SPC基础知识培训教材-入门级
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SPC重要培训(从入门到精通)
4
SPC统计制程管制
一、SPC的起源与背景 3、SPC的发展历程
推动品质的 活动
约每10年就出现一种关键的品质管理方法
1950-1960 SPC
1960-1970 QCC、SPC + brainstorming(头脑风暴)
1970-1980 1980-1990 1990-2000
TQM、QCC、SPC ISO9000、TQM、QCC、SPC
25
SPC统计制程管制
二、基本的统计概念
4、主要的统计参数-3 平方和 (S)
各数值与平均值之差之平方总和： S=Σ(X-X)2 变异数 [V(X)]
平方和除以数据个数： V(X)= S/n= Σ(X-X)2 /n 标准差 (σ)
变异数之开方：σ=√V= √S/n = √Σ(X-X)2 /n
26
SPC统计制程管制
◆于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%= 0.27%。 ◆而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为
0.27%/2=0.135%≈1 ‰ 。如正态分布曲线图。这个结 论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。
15
SPC统计制程管制
二、基本的统计概念
2、正态分布的基本知识-7
◆不同的正态分配(1) (a) μ1≠μ2，σ 1=σ2
Ca = L1 /L2 L1 = X ─ SL L2 = (USL — LSL)/2
29
SPC统计制程管制
二、基本的统计概念
4、主要的统计参数-7
◆制程准确度—Ca的等级解说
Ca等级处置原则： A级：作业员遵守作业标准操作并达到规格的要求。 B级：有必要时可能将其改进为A级。 C级：作业员可能看错规格没按操作标准作业或检讨规格及作业标准。 D级：应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响的原因，必要时得停止生产。
SPC统计制程管制
一、SPC的起源与背景 3、SPC的发展历程
推动品质的 活动
约每10年就出现一种关键的品质管理方法
1950-1960 SPC
1960-1970 QCC、SPC + brainstorming(头脑风暴)
1970-1980 1980-1990 1990-2000
TQM、QCC、SPC ISO9000、TQM、QCC、SPC
25
SPC统计制程管制
二、基本的统计概念
4、主要的统计参数-3 平方和 (S)
各数值与平均值之差之平方总和： S=Σ(X-X)2 变异数 [V(X)]
平方和除以数据个数： V(X)= S/n= Σ(X-X)2 /n 标准差 (σ)
变异数之开方：σ=√V= √S/n = √Σ(X-X)2 /n
26
SPC统计制程管制
◆于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%= 0.27%。 ◆而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为
0.27%/2=0.135%≈1 ‰ 。如正态分布曲线图。这个结 论十分重要。控制图即基于这一理论而产生。
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SPC统计制程管制
二、基本的统计概念
2、正态分布的基本知识-7
◆不同的正态分配(1) (a) μ1≠μ2，σ 1=σ2
Ca = L1 /L2 L1 = X ─ SL L2 = (USL — LSL)/2
29
SPC统计制程管制
二、基本的统计概念
4、主要的统计参数-7
◆制程准确度—Ca的等级解说
Ca等级处置原则： A级：作业员遵守作业标准操作并达到规格的要求。 B级：有必要时可能将其改进为A级。 C级：作业员可能看错规格没按操作标准作业或检讨规格及作业标准。 D级：应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响的原因，必要时得停止生产。
SPC培训教材---完整版
③计算管制上、下限
管制图标准差：
a.计算法： SUCL=
SLCL=
b.查表法： SUCL=
SLCL=
3.图形分析:与Xbar-R基本相同
检验站别：PQC - 1
产品名称：陶瓷电容
10
9.8
9.9
9.9
10
9.92
0.02
10 2001/10/10 PM 04:35:58
10
9.9
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9.9
9.94
0.01
11 2001/10/11 PM 04:35:27
10
9.9
10.1
10.1
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10.00
0.02
12 2001/10/12 PM 04:35:37
10
9.9
10.2
一般为3点，但有时候也要注意当品质非常好而考虑成 本放松的变化，建议点数不要设定更大。
3.图形分析： 7）连续几点中有几点在2倍标准差以外
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点，如连续9点中有4 点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降，一般属于系统问题， 但暂时还不算严重，要多多注意监控，
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K
R1+R2+…+Rt K
管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做)
SPC基础知识培训教材(2024)
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值和 异常值等；
2024/1/29
数据转换
将数据转换为适合分析的形式 ，如数据归一化、标准化等；
数据分组
将数据按照一定规则进行分组 ，以便进行后续分析；
工具应用
利用Excel、Python等工具进行 数据整理和分析。
11
异常数据识别与处理
异常数据识别
通过统计方法、图形化方法等识别异常数据 ；
2024/1/29
开展培训课程
包括SPC理论知识、操作 试、实操等方式检 验培训效果，及时调整培 训方案。
26
监督检查和持续改进
建立监督检查机制
定期对SPC实施情况进行检查， 发现问题及时整改。
2024/1/29
收集反馈意见
鼓励员工提出改进建议，不断完善 SPC实施方案。
案例分析
通过具体案例，展示如何 运用相关工具和方法进行 过程能力不足的原因分析 。
20
过程能力改进策略制定
改进目标设定
根据过程能力评估结果，设定合理的改进目标，明确改进方向和期 望成果。
改进策略制定
针对过程能力不足的原因，制定相应的改进策略，如设备升级、原 材料替换、工艺优化等。
资源计划与时间安排
激活与授权
输入激活码或授权文件，完成软件的激活与 授权。
2024/1/29
更新与维护
定期更新软件版本，及时修复漏洞和增强功 能。
30
界面布局和菜单功能介绍
界面布局
一般包括菜单栏、工具栏、项目栏、数据视图区、图形视图区等部分。
菜单功能
提供文件操作、数据导入导出、统计分析、图形绘制、帮助等功能。
工具栏
SPSS
QI Macros
去除重复数据、处理缺失值和 异常值等；
2024/1/29
数据转换
将数据转换为适合分析的形式 ，如数据归一化、标准化等；
数据分组
将数据按照一定规则进行分组 ，以便进行后续分析；
工具应用
利用Excel、Python等工具进行 数据整理和分析。
11
异常数据识别与处理
异常数据识别
通过统计方法、图形化方法等识别异常数据 ；
2024/1/29
开展培训课程
包括SPC理论知识、操作 试、实操等方式检 验培训效果，及时调整培 训方案。
26
监督检查和持续改进
建立监督检查机制
定期对SPC实施情况进行检查， 发现问题及时整改。
2024/1/29
收集反馈意见
鼓励员工提出改进建议，不断完善 SPC实施方案。
案例分析
通过具体案例，展示如何 运用相关工具和方法进行 过程能力不足的原因分析 。
20
过程能力改进策略制定
改进目标设定
根据过程能力评估结果，设定合理的改进目标，明确改进方向和期 望成果。
改进策略制定
针对过程能力不足的原因，制定相应的改进策略，如设备升级、原 材料替换、工艺优化等。
资源计划与时间安排
激活与授权
输入激活码或授权文件，完成软件的激活与 授权。
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更新与维护
定期更新软件版本，及时修复漏洞和增强功 能。
30
界面布局和菜单功能介绍
界面布局
一般包括菜单栏、工具栏、项目栏、数据视图区、图形视图区等部分。
菜单功能
提供文件操作、数据导入导出、统计分析、图形绘制、帮助等功能。
工具栏
SPSS
QI Macros
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培训教材---完整版
收 集 数 据
整理 归纳
数、表 观察 图形 特征值 分析
统 判断 计 规 律
主 组织协调 提
要
高
问
质
题 专业技术 量
2. 变异的特殊原因与一般原因
◆变异: 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引
起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在 的，这种差异叫 变异。 ◆变异产生的原因：普通原因和特殊原因 普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超出管制界限
3.图形分析： 3）连续几点上升或下降
成本很高。
第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
计量：
X-R X-б X-Rm Mo-R
平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图
(一）Xbar-R平均数全距管制图
计数值：
不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数
P-chart NP-chart C-chart U-chart
3.图形分析：
8）连续几点中有几点在1倍标准差以内 一般为连5点中有3点在1倍标准差以内，但有时候也可根据产品特
性可能有周期性而设更多点。 此种状况反应品质朝较好方向发展，所以只要注意监控，并把相
关重要参数记录下来，以利于做标准化。 9）连续几点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内
一般为连续5点在中心线两侧，但未在1倍标准差之内，但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点。
SPC培训教材完整版
a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示，具有连续性的数据。连续型随机变量
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
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。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种 趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
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。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种 趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方
2024年SPC培训教材
SPC培训教材引言SPC（StatisticalProcessControl，统计过程控制）是一种以统计方法为基础的过程控制技术。
它通过对生产过程中收集的数据进行分析，实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。
本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧，帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧，提高生产过程的质量管理水平。
第一章：SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章：SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章：SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章：SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章：SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习，读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。
然而，SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用，因此读者需要在实践中不断探索和总结，不断提高自己的质量管理水平。
希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助，促进SPC在各个领域的应用和发展。
重点关注的细节：控制图的绘制和应用控制图是SPC（统计过程控制）中最重要的工具之一。
它通过图形化的方式，直观地展示了生产过程中的数据变化，帮助工作人员及时发现问题，采取相应的措施，从而实现对生产过程的有效控制。
SPC理论培训教材
SPC理论培训教材1 SPC应用基础 22 SPC概述 32.1 什么是SPC 32.2 SPC的发展简史 32.3 SPC的特点 32.4 SPC与ISO9000标准体系的联系 33控制图及其应用 43.1什么是控制图 43.2质量数据与控制图 53.2.1计量型数据 53.2.2计数型数据 53.2.3质量数据的特性 53.3控制图原理 53.4 控制图贯彻预防原则 63.5 两类错误 63.6 3σ方式 73.7 控制图的判定准则 73.7.1判定稳态准则 73.7.2判定异常准则 83.7.3点子排列不随机模式 83.8 休哈特控制图 103.8.1控制图的种类 103.8.2休哈特控制图的用途 103.8.3通用控制图 113.8.4 工序能力指数及样本分布图 113.8.5控制图的选用 124 运用SPC的意义 134.1 为什么要用SPC 134.2 应用SPC的意义 135 控制图和报表 135.1 作图基础 135.2 作图 135.2.1 均值极差图 135.2.2 均值极差图 145.2.3 中位数极差图 145.2.4 单值移动极差图 145.2.5 指数权重移动均值图 145.2.6 运行图 145.2.7 预控图 145.2.8 不合格品率图（P图） 14 5.2.9 不合格品数图（Pn图） 15 5.2.10 不合格数图（C图） 155.2.11 单位不合格数图（U图） 15 5.2.12 直方图 155.2.13 个体直方图 155.2.14 原因排列图 155.2.15 措施排列图 155.2.16 备注排列图 165.2.17 DPTO图 165.2.18 DPMO图 165.3 图形属性 165.4判异 175.4.1 判异规则 175.4.2失控点与关联点 185.4.3控制线 185.5 点的拾取 186 控制线的计算公式 196.1 计量类的控制线 196.1.1 均值标准差图 206.1.2 均值极差图 206.1.3 位数极差图 216.1.4 单值移动极差图 216.1.5 EWMA图 226.2 合格数据类的控制线 226.2.1 P图 226.2.2 Pn图 236.2.3 Q图 236.2.4 Qn图 236.3 缺陷数据类的控制线 246.3.1 C图 246.3.2 U图单位缺陷数图 247 分析工具 257.1 过程能力分析 257.2 过程能力变动分析 257.3 产品直通率分析 257.4 多参数对比分析 257.5 正态概率纸 251 SPC应用基础Fab-SPC系统建立在公司标准的网络平台上，服务器操作系统采用Windows/NT Server数据库采用Oracle支持公司标准的客户计算机平台。
SPC基础知识培训(PPT)
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限，依此类推。
5、确定各组的频数
6、作直方图
7、对直方图的观察: 特点， 中间高、两头低、左右对称
第八页，共三十九页。
第二章 控制 图原理〔四〕 (kòngzhì)
3、根底知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时，外形轮廓的折线就趋向于光滑
预防： 判断过程的异常，及时告警。
3、SPC的缺点
不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处，即不 能进行诊断。
第一页，共三十九页。
第一章 SPC 与SPCD工程(gōngchéng)绪论(二〕
2、什么是SPCD?〔新概念〕 SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统计
生产控制方式由过去的3 控制方式改为6 控制方式。
3 控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3,
6 控制方式下的稳态不合格品率为2.0 X 10-9
后者比前者降低了： 2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106 即 一百三十五万倍!
第三页，共三十九页。
第一章 SPC 与SPCD工程 绪论 (gōngchéng) 3、为什么要学习(xuéxí)S(P四C和〕SPCD工程〔二〕?
对每道工序，用因果图进行(jìnxíng)分析，造出所有关键质量 因素，再用排列图找出最终产品影响最大的因素，即 关键质量因素；
列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键 第五页，共三十九页。
第二章 控制 图原理〔一〕 (kòngzhì)
1、什么是控制(kòngzhì)图
SPC基础知识培训教材_入门级
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
控制用控制图
日期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
145 145 145 145 145 145 145 143 142 145 145 145 145 145 145 145 145 147 145 145 145 145 145 145 145
6、制定反馈行 动计划
5、选择和建立 控制图
应用SPC的十大误区
误区之一：没能找到正确的管制点 误区之二：没有适宜的测量工具. 误区之三：没有解析生产过程,直接进行管制. 误区之四：解析与管制脱节。 误区之五：管制图没有记录重大事项。 误区之六：不能正确理解XBAR图与R图的含义。 误区之七：管制线与规格线混为一谈 误区之八：不能正确理解管制图上点变动所代表的意思 误区之九：没有将管制图用于改善 误区之十：管制图是品管的事情
质量数据的分类
按质量数 据的性质
计量值数据 计数值数据
一般可以有小数，例如质量、长度、强度、硬度、 温度、湿度、压力、化学成分等。
计件值数据 计点值数据
合格品数、废品数等； 缺陷数、疵点数等；
控制图的类型
类别
名称
计
平均值－极差 控制图
量
值 中位数－极差
控 控制图
制 单值－移动极 图 差控制图
不合格品数控 计 制图
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的判定准则
X-R控制图的判定准则
受控状态
1.多数之点子集中在中心线附近. 2.少数之点子落在管制界限附近. 3.点之分布呈随机状态,无任何规则可循. 4.没有点子超出管制界限之外.
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SPC的基本原理
影响品质波动的两种因素
偶然因素： Chance causes：
指不可避免的原因、非人为的原因、共同性的原因、一般性原因，是属于控制状态的变 异。
异常因素：Assignable causes:
可避免的原因，人为的原因，特殊性原因，局部性原因等，不可能让其存在，否则会造 成损失。
7) . 矩阵数据解析法
旧QC七大手法
1）. 调查表法 2）. 层别法 3）. 柏拉图法 4）. 鱼骨图 5) . 直方图法 6) .
相关图法 7) 控制图法（最常的统计图法）
质量数据的分类
计量值数据 按质量数 据的性质 计数值数据
一般可以有小数，例如质量、长度、强度、硬度、 温度、湿度、压力、化学成分等。 计件值数据 计点值数据 合格品数、废品数等； 缺陷数、疵点数等；
制界限； 画出X、R的控制座标图
将后续每次测量所得到的数据依次填写在表格中并打X、R座标图中打点作图
关注数据的有关变化情况，发现超出控制界限时及时进行反馈； 标注相关的内容
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的判定准则
X-R控制图的判定准则
受控状态
1.多数之点子集中在中心线附近.
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146 温 度 测 量 数 据
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X-R控制图的应用案例
解题：
首先确定子组样本的数据（本例为每组5个数据）和总组数（本例为25组）；
计算每个子组数据的平均值（X）和极差（R）； 计算25组数据的总平均值（X）和平均极差（R）； 套用公式，计算出UCL、CL、LCL 画出X、R的控制座标图 打点作图 标注相关的内容
SPC应用----监控阶段
过程控制阶段
主要是预报与消除工序状态失控，以保持工序处于控制状态，防止不良品产 生。
此种控制图由分析用控制图转化而来，是先有控制界限，后有数据。一般等过程调整到稳态后，延
长分析用控制图的控制线作为控制用控制图。其主要用途为控制过程的品质（追究原因，消除原因，
再预防），如有点子超出控制界限时，则必须立即采取措施。需注意事项：当有因素变化时需重新 进行初始能力研究。
X-R控制图的判定准则
（C）七点连续上升或下降的倾向时
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X-R控制图的应用案例
解题： 首先确定子组样本的数据（本例为每组5个数据）和总组数（本例为25组）； 计算每个子组数据的平均值（X）和极差（R）； 计算25组数据的总平均值（X）和平均极差（R）；
套用公式，计算出UCL、CL、LCL并填写在表中相应的栏目中做为本机台的控
2.少数之点子落在管制界限附近. 3.点之分布呈随机状态,无任何规则可循. 4.没有点子超出管制界限之外.
X-R控制图的判定准则
非受控状态
X-R控制图的判定准则
(a)点在中心线的单侧连续出现7点以上时
X-R控制图的判定准则
(b)出现的点连续11点中有10点,14点中有12点,17点中14点,20点中16点出现在中心线的单侧时
• 分析用控制图
监控阶段
• 控制用控制图
SPC应用----分析阶段
初始能力研究阶段
即分析工序是否处于控制状态。用于此用途时，应随机抽取样本，搜集 数据，绘制控制图，观察与判断工序状态：若发现异常，则追查原因，采 取措施，检查效果，并使其标准化、制度化。
此种控制图是先有数据,后有控制界限，主要是进行初始能力研究并确定过程控制阶段用控制图。需注意事项： A、初始能力研究时需抽取足够的数据，便于将过程调整到稳定状态。 B、一般当过程能力指数Cpk≥1.33（部分过程要求Cpk ≥ 1.67）时才认为能进入过程控制阶段， 主要用途包括： a 不决定方针用 b 过程分析用 c 过程能力研究用 d 过程控制的准备用
控制图的类型
类别 计 量 值 控 制 图 名称 平均值－极差 控制图 中位数－极差 控制图 单值－移动极 差控制图 不合格品数控 制图 不合格品率控 制图 缺陷数控制图 单位缺陷数控 制图 控制图符号 x－R 特点 最常用，判断工序是否正常的效果好， 但计算工作量很大。 计算简便，但效果较差。 简便省事，并能及时判断工序是否处于 稳定状态。缺点是不易发现工序分布中 心的变化。 较常用，计算简单，操作工人易于理解 。 计算量大，控制线凹凸不平。 较常用，计算简单，操作工人易于理解 。 计算量大，控制线凹凸不平。 适用场合 适用于产品批量较大的工序。 适用于产品批量较大的工序。 因各种原因（时间、费用等）每次只 能得到一个数据或希望尽快发现并消 除异常原因。 样本容量相等。 样本容量不等。 样本容量相等。 样本容量不等。
～ x－R
x－R Pn P c u
S
计 数 值 控 制 图
如何选技合格的SPC控制图
计量值
控制图的选择
数据性质？
计数值
n≧2
样本大小 n=？
n=1
不良数
数据系不良数 或缺点数
缺点数
CL性质?
X
n≧10
不是 n是否相等？
是
不是
单位大小是 否相关
是
n=3或5
n=？
~
X R
控 制 图
XR
控 制 图
X控
X-R控制图的构成
上控制线 中心线 下控制线
上控制线
中心线
X-R控制界限计算公式
X-R控制界限系数选用表
n
A2 D4 E2
2 1.880 3.267 2.660 3 1.023 2.575 1.772 4 0.729 2.282 1.457 5 6 7 0.419 1.924 1.109 8 0.373 1.864 1.054 9 0.337 1.816 1.010 10 0.308 1.777 0.975
目 录
1 2
3 4 5 6
SPC简介
SPC类型
如何选择合适的SPC控制图
常用的控制图X-R应用方法及案例
控制图的判读方法
Cp、Ca及Cpk的计算公式
SPC简介
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3 4 5 6
什么是SPC
影响品质波动的两种因素及其比较
SPC的基本原理
应用SPC的两个阶段
如何创建SPC系统
实施SPC的过程中常见的十大误区
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3 4 5
什么是X-R控制图
X-R控制图构成
X-R控制图控制界限计算公式
X-R的应用案例
X-R控制图的判读准则
什么是X-R控制图
X图：
是指平均值控制图，算术平均值也叫样本平 均值，简称均值。它是所有数据之和除以数 据总个数的商值，用 X表示。
R图：
是指极差控制图，极差是一组数据中最大 值与最小值之差，用符合R表示。
2.326 2.534
X-R控制图的应用案例
分析用控制图
2012-10月份，设备部工程师用多点温度测试仪对层压6#机每天进行了温度测试，每次测试 5个点的温度，所测量的温度数据如下表，请利用 X-R控制图对层压机的温度做SPC控制图。
日期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
6、制定反馈行 动计划
4、确定控制标 准
5、选择和建立 控制图
应用SPC的十大误区
误区之一：没能找到正确的管制点 误区之二：没有适宜的测量工具. 误区之三：没有解析生产过程,直接进行管制. 误区之四：解析与管制脱节。 误区之五：管制图没有记录重大事项。 误区之六：不能正确理解XBAR图与R图的含义。 误区之七：管制线与规格线混为一谈
SPC的基本原理
当过程仅受偶然因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）； 当过程中存在异常因素的影响时，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，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分
布；而失控时，过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程 在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
什么是SPC
• SPC的含义
SPC是Statistical Process Control的英文缩写，中文意思 叫“统计过程控制”。 统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程
控制工具。利用统计的方法来监控过程的状态，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，以降低产品品质 的变异。