SPC统计过程控制培训
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SPC统计过程控制培训
6、建立控制用控制图
当分析用控制图显示生产过程处于统计 受控状态，且过程能力满足技术标准的要 求时，可以把分析用控制图的控制界限延 长作为控制用控制图的控制界限。至此， 控制用控制图的制作过程全部完成。
7、使用控制图的注ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ事项
7.1 在5M1E因素未加控制，过程处于不稳 定状态下就使用控制图
7.2 把公差范围或内控标准当作控制界限 7.3 过程能力不足，Cp1的情况下就使用控
采集数据的方法： 1）样本组内的数据应在短时间内
抽取，以避免特殊原因进入； 2）样本之间可采用等时抽样方法。
4.6 计算各样本统计量 1）X-R图中要计算 X 及 R 值；
2）P或 nP图要计算 P值；
4.7 计算统计量的控制界限 计量值控制图控制界限计算公式
计数值控制图控制界限计算公式
控制界限常用系数表
7、C控制图：
用于控制一定单位中所出现的不合格 数目。常见的有控制布匹、钢板上的疵点 数、铸件上的沙眼数、设备的故障次数、 印刷品的错误数等等。类似于np图，C控制 图的样本大小必须保持不变。
8、U控制图：
用于平均每单位的不合格数。当样本 大小变化时应换算成平均每单位的不合格 数后再使用U控制图。但控制界限出现凹 凸状。
4.8 作图打点 • X图在上，R图在下； • X图上纵坐标的单位刻度的量值是R图上纵
坐标单位刻度量值的一半； • 控制图上，上下控制界限外要留有余地； • 控制图中，中心线是实线，上下控制界限
为虚线。
5、控制图的观察与分析 5.1 受控状态判断规则
• 连续25点都在界内，且排列无缺陷； • 连续35点中至多一点出界 ，且排列无
np图（n相同） --- 不合格品数控制图； p图（n可不同）--- 不合格品率控制图； 计点值： C图（n相同） --- 不合格数控制图； U图（n可不同）--- 单位不合格品数控制图；
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
统计过程控制(SPC)培训
Cpm
当规格中心与目标值不重合时的过程能力指数
Cpm USL LSL
6 ˆ 2 (x Ta)2
其中Ta为目标值
05:12:34
Pp USL LSL (当USL、LSL都存在时）
6
P（r 或Ppr） 1（常以百分数表示） Pp
Ppu USL x（当USL存在时）
统计过程控制(SPC)培训
05:12:34
广州今朝科技有限公司
内容提要
1. SPC的基本原理 2. 控制图 3. 过程能力研究 4. 直方图、柏拉图、散布图和分层分析 5. 直通率、DPMO
05:12:34
过程能力研究
过程能力 指 处 于 统计稳 态
下 的 过 程 的 加 工 能 力；
05:12:34
Cp:“我们能做得多好” Cpk:“我们真正能做得多好”
05:12:34
Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别
Pp(Performance of process)过程性能指数 Pp：“我们实际做到多好”
Ppk修正的过程性能指数 Ppk：“我们实际真正做到多好”
05:12:34
Cpu USL x（当USL存在时）
3ˆ
Cpl x LSL（当LSL存在时）
3ˆ
Cpk Min（USL x ，x LSL）
3ˆ
3ˆ
k
x （USL LSL）2 ， （USL LSL）2
称为偏移系数, 其分子称为偏移量。
则Cpk也可以这样计算：Cpk Cp（1 k )
µÈ ¼¶
ÌØ ¼¶
Ò» ¼¶
¶þ ¼¶
Èý ¼¶
ËÄ ¼¶
LSL USL
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
统计过程控制(SPC)-培训教材
02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 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。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例： 某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。 （n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51
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
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.
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。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•针对产品特性所做 的仍只是在做SQC
二、SPC的目的
•原料
•人 •机 •法 •环 •测量
•PROCESS
•测量 •结果
•合格
•不合格
• 不要等产品制造出来后再去检验合格与否，而
是在制造的時候就要把它制造好。
• 应用控制图保证预防原则的实现。
•有反馈的过程控制系统模式
•过程的呼声
•人员 •设备 • 材料 •方法 •环境
•Z1-2-1941 Control Chart Method for
•
analyzing Data
•Z1-3-1942 Control Chart Method for
•
Control Quality During Production
1932年，英国邀请 W.A. Shewhart博士到伦敦，主 讲统计品质控制，从而提 高了英国人将统计方法应 用到工业方面的气氛。
SPC统计过程控制培训
2020年5月29日星期五
课程大纲
一、SPC的起源和发展 二、SPC的目的 三、基本的统计概念 四、控制图概述和原理 五、计量型控制图 六、计数型控制图 七、使用控制图的益处和注意事项
•一、SPC的起源和发展
1、控制图的起源
控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart（ 休哈特）博士发明。因其用法简单且效果显著， 人人能用，到处可用，遂成为实施品质控制不可 缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。
•统计方法
•工作方式/ •资源融合
• 输入 • 过程/系统 •顾客的声音
•产品或 •服务
• 输出
•顾 客
•识别不断变化 •的需求和期望
三、基本的统计概念
1、数据的种类
•计量型 •计数型
2、波动（变差）——波动的概念、原理及波动的 种类
3、普通原因/异常原因
4、基础的统计量——平均值X、中位数•X~、极差R
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
內存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不
稳定。
普通原因和特殊原因的区别
存在性
普通原因
（车床震动 ）
特殊原因
（车刀磨断 ）
始终 有时
方向
影响大小 消除的
难易程度
或大或小 小
难
偏向
大
易
4、基本统计量说明
1、平均值 X
设X1，X2，…….Xn是一个大小为n的样本，则X=（
X1+X2+……+Xn)/n
2、中位数•X~
将数据按数值大小顺序排列后，位于中间位置的书，
称为中位数。
如：5，9，10，4，7，
•X~=7；
如：5，9，10，4，7，8 •X~=（7+8）/2=7.5
3、极差R
样本数据中的最大值Xmax与最小值Xmin的差值。R= Xmax- Xmin
4、标准差、s
（1）总体标准差
（2）样本的标准差s
标准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点：可以连续取值，也称连续型数据。 如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等。
计数型 特点：不可以连续取值，也称离散型数据。 如：废品的件数、缺陷数等。
2、波动（变差）的概念：
• 波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一 样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么 高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相 同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的产品质量 特性（如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为波动 。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。
2、控制图的发展
•1924年发明
•W.A. Shewhart
•1931发表
•1931年Shewhart发表了 •“Economic Control of Quality of •Manufacture Product”
•1941~1942 •制定成美国标准
•Z1-1-1941 Guide for Quality Control
•波动原因
•方法
•环境
•测量
• 异常波动：是由特殊(异常) 原因造成的。如原材料不合
格、设备出现故障、工夹具
不良、操作者不熟练等。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。
普通原因、特殊原因
普通原因：指的是造成随着时间推移具有稳定的且
可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“
处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时间称“受
控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变
差的普通原因存在且不作用于过程的变差的
原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除
非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否則它
们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统
控制图示例:
•上控制界限 (UCL) •中心线 (CL) •下控制界限 (LCL)
1、在产品的生产过程中， 计量值的分布形式有：
•位置：中心值 •形状：峰态
•分布宽度
μ±kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
在內的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
就控制图在工厂中实施
来说，英国比美国早。
1950年，日本由W.E. Deming（戴明）博士引 到日本。
同年日本规格协会成立 了品质控制委员会，制 定了相应的JIS标准。
3、SPC&SQC
•针对过程的重要工艺
参数所做的才是SPC •Real Time Response
•原料
•PROCESS
•测量 •结果
• 消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行 预测和控制。
3、波动的原因
•材料
•机器
•人员
• 正常波动：是由普通(偶然)原 因造成的。如操作方法的微小 变动、机床的微小振动、刀具 的正常磨损、夹具的微小松动 、材质上的微量差异等。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 。
•四、控制图概述
• 控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制
图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵
轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)
；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本顺序号；
• 图内有中心线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控
制界限(记为LCL)三条线(见下图)。