统计过程控制过程(SPC)
统计过程控制SPC第二版
例如，原材料的质量不符合规定要求；机 器设备带病运转；操作者违反操作规程； 测量工具带系统性误差，等等。由于这些 原因引起的质量波动大小和作用方向一般 具有一定的周期性或倾向性，因此比较容 易查明，容易预防和消除。又由于异常波 动对质量特性值的影响较大，因此，一般 说来在生产过程中是不允许存在的。
是
否
np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
是
样本容量 是否恒定？
是
否
C或U图 U图
二、控制图
计量型控制图
二、控制图 计数型控制图
二、控制图 4、控制图应用的二个阶段
从生产过程中，定期抽取样本，测量各样 本的质量特性值，然后将测得的数据加以 统计分析，判断过程是否处于稳定受控状 态，从中发现过程异常原因(特殊原因)， 从而及时采取有效对策，使过程恢复到正 常稳定受控状态。
预防与检测
检测——容忍浪费
在生产部门，通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门，经常靠检查或重新检查工作来找出错误 这实质上是“死后验尸”，造成时间和材料等的浪费
计数型：通常是指不用仪器即可测出的数 据。计件如不合格件数；计点如PCB上的 漏焊数、溢胶数等
计量型 计数型
计件型 计点型
二、控制图 2、控制图的构成
18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
1
2
3
4
点落在该区间的概率为99.7%
5
6
7
8
9
+3
Average
-3
10
二、控制图
▪ ……
二、控制图
计数型控制图
不良率控制图（P图） 不良品数控制图（Pn图） 缺陷数控制图（C图） 单位缺陷数控制图（U图）
统计过程控制(SPC)
（三） x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象（统计量） 2. 收集k组预备数据（一般K=25；每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则） 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中，判断状态。
分析过程若失控或异常，找出原因， 进行纠正，防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图，判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限，作控制用控制图，进行日
常管理
四、 X S 图（掌握） 五、X-Rs图（了解）
六、Me-R图（了解）
七、P控制图
（一）P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
（二）P控制图的统计基础为二项分布，其
内容 （1）利用控制图分析过程的稳定性，对
过程存在的异常原因进行预警；
（2）计算过程能力指数分析稳定的过程 能力满足技术要求的程度，对过程质量进行 评价。
三、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则，应用统计技术对 过程各阶段评估和监控，建立并保持过程 处于可接受的并且稳定的水平从而保证产 品与服务符合规定的要求的一种质量管理 技术。
过程能力指数 过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计，在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计，在实
际情况下计算 ˆ Lt S
SPC统计过程控制程序
SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control，统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。
SPC可以帮助企业了解和改进生产过程，并减少产品不合格率和废品，提高产品质量和客户满意度。
SPC的基本思想是：通过收集连续生产过程中的样本数据，分析这些数据，并与事先设定的控制界限进行比较，以判断过程是否处于控制状态。
如果过程处于控制状态，那么产品的质量将是稳定的、可预测的。
如果过程处于失控状态，就需要采取措施来确定并消除原因，以使过程回到控制状态。
SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量，并确保过程处于可控状态。
它可以用于任何类型的生产过程，不论是制造业还是服务业。
SPC的主要工具包括：控制图、过程能力分析和统计分析等。
控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性，并与控制界限进行比较。
常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。
X-bar图用于监控过程的平均值，R图用于监控过程的离散程度，P图和C图用于监控过程的不良品率。
通过比较样本数据的统计指标与控制界限，可以判断过程是否处于控制状态。
过程能力分析可以衡量过程的性能，并确定过程是否具备满足客户要求的能力。
过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。
这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性，进而评估过程的能力。
统计分析是SPC的基础，通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法，可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。
统计分析能够为决策提供科学的依据。
SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标：1.提高产品质量：SPC可以监控和控制生产过程中的变异性，降低产品缺陷和废品率，提高产品质量和一致性。
2.降低成本：通过减少废品和不良品的产生，可以降低生产成本。
3.提高生产效率：SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题，提升生产效率和产能。
统计过程控制简本
03
CATALOGUE
统计过程控制实施步骤
明确目标与范围
确定控制对象
明确需要控制的产品或过程特性，以 及相应的质量标准和要求。
制定控制计划
根据产品或过程特性，制定相应的统 计过程控制计划，包括采样方案、控 制图类型、异常处理流程等。
数据收集与整理
采集数据
按照控制计划的要求，定时或定量地采 集需要控制的产品或过程特性的数据。
应用领域与意义
应用领域
SPC可应用于制造业的各个领域，如机械加工、电子制造、汽车制造、航空航天等。同时，也可应用于服务业、 医疗、教育等非制造领域的过程控制。
意义
通过实施SPC，企业可以及时发现并消除生产过程中的异常因素，确保产品质量稳定可靠；降低生产成本，提高 生产效率；提升企业市场竞争力，实现可持续发展。同时，SPC还有助于推动企业质量管理水平的提升，促进企 业整体管理水平的提高。
正态分布与3σ原则
正态分布
在影响产品质量的众多因素中，当随机 因素占主导地位时，产品质量特性往往 服从正态分布。正态分布具有钟型曲线 特点，其概率密度函数关于均值对称。
3σ原则
正态分布的一个重要性质是，约有99.73%的数 据分布在均值的三倍标准差（3σ）范围内。因 此，在实际应用中，通常将均值加减三倍标准 差作为控制界限，超出此范围的数据视为异常 值。
目的
提高产品质量、降低生产成本、提升生产效率，最终实现企业经济效益的提升 。
发展历程及现状
发展历程
SPC起源于20世纪初的工业革命时期，随着生产规模的扩大 和产品质量要求的提高，逐渐发展成为一门独立的学科。经 历了手工绘图、机械化、自动化等发展阶段，目前正向智能 化、大数据等方向发展。
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计原理和数据分析方法的质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性，以确保产品或服务的质量。
SPC是由质量概念的先驱沃尔特·A·谢温（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代初首次引入的。
它的目的是通过使用统计技术来分析生产过程中的数据，从而减少产品或服务的变异性，提高整体质量水平。
SPC的基本原理是通过统计分析来了解生产过程中的变异性，以便及时采取措施来纠正和调整生产过程。
它主要包括以下步骤：1.确定控制指标：选择适当的指标来监控生产过程的变异性。
常用的指标包括尺寸、重量、硬度等。
2.收集数据：根据预定的采样计划和频率，定期收集生产过程中的数据。
数据可以通过各种手段收集，如直接测量、抽样检验等。
3.绘制控制图：使用统计方法将收集到的数据绘制成控制图。
控制图是一种图表，它显示了一个或多个过程指标的变化情况，以及上下限范围。
通过观察控制图，人们可以判断生产过程是否处于控制状态，是否存在异常情况。
4.分析控制图：根据控制图上的变化趋势和模式，进行统计分析，以确定生产过程的绩效。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差等。
5.制定改进措施：根据分析的结果，确定需要改进的方面，并制定相应的措施。
改进措施可以包括修改生产过程参数、调整设备、培训员工等。
6.监控和调整：持续监控生产过程，并根据需要进行调整，以确保控制图保持在预定的限制范围内。
SPC的优势在于它能够提供实时和持续的监控生产过程的能力。
通过采集数据和绘制控制图，生产者可以及时发现生产过程中的变异，并采取措施进行纠正。
这样可以防止不良品的产生，并提高产品或服务的一致性和质量。
此外，SPC还具有以下几点优势：1.提高生产效率：通过控制和减少生产过程中的变异性，SPC可以提高生产效率。
它能够帮助生产者发现并消除生产过程中的浪费和不必要的变动，从而提高生产效率和资源利用率。
SPC统计过程控制程序
5.3.6应意识到并不是所有的特殊原因都是有害的，有些特殊原因可以对制造改进起到积极作用。应对这些特殊原因进行评定。
5.2现行过程能力的研究:
5.2.1当制造件正式批准后，进行批量制造的第二个月开始，横向协调小组成员进行现行过程能力的研究；
5.2.2在稳定的制造过程中发生重要的过程事件时，应在过程控制图表上加以记录，如：更改工装、机器维修、原材料批号更改、工艺参数的调整、操作人员的更换等；
5.2.3在以下情况必须重新进行过程能力的研究：
6.相关文件:
6.1《统计过程控制（SPC）》参考手册;
6.2《纠正预防措施控制程序》;
7.质量记录:
7.1《控制图》;
8.流程图:
无
5.3.4控制图判异准则：控制图中出现以下情况时可以判定异常：
a)有超出控制限的点；
b)有7点以上连续在中心线的同侧；
c)有7点以上连续在控制限第3区间附近；
d)有7点以上连续上升或下降；有明显的非随机图形，主要包括：有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
5.3.5异常处理:
a)控制计划中的特殊特性发生了变化；
b)控制图出现了异常（除偶然原因外，发生趋势性的变化）；
c)设备重大维修之后，应做CMK（设备过程能力指数）检测。
5.3计量型数据控制图:
5.3.1控制图数据采集:
a)抽样时尽量保证子组中为连续抽样，并分不同模号进行统计。本公司选定子组大小初始研究时为5，之后可以适当减少；
统计过程控制-SPC
PPM 691500PPM 308500PPM 66800PPM 6200 PPM
230PPM 3.4PPM
规格界限 1σ
2σ 3σ 4σ
5σ 6σ
过程能力分析
过程绩效指标Pp和Ppk
从过程总波动的角度考察过程输出满足客户要求的能力，有时也称为长期过程能力；
过程能力分析
Pp和Ppk的R 均值和极差图是最长常用的控制图
二项分布 松柏分布
控制图
控制图分类（按照数据种类）
类 别
名称
均值---极差控制图
计 均值---标准差控制图 量 型 控 中位数---极差控制图 制 图
单值---移动极差控制图
不合格品数控制图
计
数 不合格品率控制图
型
控 制
缺陷数控制图
图
单位缺陷数控制数
统计过程控制 Statistical Process Control
LSL
USL
目录
第一部分 第一二部分 第一部分
微SP软C相雅关黑概24念号 微控软制雅图黑24号 微过软程雅能黑力2分4析号
SPC相关概念
什么是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
控制用控制图
调查不正常原因 迅速消除此项原因 研究并采取防止此项原因重复 发生之措施。
分析用
稳定
控制用
控制图
控制图实施步骤
是
确定项目 选择控制图 收集数据
绘制分析用控制图
查找异因 否
调整过程
过程是否受控
是
过程能力是 否符合要求
否 过程改进
减小变异
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
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说，每个样品的抽取都是一次独立、
和统计推断的方法。
重复试验。
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13
第二单元：基本统计
数据收集的原则
数据的收集是一项重要的基础工作，为了给质量管理工作 提供可靠的准确的情报，搜集数据时，必须遵循以下原则：
—随机抽样 —数据的分层 —明确数据收集的目的和方法 —作好数据记录，保证数据真实、可靠、准确
律进行推断、估计和检验 由样本推断和估计总体很难做 到完全精确和可靠。但是必须 采取措施获得比较精确和具有
➢样本容量足够大。样本容量越大, 推断结论越准确,可靠性越高； ➢随机抽样，即总体中每个个体被 抽到的机会均等，即使一个个体被
一定可靠性的推断。其措施涉
抽取后，总体的成分不变。换句话
及两方面的问题：即抽样方法
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15
第二单元：基本统计
样本平均值
从总体中随机抽取大小为n的样本，其数据分别为X1、X2、…Xn,则 其样本平均值记为：
样本平均值是描述随机变量集中位置特征的最常用的量。
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16
第二单元：基本统计
例题
从某过程加工的一批零件中随机抽取样本大小为12的数据。其尺 寸分别为：
1930
1950
1970
1980
年代
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6
第一单元：SPC概述
过程控制系统
过程的心声
பைடு நூலகம்统计方法
人 设备 材料 方法 测量 环境
输入
过程
（工作方式和资源） 产品或服务
过程
输出
过程控制体系的要素 — 过程 — 关于过程性能的信息 — 对过程采取措施 — 对输出采取措施
客户
识别不断变化的 需求和期望
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第二单元：基本统计
数据的分类 计量值 数据
可以连续数值的数据 ➢如长度、温度、硬度、强度、化学成分、时间 ➢它是连续型随机变量的一组取值具有连续型随 机变量的分布特征
计数值 数据
对单位产品或产品的缺陷进行检查时得到正整 数数据，分为： ➢计件值数据：对产品按件检查时得到的数据 （如批产品中的不合格数） ➢计点值数据：检查单件产品上质量缺陷时得到的 数据（如单件产品疵点数、铸件的砂眼数等）
品质障碍低
1.Deming引SPC 入日本
2.Z9021/9022/9023
SQC极限其 它技术开发
品质障碍高
1.QCC发展 2.ZD计划 3.TQC萌芽 4.QFD萌芽 5.实验设计
SQC 品质企划与设计
品质障碍极高
1.QFD用于设计 2.FMEA用于设计 3.田口方法用于设计 4.使用TQC/TQM 5.重谈SPC(欧美) 6.追求6 品质
统计过程控制过程 （SPC）
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1
目录
第一单元：SPC概述----------3～8
第二单元：基本统计---------9～27
第一
第三单元：管制图原理-------28～38
课时
第四单元：管制图的绘制-----40～94
第五单元：管制图的判读-----95～103
第六单元：过程能力分析-----104～111
例：从批量为10,000的一批晶体管中随机抽取20件进行检查， 被抽查的20件产品称为样本，而其中每一件产品称为样品； 样本大小为20。由于人们通常只获得样本数据，故称为数据。
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12
第二单元：基本统计
样体VS总体
样体
总体
抽取样本的目的是根据样本数 据对总体的数字特征和分布规
当抽样满足下列两个条件时,样本 能很好地反映总体的统计规律性：
客户的心声
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7
第一单元：SPC概述
过程改进循环和过程控制
1.分析过程 -本过程应该做什么 -会出现什么错误 -本过程正在做什么 -达到统计状态 -确定能力
2.维护过程 -监控过程性能 -查找变差的特殊原因 -采取措施
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3.改进过程 -改变过程，更好的理解普通原因 -减少普通原因变差
— 25.5，25.8，25.9，25.7，25.8，25.6，25.9，25.8，25.8， 25.6，25.9，25.8。
试估计该批零件的平均值。
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17
第二单元：基本统计
极差
将样本数据按大小顺序排列，数列中最大值与最小值 之差称为样本的极差，记为R.
R＝max（ X1,X2,… ,Xn）-min（ X1,X2,… ,Xn）
8
第二单元：基本统计
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9
第二单元：基本统计
数据及其特性
数据
特性
在质量管理的各项活动中， 记录有关试验、质量特征、生 产状态及管理现状得到的数字 资料统称为数据。
收集的数据既具有随机性 （偶然性） 又具有统计规律性 也就是说它们具有随机现象 的某些特征，或者说是随机变 量的一组取值。
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10
第二单元：基本统计
总体VS个体
总体
个体
研究对象的全体，称为总体 为母体。 具有共同特性
组成总体的每个单元称为个 体
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11
第二单元：基本统计
样体VS样品
样体
样品
从总体中随机抽取的个体总 和称为样本或子样。
组成样本的每个个体称为样品；
样本中所有的样品的数目称 为样本容量或子样大小，样本 容量常用符号n代表。
维持稳定的过程能力 事后过程（After Process）
的品改善分析 阻挡不良品进入/流出 （IQC/Out Going Control）
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4
第一单元：SPC概述
什么是SPC?
SPC的定义
Statistical Process Control SPC=SQC+Quality
第二
课时
第七单元：SPC应用----------112～125
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2
第一单元：SPC概述
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3
第一单元：SPC概述
什么是SQC?
SQC的意义
SQC的精神
Statistical Quality Control Dr.shewhart 于1924年发明 包括： — 抽样计划 — 管制图的基本技术 即所谓狭义的SPC
Planning and Design 它是广义的SQC
SPC的精神
所强调的重点，包括事后品质 管理外；
还包括品质策略的运作，使得 SPC与市场策略相结合，提高 产品竞争力。
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5
第一单元：SPC概述
SPC的演进史
SQC的开发
日本执行SQC 且仍有成效
品质障碍极低
1.SHEWHART 2.Z1-1/-2/-3