SPC统计过程控制培训教8.12
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统计过程控制SPC培训资料
常用的控制图
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布（计量值）
均值—极差控制图
最常用，判断工序是否正常的效果好，计算量大，适用于产品批量大、且稳定、正常的工序；S的计算比R复杂，但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便，但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序；简便省事，并能够及时判断工序是否处于稳定状态，但不宜发现工序分布中心的变化。
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；使过程达到：——更高的质量； ——更低的单件成本； —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布（计量值）
均值—极差控制图
最常用，判断工序是否正常的效果好，计算量大，适用于产品批量大、且稳定、正常的工序；S的计算比R复杂，但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便，但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序；简便省事，并能够及时判断工序是否处于稳定状态，但不宜发现工序分布中心的变化。
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；使过程达到：——更高的质量； ——更低的单件成本； —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
spc培训教材完整版
利用ISO 9001质量管理体系的框架和流程，推动SPC 的实施和推广。
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
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
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
统计过程控制(SPC)-培训教材
02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例： 某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。 （n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51
SPC统计过程控制培训教材
2-1 计算平均极差（R）及过程均值（X）
R=（R1+R2+…+Rk）/ k（K表示子组数量）
X =（X1+X2+…+Xk）/ k
2-2 计算控制限 计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均
值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反
映在极差上的子组内的变差的量来决定的。
计算公式：
• 什么是过程控制? 过程控制是为了确保满足顾客的要求而对过程所执行的一套程序和经过 策划的措施。这些程序和措施包括: - 经过策划的用以收集有关输入和输出信息的检验和监控 - 基于所收集信息而对过程进行的调整
• 什么是统计过程控制? 使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出，以便采取适当的措施 来达到并保持统计控制状态，从而提高过程能力。 -
有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声 人 设备 材料 方法 环境
统计方法
我们工作 产品或 的方式/资服务 源的融合
பைடு நூலகம்
输入
过程/系统 顾客的呼声
输出
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
过程的状态的衡量
过程控制: 操作员培训、变换材料 设备修理 人员沟通 改变车间温度、湿度
输出控制: 返修、返工、特采 退步放行、降级、报废
UCLx=X+ A2R
UCLR=D4R
LCLx=X - A2R
LCLR=D3R
接上页
注：式中A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值
见下表 ：
n2
3
4
5
6
7
8
9 10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
SPC统计过程控制培训教材
－－一般情况，多20用21/直7/方24 图法进行过程能力调查，并辅以控制图法。 27
过程能力调查
3. 过程能力调查的程序
1) 明确调查目的；
2) 选择调查对象；
3) 确定调查方法；
4) 工序的标准化；
5) 严格按照各项标准进行作业；
6) 收集数据；
7) 画直方图或分析用的控制图；
8) 判断过程是否处于控制状态；
准确度差
•
•
• •
• •
• •
准确度好
USL= 规格上限 LSL= 规格下限 M = 规格中心
•• •• •• •• ••
LSL
2021/7/24
MUSL
16
LSL
M USL
Ca：Capability of Accuracy
准确度
制程平均值-规格中心值 Ca =
规格允差之半
X-M =
T/2
即偏移系数( k ) = Ca
0.33 66.368%
0.67 84.000%
1.00 84.134%
1.33 84.134%
1.67 84.13447%
2.00 84.13447%
0.67
95.450% 97.722% 97.725% 97.72499%
97.72499%
1.00
99.730% 99.865% 99.86501%
1.控制过严;
2.材料品质有差异;
3.检验设备或方法之大不相同;
4.不同制程之20数21/据7/2绘4 于同一控制图上 ;
40
5.不同质量材料混合使用。
判异原则
3.连续五点有四点落在中心线同一侧的C区以外；
1.控制过严；
过程能力调查
3. 过程能力调查的程序
1) 明确调查目的；
2) 选择调查对象；
3) 确定调查方法；
4) 工序的标准化；
5) 严格按照各项标准进行作业；
6) 收集数据；
7) 画直方图或分析用的控制图；
8) 判断过程是否处于控制状态；
准确度差
•
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准确度好
USL= 规格上限 LSL= 规格下限 M = 规格中心
•• •• •• •• ••
LSL
2021/7/24
MUSL
16
LSL
M USL
Ca：Capability of Accuracy
准确度
制程平均值-规格中心值 Ca =
规格允差之半
X-M =
T/2
即偏移系数( k ) = Ca
0.33 66.368%
0.67 84.000%
1.00 84.134%
1.33 84.134%
1.67 84.13447%
2.00 84.13447%
0.67
95.450% 97.722% 97.725% 97.72499%
97.72499%
1.00
99.730% 99.865% 99.86501%
1.控制过严;
2.材料品质有差异;
3.检验设备或方法之大不相同;
4.不同制程之20数21/据7/2绘4 于同一控制图上 ;
40
5.不同质量材料混合使用。
判异原则
3.连续五点有四点落在中心线同一侧的C区以外；
1.控制过严；
(SPC基础知识培训教材)
(SPC基础知识培训教材)一、教学内容本节课的教学内容来自于SPC基础知识培训教材，主要涵盖第二章“SPC基本概念与原理”。
该章节主要介绍了SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）的定义、目的、基本原理和方法。
具体内容包括：SPC的起源与发展、SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制等。
二、教学目标1. 让学生了解和掌握SPC的基本概念和原理，理解SPC在生产过程中的重要作用。
2. 培养学生运用SPC方法分析和解决实际问题的能力。
3. 帮助学生掌握控制图的绘制和解读方法，提高产品质量控制水平。
三、教学难点与重点重点：SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制。
难点：控制图的绘制和解读方法，过程能力的计算。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
学具：教材、笔记本、彩色笔。
五、教学过程1. 实践情景引入：以一个生产线的质量问题为背景，引导学生思考如何通过SPC方法解决此类问题。
2. 知识讲解：详细讲解SPC的基本概念、目的、原理和方法，以及控制图的类型和作用。
3. 例题讲解：选取具有代表性的例题，讲解控制图的绘制方法和步骤，以及如何通过控制图分析生产过程的质量状况。
4. 随堂练习：让学生分组绘制控制图，并分析给定的生产数据，判断过程是否稳定。
5. 过程能力评估：讲解过程能力的概念和计算方法，让学生学会如何评估和改进生产过程。
6. 不合格品控制：介绍不合格品的定义、分类和控制方法，强调不合格品对产品质量的影响。
六、板书设计板书内容主要包括：SPC的基本概念、控制图的类型、过程能力的计算、不合格品控制。
七、作业设计1. 作业题目：请根据给定的生产数据，绘制控制图，并分析过程是否稳定。
2. 作业答案：（待学生完成作业后，教师提供答案进行讲解和反馈）八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课的教学效果如何，学生是否掌握了SPC的基本概念和方法，有哪些需要改进的地方。
spc培训资料统计过程控制
SPC培训资料统计过程控制1. 引言SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种以统计方法为基础的过程监控和质量管理技术。
SPC旨在通过监控过程中的变异性，实现对过程的有效控制，从而提高过程的稳定性和质量。
本文档将介绍SPC培训资料统计过程控制的常用方法和步骤，以帮助读者理解和应用SPC技术，提高过程控制和质量管理的效果。
2. SPC培训资料统计过程控制的重要性SPC培训资料统计过程控制对于组织来说具有重要意义。
它可以帮助组织了解和控制生产过程中的变异性，及时发现和纠正过程中的问题，提高产品质量和降低生产成本。
同时，SPC还可以帮助组织实现持续改进，提高员工的技能和意识，培养团队合作和问题解决能力。
3. SPC培训资料统计过程控制的步骤SPC培训资料统计过程控制的步骤可以分为以下几个部分：3.1 确定关键过程和关键特性在开始SPC培训资料统计过程控制之前，首先需要确定所要控制的关键过程和关键特性。
关键过程是指对最终产品质量有重要影响的过程，而关键特性则是指决定产品质量的重要参数。
3.2 收集数据在确定了关键过程和关键特性之后，需要收集与之相关的数据。
数据的收集可以通过检测和测量等方法进行，确保数据的准确性和真实性。
3.3 数据分析和控制图绘制收集到数据后，需要对数据进行分析，并将分析结果用控制图的形式进行可视化展示。
控制图可以帮助人们直观地了解过程的稳定性和变异性，及时发现异常和问题。
3.4 确定过程能力和性能指标在分析数据的基础上，需要确定过程的能力和性能指标。
过程能力指标反映了过程的稳定性和一致性，而性能指标则是衡量过程实际生产效果的主要指标。
3.5 确定过程改进措施根据数据分析和过程指标的结果，确定针对过程的改进措施。
改进措施可以涉及对过程的参数调整、设备维护或改进、员工培训等方面，旨在改善过程的稳定性和质量。
3.6 实施过程改进和监控确定改进措施后，需要实施这些措施，并监控改进效果。
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1）计算总均值、移动极差和平均移动极差
38
2）计算控制限、作图：
E2=3/d2
39
4、控制判异准则：
40
41
42
43
44
45
46
47
六、计数型控制 图的制作和判定 原则
48
1、P图：
49
1）P图计算：
50
2）P图控制限公式：
51
3）P图案例：
52
4）P图修正：
53
2、np图：
35
2）计算总均值、平均标准差和控制限：
36
3） Xbar-s图：
横一长度 的 X b ar -S 控制图
+3SL=18.583 18.0 +2SL=17.447 16.5 15.0 13.5 12.0 1 3 5 7 9 11 子组号 13 15 17 19 21 23 +1SL=16.312 _ _ X =15.176 -1SL=14.041 -2SL=12.905 -3SL=11.770
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
~
5
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
6
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 。
0.27%
19
控制图原理
工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合 正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现 在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅 为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视 小概率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为： 出现在X3区间外的事件是异常波动，它的发生是 由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。
质量管理=检验 美国 抓质量=把好检验关 战时质量管理标准 只能发现和剔除不合格品 军品的质量和及时交付 损失已大量造成 补救措施= “亡羊补牢” 内部损失和售后投诉索赔 企业不堪重负 1924年 美国 沃特•休哈特 博士 控制图产生为SPC的起源标志
2
SPC&SQC
针对过程的重要控制 参数所做的才是SPC 测量
7
（1）波动的原因：
材料 机器 人
波动原因
环境
测量
方法
8
（2）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。
67
七、过程能力
68
1、过程能力指数：
69
70
71
72
如：5，9，10，4，7， 如：5，9，10，4，7，8
12
~ X=7 ； ~ （7+8）/2=7.5 X=
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（常用于样本数少的情况）
4）标准偏差
（1）样本的标准偏差
=
13
四、控制图
1、控制图定义
控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控 制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图 的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种 统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样 本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和 下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。 上控制界限(UCL) 中心线(CL)
54
1) np图计算：
55
2）np图控制限计算：
56
3、C图：
57
1）C图计算：
58
2）C图控制限计算：
59
4、U图(单位产品不合格数)：
60
1）U图计算：
61
2）U图控制限计算：
62
3）U图：
63
64
65
5、重新计算控制限
当进行首次工序研究或重新评定过程能力时，要排 除已发现并解决了的特殊原因的任何失控的点； 重新计算并描画过程均值和控制限； 确保当与新的控制限相比时，所有的数据点都处于 受控状态，如有必要，重复判定/纠正/重新计算的 程序。
10
普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向
消除的难 影响大小 易度
普通原因
始终
偏向
小
难
特殊原因
有时
或大或小 大
易
11
4、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（易受极端值的影响） ~ 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。
样本均值
4.8 3.6 2.4 1.2 0.0
+3SL=4.986 +2SL=4.119
样本标准差
+1SL=3.253 _ S=2.387 -1SL=1.520 -2SL=0.654 -3SL=0 1 3 5 7 9 11 子组号 13 15 17 19 21 23
37
3、X-Rs单值移动极差图：
66
6、延长控制限继续进行控制
当控制图上的点处于受控状态并且CPK大于1时，将控制限 应用于制造过程控制，此时控制图称为控制用控制图； 将控制限画在控制用控制图中，用来继续对工序进行控制； 操作人员或现场检验人员根据规定的取样频率和样本容量抽 取样本组、立即计算Xbar和R并将其画在控制图中并与前点 用短直线连接、立即应用前述判定原则和标准判定工序是否 处于受控状态； 如工序处于非受控状态，操作人员或现场检验人员应立即分 析异常原因并采取措施确保工序恢复到受控状态； 工序质控点的控制图应用的“三立即”原则； 工序质控点的控制图出现异常情况的处理20字方针是“查出 异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”。
原料
PROCESS
结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC 3
二、SPC的目的
预防或是容忍？
人 机 法 环 测量 测量 结果 不好 好
原料
PROCESS
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的時候就要把它制造好
4
三、基本的统计概念
数据的种类
计量型Leabharlann 计数型波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类
k
k
1
e
( x )2 2 2
18
μ±kσ
在內的概率
在外的概率
μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ μ±2σ μ±2.58σ
50.00%
68.26% 95.00% 95.45% 99.00%
50.00%
31.74% 5.00% 4.55% 1.00%
μ± 3 σ
99.73%
控制限的宽度就是根据这一原理定为3。
20
控制图形成
LCL UCL
旋转90℃
UCL
LCL
21
4、控制图的种类
22
5、各类控制图的特点
23
5、各类控制图的特点
24
6、控制图的选择
控制图的选定
计量值
资料性质 n ≧2 样本大小 n≧2 “n”=1 CL的性质 “n”=10~25 “n”是否较大 中位数 “n”=2~5 ~ X-R 图 X-Rm 图 计数值 不良数 不良数或 缺陷数
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。
9
3、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。 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。
14
下控制界限(LCL)
2、控制图的目的
控制图和一般的统计图不同，因其不 仅能将数值以曲线表示出來，以观其变异 之趋势，且能显示变异属于偶然性或非偶 然性，以指示某种现象是否正常，而采取 适当的措施。
利用控制限区隔 是否为非偶然性
15
3、控制图的设计原理：
1）在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：
27
1、建立X-R控制图的步骤：
28
1）确定控制对象：
29
2）收集数据：
30
抽样原则：组內变差小，组间变差大， 最少25组共100个样本
3）计算子组的均值和极差：
31
4）计算总平均值和平均极差：
38
2）计算控制限、作图：
E2=3/d2
39
4、控制判异准则：
40
41
42
43
44
45
46
47
六、计数型控制 图的制作和判定 原则
48
1、P图：
49
1）P图计算：
50
2）P图控制限公式：
51
3）P图案例：
52
4）P图修正：
53
2、np图：
35
2）计算总均值、平均标准差和控制限：
36
3） Xbar-s图：
横一长度 的 X b ar -S 控制图
+3SL=18.583 18.0 +2SL=17.447 16.5 15.0 13.5 12.0 1 3 5 7 9 11 子组号 13 15 17 19 21 23 +1SL=16.312 _ _ X =15.176 -1SL=14.041 -2SL=12.905 -3SL=11.770
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
~
5
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
6
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 。
0.27%
19
控制图原理
工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合 正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现 在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的概率仅 为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视 小概率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为： 出现在X3区间外的事件是异常波动，它的发生是 由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。
质量管理=检验 美国 抓质量=把好检验关 战时质量管理标准 只能发现和剔除不合格品 军品的质量和及时交付 损失已大量造成 补救措施= “亡羊补牢” 内部损失和售后投诉索赔 企业不堪重负 1924年 美国 沃特•休哈特 博士 控制图产生为SPC的起源标志
2
SPC&SQC
针对过程的重要控制 参数所做的才是SPC 测量
7
（1）波动的原因：
材料 机器 人
波动原因
环境
测量
方法
8
（2）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。
67
七、过程能力
68
1、过程能力指数：
69
70
71
72
如：5，9，10，4，7， 如：5，9，10，4，7，8
12
~ X=7 ； ~ （7+8）/2=7.5 X=
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（常用于样本数少的情况）
4）标准偏差
（1）样本的标准偏差
=
13
四、控制图
1、控制图定义
控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控 制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图 的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种 统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样 本号；图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和 下控制界限(记为LCL)三条线(见下图)。 上控制界限(UCL) 中心线(CL)
54
1) np图计算：
55
2）np图控制限计算：
56
3、C图：
57
1）C图计算：
58
2）C图控制限计算：
59
4、U图(单位产品不合格数)：
60
1）U图计算：
61
2）U图控制限计算：
62
3）U图：
63
64
65
5、重新计算控制限
当进行首次工序研究或重新评定过程能力时，要排 除已发现并解决了的特殊原因的任何失控的点； 重新计算并描画过程均值和控制限； 确保当与新的控制限相比时，所有的数据点都处于 受控状态，如有必要，重复判定/纠正/重新计算的 程序。
10
普通原因和特殊原因的区别
存在性 方向
消除的难 影响大小 易度
普通原因
始终
偏向
小
难
特殊原因
有时
或大或小 大
易
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4、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（易受极端值的影响） ~ 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。
样本均值
4.8 3.6 2.4 1.2 0.0
+3SL=4.986 +2SL=4.119
样本标准差
+1SL=3.253 _ S=2.387 -1SL=1.520 -2SL=0.654 -3SL=0 1 3 5 7 9 11 子组号 13 15 17 19 21 23
37
3、X-Rs单值移动极差图：
66
6、延长控制限继续进行控制
当控制图上的点处于受控状态并且CPK大于1时，将控制限 应用于制造过程控制，此时控制图称为控制用控制图； 将控制限画在控制用控制图中，用来继续对工序进行控制； 操作人员或现场检验人员根据规定的取样频率和样本容量抽 取样本组、立即计算Xbar和R并将其画在控制图中并与前点 用短直线连接、立即应用前述判定原则和标准判定工序是否 处于受控状态； 如工序处于非受控状态，操作人员或现场检验人员应立即分 析异常原因并采取措施确保工序恢复到受控状态； 工序质控点的控制图应用的“三立即”原则； 工序质控点的控制图出现异常情况的处理20字方针是“查出 异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”。
原料
PROCESS
结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC 3
二、SPC的目的
预防或是容忍？
人 机 法 环 测量 测量 结果 不好 好
原料
PROCESS
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的時候就要把它制造好
4
三、基本的统计概念
数据的种类
计量型Leabharlann 计数型波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类
k
k
1
e
( x )2 2 2
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μ±kσ
在內的概率
在外的概率
μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ μ±2σ μ±2.58σ
50.00%
68.26% 95.00% 95.45% 99.00%
50.00%
31.74% 5.00% 4.55% 1.00%
μ± 3 σ
99.73%
控制限的宽度就是根据这一原理定为3。
20
控制图形成
LCL UCL
旋转90℃
UCL
LCL
21
4、控制图的种类
22
5、各类控制图的特点
23
5、各类控制图的特点
24
6、控制图的选择
控制图的选定
计量值
资料性质 n ≧2 样本大小 n≧2 “n”=1 CL的性质 “n”=10~25 “n”是否较大 中位数 “n”=2~5 ~ X-R 图 X-Rm 图 计数值 不良数 不良数或 缺陷数
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。
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3、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。 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。
14
下控制界限(LCL)
2、控制图的目的
控制图和一般的统计图不同，因其不 仅能将数值以曲线表示出來，以观其变异 之趋势，且能显示变异属于偶然性或非偶 然性，以指示某种现象是否正常，而采取 适当的措施。
利用控制限区隔 是否为非偶然性
15
3、控制图的设计原理：
1）在产品的生产过程中，计量值的分布形式有：
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1、建立X-R控制图的步骤：
28
1）确定控制对象：
29
2）收集数据：
30
抽样原则：组內变差小，组间变差大， 最少25组共100个样本
3）计算子组的均值和极差：
31
4）计算总平均值和平均极差：