SPC培训课件
SPC培训课件(ppt 171页)
总体
- 总体 : 作为调查, 研究对象的所有集团 - Sample: 从总体为了某种目的抽出来的 - Data : 体现通过Sample得到的事实
(关心事项数据化的表现)
适用Sampling检查主要原因是经济性原因.
019 PCS 使用者 占有率 ?
Sample
PCS使用者 1000名
大韩民国
2) 决定取Sample方法时注意事项
度数据分布的分散程度之标准，
R=X max- X min 用以衡量数据值偏离算术平均值
的程度。标准偏差越小，这些值
偏离平均值就越少，反之亦然
n
(xi
-X
2
)
s2 = i =1
n -1
标准偏差^2=方差
实际问题先转化为统计问题,得到统计学结论后再转化为实际结论
总体与样本
1) 总体/Sample/Data的概念
• 质量实现过程的两大特征： • 波动性（管理需求） • 规律性（管理可能） • 过程永远处于变异之中，这是由质量本身的波动性所决定的
。 • 引起过程变异的原因纷繁复杂。 • 有些可以识别和控制，有些则不可。
过程的波动
测量24个工件
测量100个工件的分布曲线
分布（Distribution）
• 质量特性波动是随机的，时隐时现，时大时小，时正时负的 • 隐藏在随机性后面的统计规律是分布 • 连续测量一批产品中每个质量特性，画出直方图，就可发现一个接一个的测量质量
• 质量管理的核心目的之一就是要分析、鉴别产品和过程波 动的原因，将其控制在稳定水平上从而保证过程输出的稳 定。
• SPC就是一种常用于过程控制的强有力工具。 • SPC是从统计的观点来认识和处理过程变异的。
SPC培训课件
与否的依据 ;
LSL
事先设计的技术界限; 用于区分产品质量的好坏
控制上限 UCL 控制界限是依据从生产过程测定的质量分布数据来确定的 ;
控制下限 LCL 用于区分工序（制程）质量的好坏
中心线
CL 设计中心值，预测平均值
均值
一组测量值的均值
极差
R
分布宽 度
标准差 σ
样本
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
μ—— 均值(位置参数) σ2 —— 方差 σ—— 标准差(形状参数) ±3σ—— 常用来表示变差大
小
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图
控制图的功用
﹡现场人员了解过程变差，以达统计受控状态 ； ﹡有助于在质量上、在成本上持续可预测地保持下去 ； ﹡对已达到统计受控的过程采取措施 ； ﹡为现场人员、技术人员、设计人员、顾客等提供过程性能的共同语言
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标 准差）表示。 从一批产品中抽取一部分进行检验，被抽取的部分称为样本
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图 -种类 控制图种类 依数据之性质来分类 ⑴ 计量值控制图 ⑵ 计数值控制图
依管制图之用途来分类 ⑴ 控制用控制图 ⑵ 解析用控制图
• 1.4 过程变差形态 - 两种性质的变差形态
1、如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并 可预测 。
（普通原因）--随机波动
尺寸
2、如果存在变差的特殊原因， 随着时间的推移，过程的 输出不稳定。
（特殊原因）--异常波动
尺寸
预测
SPC培训课件(PPT 90页)
接不良数等。 计件型数据和计点型数据合称为计数型数据。它们
可被计数，从而用来记录和分析。
12.01.2020
11
科华咨询
统计方法应用基础----基本的统计量
n 子组大小。单个子组中子组观测值的个数 k 子组数 X 质量特性的观测值（可用X1，X2，X3…表示单个 观测值） X 子组平均值的平均值
经分析发现，该工序最重要的是需要模具的相关方面被保证，如模具的安 装需到位，冲压过程需防止模具松动和磨损等。产品特性最重要的是冲压整 形的高度和宽度两个尺寸，如果这两个尺寸不能保证将导致产品报废。
12.01.2020
计量型 正态分布
数据的”分布”
二项分布(计数)
计数型 泊松分布(计件)
6
科华咨询
质量具有变差
“世界上没有两片完全相同的树叶”——“不同” 是绝对的，相同是相对的。
即使是机器生产，但产品质量仍具有变异 ——过程的单个输出之间不避免的差别。
公差制度的建立，就是承认“变差”的标志。
概率1.35% 概率可能为1.35%的几十、几百倍
根据小概率事件原理：出界就判异。
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27
科华咨询
控制图的两种错误
第一种错误
质量特性 x
α
虚发警报的错误 概率为α
12.01.2020
第二种错误
UCL
β
CL LCL
漏发警报的错误 概率为β 28
科华咨询
控制图的两种错误
间距增大（增加上下控制限的距离） α 减少，β 增加
p 子组不合格品率 p=子组中的不合格品数/子组大小
P 平均不合格品率
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义1.2 SPC的目的1.3 SPC的应用范围1.4 SPC的发展历程第二章：SPC的基本原理2.1 统计学基础2.2 控制图的原理2.3 过程能力分析2.4 过程改进的方法第三章：控制图的应用3.1 控制图的类型及选择3.2 控制图的构造与解读3.3 控制图的运用与维护3.4 控制图在质量管理中的应用案例第四章：过程能力分析与改进4.1 过程能力的概念4.2 过程能力的计算与评估4.3 过程改进的方法与策略4.4 过程改进案例分析第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择5.2 SPC软件的操作与使用5.3 SPC软件在实际应用中的案例分析5.4 SPC软件的未来发展趋势第六章：SPC在制造过程中的应用6.1 制造过程与SPC的关系6.2 SPC在生产过程中的应用案例6.3 SPC在供应链管理中的应用6.4 SPC在产品研发过程中的应用第七章：SPC在服务业中的应用7.1 服务业与SPC的关系7.2 SPC在服务业中的典型应用案例7.3 SPC在服务业中的挑战与对策7.4 SPC在服务业未来发展中的潜力第八章：SPC团队建设与培训8.1 SPC团队的角色与职责8.2 SPC团队建设的方法与策略8.3 SPC培训的内容与方式8.4 SPC团队评估与激励机制第九章：SPC在企业运营管理中的应用9.1 SPC与企业运营管理的关系9.2 SPC在生产计划与控制中的应用9.3 SPC在库存管理中的应用9.4 SPC在企业可持续发展中的作用第十章：SPC的未来发展趋势10.1 工业4.0与SPC10.2 大数据与SPC10.3 与SPC10.4 SPC在全球化背景下的挑战与机遇第十一章：SPC在质量改进项目中的应用11.1 质量改进项目概述11.2 SPC在质量改进项目中的作用11.3 质量改进案例分析11.4 质量改进项目的实施步骤第十二章：SPC在风险管理中的应用12.1 风险管理概述12.2 SPC在风险识别与评估中的应用12.3 SPC在风险控制与监测中的应用12.4 风险管理案例分析第十三章：SPC在环境管理中的应用13.1 环境管理概述13.2 SPC在环境监测与评估中的应用13.3 SPC在环境保护与改进中的应用13.4 环境管理案例分析第十四章：SPC在安全管理中的应用14.1 安全管理概述14.2 SPC在事故预防与控制中的应用14.3 SPC在安全管理体系中的应用14.4 安全管理案例分析第十五章：SPC在各领域的整合与应用15.1 SPC与其他管理工具的整合15.2 SPC在跨领域项目中的应用15.3 SPC在企业战略管理中的应用15.4 SPC在未来企业管理中的发展前景重点和难点解析1. SPC的基本原理：包括统计学基础、控制图的原理、过程能力分析等，这些是理解和运用SPC的基础。
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。
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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
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
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应用技术培训课件
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
3σ 2σ 1σ
1σ 2σ 3σ
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
X
2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用， 那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
SPC培训教材公开课获奖课件
拟定控制特征
计量型
n>1
子 组
均
n
易值难
计
子 组
算
n≤9
n
n>9
原则差 难
计算
易
n=1
特
征
计数型
属
性
关 注
不合格数
缺陷数
样 本 容 不定 量 恒定
样 本 容 不定 量 恒定
X-s
X-R
X-R
X-MR
P
np
U
C
26
练习
控制图种类(以数据来分)
质量特征
样本数
选用什么图
长度
5
重量
10
乙醇比重
1
电灯亮／不亮
A搜集数据
B计算控制限 C过程控制解析 D过程能力解析
A1
1
100
98
99
100
98
2
A2
3
98
99
98
101
97
99
97
100
100
98
A3
4
100
100
101
99
99
5
101
99
99
100
99
A4
平均
99.6
98.6
99.4
100
98.2
极差
3
3
3
2
2
A5
40
x-R 均值和极差控制图旳建立
A搜集数据
在一样能够满足对产品质量控制旳情况下, 应该选择轻 易测定旳控制项目. 用统计措施进行质量控制，如无质 量特征数据就无法进行.
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SPC培训课件PPT(共 69张)
19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
华邦机械
目标值线 预测
范围
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点
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SPC在日本工业界ຫໍສະໝຸດ 大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的 作用。
八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC ，而且对 供应商也提出了相应要求。在标准ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控 制中应用SPC方法的要求。
NP 不合格品数量
Number ofnon-conforming units
P 不合格率
Proportion of non-conforming units
不同属性的控制图：缺陷
Different Attribute Control Charts : Defects
C 缺陷数量
Number of defects
Pareto Chart of Z006605
300
100
250 80
200 60
150
40 100
50
20
0
0
外废失效模式
法兰夹渣 止口加工余量不足 缸孔夹渣 法兰缺肉（小于5mm） 窗口面夹渣
后孔夹渣
Count
112
67
58
32
16
11
Percent
37.8
22.6
19.6
10.8
5.4
3.7
Cum %
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是
完全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的
设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一
2、波动的概念：
操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相 同材料的同种产品，其加工后的产品质量特性（
如：重量、尺寸等）总是有差异，这种差异称为
波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
▪ 特殊原因：
当过程中存在系统因素的影响，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， 即过程处于统计失控状态（简称失控状态）。
除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否 則它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。
四、SPC使用的统计技术
Count Percent
U 单位缺陷数量
Number of defects per “unit”
六、控制图的设计原理
工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分 布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(X3) 之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视小概 率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为：出现在X3区间外的 事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正 常位置。
认。消除波动不是SPC的目的，但通过SPC可以
对波动进行预测和控制。
三、普通原因、特殊原因
▪ 普通原因：
过程仅受随机因素影响，随着时间推移具有稳定的且可 重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于 统计控制状态”、“受统计控制”，或有时称“受控”。
普通原因表现为一个稳定系統的偶然原因。只有变差的 普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
I-MR 图
“p”
图
“np”“c”
图图
“u”
图
不同偏差的控制图
Different Variables Control Charts
I-MR
单值-移动极差图
Individuals - Moving Range
X-Bar-R
均值-极差图
Average –Range Chart
不同属性的控制图：缺陷
Different Attribute Control Charts: Defectives
统计过程控制分析与研究
Statistical Process Control
课程内容及目录
▪ 什么是SPC ▪ SPC的起源和发展 ▪ SPC统计概念 ▪ SPC使用的统计技术 ▪ SPC控制图的种类及选择 ▪ SPC控制图的设计原理 ▪ 计量型控制图的制作步骤 和判定原则 ▪ SPC控制图的异常的判断和处理 ▪ SPC与过程能力分析 ▪ 使用SPC益处
37.8
60.5
80.1
90.9
96.3
100.0
五、控制图的种类
1、按数据性质分类：
控制图的选定
计量值 资料性质
计数值
平均值
n≥2 样本大小 n≤2
CL的性质
n是否较大
中位数
“n”=2~5
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数 n=1
不一定
一定
n是否一定
单位大小 是否一定
一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
控制限的宽度就是根据这一原理定为3。
99.73% 95.45%
68.26%
0.27%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
控制图的形成
1、在产品的生产过程中，计量值的分布形式有： 位置：中心值 形状：峰态
分布宽度
将正态分布曲线顺时针旋转90°后，在由下向上翻转180 °，即得到控制图
二、SPC的起源和发展
1924年由美国贝尔电话实验室W.A. Shewhart（休哈特）博士提出。 1932年，英国邀请W.A. Shewhart （休哈特）博士到伦敦，主讲统计质量控
制，英国成为了最早在工业方面使用控制图的国家。
1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》
1950～1952年，日本两次邀请美国统计学家戴明（ W.E. Deming ）传授 SPC 。
一、什么是SPC
SPC：
“Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计过程控制”
统计过程控制：
主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控， 科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动， 从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及 时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和 控制质量的目的。
三、SPC统计若干概念
▪ 数据的种类：计量型、计数型 ▪ 波动（变差）——波动的概念、原理及波动的种类 ▪ 普通原因/异常原因 ▪ 基础的统计量——平均值X—、中位数X~、极差R、标
准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点：可以连续取值也称连续型数据。 如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等
计数型 特点：不可以连续取值，也称离散型数据。 如：废品的件数、缺陷数等