SPC培训资料
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
质量工具SPC培训
调试
照明 温度 清洁度
指导书 测量系统 预防性维修
人机工程
环境
方法
纠正措施
波动
波动
• 正常波动：
• 由普通(偶然)原因造成的。 • 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。 • 只存在正常波动的过程是“稳定”的，其输出是可预测的。
证的目的 • SPC 强调全程的预防控制
SPC 是什么？
• SPC是一种检测变差的一种工具 • 它能及时识别问题 • “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”
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》 • 有助于： ✓增强产品一致性 ✓改进产品质量 ✓减少废品和返工
• 异常波动：
• 由特殊(异常)原因造成的。 • 异常波动造成的波动较大，容易发现。 • 应该由操作人员发现并纠正。 • 存在异常波动的过程是“不稳定”的，其输出是不可预测的。
变差类型
• 特殊原因：在特定时间或地点发生 了不同的事件
• 普通原因：在过程中总是有某种程度的 存在
变差类型
• 普通原因：
• 在过程中总是有某种程度的存在，系统固有。 • 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。 • 随时间提供稳定及重复的分布，其过程是“稳定”的，其输出是可预测的。 • 85%-90%的变差是普通原因。
• 特殊原因：
• 在特定时间或地点发生了不同的事件。 • 造成的波动较大，容易发现。 • 应该由操作人员发现并纠正。 • 局部、可能偶然或间断出现，不可预见，过程是“不稳定”的，其输出不可预
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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
SPC培训资料汇编
SPC培训资料汇编一、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。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
SPC 强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析和监控，提前预测可能出现的质量问题，从而避免不合格产品的产生，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。
二、SPC 的基本原理1、过程的波动性任何生产过程中，产品的质量特性值总是存在着一定的波动。
这种波动可分为正常波动和异常波动。
正常波动是由随机原因引起的，对产品质量影响较小，在生产过程中是允许存在的。
异常波动则是由系统原因引起的，对产品质量影响较大，在生产过程中是不允许存在的。
2、控制图原理控制图是 SPC 中最重要的工具之一。
它是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
控制图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
通过观察点子在控制图中的分布情况，可以判断过程是否稳定。
当点子随机分布在控制限内，且没有明显的规律性时，说明过程处于稳定状态；当点子超出控制限，或者呈现出明显的规律性（如连续上升或下降、周期性变化等）时，说明过程出现了异常，需要采取措施进行调整。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（XR 图）适用于计量值数据，是最常用的一种控制图。
均值控制图用于观察分布的均值变化，极差控制图用于观察分布的离散程度。
2、均值标准差控制图（XS 图）与 XR 图类似，但用标准差代替极差来反映数据的离散程度。
当样本量较大（n>10）时，使用 XS 图更为精确。
3、中位数极差控制图（XRm 图）适用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，简便直观。
4、单值移动极差控制图（XMR 图）适用于单件小批生产过程，以及测量费用较高的场合。
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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
10
9.8
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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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➢ 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力； ➢ 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生； ➢ 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代大量的检
测和验证工作
பைடு நூலகம்~1~
SPC——术语解释
什么是SPC？
SPC——统计过程控制 S (Statistical): 运用统计性资料和分析技法 P (Process) : 确认引起Process变动的原因和Process能力状态 C (Control) :为达成Process目标，维持和持续改进过程的管理活动。
SPC强调预防，防患于未然是SPC的宗旨！
特殊原因
异常波动对质量的影响大，且可 以通过采取恰当的措施加以消除， 一旦发生异常波动，就应该尽快 找出原因，采取措施加以消除。 在控制图汇总点子频频出界就表 明存在异常波动； 如设备磨损导致MI连续不合格。
消除波动的措施
• 局部措施
– 通常用来消除变差的 特殊原因
– 通常由与过程直接相 关的人员实施
名称
解释
平均值（X） 一组测量值的均值 极差（R） 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
变差
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两 类：普通原因和特殊原因。
σ（Sigma） 用于代表标准差的希腊字母
标准差
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均 值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标 准差）表示。
ˆ R
d2
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 d2 1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 2.85 2.97 3.08
~2~
SPC——术语解释
名称
稳定过程 统计控制 过程能力
计量型数据
处于统计控制状态的过程。
解释
描述一个过程的状态，这个过程中所有的特殊原因变差都已排除，并 且仅存在普通原因。即：观察到的变差可归咎于恒定系统的偶然原因。
~5~
数据分布
样
本
数
量
范围
范围
范围
范围
但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布：
分布可以通过以下因素来加以区分：
规格中心
均值
位置 X
分布宽度 σ
形状
~6~
影响波动的两类原因
产品质量客观上存在波动！！！
普通原因
过程固有的，始终存在，系统优 化过程后该原因对质量的影响微 小，但难以消除； 如窑炉温度波动。
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表 示。
定量的数据，可用测量值来分析。例如：用毫米表示的轴承轴颈直径， 用牛顿表示关门的力，用百分数表示电解液的浓度等。
计数型数据 过度调整
可以用来记录和分析的定性数据，例如：用通止规检验一根轴的可接 受性、一个油漆后工件上的颗粒数、一匹布上的疵点数等。
• 控制限：是通过计算多批次产品的某个指标的观 测值所得。
• 一般情况，控制限严于规格限！
2020年6月23日星期二5时15 分34秒
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控制图的失控检验
8点判异原则
1、23、45、6、8、9、14、15
控制图的失控检验
2020年6月23日星期二5时15分34秒
~13~
控制图的失控检验
2020年6月23日星期二5时15 分34秒
制程中心偏移1.5σ合格率表
σ 水平 1 2 3 4 5 6
合格率% 30.23% 69.13% 93.32% 99.3790% 99.97670% 99.999660%
~17~
工具应用——SPC
SPC控制流程
分析用 控制图
非受控
采取局 部措施
采取系 统措施
反应计划 100%检验
能力不足
受控状态
分析用
稳定
控制用
如何选择控制图
计量型数据吗？
是
否
n=1？
是
否
x MR
均值是否 方便计算？
是
否
n≥ 9？
xR
是
否
s是否 方便计算？
否
xR
是
xs
关心的是 不合格率吗？
是
否
n是否恒定？
n是否恒定？
是
否是
否
Pn或p图 p图 C或U图 U图
~10~
规格限和控制限
• 规格限：是用以说明产品特性之最大、最小许可 值，用来保证各个单位产品的正确性能。（如： 粒度D50标准为10+/-1.5μm)
把每一个偏离目标的值当作过程中特殊原因处理的作法。如果根据每 一次所作的测量来调整一个稳定的过程，则调整就成了另外一个变差 源。
~3~
有反馈的过程控制系统模型
~4~
SPC——避免浪费
• 作用： • 在线监控 异常预警 • 系统分析 持续改进
• 预防与检测 • 检 测——容忍浪费 • 预 防——避免浪费
制程能力分析
计算公式
单值图
UCL = X + 2.66MR LCL = X - 2.66MR
移动极差图
UCL = 3.267MR LCL = 0
Cpk——合格率
制程中心沒有偏移σ合格率表
σ 水平
1 2 3 4 5 6
合格率%
68.27% 95.45% 99.73% 99.9937% 99.999943% 99.999998%
~14~
制程能力分析
CPK（Complex Process Capability Index ）用于表示制程能力的指标。制程能力强才 可能稳定地生产出质量、可靠性高的产品，其实质作用是反映制程合格率的高低。
计算公式
单值图
UCL = X + 2.66MR LCL = X - 2.66MR
移动极差图
UCL = 3.267MR LCL = 0
– 通常可纠正大约15%的 过程问题
对系统采取措施
➢ 通常用来消除变差的 普通原因
➢ 几乎都需要采用管理 上的纠正措施
➢ 通常可纠正大约85%的 过程问题
普通原因 特殊原因
受控 非受控
系统措施 局部措施
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两类控制图
根据控制图的用途，可分为分析用控制图和控制用控制图。
分析用控制图：一道工序开始应用控制图时，总存在特殊原因（异因）。因此，一开始， 总需要将非稳态的过程调整到稳态（分辨异因，去除异因），这就是分析用控制图的阶 段。 控制用控制图：等到过程调整到稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图， 按要求取样描点，监控过程。
受控 过程能 充足 控制用
状态 力分析
控制图
控制界限 重新计算
非受控
非受控状态
说明：1、控制用控制图界限可直接延长描点使用 2、控制用控制图上下限应定期修正
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Thank you！