spc的由来
统计过程控制和基本概念
操作者 A
再现性
操作者 C
测量系统变差
量具稳定性
量具稳定性是同一测量 系统在不同时间测 量同一零件时至少 两组测量值的总变 差。
稳定性
时间 2
时间 1
测量系统变差
量具线性 量具线性是在量具预期的工作范围内，偏差值的差值。
真实值(基准值)
真实值(基准值)
精确度较好( 偏差较小)
制程管制系统
绩效报告
成品改善
制程中对策 人 员 设备 材 料
成
品
方法 环境
制程管制系统
1. 制程 : 制程乃指人员, 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, 量测或测试可衡量其绩效. SPC所管制的制程必须符合连续性原則.
2. 绩效报告 : 从衡量成品得到有关制程绩效的资料, 由此提供制程的管制对策或改善成品.
件. 5. 改善的评估: 流程能力可作为改善前后比较的对比指标.
基本统计概念
统计学(Statistics)
收集、 整理、展示 、分析 、解析统计资料
由样本(sample)推论母体/群体(population)
能在不确定情况下作决策
是一门科学方法、决策工具
推 论
抽样
基本统计概念
直方图 分布
正常型
直方图 分布
偏向型
造成这样分布的原因
直方图 分布
孤岛型
图（c） 图中高峰偏向一侧是对超出标准的偏 差进行翻修或是加工习惯造成的偏向分布（如 孔加工時往往偏小）。
图（d） 在远离分布中心一方另有一小直方图，这表 示有某种异常。如由于测量不当所造成的极端值，或 是变换加工条件而造成的。
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 简介
SPC 简介SPC是基於1910年代費雪爵士(SirRonaldFisher)所發展出來的統計理論。
19 24年修華特博士(Dr．W．A.Shewhart)在貝爾試驗室研究產品品質特性的次數分配時發現了管制圖，並在1931年出了一本「製造品質的經濟管制」(Eco nomicControlofQualityofManufacturedProduct)，成為當時品管界的經典之作。
1932年修華特博士應邀到英國主講管制圖，提高了英國將統計力法應用到製造業的氣氛。
1939年戴明博士與修華特博士合著一本「品管觀點的統計方法」(StatisticalMethodfromtheViewpointofQualityControl)。
1940年前後，美、英兩國將管制圖的方法引進製造業，並應用到生產過程中，當時管制圖的應用不但與其他品管方法同樣簡單，而且效果顯著，被各業界所認同。
由於SPC的理論基礎非常簡單，所涉及的統計理論也不難，加上統計學家與工程學家已將有關的統計理論儘可能簡化，一般基層人員與幹部約2天左右就可學完它，並且應用到工作中。
SPC與其他的統計品管手法相較要容易學習，製程的操作人員應用它，可使工作更其效能與效率;而管理幹部透過它，則能掌握到製程的品質。
簡而言之，SPC可以改善產品的品質。
日本正是因為熟稔統計製程品管的應用，而使其產品的品質居世界第一。
所以美國想要全面推動此一技術與觀念，以便與日本產品在國際市場上一較高下。
SPC定义与应用范围SPC(Statistical Process Control)一統計製程管制是指一套自製程中去蒐集資料，並加以統計分析，從分析中去發掘製程的異常，立即採取修正動作，使製程恢復正常的方法。
就是戴明博士(Dr.Deming)所說的:「品質不應再依賴進料及出貨的抽樣檢驗，而應該採取在生產過程中，以良好的管理方法來獲得良好的品質。
SPC的重要性，且已被美國國防部列為其供應商必備的技術條件之一。
什么是SPC、SPD与SPA？
什么是SPC、SPD与SPA？一、概述近年来,由于科学技术的迅猛发展，产品的不合格品率迅速降低，如电子产品的不合格率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一（ppm，10–6），乃至十亿分之一(ppb,10–9）。
质量控制方式也由过去的3s控制方式演进为6s控制方式。
3s控制方式下的稳定状态不合格品率为2。
7×10–3(0。
27％），6s控制方式下的稳定状态不合格品率仅为2.0×10–9(10亿分之二)，参见图1.(略) 这就是21世纪的超严格质量要求，各种产品都有其相应的超严格质量要求.因此，著名的美国质量管理专家朱兰早在1994年就在美国质量管理学会年会上指出：“21世纪是质量的世纪”。
大家知道,贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。
对如此严格的质量要求，采取什么样的科学措施和科学方法来贯彻预防原则并保证质量方针和目标的实现呢？这就要提到“SPC"、“SPD”与“SPA”。
二、什么是SPC、SPD与SPA？1． SPCSPC（Statistical Process Control)即统计过程控制,是20世纪20年代由美国休哈特首创的.SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。
这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法,而以控制图理论为主。
但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。
2． SPDSPD（Statistical Process Diagnosis）即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。
1980年，张公绪提出选控控制图系列。
选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。
1982年,张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。
spc什么意思
spc什么意思SPC是英文“Statistical Process Control”的缩写，直译为“统计过程控制”。
SPC是一种在质量管理中使用的统计方法，用于监控和控制产品和过程的质量变异。
SPC的目标是通过对过程进行实时监测和分析，从而及时发现异常和变异，并采取适当的措施来纠正问题，确保产品的质量符合要求。
SPC方法最早在20世纪20年代由质量管理专家Walter A. Shewhart提出，并在20世纪50年代由W. Edwards Deming进一步发展和推广。
SPC方法在当时对于工业部门来说是一个重大的突破，因为它打破了传统的质量检查和产品抽样测试的模式，引入了统计分析和实时监控的思想。
SPC方法的应用使得生产过程更加可控和稳定，并帮助企业提高产品的质量并降低成本。
SPC方法的核心概念是“过程可控性”和“异常检测”。
过程可控性指的是通过对过程中的关键参数进行实时监测和统计分析，确保过程在可控的范围内。
如果过程处于可控状态，那么产品的质量就有较高的稳定性。
异常检测是指通过对过程中的数据进行分析，发现异常点和变异，并及时采取控制措施，防止质量问题的扩大。
SPC方法使用统计工具如控制图、直方图和散点图来帮助分析数据，识别异常和变异，并帮助质量管理人员做出决策。
SPC方法通过实时监测和分析数据，可以帮助企业及时发现质量问题，并采取纠正措施。
这有助于降低产品缺陷率，提高产品质量。
同时，SPC方法的应用还可以优化生产过程，提高生产效率和产能利用率。
通过实时监测和控制关键过程参数，企业可以预防和减少质量异常和制程缺陷，降低生产成本和废品率。
除了对产品质量的监控和控制，SPC方法还可以用于改进过程。
通过对过程数据的分析，企业可以识别并改进生产中的瓶颈和不良环节，进一步提高产品质量和生产效率。
此外，SPC方法还可以用于优化供应链管理。
通过实时监控关键指标和指标的变异性，企业可以更好地控制供应链中的质量问题，并与供应商进行合作，共同提高产品质量。
SPC概述
2020/3/4
3
SPC Technique and Practice
SPC定义和目的
SPC的全称是统计过程控制（ Statistical Process Control） 它运用统计学技术来分析制程或其输出，为达到和维持统计受控的状
态 以及制程能力的提高提供了科学的理论依据。
我们收集数据： 研究我们的制程何时发生了变化（不受控制）,使制程达到统计受控
由于一个或几个主要的因素；
可以纠正；
如未进行预防措施可重复发生；
2随020着/3时/4间的推移，流程或产品处于不稳定状态；
7
SPC Technique and Practice
偏差的特性
偏差是自然的,固有的.是我们周围世界上任何事物的固 有特性. 没有任何事物或一种服务完全一致. 测量设备越精密,越能发现事物之间的区别. 管理层的工作之一是与雇员一起尽可能减少差异.
68.27%
95.45%
99.73%
μ -3σ μ -2σ μ -1σ μ μ +1σ μ +2σ μ +3σ
2020/3/4
17
正态曲线的比较
N(μ1, σ2)
N(μ2, σ2)
N(μ, σ22)
μ1 μ2 σ相同， μ不同（ μ1<μ2）
2020/3/4
N(μ, σ12)
μ相同， σ不同（ σ1< σ2）
普通原因的偏差 测量中的差异是被期望的并可以预测的 特殊原因的偏差(随机) 测量中的差异是不可预测的
2020/3/4
6
普通原因和特殊原因
普通原因
Common cause 随着时间的推移是稳定的，可预测 流程或产品是处于统计受控的。
Spc历史源源
Spc历史源源SPC量改进工具和技术在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法：内容主要有：过程概念；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应用基础●质量数据1．数据特点：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”数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”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数据。
公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。
3．平均数：所有数据和与总数和商。
4．百分率：单项数据与所有数据总和商百分值。
5．累计百分率：顺序排列中，第1项累计百分率，等于前N-1项百分率和。
标准方差：6．●数据分层1.概念：将数据依照使用目，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质量特性数据归并在一起方法；2.作用：分层目是为有利于查找生产质量问题原因。
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；2.2频数分布表作频数分布表时要确定组距、组数和组边界值。
例：某零件一个长度尺寸测量值（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异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位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0.01mm1、2、5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,可把数据中最小值分在第一组中部,并把分组组界定在最小测量单位1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
SPC基础知识
是
不是
单位大小是
是
距 n=3或5 中 管 位 制 值 图 与 全 距 管 制 图
n=？
平 均 值 与 全
n≧10 准 差 管 制 图 标
图
？
动
否相关 图 不 良 制 数 图 管 点 制 數 制 缺 管 管 位 数 单 图 点 缺
平 均 值 与
制 管 距 全
个 別 值 与 移
图 良 率 管 制
不
x– R管制图（平均值与全距）
不良品的来源--------变异
●何谓变异?
。沒有任何两个完全一样的事物;产品间自然有差异存在。
。任何两件事物之间的差异。 。无论是何种类型的产品或何种生产方法,引起不良品的原因是无所不在的。
●变异的来源
。机器 。材料 。环境（温度，湿度） 。方法 。作业员 。杂项
●制程的变异原因来自两种：一种是机遇原因（共同原因）一种是非机遇原因（特殊原 因）。 。机遇原因如环境影响，天气变化，材料在一定范围内变化，及其他未知因素等，制程中 只存在这种原因，产品的分配是可以预估的。（占85%管理层解决） 。非机遇原因如机器突然故障，未按标准作业，员工注意力不集中，作业标准不合理等， 存在这种原因成品的分配是无法预估的。（占15%基层作业员努力解决）
− 下限LCL= p − 3 p(1n p) 5。绘管制限，并将点绘入图中 6。识别，判断，分析处理，记录以备考查
案例（一）
某工厂制造外销 产品，每2小时抽取 100件来检查，將检查 所得之不良品数据， 列于下表，利用此项 数据，绘制不良率(p) 管制图，控制其品质
組別 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 n 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 d 3 4 3 8 5 5 7 5 5 6 p 0 0 0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 組 別 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 n 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 d 3 6 8 5 2 3 6 2 7 5 p 0 0.1 0.1 0.1 0 0 0.1 0 0.1 0.1 組 別 21 22 23 24 25 合 計 平 均 n 100 100 100 100 100 d 5 8 4 5 4 p 0.1 0.1 0 0.1 0
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SPC讲义-
6
SPC的发展历程
Bell Telephone Laboratory—Shewhart
Control Chart(1924) &Economic Control of Quality of manufactured Products(1931)
美军SQC(1941-1942):强制性战时规格 SQC(1941-1942):
RMA&EQC
SPC讲义7
SPC发展历程
1950,Dr.Deming送“经”日本,日本崛起 ISO9000:1994统计方法的引入 QS9000:1998,SPC的强制应用 未来:
SPCD:Statistical Process Control &Diagnosis SPCDA:Statistical Process Control ,Diagnosis & Adjustment
RMA&EQC
SPC讲义- 20
选择管制图
确定管制项目 选择管制图 收集数据
查明原因,消除异常
收集数据 绘制管制图
NO YES
稳定否 绘制管制图并计算Cpk
NO YES
稳定否
RMA&EQC
SPC讲义- 21
选择管制图
管制项目的特性
计量值 计数值(计件值还是计点值)
样本数据的特点
n≤ 9(样本少) n >9(样本多) n =1(单值) 每组数据n是否相等
i=1
RMA&EQC
SPC讲义- 13
SPC的基本概念
分散性的图解 δ1 δ2
RMA&EQC
SPC讲义- 14
SPC的基本概念
管制界限:是指实际作业的特性的分布所遵从的 上下界限.用于在实际工作中,进行动态控制,以 判断作业的有效性. 规格界限:是指根据设计(产品设计和过程设计) 的要求,所确定的工程界限.用于在进行工程分 析中,对特性的分布状况是否满足预定要求的判 断,从而确信满足设计要求的能力. 在实际控制过程中,使用的应该是管制界限.管 制界限来自于对作业过程的调查.
R
D3
R
SPC讲义- 37
RMA&EQC
公式 常用数据 XBAR-R范例 PN范例
RMA&EQC
SPC讲义-
2
SPC的由来
生产力发展的世纪 新的世纪----品质的世纪 品质的趋势----世界级的品质 百分比\千分比\PPM\PPB\NEAR ZERO QS9000要求: PPK>=1.67 CPK>=1.33
RMA&EQC
SPC讲义3
SPC的由来
RMA&EQC
SPC讲义- 29
计算CPK(计数值)
计数值管制的过程能力为
图形 p图 Np图 C图 U图
过程能力
P
P
C
U
RMA&EQC
SPC讲义- 30
管制图的判断----稳定原则
原则一:不可超出管制界限
15.8 15.6 15.4 15.2 15 14.8 14.6 14.4 14.2 14 折线图 1
2 2
X)/(3* S /c ), ( X - LSL)/(3* S
4
/c4))
RMA&EQC
SPC讲义- 28
计算CPK(计量值)
分布中心与规格中心发生偏离时:
计算Ca(过程准确度)
Ca=(
以中心重叠时的Cpk值作为Cp(过程精确度) Cpk=(1- Ca )Cp
X
-SL)/((USL-LSL)/2)
标注数据项目及描绘各数据点
RMA&EQC
SPC讲义- 27
计算CPK(计量值)
过程稳定,即不存在特殊原因时,才能计算 过程能力. 计量值CPK的计算
分布中心与规格中心重叠时
极差图 标准差 图 CPK=MIN((USLCPK=MIN((USL-
X)/(3* R/d ), ( X- LSL)/(3* R /d ))
RMA&EQC
SPC讲义- 16
SPC的基本概念
特殊原因导致超出界限或规律变动的现 象,可以直接从管制图中看出.影响分布的 波形. 管制图的重要作用便在于动态过程中,看 出特殊原因的存在,发出需要处理的警报. 过程能力只有在不存在特殊原因的前提 下,才能予以计算,并以此推断未来的输出 结果.
RMA&EQC
SPC讲义- 17
SPC展开的步骤
确定管制项目 选择管制图 收集数据
查明原因,消除异常
收集数据 绘制管制图
NO YES
稳定否 绘制管制图并计算Cpk
NO YES
稳定否
RMA&EQC
SPC讲义- 18
确定管制项目
确定管制项目 选择管制图 收集数据
查明原因,消除异常
收集数据 绘制管制图
NO YES
稳定否 绘制管制图并计算Cpk
初次过程能力研究,异常消除时 对4M1E进行重大改进时 产品修正时 经过长期运行后
RMA&EQC
SPC讲义- 35
异常处理
可以采取的措施
现象 分布 不稳定 过程能 力不足 可能原因 计算错误 数据未层别 存在特殊原因 过于分散 平均值偏移 处理 查清原因,重新计算 查清原因,予以消除 采用管理性/技术性措施,进行改进
使用
NO
X
-R
YES
使用
X
-S
SPC讲义- 23
RMA&EQC
选择管制图(计数值)
是否关心 不合格品率
NO
样本大小 是否一致
NO
使用u图
YES
样品大小 是否一致
YES
使用c或u图
YES
当由现场人 员使用时, 尽量用c/np图
NO
使用p图
使用np或p
RMA&EQC
SPC讲义- 24
收集数据
样本组数最好不要少于25 p图或np图每组数据的要求
SPC—Statistical Process Control
统计过程管制
Excellent Quality Consultant Co.,Ltd.
1
SPC统计过程管制
SPC展开步骤 SPC由来 SPC定义 SPC发展历程 SPC应用现状 SPC基本统计观念 SPC基本概念
确定管制项目 选择管制图 收集数据 绘制管制图 计算CPK 判定 长期控制 异常处理
指数与不良率的关系
指数 0.67 1 1.33 1.67 2 不良率 4.55% 0.27% 63.3PPM 0.57PPM 2PPB 说明 2 3 4 5 6 RMA&EQC
SPC讲义4
SPC的由来
我们的不良率是多少? 我们的制程能力是多少? 我们能做到吗? 赶快应用SPC
RMA&EQC
SPC讲义-
5
SPC的定义
SPC:Statistical Process Control S----Statistical 统计 P----Process 过程 C----Control 控制 利用统计的方法,对过程中的各个阶段进行监 控与诊断,从而达到改进与保证产品品质的目的. PQC+S=SPC
RMA&EQC
RMA&EQC
SPC讲义- 11
SPC的基本概念
分布的集中性----X 平均值,为所有数值的平均值,读做X-BAR n X =Σ Xi/n i=1 X1 X2
RMA&EQC
SPC讲义- 12
SPC的基本概念
分布的分散性---δ 各具体数值与平均值之间的偏差,通常以 标准差δ 来表示.读做SIGMA(西格码) n δ =(Σ(Xi- X)2/(n-1))½
RMA&EQC
SPC讲义9
SPC的基本统计观点
无论生产过程,还是产品结果,都是具有规 律的. 正常情况下,具有一定的数据分布:
计量值数据,服从正态分布 计件值数据,服从二项分布 计点值数据,服从泊松分布 最为常见的是正态分布----钟形分布
RMA&EQC
SPC讲义- 10
SPC的基本统计概念
群体:一组过程的输出结果的全体. 样本:从群体中按照一定的抽样方法选择出来的 研究对象. 群体具有一定的分布特性 合理的抽样(足够的样本容量\随机的抽样方法), 可以保证样本与群体具有共同的分布特性,也即 是说可以由样本的状况推断群体的状况. 群体通常是未知的研究对象,从经济成本的角度, 可以研究分析样本而知群体.
RMA&EQC
SPC讲义8
SPC的应用现状
日本名古屋大学调查,115家企业平均每家使用 137张控制图 美国柯达公司5000人,使用35000张控制图,平 5000 , 35000 , 均每人应用7张 日本DEMING奖10大项目中,七大项目强调统计, 尤其是SPC ISO9000统计的需要,QS9000SPC的需要 我国80%的ISO认证通过企业,SPC几乎为零
Z1-1-1941 Guide for Quality Control Z1-2-1941 Control Chart Method for anaalyzing Data Z1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production
NO YES
稳定否
RMA&EQC
SPC讲义- 19
确定管制项目
管制项目的对象为产品的特性和过程的特性 产品特性:尺寸\电性值\亮度\焊接效果\功能等 过程特性:波峰\电流\电压\流水线速度\温度\药液浓度等 确定的方法: 产品特性:QFD 过程特性:因果图