21_SPC入门

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）基础能力中心方明六西格玛黑带系列课程计量型数据控制图2习题4基本概念1计数型数据控制图3计量型数据控制图2习题4基本概念1计数型数据控制图3关于SPC 的一个例子●某工厂的Scrap 量达到了年度最低2%；●经理褒奖了那家工厂；●举行庆祝会：所有人都享用了丰盛的食物；●“所有人应该为自己的成就感到自豪！”S c r a p L e v e l (%)J F M A 2015年321举行party2015年4月：●Scrap 量连续2个月持续增加；●经理很想收回奖励；●“对成果的认可反而带来了反面效果。

”实现的的成果(改善)没有维持下去，Scrap 量又增多了。

●经理想要采取一些措施。

S c r a p L e v e l (%)J F M A M J 2015年3212015年6月：经理想收回奖励●Scrap 量增加到了2.6%，于是经理决定采取措施；●为了解决这个问题，经理召开了“特别会议”，强调完Scrap量的重要性后经理便离开了会议室。

●但是员工们都不知道应该做些什么；而且，除此之外他们还有其它需要改善的重要指标。

●所以他们没有采取任何为了减少Scrap 量的措施。

S c r a p L e v e l (%)J F M A M J J A S O N 2015年3212015年11月：No More “Nice Guy”●经理了解到从去年年末开始，Scrap 量在减少；●“情况正在好转！”（实际上并没有采取任何措施，但是经理不知道。

）●经理的结论：“强力的管理方式能带来好的结果！”S c r a p L e v e l (%)J F M A M J J A S O N D J F M A M J 2015年3212016年6月：经理的结论：“Tough Love Makes Things Happen”2016年S c r a p L e v e l (%)J F M A M J J A S O N D J F M A M J 2015年321SPC 导出了不同的结论……2016年UCLLCLSPC 导出了不同的结论…… 但是，理由是什么呢？●经理：●“嘿，我是根据data 做出决定的。

SPC统计方法根底知识1. 什么是SPC统计方法SPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法来监控和控制生产过程的方法。

它的目标是保证生产过程中的产品质量稳定和一致性，从而提高产品的可靠性和一致性，并减少生产过程中的变异性。

SPC统计方法通过收集和分析生产过程中的数据，确定过程中的变异性。

通过建立控制图和指标，可以监测过程的变化，并及时采取控制措施。

SPC统计方法主要基于统计原理和数学模型，能够帮助生产企业实现质量改良和过程优化。

2. 控制图的根本原理控制图是SPC统计方法中最常用的工具之一，用于监控过程中的变化。

控制图的根本原理是根据过程中的样本数据，通过计算和分析统计指标，画出上下限控制线，观察样本数据是否在控制限范围内。

如果样本数据超过控制限，可能存在特殊因素导致过程变化，需要进行分析和处理。

常用的控制图包括平均控制图〔X图〕、范围控制图〔R图〕、极差控制图〔s图〕等。

平均控制图用于监控过程的中心位置，范围控制图用于监控过程的变异程度，极差控制图用于监控过程的变异程度。

3. SPC统计方法的应用场景SPC统计方法适用于各种生产过程的质量控制和监控，具体应用场景包括：•常变性过程：SPC可以帮助监控常变性过程的稳定性和变异性，如化工生产、电子制造等。

•不稳定过程：对于不稳定的过程，SPC可以帮助找出并消除特殊因素，提高过程的稳定性和一致性。

•高精度要求：对于需要高精度和高一致性的生产过程，SPC 可以帮助控制和优化过程，提高产品质量。

•具有统计规律性的过程：对于具有规律性的生产过程，SPC 可以帮助发现和解释过程中的规律，从而优化过程。

4. SPC统计方法的优点和挑战SPC统计方法具有以下优点：•实时性：通过实时监控过程中的数据，可以及时发现和处理过程变化，减少产品不合格率和质量问题。

•可靠性：SPC基于统计原理和数学模型，具有较高的可靠性和准确性，可以帮助寻找过程中的问题和改良方向。

SPC基础知识及常用计算方法SPC基础知识一、SPC定义：1、SPC——统计制程管制：是指一套自制程中去搜集资料，并加以统计分析，从分析中去发气掘制程的异常，立即采取修正行动，使制程恢复正常的方法。

也就是说：品质不应再依赖进料及出货的抽样检验，而应该采取在生产过程中，认良好的管理方法，未获得良好的品质。

2、良好品质，必须做到下面几点：①变异性低②耐用度③吸引力④合理的价格3、变异的来源：大概来自5个方面：①机器②材料③方法④环境⑤作业人员应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。

4、SPC不是一个观念，而是要行动的步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确，依据制程程序给制造流程图，并依据流程图订定工程品质管理表。

步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小，轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时，徒增管制成本浪费资料且得不赏失，反之如果重要的项目未加以管制时，则不能满足设计者，后工程及客户的需求，则先去管制的意义。

步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，例如：在风浪很大的船上比赛乒乓球，试部能否确定谁技高一筹，帮制程作业的安定是最重要的先决条件，所以对于制程上影响产品口质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能经标准进行。

步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品，制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。

因此制程的能力不足时，必顺进行制程能力的改善，而且在制程能力充足后还必须能继续，所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。

步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图，而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。

步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成，但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题？解决问题？而问题的解决技巧，在于依据事实找出造成变异的确切原因，并提此对策加以改善，及如何防止再发生。

基础SPC统计概念讲义SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计方法对过程进行监控和控制的技术，可以帮助我们了解过程的稳定性和能力，并及时发现异常或者改进点。

在质量管理中，SPC常常被用于监测生产过程中的变异，并帮助我们做出有效的决策。

本文档将介绍SPC的基础统计概念，包括过程的稳定性、过程能力指数和常用的SPC图。

1. 过程的稳定性过程的稳定性是指在一定时间范围内，过程的输出是否在统计上保持稳定。

如果一个过程是稳定的，那么它的输出将在一个可接受的范围内变动，而不出现明显的趋势或者异常点。

相反，如果一个过程不稳定，那么它的输出将会出现较大的变异，这可能会导致产品质量的下降。

为了评估过程的稳定性，我们可以使用控制图来监测过程的输出。

2. 过程能力指数过程能力指数是用来评估过程的能力，即过程是否能够产生满足要求的产品。

通常，过程能力指数有两种常用的评估方法：Cp指数和Cpk指数。

Cp指数是通过计算过程的规格宽度和实际过程的变异程度来衡量过程的能力。

Cp指数越大，表示过程的能力越高，产品的规格范围与过程的变异能够很好地匹配。

Cpk指数是进一步考虑了过程中心偏移的指数，它除了考虑规格宽度和变异程度外，还考虑了过程中心与规格中心之间的距离。

Cpk指数越大，表示过程的能力越高，同时说明过程的中心较接近规格中心。

3. SPC图SPC图是一种通过可视化过程数据来帮助我们判断过程稳定性和能力的工具。

常用的SPC图包括控制图和能力图。

控制图是用来监测过程稳定性的图形化工具，常用的控制图有Xbar-R控制图、Xbar-S控制图和P控制图等。

•Xbar-R控制图可以用于监测过程的平均值和变异程度的稳定性，通过绘制过程的平均值以及样本的范围来判断过程是否稳定。

如果控制图中的点在控制线之间，在统计上就可以认为过程是稳定的。

•Xbar-S控制图与Xbar-R控制图类似，但使用样本标准差来代替样本范围。

SPC统计根底培训教材1. 简介SPC〔Statistical Process Control〕统计过程控制是一种基于统计原理的质量管理方法，旨在通过对过程的常规监控，实时识别和纠正过程中的变异，以到达持续改良和稳定的生产品质。

本文档将介绍SPC统计根底的概念、应用和分析方法，帮助读者理解和应用SPC技术，提高生产质量和效率。

2. SPC根本概念2.1 变异性在SPC中，我们关注的是过程中的变异性。

变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下产生的差异。

它可以分为两种：一是常见因素引起的普通变异性，二是特殊因素引起的非常见变异性。

2.2 过程稳定性过程稳定性是指当没有特殊原因影响时，过程的输出是稳定的。

稳定的过程有助于预测未来的结果，并减少产品缺陷的发生。

SPC通过控制过程中的变异性，实现过程的稳定性。

2.3 控制图控制图是SPC的核心工具之一，用于监控过程中的变异性。

常用的控制图包括：X-Bar图、范围图、P图和C图等。

通过在控制图上绘制过程的样本数据，我们可以判断过程是否处于控制状态，是否存在特殊原因引起的变异。

3. SPC应用3.1 数据收集和测量在SPC中，准确和可靠的数据收集是关键。

本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及测量设备的选择和校准要求。

我们还将讨论如何进行数据的采样和记录。

3.2 变异性分析在SPC中，我们使用统计工具来分析过程中的变异性。

本章将介绍常见的变异分析方法，包括范围分析、方差分析、均值分析等。

我们还将讨论如何使用控制图来判断过程的稳定性和能力。

3.3 过程改良SPC不仅仅是一种监控工具，它还可以指导过程改良。

本章将介绍SPC在过程改良中的应用，包括PDCA循环、六西格玛等质量管理方法。

我们还将讨论如何使用SPC技术来解决常见的生产问题。

4. SPC实践案例本章将以实际案例为例，介绍SPC在不同行业中的应用。

我们将结合实际数据，演示如何进行SPC分析和改良，以及取得的效果。