SPC-01基本概念
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spc课件
箱线图
总结词
箱线图是一种展示数据分布特征的图表，通过箱体、中位数、四分位数等指标展示数据的集中和离散趋势。
详细描述
箱线图主要用于展示一组数据的集中和离散趋势，通过箱体表示数据的集中程度，通过上下须表示数据的最大值 和最小值。在SPC课件中，箱线图常用于展示过程能力指数、不合格品率等指标的分布特征，帮助管理者了解数 据的分布情况。
SPC技术将在大数据时代发挥重要作用。通过利用大数据技术，SPC课件将能够实现对海量数据的快速处理和分析，为企业提 供更加精准、全面的生产过程控制和管理服务。同时，大数据技术还将促进SPC课件与其他技术的融合，如人工智能、云计 算等，进一步拓展其在工业领域的应用范围和价值。
SPC未来的发展方向
SPC技术将继续向数字化、网络化和 智能化的方向发展。未来ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSPC课件 将更加注重数据的采集、处理和分析 ，实现更加精准、高效的生产过程控 制和管理。同时，随着物联网、云计 算等技术的发展，SPC课件将逐渐实 现与其他系统的集成和互联互通，为 企业提供更加全面、智能的服务。
明确需要控制的特性和过 程，确保控制计划的针对 性和有效性。
设定控制标准
根据产品要求和过程能力 ，设定合理的规格界限和 控制标准。
制定控制方法
选择适合的控制图和统计 工具，确保能够及时发现 异常波动并进行处理。
数据收集与处理
确定数据来源
确保数据来源的可靠性和 准确性，避免数据失真和 误差。
数据整理与转换
增强学习兴趣
课件通常采用多媒体形式，如 视频、音频、动画等，能够吸 引学生的注意力，增强学习兴 趣。
方便灵活
学生可以在任何时间、任何地 点学习，不受时间和地点的限 制。
SPC基础知识和应用
LSL 64 72 76 LCL UCL
USL 80
68
SPC基础知识和应用
落地炉线 中心值 管制上限 管制下限
2月22日
2月24日 2月26日 2月28日 3 月1 日 3 月3 日 3 月5 日 3 月7 日
上图是我们发泡过程的一组数据，对应SPC中控制图的基本判定准则： 1.X个点超出管制界限 2.续X点分布在管制界限的同侧 3.连续X点的上升或下降 可以说明，我们应当结合实际生产控制需求制定适合我们的SPC控制。
X LSL Cp ˆ 3σ
状态不理想，需改进为A级 制程不良，必须提升制成能力 制成能力太差，必须分析原因，重新设计制成 制程
产品规格设计值为3.5mm 0.1mm, 今在稳定量产线上抽检5个样 品，测量值为： 3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53，则Cp计算如下： T=3.6-3.4=0.2， σ=0.0192，X=3.538
Cp 0.2 1.73 0.0192 6
SPC基础知识和应用
Cpk计算公式介绍 :
USL X X LSL , ) 双边规格 :Cpk min( ˆ ˆ 3 3
单边规格：以Cp表示：Cpk=Cp
仅定规格上限
Cp
Cpk=Cp=
仅定规格下限
USL X ˆ 3σ
双边规格也可采用以下公式计算Cpk： Cpk=Cp*(1-Ca)
练习： 设计产品规格为3.5mm±0.1mm, 今在量产线上抽测5个样品， 其 测量值如下：3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53，则Ca值计算如下: U=3.50, T=3.6-3.4=0.2, X=3.538
Ca 3.538 3.50 0.038 38% 0.2 / 2 0.1
SPC过程能力分析
控制图
控制图是SPC的核心工具，它是一种图表示方法，用于实时监控过程中的关键变量。控制图通常包括中心线（CL ）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），以及点估计值和过程控制界限。当点估计值超出控制界限或点估计 值在界限附近波动时，可以判断过程存在异常。
SPC的作用
监控过程稳定性
SPC可以实时监控生产过程中的关键变量，如产 品尺寸、重量、强度等，确保它们在可接受的范 围内波动。当发现异常时，可以及时采取措施消 除异常，恢复过程的稳定性。
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
总结经验
集成化和云化
企业将更多地采用集成化和云化的SPC技术，实现数据的快速共享和高 效处理，提高生产和管理效率。
03
工业4.0与IoT集成
SPC技术将与工业4.0和物联网（IoT）技术紧密结合，实现生产过程的
全面数字化和智能化。
SPC应用的发展趋势
拓展应用领域
SPC技术的应用领域将进一步扩大，例如在医疗、教育、服务业等 领域的应用，为企业提供更全面的质量管理解决方案。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
Ppk的计算
Ppk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
控制图是SPC的核心工具，它是一种图表示方法，用于实时监控过程中的关键变量。控制图通常包括中心线（CL ）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），以及点估计值和过程控制界限。当点估计值超出控制界限或点估计 值在界限附近波动时，可以判断过程存在异常。
SPC的作用
监控过程稳定性
SPC可以实时监控生产过程中的关键变量，如产 品尺寸、重量、强度等，确保它们在可接受的范 围内波动。当发现异常时，可以及时采取措施消 除异常，恢复过程的稳定性。
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
总结经验
集成化和云化
企业将更多地采用集成化和云化的SPC技术，实现数据的快速共享和高 效处理，提高生产和管理效率。
03
工业4.0与IoT集成
SPC技术将与工业4.0和物联网（IoT）技术紧密结合，实现生产过程的
全面数字化和智能化。
SPC应用的发展趋势
拓展应用领域
SPC技术的应用领域将进一步扩大，例如在医疗、教育、服务业等 领域的应用，为企业提供更全面的质量管理解决方案。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
Ppk的计算
Ppk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
2024版SPC最好的培训教程
特殊控制图（如EWMA图、CUSUM图）
适用于需要快速检测小幅度过程变化的情况，对过程的小偏移更敏感。
构建步骤及注意事项
确定数据类型和过程稳定性
在构建控制图之前，需要明确数据类 型（计量型或计数型）以及过程是否 处于稳定状态。
收集数据并计算控制限
根据数据类型和样本量收集数据，并 计算控制限（如均值、标准差等）。
强调全员参与和持续改进，通过 团队的力量实现质量的提升。
注重预防和事前控制，避免事后 检验和补救带来的成本损失。
制造业中SPC应用意义
01
02
03
提高产品质量
通过及时发现和纠正生产 过程中的异常波动，减少 不良品率，提高产品质量 水平。
降低生产成本
通过优化生产过程和减少 浪费，降低生产成本，提 高企业经济效益。
3
配备质量管理资源 提供必要的资金、设备、人力等资源，确保质量 管理体系有效运行。
SPC在质量改进项目中应用
明确改进目标
针对产品质量问题，确定改进项目和目标，制定改进计划。
数据收集与分析
运用SPC工具对数据进行收集、整理和分析，找出影响质 量的关键因素。
制定并实施改进措施
针对关键因素制定改进措施，并组织实施，验证改进效果。
SPC强调通过数据的收集和分析，及 时发现生产过程中的异常波动，从而 采取有效的措施进行预防和控制。
SPC的发展历程可追溯到20世纪初， 由休哈特博士提出，后经过不断发展 和完善，成为现代质量管理的重要手 段。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对生产过程中的各 个阶段进行监控，确保产品质量
稳定可靠。
开展座谈会
组织学员座谈会，鼓励学员畅所欲言，分享学习 心得和体会，收集更多第一手反馈资料。
适用于需要快速检测小幅度过程变化的情况，对过程的小偏移更敏感。
构建步骤及注意事项
确定数据类型和过程稳定性
在构建控制图之前，需要明确数据类 型（计量型或计数型）以及过程是否 处于稳定状态。
收集数据并计算控制限
根据数据类型和样本量收集数据，并 计算控制限（如均值、标准差等）。
强调全员参与和持续改进，通过 团队的力量实现质量的提升。
注重预防和事前控制，避免事后 检验和补救带来的成本损失。
制造业中SPC应用意义
01
02
03
提高产品质量
通过及时发现和纠正生产 过程中的异常波动，减少 不良品率，提高产品质量 水平。
降低生产成本
通过优化生产过程和减少 浪费，降低生产成本，提 高企业经济效益。
3
配备质量管理资源 提供必要的资金、设备、人力等资源，确保质量 管理体系有效运行。
SPC在质量改进项目中应用
明确改进目标
针对产品质量问题，确定改进项目和目标，制定改进计划。
数据收集与分析
运用SPC工具对数据进行收集、整理和分析，找出影响质 量的关键因素。
制定并实施改进措施
针对关键因素制定改进措施，并组织实施，验证改进效果。
SPC强调通过数据的收集和分析，及 时发现生产过程中的异常波动，从而 采取有效的措施进行预防和控制。
SPC的发展历程可追溯到20世纪初， 由休哈特博士提出，后经过不断发展 和完善，成为现代质量管理的重要手 段。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对生产过程中的各 个阶段进行监控，确保产品质量
稳定可靠。
开展座谈会
组织学员座谈会，鼓励学员畅所欲言，分享学习 心得和体会，收集更多第一手反馈资料。
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
生产过程质量控制技术之SPC
绘制控制图
02
01
03
确定中心线和控制限
根据控制计划，计算中心线和控制限。
绘制图形
根据分组后的数据，在控制图上绘制相应的点和控制 线。
标注数据
在控制图上标注相应的数据点和控制限，以便后续分 析。
过程能力分析
计算过程能力指数
通过计算过程能力指数（如Cpk、Ppk等），评估当前过程能力是否满足要求。
03
SPC常用控制图
Xbar-R图
总结词
Xbar-R图用于监控过程平均值和过程 变差，通过计算平均值和极差来评估 过程的稳定性。
详细描述
Xbar-R图由中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL）组成。中心线是平均值的均 值，上控制限和下控制限分别是平均值加减3倍 标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制 限，可以判断过程是否受控。
通过控制图等工具，实时监控 生产过程的状态，判断过程是 否受控，及时发现异常。
改进与优化
根据分析结果，对生产过程进 行优化和改进，提高产品质量 和生产效率。
SPC的发展历程
起源
SPC起源于20世纪20年代的美国贝尔实验室，最初 用于电话通信质量的控制。
发展
随着统计学和计算机技术的发展，SPC逐渐完善并广 泛应用于制造业、服务业等领域。
P图
总结词
P图用于监控不合格品率的过程控制，通过计算不合格品率来评估过程的性能。
详细描述
P图以不合格品率为数据基础，绘制在直角坐标系中。中心线表示目标不合格品率，上控制限和下控 制限分别是目标不合格品率加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限，可以判断过程 是否受控。
C图
总结词
C图用于监控单位产品缺陷数的过程控制，通过计算单位产品上的缺陷数来评估过程的 性能。
spc培训课件
持续学习与实践，提升个人能力
持续学习
作为SPC从业者，需要 不断学习和掌握新的知 识和技能，以适应不断 变化的市场需求和行业 发展趋势。
实践锻炼
通过实际项目和工作中 的实践锻炼，不断提升 个人的能力和水平，提 高工作效率和质量。
团队合作
在工作中注重团队合作 和沟通，发挥集体智慧 和力量，共同推动SPC 技术的发展和应用。
加强监控与反馈
通过对生产过程的实时监控，及时发现异常情况并进行处理。同时， 加强与员工的沟通和反馈，提高员工的参与度和改进意识。
Part
04
SPC在供应链管理中的应用
供应商的质量管理
供应商评估与选择
通过SPC技术对供应商的 产品质量进行实时监控， 确保供应商的质量水平符 合要求。
供应商培训与交流
将改进措施落实到实际生产中，并对应的改进措施 ，如优化工艺流程、提高设备精度、 改善工作环境等。
生产过程的持续改进与监控
建立持续改进机制
建立持续改进机制，鼓励员工提出改进意见和建议，促进生产过程 的持续改进。
实施定期检查与评估
定期对生产过程进行检查和评估，及时发现并解决问题，确保生产 过程的稳定性和可靠性。
THANKS
感谢您的观看
物流优化与运输管理
基于SPC数据分析，对物流运输进行优化，提高运输效率，降低运 输成本。
仓储管理与配送网络
通过SPC技术对仓储管理进行优化，提高仓储效率和准确性，同时 建立高效的配送网络，确保产品及时送达客户手中。
客户满意度与售后服务改进
客户满意度调查
通过SPC技术对客户满意度进行 调查和分析，了解客户的需求和 反馈，为产品和服务改进提供依
学员反馈积极
SPC培训教材基础篇
04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具，用于监控生产过程中的关键特性，通过图形化展示过程数据，帮助管理者识别异常波 动。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上，并与控制界限进行比 较，来检测异常波动。控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。当数据点超出控 制限或连续7个点在均值的一侧时，通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC，确保生产安全和环保达标，提高企业形象 和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析，及 时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题，确保生产安全 和环保达标。同时，通过实施SPC，提高了企业的形象和 社会责任感。
案例四：某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用，如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性，选 择适当的测量工具和设备，定期 校准和维护测量设备，确保数据 来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类 ，利用图表和统计方法对数据进 行初步分析，以便更好地理解和 呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析，识 别数据的分布、趋势和异常值，为后 续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果，对数据进行合 理的解释和推断，挖掘数据背后的原 因和规律，为改进和控制过程提供支 持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制，及时发现异常和波动 ，采取相应的措施进行调整和控制，确保过程的稳定性和可 靠性。
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> 控制图-Control Chart > SPC应用简介
TTM Technologies, Inc. Confidential
4
SPC 的基础概念
画图表？
计算3个月 的数据？
SPC。。。
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Cpk？Ppk? 一个体系？
5
SPC是英文 Statistical Process Control 的字首简称。
电路 系统
轮胎
制动 系统
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21
Control（控制）
收集 数据
进料控制 进料控制
情报反馈
情报反馈
统计工具 统计工具
收集
流程控制 数据 产品控制
流程控制
产品控制
收集 数据
批退控制 批退控制
供
应
进料
进料
商
生产 生产
检验 检验
客
出货 出货
集中趋势 (位置)
离中趋势 (分散程度)
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12
极差(Range):一组数据中的的最大数值与最小数值的差
计算公式为 R = max(xi) - min(xi)
注：移动极差(Move Range)是指后一个数据与前一个数据之差的绝对值
群体(Population)： 由具有共同特性的个体所组成的整
体参数(Parameter)：群体资料所计算 出之群体特征值。
样本(Sample)： 群体的一部分
统计 量(Statistic) ：由样 本资料 所计 算出之 样本特征
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人行道
特殊波动范围
普通波动范围
人行道
特殊波动范围
特殊原因 (Assignable causes)(又称为可避免的原因、人为原因)
不经常出现，但一旦发生即对产品品质造成严重影响
应追究且需设法消除此项原因
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20
流程变异的测量
油量
转向 系统
2. 控制图-Control Chart 3. SPC应用简介
1、Control Chart的原理 2、Control Chart的分类 3、Control Chart的选择 4、Control Chart的制作
NNOO.3.3
SSPPCC——流流程程能能力力
1、6 Sigma基本概念
2、流程能力及其指标
控制图异常判定原则
3σ UCL 2σ 1σ
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
任何一点在控制范围以外（1界外）
3σ UCL 2σ 1σ
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
连续6点持续地上升或下降（6连串） 28
大海
大海 大海
大海 TTM Technologies, Inc. Confidential
3σ UCL 2σ 1σ
7
值。
数据的分类
定定量量数数据据 VVaarriiaabbllee ddaattaa
定量数据: 表示数量多少的数据，通常使用 一种度量单位，比如英
寸或小时。
定定性性数数据据 AAttttrriibbuuttee ddaattaa
定性数据: 用来识别项目等事物的种类，作 为数据的标记或名称的
定量数据又可分为以下两类数：据。 连续型数据(Continuous data)经由量测的方式取得数据，又称计量型数
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13
哪怎样来衡量它们之间的差异呢？
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14
方差和标准差(variance and standard deviation)：
各变量值与均值的平均差异
方差的计算公式
4. Lower Control Limit 26
控制图的特点
• 如果流程只存在普通原因的变异，那么流程的输出随着时间的推移是 连续不变的和可预测的，即流程是稳定的（受控的）。
• 如果流程存在特殊原因的变异，那么流程的输出随着时间的推移既是 连续变化的又是不可预测的，即流程是不稳定的（失控的）。
警戒线
17
流程充满变化也需要变 化！
流 程 变 异 的 来 源
人员 Man
机械 Machine
物料 Material
人行道
环境 Entironment
人行道
方法 Methods
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18
物料变异：药水浓度，不同供应商 机械变异：保养时间，损耗，维修
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
连续7点在中心线同一侧(7同侧）
3σ UCL 2σ 1σ
= 众数
1500
平均数对离群值(outliers)非常敏感，而中位数或众数对离群值较不敏感
，因此，当资料中有离群值时，则用中位数或众数，否则用平均值
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11
2.离中趋势：是表示一组数据间差异大小或数值变化的一个指标 • 最常用的离中趋势指标：极差、方差 及标准偏 差
3、计量型流程能力
4、计数型流程能力
5、6 σ水平值与Cpk、DPMO
6 、流程能力的影响因素
.
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2
1、专心听讲（请手机 “收声”） 2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）
课 堂 纪 律
3、互动学习（积极投入，但请避免“多动症”）。
4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，但须保持安静）。
特特殊殊原原因因？？ 普普通通原原因因？？
24
QC七大手法
控制图 直方图 柏拉图 检查表 因果图 散布图 分层法
SPC常用工具
QC新七大手法
简易QC七大手法
关联图法
系统图法 KJ法 矩阵图法
网络图法 PDPC法 矩阵数据解析法
甘特图 流程图
5W2H 愚巧图 雷达图 统计图 推移图
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25
二、控制图 Control Chart
1924年，美国W.A. Shewhart博士提出了控制图的概念与方法 控制图是一种图形工具，它有一条中心线(CL)；
表示流程特性的所在位置。 同时还有两条水平线，称为控制上限( U C L)及控制下限(L C L) ；
18 17 16 15 14 13 12 11 10
Statistical（统计）
数据
计算
有意义的情报
员工A：压力很好
员工B：压力平均为 1.5 Kg
员工C：大部份蚀刻压力在1.5 ± 0.3 Kg 之內
员工D：99 %的蚀刻压力在1.5 ± 0.3 Kg 之內
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6
统计基本理念
统计学 是指通过收集、整理、展示、分析、解释资料，并由样本推论 群体状况，用于在不确定的情況下作出判断的一种科学方法。
户
Do It Right The First Time ！ 第一次就把事情做好！
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22
SPC是运用统计方法利用抽样所得之样本资料(样本统
计量)来监视整个流程之状态，在必要时采取调整流程参数等行
动，以降低产品品质变异性的一种预防性的品质管制手段
out of control
in control
警戒线
out of control
控制图是反应流程稳定性的窗口；控制图与一般统计图的不同就在于能区分
数据变异是属于普通原因，还是特殊原因。
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27
大海
大海 大海
大海 TTM Technologies, Inc. Confidential
5、拒绝干扰（非紧急情况下，请勿干扰）。
小憩后请准时回到课室切勿流连忘返!!!
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3
SPC--01基础概念
课程目的：
>了解统计的基本概念 >了解流程的变异概念 >掌握控制图的判定原则 >了解实施SPC的步骤和内容
课程内容：
> SPC的基础概念 1. 统计-Statistical 2. 流程-Process 3. 控制-Control
平均数 (mean )：一组数据的数值总和与数据个数的比
值
∑ 如果有一组数据为： x1 ，x2 ，x3 … xn n
x=
x1 + x2 + Λ
+ xn
=
xi
i =1
平均数
n
n
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9
中位数(median)：排序后处于中间位置上的数值。
据
有测定单位吧
离散型数据(Discrete data) 经由计数的方式取得数据，又称计数型数据
一，二，三… 能数啊!
12 3 4
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8
数据的计算
1.集中趋势：是表示一组数据中央点位置所在的一个指标 • 最常用的集中趋势指标：平均数(mean)、中位数(median)、众数(mode)
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4
SPC 的基础概念
画图表？
计算3个月 的数据？
SPC。。。
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Cpk？Ppk? 一个体系？
5
SPC是英文 Statistical Process Control 的字首简称。
电路 系统
轮胎
制动 系统
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21
Control（控制）
收集 数据
进料控制 进料控制
情报反馈
情报反馈
统计工具 统计工具
收集
流程控制 数据 产品控制
流程控制
产品控制
收集 数据
批退控制 批退控制
供
应
进料
进料
商
生产 生产
检验 检验
客
出货 出货
集中趋势 (位置)
离中趋势 (分散程度)
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12
极差(Range):一组数据中的的最大数值与最小数值的差
计算公式为 R = max(xi) - min(xi)
注：移动极差(Move Range)是指后一个数据与前一个数据之差的绝对值
群体(Population)： 由具有共同特性的个体所组成的整
体参数(Parameter)：群体资料所计算 出之群体特征值。
样本(Sample)： 群体的一部分
统计 量(Statistic) ：由样 本资料 所计 算出之 样本特征
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人行道
特殊波动范围
普通波动范围
人行道
特殊波动范围
特殊原因 (Assignable causes)(又称为可避免的原因、人为原因)
不经常出现，但一旦发生即对产品品质造成严重影响
应追究且需设法消除此项原因
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流程变异的测量
油量
转向 系统
2. 控制图-Control Chart 3. SPC应用简介
1、Control Chart的原理 2、Control Chart的分类 3、Control Chart的选择 4、Control Chart的制作
NNOO.3.3
SSPPCC——流流程程能能力力
1、6 Sigma基本概念
2、流程能力及其指标
控制图异常判定原则
3σ UCL 2σ 1σ
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
任何一点在控制范围以外（1界外）
3σ UCL 2σ 1σ
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
连续6点持续地上升或下降（6连串） 28
大海
大海 大海
大海 TTM Technologies, Inc. Confidential
3σ UCL 2σ 1σ
7
值。
数据的分类
定定量量数数据据 VVaarriiaabbllee ddaattaa
定量数据: 表示数量多少的数据，通常使用 一种度量单位，比如英
寸或小时。
定定性性数数据据 AAttttrriibbuuttee ddaattaa
定性数据: 用来识别项目等事物的种类，作 为数据的标记或名称的
定量数据又可分为以下两类数：据。 连续型数据(Continuous data)经由量测的方式取得数据，又称计量型数
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哪怎样来衡量它们之间的差异呢？
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方差和标准差(variance and standard deviation)：
各变量值与均值的平均差异
方差的计算公式
4. Lower Control Limit 26
控制图的特点
• 如果流程只存在普通原因的变异，那么流程的输出随着时间的推移是 连续不变的和可预测的，即流程是稳定的（受控的）。
• 如果流程存在特殊原因的变异，那么流程的输出随着时间的推移既是 连续变化的又是不可预测的，即流程是不稳定的（失控的）。
警戒线
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流程充满变化也需要变 化！
流 程 变 异 的 来 源
人员 Man
机械 Machine
物料 Material
人行道
环境 Entironment
人行道
方法 Methods
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物料变异：药水浓度，不同供应商 机械变异：保养时间，损耗，维修
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
连续7点在中心线同一侧(7同侧）
3σ UCL 2σ 1σ
= 众数
1500
平均数对离群值(outliers)非常敏感，而中位数或众数对离群值较不敏感
，因此，当资料中有离群值时，则用中位数或众数，否则用平均值
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2.离中趋势：是表示一组数据间差异大小或数值变化的一个指标 • 最常用的离中趋势指标：极差、方差 及标准偏 差
3、计量型流程能力
4、计数型流程能力
5、6 σ水平值与Cpk、DPMO
6 、流程能力的影响因素
.
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2
1、专心听讲（请手机 “收声”） 2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）
课 堂 纪 律
3、互动学习（积极投入，但请避免“多动症”）。
4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，但须保持安静）。
特特殊殊原原因因？？ 普普通通原原因因？？
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QC七大手法
控制图 直方图 柏拉图 检查表 因果图 散布图 分层法
SPC常用工具
QC新七大手法
简易QC七大手法
关联图法
系统图法 KJ法 矩阵图法
网络图法 PDPC法 矩阵数据解析法
甘特图 流程图
5W2H 愚巧图 雷达图 统计图 推移图
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二、控制图 Control Chart
1924年，美国W.A. Shewhart博士提出了控制图的概念与方法 控制图是一种图形工具，它有一条中心线(CL)；
表示流程特性的所在位置。 同时还有两条水平线，称为控制上限( U C L)及控制下限(L C L) ；
18 17 16 15 14 13 12 11 10
Statistical（统计）
数据
计算
有意义的情报
员工A：压力很好
员工B：压力平均为 1.5 Kg
员工C：大部份蚀刻压力在1.5 ± 0.3 Kg 之內
员工D：99 %的蚀刻压力在1.5 ± 0.3 Kg 之內
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统计基本理念
统计学 是指通过收集、整理、展示、分析、解释资料，并由样本推论 群体状况，用于在不确定的情況下作出判断的一种科学方法。
户
Do It Right The First Time ！ 第一次就把事情做好！
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SPC是运用统计方法利用抽样所得之样本资料(样本统
计量)来监视整个流程之状态，在必要时采取调整流程参数等行
动，以降低产品品质变异性的一种预防性的品质管制手段
out of control
in control
警戒线
out of control
控制图是反应流程稳定性的窗口；控制图与一般统计图的不同就在于能区分
数据变异是属于普通原因，还是特殊原因。
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5、拒绝干扰（非紧急情况下，请勿干扰）。
小憩后请准时回到课室切勿流连忘返!!!
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SPC--01基础概念
课程目的：
>了解统计的基本概念 >了解流程的变异概念 >掌握控制图的判定原则 >了解实施SPC的步骤和内容
课程内容：
> SPC的基础概念 1. 统计-Statistical 2. 流程-Process 3. 控制-Control
平均数 (mean )：一组数据的数值总和与数据个数的比
值
∑ 如果有一组数据为： x1 ，x2 ，x3 … xn n
x=
x1 + x2 + Λ
+ xn
=
xi
i =1
平均数
n
n
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中位数(median)：排序后处于中间位置上的数值。
据
有测定单位吧
离散型数据(Discrete data) 经由计数的方式取得数据，又称计数型数据
一，二，三… 能数啊!
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数据的计算
1.集中趋势：是表示一组数据中央点位置所在的一个指标 • 最常用的集中趋势指标：平均数(mean)、中位数(median)、众数(mode)