SPC统计过程控制基础知识
统计过程控制SPC培训资料
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布（计量值）
均值—极差控制图
最常用，判断工序是否正常的效果好，计算量大，适用于产品批量大、且稳定、正常的工序；S的计算比R复杂，但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便，但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序；简便省事，并能够及时判断工序是否处于稳定状态，但不宜发现工序分布中心的变化。
控制图的益处
合理使用控制图能：供正在进行过程控制的操作者使用；有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去；使过程达到：——更高的质量； ——更低的单件成本； —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
SPC(统计过程控制)知识
SPC知识SPC (统计过程控制) 知识(参照文件SMD-10-06-01-00 “SPC原理及运用” 及SDM-IN-B019 “SPC 管理指引”)3.1.1.SPC (Statistics Process Control)1.SPC的定义SPC即统计过程控制, 是以工程改善为目的, 通过持久的改善来提高质量和生产性。
∙Statistics (统计)统计学是数学的一种, 利用小量的数据 (样本: Sample) 表示大量的数据 (Population)。
SPC就是将统计学利用于工程状态的分析中。
∙Process (过程)Process是指广义的过程, 加工某一产品的整条生产线可以成为一个Process, 加工某一零件的过程也可以成为一个Process。
在SPC中为了更好的诠进行管理, 我们应该尽量细分过程。
∙Control (控制)传统的管理循环由测定, 比较, 调查和变化组成。
以上的传统的管理循环适用于两个不同的方向: “工程管理”和”产品管理”.2.工程管理, 产品管理和两者的结合∙工程管理 (Process Control)工程管理的重点是工程本身, 它的改善对象为输入成份. 进行工程管理, 首先要设定工程产物, 即产品的质量特性的目标值, 然后根据管理图开展管理。
∙产品管理 (Product Control)产品管理就是以工程的产物为对象, 对其进行测定, 然后将测定值与规格范围进行比较的管理。
∙两者的结合从以上图表可以比较出产品管理和工程管理的差异, 前者是针对后工程进行的改善活动, 而后者是针对前工程进行的改善活动。
3.品质的定义∙工程管理: 目标值周围的分布或离目标值的距离。
∙产品管理: 符合规格。
4.SPC的目标SPC的目标就是把重要的质量特性值在目标值周围最小化分布。
3.1.2产品的质量变异与控制概念∙变异无论在任何情况下, 按照一定标准设计, 制造出来的大量同类产品的质量不会一模一样绝对相同, 总会存在差别的, 称为变异。
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的基础知识与数据整理
SPC的基础知识与数据整理引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程的统计方法。
它通过收集一系列的数据并进行分析，以确定过程是否处于控制状态，并采取相应的措施保持过程稳定。
在本文中，我们将介绍SPC的基础知识和数据整理方法。
SPC的基础知识SPC的核心思想是通过采集过程中的样本数据，分析其变异情况，以判断过程是否处于控制状态。
基于不同的过程类型，SPC通常使用控制图来可视化过程的变异情况。
常用的控制图包括X-Bar图、R图和S图等。
X-Bar图X-Bar图是一种用于监控过程均值的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的均值，并绘制在图表上。
通过观察X-Bar 图，我们可以判断过程均值是否稳定。
R图R图是一种用于监控过程变异性的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的极差（最大值与最小值之差），并绘制在图表上。
通过观察R图，我们可以判断过程的变异性是否稳定。
S图S图是一种用于监控过程变异性的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的标准差，并绘制在图表上。
通过观察S图，我们可以判断过程的变异性是否稳定。
数据整理方法数据整理是SPC的一个重要步骤，它涉及收集样本数据、记录数据、计算统计量和绘制控制图等过程。
下面我们将介绍一些常用的数据整理方法。
数据收集在进行数据收集之前，需要确定采集数据的时间间隔和样本容量。
通常，采集数据的时间间隔应保证能够捕捉到过程的变化。
样本容量的确定应根据具体情况和要求进行。
数据记录数据记录是指将收集到的数据记录下来，以备后续分析使用。
可以使用电子表格软件（如Excel）或统计软件（如SPSS）等工具来记录数据。
统计量计算在进行SPC分析之前，需要计算一些统计量，如样本均值、样本标准差等。
这些统计量的计算可通过公式或统计软件完成。
控制图绘制控制图的绘制是用于直观地观察过程变异情况的重要步骤。
可以使用统计软件或绘图软件（如R语言）来绘制控制图。
SPC基础知识
SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行 监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。
二、SPC特点
SPC具有以下特点： ---基于一定的数据资料进行统计 ---方法是绘制选择的控制图 ---只能提示过程有异常，并不能告诉异常在哪里 ---目的是实现持续改进过程 ---是全系统的、全过程的、要求全员参加 ---不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程 ---强调用科学方法来保证全过程的预防
制 程 条 件 变 动 时
制程的继续管制
六、SPC的焦点 SPC：希望将努力的方向，更进一步的放在品质 的源头----制程（ Process）上。因为制程的起 伏变化，才是造成品质变异的主要根源。 品质变异的大小，才是决定产品优劣的关键 制程起伏条件 品质异常 产品优劣
七、基本统计概念
N n 母體數(批量數) 樣本數(抽樣數) USL SL 規格上限 規格中心限 (u=規格中心值)
您在工厂经常遇到这些情况吗？
顾客是上帝
销售
超时加班
额外成 本费用
•新品投放 •未预计的订单 变化 SPC作用 过程控制原理 SPC推行步骤 SPC的焦点 基本统计概念
一、什么是SPC SPC：统计过程控制（Statistical Process Control) 统计过程控制是一种通过对产品或工程进行抽样， 测量其特性参数、记录数据并绘制图表，然后进行 分析，以判断过程是否处于受控状态的管理工具。
X
R P C LCL UCL CL
平均數
全距 不良率 缺點數 控制下限 控制上限 控制中心限
LSL
Ca Cp Cpk T NP
規格下限
准确度 精密度 制程能力指數 規格公差 不良數 T=USL-LSL
SPC基础入门
（统计过程控制）
李明
1
统计过程控制（SPC）
1、SPC旳发展史与基本统计概念 2、SPC旳基本原理 3、控制图 4、过程能力和过程能力指数
2
1.1 什么是SPC
什么是SPC – 统计过程控制即SPC(statistical process control)．它是利用统计措施对过程中旳各个 阶段进行监控，从而到达改善与确保质量旳目 旳．SPC强调全过程旳预防为主。 – SPC不但用于生产过程，而且可用于服务过程 和一切管理过程．
稳定
控制用
3、控制图旳选择
控制图旳选定
计量值
资料性质 计数值
平均值
n≧2
样本大小 n≧2
CL旳性质
“n”=10~25 “n”是否较大
中位数
“n”=2~5
“n”=1 不一定
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
一定 “n”是否一定
一定
单位大小 是否一定
不一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
X-Rm 图
“p”
图
“np” “c”
1.3.1 数据旳种类
• 计量型 特点：能够连续取值
也称连续型数据。
如：零件旳尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
• 计数型
特点：不能够连续取 值，也称离散型数 据。
如：废品旳件数、缺 陷数
1.3.2 波动（变差）旳概念：
波动旳概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样旳。生产实践证明，不论用多么精密旳设备 和工具，多么高超旳操作技术，甚至由同一操作工 ，在同一设备上，用相同旳工具，生产相同材料旳 同种产品，其加工后旳质量特征（如：重量、尺寸 等）总是有差别，这种差别称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实旳客观认可。消除波动不是 SPC旳目旳，但经过SPC能够对波动进行预测和控 制。
SPC基本知识
SPC 基础知识一、 什么是SPCSPC 是Statistical process control 的缩写，即统计过程控制。
是应用统计方法对过程中的各个阶段进行临控，从而达到质量保证与质量改进的目的，在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。
二、 SPC 目的1． 预防问题的发生 2． 减少浪费三、 SPC 的管制图原理与益处1．根据3σ原理，在分布范围μ ±3 σ内,对于服从或近似服从正态分布的统计量，大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内，数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%,根据小概率原则,可判为异常点.图示如上.2．SPC管制图举例下面是Minitab R14 制作的Xbar-R 管制图。
从图可以看出制程有多个超出控制限的点，说明需要查找原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳于标准。
合理使用管制图能够：1．区分变差的普通原因和特殊原因，作为采取局部措施和系统措施的指南。
2．有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去。
3．使过程达到：A、更高的质量 B、更低的单位成本C、更高的有效能力。
四、 SPC制程能力分析1.Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别如下：Cp指数= 规格宽度工序宽度Cp:(Capability of Process)过程能力指数Cpk:修正的过程能力指数Pp: (Performance of Process)过程性能指数Ppk:修正的过程性能指数2..Cp、Cpk与Pp、Ppk的计算：过程能力指数的计算公式如下：过程性能指数计算公式如下：1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可实时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
SPC统计与质量数据基本知识
SPC统计与质量数据基本知识引言SPC（统计过程控制）是一种在质量管理中使用的统计方法，通过对数据的收集、分析和控制，帮助组织实现产品和过程的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC统计与质量数据的基本知识，并提供一些常用的SPC统计技术和质量数据分析方法。
一、质量数据的类型质量数据主要分为离散型和连续型两种类型。
离散型数据是指只能取有限个或无穷个可数值的数据，如产品的合格与否、产品的缺陷数等。
连续型数据是指可以在一定范围内取任意值的数据，如产品的长度、重量等。
二、SPC统计方法SPC统计方法主要包括以下几个方面：1. 数据采集数据采集是SPC的第一步，通过对相关数据的收集，可以了解到产品或过程的状态和性能。
数据采集可以通过人工记录、仪器测量等方式进行。
2. 数据分析数据分析是SPC的核心部分，通过对采集到的数据进行统计分析，可以获得关于产品或过程的各种信息。
常见的数据分析方法包括均值、标准差、极差、直方图、控制图等。
•均值是一组数据的平均值，可用于判断数据的集中趋势。
•标准差是一组数据的离散程度的度量，可用于判断数据的稳定性和一致性。
•极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，可用于判断数据的变异性。
•直方图是用来表示数据分布情况的图形，可用于判断数据的偏态性和峰态性。
•控制图是用来监控过程稳定性和一致性的图表，常用于判断过程是否处于统计控制中。
3. 过程改进与控制通过对数据分析的结果，可以找到存在的问题和改进的方向，并采取相应的措施进行改进和控制。
过程改进与控制需要持续进行，以确保产品和过程的稳定性和一致性。
三、常用的SPC统计技术1. 控制图控制图是SPC中最常用的统计工具之一，用于监控过程的稳定性和一致性。
常见的控制图有以下几种：•均值控制图：用于监控过程的平均值是否处于统计控制范围内。
•范围控制图：用于监控过程的变异性是否处于统计控制范围内。
•P图：用于监控不良品的比例是否处于统计控制范围内。
SPC统计过程控制入门分析
LSL
UCL
标准差
(上限规格)—(下限规格) 6×(标准偏差)
X 平均数
过程能力指数-Cp
单侧规格
• 上限规格
• 下限规格
(上限规格)—(平均值)
3×(标准偏差)
LSL
(平均值)—(下限规格) 3×(标准偏差)
X 平均数
UCL
标准差
过程能力指数-Cpk
Cpk: 过程中心与允差中心M的偏移情况。
C = SU - X = (上限规格)—(平均数)
Pu
3S
3×(标准偏差)
X - Sl
(平均数)- (下限规格)
Cpl =
=
3S
3×(标准偏差)
X 平均数
Cpk=min(Cpu,Cpl)
过程能力指数Cpk值的评价
案例分析
案例分析
常见的直方图形态
正常型
现象：中间高，两旁低，有集中趋势。
结论：左右对称分配（正态分配），显示过程运转正常 。
异常
异常 UCL CL LCL
控制图的判读
链：有下列现象之一即表明过程已改变： 连续7点位于平均值的一侧 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。
UCL CL LCL
过程能力解释
偶因和异因并存 计算过程能力
运用控制图 过程稳定
找出异因 只剩偶因
质量特性与控制图的选择
–在同样能够满足产品质量控制的情況下, 应选择对生产过程容易采取措施的控制项目 .
案例分析
常见的直方图形态
离岛型
现象：在右端或左端形成小岛。
结论：测量有错误，工序调节错误或使用不同原料所 引起。一定有异常原因存在，只要去除，就可满足过 程要求，生产出符合规格的产品。
SPC统计过程控制
目标1. 能够使用“XBar和S图表”进行连续数据分析。能够使用“p”控制图表进行离散数据分析。能够确定每一种图表类型的控制极限范围。能够对图表进行解释并确定工序什么时候处于失控状 态。5. 能够解释依据图表信息采取措施的重要性。
Tab 3: 统计过程控制
目的介绍统计过程控制的概念
什么是：统计过程
控制图的使用
控制图表可以在测量和分析阶段用于跟踪过程的变化，分析显著的变化并记录。
控制图在控制过程中用于保持改进的结果。用图进行监控并记录输入变量(X),分析X的变化并进行控制。
不断变化的控制限
与随每次观测而变化的极限相比，控制图最好使用历史的稳定过程的极限。历史极限决定了所“期望”的数据范围或“零假设（H0） ”。（使用Minita中的历史设置值） 改变控制限范围，当： 一个过程有了改变，且此改变被认为具有统计显著性的（即 Ha）。 当完成了一个规定的实际过程改变。
Y
X
什么时候使用SPC？
希望获悉什么信息？ —关键过程变量（X或Y）在随时间变化吗？（即该过程稳定吗？）如何观察输出变量？— 基于实时数据、显示过程变化的图表
SPC是一个严密的过程，它要求操作小组积极参与数据的采集和分析。
失控状况，记录采取的修复行为
UCL
LCL
X Bar 图表
样本/分组（按时间排序）
控制（SPC）
统计 – 基于概率的决策方法。过程 --所有重复性的工作或步骤。 控制 --监控工序运行。 基于与“t test”假设检验相同的概念进行分析，能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前，就作出有关工序的决定、采取行动、解决问题。。
当处于稳定状态的工序变差已经被外界可指定原因所影响时，SPC发出信号。
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• +3
•当产品的质量特性值的分布,均处于控制
界限(μ±3 )之内,且围绕μ值均匀随机分
布时,则称过程处于受控状态. PPT文档演模板
SPC统计过程控制基础知识
管制图
• 管制图（又名控制图）： 管制图是对过程质量加以测定、记录
并分析从而对过程进行控制管理的一种图。 图中包含中心线（CL）、上控制限 （UCL）、下控制限（LCL），并有按时间 顺序抽取的样本统计数值的描点序列。如 下图所示：
因果图
• 因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因， 并将众多的原因分类、分层的图形。
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SPC统计过程控制基础知识
水平对比法
• 水平对比法是通过不断地将企业流程与世 界处于领先地位的企业相比较，以获得有
助于改善经营绩效的信息。它是一项有系 统的、持续性的评估过程。
•工序1 •工序a
•工序2 •工序3 •工序b •工序c
•几小时每次，主要依据样本的差异
•至少为25组数据，这与“每组至少 100个”的条件必须同时满足；（行 业惯例）
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SPC统计过程控制基础知识
•取样的方式
取样必须达到组內变异小，组间变异大 样本数、频率、组数的说明
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SPC统计过程控制基础知识
• 组数的要求(最少25组)
•当制程中心值偏差了两 •个标准差时，它在控制 •限內的概率为0.84，那 •么连续25点在线內的概 •率为：
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SPC统计过程控制基础知识
•每个子组的平均值和极差的计算
1
100 98
99
100 98
2
98
99
98
101 97
3
99
97
100 100 98
4
100 100 101 99
•工序4 •工序d
•最先进 •工艺流程
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SPC统计过程控制基础知识
五.管制图的制作与判断
• 相关类统计基础知识
1.总体：研究对象的全体。
2.样本：从一个总体中随机的抽取n个 个体X1,X2,…Xn ，这样取得（ X1,X2,…Xn ） 称为总体X的一个样本。
3.样本容量：样本中个体的数目n即为样 本容量。
二十世纪70年代后期到80年代初期之 前公司只要投资重金于检验输出的产品,就 可以使顾客获得高质量的产品和服务。这 种观点是：质量是检验出来的。很明显， 这种做法会使报废率增加，进而成本会增 加，并不能真正的保证质量和提高品质。
W.Edwards Deming,Joseph Juran等 人给公司带来的理念是创造一个强调过程 控制的生产和服务模式。即现在的SPC。
• 分析阶段 分析阶段首先要进行的工作是生产准
备，即把生产过程所需的原料、劳动力、 设备、测量系统等按照标准要求进行准备。 生产准备完成后就可以进行，注意一定要 确保生产是在影响生产的各要素无异常的 情况下进行；然后就可以用生产过程收集 的数据计算控制界限，作成分析用控制图、 直方图、或进行过程能力分析，检验生产 过程是否处于统计稳态、以及过程能力是 否足够。如果任何一个不能满足，则必须 寻找原因，进行改进，并重新准备生产及 分析。直到达到了分析阶段的两个目的， 则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控 阶段。
• 质量管理七大工具 1.直方图 2.流程图 3.排列图 4.管制图 5.调查表 6.因果图 7.水平对比法
• 管制图的制作与分析
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直方图
•直方图是用来分析数据信息的常用工具， 它能够直观地显示出数据的分布情况。
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SPC统计过程控制基础知识
流程图
•选择子组大小、频率和数据 •建立管制图并记录原始数据
•子组大小 •子组频率 •子组数大小
•计算每个子组的均值X和极差R
•选择控制图的刻度
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•将均值和极差画到控制图上
SPC统计过程控制基础知识
•子组大小 •子组频率 •子组数大小
•生产量：如：生产量是1w取n大于等 于5；生产量几百/天；n取2—5（每 组至少100个样本）
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•正态分布向管制图的转化：
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SPC统计过程控制基础知识
管制图的形成
• 图中UCL= +3 为上控制限，CL= 为中 心线，LCL= -3 为下控制限.控制图是以 正态分布中的3 原理为理论依据，中心线 为平均值,上下控制界限为以平均值加减3 的值，以判断过程中是否有问题会发生。
•点落在该区间的概率为99.73%
•+3
•平均值
• -3
•1 •2 •3 •4 •5 •6 •7 •8 •9 •10
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管制图的建立
• 四步走：
•收集数据
•计算控制限
•过程控制分析与判断
•过程能力解释
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SPC统计过程控制基础知识
• 第一步：收集数据
9.常态分布：
•μ±Kσ •μ±0.67σ
•μ±1σ •μ±1.96σ
•μ±2σ •μ±2.58σ
•μ±3σ
•在内之概率 •50.00% •68.26% •95.00% •95.45% •99.00% •99.73%
•在外之概率 •50.00% •31.74% •5.00% •4.55% •1.00% •0.27%
99
5
101 99
99
100 99
平均值 99.6 98.6 99.4 100 98.2
极差 3
3
3
2
2
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•平均值和极差
平均值的计算
R值的计算
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•第二步：计算控制限
•计算平均极差及过程平均值
管制图
• 管制图用来对过程状态进行监控，并可度 量、诊断和改进过程状态。SPC过程控制 分析用图。
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调查表
•调查表又叫检查表、统计分析表等，用来 系统地收集资料和积累数据，确认事实并对 数据进行粗略整理和分析的统计图表。
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1.对过程作出可靠的评估； 2.确定过程的统计控制界限，判断过 程是否失控和过程是否有能力；
3.为过程提供一个早期报警系统，及 时监控过程的情况以防止废品的发生；
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4. 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以 及系统的测量方法替代了大量的检测和验 证工作。
有了以上的预防和控制，我们的企业 当然是可以：
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二.SPC技术原理与实施
• SPC技术原理：
统计过程控制（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。
确保制程持续稳定、可预测；为制程
分析提供依据；区分变差的特殊原因和普 通原因，作为采取局部措施或对系统采取 措施的指南；有效地降低了成本与不良率， 同时减少返工和浪费;提高劳动生产率和核 心竞争力;赢得广泛客户;更好地理解和实施 质量体系。
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四.质量管理七大工具
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• 监控阶段
监控阶段的主要工作是使用控制用控制 图进行监控。此时控制图的控制界限已经 根据分析阶段的结果而确定，生产过程的 数据及时绘制到控制上，并密切观察控制 图，控制图中点的波动情况可以显示出过 程受控或失控，如果发现失控，必须寻找 原因并尽快消除其影响。监控可以充分体 现出SPC预防控制的作用。
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SPC统计过程控制基础知识
10. 3 原则
不论与取值为何，只要上下限距中 心值（平均值）的距离各为3 ，则产品质 量特征值落在范围内的为99.73%.产品质量 特征值落在[ -3 , +3 ]之外的概率为 0.27%，其中单侧的概率分别为0 Nhomakorabea135%。
•99.73%
• -3
SPC统计过程控制基础 知识
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2020/10/31
SPC统计过程控制基础知识
SPC摘要
• 一.SPC概述
• 二.SPC技术原理与实施
• 三.SPC的作用简析
• 四.质量管理七大工具
• 五.管制图的制作与判断
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SPC统计过程控制基础知识
一.SPC概述
• SPC是英文Statistical Process Control的简称， 中文翻译为统计过程控制。SPC的宗旨是 防患于未然。
在工厂的实际应用中，对于每个控制项 目，都必须经过以上两个阶段，并且在必 要时会重复进行这样从分析到监控的过程。
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SPC统计过程控制基础知识
三.SPC作用简析
SPC 强调全过程监控、全系统参与， 并且强调用科学方法（主要是统计技术） 来保证全过程的预防。正是它的这种全员 参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助 企业在质量控制上真正作到“事前”预防 和控制，SPC可以：
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SPC统计过程控制基础知识
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。美国钢铁工业也大力推行了 SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司， 伯利恒钢铁公司等等。