SPC基础知识
一、什么是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称。即统计过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控。从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。
SPC的特点是：
1．SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。
2．SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。
3．SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
二、SPC发展简史
过程控制的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特提出。迄今为止已经经历了三个发展阶段，即：SPC，
SPCD和SPCDA。
1．SPC（Statistical Process Control）：它能使人们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。这就是科学地
区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，
从而对过程的异常及时告警，谓统计过程控制。
2．SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis）的前缀简称，即统计过程与诊断。SPC虽然能对过程
的异常进行告警，但是它并不能告诉我们是什么异
常，发生于何处，即不能进行诊断。1982年我国张
公绪首创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈
特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。
3．SPCDA（Statistical Process Control , Diagnosis and Adhustment）的前缀简称，即统计过程控制、
诊断与调整。正如同病人确诊后要进行治疗，过程诊
断后自然要加以调整。目前尚无实用性的成果。三、成都公司在TS16949标准基础上建立的《统计技术应用规定》中推荐了几种用于质量改进的统计工具和技术
序号工具和技
术
应用
1调查表系统地收集资料，以得到真实清晰的实况
用于非数字资料的工具和技术
2因果图分析和表达因果图解关系；通过从症状到原因分析到寻找答案的过程，促进问题的解决
3流程图描述现存的过程；设计新的过程
4特性要因
图
表示某个论题与其组成要素之间的关系用于数字资料的统计工具和技术
5控制图诊断：评估过程的稳定性；控制：决定何时某一过程需要调整，何时该过程需要继续保持下去。确认：确认某一过程的改进
6直方图显示资料波动的形态；直观地传达过程行为的信息；决定在何处集中力量进行改进
7排列图按重要性顺序表示每一项目对整体作用
的贡献；排列改进机会
8散布图发现和确认两组相关资料之间的关系；
确认两组相关资料之间预期的关系四、产品质量的波动
在生产活动中即使是5M1E（man,machine,material,
method,
measure,environment）相同，生产出来的产品质量却不完全相同，总是存在差异，这就是质量的波动性。这种波动是普遍存在的，而且也是永恒的。在统计学上将质量波动分成正常波动和异常波动两类。
1．正常波动
正常波动是由随机原因引起的产品质量波动，它对产品的质量特性影响较小，如：原材料的成分和性
能上的微小差异；机器设备的轻微振动；温度、湿度
的微小变化；操作方面；测量方法；检测仪器的微小
差异等等。一般情况下这种质量波动是允许存在的。
2．异常波动
异常波动是由系统原因引起的产品质量波动。它对产品质量特性影响显著，如：原材料的质量不符合
规定要求；机器设备带病运作；操作者违反操作规
程，测量工具带系统性误差等等。一般说来这种质量
波动是不允许存在的。
五、统计资料及其分类
1．计量资料
凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量
出小数点以下数值的这类资料，就叫作计量资料。
如：长度、容积、重量、温度、产量、职工工资总额
等等。
2．计数资料
凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到
小数点以下的资料。而只能得到0或1、2、3……这类自
然数据，如：不合格品数、缺点数等。
注意：当资料以百分率表示时，若分子是计量资料，则
求得的百分率资料为计量资料，若分子是计数资料时，
即使求得的资料不是整数，则也是计数资料。
六、总体和样本
1．总体是指在某一次统计分析中研究对象的全体。可以
是，如：10万件电子组件这样有限的总体，也可以是
某个工厂，某道工序这样无限的总体。
2．样本是从总体中随机抽取出来并对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。
3．抽样，就是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。
七、控制图原理
下表是某车间的一台车床生产的直径为10mm的螺丝。为了了解螺丝的质量，我们从生产好的螺丝中抽出100个测量并记录其直径资料，见下表：
10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.09 10.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.55 10.0110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.12 10.159.7610.579.7610.1510.1110.0310.1510.2110.05
9.739.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.98
10.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.70
9.499.9710.189.999.899.839.559.8710.1910.39
10.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.10 10.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159.75
9.799.9410.099.979.919.649.8810.029.919.54
为了找出这些资料的统计规律将它们分组、统计，作直方图，如螺丝直径直方图所示，图中的直方高度与该组的频数成正比。
CL
UCL
LCL
26
30
0.26
0.3
0.3
30
17
0.17
0.2
20
13
0.13
0.1
10
10.8
10.6
10.2
10.4
10
9.8
9.6
9.4
9.2
螺丝直径（mm）直方图
将各组的频数用数据总和N=100除，就得到各组的频率，它表示螺丝直径属于各组的可能性大小。显然，各组频率之和为1。若以直方图面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。如果我们统计的资料越多，分组越密，则螺丝直径直方图就越趋近一条光滑曲线。这条曲线的特点是中间高、两头低、左右对称并无限延伸。
水平对比法
一、定义
有的地方又叫标竿管理，它是将过程、产品和服务质量都公认的处于领先地位的竞争者的过程、产品和服务质量进行比较，以识别自身质量改进的机会，美国生产力与质量中心对水平对比法下的定义是：
水平对比法是一项有系统、持续性的评估过程，通过不断地将企业流程与世界上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。
二、使用意义
2.1有助于认清目标并确定为使自己在市场竞争中有利所应编
制的赶超计划的重点内容。
2.2 在确定企业质量方针、质量方针和进行质量改善活动时
都有用。
三、水平对比法的应用程序
3.1确定对比项目
对比项目应是过程及其输出的关键特性如性能、可靠性、成本、价格等过程输出的对比应直接同顾客的需要联系起来。
3.2确定对比对象
对比的对象可以是同行业中的竞争对手，也可以是不同行业的非竞争对手，但其有关项目、指针都是公认的业界领先水平。
3.3 收集资料
可通过直接接触、考察、访问、人员或专家相互交往，广告报刊杂志等方式得到有关的信息资料。
3.4归纳整理和分析资料
分析的目的是针对有关项目确立最好的奋斗目标。
3.5根据顾客需要竞争对行或虽非竞争对手却是对比对象有关的质量指针，确定是质量改进的内容并制订实施计划，在对比时应注意以下几种情况：
3.5.1经分析，如果竞争对手的对比项目的质量水平没有满足顾客的需要，并且非竞争对手的有关项目的质量水平也未满足需要，则应重新评价顾客的需要。
3.5.3经分析，如果竞争对手的对比项目的质量水平没有满足顾客的需要而非竞争对手的有关项目的质量水平却满足了顾客的需要，则对比应以顾客的需要为准。
这种方法虽然与我们传统的“找差距”或“比先进、学先进、赶先进”的活动类似，但基特点还在于：
1）目的是为了改善企业的经营管理，进而改善其绩效，确保企业能在竞争中取胜，因此，它始终以满足顾客需要为前提。
2）有一套科学而明确的应用程序，不是有随意性和偶发性，而是一项系统的，持续的改进活动。
3）在思想观念上要求善于学习新鲜事物、改变思维方式，放弃原有的办事方法，以便重新设计生产经营过程及其相关活动。
四、实例讲解
4.1 美国哈雷摩托车公司学习对手日本本田摩托车公司JIT（及时生产）管理方法使其市场占有率从原来23%倍增至46%。
4.2 举个另外例子
流程图
1、定义
流程图（flow chart）,就是将一个过程（如工艺过程、检验过程、质量改进过程等）的步骤用图的形式表示出来的一种图标技术。
2、使用意义
1、通过对一个过程中各步骤之间关系的研究及其实
际状况的详细调查，一般能发现故障的潜在原
因，知道哪些环节需要进行质量改进。
2、流程图可以用于从材料流向产品销售和售后服务
的全过程的所有方面。
3、流程图可以用来描述现有的过程，亦可以用来设
计一个新的过程。
4、流程图在QC小组活动中，在质量改进活动中都有
广泛的用途。
3、流程图的构成
流程图由一系列容易识别的标志构成。一般使用的标志如下图所示：
按顺序表示出从一个活动到另一个活动的流向
4、流程图的应用程序
1、描述现有过程的流程图应用程序
（1）判别过程的开始和结束；
（2）观察从开始到结束的整个过程；
（3）规定在该过程中的步骤（输入、活动、判
断、决定、输出）；
（4）画出表示该过程的一张流程图草图；
（5）与该过程中所涉及的有关人员共同评审该草
图；
（6）根据评审结果改进流程图草图；
（7）与实际过程比较，验证改进后的流程图。
2、设计新过程的流程图应用程序
（1）判断该过程的开始和结束；
（2）使此新过程中将要形成的步骤（输入、活
动、判断、决定、输出）形象化（符号
化）；
（3）确定该过程中的步骤（输入、活动、判断、
决定、输出）；
（4）画出表示该过程的流程图草图；
（5）与预计该过程将要涉及到的有关人员一起评
审该流程图草图；
（6）根据评审结果改进流程图草图；
（7）注明形成正式流程图的日期，以备将来使
作、用和参考（它可用作设计该过程的运作
记录，亦可用于判别质量改进的程度、机
会）。
5、实例应用
开始
拿出
磁卡
对准刷卡机感应器
是否听到蜂鸣声
结束
是否显示有效刷卡及本人工号
刷卡完毕
N
N
Y
1、欧姆的刷卡流程图
Y
矩阵图
一、定义：
以矩阵的形式分析各因素之间的相互关系。
二、组成部分：
1、对应事项
2、事项中的基本元素
3、对应元素交点处表示相关程序的符号
三、释义：
矩阵图是从事项中找出对应的事项L和R及分别属于L和R的元素L1、L2、L3…...Lm,R1、R2、R3……Rn
然后排成行或列,再分别分析它们的交点处之间的相互关系,并用不同符号表示出它们的相关程序.
四、表示相关程度的符号：
◎强相关 ○有相关△可能有关系或不相关
五、格式：
A
B
R
R1R2R3R4R5R6
L L1◎○△○○◎L2○◎△○◎◎L3△△△○◎◎L4◎△△○◎◎
六、分类：
1、L型：最基本的形式，将两个对应事项A、B的元素按行和列排列进行分析（像格式）.
2、T型：由两个L型组合而成.
1◎◎○○◎
2△△○○◎
3△△◎○◎
4○△△△○
A
12345
B
C
1△◎◎○○
2◎△◎◎◎
3◎○○△△
3、Y型：将三个事项两两对应分别构成三个L矩阵图.
七、实例：
T型：①培训课程②对象③时间
L型：①担当培训②时间
亲和图
一、何谓亲和图:
亲和图——它是将收集到的大量有关某一特定主题的意见、观点、想法和问题，按它们之间相互亲近的程度加以归类、汇总的一种图，也常称为A型图、近似图、KJ法等。
二、适用范围：
常用于归纳、整理由“头脑风暴”法所产生的各种语言资料信息，从而建立解决问题的思路。
三、如何使用：
1. 确定活动小组的讨论主题.（活动小组成员最多不应超过8人，
组织者应用通俗的语言阐明将要研究的质量问题。）
2. 收集语言资料并使之卡片化。（用卡片尽量记录客观采集到
的意见、观点和想法，尽可能做到每张卡片只记录一次采集
到的一条意见、一个观点和一种想法。）
3. 把卡片集中起来随机地放在一处。
4. 卡片归类。（归纳、整理要把有关联的、可亲和的（感情）
归在一起，不要过多考虑逻辑关系。）①把有关联的卡片归
在一组；②一组最多归纳10张卡片，单张卡片不要勉强归入
某组；③找出一张能代表该组内容的主卡片；④把主卡片放
在最上面；⑤按类（组）将卡片中的信息登记、记录、汇
总。
5. 画出亲和图
通常亲和图的做法是将零乱不整的想法、信息或资料分别写在一张张卡片上，按照一定的次序编成大、中、小三群，然后用图形说明，最后根据图解考虑和讨论达成共识。
直方图
1. 定义
直方图（histogram）是频数直方图的简称，它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示资料分布的图，长方形宽度表示资料范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的资料数。
2. 使用直方图的作用
1> 显示质量波动的状态
2> 较直观地传递有关过程质量状况的信息
3> 提供改进质量的依据
3. 直方图的应用范围：应用于数字资料的统计工作（主要用于资料
整理、研究质量颁、调查工序能力）
4. 直方图的应用程序：
4.1 编制频数分布表
1> 收集资料，一般应大于50个资料（n）最好100个，并将资料分
组为K，分组原则：n=5~100个时，K=6~10组；n=100~250个时，K=7~12组；n＞250个时，K=10~20组
2> 确定资料内的最大值（MAX）和最小值（MIN）计算极差R，
R=MAX-MIN之差
3> 确定组距（h）
组距等于最大值与最小值之差除以组距，即h=（MAX-
MIN）/K
4> 计算各组组界（组的上下限）
首先从数值最小的组开始
n为奇数时
第一组下界限值Xmin-h/2
n为偶数时
第一组政界是限值Xmin-最小测量单位/2
第一组界上限值等于下界限值加组距，第二组下界限值等于
第一组上界限值，依此类推计算出各组上下界限值，定出组
界
上述计算组界方法之目的是为了避免出现资料与组的边界值
重合而造成频数统计困难的问题
5> 求各组中值Xi，Xi=（下界值+上界值）/2
6> 计算各组资料个数（频数）fi
组号组界值中心值Xi频数统计频数fi
1-1.5~1.5011
2 1.5~4.5311
4.2 绘制直方图
1> 在坐标纸上，以横坐标表示组界值，以纵坐标表示频数值
2> 以组界界限范围为底，组的频数范围为高画出各组的直方条，
各直方条组成直方图
Tu
TL
-1.5 1.5 4.5 7.5 10.5 13.5 16.5 19.5
4.3 直方图的观察与分析
1> 从直方图的图形来分析
Tu
TL
近似正态分布
（中间高、两边低、左右对
称）
（理想型）
在主体直方图外另出现一个小
的直方图，可能因材料
Tu TL
中混入不同材料或因操作方法变化等原因引起
（孤岛型）
这可能是将不合格
Tu
TL
的文件剔除后所得资料
（陡壁型）
因测量方法或读数有问题，
Tu
TL
也有可能是分组不适当造成
（锯齿型）
Tu
TL
因加工习惯而造成
（偏向型）
由两个不同的分布
Tu
TL
混合在一起形成
（双峰型）
2> 以直方图与公差比较来分析
左右对称，未超出公差，
Tu
TL
X=M
又没浪费精度，合理分布
（理想型）
须调整分布中心X
Tu
TL
X M
使其与公差中心M重合
（偏心型）
须采取措施，减少标准偏差
Tu
TL
X=M
(无富余型)
过程能力过剩，经济性差，
Tu
TL
X M
考虑改变工艺，放宽加工精度
或减少检验频次，以降低成本
已出现不合格品应多方采取措施，
Tu
TL
X=M
减小标准偏差S或放宽过严的
公差范围
TL
X M
已造成不合格品，就采取措施，
使分布中心X与公差中心M重合
5. 直方图的定量表示
直方图定量表示的主要特征值是平均值X和标准偏差S
平均值X表示资料的分布中心位置，它与标准的中心M越靠
近越好
标准偏差S资料的分散程度它越小资料分散程度越小，加工
精度越好;它越大资料分散也越大,加工精度也越差
控制图
1. 概述
控制图(control chart)又叫管理图,休哈特图.它是用来区分系统原因引起的异常波动或是过程固有的随机原因引起的正常波动的一种工具.
控制图建立在数理统计学的基础上,它利用有效数据建立控制界限,一般分为上控制界限(UCL),下控制界限(LCL).
2.控制图的种类
控制图的种类很多,一般常按数据的性质分成计量值控制图和计数值控制图两大
类.这两大类控制图的特点与适用场合如下:
1)计量值控制图
a．均值---标准偏差控制图(x-s)
特点：用判断工序异常的灵敏度最高,但计算s的工作量大
适用场合：用于产品批量较大,且稳定的工序
b．平均值---极差控制图（x-R）
特点：判断工序异常的灵敏度高，计算R的工作量小
适用场合：用于产品批量较大，且稳定的工序
c.中位数---极差控制图（x-R）
d.单值---移动极差控制图（x-Rs）
2)计数值控制图
a.不合格品数控制图Pn
特点：较常用，计算简单，操作工人易于理解
适用场合：样本含量相等
b.不合格品率控制图P
特点：计算量大，控制线凹凸不平
适用场合：样本含量可以不等
c.缺陷数控制图C
特点：较常用，计算简单，操作工人易于理解
适用场合：样本含量相等
d.单位缺陷数控制图u
特点：计算量大，控制线凹凸不平
适用场合：样本含量可以不等
3控制图的作用:
1)在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态;
2)在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而什
么时候则需
要使过程保持相应的稳定状态;
3)在质量改进方面,可以用业确认某过程是否得到了改进.
4控制图的应用程序
1)控制图拟控制的质量特性,如重量,不合格品数等;
2)选定合适的控制图种类;
3)确定样本组,样本大小和抽样间隔.在样本组内,假定波动只由随机原因引起;
4)收集并记录至少20~25个样本组的数据,或使用以前所记录的数据;
5)计算各组样本的统计量,如样本平均值,样本极差,和样本标准偏差等;
6)计算统计量的控制界限;
7)画控制图并标出各组的统计量;
8)研究在控制界限以外的点子和在控制界限内排列有缺陷的点子并标明异常(特
殊原因的状态.
5、计量值控制图
X-R控制图（平均值---极差控制图）
X-R控制图是将X控制图和R控制图联用的一种形式。
X图的控制界限为：
CL=X
UCL=X+A2R
LCL=X-A2R
式中X---------样本平均值的平均值
R--------样本极差的平均值
A2-------由n确定的控制图系数
R图的控制界限为：
CL=R
UCL=D4R
LCL=D3R
式中D3，D4为由n确定的控制图系数，当n≤6时，D3为负值，而R值是非负
的，因而LCL实质上不存在。此时，可将R=0的横坐标线当作LCL 使用。
6、计数值控制图
P控制图（不合格品率控制图）
控制界限为：
CL=P
UCL=P+3√P（I-P）/n
LCL= P-3√P（I-P）/n
7、控制图的观察分析
当控制图满足下列两个条件，则认为生产过程基本上处于控制状态。
。点子未超出控制界限；
。点子在控制界限内，排列无缺陷（异常）。
当控制图满足下列两个条件，则认为生产过程发生了异常变化，必须把引起这种
变化的系统原因查出来，排除掉。
。点子超出控制界限（在控制线上的点子按越界处理）；
。点子虽然没有超出控制界限，但其排列有缺陷。
点子在控制图中排列有缺陷的情况主要有下列几种：
。链
同类型的点子接连不断地出现称为“链”。链分为两种：
A．连续链
a.连续7点以上在中心线同一侧出现。
B．间断链
a.连续11点至少有10点在中收线的同一侧出现；
b.连续14点中至少有12点在中心线的同一侧出现；
c. 连续17点中至少有14点在中心线的同一侧出现；
d.连续20点中至少有16点在中心线的同一侧出现。
。接近控制界限
点子频频地在样本统计量的两倍标准偏差和三倍标准偏差的区域内出现。即称为点子接近控制界限。
a.连续3点中至少有2点接近控制界限；
b.连续7点至少有3点接近控制界限。
c.连续10点至少有4点接近控制界限。
。倾向
倾向是指连续7个以上的点子上升或下降。工序上显示出“倾向”，例如刀具与量具的磨损，润滑油不足，操作者疲劳等。
。周期
a.阶梯状周期
b.波浪形周期
c.大波中叠加小波的周期。
由于周期性很难掌握，故需较长时间才能直观地看出。看出周期后要在弄清周期发生原因的基础上，慎重地判断工序是否出现异常。8、控制图异常的处理
。当出现异常倾向时，应采取预防措施，进行原因分析，针对原因采取措施，消
除异常波动因素。
。当出现下列情况时，应重新计算控制界限并作控制图。
a.过程技术方面有明显变化；
b.取样方法改变；
c.生产过程发生了明显变化；
d.控制图使用时间过长。
树图
1．基本概念
树图又称为系统图，用于系统地把某一主题分解成组或要素。
通过头脑风暴法产生的观点和用分层图列出的或归类的观点，可以转换成树图，以显示出逻辑和顺序关系。
2．何时便用
表示组织的部门机构时；
使用头脑风暴法之后，需要显示各种观点的逻辑和顺序关
系时；
使用分层图之后需要显示列出的观点的逻辑和顺序关系
时；
制定质量改进措施计划时；
制定其他计划、目标时；
进行方针目标管理时；
产品（服务）开发设计中的设计质量展开；
作为因果图，寻找质量问题的主要原因。
3．应用效果
使质量问题的原因逐层展开，便于寻找主要原因；
使员工对自已所处地位明确了解，促进其奋发向上；
使质量改进计划（或其他计划）能逐层落实，以促进计划
的完成；
使主题与其组成要素之间的关系清晰、明确，为使用其他
质量改进工具提供方便。
4．详细说明
根据其使用目的，树图可以分为两类：
——结构因素展开型（将构成系统的因素逐层展开）
——措施手段型（将实现的目的、措施、手段逐层展开）。
5．具体应用
结构因素展开型：
1）清楚或简要地阐述将要研究的主题。
请回答：①我要研究的是什么？
②我能将研究的主题用一个词或词组写下来吗？
第一章节重新认识SPC 在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法的：内容主要有：过程的概念；过程变差； 过程能力分析； 计量型控制图（X—R图，X—S图等）； 计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；
第二章节SPC应用的基础 ．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。 累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前 数据的分层 1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一 生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法； 2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
2.2频数分布表 作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。 例：某零件的一个长度尺寸的测量值（mm ）共100个，测量单位为0.01mm ①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据. 最大值为42.44,最小值为42.27 ②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数. 极差 =42.44-42.27=0.17mm 已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差0.17mm. 0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3) 数据为④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。这样就确定了第一组的下界,然后依次加上组距,直至确定它包括最大值的未一组的上界为止。
统计过程控制（SPC）的理解与实施 天津久威质量技术咨询中心 2003年6月
一、基本概念～～～～～～～～～～～～～～随机现象 统计技术 随机分布 变差 二、统计过程控制～～～～～～～～～～～～过程控制糸统 变差的普通原因和特殊原因 过程控制和过程能力 控制图--过程控制的工具三、计量型控制图的使用～～～～～～～～～准备阶段 制图阶段 分析及延长控制限阶段 计算过程能力指数阶段 其他几种控制图的介绍四、计数型控制图的使用～～～～～～～～～准备阶段 制图阶段 分析及延长控制限阶段 计算过程能力指数阶段 其他几种控制图的介绍 五、复习与归纳 六、多品种小批量生产所使用的控制图
1 －— 2 统计过程控制（SPC ）的理解与实施～～～基本概念 统计过程控制（SPC ）的理解与实施 一、基本概念 １．随机现象 ●在大量重复实验中，具有统计规律的不确定现象。 ●其理论基础为概率学和数理统计。 ２．统计技术 ●研究随机现象数学规律的一门学科。 ●包括统计推断和统计控制。 ●应用统计技术应具备相应的条件。包括： ◆有管理基础、 ◆5M 标准化、 ◆培训、 ◆资源。 3。随机分布 质量特性数据分布所符合的某种规律。 ●正态分布的概念 1 ●正态分布的数学表达式：f (x)=———e √2π ●正态分布曲线的特征分析：分布宽度及分布位置。 ●正态分布曲线的特性分析: 标准差及偏移量。
统计过程控制（SPC）的理解与实施～～～基本概念 4．变差 ●一个数据组，对于目标值存在不同的差异。 ●亦可称为数据的不一致性和离散性。 ●研究变差是SPC的重要任务。 本节思考题 ●什么是统计技术？ ●统计技术的内容和应具备的条件是什么？ ●什么是随机分布？ ●正态分布曲线的特征是什么？ ●正态分布曲线的特性是什么？ ●什么是变差？ ●为什么研究变差是SPC的重要任务？
SPC培训心得 SPC好多年前就开始说这个名词了，但说使用除了外审的时候向审核老师提供检查外，目前公司还没有真的运用起来。外审提供给审核老师的资料就是一两个人做的，大家平时接触SPC的机会确实不多。但并不是说SPC就真的没用，作为TS16949的五大工具之一，世界上各国家的各种企业都在使用。只能说目前公司可能还没达到这样的管理水平。公司组织SPC的学习为我们将来工作中使用SPC做了前期的铺垫。 SPC统计过程控制，利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异，是对过程进行控制和持续改进的工具。通过对统计数据的分析、维护、改进，按PDCA的过程计划、实施、研究、措施的方式不断改善产品质量达到产品质量受控的目的。通过对SPC的运用可以降低品质变异，及时发现问题，在问题发生前提前预知的目的。SPC需要大量的统计数据，数据可分为计量型数据“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；和计数型数据：不可以连续取值，也称离散型数据（计数型）。如：废品的件数、缺陷数。SPC统计后主要以控制图的形式体现，按数据类型的不同，如果是计量型数据就采用了-R图，如果收集的数据为计数型数据侧采用P图来表示。不管采用-R图或是P图，其中的计算过程较复杂，在设计给出的上规格界限：USL；下规格界限：LSL后作为生产控制还需要计算出上控制界限(UCL) 、下控制界限(LCL) ，最终计算出CPK值。如CPK>1.33我们认为过程稳定，可转入控制用图。除了看数据外图型的直观性也充分体现，如果数据是连续7点上升或下降，也需要及时找出发生的原因及时纠正。 分析用控制图是根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。控制用控制图是经过分析用控制图分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。 SPC中最重要的就是合理使用控制图，能供操作者使用以对过程进行持续的控制，有助于过程表现一致并可预测，使过程达到更高的质量、更低的单位成本、更高的有效能力。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，其加工后的尺寸总是有差异，这种
SPC培训考试 部门：姓名：分数： 一﹑填空题﹕(每空0.5分﹐共25分) 1.SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称,即统计过程控制，也称为统计制程管制。 2.CL表示_管制中心限_； UCL表示_上控制界限__ ； LCL表示下控制界限。 3.Ca表示__准确度__ ；Cp表示__精密度_ ；CPK表示制程能力。 4.PPM是指制程中所产生之百万分之不良数﹐DPM是指制程中所产生之百万分之缺点 数。Defect Per Million pcs 卖出的产品中发生故障的百万分比 5.品管七大手法分别是查检表﹑柏拉图﹑特性要因图﹑散布图﹑管制图﹑ ﹑直方图﹑层别法。 6.实施SPC能够帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制。 7.控制图的基本类型按数据类型分为计量值控制图和计数值控制图。 8.直方图是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。 9.如过程历史数据计算的AVERAGE=5, σ =0.2, 过程目标值=5.1,则LCL是 4.4 ，CL是 5.0 ，UCL 是 5.6 。 10.使用控制图,对数据进行分组的基本原则是组内变异小、组间变异大。 11.一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有 6210 次 误差。如果企业不断追求品质改进，达到 6 西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。 12.计算CP,CPK时数据量不得少于 25组。 13.影响过程的主要因素有人、机、料、法、环、测。 14.对于普通原因的波动通常需要采取系统措施。 15.日常工作中，將 X-Bar 控制图与 R控制图联合使用，较为方便有效。 16.当过程处于受控状态时，过程只受普通因素的影响，过程特性的波动具有统计规律性。当过程处 于失控状态时，过程受到特殊因素的影响；波动偏离原来的规律。 17.日常生产和服务中常见的波动分布有正态分布、二项分布、泊松分布。 18.若直方图符合正态分布，说明过程处于稳定受控状态。 19.若直方图出现孤岛型、偏向型等非正态分布，说明过程中有异常因素作用，应查明原因。 20.当X-MR图中有连续9个点落在中心线同一侧时，说明过程处于失控状态。 21.当控制图中有连续14点交替升降时，说明过程处于失控状态。 22.当控制图中有连续6点上升或下降时，说明过程处于失控状态。 23.“σ”指标准差，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。 24.在“3σ”原则下，控制点落在μ-3σ到μ+3σ之间的概率是 99.73% 。 25.SPC执行成功的最重要条件是 Action ，即针对变差的特殊原因和普通原因分别采取措施。二﹑选择题﹕(每题1分﹐共15分)
第一章节重新认识SPC 内容主要有：过程的概念；过程变差； 过程能力分析；
计量型控制图（X—R图，X—S图等）； 计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）； 第二章节SPC应用的基础 ●质量数据 1．数据的特点：①波动性； ②规律性； 2．质量特性：反映产品特定性质之内容； （如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等） 3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据； （如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”） 4．数据分类： ①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据） ②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据） ●数据参数 1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。 2．频数：同一记录中同一数据出现的数据。 公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。 3．平均数：所有数据的和与总数和商。 4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。 5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。 标准方差： 6． ●数据的分层 1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一 生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法； 2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。 3.分层方法： ①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分； ②机床设备：按机器分，按工夹刀具分； ③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分 ④加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分； ⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分； ⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分； ⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。 4.两点原则：
SPC培训讲义(doc 13)
1．制程之认识 1、什么是SPC？ SPC—Statistical process control Statistical—统计学 Process—过程、程序 Control—控制 2什么是制程? (1)在整个作业中有各种过程，一般包括 制造过程、工程过程、工作过程、业务过程、服务过程 (2)我们所谓的品质管制即是在每个过程中把品质做好，即在 制造过程中把制品品质做好 工程过程中把工程品质做好 作业过程中把工作品质做好 业务过程中把业务品质做好 服务过程中把服务品质做好 (3)只要每个作业过程能确实做好管理，则最终目的之品质也能做好。 (4)品质好坏常以品质特性来评价。 (5)品质特性随时间之变化，在各种不同时间内，受各种不同因素，如 人员、设备、材料、方法、环境等的影响而变动，此种变动状况称之为制程。 3制程必定有变动 (1) 影响制程的原因很多，如人员、材料、设备、方法、环境等， MAN MATERIAL MACHINE
1何谓管制图 (1)1924年，统计品质管制的始祖W A. Shewhart 发明了管制图后，统计品 质管制才进入了新纪元。 (2)「所谓管制图，是一种以实际产品品质特性与根据过去经验所判明的制程能 力的管制界限比较，而以时间经过用图形表示者。 所以一般管制图，纵轴为制品的品质特性，以制程变化的数据为分度，横轴为制品的群体号码，或制造年月日等，以时间顺序制造顺序将点绘在图上。 如图1-1，图1-2。 (3)管制状态 上管制界限 中心线 下管制界限 (4)非在管制状态 有异常原因存在 上管制界限 中心线 下管制界限
统计过程控制（S P C） 培训资料
一、什么叫SPC SPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，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。 二、什么情况下要做SPC 1.客户要求的关键特性 2.内部确定的关键特性 三、做SPC的前提 1.过程数据易于采集 2.过程处于受控状态 四、SPC的理论知识 变差 1.变差的概念 没有两件产品或特性是完全相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在。例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。 2.变差的普通原因及特殊原因 普通原因变差是一直在过程中出现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程只有此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。 ---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。 ---此类变差是必然存在的，只能改善或降低，不能完全被消除。 特殊原因变差是由异常或外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或不受控的。 ---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。 ---此类变差是可以被消除的 正态分布 一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。正态分布的两个参数：平均值U和标准差 ，当一组测量数据服从正态分布时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的只有0.27%（如图一：正态分布图）。
SPC基础知识 一、什么是SPC SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称。即统计过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控。从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。 SPC的特点是： 1．SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。 2．SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。 3．SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。 二、SPC发展简史 过程控制的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特提出。迄今为止已经经历了三个发展阶段，即：SPC， SPCD和SPCDA。 1．SPC（Statistical Process Control）：它能使人们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。这就是科学地 区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动， 从而对过程的异常及时告警，谓统计过程控制。 2．SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis）的前缀简称，即统计过程与诊断。SPC虽然能对过程 的异常进行告警，但是它并不能告诉我们是什么异 常，发生于何处，即不能进行诊断。1982年我国张 公绪首创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈 特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。 3．SPCDA（Statistical Process Control , Diagnosis and Adhustment）的前缀简称，即统计过程控制、 诊断与调整。正如同病人确诊后要进行治疗，过程诊
品質管理教育訓練系列教材 統計制程管制(SPC) xx 企業管理有限公司 TEL: 地址: 東莞市長安鎮長盛西路蓮花苑5幢602室 G X 統計製程管制(SPC) GX
目錄 1.統計製程管制概論……………………………………………P1-P3 2.機遇性及可歸屬之品質變異…………………………………P3-P4 3.管制圖之基本原理……………………………………………P4-P13 4.計數值管制圖…………………………………………………P14-P28 5.計量值管制圖…………………………………………………P29-P39
一、統計制程管制概論 統計制程管制( statistical process control , 簡稱ｓｐｃ) 是利用抽樣樣本資料(樣本統計量),來監視制程之狀態,在必要時採取調整制程參數之行動,以降低產品品質特性之變異性。統計制程管制為預防性之品質管制手段,強調第一次就做對(do it right the first time )。品管界有一句名言: [品質是製造(build in ) 出來的,而非檢驗出來的( inspected out )。這句話說明制程之管制比事後之檢驗，更能提升產品品質。統計制程管制可以用圖４－１之回饋系統來說明。一個制程之輸入包含原料、機器、方法、工具、操作員和周圍環境因素，其輸出為產品。產品之好與壞是由其品質特性來決定。統計制程管制之第一項工作為收集產品品質特性資料。統計制程管制之第二項工作為評估、分析品質特性資料。在統計制程管制中，我們通常是以一個統計模式來做為判斷制程是否為正常的決策基準。目前最常用的工具為依據統計原理發展出來的管制圖（control charts）。當決策系統判斷制程不穩定時，接下來的工作是探討造成制程異常的原因，此階段之工作稱為診斷（diagnosis）。當找出造成制程不穩定之原因後，我們必須規劃一些改善的措施，以使得相同之問題不再發生。回饋管制系統之最後一個步驟是依據規則之改善措施，調整制程之可控制因素。上述步驟需重復進行，以持續改善制程。 操 原作方 料員法 設環工 備境具 因 素 圖１統計制程管制 xxxxxxxxxxxxxxx有限公司 制程 觀測值 評估實施 決策診斷