SPC统计制程控制.pptx
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SPC统计制程管制ppt课件
在整堂课 的教学 中，刘 教师总 是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
制程（Process） ──品质的源头、SPC的焦点
制程的起伏变化是造成品质变异（Variation）的 主要根源，而品质变异的大小也才是决定产品优劣 的关键。这种因果关系，可进一步表示如下：
我们无法使犯第一种错误之机会及犯第 二种错误之机会同时变小，但我们可使犯 两种错误之机会之总和变为最小。可用经 济平衡点方法求得。见下图。
在整堂课 的教学 中，刘 教师总 是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
2.5、管制界限与两种错误之关系
制程条件起伏 因
品质变异 果
产品优劣
因
果
结论：制程是SPC的焦点
在整堂课 的教学 中，刘 教师总 是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
1.2、规格界限
在解释管制界限以前，最好先了解规格 界限之性质，对工作人员是最有关系的， 是用来说明品质特性之最大许可值，来保 证各个单位产品之正确性能。规格界限是 工厂使用者或购买者收受货时以之作为检 验各个制品之根据。规格界限一个代表性 例子:一根车轴外径之最大及最小界限。规 格上限用“Su”代表；规格下限用“Sl”代 表。
2.2、管制图与常态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ
-2σ
-1σ
μ
表3
+1σ +2σ +3σ
在整堂课 的教学 中，刘 教师总 是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
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。
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；
SPC统计质量管理培训文件.pptx
SPC 是一個有效的工具，去不断地改善品質
SPC 的最终目标在于做到 “预防问题的发生” 及 “減少浪費”
二、SPC的产生及发展
1. SPC的产生 20世纪40年代，由于第二次世界大战爆发，美国
生产民用产品的大批公司转为生产各种军需品。当 时面临的严重问题是事先无法控制不合格品而不能 满足交货期要求；由于军需品大多属于破坏性检验 ，事后全检既不可能，也不许可。美国国防部为了 解决这一难题，特邀哈特、道奇、罗米格、华尔特 等专家以及美国材料与试验协会、美国标准协会等 有关人员研究，并于1941-1942年制订和公布了 统计控制的管理方法，并在全国各地推行。实践证 明，统计的质量管理方法是保证质量、预防不合格 品的一种有效手段。
二、SPC的产生及发展
2. SPC的发展
由于统计的质量管理方法给公司带来巨额利润，所 以战后，统计方法被延用并得以发展。1950年， 美国发动了侵朝战争，在日本大量订购军事物资， 因为质量不好，美国对此意见很大。为此，日本科 学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统的讲授了 统计质量控制。自50年代以来，日本以统计技术 为基础，进一步将质量管理发展到全面质量管理阶 段，鼓励全员参加质量管理活动。在QC小组中普 遍应用统计技术，提高产品质量，对日本的经济崛 起起到了巨大作用
SPC统计制程控制
变差的普通原因通常是对工序质量产生微小 变化，难以查明或难以消除。它不能被由操 作工人控制，只能由技术、管理人员控制解 决。（随机因素，采取系统措施）
变差的特殊原因通常是产生的波动较大，容 易发现并消除。一般由操作工自行解决，管 理人员适当介入。（系统因素，采取局部措 施）
三、SPC控制图和数据的分类
QC七大工具－管制图
管制图是一改善生产力之有效工具 有效运用可降低报废和返工。报废和返工之降
SPC 的最终目标在于做到 “预防问题的发生” 及 “減少浪費”
二、SPC的产生及发展
1. SPC的产生 20世纪40年代，由于第二次世界大战爆发，美国
生产民用产品的大批公司转为生产各种军需品。当 时面临的严重问题是事先无法控制不合格品而不能 满足交货期要求；由于军需品大多属于破坏性检验 ，事后全检既不可能，也不许可。美国国防部为了 解决这一难题，特邀哈特、道奇、罗米格、华尔特 等专家以及美国材料与试验协会、美国标准协会等 有关人员研究，并于1941-1942年制订和公布了 统计控制的管理方法，并在全国各地推行。实践证 明，统计的质量管理方法是保证质量、预防不合格 品的一种有效手段。
二、SPC的产生及发展
2. SPC的发展
由于统计的质量管理方法给公司带来巨额利润，所 以战后，统计方法被延用并得以发展。1950年， 美国发动了侵朝战争，在日本大量订购军事物资， 因为质量不好，美国对此意见很大。为此，日本科 学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统的讲授了 统计质量控制。自50年代以来，日本以统计技术 为基础，进一步将质量管理发展到全面质量管理阶 段，鼓励全员参加质量管理活动。在QC小组中普 遍应用统计技术，提高产品质量，对日本的经济崛 起起到了巨大作用
SPC统计制程控制
变差的普通原因通常是对工序质量产生微小 变化，难以查明或难以消除。它不能被由操 作工人控制，只能由技术、管理人员控制解 决。（随机因素，采取系统措施）
变差的特殊原因通常是产生的波动较大，容 易发现并消除。一般由操作工自行解决，管 理人员适当介入。（系统因素，采取局部措 施）
三、SPC控制图和数据的分类
QC七大工具－管制图
管制图是一改善生产力之有效工具 有效运用可降低报废和返工。报废和返工之降
spc统计过程控制ppt课件
但是。。。被送进了医院。
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后，测量每个产品的长度，
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，都是对 “昨天”情况的分析和解释，可以用在“救火”和解决问题，
但若想实现过程控制，则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制（ＳＰＣ）就是： 应用统计的方法，对生产／服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中，对过程进行监控，当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警，对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下：
1. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
2. 选用合适的控制图种类；
3. 确定样本容量和抽样间隔； 4. 收集并记录至少20～ 25组样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5. 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差/样本标准差等； 6. 计算各统计量的控制界限； 7. 画控制图并标出各样本的统计量，
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x －R
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效 果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后，测量每个产品的长度，
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，都是对 “昨天”情况的分析和解释，可以用在“救火”和解决问题，
但若想实现过程控制，则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制（ＳＰＣ）就是： 应用统计的方法，对生产／服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中，对过程进行监控，当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警，对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下：
1. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
2. 选用合适的控制图种类；
3. 确定样本容量和抽样间隔； 4. 收集并记录至少20～ 25组样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5. 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差/样本标准差等； 6. 计算各统计量的控制界限； 7. 画控制图并标出各样本的统计量，
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x －R
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效 果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
统计过程控制spc(PPT 74页)
CL P
p np1 np2 npk n1 n2 nk
UCL P 3 1 P (1 P ) n
LCL P 3 1 P (1 P ) n
在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可
用平均样本容量( n)来计算n控制限.
V. 控制限的计算方法
x R控制图的控制限计算
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值：
x x1 x2 x3 ...... xn n
R xmax xmin
x x1 x2 x3 ...... xk k
R R1 R2 R3 ... Rk k
中实线：中心线CL
控制界限=平均值±3σ
控制图原理：
1） 3 σ 原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什
么，其 x 的分布（每个 x 都是从总体的一
个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋
U控制图的控制限计算
计算单位缺陷数和上下控制界限：
u C1 C2 Ck n1 n2 nk
CL u c n
UCL u 3
u n
LCL u 3
u n
VI. 判异准则及SPC的颜色管理
受控状态 在控制图上的正常表现为： （1）所有样本点都在控制界限之内； （2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样 本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的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 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 造成随着时间的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 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
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2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
SPC统计过程控制―非常经典.pptx
控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满 足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的 过程质量进行控制。
34
34
分析用控制图
決定方针用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备用
控制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此 项原因重复发生之措 施。
分析用控制图
过度调整——把过程中每一个偏离目标的值 当作过程中发生了特殊原因来进行处理的做 法。
17
17
5、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
形状：峰态
分布宽度
22
22
正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ 正态分布的特征： 1、中间高，两边低，左右对称；两边伸向无穷远。 2、与横坐标所围成区域的面积为1；
23
23
控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ
k
k
如设备的正常震动，刀具的磨损，同一 批材料的品质差异，熟练工人间的替换；
13
13
（2）、普通原因、特殊原因
特殊原因：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。
34
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分析用控制图
決定方针用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备用
控制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此 项原因重复发生之措 施。
分析用控制图
过度调整——把过程中每一个偏离目标的值 当作过程中发生了特殊原因来进行处理的做 法。
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17
5、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
形状：峰态
分布宽度
22
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正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ 正态分布的特征： 1、中间高，两边低，左右对称；两边伸向无穷远。 2、与横坐标所围成区域的面积为1；
23
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控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ
k
k
如设备的正常震动，刀具的磨损，同一 批材料的品质差异，熟练工人间的替换；
13
13
（2）、普通原因、特殊原因
特殊原因：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。
spc培训资料统计过程控制.pptx
——6SIGMA Training Material
统计过程控制
Statistical Process Control
SS
SPC
第一讲： 引言——SPC背景
SS
——引言：SPC背景
美国质量管理专家朱兰博士著名论断： 20世纪“生产力的世纪” 21世纪“质量的世纪”
SS
——引言：SPC背景
质量世纪提出超严格质量要求：
• 科学方法技术支持——否则不可想象。
SS
SPC
重要性、紧迫性、实际意义
•企业薄弱环节所在；
急!!!
急!! 急!
•外部竞争压力加剧；
•企业内在提高、发展的需求。
——必须尽快学习掌握科学先进的技术和方法。
SS
——统计学
第二讲 统计学基础知识
•随机现象 •统计学 •统计方法 •总体、个体、样本
•统计描述 •统计推断 •统计控制 •统计风险
补课
SS
SPC
中国加入WTO
影响
• 经济全球化、市场一体化
• 关税壁垒 ↓
技术壁垒 ↑↑
——技术标准、法规、认证制度。
• 中国企业：竞争力？
——科学管理水平↑
形成生产力 ↑
SS
SPC
世界制造业趋势 :
与世界接轨
• 技术——指标——绝对值要求↑↑
• 管理——质量特性值——波动↓↓
——趋于最小（稳定）
分样本进行研究，并以此推断总体的特征和规律。
SS
——统计学基础方法：随机抽样
• 总体——研究对象的全体。 • 个体——构成总体的每个成员。 • 样本——从总体中抽取部分个体组成的集合。
——样品：样本中的每一个个体。 ——样本容量：样品的个数。又称样本量。
统计过程控制
Statistical Process Control
SS
SPC
第一讲： 引言——SPC背景
SS
——引言：SPC背景
美国质量管理专家朱兰博士著名论断： 20世纪“生产力的世纪” 21世纪“质量的世纪”
SS
——引言：SPC背景
质量世纪提出超严格质量要求：
• 科学方法技术支持——否则不可想象。
SS
SPC
重要性、紧迫性、实际意义
•企业薄弱环节所在；
急!!!
急!! 急!
•外部竞争压力加剧；
•企业内在提高、发展的需求。
——必须尽快学习掌握科学先进的技术和方法。
SS
——统计学
第二讲 统计学基础知识
•随机现象 •统计学 •统计方法 •总体、个体、样本
•统计描述 •统计推断 •统计控制 •统计风险
补课
SS
SPC
中国加入WTO
影响
• 经济全球化、市场一体化
• 关税壁垒 ↓
技术壁垒 ↑↑
——技术标准、法规、认证制度。
• 中国企业：竞争力？
——科学管理水平↑
形成生产力 ↑
SS
SPC
世界制造业趋势 :
与世界接轨
• 技术——指标——绝对值要求↑↑
• 管理——质量特性值——波动↓↓
——趋于最小（稳定）
分样本进行研究，并以此推断总体的特征和规律。
SS
——统计学基础方法：随机抽样
• 总体——研究对象的全体。 • 个体——构成总体的每个成员。 • 样本——从总体中抽取部分个体组成的集合。
——样品：样本中的每一个个体。 ——样本容量：样品的个数。又称样本量。
SPC统计过程控制PPT(共 79张)
计数值数据
用个数为单位来表示的 质量特性值数据。特点 ：不可以连续取值，即 整数位后不允许有小数 的数据，统计学上称高 离散型数据。 测量出现/不出现.
如：废品的件数、陷数、 出勤人数、通/止数据、 安装正确/错误数据、孔钻通/未通、 表面划伤/未划伤
波动（变差） 的概念
正是波动的存在，工程师才在
– 对过程的变差进行量化是改进过程中的关键一步。
– 了解造成变差的原因可帮助我们确定采取什么类型的措 施可达到持久的改进。
波动的种类
正常波动
是由偶然或随机因素造成的 。如：操作的方法的微小变 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。 （它不能被操作人控制，只 能由技术、管理人员控制在 公差范围内。即普通原因产 生的变差）
SPC 的目的
·对过程作出可靠的评估； ·确定过程的统计控制界限，判断过 程是否失控和过程是否有能力； ·为过程提供一个早期报警系统，及时监 控过程的情况以防止废品的发生； ·减少对常规检验的依赖性，定时的观察 以及系统的测量方法替代了大量的检测和 验证工作；
企业通过应用SPC可以实现
－降低成本 －降低不良率，减少返工和浪费 －提高劳动生产率 －提供核心竞争力 －赢得广泛客户 － 更好地理解和实施质量体系
正态分布
34.13% 34.13%
0.13% 2.14%
13.60%
13.60%
2.14% 0.13%
–3S
–2S
–1S 0 +1S
68.26%
95.46%
99.73%
+2S +3S
SPC技术原理
–3S –2S –1S 0 +1S +2S +3S
SPC统计过程控制培训课件(ppt59页).pptx
i 1
n 1
6. 样本的标准偏差
7. 如：5，9，10，4，7，
s=2.28；
如：7，7，7，6，8，
s=0.63；
6.数据整体分布离平均值越近，标准方差就越小；
数据整体分布离平均值越远，标准方差越大。
二、基本的统计概念-正态分布 ➢正态分布
一种概率分布,生产与科学实验中很多随机变量 的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。
如设备的正常震动，刀具的磨损，同一批材料的品质差 异，熟练工人间的替换等。
二、基本的统计概念-波动
➢波动的原因
2. 特殊原因 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。如果系统内存在变差的特殊原因，随时 间的推移，过程的输出将不稳定。
统计过程能力控制认识
LOGO
1 统计过程能力控制(SPC)概述
2
基本的统计概念
4 统计过程能力控制(SPC)应用
1 统计过程能力控制(SPC)概述
一、统计过程能力控制(SPC)概述
➢SPC起源与发展
1. 1924年W.A. Shewhart（休哈特）博士发明了品质控制图。 2. 1939年W.A. Shewhart博士与戴明博士合写了《品质观点的
概率
二、基本的统计概念-正态分布
➢正态分布
特点： 中间高，两边低，左右对 称；两边伸向无穷远。
σ越小，分布越集中在μ附 近，σ越大，分布越分散。
µ (mu)- 位置参数和平均值（mean value) ，表示分布 的中心位置和期望值 (sigma) - 尺度参数（分布宽度），表示分布的分散 程度和标准偏差
n 1
6. 样本的标准偏差
7. 如：5，9，10，4，7，
s=2.28；
如：7，7，7，6，8，
s=0.63；
6.数据整体分布离平均值越近，标准方差就越小；
数据整体分布离平均值越远，标准方差越大。
二、基本的统计概念-正态分布 ➢正态分布
一种概率分布,生产与科学实验中很多随机变量 的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。
如设备的正常震动，刀具的磨损，同一批材料的品质差 异，熟练工人间的替换等。
二、基本的统计概念-波动
➢波动的原因
2. 特殊原因 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。如果系统内存在变差的特殊原因，随时 间的推移，过程的输出将不稳定。
统计过程能力控制认识
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1 统计过程能力控制(SPC)概述
2
基本的统计概念
4 统计过程能力控制(SPC)应用
1 统计过程能力控制(SPC)概述
一、统计过程能力控制(SPC)概述
➢SPC起源与发展
1. 1924年W.A. Shewhart（休哈特）博士发明了品质控制图。 2. 1939年W.A. Shewhart博士与戴明博士合写了《品质观点的
概率
二、基本的统计概念-正态分布
➢正态分布
特点： 中间高，两边低，左右对 称；两边伸向无穷远。
σ越小，分布越集中在μ附 近，σ越大，分布越分散。
µ (mu)- 位置参数和平均值（mean value) ，表示分布 的中心位置和期望值 (sigma) - 尺度参数（分布宽度），表示分布的分散 程度和标准偏差
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製程回饋管制系統模式
製程的聲音
統計方法
人 員 設 備 材 料 方 法
環 輸入
境
作業方式 / 產品或服務
資源混用方式
製程/系統
輸出
顧客的聲音
顧 客
辨識變化的 需求與期望
制作:品管部
SPC 背景說明
• SPC 興起的背景 • SPC 的迷思 • SPC 的焦點 • SPC 的思考 • SPC 的診斷
制作:品管部
制作:品管部
四.SPC的推行步驟:
確立製造流程、製造流程解析
決定管制項目
問題分析解決
實施標準化 管制圖的運用
制程條件變動時
Cpk<1.33
制程能力分析 Cpk>1.33
問題分析解決
制作:品管部
製程的繼續管制
•統計制程管制【SPC】
◎ 統計製程管制之目的係持續改善產品與服務的價值，達到顧客滿意。 ◎ 製程能力調查【Ca、Cp、Cpk】 ◎ 管制圖的運用
制程起伏條件
品質異常
產品
SPC 的思考
制程 制程參數
對產品的 影響度 (溫度)A (壓力)B (速度)C (尺寸)D (厚度)E
P1 A(5)
P1A
P1C
P1E
制作:品管部
P2 C(1)
P2A P2B
P2D
P3 B(3)
P3B P3C
P4 A(5)
P4A
P4C P4D P4E
制作:品管部
SPC 的迷思
• 迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？
─ 這是產品品質 ( Q )，還是制程參數 ( P ) 管制圖？ ─ 這張管制圖是否有意義？ ─ 它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響 嗎？ ─ 管制界限訂的有意義嗎？ ─ 這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規定， 實施追蹤與研判？
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何 控制大批量产品质量 成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方 法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美 等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并 发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了 理论和方法基础。
─ 為什麼挑出這些制程參數？ ─ 這些制程參數的控制條件，是如何決定的？ ─ 這些制程參數與產品品質之間，有因果關係可循嗎？
制作:品管部
SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
SPC 與傳統 SQC 的最大不同點，就是由
Q → P 的轉變 SQC：強調 Quality → 產品的品質，換言之，
SPC培訓講義
第一章: 認識SPC 第二章: 基本統計概念 第三章: SPC管制圖類別 第四章: SPC管制圖 第五章: 制程能力分析 第六章: SPC總結
xiaofeng 2003/10/20
制作:品管部
第一章: 認識SPC
制作:品管部
一.什么是SPC SPC---- Statistical Process Control
SPC 的思考
• 步驟一：深入掌握因果模式
制程參數 (因) / 品質貢獻率 (果) 分析 → 柏拉圖分析
• 步驟二：設定主要參數的控制範圍
→ 以迴歸分析方法或實驗設計來分析
制作:品管部
SPC 的思考
步驟三：建立制程控制方法
它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種 『既成事實』。 SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在 品質的源頭 → 制程 ( Process )上。因為制程的 起伏變化，才是造成品質變異 ( Variation ) 的主 要根源。
制作:品管部
SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
品質變異的大小，也才是決定產品優劣的 關鍵
施的指南。
三. SPC的焦點──製程(Process) Quality，是指產品的品質。換言之，它是著重買賣雙方可共同評斷與鑑
定的一種「既成事實」. 而在SPC的想法上，則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭
──製程（Process）上. 因為製程的起伏變化才是造成品質變異（Variation）的主要根源.
统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计 原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有 效控制生产过程、不断改进品质。
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。
制作:品管部
二.SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措
對品質常有的錯誤觀念
• 大多數的品質問題是錯在作業人員 • 容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
制作:品管部
對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• SPC 興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨
─ 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的 供應商，造成買賣雙方的浪費。 ─ 1980年以後，『GMP』及『ISO 9000』的興起，因為重視產品生 產的『制程』與『系統』，故更須有賴 SPC 來監控『制程』與『系 統』的一致性。
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
• 品質和公司每一個人都有關 • 品質檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題 • SPC是讓品質保證的系統持續運轉不斷改善製
程,以提昇品質與生產力
制作:品管部
SPC 興起的背景
• SPC 興起是宣告『經驗掛帥時代』的結束
─ 手工藝的產業：SPC 無用武之地→經驗取勝 ─ 當經驗可以整理，再加上設備、制程或系統時，那 SPC 時機的導 入，就自然成熟了。
制作:品管部
SPC 的迷思
迷思二：有了Cpk / Ppk 等計算就是在推 動 SPC ？
─ Cpk / Ppk 有定期審查嗎？ ─ 是否已用 Cpk / Ppk 作訂單分派給不同生產線，作為 生產的依據 ？
制作:品管部
SPC 的迷思
迷思三：有了可控制的制程參數 (Process Parameter)，就是 SPC ？
製程的聲音
統計方法
人 員 設 備 材 料 方 法
環 輸入
境
作業方式 / 產品或服務
資源混用方式
製程/系統
輸出
顧客的聲音
顧 客
辨識變化的 需求與期望
制作:品管部
SPC 背景說明
• SPC 興起的背景 • SPC 的迷思 • SPC 的焦點 • SPC 的思考 • SPC 的診斷
制作:品管部
制作:品管部
四.SPC的推行步驟:
確立製造流程、製造流程解析
決定管制項目
問題分析解決
實施標準化 管制圖的運用
制程條件變動時
Cpk<1.33
制程能力分析 Cpk>1.33
問題分析解決
制作:品管部
製程的繼續管制
•統計制程管制【SPC】
◎ 統計製程管制之目的係持續改善產品與服務的價值，達到顧客滿意。 ◎ 製程能力調查【Ca、Cp、Cpk】 ◎ 管制圖的運用
制程起伏條件
品質異常
產品
SPC 的思考
制程 制程參數
對產品的 影響度 (溫度)A (壓力)B (速度)C (尺寸)D (厚度)E
P1 A(5)
P1A
P1C
P1E
制作:品管部
P2 C(1)
P2A P2B
P2D
P3 B(3)
P3B P3C
P4 A(5)
P4A
P4C P4D P4E
制作:品管部
SPC 的迷思
• 迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？
─ 這是產品品質 ( Q )，還是制程參數 ( P ) 管制圖？ ─ 這張管制圖是否有意義？ ─ 它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響 嗎？ ─ 管制界限訂的有意義嗎？ ─ 這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規定， 實施追蹤與研判？
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何 控制大批量产品质量 成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方 法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美 等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并 发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了 理论和方法基础。
─ 為什麼挑出這些制程參數？ ─ 這些制程參數的控制條件，是如何決定的？ ─ 這些制程參數與產品品質之間，有因果關係可循嗎？
制作:品管部
SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
SPC 與傳統 SQC 的最大不同點，就是由
Q → P 的轉變 SQC：強調 Quality → 產品的品質，換言之，
SPC培訓講義
第一章: 認識SPC 第二章: 基本統計概念 第三章: SPC管制圖類別 第四章: SPC管制圖 第五章: 制程能力分析 第六章: SPC總結
xiaofeng 2003/10/20
制作:品管部
第一章: 認識SPC
制作:品管部
一.什么是SPC SPC---- Statistical Process Control
SPC 的思考
• 步驟一：深入掌握因果模式
制程參數 (因) / 品質貢獻率 (果) 分析 → 柏拉圖分析
• 步驟二：設定主要參數的控制範圍
→ 以迴歸分析方法或實驗設計來分析
制作:品管部
SPC 的思考
步驟三：建立制程控制方法
它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種 『既成事實』。 SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在 品質的源頭 → 制程 ( Process )上。因為制程的 起伏變化，才是造成品質變異 ( Variation ) 的主 要根源。
制作:品管部
SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
品質變異的大小，也才是決定產品優劣的 關鍵
施的指南。
三. SPC的焦點──製程(Process) Quality，是指產品的品質。換言之，它是著重買賣雙方可共同評斷與鑑
定的一種「既成事實」. 而在SPC的想法上，則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭
──製程（Process）上. 因為製程的起伏變化才是造成品質變異（Variation）的主要根源.
统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计 原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有 效控制生产过程、不断改进品质。
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。
制作:品管部
二.SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措
對品質常有的錯誤觀念
• 大多數的品質問題是錯在作業人員 • 容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
制作:品管部
對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• SPC 興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨
─ 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的 供應商，造成買賣雙方的浪費。 ─ 1980年以後，『GMP』及『ISO 9000』的興起，因為重視產品生 產的『制程』與『系統』，故更須有賴 SPC 來監控『制程』與『系 統』的一致性。
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
• 品質和公司每一個人都有關 • 品質檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題 • SPC是讓品質保證的系統持續運轉不斷改善製
程,以提昇品質與生產力
制作:品管部
SPC 興起的背景
• SPC 興起是宣告『經驗掛帥時代』的結束
─ 手工藝的產業：SPC 無用武之地→經驗取勝 ─ 當經驗可以整理，再加上設備、制程或系統時，那 SPC 時機的導 入，就自然成熟了。
制作:品管部
SPC 的迷思
迷思二：有了Cpk / Ppk 等計算就是在推 動 SPC ？
─ Cpk / Ppk 有定期審查嗎？ ─ 是否已用 Cpk / Ppk 作訂單分派給不同生產線，作為 生產的依據 ？
制作:品管部
SPC 的迷思
迷思三：有了可控制的制程參數 (Process Parameter)，就是 SPC ？