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第一章节重新认识SPC内容主要有：过程的概念；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应用的基础2.1数据与质量特性值●质量数据1．数据的特点：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：测量质量特性所得的数据；（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”的数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）●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的数据。
公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。
3．平均数：所有数据的和与总数和商。
4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。
标准方差：6．●数据的分层1.概念：将数据依照使用目的，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的质量特性数据归并在一起的方法；2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
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：按不同的加工、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；⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。
4.两点原则：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的一个长度尺寸的测量值（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的异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位的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0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差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,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
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收集 数据 分析 改进
实施 控制
3、什么是控制图？ 、什么是控制图？
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、 评估和监察过程是否处于统计控制状态的一 种用统计方法设计的图。 种用统计方法设计的图。 质量特性值：是指铆接端子高度、不合格率、 质量特性值：是指铆接端子高度、不合格率、 浸漆黏度、转子外径、端盖轴承孔内径、 浸漆黏度、转子外径、端盖轴承孔内径、同 轴度、圆跳动等等。 轴度、圆跳动等等。 统计控制状态： 统计控制状态：即过程中只存普通原因而不 存在特殊原因的状态。 存在特殊原因的状态。
2、普通变差和特殊变差 、
普通变差是指由普通原因引起的变差 普通原因指的是造成随着时间的推移具有稳定 的且可重复的分布过程中的许多变差的原因， 的且可重复的分布过程中的许多变差的原因， 刀具或机器的逐渐磨损造成的过程异常。 例如 刀具或机器的逐渐磨损造成的过程异常。 当过程只存在普通原因时，我们称之为“ 当过程只存在普通原因时，我们称之为“处于 统计控制状态”或有时称之为稳定状态， 统计控制状态”或有时称之为稳定状态，简称 稳态” 它是过程固有的，始终存在， “稳态”。它是过程固有的，始终存在，对质 量的影响微小， 量的影响微小，但难以除去 。
使用控制图来改进过程是一个重复的程式: 使用控制图来改进过程是一个重复的程式 1、收集 收集数据并画在图上 、收集:收集数据并画在图上 2、控制 根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并 、控制:根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并 采取措施 3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施 、分析及改进:确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施 重复这三个阶段从而不断改进过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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a.样本平均数 表示数据集中位置，常用符号 表示，其计算公司为：式中： ——样本的算术平均值 N ——样本数例如，有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图（SPC）的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估，从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。 图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格：规格上限（USL），目标值（SL），规格下限（LSL）之间的关系。双边规格，不对称规格，单边规格（上，下）定义。控制界限：控制上限（UCL），控制中心（CL），控制下限（LCL）之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话，计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控，但产品仍然不合格，则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理：预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字： 查找异因（特殊原因），采取措施， 加以消除，纳入标准，不再发生。
SPC培训讲义
原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有
效控制生产过程、不断改进品质。
与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员。
二.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
在管制規格內
• 接下來，就可依顧客的『要求 ( 規格 )』，來評 定『制程能力』，以使顧客滿意，這就是持續 改善的基礎。
Cpk > 1.33
制程控制
受控
(消除了非機遇原 因)
範圍 →
不受控
(存在了非機遇原因)
範圍 →
制程能力
受控，能力符合要求
(機遇原因造成的變異已減少) 規格下限 →
← 規格上限
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何 控制大批量产品质量 成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方 法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美 等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
1924年，美国的休哈特博士提出变量进行控制，为统计质量管理奠定了 理论和方法基础。
CO2-Shrt
CO2 Levels for 55 Time Points
14
13
12
11
10 Index
10
20
30
40
50
能力: 只有随机的或 短期的散布
(Cp & Cpk)
过程实绩: 全部散布包括 Shifts 和 Short Term
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spc培训资料SPC培训资料(一) SPC简介统计过程控制(简称SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态(简称失控状态)。
由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时，过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。
因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
实施SPC的过程一般分为两大步骤:首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等;根据分析结果采取必要措施:可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的要求。
第二步则是用控制图对过程进行监控。
SPC源于本世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。
自创立以来,即在工业和服务等行业得到推广应用，二战中美国将其制定为战时质量管理标准，当时对保证军工产品的质量和及时交付起到了积极作用;自五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用;八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。
在ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。
SPC非常适用于重复性生产过程。
它能够帮助我们:对过程作出可靠的评估;确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力;为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生;减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。
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i=1,2,…,n
其中:
n! C = i! ( n − i )!
i n
二项分布呈偏态的非对称分布
0.3 0.25
二项分布的分布参数: 中心值: u=np 分散性:σ2=(1-p)
0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
偶然因素和异常因素的概念
偶然因素引起波动的特点： 1、长时间的 2、较难发现 3、较难解决 异常因素引起的波动的特点： 1、短时间的 2、易于发现 3、易于解决 4、通过使过程达到一致而纠正
偶然因素和异常因素的概念
偶然因素的影响过程的特点： 受控：过程能力足够。 受控：过程能力不足。
异常因素影响的过程特点： 失控：存在异常因素的影响。 可通过消除异常因素的影响而达到受控。
控制图涉及的统计概念
产品具有变异性，但其数据分布也具有 统计规律性。 不同数据类型需要的分析方法不同 ---区分型数据：服从二项分布 ---记数型数据：服从泊松分布 ---连续型数据：服从正态分布
二项分布
--将随机实验独立重复进行n次, --每次实验只有两个结果:或是成功,或是失败. --设每次成功的概率是p,失败的概率就是1-p=q,则在n次实验 中成功的次数X服从二项分布,记做X~b (n,p),其分布律为
0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
正态分布
⊙经验证明,大多数连续型数据都服从正态分布,个别的数据可 通过中心极限定理,对单个样本重复取样,取其平均值,可近似的 看成为正态分布。 ⊙正态概率分布是一个左右对称的“倒钟型”连续分布。 其分布律为
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步骤4.确定抽样方案 怎么样抽样 步骤 确定抽样方案(怎么样抽样 确定抽样方案 怎么样抽样)
◆1、确定样本含量N 1 确定样本含量N – 采用X-R控制图，样本含量一般取n=5 采用X 控制图，样本含量一般取n= n=5 ◆2、确定抽样方式 – —定期法 定期法 建立合适的样本量有利用控制 – —即时法 即时法 成本和有效监控过程。 一般采用即时法。 一般采用即时法。
• 计量值控制图 (Control Charts for Variables) – 平均值与极差控制图(X-R Chart) – 平均值标准差控制图(X-σChart) – 中位数与极差控制图(X-R Chart) – 单值移动极差控制图(X-MR Chart) • 计数值控制图 (Control Charts for Attribute) – 不良率控制图(P Chart) – 不良数控制图(Pn Chart) – 缺点数控制图(C Chart) – 单位缺点数控制图(U Chart)
♦ 注意：规格线是人为规定的，而控制线是实际过程能力 注意：规格线是人为规定的，
的表现，两者有本质的区别。 的表现，两者有本质的区别。
统计过程控制－SPC page15
三、SPC的应用 的应用
1. 控制图的实施与循环（粗略流程图） 控制图的实施与循环（粗略流程图） 抽取样本 对策措施
检验 过程正常
是
n=1？
计量型数据吗？
否
关心的是 不合格率吗？
是
否
均值是否 方便计算？
是
n是否恒定？
否
n是否恒定？
x − MR
是
否
是
Pn或p图 p图
否 是
C或U图 U图
否
n≥ 9？
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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。
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。
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
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
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
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
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种 趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方
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SPC是Statistｉcal Ｐｒocｅss Coｎｔrｏl的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态,确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异soy prｏteinｃoｎcenｔｒａte，大豆浓缩蛋白。
在大豆压榨过程中的产品，比豆粕蛋白含量高,且更易吸收.常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作.是理想的饲料原料。
SPC（3）增量脉冲编码器,中国人民武装警察部队特种警察学院的简称，同时又叫做武装特警学院。
它是训练特种兵的学院，同时还是执行任务的机构。
统计工序控制即SPC（Statisｔicａl ProcｅsｓCoｎtroｌ）。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制,从而达到改进与保证质量的目的.SＰC强调以全过程的预防为主.1．经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2。
预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备:估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」,并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件)及品质特性质。
２．制订操作标准。
3。
实施标准的教育与训练。
4。
进行制程能力解析,确定管制界限。
5．制订「品质管制方案」,包括抽样间隔、样本大小及管制界限.６.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图.８。
判定制程是否在管制状态（正常)。
9。
如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10．必要时修改操作标准(甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点：（１)所分析的制（过）程是否处於统计稳定。
(2）该制程的制程能力指数(ProｃｅsｓCapability Indeｘ)是否满足要求。
-控制图的作用1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态;2。
详细全面的SPC详解(培训资料)
• • • • • • •
过程控制即控制过程中的某一部分，我们关注这个过程的绩效 我们用什么方法来控制过程： 这就是我们讲的第三个叫统计 1.3统计IPO 什么是统计：统然后计算 统计：我们先要决定我们收集什么？然后通过什么方法收集数据？我们计算 什么？统计是干什么的？ 任何统计都带有一点的目的性，要有有意义的情报
第一讲SPC的基础
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
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关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
• • • • • • • • • • • • •
1.4特性 可区分的特征称为特性 产品所固有的一些特征，所赋予它的一些特征 如：产品的一些物理的性能，机械的性能等等，特性可区分 特性的表征： 特性值：定量和定性两种表示方法 一个产品的特性很多。 如纸杯：高度、化学成分、漏不漏等等 每个特性都要控制，就没有办法来管控，将特性进行区分 关键特性和普通特性 关键特性： 1.与安全法规有关的特性—称为特殊特性或安全特性 2.与工人和新人有关的数学的一个分支，为了了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从 被调查总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特性。 例：我国人口调查，人口普查工作量大、成本高、时间长，人口是总体，人口变化进 行抽样分析
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普通原因:也叫一般原因,隨著時間的推移具有穩定的可重复的 分布過程中的許多變差的原因.只有變差的普通原因存在且不 改變時,過程的輸出才是可預測的. 它的產生由於許多小原因,:例如, 作業員 間能力的小差異, 流 程不夠明確.机器及設備不足等.這些皆屬 一般原因----------只有最高經營階層才有權加以改善 特殊原因:也叫可查明原因,不是始終作用於過程的變差的原因, 它的出現將造成整個過程的分布改變. 比較易消除.如机器失靈.員工未經訓練即上崗,來自供應 商的進料有瑕疵---在管制圖上,這些原因的落點皆在管制极限 之外.
istical
rocess
ontrol
-------統計過程控制
SPC的主要內容
关于SPC的基本概念：
SPC 、过程、变差、
过度调整
控制图的绘制与使用 一些常见的统计工具
SPC技术原理
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程 控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时 发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过 程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量 的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状 态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过 程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有 统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机 分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程 波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过 程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地 满足顾客的要求。
例題二規格中心8、規格上限9.5、規格下限6.5量測數據 9、7 、7 、8 、8.5求Ca值？
平均值 = 7.9 公差 = 9.5 - 6.5 = 3 規格中心= 8 7.9 - 8 Ca = = - 0.0667……(A級) ( 9.5-6.5)/2
製程精密度Cp(Capability of Precision)
量測製程之變異寬度與規格公差範圍的差異性，又稱製程潛力。 (USL –LSL) (規格上限-規格下限) Cp = ； ……雙邊規格 6σ (6個標準差) (USL – u ) (規格上限-規格中心) Cpu = ； ……單邊規格 3σ (3個標準差) ( u –LSL) (規格中心-規格下限) Cpl = ； ……單邊規格 3σ (3個標準差)
常態分配統計公式
(X1+X 2+X3+……+XN )
ΣX → N
平均值 X = N
Σ(Xi – X)2 N 全距=最大值-最小值
標準差 σ =
推動 SPC 目的
預防不良品再度發生 重視製程變異 對下站製程做品質保證 使製程在生產者能力所及的範圍內達到“客 戶” 要求的品質
SPC 的優點
是一個方法 , 也是一個系統 , 從統計評 估的資料中以管制製程並改善之。 SPC可以減少變異並控制成本。 SPC 可以增加產品的壽命。 在討論製程績效時 , SPC 提供了一個共同的 語言。
Ca
= 0 時，代表量測製程之實績平均值與規 格中心相同；無偏移 當Ca = ± 1 時，代表量測製程之實績平均值 與規格上或下限相同；偏移100% 等級判定：Ca值愈小，品質愈佳。依Ca值大 小可分為四級
等 級
A B C D
Ca值
處理原則
|Ca| 0.125 偏移目標在1/8公差內,理想狀態,維持現狀 0.125 < |Ca| 0.25 偏移目標在1/4公差內,改進為A級 0.25 <|Ca| 0.5 偏移目標在1/2公差內,立即檢討改善 0.5 < |Ca| 偏移目標值超過1/2公差,應採取緊急措施，全面 檢討，必要時停工生產
當Cp愈大時，代表工廠製造能力愈強，所製造產品的常態分配 越集中。等級判定：依Cp值大小可分為五級
等級
A+
Cp值
Cp 2
處理原則
製程能力達6σ ，無缺點考慮降低成 本
A B
C D
2 > Cp 1.67
製程能力達5σ ，維持現狀
1.67> Cp 1.33 製程能力達4σ ，有缺點發生
1.33>Cp 1.00 1>Cp 製程能力達3σ ，立即檢討改善 製程能力不足3σ ，採取緊急措施， 進行品質改善，並研討規格
SPC
製程能力調查的方式
1.圖示法：以圖形直接來表示，如次數分配
表、直方圖 、管制圖表示。
2.數值法：以製程準確度Ca、製程精密度Cp、
製程能力指數Cpk表示。
製程準確度Ca(Capability of Accuracy)
量測製程之實績平均值與規格中心的差異性。 (X –μ) (實績平均值-規格中值) Ca (K) = ； (T/2) (規格公差／2) T=USL-LSL=規格上限-規格下限=規格公差 PS.單邊規格(設計規格)因沒有規格中心值，故不計 算Ca 製造規格將單邊規格公差調整為雙邊規格,如此 方可計算Ca