质量管理之SPC统计
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国生产民用产品的大批公司转为生产各种军需品。 当时面临的严重问题是事先无法控制不合格品而 不能满足交货期要求；由于军需品大多属于破坏 性检验，事后全检既不可能，也不许可。美国国 防部为了解决这一难题，特邀哈特、道奇、罗米 格、华尔特等专家以及美国材料与试验协会、美 国标准协会等有关人员研究，并于1941-1942 年制订和公布了统计控制的管理方法，并在全国 各地推行。实践证明，统计的质量管理方法是保 证质量、预防不合格品的一种有效手段。
STATISTICAL PROCESS CONTROL
1
STATISTICAL PROCESS CONTROL
过程控制的需要
检测------容忍浪费 预防------避免浪费
2
STATISTICAL PROCESS CONTROL
SPC的产生 本世纪40年代，由于第二次世界大战爆发，美
1、变差的普通原因 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。 表现为：一个稳定系统的偶然原因。 2、变差的特殊原因 造成不是始终作用于过程的变差的原因。 表现为：以不可预测的方式来影响过程 的输出。
9
STATISTICAL PROCESS CONTROL
变差的普通原因通常是对工序质量产生微 小变化，难以查明或难以消除。它不能被 由操作工人控制，只能由技术、管理人员 控制解决。（随机因素，采取系统措施）
变差的特殊原因通常是产生的波动较大， 容易发现并消除。一般由操作工自行解决， 管理人员适当介入。（系统因素，采取局 部措施）
10
STATISTICAL PROCESS CONTROL
概率的应用 工序的波动如同自然界、经济管理和科学试验中
许多反复、大量出现的带数量性的事物一样，作 为一个整体，它们并不是毫无规律的发生或偶然 性的堆积，而往往符合一定的统计规律。有许多 客观事物，尽管他们的性质有所不同，但出现的 规律却有很大的相似性。例如：在正常条件下， 机床上加工的一批零件的尺寸；连续射击时的射 点离靶心的距离；某一城市成年男子的身高等。 它们出现的频率，通常都符合正态分布。
4
STATISTICAL PROCESS CONTROL
数据的种类 计量型数据 ：可用计量器具测量出来的
质量特性值数据。如：尺寸、重量、电阻 值等。 计数型数据：用个数为单位来表示的质量 特性值数据。如：废品的件数、出勤的人 数、塞规检查的合格数等。
5
STATISTICAL PROCESS CONTROL
X-R图（平均值-极差图）的作法
1 69 67 68 69 67
样 2 69 71 69 69 67
品 数
3
70 68 66 68 71
量 4 73 66 69 72 68
5 70 69 70 69 69
平均值 70.2 68.2 68.4 69.4 68.4
极差 4 5 4 4 4
日期 上/7 下/7 上/8 下/8 上/9
16
STATISTICAL PROCESS CONTROL
计算出的数据分别画入图中
X-图 73 69 65
R-图 8 6 4 2 0
17
STATISTICAL PROCESS CONTROL
平均值图的计算
上限（UCLX）、中心（CLX）、下 限（LCLX）；
CLX=X=ΣX/k
k为取值的组数
控制图的分类 按用途分为： 分析用 控制用 按数据类型分为： 计数型 计量型
6
STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的益处
合理使用控制图能: 供正在进行过程控制的操作者使用 有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下
去 是过程达到:
----更高的质量 ----更低的单件成本 ----更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对 系统采取措施的指南
7
STATISTICAL PROCESS CONTROL
变差的概念 “没有两件产品或特性是完全相同的” 产品间的差异或大或小，但这些差距总是
存在。这种差异被称为变差。 变差的产生原因可归纳为两种： 1、变差的普通原因 2、变差的特殊原因
8
STATISTICAL PROCESS CONTROL
11
STATISTICAL PROCESS CONTROL
正态分布 自然界中，很多可以连续取值的计量型分布，都
符合正态分布。
正态分布示意图
12
STATISTICAL PROCESS CONTROL
正态分布、控制图与控制限
下限0
中心6
上限13
12
25
10
20
8
15
6
10
4
5
2wenku.baidu.com
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
计量型控制图 X-R图（平均值-极差图） 目前通用的质量控制图表，广泛用于生产
中的工序质量控制。 该控制图既可用于初始能力研究，也可用
于工序质量控制，监控工序的稳定性。 QS9000要求作平均值-极差图必须满足：
25组及100个数据(min)的基本条件。
15
STATISTICAL PROCESS CONTROL
0
上限13 中心6 下限0
13
STATISTICAL PROCESS CONTROL
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管理的特性 考虑到:
----顾客的需求 ----当前及潜在的问题区域 ----特性间的相互关系 确定测量系统 使不必要的变差最小
14
STATISTICAL PROCESS CONTROL
3
STATISTICAL PROCESS CONTROL
SPC的发展 由于统计的质量管理方法给公司带来巨额利润，
所以战后，统计方法被延用并得以发展。1950 年，美国发动了侵朝战争，在日本大量订购军事 物资，因为质量不好，美国对此意见很大。为此， 日本科学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统 的讲授了统计质量控制。自50年代以来，日本 以统计技术为基础，进一步将质量管理发展到全 面质量管理阶段，鼓励全员参加质量管理活动。 在QC小组中普遍应用统计技术，提高产品质量， 对日本的经济崛起起到了巨大作用。
STATISTICAL PROCESS CONTROL
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
过程控制的需要
检测------容忍浪费 预防------避免浪费
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
SPC的产生 本世纪40年代，由于第二次世界大战爆发，美
1、变差的普通原因 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。 表现为：一个稳定系统的偶然原因。 2、变差的特殊原因 造成不是始终作用于过程的变差的原因。 表现为：以不可预测的方式来影响过程 的输出。
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
变差的普通原因通常是对工序质量产生微 小变化，难以查明或难以消除。它不能被 由操作工人控制，只能由技术、管理人员 控制解决。（随机因素，采取系统措施）
变差的特殊原因通常是产生的波动较大， 容易发现并消除。一般由操作工自行解决， 管理人员适当介入。（系统因素，采取局 部措施）
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
概率的应用 工序的波动如同自然界、经济管理和科学试验中
许多反复、大量出现的带数量性的事物一样，作 为一个整体，它们并不是毫无规律的发生或偶然 性的堆积，而往往符合一定的统计规律。有许多 客观事物，尽管他们的性质有所不同，但出现的 规律却有很大的相似性。例如：在正常条件下， 机床上加工的一批零件的尺寸；连续射击时的射 点离靶心的距离；某一城市成年男子的身高等。 它们出现的频率，通常都符合正态分布。
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
数据的种类 计量型数据 ：可用计量器具测量出来的
质量特性值数据。如：尺寸、重量、电阻 值等。 计数型数据：用个数为单位来表示的质量 特性值数据。如：废品的件数、出勤的人 数、塞规检查的合格数等。
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
X-R图（平均值-极差图）的作法
1 69 67 68 69 67
样 2 69 71 69 69 67
品 数
3
70 68 66 68 71
量 4 73 66 69 72 68
5 70 69 70 69 69
平均值 70.2 68.2 68.4 69.4 68.4
极差 4 5 4 4 4
日期 上/7 下/7 上/8 下/8 上/9
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
计算出的数据分别画入图中
X-图 73 69 65
R-图 8 6 4 2 0
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
平均值图的计算
上限（UCLX）、中心（CLX）、下 限（LCLX）；
CLX=X=ΣX/k
k为取值的组数
控制图的分类 按用途分为： 分析用 控制用 按数据类型分为： 计数型 计量型
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的益处
合理使用控制图能: 供正在进行过程控制的操作者使用 有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下
去 是过程达到:
----更高的质量 ----更低的单件成本 ----更高的有效能力 为讨论过程的性能提供共同的语言 区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对 系统采取措施的指南
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
变差的概念 “没有两件产品或特性是完全相同的” 产品间的差异或大或小，但这些差距总是
存在。这种差异被称为变差。 变差的产生原因可归纳为两种： 1、变差的普通原因 2、变差的特殊原因
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
正态分布 自然界中，很多可以连续取值的计量型分布，都
符合正态分布。
正态分布示意图
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
正态分布、控制图与控制限
下限0
中心6
上限13
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计量型控制图 X-R图（平均值-极差图） 目前通用的质量控制图表，广泛用于生产
中的工序质量控制。 该控制图既可用于初始能力研究，也可用
于工序质量控制，监控工序的稳定性。 QS9000要求作平均值-极差图必须满足：
25组及100个数据(min)的基本条件。
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
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上限13 中心6 下限0
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管理的特性 考虑到:
----顾客的需求 ----当前及潜在的问题区域 ----特性间的相互关系 确定测量系统 使不必要的变差最小
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
SPC的发展 由于统计的质量管理方法给公司带来巨额利润，
所以战后，统计方法被延用并得以发展。1950 年，美国发动了侵朝战争，在日本大量订购军事 物资，因为质量不好，美国对此意见很大。为此， 日本科学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统 的讲授了统计质量控制。自50年代以来，日本 以统计技术为基础，进一步将质量管理发展到全 面质量管理阶段，鼓励全员参加质量管理活动。 在QC小组中普遍应用统计技术，提高产品质量， 对日本的经济崛起起到了巨大作用。