否稳定。
常见的范围控制图有R控制图和S 控制图。
- 非参数控制图：用于监测不符合正态分布假设的过程。
常见的非参数控制图有中位数控制图和秩和控制图。
控制图的根本原理是将过程数据与控制界限进行比拟，以识别任何异常或变异。
如果过程数据落在控制界限之外，说明过程不稳定并需要采取纠正措施。
SPC方法SPC方法是实施SPC的步骤和技术。
以下是SPC方法中的关键步骤：1. 收集数据：收集过程相关的数据，通常是通过抽样收集。
2. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，包括计算统计指标和绘制控制图。
3. 解读控制图：通过分析控制图，识别任何异常或变异，判断过程是否稳定。
4. 纠正措施：如果控制图显示过程不稳定，应采取纠正措施，如调整操作参数或改良工艺流程。
SPC方法还可以与其他质量管理工具和方法相结合，例如六西格玛和PDCA循环，以进一步提高过程稳定性和质量性能。
SPC知识讲解
7
SPC基本概念
SPC 的焦點 →過程 ( Process )
SPC 與傳統 SQC 的最大不同點，就是由 Q → P 的轉變
強調重點 SQC 產品品質.著重於買賣雙方可共 同評斷、鑑定的一種『既成事 實』 產品過程,即process.過程的起伏 變化，才是造成品質變異 ( Variation ) 的主要根源 重點 Q
SPC基本概念
※ 有關性能的資訊-------過程特性
透過分析過程輸出可以獲得許多與過程實際性能相關的資 訊。但是與性能有關的最有用的資訊還是以研究過程本質 以及其內在的變化性中得到的。過程特性（如溫度、循環 時間、進給速率、缺勤、周轉時間、延遲以及中止的次數） 是我們關心的重點。我們要確定這些特性的標准值，使過
※1917年第一次世界大戰時，美軍需短時間預備軍衣等物資，結果尺碼比例按正 態分布進行，基本吻合需要﹔ ※ 1924年休華特博士（Dr. W.A. Shewhart)在貝爾實驗室發明了品質控制圖﹔ ※ 1939年休華特博士與戴明博士（Dr. Deming)合作寫了一本《品質觀點的統計 方法》（Statistical Method from the point of Quality Control); 第二次世界大戰前后，美英兩國將品質控制圖的方法引進制造業，并應用于生產 過程中﹔ ※ 1950年日本的JUSE邀請戴明博士到日本演講，介紹了SQC的技朮以及觀念﹔ ※ 1979年美國國家廣播公司（NBC)制作了一部《日本能為何我們不能》的影片， SQC的理論和觀念，便受到注意及被應用于制造程序中。 ※ SQC理論是不足夠的。單是在問題發生后，才去解決問題，是一種浪費，所以 進發展出SPC﹔ ※美國汽車制造業，在QS9000&TS16949標准中對SPC的使用提出了自己的要求， 推動了SPC的的廣泛應用。
SPC(统计过程控制)：基本概念及在质量管理中的作用介绍
SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。
它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。
SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。
1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。
自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。
1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。
其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。
二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。
首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。
其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。
再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。
2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。
通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。
此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。
SPC-统计过程控制
SPC-统计过程控制
SPC基本概念 SPC实施步骤 SPC工具和技术 SPC应用案例 SPC未来发展与挑战
contents
目 录
01
SPC基本概念
统计过程控制（SPC）是一种应用统计学的方法，通过对生产过程中的各个阶段进行数据收集、分析和控制，以实现过程稳定、减少变异和优化性能的管理手段。
SPC的核心在于利用统计技术对生产过程中的关键特性进行监控和预测，及时发现异常并采取相应措施，确保生产过程的稳定和产品质量的可靠。
判断标准
过程能力指数还可以作为改进生产过程的依据，帮助企业优化生产工艺和流程。
改进依据
过程能力指数
综合评估
过程性能指数是对生产过程整体性能的综合评估，考虑了生产过程中的所有影响因素。
比较分析
通过比较不同时间段或不同生产条件下的过程性能指数，可以对生产过程进行全面的比较和分析。
持续改进
过程性能指数可以作为持续改进生产过程的依据，帮助企业不断提升生产效率和产品质量。
选择适宜的控制图
确定控制界限
根据历史数据和行业标准，制定适合的控制界限，确保过程处于受控状态。
验证控制界限
在实际生产过程中验证控制界限的适用性和有效性，根据实际情况进行调整。
制定控制界限
数据的收集与处理
建立数据收集系统
确保数据收集的准确性和及时性，建立有效的数据记录和存储系统。
数据处理与分析
对收集到的数据进行处理、分析和解释，识别异常波动和趋势，为后续的决策提供依据。
SPC在持续改进中的作用
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02
SPC实施步骤
选择对产品或服务的质量、性能等有关键影响的参数作为控制对象，确保这些参数在控制范围内。
SPC培训
2.9、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。 3、确定待控制的特性 应考虑到：顾客的需求、当前及潜在的问题区域、特性间的相互关系 4、确定测量系统 a 规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。 b 确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。
R1 R2 R3 ... Rk R k
计量型数据：长度、重量、电阻、厚度、粘度等等。
x R控制图的控制限计算
2.10.1、计算控制界限：
X控制图
CL x x
UCL x x A2 R
R控制图
CLR R
UCLR D4 R
LCLx x A2 R
LCLR D3 R
检验是通过比较产品质量特性测试值与规格要求，达
到剔除不合格品的目的，是事后把关。 SPC是通过样本数据分布状况估计总体分布状况的变化，
从而达到预防异常因素造成的不正常质量波动，消除
质量隐患的目的，是事前预防。
利润与质量成本
1.3、过程波动的原因：
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 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。（标准范围）
只靠此种管制图，有时无 法寻求不良真因，造成不 能采取处理措施，而延误 时机。
X-R 、X-S 、X-MR 控制图系数表（附表）
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078 3.173 3.258 3.336 3.407 3.472 3.532 3.588 3.640 3.689 3.735 d3 0.853 0.888 0.880 0.864 0.848 0.833 0.820 0.808 0.797 0.787 0.778 0.770 0.763 0.756 0.750 0.744 0.739 0.733 0.729 A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 0.285 0.266 0.249 0.235 0.223 0.212 0.203 0.194 0.187 0.180 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 D3 --------------------0.076 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 D4 3.267 2.574 2.282 2.114 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 1.744 1.717 1.693 1.672 1.653 1.637 1.622 1.608 1.597 1.585 C4 0.798 0.886 0.921 0.940 0.952 0.959 0.965 0.969 0.973 0.975 0.978 0.979 0.981 0.982 0.984 0.985 0.985 0.986 0.987 C5 0.603 0.463 0.389 0.341 0.308 0.282 0.262 0.246 0.232 0.221 0.211 0.202 0.194 0.187 0.181 0.175 0.170 0.166 0.161 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 B4 3.267 2.568 2.266 2.089 1.97 1.882 1.815 1.761 1.716 1.679 1.646 1.618 1.594 1.572 1.552 1.534 1.518 1.503 1.490
SPC基本概念介绍
SPC基本概念介绍SPC(Statistical Process Control)，统计过程控制，是一种用于监控和控制生产过程的统计方法，通过对过程进行统计分析和数学推理，以实现过程稳定和质量改进的目标。
SPC主要依赖统计学的原理和方法，能够提供数据和信息用于监控和控制生产过程的各个方面。
SPC的基本思想是通过对生产过程中的数据进行分析和控制，以实现预定的质量目标。
SPC通过收集和分析过程数据，以确定过程的变异性和性能水平，并根据这些信息做出相关的调整和改进。
SPC主要依靠统计概率理论和统计推断原理，通过收集样本数据来推断总体的特征和性能。
SPC主要有以下几个基本概念：1.基本统计量：常用的基本统计量有平均值、标准差、极差等。
这些统计量用于描述过程数据的集中趋势和离散程度，是SPC分析的基础。
2.过程稳定性：指过程在一段时间内的数据集合是否具有一定的稳定性。
稳定的过程数据有助于进行SPC的分析和控制。
通过控制图等方法可以判断过程的稳定性。
3.控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于监控和识别过程数据中的特殊因素和变异。
常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等，通过这些图形可以检测和分析过程的异常情况。
4.规格限：规格限是指产品或过程在可接受范围内所能容许的上限和下限。
规格限用于界定产品或过程的合格区域，通过与规格限的比较可以确定产品或过程的合格性。
5.随机变异与特殊因素：生产过程中的数据变异可以分为随机变异和特殊因素引起的变异。
随机变异是由于生产过程本身的不可避免的不确定性引起的，而特殊因素是由于外界因素或人为因素引起的变异。
6.过程能力：过程能力表示了生产过程在规定条件下，能够满足规格限范围内产品的比例。
通过对过程能力的评估，可以确定过程的稳定性和可控性，进而确定是否需要改进和优化。
SPC的应用可以追溯到20世纪初，起初主要应用于制造业，用于监控生产过程中的质量变异。
随着时代的发展，SPC的应用范围逐渐扩大到各个领域，如服务业、医疗保健、金融等。
SPC实用培训资料
SPC实用培训资料一、SPC 简介SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助统计方法来监控和控制生产过程的工具。
它通过收集和分析过程中的数据，帮助我们识别过程中的变异，并采取相应的措施来减少变异，从而提高产品或服务的质量，降低成本，增强企业的竞争力。
SPC 并非是一种全新的概念，其发展已有相当长的历史。
在现代制造业中，SPC 得到了广泛的应用，无论是大规模的生产企业，还是小型的加工车间，都能从中受益。
二、SPC 的基本原理SPC 的核心原理基于这样一个观点：任何生产过程中都存在变异。
这些变异可以分为两种类型：普通原因变异和特殊原因变异。
普通原因变异是由过程固有的因素引起的，如机器的正常磨损、原材料的微小差异等。
这种变异是不可避免的，但是可以通过改进过程来减少。
特殊原因变异则是由非固有因素引起的，如机器故障、操作失误、原材料的重大缺陷等。
这种变异是可以被识别和消除的。
SPC 就是通过对过程数据的监测和分析，来区分这两种变异。
当数据显示存在特殊原因变异时，我们就需要采取措施来解决问题，使过程恢复到正常状态。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（X R 控制图）均值极差控制图是最常用的控制图之一。
它由均值控制图（X 控制图）和极差控制图（R 控制图）组成。
X 控制图用于监控过程的均值变化，R 控制图用于监控过程的离散程度。
2、均值标准差控制图（X S 控制图）与均值极差控制图类似，但用标准差替代极差来衡量过程的离散程度。
在样本量较大（n ＞ 10）时，均值标准差控制图更为精确。
3、中位数极差控制图（Xmed R 控制图）当测量数据不是正态分布时，中位数极差控制图可能更适用。
4、单值移动极差控制图（X MR 控制图）适用于对单个测量值进行监控，如对化工过程中的某些参数的监控。
四、SPC 数据收集数据收集是 SPC 实施的基础。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、样本的代表性所收集的数据应能够代表整个生产过程，避免只选取特定时间段或特定批次的数据。
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种以数据为基础，通过统计分析手段对生产过程进行监控和改善，以提升产品质量和生产效率的管理方法。
它广泛应用于制造业、服务业、医疗健康等领域，是质量管理和六西格玛等理论的核心组成部分。
监控生产过程：SPC通过对生产过程中的数据进行分析，可以实时监控生产过程，及时发现异常情况，避免不良品的产生，提高产品质量。
预防性控制：SPC通过分析生产过程中的数据，可以找出潜在的问题和风险，提前采取措施进行预防性控制，避免问题的发生。
优化生产流程：SPC可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
通过对生产过程的数据进行分析，可以找出瓶颈环节，针对性地进行改进。
降低成本：通过SPC的监控和优化，企业可以降低废品率，减少返工和维修成本。
同时，提高生产效率也可以降低生产成本。
提高客户满意度：SPC可以帮助企业提高产品质量和服务水平，从而提高客户满意度。
这对于企业的长期发展至关重要。
制定计划：明确SPC实施的目标、范围、时间安排等。
数据采集：收集与生产过程相关的数据，包括原材料、设备、工艺参数、产品质量等信息。
数据分析：运用统计分析方法对采集到的数据进行处理和分析，找出潜在的问题和风险。
制定措施：根据数据分析结果，制定相应的措施进行改进和优化。
实施改进：将制定的措施付诸实践，对生产过程进行改进和优化。
监控效果：对改进后的生产过程进行监控，评估改进效果是否达到预期目标。
持续改进：在实施过程中不断总结经验，持续改进和提高。
控制图：用于实时监控生产过程中的数据变化，及时发现异常情况。
控制图包括均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图等。
因果图：用于分析生产过程中各因素之间的因果关系，找出潜在的问题和风险。
流程图：用于描述生产过程中的各个步骤和环节，帮助企业优化生产流程。
直方图：用于展示数据的分布情况，帮助企业了解生产过程中的数据特征和规律。
SPC的名词解释
SPC的名词解释SPC，全称为统计过程控制（Statistical Process Control），是一种用数学和统计学原理来监测和控制过程稳定性的方法。
它的目标是通过分析过程中的数据来确保产品或服务的质量稳定，并及时发现和纠正可能引发质量问题的异常情况。
SPC广泛应用于各个行业，尤其在制造业中被视为保证产品质量的重要手段。
SPC最早由美国统计学家沃尔特·A·斯霍维恩（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代提出。
他认识到，质量控制不仅仅是检验产品是否符合规格，更重要的是要控制和改进整个生产过程。
斯霍维恩引入了统计学的概念和方法，通过对过程中的变异进行分析，建立了SPC的理论框架。
在SPC中，最基本的概念是过程和变异。
过程是指由输入、加工和输出组成的一系列操作，用于生产产品或提供服务。
而变异则是指在这个过程中出现的不确定性，包括可控和不可控的因素。
SPC的关键在于通过分析和管理变异，使得过程能够达到预期的稳定状态。
SPC使用一系列统计工具来实现对过程的监测和控制。
常用的工具包括控制图、直方图、散点图等。
控制图是SPC的核心工具，通过图形化地展示过程中所收集的数据，可以帮助人们直观地判断过程是否处于稳定状态。
例如，控制图上的上下限可以帮助识别异常点，并及时采取纠正措施。
SPC的另一个重要概念是过程能力指数（Process Capability Index），用于评估一个过程的稳定性和能力。
过程能力指数可以对过程的输出与规格要求进行比较，指导改进和优化。
过程能力的提高可以降低质量问题的风险，提高产品或服务的一致性和可靠性。
尽管SPC在制造业中应用最为广泛，但其原理和方法同样适用于其他行业。
例如，在服务行业，可以通过收集和分析客户反馈数据，对服务过程进行监测和控制，提高服务质量。
在医疗领域，SPC可以应用于手术过程、药物生产和疾病监测等环节，确保医疗服务的安全性和效果。
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判稳原则
●计算公式：
准则
P（过程为正常的概率）
N=25 d=0
25 0
0.997325
1
0.99730
0.9345
判断错误 的概率
1-P
N=35 d≤1
1-P
35 0
0.997335
135
0.997334
0.0027
1
0.9959
N=100 d≤3
N=n d ≤k
n 0
0.9973n
......
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
常用控制图
●X控制图：多用于下列场合： ---对每件产品都必须检验，如采用自动化检查和测量的 场合；
---取样费时、昂贵的场合； ---如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀，多抽样
无意义； ---特点：灵敏度差 ● p控制图：用于控制对象为不合格品率或合格品率的计
B
LCL A
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
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
5.连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
6.连续15点在C区中心线上下
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
7.连续8点在中心线两侧，但无一区在C区中
●控制用控制图 等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线 作为控制用控制图。应用过程参数判断
控制图设计思想
●先确定 α ，再看β
----按照3σ方式确定UCL、CL、LCL，
α0 =0.27% ----通常采用α =1%，5%，10%三级，为了增 加使用者的信心，取α =0.27%。 Α越大， β 越小
件质量指标的场合； ----例如：不合格品率、交货延迟率、缺勤率、邮电的差
错率等；
常用控制图评价
●计量控制图：由于计算机的应用普及，X s 控制图
的计算机毫无困难，而且无论样本是否大于10，X s 图计算的结果都是精确的，故均值标准差图完全可 以代替均值极差图。
●计件控制图：当样本大小n变化时，由于p图、np图 的控制界限都呈凹凸状，不但作图不方便，更无法
X Rs 单值--极差图
常用的控制图
组数 数据1 数据2 数据3 数据4 均值 极差 标准差 第一组 48 48 52 52 50 4 2.3 第二组 48 50 50 52 50 4 1.6 第三组 45 46 54 55 50 10 5.2
常用控制图
分布 控制图代号 控制图名称
二项
分布 (计件 值)
n k
0.9973n
k
0.0027k
●举例
判稳原则
判异准则
两类：
●点出界判异
●界内点排列不随机判异
判异准则：
1、连续9点落在中心线同一侧
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
2.连续6点递增或递减
UCL
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
3.连续14中相邻点上下交替
UCL A
B
CL
C C
图的问题，SPC强调从整个过程、整个体 系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P （Process，过程） ●可判断过程的异常，及时告警； ●不能告知此异常是什么因素引起的
SPC的特点
●最终发展为SPD（Statistical Process Diagnosis，统计过程诊断）
------SPD既有告警功能，又有诊断功能
X R
判稳、判异，可以通过应用不合格数npT图替代。 ●计点控制图：当样本大小n变化时，由于u图、c图的
控制界限都呈凹凸状，不但作图不方便，更无法判 稳、判异，可以应用通用不合格数cT图替代。 ●有用的控制图： X s 、X R 、npT图、cT控制图
X R 控制图的两个阶段
分析用控制图 ●判断过程是否稳定不稳定,调至稳定 ●过程的过程能力指数是否满足要求,过 程能力指数满足要求称之为技术稳态
SPC的基本概念
SPC(Statistical Process Control):为了贯彻预
防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进 行评估和监察，从而保证产品与服务满足要求 的均匀性。
SPC的特点
●与全面质量管理相同，强调全员参与，而 不是只依靠少数质量管理人员
●强调应用统计方法来保证预防原则的实现 ●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制
不合格品控制图
p
np
不合格品数控制 图
备注
p、np图可由不合格 数npT
泊松
分布 (计点 值)
u
单位不合格数控 用cT代替u、c图
制图
c
不合格数控制图
X s
X X R
常用控制图
• 均值-极差图
--- 图用于观察正态分布均值的变化；R图用 于观察正态分布的分散情况或变异度的情况
• 均值-标准差图 ---同均值-极差图，用标准差代替极差，R图计 算方便；但当n>10时，s图比R图效率高；最 终替代R图；
1%
5%
10%
判稳原则
●判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳:
-----连续25个点，界外点数d=0 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续100个点，界外点数d≤2 ●分析判稳原则
准则
α
β
1
0.0654
0.9346
2
0.0041
0.9959
3
0.0026
0.9974
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=
分析用控制图与控制用控制图
●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？
●中位极差图 X~ R 图， X~ 表示中位值。现在由于 计算机应用普及，故已淘汰，被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL
α
β
LCL 二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
三、减少两种错误所造成的损失： ●UCL、LCL距离间隔大，α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小，α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ，α=0.27%
统计控制状态
●概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点：
----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下，过程的变异最小
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 X R
量值）
均值—极差控制 图
X S
X~ R
均值—标准差控 制图
中位值—极差图