生产过程质量控制技术之SPC.pptx

箱线图
总结词
箱线图是一种展示数据分布特征的图表，通过箱体、中位数、四分位数等指标展示数据的集中和离散趋势。
详细描述
箱线图主要用于展示一组数据的集中和离散趋势，通过箱体表示数据的集中程度，通过上下须表示数据的最大值 和最小值。在SPC课件中，箱线图常用于展示过程能力指数、不合格品率等指标的分布特征，帮助管理者了解数 据的分布情况。
SPC技术将在大数据时代发挥重要作用。通过利用大数据技术，SPC课件将能够实现对海量数据的快速处理和分析，为企业提 供更加精准、全面的生产过程控制和管理服务。同时，大数据技术还将促进SPC课件与其他技术的融合，如人工智能、云计 算等，进一步拓展其在工业领域的应用范围和价值。
SPC未来的发展方向
SPC技术将继续向数字化、网络化和 智能化的方向发展。未来ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSPC课件 将更加注重数据的采集、处理和分析 ，实现更加精准、高效的生产过程控 制和管理。同时，随着物联网、云计 算等技术的发展，SPC课件将逐渐实 现与其他系统的集成和互联互通，为 企业提供更加全面、智能的服务。
明确需要控制的特性和过 程，确保控制计划的针对 性和有效性。
设定控制标准
根据产品要求和过程能力 ，设定合理的规格界限和 控制标准。
制定控制方法
选择适合的控制图和统计 工具，确保能够及时发现 异常波动并进行处理。
数据收集与处理
确定数据来源
确保数据来源的可靠性和 准确性，避免数据失真和 误差。
数据整理与转换
增强学习兴趣
课件通常采用多媒体形式，如 视频、音频、动画等，能够吸 引学生的注意力，增强学习兴 趣。
方便灵活
学生可以在任何时间、任何地 点学习，不受时间和地点的限 制。

• 因果图是用来分析质量特性波动（却工作结果或生产过 程出现的结果）与其潜在原因的关系，即表达原因和结 果之间关系的一种图表。
1. 通过排列图找出质量特性波动的问题（即主要的质量问 题），也就是希望改善的对象
2. 然后利用因果图，针对找出的质量特性（即结果），系 统地整理有关人员的经验，通过把语言资料图表化，简 单明了地概括出影响主要质量问题的各种原因，再从中 找出主要原因。这就是运用了因果图。
计 不合格品数控 pn 较常用，计算简单，操作工人易
数
制图
于理解
值 不合格品率控
p
计算量大，管理界限凹凸不平
控
制图
制 缺陷数控制图
C
较常用，计算简单，操作工人易 于理解，使用简便
图 单位缺陷数控
U
计算量大，管理界限凹凸不平
2003年度质量培训
SPC简介&CpPp
——质保部内部交流
目录
一．spc概述 二．spc包括的内容 三．质量管理7个工具图 四．控制图 五．Cpk
一、spc概述
1. 什么是SPC • SPC是英文Statistical Process Control的字首简称，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给企业各类人员都带来好处。对于生产第一线的操作者，可用 SPC方法改进他们的工作，对于管理干部，可用SPC方法消除在生 产部门与质量管理部门间的传统的矛盾，对于领导干部，可用SPC 方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终可增加上 缴利税。 • 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。

•
x（中位数）—R（极差）图
•
x（单值）——MR（移动极差）图
•
• ◆其中：均值、中位数、单值 用于观察位置，R，
• S，MR用于观察宽度。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●计数型控制图 • ◆计数型控制图的概念 • a)、用于非量化质量特性的监测， • b) 不能独立的观察分布位置及宽度。 • c) 单个出现 • ◆典型的计数型控制图有： • a) P（不合格率）图， • b) np、u、c（不合格品数）图
x 图：刻度范围至少为：（Xmax－Xmin）×2
R图：刻度从0~最大，至少为前4个极差中，Rmax×2.
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ● 将 X 值及R值描于图上，并连线，
• 可见图行趋势。
• ●计算平均极差及过程平均值 ，
• 确定控制图中位线。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• 3．分析及延长控制限阶段 • ●出现超限的点 • 分析：人员、设备、原料及能源。 • 超上限为异常，超下限为正常。 • ●出现非随机图型。 • 分析：刀具、模具、材料的不一 • 致性，能源供应不稳定，操作方法等
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• PPK：过程均值与规范中值不一致时的过程性能
•
指数。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●过程的标准差。 • ◆固有标准差（用来计算CP CPK） • ◆总标准差（用来计算PP，PPK） • ●计算过程能力指数。， • ◆等边公差： • ◆不等边公差（以CPK为例） • ◆单边公差：为非正态分布，采用PPM值 • 计算。 • ●分析过程能力 • ◆是否满足要求 • ◆对系统采取措施，提高过程能力指数。

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。
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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。
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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
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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。
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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
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