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统计技术控制（SPC）培训课程材料卓一企管目录第一部分：统计技术基本知识第Ⅰ章统计学与概率论基本知识1、随机现象和随机试验2、大数定律和中心极限定理第Ⅱ章与统计相关的术语和定义1、基本概念2、与统计相关的术语和定义第Ⅲ章随机变量及其分布1、常态分配2、超几何分配3、二项分配4、卜氏分配5、指数分配第二部分：控制图与过程能力解释第Ⅰ章持续改进及统计过程控制概述第1节预防与检测第2节过程控制系统第3节变差：普通及特殊原因第4节局部措施和对系统采取措施第5节过程控制和过程能力第6节过程改进循环及过程控制第7节控制图：过程控制的工具第8节控制图的益处第Ⅱ章计量型数据控制图第1节均值和极差图（X-R图）A.收集数据B.计算控制限C.过程控制解释D.过程能力解释第2节均值和标准差图（X-s图）第3节中位数图（x~-R图）第4节单值和移动极差图（X-MR图）第5节计量型数据的过程能力和过程性能的解释解决问题、提高过程能力的方法A.头脑风暴B.因果图C.排列图D.相关图（散点图）E.直方图第Ⅲ章计数型数据控制图第1节不合格品率的P图A.收集数据B.计算控制限C.过程控制解释用控制图D.过程能力解释第2节不合格品数的np图第3节不合格数的C图第4 单位产品不合格数的u图第一部分：统计技术基本知识第Ⅰ章概率论及其相关知识一、统计学与概率论基本知识1、随机现象与随机试验1.1 随机现象：个别试验中呈现不确定性，大量重复试验中，又具有统计规律性。
1.2 所谓随机试验是指具有下列三个特性的试验：（1）可以在相同条件下多次重复进行的试验；（2）每次试验的可能结果有多个，并且事先知道会有那些可能的结果；（3）在进行一次试验之前，不能事先断定那个结果会发生。
随机事件以后也简称为试验，常用E表示。
2、随机事件3、概率二、大数定律和中心极限定理大数定律和中心极限定理是概率论中两类极限定理一系列例题的统称。
第一类极限定理是阐明大量随机现象平均值的稳定性，有关这一类极限定理的例题统称为大数定律。
SPC Statistical Process Control 講義 SPC 的優點 資料的歸類 管制圖的實施步驟 使用管制圖之原因 X (平均數)與R (全距)管制圖 m R X 管制圖 P 管制圖（不良率管制圖） C 管制圖（缺點數管制圖） U 管制圖（單位缺點數管制圖） 管制狀態的判斷 管制圖內之特異原因查詢 製程能力分析 製程能力指標■SPC 的優點1.SPC 是一個方法, 也是一個系統, 從統計評估的資料中來管制製程並改善之。
2.SPC 可以減少變異並控制成本。
3.SPC 可以增加產品的壽命。
4.在討論製程績效時, SPC 提供了一個共同的語言。
5.另一最重要的是SPC 對工廠組織結構的改變, 因為導入SPC 的初期雖然會增加一些操作的人員, 但也會減少一些非操作性的人員, 如檢驗人員、維修人員及處理客訴的人員等。
■資料的歸類1.分類資料－將產品品質分為「好或不好」、「合格或不合格」等2.計數資料－記錄某產品的某個特性發生次數，例如錯誤次數﹑意外次數﹑銷售領先次數等3.連續資料－某個品質特徵的量測值，例如尺寸﹑成本﹑時間等前兩種資料為計數值資料，第三種為計量值資料。
收集資料時，如果可能應該盡量收集定量資料，因為定量管制圖所需的比較性計算較少，而且能提供較多的資訊。
■管制圖實施步驟1.選擇品質特性2.決定管制圖之種類3.決定樣本大小4.抽樣頻率和抽樣方式5.收集數據6.計算管制圖之參數，一般包含中心線和上下管制界限7.收集數據，利用管制圖監視製程■使用管制圖之原因1.管制圖是一改善生產力之有效工具2.管制圖是預防不合格品之有效工具3. 管制圖可預防不需要之製程調整4. 管制圖可提供診斷之資訊5. 管制圖可提供有關製程能力之資訊 ■X (平均數)與R(全距)管制圖A.蒐集100個以上數據，依測定時間順序排列B. 5個數據分為一組C.把數據記入數據表D.計算各組平均值XE.計算各組的全距RF.計算總平均值X =組數∑X G .計算全距平均R =組數∑R H.計算管制界限X 圖：UCL = R A X 2+中心線 = X LCL = R A X 2-R 圖：UCL = 4D R 中心線= RLCL = 3D R432D ,D ,A 皆可由查下表得知。
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。
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。
