SPC统计过程控制培训课件ppt
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SPC统计过程控制培训教材(PPT 72页)
➢ 戴明博士对日本指导质量管理的成功，让美国 人惊醒原来日本工商经营成功的背后竟然有一 位美国人居功最大，故开始对戴明博士另眼看 待。1980年6月24日全国广播公司(NBC)在电视 播放举世闻名的“日本能为什么我们不能”(If Japan Can, Why Can‘t We?)，使戴明博士一 夜成名。从此以后美国企业家重新研究戴明的 质量管理经营理念。
步骤8：运用控制限进行控制；
计数控制图和计点控制图
不良品率控制图（P图）
对产品不良品率进行监控时用的控制图 ;
质量特性良与不良，通常服从二项分 布; 当不良率P较小样本量n足够大时,该 分布趋向于正态分布
适用于全检零件或每个时期的检验样本 含量不同。
不良品率控制图（P图）
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高 ，要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综 合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。
SPC（统计过程控制）
－－统计性的反馈系统
Statistical: （统计）以概率统计学为基础，用 科学的方法分析数据、得出结论； ——使用数据分析
标准正态分布函数：N（0，1）
小概率事件理解
1.例行检查身体 2.烟雾探测器
正态分布图与控制图
正态分布图与控制图
？？那是不是说只有符合正态分布的特性（变量） 才可以用控制图呢？
休哈特实验
休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中，抽取n ＝4的样本，计算样本均值Xbar，经过多次实验后发 现，Xbar基本符合正态分布。
（William Edwards Deming）
步骤8：运用控制限进行控制；
计数控制图和计点控制图
不良品率控制图（P图）
对产品不良品率进行监控时用的控制图 ;
质量特性良与不良，通常服从二项分 布; 当不良率P较小样本量n足够大时,该 分布趋向于正态分布
适用于全检零件或每个时期的检验样本 含量不同。
不良品率控制图（P图）
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高 ，要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综 合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。
SPC（统计过程控制）
－－统计性的反馈系统
Statistical: （统计）以概率统计学为基础，用 科学的方法分析数据、得出结论； ——使用数据分析
标准正态分布函数：N（0，1）
小概率事件理解
1.例行检查身体 2.烟雾探测器
正态分布图与控制图
正态分布图与控制图
？？那是不是说只有符合正态分布的特性（变量） 才可以用控制图呢？
休哈特实验
休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中，抽取n ＝4的样本，计算样本均值Xbar，经过多次实验后发 现，Xbar基本符合正态分布。
（William Edwards Deming）
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。
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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 统计过程控制培训课件(PPT 48页)
14
指数分类
SQE Training
1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；
4、Cpu：上单侧过程能力指数； 5、Cpl： 下单侧过程能力指数。
15
SQE Training
过程能力决定于质量因素：人、机、料、法、环， 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作； 二、提高过程能力的有效手段； 三、找出产品质量改进的方向； 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
5
SQE Training
影 ☆ 人、机、料、法、测、环
响 （5M1E）
过 操作者方面：如操作者的技术水平、熟练 程 程度、质量意识、责任心、管理程度等；
能 设备方面：如设备精度的稳定性，性能
力
的可靠性，定位装置和传动装置的准 确性，设备的冷却、润滑情况等等；
的 材料方面：如材料的成分，配套元器件
指数分类
二、过程性能指数(Process Performance Index) 1、Pp： 分布中心无偏离规格中心时衡量
过程能力的指数； 2、Ppk： 分布中心偏离规格中心时衡量
过程能力的指数； 3、Ppm：目标值与规格中心不一致时衡量
过程能力的指数； 4、Ppu：上单侧过程能力指数； 5、Ppl： 下单侧过程能力指数。
因 的质量等等；
素
6
SQE Training
指数分类
SQE Training
1、Cp：分布中心无偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
2、Cpk: 分布中心偏离规格中心时衡量 过程能力的指数；
3、Cpm：目标值与规格中心不一致时衡量 过程能力的指数；
4、Cpu：上单侧过程能力指数； 5、Cpl： 下单侧过程能力指数。
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SQE Training
过程能力决定于质量因素：人、机、料、法、环， 而与公差无关。过程能力是过程的固有属性。
8
SQE Training
进行过程能力分析的意义
一、保证产品质量的基础工作； 二、提高过程能力的有效手段； 三、找出产品质量改进的方向； 四、向客户证明加工过程的能力。
9
指数分类
SQE Training
Cp,Cpk,Cpm Pp,Ppk,Ppm
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SQE Training
影 ☆ 人、机、料、法、测、环
响 （5M1E）
过 操作者方面：如操作者的技术水平、熟练 程 程度、质量意识、责任心、管理程度等；
能 设备方面：如设备精度的稳定性，性能
力
的可靠性，定位装置和传动装置的准 确性，设备的冷却、润滑情况等等；
的 材料方面：如材料的成分，配套元器件
指数分类
二、过程性能指数(Process Performance Index) 1、Pp： 分布中心无偏离规格中心时衡量
过程能力的指数； 2、Ppk： 分布中心偏离规格中心时衡量
过程能力的指数； 3、Ppm：目标值与规格中心不一致时衡量
过程能力的指数； 4、Ppu：上单侧过程能力指数； 5、Ppl： 下单侧过程能力指数。
因 的质量等等；
素
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SQE Training
SPC统计过程控制培训课程(PPT97页).pptx
“”及“”风险定义
根据控制限作出的判断也可能产生错误。可能产生的错误
有两类。
第一类错误是把正常判为异常，它的概率为，也就是说 ，工序过程并没有发生异常，只是由于随机的原因引起了数据 过大波动，少数数据越出了控制限，使人误将正常判为异常。 虛发警报， 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从 而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误.
普通原因/异常原因
~
基础的统计量——平均值X、中位数X、极差R 标准偏差、S
1、数据的种类
计量型
特点：可以连续取值也 称连续型数据。
如：零件的尺寸、强度、 重量、时间、温度等
计数型
特点：不可以连续 取值，也称离散型数据 。
如：废品的件数、缺陷数
2、波动（变差）的概念：
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产 实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至 由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产 品，其加工后的产品质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种 差异称为波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。
消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制 。
波动的原因：
材料
机器
人员
• 正常波动：是由普通(偶然)
原因造成的。如操作方法的微 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。正 常波动引起工序质量微小变化， 难以查明或难以消除。它不能 被操作工人控制，只能由技术、 管理人员控制在公差范围内。
原料
PROCESS
测量 结果
针对产品所做的仍 只是在做SQC
二、SPC的目的
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.
SPC统计过程控制培训教材(PPT 116页)
1.了解产品总体性能 2. 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. 规格趋向目标值 4. 减小差异 5. 審核規格，看看是否適用
MQIP – All Rights Reserved
Bak SPC Training
Aug 1-2 , 2004
MQIP
Your Professional Quality Improvement Partner
◆若初始建立控制图，至少要抽取75个以上 的数据，若样本含量N=3，则至少要抽25组 样本. ◆数据必须是最新的，能确切反映当前的工 序水平. ◆抽样时必须记录数据采集日期、时间、采 集人等信息.24样本均值分布898642 ◆抽样必须是随机的.
MQIP – All Rights Reserved
Bak SPC Training
SPC应用背景篇
课程目的：
>了解SPC的历史由来. >掌握控制图基本原理. >掌握SPC的运用领域. >SPC基本统计概念
MQIP – All Rights Reserved
Bak SPC Training
Aug 1-2 , 2004
Your Professional Quality Improvement Partner
Aug 1-2 , 2004
MQIP 控制图的应用
Your Professional Quality Improvement Partner
… …
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… …
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数据记录一般格式
样本号 （1）
日期/时间
X1
1
3/12 8:00 AM
SPC培训课件PPT(共 69张)
19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
华邦机械
目标值线 预测
范围
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点
SPC统计过程控制培训课件(PPT 80张)
宇宙万物及工业产品大都呈常态分配 变异的原因可分为偶因及异因
偶因属管理系统的范围
例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配
预防与检测
人 机 法 环 測量 測量
原料
PROCESS
Y=f(x1,x2,….)
Y可视为顾客所要求的产品特性。 但是如果在y进行相应的统计控制 品已经制造出来，只是相当于检验 得好不好，时效已晚。 所以要去探究哪些因素会影响y，
X X X
UCL LCL 全距控制图
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点 C2识別并标注特殊原因(极差图) Ｃ 过 程 控 制 解 释
C3重新計算控制界限(极差图)
超出 链 明显 形
C4分析均值图上的数据点
C5识別并标注特殊原因(均值图)
超出 链 明显
控制图的判读
超出控制界限的点：连续25点出现一个或 任何一个控制界限是该点处于失控状态的
对系统采取措施
局部措施、系统措施示意
UCL
组内变异和组间差异说明
不同槽之间的谓组间变异，我们在于了解在
组间变异大的解决方法
此时的异常将在Xbar图中显示出来 一般的责任是在现场人员，可能是 料，没有依照标准作业方法等。 此种问题比较容易解决，85%应由 员就可以处理。
组内变异大的解决方法
层别的说明
复合
使用控制图的注意事项
控制界限的重新计算
为使控制线适应今后的生产过程, 在 最初的控制线CL、UCL、LCL时, 常 复计算, 以求得切实可行的控制图. 但 经过使用一定时期后, 生产过程有了 加工工艺改变、刀具改变、设备改变
SPC统计过程控制培训课件ppt(102张)
• 如设备故障，原材料不合格，没有资格的操作工、未按照 作业指导书操作、工艺参数设定不对……
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向
影响大小 消除的难 易度
普通原因 始终
偏向
小
难
特殊原因 有时
或大或小 大
易
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
（1）、波动的原因：
材料
机器
人
环境
测量
方法
波动原因
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
（2）、普通原因、特殊原因
• 普通原因：指的是造成随着时间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，我们称之为：“处于 统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”， 普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普 通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
（3）、波动的种类:
• 正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如操 作方法的微小变动，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。 正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难 以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、 管理人员控制在公差范围内。
• 3、极差R 样本数据中的最大值Xmax与最小值
Xmin的差值。R= Xmax- Xmin • 4、标准偏差s 、 （1）总体标准偏差 （2）样本的标准偏差
s
N
( X i X )2
i 1
N
n
( X i X )2
i 1
n 1
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向
影响大小 消除的难 易度
普通原因 始终
偏向
小
难
特殊原因 有时
或大或小 大
易
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
（1）、波动的原因：
材料
机器
人
环境
测量
方法
波动原因
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
（2）、普通原因、特殊原因
• 普通原因：指的是造成随着时间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，我们称之为：“处于 统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”， 普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普 通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
（3）、波动的种类:
• 正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如操 作方法的微小变动，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。 正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难 以消除。它不能被操作工人控制，只能由技术、 管理人员控制在公差范围内。
• 3、极差R 样本数据中的最大值Xmax与最小值
Xmin的差值。R= Xmax- Xmin • 4、标准偏差s 、 （1）总体标准偏差 （2）样本的标准偏差
s
N
( X i X )2
i 1
N
n
( X i X )2
i 1
n 1
SPC统计过程控制培训课件(PPT102页)
SPC(Statistical Process Control) 统计过程控制培训课件
二.SPC的作用（续）为设备验收提供资料应用SPC统计资料来验证设备能力，保证设备的接受水平提倡一次性将工作做好的精神强调工作质量技术管理人员给生产现场提供良好的服务；生产人员注重提高一次交验合格率。
Statistical Process Control
二.SPC的作用（续）发展企业文化，提高职工素质严谨的工作态度认真负责的精神形成一个有效的分析、解决问题的网络用共同的语言讨论质量问题自我参与和完善的意识
特殊原因
四. 持续改进及统计过程控制概述2.变差的普通原因和特殊原因(续）（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过
每件产品的尺寸与别的都不同
范围但它们形成一个模型，
范围 范围 范围若稳定， 可以描述为一个分布
范围
范围
范围分布可以通过以下因素来加以区分
位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
目标值线
不精密
精密
准确
不准确
• •
••
••••
•
•
•• •
••••
•••
•••
Statistical Process Control
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。
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名 称
解 释
总 体
又称母体，是指所要研究对象的全体；
样 本
从总体中随机抽取出来的，对它进行测量、分析的一部分个体；
样 品
又称个体，样本中的每一个研究对象；
样本大小
Statistical Process Control
二.SPC的作用（续）发展企业文化，提高职工素质严谨的工作态度认真负责的精神形成一个有效的分析、解决问题的网络用共同的语言讨论质量问题自我参与和完善的意识
特殊原因
四. 持续改进及统计过程控制概述2.变差的普通原因和特殊原因(续）（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过
每件产品的尺寸与别的都不同
范围但它们形成一个模型，
范围 范围 范围若稳定， 可以描述为一个分布
范围
范围
范围分布可以通过以下因素来加以区分
位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
目标值线
不精密
精密
准确
不准确
• •
••
••••
•
•
•• •
••••
•••
•••
Statistical Process Control
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。
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释（续）
名 称
解 释
总 体
又称母体，是指所要研究对象的全体；
样 本
从总体中随机抽取出来的，对它进行测量、分析的一部分个体；
样 品
又称个体，样本中的每一个研究对象；
样本大小
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
统计过程控制SPC培训课程(ppt 71页)
B4 3.267 2.568 2.266 2.089 1.970 1.882 1.815
1.716 1.679 1.646 1.618 1.594 1.572 1.552 1.534 1.518 1.503 1.490
1.761
D3 ----- ----- ----- ----- -----
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
22 55 54 51 51 50 52.2 5
10 49 51 51 46 48 49.2 5
23 50 54 52 50 49 51.0 5
11 51 50 49 46 50 49.2 5
24 47 51 51 52 52 50.6 5
12 50 50 49 52 51 50.4 3
25 53 51 51 50 51 51.2 3
μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
统计过程分析
常态分配
在内之概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外之概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
9
spc
常态分配
统计过程分析
10
spc
统计过程分析
控制界限的构成
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
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
SPC统计过程控制培训教材(共 87张PPT)
常用概率分布简介
连续型分布：
正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又
没有一个因素起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布：
二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从
二项分布；
泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
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22
SPC控制图
SPC控制图对两种错误的预防
错判是虚发警报的错误：由于偶然原因造成数据点超出 控制限的情况，从而造成将一个正常的总体错判为不正 常，在控制限为正负3情况下，这样的概率小于3‰；
漏判是漏发警报的错误，也就是判断当数据点在控制限 内的异常，所以，SPC增加了对界内数据点趋势的判断 准则。
漏判是漏发警报的错误：也称为第II类错误，在过程存 在异常变异时，如被监控的总体的均值或标准偏差发生改 变，仍会有一部分数据在上下控制限之内，从而发生漏 报的错误,这种错误用β表示。
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21
SPC控制图
SPC控制图对两种风险预防
漏报
错 报
解决 方案
错报：3σ控制限 漏报：判断准则
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SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均 值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有
(1 )X
1
+X
2
+...+X
n
=
n
X
i
i=1
近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X
=
X
1
+X
连续型分布：
正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又
没有一个因素起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布：
二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从
二项分布；
泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
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SPC控制图
SPC控制图对两种错误的预防
错判是虚发警报的错误：由于偶然原因造成数据点超出 控制限的情况，从而造成将一个正常的总体错判为不正 常，在控制限为正负3情况下，这样的概率小于3‰；
漏判是漏发警报的错误，也就是判断当数据点在控制限 内的异常，所以，SPC增加了对界内数据点趋势的判断 准则。
漏判是漏发警报的错误：也称为第II类错误，在过程存 在异常变异时，如被监控的总体的均值或标准偏差发生改 变，仍会有一部分数据在上下控制限之内，从而发生漏 报的错误,这种错误用β表示。
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21
SPC控制图
SPC控制图对两种风险预防
漏报
错 报
解决 方案
错报：3σ控制限 漏报：判断准则
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SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均 值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有
(1 )X
1
+X
2
+...+X
n
=
n
X
i
i=1
近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X
=
X
1
+X
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• 收集、整理、展示、分析解释统计资料
• 由样本（sample）推论母体群体（population）
• 能在不确定情况下作决策
• 是一门科学方法、决策工具
x 推论
抽样
基本的统计概念
• 数据的种类
计量型 计数型
• 波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类
• 普通原因/异常原因
• 基础的统计量——平均值X、中位数~ X、极差R 标准偏差 s 、
SPC统计过程控制培训课件ppt
Statistical Process Control
（统计过程控制）
李明
1
SPC统计过程控制培训课件ppt
统计过程控制（SPC）
1、SPC的发展史与基本统计概念 2、SPC的基本原理 3、控制图 4、过程能力和过程能力指数
1.1 什么是SPC
什么是SPC – 统计过程控制即SPC(statistical process control)．它是利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目 的．SPC强调全过程的预防为主。 – 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．
操作规程
融
环境（供电电压、温度、湿度、振动……） 合
轴外圆 尺寸
表面粗糙度
顾客
过程示例——用普通机床生产一种轴的外圆
1.2.1 过程特性
• 特性：定量、定性 可区分的特征
按重要程度分：关键、一般
按状态分：产品、过程
如何定义关键质量特性呢？
1.3 基本统计概念
统计学（Statistics）
为了了解被检验总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法 从被调整总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特 征
备注： SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与全面质
量管理的精神完全一致。
1.2 过程
过程：将输入转化为输出的相互关联和相互作用的 活动。
过程的声音
人 机 料 法 环 测
统计方法 过程 顾客的声音
产品
客户
机床（主轴承间隙、刀具……）
资
操作工（进给率、对中准确度……）
源
原材料（棒料尺寸、硬度……）
/2=7.5
• 3、极差R 样本数据中的最大值Xmax与最小值
Xmin的差值。R= Xmax- Xmin • 4、标准偏差s 、 （1）总体标准偏差 （2）样本的标准偏差
s
N
( X i X )2
i1
N
n
( X i X )2
i1
n 1
总结： 通过收集、计算、分析和改进数据的
手段，从而了解制造、服务等过程其最 佳范围（低成本、低风险），并确定其 控制范围的异常和正常规律，达成一种 事先预测并实施改进措施的方法。
1.3.3、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）
1.3.1 数据的种类
• 计量型 特点：可以连续取值
也称连续型数据。
如：零件的尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
• 计数型
特点：不可以连续取 值，也称离散型数 据。
如：废品的件数、缺 陷数
1.3.2 波动（变差）的概念：
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备 和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工 ，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的 同种产品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸 等）总是有差异，这种差异称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是 SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控 制。
• 如设备故障，原材料不合格，没有资格的操作工、未按照 作业指导书操作、工艺参数设定不对……
普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向
影响大小 消除的难 易度
普通原因 始终
偏向
小
难
特殊原因 有时
或大或小 大
易
（3）、波动的种类:
•
正常波动：是由普通(偶然)原因造成的。如
操作方法的微小变动，机床的微小振动，刀具的
• 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；
•
• 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。
正常磨损，夹具的微小松动，材质上的微量差异
等。正常波动引起工序质量微小变化，难以查明 或难以消除。它不能被操作工人控制，只能由技
术、管理人员控制在公差范围内。
•
异常波动：是由特殊(异常)原因造成的。如
原材料不合格，设备出现故障，工夹具不良，操
作者不熟练等。异常波动引起工序质量变化较大， 容易发现，应该由操作人员发现并纠正。
（1）、波动的原因：
材料
机器
人
环境
测量
方法
波动原因
（2）、普通原、特殊原因
• 普通原因：指的是造成随着时间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，我们称之为：“处于 统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受控”， 普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的普 通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
SPC的发展
– 过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代 就由美国的休哈特(W.A.Shewhart)提出。
– 在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特方法在军工部 门推行．但是上述统计过程按制方法尚未在美国工业牢固扎 根。
– 反之，战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过体哈特 早期的一个同事戴明(W．Edwards Deming)博士，将SPC 的概念引入日本．从1950年至1980，经过三十年的努力， 日本跃居世界质量与生产率方面的领先地位。美国著名质量 管理专家伯格(Roger W．Bergcr)教授指出，日本成功的基 石之一就是SPC。
– 美国从20世纪80年代起开始推行SPC。美国汽车工业已大 规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯 勒汽车公司等美国钢铁工业也大力推行了SPC，如美国LTV 钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁公司等等。