SPC统计技术的应用特点
SPC简介
流程图是将一个过 程的步骤用图的形 式表示出来的一种 图示工具。它既可 以用来描述现有过 程，亦可用来设计 一个新过程。
亲和图用于归纳、 整理由“头脑风暴” 法产生的观点、想 法等语言资料，按 它们之间的亲近关 系加以归类、汇总 的一种图示方法。
常用的七种工具
新七种工具
排列图又叫帕累托 图，它是将各个项 目从最主要到最次 要的顺序进行排列 的一种工具。
图深入学习 • 两种质量诊断理论 • 如何制订过程控制网图 • 如何制订过程控制标准等等
质量管理七种工具
常用的七种工具
直方图是用来分析 数据信息的常用工 具，它能够直观地 显示出数据的分布 情况。
新七种工具
关联图用于将关
系纷繁复杂的因 素按原因-结果或 目的-手段等目的 有逻辑地连接起
来的一种图形方 法。
调查表又叫检查表、 统计分析表等，用 来系统地收集资料 和积累数据，确认 事实并对数据进行 粗略整理和分析的 统计图表。
新七种工具
矩阵图是以矩阵的 形式分析因素间相 互关系及其强弱的 图形。它由对应事 项、事项中的具体 元素和对应元素交 点处表示相关关系 的符号构成。
因果图又叫鱼刺图， 用来罗列问题的原 因，并将众多的原 因分类、分层的图 形。
3. SPC的进行步骤
进行SPC有下列步骤：
步骤1：培训SPC。培训内容主要有下列各项：SPC的重要性，正态分
布等统计基本知识，质量管理七种工具，其中特别是要对控制图深入学习， 两种质量诊断理论，如何制订过程控制网图，如何制订过程控制标准等等。
步骤2：确定关键变量(即关键质量因素)。具体又分为以下两点：
(1) 对全厂每道工序都要进行分析(可用因果图)，找出对最终产品影 响最大的变量，即关键变量(可用排列图)。如美国LTV钢铁公司共确定了 大约20000个关键变量。
SPC的基本概念与特点
SPC的根本概念与特点什么是SPCSPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法对过程进行监控和管理的质量管理工具。
它通过收集和分析过程数据，以便实时地监测过程的稳定性和能力，并及时采取纠正措施，以保证产品或效劳的质量符合要求。
SPC基于统计学原理，利用数据分析的手段来判断过程的偏差和稳定性，采取控制图等图形化工具来展示过程变化的规律，并通过数学模型对过程进行预测和改良。
SPC的根本特点1.实时性SPC能够实时地监测过程的稳定性和能力，通过实时收集的数据进行分析，及时发现过程的偏差和异常情况，并及时采取纠正措施。
这使得SPC能够快速响应问题，防止质量问题的扩大和重复出现。
2.统计方法SPC基于统计学原理，利用统计方法对过程数据进行分析和判断。
通过对数据的测量、统计和分析，可以客观地了解过程的状态，并进行准确的判断和决策。
这使得SPC能够防止主观判断和盲目决策的问题，提高质量管理的科学性和准确性。
3.图形化工具SPC采用图形化工具展示过程变化的规律，常用的图形化工具包括控制图、趋势图、直方图等。
这些图形化工具直观地展示了过程的状态和变化趋势，使人们能够快速地理解和分析数据，辅助决策和改良。
图形化工具还能够帮助人们发现隐藏在数据中的规律和关联性，进一步优化和改良过程。
SPC通过数据的分析和建模，能够对过程进行预测和改良。
通过建立数学模型和趋势分析，可以预测过程的开展方向和变化趋势，为及时调整和改良提供依据。
这使得SPC能够提前发现潜在问题和缺陷，及时采取措施进行预防和纠正，确保产品或效劳的质量稳定。
5.过程稳定性SPC关注过程的稳定性，即过程的变异是否在可接受的范围内。
通过对数据的统计和分析，可以判断过程的稳定性，并得到稳定性指标，如均值、标准差、过程能力指数等。
这使得SPC能够帮助人们了解过程的状态和品质能力，及时调整和改良过程，提高产品或效劳的稳定性和一致性。
SPC统计在制程中的应用
SPC统计在制程中的应用引言SPC〔Statistical Process Control，统计过程控制〕是一种制程控制方法，通过对制程中收集到的数据进行统计分析和控制，以实现制程的稳定性和可控性。
SPC统计在制程中的应用已经得到了广泛的认可和应用，本文将介绍SPC统计在制程中的应用，包括其定义、原理、应用场景和效果等内容。
1. SPC统计的定义SPC统计是一种通过对制程过程中数据进行收集和分析，以实现对制程稳定性和可控性的控制方法。
其核心思想是通过收集和分析数据，获取制程的变化情况，并根据统计结果进行制程控制和改善，从而保证制程的稳定和一致性。
2. SPC统计的原理SPC统计的原理是基于统计学的方法和工具，通过对制程数据的收集和分析，了解制程的变化状态。
主要包括以下几个方面：•数据收集：收集制程过程中产生的数据，可以是实时监控数据，也可以是离线收集的数据。
•数据分析：对收集到的数据进行分析，可以使用统计方法，如均值、方差、极差等，来分析制程的变化情况。
•制程控制：根据分析结果，制定相应的控制策略，以实现对制程的控制和改善。
3. SPC统计的应用场景SPC统计在制程中的应用场景较为广泛，以下是几个常见的应用场景：3.1. 过程监控SPC统计可以用于实时监控制程过程中的关键参数，如温度、压力、流量等。
通过对实时监控数据的收集和分析，可以及时发现制程中的异常情况，并采取相应的控制措施。
3.2. 缺陷检测与分析SPC统计可以应用于制程中的缺陷检测和分析。
通过对制程中产生的数据进行分析，可以发现和分析制程中的缺陷产生的原因，从而采取相应的改良策略，提高制程的质量。
3.3. 过程改良SPC统计也可以应用于制程的改良中。
通过对制程数据的分析和比照，可以找出制程中存在的问题，并采取相应的改良策略，以提高制程的稳定性和可控性。
4. SPC统计的效果SPC统计在制程中的应用可以带来许多效果，包括以下几个方面：•提高制程的稳定性：通过对制程数据的统计分析和控制，可以提高制程的稳定性，减少制程中的变异性。
制造业质量管理中的SPC技术研究
制造业质量管理中的SPC技术研究随着全球贸易和竞争的加剧，制造业质量管理越来越重要。
为了确保产品的质量和符合客户的需求，制造业必须采用有效的质量管理工具和技术。
其中，SPC技术是制造业质量管理中最为常见的一种技术。
本文将从SPC技术的定义、优势、应用范围和实施步骤等方面进行论述，为制造业企业提供参考。
一、SPC技术的定义SPC技术，全称统计过程控制技术（Statistical Process Control），是一种基于统计学原理和方法的质量管理技术。
SPC技术可通过实时监控生产过程，控制品质上下限，及时发现和纠正生产过程中的异常情况，以确保产品质量符合要求。
二、SPC技术的优势SPC技术的优势主要体现在以下几个方面：1.提高生产效率SPC技术可以实时监测生产过程，及时发现生产异常，通过精细的调整和优化，不断提高产品生产效率。
2.降低生产成本SPC技术可以减少生产缺陷和废品率，降低检验成本和补救成本，从而降低生产成本。
3.提高产品质量SPC技术可以实时监测生产过程，及时发现生产偏差和异常情况，有效控制产品质量，提高产品的一致性和稳定性。
4.增强企业竞争力SPC技术可以提高产品质量，减少生产成本，提高生产效率，从而帮助企业增强市场竞争力，赢得市场份额。
三、SPC技术的应用范围SPC技术可以应用于各种制造业行业和产品，包括但不限于以下几个方面：1.汽车制造业SPC技术可以用于汽车制造的各个环节，包括发动机、底盘、车身、内饰等方面。
通过实时控制和管理，提高汽车质量和生产效率。
2.机械制造业SPC技术可以用于机械制造的各个环节，包括钣金加工、焊接、机加工等方面。
通过实时监测和统计分析，提高机械制品质量和生产效率。
3.电子制造业SPC技术可以用于电子产品制造过程中，包括PCB板组装、电子元器件安装、产品测试等方面。
通过实时监测和控制，提高电子产品的质量和生产效率。
四、SPC技术的实施步骤SPC技术的实施步骤主要包括以下几个方面：1.确定SPC技术应用项目根据企业的实际情况和需求，确定采用SPC技术的应用领域和项目范围。
spc控制的原理和应用
SPC控制的原理和应用介绍SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计学原理和方法，对生产过程中的数据进行监控和控制的方法。
它可以帮助我们判断生产过程是否稳定，并检测是否存在特殊原因造成的异常。
原理SPC的原理基于统计学的核心理论，主要包括以下几个方面：1. 随机性SPC假设生产过程是一个随机现象，即过程中的变异是由于种种随机原因所引起的。
随机变异是正常的，我们无法完全消除它，但可以通过SPC来控制。
2. 过程稳定性过程稳定性是指生产过程在一段时间内，其性能指标保持在可接受的范围内，没有受到特殊因素的干扰。
稳定的过程是基础，只有在稳定的基础上，我们才能判断是否存在异常。
3. 分析变异来源SPC通过分析和测量数据，确定变异是由于常规原因还是特殊原因造成的。
常规原因是可以预期的，比如机器磨损、环境变化等。
特殊原因则是不可预期的，比如材料缺陷、操作失误等。
4. 可控制性和不可控制性SPC将变异分为可控制性和不可控制性。
可控制性变异是由于人为因素或管理措施不当引起的，而不可控制性变异则是由于外界因素引起的，例如原材料质量、设备状态等。
应用SPC的应用非常广泛，包括制造业、物流业、金融业等。
下面以制造业为例，介绍SPC的应用场景和方法：1. 过程监控SPC能够帮助制造业监控生产过程，确保产品质量的稳定性。
通过实时采集和分析数据，可以及时发现异常，并采取措施进行调整和改进，以保持过程的稳定性。
2. 过程改进SPC可以帮助制造业找出导致产品质量问题的根本原因。
通过分析数据，识别并控制关键的工艺参数，可以实现过程的优化和改进，提高产品质量和生产效率。
3. 缺陷预防SPC可以通过对过程数据进行分析，预测和预防潜在的生产缺陷。
通过建立稳定的过程控制系统，可以减少产品缺陷率，提高产品的一致性和可靠性。
4. 过程认证SPC可以帮助制造业实现过程认证。
通过对过程数据的记录和分析，可以证明生产过程稳定，并满足相关的质量标准和要求。
详细全面的SPC详解
汇报人： 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制，是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集 和分析生产过程中的数据，对生产过程进行评估和监控，以确保产品质量和生产过程的稳定性。
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感谢观看
SPC强调预防性的质量控制，通过实时监测和调整生产过程，以降低不良品率和生产成本，提高生产 效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程， SPC能够及时发现并解决潜在的 质量问题，从而确保产品质量的 稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制，SPC能 够降低生产过程中的不良品率， 减少生产浪费和损失，提高生产 效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识，决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块，通过理论教学、案例分析 和实践操作等方式，使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学，该高校的学生对质量管理知识有了更深入的 理解，同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测 和分析，能够发现生产过程中的 瓶颈和问题，为生产过程的优化 提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技 术，以提高产品质量和一致性 。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展，SPC 技术逐渐实现自动化和智能化 。
spc统计过程控制
Spc统计过程控制第一部分1、什幺是SPC？SPC 是三个英文单词的缩写（Statistical Process Control），即统计过程控制是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到质量保证与质量改进的目的。
在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。
SPC 的特点是：1.全系统的，要求全员参与，人人有责；2.强调用科学的方法来保证达到目的；3.SPC 强调全过程的预防为主；4.SPC 不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
SPC 要点：1.SPC 是运用统计学方法将过程的输出量和预先设定的控制界限进行比较，并分辨出通常原因和异常原因，从而在生产过程中进行质量控制；2.SPC 是预防行为，可针对问题的纠正措施提供有效的资源配置；3.SPC 是一系列的“事前”方法，它不仅是检测，而且是通过系统的分析、使用收集的数据，并以过程能力为基础，来预测过程的发展趋势。
2、SPC 的发展史与质量管理的进展20 世纪二三十年代，美国贝尔电话实验室的休哈特（W.A.Shewhart）博士首先提出过程控制的概念与实施过程控制的方法，并于1931 年出版了“加工产品品质的经济控制”（Economic Control of Quality of Manufactured Products）之后，SPC 应用于各种制造过程改善便从此展开。
今天的SPC 与当年的休哈特方法并没有根本的区别。
当时SPC 并不流行，二次世界大战后期，美国开始在军工部门推行休哈特的方法，但应用并不广泛。
战后，美国成为当时工业强大的国家，于是统计过程控制方法在1950～1980 年这一阶段内逐渐从美国工业中消失。
反之，在战后经济遭到严重破坏的日本，白废待兴，提出了以产品质量为根本来提高竞争力，所以到美国请了戴明等人到日本指导品质，将SPC 的概念引入日本。
SPC 在戴明的指导下，功能发挥的很不错，从1950 年到1980 年，日本跃居世界质量和生产率方面的领先地位。
SPC简介
计 不合格品数控 pn 较常用，计算简单，操作工人易
数
制图
于理解
值 不合格品率控
p
计算量大，管理界限凹凸不平
控
制图
制 缺陷数控制图
C
较常用，计算简单，操作工人易 于理解，使用简便
图 单位缺陷数控
U
计算量大，管理界限凹凸不平
制图
适用场合
适用于产品批量较大而 且稳定正常的工序。
质量管理七种工具
常用的七种工具
直方图是用来分析 数据信息的常用工 具，它能够直观地 显示出数据的分布 情况。
新七种工具
关联图用于将关
系纷繁复杂的因 素按原因-结果或 目的-手段等目的 有逻辑地连接起
来的形 式表示出来的一种 图示工具。它既可 以用来描述现有过 程，亦可用来设计 一个新过程。
过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册，使各道工序 使用。如美国LTV公司共编了600本上述手册。
步骤 5：对过程进行统计监控。主要应用控制图对过程进行监控。
若发现问题，则需对上述控制标准手册进行修订，及反馈到步骤4。
步骤6：对过程进行诊断并采取措施解决问题。可注意以下几点：
(1) 可以运用传统的质量管理方法，如七种工具，进行分析。 (2) 可以应用诊断理论，如两种质量诊断理论，进行分析和诊断。
新七种工具
头脑风暴法也称集 思广益法，它是采 用会议的方式，引 导每个人广开言路、 激发灵感，畅所欲 言地发表独立见解 的一种集体创造思 维的方法。
直方图
• 直方图（Histogram）—是用一系列宽度相等、 高度不等的矩形表示数据分布的图形。矩形的宽 度表示数据范围的间隔，矩形的高度表示在给定 间隔内的数据频数。我们常用的是频数直方图。 （直方图适用于连续性数据）
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9
三、统计检验
〈2个正态总体方差检验〉 ---服从F分布
F
S12
S
2 2
x x
S
2 (
)2
n
n(n 1)
df=n-1 d1=n1-1 d2=n2-1
10
三、统计检验
双侧检：
当原假设H0：δ12=δ22, 则否定域为:F>Fα/2或F<F1- α/2
24
五、质量控制图---SPC
（三）控制图组成
中线 警戒上下限 控制上下限
25
五、质量控制图---SPC
（三）控制图种类
平均值控制图：X X R
X A2* R
极差控制图 ：UCLR D4 * R LCLR D3* R
Hale Waihona Puke 移动极差 ： X-MRX 3*(R ) d2
ÒR d2
26
五、质量控制图---SPC
t d
Sd
n
Sd
( d 2) ( d )2 n
n(n 1)
Df=n-1 H0：Ud=0,即μ1=μ2 否定域︱t︱>tα
14
四、工序能力
定义
工序控制能力：简称工序能力，就是工序加
工合格产品的能力，也就是生产出来的产品质
量与规定的质量要求相符合的程度，以Cp表示
。
Cp USL LSL 标准上限 标准下限
19
五、质量控制图---SPC
过程及过程控制系统
有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声 统计方法
人
设备 材料 方法 环境
我们工作 产品 的方式/ 或 资源的融合 服务
顾客
识别不断变化 的需求和期望
输入 过程/系统 输出
顾客的呼声
过程控制系统
20
五、质量控制图---SPC
产品质量的统计特性
1、质量的波动性
Cpk 1
5、生产条件或质量改进后应重新设计控制 图
28
五、质量控制图---SPC
（五）不同控制图的检出力和适用范围不同
X>X~>X（X 检出力量强，控制强度高，且有较强 通用性）； S>R>MR（S因检出力量强，但因要求样本大
小
10，但计数复杂，较少用）。
29
五、质量控制图---SPC
(六) X 平R均值---极差控制图
如 P 0的.0情1 况若发生,则有理由认为发生
了异常
32
异常状态
00C---超过控制上、下限 连续七点在同侧 连续上升或下降 Pattern模式，如
对总体及总体平均数进行估计 比较两个或多个数量之间的差异 性 生产过程的预测及控制 物料/产品的验收---抽样方案
4
（二）统计技术的应用特点
对影响事物的变量因素进行分析 确认变量之间的相关性 分析因变量和自变量间的回归关 系 试验设计
5
（三）统计技术的应用领域
质量管理 安全评价---风险分析 市场分析 产品设计 气候、环境预测
≥1.67 Ⅲ Ⅱ Ⅰ
过程能力指数
≥1.33---1.67 ≥1---1.33
≥0.67---1
Ⅳ
Ⅴ
Ⅵ
Ⅲ
Ⅳ
Ⅴ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
<0.67 Ⅶ Ⅵ Ⅴ
17
五、质量控制图---SPC
过程
控制
输入
过程 资源
输出
18
过程的波动性
稳定的过程
经时间变化仍 稳定 可预测 变化主要由偶 然因素引起
不稳定的过程
随时间而变化 不可预测 变化同时来源于 偶然和系统因素
---适用于数据可以分组的场合 可提高检出力
30
五、质量控制图---SPC
(七)X-MR单值移动极差控制图 ---适用场合
测试费用高昂; 样品测试后不能再使用 需尽早发现异常 在工艺参数(如温度、压力、时间）下，每次只能 得到一个特定值 过程中取多个值无意义时
31
五、质量控制图---SPC
控制图的判断基础 ---小概率事件原理，即小概率事件不发 生原理
符合标准 持续稳定
质量控制的目的是---减少质量波动，降 低成本。
23
五、质量控制图---SPC
（二）常用控制图的种类
计量型
正态 分布
单值---移动极差图：X-MR 均中值位数----极--差极图差：图X：X~R R
二项 分布 计数型 泊松 分布
不合格品率图：P 不合格品数控制图：Pn
单位缺陷数控制图：U 缺陷数图：C
（四）控制图的使用原则
1、取样原则---
随机抽样 间隔合理确定 样本大小应确保控制图的检出力，一般至少 ≧24，样本分布接近正态分布
27
五、质量控制图---SPC
2、计量控制图须二图联用，分别控制质量 特性值分布的中心值和标准偏差
3、计数控制图单图使用，只控制中心 4、过程能力必须达到基本要求，即Cp或
6Ò
6Ò
15
四、工序能力
Cpk=Min〔CPL,CPU〕 CPL=(过程平均值-LSL）/3σ CPU=(USL-过程平均值)/3σ
Cp,Cpk>1
16
四、工序能力
过程综合能力等级评价---Ⅲ为最适宜的 过程能力
过程能 力等
质量特性 级
关键质量特性(A类)
重要质量特性(B类)
一般质量特性(C类)
11
三、统计检验
〈两正态总体均值的检验〉
t检验
t x1 x2
sx 1
x
2
t n1 n2 2
〈T-test〉
当原假设H0：μ1=μ2， 则否定域为︱t︱>tα
12
三、统计检验
两个总体的比较首先是F-test 在F-test显示没有差异时 再做T-test
13
三、统计检验
〈两正态总体均值的检验〉 〈成对检验〉 在同一条件下，将试验结果与对照相对比的方法
影响因素
特点
处理
偶然因素
始终存在；方向随机；影响小 ；难控制
/
系统因素
时有时无；方向确定；影响大 ，可以控制
严加控 制
21
五、质量控制图---SPC
2、质量波动的规律性
计量数据：服从正态分布，μ、σ不 变 计数数据：服从二项分布或泊松分 布
22
五、质量控制图---SPC
（一）对生产过程质量进行预测和控制的 手段 高质量的要求是：
统计技术培训
1
目录
统计技术总介
常用统计技术 统计技术的应用特点 统计技术的应用领域 常用的概率分布
正态分布 统计检验 工序能力 质量控制图---SPC
2
一、关于统计技术的总介
（一）常用统计技术 统计检验---显著性检验 工序能力分析 质量控制图 正交分析和实验设计 相关分析、回归分析
3
（二）统计技术的应用特点
6
（四）常见的概率分布
连续型随机变量---正态分布 离散型随机变量---
二项分布 帕松分布（poisson)、小概率事件
7
二、正态分布
正态总体中抽取的样本平均数也 服从正态分布 中心极限原理
总体不是正态分布时，若样本 n充分大，则样本平均数一X近似服 从正态分布
8
三、统计检验
概念---从样本数据出发对 总体的比较进行推断