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统计过程控制（S P C）培训资料一、什么叫SPCSPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。

二、什么情况下要做SPC1.客户要求的关键特性2.内部确定的关键特性三、做SPC的前提1.过程数据易于采集2.过程处于受控状态四、SPC的理论知识变差1.变差的概念没有两件产品或者特性是彻底相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。

产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在。

例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。

2.变差的普通原因及特殊原因普通原因变差是向来在过程中浮现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程惟独此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。

---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。

---此类变差是必然存在的，只能改善或者降低，不能彻底被消除。

特殊原因变差是由异常或者外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或者不受控的。

---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。

---此类变差是可以被消除的正态分布一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。

，当一组测量数据服从正态分布时，有大约正态分布的两个参数：平均值U和标准差68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的惟独0.27%（如图一：正态分布图）。

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全部资料合集SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过统计分析和数据监控来改进产品质量稳定性的方法。

SPC可以帮助企业识别生产过程中存在的变异源，并采取控制措施，从而提高产品质量、降低生产成本。

以下是SPC的全部资料合集，包括介绍SPC的基本概念、SPC工具的使用方法以及如何在实践中应用SPC等内容。

一、SPC的基本概念1.1 SPC的定义和目标：介绍SPC的概念，说明SPC的目标是通过控制产品质量的关键参数来提高生产过程的稳定性。

1.2 变异和稳定性的概念：解释变异的产生原因以及如何通过SPC来降低产品质量的变异性。

1.3 SPC与传统质量控制的区别：对比SPC和传统质量控制方法的差异，强调SPC的优点和适用性。

二、SPC工具的使用方法2.1 控制图：介绍控制图的基本原理和作用，包括X-控制图、R-控制图和S-控制图等。

2.2 流程能力分析：讲解流程能力指标的计算方法和应用，如Cp、Cpk等。

2.3 直方图和正态分布：说明如何使用直方图和正态分布来分析数据的分布情况，判断数据是否服从正态分布。

2.4 散点图和相关性分析：介绍散点图的绘制方法和相关性分析的步骤，用于了解不同变量之间的关系。

三、SPC在实践中的应用3.1 SPC在制造业的应用：以汽车制造业为例，说明如何在生产过程中应用SPC来提高产品质量。

3.2 SPC在服务行业的应用：介绍服务行业如酒店、餐饮等如何利用SPC方法改善服务质量，并提高顾客满意度。

3.3 SPC在质量管理中的地位：阐述SPC在质量管理体系中的重要性，以及如何将SPC与其他质量管理工具结合起来。

四、SPC的挑战与解决方案4.1 数据收集和分析的困难：指出在实践中使用SPC时可能面临的困难，并提出解决方案，如数据收集的自动化和数据分析软件的应用。

4.2 组织文化和人员培训：强调SPC需要公司领导支持和员工培训，以确保SPC的顺利实施和持续改进。

SPC培训资料汇编一、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。

它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。

SPC 强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析和监控，提前预测可能出现的质量问题，从而避免不合格产品的产生，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。

二、SPC 的基本原理1、过程的波动性任何生产过程中，产品的质量特性值总是存在着一定的波动。

这种波动可分为正常波动和异常波动。

正常波动是由随机原因引起的，对产品质量影响较小，在生产过程中是允许存在的。

异常波动则是由系统原因引起的，对产品质量影响较大，在生产过程中是不允许存在的。

2、控制图原理控制图是 SPC 中最重要的工具之一。

它是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。

控制图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。

通过观察点子在控制图中的分布情况，可以判断过程是否稳定。

当点子随机分布在控制限内，且没有明显的规律性时，说明过程处于稳定状态；当点子超出控制限，或者呈现出明显的规律性（如连续上升或下降、周期性变化等）时，说明过程出现了异常，需要采取措施进行调整。

三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（XR 图）适用于计量值数据，是最常用的一种控制图。

均值控制图用于观察分布的均值变化，极差控制图用于观察分布的离散程度。

2、均值标准差控制图（XS 图）与 XR 图类似，但用标准差代替极差来反映数据的离散程度。

当样本量较大（n>10）时，使用 XS 图更为精确。

3、中位数极差控制图（XRm 图）适用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，简便直观。

4、单值移动极差控制图（XMR 图）适用于单件小批生产过程，以及测量费用较高的场合。

spc基础培训资料全第⼀章节重新认识SPC内容主要有：过程的概念；过程变差；过程能⼒分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第⼆章节SPC应⽤的基础●质量数据1．数据的特点：①波动性；②规律性；2．质量特性：反映产品特定性质之内容；（如：尺⼨、重量、硬度、⼒度、电阻值、丝印寿命、外观等）3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据；（如：“⼒度150g”、“⼒度偏重20g”、“⼒度偏重5pcs”）4．数据分类：①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）●数据参数1．数据表达式：公式中⼀般⽤X1 X2……Xn表⽰⼀组数据中n个数据。

2．频数：同⼀记录中同⼀数据出现的数据。

公式中⼀般⽤n1 n2 n3…ni表⽰个数。

3．平均数：所有数据的和与总数和商。

4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。

5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。

标准⽅差：6．●数据的分层1.概念：将数据依照使⽤⽬的，按其性质，来源，影响等进⾏分类，把性质相同，在同⼀⽣产条件下收集到的质量特性数据归并在⼀起的⽅法；2.作⽤：分层的⽬的是为有利于查找⽣产质量问题的原因。

3.分层⽅法：①操作⼈员：按个⼈分，按现场分，按班次分，按经验分；②机床设备：按机器分，按⼯夹⼑具分；③材料：按供应单位分，按品种分，按进⼚批分④加⼯⽅法：按不同的加⼯、装配、测量、检验等⽅法分，按⼯作条件分；⑤时间：按上、下午分，按年、⽉、⽇分，按季节分；⑥环境：按⽓象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；⑦其他：按发⽣情况分，按发⽣位置分等。

4.两点原则：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。

例：某零件的⼀个长度尺⼨的测量值（mm）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最⼤值和最⼩值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最⼤值为42.44,最⼩值为42.27②⽤测量单位的1、2、5倍除以最⼤值与最⼩值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可⽤0.01mm的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最⼩值分在第⼀组的中部,并把分组组界定在最⼩测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。

1 SPC是Statistical Process Control的简称，中文为统计过程控制。

SPC统计过程控制主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。

1 SPC即统计过程控制。

在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。

波动分为两种：正常波动和异常波动。

正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。

它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。

异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。

它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。

过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

3 统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。

当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。

由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。

SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。

因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

4 为什么选择SPC？在我国SPC理论的应用还没有普及。

随着市场竞争的日益激烈，企业对产品的质量提出了更高的要求，特别是生产国际化的产品，企业将面临着全球化的产品竞争，而产品竞争的法宝就是以质取胜，质量无国界，企业要想加入全球产业链之中，就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量管理，纷纷通过了ISO9000、QS9000等质量管理认证。