统计过程控制(SPC)-培训教材
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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
02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例： 某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。 （n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51
SPC培训教材
普通原因
• 普通原因是对过程的波动经常起作用的原因. 它的特点是：
– 在过程中时刻存在着，对过程波动的影响随机变化； – 这类因素一般复杂繁多，要列出所有的因素很困难； – 所有因素的共同作用导致了过程的总波动. – 成本太高，不容易去除。
当过程只有普通原因影响时，过程的波动具有统计规律 性，此时过程处于稳定状态。
+3σ
点落在该区间的概率为99.73 %
Average
-3σ
5
6
7
8
9
10
控制图的构成: 3. Upper Control Limit 4. Lower Control Limit
18
17
+1σ
16
+2σ
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
UCL：控制上限 +3σ
CL：中心线
LSL：控制下限
12
34
2.决定样本大小n及抽样频率
¾ n约在2—5之间,不宜太大; ¾ 同一组数据尽量是同一时间及同一条件下生产的成品; ¾ 初期分析的过程系统尽量以较高的抽样频率连续取样,
稳定的过程系统频率可以较低; ¾ 每组样本应记录日期,时间,作业员,机台,原材料或零件
批别等层别,以利发掘和矫正特殊原因; ¾ 不影响生产作业及可接受的成本;
正态分布的3 σ原则
− 3σ − 2σ − 1σ
X + 1σ + 2σ + 3σ
68.26% 95.44% 99.73%
对于任意正态分布X-N（ μ和σ2 ）的随机变量X来说，不论μ和σ 取值为何，产品质量特性值落在[μ- 3σ， μ+3σ]范围内的概率均 为99.73%，即它的值落在[μ- 3σ， μ+3σ]区间内几乎是肯定的。
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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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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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基础知识培训教材-入门级ppt课件
;
X-R控制图的断定准那么
〔e〕出现的点,有周期性变动时
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
温
度
测 量
144
144
144
147 144 144 144 144
144
145
143 143 144 144 144
144
144
144 144 144 143 144
146
144
143
数
据 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 143 145 145 145 145 145 145 145 145 145
稳定状态。缺点是不易发现工序分布中 能得到一个数据或希望尽快发现并消
心的变化。
除异常原因。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
;
如何选技合格的SPC控制图
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
X-R控制图的断定准那么
〔e〕出现的点,有周期性变动时
;
X-R控制图的断定准那么
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X-R控制图的断定准那么
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X-R控制图的断定准那么
温
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测 量
144
144
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147 144 144 144 144
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143 143 144 144 144
144
144
144 144 144 143 144
146
144
143
数
据 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 143 145 145 145 145 145 145 145 145 145
稳定状态。缺点是不易发现工序分布中 能得到一个数据或希望尽快发现并消
心的变化。
除异常原因。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
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如何选技合格的SPC控制图
n
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9
10
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
SPC培训教材(0605)
SPC培训教材（培训部编）培训提纲一、什么是SPC？ 1二、统计技术的正态概率分布 1三、控制图原理 1四、常用控制图 3五、控制图判异准则17六、工序能力20一、什么是SPC？SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称，即统计过程控制。
SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调全过程的预防。
SPC给企业各类人员都带来好处。
对于生产第一线的操作者，可用SPC方法改进他们的工作；对于管理人员，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产效率。
二、统计技术的正态概率分布在应用SPC时，有三种概率分布：二项分布、泊松分布和正态分布。
其中最具代表性的是正态分布正态分布实验1：做一个抛硬币的实验看其规律。
b)随机数骰子。
实验2：让学员测量一些牙签的长度看其规律。
图2-1 μ相同，σ不同的三条图2-2 正态分布曲线下不同面积正态分布曲线所包含的概率图2-2给出了正态分布曲线下不同面积所包含的概率大小。
例如，总体数值有68.26%落于σμ1±界限的范围内，有95.46%落于σμ3界限的范围内。
±μ2界限的范围内，有99.73%落于σ±三、控制图原理假定从车制好的机螺丝中抽出100直径为10mm的螺丝。
如表3-1所示。
为找出这些数据的统计规律，将它们分组、统计、作直方图，如图3-1所示。
图中的直方高度与该组的频数成正比。
将各组的频数用数据总和N＝100除，就得到各组的频率，它表示螺丝直径属于各组的可能性大小。
显然，各级频率之和为1。
若以直方面积来表示该组的频率。
则所有直方面积总和也为1。
这时，直方的高＝直方面积／组距＝频率／组距＝频数／（N³组距）。
因此，无论纵坐标取为频率或频率／组距，各直方的高都与频数成正比。
故图3-1所示的直方图仍可用，只要再作一条频率纵轴和一条直方面积表示频率的纵轴，见图3-1。
SPC培训教材基础篇
04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具，用于监控生产过程中的关键特性，通过图形化展示过程数据，帮助管理者识别异常波 动。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上，并与控制界限进行比 较，来检测异常波动。控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。当数据点超出控 制限或连续7个点在均值的一侧时，通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC，确保生产安全和环保达标，提高企业形象 和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析，及 时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题，确保生产安全 和环保达标。同时，通过实施SPC，提高了企业的形象和 社会责任感。
案例四：某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用，如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性，选 择适当的测量工具和设备，定期 校准和维护测量设备，确保数据 来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类 ，利用图表和统计方法对数据进 行初步分析，以便更好地理解和 呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析，识 别数据的分布、趋势和异常值，为后 续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果，对数据进行合 理的解释和推断，挖掘数据背后的原 因和规律，为改进和控制过程提供支 持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制，及时发现异常和波动 ，采取相应的措施进行调整和控制，确保过程的稳定性和可 靠性。
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.
统计过程控制(SPC)—培训教材(第二版)
过程设计 和开发
产品和 过程确定
反馈、评定 和纠正措施
样件制作
试生产
批量生产
7、“过程分析（乌龟图）”在统计过程控制（SPC）中的运用： 过程分析（乌龟图）审核工作表
使用什么方式进行 ⑤
（材料/设备/装置）
填写机器（包括试验设备），材 料，计算机系统，过程中所使用
的软件等的详细说明
由谁进行？ ⑥
（能力/技能/知识/培训）
2、统计过程控制（SPC）的定义： 使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程或
其输出，以便采取适当的措施，为达到并保持统计 控制状态从而提高或改进制造过程能力。
3、 ISO/TS 16949：2002体系对 SPC 的要求：
ISO 9001：2000质量管理体系—要求 8 测量、分析和改进 8.1 总则
铸造不良情况检查表
项目 地点
日期 废品数 不良分类
欠铸 冷隔 小砂眼 粘砂 其他 合计
铸造质量不良 质检科
1月 2月
224 258
240 256
151 165
75
80
14
18
704 777
收集人 XXX 日期
记录人 XXX 班次
2000年1月-6月
3月 4月 5月
356 353 332
283 272 245
统计过程控制
Statistical Process Control （SPC）
一、统计过程控制（SPC）概述
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过
程控制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计 P （ Process ） 过程 C （ Control ） 控制
2024版spc培训教材完整版
企业内部SPC培训和文化建设
• 实际操作培训：通过模拟实验、案例分析等方式，让员工亲自体验SPC技术的实际应用和操作过程。
企业内部SPC培训和文化建设
内部培训
由企业内部的专业人员或外部专家进行授课和培训，确 保培训内容的针对性和实用性。
在线学习
利用在线学习平台或企业内部网络学习资源，提供多样 化的学习方式和内容。
控制图制定
根据分析结果制定控制图，设 定控制限，并对生产过程进行 实时监控。
持续改进
根据控制图的分析结果，对生 产过程进行持续改进，提高过 程能力和产品质量。
SPC实施步骤和关键成功因素
要点一
领导层的支持
要点二
专业的实施团队
领导层对SPC实施给予足够的重视和支持，提供必要的资源 和支持。
组建具备统计技术和质量管理知识的专业团队，负责SPC的 实施和推广。
02
原则
SPC的实施遵循以下原则
03
以数据为基础
SPC通过对生产过程中产 生的数据进行收集、整理 和分析，找出影响产品质 量的关键因素。
04
05
预防为主
SPC强调在生产过程中进 行预防控制，通过监控生 产过程的变化趋势，及时 发现潜在问题并采取措施 加以解决。
持续改进
SPC鼓励企业不断寻求改 进机会，通过持续优化生 产过程和提升产品质量， 提高企业的竞争力和市场 地位。
02
测量系统分析与评价
测量系统组成及分类
测量系统组成
包括测量仪器、测量标准、测量方 法、测量人员、测量环境等要素。
测量系统分类
根据测量对象的不同，可分为长度 测量系统、角度测量系统、温度测 量系统、压力测量系统等。
测量误差来源及影响因素
SPC培训教材公开课获奖课件
拟定控制特征
计量型
n>1
子 组
均
n
易值难
计
子 组
算
n≤9
n
n>9
原则差 难
计算
易
n=1
特
征
计数型
属
性
关 注
不合格数
缺陷数
样 本 容 不定 量 恒定
样 本 容 不定 量 恒定
X-s
X-R
X-R
X-MR
P
np
U
C
26
练习
控制图种类(以数据来分)
质量特征
样本数
选用什么图
长度
5
重量
10
乙醇比重
1
电灯亮／不亮
A搜集数据
B计算控制限 C过程控制解析 D过程能力解析
A1
1
100
98
99
100
98
2
A2
3
98
99
98
101
97
99
97
100
100
98
A3
4
100
100
101
99
99
5
101
99
99
100
99
A4
平均
99.6
98.6
99.4
100
98.2
极差
3
3
3
2
2
A5
40
x-R 均值和极差控制图旳建立
A搜集数据
在一样能够满足对产品质量控制旳情况下, 应该选择轻 易测定旳控制项目. 用统计措施进行质量控制，如无质 量特征数据就无法进行.
31
(SPC基础知识培训教材)
(SPC基础知识培训教材)一、教学内容本节课的教学内容来自于SPC基础知识培训教材，主要涵盖第二章“SPC基本概念与原理”。
该章节主要介绍了SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）的定义、目的、基本原理和方法。
具体内容包括：SPC的起源与发展、SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制等。
二、教学目标1. 让学生了解和掌握SPC的基本概念和原理，理解SPC在生产过程中的重要作用。
2. 培养学生运用SPC方法分析和解决实际问题的能力。
3. 帮助学生掌握控制图的绘制和解读方法，提高产品质量控制水平。
三、教学难点与重点重点：SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制。
难点：控制图的绘制和解读方法，过程能力的计算。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
学具：教材、笔记本、彩色笔。
五、教学过程1. 实践情景引入：以一个生产线的质量问题为背景，引导学生思考如何通过SPC方法解决此类问题。
2. 知识讲解：详细讲解SPC的基本概念、目的、原理和方法，以及控制图的类型和作用。
3. 例题讲解：选取具有代表性的例题，讲解控制图的绘制方法和步骤，以及如何通过控制图分析生产过程的质量状况。
4. 随堂练习：让学生分组绘制控制图，并分析给定的生产数据，判断过程是否稳定。
5. 过程能力评估：讲解过程能力的概念和计算方法，让学生学会如何评估和改进生产过程。
6. 不合格品控制：介绍不合格品的定义、分类和控制方法，强调不合格品对产品质量的影响。
六、板书设计板书内容主要包括：SPC的基本概念、控制图的类型、过程能力的计算、不合格品控制。
七、作业设计1. 作业题目：请根据给定的生产数据，绘制控制图，并分析过程是否稳定。
2. 作业答案：（待学生完成作业后，教师提供答案进行讲解和反馈）八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课的教学效果如何，学生是否掌握了SPC的基本概念和方法，有哪些需要改进的地方。
五大工具之-SPC培训教材
据分布形态。
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形，直观地发 现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值，提高检 测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值，并 给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度，采用保 留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量 管理体系中的重要性，积极推广并提 供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流 程，同时建立相应的激励机制，鼓励员工 积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训，提高 员工的质量意识和技能水平，培养一 支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美 国，由休哈特博士提出，后经不 断发展和完善，广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来 减少或避免不良品的产生，从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控，及时发现并解 决问题。
通过控制图等工具对过程数据 进行分析和判断，确定过程是 否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况，选择合适的判异准则 进行异常点判断。
案例分析：实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例，涵盖不同类 型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析 ，找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果，制定针对性的解决方 案。
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形，直观地发 现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值，提高检 测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值，并 给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度，采用保 留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量 管理体系中的重要性，积极推广并提 供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流 程，同时建立相应的激励机制，鼓励员工 积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训，提高 员工的质量意识和技能水平，培养一 支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美 国，由休哈特博士提出，后经不 断发展和完善，广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来 减少或避免不良品的产生，从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控，及时发现并解 决问题。
通过控制图等工具对过程数据 进行分析和判断，确定过程是 否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况，选择合适的判异准则 进行异常点判断。
案例分析：实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例，涵盖不同类 型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析 ，找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果，制定针对性的解决方 案。
SPC 培训教材
R=Xmax-Xmin
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
SPC培训教材
SPC培训教材引言SPC（StatisticalProcessControl，统计过程控制）是一种以统计方法为基础的过程控制技术。
它通过对生产过程中收集的数据进行分析，实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。
本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧，帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧，提高生产过程的质量管理水平。
第一章：SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章：SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章：SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章：SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章：SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习，读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。
然而，SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用，因此读者需要在实践中不断探索和总结，不断提高自己的质量管理水平。
希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助，促进SPC在各个领域的应用和发展。
重点关注的细节：控制图的绘制和应用控制图是SPC（统计过程控制）中最重要的工具之一。
它通过图形化的方式，直观地展示了生产过程中的数据变化，帮助工作人员及时发现问题，采取相应的措施，从而实现对生产过程的有效控制。
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±2σ
84.13%
15.87%
±3σ ±4σ
0.27%
6
103 %
±3σ ±4σ
50.00% 15.87%
50.00% 84.13%
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16
普通原因与特殊原因之对策
1. 特殊原因之对策（局部面） l 通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因 l 可以由过程人员直接加以改善 l 大约能够解决15%之过程上的问题
样本大小不同时使用 (限为)阶 n=梯20界~25
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X R 控制图（平均值与全距）
1.公式：
(1) X控制图
CL = X
UCL = X ＋ A2 R LCL = X － A2 R (2) R 控制图
CL = R
2.实例：
UCL = D4 R LCL = D3 R
某工厂制造一批紫铜管，应用 X-R控制图来控制其内径，尺寸
P 3 P(100 P)/n P - 3 P(100 P)/n P使用%
nP d d/k nP 3 nP(1 P) nP 3 nP(1 P) n= 1/P～5 P
C C/k
C3 C
C-3 C
样 ， n=本20大~小2相5 同时使用
U C/ n
U 3 U/n
21
U 3 U/n
不良数
数据系不良数 或缺点数
缺点数
~
X
CL性质?
X
n=3或5
~
X R
控 制
图
n=2~5
n=？
XR
控 制
图
n≧10
不是 n是否相等？ 是
不是 单位大小是 是 否相关
X X Rm P
PN U
C
控
控
控
控
控
控
制
制
制
制
制
制
图
图
图
图
图
图
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20
计量值／计数值控制图公式汇总
控制图
X -R μ，知σ未
1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。
2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。
3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。
4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
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8
μ±Kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
常态分配
在内之概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
9
在外之概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
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13
过程中有特殊原因的变异
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14
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
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15
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
控制界限
α值
平均值移动
β值
1-β值
±1σ
31.74%
±1σ
97.72%
2.28%
±2σ
4.56%
单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。
（n = 5）
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5
SPC使用之统计技术
1. 柏拉图（决定控制重点） 2. 统计检定 3. 控制图 4. 抽样计划 5. 变异数分析／回归分析
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6
过程控制系统
过程中对策 绩 效 报 告 成 品 改 善
过程中对策 人员 设备 材料 成 方法 环境
7
品
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过程控制系统
2. 普通原因之对策（系统面） l 通常必须改善造成变异的共同问题 l 经常需要管理阶层的努力与对策 l 大约85%的问题是属于此类系统
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17
SPC导入流程 建 立 可 解 决
问题之系统
确认关键 过程及特性
导入ＳＰＣ进行关键 过程及特性之控制
检讨过程能力 符合规格程序
足够
持续进行过程 改进计划
X A3S
B3S
~ X m3A2R
D3 R
10≦n≦25 N=3 or 5较佳 与之R图相同
X
X R/k
Rm Rm Rm/(k -n 1)
X E2 Rm D4 Rm
X - E2 Rm D3 Rm
k：组数 n：样本大小
P d/ n
P 3 P(1 P)/n P 3 P(1 P)/n P使用小数
统计过程控制SPC
培训师
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1
概述
◎统计方法的定义：资料的收集、整理与解释，并导出 结论或加以推广。
◎资料种类：计数值（间断资料，Discrete Data） 计量值（连续资料，Continuous Data）
◎资料来源：原材料 过程（工序参考） 检验（产品特性）
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18
提报及执行 不 足 过程改善计划
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控制图的应用
NG 处置措施
决定控制项目 决定控制标准 决定抽样方法 选用控制图的格式 记入控制界限 绘点、实施
控制图判读 OK
持续改进控制图
19
OK
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控制图的选择
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
n=1
n=？
计
量 X-σ μ，知σ未
值
～ X
-R
X-Rm
计P 数 值 Pn
C
U
CL
X
X X/k
R
R R/k
UCL
X A2R D4R
LCL
X A2R D3R
附注 n=2～5最适当
n<10以下
X
X X/k
S
X S/k
～ X
~ X X/k
R
R R/k
X A3S
B4S
~ X m3A2R
D4 R
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常态分配
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10
控制界限的构成
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11
普通原因与特殊原因之变异
普通原因：过程中变异因素是在统计的控制状态
下，其产品之特性有固定的分配。 特殊原因：过程中变异因素不在统计的控制状态
下，其产品之特性没有固定的分配。
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12
过程中只有普通原因的变异
2
群体与样本
n
Ｎ
x
μ
s
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3
数字数据处理的步骤
1.原始资料审核：保存资料的真实性。 2.分类的决定：分成几类，避免重复及遗漏。 3.分类后整理：进行归类。 4.列表：根据结果编成适用的表式。 5.绘图：绘成统计图。
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4
统计技术之应用
1. 市场分析 2. 产品设计 3. 相依性规格、寿命及耐用性预测 4. 过程控制及过程能力研究 5. 过程改善 6. 安全评估／风险分析 7. 验收抽样 8. 数据分析，绩效评估及不良分析