{品质管理SPC统计}质量工具培训之SPC
SPC统计实用培训教程
SPC统计实用培训教程什么是SPC统计？SPC（Statistical Process Control）是一种质量管理技术，通过统计分析来监控过程的稳定性和可控性，以便及时发现和纠正过程中的异常变化。
通过SPC统计分析，我们可以了解过程的变化情况，采取相应的措施来确保过程的稳定和一致性。
SPC统计的优势SPC统计具有以下几个优点：1.及时发现问题：通过监控过程的统计数据，及时发现过程中的异常变化，有助于及早发现问题并采取纠正措施，避免问题的进一步扩大。
2.提高过程稳定性：通过实时监控和分析过程的统计数据，可以发现过程中的特殊原因和常规原因，对过程进行调整和改进，提高过程的稳定性。
3.降低变异性：通过SPC统计，可以有效降低过程的变异性，提高产品的一致性和质量。
4.提高生产效率：SPC统计可以帮助过程优化并及时识别和解决问题，从而提高生产效率和产能。
SPC统计的基本原理SPC统计基于以下两个基本原理：1.过程在统计上是可控的：SPC统计认为，过程在统计上是可控的，即过程的变化是有规律的，可以通过统计方法来描述和分析。
通过收集和分析过程数据，我们可以了解过程的基本规律，从而判断过程的稳定性和可控性。
2.过程中的变异性是由两种类型的原因引起的：SPC统计认为，过程中的变异性是由特殊原因和常规原因引起的。
特殊原因是非常规性的变异源，如材料质量问题、操作不当等；常规原因是自然和正常的变异源，如设备老化、环境变化等。
通过区分特殊原因和常规原因，我们可以更好地了解过程的变异性，采取相应的控制措施。
如何进行SPC统计？SPC统计包括以下几个基本步骤：1.收集数据：首先需要确定需要收集的数据内容，如尺寸、重量、温度等。
然后按照规定的方法和频率进行数据的收集和记录。
2.制作控制图：根据收集到的数据，可以绘制控制图来展示过程的统计数据。
常用的控制图有平均值图、极差图、标准差图等。
通过控制图，可以直观地展示过程的变化趋势和异常情况。
五大工具之SPC培训教材
CHAPTER 05
抽样检验与接收准则
抽样检验概念及目的
抽样检验概念
从总体中随机抽取一部分样本进行检 验，根据样本的检验结果来推断总体 的质量状况。
抽样检验目的
通过抽样检验，以较小的代价获得对 总体质量状况的准确估计，为质量决 策提供依据。
接收准则制定方法和步骤
制定接收准则的方法：根据抽样检验的目的和要求，选 择合适的统计方法，如计数型抽样检验、计量型抽样检 验等，制定相应的接收准则。 1. 确定质量要求和检验水平；
统存在误差和不稳定问题，经过改进后，提高了血压计的准确性和可靠
性。
CHAPTER 03
过程能力分析（CPK/PPK）
过程能力概念及意义
过程能力定义
过程能力是指一个稳定的过程在 固定条件下，能够持续生产出满 足质量要求的产品的能力。
过程能力意义
通过过程能力分析，可以评估过 程的稳定性和一致性，预测过程 在未来生产中的表现，并为过程 改进提供方向。
过程能力分析
抽样检验的结果可以用于过程能力分析，评估过程满足质 量要求的能力。通过计算过程能力指数（如Cp、Cpk等） ，可以了解过程的实际加工能力和潜在能力。
不合格品控制
在SPC中，不合格品的控制是重要环节。通过抽样检验发 现的不合格品可以采取相应的措施进行处置和预防，确保 产品质量符合要求。
CHAPTER 06
过程能力改进策略
确定改进目标
根据过程能力分析结果，确定需要改进的 过程特性和目标值。
持续改进
在过程能力达到要求后，继续关注过程变 化，持续进行过程能力分析和改进，以保 持过程的稳定性和一致性。
分析原因
运用因果图、散点图等工具，分析过程能 力不足的原因。
质量工具SPC培训
调试
照明 温度 清洁度
指导书 测量系统 预防性维修
人机工程
环境
方法
纠正措施
波动
波动
• 正常波动：
• 由普通(偶然)原因造成的。 • 正常波动引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。 • 它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。 • 只存在正常波动的过程是“稳定”的，其输出是可预测的。
证的目的 • SPC 强调全程的预防控制
SPC 是什么？
• SPC是一种检测变差的一种工具 • 它能及时识别问题 • “SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这种装置备有电池，并且被正确安置
以及旁边有人监听，那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起 火”
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》 • 有助于： ✓增强产品一致性 ✓改进产品质量 ✓减少废品和返工
• 异常波动：
• 由特殊(异常)原因造成的。 • 异常波动造成的波动较大，容易发现。 • 应该由操作人员发现并纠正。 • 存在异常波动的过程是“不稳定”的，其输出是不可预测的。
变差类型
• 特殊原因：在特定时间或地点发生 了不同的事件
• 普通原因：在过程中总是有某种程度的 存在
变差类型
• 普通原因：
• 在过程中总是有某种程度的存在，系统固有。 • 引起工序质量微小变化，难以查明或难以消除。 • 它不能被操作工人控制，只能由技术、管理人员控制在公差范围内。 • 随时间提供稳定及重复的分布，其过程是“稳定”的，其输出是可预测的。 • 85%-90%的变差是普通原因。
• 特殊原因：
• 在特定时间或地点发生了不同的事件。 • 造成的波动较大，容易发现。 • 应该由操作人员发现并纠正。 • 局部、可能偶然或间断出现，不可预见，过程是“不稳定”的，其输出不可预
SPC培训讲义---基础知识
SPC培训讲义—基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量管理工具，旨在通过对过程数据的统计分析，帮助组织识别和解决可能导致质量问题的根本原因，从而提高产品的稳定性和可靠性。
本讲义将介绍SPC的基础知识，包括SPC的原理、常用的SPC 工具和应用案例等内容。
1. SPC的原理SPC的核心原理是基于过程数据的统计分析，通过对数据的收集和分析，识别和排除可能导致质量问题的特殊原因，同时通过控制图的使用，监控和改进过程的稳定性和可靠性。
1.1 正态分布在SPC中，数据的正态分布是一个重要的假设。
正态分布是一种对称的概率分布，其特点是均值和标准差能够完全描述分布的情况。
正态分布的图形呈钟形曲线，均值位于曲线的中央。
在实际应用中，SPC 通常假设数据是近似正态分布的，以方便进行统计分析。
1.2 变异性与稳定性在质量管理中，变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下相同测量项的数值差异。
通过SPC的应用，可以发现原本被认为是随机变动的过程，实际上可能存在特殊原因造成的异常波动。
稳定性是指过程在一段时间内的变异性较小，并且符合预期的性能要求。
通过SPC 的控制图，可以监控过程的稳定性，并及时采取措施防止不稳定状态的出现。
2. 常用的SPC工具SPC工具是SPC实施过程中使用的具体方法和技术，下面介绍几种常用的SPC工具。
2.1 控制图控制图是SPC中最常用的一种工具，它用来监控过程在一段时间内的变异情况。
控制图是一种统计图表，将过程数据按时间顺序绘制在图表上，同时画出上下限和中心线。
如果过程数据处于控制限之内，说明过程处于稳定状态；如果过程数据超过控制限，说明过程发生了特殊原因的变异，需要进行分析和改进。
2.2 直方图直方图是一种用柱形表示数据分布的图表，它可以直观地展示数据的中心趋势、波动幅度以及偏态情况。
通过直方图，可以判断数据是否符合正态分布，如果数据呈现钟形分布，则可以认为数据符合正态分布的假设。
SPC统计质量管理培训文件.pptx
SPC 的最终目标在于做到 “预防问题的发生” 及 “減少浪費”
二、SPC的产生及发展
1. SPC的产生 20世纪40年代，由于第二次世界大战爆发，美国
生产民用产品的大批公司转为生产各种军需品。当 时面临的严重问题是事先无法控制不合格品而不能 满足交货期要求；由于军需品大多属于破坏性检验 ，事后全检既不可能，也不许可。美国国防部为了 解决这一难题，特邀哈特、道奇、罗米格、华尔特 等专家以及美国材料与试验协会、美国标准协会等 有关人员研究，并于1941-1942年制订和公布了 统计控制的管理方法，并在全国各地推行。实践证 明，统计的质量管理方法是保证质量、预防不合格 品的一种有效手段。
二、SPC的产生及发展
2. SPC的发展
由于统计的质量管理方法给公司带来巨额利润，所 以战后，统计方法被延用并得以发展。1950年， 美国发动了侵朝战争，在日本大量订购军事物资， 因为质量不好，美国对此意见很大。为此，日本科 学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统的讲授了 统计质量控制。自50年代以来，日本以统计技术 为基础，进一步将质量管理发展到全面质量管理阶 段，鼓励全员参加质量管理活动。在QC小组中普 遍应用统计技术，提高产品质量，对日本的经济崛 起起到了巨大作用
SPC统计制程控制
变差的普通原因通常是对工序质量产生微小 变化，难以查明或难以消除。它不能被由操 作工人控制，只能由技术、管理人员控制解 决。（随机因素，采取系统措施）
变差的特殊原因通常是产生的波动较大，容 易发现并消除。一般由操作工自行解决，管 理人员适当介入。（系统因素，采取局部措 施）
三、SPC控制图和数据的分类
QC七大工具－管制图
管制图是一改善生产力之有效工具 有效运用可降低报废和返工。报废和返工之降
统计过程控制( SPC)基础知识培训
六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) （质量与每个人的工作都有关系）
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因：分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等（占15%）。
▪它是一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如：作业者操作方法 错误，仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等（占85%）。
▪它是一种可预测的，持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如：电压的偶然波动，机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析，並調整制程（或过程），從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。
质量管理五大工具-SPC培训
质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业对于产品质量的要求也越来越高。
为了确保产品质量，企业需要采用科学的质量管理方法。
统计过程控制（SPC）作为质量管理五大工具之一，能够帮助企业有效监控和改进产品质量，提高生产效率，降低成本。
本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用，帮助学员掌握SPC工具，提升质量管理水平。
二、SPC概述1. SPC的定义SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析，以判断过程是否处于受控状态，并采取措施使过程保持稳定的方法。
2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现异常波动，采取纠正措施，使过程保持稳定，从而提高产品质量和生产效率。
3. SPC的作用（1）实时监控生产过程，及时发现异常波动；（2）分析原因，采取纠正措施，使过程保持稳定；（3）降低不合格品率，提高产品质量；（4）降低生产成本，提高生产效率。
三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具，用于实时监控生产过程中的数据变化。
通过控制图，可以直观地判断过程是否处于受控状态，及时发现异常波动。
2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估，通过计算过程能力指数，判断过程能否满足产品质量要求。
3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，从而采取措施降低变差，提高产品质量。
4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法，通过设计实验方案，优化生产过程，提高产品质量和生产效率。
5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断，评估产品质量和生产过程的稳定性。
四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中，利用控制图对关键质量特性进行实时监控，及时发现异常波动，采取纠正措施，确保产品质量。
2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析，找出影响产品质量的主要因素，采取措施降低变差，提高产品质量。
质量管理五大工具之SPC培训教材
样本1 样本2 样本3 样本4 样本5 平均 极差
第一组 100 98 99 100 101 99.6 3
第二组 98 99 97 100 99 98.6 3
第三组 99 98 100 101 99 99.4 3
第四组 100 101 100 99 100 100 2
Ｂ计算控制限
建立 图的步骤B
B1计算平均极差及过程平均值
３．几个较代表性之特殊原因如下： （１）原料群体之不良 （２）不完全之机械调整 （３）新手之作业员
４．特殊原因之变化不但可以找出其原 因，并且除去这些原因之处置，在 经济观点上讲常是正确的
局部性的对策及系统性的对策
局部问题的对策
*通常用来消除特殊原因造成的变异 *可以被过程附近的人员来执行 * 一般可以改善过程的 15%
B2计算控制限 B3在控制图上作出平均值和
极差控制限的控制线
n2
3
4
5
6
7
8
9
10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
正态分布中，任一点出现在 μ± 1σ内的概率为 P(μ-σ<X< μ+σ) = 68.26% μ± 2σ内的概率为 P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ± 3σ内的概率为 P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
正态分布概率(双边)
的代名词。 1980’s 美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小 组”和统计技术的应用。 美国汽车工业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒
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SPC常用术语解析
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质量工具培训之SPC
SPC统计系统
有反馈的过程控制系统模型
过程的声音
统计方法
人 设备 材料 方法 环境
输入
我们工作 的方式
资源的融合
产品 或 服务
过程/系统
顾客的声音
质量工具培训之SPC
质量工具培训之SPC
质量工具培训之SPC
TS 16949五大手册
产品质量先期策划 （APQP）
潜在失效模式和后果分析 （FMEA）
测量系统分析 （MSA）
统计过程控制 （SPC）
生产件批准程序 （PPAP）
--第一版 1994年6月 --第三版 2001年7月 --第三版 2002年3月 --第二版 2005年7月 --第四版 2006年3月
（平均值）的距离各为3 ，则产品质量特 征值落在Байду номын сангаас围内的为99.73%。
产品质量特征值落在[ -3 ， +3 ] 之外的概率为0.27%，其中单侧的概率分 别为0.135%。
休哈特正是据此发明了控制图。
质量工具培训之SPC
控制图的原理
控制图的形成： 将正态分布图按逆
时针方向旋转90° ，就是一张典型的 控制图—单值控制 图。图中UCL= +3为上控制限， CL= X为中心线， LCL= -3为下 控制限。
适合用于对单位样本数量（如面积、容积、长度、时间 等）上缺陷数进行控制的场合；
• 通常服从泊松分布;
• 可近似与正态分布
来处理;
取样大小可以是不固定的，只要能计算出每单位上的缺 陷数即可；
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
1.填写工程调查表，并按顺序录入收集的数 据。
2.启动Mintab软件，将录入的数据粘贴软件 里生成所需的三个图表并粘贴。
3.图表生成后，将均值、标准偏差和 CPK/PPK的数值补充到工程调查表中并给 出判定。
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
质量工具培训之SPC
使用控制图的准备
使不必要的变差最小 确保过程按预定的方式运行 确保输入的材料符合要求 恒定的控制设定值
注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如： 刀具更新，新的材料批次等，有利于下一步的过 程分析。
质量工具培训之SPC
控制图的数据搜集
视产品产量而定。
测量工具和测量者， 都应该被评定过 MSA并合格。
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的区别
R=（R1+R2+…+Rk）/ k（K表示子组数量） X =（X1+X2+…+Xk）/ k USL=公差上限 ; LSL=公差下线
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的区别
估计Sigma
Cp,Cpk,Cpm
计算Sigma
Pp,Ppk,Ppm
质量工具培训之SPC
输出
顾客
识别不断变化 的需求和期望
质量工具培训之SPC
统计的意义
质量工具培训之SPC
普通原因和特殊原因的变差分析
当过程仅存在变差的普通原因时，过程处于受控状态， 这个过程处于稳定过程，产品特性服从正态分布。
当过程存在变差的特殊原因时，这时输出的产品特性不
稳定，过程处于非受控状态或不稳定状态。
制图
X-MR 单值移动极差 图
U chart 单位缺点 数控制图
质量工具培训之SPC
使用控制图的准备
确定你所使用的测量系统合格（MSA） 建立适合于实施的环境
a 排除阻碍人员公正的因素 b 提供相应的资源 c 管理者支持 确定待控制的特性 应考虑到：
a顾客的需求 b当前及潜在的问题区域 c特性间的相互关系
2.出现C1后双击C1
1.左键双击此处
3.C1自动出现
4.抽样每组的数量
5.生成均值、极差控制图
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
1. 双击C1
2. C1显现 3. 抽样每组数量
4. 公差上下限
快捷键：S→Q→A→N
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
1. 左键双击 C1
3. 选择第3 项
CPK/PPK的区别
CPK： 是间断取样方式。 PPK: 是 连续取样方式。（部分资料显示“非间断 ”）
CPK： 一般到达量产品时使用。 PPK: 一般量产前使用。 PS:一切遵照客户的要求为第一准则！
质量工具培训之SPC
不良品率控制图（P图）
对产品不良品率进行监控时用的控制图;
质量特性良与不良，通常服从二项分布;
2. C1显现 4. 确定
快捷键：S→B→N
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
得出的均值和 极差录入表格
得出的 CPK/PPK录入
表格
P值大于0.05判 定曲线符合正态
分布
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的判定
质量工具培训之SPC
控制图的原理
3原则 不论与取值为何，只要上下限距中心值
当样本容量n足够大时,例如, 向于正态分布
该分布趋
适用于全检零件或每个时期的检验样本含量 不同。
质量工具培训之SPC
不良品率控制图（P图）
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
质量工具培训之SPC
不良品率控制图（P图）
案例分析
1.收集的数见下表：
案例分析
质量工具培训之SPC
不良品率控制图（P图）
根据公式计算各 样本组的上下控制限
在实际应用中,当各组
容量与其平均值相差不 超过正负25%时,可用 平均样本容量( )来计 算控制限.
质量工具培训之SPC
不良品率控制图（P图）
案例分析 绘制控制图，并进行分析：
质量工具培训之SPC
单位缺陷数控制图（U图）
简 图
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
组 别
将搜集的数据按组别 依次填入表格中。
完成后需对照采集数 据进行一遍校对。
注意对 齐
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
先将数据全选（Ctrl+A）
启动图标
复制数据 成一列
快捷键：S→C→S→B
质量工具培训之SPC
CPK/PPK的制作步骤
质量工具培训之SPC
普通原因和特殊原因的变差分析
质量工具培训之SPC
控制图的种类
到底有哪几类呢？
质量工具培训之SPC
常用控制图的种类
Xbar-R 均值和极差图 P chart 不良率控
计
计 制图
量 型
X-δ均值和标准差图
数
数 型 数
nP chart 不良数管 制图
据 X -R 中位值极差图 据 C chart 缺点数控