统计过程控制SPC培训教程

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。

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休哈特W. A. Shewhart Economic Control of Quality of Manufactured Products SPC: Statistical Process Control 休哈特控制图亦称为常规控制图，简称休图 （1924年5月16日）
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2. 控制图原理
点出界就判异。 界内点排列不随机判异。 数据分层不够造成的异常。

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1：1个点落在A区以外
One point beyond zone A.
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2：连续9点落在中心线同一侧
Nine points in a row in zone C or beyond on one side of central line.
统计过程控制 (SPC)
11/07/06
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Six Sigma Roadmap(逻辑心法)
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内容
数据类型介绍 统计过程控制——SPC 控制图原理 常规控制图的设计思想 判异准则与判稳准则 分析用控制图、控制用控制图以及过程能力分析

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Types of Data
Data
Categorical
分类型
Examples:

Numerical
数值型
Marital Status Political Party Eye Color (Defined categories)
Discrete
Examples:

Continuous
Examples:

Number of Children Defects per hour (Counted items)

➢ 戴明博士对日本指导质量管理的成功，让美国 人惊醒原来日本工商经营成功的背后竟然有一 位美国人居功最大，故开始对戴明博士另眼看 待。1980年6月24日全国广播公司(NBC)在电视 播放举世闻名的“日本能为什么我们不能”(If Japan Can, Why Can‘t We?)，使戴明博士一 夜成名。从此以后美国企业家重新研究戴明的 质量管理经营理念。
步骤8：运用控制限进行控制；
计数控制图和计点控制图
不良品率控制图（P图）
对产品不良品率进行监控时用的控制图 ;
质量特性良与不良，通常服从二项分 布; 当不良率P较小样本量n足够大时,该 分布趋向于正态分布
适用于全检零件或每个时期的检验样本 含量不同。
不良品率控制图（P图）
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
20世纪50年代以来，科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高 ，要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综 合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。
SPC（统计过程控制）
－－统计性的反馈系统
Statistical: （统计）以概率统计学为基础，用 科学的方法分析数据、得出结论； ——使用数据分析
标准正态分布函数：N（0，1）
小概率事件理解
1.例行检查身体 2.烟雾探测器
正态分布图与控制图
正态分布图与控制图
？？那是不是说只有符合正态分布的特性（变量） 才可以用控制图呢？
休哈特实验
休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中，抽取n ＝4的样本，计算样本均值Xbar，经过多次实验后发 现，Xbar基本符合正态分布。
（William Edwards Deming）

2、计量型数据：指定量的数据，可用测量值来分析。例如：用毫米表示 的轴承轴颈直径、用牛顿表示关门的力、用百分数表示电解液的浓 度、用牛顿·米表示紧固件的力矩、X-R图、X-S、中位数、单值和移 动极差控制图等都用于计量型数据。
3、均值：数值的总和被其个数(样本容量)除，在被平均的值的符号上加 一横线表示。例如：在一个子组内的X值的平均值记为X，X (X两横) 为子组平均值的平均值，X (X上加一波浪线)为子组中位数的平均值。 R为子组极差的平均值。
统计过程控制
Statistical Process Control （SPC）
一、统计过程控制（SPC）概述
2020/3/4
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过程控 制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计 P （ Process ） 过程 C （ Control ） 控制
的基础。如有超出了控制极限变差存在，则证明过程受特殊因素的影 响。控制限是通过过程数据计算出来的，不要与工程的技术规范相混 淆。 11、分布：描述具有稳定系统变差的输出的一种方式，其中单个值是不可 预测的，但一组单值就可形成一种图形，并可用位置、分布宽度和形 状这些术语来描述。位置一般用均值来表示，或者用中位数表示。分 布宽度用样本的标准差或样本极差表示，形状包括许多特性，比如对 称性及峰度，但经常使用常见分布的名称来概括，如：正态分布，二 项分布，或泊松分布。 12、单值：一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号X表 示。 13、位置：分布中心趋势典型值的一般概念。 14、平均值：一组测量值的均值。
铸造不良情况检查表
项目 地点
日期 废品数 不良分类