SPC培训教材---完整版
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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。
14).管制下线(控制下限)： LCL
15).规格上限： USL
16).规格中心线： SL
17).规格下限： LSL
18).偏移度：
Ca
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3.SPC的基本概念：
19).制程能力指数: Cp 表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小越
分散。 20)制程能力指数（Cpk）：
直接反映制程能力，值越大越好。通常客户都要求 Cpk在1.33以上。
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QC统计方法的工作程序
收 集 数 据
整理 数、表 调 图形 特征值
归纳
技术
观统察 计 规
分律析
主判断 要 问 题
提组织协 高 质 量专业
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2. 变异的特殊原因与一般原因
◆变异: 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引
起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在的， 这种差异叫 变异。 ◆变异产生的原因：普通原因和特殊原因 普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
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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
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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
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1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
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1.2有关品质的几个重要观念
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第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示，具有连续性的数据。连续型随机变量
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
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2.分布及正态分布：
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正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
Baidu Nhomakorabea
3σ 2σ 1σ
X
1σ 2σ 3σ
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2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
1）解析管制图：根据实际量测出来的数据，经过计算出管制图上下限之后画出。
用途：主要用来对产品初期品质进行测定和监控，以了解在现有环境中品质的制程能力。
2）制程管制图：根据之前的历史数据，也可以根据经验或相似的各项标准，并以此为依据作为今
后管制图的管制界限。
以之前较好或标准的管制界限来衡量近期的品质状况。
平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图
(一）Xbar-R平均数全距管制图
计数值：
不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数
P-chart NP-chart C-chart U-chart
1.简介：是SPC计量值部份最重要、最常用的管制图之一。可以使我们很好地了解制程
品质的进展状态（发展趋势）。分为：
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3.SPC的基本概念：
5).中位数: M 6).众数： M0 7).不良率： P 8).不良数： NP 9).缺点数： C 10).单位缺点(缺点率)： U 11). 百万分之不良： PPM
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3.SPC的基本概念：
12).管制上限(控制上限):
UCL
13).管制中心线(控制中心线)： CL
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用， 那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
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3.SPC的基本概念：
1). 均值（数学期望）：平均值 离散型变量均值： 连续型变量均值：
2).方差: 3).标准差： 4).全距：
制程中变异因素是在统计的管制状态下，其产品特性有固定的 分布。 特殊原因：（机遇性原因Special Cause) 制程中变异因素不在统计的管制状态下，其产品特性没有固定 的分布。
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普通原因变异的曲线图：
范围
特殊原因变异的曲线图：
范围
时间
目标值线 预测
时间
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目标值线 预测
◆过程控制的概念:
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
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1.3 SPC的定义及历程
SPC：Statistical Process Control 统计制程控制/统计过程管制
利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行 管制，以达到第一次就把品质做好。（在有大量数 据产生的地方都可利用）
SPC应用技术
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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
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第一部分：SPC技术概述
1.1品质观念的发展史程：
◆操作员的品质管制 ◆领班的品质管制 ◆检验员的品质管制 ◆统计品质管制 ◆全面品管
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4.SPC列管对象：
1）品质特性：影响产品规格的因素（生产条件）、产 品属性分类、产品规格。
2）制程角度：不合格率最高、成本最高、安规问题 。 3）检验角度：破坏性产品、无法于后工程检验、检验
成本很高。
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第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
计量：
X-R X-б X-Rm Mo-R
a.首先当出现变差的特殊原因时提供统 计信号，从而对这些特殊原因采取适 当的措施(或是消除或是保留)；
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
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3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
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2.图形制作：
1）数据收集：确定子组大小、频率、小组数的大小 a.子组大小：选择子组应使得一个子组内各样本之间的出现变差的 机会小。
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。
14).管制下线(控制下限)： LCL
15).规格上限： USL
16).规格中心线： SL
17).规格下限： LSL
18).偏移度：
Ca
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3.SPC的基本概念：
19).制程能力指数: Cp 表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小越
分散。 20)制程能力指数（Cpk）：
直接反映制程能力，值越大越好。通常客户都要求 Cpk在1.33以上。
实用文档
QC统计方法的工作程序
收 集 数 据
整理 数、表 调 图形 特征值
归纳
技术
观统察 计 规
分律析
主判断 要 问 题
提组织协 高 质 量专业
实用文档
2. 变异的特殊原因与一般原因
◆变异: 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引
起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在的， 这种差异叫 变异。 ◆变异产生的原因：普通原因和特殊原因 普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
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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
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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
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1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
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1.2有关品质的几个重要观念
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第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示，具有连续性的数据。连续型随机变量
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
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2.分布及正态分布：
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正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
Baidu Nhomakorabea
3σ 2σ 1σ
X
1σ 2σ 3σ
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2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
1）解析管制图：根据实际量测出来的数据，经过计算出管制图上下限之后画出。
用途：主要用来对产品初期品质进行测定和监控，以了解在现有环境中品质的制程能力。
2）制程管制图：根据之前的历史数据，也可以根据经验或相似的各项标准，并以此为依据作为今
后管制图的管制界限。
以之前较好或标准的管制界限来衡量近期的品质状况。
平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图
(一）Xbar-R平均数全距管制图
计数值：
不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数
P-chart NP-chart C-chart U-chart
1.简介：是SPC计量值部份最重要、最常用的管制图之一。可以使我们很好地了解制程
品质的进展状态（发展趋势）。分为：
实用文档
3.SPC的基本概念：
5).中位数: M 6).众数： M0 7).不良率： P 8).不良数： NP 9).缺点数： C 10).单位缺点(缺点率)： U 11). 百万分之不良： PPM
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3.SPC的基本概念：
12).管制上限(控制上限):
UCL
13).管制中心线(控制中心线)： CL
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用， 那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
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3.SPC的基本概念：
1). 均值（数学期望）：平均值 离散型变量均值： 连续型变量均值：
2).方差: 3).标准差： 4).全距：
制程中变异因素是在统计的管制状态下，其产品特性有固定的 分布。 特殊原因：（机遇性原因Special Cause) 制程中变异因素不在统计的管制状态下，其产品特性没有固定 的分布。
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普通原因变异的曲线图：
范围
特殊原因变异的曲线图：
范围
时间
目标值线 预测
时间
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目标值线 预测
◆过程控制的概念:
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
实用文档
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
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1.3 SPC的定义及历程
SPC：Statistical Process Control 统计制程控制/统计过程管制
利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行 管制，以达到第一次就把品质做好。（在有大量数 据产生的地方都可利用）
SPC应用技术
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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
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第一部分：SPC技术概述
1.1品质观念的发展史程：
◆操作员的品质管制 ◆领班的品质管制 ◆检验员的品质管制 ◆统计品质管制 ◆全面品管
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4.SPC列管对象：
1）品质特性：影响产品规格的因素（生产条件）、产 品属性分类、产品规格。
2）制程角度：不合格率最高、成本最高、安规问题 。 3）检验角度：破坏性产品、无法于后工程检验、检验
成本很高。
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第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
计量：
X-R X-б X-Rm Mo-R
a.首先当出现变差的特殊原因时提供统 计信号，从而对这些特殊原因采取适 当的措施(或是消除或是保留)；
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
实用文档
3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
实用文档
2.图形制作：
1）数据收集：确定子组大小、频率、小组数的大小 a.子组大小：选择子组应使得一个子组内各样本之间的出现变差的 机会小。