SPC基础理论
SPC知识点总结
SPC知识点总结SPC知识点总结：1. SPC的起源和发展：SPC最早源自美国工程师Walter A. Shewhart在20世纪20年代的工作。
后来，日本质量专家石井弘次将SPC方法引入日本，并与之前日本的质量管理方法相结合，形成了很多现代质量管理方法的基础。
SPC的发展离不开统计学和质量管理理论的不断深化和完善。
2. SPC的基本原理：SPC的基本原理是通过收集和分析过程中的数据，来了解过程的稳定性和变异性，并根据分析结果采取相应的控制措施。
SPC是基于统计学的方法，它利用统计学中的各种工具来分析数据，判断过程的状态，预测未来的趋势。
3. SPC的应用范围和目的：SPC可以应用于各种生产领域和服务领域。
它的主要目的是帮助组织管理者了解过程的稳定性和变异性，及时发现问题，改进过程，提高质量，降低成本，增加效率。
4. SPC的基本工具和方法：SPC的基本工具和方法包括控制图、直方图、散点图、原因分析、统计推断等。
其中，控制图是SPC的核心工具，它用于监控过程中的变异性，判断过程的状态。
5. SPC的实施步骤：SPC的实施步骤包括确定需要监控的指标、收集数据、绘制控制图、分析控制图，及时发现异常，采取改进措施，持续监控过程。
6. SPC的关键要点：SPC的关键要点包括确定合适的控制图类型和参数、建立稳定的数据收集和分析系统、培训相关人员，建立质量改进文化等。
7. SPC的优势和挑战：SPC的优势包括可以及时发现过程异常、对过程进行全面的监控、提高过程稳定性和一致性。
挑战在于需要有充分的数据和专业知识支持，需要组织成员共同努力，才能成功实施。
综上所述，SPC是一种用于监控和改进过程稳定性的重要方法。
它的实施需要全面的统计知识和质量管理知识，以及组织成员的积极参与。
只有通过不断地实践和改进，才能使SPC真正发挥作用，为组织带来持续的价值。
SPC分析
SPC基础理论及实际应用第一部分第一部分：：品质概念品质管制演进史一、操作者品质管制二、领班的品质管制三、检查员的品质管制四、统计品质管制(Statistical Quality Control, SQC)五、全面品质管制(Total Quality Control, TQC)六、全公司品质管理(Company-Wide Quality Control, CWQC)七、全集团品质管理(Group-Wide Quality Control, GWQC)第二部分：SPCSPC的起源与发展(二)(SPC)(Statistical Process Control ). SPC. SPCB. SPC(Q.C.)C.SPC. SPCSPC. SPCB. SPC UCLSPCD. SPC SPC. ------B.X- MR Chart ()NP Chart ()U Chart (). X-R Chart () 1. X-RR Chart.X()2. X-R2)K(K15---25)3)X R ΣRK(UCL)=R×D3x=R=X max-X minR=中心线5)X Chart ΣX i K (UCL)=X+A2RX=. X-MR Chart () 1.2. X-MR X-RX-R: (N=45)3. X-MR1XMR i= X i -X i-1 3)MR ChartM S MR i K-1(UCL)=D3MRMR=4)X ChartS X iK(UCL)=X+3X=MRMRd2d2. P Chart ()P Chart (N)UCL LCL2./(N)(N)UCL LCL3. P Chart1PD 1+D 2+D 3+D 4+--k N 1+N 2+N 3+N 4+--kP i==P=5)P Chart(UCL)=P+3P(1-P)P(1-P)N N. C Chart ()//1)(N)1-----D K3)C ChartD1+D2+---+D KK(UCL)=C+3 C=CC第三部分第三部分：：制程能力指数Cp&Cpk 基础理论每件产品的尺寸与别的都不同范围范围次数由分布图可与规格比较分布又可以通过以下因素来加以区分*位置*分布宽度(从最小值至最大值之间的距离)*形状(是否对称是否对称、、偏斜等)范围范围范围分布之中心倾向---准确度分布的散布状态--精密度精密度与准确度精密度准确度规格上限规格下限规格上限规格下限规格上限规格下限规格上限规格下限×√√√√×××：所以我们最希望得到的分布是：所以我们最希望得到的分布是既准确又精密相关的参数相关的参数：：XбLSLUSL S Mean 平均值Standard Deviation样本标准差Sigma 标准差--总体的标准差Upper Specification Limited规格上限Lower Specification Limited规格下限Cpu--Process Performance related to the USL能力指数上限Cpl--Process Performance related to the LSL能力指数下限CPK--Min(Cpl,Cpu)稳定过程的能力指数制程能力指数制程能力指数：：Cp--Process Capability工序潜能指数S=(Xi-X)-1n =1i n 2相关参数之计算公式相关参数之计算公式：：* 由于总体标准差永不可知，故而用样本标准差S 代替标准差бCp=USL-LSL6S*相关参数之计算公式相关参数之计算公式：：Cpk=Min(Cpl,Cpk)Cpl=3S X-LSL Cpu=3SUSL-X正态分布(Normal Distribution)∞-１б+１б-2б-3б-4б-5б-6б+2б+3б+4б+5б+6б+∞68.26%95.44%99.73%99.9973%99.999943%99.9999998%-3S +3SX USLLSLX-LSLUSL-XUSL-LSLCpu=3SUSL-X 3S3S6SCpl=3S X-LSL Cpk=Min(Cpl,Cpk)Cp=USL-LSL 6S1Cpk≥1.671.67>Cpk≥1.331.33>Cpk≥1.001.00>Cpk≥0.670.67>Cpk LSL USL LSL USL LSL USL LSL USL LSL USL2 3 4 5Cpk分布与规格之关系制程能力判断太佳可考虑缩小规格简化或降低成本理想，保持必须保持，需注意有不良品要改善不足警告合格应采取紧急措施非常不足处置No.sssss本公司要求当Cpk<1.33时必须有改善行动之计划时必须有改善行动之计划。
SPC
3-1 分析极差图上的数据点 3-1-1 判定准则： 1.点子超出或落在控制线上； 2.控制界线内的点子排列有下列缺陷：
缺陷
●
图例 UCL
链状况－连 续9点以上在中 心线同一侧出现。
● ● ● ●
●
● ● ●
● ●
● ● ●
● ● ●
●
●
CL
●
●
●
LCL
UCL
趋势状况－ 连续6点以上上 升或下降。
1-1-3 子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25 组，首次使用管制图选用35 组数据，以便调整。 1-2 建立控制图及记录原始数据 （见下图）
管理项目：某一尺寸 规格要求：25+/-5
24 25 27 26 24 26 23 26 26 25 26 25 27 25 25 24 26 25 26 25 24 25 28 25 24 26 26 27 24 25 26 23 26 24 25 26 25 24 25 26 27 24 24 25 23 24 24 24 23 27 24 25 23 25 22 24 25 26 25 26 26 24 24 25 25 25 25 26 25 22 24 24 26 24 25 26 24 26 26 25 25 25 25 24 26 26 25 24 26 27 25 26 27 24 25 24 25 25 26 25 25 26 25 24 23 26 26 25 25 24 25 27 27 25 24 25 26 27 27 25 26 26 25 24 25
注：排除代表不稳定条件的子组并不仅是“丢弃坏数据”。而 是排除受已知的特殊原因影响的点。并且一定要改变过程， 以使特殊原因不会作为过程的一部分重现。 3-4 延长控制限，作为实际运用控制图的控制限
spc培训教材完整版
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质量管理
spc质量管理SPC (Statistical Process Control)是指统计过程控制，是一种在生产过程中使用统计方法来监测和控制制造产品质量的方式。
SPC与传统的控制方法不同，它通过对过程数据的分析，使生产过程更可控，从而达到提高产品质量、减少浪费和成本的目的。
下面我们将就SPC的原理和方法以及在质量管理中的应用做详细介绍。
一、SPC理论基础1、过程变异在任何时刻，一种生产过程的输出不能百分百相同。
这种不同可以由多种因素产生，包括异常的原材料、工艺变更、机器磨损、操作者错误等等。
导致输出中变异的因素称为特殊因素，也称为系统性因素。
这种特殊因素变异是造成过程差异的主要原因。
2、常规变异除了特殊因素外，生产过程的输出也有常规变异。
常规变异是指，即使没有特殊因素，也会有一些小的差异在过程输出中出现。
常规变异主要由不可避免的自然因素或生产设备的某些功能限制引起。
3、SPC方法SPC方法的核心是确定过程总体的变异范围，并确定过程中的差异是否在可接受的范围内。
在某些情况下，它可以通过实施统计控制来消除这种变异。
SPC方法可以有效地降低过程差异，提高产品质量，减少成本，增加可靠性，提高客户满意度。
二、SPC的应用范围SPC方法可以应用于所有类型的制造过程，包括离散、连续、传统目视检验和自动化检验。
以下是SPC可以处理生产过程的举例：•\t安装对象的物理特性：例如长度、宽度、高度、重量、颜色、性质等。
•\t材料特性：例如硬度、强度、韧性、导电性等。
•\t流体特性：例如温度、压力、流量、粘度等。
•\t机器特性：例如速度、功率、电流、温度、气压等。
•\t操作员特性：例如工作时间、工作速度、操作标准等。
三、SPC的主要原理SPC的主要原理是基于过程变异性的持续监测和控制，包括以下步骤：1、控制图建立控制图以时间为横轴，测量数据为纵轴。
每次收集数据时，都将点绘制到控制图上。
然后通过绘制中心线、上界和下界来确定控制限。
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理论基础知识
广州今朝科技有限公司SPC基础知识一SPC术语录1.控制图：SPC的核心工具。
一种标绘着根据相继抽取的样本或子组的某一统计量的值、并画有控制限的图，用于评估或检查一个过程是否处于控制状态之下。
画在坐标系中，横轴表示时间或样本号，纵轴表示数值大小，将采集到的数据以点的形式表示在图中。
2.运行图：一种代表过程特性的简单图形，上面描有一些从过程中收集到的统计数据（通常是单值）和一条中心线（通常是测量值的中位数），可用来进行链分析。
3.排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照对成本或变差的影响程度对各种潜在的有问题区域或变差源进行排序。
一般情况下，大多数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所以解决问题的精力最好是首先集中在少量关键的原因上，而暂时忽视多数不重要的原因。
4.散点图（相关图）：把两个变量标在横轴与纵轴上，按照一一对应测量值点描绘成的图。
5.计量值：当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时，这样的质量特性值称为计量值。
6.计数值：当质量特性值只能取一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数值时,称之为计数值。
7.过程：过程是指将输入转换成输出的一系列活8.9.10.628052366666611.动的总和。
12.样本：取自总体中的一个或多个个体，用于提供关于总体的信息，并作为可能做出对总体（或产生总体的过程）的某种判定的基础（引自GB3358-82）。
样本中所包含的样本单位数，称为样本大小。
13.样本容量（子组大小）：在抽检中抽出来的样本单位数。
14.不良品：指整件物品作为一个整体考虑而未满人意或不能接受。
一件不良品可能具有若干相同的或不相同的缺陷。
15.不良率控制图：即P图，用于控制对象的不合格率。
16.不良品数控制图：即Pn图，是一种计数值控制图，用于控制对象为不合格品数的场合。
）17.采集规划：采集规划指从某过程中选择质量特征值进行数据采集的一种工具。
18.单位缺陷数（U）控制图：是一种计数值控制图，它通过周期性抽取样本以统计单位产品的缺陷率并在控制图上绘制点来监控过程变化，样本的检测结果为平均每个样品包含的缺陷数。
SPC的理论基础和方法
品质变异的机遇和可归属原因
在任何生产制程中,总会有一些自然的 变异存在(机遇原因的变异) 一个只存在机遇原因的变异之制程,称 为在统计管制下 失控 – 一个制程中产生可归属原因(不 适当的调整,操作员的失误,不良的原 料)
品质变异的机遇和可归属原因 (续)
管制图的统计基础
管制图的统计基础(续)
定义要被分析的问题或原因 由团队执行分析.利用团体脑力激荡找出潜 在的原因 画出原因盒和中心线 找出主要潜在原因的分类,并将他们的原因 盒和中心线相连 确认可能的原因并将之归类在步骤4的分类. 如有必要再加上新的类别 将原因排序来确定最可能影响问题的原因 采取修正措施
缺点集中图
散布图
散布图在确认潜在的 关系上非常有用 但因果关系必需使用 实验设计来决定
管制图的分析(续)
失控
15点落在C区 连续14点上下交替 连续8点都在中心线同侧的C区 资料出现任何非随机图形 一点或多点落在警告界限或管制界限附近
管制在不同阶段的应用
阶段I
制程尚未隐定 可归属原因尚未排除 建立试验的管制界限
阶段II
大部份的可归属原因已排除 监控制程
�
如果样本平均数在管制界限内,代表:
1 =0
课本范例p.165 修瓦特管制图
管制图用於改善制程
管制图用於改善制程(续)
在一般情形下
大部分的制程都不在管制状态下 管制图可帮助找出可归属原因 管制图只发现制程中的可归属原因,要消 除可归属原因则要靠管理人员,操作员和 工程师
失控行为对策(out-of-controlaction-plan, OCAP)
第四章 SPC的理论基础和方法
统计制程管制(SPC)
SPC七大手法
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8:计算全距平均值R 9:计算管制界限值 10:划出管制界限 11:打上点记号(点与点.组与组间距以2-5mm为 合适.管制图内以。为记，在管制界限外以⊕为 记。
12：记出入其它有关事项 13：检查
A：制程是否在管制状态下 B：检讨制程能力
控制图的判断准则
一：分析用控制图和控制用控制图
控制图一旦制定后就成为控制生产的依据，故控 制图一定要处于稳定且工序能力适宜的生产过程为根 据进行设计和计算。
一.规格值上下限内
A:正常: 制程中大致稳定
30
25 25
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0 0.140
0.141
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标准：0.140-0.146
0.144
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B:偏态,应有人为因素
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若过程处于稳态或工序能力不足，则需对应该过 程进行调整，直至符合要求为止，这一阶层使用的控 制图就称分析用控制图，其目的是调查过程是否处于 稳态，了解能力是否适宜，这里要求使用判稳准则及 判异准则。
过程稳定且工序能力适宜，分析用控制图判定后， 控制图由有关人员移交车间正式使用，此时称之为控 制用控制图，其目的是保持生产于稳态，此时只需用 到判异准则。
二：判稳准则
若连续在界内有点子很多。即使有个别点 子出界，过程仍看作稳态的，这就是判稳准则 的主要内容，具体内容如下：
1：连续25点，全部在控制界内 2：连续35点，控制界外的点子不超过1个 3：连续100点，控制界外的点子不超过2个
当然，即使在判断过程为稳态的场合也需 找出界外点的异常原因并加以处理。
模式五：
点子集中在中心线附近（指点子距离中心线1σ 内。
出现模式五表示过程方差异常小，通常模式五 可能由下列原因所致，数据不真实或数据分层不当。 模式五的准则为若连续11点集中在中心线附近，则 判断点子排列非随机存在异常因素。
模式六：点子呈周期性变化
1；人员疲劳 2：原材料发送有问题 3：某些化工过程热积累或机械设备应用过程 的日积累。
标准:0.140-0.146
0.144
0.145
C:双峰型(制程内可能有2种不同组合)
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40
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25
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连续35点，控制界外的点子不超过2个连续 100点，控制界外的点子不超过3个则判断过程 失控。
三：判异准则
1：点子出界 2：点子在控制界外或在控制界限上 3：控制界限内的点子排列非随机，非随机有以下 模式：
模式一：点子屡屡靠近控制界限（1σ内），有下 列情况则判点子排列非随 机存在异常因素：
A：连续3点中至少有2点接近控制界线 B：连续7点中至少有3点接近控制界线 C：连续11点中至少有4点接近控制界线
B：计数值（用于可量化的产品特性。如不良 数、缺点数等间断性数据）
1：P-Chart 不良数管制图
3：C -Chart
缺点数管制图
4：U -Chart
单位缺点数管图
A：计量值管制 图
X R管制图 X主要管制组间（不同组）的平均值变化 X图：
x x1 x 2... xn n
对策措施
检验
制
程
原因分析
将结果绘制管制图
正
常
制程异常
制程是否异常判别
No
制程是否异常判别
Yes
二：管制图的分类
A；计量值（用于产品特性可测量的：如长度、重 量、面积、温度、时间等连续性的数据）
1：X-R平均值与全距管制图 2：X-R中位数与全距管制图 3：X-RM个别值与全距管制图 4：X-S平均值与标准差管制图
倾向：点子逐渐上升或下降的状态称为倾向
当有连续不少于7点的上升或下降的倾向时判 断点子排列非随机，存在异常因素，出现倾向表明 过程均值逐渐增大或逐渐减小，在过程正常为正态 分布情况下，出现的概率较少故比较合理的作法是 对模式四用下列准则：
若出现倾向，判断点子排列非随机存在异常因 素，我们公司是以7点判异，5点发警报。
模式二： 链：在控制图中心线的一侧连续出现的点
称链，其点子数目称作链长，链长不小于7时 判断点子排列不随机，存在异常因素。 模式三：
间断链：属下列情况判非随机，存在异常。 1：连续11点中至少有10点在中心线同一侧 2：连续14点中至少有12点在中心线同一侧 3：连续17点中至少有14点在中心线同一侧 4：连续20点中至少有16点在中心线同一侧 模式四：
D4 3.27 2.58 2.28 2.12 2.00 1.924
管制图作图步骤
1:收集最近与今后制程相的数据约100个 2:依测定时间或群体区分排列 3：对数据加以分组,把2-6个数据分为一组
a:组内的个别组数以N表示 b:分成几组的个别数以K表示 c：剔除异常数据 4：计入数据表中 5:计算平均值X 6:计算每组全距R 7:计算总平均值X
注意：
1：以上模式不仅适用于X图，而且适用于所有 的休哈特控制图： 2：判断异常时可同时应用若干个准则
管制界限与产品规格比较
将计算管制图之数据整理成直方图，然后再与规格 值相比较 1：直方图在产品规格值上、下限内，则计算出来 的管制上、下限可采纳。 2：如超出规格上、下限时，则认为制程不能满足 规格要求，则需要调整制程作制程分析，把平均值 移到规格中心，或进行缩小变异措施，如果从技术 上有困难，则需考虑变更规格。
SPC
管制图 Contvol Chart
一:管制图的实施循环
1:制程中随机抽取样本(定时,定量) 2:抽取样本做管制特性的量值测 3:将结果绘特于管制图上 4:判别有无异常(工程)或偶发事故 5:对偶发性事件或工程异常采取措施
A:找原因 B:改善对策 C:防止再发根本对策
管制图的实施循环图
抽取样本
x x1 x2 ... xn k
中心线
CL=X
上限值
UCL=X+A2R
下限值
LCL=X-A2R
R图：
R=第一组内Xmax-Xmin
中心线
CL=R
上限值
UCL=D4R
下限值
LCL=D3R
系数表
样本N
A2
D3
2
1.880
0
3
1.023
0
4
0.729
0
5
0.577
0
6
0.483
0
7
0.419
0