SPC统计过程控制最佳培训资料
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SPC培训资料
统计过程控制（S P C）培训资料一、什么叫SPCSPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
二、什么情况下要做SPC1.客户要求的关键特性2.内部确定的关键特性三、做SPC的前提1.过程数据易于采集2.过程处于受控状态四、SPC的理论知识变差1.变差的概念没有两件产品或者特性是彻底相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。
产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在。
例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。
2.变差的普通原因及特殊原因普通原因变差是向来在过程中浮现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程惟独此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。
---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。
---此类变差是必然存在的，只能改善或者降低，不能彻底被消除。
特殊原因变差是由异常或者外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或者不受控的。
---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。
---此类变差是可以被消除的正态分布一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。
，当一组测量数据服从正态分布时，有大约正态分布的两个参数：平均值U和标准差68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的惟独0.27%（如图一：正态分布图）。
统计过程控制SPC培训资料
常用的控制图
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布（计量值）
均值—极差控制图
最常用，判断工序是否正常的效果好，计算量大，适用于产品批量大、且稳定、正常的工序；S的计算比R复杂，但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便，但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序；简便省事，并能够及时判断工序是否处于稳定状态，但不宜发现工序分布中心的变化。
控制图的益处
合理使用控制图能：供正在进行过程控制的操作者使用；有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去；使过程达到：——更高的质量； ——更低的单件成本； —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布（计量值）
均值—极差控制图
最常用，判断工序是否正常的效果好，计算量大，适用于产品批量大、且稳定、正常的工序；S的计算比R复杂，但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便，但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序；简便省事，并能够及时判断工序是否处于稳定状态，但不宜发现工序分布中心的变化。
控制图的益处
合理使用控制图能：供正在进行过程控制的操作者使用；有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去；使过程达到：——更高的质量； ——更低的单件成本； —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
spc培训资料-SPC-统计过程控制(ppt 88页)
重复这三个阶段从而不断改进过程
控制图类型
X-R 均值和极差图
P chart 不合格品
计
计 率控制图
量 X-s均值和标准差图 数 nP chart 不合格品
型
型 数控制图
数 X -R 中位值极差图 数 C chart 缺点数控
据
据 制图
X-MR 单值移动极差 图
U chart 单位缺点 数控制图
控制图的选择方法
流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等 生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产 品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一 次等。
12 34 56
计量单位：（mm, kg等）
控制图举例
X图 R图
接上页
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果 不精密
不准确
••••••••
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
使用控制图的准备
1、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
范围 不受控
（存在特殊原因）
受控 （消除了特殊原因）
时间
过程能力
范围
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限
规范上限 时间
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
1、分析过程 本过程应做什么？ 会出现什么错误？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力
计划
措施
每件产品的尺寸与别的都不同
控制图类型
X-R 均值和极差图
P chart 不合格品
计
计 率控制图
量 X-s均值和标准差图 数 nP chart 不合格品
型
型 数控制图
数 X -R 中位值极差图 数 C chart 缺点数控
据
据 制图
X-MR 单值移动极差 图
U chart 单位缺点 数控制图
控制图的选择方法
流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等 生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产 品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一 次等。
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计量单位：（mm, kg等）
控制图举例
X图 R图
接上页
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果 不精密
不准确
••••••••
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
使用控制图的准备
1、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
范围 不受控
（存在特殊原因）
受控 （消除了特殊原因）
时间
过程能力
范围
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限
规范上限 时间
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
1、分析过程 本过程应做什么？ 会出现什么错误？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力
计划
措施
每件产品的尺寸与别的都不同
统计过程控制SPC培训经典
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Edited by Mr. jose lee
R 绘图X步骤
4.求控制界限
(1) 控制X图
CL＝ X＝ 50.16
UCL＝ X＋A2 ＝R 50.16＋(0.58) (4.8)＝ 52.93 LCL＝ －XA2 ＝R 50.16－(0.58) (4.8)＝ 47.39
(2) R 控制图：
CL ＝ R＝ 4.8
2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。
3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。
4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
8
spc
常态分配
μ±Kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
P(1－P)/n
(2) n不等，且相P差小于20%时P：(1－P)/n
CL ＝ UCL ＝
P
＋3
LCL ＝ P － 3
P
P(1－P)/n P(1－P)/n
29
P控制图(不良率)
(3) n不等，且相差大于20%时：
CL ＝
P
UCL ＝ ＋ 3
P LCL ＝ P － 3
P(1－P)/ni
P(1－P)/ni
质量特性：内径 制造场所：XXX
操 作 者：XXX
样
测定值
组
X1 X2 X3 X4 X5 X
R
14 53 48 47 52 51 50.2 6
15 53 48 49 51 52 50.6 5 16 46 50 53 51 53 50.6 7 17 50 52 49 49 49 49.8 3 18 50 49 50 49 51 49.8 2 19 52 49 52 53 50 51.2 4 20 50 47 50 53 52 50.4 6 21 52 49 51 53 50 51.0 4 22 55 54 51 51 50 52.2 5 23 50 54 52 50 49 51.0 5 24 47 51 51 52 52 50.6 5 25 53 51 51 50 51 51.2 3
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。
SPC培训资料
计数值控制图(1) P控制图(不良率控制图)用来监视或控制生产批中不良件数的小数比或百分比,样本大小n可以不同。(2)np控制图(不良数控制图)用来监视一个生产批中的实际不良数量(而不是与样本的比率)。分析或控制过程不良数,样本大小n要相同。(3)C控制图(缺点数控制图)能在每一批量的生产中侦查出每一零件或受检验单位不良点的数目,样本大小n要相同。(4)U控制图(单位缺点数控制图)记录一个抽样批有几个缺点数,抽样时每次可以不相同,但以单位缺点数代表质量水准。
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。
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。
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统计过程控制173页PPT培训教材
管理层授权并支持问题调 查和过程改进
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
15
YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
27
计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
23
变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
5
引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
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YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
27
计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
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变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
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引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.
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SPC 是预警系统
▪ SPC 会用到哪些工具
SPC控制图：单值－移动级差（x－R）、均值－级差（Xbar－R）、 均值－标准差（Xbar－S）、不良率（P）、不良数（Pn）、单位 缺陷数（U）、缺陷数（C）
SPC能力分析：直方图（Histogram）、方位图（Quantie Box Plot）、正态分布图（Normal Quantie Plot）
SPC问题分析：柏拉图（Pareto Chart）、散布图（Scatter Plot）、趋势图（Trend Chart）等
SPC指标参数： Cp、Cpk、Pp、PpK、Ppm 、Sigma水平、不良率、直通率等
SPC 是工具
X His togram
SPC 在工厂…
供应商 IQC
IPQC PQC FQC OQC
❖6 Sigma 的核心手段也是SPC.
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和控制的。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。
Cp=
公差宽度= 过程宽度|来自USL-LS6sL
管理控制图
控制图的过程控制
有效监测与预防
控制界限=平均值±3σ
实际的变化已经发生在此处
USL=规格上限 LSL=规格下限 CL=中心值 UCL=管制上限 LCL=管制下限
将导致在此 处耗费时间 查找原因
USL UCL
CL
LCL LSL
▪ SPC 是过程管理的 利器与方法
产品形成过程中有很多因素会导致质量的波动。
正常波动是由随机原因引起的波动，此波动大量存在。如：原材料成分 差异、性能微小差异、轻微震动、温湿度微小变化、仪器的微小差异等。 因其消除代价较大，只要是人们可接受的 即允许其存在。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的，不大量存在，也不经常影响， 一旦存在将影响显著。如：原材料质量不符合规定、机器带病运行、违 反操作规程等，是不允许存在的。但能够采取措施加以避免或消除。过 程质量分析就是要找出造成过程质量异常波动的原因并加消除，使生产 过程处于正常波动状态。
方框图 (流程图)
5M1E要素
人 机器 材料
供应商
方法 环境 量测
输入
SPC
制程之声
制程
输出
产品、服务
客户
客户之声
控制图的应用
▪ 分层分析
人
机器
材料
方法
环境
测量
1.分析数据 2.寻找原因 3.执行措施 4.验证及监控
过程控制 过程测量
过程
SPC
厂商别、机台别、操作 员别、料号别、
批号别、工单别、班别
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波 动状态。
正常波动和异常波动
选择题: 产品形成过程中有很多因素会导致质量的波动。（ ）原因引起的波动 属于正常波动,（ ）原因引起的波动属于异常波动. A.轻微震动 B.机器带病运行 C.违反操作规程 D.温湿度微小变化 E.仪器的微小差异
解析：
Process： 过程－ 有输入-输出的一系列的活 动；
Control： 控制－ 做出调节和行动
SPC的概念
SPC即统计过程控制。在生产过程中，产品的加工尺寸的波动 是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因 素的波动影响所致。 波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因 （不可避免因素）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。异常波动是由系统原因 （异常因素）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。
SPC推行意义何在?
▪ SPC 通过关注用户要求和减少变异来获得高品质 ▪ SPC 倡导以过程来保证结果 ▪ SPC 强调通过预防而不是检验来保证品质 ▪ SPC 通过“维持”和“改进”循环发展推动持续改善
SPC 是理念
▪ SPC 提供了一个对偏差和过程能力的共同语言
SPC 是共同语言
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控， 科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动， 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，恢复过程的稳定，从而达到提高和 控制质量的目的。
利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的 状态下，以降低产品品质的变异. SPC强调以全过程的预防 为主.
六. 问题分析解決
Cpk <1.33 SPC 是方法
一 . 确立生产流程 二. 決定管制项目
三. 实施标准化
四. 管制图的运用
五. 制程能力调查
Ca、Cp、Cpk
Cpk > 1.33 六. 问题分析解決 七. 制程继续管制
制程条件变动时
▪ SPC 强调全过程监控 ▪ SPC 强调全系统参与 ▪ SPC 构建“事前”预防和控制－现代质量管理
SPC统计过程控制
培训资料
SPC培训内容
1) SPC 的含义、概念…… 2) SPC 的由来及发展历程…… 3) SPC技术原理…… 4) SPC推行的目的、对象、意义…… 5) SPC的方式、运行前提…… 6) 企业为什么要选择SPC, SPC可为企业带来什么好处……
SPC其含义是什么？
Statistical ：统计－ 以概率统计学为基础，分 析数据、得出结论；
SPC的由来及发展历程
❖SPC 最早是由美国贝尔实验室质量专家休哈特（ W.A.Shewhart）于20年代提出。
❖美国著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）指出：日 本产业成功的基石之一就是SPC。
❖目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本 普及运用。
❖荐于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO） 也将其作为质量体系认证的一个重要要素。
PQC
▪ SPC 会用到哪些工具
SPC控制图：单值－移动级差（x－R）、均值－级差（Xbar－R）、 均值－标准差（Xbar－S）、不良率（P）、不良数（Pn）、单位 缺陷数（U）、缺陷数（C）
SPC能力分析：直方图（Histogram）、方位图（Quantie Box Plot）、正态分布图（Normal Quantie Plot）
SPC问题分析：柏拉图（Pareto Chart）、散布图（Scatter Plot）、趋势图（Trend Chart）等
SPC指标参数： Cp、Cpk、Pp、PpK、Ppm 、Sigma水平、不良率、直通率等
SPC 是工具
X His togram
SPC 在工厂…
供应商 IQC
IPQC PQC FQC OQC
❖6 Sigma 的核心手段也是SPC.
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和控制的。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。
Cp=
公差宽度= 过程宽度|来自USL-LS6sL
管理控制图
控制图的过程控制
有效监测与预防
控制界限=平均值±3σ
实际的变化已经发生在此处
USL=规格上限 LSL=规格下限 CL=中心值 UCL=管制上限 LCL=管制下限
将导致在此 处耗费时间 查找原因
USL UCL
CL
LCL LSL
▪ SPC 是过程管理的 利器与方法
产品形成过程中有很多因素会导致质量的波动。
正常波动是由随机原因引起的波动，此波动大量存在。如：原材料成分 差异、性能微小差异、轻微震动、温湿度微小变化、仪器的微小差异等。 因其消除代价较大，只要是人们可接受的 即允许其存在。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的，不大量存在，也不经常影响， 一旦存在将影响显著。如：原材料质量不符合规定、机器带病运行、违 反操作规程等，是不允许存在的。但能够采取措施加以避免或消除。过 程质量分析就是要找出造成过程质量异常波动的原因并加消除，使生产 过程处于正常波动状态。
方框图 (流程图)
5M1E要素
人 机器 材料
供应商
方法 环境 量测
输入
SPC
制程之声
制程
输出
产品、服务
客户
客户之声
控制图的应用
▪ 分层分析
人
机器
材料
方法
环境
测量
1.分析数据 2.寻找原因 3.执行措施 4.验证及监控
过程控制 过程测量
过程
SPC
厂商别、机台别、操作 员别、料号别、
批号别、工单别、班别
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波 动状态。
正常波动和异常波动
选择题: 产品形成过程中有很多因素会导致质量的波动。（ ）原因引起的波动 属于正常波动,（ ）原因引起的波动属于异常波动. A.轻微震动 B.机器带病运行 C.违反操作规程 D.温湿度微小变化 E.仪器的微小差异
解析：
Process： 过程－ 有输入-输出的一系列的活 动；
Control： 控制－ 做出调节和行动
SPC的概念
SPC即统计过程控制。在生产过程中，产品的加工尺寸的波动 是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因 素的波动影响所致。 波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因 （不可避免因素）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。异常波动是由系统原因 （异常因素）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。
SPC推行意义何在?
▪ SPC 通过关注用户要求和减少变异来获得高品质 ▪ SPC 倡导以过程来保证结果 ▪ SPC 强调通过预防而不是检验来保证品质 ▪ SPC 通过“维持”和“改进”循环发展推动持续改善
SPC 是理念
▪ SPC 提供了一个对偏差和过程能力的共同语言
SPC 是共同语言
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控， 科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动， 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，恢复过程的稳定，从而达到提高和 控制质量的目的。
利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的 状态下，以降低产品品质的变异. SPC强调以全过程的预防 为主.
六. 问题分析解決
Cpk <1.33 SPC 是方法
一 . 确立生产流程 二. 決定管制项目
三. 实施标准化
四. 管制图的运用
五. 制程能力调查
Ca、Cp、Cpk
Cpk > 1.33 六. 问题分析解決 七. 制程继续管制
制程条件变动时
▪ SPC 强调全过程监控 ▪ SPC 强调全系统参与 ▪ SPC 构建“事前”预防和控制－现代质量管理
SPC统计过程控制
培训资料
SPC培训内容
1) SPC 的含义、概念…… 2) SPC 的由来及发展历程…… 3) SPC技术原理…… 4) SPC推行的目的、对象、意义…… 5) SPC的方式、运行前提…… 6) 企业为什么要选择SPC, SPC可为企业带来什么好处……
SPC其含义是什么？
Statistical ：统计－ 以概率统计学为基础，分 析数据、得出结论；
SPC的由来及发展历程
❖SPC 最早是由美国贝尔实验室质量专家休哈特（ W.A.Shewhart）于20年代提出。
❖美国著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）指出：日 本产业成功的基石之一就是SPC。
❖目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本 普及运用。
❖荐于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO） 也将其作为质量体系认证的一个重要要素。
PQC