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SPC培训讲义—基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量管理工具，旨在通过对过程数据的统计分析，帮助组织识别和解决可能导致质量问题的根本原因，从而提高产品的稳定性和可靠性。
本讲义将介绍SPC的基础知识，包括SPC的原理、常用的SPC 工具和应用案例等内容。
1. SPC的原理SPC的核心原理是基于过程数据的统计分析，通过对数据的收集和分析，识别和排除可能导致质量问题的特殊原因，同时通过控制图的使用，监控和改进过程的稳定性和可靠性。
1.1 正态分布在SPC中，数据的正态分布是一个重要的假设。
正态分布是一种对称的概率分布，其特点是均值和标准差能够完全描述分布的情况。
正态分布的图形呈钟形曲线，均值位于曲线的中央。
在实际应用中，SPC 通常假设数据是近似正态分布的，以方便进行统计分析。
1.2 变异性与稳定性在质量管理中，变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下相同测量项的数值差异。
通过SPC的应用，可以发现原本被认为是随机变动的过程，实际上可能存在特殊原因造成的异常波动。
稳定性是指过程在一段时间内的变异性较小，并且符合预期的性能要求。
通过SPC 的控制图，可以监控过程的稳定性，并及时采取措施防止不稳定状态的出现。
2. 常用的SPC工具SPC工具是SPC实施过程中使用的具体方法和技术，下面介绍几种常用的SPC工具。
2.1 控制图控制图是SPC中最常用的一种工具，它用来监控过程在一段时间内的变异情况。
控制图是一种统计图表，将过程数据按时间顺序绘制在图表上，同时画出上下限和中心线。
如果过程数据处于控制限之内，说明过程处于稳定状态；如果过程数据超过控制限，说明过程发生了特殊原因的变异，需要进行分析和改进。
2.2 直方图直方图是一种用柱形表示数据分布的图表，它可以直观地展示数据的中心趋势、波动幅度以及偏态情况。
通过直方图，可以判断数据是否符合正态分布，如果数据呈现钟形分布，则可以认为数据符合正态分布的假设。
SPCStatistical Process Control第一讲：SPC的发展及意义1.1、S PC的意义应用先进技术，特别是信息技术来建立集成质量系统，以实现质量管理、质量保证和质量控制自动化具有重要的理论意义和实用价值。
SPC的特点：全员参与，而不仅仅依靠少数质量管理人员：强调使用统计学的方法来保证预防原则的实现；SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。
能判断整个过程的异常，及时报警。
1.2、S PC的发展1.2.1质量控制发展的三个阶段1、单纯质量检验(SQI)：单纯依靠检验，剔除废品，以保证产品质量。
其方法是全数检验或抽样检验，其作用是事后把关，不让不合格品出厂或转移到下道工序。
2、统计质量控制(SQC)：在生产过程中进行系统的抽样检查，而不是事后全检。
将测得的数据记录在管理图上可及时观察和分析生产过程中的质量情况。
当发现生产过程中质量不稳定时，能及时找出原因并采取措施，消除隐患，防止废品再发生，达到保证产品质量的目的。
3、全面质量控制(TQC)：使企业具备生产100%合格适用产品的能力，向用户提供满意使用的合格产品。
从产品设计开始，一直到最终出厂检验之前，每一道加工工序都必须实行严格的质量控制，建立生产全过程的完整的质量保证体系，才能保证最终产品合格。
表1-1 质量控制三阶段比较1.2.2质量控制的发展趋势质量控制还将继续吸取经济学、心理学、社会学等自然科学和社会科学的成果，向更广阔的领域发展，质量控制部门对其它职能部门的协调作用将更加增大，产品质量检验的技术水平和准确性，以及机械化、自动化程度就大大提高，质量保证体系在搜集、处理、储存、传递质量信息中的作用更加突出，质量反馈更加重要，对质量控制业务更加标准化，程序化的要求更加严格；质量控制的重点，要从制定过程质量控制逐步转移到产品开发研制，设计质量越来越成为提高产品质量的关键，技术服务工作更将提到质量控制举足轻重的地位；质量控制机构的设置，质量检验部门和综合质量管理机构趋向分开，各自担负不同的质量控制职能保证产品质量和发展新品种将越来越紧密结合，成为从根本上提高产品质量的发展方向。
2004年4月19日SPC研討會東莞宏遠酒店目錄壹、統計制程管理（SPC）概念的導入貳、品質管制的意義參、制程管制一、制程管制的意義二、制造階段品質保證觀念三、現場實施制程管制的作法四、實施統計制程管制（SPC）的步驟五、管制圖介紹六、管制圖之判讀七、制程能力分析肆、演練伍、結論壹、統計制程管制（SPC）概念導入一、SPC之演進1.什麼是SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL）利用統計各種方法來管制製造程序，使產品一次做好。
SPC＝SQC＋QUALITY PLANNING AND DESIGN2.什麼是SQC（STATISTICAL QUALITY CONTROL）？由SHEWHART在1937年提出“以統計方法協助分析品質問題，進而找出解決問題方案的品管方法”。
這些方法主要有：＊管制圖＊直方圖＊柏拉圖＊查檢表＊制程能力分析＊實驗計劃法＊可靠度方法3.SQC的精神——制程能力的穩定維持——事後制程（AFTER PROCESS）之品質改善分析——阻擋不良品進入/流出（IQC/OUTGOING CONTROL）4.演進史（參見附圖一）SPC之演進史1950 1970 1980二、基本統計概念1.數據的性質(1)數據的差異因為沒有兩個產品（或制成品）是完全一樣的，就算是同一條生產線上用同樣的原料，同樣的方法做出來的，還是會有變動因素所構成的差異。
因此，對於製造者而言，每一零件之各品質規格特性，所能做的是：a.瞭解差異一定存在；b.找出差異的可能原因（原料、儀器、設備、隨機、人為，亦或是「不適當」之組織機能營運下所潛藏的因素），所以，必須將隨機誤差保持在一可容忍的範圍里，統計品管便由此誕生。
(2)可靠度、精密度、正確度檢討數據時，應先考慮是否具備a.可靠度；b.精密度；c.正確度等三個要素。
(3)數據的次數分配上節我們知道測定任何東西都必有誤差，不可能得到同一的數據，這種現象謂之數據帶有差異。
一、基本概念：1.随机现象：在大量的重复试验中，具有统计规律性的不确定现象。
分类：确定现象：事情没发生，就已知道结果。
不确定现象：事情没发生，无法知道他的结果，即没有办法事先预测它的结果。
不确定现象会呈现某种规律。
2.统计技术：是确定随机现象的数学规律的一门学科。
统计技术的两个范畴（领域）：（1）统计推断：通过数据的采集，对未来事物进行预测和推断，如天气预报、算命。
（2）统计控制：通过数据的采集对未来事物进行预测和控制，如SPC。
统计技术应用（要求）条件：A.管理扎实，产品有可追溯性；B.5M标准化：人、机、料、法、环。
C.经过培训：人员。
D.必要的物质条件：检测手段。
3.随机分布：质量特性数据分布所符合的规律。
正态分布曲线的特点：1两头小，中间大；2两侧对称；3平滑联接。
质量特性（正态分布曲线）：（1）分布的宽度：用σ来衡量分布宽度，越窄越好。
（2）分布的位臵：用偏移量ε来量化描述分布位臵。
ε=0时，重合4.变差：指一个数据级相对于目标值存在的不同差异。
（实际上是指质量数据的不一致性、离散性）。
二、统计过程控制：1.过程控制系统：（1）过程控制的要求：要明确过程特性；要明确过程特性的目标值；监测特性，并与目标值比较。
（2）对过程（生产制造）采取措施：A.改变操作：人员培训、材料的更换。
B.改变基本因素：修设备，改善人的交流，交流主要手段：交接班记录。
C.改变过程设计：工艺变化、环境调整。
2.变差的普通原因和特殊原因：（1）形成变差的普通原因：常规的、连续的不可避免的影响产品特性不一致的因素。
例如：操作技能、设备精度（本身有加工误差，不是恒定的）、工艺方法、工作环境。
特点：1. 该因素作用到每个零件上；2. 不会改变特性的分布。
（2）形成变差的特殊原因：特殊的、偶然的、断续的、可以避免的影响产品特性不一致的因素。
例如：刀具不一致、模具不一致、材料不一致、设备故障、人员情绪。
特点：1. 不是作用到每个零件上。
