SPC讲义(精选)
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。
SPC培训PPT课件讲义
Control
计量值：
均值极差图 s规格标准差图 直方图
LSL
s
LCL
a
Ca Cp Cpk
四.SPC的基本观念
世上没有任何两件事.人员.产品是完全一样 制造过程中所产生之变异是可以衡量的 事情.产品的变异通常根据一定的模式而产 生 宇宙万物及工业产品大都呈常态分配 例如 :身高.体重.智力.考试成绩.所得分配 变异的原因可分为偶因及异因 偶因属管理系统的范围 异因却是作业人员本身就能解决的 应用SPC可以确保作业人员的自尊 应用SPC可以指出制程最需要改善的地方
正态分布中，任一点出现在 μ + σ内的概率为P(μ-σ<X< μ+σ) = 68.27% μ + 2σ内的概率为P(μ-2σ<X< μ+2σ) = 95.45% μ + 3σ内的概率为P(μ-3σ<X< μ+3σ) = 99.73%
不同的常态分配
(a)μ 1≠ μ 2，σ 1=σ
2
μ
1
μ
X
2
不同的常态分配
控制圖原理的第二種解釋
根據來源的不同，質量因素可以分成4M1E五個方 面。 但從對質量的影響大小來看，質量因素可分成 偶然因素(簡稱偶因)與異常因素(簡稱異因)兩類。偶 因是始終存在的，對質量的影響微小，但難以除去， 例如機床開動時的輕微振動等。異因則有時存在，對 質量影響大，但不難除去，例如車刀磨損、固定機床 的螺母鬆動等。
偶然因素（偶波）和異常因素（異波）
偶然因素之變異
１．大量之微小原因所引起,不可避免
２．不管發生何種之偶然原因，其個別 之變異極為微小 ３．幾個較代表性之偶然原因如下： （１）原料之微小變異 （２）機械之微小掁動 （３）儀器測定時不十分精確之作 法
《SPC培训讲义》课件
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
• SPC 興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨
─ 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的 供應商，造成買賣雙方的浪費。 ─ 1980年以後，『GMP』及『ISO 9000』的興起，因為重視產品生 產的『制程』與『系統』，故更須有賴 SPC 來監控『制程』與『系 統』的一致性。
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成變異的機遇原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
顯示散佈原因
組內變異(Within)
Time 1 Time 2 Time 3 Time 4
• 称为 短期 (st) • 我们的潜在能力 - 能做得
最好的情况
• 所有6 sigma公司用 报告
SPC 的迷思
• 迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？
─ 這是產品品質 ( Q )，還是制程參數 ( P ) 管制圖？ ─ 這張管制圖是否有意義？ ─ 它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響 嗎？ ─ 管制界限訂的有意義嗎？ ─ 這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規定， 實施追蹤與研判？
30
40
50
能力: 只有随机的或 短期的散布
(Cp & Cpk)
过程实绩: 全部散布包括 Shifts 和 Short Term
SPC培训讲义(PPT 109页)
（Moving Range)
13
变差的普通原因和特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具 有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普 通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过 程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出 才可以预测。
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不 是始终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。只有特殊原 因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测 的影响过程的输出。
D3=0.000
8
系列 1
R图
系列 2
4
D4=2.115
0
1
2
3
4
5
6
7
8
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系列 1
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
日期/时间
9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/8 9/8 9/8 9/8 9/11 9/11 9/11 9/11 9/11 9/12 9/12 8:00- 9:00- 10:- 11:00- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 15:30- 10:30- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 8:00- 13:309:00 10:00 11:00 12:00 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 16:30 11:30 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 9:00 14:30
SPC讲义
第8页
SPC基本概念
2.特殊原因（非机遇性）：通常又叫可查明原因，当这类 原因出现时，将造成整个制程的分部改变 (但不是始终出现的), 除非该特殊原因找到并消除(如某日进了一批生手操作生疏)，否 则产品的质量状况将不可预测,即不稳定。图示如下:
製程中有特殊原因的變異
第9页
SPC基本概念
当出现以上状况时，我们称之为“制程不受控”，表现在管制图 上即有异常出现，这时如果计算制程能力将无多大意义，甚至会造成 错误的判断，必须是找到异常的原因(某一特定的不是整体的)，并采取 局部措施消除，直至制程受控，方可计算制程能力。
第18页
管制图
四、管制图的绘制步骤
(一) X －R Chart(平均值与全距管制图) A. 计量值管制图中X－R Chart是最实用的一种质量控制工具, 乃是X－Chart与R－Chart的合并使用.平均值管制图是管制平均 值的变化,即分配的集中趋势变化.全距管制图则管制变异的程 度,即分配的散布状况.均可协助我们判断制程的实际状况,藉以 明了质量变化的趋势. B.用途 1. 可用于管制分组的计量资料,即每次同时取得几个数据的特 性如长度¸ 浓度¸ 成分¸ 强度¸ 亮度¸ 电阻等. 2.是把握特性状态最有效的一种管制图. C.步骤 1.收集100个以上数据（时间先后顺序） 取样需具有代表性,原则上以各工作站上按不同机器¸ 操作人 员¸ 原料等分别取样.
由于各种因素变化，经过大量实验数据评估下来，偏移1.5西格玛：
1
2
30.9
69.2
690000 一本书平均每页170个错字 每世纪31.75年
308000 一本书平均每页25个错字 每世纪4.5年
3
4 5 6
93.3
讲义SPC(DOC 11页)
Statistical Process control 统计过程控制Designed by LLCNO:LLC-ts05Rev:B基本概念：特性产品一般安全、法规关键KPC S配合、功能过程一般关键KCC S一般特性：只要是合格就可以；关键特性：不仅仅合格，还要尽可能接近目标值。
检验分类：●计数型：检验时仅分为合格、不合格；●计量型：检验时可确定值的大小。
第一章持续改进及统计过程控制概述应用统计技术来控制产生输出的过程时，才能在改进质量、提高生产率、降低成本上发挥作用。
第一节预防与检测检测-------- 容忍浪费预防-------- 避免浪费第二节过程控制系统过程共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
过程性能取决于： 1.供方和顾客之间的沟通；2.过程设计及实施的方式；3.动作和管理方式。
过程控制重点：过程特性过程控制步骤：确定特性的目标值；监测我们与目标值的距离是近还是远；对得到的信息作出正确的解释，确定过程是在正常的方式下运行；必要时，采取及时准确的措施来校正过程或刚产生的输出；监测采取措施后的效果，必要时进一步分析及采取措施。
注：仅对输出进行检验并随之采取措施，只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。
不能代替有效的过程管理。
第三节变差：普通及特殊原因任何过程都存在引起变差的原因，产品的差距总是存在。
虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。
（例图）影响因素：普通原因：难以排除，具有稳定、可重复的分布；此时输出可以预测。
特殊原因：必须排除，偶然发生、影响显著；此时将有不可预测方式影响输出。
生产过程控制就是要清除系统性因素（特殊原因）。
第四节局部措施和对系统采取措施局部措施：针对特殊原因由直接操作人采取适当纠正措施。
此时大约可纠正15%的过程问题。
系统措施：解决变差的普通原因，由管理人员来采取措施。
此时大约可纠正85%的过程问题。
spc讲义(doc 31页).doc
2004年4月19日SPC研討會東莞宏遠酒店目錄壹、統計制程管理（SPC）概念的導入貳、品質管制的意義參、制程管制一、制程管制的意義二、制造階段品質保證觀念三、現場實施制程管制的作法四、實施統計制程管制（SPC）的步驟五、管制圖介紹六、管制圖之判讀七、制程能力分析肆、演練伍、結論壹、統計制程管制（SPC）概念導入一、SPC之演進1.什麼是SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL）利用統計各種方法來管制製造程序，使產品一次做好。
SPC＝SQC＋QUALITY PLANNING AND DESIGN2.什麼是SQC（STATISTICAL QUALITY CONTROL）？由SHEWHART在1937年提出“以統計方法協助分析品質問題，進而找出解決問題方案的品管方法”。
這些方法主要有：＊管制圖＊直方圖＊柏拉圖＊查檢表＊制程能力分析＊實驗計劃法＊可靠度方法3.SQC的精神——制程能力的穩定維持——事後制程（AFTER PROCESS）之品質改善分析——阻擋不良品進入/流出（IQC/OUTGOING CONTROL）4.演進史（參見附圖一）SPC之演進史1950 1970 1980二、基本統計概念1.數據的性質(1)數據的差異因為沒有兩個產品（或制成品）是完全一樣的，就算是同一條生產線上用同樣的原料，同樣的方法做出來的，還是會有變動因素所構成的差異。
因此，對於製造者而言，每一零件之各品質規格特性，所能做的是：a.瞭解差異一定存在；b.找出差異的可能原因（原料、儀器、設備、隨機、人為，亦或是「不適當」之組織機能營運下所潛藏的因素），所以，必須將隨機誤差保持在一可容忍的範圍里，統計品管便由此誕生。
(2)可靠度、精密度、正確度檢討數據時，應先考慮是否具備a.可靠度；b.精密度；c.正確度等三個要素。
(3)數據的次數分配上節我們知道測定任何東西都必有誤差，不可能得到同一的數據，這種現象謂之數據帶有差異。
SPC(讲义)
一、基本概念：1.随机现象：在大量的重复试验中，具有统计规律性的不确定现象。
分类：确定现象：事情没发生，就已知道结果。
不确定现象：事情没发生，无法知道他的结果，即没有办法事先预测它的结果。
不确定现象会呈现某种规律。
2.统计技术：是确定随机现象的数学规律的一门学科。
统计技术的两个范畴（领域）：（1）统计推断：通过数据的采集，对未来事物进行预测和推断，如天气预报、算命。
（2）统计控制：通过数据的采集对未来事物进行预测和控制，如SPC。
统计技术应用（要求）条件：A.管理扎实，产品有可追溯性；B.5M标准化：人、机、料、法、环。
C.经过培训：人员。
D.必要的物质条件：检测手段。
3.随机分布：质量特性数据分布所符合的规律。
正态分布曲线的特点：1两头小，中间大；2两侧对称；3平滑联接。
质量特性（正态分布曲线）：（1）分布的宽度：用σ来衡量分布宽度，越窄越好。
（2）分布的位臵：用偏移量ε来量化描述分布位臵。
ε=0时，重合4.变差：指一个数据级相对于目标值存在的不同差异。
（实际上是指质量数据的不一致性、离散性）。
二、统计过程控制：1.过程控制系统：（1）过程控制的要求：要明确过程特性；要明确过程特性的目标值；监测特性，并与目标值比较。
（2）对过程（生产制造）采取措施：A.改变操作：人员培训、材料的更换。
B.改变基本因素：修设备，改善人的交流，交流主要手段：交接班记录。
C.改变过程设计：工艺变化、环境调整。
2.变差的普通原因和特殊原因：（1）形成变差的普通原因：常规的、连续的不可避免的影响产品特性不一致的因素。
例如：操作技能、设备精度（本身有加工误差，不是恒定的）、工艺方法、工作环境。
特点：1. 该因素作用到每个零件上；2. 不会改变特性的分布。
（2）形成变差的特殊原因：特殊的、偶然的、断续的、可以避免的影响产品特性不一致的因素。
例如：刀具不一致、模具不一致、材料不一致、设备故障、人员情绪。
特点：1. 不是作用到每个零件上。
SPC讲义
敘述统计介绍 – 极差(2)
离散的程度：极差(Range)、标准差(Standard Deviation)
➢极差＝最大值-最小值
➢样本方差Variance ＝
(x x)2 i
,
i=1,2,…..n
n 1
x
其中
x
i
n
➢样本标准差 s ＝ 样本方差
敘述统计介绍 – 极差(3)
极差是一组数据的最大值和最小值之差。 R=Xmax-Xmin
SPC的作用
保持（控制）过程
● 当过程已被了解，必须保持在适当的能力水平 ● 过程是动态会发生变化的 ● 对过程的表现必须监控以预防不良变化 ● 好的变化亦应了解并把它固定下来 ● 控制可监控过程 ● 当过程发出讯号时，应立即而有效地找出原因和采取行动 ● 很多时候会留在此阶段，因为公司的资源限制 ● 要达到“世界级”的成就，必须坚持计划努力进入过程改进循环
1994年美国FORD、GM、CHRYSLER三大汽车厂公布QS-9000的品质系统要求 ，向全球推广应用，正式将SPC的应用提升到实际的生产活动中。
SPC的作用
ISO/TS 16949 的目标
缺陷预防 减少变差及浪费 持续改善
QC七大工具简介
QC七大工具是指：
查检表
Check List
不受控（存在特殊原因）
SPC统计过程控制基本知识
过程能力
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
范围
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
SPC统计过程控制基本知识
过程分类 (按其能力和是否受控)
满足能力 可接受
不可接受
SPC的讲义课件共45页PPT资料
（2）当异常数据点比例过大，则应改进生产过程， 并从步骤2重新开始。
Xbar-R图建立的步骤
步骤七：计算 X 图的控制限并作图
将预备数据表中的值绘在图中对状态进行判断。若 稳，则进行步骤8，若不稳，同步骤6的情况一样处 理。
SPC理念的应用
管理理念：
应用SPC来管理数据和使用信息进行日常决策
设计理念：
在设计时引入偏差与离散度，确保先期的有效策划
制造理念：
监控、消除异常，预防不良的产生，确保生产的稳定性
质量控制：
正确运用SPC，有效监控生产质量
思考与讨论：
SPC相关基本概念
SPC统计原理：以样本推断母本。
母本特性（μ， σ ） 样本特性（ X ，s）
Xbar-R图使用时机 送样认证
小批量
MSA分析 初始能力分析
批量
过程控制
注：系统发生变更时需重新进行初始能力分析
Xbar-R图
平均值-极差控制图，最常用的控制图。适用于对长度、重量、 强度、纯度、时间、生产量等计量值的场合
公式：
Xbar 图
UCL X A 2 R CL X
中心值偏移的变化
个；
2) 合理子组原则：同子组内工艺条件未发生变化， 组间存在一定差异。
Xbar-R图建立的步骤
步骤三：计算 X i ，Ri X i =AVE（X1，Xn） Ri =MAX（ X1，Xn）- MIN（ X1，Xn）
Xbar-R图建立的步骤
步骤四：计算 X ，R X =AVE（ X 1 ，X n ）
X →μ
s→σ
变差：
没有两件产品或特性是完全相同的，因为任何