SPC统计技术基础培训
SPC培训讲义---基础知识
SPC培训讲义—基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量管理工具，旨在通过对过程数据的统计分析，帮助组织识别和解决可能导致质量问题的根本原因，从而提高产品的稳定性和可靠性。
本讲义将介绍SPC的基础知识，包括SPC的原理、常用的SPC 工具和应用案例等内容。
1. SPC的原理SPC的核心原理是基于过程数据的统计分析，通过对数据的收集和分析，识别和排除可能导致质量问题的特殊原因，同时通过控制图的使用，监控和改进过程的稳定性和可靠性。
1.1 正态分布在SPC中，数据的正态分布是一个重要的假设。
正态分布是一种对称的概率分布，其特点是均值和标准差能够完全描述分布的情况。
正态分布的图形呈钟形曲线，均值位于曲线的中央。
在实际应用中，SPC 通常假设数据是近似正态分布的，以方便进行统计分析。
1.2 变异性与稳定性在质量管理中，变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下相同测量项的数值差异。
通过SPC的应用，可以发现原本被认为是随机变动的过程，实际上可能存在特殊原因造成的异常波动。
稳定性是指过程在一段时间内的变异性较小，并且符合预期的性能要求。
通过SPC 的控制图，可以监控过程的稳定性，并及时采取措施防止不稳定状态的出现。
2. 常用的SPC工具SPC工具是SPC实施过程中使用的具体方法和技术，下面介绍几种常用的SPC工具。
2.1 控制图控制图是SPC中最常用的一种工具，它用来监控过程在一段时间内的变异情况。
控制图是一种统计图表，将过程数据按时间顺序绘制在图表上，同时画出上下限和中心线。
如果过程数据处于控制限之内，说明过程处于稳定状态；如果过程数据超过控制限，说明过程发生了特殊原因的变异，需要进行分析和改进。
2.2 直方图直方图是一种用柱形表示数据分布的图表，它可以直观地展示数据的中心趋势、波动幅度以及偏态情况。
通过直方图，可以判断数据是否符合正态分布，如果数据呈现钟形分布，则可以认为数据符合正态分布的假设。
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。
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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。
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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。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
spc基础培训资料全
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：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的⼀个长度尺⼨的测量值（mm）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最⼤值和最⼩值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最⼤值为42.44,最⼩值为42.27②⽤测量单位的1、2、5倍除以最⼤值与最⼩值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可⽤0.01mm的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最⼩值分在第⼀组的中部,并把分组组界定在最⼩测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
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
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。
统计过程控制( SPC)基础知识培训
六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) （质量与每个人的工作都有关系）
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因：分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等（占15%）。
▪它是一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如：作业者操作方法 错误，仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等（占85%）。
▪它是一种可预测的，持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如：电压的偶然波动，机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析，並調整制程（或过程），從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。
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
初级SPC培训教程PPT共4-2024鲜版
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不合格品控制及改进措施
2024/3/27
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不合格品定义及分类方法
2024/3/27
不合格品定义
不符合规定要求或标准的产品、 半成品、原材料等。
分类方法
按性质可分为严重不合格、一般 不合格和轻微不合格；按来源可 分为设计不合格、制造不合格、 采购不合格等。
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不合格品处理程序和责任人划分
。
其他领域
除了制造业和服务业外，SPC还 可以应用于农业、能源等领域。 通过对相关数据进行监控和分析 ，提高生产效率和资源利用率。
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测量系统分析
2024/3/27
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测量系统基本概念
01
测量系统定义
测量系统是指用于获取产品或 过程特性量值的一组操作、程 序、量具、设备、软件及操作
软件资源
选择合适的SPC软件，确保其功能满足企业的实际 需求。
人力资源
通过内部培训或外部引进具备SPC技能和知识的人 才。
2024/3/27
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成功案例分享
案例背景
某制造企业在生产过程中遇到质量问 题，产品不良率较高，严重影响企业 声誉和市场竞争力。
实施过程
该企业决定引入SPC进行质量改进。 首先进行了全面的质量诊断，识别出 关键的质量问题和影响因素。然后制 定了详细的SPC实施计划，包括选择 合适的SPC工具、培训员工、建立质 量监控体系等。在实施过程中，企业 克服了各种困难和挑战，最终成功建 立了有效的SPC系统。
根据收集到的数据计制步骤与注意事项
将观测值用点子描在控制图上 。
02
4. 判稳
01
3. 描点
2024/3/27
(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。
SPC基础
SPC(统计过程控制)基础知识培训教材 第一部分 SPC 统计过程控制概论 1,什幺是 SPC? SPC 是三个英文单词的缩写(Statistical Process Control) ,即统计过程控制是应用统 计方法对过程中的各个阶段进行监控,从而达到质量保证与质量改进的目的.在此可将 统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具, 它是通过预防而不是通过检测来避免浪 费. SPC 的特点是:1.全系统的,要求全员参与,人人有责;2.强调用科学的方法来保 证达到目的;3.SPC 强调全过程的预防为主;4.SPC 不仅用于生产过程,而且可用于服 务过程和一切管理过程. SPC 要点:1.SPC 是运用统计学方法将过程的输出量和预先设定的控制界限进行比 较,并分辨出通常原因和异常原因,从而在生产过程中进行质量控制;2.SPC 是预防行 为,可针对问题的纠正措施提供有效的资源配置;3.SPC 是一系列的"事前"方法,它 不仅是检测,而且是通过系统的分析,使用收集的数据,并以过程能力为基础,来预测 过程的发展趋势. 2,SPC 的发展史与质量管理的进展 20 世纪二三十年代,美国贝尔电话实验室的休哈特(W.A.Shewhart)博士首先提出 过程控制的概念与实施过程控制的方法,并于 1931 年出版了"加工产品品质的经济控 制" (Economic Control of Quality of Manufactured Products)之后,SPC 应用于各种制造 过程改善便从此展开.今天的 SPC 与当年的休哈特方法并没有根本的区别. 当时 SPC 并不流行,二次世界大战后期,美国开始在军工部门推行休哈特的方法, 但应用并不广泛. 战后, 美国成为当时工业强大的国家, 于是统计过程控制方法在 1950～ 1980 年这一阶段内逐渐从美国工业中消失.反之,在战后经济遭到严重破坏的日本,白 废待兴,提出了以产品质量为根本来提高竞争力,所以到美国请了戴明等人到日本指导 品质,将 SPC 的概念引入日本.SPC 在戴明的指导下,功能发挥的很不错,从 1950 年 到 1980 年,日本跃居世界质量和生产率方面的领先地位.日本人为了牢记戴明的功劳, 就在日本设立了一年一度的品质界最高奖项-----戴明品质奖,后来美国和台湾等地也采 用日本的方式,设立了一年一度的戴明奖. 在日本强有力的竞争之下,SPC 在西方工业发达的国家复兴,西方工业发达国家纷 纷加以推行并把 SPC 列为高科技之一.如美国从 80 年代起开始推行 SPC,美国汽车工 业,钢铁工业等许多行业都推行了 SPC. 20 世纪人类跨入了以加工机械化,经营规模化,资本垄断化为特征的工业化时代. 在整整一个世纪中,质量管理的发展经历了生产后检测,生产中使用 SPC,在生产前进 行产品和过程控制三个阶段. 3,SPC 的作用 过程控制是为了确保满足顾客的要求而对过程所执行的一套程序和经过计划的措 施,使用控制图等统计技术来分析过程或其输出,以便采取适当措施来达到并保持统计 控制状态从而提高过程能力. SPC 的作用主要体现在如下几个方面: 3.1 单纯从 SPC 理论上分析对企业的益处,它具有经济性,预警性,能合理的使用企业 的设备; 3.2 从制造过程(制程)上分析对制程的功效,通过分辨共同原因和特殊原因,找出最 大质量问题原因,以便于工作更有绩效;生产过程能力指数(CPK)可作为改善前后简 单比较的依据,作为生产过程检讨的共同语言;减少报表处理工作量,增加了分析数据的真实性,科学性,从宏观到微观全面真实地了解质量状况;建立一个技术,生产,质 管三个与质量有直接管理部门的沟通的平台. 3.3SPC 有利于维护过程控制和过程的稳定性,加强产品的可靠性和可维护性 3.4 理想的运做 SPC 可以达到的做用可以用 3W2H 来描述:找出什幺时候会发生异常 (When) ;找出发生什幺具体异常(What) ;分析出异常的原因(Why) ;得出解决异常 的方法(How) ;建立起预防方案(How) . 4,SPC 的基本理论基础 在 SPC 中,虽然任何统计方法都可以应用的,但最常用的是控制图理论.现在将 SPC 的理论要点简单介绍如下: 4.1 产品质量的统计观点 产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一.它包括两部分的内容:1.产 品质量具有变异性:在生产中,影响产品质量的因素按不同的来源分可分为人员,原材 料,机器设备,操作方法,测量设备,环境等(即 5M1E)几个方面,这些质量因素不 可能保持绝对不变,因此,产品质量在一系列客观存在的因素的影响下必然会不停的变 化着.这就是产品质量的变异性;2.产品质量的变异具有统计规律性:生产正常的情况 下,对产品质量的变异经过大量调查与分析,可应用概率论和数理统计方法来精确地找 出产品质量变异的幅度及不同大小的变异幅度出现的可能性,即产品质量的分布,这就 是产品质量变异的统计规律.在质量管理中,计量特性值常见的分布有正态分布等,计 件质量特性值常见的分布有二项分布等,计点质量特性值常见的分布有泊松分布等,利 用这些规律,可以做到保证和提高产品质量. 从哲学的观点看,前者是认识世界,后者是改造世界.引入产品质量的统计观点是 近代质量管理的区别于传统质量管理的一个重要的标志. 近代质量管理不再把产品质量 仅仅看成是产品和规格的比较, 而是辨证的认为产品质量是受一系列因素的影响并遵循 一定的统计规律在不停的变化着的,这种观点就是产品质量的统计观点. 4.2 抓住异常因素就是抓住主要矛盾 将质量因素分为通常因素和异常因素两类,通常因素对产品质量影响微小,随生产 过程始终存在,难以去除,反之,异常因素对产品质量影响很大,在生产过程中有时存 在,有不难除区.因此在生产过程中,对通常因素的是听之任之,而对异常因素则不然, 异常因素一旦发生,要尽快找出来,并采取措施将其消除,这就是抓住主要矛盾(前面 我们介绍的因果图和排列图) .这里控制图是发现异常因素的科学工具. 4.3 稳定状态是生产过程追求的目标 在生产过程中,只存在通常因素而不存在异常因素时的状态称为稳定状态,简称稳 态,也叫统计控制状态.在稳态下生产,我们对产品的质量有完全的把握,同时生产过 程也是最经济的,所生产的不合格品最少.因此,稳定状态是生产过程追求的目标.一 道工序稳定称为稳定工序,道道工序稳定称为全稳生产线.建立全稳生产线是建立产品 质量保证体系的科学基础.对于如何判断过程是否稳定,有无异常,已建立了一套判断 稳定的准则和判断异常的准则. 4.4 预防为主是质量管理的重要原则 控制图是实现预防为主的原则的重要的科学方法, 这部分内容我们将在控制图部分 的学习时详细学习. 4.5SPD 诊断理论是 SPC 的重要新发展 SPC 可以判断过程的异常,及时告警,但 SPC 也具有其局限性,它不能告诉我们 异常发生的原因,发生在何处,换句话说,SPC 不能进行诊断.而生产现场迫切需要解 决诊断的问题,否则即使想要纠正异常也无从下手,故现场和理论都迫切需要将 SPC发展为 SPD(Statistical Process Diagnosis) .SPD 不仅具有 SPC 及时警告的功能,而且 具有 SPC 所没有的诊断功能,故 SPD 是 SPC 发展的新阶段.SPD 就是利用统计技术方 法对过程的各个阶段进行监控与诊断, 从而达到缩短诊断时间, 以便迅速采取解决措施, 减少损失,降低成本保证产品质量的目的. 4.6 生产线的系统分析工具 不是从孤立的一道工序出发, 而是从上下工序互相联系的整个系统出发来分析一条 生产线是 SPC 分析方法的特色. 以上 SPC 的理论要点将在以后的培训中进行详细的阐明. 5,SPC 进行的基本步骤 SPC 进行过程改进的流程如图所示.SPC的 重 要 性 正 态 分 布 等 统 计 基 础 知 识 质 量 管 理 的 七 个 工 具 如 何 制 定 过 程 控 制 网 图 , 即 控 制 点 工 艺 流 程 图 如 何 制 定 工 序 控 制 表SPC培 训确 定 关 键 变 量 , 提 出 规 格 标 准建 立 过 程 改 进 的 机 会选 择 过 程 改 进 小 组进 行 测 量 可 重 复 性 和 可 再 现 性 研 究进 行 过 程 能 力 研 究建 立 过 程 监 控 系 统持 续 过 程 改 进图 1 SPC 过程改进流程图 6,几个基本的品质概念 下面,我们了解几个与品质有关的重要的观念. 6.1 可能出问题的地方一定会出问题,不可能出问题的地方也可能出问题; 6.2 不要认为所有产品都符合规格就一定品质好了; 6.3 品质目标永远是零缺点,好的品质并不代表一定是高成本; 6.4 品质不是靠制造,检验,设计出来的,而是靠全体员工在一个良好的体系下面,并 拥有良好和完备的方法和工具,形成了一个良好的习惯并得到客户的认同并制造出来 的; 6.5 作了控制图和 CPK 并不代表做了 SPC; 6.6 对自身各环节要多注意任何一点的改善,认识同仁,建立团队默契,发挥团队功能; 6.7PDCA 观念. 第二部分 SPC 的研究对象----差异 SPC 是一种用来分析资料的科学方法,并且利用分析结果来解决实际的问题.只要 问题能以数字表示,就可以应用 SPC 来分析.在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的.为何会有这些波动发生?它是由人(Man) ,机(Machine) ,料(Material) , 法(Method) ,测(Measurement) ,环(environment) ,简称 5M1E,等基本因素的波动 影响所致.通常我们对产生了变异的系统也是从这六个方面去调查系统产生变异的原 因,这也是过程控制的主要影响因素.在此,我们用图 2 及图 3 来表示变异的来源,这 些来源影响并造成了产品的变异.生产原料机器设备操作者产品品质方法测量系统环境图2品质特性的因果图人机 法料环测产品图3 产品变异来源 生产系统的波动分为两种: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. 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,使过程处于正常波动状态.图 4 异常变异和通常变异示意图 生产系统的波动造成数据的波动,在测量的结果上存在一定的差异,是事物所固有 的.但是,只有两种原因:一种是通常原因引起的差异,其过程是稳定的,可预测的, 差异的多种根源共同起作用,是过程所固有的,这些原因导致过程的自然波动;另一种 是异常原因引起的差异,存在异常差异过程是不稳定的,不可预测的,这种差异不是过 程固有的,它是间断差异的根源,是不可预测的,不稳定的.我们在分析差异产生的原 因时一般采用 80/20 原则. 第三部分 统计学基础 离开了数据收 数据收集和分析对于任何一个管理体系都是一个很基本的项目之一, 集和分析,所有的管理体系都是一纸空谈.1,数据的收集和分析 1.1 数据的分类 数据大体上可以分为两类:计量型数据和计数型数据.计量型数据是指那些作为连 续量测得到的质量特性值,如长度,重量,强度,化学成分,时间,电阻.计数型数据 是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值,如铸件的疵点,统计抽样中的不合格判 定数,审核中的不合格数等可以用 0,1,2……等阿拉伯数一直数下去的数据.计数型 数据还可以进一步分为计件数(如不合格数)和计点数(如疵点数) ,将这些数据变换 成概率后的数据就是计数型数据. 两类数据的差别,决定了数据所反映的统计性质和数据处理的不同的方法.例如对 于计量型数据都属于连续性数据,最常见的是正态分布(Normal distribution) ;而计数 型数据属于离散概率分布,最典型的是二项分布和泊松分布. 1.2 数据的收集 在 SPC 中,数据收集是非常重要的,收集数据的好坏关系到 SPC 的意义是否存在, 关系到 SPC 的功能能否实现. 因为 SPC 应用的精神在于收集最简洁最基本的数据,经过一系列科学而复杂的运 算,以最简单,直观,明了的方式表现,以便于深入了解品质状况和预测问题.所以 SPC 在数据收集过程中必须强调四项原则:真实,及时,简洁,标准. SPC 在数据的收集过程中,通常包括两大类:一是所检验项目的各项位置条件,如 批号,产品类别,材料编号,收集时间,工序位置,批量数,检验数,检验人员等;二 是各种检验项目,如各缺点代码的缺点个数,各缺点类别个数,各质量特性值所测量出 来的类别个数,各产品控制特性值所测量出来的数值等. 还可根据需要收集:客户名称,班别,机台别,关键材料商等位置条件项目,但根 据的原则为:所订字段需要层别分析,以利于问题地深入分析. 数据收集流程简单来说, 就是把检验出来的数据收集整理好, 其基本流程如图所示.开 始QC工 程 图 或 客 户 要 求确 定 品 检 项 目 及 品 质 要 求制 定 抽 样 计 划 及 现 场 抽 样 表检 验 人 员 现 场 实 际 检 验 并 填 写 检 查 表做 数 据 处 理 或 正 确 无 误 地 输 入 计 算 机结 束图5数据收集流程图2,常用的统计学术语 2.1 必然事件,不可能事件和随机事件 必然事件(event)是指在一定条件下,必然发生的事件,而不可能事件是在一定的 条件下不可能发生的事件. 在质量管理方面我们经常遇到的是随机事件, 即一定条件下, 可能发生,也可能不发生的事件.如我们无法预料 SM 的 SW 一定是目标值,但我们从大量统计的基础上我们可以说 SW 在目标值附近; 再如我们无法预知电灯泡的使用寿命 一定是 1000 小时,但我们在大量统计的基础上可以说电灯泡的寿命有 80%的可能性在 1000 小时以上,这都是随机现象的一种科学的描述. 对于随机现象我们知道,随机现象的结果至少有两个,至于出现那一个,人们事先 并不知道.举一个最简单的例子.抛一枚硬币,可能出现正面,也可能出现反面,至于 出现那一面事先并不知道. 随机事件的发生是偶然的,但随即事件发生的概率还是可能有大小之别的,是可以 设法度量的.而在实际的生产过程中随机事件发生的可能性大小,我们是十分关注的. 例如在上边的例子中,硬币出现中面和反面的几率各是 1/2,足球裁判就是利用抛硬币 的方法让双方队长选择场地的,以示机会均等.再如购买彩票的中奖机会是多少? 2.2 总体和样本 在实际的生产过程中,当产品的批量很大,破坏性试验或无限总体的情况下,很难 或根本不可能对所有原料或产品进行检验,通常的做法是:从总体中抽取取部分个体进 行检验,并依据部分个体的检验结果,去推断总体的水平.例如我们在生产时一检检验 下线 SM 的 25%左右,对我们的生产情况作出推测,进行控制.总体是我们要研究或考 察的全体,而从总体中抽取的部分个体称为样本.所谓的统计判断就是依据对样本的检 测或观察的结果进行推断总体状况. 3,常用的表征数据情况的特征值 用来表示随机现象结果的变量称为随机变量,在生产过程中,产品的质量特性就是 表征产品性能的指标,产品的性能一般是随机的,为了表征这些问题我们引入如下几个 常用的表示随机变量的特征值. 3.1 平均数(Mean,但通常用 Xbar 或 x 表示) 把一组数据全部相加,再除以该组数据的个数, x = ( x1 + x2 + L + xn ) / n (1)在 SPC 的计量值中, 通过平均数可以看出这组数据的准确度状况如何, 判断出制程 控制与规格之间的关系,如果偏差过大,说明我们当初设定的规格有问题,并可进一步 判断是我们的规格订错了还是我们的机器设备或测量设备有较大的偏差;如果偏差很 小,则表明我们当初设定的规格正常,同时我们的制程也还可以,所以,平均数离规格 中心线越近越好. 3.2 中位数(median,通常用 M 表示) 为了减少计算,将一组数据先按大小顺序排列起来,然后取最中间的那个数(当数 据为奇数)或取中间两位数的平均值(数据为偶数) .在 SPC 的计量值中,通过中位数 也可以看出该组数据的准确度,它的变化与平均数有些相同,同样也是越接近中心规格 值越好. 3.3 极差(R) 极差是一组数据中的最大值减去最小值; R=Xmax-Xmin (2) 在 SPC 的计量值中, 通过极差的大小可以看出这组数据的精密度状况如何, 判断出 这一组数据的制程幅度是否很大,如果很大则表明制程能力较差,如果组距较小,则表 明制程能力还不错,如果在几组数据中有极差突然增大,则表明出现了特殊原因,必须 马上查出真正的问题点,并尽快解决. 3.4 方差( σ ,有时也用 S 表示)2方差是由该组数据中每个数据减去实际平均数的差值的平方和除以该组数据的个 数,计算公式如下:n 1 在 SPC 的计量值中, 方差是用来后面算标准方差用的, 通过方差我们可以了解该组 产品在这一控制特性值的制程能力.如果方差很大,则说明我们的制程能力较差,后面 的标准差就大,CPK 也就小,如果方差较小,则说明我们的制程能力较好,后面的标准 差就小,CPK 也就越大,也就是说方差小好.但是在 SPC 系统中,通常不用方差来分 析制程,这只是在后面使用的标准差的一个前奏. 3.5 标准差(s) 标准差可以直接有方差开平方的来,n 1 例如我们计算上例中的两组数据的方差和标准偏差.s12 =8.52 s 2 =72σ2∑ (x x ) =i2s=∑ (xix)2s1 = 8.5 =2.915 s 2 = 72 =8.485在 SPC 的计量值中,通过标准差可以判断该组数据的准确度和精密度,反映一定 的制程能力,同时为后面 CPK 和控制上下限算法做基础.如果标准差很大时,则表明 我们的制程能力不好,同时也不稳定,说明共同原因需要改善,CPK 也就小,控制上下 限距离也就大,如果标准差较小,则表明我们的制程能力很好,同时也很稳定,同时说 明我们可以维持现状,甚至考虑到成本时可以将制程适当放松,这时 CPK 也就大,控 制上下限距离也就小了,并且基本上所有数据都在规格上下限之间. 4,常用的数据处理工具 在实际的数据处理常用的统计工具有如下几种:质量管理的七个工具分别是:分层 法(Stratification) ,排列图(Pareto diagram) ,因果图(Cause-effect diagran) ,直方图 (Histogram) ,散布图(Scatter diagram) ,控制图(Control chart) ,检查表(Check list) . 5,常用的数据分布情况 对于随机现象通常用分布(distribution)来描述,分布可以告诉我们:变异的幅度 有多大,出现这幺大幅度的可能性(概率,probability)有多大,这就是统计规律.对 于计量特性值,如长度,重量,时间,强度,纯度,成分收率等连续性数据,最常见的 是正态分布(Normal distribution) .对于计件特性值,如特性测量的结果只有合格与不 合格两种情形的离散性数据,最常见的是二项分布(Binomial distribution) .对于计点特 性值,如铸件的沙眼数,布匹上瑕点数,电视机中的焊接不合格数等离散性数据,最常 见的是泊松分布(Poisson distribution) .掌握这些数据的统计规律可以保证和提高产质 量量. 5.1 正态分布 正态分布是一种最常见,应用最广泛的一种分布,当质量特性值(随机变量)由为 数众多的因素影响,而没有一个因素起主导作用的情况下,该质量特性值的分布规律符 合正态分布,例如,轴承的加工尺寸,化工产品的化学组成,测量误差,下线 SM 的尺 寸,透过率等都属于正态分布. 正态分布的曲线的特点有:1. 曲线的最高点的横坐标, 称为正态分布的均值用μ表示, 这意味着随机变量在μ附近 出现的概率最大,当 X 向左右远离时,X 出现的概率随分布曲线的降低而迅速下降. 2. 曲线以μ为对称轴,从理论上讲,如将曲线以该轴对折时,曲线应该能重合. 3. 如果用数学表达式来表述正态分布曲线,我们有: 1 2 f ( x) = e 2σ 2π σ 4. 根据上式可以看出, 任一正态分布仅由两个参数, 即总体平均值μ和总体标准偏差σ 完全确定,其中μ称为分布的位置参数,σ称为分布的形状参数,σ值 越小,曲线越 陡,数据变量离散性也越小,σ越大,曲线越扁平,数据的离散性也越大.如图给出了 标准偏差σ分别为 0.5,1 和 2 的三种情况的示意图. ( x )2图 6 σ变化的直观意义 5. 从理论上讲,曲线对横轴是渐进的,即横轴定义的区域是从-∞到+∞.通过计算可以 得到以下几个在质量管理中常用到的结论: 总体平均值落在:μ±1σ范围内的概率为 68.26% μ±2σ范围内的概率为 95.46% μ±3σ范围内的概率为 99.73% μ±1.96σ范围内的概率为 95.0% 而数据落在:μ±3σ之外的概率为 3‰ μ±1.96σ范围之外的概率为 5%图 7 以σ为基准分布曲线下不同面积所包含的概率 中心极限定理:对于较大样本,从总体中(其平均值为μ,标准偏差为 s)随机抽样的 各样本的平均值的分布接近正态分布,无论抽样总体的概率分布如何.样本容量越大, 样本平均值的分布越接近正态分布. 这是从统计学得出的重要结论, SPC 中占有重要 在地位.在 SPC 中,我们使用平均数据来判定过程是否受控.由于这个理论,我们知道样 本平均值的分布接近正态分布,其平均值等于μ,标准偏差等于 σ / n ,在此 n 是样 本数. 因为样本平均值的分布比总体的分布要紧密,所以它对过程的变化更加敏感.我们 将在讲述控制图时再做讨论.图 8 样本平均值对曲线的影响 掷骰子个数不同,其平均值的分布情况如下:随着样本容量(在此为掷骰子的个数) 的增加,你发现了什么变化?图 9 中心值定理的理解 5.2 二项分布 有时,一个事物只有两种可能的状态或结果,例如一张 SM 的检验,要么合格,要 么不合格;一颗卫星的发射要么成功,要么不成功;谈恋爱也是如此,要么成功要么不 成功,等等,二者必具其一,此时我们就可以用二项分布来研究和分析这些问题. 以 SM 的检验为例,虽然结果只有合格与不合格两种情况,但抽到的不合格品的概 率显然取决于该批产品的固有的不合格率,如果我们用 p 和 q 来代表 SM 的合格率和不 合格率,则有 p+q=1, (p+q)2=1,则我们通过二项分布的展开 n 个产品中出现 x 个不 合格品的概率为:C nx p x q n x 或 C nx p x (1 p ) n x = C nx p x (1 p ) n x ,在此是 n 个产品取 x 的组合C nx =n! x!( n x )!。
SPC(统计过程控制)培训
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4、SPC 实施的范围： 新产品和常规产品（包括老产品和旧产品） 中，顾客要求和公司确定的产品和过程特 殊特性。
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SPC： ㈠代表先进的品质管理 世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽车、福特、英特尔、摩托罗拉等 ㈡是成熟的品质管理方式 有一系列的运行、管理方法 ㈢是品质、产量、竞争能力提升及成本下降 的有力手段 许多厂商被顾客要求做SPC
重点强调对于一切事务，依其价值的大小而 付出不同的努力，以获得效果。亦即指柏拉
图分析前面2—3项重要项目之控制。
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4.3 排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照 对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题 区域或变差源进行排序。一般情况下，大多 数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所 以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原 因上，而暂时忽视多数不重要的原因。 4.4 柏拉图：是美国品管大师裘兰博士将劳伦兹曲 线（美国经济学者）运用于品管上,同时创造出 “Vital Few Trivial Many”（重要的少数、锁 细
发生比率
0.39 0.37 0.38
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3. 散布图（亦称相关图）： 用来分析两个相对应变量（一组成对的数据） 之间是否存在某种相互作用或影响的相关性， 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性
— 要因”、“特性—特性”、“要因—要因”。
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SPC统计过程控制培训大纲(李见明2024版)202406
4.11 过程能力改进
经验告诉我们：只有稳定的过程（控制图显示受控的过程），才能提供可信赖的过程能力，而过高或过低的过程能力，都会带来额外的品质成本，通过 SPC 的运用，将使我们更有效地分配品质控制资源，以制程确保品质，最大限度地降低无形的，看不见的品质成本，赢得客户的信任。
培训对象：
企业研发部、技术部、企划部、制造部、品管部、人力资源部、资材部等主管人员及工程师
1.1 SPC的定义
1.2 SPC发展
1.3 SPC作用
1.4 SPC的基本统计概念
1.5 中心极限定理
第二讲 SPC控制图及计算公式
2.1过程控制系统
2.2 过程变差
2.3 SPC控制图对发现异常的两类错误和风险
2.4 两种变差的对策
2.5 控制图定义及构成要素
2.6 控制图的种类
2.7 SPC导入流程
第四讲 过程能力分析
4.1过程能力概念
4.2 过程能力指数
4.3 过程能力指数CP计算
4.4 过程能力指数CPK计算
4.5过程性能指数Pp
4.6 过程性能指数PPK
4.7 过程能力指数Cp,Cpk与Pp,Ppk区分
4.8 过程能力指数Cp,Cpk与Pp,Ppk的应用时机
4.9 过程能力等级判断及处置建议
3.4 均值和标准差控制图制作与解析
3.5中位值极差图制作与解析
3.6 单值移动极差图制作与解析
3.7计数型数据控制图四种类型
3.8 P不良率管制图制作与解析
3.9 不合格品数的np 图制作与解析
3.10 缺陷数的 c 图制作与解析
3.11单位缺点数管制图u图制作与解析
3.12 控制图制作课堂练习
SPC基础培训资料
SPC基础培训资料一、SPC 是什么？SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
二、SPC 的发展历程SPC 起源于 20 世纪 20 年代，当时美国的休哈特博士提出了控制图的概念，并成功将其应用于生产过程的监控。
在随后的几十年里，SPC 不断发展和完善，逐渐成为质量管理领域的重要方法。
随着计算机技术的普及，SPC 的应用变得更加便捷和高效。
三、SPC 的作用和意义1、预防不合格产品的产生通过对过程数据的实时监控和分析，能够提前发现潜在的问题，及时采取措施进行调整，从而避免不合格产品的出现。
2、降低生产成本减少废品、返工和保修等成本，提高生产效率和资源利用率。
3、提高产品质量和一致性使生产过程更加稳定，产品质量更加稳定和可靠，满足客户的需求和期望。
4、增强企业竞争力能够帮助企业在市场上树立良好的质量形象，提高客户满意度和忠诚度，增强市场竞争力。
四、SPC 常用的工具1、控制图控制图是 SPC 中最基本、最重要的工具。
它用于监控过程的稳定性和判断过程是否处于受控状态。
常见的控制图有均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）、中位数极差控制图（XR 图）、单值移动极差控制图（XMR 图）等。
2、直方图用于展示数据的分布情况，帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
3、排列图也称为帕累托图，用于找出影响产品质量的主要因素。
4、散布图用于研究两个变量之间的关系，判断它们是否相关。
五、控制图的原理控制图基于“3σ 原则”，即认为在正常情况下，过程数据的分布服从正态分布。
如果数据点超出控制限（通常为均值 ± 3 倍标准差），则认为过程出现了异常。
控制限分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）。
SPC基础知识培训
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1、SPC概述
a
过程控制系统 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备 材料 方法 环境
统计方法 我们工作 的方式/资 产品或服务 源的融合
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
输入
过程/系统 顾客的呼声
输出
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1、SPC概述 b 变差的普通原因和特殊原因 普通原因（Common Cause）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，它影响被研究过程输 出的所有单值。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。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。 特殊原因： （Special Cause） （通常也叫可查明原因）是指造成 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。只有特殊原因被查出且采取措施，否则它 们将继续不可预测的影响过程的输出。 特殊原因一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点 或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。
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1、SPC概述 C 局部措施和对系统采取措施 局部措施 通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题 对系统采取措施 通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题 错误的措施 试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过度调 整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降 试图通过改变设计来减小特殊原因变差可能解决不了问题，会造 成时间和金钱的浪费
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1、SPC概述
正态分布(Normal Distribution)
一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形频率分布，它是计量型 数据用控制图的基础。当一组测量数据服从正态分布时，有大约68．26％ 的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内；大约95．44％的测量值 将落在平均值处正负两个标准差的区间内；大约99．73％的值将落在平均 值处正负三个标偏差的区间内。这些百分数是控制界限或控制图分析的基 础(因为即使整个输出的全部数据不服从正态分布，但其子组子均值趋向 于正态分布)，而且是许多过程能力确定的基础(因为许多工业过程的输出 服从正引言
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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•
出新的思想体系；
•
◆把不同的人组织在一起，不一定强行一致，而是让
•
他们相互理解，组成工作小组；
•
◆领导人员不断听取下级的意见，使自己的观点、方
•
针得以贯彻下去。
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•二、KJ法—亲和图(Affinity diagram)
•②收集语言资料 • 收集语言资料的方法有： • ◆直接观察法 • 指亲自到现场去看、去听，和问题直接接触，去掌 • 握事实。 • ◆面谈 • 找知情人个别谈话，掌握第一手资料。 • ◆查阅资料 • 到图书馆、资料室以及专利馆查阅有关资料。 • ◆运用头脑风暴法 • 包括个人头脑风暴法和集体头脑风暴法，以便产生 • 和澄清大量的意见、信息和反映。
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•二、KJ法—亲和图(Affinity diagram)
• ⑤制作标签卡片 • 对内容相似或相近的卡片组，写出一张能代表该组 • 内容的主卡片，即标签卡。标签卡不能失掉卡片组 • 的原意，要表达生动，不能抽象化。标签卡覆盖于 • 这组卡片上，当作一张卡片对待。 • ⑥作图 • 把归类过程图形化即形成亲和图。 • 把整理好的卡片展开安排在使人容易理解的位置上 • 并用适当的符号画出卡片之间的联系。
•4.关联图的类型 • ①中央集中型关联图(图1-2)。
• 在制图时,把要分析的几个问题放在图的中央位置,因素 • 则层层向四周展开。
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•一、关联图Relation diagram
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•图1-2中央集中型关联图
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•一、关联图Relation diagram
•一、关联图Relation diagram
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•图1-6用关联图分析自行车零件易丢损的原因
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•二、KJ法—亲和图(Affinity diagram)
•1.KJ法的概念
• KJ法是日本人川喜田二朗(Kawakita Jiko)发明的，KJ是其名
• 的缩写。KJ法泛指利用卡片对语言资料进行归纳整理的方法。 • 它包括亲和图(又称A型图解、近似图解、卡片法)、分层图 • 等多种方法。 • 亲和图是KJ法的主体方法。亲和图是一种图示技术，它把 收
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•图1-4应用型关联图
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•一、关联图Relation diagram
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•图1-5应用型关联图
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•一、关联图Relation diagram
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•5.关联图的绘制
• ①组织有关人员，针对所需分析的问题，广泛收集
信
•
息,充分发表意见。
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•二、KJ法—亲和图(Affinity diagram)
•3.亲和图的应用程序
• ①确定主题
•
确定主题的范围包括以下几个方面：
•
◆把尚未掌握的杂乱无章的事物进行系统的整理；
•
◆把尚未综合的杂乱思想进行整理；
•
◆破除已被采用的不正确的固有概念，形成新的见解；
•
◆逐个分析既成的思想体系和理论体系，并从中归纳
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2020/10/31
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•一、关联图Relation diagram
•6.主因和问题的判别
• ①在图中，箭头只进不出的是问题。
• ②在图中，箭头只出不进的是主因，也叫末端因
在图中，箭头有进的出的是中间因素。
• ④出多于进的中间因素叫关键中间因素，一般也
•
可作为主因对待。
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•②单向汇集型关联图（图1-3） • 在制图时，把要分析的几个问题放在图的一侧，因素则层 • 层向相反方向展开。
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•图1-3单向汇集型 关联图
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•一、关联图Relation diagram
•③应用型关联图（图1-4、图1-5） • 指关联图与其他图种的联合应用的方式。
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•一、关联图Relation diagram
•1. 定义： • 所谓关联图，就是对原因——结果，目的——手段等关系复
• 杂而相互纠缠的问题，在逻辑上用箭头把各要素之间的因果 • 关系连接起来，从而找出主要因素和项目的方法。
•2. 优点： • 关联图克服了因果图和因素展开型系统图(见图1-1）
• 集到的大量有关某特定主题的意见、观点、想法等语言文字 资
• 料，按它们相互亲近的程度用图形加以归纳、汇总。
•2.亲和图的用途
• 常用于归纳整理收集到的意见、观点和想法等语言资料。
• 亲和图只适用于需要时间、慢慢解决、不容易解决而非解决 • 不可的问题。不适用于速战速决或简单的问题。
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•二、KJ法—亲和图(Affinity diagram)
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•③语言资料卡片化 • 把收集到的所有语言资料分别按条制成卡片，以便进 • 行整理。 •④汇总整理卡片 • 把所有的卡片都汇集在一起，一张一张地去看清，反 • 复多次，先横向再纵向全部看过几遍以后，把内容相 • 近似的或比较接近的卡片归类在一起，也就是按语言 • 资料的密切性归成若干类。这种归类不是按逻辑性而 • 是按情理性归类。对于不能归类的“孤立”的卡片依 然 • 保留。
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