统计过程控制(SPC新手入门)
第七章统计过程控制(SPC)(初级)新
第三节 分析用控制图与控制用控制图
一、含义 （一）分析用控制图
1. 所分析的过程是否为统计控制状态？ 2. 该过程的过程能力指数（不合格品率）是
否满足要求？
22
过程的四种状态
统计稳态 技术稳态
是 技术稳态
否
统计稳态
是
否
I
II
III
IV
分析用控制图的调整过程即质量不断改进的过程
（二）控制用控制图 当过程达到所确定的状态后，才能将分析用
（4）直接打点法 五、计量值控制图与计数值控制图的比较
计量值控制图的优点 计数值控制图应用的场合
36
第六节 过程能力分析
一、过程能力（工序能）
过程加工质量方面的能力，用于衡量过 程加工内在一致性。
程能力决定于由偶因造成的总变差。
37
二、过程能力指数Cp
上海质量教育培训中心
2008年国家质量专业技术人员 职业资格考试考前培训
1
第七章 统计过程控制（SPC） （初级）
2
第一节 SPC的基本知识
一 、SPC的基本概念 为了贯彻预防原则应用统计技术对过程中
的各个阶段进行监控，从而保证产品与服务满 足要求的均匀性的一种技术。
3
二、SPC的作用 （1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点：
P(1 P ) n
CLp p
LCLp p 3 p p 3
P(1 P ) n
20
（8）np控制图
UCLnp np np np 3 np( 1 p ) CLnp np np
LCLnp np np np 3 np( 1 p )
（9）8种控制中，x S 、X－RS、npT和cT四种 控制图较常用。
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统计过程控制讲解新版新
SPC
统计过程控制
Statistical Process Control
过程控制系统的四个基本原理
三.对过程采取措施
对过程采取措施可以防止偏离目标值 对过程采取措施可以保持过程的稳定 对过程采取措施可以确保变差可接受
SPC
统计过程控制
Process Capability
消除过程中的普通原因, 使过 程受控并具有符合规范的能力
SPC
过程能力
统计过程控制
Statistical Process Control
Process Capability
是过程本身所固有的最佳性能. 由普通原 因综合作用后确定的过程能力固有的最佳 状态是相对的, 并不说明能符合规范要求
普通变差,特殊变差和系统变差
特殊变差 ------非稳定状态的分布模型
理想状态
实际状态
位置发生变化 典型值变化
宽度发生变化 最值距离变化
形状发生变化 对称值变化
由于过程中不确定因素短期作用而产生的差异
SPC
统计过程控制
Statistical Process Control
普通变差,特殊变差和系统变差
统计过程控制
Statistical Process Control
SPC
2024年2月7日
SPC
统计过程控制
Statistical Process Control
0,3
有一组数据
7 , 11.5
3 , 5.5 1,4
-2 , 1 6 , 10
6 , 9 -7 , -9.5 -3 , -3.5
-4 , -5
统计过程控制(SPC)
5-41
[例]设有某工序的上公差TU为0.2190, 下公差TL为0.1250,现场抽查的数据如 下表,其图如下图1.由图1可见,工序失控, 经过执行20字方针后,重新做图得到休 整后的图2.由图2可见,工序已经达到稳 态.故现在可对过程能力进行评价.
5-42
子组序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0.06 0.0086 0.0227 0.0135
0.01 5-43
0.22
0.21
UCL=0.2
133
0.2
平均值
0.19
X =0.19
0.18
状态III
状态IV（最不理想） 状态IV达到I的途径： ► IVIII ► IVIIII
调整过程即质量不断 改进过程
5-28
在控制状态下〔异因 消除,只有偶因〕
时间
下公差限
大小
上公差限
〔偶因的变异 减少〕
时间
在控制状态下,但工程 能力不足 〔偶因的变异太大〕
5-29
〔二〕控制用控制图 ► 当过程达到了我们所确定的状态后, 才能将分析用控制图的控制线延长作为控 制用控制图,应有正式交接手续. ► 判异准则 判稳准则 ► 进入日常管理后,关键是保持所确 定的状态.
偶然波动：偶因引起质量的波动 ,简称偶波；
异常波动：异因引起质量的 波动,简称异波. 5-16
2.控制图的第二种解释 假定现在异波均已消除,只剩下偶波,则此偶波的波动将
是最小波动,即正常波动.根据这正常波动,应用统计学 原理设计出控制图相应的控制界限,当异常波动发生 时,点子就会落在界外.因此点子频频出界就表明异波 存在. 控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限.
统计过程控制( SPC)基础知识培训
六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) （质量与每个人的工作都有关系）
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因：分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等（占15%）。
▪它是一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如：作业者操作方法 错误，仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等（占85%）。
▪它是一种可预测的，持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如：电压的偶然波动，机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析，並調整制程（或过程），從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。
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。
统计过程控制SPC
UCL=77.20 UCL=77.20
X-Bar Chart for Process B
80 UCL=77.27
Sample Mean Sample Mean
Sample Mean
75 75
70
X=70.98 LCL=64.70
控制上限（ 控制上限（UCL）
观测值
均值 控制下限（ 控制下限（LCL）
0 5 10 15 20
观测数
非随机变量区域
UCL：Upper Control Limit LCL：Lower Control Limit
8
基础概念
SPC统计构成要素 SPC统计构成要素
随机变量区域
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
s
σ
s2 σ 2
R
显示Data的分散形态时 (分布的分散形态)
非对称 (不对称: Skewness) 尖尖的程度 (峰度 Kurtosis)
11
基础概念
中心极限定理
从总体中抽取的若干组样本（每组样本数量为n、均值为µ 、 标准差为σ ）的均值抽样分布 (Xbar) 具有以下特征: 1. 抽样均值等于总体均值 均值等于总体均值µ; 2. 抽样方差小于总体方差 方差小于总体方差。 方差小于总体方差。 3. 若母体为正态分布，均值抽样也为正态分布； 若母体为非正态分布，且抽样数量等于或大于 30，则近似于正态分布。
+ 3s
Short Term Process Width Design Width – Voice Of Customer
24
过程能力
spc培训资料统计过程控制
SPC培训资料统计过程控制1. 引言SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种以统计方法为基础的过程监控和质量管理技术。
SPC旨在通过监控过程中的变异性，实现对过程的有效控制，从而提高过程的稳定性和质量。
本文档将介绍SPC培训资料统计过程控制的常用方法和步骤，以帮助读者理解和应用SPC技术，提高过程控制和质量管理的效果。
2. SPC培训资料统计过程控制的重要性SPC培训资料统计过程控制对于组织来说具有重要意义。
它可以帮助组织了解和控制生产过程中的变异性，及时发现和纠正过程中的问题，提高产品质量和降低生产成本。
同时，SPC还可以帮助组织实现持续改进，提高员工的技能和意识，培养团队合作和问题解决能力。
3. SPC培训资料统计过程控制的步骤SPC培训资料统计过程控制的步骤可以分为以下几个部分：3.1 确定关键过程和关键特性在开始SPC培训资料统计过程控制之前，首先需要确定所要控制的关键过程和关键特性。
关键过程是指对最终产品质量有重要影响的过程，而关键特性则是指决定产品质量的重要参数。
3.2 收集数据在确定了关键过程和关键特性之后，需要收集与之相关的数据。
数据的收集可以通过检测和测量等方法进行，确保数据的准确性和真实性。
3.3 数据分析和控制图绘制收集到数据后，需要对数据进行分析，并将分析结果用控制图的形式进行可视化展示。
控制图可以帮助人们直观地了解过程的稳定性和变异性，及时发现异常和问题。
3.4 确定过程能力和性能指标在分析数据的基础上，需要确定过程的能力和性能指标。
过程能力指标反映了过程的稳定性和一致性，而性能指标则是衡量过程实际生产效果的主要指标。
3.5 确定过程改进措施根据数据分析和过程指标的结果，确定针对过程的改进措施。
改进措施可以涉及对过程的参数调整、设备维护或改进、员工培训等方面，旨在改善过程的稳定性和质量。
3.6 实施过程改进和监控确定改进措施后，需要实施这些措施，并监控改进效果。
SPC统计过程控制完整版培训讲义
SPC统计过程控制完整版培训讲义一、背景介绍统计过程控制（SPC）是质量管理中的一种方法，用于监测和控制过程的稳定性和一致性。
它是质量管理的五大工具之一，常用于制造业、服务业等各个行业中。
二、SPC的定义SPC是通过对过程中的关键指标进行连续的统计分析和监测，从而实现对过程的控制和优化，以提高产品或服务的质量和一致性。
三、SPC的关键概念1.过程：指生产过程、服务过程中的关键环节。
2.正常变异：指过程中的正常、可接受的变化范围。
3.特殊因子：指突发的、非正常的变化，可能会导致过程偏离正常状态。
4.控制上限和控制下限：用于界定过程的正常变异范围的上下限。
5.控制图：用于图示化过程数据的统计变化，以便更直观地判断过程是否处于控制状态。
四、SPC的基本步骤1.确定质量特性：确定需要控制和监测的关键质量特性。
2.收集数据：收集与质量特性相关的数据。
3.绘制控制图：根据收集的数据，绘制相应的控制图。
4.判读控制状态：通过控制图，判断过程是处于控制状态还是非控制状态。
5.持续改进：根据判断结果，采取相应的措施进行持续改进。
五、SPC常用的控制图1.均值-极差控制图：用于监控过程的平均值和变异性。
2.均值-标准差控制图：用于监控过程的平均值和标准差。
3.层级控制图：用于监控多层次的过程数据。
4.高低控制图：用于监控过程中的极值。
5.统计过程能力图：用于评估过程的稳定性和能力。
六、SPC的应用场景1.制造业：用于监控生产线上的关键工艺参数，提高产品质量。
2.服务业：用于监控服务流程中的各个环节，提高服务质量和一致性。
3.供应链管理：用于监控供应链中的关键指标，实现供应链的稳定性和一致性。
4.项目管理：用于监控项目执行过程中的关键指标，提高项目交付的质量和效率。
七、SPC的优势和意义1.实时监控：能够在过程进行中及时发现异常情况，以便及时采取措施进行调整，确保产品或服务的质量。
2.数据驱动：以数据为基础，通过统计分析，能够更准确地判断过程的状态，确保决策的科学性和可靠性。
统计过程控制(SPC)
5、SPC怎样起作用
SPC将制造过程的测量数据变成可视图。通过
读图工人可以辩别出制程是否是受控的，制程 是否在规格范围之内生产，所有这些在制程发
生时及时避免错误而不是等到事后才纠正。
6、SPC能解决的过程问题
➢ 经济性 ➢ 预警性/时效性 ➢ 分辨普通原因与特殊原因 ➢ 善用机器设备 ➢ 改善的评估
二、控制图
• 1、什么是控制图 • 2、控制图基本原理 • 3、控制图是如何贯彻预防原则的 • 4、控制图常用术语 • 5、控制图的分类 • 6、控制图的选用原则 • 7、控制图的判定规则 • 8、应用控制图需要考虑的一些问题
1、什么是控制图
控制图是对制程质量特性值进行测定、记录、 评估，从而监察制程是否处于控制状态的一种用 统计方法设计的图。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量数 值的描点序列。若控制图中的描点落在UCL与LCL 之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表 明过程异常。控制图有一个很大的优点，即通过 将图中的点子与相应的控制界限相比较，可以具 体看见产品或服务质量的变化。
（3） Xmed-R控制图（中位数-极差控制图） Xmed -控制图检出力较差，但计算较为简单
（4）X-Rm控制图（个别值-移动极差控制图） 品质数据不能合理分组时使用，如液体浓度
• 计数值控制图
• (1) P控制图(不良率控制图) • 用来侦查或控制生产批中不良件数的小数比或百分
比,样本大小n可以不同。 • (2)np控制图(不良数控制图) • 用来侦查一个生产批中的实际不良数量(而不是与样
(2)品质变异因素的分类及其不同的对待策略
机遇原因之变机遇原因，其个别 之变异极为微小
３．几个较代表性之机遇原因如下： （１）原料之微小变异 （２）机械之微小掁动 （３）仪器测定时不十分精确之作 法