aabspc基础
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spc统计-aacSPC教材新进员工 精品
过程控制系统 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备
统计方法
材料 方法 环境
我们工作 的方式/资 源的融合
产品或 服务
输入
过程/系统
输出
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
顾客的呼声
变差/波动
• 过程的单个输出之间不可避免的差别
•变差的两个趋势 –集中趋势 –离散趋势
•变差的两个原因： –普通原因 –特殊原因
产品生产过程分析“乌龟图”
使用什么？（材料/设备）
1、检测设备、量具、标准块； 2、车间隔离区； 3、控制点。
输入
1、不合格品/可疑产品； 2、顾客投诉； 3、过程异常、SPC图纸； 4、设备发生异常。
如何做？（方法/程序/技术） 1、按程序（不合格品控制）； 2、不合格品评审； 3、返工/返修指导书； 4、SPC图； 5、分隔/追溯性； 6、标准样品。
造成变差的一个原 因，它影响被研究 过程输出的所有单 值；在控制图分析 中，它表现为随机 过程变差的一部分。
变差（波动）的普通原因与特殊原因的区别
普通原因（随机原因、偶然原因）
特殊原因（可查明原因）
说 是由许多单独的原因所构成
是由一个或只有少数几个单独的原因所构成
明 任何一个普通原因只会产生微笑的变差，但许多 任何一个特殊原因都会造成较大的变差
过程控制的需要
• 检测-容忍浪费：抽样或100%检验的不足
• 预防-避免浪费：
– 质量是生产出来的，不是检验出来的
为什么要应用SPC
在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不 可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等 基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波 动和异常波动。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。
SPC基础知识及常用计算方法
SPC基础知识及常用计算方法一、SPC简介1、SPC——统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高和控制产品的质量。
(简介: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，用良好的管理方法，来获得良好的品质。
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（人、机、法、环、料、测）在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动。
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。
应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。
4、 SPC的应用步骤其流程图如下：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——把重要的项目、客户重视的特性管制步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，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品质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能按标准进行。
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。
SPC基础知识--ppt课件
1
SPC 源于20年代，以美国休哈特（She whart） 博士发明控制图为标志。
二战中美国将其制定为战时质量管理标准，对 军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的 作用。
50年代在日本工业界大量推广应用，对日本产 品质量的崛起起到了至关重要的作用。
80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC。 农夫山泉从2014年12月开始逐步推行和应用
单值图控制上限
28.8
移动极差图控制下限
单值图控制下限
28.5
Cpk
螺纹内径
移动极差图
0.30
28.88
0.28
28.84
0.26
0.24
28.80
0.22
28.76
0.20
28.72
0.18
28.68
0.16
28.64
0.14
28.60
0.12
28.56
0.10 0.08
28.52
0.06
28.48
22
+ 准则1：一点落在A区以外。
Page 23 23
准则2：连续9点落在中心线同一侧。主要原因为过程平均值 变化。
Page 24 24
准则3：连续6点递增或递减。产生趋势的原因可能是工具 逐渐磨损、维修逐渐变坏等，从而使得参数随着时间而 变化。
Page 25 25
准则4：连续14点相邻点上下交替。数据分层不够。如，两 名操作人员轮流进行操作；轮流使用两台设备。
Page 29 29
+ 准则8：连续8点在中心线两侧，但无一在C区中。主要原 因为数据分层不够。
Page 30 30
名称
平均值 极差（Range）
SPC 源于20年代，以美国休哈特（She whart） 博士发明控制图为标志。
二战中美国将其制定为战时质量管理标准，对 军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的 作用。
50年代在日本工业界大量推广应用，对日本产 品质量的崛起起到了至关重要的作用。
80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC。 农夫山泉从2014年12月开始逐步推行和应用
单值图控制上限
28.8
移动极差图控制下限
单值图控制下限
28.5
Cpk
螺纹内径
移动极差图
0.30
28.88
0.28
28.84
0.26
0.24
28.80
0.22
28.76
0.20
28.72
0.18
28.68
0.16
28.64
0.14
28.60
0.12
28.56
0.10 0.08
28.52
0.06
28.48
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+ 准则1：一点落在A区以外。
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准则2：连续9点落在中心线同一侧。主要原因为过程平均值 变化。
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准则3：连续6点递增或递减。产生趋势的原因可能是工具 逐渐磨损、维修逐渐变坏等，从而使得参数随着时间而 变化。
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准则4：连续14点相邻点上下交替。数据分层不够。如，两 名操作人员轮流进行操作；轮流使用两台设备。
Page 29 29
+ 准则8：连续8点在中心线两侧，但无一在C区中。主要原 因为数据分层不够。
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名称
平均值 极差（Range）
SPC基础入门
Statistical Process Control
（统计过程控制）
李明
1
统计过程控制（SPC）
1、SPC旳发展史与基本统计概念 2、SPC旳基本原理 3、控制图 4、过程能力和过程能力指数
2
1.1 什么是SPC
什么是SPC – 统计过程控制即SPC(statistical process control)．它是利用统计措施对过程中旳各个 阶段进行监控，从而到达改善与确保质量旳目 旳．SPC强调全过程旳预防为主。 – SPC不但用于生产过程，而且可用于服务过程 和一切管理过程．
稳定
控制用
3、控制图旳选择
控制图旳选定
计量值
资料性质 计数值
平均值
n≧2
样本大小 n≧2
CL旳性质
“n”=10~25 “n”是否较大
中位数
“n”=2~5
“n”=1 不一定
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
一定 “n”是否一定
一定
单位大小 是否一定
不一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
X-Rm 图
“p”
图
“np” “c”
1.3.1 数据旳种类
• 计量型 特点：能够连续取值
也称连续型数据。
如：零件旳尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
• 计数型
特点：不能够连续取 值，也称离散型数 据。
如：废品旳件数、缺 陷数
1.3.2 波动（变差）旳概念：
波动旳概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样旳。生产实践证明，不论用多么精密旳设备 和工具，多么高超旳操作技术，甚至由同一操作工 ，在同一设备上，用相同旳工具，生产相同材料旳 同种产品，其加工后旳质量特征（如：重量、尺寸 等）总是有差别，这种差别称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实旳客观认可。消除波动不是 SPC旳目旳，但经过SPC能够对波动进行预测和控 制。
（统计过程控制）
李明
1
统计过程控制（SPC）
1、SPC旳发展史与基本统计概念 2、SPC旳基本原理 3、控制图 4、过程能力和过程能力指数
2
1.1 什么是SPC
什么是SPC – 统计过程控制即SPC(statistical process control)．它是利用统计措施对过程中旳各个 阶段进行监控，从而到达改善与确保质量旳目 旳．SPC强调全过程旳预防为主。 – SPC不但用于生产过程，而且可用于服务过程 和一切管理过程．
稳定
控制用
3、控制图旳选择
控制图旳选定
计量值
资料性质 计数值
平均值
n≧2
样本大小 n≧2
CL旳性质
“n”=10~25 “n”是否较大
中位数
“n”=2~5
“n”=1 不一定
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
一定 “n”是否一定
一定
单位大小 是否一定
不一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
X-Rm 图
“p”
图
“np” “c”
1.3.1 数据旳种类
• 计量型 特点：能够连续取值
也称连续型数据。
如：零件旳尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
• 计数型
特点：不能够连续取 值，也称离散型数 据。
如：废品旳件数、缺 陷数
1.3.2 波动（变差）旳概念：
波动旳概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样旳。生产实践证明，不论用多么精密旳设备 和工具，多么高超旳操作技术，甚至由同一操作工 ，在同一设备上，用相同旳工具，生产相同材料旳 同种产品，其加工后旳质量特征（如：重量、尺寸 等）总是有差别，这种差别称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实旳客观认可。消除波动不是 SPC旳目旳，但经过SPC能够对波动进行预测和控 制。
详细全面的SPC详解(培训资料)
第一讲SPC的基础
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
•
小概率事件定义：指发生的概率非常小的一个事件，要让它发生，需收集大 量的数据。
• • •
正态分布： 特点：中间高，两边低，左右基本对称 如：员工的工资，工资高少数，工资低 的少，中间高 两个参数： 位置 u ：中心值 形状σ：分布宽度 实际运用中：标准差和中心值平均值往往获得不了，我们只能通过样本来获取。 我们用样本的平均值来代替正态分布的平均值u中心值，用样本的标准差s代 替正态分布的标准差σ ，
• • • • • • • •
关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
•
•
SPC和SQC的关系
针对过程中重要 控制特性做的才是SPC
测量 原料 PROCESS
结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC
• • SPC：1.强调现场可执行 2.针对过程关键特性 SQC：1.随机性强 2.针对结果
• • • • •
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
•
小概率事件定义：指发生的概率非常小的一个事件，要让它发生，需收集大 量的数据。
• • •
正态分布： 特点：中间高，两边低，左右基本对称 如：员工的工资，工资高少数，工资低 的少，中间高 两个参数： 位置 u ：中心值 形状σ：分布宽度 实际运用中：标准差和中心值平均值往往获得不了，我们只能通过样本来获取。 我们用样本的平均值来代替正态分布的平均值u中心值，用样本的标准差s代 替正态分布的标准差σ ，
• • • • • • • •
关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
•
•
SPC和SQC的关系
针对过程中重要 控制特性做的才是SPC
测量 原料 PROCESS
结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC
• • SPC：1.强调现场可执行 2.针对过程关键特性 SQC：1.随机性强 2.针对结果
• • • • •
SPC基础知识培训教材-入门级ppt课件
;
X-R控制图的断定准那么
〔e〕出现的点,有周期性变动时
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
温
度
测 量
144
144
144
147 144 144 144 144
144
145
143 143 144 144 144
144
144
144 144 144 143 144
146
144
143
数
据 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 143 145 145 145 145 145 145 145 145 145
稳定状态。缺点是不易发现工序分布中 能得到一个数据或希望尽快发现并消
心的变化。
除异常原因。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
;
如何选技合格的SPC控制图
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
X-R控制图的断定准那么
〔e〕出现的点,有周期性变动时
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
;
X-R控制图的断定准那么
温
度
测 量
144
144
144
147 144 144 144 144
144
145
143 143 144 144 144
144
144
144 144 144 143 144
146
144
143
数
据 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 145 143 145 145 145 145 145 145 145 145 145
稳定状态。缺点是不易发现工序分布中 能得到一个数据或希望尽快发现并消
心的变化。
除异常原因。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
较常用，计算简单，操作工人易于理解 。
样本容量相等。
计算量大，控制线凹凸不平。
样本容量不等。
;
如何选技合格的SPC控制图
n
2
3
4
5
6
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8
9
10
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.134 1.109 1.054 1.010 0.975
SPC培训教材基础篇
04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具，用于监控生产过程中的关键特性，通过图形化展示过程数据，帮助管理者识别异常波 动。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上，并与控制界限进行比 较，来检测异常波动。控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。当数据点超出控 制限或连续7个点在均值的一侧时，通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC，确保生产安全和环保达标，提高企业形象 和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析，及 时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题，确保生产安全 和环保达标。同时，通过实施SPC，提高了企业的形象和 社会责任感。
案例四：某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用，如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性，选 择适当的测量工具和设备，定期 校准和维护测量设备，确保数据 来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类 ，利用图表和统计方法对数据进 行初步分析，以便更好地理解和 呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析，识 别数据的分布、趋势和异常值，为后 续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果，对数据进行合 理的解释和推断，挖掘数据背后的原 因和规律，为改进和控制过程提供支 持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制，及时发现异常和波动 ，采取相应的措施进行调整和控制，确保过程的稳定性和可 靠性。
SPC基础知识[1]
SPC基础知识
2020/10/31
SPC基础知识[1]
課程大綱
• 直方圖統計 • 特性要因圖 • 圖形分析制程能力 • 制程能力指數 • 循環改善PDCA • 六個標准差的概念 • 六個標准差測量和統計 • 六個標准差工具
SPC基础知识[1]
直方圖
直方圖的定義、用途
• 將收集的測定值或數據之全距分為幾個相等區間作為橫軸，並將各區間 • 內之測定值所出現次數累積而成的面積以條狀方式排列起來所產生的圖 • 形，稱之為直方圖。
名詞解釋:
1. 次數分配: 將許多的複雜數據依其差異的幅度分成若干組,在各組內列入測定
2.
值得出現次數,即為次數分配.
2. 相對次數: 在各組出現的次數除以全部之次數.
3. 累積次數: 為自次數分配的測定值較小的一端將其次數累積計算,則成為
4.
累積次數
5. 4. 全距(R) : 在所有數據中的最大值和最小值的差
• ...............
• ............... • 23.15 + 0.5 = 23.65 （已大圖的作法
• 6. 求出各組的中心值 -- 各組上界加下界除以二
• Ex: （20.15 + 20.65）/ 2 =20.40 第一組中心值 • 7. 計算落在各組內的 次數
0.645 0.658 0.650 0.648 0.647 0.655 0.645 0.647 0.647 0.648
0.641 0.654 0.643 0.654 0.642 0.652 0.641 0.652 0.641 0.649
0.650 0.660 0.649 0.650 0.643 0.654 0.644 0.649 0.644 0.650
2020/10/31
SPC基础知识[1]
課程大綱
• 直方圖統計 • 特性要因圖 • 圖形分析制程能力 • 制程能力指數 • 循環改善PDCA • 六個標准差的概念 • 六個標准差測量和統計 • 六個標准差工具
SPC基础知识[1]
直方圖
直方圖的定義、用途
• 將收集的測定值或數據之全距分為幾個相等區間作為橫軸，並將各區間 • 內之測定值所出現次數累積而成的面積以條狀方式排列起來所產生的圖 • 形，稱之為直方圖。
名詞解釋:
1. 次數分配: 將許多的複雜數據依其差異的幅度分成若干組,在各組內列入測定
2.
值得出現次數,即為次數分配.
2. 相對次數: 在各組出現的次數除以全部之次數.
3. 累積次數: 為自次數分配的測定值較小的一端將其次數累積計算,則成為
4.
累積次數
5. 4. 全距(R) : 在所有數據中的最大值和最小值的差
• ...............
• ............... • 23.15 + 0.5 = 23.65 （已大圖的作法
• 6. 求出各組的中心值 -- 各組上界加下界除以二
• Ex: （20.15 + 20.65）/ 2 =20.40 第一組中心值 • 7. 計算落在各組內的 次數
0.645 0.658 0.650 0.648 0.647 0.655 0.645 0.647 0.647 0.648
0.641 0.654 0.643 0.654 0.642 0.652 0.641 0.652 0.641 0.649
0.650 0.660 0.649 0.650 0.643 0.654 0.644 0.649 0.644 0.650
SPC基础知识-4
志坚强的人能把世界放在手中像 泥块一 样任意 揉捏。 2020年 8月14 日星期 五上午6 时5分2 1秒06: 05:2120 .8.14
•
7、最具挑战性的挑战莫过于提升自我 。。20 20年8 月上午6 时5分2 0.8.140 6:05August 14, 2020
•
8、业余生活要有意义，不要越轨。20 20年8 月14日 星期五6 时5分2 1秒06: 05:2114 August 2020
12月 ● 12.68 12
5月 12.23 ●
12.23 11
12.52
12.75 10月 11.79●
12.52 ● 6月
303.990 0 110.574 0
260.459 87.928
12.24 11.36
11.36 ●
86.790 0 18.600 0
71.628 16.509
11.79 12.68
•
3、越是没有本领的就越加自命不凡。 20.8.14 06:05:2 106:05 Aug-20 14-Aug-20
•
4、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的 错儿。 06:05:2 106:05: 2106:0 5Friday , August 14, 2020
•
5、知人者智，自知者明。胜人者有力 ，自胜 者强。 20.8.14 20.8.14 06:05:2 106:05: 21Aug ust 14, 2020
四、雷达图实例－复合膜消耗雷达图
时间 (月)
4 5 6 7 8 9 10 12 合计
产量 （万袋） 462.636 0 506.376 0 344.760 0 50.340 0
消耗量 （km） 411.931 433.508 302.178 44.928
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7、最具挑战性的挑战莫过于提升自我 。。20 20年8 月上午6 时5分2 0.8.140 6:05August 14, 2020
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8、业余生活要有意义，不要越轨。20 20年8 月14日 星期五6 时5分2 1秒06: 05:2114 August 2020
12月 ● 12.68 12
5月 12.23 ●
12.23 11
12.52
12.75 10月 11.79●
12.52 ● 6月
303.990 0 110.574 0
260.459 87.928
12.24 11.36
11.36 ●
86.790 0 18.600 0
71.628 16.509
11.79 12.68
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3、越是没有本领的就越加自命不凡。 20.8.14 06:05:2 106:05 Aug-20 14-Aug-20
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4、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的 错儿。 06:05:2 106:05: 2106:0 5Friday , August 14, 2020
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5、知人者智，自知者明。胜人者有力 ，自胜 者强。 20.8.14 20.8.14 06:05:2 106:05: 21Aug ust 14, 2020
四、雷达图实例－复合膜消耗雷达图
时间 (月)
4 5 6 7 8 9 10 12 合计
产量 （万袋） 462.636 0 506.376 0 344.760 0 50.340 0
消耗量 （km） 411.931 433.508 302.178 44.928
SPC基础知识培训讲义
SPC基础知识培训讲义SPC基础知识⼀、什么是SPCSPC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。
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学习改变命运,知 识创造未来
ACCEPTANCE BASED ON SUPPLIER OUTGOING INSPECTION
IMPROVED BUT INCONSISTENT PROCESSES
aabspc基础
SCI FULLY IMPLEMENTED BUILT-IN QUALITY
WELL CONTROLLED PROCESSES
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
品質的基本概念
1. 產品品質以滿足客戶要求為最 終目的,並不因合乎規格而故步 自封.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
2. 產品品質是企業進行競爭的一個決定性 因素,企業若不能適應新的形勢,將會面 臨淘汰.
学习改变命运,知 识创造未来
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
学习改变命运,知 识创造未来
SPC 是
統計方法與專業技術的結合 (S+P) 在千頭萬緒中有效的掌握管製重點 (S+C) 對製造出良品之事先的設計;掌握與保證 (P+C) 透過持不斷的改善而成為一流的企業
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
變異的源頭
学习改变命运,知 识创造未来
可控製之變異 (母 數)
不可控製之變異 (變 量)
材料 操作條件 操作者 設備
大氣之溫度
大氣之濕度
大氣之壓力
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
管理者處理變異的責任
一 . 透過 維持 將母數型變異控製在合理之範圍內 二 . 透過 改善 將變量型變異轉換成母數型變異
aabspc基質將會為企業帶來巨大的 經濟效益,如降低生產成本 , 增加市 場佔有率 , 減少原料消耗等.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
4. 改善產品品質與提高生產力並不會互相矛盾,品質改善 長遠來看可減少次品,提高成品率,使製程進行順利,皆有 助生產力的提高.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
7. 產品品質在形成的過程中永遠存在 差異與波動, SPC是把此差異 / 波動 控製在需要的範圍內.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
8. SPC是應用統計學及其它數學方法,可判斷生產製程的穩定性及 異常現象,以達到“預防勝於治療”(PREVENT DEFECTS VS DETECT DEFECTS)的目的.
学习改变命运,知 识创造未来
SPC
定義
SPC 就是依據
統計 的邏輯
來判斷
製程 是否正常
及應否采取改善對策的一套
控制系統
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
SPC 的統計基礎
統計量
集中趨勢 離中趨勢
冒險率
誤真為假 (α) 誤假為真 (β)
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
變異 (VARIATION) . 變異是滿足顧客的敵人(The enemy of customer satisfaction)
是改善品質的敵人(The enemy of quality improvement)
是良率的主要因素(The major determinant of yield) (99.73%) 14=40%
統計
是
“ 數據 ” 透過 “ 計算 ”產生出
“ 有意義的情報 ” 就是統計
I
P
学习改变命运,知 识创造未来
統計 = 數據 + 計算 +
計數值
X
計量值
σ
aabspc基础
有意義的情報
O
学习成就理想知识创造未来
什麼是有意義的情報
例 1 : 拉力強度很好 例 2 : 拉力強度平均為5kg/cm2 例 3 : 大多數產品的拉力強度在
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
13. 品質管理不能單純地看控製品 質的方法及工具,要視為經營思 想及革命的理念.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
SPC 理 念
1. 沒有兩個東西是完全相像的---變異. 2. 產品或製程內的變異是能被測量的.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
9. 產品品的改善, 需要提高工作品質, 其實工作品質是產品品質 的保證, 產品品質是工作品質的結果和反映, 而製程品質是 工作品質與產品品質的橋樑.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
10. 工作品質決定在工作員的素質,而人員素質受知識水平影響 最大,單靠經驗來提高知識是不能滿足工作對知識的要求,還 需要透過教育及在職訓練而改善.
HEWLETT PACKARD
“SPC MUST BE USED ON CRITICAL PROCESSES…SPC TRAINING MUST OCCUR…AT&T WILL PERFORM ON-SITE AUDITS OF TEST / INSPECTIONS, TRAINING / CERTIFICATION; DOCUMENTATION.”
SPC 相關的統計工具
柏拉圖 ( 決定管製重點 ) 統計檢定 管製圖 抽樣計劃
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
SPC 與品管工具
STEP
SPC 目 的
1 由產品特性轉換成製程參數
2 由眾多製程參數中依重要性選出管製項目
3 決定管製項目之管製範圍 4 初步估算製程能力 5 當製程能力不足時進行改善專案
X型 不明 不明 D.O.E
研發人員
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
学习改变命运,知 识创造未来
SPC 迷思
1. 有管製圖就是SPC ? 2. 有抽樣計劃就是SPC ? 3. 有計算 Ca / Cp / Cpk就是SPC ? 4. 有製程參數控製就是SPC ?
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
学习成就理想知识创造未来
“SPC MUST BE USED TO MONITOR AND ENSURE PROCESS CONTROL…PERIODI EVALUATION / CERTIFICATION OF PERSONNEL IN SPC MUST OCCUR…HP HAS THE RIGHT TO AUDIT PROCESSES AS NEEDED.”
回饋
不良品 要因分析 數據收 集
標準化的製程 (製 作規範)
生產 製程檢驗
成品 成品檢驗
出貨 客戶抱怨處理
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
EARLY 80’S
PROCESS IMPROVEMENTS
MID 80’S
90’S
100% INTEL INCOMING INSPECTION
UNCONTROLLED PROCESSES
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
問題類型 造成問題的原因
最佳控製條件 可用之統計工具
責任者
SQC之分法 Taguchi之分法
学习改变命运,知 识创造未来
問題類型與SPC
T型 明確
A型 明確
明確 管製圖 層別法
不明
檢定/推定相關 回歸 D.O.E
操作者
現場主管
SPC On - line
DOE Off - line
變異的來源 : 人 , 工 , 物 , 法 , 環境 , 管理. 3. 東西的變化是依據有限的模式(分配的頻率).
若用同樣的東西測量 , 它應傾向於鐘形狀. 4. 任何製程製造的產品 , 去決定分布圖的形關是可能的. 5. 由於非機原因之變異將導致鐘形狀(常態分布)變形.
学习改变命运,知 识创造未来
6.2 管製圖
2.3 寄與率分析 3.3 回歸分
5.2 DOE (Cp 6.3 抽樣計劃
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
学习改变命运,知 识创造未来
品 管系統
標準的議器 與 量具
標準化的檢驗方法 (檢驗 規範)
合格 的 檢驗 人員 操
員
作
員
合格 的物 料
儀器偏差 規格偏差 人為因素 物料因素 製作方法不當
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
5. 節選及檢驗並不能有效地防止不 良品的產生,產品品質需要靠良 好及穩定的製程提供.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
6. 每一道製程的品質會直接或間接受前面製程影響,所以下 一道製程可視為前一道製程的用戶,有權向前面各製的 工作人員提出意見或要求.
SPC 不是
❖ 只有成品檢驗 , 而無製程檢查 ❖ 有製程檢查 , 而無優先順序 ❖ 有優先順序 , 但無 “ 合理的 ” 管製範圍 ❖ 有管製範圍 , 但未定期執行 ❖ 有定期執行 , 但頻率不當 ❖ 有正確頻率 , 但無追蹤分析 ❖ 有追蹤分析 , 但無有 “ 有效的 ” 改善措施 ❖ 有改善措施 , 但未成為規範
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
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ACCEPTANCE BASED ON SUPPLIER OUTGOING INSPECTION
IMPROVED BUT INCONSISTENT PROCESSES
aabspc基础
SCI FULLY IMPLEMENTED BUILT-IN QUALITY
WELL CONTROLLED PROCESSES
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
品質的基本概念
1. 產品品質以滿足客戶要求為最 終目的,並不因合乎規格而故步 自封.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
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2. 產品品質是企業進行競爭的一個決定性 因素,企業若不能適應新的形勢,將會面 臨淘汰.
学习改变命运,知 识创造未来
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
学习改变命运,知 识创造未来
SPC 是
統計方法與專業技術的結合 (S+P) 在千頭萬緒中有效的掌握管製重點 (S+C) 對製造出良品之事先的設計;掌握與保證 (P+C) 透過持不斷的改善而成為一流的企業
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
變異的源頭
学习改变命运,知 识创造未来
可控製之變異 (母 數)
不可控製之變異 (變 量)
材料 操作條件 操作者 設備
大氣之溫度
大氣之濕度
大氣之壓力
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
管理者處理變異的責任
一 . 透過 維持 將母數型變異控製在合理之範圍內 二 . 透過 改善 將變量型變異轉換成母數型變異
aabspc基質將會為企業帶來巨大的 經濟效益,如降低生產成本 , 增加市 場佔有率 , 減少原料消耗等.
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aabspc基础
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4. 改善產品品質與提高生產力並不會互相矛盾,品質改善 長遠來看可減少次品,提高成品率,使製程進行順利,皆有 助生產力的提高.
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7. 產品品質在形成的過程中永遠存在 差異與波動, SPC是把此差異 / 波動 控製在需要的範圍內.
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8. SPC是應用統計學及其它數學方法,可判斷生產製程的穩定性及 異常現象,以達到“預防勝於治療”(PREVENT DEFECTS VS DETECT DEFECTS)的目的.
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SPC
定義
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統計 的邏輯
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製程 是否正常
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控制系統
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SPC 的統計基礎
統計量
集中趨勢 離中趨勢
冒險率
誤真為假 (α) 誤假為真 (β)
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aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
變異 (VARIATION) . 變異是滿足顧客的敵人(The enemy of customer satisfaction)
是改善品質的敵人(The enemy of quality improvement)
是良率的主要因素(The major determinant of yield) (99.73%) 14=40%
統計
是
“ 數據 ” 透過 “ 計算 ”產生出
“ 有意義的情報 ” 就是統計
I
P
学习改变命运,知 识创造未来
統計 = 數據 + 計算 +
計數值
X
計量值
σ
aabspc基础
有意義的情報
O
学习成就理想知识创造未来
什麼是有意義的情報
例 1 : 拉力強度很好 例 2 : 拉力強度平均為5kg/cm2 例 3 : 大多數產品的拉力強度在
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
13. 品質管理不能單純地看控製品 質的方法及工具,要視為經營思 想及革命的理念.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
SPC 理 念
1. 沒有兩個東西是完全相像的---變異. 2. 產品或製程內的變異是能被測量的.
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
9. 產品品的改善, 需要提高工作品質, 其實工作品質是產品品質 的保證, 產品品質是工作品質的結果和反映, 而製程品質是 工作品質與產品品質的橋樑.
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aabspc基础
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10. 工作品質決定在工作員的素質,而人員素質受知識水平影響 最大,單靠經驗來提高知識是不能滿足工作對知識的要求,還 需要透過教育及在職訓練而改善.
HEWLETT PACKARD
“SPC MUST BE USED ON CRITICAL PROCESSES…SPC TRAINING MUST OCCUR…AT&T WILL PERFORM ON-SITE AUDITS OF TEST / INSPECTIONS, TRAINING / CERTIFICATION; DOCUMENTATION.”
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柏拉圖 ( 決定管製重點 ) 統計檢定 管製圖 抽樣計劃
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aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
SPC 與品管工具
STEP
SPC 目 的
1 由產品特性轉換成製程參數
2 由眾多製程參數中依重要性選出管製項目
3 決定管製項目之管製範圍 4 初步估算製程能力 5 當製程能力不足時進行改善專案
X型 不明 不明 D.O.E
研發人員
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学习成就理想知识创造未来
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SPC 迷思
1. 有管製圖就是SPC ? 2. 有抽樣計劃就是SPC ? 3. 有計算 Ca / Cp / Cpk就是SPC ? 4. 有製程參數控製就是SPC ?
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“SPC MUST BE USED TO MONITOR AND ENSURE PROCESS CONTROL…PERIODI EVALUATION / CERTIFICATION OF PERSONNEL IN SPC MUST OCCUR…HP HAS THE RIGHT TO AUDIT PROCESSES AS NEEDED.”
回饋
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標準化的製程 (製 作規範)
生產 製程檢驗
成品 成品檢驗
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EARLY 80’S
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問題類型 造成問題的原因
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問題類型與SPC
T型 明確
A型 明確
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不明
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變異的來源 : 人 , 工 , 物 , 法 , 環境 , 管理. 3. 東西的變化是依據有限的模式(分配的頻率).
若用同樣的東西測量 , 它應傾向於鐘形狀. 4. 任何製程製造的產品 , 去決定分布圖的形關是可能的. 5. 由於非機原因之變異將導致鐘形狀(常態分布)變形.
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6.2 管製圖
2.3 寄與率分析 3.3 回歸分
5.2 DOE (Cp 6.3 抽樣計劃
学习改变命运,知 识创造未来
aabspc基础
学习成就理想知识创造未来
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品 管系統
標準的議器 與 量具
標準化的檢驗方法 (檢驗 規範)
合格 的 檢驗 人員 操
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作
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合格 的物 料
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5. 節選及檢驗並不能有效地防止不 良品的產生,產品品質需要靠良 好及穩定的製程提供.
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6. 每一道製程的品質會直接或間接受前面製程影響,所以下 一道製程可視為前一道製程的用戶,有權向前面各製的 工作人員提出意見或要求.
SPC 不是
❖ 只有成品檢驗 , 而無製程檢查 ❖ 有製程檢查 , 而無優先順序 ❖ 有優先順序 , 但無 “ 合理的 ” 管製範圍 ❖ 有管製範圍 , 但未定期執行 ❖ 有定期執行 , 但頻率不當 ❖ 有正確頻率 , 但無追蹤分析 ❖ 有追蹤分析 , 但無有 “ 有效的 ” 改善措施 ❖ 有改善措施 , 但未成為規範
学习改变命运,知 识创造未来
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