统计过程控制的基本原理
SPC培训教材资料教程
SPC培训教材资料教程一、SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和监控，来判断过程是否稳定，并及时发现潜在的问题，采取预防措施以避免不合格产品的产生。
SPC 的核心思想在于“预防为主”，而非传统的“事后检验”。
通过对过程数据的实时监控和分析，能够在问题发生之前就进行预警和干预，从而有效地提高产品质量、降低生产成本、增强企业的竞争力。
二、SPC 的基本原理SPC 的基本原理基于统计学中的正态分布。
在正常情况下，生产过程中的许多质量特性值都服从正态分布。
通过对样本数据的统计分析，可以计算出均值（μ）和标准差（σ）等参数。
控制图是 SPC 中最常用的工具之一。
常见的控制图有均值极差控制图（X R 控制图）、均值标准差控制图（X S 控制图）、中位数极差控制图（Me R 控制图）等。
控制图上通常有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
当数据点落在控制限内，且呈现出随机分布的状态时，说明过程处于稳定状态；反之，如果数据点超出控制限，或者呈现出非随机的分布模式，如连续上升或下降、周期性变化等，则表明过程可能存在异常，需要进行调查和改进。
三、SPC 数据的收集数据收集是 SPC 实施的基础，其质量直接影响到后续的分析和决策。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、代表性：所收集的数据应能够代表生产过程的真实情况。
2、随机性：数据的采集应是随机的，避免人为的选择性采样。
3、样本大小：样本大小应根据过程的稳定性、控制图的类型以及对精度的要求来确定。
一般来说，样本数量越大，分析结果越准确，但同时也会增加成本和时间。
数据的收集可以通过人工测量、自动化检测设备或传感器等方式进行。
无论采用哪种方式，都要确保数据的准确性和可靠性。
四、控制图的绘制与分析1、选择合适的控制图类型根据所监控的质量特性的类型（计量型数据还是计数型数据）、数据的分布特征以及过程的特点，选择合适的控制图类型。
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）
SPC的基本原理和过程控制
SPC的基本原理和过程控制概述SPC（统计过程控制）是一种常用于质量管理的统计方法，用于监控过程中的变异性，并及时采取控制措施来保持过程的稳定性和稳定品质。
本文将介绍SPC的基本原理和过程控制。
1. SPC的基本原理SPC的基本原理是基于统计学原理和质量管理理论。
其核心思想是通过收集和分析过程中的数据，以了解过程的变异性，并根据统计指标来判断过程是否处于控制状态。
基本原理包括：1.1 过程稳态与过程能力过程稳态是指过程在一个稳定区域内运行，并且其变异性是可控制的。
稳态下，过程的输出值会在一定的范围内波动，但是变异性是在可控范围内，不会出现特殊原因引起的异常波动。
过程能力是评估过程稳态的指标，通常使用过程能力指数（Cp）和过程能力指数（Cpk）来衡量。
Cp表示过程在规范要求的容差范围内的能力，而Cpk则考虑了过程的位置偏离能力。
1.2 变异性的来源过程中的变异性可以分为两种来源：常因和特因。
常因变异性是过程内在的、长期固定的，通常由一系列可以量化和测量的系统性因素引起。
这种变异性可以通过改善操作方法、调整设备或改善材料来减小。
特因变异性是由特殊原因引起的，通常是偶然事件，属于非系统的因素。
特因变异性无法通过常因改进来消除，应及时进行纠正。
1.3 统计过程控制图SPC使用控制图来监控过程的变异性。
控制图是一种统计图表，可以帮助鉴别过程中的常因和特因变异，以判断过程是否处于控制状态。
常用的控制图包括平均图（X-图），范围图（R-图），以及带有管制限的控制图（带A、B、C及D控制限的图表）。
控制图上的管制限是根据统计原理确定的，当过程数据落在管制限之外时，意味着过程出现特殊原因变异，需要采取措施进行纠正。
2. 过程控制方法SPC的过程控制方法包括以下几个步骤：2.1 数据收集首先，需要确定要收集的数据类型和采样方法。
数据类型通常是定量的，可以是尺寸、重量、时间等。
采样方法应该能够反映出过程的变异性，并且要求数据具有代表性。
统计过程控制(SPC)：提升制程稳定性
统计过程控制（SPC）：提升制程稳定性在制造业中，制程稳定性是一个至关重要的概念。
不论是生产电子产品、制造机械零件还是生产食品，保持生产过程的稳定性对产品质量和成本控制都至关重要。
统计过程控制（SPC）是一种有效的方法，用来监控和改进生产过程，提升制程稳定性。
什么是统计过程控制（SPC）？统计过程控制（SPC）是一种基于统计方法的质量管理工具，旨在通过监控生产过程中的关键变量，减少变异性，实现生产过程的稳定性。
SPC可以帮助厂商识别并消除造成产品缺陷的根本原因，提高产品质量，降低生产成本，增强市场竞争力。
SPC的原理及应用SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据来了解生产过程的特征和变异性，从而判断生产是否处于受控状态。
通过统计技术，可以找出生产过程中的特殊原因变异和普通原因变异，进而采取相应的控制措施。
SPC的应用范围非常广泛，可以适用于各个行业的生产过程控制。
比如，在汽车制造业，通过对关键工艺参数进行实时监控，可以避免生产出次品车辆；在食品加工业，利用SPC可以确保产品符合质量标准，保障食品安全。
SPC的主要工具和技术SPC主要包含以下几种工具和技术：1.控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用来监控生产过程中的变异性。
常见的控制图有X-bar图、R图、P图等，通过控制图可以及时发现异常情况。
2.过程能力分析：通过过程能力分析，可以评估生产过程是否稳定，并确定是否满足产品质量标准。
3.假设检验：假设检验用于判断生产过程中的参数变化是否具有统计显著性，帮助厂商做出正确的决策。
SPC的好处采用统计过程控制（SPC）可以带来诸多好处：1.提升产品质量：SPC可以实时监控生产过程，及时发现问题并及时纠正，确保产品质量稳定。
2.降低生产成本：通过降低废品率和提高生产效率，可以有效降低生产成本。
3.增强市场竞争力：生产出质量稳定的产品，可以提高客户满意度，增强企业在市场上的竞争力。
总结统计过程控制（SPC）是一种重要的质量管理工具，能够帮助企业提升制程稳定性，实现持续改进。
spc质量控制
spc质量控制SPC（统计过程控制）是一种通过统计方法和工具对过程进行监控和管理的质量控制技术。
它旨在实时检测过程中的变异性并采取适当的控制措施，以确保产品或服务的质量稳定性和一致性。
在本文中，将介绍SPC的原理、实施步骤以及其在质量控制中的应用。
一、SPC的原理SPC的核心原理是通过数据收集和分析来了解过程中的变异性。
它基于以下两个假设：1. 过程变异性是正常的：任何过程在生产中都会存在一定的变异性，即使是最优化的过程也不可避免地存在着各种差异。
2. 变异性可以通过统计方法进行衡量和控制：SPC利用统计分析的工具和技术，能够准确地衡量和控制过程中的变异性。
二、SPC的实施步骤SPC的实施一般包括以下步骤：1. 确定关键过程参数（KPC）：KPC是影响产品或服务质量的重要因素。
通过对生产过程的分析和了解，确定出关键的过程参数。
2. 收集数据：对KPC进行实时数据的收集和记录。
数据可以通过各种手段获取，如传感器、检测仪器等。
3. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，以了解过程中的变异性，并判断其是否在可控范围内。
4. 确定控制限：根据统计分析结果，确定上下限控制限。
控制限用于判断过程是否处于控制状态。
5. 监控过程：实施实时过程监控，及时发现和纠正过程中的异常情况或异常变异。
6. 持续改进：根据监控结果和分析，对过程进行改善，并持续跟踪和改进以确保过程的稳定性和一致性。
三、SPC在质量控制中的应用SPC在质量控制中具有广泛应用，可以用于监控产品的生产过程、服务的提供过程以及供应链中的各个环节。
以下是SPC在质量控制中的几个典型应用场景：1. 控制图的应用：控制图是SPC中最常见和重要的工具，用于监控过程中的变异性并进行相应的处理。
常见的控制图有均值图、范围图等，通过对过程数据的实时监控，能够及时发现并处理过程中的异常情况。
2. 过程能力分析：SPC可以通过对数据的统计分析，评估过程的能力指标，如过程的稳定性、精度和一致性等。
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作业指导书
SPC作业指导书引言概述：SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和质量的统计工具。
SPC作业指导书旨在匡助企业和员工正确使用SPC工具，以提高生产效率和产品质量。
本文将详细介绍SPC作业指导书的内容，包括SPC的基本原理、工具和步骤。
一、SPC的基本原理1.1 过程稳定性的概念：过程稳定性是指在一定条件下，过程的输出结果在可接受的范围内保持一致性和可预测性。
1.2 变异的分类：变异是指过程输出结果的波动或者差异，可以分为常规变异和特殊原因变异。
常规变异是由于过程本身的内在特性引起的，而特殊原因变异是由于外部因素或者特殊事件引起的。
1.3 SPC的目标：SPC的目标是通过监控过程的常规变异，及时发现和消除特殊原因变异，从而提高过程的稳定性和产品质量。
二、SPC的工具2.1 控制图：控制图是SPC最常用的工具之一，用于绘制过程输出结果的变异情况。
常用的控制图包括X-bar图、R图、S图等，通过对控制图的分析，可以判断过程是否稳定以及是否存在特殊原因变异。
2.2 流程图：流程图是用来描述和分析过程中各个步骤和环节的工具。
通过绘制流程图，可以清晰地了解过程的各个环节，从而找出可能导致变异的因素。
2.3 数据采集和分析工具：SPC还包括一些数据采集和分析工具，如直方图、散点图、因果图等。
这些工具可以匡助采集和分析过程数据，找出可能的问题根源，并提供改进的方向。
三、SPC的步骤3.1 确定关键过程：首先需要确定哪些过程对产品质量和生产效率具有重要影响，这些过程被称为关键过程。
3.2 采集数据：采集关键过程的数据，包括过程输出结果和可能影响过程的因素。
3.3 绘制控制图：根据采集的数据，绘制相应的控制图，分析过程的稳定性和变异情况。
3.4 分析控制图：通过对控制图的分析，判断过程是否稳定，是否存在特殊原因变异，并找出可能的问题根源。
3.5 采取措施：根据控制图的分析结果，采取相应的措施来消除特殊原因变异，改进过程稳定性和产品质量。
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•23
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行;
•24
何时应该重新计算控制界限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备 、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制 定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控 制图.
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
•11
II. 控制图的构成
•18 •17 •16 •15 •14 •13 •12 •11 •10
•9 •8 •7 •6 •5
•1
•点落在该区间的概率为99.7%
•2 •3 •4 •5 •6 •7 •8 •9
•8
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介
•9
控制图
I. 质量特性的分类 II. 控制图的分类 III. 控制图的构成 IV. 控制图应用的二个阶段 V. 控制限的计算 VI. 判异准则
•10
质量特性分类
计量型：用各种计量仪器测出、以数值 形式表现的测量结果，包括用量仪和检 测装置测的零件直径、长度、形位误差 等，也包括在制造过程状态监控测得的 切削力、压力、温度、浓度等。
•Components of Every Control Chart: •1. Data Points 3. Upper Control Limit •2. Center Line 4. Lower Control Limit
•+3s
• Average
• -3s
•10
•12
控制图的要素
➢ 纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）
计量型控制图
•19
计数型控制图
•20
IV. 控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
•21
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限;
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来;
•22
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
Control： （控制）事物的发展和 变化是可预测的；
•3
SPC的基本原理
▪ 波动无处不在 ▪ 正常波动和异常波动 ▪ 通过保持过程受控和稳态提高过程能
力和品质水平
•4
3 σ原理
•68% •95% •99.7%
•5
SPC的意义
➢ 全面、及时了解质量信息，信息共享 ➢ 有效监测和预防，提高生产率 ➢ 提高客户满意度，赢得更多客户 ➢ 保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持
•17
选择合适的控制图
•是
•计量型数据吗？
•否
• 性质上是否均匀
•或不能按子组取样？
•是
•否
•关心的是 •不合格品率吗？
•是
•否
• 子组容量≥ 9？
•否 •是
•样本容量
•是否恒定？
•是
•否
•关心的是 •单位零件缺陷数吗？
•np或p图 •p 图
•是
•样本容量 •是否恒定？
•是
•否
•C或U 图
•U图
•18
续改进 ➢ 降低总的质量成本
•6
SPC的意义
有效监测与预防
•管理控制图
•实际的变化发生在此处
•USL •UCL
•将导致在此 处耗费时间 查找原因
•7
“SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这 种装置备有电池，并且被正确安置以及 旁边有人监听，那么它就可以提前发出 警报使你有足够时间阻止房屋起火”
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》
➢ 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号
➢ 上虚线：上控制界限UCL
➢ 下虚线：下控制界限LCL
➢ 中实线：中心线CL
•制界限=平均值±3σ
•13
控制图原理：
1） 3 σ原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什 么，其 的分布（每个 都是从总体的一 个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋 向于正态分布。
统计过程控制的基本原 理
2020年4月29日星期三
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介
•2
SPC
Statistical: （统计）以概率统计 学为基础，用科学的方法分析数据 、得出结论；
Process： （过程）有输入-输出 的一系列的活动；
•14
III. 控制图的分类
计量型控制图 计数型控制图
•15
计量型控制图
▪ 均值-极差控制图 ( ▪ 均值-标准差控制图 ( ▪ 单值-移动极差控制图 ( ▪ ……
) ) )
•16
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）
•31
U控制图的控制限计算
计算单位缺陷数和上下控制界限：
•32
VI. 判异准则及SPC的颜色管理
受控状态 在控制图上的正常表现为： （1）所有样本点都在控制界限之内； （2）样本点均匀分布，位于中心线两侧的样 本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
•25
V. 控制限的计算方法
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值 ：
•26
2.计算控制界限：
•
X控制图
•
•
R控制图
•27
移动极差
移动极差是指一个测定值 xi 与紧邻的测 定值xi+1 之差的绝对值，记作MR， MR = | xi - xi+1 | （i=1,2,…,k-1)
其中：k为测定值的个数; k个测定值有k-1个移动极差,每个移动极差值相当与样 本大小n=2时的极差值.
•28
1 计算总平均数: 2 计算移动极差平均数:
•29
3 计算控制界限:
X控制图
MR控制图
•30
P控制图的控制限计算
•计算总平均不良率和上下控制界限：
• 在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可 • 用平均样本容量( )来计算控制限.
•33
• 判异准则
失控状态 明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限
除此之外，如果没有样本点出界，但
（2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。