SPC概述
spc课件
箱线图
总结词
箱线图是一种展示数据分布特征的图表，通过箱体、中位数、四分位数等指标展示数据的集中和离散趋势。
详细描述
箱线图主要用于展示一组数据的集中和离散趋势，通过箱体表示数据的集中程度，通过上下须表示数据的最大值 和最小值。在SPC课件中，箱线图常用于展示过程能力指数、不合格品率等指标的分布特征，帮助管理者了解数 据的分布情况。
SPC技术将在大数据时代发挥重要作用。通过利用大数据技术，SPC课件将能够实现对海量数据的快速处理和分析，为企业提 供更加精准、全面的生产过程控制和管理服务。同时，大数据技术还将促进SPC课件与其他技术的融合，如人工智能、云计 算等，进一步拓展其在工业领域的应用范围和价值。
SPC未来的发展方向
SPC技术将继续向数字化、网络化和 智能化的方向发展。未来ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSPC课件 将更加注重数据的采集、处理和分析 ，实现更加精准、高效的生产过程控 制和管理。同时，随着物联网、云计 算等技术的发展，SPC课件将逐渐实 现与其他系统的集成和互联互通，为 企业提供更加全面、智能的服务。
明确需要控制的特性和过 程，确保控制计划的针对 性和有效性。
设定控制标准
根据产品要求和过程能力 ，设定合理的规格界限和 控制标准。
制定控制方法
选择适合的控制图和统计 工具，确保能够及时发现 异常波动并进行处理。
数据收集与处理
确定数据来源
确保数据来源的可靠性和 准确性，避免数据失真和 误差。
数据整理与转换
增强学习兴趣
课件通常采用多媒体形式，如 视频、音频、动画等，能够吸 引学生的注意力，增强学习兴 趣。
方便灵活
学生可以在任何时间、任何地 点学习，不受时间和地点的限 制。
SPC的意义与统计学概述
SPC的意义与统计学概述引言SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control），它是一种在工业制造中常用的质量管理工具。
SPC的目的是通过统计方法来监控和控制生产过程中的变异性，以保证产品质量的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC的意义以及统计学在SPC中的应用。
SPC的意义SPC对于现代工业制造来说具有重要的意义。
它可以帮助企业实现以下目标：1. 提高产品质量SPC通过对生产过程中的变异性进行监控和分析，可以及时发现和纠正异常情况，以避免制造出次品或不合格品。
通过SPC，企业能够稳定生产过程，减少缺陷品的产生，提高产品的一致性和质量。
2. 降低生产成本通过SPC，企业可以对生产过程进行实时监控和控制，及时发现生产中的问题并采取相应的措施。
这有助于减少废品的产生，降低生产成本。
此外，通过SPC分析，可以找出生产过程中的关键参数和优化点，从而进一步提高生产效率，降低能源和材料的消耗。
3. 改进生产管理SPC可以提供数据和图表，帮助企业管理层了解生产过程的实时状态和趋势。
通过分析SPC图表，可以更好地洞察生产的潜在问题，及时进行调整和改进。
这有助于持续改进生产过程和管理策略，提高企业的竞争力。
统计学概述统计学在SPC中起着至关重要的作用。
它提供了一系列的方法和工具，用于描述和分析数据，帮助我们理解和控制生产过程中的变异性。
描述统计学描述统计学是统计学的一个分支，主要关注数据的收集、整理、描述和汇总。
在SPC中，我们需要对生产过程中的数据进行统计描述，以便更好地理解和分析生产过程的特征。
常见的描述统计学方法包括：•平均数：用于描述数据的集中趋势。
•标准差：用于描述数据的离散程度。
•频率分布：用于描述数据的分布情况。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的基本特征，从而更好地进行SPC。
统计过程控制统计过程控制是SPC的核心内容。
它通过收集样本数据并对其进行统计分析，以判断生产过程是否处于控制状态。
SPC的基本原理和过程控制
SPC的基本原理和过程控制概述SPC（统计过程控制）是一种常用于质量管理的统计方法，用于监控过程中的变异性，并及时采取控制措施来保持过程的稳定性和稳定品质。
本文将介绍SPC的基本原理和过程控制。
1. SPC的基本原理SPC的基本原理是基于统计学原理和质量管理理论。
其核心思想是通过收集和分析过程中的数据，以了解过程的变异性，并根据统计指标来判断过程是否处于控制状态。
基本原理包括：1.1 过程稳态与过程能力过程稳态是指过程在一个稳定区域内运行，并且其变异性是可控制的。
稳态下，过程的输出值会在一定的范围内波动，但是变异性是在可控范围内，不会出现特殊原因引起的异常波动。
过程能力是评估过程稳态的指标，通常使用过程能力指数（Cp）和过程能力指数（Cpk）来衡量。
Cp表示过程在规范要求的容差范围内的能力，而Cpk则考虑了过程的位置偏离能力。
1.2 变异性的来源过程中的变异性可以分为两种来源：常因和特因。
常因变异性是过程内在的、长期固定的，通常由一系列可以量化和测量的系统性因素引起。
这种变异性可以通过改善操作方法、调整设备或改善材料来减小。
特因变异性是由特殊原因引起的，通常是偶然事件，属于非系统的因素。
特因变异性无法通过常因改进来消除，应及时进行纠正。
1.3 统计过程控制图SPC使用控制图来监控过程的变异性。
控制图是一种统计图表，可以帮助鉴别过程中的常因和特因变异，以判断过程是否处于控制状态。
常用的控制图包括平均图（X-图），范围图（R-图），以及带有管制限的控制图（带A、B、C及D控制限的图表）。
控制图上的管制限是根据统计原理确定的，当过程数据落在管制限之外时，意味着过程出现特殊原因变异，需要采取措施进行纠正。
2. 过程控制方法SPC的过程控制方法包括以下几个步骤：2.1 数据收集首先，需要确定要收集的数据类型和采样方法。
数据类型通常是定量的，可以是尺寸、重量、时间等。
采样方法应该能够反映出过程的变异性，并且要求数据具有代表性。
SPC概述
Based on performance required of the product
What the customer wants “what we want”
Tells us when to take action on the process/equipment
Tells us when to disposition the product/material
Measurement EQ Tool Particle Cm Performance
OCAP & Checking Flow
o Review frequent out of control/out of spec pareto o Review the execution of adding lot note
o Review PCM Cp/Cpk o Review module particle o Review monthly Cm status of each technology control and action plan of measurement tool
o Product wafers in-line o Review the capability o Feedback the impact of r&R test and correlation between monitor control specific process/equipment and WAT parameters
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1.9 管制规则(Warning rules) : Rule3
3. 连续五个点中，有四个点超出一个标准差 异常点 ！！ #3 #6 #8 #9 #11
SPC是什么意思
SPC是什么意思?SPC概述SPC，统计过程控制（Statistical Process Control），是一个科学的，以数据为核心的质量分析和改进方法，已成为当前各行业企业对生产过程进行质量监控的标准方法之一。
今天，SPC的应用已经全面发展到了实时分析和响应阶段。
企业通过对生产过程数据进行实时采集和分析，可以在产品出现质量缺陷以前就发现其变化趋势，并进行相应的调整和改进，从而避免产品的报废，降低了原材料及生产成本。
与传统的方法和手段相比，实时SPC更能够满足制造业企业规模化和自动化生产的质量管理需求。
SPC应用原理在生产过程中，实际成品的规格参数的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等因素的波动影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动。
正常波动是由一些随机性因素（不可避免的因素）造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统性因素（可避免的异常变化因素）造成的。
它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是最大化地避免和消除生产过程中的异常波动，SPC应用统计分析技术对生产过程进行监控，科学地区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，确保整个生产过程处于正常波动状态，从而生产出质量可靠、稳定的产品，降低由于异常波动所导致的原材料和时间成本浪费。
基于SPC理论，企业通过对产品生产过程中的各项质量相关数据进行实时地的采集和分析，可以随时掌控整个生产过程的稳定状态和质量水平。
在实际生产中，企业一般拥有了两个重要的质量管理目标——控制限（Control Limits）和规格限（Specification Limits）。
其中控制限是由企业整体的生产能力所决定的，代表着企业的实际生产水平；规格限则来自于客户对于产品的标准要求。
只有控制限优于规格限，企业才能为客户生产出品质可靠的产品。
SPC培训资料汇编
SPC培训资料汇编一、SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），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。
SPC 强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析和监控，提前预测可能出现的质量问题，从而避免不合格产品的产生，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。
二、SPC 的基本原理1、过程的波动性任何生产过程中，产品的质量特性值总是存在着一定的波动。
这种波动可分为正常波动和异常波动。
正常波动是由随机原因引起的，对产品质量影响较小，在生产过程中是允许存在的。
异常波动则是由系统原因引起的，对产品质量影响较大，在生产过程中是不允许存在的。
2、控制图原理控制图是 SPC 中最重要的工具之一。
它是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
控制图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
通过观察点子在控制图中的分布情况，可以判断过程是否稳定。
当点子随机分布在控制限内，且没有明显的规律性时，说明过程处于稳定状态；当点子超出控制限，或者呈现出明显的规律性（如连续上升或下降、周期性变化等）时，说明过程出现了异常，需要采取措施进行调整。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（XR 图）适用于计量值数据，是最常用的一种控制图。
均值控制图用于观察分布的均值变化，极差控制图用于观察分布的离散程度。
2、均值标准差控制图（XS 图）与 XR 图类似，但用标准差代替极差来反映数据的离散程度。
当样本量较大（n>10）时，使用 XS 图更为精确。
3、中位数极差控制图（XRm 图）适用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，简便直观。
4、单值移动极差控制图（XMR 图）适用于单件小批生产过程，以及测量费用较高的场合。
统计过程控制spc实用指南 书籍
统计过程控制spc实用指南书籍一、SPC概述。
1. 定义与目的。
- 统计过程控制（SPC）是一种利用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的的技术。
它强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析，及时发现过程中的变异，在生产不合格品之前就采取措施进行调整。
例如，在汽车制造过程中，通过SPC对发动机装配线上各个关键工序的尺寸、扭矩等参数进行监控，确保发动机的质量稳定性。
2. 历史发展。
- SPC的发展可以追溯到20世纪20年代，由休哈特（Walter A. Shewhart）博士提出控制图的概念开始。
休哈特认识到工业生产过程中存在两种变异：随机变异和可查明原因的变异。
他的控制图为区分这两种变异提供了有效的工具。
随着时间的推移，SPC不断发展，从最初应用于制造业，逐渐扩展到服务业等其他领域。
3. 适用范围。
- SPC适用于各种重复性的生产和服务过程。
在制造业中，如电子元件生产、机械加工等，它可以监控产品的尺寸、性能等质量特性。
在服务业方面，例如银行处理客户业务的等待时间、餐厅的服务效率等也可以运用SPC进行管理。
只要是存在可测量的过程输出并且希望对过程进行有效控制的情况，SPC都能发挥作用。
二、SPC的基本工具。
1. 控制图。
- 类型。
- 最常见的控制图有均值 - 极差控制图（¯X-R图）、均值 - 标准差控制图（¯X-S图）、单值 - 移动极差控制图（X - MR图）等。
- ¯X-R图适用于样本量较小（通常n = 2 - 10）的情况，它通过监控样本均值和极差来判断过程是否稳定。
例如，在小批量生产的精密零件加工车间，对零件的直径进行抽样检测，就可以使用¯X-R图。
- ¯X-S图则更适合样本量较大（n>10）的情况，因为当样本量较大时，标准差的估计比极差更有效。
在大规模的电子芯片生产过程中，对芯片的某项电气性能指标进行监控时，可能会采用¯X-S图。
SPC-第2版
和质量要求。 ——它帮助识别来自系统的“固有的”波动的特殊原因，通过确定波动的量值，确定
工序中最明显的不正常波动的“统计控制”界限判断工序是否受控。 ——它为工序提供一个“早期报警”系统，防止废品的产生。 ——它可以减少在质量控制中对常规检验的依赖性。
USL-LSL
Cp=
（双边规格）
等級
6σa
A
USL-μ C p u=
3σa
或
（单边规格上限） B C
μ-LSL C p l=
3σa
D （单边规格下限）
Cp 值 1.33≦Cp 1.00≦Cp＜1.33 0.83≦Cp＜1.00
Cp＜0.83
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3、主要的统计参数（9）
◆过程能力指数—Cp的等级
Cp等级处置原则： A级：过程甚稳定，可以将规格公差缩小或胜任更精密的工作。 B级：有发生不良品的危险，必须加以注意，并设法维持不要使其变坏及迅速
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2、正态分布（3）
将各组的頻数用资料总和N=100相除，就得到各组的频率，它表示螺丝 直径属于各组的可能性大小。显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表 示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。
在极限情况下得到的光滑曲线即为分布曲线，它反映了产品质量的统 计规律，如分布曲线图所示.
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2、正态分布（4）
正态分布中，任一点出现在 μ±1σ內的概率为： P(μ-1σ<X< μ+1σ) = 68.27% μ±2σ內的概率为 ：P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ±3σ內的概率为： P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
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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状
范围
范围
范围
范围
但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
范围
范围
SPC Technique and Practice
由分布图可与规格比较
LSL
CL
USL
次数
制程范围
组
规格范围
SPC Technique and Practice
分布又可以通过以下因素来加以区分
*位置
范围
*分布宽度(从最小值至最大值之间的距离)
精
密√
×
度
准
确×
√
度
×√ ×√
SPC Technique and Practice
所以我们最希望得到的分布是：
既准确又精密
正态分布
大量的实例证明，在现实世界中，正态分布是最具有代表性的分布形态，它能描
述众多质量特性x随机取值的统计规律性
它的概率密度分布函数形式为 f(x)
1
( xμ 2)
e 2σ2
2π
正态分布含有两个参数μ和σ，常记为N(μ, σ2).其中μ为正态均值，它为正态 分布的中心。质量特性x在μ附近取值的机会最大。 σ2 是正态方差， σ>0是正态标 准差。方差σ2和标准差 σ都是描述质量特性x随机取值的分散程度。
68.27% 95.45% 99.73%
μ -3σ μ -2σ μ -1σ μ μ +1σ μ +2σ μ +3σ
*形状(是否对称、偏斜等)
范围
范围
SPC Technique and Practice
分布之中心倾向---准确度
SPC Technique and Practice
分布的散布状态--精密度
SPC Technique and Practice
准确度(No
精确?
99.73% of the data is within +/-3 Sigma
规格线 ±1 ±2 ±3 ±4 ±5 ±6
合格品率（%） 68.27 95.45 99.73 99.9937 99.999943 99.9999998
不合格品率（Dppm） 317300 45500 2700 63 0.57 0.002
Yes
No
xxxxxxxxx
xxxxxxxxxx
准确?
Yes
No
精确?
Yes
No
准确?
Yes
No
精确?
Yes
No
x xx
xx
x x
x
x
准确?
x
Yes
No
x x 精确?
x
x
Yes
No
x x
x
x
SPC Technique and Practice
精密度与准确度
规格下限 规格上限 规格下限 规格上限 规格下限 规格上限 规格下限 规格上限
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.
SPC Technique and Practice 每件产品的尺寸与别的都不同
SPC Training Material
SPC Technique and Practice
第一部分：SPC概述
SPC Technique and Practice
SPC的起源与发展
1924年休哈特博士(Dr. Walter Shewhart)在贝尔实验室发明了第一 张管制图-P Chart，运用了3倍标准差的理念；
二战期间，美国军方将品质控制图的方法引进军工企业，并应用于生 产过程中，但应用范围并不广泛；
直至二战结束，作为战败国的日本将品质作为提升竞争力的根本，于 1950年邀请了戴明博士到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念，SPC 技术在日本产生了很大的功效；
而真正将SPC广泛推广的是美国著名的汽车制造商福特（Ford）,通 用（G.M.）以及克莱斯勒（Chrysler ）公司。
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，可预测的； 流程或产品是处于统计受控的。
特殊原因 Special cause
变异的来源是间断的（不经常作用在流程上），不可预测的； 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； 随着时间的推移，流程或产品处于不稳定状态；
为什么6σ相当于3.4DPPM
μ=(USL+LSL)/2
0DPPM
3.4DPPM
66800DPPM
3.4DPPM
μ-7.5σ
规格线 ±1 ±2 ±3 ±4 ±5 ±6
μ-4.5σ
1.5σ
4.5σ
±3σ
±6σ
过程向上飘移1.5 σ
合格品率（%） 30.23 69.13
93.32 99.379 0 99.976 70 99.999 660
态； 监控我们的制程确保输出的稳定性，维持统计受控的状态； 帮助我们持续改进制程，改善我们制程的能力。
SPC Technique and Practice
第二部分： SPC基础理论
SPC Technique and Practice
观察的偏差
当重复测量时,经常产生不同的结果,这就是偏 差 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
为什么6σ相当于3.4DPPM
多数场合中，正态分布的中心Xbar与规格中心μ总有偏离，此种偏移称为 过程飘移，是由制造过程引起的。
由于飘移的存在，实际的不合格率会更高。为了校正这一点，美国质量管 理界建议：
在计算不合格率时，允许过程飘移为1.5σ； 过程飘移仅在一个方向上发生，即正态分布的中心Xbar可向上飘移 1.5σ或向下飘移1.5σ，但不可能两者都发生。
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）
N(μ, σ12) μ相同， σ不同（ σ1< σ2）
标准差VS百万不良率
68.27%
95.45%
0.135%
99.73%
0.135%
μ -3σ μ -2σ μ -1σ μ μ +1σ μ +2σ μ +3σ