SPC课程纲要
《统计过程控制SPC》课程大纲
教学设施
投影仪白板笔记本电脑其它
培训课时
8课时，根据需求可调整
课酬标准
500元/课时
统计过程控制SPC
培训形式
讲演案例体验研讨其它
课程编号
培训目标
1、了解统计过程控制产生的历史背景
2、了解统计过程控制原理和应用范围
3、学习如何使用统计控制图
4、在实际应用过程中注意事项
适合对象
制造工艺、质量改进人员、设计研发人员
课程大纲
பைடு நூலகம்1.统计过程控制（SPC）的产生
质量管理历史、抽样检验与休哈特的控制图
2.控制图的作用
3.如何使用控制图进行统计过程控制
控制图的分类
选择控制图的方法
制作控制图的步骤
4.控制图与过程能力分析
流程能力的定义、流程能力衡量的指标
流程能力衡量指标的计算、短期流程能力与长期流程能力
讲师简介
刘维成：美的学院内聘中级讲师
现任美的制冷家电集团经营管理部经营管理六西格玛高级专员，美的集团六西格玛专家组成员，黑带。从事于生产管理实践二十多年，主推过美的空调工业工程应用和六西格玛管理实践。拥有二十多年的现场管理、改善、效率提升和品质管理、控制经验。熟悉研发设计、制造工艺、运营流程的优化。
SPC培训教材---完整版
SPC培训教材---完整版六．SPC系统运作之重点：1．相关人员的教育训练；2．全面的一个系统规划；3．适时收集数据和监控图形；4．问题改善和形成标准。
第六部分：测量系统分析1．测量系统的组成：1.1概念：以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
1.2组成：操作者设备软件被测事物操作程序测量环境赋值数据（测量结果）2、表征数据质量的指标1.1、偏倚（bias）: 基准值偏倚1.2.变差（Variation）:用标准差σ或过程偏差PV表示。
0.990.005PV=5.15σ偏倚及变差示意图3、测量系统的基本要求：3.1.要有足够的分辨力（discrimination）指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。
“足够”的含义：a、测量系统的波动比制造过程的波动小，最多为后者的1/10b、测量系统的波动小于公差限，最多为公差限的1/103.2.要在规定的时间内保持统计稳定性a、评价测量系统是否保持稳定性的方法：XBAR-R控制图。
b、在考察测量系统稳定性时，还要明确：(1)测量系统的外部条件是什么？(2)一个测量系统的稳定性能保持多久？3、测量系统要有线性测量系统的线性：指在其量程范围内，偏倚应是基准值的线性函数线性度=斜率bX过程变差PV偏倚较小偏倚较大基准值基准值观测平均值位于量程较低部位观测平均值位于量程较高部位4、测量系统的波动4.1、重复性(1)概念：是一个或多个操作者，采用同一种量具，多次重复测量同一种零件的同一特性时所获得的测量值的变差。
记为EV 。
(2)测量系统重复性计算的步骤a.考察测量过程是否稳定，即测量过程的波动是否仅由偶然原因引起（使用R图法）。
b.计算测量系统的重复性：EV=5.15σeσe=R/d2其中d2不同于SPC中使用的d2.d2的值依赖于重复测量次数m和g（操作者人数X零件个数），查表可得。
4.2.再现性：(1)、概念：由不同操作者采用相同量具，测量同一零件的同一特性所得测量的均值的变差，记为AV。
SPC培训大纲
SPC培训大纲
SPC培训课程概况：课程时间为2天，将介绍SPC的基本技能，通过此次SPC培训学员将学会如何建立数据库和创建项目，如何设置数据输入结构，如何在图表中筛选数据。
此外，学员还将通过相关案例的分析，掌握必要的实际经验，学会如何保证数据库的安全。
SPC培训建议：为了更切合实际，学员最好准备车间现场所使用的检查表。
并且，这其中至少需要包含一份用于记录变量测试数据的检查表。
SPC培训大纲：
1.课程导入
●一个例子的启发
●学习小组建立及讨论
●课程结构及大纲介绍
2.基础统计学
●基础统计学介绍及练习
●中心极限定理
3.如何建立质量控制计划
●控制计划的介绍
●如何选定现场控制的方法
●如何建立控制失效反应计划
4.SPC概述及原理
●SPC定义、起源、作用
●SPC的原理
5.SPC控制图的种类及失控解读
●控制图的种类
●8种控制图失效模式解读
6.连续型数据控制图
●Xbar-R控制图的原理及运用●Xbar-S控制图的原理及运用
●I-MR控制图的原理及运用
7.离散型数据控制图
●属性数据衡量指标
●NP图的原理及运用
●P图的原理及运用
●C图的原理及运用
●U图的原理及运用
8.如何建立现场SPC控制
●分析用控制图与控制用控制图区分
●建立现场SPC控制步骤
●练习：现场SPC控制实际案例问题点解读
9.过程控制新发展
●SPC控制图的延伸
●信息化SPC控制系统的介绍。
SPC培训教材完整版2
HLEAN SYSTEM 幸福·精益 高效企业管理系统！
普通原因变异的曲线图：
目标值线
时间
预测
目标值线
范围
预测
特殊原因变异的曲线图：
时间
范围
我们关注企业的愿景，是帮助企业提升竞争力的发动机！
HLEAN SYSTEM 幸福·精益 高效企业管理系统！
HLEAN SYSTEM 幸福·精益 高效企业管理系统！
SPC应用技术
我们关注企业的愿景，是帮助企业提升竞争力的发动机！
HLEAN SYSTEM 幸福·精益 高效企业管理系统！
课程大纲
第一部分：SPC技术概述 第二部分：SPC相关统计学原理与概念 第三部分：管制图的原理、制作及图形分析 第四部分：制程能力分析 第五部分：SPC应用实务 第六部分：测量系统分析
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
我们关注企业的愿景，是帮助企业提升竞争力的发动机！
HLEAN SYSTEM 幸福·精益 高效企业管理系统！
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
我们关注企业的愿景，是帮助企业提升竞争力的发动机！
HLEAN SYSTEM 幸福·精益 高效企业管理系统！
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。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
1.数据的种类：
SPC学习提纲(PPT 133页)
1.377 1.378 1.377 1.376 1.379 1.380 1.378 1.376 1.378 1.379
1.376 1.378 1.377 1.380 1.378 1.380 1.375 1.377 1.377 1.371 1.376 1.380 1.381 1.376 1.378 1.375 1.380 1.377 1.379 1.378 1.376 1.375 1.376 1.377 1.379 1.377 1.378 1.370 1.378 1.383
11
10
9
8
7
6
-3
5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Components of Every Control Chart: 1. Data Points 3. Upper Control Limit 2. Center Line 4. Lower Control Limit
控制图原理：
1） 3 σ 原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
Range 0.006 0.005 0.005 0.004 0.004 0.003 0.004 0.004 0.004 0.003 0.005 0.003 0.008
SubNo 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
1 0.501 0.499 0.502 0.497 0.499 0.501 0.505 0.501 0.501 0.502 0.501 0.499
收集的数据表
SubNo
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
SPC培训教材
12
波动的原因
材料
机器
人员
• 正常波动：是由普通原因造成 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。
范围
目标值线 预测
时间
目标值线 预测
时间
10
过程能力
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少）
规范下限
规范上限
时间
范围
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
11
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，其加工后的产 品质量特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异 称为波动。
4
SPC的目的
人 机 法 环 测量
测量 原辅料
制造过程
测量 结果
合格 不合格
不要等产品制造出来后再去检验合格与否，而是在制造的 時候就要制造出合格产品。 应用统计过程控制的方法实现预防不合格的原则。
5
SPC的作用
1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、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指南。
变差（Variation）
特殊原因 （Special Cause）
解释
质量SPC_控制图与过程能力分析—公司培训用
分组时应考虑的问题
让组內变化只有偶然因素 让组间变化只有非偶然因素
组内变异小 组间变异大
过程的变化
质量特性
时间 35
使用控制图的注意事項
分层问题
同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每 台设备工作精度、使用年限、保养状态等都 有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量 波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按 不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件 对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了 确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方 法.
异常原因
1）大量微小的原因
1）一个或几个大原因
2）每个微小原因变动小 2）任何一个皆可能发生
3）不易除去
大变动
例如：同批原料内…
3）对品质影响大，可避
机器振动引起，天气转热， 免且必须除去
熟手操作等微小变动
例如：原料群体不良，机
器磨损，刀具磨损、生手
未训练等
21
控制图常见的两种错误说明
对于仅仅存在偶然因素的情况下, 点子越出控制 界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判 断为异常的错误是可能发生的. 这种错误称为第 一种错误即α错误.
控制图与过程能力分析--SPC
品质培训项目讲义
1
课程纲要
控制图
1.控制图的历史,发展 2.控制图说明/原理/目的 3.正态分布说明 4. α,β风险说明 5. 控制图分类及使用 6. X-R,X-Rn P, c, u控制图
及识图 7.使用控制图注意事项
过程分析SPC
8.过程分析是否在控制状态 的判定 9.过程能力的定义及表示法 10. Ca, Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cmk指數說明 11.过程能力的计算 12.控制图,过程定义的综合运 用
SPC课程大纲
SPC课程大纲1．讓大家參與品質
①．與品質有關的幾個觀念
②．SPC之功效
③．SPC與相關人員之權責
④．SPC運作成功的條件
⑤．SPC通常失敗的原因
⑥．SPC運作流程
2．过程控制观念
①．矫正与预防
②．有反馈的过程控制系统
③．过程中存在的变差（差异）
④．过程控制与过程能力
⑤．局部措施与系统措施
⑥．控制图选用程序
⑦．控制图使用观念
3．SPC概論
①．SPC之來源
②．共同原因和特殊原因
③．SPC之主要內容
④．SPC之架構
⑤．SPC運作之重點與難點
4．控制图与常态分布
5．控制图的原理
6．控制图的计算公式
7．SPC应用实例
8．工序能力分析
9．控制参数选择与控制方案规划实务
课程18小时，6小时课程讲解，6小时控制参数选择与控制方案规划实务指导，6小时执行情况检讨。
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--------------------------------------------------------------------------------SPC课程纲要SPC兴起的背景什么是SPC和SPD?为什么要学习SPC和SPD？SPC和SPD工程的推行步骤SPC的理论基础统计的若干要素、术语SPC的对象SPC的内容控制图判稳原则判异原则测量系统指标工序能力分析控制图的原理控制图的用处控制图的种类计量型控制图计数型控制图高级控制图控制图的选择流程控制图的实施制程能力改善的方向两种质量多元诊断理论简介SPC和SPD软件演示SPC、SPD推行面临的疑惑SPC、SPD推行面临的困难及克服方法--------------------------------------------------------------------------------SPC兴起的背景朱兰在94年的美国品质大会上说：二十世纪是生产力的世纪，二十一世纪是质量的世纪，提出了超严格的质量要求。
“贯彻预防原则”是现代质量管理的核心和精髓。
现代质量管理的新特征：对于质理管理所提出来的原则、方针和目标，都要有科学措施和统计方法来保证他们的实现。
ISO9001.4.20统计技术：要求建立并保持形成文件的程序，以实施统计技术。
9001建议了10多种统计方法，其中就有工序能力研究和控制图。
ISO9000系列受到两个冲击：ISO9000：2000版，增加了SPC方面的要求,(对Cpk没有明确要求)QS9000：Cpk>1.67，0.57PPM，（GM、FORD、CHRYSLER）宣告：(1)经验挂帅时代的结束，经验挂帅：戴明（W.Edwards Deming）说：“努力挖掘自己的坟墓”。
(2)品质公共认证时代的来临。
什么是SPC和SPD?SPC和SPD是现代质量控制科学的重要内容。
SPC：statistical process control。
利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。
SPD：statistical process diagnosis。
用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损推销、降低成本、保证产品质理的目的。
为什么要学习SPC和SPD？（人）工程人员建立渊博知识体系的需要专业技术理论（经）+ 统计逻辑理论（纬）。
统计逻辑理论= 系统的理论+ 变异的理论。
系统的理论：是产品做出来之前组合五大资源（人机料法环）的流程，对同一产品的系统，体现公司的专业知识与经营理论。
变异理论：对所有的工程人员的要求。
三要素。
（企业）顺应工业制造能力升级：3σ到6σ，2.7X10-3到2.0X10-9。
电子行业：1.33,63PPMMOTOROLA：1.5,3.4PPMPHILIPS机芯：300PPM，多种电子元件和机械部件组成。
SPC和SPD工程的推行步骤培训SPC和SPD知识（教育）确定关键质量因素（Q）制定过程控制标准（P）编制过程控制标准手册，在各部门落实（界线）对过程进行监控（control chart）对过程进行诊断并采取措施解决问题（改善）SPC的理论基础SPC发展到现在已经成为一个比较庞大的质量控制科学，各种SPC技术已达近百种之多，然而这些技术都是基于一个相同的基本原理，即统计学中的小概率事件原理：“在一次观测中，小概率是不可能发生的，一旦发生就认为系统出现问题”。
把此原理转化为工程技术语言，可描述为：预先假定工序处理某一状态，一旦显示出偏离这一状态的极大可能性就认为工序失控，于是需要及时调整”。
统计的若干要素、术语统计的目的：数据通过计算后产生有意义的情报。
统计= 数据+计算+有意义的情报情报的要素：集中趋势。
离中趋势。
被含盖在特定范围内的机率。
产品质量的统计观点：产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一。
产品质量具有变异性产品质量的变异具有统计规律性。
质量管理中常见的概率分布概率分布：是将变量在总体中的取值与其发生的概率二者相联系的数学模型。
在质量管理中，常见的离散概率分布有二项分布与泊松分布，连续分布有正态分布等。
二项分布：计件泊松分布：计点正态分布：X~N（μ，σ2）是SPC和SPD控制的依据。
正态分布的特点：连续、对称均值标准方差：反映相对于平均值（mean）的离散程度。
质量变化因素：偶然因素：随机变异：无序、无方向、长期存在、很难消除：静若处子异常因素：特殊变异：有序、有方向、短时存在、容易消除：动如脱兔直方图的作用：使分布图形化。
直方图包含的信息：集中趋势+ 离中趋势+ 被含盖的特定范围内的机率。
故障直方图包含的信息：多峰型直方图：需分层处理孤岛型：必须利用专业技术而非利用逻辑技术就可解决，必定有非机遇因素。
偏态型：系统有了难以避免的自然飘移现象，如老化现象。
正态分布的置信区间：不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[+-3σ]范围内的概率为99.73%：落在[+-2σ]范围内的概率为95.44%，落在[+-1σ]范围内的概率为68.26%。
一元稳态：即过程中只有偶因而没有异因的状态。
技术稳态：工序能力指数满足要求。
统计稳态：特征值分布符合正态分布。
多元稳态：指所控制多个变量的多元分布参数（均值和公差）受到控制，稳定不变于稳态这个基准。
所有分布参数都进入一元稳态。
各变量之间的协方差相关关系稳定不变。
（这是多元情况的新特点）T2控制图的计量T2值：是一个评价多元系统的科学的总评价值，没有实际的物理意义。
两种错误：第一种错误：虚发报警。
第二种错误：漏发报警。
3σ方式：控制图的总体公式UCL=u+3σCL=uLCL=u-3σ样本大小：N >=25（统计工程约定）。
两种质量：总质量=分质量+上工序的影响（简称上影）分质量：即工序固有质量，分质量是指该工序本身的加工质量，而不包括上工序的影响，其特点是反映了该工序的工作质量，分质量与上工序无关，应用分质量去分析是过程分析的关键。
总质量：工序综合质量，简称总质量，总质量就是通常意义下的产品质量，其特点可以由用户直接感受到。
SPC的对象：过程：服务过程、制造过程、检验过程，寻找过程参数与品质参数的因果关系。
设计、制造、交付SPC/SPD是对制造过程加以控制的工具SPC的内容控制图：是对过程质理加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，包含以下要素：中心线（CL）上控制界线（UCL）下控制界线（LCL）样本统计量数值判稳原则：连续25个点，界外点数D=0，犯第一种错误的概率a1=0.0654连续35个点，界外点数D≤1, 犯第一种错误的概率a2=0.0041连续100个点，界外点数D≤2, 犯第一种错误的概率a3=0.0026判异原则：点出界（包括压界）就判异。
界内点排列不随机判异。
三个点中有两个接近控制限判异。
在控制图中心线一侧连续出现的点称为链（RUN），其中包含有点子数目称为链长，链长大于等于9，判异。
趋向：点子逐渐上升或下降的状诚称为倾向阳花或趋势，七点倾向判异。
点子集中的中心线附近：我们规定在中心线正负1σ的范围内称为中心线附近。
点子作周期性变化：测量系统指标：GRR指量测的重复性与再生性，量测精度指标。
重复性：同一人员使用同一量具量测同一产品多次之后来估算其变异。
再生性：由不同人员使用同一量具量测同一产品多次之后来估算其变异。
GRR的目的：降低量测误差σGRR，使量测值之σI尽量接近σTU（真值之标准差）。
GRR的计算公式：GRR测试流程：工序能力分析（Cp）：定义：是指稳态下工序加工在质量上可能达到的水平，工序能力满足技术要求的程度。
Cpk：制程能力指标，要求1.33以上；Cp：技术能力指标，要求1.0以上；K：管理能力指标，要求0.25以下。
工序能力指数的计算：工序能力指数评价表：CP（或CPK）评价备注1.67< CP 工序能力很充裕随着进入高质量/高可靠听时代，对工序能力指数的要求也在逐步提高。
例如，在6σ标准的场合，不合格品率以ppb来测量，CP竟然要求达到2.0。
1.33< CP <1.67 工序能力充裕1.00< CP <1.33 工序能力勉强0.67< CP <1.00 工序能力不足CP <0.67 工序能力严重不足控制图的原理产品总体的质量我数据服从正态分布；质量指标值落在μ±3σ范围内的概率为99.73%，落在μ±3σ以外的概率只有0.27%；小概率原理：小概率事件在一次实验中几乎是不会发生的。
若发生了，则说明工序已不稳定。
也就是说，生产过程中一定有系统性原因在起作用。
控制图的用处交由操作员本身持继的管理有关工序。
协助稳定有关工序，促进质量的可测性。
容许工序提高质量，减低运作费及提高产能。
提供一种通用的语言来反映出工序的表现。
分辨工序内偶然原因及特殊原因而导致的差异。
控制图的种类计量型控制图-R：最基本管制图，只要小组样本数量大于1即可；X-MR：小且样本数为1时；MD-R：同-R，但多为方便操作员不计算X；-S：同上，但多应用于小组样本数等于或大于9时；X-Rs：小组样本数为1时。
计数型控制图P-chartPn（要求样本大小一致）C(不良点数/单位)u（平均不良点数）（要求样本大小一致）高级型控制图CUSUM（累积和）EWMA（指数加权移动平均，可侦察出微量持续变化，并预测趋势）。
控制图的选择流程控制图的实施准备工作选定工序及范围选定欲管制的工序特性（制程参数）（选择要求，问题所在，特性相互联系、与品质指标有密切的因果关系）。
方法：品质贡献率分析。
工序制程参数1234温度A A1A2A3A4（31%）压力B B1B2（47%）B3B4温度C C1C2（14%）C3C4速度D D1D2D3D4PH值E E1E2E3E4能量F F1F2F3F4OTHER ALL：8%设定小组的样本数，小且数量，测量频率；制定测量系统；减低没必要及能力范围内的变化。
收集资料计算测量所得的资料；制定合适的Y轴比例；将所得资料绘在图上。
计算管制界限计算值（平均值）；计算管制上，下限；将所得的界限绘在图上。
分析及修正管制界限分析并取消越限的数据；重新计算管制界限；将最终所得的管制界限记录下来。
使用管制图将所求得的军衔制界限绘在空白图上；根据所订的资料收集法收集资料；定时将资料绘在图上；纠正预防及改进制程。
制程能力改善的方向品质诊断流程两种质量多元诊断理论简介研究的对象：多工序、多指标系统，指标包括质量指标和技术指标。
多工序、多指标系统的特点：在多工序生产线存在上工序影响的问题。
（纵向）多指标工序存在相关性的问题。
（横向）在多指标工序中诊断相关指标的工具：多元T2控制图。