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SPC的源起與發展
源起與發展： 1910年Fisher提出統計理論 1924年Shewhart發明管制圖 1934年Shewhart與Deming合著品管 觀念的統計方法 美、日的發展，將SQC轉為SPC 更強調預防
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製程變異
何謂製程變異？
造成製程製程不穩定的因素
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P Chart 例題
<解> CL=P=57/(22×40)=0.0648 UCL=0.0648+3 (0.0648)(0.9352)/40=0.1816 LCL=0.0648-3 (0.0648)(0.9352)/40=-0.052 由於LCL小於零無意義，故取LCL=0
我們開始建立X管制圖。首先計算X： X=(521-20.4)/(25-1)=500.6/24=20.858(刪除第3組) 查表得A2=0.577，因此X管制圖之管制界限為： UCL=X+A2R=20.858+(0.577)(3.29)=22.756 CL=X=20.858 LCL=X-A2R=20.858+(0.577)(3.29)=18.960
P(1-P) n
LCL=P-3 P(1-P)
n
以樣本P估計母體P，
m
P=
Σ
i=1
Di
mn
，m=樣本組數、 n=每組樣本數
Di=第i組樣本中的不合格品數
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P Chart 例題
<例>某除草機製造商以P管制圖管制除草機在發動時是否正 常。該公司每天抽取40部作實驗，第一個月之數據如下所示， 試建立P管制圖管制界限。

偶然因素偶波和异常因素异波偶然因素之变异异常因素之变异1大量之微小原因所引起不可避免2不管发生何种之偶然原因其个别之变异极为微小3几个较代表性之偶然原因如下1原料之微小变异2机械之微小掁动3仪器测定时不十分精确之作4实际上要除去制程上之偶然原因是件非常不经济之处置1一个或少数几个较大原因所引起可以避免2任何一个异常原因都可能发生大之变异3几个较代表性之异常原因如下1原料群体之不良2不完全之机械调整3新手之作业员4异常原因之变不但可以找出其原因并且除去这些原因之处置在经济观点上讲常是正确者通常用来消除特殊原因造成的变异可以被制程附近的人员来执行通常用来减低普通原因造成的变异几乎总是需要管理者的行动来加以矫正一般可以改善制程的85偶波与异波都是产质量量的波动如何能发现异波的到来呢
五.SPC的特点
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。
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。
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。
六.SPC认识误区的剖析(一)
有管制图就是在推动SPC
这张管制图是否有意义？ 它所管制的参数真的对产品质量有举足轻的影响吗？ 管制界限订的有意义吗？ 这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与分析？ 这些问题经过推敲之后才能帮助我们对SPC作更深入的了解。
SPC认识误区的剖析(二)
有了Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会作制程能力 分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司，但是值得再深入 探讨的是─
３．几个较代表性之异常原因如下： （１）原料群体之不良 （２）不完全之机械调整 （３）新手之作业员

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1.3 八小节
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1.3.1 1.3.2 1.3.3 1.3.4 1.3.5 1.3.6 1.3.7 1.3.8
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 第八节
预防与检测 过程控制系统 变差：普通及特殊原因 局部措施和对系统采取措施 过程控制和过程能力 过程改进循环及过程控制 控制图：过程控制的工具 控制图的益处
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采取的措施类型如不正确将给机构带来大 的损失，不但劳而无功，而且会延误问题的解 决甚至使问题恶化。例如：如果需要管理人员
对系统采取措施（如选择提供一致输入材料的
供方）时却采取的是局部措施（如调整机器） 就不对。
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第二节
过程控制系统
有反馈的过程控制系统模型 过程的呼声 人 设备 材料 方法 环境 统计方法 顾客
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我们的工作的方 产品或 式/资源的融合 服务 输出
输入
过程/系统
顾客的呼声 图1 过程控制系统
识别不断变化 的需求和期望
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第五节 过程控制和过程能力
5、1过程控制
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5.1.1 避免过度控制或擅自改变，以及控制不 足。
第三节 变差的普通及特殊原因

(1) 公司生产的每台洗衣机的效率 (2) 一个班次生产的部品的平均效率 (3) 拖板标签上的打印缺陷数 (4) 每份销售合同的打字错误数 (5) 月生产中脱离规格的部品数 (6) 月生产中脱离规格部品的% (7) 汇总一个应收款所花费的时间 (8) 每生产100件部品中有缺陷部品的数量
计量型 计量型 计数型 计数型 计数型 计数型
散布事例 特殊与一般要因
在管理图上这个数据 看上去像什么？
9
真实的故事!!“来自工程的声音”
废品率 (%)
3
UCL
2
1
LCL
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2000
2001
让工程来说话吧！！
Derived from Understanding Variation: The Key T1o0Managing Chaos, Donald J. Wheeler, SPC Press. 1993.
一系列点连续上升或下降 (7 或以上连续点在相同的方向).
UCL 20 X 15 LCL 10
7 456 23 1
循环 (Cycle)
在相同时间周期上图点表现相 同的图案变化 (比如，上升或 下降)
UCL 20 X 15 LCL 10
紧靠 (Hugging)
图点靠近中心线或一个控制限 (连续3点中2点，7点中3点， 或10点中4点).
被监控的特性
画的数据
按时间画数据
UCL 中心线 LCL
UCL = 控制上限
/ LCL = 控制下限
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控制图构成 UCL 与 LCL
UCL
LCL
•多少%的数据点应该落到UCL和 LCL之间? •如果一个点落在了UCL或 LCL之外，这意味着我们在给顾客制造 一个不良品吗？

6σa
C p u=
或
C p l=
USL-μ 3σa
μ-LSL 3σa
(单边规格上限) (单边规格下限)
二、基本的统计概念
4、主要的统计参数-7
◆制程精确度/潜力—Cp的等级解说
Cp等级处置原则： A级：制程甚稳定，可以将规格公差缩小或胜任更精密的工作。 B级：有发生不良品的危险，必须加以注意，并设法维持不要使其变坏及迅速自查。 C级：检讨规格及作业标准，可能本制程不能胜任如此精密的工作。 D级：应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响的原因，必要时得停止生产。
√n Σ(Xi-Xbar)2σp=i-1源自n-1σa ＝ R
d2
二、基本的统计概念
4、主要的统计参数-6
◆制程精密度/潜力-Cp (Process Potential)
Cp：是一个关键制程指数，为标准公差范围与6个SIGMA的比值，Cp的 计算应该在制程已达到管制状态时进行。
USL-LSL
Cp=
(双边规格)
直方图
15 10 5 0
123456789
C1
柏拉图
量测所得各种数据
鱼骨图 列联表分析
Data
分层图
回归分析 Y=f(x)+ε
相关分析 γ=？
控制图
散点图
2 1 0 -1 -2 -3
-2 -1 0 1 2 C2
课程大纲
一、SPC及其起源与背景
1、什么是SPC 2、SPC的起源 3、SPC的发展历程 4、SPC的作用与特点
二、基本的统计概念
4、主要的统计参数-11
◆初期制程能力—Ppk Preliminary process capability
規格上限-X bar X bar-規格下限

点检用查检表
• 点检项目
点检内容
点检结果
备考
关闭机构状态
良好
无 车保 箱险 开丝闭刹器端刃保子与险是刃丝否的是松接否驰触良状好况
良好 良好 良好
有无把手绝缘物
良好
按钮是否是有指示
良好
选择器开关动作试验状
不佳
切断开关 态螺母是否锁紧
良好
接点接触状态
良好
第10页/共69页
(二)层分法
•层分法是指,以一个集团某 个特征为基础,人成几个小 组.分出的部份叫做层.在品 质管理中,如果很好地掌握 分类(分层),原以为复杂的 问题也能很简单持解决.
质 量 特 性 值
-3ó
Ⅲ Ⅱ Ⅰ
Ⅰ Ⅱ Ⅲ
UCL:上控制限, LCL:下控制限, CL:中心线, Tu:规格上限,TL规定下限; Ⅰ:安全区, Ⅱ:警戒区, Ⅲ:废品区 第44页/共69页
Tu UCL
CL
LCL TL X
控制图原理
• 控制图控制界限制定原则一般采用“3ó” 原理，把控制限范围定在平均值的正负 三倍标准差处，这是由于只考虑随机因 素影响生产过程时，产品总体质量特性 服从正态分布， • 控制界限的一般计算公式: • 上控制限:UCL=u+3ó • 中心线: CL=u • 下控制限: LCL=u-3ó
质量问题
第37页/共69页
• 确定该问题中影响质量原因的分类方 法，一般从人、机、物、法、环 （4M1E）分类
人
机
物
质量问题
法 环
第38页/共69页
第39页/共69页
第40页/共69页
缺乏训 练计划
缺乏教导 人员
缺
乏
训

SPC主要解决两个基本问题：一是过程运行状态
是否稳定；二是过程能力是否充足。前者可以利 用控制图这种统计工具进行测定，后者可通过过 程能力分析来实现
SPC概要说明
➢ ＳＰＣ的兴起是宣告经验挂帅时代的结束
➢ ＳＰＣ的兴起是宣告品质公共认证时代的来临
非常重视产品生产的过程与系统，因为只有稳定而一贯 的过程与系统，才能保证长期做出合格的产品，然而，如 何检核次一贯过程与系统仍然稳定的存在呢？这又必须昂 赖SPC来发挥功能
➢正常波动：是由偶然(普通)原因造成的
➢异常波动：是由异常(特殊)原因造成的
偶然原因和异常原因
▪ 偶然(普通)原因：
指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过 程中的许多变差的原因，我们称之为：“受统计控制”， 或“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因, 只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可Fra bibliotek移动极差值
Rs= Xi-Xi-1 （i=2,3,…K）
总体的标准偏差
=
样本的标准偏差
N
( X i - )2
i=1
N
S= =
n
( X i - X )2
i =1
n-1
让我们练习 . . .
例子
计算中心值，均方差和标准偏差
x=
n
x i
i=1
n
s2 =
n
( X i - X )2
i=1
s=
n-1
平均值
均方差
SPC 的常用统计量
➢ 计量数据：定量的数据，可用量测值分析 ➢ 计数型数据：可以用来记录和分析的定性数据 ➢ 总体 ：研究对象的全体， 个数用N 表示。 ➢ 样本 ： 总体的子集，样本元数个数用n表示。 ➢ 表示分布的中心位置的统计量:

l普通原因(又称为不可避免的原因、非人为原因)
在正确的操作，制程中或检验时仍有很多原因使产品品质发生少 许且规律的变异，这些变异表现为：
Ø经常存在且变异非常微小,对产品品质并无明显的不良影响
下面列举几个有代表性的普通原因： 1.原料的微小变异
2.机器的微小振动
3.电压的波动； 4.环境温度和湿度的波动，
(1) 针对某产品质量特性规格:50±5,搜集100个以上数据， 把2—6个 (一般是4—5个)数据分为一组，依测定时间顺序或群体顺序排列。 (2) 把数据记入数据表。
(3) 计算各组平均值。
(4) 计算各组的全距Ｒ。
(5)计算平均值的平均值
(6)计算全距R平均值 (7)计算管制界限：
-。 R
-。 X
UCL A B C C B LCL A
• 对参数均值u和标准差s的变化给出信号 • 对单个失控做出反应
可能导致的原因举例
对于 X -R图或P图：
1、计算或描点错误
2、零件差异出现增大或恶化的趋势
3、测量系统已经变化 4、设备故障
管制图定义不受控的信号
判定规则 2：(2/3 A) 3点中有2点在A区或A区以外者。
j+1
- X j∣
(j=1,2,…,K-1)
控制图定义受控的信号
UCL A B C C B LCL A
大约2/3的点落在平均值+/-标准内（68.3%），即C区 大约1/4的点落在B区(27.2%)， 大约1/20的点落在A区(4.56%) 无任何点落在控制限以外
控制图定义不受控的信号
判定规则 1：(1界外) 有一点或一点以上点在A區以外者。
上限ＵＣＬ＝
2
- ＋Ａ R X 下限ＬＣＬ＝ - －Ａ R X Ｒ管制图：中心线ＣＬ＝ R 上限ＵＣＬ＝Ｄ R 下限ＬＣＬ＝Ｄ R

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SPC
基本统计术语
标准差 是方差的正平方根,表示了一 组数据的分散程度。 总体标准差用σ表示 样本标准差用 S 表示
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SPC
基本统计术语
作用
表示分 布置
总体统计量
名称
符号
总体平 μ
SPC
贝尔实验室的Walter休哈特博士 在二十世纪二十年代研究过程时, 发明了一个简单有力的工具,那就 是控制图,其方法为:
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SPC
控制图-控制过程的工具
典型的控制图由三条线组成 :
CL ：控制中限 UCL: 上控制限 LCL: 下控制限
统计过程控制
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SPC
胡 长 根 先生
确利达顾问有限公司 ----高级顾问
IRCA EMS 注册主任审核员 CNAB QMS 注册审核员 注册管理咨询顾问
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SPC
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SPC
标准差值与过程能力西格玛 值的对照比较
过程数据分布
LSL μ
标准差σ USL
σ=0.10
过程能力西格玛Z
Z=3
+/-3σ σ=0.07
Z=4
+/-4σ
σ=0.05
Z=5
+/-5σ
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