SPC培训教材---完整版
普通原因变异的曲线图：
预测
目标值线
时间
目标值线
范围 预测
特殊原因变异的曲线图：
时间
范围
◆过程控制的概念:
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。
3.SPC的作用与实质：
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。 3、计算Xbar、Ri。 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。 2、取预备数据。 4、计算中心线。
收 集 数 据
整理 归纳
数、表 观察 图形 特征值 分析
统 判断 计 规 律
主 组织协调 提 要 高 问 质 专业技术 题 量
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) 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。
图形分析还应注意：
1）平均数管制图看是否偏离方向，全距管制图看稳定程度。所以平均数管制 图是波动越小越好，全距管制图是越往下越好，表示每组数据中变异越少。
2）当平均数管制图有连续3 点上升或下降，而R图没有较大波动时，则表示
制程中有某个因素正在慢慢朝某个方向发生变化。 3）当平均数管制图没有较大幅度变化，而全距管制图有出现连续3点上升， 则表示机台有较大松动。 4)所有图形分析，都需要同以前在相同条件下做比较分析，并尽可能寻找可
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K R1+R2+…+Rt K
管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做)
a 计算出标准差: Xб = Rб = b.计算管制上、下限 XUCL=XCL+3Xб XLCL=XCL-3Xб RUCL=RCL+3Rб RLCL=RCL-3Rб 第二种:查表法: XUCL= XLCL= RUCL=
SPC应用技术
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、制作及图形部分：测量系统分析
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
正态分布图
2.14%
0.13% 13.6%
34.13%
34.13% 2.14% 13.6% 0.13%
3σ
2σ
1σ
X
1σ
2σ
3σ
c. 中央极限定理：
2.分布及正态分布：
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：
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。
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。
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。
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
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）
QC统计方法的工作程序
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
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。 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。
能的周期性变化趋势，同时去验证一到两次。
统计过程诊断（SPD） Statistical Process Diagnosis
SPD诊断案例
（二）Xbar- σ 平均数、标准差管制图
1.意义：当每组样本数较大 (n>10)时，全距R容易受个别值影响较大，而标准
差相对较小，所以σ 成为过程变异性更有效的指标，此时一般用Xbar -S(σ ) 代替Xbar -R.。
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）超出管制界限
3.图形分析： 3）连续几点上升或下降 可认定是有某种趋势，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 一般设定3点或5点以上，但有时候由于产品的特性可能 有周期性，可设定更多点。
第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
X-R 计量： X-б X-Rm Mo-R 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 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
(一）Xbar-R平均数全距管制图
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外，但有时候
也可根据产品特性可能有周性而设更多点，如连续9点中有4
点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降，一般属于系统问题， 但暂时还不算严重，要多多注意监控，
3.图形分析：
8）连续几点中有几点在1倍标准差以内
一般为连5点中有3点在1倍标准差以内，但有时候也可根据产品特
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。
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。
性可能有周期性而设更多点。 此种状况反应品质朝较好方向发展，所以只要注意监控，并把相
关重要参数记录下来，以利于做标准化。
9）连续几点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内 一般为连续5点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点。 此种状况反应品质可能虽然稳定，但能力不够或整体向上或下移 动少许，多属系统原因，应加强系统改善。
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： 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。
3.图形分析： 5）连续几点一升一降 一般为5点或7点，但有时候由于产品的特性可能有周 期性，可设定更多点。此种状态分两种：一是越变越大； 二是越变越少。 6）连续几点在3倍的标准差以外 一般为3点，但有时候也要注意当品质非常好而考虑成 本放松的变化，建议点数不要设定更大。
3.图形分析： 7）连续几点中有几点在2倍标准差以外
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.应注意：子组样本的容量应稳定。
c.频率：子组间的时间间隔。
d.子组数的大小：包含100个或更多单值读数的25个或更多子组的数据
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
RLCL=
<案例1>
<案例1>
经过计算出每组数据的平均值和全距列表如下（注意四舍五入）
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 检验时间 2001/10/1 PM 05:08:58 2001/10/2 PM 05:09:20 2001/10/3 PM 05:09:33 2001/10/4 PM 05:09:51 2001/10/5 PM 05:10:03 2001/10/6 PM 05:10:16 2001/10/7 PM 05:14:21 2001/10/8 PM 05:10:50 2001/10/9 PM 04:34:40 2001/10/10 PM 04:35:58 2001/10/11 PM 04:35:27 2001/10/12 PM 04:35:37 2001/10/13 PM 04:36:33 2001/10/14 PM 04:36:44 2001/10/15 PM 05:02:15 NO1 10 10.02 9.98 10 9.96 10.09 10 10.05 10 10 10 10 10 9.98 10 NO2 9.97 10.01 9.96 10.05 10.02 10.06 10 10.02 9.8 9.9 9.9 9.9 10.02 9.97 10.01 NO3 10.05 10 10.02 10 9.98 10.1 9.9 10.02 9.9 10 10.1 10.2 10.03 10 10.01 NO4 9.98 10.03 9.95 9.96 10 10.12 10.098 10.04 9.9 9.9 10.1 10 10.01 10.02 10 NO5 10.03 9.98 10.02 9.95 10.07 10.02 9.97 10.09 10 9.9 9.9 9.8 10 10.01 9.99 XBar 10.01 10.01 9.99 9.99 10.01 10.08 9.99 10.04 9.92 9.94 10.00 9.98 10.01 10.00 10.00 R 0.08 0.05 0.07 0.10 0.11 0.10 0.20 0.07 0.02 0.01 0.02 0.04 0.03 0.05 0.02
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spc完整培训教材
连续型 Data(计量型)
• 可以分解Data, 且测定的数据的大小有意义 • 客观性 Data : 时间, 重量, 长度等测定计测仪可以测定的Data • 主观性 Data :满足度, 充实度等 Data的测定基准按始点发生变更
离散型 Data(计数型)
• 不可能分解Data, 所测定的数据Count时. • 客观性 Data : 缺点数, 承认件数, 误差件数, 位置等判断的情况明确的内容 • 主管性 Data : 包含Yes/No, Good/Bad 等人的主观性内容的内容
工程 Parameter &
Component Parameter
Sales & SVC
SPC
测定System分析 工程能力诊断 工程能力管理
Understanding Statistics (QC, SQC)
改善活动
D
M
A
I
R&D(DfSS) Manufacturing
6 Sigma
C TQ
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※ 实际情况下离散型和连续型分类比较困难时 例 1) 主/客观式混合的数学能力分数 → 离散型但是可以看作连续型 例 2) 使用尺度法的论文结果 → 连续型处理, 还是离散型处理，按照事件, 分析的目的考虑置信度慎重判断
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spc完整培训教材
2. SPC Introduction
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* AQL(Acceptable Quality Level) : 合格品质水准 SPC(Statistical Process Control) : 统计性工程管理
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Sampling
适用Sampling检查主要原因是经济性原因. 由于有这种经济性原因，取Sample时，Sample能够反映总体的特性。
• 可以分解Data, 且测定的数据的大小有意义 • 客观性 Data : 时间, 重量, 长度等测定计测仪可以测定的Data • 主观性 Data :满足度, 充实度等 Data的测定基准按始点发生变更
离散型 Data(计数型)
• 不可能分解Data, 所测定的数据Count时. • 客观性 Data : 缺点数, 承认件数, 误差件数, 位置等判断的情况明确的内容 • 主管性 Data : 包含Yes/No, Good/Bad 等人的主观性内容的内容
工程 Parameter &
Component Parameter
Sales & SVC
SPC
测定System分析 工程能力诊断 工程能力管理
Understanding Statistics (QC, SQC)
改善活动
D
M
A
I
R&D(DfSS) Manufacturing
6 Sigma
C TQ
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※ 实际情况下离散型和连续型分类比较困难时 例 1) 主/客观式混合的数学能力分数 → 离散型但是可以看作连续型 例 2) 使用尺度法的论文结果 → 连续型处理, 还是离散型处理，按照事件, 分析的目的考虑置信度慎重判断
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2. SPC Introduction
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* AQL(Acceptable Quality Level) : 合格品质水准 SPC(Statistical Process Control) : 统计性工程管理
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Sampling
适用Sampling检查主要原因是经济性原因. 由于有这种经济性原因，取Sample时，Sample能够反映总体的特性。
SPC理论培训教材
SPC理论培训教材用户SPC理论培训教材1 SPC应用差不多 (2)2 SPC概述 (3)2.1 什么是SPC (3)2.2 SPC的成长简史 (3)2.3 SPC的特点 (3)2.4 SPC与ISO9000标准体系的接洽 (3)3操纵图及其应用 (4)3.1什么是操纵图 (4)3.2质量数据与操纵图 (5)3.2.1计量型数据 (5)3.2.2计数型数据 (5)3.2.3质量数据的特点 (5)3.3操纵图道理 (5)3.4 操纵图贯彻预防原则 (6)3.5 两类缺点 (6)3.6 3σ方法 (7)3.7 操纵图的剖断准则 (7)3.7.1剖断稳态准则 (8)3.7.2剖断专门准则 (8)3.7.3点子分列不随机模式 (8)3.8 休哈特操纵图 (10)3.8.1操纵图的种类 (10)3.8.2休哈特操纵图的用处 (11)3.8.3通用操纵图 (11)3.8.4 工序才能指数及样本分布图 (11)3.8.5操纵图的选用 (12)4 应用SPC的意义 (13)4.1 什么缘故要用SPC (13)4.2 应用SPC的意义 (13)5 操纵图和报表 (13)5.1 作图差不多 (13)5.2 作图 (14)5.2.1 均值极差图 (14)5.2.2 均值极差图 (14)5.2.3 中位数极差图 (14)5.2.4 单值移动极差图 (14)5.2.5 指数权重移动均值图 (14)5.2.6 运行图 (14)5.2.7 预控图 (15)5.2.8 不合格品率图（P图） (15)5.2.9 不合格品数图（Pn图） (15)5.2.10 不合格数图（C图） (15)5.2.11 单位不合格数图（U图） (15)5.2.12 直方图 (15)5.2.13 个别直方图 (15)5.2.14 缘故分列图 (16)5.2.15 方法分列图 (16)5.2.16 备注分列图 (16)5.2.17 DPTO图 (16)5.2.18 DPMO图 (16)5.3 图形属性 (16)5.4判异 (18)5.4.1 判异规矩 (18)5.4.2掉控点与接洽关系点 (18)5.4.3操纵线 (18)5.5 点的拾取 (19)6 操纵线的运算公式 (20)6.1 计量类的操纵线 (20)6.1.1 均值标准差图 (20)6.1.2 均值极差图 (21)6.1.3 位数极差图 (21)6.1.4 单值移动极差图 (22)6.1.5 EWMA图 (22)6.2 合格数据类的操纵线 (22)6.2.1 P图 (23)6.2.2 Pn图 (23)6.2.3 Q图 (23)6.2.4 Qn图 (24)6.3 缺点数据类的操纵线 (24)6.3.1 C图 (24)6.3.2 U图单位缺点数图 (25)7 分析对象 (25)7.1 过程才能分析 (25)7.2 过程才能更换分析 (25)7.3 产品纵贯率分析 (25)7.4 多参数比较分析 (26)7.5 正态概率纸 (26)1 SPC应用差不多Fab-SPC体系建立在公司标准的收集平台上，办事器操作体系采取Windows/NT Server 数据库采取Oracle支撑公司标准的客户运算机平台。
spc培训教材完整版
利用ISO 9001质量管理体系的框架和流程，推动SPC 的实施和推广。
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
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③计算管制上、下限
管制图标准差：
a.计算法： SUCL=
SLCL=
b.查表法： SUCL=
SLCL=
3.图形分析:与Xbar-R基本相同
检验站别：PQC - 1
产品名称：陶瓷电容
10
9.8
9.9
9.9
10
9.92
0.02
10 2001/10/10 PM 04:35:58
10
9.9
10
9.9
9.9
9.94
0.01
11 2001/10/11 PM 04:35:27
10
9.9
10.1
10.1
9.9
10.00
0.02
12 2001/10/12 PM 04:35:37
10
9.9
10.2
一般为3点，但有时候也要注意当品质非常好而考虑成 本放松的变化，建议点数不要设定更大。
3.图形分析： 7）连续几点中有几点在2倍标准差以外
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点，如连续9点中有4 点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降，一般属于系统问题， 但暂时还不算严重，要多多注意监控，
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K
R1+R2+…+Rt K
管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做)
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
spc基础培训资料全
spc基础培训资料全第⼀章节重新认识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●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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（4）SPC控制线的更新 ） 控制线的更新 1.供应商关键材料的变更 2. 2.加工设备 的 变更 3.影响过程流程的工程变更 4.人员变更 5.样本大小变更 即5M1E的变更
（5）计量型数据控制图 ）
1.数据分为计量型数据和计数型数据两大类 A:：计量型数据:计量型数据是指对产品质量 特性进行测量所得的观察 值。如毫米(mm)表示长度单位，克(g)代表质量，牛（N）表示重力。 B：计数型数据包括计件型数据和计点型数据两种；计件型数据是以件 为单位统计不合格品数的数据，计点数据是单位产品上的缺陷数 （或不合格数）。
（3）.SPC控制图的常用类型及选择 ） 控制图的常用类型及选择
SPC控制图主要有两类：一类是计量SPC控制图， 不合格品率（P图） 另一类是计数SPC控制图。 不合格品数（nP图）
均值-极差控制图（X—R图） 均值-标准差控制图（X—S图） 中位数-极差控制图（Me—R图） 单值-移动极差控制图（X—Me图）
（7）SPC过程控制的四种状态 ） 过程控制的四种状态
1.统计状态的形态：稳定状态（过程受控） 不稳定状态（过程不受控）
LCL
过程受控 CL
过程不受控 UCL LCL CL UCL
2.技术状态的形态：技术满足规格要求 技术不满足规格要求
技术满足规格要求 LCL UCL CL
技术不满足规格要求 LCL CL UCL
控制图的3σ原理 （5）SPC控制图的 原理 ） 控制图的
当过程仅含正常变异时,过程输出的质量特性X呈正态分布N(U, σ2),U为正态均值, σ为标准差。 使用U±3σ作为控制界限来管理过程，即界限内99.73%的概率，1000个有997.3个良品。就认 为该过程的变异为正常变异。
图(一)正态分布N(U，σ2)的概率特性 99.73%
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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.应注意：子组样本的容量应稳定。 c.频率：子组间的时间间隔。 d.子组数的大小：包含100个或更多单值读数的25个或更多子组的数据
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
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
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
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。
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。
图形分析还应注意：
1）平均数管制图看是否偏离方向，全距管制图看稳定程度。所以平均数管制图是波动越小越好， 全距管制图是越往下越好，表示每组数据中变异越少。
2）当平均数管制图有连续3 点上升或下降，而R图没有较大波动时，则表示制程中有某个因素 正在慢慢朝某个方向发生变化。
3）当平均数管制图没有较大幅度变化，而全距管制图有出现连续3点上升，则表示机台有较大 松动。
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持续改进在SPC中应用实践
数据收集与分析
运用SPC工具对生产过程中的数 据进行实时收集、整理和分析，
及时发现潜在问题。
过程控制与改进
根据SPC分析结果，对生产过程进 行及时调整和优化，提高产品质量 稳定性和生产效率。
持续改进文化
在企业内部建立持续改进的文化氛 围，鼓励员工积极参与改进活动， 不断提升产品质量和企业竞争力。
加强设备维护和保养
实施持续改进
确保设备处于良好状态，减少因设备故障 导致的生产波动。
运用PDCA循环等质量管理方法，持续改进 过程，提高过程能力。
不合格品处理及预
05
防措施
不合格品判定标准和处理流程
不合格品判定标准
根据产品规格、质量标准以及客户要 求，明确不合格品的定义和判定标准 。
不合格品处理流程
通过统计分析，对生产过 程中的异常波动进行识别 和控制，确保产品质量稳 定。
改进作用
通过对历史数据的分析， 找出影响产品质量的关键 因素，为持续改进提供依 据。
基本原理与核心概念
基本原理
SPC基于统计学原理，通过收集生产过程中的数据，运用控制图等工具对数据进行分析和评价，判断生产过程是 否处于受控状态。
计数值控制图（P图、C图等）
适用范围
适用于计数数据，如不良品数、缺陷数等离 散变量的控制。
缺点
对过程变化的敏感性相对较低。
优点
简单易行，对数据分布无严格要求。
选择依据
当数据为计数数据时，可选择P图、C图等计 数值控制图。
特殊情况下控制图选择策略
多品种小批量生产
对于多品种小批量生产的情况，可采 用标准化控制图或通用控制图进行控 制。
核心概念
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念 的尺寸。
4.計數值中缺陷在常規手法中不能改善而轉化做參數穩定性或一致 性分析 如:裝配中有間隙這一缺陷, 則需對產生間隙部件做一致性分析。
基礎篇
3.規格類型:
5.
計
規格類型
量
值
單邊規格 雙邊規格
單邊上限規格 單邊下限規格 規格中心不偏 規格中心偏移
量
允差也有±0.2這一規格; 鏍絲也有標準的常規標準件。
值
3.DOE、DFMEA、PFMEA中轉移出來的 如: PFMEA中分析到波烽焊工序中錫爐溫度可能發生變化,並且會影響
到製程的很多虛焊、假焊或連焊,因此錫爐溫度必須控製;
概 再如: 塑膠成型的DOE中發現模具靈敏度很高,因此要對模具進行監控,
但模具在製程中無法量測,需要用成型的塑膠件尺寸來量,也就是塑膠件
景 SPC的主要內容包括計數值、計量值兩大部份
基礎篇
3. SPC 的 原 理 及 背 景
基礎篇
2、SPC的背景
是1924年美國休哈特(有稱休懷特)博士發明了管 製圖(采用3倍σ)之后才產生的, 當時在美國並不流得, 自二戰期間美國軍方提出了一套抽樣計劃MIL-STD105E和MIL-STD-414等之后, SPC才有所應用到軍工企 業, 但應用還是不太廣泛。
(包括部門內部會議、部門間會議、外部會議)
(2). 培訓-----10%時間 (3). 製定計劃----- 10%時間 (4). 可以“休息” -----25~35%時間 (5). 處理問題和現場指導----20%時間 (6). 與各人員溝通----- 10%時間
1.
品
質
部
唉! 品質工作真難礎篇
1.
品
質
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