SPC介绍资料(新)
S t a t i s t i c s P r o c e s s C o n t r o l 统计过程控制
目录
第一章项目背景 (3)
1.1项目背景 (3)
1.2行业术语对照 (5)
第二章系统方案介绍 (6)
2.1SPC品质过程管理 (6)
2.2SPC功能介绍 (8)
2.2.1 MDAN－SPC介绍 (8)
2.2.2 MDAN-SPC功能模块介绍 (8)
2.2.2.1 数据采集模块 (8)
2.2.2.2过程监控模块 (9)
2.2.2.3数据分析模块 (10)
2.2.2.4 专业分析、统计报表 (11)
2.2.3 MDAN-SPC系统特点: (12)
2.2.4 MDAN-SPC应用示例 (13)
2.3SPC的培训与辅导 (15)
2.4系统运行平台与资源 (16)
第一章 项目背景
1.1 项目背景
21世纪的制造企业面临着日益激烈的国际竞争，要想赢得市场、赢得用户
就必须全面提高企业的技术(Technology)、质量(Quality)、服务(Server)和执行效率(Execulate)以及降低成本(Cost)。
当前的各行业也是处在市场价格波动、客户对产品的质量要求更加严格的激烈市场竞争中，产品利润空间逐渐减少，综多的问题都体现在管理者的面前： 如何提高产品合格率，降低生产成本，提高企业效益？
如何提高顾客满意度，增强企业长期发展能力？
如何实时监控企业的过程质量状况达到产品质量的稳定
如何利用大量的检验数据以及过程工艺数据，有效开展工序质量分析与评价，并进行持续质量改进？
……
什么是SPC？
SPC（Statistical Process Control）统计过程控制，简称SPC，是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析，从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，确保过程的稳定性，从而提高产品的质量。
传统的质量控制有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品，这种检验策略通常是浪费和不经济的，因为它是当不合格品产生以后的事后检验。传统的质量管理只是在努力不断的去挑出不合格品。针对管理者的要求，制造现场的检验员也只有加大检验、更加细心的工作，可这并不会阻止问题的发生。
SPC 技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，从而大大降低了企业的生产成本，同时也提高了企业的竞争能力。近十年来，随着计算机应用技术的飞速发展，使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件来轻松地实现，从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。
随着市场竞争的日益激烈，企业对产品的质量提出了更高的要求，特别是加入WTO的日益临近，企业将面临着全球化的产品竞争，而产品竞争的法宝就是以质取胜，质量无国界，企业要想加入全球产业链之中，就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量管理。近年来，越来越多的企业意识到这一点，纷纷通过了ISO9000、QS9000等质量管理认证。而国际标准化组织（ISO）也将SPC作为ISO9000族质量体系改进的重要内容，QS9000认证也将SPC列为一项重要指标。鉴于此，世界许多大公司不仅自身采用SPC，而且要求供应商也必须采用SPC控制质量，SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具和质量保证手段，也是利用高新技术改造传统企业的重要内容。当然SPC也是我们企业产品质量持续改进的重要手段。
应用SPC进行质量控制可使企业获得以下几方面的好处：
准确了解关键过程能力，了解制程状态
提高产品合格率，降低生产成本，提高企业效益
实时监控企业质量管理过程，全面掌握质量动态，及时发现质量变异
多种控制图提供质量变异分析方法，提供质量管理决策支持，使质量管理者能找出真正使质量变异的原因，有助于企业提升过程能力，并持续改善质量
获得采购商对质量管理的认可，从而获得更多客户
提升现代管理及信息化建设水平，改善企业形象
SPC通过对生产过程的控制，防止不合格品的出现，达到降低质量成本目的；
通过防止不合格产品流向用户，降低了用户抱怨和赔偿。
1.2 行业术语对照
术语解释
第二章 系统方案介绍
2.1 SPC 品质过程管理
目前，在制造业加工中，很多大中企业都完成了对其重要工序的生产过程自动化控制，绝大部分实现了在线的工艺过程数据的采集，同时还建立了从原材料到成品完善的理化、感观等品质数据的收集，如何有效地利用这些已采集到的数据，展开对工序质量的评价，通过感观等产品质量数据的分析，寻找出最佳的工艺数据以及稳定的产品品质，并建立起一套先进的工序质量控制系统，是我们进行过程管理的一个重要课题。
（图一：SPC 与制程控制的结合）
通过对生产过程中的重点工序、关键工序或特殊工序进行控制，在实施质量监控中，需要了解以下情况：
(1) 在连续的生产监控中，有无变化的征兆；
产产品品特特性性
过过程程参参数数
实验室检验
理化指标
感观质量
自动化控制系统
温度、压力等
(2) 过程有无急剧的变化；
(3) 有无越出控制范围的异常值，即判断过程的状态。
对于半成品及产品的抽样检验，一批来料只取样一点，用这一点的质量特性值来评价整批产品的过程质量，其局限性是显而易见的；操作人员这种依靠专业知识和经验来判断这些情况的，但往往会产生失误，于是需要寻找其他手段来帮助人们进行判断。而SPC统计过程控制就是应用统计技术方法，对过程中的各个阶段进行监控，自动判定过程的稳定与异常，帮助我们寻找出过程异常的原因，真正做好品质预防工作，从而达到改进与保证产品质量的目的。
SPC将结合重要的检验室的产品物理指标、感观数据等，来及时分析工艺数据对产品特征的影响及有效控制。
SPC还提供了一个企业共享的数据分析、过程监控平台，帮助企业的生产人员、品质管理员及时掌握现场的质量状况，重要工艺的数据波动情况。使管理者在自己的办公室就可以及时掌握现场。
SPC可以协助我们制订出合理的工艺、产品特性数据，产生合理的质量指标。
SPC可以使我们真实掌握制程的过程能力，寻找出改进空间，进行质量的持续改进。
2.2 SPC 功能介绍
2.2.1 MDAN －SPC 介绍
迈丹科技统计过程管制（MDAN-SPC ）系统是一个专业的品质过程管制软件，其提供了对产品制造的全过程品质的智能监控和实时分析，帮助管理人员及时获取产品品质和制造信息，系统包括数据采集、过程监控、数据分析、报表等主要的功能模块，构成整个产品制造过程的品质在线监控体系。通过对关键的品质特性参数进行稳定性监控，对过程能力和性能进行分析，将事后检验的品质管理方式变为事前的预防和管制，可有效提高产品的良品率，保证产品品质的稳定性。
2.2.2 MDAN-SPC 功能模块介绍 2.2.2.1 数据采集模块
支持多种现场数据的收集方式，主要有四大类采集方式，图表结合的人工采集、现场Barcode 或小键盘采集、仪器设备数据自动提取（COM 、PLC ）和其他的系统（DataBase 、Text
），数据来源可以人工检测的数据，各种检测仪器和设备产生的数据，及其它系统产生的数据等等。
方便灵活的数据收集方式 ：
- 手工输入：将人工检验产生的数据，在软件的数据录入界面应用手工
方式将数据输入SPC 软件系统（Key in）；
Database For SPC
- 自动采集：通过数据接口程序将各种检测仪器和设备产生的数据直接录入SPC软件系统，实现自动化技术实时采集仪器数据；
- 数据导入：企业目前已经在使用的其他软件管理系统当中已有的数据可以方便、安全通过数据接口程序直接导入SPC软件系统；
2.2.2.2过程监控模块
自定义关键制程监控对象，可自由设置实时刷新频率，充分应用目视管理中颜色的易判断性，通过绿黄红三色清晰的标定过程的状态，提醒过程状态的变化；增加过程能力的实时显示，绿色表示过程正常，红色表示过程异常，黄色表示过程出现异常后已经得到了处理和改善。将现场数据与过程异常状态、异常原因分析、纠正改善措施相结合，使品质分析人员及时发现问题并将对制程异常处理的信息系统知识管理相关联；也为管理者提供了一个可实时了解企业生产现场的品质状况管理信息平台，生产的品质状况高度透明化；
－自定义过程监控对象，可自由设置需要监控的重要的品质特性；
－针对不同的品质特性制定一个或多个报警设置，每一个报警设置可以有一个或多个报警规则；
－自动跟踪过程异常状态，自动发出异常报警；
－报警设置可针对不同异常所违反的判读规则，并根据不同的品质特性的
异常状况和异常状况的级别自由设置不同的报警方式和不同的相关通知对象；
－ 支持画面消息弹出框、企业内部邮件、现场声光报警等多种异常报警方式，另可和移动通信运营商合作建立手机短信的报警通知方式；
－ 将现场数据与过程异常原因、纠正与改善措施相结合
2.2.2.3数据分析模块
提供对过程能力、状态进行分层分析手法，帮助寻求过程异常的关键原因，可以按供应商、原料批次、机台设备、作业线体、作业班别、生产人员等多层次展开分析；针对异常及改善措施，分析统计出有效的方法，防止异常重复出现；
提供了包括Xbar-R 图、 Xbar-S 图、X-MR 图、Pn 图、P 图、U 图、C 图运行图、直方图、缺陷排列图、原因排列图、措施排列图、散点图等十多种应用控制图和分析图；
提供了多达30种的统计与分析计算能力，包括平均值、最大值、最小值、极差、标准差、对称度、峰度、工序能力（Cp、Cpk）、工序性能（Pp、Ppk）
、
不良率、直通率、西格码水平（σ）等等；
－ 按5M1E 对制程进行分层分析应用，寻找出影响过程能力与状态的要因 － 工序能力分析，判断比较过程改进的有效性
－ 缺陷排列、缺陷与原因排列、缺陷与纠正措施排列图等多种问题分析工具。
2.2.2.4 专业分析、统计报表
针对过程异常、缺陷排列、人员考核、品质特性考核、产品品质考核、处理措施等信息统计汇总，用户给定数据的时间范围和品质特性范围，系统自动统计汇总多种参数，直接生成Excel 报表。
－ 提供多种针对过程能力、过程改进分析日、周、月报表； － 提供多种缺陷分析报表；
－ 提供多种过程异常原因分析报表； － 自动导出到EXCEL 工具；
2.2.3 MDAN-SPC 系统特点:
管理先进性：依最新版的ISO9000/QS9000/TS16949研发而成，完全符合标准的要求。以改进品质为目的，实现对品质的持续改善。
系统监控性：使用管制图进行过程异常的监控，对过程发生异常时及时发出报警，报警方式用户可自定义（邮件、消息等）；记录针对异常的改善处理措施，使处理经验可继承。
系统及时性：根据用户定义的测试规则，实时对过程进行监控，自动预警提示相关的作业或职能人员。
丰富的图形分析能力：自动生成各种管制图，包括：平均值-极差管制图（X bar –R Chart ）、平均值-标准差管制图（X bar – S Chart ）、单值-移动极差管制图（X- MR Chart ）、不良品率管制图（P –Chart ）、不良品数管制图（nP –Chart ）、缺陷管制图（C Chart ）、单位产品缺陷数管制图（U Chart ）以及根据用户定义的条件，生成各种柏拉图 (Pareto)；
过程能力的改善：自动计算过程能力(Cp, Cpk)和过程性能(Pp, Ppk)
等多
达30种现代统计指标；通过提供的过程能力分析、过程改进分析等，发现改进空间；
管理的规范性：专业化的品质数据分析报表模板；提供了“按日、周、月的重要品质特性分析报表”、“缺陷项目分析报表”、“异常情况分析报表”、“过程能力综合分析”、“综合能力指数分析”、“不良情况对比分析”等。 系统开放性：系统提供将数据、图形导出到Excel 的功能，保证了信息处理灵活性。充分利用客户现有资源，并兼顾系统维护的方便性。
数据资料安全性：多级权限用户管制，只有授权的用户才可以进行操作，保证数据的唯一和安全性。
完整的追溯性：可以建立完善、多样的产品品质追溯体系，通过分析可以获得供应商的品质资料，各生产线的品质数据，各机种的品质数据，甚至是单件产品的品质信息。 2.2.4 MDAN-SPC 应用示例
A V I S I O N F O R A Q U A L I T Y S Y S T E M I N …
专业的分析
－从控制图看，图上各点分布分别在控制中心两侧，是随机的，表明该卷制工序生产过程无较大变化的征兆，是稳定的。 －各点排列无缺陷或倾向性，无反映急剧变化的现象，说明该工序生产正常。
2.3 SPC的培训与辅导
成功的项目，培训与上线辅导是非常重要的，迈丹科技根据大量的客户实施经验以及丰富的专业背景，结合本项目为定制了如下的SPC培训内容，该培训将结合实例分管理层、工程师、现场操作员等不同级别，不同需求与关注层面定制出差异的培训内容。
参考的培训内容如下：
管理层SPC知识培训提纲
何谓SPC及诞生背景
何谓控制图及其构成.
计量值控制图种类(Xbar-R, Xbar-S 等).
计数值控制图种类(P, C, U, Chart 等).
典型受控与失控状态.
直通率概念与应用步骤.
制程能力评价应用及步骤
制程能力的评级标准。
测量系统分析的概念与应用时机.
工程师层SPC知识提纲
何谓SPC及诞生背景.
制程一般原因与特殊原因.
数据的两种形式(计量/计数).
USL,UCL,CL,LCL, LSL限解析。
QC 7工具的概念与应用。
何谓控制图及其构成.
计量值控制图种类(Xbar-R, Xbar-S 等).
计数值控制图种类(P, C, U, Chart 等).
如何计算控制限及常用计算公式.
典型受控与失控状态的分析与判断
直通率概念与应用步骤.
制程能力及计算原理
Cp, Cpk, Cpm, Cmk与计算公式
Pp, Ppk, Ppm与计算公式
Cp,Cpk,Cpm与Pp, Ppk, Ppm异同点
制程能力的评级标准。
测量系统分析的概念与应用时机.
重复性与再现性概念及计算方法.
测量系统的线性与偏倚.
计量型R&R应用时机.
计数型R&R应用时机
如何评价测量系统的分辨率
SPC推行方法与步骤
操作层SPC知识提纲
何谓SPC及诞生背景.
制程一般原因与特殊原因.
数据的两种形式(计量/计数).
USL,UCL,CL,LCL, LSL限解析。
QC 7工具的概念与应用。
何谓控制图及其构成.
计量值控制图种类(Xbar-R, Xbar-S 等).
计数值控制图种类(P, C, U, Chart 等).
典型受控与失控状态的鉴别
现场问题的判断与处理
2.4 系统运行平台与资源
1) 操作系统：Windows 2000/Windows NT/Windows XP/98
2) 数据库：Microsoft SQL Server 2000或者Oracle 9i
3) 数据存储环境
根据工厂数据量，数据库服务器考虑磁盘容量在90G－120G之间。
4) 系统资源
软件部分
我们的SPC系统以下两种技术架构：C/S 和 B/S
C/S 版本我们采用了典型的三层技术，采用了自动网络负载平衡与容错
技术，使系统可以稳健、可靠的运行。客户端自动升级功能也使客户端
程序的维护工作简单化。
MDAN SPC? SPC应用系统
MDANServer? 运用服务器
SPC DataMine SPC数据自动导入程序
B/S的架构建立于 Apache Tomcat 4技术上，JA V A平台的优秀性能保障
了系统的运行。
SPC是什么意思
SPC是什么意思? SPC概述 SPC，统计过程控制（Statistical Process Control），是一个科学的，以数据为核心的质量分析和改进方法，已成为当前各行业企业对生产过程进行质量监控的标准方法之一。 今天，SPC的应用已经全面发展到了实时分析和响应阶段。企业通过对生产过程数据进行实时采集和分析，可以在产品出现质量缺陷以前就发现其变化趋势，并进行相应的调整和改进，从而避免产品的报废，降低了原材料及生产成本。 与传统的方法和手段相比，实时SPC更能够满足制造业企业规模化和自动化生产的质量管理需求。 SPC应用原理 在生产过程中，实际成品的规格参数的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是由一些随机性因素（不可避免的因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统性因素（可避免的异常变化因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是最大化地避免和消除生产过程中的异常波动，SPC应用统计分析技术对生产过程进行监控，科学地区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，确保整个生产过程处于正常波动状态，从而生产出质量可靠、稳定的产品，降低由于异常波动所导致的原材料和时间成本浪费。 基于SPC理论，企业通过对产品生产过程中的各项质量相关数据进行实时地的采集和分析，可以随时掌控整个生产过程的稳定状态和质量水平。 在实际生产中，企业一般拥有了两个重要的质量管理目标——控制限（Control Limits）和规格限（Specification Limits）。其中控制限是由企业整体的生产能力所决定的，代表着企业的实际生产水平；规格限则来自于客户对于产品的标准要求。只有控制限优于规格限，企业才能为客户生产出品质可靠的产品。 如果生产过程中的质量数据值介于控制限以内，那么表明生产过程处于正常的状态。在控制限的范围内，质量数据值也会存在一定的变化，但是这些基本上是由于不可避免的正常因素波动所导致的。如果数据值处于控制限之外，那么这表明生产过程中存在了非正常的因素，需要企业对生
SPC介绍资料(新)
S t a t i s t i c s P r o c e s s C o n t r o l 统计过程控制
目录 第一章项目背景 (3) 1.1项目背景 (3) 1.2行业术语对照 (5) 第二章系统方案介绍 (6) 2.1SPC品质过程管理 (6) 2.2SPC功能介绍 (8) 2.2.1 MDAN－SPC介绍 (8) 2.2.2 MDAN-SPC功能模块介绍 (8) 2.2.2.1 数据采集模块 (8) 2.2.2.2过程监控模块 (9) 2.2.2.3数据分析模块 (10) 2.2.2.4 专业分析、统计报表 (11) 2.2.3 MDAN-SPC系统特点: (12) 2.2.4 MDAN-SPC应用示例 (13) 2.3SPC的培训与辅导 (15) 2.4系统运行平台与资源 (16)
第一章 项目背景 1.1 项目背景 21世纪的制造企业面临着日益激烈的国际竞争，要想赢得市场、赢得用户 就必须全面提高企业的技术(Technology)、质量(Quality)、服务(Server)和执行效率(Execulate)以及降低成本(Cost)。 当前的各行业也是处在市场价格波动、客户对产品的质量要求更加严格的激烈市场竞争中，产品利润空间逐渐减少，综多的问题都体现在管理者的面前： 如何提高产品合格率，降低生产成本，提高企业效益？ 如何提高顾客满意度，增强企业长期发展能力？ 如何实时监控企业的过程质量状况达到产品质量的稳定 如何利用大量的检验数据以及过程工艺数据，有效开展工序质量分析与评价，并进行持续质量改进？ …… 什么是SPC？ SPC（Statistical Process Control）统计过程控制，简称SPC，是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析，从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，确保过程的稳定性，从而提高产品的质量。
spc制程能力分析
SPC 概述Statistical Process Control
SPC Introduction 统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)? ? Statistical ... ?统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。 Process ... ?反复性的事情或者阶段 (SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer) Control ... ? Process正在变化的事实早期警报。 警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间 (管理图 : 随着时间工程散布的变化) SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。 2
SPC 的发展历史 SPC 的特征：控制过程，防患于未然。 重点在于预防
?電視機彩色密度 投机?美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格?日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標
製程- 產品-顧客 產品 (Output) Measurement 製程(過程)(Process) 展開 特性 特徵 顧客 滿意 Man Machine Material Method Environmental 4M1E
製程，程序 影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合 管制，控制 確保達到要求標準,必要時採取矯正行動 何謂製程管制 (程序控制) 工作 結果 原材料 方法 環境 機器 人員 原因 手段 特性 目的
spc概述
S P C 一、含义：SPC 统计过程控制（Statistical Process Control ） 作用：SPC 是利用数理统计方法对过程中的各个阶段进行监控，科学的区分生产过程中产品质量的正常波动与异 常波动；及时对异常趋势提出预警，消除异常因素，使过程恢复到可接受的稳定水平，从而达到提高和控制质量的目的。 特点：强调全过程监控预--整个过程[可应用于一切管理过程]、实现预防["事前"控制]。 SPC 手册是由美国三大汽车公司编写并由AIAG 发行的。 好处：1、“检验法”：是只对于结果控制：1.质量难以保证[全检可信度差]，2.质量成本高[检验出的不合格品已 造成浪费]。公司不但浪费时间和金钱，而且面对业内的对手失去竞争优势。 2、SPC 法：定时的观察和系统的测量方法用在过程中最容易产生产品缺陷的关键部位，可用来减少甚至 可能取消大量的视觉检查和验证的操作[依赖]。改进质量和降低成本。 二、背景： 一般说来，先进的技术科学可以提高产品质量指标的绝对值，而先进的质量科学则可以在现有条件下将其质量波动调整到最小。 预防原则是现代化质量管理的核心与精髓，旨在依据适当的信息来源，找出发生潜在不合格的原因，制定预防措施，有效地消除潜在不合格的原因，防止不合格发生，从而可保证产品质量、降低产品成本、保证生产进度。 为了保证预防原则的实施， 20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题小组：休哈特[过程控制组]提出了过程控制理论及控制过程的具体工具(控制图)，道奇与罗米格[产品控制组]提出了抽样检验理论和抽样检验表。休哈特和道奇是统计质量控制的奠基人。休哈特首先在生产过程管理中应用正态分布特性，被誉为统计过程控制之父。 三、生产过程中的两种波动 过程存在波动—随机正态/不随机—正常/异常波动—产生原因—例子/特性—改进[正常波动(规范放宽/6sigma 改进)、异常波动(8D 方法对6因分析)] 1、生产过程中的质量特性存在波动 过程是由人员、设备、原料、方法和环境等因素构成，各基本因素客观上是在波动的，则过程也是在随之波动的。这也是产生缺陷的原因。 2、波动的两种形式 分为正常波动和异常波动。用控制图区分后，才能决定对采取局部还是系统采取措施。 正常波动 产生原因：是过程固有的本性，是各基本因素自然波动的结果。 特性：是随机的、可预测的、不可控的、不可避免的。在控制线内按正态分布波动，是受控状态。 一般它对产品质量影响较小：样品特征值出现在正态分布正负3σ范围内的概率为99.73%[超出正负3σ 范围发生概率仅为0.27%]。 在技术上难以消除：因为他是目前资源/各因素固有的特性， 在经济上成本高也不值得消除：需要增加现有资源的投入。 举例：世界上没有两个完全一样的事物；手工插件时正时歪；调试值时大点时小点 异常波动 产生原因：是由系统原因造成的，当某因素自身出了问题，波动异常[超常或失常]时，致使相应的质量特性的波 动变的不随即- 异常， 特性：是不随机的、不可预测、是失控状态。它对产品质量影响很大，可通过SPC 提前预测发现， 举例：1、突变[换新人/心情差]、趋势[设备件磨损/动作趋于熟练] LSL 新观念 LSL 老观念 成 本 成本
spc基础培训资料全
第一章节重新认识SPC 内容主要有：过程的概念；过程变差； 过程能力分析；
计量型控制图（X—R图，X—S图等）； 计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）； 第二章节SPC应用的基础 ●质量数据 1．数据的特点：①波动性； ②规律性； 2．质量特性：反映产品特定性质之内容； （如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等） 3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据； （如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”） 4．数据分类： ①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据） ②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据） ●数据参数 1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。 2．频数：同一记录中同一数据出现的数据。 公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。 3．平均数：所有数据的和与总数和商。 4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。 5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。 标准方差： 6． ●数据的分层 1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一 生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法； 2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。 3.分层方法： ①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分； ②机床设备：按机器分，按工夹刀具分； ③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分 ④加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分； ⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分； ⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分； ⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。 4.两点原则：
SPC培训资料
品質管理教育訓練系列教材 統計制程管制(SPC) xx 企業管理有限公司 TEL: 地址: 東莞市長安鎮長盛西路蓮花苑5幢602室 G X 統計製程管制(SPC) GX
目錄 1.統計製程管制概論……………………………………………P1-P3 2.機遇性及可歸屬之品質變異…………………………………P3-P4 3.管制圖之基本原理……………………………………………P4-P13 4.計數值管制圖…………………………………………………P14-P28 5.計量值管制圖…………………………………………………P29-P39
一、統計制程管制概論 統計制程管制( statistical process control , 簡稱ｓｐｃ) 是利用抽樣樣本資料(樣本統計量),來監視制程之狀態,在必要時採取調整制程參數之行動,以降低產品品質特性之變異性。統計制程管制為預防性之品質管制手段,強調第一次就做對(do it right the first time )。品管界有一句名言: [品質是製造(build in ) 出來的,而非檢驗出來的( inspected out )。這句話說明制程之管制比事後之檢驗，更能提升產品品質。統計制程管制可以用圖４－１之回饋系統來說明。一個制程之輸入包含原料、機器、方法、工具、操作員和周圍環境因素，其輸出為產品。產品之好與壞是由其品質特性來決定。統計制程管制之第一項工作為收集產品品質特性資料。統計制程管制之第二項工作為評估、分析品質特性資料。在統計制程管制中，我們通常是以一個統計模式來做為判斷制程是否為正常的決策基準。目前最常用的工具為依據統計原理發展出來的管制圖（control charts）。當決策系統判斷制程不穩定時，接下來的工作是探討造成制程異常的原因，此階段之工作稱為診斷（diagnosis）。當找出造成制程不穩定之原因後，我們必須規劃一些改善的措施，以使得相同之問題不再發生。回饋管制系統之最後一個步驟是依據規則之改善措施，調整制程之可控制因素。上述步驟需重復進行，以持續改善制程。 操 原作方 料員法 設環工 備境具 因 素 圖１統計制程管制 xxxxxxxxxxxxxxx有限公司 制程 觀測值 評估實施 決策診斷
SPC资料
SPC简介 SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写,意为“统计过程控制” SPC或称统计过程控制。SPC主要是指应用统计分析技术对软件开发和测试过程进行实时监控，科学的区分出软件开发和测试过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对软件开发和测试过程的异常趋势提出预警，以便开发和测试管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在软件开发和测试过程中，缺陷率、生产率的波动是不可避免的。它是由人、技术、流程、工具、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除，正常波动是稳定状态。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于稳定状态。 SPC可以为企业带的好处 SPC 强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制，SPC可以： · 对过程作出可靠的评估； · 确定过程的统计上下限，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度量方法替代了大量的检测和验证工作； 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以： · 降低成本 · 降低不良率，减少返工和浪费 · 提高劳动开发和测试率 · 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
SPC基本知识
基础统计过程控制 （SPC）
第一节持续改进及统计过程控制概述 一、预防和检测 使用最终检验，将不符合技术规范的产品剔除的方法来进行生产和质量控制是一种浪费。因为它允许将时间和材料等投入到生产无用的产品和服务中去。避免这种浪费的有效办法是预防。 二、过程控制系统（SPC） spc是一种反馈系统（或称闭环系统），如图3-1所示。 下面讨论4个重要概念。 1. 过程：是指产生输出的供方、生产者、人、设备、材料、方法和环境（4M1E）与使用输出的顾客之集合。 2. 有关性能信息：研究过程本质及其内在变化规律的信息。如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟，以及中止次数等过程特性是关心的重点。 3. 对过程采取措施：对重要的过程特性采取使之较少偏离目标值，使过程保持稳定，保持输出变差在可接受的界限之内的措施。这种措施是经济的。采取措施包括改变操作或改变过程本身基本因素。
4. 对输出采取措施：采取严格检测及剔除不合格品的措施。这种措施是不经济的。只作为不稳定或没能力的过程的临时措施。 三、变差的普通原因及特殊原因 由于机器、工具、材料、人员、维修及环境（4M1E）等原因，造成产品特性的变差。造成变差的原因分为普通原因和特殊原因。 1. 普通原因：它是具有随时间稳定分布的变差原因。是一种偶然性原因。只存在普通原因且不改变时，过程才是稳定的，可预测的。可称过程“处于统计控制状态”或简称“受控”。 2. 特殊原因：它的出现引起过程特性分布的变化。是一种系统性原因。当存在特殊原因时过程是不稳定的，过程输出是不可预测的。特殊原因有些有害，有些有利。应识别出来，使有害的消除、有利的永久保留下来。对一些成熟的过程，顾客可能特许让一些特殊原因存在，其前提是过程控制计划能确保符合顾客的要求，且不受其它特殊原因影响。 四、局部措施和系统措施 局部措施通常用来解决变差的特殊原因，通常是与该过程操作直接有关人员的责任，尽管有时要求管理人员介入。 解决变差的普通原因通常需要对系统采取措施。非直接操作人员所能解决，通常其责任在管理人员。 工业的经验：局部措施约占15%，系统采取措施约占85%。 正确采取措施十分重要。如需要采取系统措施时却采取局部措施，不但问题得不到解决，反而浪费时间、资源，造成损失。 五、过程控制和过程能力 1. 过程控制 过程控制系统的目标是对影响过程的措施做出经济合理选择。既不“过度控制”（不需要采取措施时采取了措施），也不“控制不足”（需要采取措施时不采取措施）。 过程控制系统的作用之一是：出现变差特殊原因时，提供统计信息，不存在特殊
SPC概述
SPC概述 1.1什么是SPC SPC是S tatistical P rocess C ontrol的简称，即统计过程控制。 SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。 1.1.22SPC的发展简史 SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。 SPCD是S tatistical P rocess C ontrol and D iagnosis的简称，即统计过程控制与诊断,它是SPC发展的第二阶段。SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。 SPCDA是S tatistical P rocess C ontrol,D iagnosis and A djustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。 1.3SPC的特点 SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。 SPC强调用科学方法(统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。 SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程。 1.4SPC与ISO9000标准体系的联系 ISO9001:2000提出了关于质量管理的八项原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。其中，“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等管理工具的使用，有着密切的联系。以什么样的方法来对过程进行控制？以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性？是管理者首先应该考虑的问题。 SPC技术运用是对按ISO9001标准建立的质量管理体系的支持，制订ISO9000族标准的TC176，也为组织实施SPC制订了相应的标准（编号ISO/TR10017），该标准以技术报告的形