SPC课程讲义
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义1.2 SPC的目的1.3 SPC的应用范围1.4 SPC的发展历程第二章：SPC的基本原理2.1 统计学基础2.2 控制图的原理2.3 过程能力分析2.4 过程改进的方法第三章：控制图的应用3.1 控制图的类型及选择3.2 控制图的构造与解读3.3 控制图的运用与维护3.4 控制图在质量管理中的应用案例第四章：过程能力分析与改进4.1 过程能力的概念4.2 过程能力的计算与评估4.3 过程改进的方法与策略4.4 过程改进案例分析第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择5.2 SPC软件的操作与使用5.3 SPC软件在实际应用中的案例分析5.4 SPC软件的未来发展趋势第六章：SPC在制造过程中的应用6.1 制造过程与SPC的关系6.2 SPC在生产过程中的应用案例6.3 SPC在供应链管理中的应用6.4 SPC在产品研发过程中的应用第七章：SPC在服务业中的应用7.1 服务业与SPC的关系7.2 SPC在服务业中的典型应用案例7.3 SPC在服务业中的挑战与对策7.4 SPC在服务业未来发展中的潜力第八章：SPC团队建设与培训8.1 SPC团队的角色与职责8.2 SPC团队建设的方法与策略8.3 SPC培训的内容与方式8.4 SPC团队评估与激励机制第九章：SPC在企业运营管理中的应用9.1 SPC与企业运营管理的关系9.2 SPC在生产计划与控制中的应用9.3 SPC在库存管理中的应用9.4 SPC在企业可持续发展中的作用第十章：SPC的未来发展趋势10.1 工业4.0与SPC10.2 大数据与SPC10.3 与SPC10.4 SPC在全球化背景下的挑战与机遇第十一章：SPC在质量改进项目中的应用11.1 质量改进项目概述11.2 SPC在质量改进项目中的作用11.3 质量改进案例分析11.4 质量改进项目的实施步骤第十二章：SPC在风险管理中的应用12.1 风险管理概述12.2 SPC在风险识别与评估中的应用12.3 SPC在风险控制与监测中的应用12.4 风险管理案例分析第十三章：SPC在环境管理中的应用13.1 环境管理概述13.2 SPC在环境监测与评估中的应用13.3 SPC在环境保护与改进中的应用13.4 环境管理案例分析第十四章：SPC在安全管理中的应用14.1 安全管理概述14.2 SPC在事故预防与控制中的应用14.3 SPC在安全管理体系中的应用14.4 安全管理案例分析第十五章：SPC在各领域的整合与应用15.1 SPC与其他管理工具的整合15.2 SPC在跨领域项目中的应用15.3 SPC在企业战略管理中的应用15.4 SPC在未来企业管理中的发展前景重点和难点解析1. SPC的基本原理：包括统计学基础、控制图的原理、过程能力分析等，这些是理解和运用SPC的基础。
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。
SPC课程讲义
抽樣 統計分析
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起源與發展
1924年，美國W. A. Shewhart博士發明管制 圖，開啟了統計品管的新時代
20世紀40——50年代，美國Dr. Deming博士 於美國、日本推行SQC——統計品質管制
20世紀80年代，美國三大汽車廠將SQC發展 成SPC
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SPC课程讲义
系統特色
1. 即時化多層次的品質監控 2. 所見即所得的分析圖表 3. 無處不在的複製功能 4. 數據跟蹤分析與質量記錄追溯 5. 管制界限的靈活控制 6. 多角度的製程能力分析及多品質通用管制圖 7. 多種數據輸入接口 8. 異常報警 9. 用戶在線監控與管理 10. 中英文報表任意切換及設計
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SPC核心流程
1.確立制造流程
2.決定管制項目
6.問題分析解決
3.實施標准化
4.制程能力分析
Cp,Cpk<1
Ca,Cp,Cpk
制
Cp,Cpk≧ 1
程 條
5.管制圖的運用
件 變
動
時
6.問題分析解決
7.制程繼續管制
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基本資料
基本資料輸入流程
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基本资料 计数检验 管制特性
注意 複製功能的使用
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檢驗作業
1. 計數值檢驗:站臺、貨品、批量數、缺點原因
2. 計量值檢驗:
3.
站臺、貨品、三種輸入方式之區別
過程記錄
注意 複製功能的使用
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SPC统计过程控制培训讲义课件
上、下 控制线
样本数据点 目标值 样本平均值
上、下 规格线
数据点超出上下控制线
连续7个或以上数据在中心线上方或下方
数据呈固样品点的水平突变
样品点分布的水平位置渐变
样品点的离散度较大
制程失控
制程失去控制时的特征： 1.数据点超出上下控制线 2.连续7个或以上数据在中心线上方或下方 3.数据呈固定形式变化 4.较多数据点接近上下控制线 5.样品点的水平突变 6.样品点分布的水平位置渐变 7.样品点的离散度较大
Moving Range Chart 二. 移动偏差图
Line 1 Cp = 1.65 Mean=12.55
Qoo PET Cpk = 1.1
SD =0.03
35 100.0% 1500 SPC Brix Monitoring
Sample wthin spec 100.0 %
上控线（UCTLR）UE
(n-1)
标准偏差σ是衡量样本数据点与平均值间偏差平均
值的典型参数，广泛使用于数据统计中。
Cp-潜在过程能力指数
cp=
spe_max-spe_min 6
（ -样本的标准偏差）
Cp不反映过程的集中性 (即与目标的偏离)，因 此如果过程的平均值并不是我们的期望的目标值， 那么用Cp来衡量过程就会产生误差。
4.0 4.125
（下控线＝ 目标值 － 3×能力测试所得标准偏差）
样本标准偏差σ的计算
假设有以下一些数据：12.50，12.45，12.49，12.48，12.51…
X1
x2
x3
x4 x5 … xn
首先计算出它们的 平均值 x= X1 + x2+ x3+ x4+ x5 + … + xn
SPC培训资料
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。
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
SPC我的讲义
3 σ 原理
6
正态分布概率
变量范围 μ±σ μ±2σ μ±3σ μ±4σ μ±5σ μ±6σ
正态分布概率 0.682649 0.954499 0.997300
0.99993657 0.999999742 0.999999998
备注
7
3 σ 原理
8
SPC的作用
合理使用管制图能： 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； 使过程达到： ——更高的质量； ——更低的成本； ——更高的过程能力。 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依据。
9
SPC的作用
• “SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这 种装置备有电池，并且被正确安置以及 旁边有人监听，那么它就可以提前发出 警报使你有足够时间阻止房屋起火”
10
SPC常用术语解释
名称
平均值 （X） 极差（Range） σ（Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
分布宽度 （Spread）
12 34 56
计量单位：（mm, kg等）
管制图举例
X图 R图
27
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果
不精密
不准确
••••••••
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
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使用管制图的准备
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
中位数 ˜x
单值 （Individual）
解
SPC讲义
2004年4月19日SPC研討會東莞宏遠酒店目錄壹、統計制程管理（SPC）概念的導入貳、品質管制的意義參、制程管制一、制程管制的意義二、制造階段品質保證觀念三、現場實施制程管制的作法四、實施統計制程管制（SPC）的步驟五、管制圖介紹六、管制圖之判讀七、制程能力分析肆、演練伍、結論壹、統計制程管制（SPC）概念導入一、SPC之演進1.什麼是SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL）利用統計各種方法來管制製造程序，使產品一次做好。
SPC＝SQC＋QUALITY PLANNING AND DESIGN2.什麼是SQC（STATISTICAL QUALITY CONTROL）？由SHEWHART在1937年提出“以統計方法協助分析品質問題，進而找出解決問題方案的品管方法”。
這些方法主要有：＊管制圖＊直方圖＊柏拉圖＊查檢表＊制程能力分析＊實驗計劃法＊可靠度方法3.SQC的精神——制程能力的穩定維持——事後制程（AFTER PROCESS）之品質改善分析——阻擋不良品進入/流出（IQC/OUTGOING CONTROL）……………………………………………………………最新资料推荐…………………………………………………4.演進史（參見附圖一）SPC之演進史1950 1970 1980最新精品资料整理推荐，更新于二〇二一年一月二十七日2021年1月27日星期三20:47:59二、基本統計概念1.數據的性質(1)數據的差異因為沒有兩個產品（或制成品）是完全一樣的，就算是同一條生產線上用同樣的原料，同樣的方法做出來的，還是會有變動因素所構成的差異。
因此，對於製造者而言，每一零件之各品質規格特性，所能做的是：a.瞭解差異一定存在；b.找出差異的可能原因（原料、儀器、設備、隨機、人為，亦或是「不適當」之組織機能營運下所潛藏的因素），所以，必須將隨機誤差保持在一可容忍的範圍里，統計品管便由此誕生。
(2)可靠度、精密度、正確度檢討數據時，應先考慮是否具備a.可靠度；b.精密度；c.正確度等三個要素。
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正態分佈：
1. 在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈 2. 常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交 3. 曲線下的面積總和為 1
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變異原因分類
[共同原因] 又稱機遇原因,這是原就存在於制程中的原因，屬於制程的
一部分。非基層人員能夠解決,必須管理階層努力方可解決. [特殊原因]
又稱,非機遇原因,這是原不存在於制程的原因。此原因可 由基層人員的努力方可解決.
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Ca/Cp/Cpk有定期Review嗎？
Ca/Cp/Cpk被活用了嗎？ 是否已用Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產線生 產的依據？
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SPC是英文Statistical Process Control的簡稱,即統計過 程控制。
SPC在産品制程中就開始彙集資料,並加以統計分析,從分析 中去發掘制程的異常,立即採取修正動作,使制程恢復正常.
矯正行動 發掘原因
制程 診斷
抽樣 統計分析
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産品分布
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舉例說明： 100個機螺絲直徑直方圖。
圖中的直方高度與該組的頻數成正比
機螺絲直徑直方圖
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直方圖趨近光滑
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制程能力靶心圖
Ca ：製程准确度 Cp ：製程精密度 Cpk：製程能力
製程能力靶心圖
准确度好 精密度好 系统误差小 偶然误差小
准确度高 精密度差 系统误差小 偶然误差大
准确度差 精密度高 系统误差大 偶然误差小
准确度差 精密度差 系统误差大 偶然误差大
制程條件起伏 因
品質變異 果 因
産品優劣 果
பைடு நூலகம்
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變異來源（5M1E）
人 [Man] 如:熟練程度、習慣、體力與情緒等
機 [Machine] 如：切割機器刀具鋒利度、沖壓機沖程的變動等
正態分布與産品變異
正態分布中，任一點出現在 μ±1σ內+的概率為 P(μ-1σ<X< μ+1σ) = 68.27% μ ±2σ內的概率為 P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ ±3σ內的概率為 P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
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料 [Material] 如：供應商更換、材料變動等
法 [Method] 如：流程的變更、作業方法的變更等
環 [Environment] 如：電源穩定度、溫度、濕度、空氣粉塵等
测
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定義: 研判制程系統變異的原因是共同原因還是特殊原
因的統計分析工具; 還可以定義爲是一種用於調查製造程序是否在穩
定狀態下,或者維持製造程序在穩定下所用之圖. 管制圖中畫有一對表示管制界限的線,所繪之點代
表品質或製造情況.
按管制图的用途来分类: 解析用管制图与制程用管制图
按产品质量的特性来分类: 计量值管制图与计数值管制图
品質觀念 : 檢查
—— 製造
—— 設計
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4
産品的變異
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自然宇宙之間沒有任何兩個完全一樣的人、事、物， 工業産品亦是具有此一基本特性，也就是在産品間自然有 差異存在。
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規格標準差
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σs — 規格標準差
LSL
USL
讀做Sigma Spec
σ S3σ
USL LSL
6
LSL
USL
σ S6σ USL LSL 12
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4. 单位缺陷数控制图（ µ图）
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计量值控制图
有些產品須經由實際量測或測試而取得的連續性數 據，並對其做數理分析，以說明該產品在此量測特性品 質狀況。這些用來表達産品特性值的數據，稱之爲計量 值。例如：长度、重量、时间、强度、成分及收率等连 续变量。
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Cp製造潛力
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(Cp Process potential)
Cp(製程潛力)是一項有關製程之指數，為容差範圍對六個Sigma離勢 之比率。Cp值計算，應于製程已達于統計之管制狀態中時為之。
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樣本標準差與制程標準差
σp—樣本標準差
讀做Sigma Pattern
σa—製程標準差
讀做Sigma Actual
σσpa
n
(
Xi
X
)2
i 1
n 1
σa ＝ R
d2
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CP
USL 6σ
LSL
a
(雙邊規格)
等级
A B C D E
Cp值
1.67 ≦ Cp 1.33 ≦ Cp<1.67 1.0 ≦ Cp<1.33 0.83 ≦ Cp<1.0
Cp<0.83
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SPC的特點
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客
客
戶
戶
的
業務 研發設計 採購進貨 生産 銷售
的
需
滿
求
意
品管
1. SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加。 2. SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。
常用的计量值控制图有下面几种：
1. 均值－极差控制图（x R 图） 2. 中位数－极差控制图（~x R 图） 3. 单值－移动极差控制图（x Rs图） 4. 均值－标准差控制图（x S 图）
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認識誤區的剖析(二)
有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中計算製程能力最主要的指標，因 此會作製程能力分析的公司，當然是一個對SPC認識較 深入的公司，但是值得再深入探討的是─
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计数值控制图
有些單位産品必須以二分法來判定品質,如以好與壞良 與不良及合格與不合格等所謂的通過-不通過（Go-NoGo） 之計件方式來表示一單位産品的特性值。這種計件或計點的 表達方法，稱爲計數值。
常用的计数值控制图有：
1. 不合格品率控制图（Ｐ图） 2. 不合格品数控制图（nP图） 3. 缺陷数控制图（c图）
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起源與發展
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1924年，美國W. A. Shewhart博士發明管制 圖，開啟了統計品管的新時代
20世紀40——50年代，美國Dr. Deming博士 於美國、日本推行SQC——統計品質管制
20世紀80年代，美國三大汽車廠將SQC發展 成SPC
Cp<0.83
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認識誤區的剖析(一)
有管制圖就是在推動SPC 這張管制圖是否有意義？
它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕的影響嗎？ 管制界限訂的有意義嗎？ 這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規定執行 追蹤與研判？