SPC培训内容
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）。
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实施方案培训
SPC实施方案培训SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种通过统计方法来监控和控制生产过程质量的管理工具。
SPC实施方案培训旨在帮助员工掌握SPC的基本理念、方法和工具，从而提高生产过程的稳定性和质量水平。
本文将介绍SPC实施方案培训的内容和方法，以及培训的重要性和实施步骤。
一、培训内容。
1. SPC基本理念。
培训将首先介绍SPC的基本理念，包括过程稳定性、变异性和控制图的概念，以及SPC在质量管理中的作用和意义。
2. SPC方法和工具。
培训将详细介绍SPC的方法和工具，包括控制图的绘制和解读、过程能力分析、变异性的识别和改进方法等内容。
3. 实际案例分析。
培训将通过实际案例分析，帮助员工理解SPC在实际生产中的应用，以及如何通过SPC方法改进生产过程和提高产品质量。
二、培训方法。
1. 理论讲解。
培训将通过讲师的理论讲解，帮助员工建立起对SPC基本理念、方法和工具的理解和认识。
2. 案例分析。
培训将通过实际案例分析，帮助员工将理论知识与实际应用相结合，加深对SPC的理解和掌握。
3. 实地操作。
培训将安排员工进行实地操作，包括控制图的绘制和解读，以及过程能力分析等实际操作，帮助员工掌握SPC方法和工具的具体应用技巧。
三、培训的重要性。
SPC实施方案培训对于企业来说具有重要的意义。
首先，培训可以帮助员工掌握SPC的基本理念和方法，提高其质量意识和质量管理能力。
其次，培训可以帮助企业建立起稳定的生产过程，减少变异性，提高产品质量和生产效率。
最后，培训可以帮助企业降低生产成本，提高市场竞争力，实现可持续发展。
四、培训实施步骤。
1. 制定培训计划。
企业应根据实际情况，制定SPC实施方案培训的时间安排、培训内容和培训对象等具体计划。
2. 选择合适的讲师。
企业应选择具有丰富SPC实施经验和教学经验的讲师，确保培训效果。
3. 组织培训。
企业应组织员工参加培训，确保培训的全面性和系统性。
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。
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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。
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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。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
spc培训
spc培训SPC培训SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种用于监控和管理过程稳定性和质量稳定性的方法。
SPC培训则是为了让员工掌握SPC的基本原理和应用技巧，帮助企业提高产品质量和生产效率。
SPC培训的目的是通过数据的采集、分析和应用，帮助企业实现以下目标：1. 发现和消除过程中的特殊原因变异，即致命性缺陷。
2. 确保过程在正常运行范围内，避免常见原因变异，即正常偶然原因的干扰。
3. 提高过程的稳定性和可靠性，最大程度地降低产品缺陷率。
4. 优化生产过程，提高生产效率，降低生产成本。
SPC培训内容可以包括以下几个方面：1. SPC的基本概念和原理：介绍SPC的基本概念，包括过程、常见原因变异和特殊原因变异等，以及SPC的主要原理，如控制图、过程能力分析等。
2. 数据采集和分析：介绍如何采集数据，并通过统计方法对数据进行分析，查找过程中的问题和改进方向。
3. 控制图的绘制和应用：讲解如何制作各种控制图，如均值图、范围图、方差图等，并解释控制图的应用方法。
4. 过程能力分析：介绍如何通过过程能力指标（如Cp、Cpk 等）对过程的稳定性和能力进行评估，并帮助企业确定改进措施。
5. SPC与质量管理体系的整合：将SPC与企业质量管理体系有机结合，实现全面质量管理。
SPC培训的形式可以根据企业的实际情况而定，包括理论讲解、案例分析、实地演练等。
培训内容应具体、实用，让员工能够理解和应用，从而为企业的生产和质量管理提供有力支持。
通过SPC培训，企业可以提高员工对过程稳定性和质量控制的认识和理解，激发员工的质量意识，改变工作态度，提高工作效率。
同时，SPC培训也为企业提供了一种全面有效的质量管理工具，帮助企业实现质量目标，提高市场竞争力。
总结起来，SPC培训是提高员工对过程稳定性和质量控制的认识和理解的培训，通过数据采集、分析和应用帮助企业提高产品质量和生产效率。
SPC培训教材
（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%
SPC培训资料
i=1,2,…,n
其中:
n! C = i! ( n − i )!
i n
二项分布呈偏态的非对称分布
0.3 0.25
二项分布的分布参数: 中心值: u=np 分散性:σ2=(1-p)
0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
偶然因素和异常因素的概念
偶然因素引起波动的特点： 1、长时间的 2、较难发现 3、较难解决 异常因素引起的波动的特点： 1、短时间的 2、易于发现 3、易于解决 4、通过使过程达到一致而纠正
偶然因素和异常因素的概念
偶然因素的影响过程的特点： 受控：过程能力足够。 受控：过程能力不足。
异常因素影响的过程特点： 失控：存在异常因素的影响。 可通过消除异常因素的影响而达到受控。
控制图涉及的统计概念
产品具有变异性，但其数据分布也具有 统计规律性。 不同数据类型需要的分析方法不同 ---区分型数据：服从二项分布 ---记数型数据：服从泊松分布 ---连续型数据：服从正态分布
二项分布
--将随机实验独立重复进行n次, --每次实验只有两个结果:或是成功,或是失败. --设每次成功的概率是p,失败的概率就是1-p=q,则在n次实验 中成功的次数X服从二项分布,记做X~b (n,p),其分布律为
0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
正态分布
⊙经验证明,大多数连续型数据都服从正态分布,个别的数据可 通过中心极限定理,对单个样本重复取样,取其平均值,可近似的 看成为正态分布。 ⊙正态概率分布是一个左右对称的“倒钟型”连续分布。 其分布律为
SPC基本知识培训(ppt 40页)
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质量数据的基本知识
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质量数据的基本知识
三、总体与样本
1、 总体：被研究(或考查)的对象的全体称为总体或母
体。
2、样本：总体的一部分被作为直接研究、分析的对
象，这一部分称为样本。也有称为子样的。
美国从20世纪80年代起开始推行SPC。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， 克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000 的基础上还联合制定了QS9000标准，在与汽车有关的行 中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了
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SPC基本知识
SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁 公司等等。
(xi
x)2
1(0 .1 0 6 .1)5 2 (0 2 .1 0 5 .1)5 2 .2 . .(0 ..1 . .0 4 .1)5 2 2 5 1
=0.192
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质量数据的基本知识 ③正态分布常用符号P( ,σ2)表示。括号内的符号分别
代表正态分布的平均值和标准偏差平方。当 时称为标准 型正态分布，记为 (0,1)。标准型正态分布的概率是：
1 n1
n i1
(xi
x)2
S
1 n
n i1
(xi
x)2
（1-2）
式中的各符号表示意思同平均值式子。
例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14 X =（0.16+0.15+0.18+0.13+0.14）/5=0.152
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5.数据分类
a.计量型；
b.计数型：
6.SPC基础知识
·过程
·波动
·控制图
·过程能力分析
SPC实施应用
明确SPC实施的流程
SPC实施
a.项目准备
b.短期过程能力研究
·判断过程是否处于稳定状态
·过程异常时的分析：
Ⅰ如何导出信息系统数据
Ⅱ用excel分析数据
·提高过程能力≧1
·短期过程能力研究的时机
预计不良率等的
计算公式及意义
X控制图的判读
S或R控制图的判读
双边规格的CPK
单边规格的CPK
数据异常分析
c.控制线
d.判异准则
e．数据分析
SPC应用中的控制图
Excel表控制图的具体分析
生产实施控制中的控制图。
如：X-R厚度控制图
X-S应力控制图
X-MR成品不良率控制图
X-S压力控制图
以四个控制图为例
上限：USL
规格下限：LSL
控制上线：UCL
控制下线：LCL
Ca、CP、CPK、PP、PPK、
SPC推广应用培训大纲
阶段
目的
资料
内容
课程安排
基础统计技术准备
开展SPC的重要性
开展SPC的基础统计知识准备
《统计过程控制（SPC）应用手册》
基础统计知识
1.总体与样本；
2.抽样方法；
3.反映总体的统计量：
a.总体均值μ；
b.总体标准差σ
4.反映样本的统计量
a.平均值；
b.中位数；
c.众数；
d.标准偏差；