SPC基础知识培训讲义

SPC基础知识

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的特点是：

1．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。

2．SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。

3．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。

二、SPC发展简史

过程控制的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特提出。迄今为止已经经历了三个发展阶段，即：SPC，

SPCD和SPCDA。

1．SPC（Statistical Process Control）：它能使人们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。这就是科学地

区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，

从而对过程的异常及时告警，谓统计过程控制。

2．SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis）的前缀简称，即统计过程与诊断。SPC虽然能对过程

的异常进行告警，但是它并不能告诉我们是什么异

常，发生于何处，即不能进行诊断。1982年我国张

公绪首创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈

特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。

3．SPCDA（Statistical Process Control , Diagnosis and Adhustment）的前缀简称，即统计过程控制、

诊断与调整。正如同病人确诊后要进行治疗，过程诊

断后自然要加以调整。目前尚无实用性的成果。三、成都公司在TS16949标准基础上建立的《统计技术应用规定》中推荐了几种用于质量改进的统计工具和技术

序号工具和技

术

应用

1调查表系统地收集资料，以得到真实清晰的实况

用于非数字资料的工具和技术

2因果图分析和表达因果图解关系；通过从症状到原因分析到寻找答案的过程，促进问题的解决

3流程图描述现存的过程；设计新的过程

4特性要因

图

表示某个论题与其组成要素之间的关系用于数字资料的统计工具和技术

5控制图诊断：评估过程的稳定性；控制：决定何时某一过程需要调整，何时该过程需要继续保持下去。确认：确认某一过程的改进

6直方图显示资料波动的形态；直观地传达过程行为的信息；决定在何处集中力量进行改进

7排列图按重要性顺序表示每一项目对整体作用

的贡献；排列改进机会

8散布图发现和确认两组相关资料之间的关系；

确认两组相关资料之间预期的关系四、产品质量的波动

在生产活动中即使是5M1E（man,machine,material,

method,

measure,environment）相同，生产出来的产品质量却不完全相同，总是存在差异，这就是质量的波动性。这种波动是普遍存在的，而且也是永恒的。在统计学上将质量波动分成正常波动和异常波动两类。

1．正常波动

正常波动是由随机原因引起的产品质量波动，它对产品的质量特性影响较小，如：原材料的成分和性

能上的微小差异；机器设备的轻微振动；温度、湿度

的微小变化；操作方面；测量方法；检测仪器的微小

差异等等。一般情况下这种质量波动是允许存在的。

2．异常波动

异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。它对产品质量特性影响显著，如：原材料的质量不符合

规定要求；机器设备带病运作；操作者违反操作规

程，测量工具带系统性误差等等。一般说来这种质量

波动是不允许存在的。

五、统计资料及其分类

1．计量资料

凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量

出小数点以下数值的这类资料，就叫作计量资料。

如：长度、容积、重量、温度、产量、职工工资总额

等等。

2．计数资料

凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到

小数点以下的资料。而只能得到0或1、2、3……这类自

然数据，如：不合格品数、缺点数等。

注意：当资料以百分率表示时，若分子是计量资料，则

求得的百分率资料为计量资料，若分子是计数资料时，

即使求得的资料不是整数，则也是计数资料。

六、总体和样本

1．总体是指在某一次统计分析中研究对象的全体。可以

是，如：10万件电子组件这样有限的总体，也可以是

某个工厂，某道工序这样无限的总体。

2．样本是从总体中随机抽取出来并对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。

3．抽样，就是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。

七、控制图原理

下表是某车间的一台车床生产的直径为10mm的螺丝。为了了解螺丝的质量，我们从生产好的螺丝中抽出100个测量并记录其直径资料，见下表：

10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.09 10.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.55 10.0110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.12 10.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.05

9.739.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.98

10.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.70

9.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.39

10.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.10 10.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159.75

9.799.9410.099.979.919.649.8810.029.919.54

为了找出这些资料的统计规律将它们分组、统计，作直方图，如螺丝直径直方图所示，图中的直方高度与该组的频数成正比。

CL

UCL

LCL

26

30

0.26

0.3

0.3

30

17

0.17

0.2

20

13

0.13