SPC培训资料
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圖示四
連續7點呈上升或下降趨勢
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1Leabharlann 2345
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OVE R
Thank You!
SPC培訓資料
作成： Titan Zhang 2006/11/24
一，管制圖的定義
一种用于调查制造程序是否在稳定状态下，或者 维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴 表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴 代表产品的群体号码、制造日期，依照时间顺序 将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品 品质是否安定的一种图形。
管制图研判时必须注意四点： 1.單點超出上下管制界限外时应马上采取洞 查发生原因的行動。（圖示一） 2.單點呈現劇烈不規則活動軌跡（圖示二） 3.連續7點處於平均值的上下部位（圖示三） 4.連續7點呈同時上升或下降趨勢（圖示四）
圖示一
單點超上，下限
11 10.5 10 9.5 9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 5.5 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0
管制圖的要求
完整的图表必须具备的条件： 要具有看了图表一眼能完全了解整体状况。 在图表的绘制上应力求简单明了。 不必作任何言词的说明就可让研读的人了 解与判断。 图表所表现的刻度、线的虚实、点的大小 形状都应力求正确。 好的图表应可从中看出解决问题的对策。
管制圖趨勢異常的几種方式
管制圖的作用
直接由操作人员绘制管制图，而管制制程 使制程稳定,且可以预测而掌握品质与成本 帮助制程使制程达到更好的品质 降低单位成本 使产量有效应用 作为解决制程问题的工具 可使工业生产之『设计』、『制造』、『检验』三个阶段 连成一体，并解决生产过程中的问题。 设计阶段：作为新产品设计之参考 制造阶段：控制制程中的品质、据以分析制定制程的能力。 检验阶段：作为制成品验收之参考
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圖示二
單點呈劇烈不規則運動
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圖示三
連續7點處於同一介面
11 10.5 10 9.5 9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 5.5 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0
SPC培训教材资料教程
SPC培训教材资料教程一、SPC 概述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。
它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和监控，来判断过程是否稳定，并及时发现潜在的问题，采取预防措施以避免不合格产品的产生。
SPC 的核心思想在于“预防为主”，而非传统的“事后检验”。
通过对过程数据的实时监控和分析，能够在问题发生之前就进行预警和干预，从而有效地提高产品质量、降低生产成本、增强企业的竞争力。
二、SPC 的基本原理SPC 的基本原理基于统计学中的正态分布。
在正常情况下，生产过程中的许多质量特性值都服从正态分布。
通过对样本数据的统计分析，可以计算出均值（μ）和标准差（σ）等参数。
控制图是 SPC 中最常用的工具之一。
常见的控制图有均值极差控制图（X R 控制图）、均值标准差控制图（X S 控制图）、中位数极差控制图（Me R 控制图）等。
控制图上通常有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
当数据点落在控制限内，且呈现出随机分布的状态时，说明过程处于稳定状态；反之，如果数据点超出控制限，或者呈现出非随机的分布模式，如连续上升或下降、周期性变化等，则表明过程可能存在异常，需要进行调查和改进。
三、SPC 数据的收集数据收集是 SPC 实施的基础，其质量直接影响到后续的分析和决策。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、代表性：所收集的数据应能够代表生产过程的真实情况。
2、随机性：数据的采集应是随机的，避免人为的选择性采样。
3、样本大小：样本大小应根据过程的稳定性、控制图的类型以及对精度的要求来确定。
一般来说，样本数量越大，分析结果越准确，但同时也会增加成本和时间。
数据的收集可以通过人工测量、自动化检测设备或传感器等方式进行。
无论采用哪种方式，都要确保数据的准确性和可靠性。
四、控制图的绘制与分析1、选择合适的控制图类型根据所监控的质量特性的类型（计量型数据还是计数型数据）、数据的分布特征以及过程的特点，选择合适的控制图类型。
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2.1数据与质量特性值●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。
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收集 数据 分析 改进
实施 控制
3、什么是控制图？ 、什么是控制图？
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、 评估和监察过程是否处于统计控制状态的一 种用统计方法设计的图。 种用统计方法设计的图。 质量特性值：是指铆接端子高度、不合格率、 质量特性值：是指铆接端子高度、不合格率、 浸漆黏度、转子外径、端盖轴承孔内径、 浸漆黏度、转子外径、端盖轴承孔内径、同 轴度、圆跳动等等。 轴度、圆跳动等等。 统计控制状态： 统计控制状态：即过程中只存普通原因而不 存在特殊原因的状态。 存在特殊原因的状态。
2、普通变差和特殊变差 、
普通变差是指由普通原因引起的变差 普通原因指的是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， 的且可重复的分布过程中的许多变差的原因， 刀具或机器的逐渐磨损造成的过程异常。 例如 刀具或机器的逐渐磨损造成的过程异常。 当过程只存在普通原因时，我们称之为“ 当过程只存在普通原因时，我们称之为“处于 统计控制状态”或有时称之为稳定状态， 统计控制状态”或有时称之为稳定状态，简称 稳态” 它是过程固有的，始终存在， “稳态”。它是过程固有的，始终存在，对质 量的影响微小， 量的影响微小，但难以除去 。
使用控制图来改进过程是一个重复的程式: 使用控制图来改进过程是一个重复的程式 1、收集 收集数据并画在图上 、收集:收集数据并画在图上 2、控制 根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并 、控制:根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并 采取措施 3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施 、分析及改进:确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施 重复这三个阶段从而不断改进过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
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③计算管制上、下限
管制图标准差：
a.计算法： SUCL=
SLCL=
b.查表法： SUCL=
SLCL=
3.图形分析:与Xbar-R基本相同
检验站别：PQC - 1
产品名称：陶瓷电容
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10.2
一般为3点，但有时候也要注意当品质非常好而考虑成 本放松的变化，建议点数不要设定更大。
3.图形分析： 7）连续几点中有几点在2倍标准差以外
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点，如连续9点中有4 点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降，一般属于系统问题， 但暂时还不算严重，要多多注意监控，
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K
R1+R2+…+Rt K
管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做)
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a.样本平均数 表示数据集中位置，常用符号 表示，其计算公司为：式中： ——样本的算术平均值 N ——样本数例如，有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图（SPC）的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估，从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。 图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格：规格上限（USL），目标值（SL），规格下限（LSL）之间的关系。双边规格，不对称规格，单边规格（上，下）定义。控制界限：控制上限（UCL），控制中心（CL），控制下限（LCL）之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话，计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控，但产品仍然不合格，则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理：预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字： 查找异因（特殊原因），采取措施， 加以消除，纳入标准，不再发生。
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b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种 趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方
SPC教育培训资料
n
f i xi n
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2.5 Me 中位数
对于一组升序或降序排列的n个子组观测值X1 ，X2 ，…Xn ，当n为 奇数时，中位数等于该组数中间的那个数；当n为偶数时，中位数等 于该组数中间两个数的平均值
n ＝5 为奇数 例： 25.0 , 25.3, 25.4, 25.6, 25.5 n ＝ 4 为偶数 Me＝25.4
计量控制图 计数控制图
标准值未给定 标准值
标准值给定
为规定的要求或目标值 为控制用控制图
标准值给定控制图
标准值未给定控制图
为分析用控制图
4.5.2 计量控制图和计数控制图的类型
计 量 值 控 制 图
平均值（ X ）图与极差（R）或标准差（s）图； 单值（X）图与移动极差（R）图
中位数（Me）图与极差（R）图
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1.1 SPC的作用
１) 预防不合格产品 的生成，提高产品质量、生 产能力、降低成本。 ２) 控制和监督生产过程 ３) 为质量管理者衡量质量状态提供了量化的参 数指标，为制程分析提供依据。 ４)为质量管理人员提供了直观的管理工具确保制 程持续稳定、可预测。
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二、基本统计概念
2.1 统计学（Statistics）
制图的示例。
管制上限
=中心线+3σ
中心線
管制下限 5 10 15 20 25 圖一.典型之管制圖
=中心线-3σ
4.3 控制图的作用
控制图的三个主要作用： 1.决定制造过程可能达到的目标。 设计
2.可作为达到目标的工具。 制造
3.可借由控制图判断制程是否已超出目标以外。 检验 因此，控制图可将「设计」、「制造」、「检验」等三阶段的工作连 成一体，成为工厂中在生产工作方面最有效之工具。
SPC经典培训材料
三.增加了关于过程能力与性能的相关解释内容：
1. 单边公差的能力指数测量 2. 非正态分布和多变量分布的处理
四.增加了附录内容：
1. 抽样与自相关数据的评述 2. 关于特殊原因的一些评述等
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第一章、概述
第一章、概述
1.2 SPC应用的前提 1.2.1 量规仪器的校准和有效管理 1.2.2 MSA（测量系统分析） 1.2.3 确定要进行SPC的关键控制点 1.2.4 确定关键控制点中产品特性或过程特
性的规格，包括公差要求 1.2.5 试生产阶段必须进行Ppk研究
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第二章SPC意义、观念
1、SPC意义:Statistieal Process Control，即统计过程控制。 1.1 过程的变异
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9、SPC的发展 质量控制发展的主要阶段
1 传统质量管理阶段
依靠检验剔除废品
2 手工统计管理阶段
依靠统计预防缺陷
3 全面质量管理阶段
组织管理统计 技术
4 认证与电脑统计阶段
利用数据分析 进行质量改进
计算机统计技术使手工分析的统计方法产生了飞跃
ISO 8258制定控制图标准 27
GB/T常规控制图
勇士：企业高层管理者中负责6西格玛实施的管理者。负责部署西格玛的实 施和全部支援工作。负责确定或选择6西格玛项目。跟踪或监督6西格玛的进 展。
大黑带：6西格玛实施技术总负责。协助勇士选择项目，制定实施计划和时 间框架表，向黑带提供6西格玛高级技术工具的支援，负责动员、协调、和 沟通。
黑带：来自企业的各个部门，经过6西格玛革新过程和工具的全面培训，熟 悉6西格玛革新过程，负责指导或领导改进项目。对绿带提供培训和指导。 专职从事黑带任期2年。1个黑带每年完成5-7个项目，成本节约约1百万。 绿带：经过培训，在自己的岗位上参与6西格玛项目的人员。 人员比例：每1000名员工 。。大黑带：1名 。。黑带：10名 。。绿带：50-70名
详细全面的SPC详解(培训资料)
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过程控制即控制过程中的某一部分，我们关注这个过程的绩效 我们用什么方法来控制过程： 这就是我们讲的第三个叫统计 1.3统计IPO 什么是统计：统然后计算 统计：我们先要决定我们收集什么？然后通过什么方法收集数据？我们计算 什么？统计是干什么的？ 任何统计都带有一点的目的性，要有有意义的情报
第一讲SPC的基础
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
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关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
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1.4特性 可区分的特征称为特性 产品所固有的一些特征，所赋予它的一些特征 如：产品的一些物理的性能，机械的性能等等，特性可区分 特性的表征： 特性值：定量和定性两种表示方法 一个产品的特性很多。 如纸杯：高度、化学成分、漏不漏等等 每个特性都要控制，就没有办法来管控，将特性进行区分 关键特性和普通特性 关键特性： 1.与安全法规有关的特性—称为特殊特性或安全特性 2.与工人和新人有关的数学的一个分支，为了了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从 被调查总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特性。 例：我国人口调查，人口普查工作量大、成本高、时间长，人口是总体，人口变化进 行抽样分析