统计过程控制(SPC)-模板
SPC控制程序--范本
1. 目的：
为了不断地对生产过程进行改进并满足客户对生产过程的能力要求，特规定本程序来对生产过程的稳定状态和过程能力指数进行研究，以达到生产过程预防的效果。
2. 适用范围：
适用于与汽车产品特殊特性相关的关键过程的初始过程和稳定过程的能力研究，及过程控制；
3.定义
4. 职责
4.1 品质部
1)负责SPC过程控制；
2)制定与检讨SPC的操作规格，包括样本大小，抽样频率，管制界限等。
3)负责量测、记录、判读数据，并输入控制图的对应位置，将SPC异常通知给生产部，并要求停
止生产,当SPC数据超出规格限时，需立即组织相关部门采取改善措施；
4)确认SPC异常的回复及改善结果。
5)依客户要求定期向客户提交CPK报告；
6)负责保存及维护SPC相关数据。
7)负责对SPC作业相关人员作有关SPC作业规范的培训和异常判读培训。
4.2 生产部: 配合品质部进行SPC过程控制，并对异常情况采取相对应的改善对策。
4.3 APQP小组：负责策划使用哪种SPC控制图，和控制图样品取样数和取样频次。
5. 程序内容
6. 记录
各种控制图表。
统计过程控制(SPC)
足公司管理需求作用。
6.2 统计学基本概念
6.2.1 统计学基础
母体指某家特定工厂所生
产的商品。
母体的子集代替研究母体
的每一笔资料，称做样本。
以某种经验设计实验所搜
集的样本叫做资料。
图6-4 统计学原理
利用推论统计学方法，将资料中的数据建模，计算它的机率并且做出对于母
常常是不经济的。
如果目前的产品不能满足顾客的要求，则有必要将所有的产品进行分类，
报废不合格品或返工。这种状态将持续到对过程采取必要的校正措施并验证，或
持续到产品更改为止。
在统计质量控制（SQC－Statistical Quality Control）过程中，引起质量波
动的原因主要来自六个方面（5M1E）：
体的推论。
这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定），对数字特征量的估
计，对未来观察的预测，对关联性的预测（相关性），或是将关系模型化。
在统计学中，其基本要素包括：
1. 母体与样本的关系
母体和样本的概念不是固定不便的，随着研究的不同，母体和样本也会有所
不同。
2. 指标与标志的区别
指标是说明总体特征；而标志是说明总体单位特征的。标志可以分为不能用
以下几个阶段：
第一阶段：
SPC--统计过程控制，可判断过程的异常，及时告警；不能告知此异常是什
么因素引起的。
第二阶段：
SPCD--统计过程控制与诊断，SPCD既有告警功能，又有诊断功能。
第三阶段：
SPCDA--统计过程控制、诊断与调整，它能控制产品质量、发现异常并诊
断导致异常的原因、自动进行调整。
SPC样表 统计过程控制(CPK、PPK、CMK)
说明： 1. 本表格根据公司原有表格更改，如有不妥之处，欢迎指正。 2. 工作簿保护无密码。 3. 浅黄色部分为填写部分。 4. 复制的数据建议使用选择性粘帖选择粘帖数值格式。
极 差 UCL r
制程能 力分析
估计标准差
CP
Ca
12.80%
CPK
1.221
统计标准差
PP
PPK
0.059513591 1.4002404
0.0637563 1.3070605 1.1397568
等级 C
统计标准差（50个）
0.06227785
编制：
日期：
审批：
CM CMK 结果说明: 1.338089 1.149686 1.33>CPK≥1.00，制程能力稍 好 日期：
146.8 146.72
146.8 146.72
146.7 146.68 146.72 146.66 146.72 146.86 146.72 146.72 146.66 146.72 146.86 146.72 146.8 146.72 146.8 146.8 146.74 146.8 146.72 146.8 146.8 146.74 146.8 146.72
中远（江门）铝业有限公司
过程能力研究（X—R法）
产品型号 产品名称 测量项目 测量仪器 日期/ 时间 测量 部门 安质部 规 格 标准
群组数大小
管
制
X
图
R图 0.29 0.1387 单位：mm 17 18
取样地点 取样方式 机台 测定者 19 20 21 22 23 24
上限 USL 规格中心 下限 LSL
146.7 146.82 146.76
ΣＸ Ｘ均值 R
spc统计过程控制ppt课件
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后，测量每个产品的长度，
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，都是对 “昨天”情况的分析和解释，可以用在“救火”和解决问题，
但若想实现过程控制，则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制（ＳＰＣ）就是： 应用统计的方法，对生产／服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中，对过程进行监控，当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警，对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下：
1. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
2. 选用合适的控制图种类；
3. 确定样本容量和抽样间隔； 4. 收集并记录至少20～ 25组样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5. 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差/样本标准差等； 6. 计算各统计量的控制界限； 7. 画控制图并标出各样本的统计量，
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x －R
特点
适用场合
最常用，判断工序是否正常的效 果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程的所
有单值。（处于统计控制状态；在统计上受控；受控） 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 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施，由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态，那么性能是可预测的， 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于：
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定，过程能力如何。
4.1控制图应用说明
统计过程控制(SPC)
21
22
1447
1720
1278
1472
2272
2190
1480
1859
1619.25
1810.25
994
718
903
903
2060.6
2060.6
0
0
23
24 25
829
429 1479
1613
312 1529
719
1408 1217
1758
1236 1729
1229.75
846.25 1488.5
SPC(统计过程控制)
根据上海思科统计质量咨询服务有限公司 俞钟行老师讲课整理
内容：
1.SPC（统计过程控制）概述 2.Xbar-R控制图和Xbar-s控制图 3.XmR（即X-RS）控制图 4.分析用控制图和控制用控制图 5.过程能力指数Cp、Cpk 6.过程性能指数Pp、Ppk 7.p控制图（含标准化的应用） 8.控制图判异准则 9.应用和滥用SPC（统计过程控制） 10.测试设备校正（美国“质量”杂志SPC案例2001年） 11.短流程的加工（美国“质量”杂志SPC案例2000年）
n
A3
2 2.659 0 3.267
3 1.954 0 2.568
B3
B4
计算结果（1）
Number 1 2 3 4 5 S 412.8 142.5 494.9 550.9 291.5 Sbar 405.3 405.3 405.3 405.3 405.3 B4Sbar 918.4 918.4 918.4 918.4 918.4 B3Sbar 0 0 0 0 0 Xbarbar 1400.96 1400.96 1400.96 1400.96 1400.96 Xbar+a3Sbar 2060.796172 2060.796172 2060.796172 2060.796172 2060.796172 Xbar-a3Sbar 741.1238285 741.1238285 741.1238285 741.1238285 741.1238285 Xbar 1182.5 1125.5 1435.5 1050.25 1062.25
统计过程控制-SPC
99.73 99.865 99.86501
99.86501
1.33
99.994 99.99683
99.99683
1.67
99.99994
99.99997
2.00
99.9999998
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统计过程控制-SPC
设备能力指数Cmk
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统计过程控制-SPC
何时应用Cmk指数
Ø 新机器验收时 Ø 机器大修后 Ø 新产品试产时 Ø 产品不合格追查原因时 Ø 在设备和模具结合在一起考虑时
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统计过程控制-SPC
控制图及Cpk实际操作
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统计过程控制-SPC
控制图及Cpk实际操作
在福利彩票37选7+1的玩法中每个号码出 现的概率是一样的，那么它还有什么规律呢？
根据正态分布的中心极限定理，不管X服 从什么分布，只要n足够大，Xbar就一定服从 正态分布。37选7+1中，每次选出8个号码，那 么，n=8是不是足够大？Xbar(8)是不是服从正 态分布呢？
Ø 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理 运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图 法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定 了理论和方法基础。
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统计过程控制-SPC
SPC的作用
Ø 确保过程持续稳定、可预测。 Ø 提高产品质量、生产能力、降低成本。 Ø 为过程分析提供依据。 Ø 区分变差的特殊原因和普通原因，作
(Process Capability) 的距离，用Z来表示。
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统计过程控制-SPC
正态分布
假如对一个要求长度为20.30的零件进行测 量，共测量75次，得到的数据范围如下，对次 数比例的统计直方图如下页所示：
SPC(统计过程控制)模板
SPC（统计过程控制）模板
SPC（统计过程控制）模板是用于监控和控制过程稳定性的工具。
SPC模板通常包括一系列图表和计算方法，可以帮助分析人员确定过程是否处于控制状态，以及如果不在控制状态，如何对其进行调整。
通常使用的SPC模板包括以下几种常见图表：
1. 控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于追踪过程的变化。
常见的控制图包括X-Bar图、R图和S图，用于监控过程的平均值和变异性。
2. 范围图：范围图用于监控过程的变异性。
范围图通常与X-Bar 图或S图配合使用，可以帮助识别过程中的特殊因素或异常变动。
3. 累积和图：累积和图用于检测过程中的漂移或累积误差。
该
图表显示过程的累积和，可以帮助识别潜在的问题。
4. 直方图：直方图用于分析过程的分布情况。
通过将数据分组
并绘制直方图，可以了解过程的分布形状和偏度。
除了图表外，SPC模板还可以包括以下计算方法：
1. 操作界限：操作界限是用于确定过程是否处于控制状态的参
考线。
通过计算过程的平均值、标准偏差和规格限制，可以确定上限
和下限。
2. 过程能力指数：过程能力指数是用于评估过程的稳定性和能
力的指标。
常见的过程能力指数包括Cp、Cpk、Pp和Ppk，用于确定过程是否符合规格要求。
SPC模板可以根据具体的需求进行自定义和调整，以满足不同过
程的监控和控制要求。
一旦SPC模板建立起来，就可以通过定期收集
和分析过程数据，及时发现和解决潜在问题，提高过程质量和稳定性。