统计过程控制SPC培训讲义
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培训资料
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。
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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
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统计过程控制SPC讲义
16587 15976 18322 17549 16753 17986 17569 16754 17914 19214 16554 16012 16503 16982 17991 17010 16889 17512 16842 14210
16268 16517 17432 16942 16875 17622 17581 17632 17923 18009 16548 16343 17228 17081 17210 17777 17241 17216 16852 16675
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于 生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过 程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法 基础。
一、什麽是统计过程控制
2．预防与检测
1)事后检测——质量控制的最原始手段；
a.通过检查最终产品并剔除不符合规格产品， 保证不合格品不提交给顾客或下一工序；
1)是应用统计技术分析过程中的品质特 性，区分过程变异的特殊原因和普通原 因，从而达到控制过程变异的目的；
2)最终目的是在于预防问题的发生及减少 浪费；
3）是进行品质控制的强有力工具。
一、什麽是统计过程控制
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生 产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问 题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当 时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是， 英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的 质量控制方法。
二、什麽是过程变异？
4． 观察和处理过程变异的两种方法：
2） 统计方法：下图为该过程品质成本变化的 X 图
18000
UCL=18106
17500 17000
Mean=17149
SPC统计过程控制培训讲义
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Statistical Process Control
持续改进及统计过程概述
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Statistical Process Control
变差的普通原因及特殊原因
特殊原因 是指造成不是始终作用于过程变差的原因，即
当它们出现是将造成（整个）过程的分布，将用不 可预测的方式来影响过程的输出，过程的输出将不 稳定。
14
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Statistical Process Control
测量系统分析 MSA
测量系统误差的类型 再现性 (Reproducibility)
由不同操作者对同一部件用同一测量仪器的测量
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MSA
法
Cpk过程能力
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Statistical Process Control
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
SPC统计过程控制173页PPT培训教材
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.
统计过程控制培训讲义
存在过大的普通原因及特殊原因的变差。 需要进行100％检测以保障客户利益。 必须采取紧急措施使过程稳定，并减小变差。
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过程控制和过程能力
判断一个过程是否满足规格要求： 能力指数－Cpk 性能指数－Ppk
判断一个过程是否受控： 控制图
41
控制图
42
控制图
什么是控制图？ 控制图是对过程质量加以测定、记录从而
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过程变差
生产/装配
设备及工装夹具的差异 随时间而产生的摩损，漂移等 操作工之间的差异（如手工操作的过程） 设置的差异 环境的差异
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测量系统的变差
量具精确度（偏差）
量具精确度是指测量观察平均值与真实值（基准值） 的差异。 真实值由更精确的测量设备所确定
27
测量系统变差
量具重复性 量具重复性是由一个操作者采用一种测量
仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的 测量值变差。
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测量系统变差
量具再现性 量具再现性是由不同的操作者，采用相同
的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量 平均值的变差。
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测量系统变差
量具稳定性 量具稳定性是同一测量系统在不同时间测
量同一零件时，至少两组测量值的总变差。
30
测量系统变差
9.99 10.04 9.22 9.76 10.06 10.12 9.99 9.77 9.53 9.97
9.85 9.98 10.01 10.15 10.42 10.14 9.89 9.58 9.95 9.91
9.94 9.81 9.85 10.11 10.24 10.17 9.83 10.33 10.39 9.64
取局部措施或对系统采取措施的指南。
统计过程控制SPC培训讲义PPT课件
——当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据， 应取决于给出数据的计算公式的分子。
12
第二讲：控制图
13
统计过程控制的实施过程
经由制程中去收集资料，而加以统计分 析，并从分析中发觉制程的变异，并经 由问题分析以找出异常原因，立即采取 改善措施，使制程恢复正常。再借由制 程能力分析与标准化，以不断提高制程 能力。
P(x)
0
1
2
3
4
5
6
μ μ+σ
9
关于正态分布
固定标准差σ时，不同的均值，如μ1 ＜μ2，对应的正态曲线的形状完 全相同，仅位置不同。
N（μ1，σ2）
N（μ2，σ2）
固定均值μ时，不同的标准差，如σ1＜ σ2，对应的正态曲线的位置相同， 但形状（高低与胖瘦）不同。
N（μ1，σ2）
N（μ2，σ2）
0
不合格品率 （PPM） 317300
45500 2700 63 0.57 0.002
11
二、计数数据
——凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数 点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点 数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 （产品）缺陷数等。
很多质量特性X随机取值的统计规律性。 • 如：一个班级中学生的身高、体重、成绩；加工一批轴的外
径尺寸等。 • 正态分布的图形是对称的钟形曲线，称为正态曲线。 • 正态分布含有两个参数μ和σ，其中μ为正态分布的均值，它
SPC统计培训讲义
SPC统计培训讲义什么是SPC统计SPC（Statistical Process Control），即统计过程控制，是一种通过对过程进行统计分析和控制，以提高产品质量和生产效率的管理方法。
SPC统计是建立在统计学原理基础上的一种管理工具，通过收集和分析数据，用于监控和控制生产过程中的变化和不良情况。
SPC统计的目标是实现过程稳定性，减少不良品数量和降低产品缺陷率。
通过SPC统计，企业可以及时发现和解决生产过程中的问题，降低生产成本，提高产品质量，增强市场竞争力。
SPC统计的基本原理SPC统计是基于统计学原理的管理方法，通过收集和分析过程数据，判断过程的稳定性和可控性。
SPC统计的基本原理包括以下几个方面：1.过程稳定性：SPC统计通过对过程数据进行统计分析，判断过程是否稳定。
过程稳定意味着过程的变异是正常的，不受特殊因素的影响，且在可接受的范围内变化。
2.过程控制：SPC统计通过建立控制图，对过程进行连续的监控和控制。
控制图是一种图表，通过在图上绘制过程数据和控制界限，可以直观地反映过程的稳定性和变化情况。
3.统计分析：SPC统计通过对过程数据进行统计分析，可以了解过程的平均水平、变异程度和分布情况。
常用的统计分析方法包括均值控制图、极差控制图和正态性检验等。
4.过程改进：SPC统计通过及时发现和解决过程问题，实现过程的持续改进。
通过统计分析和控制图，可以找出过程中的异常点和特殊因素，分析原因，并采取相应的改进措施。
SPC统计的重要工具SPC统计是建立在统计学原理上的一种管理方法，其中涉及到很多重要的工具和技术。
下面介绍几个常用的SPC统计工具：控制图控制图是SPC统计最常用的工具之一，用来监控和控制过程的变化和稳定性。
常见的控制图有均值控制图、极差控制图和标准差控制图。
通过绘制实际数据和控制界限，可以直观地了解过程的变化情况。
直方图直方图是一种用来表示数据分布情况的图表，通过将数据分成若干个区间，然后统计每个区间的频数或频率，可以了解数据的分布情况。
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)
SPC-基本概念
5. 正态分布
5.1. 定义
一种用于计量型数据的、连续的、对称 的钟形频率分布,是控制图的基础。 5.2. 正态分布三要素 位置 形状 宽度
位置 形狀
散佈
大小→ )
大小→
大小→
SPC-基本概念
6. 措施
6.1. 定义 减小或消除变差的对策。
6.2. 分类 局部措施
2. 过程
2.1. 定义：(ISO9000:2000)一组将输入转 化为输出的相互关联或相互作用的活动。 一种给定的产品的人、设备、材料、方 法和环境的组合。
2.2. 分类 受控制的过程 不受控制的过程
)
SPC-基本概念
3. 过程性能 一个过程总变差的总范围(6σs/c4)。
4. 过程能力 一个稳定过程的固有变差的总范围
统计过程控制 SPC
Statistical Process Control
培训讲义 Training Material
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧
SPC-基本概念
1. 变差
1.1. 定义 过程的单个输出之间不可避免的差别。
1.2. 分类 普通变差 特殊变差 总变差
)
SPC-基本概念
)
SPC-基本概念
11. 计数与计量型数据
11.1. 计数型数据 可用来记录和分析的定量数据。
11.2. 计量型数据 可用来记录和分析的定性数据。
)
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20. 11.1720 .11.17 Tuesday , November 17, 2020
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。0 0:48:51 00:48:5 100:48 11/17/2 020 12:48:51 AM
8.2. 估计标准差类型
8.2.1. σR/d2 8.2.2. σs/c4 s=√1/(n-1) ∑(Xi-X)2
9. 规范
9.1. 定义 某特定特性是否可接受的工程技术要求。
)
SPC-基本概念
10. 控制图
10.1. 定义 用来表示一个过程特性的图象。
10.2. 用途 判定一个过程是否一直受统计控制。 帮助过程保持受控制状态。
相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020 年11月1 7日星 期二12 时48分5 1秒Tu esday , November 17, 2020
爱情，亲情，友情，让人无法割舍。2 0.11.17 2020年 11月17 日星期 二12时 48分51 秒20.1 1.17
谢谢大家！
)
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.1700 :48:510 0:48No v-2017 -Nov 。00:48:5100:4 8:5100:48Tues day , November 17, 2020
安全放在第一位，防微杜渐。20.11.17 20.11.1 700:48:5100:4 8:51No vember 17, 2020
系统措施
7. 统计过程控制
7.1. 定义 使用控制图等统计技术来分析过程或输出， 以便采取适当的措施达到并保持统计过程状 态。
)
SPC-基本概念
7.2. 分析过程输入 7.3. 分析过程输出
8. 标准差
8.1. 定义 过程输出分布宽度的量度，或从过程中 统计抽样值分布宽度的量值。 标识：σ或s
)
SPC-基本概念
加强自身建设，增强个人的休养。202 0年11 月17日 上午12 时48分2 0.11.17 20.11.1 7
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。202 0年11 月17日 星期二 上午12 时48分5 1秒00:48:5120 .11.17
让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。2 020年1 1月上 午12时4 8分20. 11.1700 :48Nov ember 17, 2020
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2020 年11月1 7日星 期二12 时48分5 1秒00:48:5117 November 2020
科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。上午1 2时48 分51秒 上午12 时48分0 0:48:51 20.11.1 7
每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.11. 1720.1 1.1700:4800:48 :5100:4 8:51No v-20