SPC培训教材完整版
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SPC理论培训教材
SPC理论培训教材用户SPC理论培训教材1 SPC应用差不多 (2)2 SPC概述 (3)2.1 什么是SPC (3)2.2 SPC的成长简史 (3)2.3 SPC的特点 (3)2.4 SPC与ISO9000标准体系的接洽 (3)3操纵图及其应用 (4)3.1什么是操纵图 (4)3.2质量数据与操纵图 (5)3.2.1计量型数据 (5)3.2.2计数型数据 (5)3.2.3质量数据的特点 (5)3.3操纵图道理 (5)3.4 操纵图贯彻预防原则 (6)3.5 两类缺点 (6)3.6 3σ方法 (7)3.7 操纵图的剖断准则 (7)3.7.1剖断稳态准则 (8)3.7.2剖断专门准则 (8)3.7.3点子分列不随机模式 (8)3.8 休哈特操纵图 (10)3.8.1操纵图的种类 (10)3.8.2休哈特操纵图的用处 (11)3.8.3通用操纵图 (11)3.8.4 工序才能指数及样本分布图 (11)3.8.5操纵图的选用 (12)4 应用SPC的意义 (13)4.1 什么缘故要用SPC (13)4.2 应用SPC的意义 (13)5 操纵图和报表 (13)5.1 作图差不多 (13)5.2 作图 (14)5.2.1 均值极差图 (14)5.2.2 均值极差图 (14)5.2.3 中位数极差图 (14)5.2.4 单值移动极差图 (14)5.2.5 指数权重移动均值图 (14)5.2.6 运行图 (14)5.2.7 预控图 (15)5.2.8 不合格品率图（P图） (15)5.2.9 不合格品数图（Pn图） (15)5.2.10 不合格数图（C图） (15)5.2.11 单位不合格数图（U图） (15)5.2.12 直方图 (15)5.2.13 个别直方图 (15)5.2.14 缘故分列图 (16)5.2.15 方法分列图 (16)5.2.16 备注分列图 (16)5.2.17 DPTO图 (16)5.2.18 DPMO图 (16)5.3 图形属性 (16)5.4判异 (18)5.4.1 判异规矩 (18)5.4.2掉控点与接洽关系点 (18)5.4.3操纵线 (18)5.5 点的拾取 (19)6 操纵线的运算公式 (20)6.1 计量类的操纵线 (20)6.1.1 均值标准差图 (20)6.1.2 均值极差图 (21)6.1.3 位数极差图 (21)6.1.4 单值移动极差图 (22)6.1.5 EWMA图 (22)6.2 合格数据类的操纵线 (22)6.2.1 P图 (23)6.2.2 Pn图 (23)6.2.3 Q图 (23)6.2.4 Qn图 (24)6.3 缺点数据类的操纵线 (24)6.3.1 C图 (24)6.3.2 U图单位缺点数图 (25)7 分析对象 (25)7.1 过程才能分析 (25)7.2 过程才能更换分析 (25)7.3 产品纵贯率分析 (25)7.4 多参数比较分析 (26)7.5 正态概率纸 (26)1 SPC应用差不多Fab-SPC体系建立在公司标准的收集平台上，办事器操作体系采取Windows/NT Server 数据库采取Oracle支撑公司标准的客户运算机平台。
spc培训教材完整版
利用ISO 9001质量管理体系的框架和流程，推动SPC 的实施和推广。
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
2024版SPC培训教材全课件
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。
16
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。
2024/1/30
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。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
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。
2024/1/30
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。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
某电子厂SPC应用培训教材
当满足下列情况时可选用Pn图：
a）不合格品的实际数量比不合格品 率更有意义或更容易报告；
b）各阶段子组的样本容量相同。
1、数据收集： a）受检样本的容量必须相等； b）分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定； c）样本容量应足够大，大到使每个子组内都出现几个不合格品； d）记录并描绘每个子组内的不合格品数。
2、过程因素处于相对的稳定状态， 即测量仪器、方法、手段等必须统一；
3、μ±3 σ的控制界限必须小于规范公差 范围。
4、适用于成批生产的产品；单件小批量生产的 产品质量分布不一定符合收集数据 B）计算控制界限，作控制图并打点 C）过程用控制图解释 D） 过程能力评价
下面以均值 – 极差控制图为例说明A、 B、C，过程能力评价D将在过程能 力评价部分说明 。
A、收集数据
1、选定工序 ——选定对象，并明确应用目的。
2、确定质量特征值 ——分析选定对象的过程，明确其质量特征值的类型， 即计量型还 是计数型 ；
——可以从过程的结果开始分析并确定质量特征值 ； ——确定 的质量特征值应能表征过程的重要特性，如产品的重要特
UCLX X A2 R
UCLR D4R
LCLX X A2 R
LCLR D3R
4、作控制图，并在控制图上打点
X图：
n系数 A2
D4
D3
2 1.880 3.267 ---
d2
1.128
3 1.023 2.579 --- 1.693
R图：
4 0.729 2.282 --5 0.577 2.115 ---
2、计算过程不合格品数均值及控制界限：
pn
1 k
k i 1
Pn
i
k
Pn
a）不合格品的实际数量比不合格品 率更有意义或更容易报告；
b）各阶段子组的样本容量相同。
1、数据收集： a）受检样本的容量必须相等； b）分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定； c）样本容量应足够大，大到使每个子组内都出现几个不合格品； d）记录并描绘每个子组内的不合格品数。
2、过程因素处于相对的稳定状态， 即测量仪器、方法、手段等必须统一；
3、μ±3 σ的控制界限必须小于规范公差 范围。
4、适用于成批生产的产品；单件小批量生产的 产品质量分布不一定符合收集数据 B）计算控制界限，作控制图并打点 C）过程用控制图解释 D） 过程能力评价
下面以均值 – 极差控制图为例说明A、 B、C，过程能力评价D将在过程能 力评价部分说明 。
A、收集数据
1、选定工序 ——选定对象，并明确应用目的。
2、确定质量特征值 ——分析选定对象的过程，明确其质量特征值的类型， 即计量型还 是计数型 ；
——可以从过程的结果开始分析并确定质量特征值 ； ——确定 的质量特征值应能表征过程的重要特性，如产品的重要特
UCLX X A2 R
UCLR D4R
LCLX X A2 R
LCLR D3R
4、作控制图，并在控制图上打点
X图：
n系数 A2
D4
D3
2 1.880 3.267 ---
d2
1.128
3 1.023 2.579 --- 1.693
R图：
4 0.729 2.282 --5 0.577 2.115 ---
2、计算过程不合格品数均值及控制界限：
pn
1 k
k i 1
Pn
i
k
Pn
SPC培训教材
（4）SPC控制线的更新 ） 控制线的更新 1.供应商关键材料的变更 2. 2.加工设备 的 变更 3.影响过程流程的工程变更 4.人员变更 5.样本大小变更 即5M1E的变更
（5）计量型数据控制图 ）
1.数据分为计量型数据和计数型数据两大类 A:：计量型数据:计量型数据是指对产品质量 特性进行测量所得的观察 值。如毫米(mm)表示长度单位，克(g)代表质量，牛（N）表示重力。 B：计数型数据包括计件型数据和计点型数据两种；计件型数据是以件 为单位统计不合格品数的数据，计点数据是单位产品上的缺陷数 （或不合格数）。
（3）.SPC控制图的常用类型及选择 ） 控制图的常用类型及选择
SPC控制图主要有两类：一类是计量SPC控制图， 不合格品率（P图） 另一类是计数SPC控制图。 不合格品数（nP图）
均值-极差控制图（X—R图） 均值-标准差控制图（X—S图） 中位数-极差控制图（Me—R图） 单值-移动极差控制图（X—Me图）
（7）SPC过程控制的四种状态 ） 过程控制的四种状态
1.统计状态的形态：稳定状态（过程受控） 不稳定状态（过程不受控）
LCL
过程受控 CL
过程不受控 UCL LCL CL UCL
2.技术状态的形态：技术满足规格要求 技术不满足规格要求
技术满足规格要求 LCL UCL CL
技术不满足规格要求 LCL CL UCL
控制图的3σ原理 （5）SPC控制图的 原理 ） 控制图的
当过程仅含正常变异时,过程输出的质量特性X呈正态分布N(U, σ2),U为正态均值, σ为标准差。 使用U±3σ作为控制界限来管理过程，即界限内99.73%的概率，1000个有997.3个良品。就认 为该过程的变异为正常变异。
图(一)正态分布N(U，σ2)的概率特性 99.73%
SPC培训教材
持续改进在SPC中应用实践
数据收集与分析
运用SPC工具对生产过程中的数 据进行实时收集、整理和分析，
及时发现潜在问题。
过程控制与改进
根据SPC分析结果，对生产过程进 行及时调整和优化，提高产品质量 稳定性和生产效率。
持续改进文化
在企业内部建立持续改进的文化氛 围，鼓励员工积极参与改进活动， 不断提升产品质量和企业竞争力。
加强设备维护和保养
实施持续改进
确保设备处于良好状态，减少因设备故障 导致的生产波动。
运用PDCA循环等质量管理方法，持续改进 过程，提高过程能力。
不合格品处理及预
05
防措施
不合格品判定标准和处理流程
不合格品判定标准
根据产品规格、质量标准以及客户要 求，明确不合格品的定义和判定标准 。
不合格品处理流程
通过统计分析，对生产过 程中的异常波动进行识别 和控制，确保产品质量稳 定。
改进作用
通过对历史数据的分析， 找出影响产品质量的关键 因素，为持续改进提供依 据。
基本原理与核心概念
基本原理
SPC基于统计学原理，通过收集生产过程中的数据，运用控制图等工具对数据进行分析和评价，判断生产过程是 否处于受控状态。
计数值控制图（P图、C图等）
适用范围
适用于计数数据，如不良品数、缺陷数等离 散变量的控制。
缺点
对过程变化的敏感性相对较低。
优点
简单易行，对数据分布无严格要求。
选择依据
当数据为计数数据时，可选择P图、C图等计 数值控制图。
特殊情况下控制图选择策略
多品种小批量生产
对于多品种小批量生产的情况，可采 用标准化控制图或通用控制图进行控 制。
核心概念
SPC培训教材完整版
a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示，具有连续性的数据。连续型随机变量
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种 趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态：包含关系 交叉关系 不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种 趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方
2024年SPC培训教材
SPC培训教材引言SPC（StatisticalProcessControl，统计过程控制）是一种以统计方法为基础的过程控制技术。
它通过对生产过程中收集的数据进行分析，实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。
本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧，帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧，提高生产过程的质量管理水平。
第一章：SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章：SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章：SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章：SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章：SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习，读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。
然而，SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用，因此读者需要在实践中不断探索和总结，不断提高自己的质量管理水平。
希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助，促进SPC在各个领域的应用和发展。
重点关注的细节：控制图的绘制和应用控制图是SPC（统计过程控制）中最重要的工具之一。
它通过图形化的方式，直观地展示了生产过程中的数据变化，帮助工作人员及时发现问题，采取相应的措施，从而实现对生产过程的有效控制。
SPC 培训教材
R=Xmax-Xmin
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
式中： X1 ， X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 ：
注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
（ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸） 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接，浏览各点是否合 理，有无很高或很低的点，并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注：对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差（R 图）
日期 时间 1
读2 3
数4 5
和
和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时，没有极差的下控制限
零件号：XXX 零件名称：XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图
形
采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前， 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值（Xbar）和极差R 对每个子组计算： X=（X1+X2+…+Xn）/ n
控制界限=平均值±3σ
spc培训教材(标准)
C级
过程能力不足，产品质量 波动较大，需采取紧急措 施提高过程能力。
提高过程能力措施
识别并消除特殊原因
加强过程监控
通过控制图等工具识别过程中的特殊 原因，及时采取措施予以消除，使过 程处于受控状态。
建立完善的过程监控体系，及时发现 并处理过程中的问题，确保产品质量 稳定可靠。
减少普通原因变差
通过持续改进和优化过程参数、提高 设备精度、加强人员培训等措施，减 少普通原因引起的变差，提高过程稳 定性。
控制图类型选择
计量值控制图
适用于连续型数据，如长度、重 量等。常见的计量值控制图有X-
R图（均值-极差图）和X-S图 （均值-标准差图）。
计数值控制图
适用于离散型数据，如不良品数、 缺陷数等。常见的计数值控制图
有P图（不良品率图）、np图 （不良品数图）和C图（缺陷数
图）。
特殊控制图
针对特定需求或特殊数据的控制 图，如T2控制图、EWMA控制
长期过程能力指数
通过收集较长时间内的数据，计算过程总变差，得到过程能力指数Pp和Ppk， 用于评估过程的长期稳定性和满足产品质量要求的能力。
过程能力等级评定
01
02
03
A级
过程能力充分，产品质量 稳定，可考虑适当放宽控 制限，减少检验频次。
B级
过程能力尚可，产品质量 基本稳定，需继续保持并 加强过程控制。
首先确定关键过程和控制点，然后建立SPC控制图和规则，接着进行数
据采集和分析，最后根据分析结果采取相应措施进行改进。
03
SPC在持续改进中的效果评估
通过对SPC实施前后的数据进行对比和分析，可以评估SPC在持续改进
中的效果，如产品质量提升、生产效率提高、成本降低等。
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越分散。
•20)制程能力指数（Cpk）：
• 直接反映制程能力，值越大越好。通常客户都要
求
•Cpk在1.33以上。
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书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
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4.SPC列管对象：
1）品质特性：影响产品规格的因素（生 产条件）、产品属性分类、产品规格。 2）制程角度：不合格率最高、成本最高 、安规问题 。 3）检验角度：破坏性产品、无法于后工 程检验、检验成本很高。
•
•3.SPC的基本概念：
•5).中位数: M •6).众数： M0 •7).不良率： P •8).不良数： NP •9).缺点数： C •10).单位缺点(缺点率)： U •11). 百万分之不良： PPM
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•3.SPC的基本概念：
•12).管制上限(控制上限): UCL
• b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值 呈绝对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常 见的一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高 度、测量的误差等都近似服从正态分布。
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•正态分布图
•2.14% •0.13%
•34.13% •34.13%
•13.6%
•13.6%
•2.14% •0.13%
•3σ •2σ •1σ
•1σ •2σ •3σ
•X
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•2.分布及正态分布：
•c. 中央极限定理：
• 不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而
组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
•d.正态分布的判定：
• 如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的
SPC培训教材完整版
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
2020年4月13日星期一
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课程大纲
•第一部分：SPC技术概述 •第二部分：SPC相关统计学原理与概念 •第三部分：管制图的原理、制作及图形分析 •第四部分：制程能力分析 •第五部分：SPC应用实务 •第六部分：测量系统分析
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
• 就是利用统计的工具，识别企业生产过程 中的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起 ），采取系统的管理措施消除变差的普通原因来 改进过程的能力。
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
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学海无涯苦作舟
与概念
1.数据的种类：
a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成 份、电压等以
物理单位表示，具有连续性的数据。 续型随机变量 b.计数值型数据：以特性分类、计算具有 相同特性的
个数，是为间断性数据。离散型随机变 量是以计产品的
件数或点数的表示• 方法。
• 2.分布及正态分布：
• a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观 机率，只要有足够多的测量值，则测量值会趋向 于一个可预测的状态，这种状态就叫分布。
•
• 第一部分：SPC技术概述
• 1.1品质观念的发展史程：
•
◆操作员的品质管制
•
◆领班的品质管制
•
◆检验员的品质管制
•
◆统计品质管制
•
◆全面品管
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• 1.2有关品质的几个重要观念
• • 可能出问题的地方 • 一定会出问题
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•1.2有关品质的几个重要观念
•不要认为最便宜的 原材料就会给企业带 来最低的成本
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•1.2有关品质的几个重要观念
•不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
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•1.3 SPC的定义及历程
•
•SPC：Statistical
Proces
Control
• 统计制程控制/统计过程管制
专业技术
•质 •量
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•2. 变异的特殊原因与一般原因
•◆变异: • 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多
引起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是存
在的，这种差异叫 变异。
•◆变异产生的原因：普通原因和特殊原因
•普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
•制程中变异因素是在统计的管制状态下，其产品特性有固定
的分布。
•特殊原因：（机遇性原因Special Cause)
• 制程中变异因素不在统计的管制状态下，其产品特性没有固
定
• 的分布。
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•普通原因变异的曲线图：
•范围
•时间
•特殊原因变异的曲线图：
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•不可能出问题的
•地方也可能出问题
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•
•1.2有关品质的几个重要观念
•品质是“习惯”出 来的
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•
•1.2有关品质的几个重要观念
•不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
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•1.2有关品质的几个重要观念
总后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作
用，那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
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• 3.SPC的基本概念：
•1). 均值（数学期望）：平均值
•
离散型变量均值：
•
连续型变量均值：
•2).方差:
•3).标准差：
• 4).全距：
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•范围
•目标值线 •预测
•目标值线 •预测
•时间
•
•
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• •
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a.首先当出现变差的特殊原因时提 供统
计信号，从而对这些特殊原因采 取适
当的措施(或是消除或是保留)； b.通过对系统采取措施从而减少变 差的
普通原因；提高过程能力，使产 品符
•
•3.SPC的作用与实质：
•
• 利用统计学的原理对制造业制程中的品质进
行管制，以达到第一次就把品质做好。（在有大量 数据产生的地方都可利用）
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•
QC统计方法的工作程序
•收 •集 •数 •据
整理 归纳
•数、表 •图形 •特征值
观察 分析
•统 •计 •规 •律
判断•主 •要Fra bibliotek组织协调
•提 •高
•问 •题
•13).管制中心线(控制中心线)： CL
•14).管制下线(控制下限)： LCL
•15).规格上限： USL
•16).规格中心线： SL
•17).规格下限： LSL
•18).偏移度：
Ca
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•3.SPC的基本概念：
•19).制程能力指数: Cp
• 表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小