SPC统计过程控制原理和应用培训课程大纲
【课程简介】
本课程结合讲课人20年SPC实践经验和不断博采众长的成果积累,引用企业实际案例加以补充,总结概括了SPC的工作模式和适用的方法工具。培训通过程理论与实践相结合作为基点，注重于知识面和操作面，引导学员能联系企业自身实际，寻找SPC的运作项目，并与专业技术及其它相关工具方法相结合，在生产和管理现场建立控制图，对出现的问题进行分析，能适宜地采取措施，运用SPC的理念和技能，提高对生产和服务过程控制和改进的有效性。SPC应用实战课程, 旨在为我国企业培育具有统计战略思维的中高层管理干部, 通过SPC管理方法的引进, 逐步引进其他先进品质管理工具和手法, 领导企业向世界一流企业迈进. 本课程适合于那些SPC导入成效甚小但又渴望高效导入SPC手法的企业.
【课程目标】
通过本课程，可以使学员
-- 了解SPC原理和应用，能够策划和推导企业SPC项目的应用
-- 学会利用正态分布和控制图来更好地理解过程改进过程的方法
-- 掌握建立和运用常规控制图的实战技巧
-- 掌握控制图的解析方法及其改善策略
-- 掌握过程能力研究，计算CP、CPK、PP、PPK及过程PPM的方法
-- 掌握改进过程能力的方法和工具
-- 能免费获得Minitab统计软件安装，并基本掌握Minitab基本操作方法。
【课程内容】
一、统计过程控制概述
²持续可信的品质——CPK
²統計过程控制的起源與發展
² SPC基本概念
²过程控制原理
² SPC的工具——控制图
² SPC的目标
² SPC的应用及收益
二、 SPC统计基础
²现代质量管理学的统计观点
²概率与随机现象
²计量型数据和计数型数据
²总体与样本
²统计量：均值、方差、标准差
²正态分布——品管核心统计理论
²用正态分布展示和评价过程
²过程的位置和分布（离散度）
²中心极限定理
² 3σ质量与6σ质量
²六西格玛（6σ）定义
² PPM-西格玛Z数-CPK质量度量换算三、变异知识
²变异与波动
²质量波动的因素分类--- 5M1E
²特殊原因和共同原因
²统计控制状态
²局部问题和系统改进
²波动、过程控制和过程能力
四、控制图原理
²控制图样式
²两类错误
²休哈特“3σ原则”
²分析用控制图和监控用控制图
²常规控制图的分类
²统计过程控制原则
²控制图 8条判异准则
²如何选择控制图
五、控制图数据采集
²为什么要收集数据
²数据收集计划
²如何确定控制项目--关键质量特性
²控制图数据规模
²采集控制图数据的步骤
²修哈特的“合理子组原则”
²数据的分层问题
²控制图数据的时间序列特性
²直方图数据不能做控制图
六、计量型控制图
² Xbar-R图（均值-极差）
² Xbar-s 图（均值-标准差）
²中位数- R图（中位数-极差）
² X－MR 图（单值-移动极差）
七、计数型控制图
² P 图（不合格品率）
² np图（不合格品数）
² c 图（缺陷数）
² u 图（单位缺陷数）
八、过程能力研究
²过程能力研究的目的
²过程能力研究的步骤
²过程能力的概念
²过程能力指数CP和CPK
²过程绩效指数PP和PPK
²过程不合格品率的计算
九控制图使用及策略
²控制图运用流程
²控制图界限的确定与发布
²控制图的记录
²对异常点的处置
²不要混淆控制界限和規格界限
²过程中心偏离目标的调整策略
²控制界限的重新计算问题
²用控制图确认改善效果
十、短期小批量控制图
²短期、小批量生产特点
² Z-MR控制图（计量型控制图）
²稳定计数控制图（计数型控制图）²通用控制图
十一、控制图应用扩展
² SPC大有可为
²红珠实验与漏斗实验
²控制图在人力资源管理的运用
²控制图在商业服务领域的运用
十二、MINITAB应用
² Minitab界面及操作
²控制图执行路径
²控制图数据输入
²控制图生成方法
²过程能力分析
²用Z图确认改善效果
²控制图打印制作
统计过程控制（SPC） SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制 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 SPC能解决之问题 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：制程的异常趋势可即时对策，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。 5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。 利用管制图管制制程之程序 1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。 2.制订操作标准。 3.实施标准的教育与训练。 4.进行制程能力解析，确定管制界限。 5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。 6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。 7.绘制制程管制用管制图。 8.判定制程是否在管制状态（正常）。 9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。 10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点： (1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。 (2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。 －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，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。 应用步骤如下： 1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 2.选用合适的控制图种类； 3.确定样本容量和抽样间隔； 4.收集并记录至少20～25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 6.计算各统计量的控制界限； 7.画控制图并标出各样本的统计量； 8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态； 9.决定下一步的行动。 应用控制图的常见错误： 1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作； 2.在工序能力不足时，即在CP＜1的情况下，就使用控制图管理工作；
SPC-统计过程控制 1.什么是SPC（统计过程控制）？ SPC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。 优点：适用于对大批量产品质量的控制(P7) 缺陷：发现质量有失控，但不能判断为什么失控，需要与其他控制手段结合（如鱼骨图，SW1H等）分析。 2.SPC的作用是什么？ 1.对过程做出可靠的评估（对单个特性具有99.72%的合格率） 2.确定过程的统计过程界限，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的报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生 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 3.怎么实现SPC？ 步骤一、确定过程流程图 步骤二、识别特殊特性 步骤三、初始确定人员、工装设备、原材料、参数（人机料法环） 步骤四、收集数据（试生产），要求：客观，真实，25组数据以上（按时间先后顺序，不能调换），时间跨度覆盖一天的数据变化
步骤五、通过均值极差控制图（X一-R控制图）、单值移动极差控制图（X-Rm控制图）计算出上 控制限和下控制限 步骤六、分析均值极差控制图的数据点，识别并标注特殊原因，重新计算控制界限 控制状态的标准为：1.点超控制界限，极大概率有问题 2.连续7点上升/下降/中心线的同一侧 3.正产情况下，显著多余2/3的点集中在中心1/3区域 步骤七、计算CPK/PPK,并分析、提高过程能力，对修改的过程控制图再分析 步骤八、当初始过程稳定并可接受时，转入量产的过程控制阶段，此时所计算的上控制限、下控制限作为控制基准延长使用 控制界限的重新计算：控制图使用一段时间后，生产过程有了变化（加工工艺改变、刀具改变、设备改变、技术革新、管理改革），应重新收集最近期间的数据，以重新计算控制界限并作出新的控制图。不发生工艺变更时，一个月或者一个季度评审一次以了解过程是否发生漂移。步骤九、过程改进 名词解释 USL：上公差 LSL：下公差 SL:公差中心 UCL：上控制线 LCL：下控制线 CL：中心线
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。通过对过程能力的分析，可以及时发现并解决潜在的质量问题，以确保产品或服务的质量符合 要求。 3. 供应链质量管理：SPC可以应用于整个供应链中的各个环节，如 原材料的检验和供应商的评估。通过对供应链中的数据进行分析，可 以实现对供应商的有效管理和监控，提高供应链的整体质量水平。
SPC制程统计分析培训资料 SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法进行质量控制和改进的管理工具。通过对制程数据进行收集、分析和解释，SPC帮助企业识别和消除生产过程中的变异性，确保产品符合质量要求。下面是一份关于SPC制程统计分析的培训资料，详细介绍SPC的原理、工具和实施过程。 一、SPC的原理 SPC的原理基于统计理论，通过对制程数据的分析和解释，可以帮助企业判断制程的稳定性和能力，并对不稳定的制程进行改进和优化，从而提高产品的质量和稳定性。 SPC的核心原理包括以下几个方面： 1.变异性的存在：制程中存在着多种类型的变异性，包括常因、特因和随机因素等。SPC的目标是通过控制变异性来提高质量。 2.统计控制：SPC利用统计方法分析制程数据，判断制程是否处于统计控制状态。从而判断出制程是否稳定，并提供依据进行改进。 3.过程能力分析：SPC不仅关注制程的稳定性，还关注制程是否满足质量要求。通过统计分析，可以评估制程的能力，发现潜在的问题并采取措施进行改进。 二、SPC的工具 SPC依靠一系列的统计工具来分析制程数据。常用的SPC工具包括： 1.直方图：通过对制程数据进行分组并绘制直方图，可以了解数据的分布情况，判断是否符合正态分布，以及是否存在特殊因素造成的异常。
2. 控制图：通过对制程数据进行统计和对比，绘制控制图可以判断 制程是否处于统计控制状态。常用的控制图有X-Bar图、R图、S图和P 图等。 3.散点图：散点图可以用来分析两个变量之间的关系，例如制程参数 与产品质量之间的关系。通过分析散点图，可以找到改善的方向和策略。 4.帕累托图：帕累托图可以帮助识别制程中的关键问题和优先改进的 方向。通过对问题进行分类和排序，可以优先处理影响最大的问题。 5.箱线图：箱线图可以显示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位、异常值等。通过对比不同制程的箱线图，可以找到优化和改进的空间。 三、SPC的实施过程 SPC的实施包括以下几个步骤： 1.数据收集：首先需要明确收集哪些数据以及数据的收集方式。数据 可以通过手工记录、设备自动采集和软件系统等方式进行收集。 2.数据分析：对收集到的数据进行统计分析，包括计算平均值、标准差、极差等指标，绘制直方图和控制图等。通过分析数据，判断制程是否 处于统计控制状态。 3. 判断制程能力：通过计算过程能力指标（如Cp、Cpk等），评估 制程是否满足质量要求，以及是否需要进行改进和优化。 4.持续改进：如果制程不稳定或者不满足质量要求，需要进行改进。 改进的方法包括分析问题的根本原因、制定改进计划、实施改进措施、验 证效果等。
spc培训 SPC培训 SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种用于监控和管理过程稳定性和质量稳定性 的方法。SPC培训则是为了让员工掌握SPC的基本原理和应用 技巧，帮助企业提高产品质量和生产效率。 SPC培训的目的是通过数据的采集、分析和应用，帮助企业实现以下目标： 1. 发现和消除过程中的特殊原因变异，即致命性缺陷。 2. 确保过程在正常运行范围内，避免常见原因变异，即正常 偶然原因的干扰。 3. 提高过程的稳定性和可靠性，最大程度地降低产品缺陷率。 4. 优化生产过程，提高生产效率，降低生产成本。 SPC培训内容可以包括以下几个方面： 1. SPC的基本概念和原理：介绍SPC的基本概念，包括过程、常见原因变异和特殊原因变异等，以及SPC的主要原理，如控制图、过程能力分析等。 2. 数据采集和分析：介绍如何采集数据，并通过统计方法对 数据进行分析，查找过程中的问题和改进方向。 3. 控制图的绘制和应用：讲解如何制作各种控制图，如均值图、范围图、方差图等，并解释控制图的应用方法。 4. 过程能力分析：介绍如何通过过程能力指标（如Cp、Cpk 等）对过程的稳定性和能力进行评估，并帮助企业确定改进措施。
5. SPC与质量管理体系的整合：将SPC与企业质量管理体系 有机结合，实现全面质量管理。 SPC培训的形式可以根据企业的实际情况而定，包括理论讲解、案例分析、实地演练等。培训内容应具体、实用，让员工能够理解和应用，从而为企业的生产和质量管理提供有力支持。 通过SPC培训，企业可以提高员工对过程稳定性和质量 控制的认识和理解，激发员工的质量意识，改变工作态度，提高工作效率。同时，SPC培训也为企业提供了一种全面有效的 质量管理工具，帮助企业实现质量目标，提高市场竞争力。 总结起来，SPC培训是提高员工对过程稳定性和质量控制的认识和理解的培训，通过数据采集、分析和应用帮助企业提高产品质量和生产效率。培训内容包括SPC的基本概念和原理、数据采集和分析、控制图的绘制和应用、过程能力分析以及SPC与质量管理体系的整合。通过SPC培训，企业可以提高员 工的质量意识和工作效率，实现质量目标，提高市场竞争力。
spc培训课件 SPC培训课件：提升质量管理的利器 在现代企业中，质量管理是确保产品和服务符合客户期望的关键要素之一。为了不断提升产品质量和降低缺陷率，许多企业开始采用统计过程控制（SPC）作为质量管理的利器。SPC培训课件则成为了企业培养员工掌握这一技能的重要工具。 SPC培训课件的目标是帮助员工了解SPC的基本原理和应用方法，以及如何使用SPC工具来监控和改进生产过程。通过培训，员工将学习如何收集和分析数据，以便准确地评估过程的稳定性和能力。这些技能将使员工能够及时发现和纠正潜在的质量问题，从而提高产品一致性和客户满意度。 SPC培训课件通常包括以下内容： 1. SPC概述：课件开始时会介绍SPC的基本概念和原理。员工将了解SPC的核心思想，即通过统计方法来控制和改进生产过程，以避免产品缺陷的产生。 2. 数据收集与分析：在这一部分，员工将学习如何正确地收集和记录数据，并使用SPC工具进行数据分析。他们将掌握控制图、直方图、散点图等常用的SPC工具，以便监控过程的稳定性和能力。 3. 过程改进：SPC不仅仅是用于监控过程，还可以用于改进过程。员工将学习如何使用SPC工具来识别和消除过程中的特殊原因变异，以提高过程的稳定性和能力。 4. SPC实践案例：为了帮助员工更好地理解SPC的应用，课件通常会包括一些实践案例。员工将通过这些案例学习SPC在实际生产环境中的应用，并掌握如何解决实际问题。
SPC培训课件的使用对企业来说具有多重好处。首先，它可以帮助企业建立一 支懂得使用SPC工具的团队，提高质量管理的专业水平。其次，通过SPC培训，企业可以提升员工的质量意识和责任感，从而减少产品缺陷率和质量成本。最后，SPC培训还可以促进团队合作和沟通，提高生产效率和工作效能。 总而言之，SPC培训课件是企业提升质量管理的利器。通过培训，员工将掌握SPC的基本原理和应用方法，能够准确地监控和改进生产过程。这将帮助企业 提高产品质量、降低缺陷率，并提升客户满意度。因此，企业应该重视SPC培训，将其纳入质量管理体系中，以实现持续改进和可持续发展的目标。
初级SPC培训教程 初级SPC培训教程 SPC（统计过程控制）是一种广泛应用于制造业和服务业的质量管理工具。它是通过利用统计方法来监控生产过程，并及时作出调整以保证产品质量的一种方法。随着全球经济的发展和竞争的加剧，SPC的重要性越来越凸显。本文将为初学者提供一个初级SPC培训教程，从理论到实践，帮助初学者快速入门。 一、SPC的基本原理 SPC的基本原理是通过常规收集并分析生产过程中发生的数据，以便发现生产问题并进行持续性的改进。这些数据可以是尺寸、重量、温度或时间等方面的数据。通过控制生产过程中的这些数据，可以确保生产出质量符合要求的产品。 二、SPC的实施步骤 SPC的实施步骤包括以下几个方面： 1.确定SPC的目的和应用范围。这是实施SPC的第一步，需要明确SPC的目的和应用范围，以便在实践过程中有针对性地进行监控。 2.确定需要监控的过程和测量项。需要根据产品要求和生产过程中的变化选择需要监控的过程和测量项，这些测量项可以是尺寸、重量、温度等方面的数据。
3.设置控制限。根据过程和测量项的数据，可以确定控制限，包括上限、下限和中心线，这些限制线用于监控过程的变化。 4.收集数据。数据的收集可以通过手动记录或自动记录的方式进行。收集的数据应该是可靠的，精确的，并且应该根据SPC的目的进行收集。 5.分析数据。通过数据分析，可以发现过程中的变化和潜在的问题，并及时采取措施进行调整。数据分析过程中需要用到一些统计学原理和方法。 6.采取措施进行改进。通过数据分析确定了生产过程存在的问题后，需要采取措施进行改进，为持续性的生产提供保障。 三、SPC过程中要注意的问题 在实施SPC的过程中，需要注意以下问题： 1.数据收集的可靠性。如果收集的数据不可靠，分析出来的结论也不可靠。因此，在收集数据时需要严格遵守数据的质量要求。 2.控制限的设置。设置控制限需要使用科学的方法，以便实现准确的监控，但是不应该将控制限设置得太紧，以免误判偏离控制限的变化。 3.数据分析的准确性。数据分析需要使用一些统计学原理和方法，如果统计学基础不扎实或方法选错，将会影响分析的准确性，因此需要专业人员进行数据分析。
SPC统计过程控制技术 SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control）技术，它 是一种采用统计方法来监控和控制生产过程的质量管理工具。SPC技术通 过对过程数据进行统计分析，能够帮助企业发现生产过程中的特殊因素， 及时采取措施以避免或减少产品质量问题的发生。本文将介绍SPC技术的 原理、方法和应用。 SPC技术的原理是建立在统计学基础上的。它利用统计学中的均值、 标准差、概率分布等概念和方法，对生产过程中的各种因素进行统计分析，从而了解过程的变异情况。通过对过程数据的采集和分析，SPC技术可以 判断过程稳定性，确定过程能否满足质量要求，并通过控制图等图表形式 展示分析结果，帮助生产人员进行决策和改进。 SPC技术主要包括过程能力分析、控制图分析和统计抽样等方法。过 程能力分析是通过统计计算和分析得到的数值指标，评估生产过程是否具 备满足产品质量要求的能力。常用的指标包括过程能力指数（Cp、Cpk） 和过程潜力指数（Pp、Ppk）等。控制图分析是通过绘制控制图来监控过 程的稳定性和变异情况，包括过程平均水平的控制图（X̄图）、过程离 散程度的控制图（R图、S图）和过程离散程度和平均水平的同时控制图（X̄-R图、X̄-S图）等。统计抽样是根据统计学原理和抽样方法，通 过对样本数据的分析来判断整个过程的质量水平，包括构造抽样方案、抽 样样本量的确定和样本数据的分析等。 SPC技术的应用范围广泛。它适用于各类生产过程中的质量控制和改进，无论是制造业还是服务业。在制造业中，SPC技术可以应用于各种工 艺过程的控制，如冶金、电子、化工等。在服务业中，SPC技术可以应用 于流程控制和质量改进，如银行、保险、医疗等。此外，SPC技术还可以
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。
SPC统计过程控制概要说明 SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，是一种通过收集和分析数据来实时监控和控制过程质量的方法。它利用统计学原理，对过程中的各项数据进行分析，确定过程是否处于控制状态，及时发现过程中的变异，以便采取相应的控制措施来提高过程的稳定性和品质水平。 SPC的基本原理是以统计学为基础，通过对过程中的数据进行收集、整理和分析，了解过程是否具有稳定性和可控性，从而判断生产过程的状况，让决策者及时采取相应的措施。其核心思想是通过实时监控和控制过程中的变异，避免过程产生无法接受的异常差异。 SPC的统计过程控制主要包括以下几个步骤： 1. 确定需要监控和控制的关键质量特性（Critical To Quality, CTQ）：CTQ是指对产品或过程关键的质量特性，通过分析顾客需求和产品设计要求，确定关键的CTQ指标来衡量产品质量。 2.采集数据：在生产过程中采集与CTQ相关的数据，包括样本数据和过程数据。样本数据是从生产批次或生产过程中抽取的若干个样本进行测试的结果，过程数据则是从整个生产过程中连续收集的实时数据。 3. 建立控制图：根据采集到的数据，利用统计学方法构建控制图，以图形的形式展示过程中的变异情况。常用的控制图有Xbar-R控制图、Xbar-S控制图、P控制图和C控制图等。控制图上通常有中心线（表示过程平均水平）和控制限（表示过程可接受的变异范围）。 4.分析控制图：通过对控制图的分析，判断过程是否处于控制状态。如果数据点在控制限范围内，并且没有特殊规律，说明过程是稳定和可控
的；如果数据点超出控制限，或者存在特殊规律，说明过程存在问题，需 要进行进一步分析。 5. 找出过程变异的原因：当控制图出现异常情况时，需要找出导致 变异的原因。可以通过根本原因分析方法（如鱼骨图、5Why法）或统计 方法（如方差分析和回归分析）来确定原因。 6.采取改进措施：基于对过程的分析，找出原因后，采取相应的改进 措施来解决问题并避免类似问题再次发生。改进措施可以是调整工艺参数、优化设备、培训操作人员等。 7.持续监控和改进：SPC是一个持续的过程，需要不断地进行数据采集、分析和改进。通过保持对过程的实时监控和反馈，及时调整控制策略，不断提高过程的稳定性和品质水平。 SPC的优点是可以实时监控过程质量，及时发现问题，避免不合格品 的产生，降低不良品率，提高生产效率和客户满意度。同时，SPC通过对 数据进行分析，可以帮助企业找出生产过程中的问题原因，提供改进的依 据和方向。 然而，SPC也面临一些挑战。首先，要建立和维护SPC系统，需要对 生产过程进行精确的测量和数据收集，对操作人员的技能要求较高。其次，SPC只能监控已经有数据的过程，不能预测未来的变异。最后，SPC过程 控制需要对数据进行统计分析，对统计学及其应用要有一定的理解和掌握。 总之，SPC统计过程控制是一种通过数据分析来监控和改进过程质量 的方法。通过建立控制图、分析数据和持续改进，可以确保过程处于稳定 和可控状态，提高产品质量和生产效率。同时，企业需要克服SPC实施中 的挑战，确保SPC系统的有效运行和持续改进。
SPC简明培训教程 SPC简明培训教程是一套企业质量控制和管理工具，用来控制生产过程中的变异性，提高产品的可靠性和质量。SPC可以帮助工业企业降低产品的制造成本，提高生产效率，减少产品的制造废品率和维修费用。本文将介绍什么是SPC、它的基本原则和步骤、以及如何使用SPC进行过程控制和统计分析。 一、SPC的定义与原则 SPC全称为Statistical Process Control，即统计过程控制。简单来说，SPC是在生产过程中对生产过程进行统计分析、控制和改进的一种方法。它是一种基于数据和事实的质量管理方法，能够帮助企业正确地控制产品的质量。 在SPC的控制过程中，应该遵守以下原则： 1. 规范性：SPC应该遵循一定的规范和流程，确保数据的可信度和有效性。 2. 统计性：SPC需要运用统计方法来分析过程变异性的特征，帮助确定过程中的潜在问题。 3. 实时性：SPC需要实时监控生产过程中的每一步，及时发现过程中的问题和异常，使生产过程能够及时调整。 4. 反馈性：SPC的每一个步骤都需要反向信息的反馈，让人们了解整个过程的情况，及时进行改进。
5. 持续性：SPC是一个长期的过程，需要持续采集数据和进行统计分析，持续改进生产过程中的问题。 6. 领导的支持：SPC需要得到企业领导的支持和重视，领导应该认识到SPC是提高企业质量和效率的必要手段之一。 二、SPC的步骤和使用方法 在SPC的过程中，有四个关键的步骤： 1. 建立控制图：控制图是SPC技术中最常用的工具，它 用于监测生产过程中的变异性，帮助REDUCE过程变异性。 2. 收集数据：SPC的第二步是收集数据。控制图和数据是相互关联的，控制图显示的变异性范围和稳定性取决于数据的质量和数量。 3. 分析数据：收集到数据之后，就进入了SPC的数据分 析阶段。在这个阶段，可以判断生产过程中是否存在特定的变异性，并确定哪些变异性需要特别关注。 4. 采取措施：收集数据分析之后，就可以根据数据的结 果来采取措施来改进生产过程中的问题。这一步需要根据实际情况进行调整，可能需要对生产过程中进行改变或优化，或者是调整生产过程中的标准。 在SPC的数据分析过程中，还包括一些常见的统计学工具，如直方图、散点图、因果关系图等工具。这些工具可以帮助团队更好地评估数据和问题，并进行根本的分析和诊断。 三、SPC的应用领域
SPC统计过程控制 讲师：赵又德 【课程背景】： 自从休哈特于上个世纪20年末提出第一张统计控制图，SPC统计控制在80多年里被各类企业广泛应用。然而，你在应用时是否有下列困惑： 1、小批量多品种，历史上大批量连续生产情况难以再现。当25组数据还没收集，产品已 生产完了。 2、花不少的时间和精力，实施了控制图，但感觉对质量改进没有什么作用 3、过程慢慢偏移，但普通的控制图识别不出来 4、是控制结果好还是控制关键因子好？ 5、以为过程异常，却越调越糟糕，过多干预过程 6、以为过程正常，却产生了大量的不良品。 1.85%的问题是普通原因造成的，只有15%是特殊原因产生的。可是，如何知道何时对普 通原因该善，何时对特殊原因改善？ SPC是应用统计技术对生产过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整相关质量特性参数，从而达到改进与保证质量的目的。早期的质量检验主要是在产品制造出来后才进行的，即事后把关。而在大量生产的情况下，由于事后检验信息反馈不及时所导致的生产损失很大，故又萌发出“预防”的思想，从而导致质量控制理论的诞生休哈特博士出于对西方电气公司所制造的产品变异或波动的关注和对抽样结果的研究，提出统计过程控制（SPC）理论，在1924年首创过程控制的工具——控制图。在控制图应用和发展的80多年中，它对产品的质量控制起到了非常重要的作用，并在世界各地特别是在欧美和日本得到了广泛的应用。在我国，自1978年全面推行质量管理科学方法以来，已制定出控制图的多项国家标准。这些标准已在有关工业部门使用，取得了良好效果。 近年来随着中国工业的高速发展SPC已经成为许多企业进行连续生产质量监控的重要工具。特别是在汽车工业，SPC早已纳入ISO和TS质量体系，成为准入市场的必备条件之一。 【课程收益】： ➢了解什么是SPC ➢了解控制图的原理 ➢通过案例与练习，有效提高质量、生产和工程技术人员分析与解决质量和过程能力问题的技能 ➢如何识别顾客需求（VOC），重点过程（CTP）和关键质量（CTQ） ➢系统地理解和掌握SPC统计过程控制一般原理 ➢理解并能识别过程的正常波动和异常波动 ➢理解3σ原理、中心极限定理和两种错误 ➢了解、计算并研究过程能力指数，长期能力与短期能力
SPC的技术原理和应用步骤（统计过程控制） SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。 SPC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。 在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的。它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。 一、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。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。 由于过程波动具有统计规律性，随机误差具有一定的分布规律，当过程受控时没有系统误差，根据中心极限定理，这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（μ，σ2）。正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置，越往边缘个体数越少。在正态分布正负3σ范围内，即样品特征值出现在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为99.73%，即超出正负3σ范围发生概率仅为0.27%。 而失控时，过程分布将发生改变，数据的中心位置或离散程度发生很大变化。当数据出现正负3σ范围以外，根据小概率事件实际不可能发生原理，即认为已出现失控。如果加工处于受控状态，则认为样品特征值一定
SPC制程统计管制培训教程 随着制造业的发展，工艺和生产过程的复杂性也不断增加。而这些复杂性往往会给生产带来一些差错和浪费，从而影响生产效率和产品质量。SPC（Statistical Process Control）制程统计管制能够帮助企业对生产过程中的波动进行监控和优化，实时反馈质量问题，从而持续提升企业生产效益和产品质量。本文主要介绍SPC制程统计管制的相关知识及其培训教程。 一、SPC制程统计管制的概念 SPC制程统计管制，又称为统计过程控制，是一种用于监测、控制和优化市场产品质量和持续改进生产过程的方法。通过收集和分析数据，SPC可以识别出生产过程中的变化趋势和 异常，从而帮助企业完成质量管理和生产控制。 二、SPC制程统计管制的原理 SPC制程统计管制主要基于以下原理： 1. 精度：通过确认生产过程中的关键要素和参数，确保 它们可被精确测量和控制。 2. 可重复性：尽可能消除生产过程中波动因素的影响， 从而保障产品的可重复性。 3. 持续优化：对生产过程中的数据分析，并且从中挖掘 出优化的契机，使得生产过程更加优化、有效。 三、SPC制程统计管制的培训教程
SPC制程统计管制培训教程通常包括以下内容： 1. SPC基础知识：历史演变、概念及术语、优点、适用对象和作用原理等。 2. 数据的收集和分析：学会如何将生产过程中的数据进行采集、记录，以及分析方法。 3. 普通化控制图的绘制：学习并掌握如何使用SPC软件来绘制普通化控制图，能够理解普通化控制图的表现意义，以及如何利用这些图像来进行质量管理。 4. 过程分析与改进：通过SPC方法对生产过程进行分析和诊断，找出问题根源并加以解决，以此实现生产过程的持续优化和改进。 5. SPC实战应用：SPC实际应用的案例学习，了解SPC在实际生产过程中如何应用，从而促进生产效率和产品质量的升级。 四、SPC制程统计管制带来的好处 通过SPC制程统计管制, 企业能够获得以下好处： 1. 提高产品质量：采用SPC制程统计管制技术可以对生产过程进行实时监测，对于有问题的生产过程，可以及时识别并加以处理，从而提高产品质量。 2. 降低成本：通过SPC，企业对生产过程进行及时的监控和控制，使得生产过程更加高效和优化，从而减少了生产的废料及浪费，降低了产品成本。
SPC SPC 是Statistical Process Control的简称统计过程控制 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 SPC能解决之问题 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：制程的异常趋势可即时对策，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。 5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。 利用管制图管制制程之程序 1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。 2.制订操作标准。 3.实施标准的教育与训练。 4.进行制程能力解析，确定管制界限。 5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。 6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。 7.绘制制程管制用管制图。 8.判定制程是否在管制状态（正常）。 9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。 10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。 分析用管制图主要用以分析下列二点： (1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。 (2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。 －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，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。 应用步骤如下： 1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 2.选用合适的控制图种类； 3.确定样本容量和抽样间隔；
1.统计过程控制 SPC 即统计过程控制。是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调以全过程的预防为主。也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构. 目录 一、spc的基础知识 1.关于控制、过程、统计 2.特性及其分类 3.统计学基础 二、spc的基本原理 4.过程的理解与过程控制
5.波动及波动的原因 6.局部措施和系统措施 三、统计过程的控制思想 1.正态分布简介 2.统计控制状态及两种错误 3.过程控制和过程能力 4.过程改进循环 四、控制图类型 1.控制图应用说明 2.控制图的定义和目的 3.控制图解决问题思路 4.控制图益处 5.控制图分类 6.控制图的选择 五、建立计算型控制图的步骤和计算方法 1.均值和极差图 2.均值和标准差图 3.中位数和极差图 4.单值和移动极差图 六、计数型控制图与过程能力指数 1.过程能力解释前提 2.过程能力的计算 3.过程能力指数 4.过程绩效指数 七、过程判异准则 以下是常用的八项判异准则： 1、一点落在A区以外； 2、连续9点落在中心线同一侧； 3、连续6点递增或递减； 4、连续14点相邻点上下交替； 5、连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外； 6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外； 7、连续15点在C区中心线上下； 8、连续8点在中心线同侧。
SPC统计过程控制 1、前言─SPC的由来、发展和基本要求 2、识别关键控制点 3、数据变异的衡量和分析· 直方图 4、数据的动态变异· 控制图 4.1、随机波动与异常波动 4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制图》(Control Chart)要点 4.3、常规控制图的类型和实例 s 控制图的结构和概念解释 s 控制图类型和用途 1) X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图) s 结构和应用流程 s 举例 2) I和MR控制图 s 结构和应用流程 s 举例 3) 离散U、C、P、NP控制图 s 结构和应用流程 s 举例 s 如何收集数据 s 采样及数据收集 s 设定和维持控制界限 4.4、控制图制订和使用中的若干实际问题 4.5、现代控制图技术案例 5、过程能力与过程性能(Process Capability / Performance)分析以及相应的指数CPK、PPK的应用 6、过程能力/性能的保证和提高---查找原因采取纠正/预防措施的逻辑推理工具 s 5M1E要素 s 分层法与排列图 s 用于因果关系和逻辑关系分析的非数字资料方法工具: 因果图、系统图与“5Why分析表”、关联图、故障树分析(FTA)、过程决策程序图(PDPC)法 7、如何实现有效的SPC现场控制 s 受控的标准 s 流程失控的表现