SPC培训教材资料教程
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SPC培训教材资料教程
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。
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义1.2 SPC的目的1.3 SPC的应用范围1.4 SPC的发展历程第二章：SPC的基本原理2.1 统计学基础2.2 控制图的原理2.3 过程能力分析2.4 过程改进的方法第三章：控制图的应用3.1 控制图的类型及选择3.2 控制图的构造与解读3.3 控制图的运用与维护3.4 控制图在质量管理中的应用案例第四章：过程能力分析与改进4.1 过程能力的概念4.2 过程能力的计算与评估4.3 过程改进的方法与策略4.4 过程改进案例分析第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择5.2 SPC软件的操作与使用5.3 SPC软件在实际应用中的案例分析5.4 SPC软件的未来发展趋势第六章：SPC在制造过程中的应用6.1 制造过程与SPC的关系6.2 SPC在生产过程中的应用案例6.3 SPC在供应链管理中的应用6.4 SPC在产品研发过程中的应用第七章：SPC在服务业中的应用7.1 服务业与SPC的关系7.2 SPC在服务业中的典型应用案例7.3 SPC在服务业中的挑战与对策7.4 SPC在服务业未来发展中的潜力第八章：SPC团队建设与培训8.1 SPC团队的角色与职责8.2 SPC团队建设的方法与策略8.3 SPC培训的内容与方式8.4 SPC团队评估与激励机制第九章：SPC在企业运营管理中的应用9.1 SPC与企业运营管理的关系9.2 SPC在生产计划与控制中的应用9.3 SPC在库存管理中的应用9.4 SPC在企业可持续发展中的作用第十章：SPC的未来发展趋势10.1 工业4.0与SPC10.2 大数据与SPC10.3 与SPC10.4 SPC在全球化背景下的挑战与机遇第十一章：SPC在质量改进项目中的应用11.1 质量改进项目概述11.2 SPC在质量改进项目中的作用11.3 质量改进案例分析11.4 质量改进项目的实施步骤第十二章：SPC在风险管理中的应用12.1 风险管理概述12.2 SPC在风险识别与评估中的应用12.3 SPC在风险控制与监测中的应用12.4 风险管理案例分析第十三章：SPC在环境管理中的应用13.1 环境管理概述13.2 SPC在环境监测与评估中的应用13.3 SPC在环境保护与改进中的应用13.4 环境管理案例分析第十四章：SPC在安全管理中的应用14.1 安全管理概述14.2 SPC在事故预防与控制中的应用14.3 SPC在安全管理体系中的应用14.4 安全管理案例分析第十五章：SPC在各领域的整合与应用15.1 SPC与其他管理工具的整合15.2 SPC在跨领域项目中的应用15.3 SPC在企业战略管理中的应用15.4 SPC在未来企业管理中的发展前景重点和难点解析1. SPC的基本原理：包括统计学基础、控制图的原理、过程能力分析等，这些是理解和运用SPC的基础。
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
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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)
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
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下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
SPC培训教程
1. 平均值（average) 2. 标准差（standard deviation) • 说明： （1）平方是为了避免正负抵消
（2）是求平均值 （3）是为了避免单位变化或无故放大
平均值对正态的曲线的影响
• 若平均值增大，则正态曲线往右移动，见‘ • 若平均值减小，则正态曲线往左移动，见“
“ ’
正态分布平均值与标准差的关系
• 无论人类社会如何进步发展，产品质量不可能 保持绝对恒定，一定具有变异性。
产品质量的统计观点二
• 产品质量的变异具有统计规律性
确定性现象，确定性规律：在一定条件下，必
然发生或不可能发生的事情。如一个大气压
（760mm汞柱）下，H2O的变化规律。
温度 0℃
固体状态
温度 0 ℃< t < 100 ℃
• 定义测量系统，使之具有可操作性 • 使不必要的变差最小
计数型数据控制图的种类
• 不合格品率p控制图 • 不合格品数np控制图 • 不合格数c控制图 • 单位不合格数u控制图
不合格率的p图
数据收集 1. 选择子组的容量、频率和数量
• 子组容量(n=50~200) • 分组频率 • 子组的数量(>25)
持续改进及统计过程控制概述之一
检测与预防
• 过程控制的需要 • 检测—容忍浪费 • 预防—避免浪费
持续改进及统计过程控制概述之二
过程控制系统
有反馈的过程控制系统模型
过程的声音
统计方法
人 设备 材料 方法 环境
输入
我们工作 的方式
资源的融合
产品 或 服务
过程/系统
顾客的声音
输出
顾客
识别不断变化 的需求和期望
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（2）是求平均值 （3）是为了避免单位变化或无故放大
平均值对正态的曲线的影响
• 若平均值增大，则正态曲线往右移动，见‘ • 若平均值减小，则正态曲线往左移动，见“
“ ’
正态分布平均值与标准差的关系
• 无论人类社会如何进步发展，产品质量不可能 保持绝对恒定，一定具有变异性。
产品质量的统计观点二
• 产品质量的变异具有统计规律性
确定性现象，确定性规律：在一定条件下，必
然发生或不可能发生的事情。如一个大气压
（760mm汞柱）下，H2O的变化规律。
温度 0℃
固体状态
温度 0 ℃< t < 100 ℃
• 定义测量系统，使之具有可操作性 • 使不必要的变差最小
计数型数据控制图的种类
• 不合格品率p控制图 • 不合格品数np控制图 • 不合格数c控制图 • 单位不合格数u控制图
不合格率的p图
数据收集 1. 选择子组的容量、频率和数量
• 子组容量(n=50~200) • 分组频率 • 子组的数量(>25)
持续改进及统计过程控制概述之一
检测与预防
• 过程控制的需要 • 检测—容忍浪费 • 预防—避免浪费
持续改进及统计过程控制概述之二
过程控制系统
有反馈的过程控制系统模型
过程的声音
统计方法
人 设备 材料 方法 环境
输入
我们工作 的方式
资源的融合
产品 或 服务
过程/系统
顾客的声音
输出
顾客
识别不断变化 的需求和期望
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2024版spc培训教材完整版
企业内部SPC培训和文化建设
• 实际操作培训：通过模拟实验、案例分析等方式，让员工亲自体验SPC技术的实际应用和操作过程。
企业内部SPC培训和文化建设
内部培训
由企业内部的专业人员或外部专家进行授课和培训，确 保培训内容的针对性和实用性。
在线学习
利用在线学习平台或企业内部网络学习资源，提供多样 化的学习方式和内容。
控制图制定
根据分析结果制定控制图，设 定控制限，并对生产过程进行 实时监控。
持续改进
根据控制图的分析结果，对生 产过程进行持续改进，提高过 程能力和产品质量。
SPC实施步骤和关键成功因素
要点一
领导层的支持
要点二
专业的实施团队
领导层对SPC实施给予足够的重视和支持，提供必要的资源 和支持。
组建具备统计技术和质量管理知识的专业团队，负责SPC的 实施和推广。
02
原则
SPC的实施遵循以下原则
03
以数据为基础
SPC通过对生产过程中产 生的数据进行收集、整理 和分析，找出影响产品质 量的关键因素。
04
05
预防为主
SPC强调在生产过程中进 行预防控制，通过监控生 产过程的变化趋势，及时 发现潜在问题并采取措施 加以解决。
持续改进
SPC鼓励企业不断寻求改 进机会，通过持续优化生 产过程和提升产品质量， 提高企业的竞争力和市场 地位。
02
测量系统分析与评价
测量系统组成及分类
测量系统组成
包括测量仪器、测量标准、测量方 法、测量人员、测量环境等要素。
测量系统分类
根据测量对象的不同，可分为长度 测量系统、角度测量系统、温度测 量系统、压力测量系统等。
测量误差来源及影响因素
SPC培训教程
SPC培训教程简介SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程质量的方法，通过对过程进行统计分析和控制，可以减少过程的变异性，提高产品质量的稳定性。
本培训教程将为你介绍SPC的根本概念、常用工具和应用方法，帮助你掌握SPC的核心原理和实践技巧。
第一章：SPC概述1.1 SPC的定义和作用SPC是一种用于监控和控制过程质量的方法，通过统计分析和控制过程变异性，提高产品质量和生产效率。
SPC可以减少过程中的变异性，并实现过程质量的稳定性。
1.2 SPC的优势 - 通过实时监控过程，即时发现异常情况，减少不良品数量和本钱 - 基于统计分析，可以定量评估和控制产品质量的稳定性- 提高生产效率，减少资源浪费1.3 SPC的应用范围 - 制造业：电子、医疗、汽车等 - 效劳业：金融、电信、物流等 - 过程控制领域第二章：SPC常用工具2.1 控制图控制图是SPC中最常用的工具，用于显示过程数据的变化趋势和规律。
常用的控制图包括：Xbar-R图、Xbar-S图、P图、C图等。
控制图可以帮助我们判断过程是否稳定，是否存在特殊因素。
2.2 测量系统分析〔MSA〕 MSA用于评估测量系统的准确性和可重复性，确保测量数据可靠可信。
常见的MSA方法有Gage R&R、线性回归分析、方差分析等。
2.3 过程能力分析过程能力分析用于评估过程是否满足产品质量要求的能力。
常用的指标有Cp、Cpk、Pp、Ppk等。
2.4 根底统计分析根底统计分析是SPC中的根底工具，包括均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计指标的计算和分析。
第三章：SPC实施方法3.1 确定SPC应用的目标与范围在实施SPC之前，需要明确SPC的应用目标和范围，确定需要监控和控制的关键过程和指标。
3.2 数据收集与整理SPC需要大量的实时数据进行统计分析和控制，因此需要建立有效的数据收集和整理机制，确保数据的准确性和完整性。
3.3 控制限确实定控制限是用于判断过程是否稳定的界限，可以通过历史数据、样本数据或经验确定。
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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。
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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
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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.
SPC 培训教材
R=Xmax-Xmin
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
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
• •
•
1.5统计学的概念 是数学的一个分支，为了了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从 被调查总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特性。 例：我国人口调查，人口普查工作量大、成本高、时间长，人口是总体，人口变化进 行抽样分析
• • • • • • • • • •
统计学实质：是科学的以偏概全、以点带面，看中整体不注重个体的一种分 析问题和解决问题的方法和手段。 统计学概念： 总体N：调查研究对象的全部 样本n：研究总体的某种情形或某种目的，从总体中抽取一部分的样本（代表 者） 变异：变化的范围，在统一条件下执行统一动作所存在的一种变动性。 如2个人对一个公司工资水平抽样，可能结果不一致 算术平均数 中位数：如果是偶数，从小到大排列，中间两个数相加，取平均值。 极差： 标准差：看一组数的平均离散程度，一般用
顾客 识别不断变化 的需求和期望
输入
顾客的呼声
过程控制用到测量方法 三种测量：进料测量、加工过程测量、最终测量 产品质量是制造出来的，不是检验出来的
•检验: 事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废 •控制: 应用数理统计方法进行生产过程控制
•预防: 根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合
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
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1.5统计学的概念 是数学的一个分支，为了了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从 被调查总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特性。 例：我国人口调查，人口普查工作量大、成本高、时间长，人口是总体，人口变化进 行抽样分析
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统计学实质：是科学的以偏概全、以点带面，看中整体不注重个体的一种分 析问题和解决问题的方法和手段。 统计学概念： 总体N：调查研究对象的全部 样本n：研究总体的某种情形或某种目的，从总体中抽取一部分的样本（代表 者） 变异：变化的范围，在统一条件下执行统一动作所存在的一种变动性。 如2个人对一个公司工资水平抽样，可能结果不一致 算术平均数 中位数：如果是偶数，从小到大排列，中间两个数相加，取平均值。 极差： 标准差：看一组数的平均离散程度，一般用
顾客 识别不断变化 的需求和期望
输入
顾客的呼声
过程控制用到测量方法 三种测量：进料测量、加工过程测量、最终测量 产品质量是制造出来的，不是检验出来的
•检验: 事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废 •控制: 应用数理统计方法进行生产过程控制
•预防: 根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合
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- 质量特性值是数据，所以它具有数据的特点。因测量手段精度的影响，特性值 与真实情况存在一定误差，应将让误差减小到不影响研究其内在规律的程度。
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三、数据与质量特性值
Statistical Process Control Training
• 数据的分布 • 总体与样本：
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三、数据与质量特性值
Statistical Process Control Training
- 表示离散程序的数 a. 极差，用于表示离散程度，较直观，但它在计算中只用了一级数据的两个
极限值，当样本校大时，损失的质量数据较多，因此仅仅适用于小样本的 情况。（R） b. 方差 （S2） c. 标准差，是国际标准化组织给出的标准值，反映了离散程度，利用了每个 数据值，比极差更精确的反映了总体的情况，并客观的刻化了X的观念， 反映的是一级数据以什么样的密集程度集中在数值周围。值越大，密集度 越低；值越小，密集度越高。（S）
SPC 课程培训
Statistical Process Control 统计过程控制
QA Department
SPC课程培训
Statistical Process Control Training
• SPC简介 • 相关知识介绍 • 数据与质量特性值 • 工序能力概念及工序能力指数
的计算 • 统计工具的使用、分析 • 每种统计工具的适用场合
- 总体又称母体，是指在某一次统计分析中研究对象的全体，总体可以是有限的 也可以是无限的，常用“N”表示。组成总体的每个单元叫做个体。
- 样本，也叫子样，是指从总体中随机抽取出来并要对它进行详细研究，分析的 一部分个体，它是从总体中随机抽样的（即产品），可能是成品、半成品等。 样本中所含的样品个数一般叫样本大小或样本容量，一般用“n“表示。
• 工序能力分析：
- 计量值：指可以用量具、仪表等进行检测而得出的连续性数值，可以有小数。 如：长度、直径、重量、强度、速度等。
- 计数值：指不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值，它可以用计数的 方法来得到。如：废品、合格品数等。还可以分为计数值和计点值。 如：一批壳体从印刷面黑点来看有多少件不合格，这就是计件值；而 印刷面有多少个黑点则是计点值。计件值可直接写出数值，也可以用 百分率来表示。
- 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品）都有同等机会被抽取出来， 组成样本活动的过程。
研究总体，不针对个体，通过样本来估计全局，带有一定的风险性。
• 数据中的几个重要特征数：
- 表示数据集中位置的特征数： a. 平均值，反映中心位置的平均值。（X）
b. 中位数，表中间位置的数，可能是奇数，也可能是偶数。（X~）
- 统计工具：指简化的统计方法（新老七种工具）
• 变差的10条基本原理
• Pareto原理
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二、相关知识介绍
Statistical Process Control Training
➢ 变差的十条基本原理： 1.任何事物都是变化的。 2.任何变差都是有原因的。有的明显，有的模糊。 3.不是所有变差的原因都同等重要，原因遵循Pareto原理（80/20规则） 4.过程变差的原因可归纳如下：4M + 1E +测量 5.稳定的过程产生稳定的变差。着意味着我们可以测量过程的边界。 6.稳定过程的变差产生于普通原因，它们是标准过程的一部分。 7.缘于特殊原因的变差使过程不稳定，或“失控”。这些是导致大
• SPC在生产中的应用：
- SPC控制质量，减少返工现象； - 避免了工检的矛盾； - 检验—容忍浪费；预防—避免浪费。
• SPC特点：
- 全系统的，全过程的要求全员参加，人人有则，这与TQM是完全一致的； - 强调用科学的方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防； - 不仅用于生产过程，而且用于服务过程和一切管理过程。
的变差的不可预见因素； 8.理解变差的原因，将数据分组并比较。 9.主要的过程变差原因可以通过简单的统计图来发现； 10.减少过程变差将使生产成本降低并改进质量。
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三、数据与质量特性值
Statistical Process Control Training
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QA Department Nhomakorabea二、相关知识介绍
Statistical Process Control Training
• 统计技术的概念：
是以概率论为理论基础，研究随机现象中确定的数学规律的学科，是应用数学 的一个分支。
• 统计方法和统计工具：
- 统计方法：指有关搜集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题 做出一定结论的方法，或简单的说为统计技术中的具体方法。
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一、SPC简介
Statistical Process Control Training
• SPC概述：
由美国休哈特博士在20世纪20~30年代所创造的理论，能科学的区分出生产 过程的偶然波动和异常波动，从而对生产过程的异常及时警告，以便于人们 采取措施消除异常，恢复过程的稳定。
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四、工序能力的概念及工序能力指数
的计算
Statistical Process Control Training
• 产品质量特性的类别：
- 望目值：在有双向公差带时，中心值为望目值。TU、TL分别为上、下控制限； M为目标值，即上、下控制限的平均值。
- 望大值：只有单项公差，TL，希望质量特性越大越好，质量特性不取负值。 - 望小值：只有单项公差，TU，希望质量特性越小越好，质量特性不取负值。
• 数据的定义：是能够客观地反映事实的资料和数字。
• 收集数据的目的：控制、分析（包括用于调查和确定方针）、检验。
• 数据的特点：波动性、规律性。
统计方法就是从有波动的数据中找出其中规律性的一种数学方法。
• 数据的分层：是指把不同性质的数据加以区别、分别处理的方法。
• 质量特性值：分为计量值和计数值
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三、数据与质量特性值
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• 数据的分布 • 总体与样本：
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三、数据与质量特性值
Statistical Process Control Training
- 表示离散程序的数 a. 极差，用于表示离散程度，较直观，但它在计算中只用了一级数据的两个
极限值，当样本校大时，损失的质量数据较多，因此仅仅适用于小样本的 情况。（R） b. 方差 （S2） c. 标准差，是国际标准化组织给出的标准值，反映了离散程度，利用了每个 数据值，比极差更精确的反映了总体的情况，并客观的刻化了X的观念， 反映的是一级数据以什么样的密集程度集中在数值周围。值越大，密集度 越低；值越小，密集度越高。（S）
SPC 课程培训
Statistical Process Control 统计过程控制
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SPC课程培训
Statistical Process Control Training
• SPC简介 • 相关知识介绍 • 数据与质量特性值 • 工序能力概念及工序能力指数
的计算 • 统计工具的使用、分析 • 每种统计工具的适用场合
- 总体又称母体，是指在某一次统计分析中研究对象的全体，总体可以是有限的 也可以是无限的，常用“N”表示。组成总体的每个单元叫做个体。
- 样本，也叫子样，是指从总体中随机抽取出来并要对它进行详细研究，分析的 一部分个体，它是从总体中随机抽样的（即产品），可能是成品、半成品等。 样本中所含的样品个数一般叫样本大小或样本容量，一般用“n“表示。
• 工序能力分析：
- 计量值：指可以用量具、仪表等进行检测而得出的连续性数值，可以有小数。 如：长度、直径、重量、强度、速度等。
- 计数值：指不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值，它可以用计数的 方法来得到。如：废品、合格品数等。还可以分为计数值和计点值。 如：一批壳体从印刷面黑点来看有多少件不合格，这就是计件值；而 印刷面有多少个黑点则是计点值。计件值可直接写出数值，也可以用 百分率来表示。
- 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品）都有同等机会被抽取出来， 组成样本活动的过程。
研究总体，不针对个体，通过样本来估计全局，带有一定的风险性。
• 数据中的几个重要特征数：
- 表示数据集中位置的特征数： a. 平均值，反映中心位置的平均值。（X）
b. 中位数，表中间位置的数，可能是奇数，也可能是偶数。（X~）
- 统计工具：指简化的统计方法（新老七种工具）
• 变差的10条基本原理
• Pareto原理
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二、相关知识介绍
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➢ 变差的十条基本原理： 1.任何事物都是变化的。 2.任何变差都是有原因的。有的明显，有的模糊。 3.不是所有变差的原因都同等重要，原因遵循Pareto原理（80/20规则） 4.过程变差的原因可归纳如下：4M + 1E +测量 5.稳定的过程产生稳定的变差。着意味着我们可以测量过程的边界。 6.稳定过程的变差产生于普通原因，它们是标准过程的一部分。 7.缘于特殊原因的变差使过程不稳定，或“失控”。这些是导致大
• SPC在生产中的应用：
- SPC控制质量，减少返工现象； - 避免了工检的矛盾； - 检验—容忍浪费；预防—避免浪费。
• SPC特点：
- 全系统的，全过程的要求全员参加，人人有则，这与TQM是完全一致的； - 强调用科学的方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防； - 不仅用于生产过程，而且用于服务过程和一切管理过程。
的变差的不可预见因素； 8.理解变差的原因，将数据分组并比较。 9.主要的过程变差原因可以通过简单的统计图来发现； 10.减少过程变差将使生产成本降低并改进质量。
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三、数据与质量特性值
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QA Department Nhomakorabea二、相关知识介绍
Statistical Process Control Training
• 统计技术的概念：
是以概率论为理论基础，研究随机现象中确定的数学规律的学科，是应用数学 的一个分支。
• 统计方法和统计工具：
- 统计方法：指有关搜集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题 做出一定结论的方法，或简单的说为统计技术中的具体方法。
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一、SPC简介
Statistical Process Control Training
• SPC概述：
由美国休哈特博士在20世纪20~30年代所创造的理论，能科学的区分出生产 过程的偶然波动和异常波动，从而对生产过程的异常及时警告，以便于人们 采取措施消除异常，恢复过程的稳定。
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四、工序能力的概念及工序能力指数
的计算
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• 产品质量特性的类别：
- 望目值：在有双向公差带时，中心值为望目值。TU、TL分别为上、下控制限； M为目标值，即上、下控制限的平均值。
- 望大值：只有单项公差，TL，希望质量特性越大越好，质量特性不取负值。 - 望小值：只有单项公差，TU，希望质量特性越小越好，质量特性不取负值。
• 数据的定义：是能够客观地反映事实的资料和数字。
• 收集数据的目的：控制、分析（包括用于调查和确定方针）、检验。
• 数据的特点：波动性、规律性。
统计方法就是从有波动的数据中找出其中规律性的一种数学方法。
• 数据的分层：是指把不同性质的数据加以区别、分别处理的方法。
• 质量特性值：分为计量值和计数值