SPC-01基本概念

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spc课件

箱线图
总结词
箱线图是一种展示数据分布特征的图表，通过箱体、中位数、四分位数等指标展示数据的集中和离散趋势。
详细描述
箱线图主要用于展示一组数据的集中和离散趋势，通过箱体表示数据的集中程度，通过上下须表示数据的最大值和最小值。在SPC课件中，箱线图常用于展示过程能力指数、不合格品率等指标的分布特征，帮助管理者了解数据的分布情况。
SPC技术将在大数据时代发挥重要作用。通过利用大数据技术，SPC课件将能够实现对海量数据的快速处理和分析，为企业提供更加精准、全面的生产过程控制和管理服务。同时，大数据技术还将促进SPC课件与其他技术的融合，如人工智能、云计算等，进一步拓展其在工业领域的应用范围和价值。
SPC未来的发展方向
SPC技术将继续向数字化、网络化和智能化的方向发展。未来ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSPC课件将更加注重数据的采集、处理和分析，实现更加精准、高效的生产过程控制和管理。同时，随着物联网、云计算等技术的发展，SPC课件将逐渐实现与其他系统的集成和互联互通，为企业提供更加全面、智能的服务。
明确需要控制的特性和过程，确保控制计划的针对性和有效性。
设定控制标准
根据产品要求和过程能力，设定合理的规格界限和控制标准。
制定控制方法
选择适合的控制图和统计工具，确保能够及时发现异常波动并进行处理。
数据收集与处理
确定数据来源
确保数据来源的可靠性和准确性，避免数据失真和误差。
数据整理与转换
增强学习兴趣
课件通常采用多媒体形式，如视频、音频、动画等，能够吸引学生的注意力，增强学习兴趣。
方便灵活
学生可以在任何时间、任何地点学习，不受时间和地点的限制。

SPC基础知识和应用

LSL 64 72 76 LCL UCL
USL 80
68
SPC基础知识和应用
落地炉线中心值管制上限管制下限
2月22日
2月24日 2月26日 2月28日 3 月1 日 3 月3 日 3 月5 日 3 月7 日
上图是我们发泡过程的一组数据，对应SPC中控制图的基本判定准则： 1.X个点超出管制界限 2.续X点分布在管制界限的同侧 3.连续X点的上升或下降可以说明，我们应当结合实际生产控制需求制定适合我们的SPC控制。
X LSL Cp ˆ 3σ
状态不理想，需改进为A级制程不良，必须提升制成能力制成能力太差，必须分析原因，重新设计制成制程
产品规格设计值为3.5mm 0.1mm, 今在稳定量产线上抽检5个样品，测量值为： 3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53，则Cp计算如下： T=3.6-3.4=0.2， σ=0.0192，X=3.538
Cp 0.2 1.73 0.0192 6
SPC基础知识和应用
Cpk计算公式介绍 :
USL X X LSL , ) 双边规格 :Cpk min( ˆ ˆ 3 3
单边规格：以Cp表示：Cpk=Cp
仅定规格上限
Cp
Cpk=Cp=
仅定规格下限
USL X ˆ 3σ
双边规格也可采用以下公式计算Cpk： Cpk=Cp*(1-Ca)
练习：设计产品规格为3.5mm±0.1mm, 今在量产线上抽测5个样品，其测量值如下：3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53，则Ca值计算如下: U=3.50, T=3.6-3.4=0.2, X=3.538
Ca 3.538 3.50 0.038 38% 0.2 / 2 0.1

SPC过程能力分析

控制图
控制图是SPC的核心工具，它是一种图表示方法，用于实时监控过程中的关键变量。控制图通常包括中心线（CL ）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），以及点估计值和过程控制界限。当点估计值超出控制界限或点估计值在界限附近波动时，可以判断过程存在异常。
SPC的作用
监控过程稳定性
SPC可以实时监控生产过程中的关键变量，如产品尺寸、重量、强度等，确保它们在可接受的范围内波动。当发现异常时，可以及时采取措施消除异常，恢复过程的稳定性。
分析原因
对问题的根本原因进行分析和识别，找出影响过程能力的因素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过程中，并对实施效果进行监测和评估。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改进措施，如采用新的工艺、调整设备参数、培训员工等。
总结经验
集成化和云化
企业将更多地采用集成化和云化的SPC技术，实现数据的快速共享和高效处理，提高生产和管理效率。
03
工业4.0与IoT集成
SPC技术将与工业4.0和物联网（IoT）技术紧密结合，实现生产过程的
全面数字化和智能化。
SPC应用的发展趋势
拓展应用领域
SPC技术的应用领域将进一步扩大，例如在医疗、教育、服务业等领域的应用，为企业提供更全面的质量管理解决方案。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上规格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
Ppk的计算
Ppk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上规格限，LSL为下规格限，σ为标准差。

2024版SPC最好的培训教程

特殊控制图（如EWMA图、CUSUM图）
适用于需要快速检测小幅度过程变化的情况，对过程的小偏移更敏感。
构建步骤及注意事项
确定数据类型和过程稳定性
在构建控制图之前，需要明确数据类型（计量型或计数型）以及过程是否处于稳定状态。
收集数据并计算控制限
根据数据类型和样本量收集数据，并计算控制限（如均值、标准差等）。
强调全员参与和持续改进，通过团队的力量实现质量的提升。
注重预防和事前控制，避免事后检验和补救带来的成本损失。
制造业中SPC应用意义
01
02
03
提高产品质量
通过及时发现和纠正生产过程中的异常波动，减少不良品率，提高产品质量水平。
降低生产成本
通过优化生产过程和减少浪费，降低生产成本，提高企业经济效益。
3
配备质量管理资源提供必要的资金、设备、人力等资源，确保质量管理体系有效运行。
SPC在质量改进项目中应用
明确改进目标
针对产品质量问题，确定改进项目和目标，制定改进计划。
数据收集与分析
运用SPC工具对数据进行收集、整理和分析，找出影响质量的关键因素。
制定并实施改进措施
针对关键因素制定改进措施，并组织实施，验证改进效果。
SPC强调通过数据的收集和分析，及时发现生产过程中的异常波动，从而采取有效的措施进行预防和控制。
SPC的发展历程可追溯到20世纪初，由休哈特博士提出，后经过不断发展和完善，成为现代质量管理的重要手段。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对生产过程中的各个阶段进行监控，确保产品质量
稳定可靠。
开展座谈会
组织学员座谈会，鼓励学员畅所欲言，分享学习心得和体会，收集更多第一手反馈资料。

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

生产过程质量控制技术之SPC

绘制控制图
02
01
03
确定中心线和控制限
根据控制计划，计算中心线和控制限。
绘制图形
根据分组后的数据，在控制图上绘制相应的点和控制线。
标注数据
在控制图上标注相应的数据点和控制限，以便后续分析。
过程能力分析
计算过程能力指数
通过计算过程能力指数（如Cpk、Ppk等），评估当前过程能力是否满足要求。
03
SPC常用控制图
Xbar-R图
总结词
Xbar-R图用于监控过程平均值和过程变差，通过计算平均值和极差来评估过程的稳定性。
详细描述
Xbar-R图由中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）组成。中心线是平均值的均值，上控制限和下控制限分别是平均值加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限，可以判断过程是否受控。
通过控制图等工具，实时监控生产过程的状态，判断过程是否受控，及时发现异常。
改进与优化
根据分析结果，对生产过程进行优化和改进，提高产品质量和生产效率。
SPC的发展历程
起源
SPC起源于20世纪20年代的美国贝尔实验室，最初用于电话通信质量的控制。
发展
随着统计学和计算机技术的发展，SPC逐渐完善并广泛应用于制造业、服务业等领域。
P图
总结词
P图用于监控不合格品率的过程控制，通过计算不合格品率来评估过程的性能。
详细描述
P图以不合格品率为数据基础，绘制在直角坐标系中。中心线表示目标不合格品率，上控制限和下控制限分别是目标不合格品率加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限，可以判断过程是否受控。
C图
总结词
C图用于监控单位产品缺陷数的过程控制，通过计算单位产品上的缺陷数来评估过程的性能。

spc培训课件

持续学习与实践，提升个人能力
持续学习
作为SPC从业者，需要不断学习和掌握新的知识和技能，以适应不断变化的市场需求和行业发展趋势。
实践锻炼
通过实际项目和工作中的实践锻炼，不断提升个人的能力和水平，提高工作效率和质量。
团队合作
在工作中注重团队合作和沟通，发挥集体智慧和力量，共同推动SPC 技术的发展和应用。
加强监控与反馈
通过对生产过程的实时监控，及时发现异常情况并进行处理。同时，加强与员工的沟通和反馈，提高员工的参与度和改进意识。
Part
04
SPC在供应链管理中的应用
供应商的质量管理
供应商评估与选择
通过SPC技术对供应商的产品质量进行实时监控，确保供应商的质量水平符合要求。
供应商培训与交流
将改进措施落实到实际生产中，并对应的改进措施，如优化工艺流程、提高设备精度、改善工作环境等。
生产过程的持续改进与监控
建立持续改进机制
建立持续改进机制，鼓励员工提出改进意见和建议，促进生产过程的持续改进。
实施定期检查与评估
定期对生产过程进行检查和评估，及时发现并解决问题，确保生产过程的稳定性和可靠性。
THANKS
感谢您的观看
物流优化与运输管理
基于SPC数据分析，对物流运输进行优化，提高运输效率，降低运输成本。
仓储管理与配送网络
通过SPC技术对仓储管理进行优化，提高仓储效率和准确性，同时建立高效的配送网络，确保产品及时送达客户手中。
客户满意度与售后服务改进
客户满意度调查
通过SPC技术对客户满意度进行调查和分析，了解客户的需求和反馈，为产品和服务改进提供依
学员反馈积极

SPC培训教材基础篇

04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具，用于监控生产过程中的关键特性，通过图形化展示过程数据，帮助管理者识别异常波动。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上，并与控制界限进行比较，来检测异常波动。控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。当数据点超出控制限或连续7个点在均值的一侧时，通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC，确保生产安全和环保达标，提高企业形象和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析，及时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题，确保生产安全和环保达标。同时，通过实施SPC，提高了企业的形象和社会责任感。
案例四：某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用，如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性，选择适当的测量工具和设备，定期校准和维护测量设备，确保数据来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类，利用图表和统计方法对数据进行初步分析，以便更好地理解和呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析，识别数据的分布、趋势和异常值，为后续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果，对数据进行合理的解释和推断，挖掘数据背后的原因和规律，为改进和控制过程提供支持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制，及时发现异常和波动，采取相应的措施进行调整和控制，确保过程的稳定性和可靠性。

详细全面的SPC详解

详细全面的SPC 详解
汇报人： 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制，是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集和分析生产过程中的数据，对生产过程进行评估和监控，以确保产品质量和生产过程的稳定性。
THANKS
感谢观看
SPC强调预防性的质量控制，通过实时监测和调整生产过程，以降低不良品率和生产成本，提高生产效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程， SPC能够及时发现并解决潜在的质量问题，从而确保产品质量的稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制，SPC能够降低生产过程中的不良品率，减少生产浪费和损失，提高生产效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识，决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块，通过理论教学、案例分析和实践操作等方式，使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学，该高校的学生对质量管理知识有了更深入的理解，同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测和分析，能够发现生产过程中的瓶颈和问题，为生产过程的优化提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技术，以提高产品质量和一致性。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展，SPC 技术逐渐实现自动化和智能化。

2024版spc培训教材完整版

企业内部SPC培训和文化建设
• 实际操作培训：通过模拟实验、案例分析等方式，让员工亲自体验SPC技术的实际应用和操作过程。
企业内部SPC培训和文化建设
内部培训
由企业内部的专业人员或外部专家进行授课和培训，确保培训内容的针对性和实用性。
在线学习
利用在线学习平台或企业内部网络学习资源，提供多样化的学习方式和内容。
控制图制定
根据分析结果制定控制图，设定控制限，并对生产过程进行实时监控。
持续改进
根据控制图的分析结果，对生产过程进行持续改进，提高过程能力和产品质量。
SPC实施步骤和关键成功因素
要点一
领导层的支持
要点二
专业的实施团队
领导层对SPC实施给予足够的重视和支持，提供必要的资源和支持。
组建具备统计技术和质量管理知识的专业团队，负责SPC的实施和推广。
02
原则
SPC的实施遵循以下原则
03
以数据为基础
SPC通过对生产过程中产生的数据进行收集、整理和分析，找出影响产品质量的关键因素。
04
05
预防为主
SPC强调在生产过程中进行预防控制，通过监控生产过程的变化趋势，及时发现潜在问题并采取措施加以解决。
持续改进
SPC鼓励企业不断寻求改进机会，通过持续优化生产过程和提升产品质量，提高企业的竞争力和市场地位。
02
测量系统分析与评价
测量系统组成及分类
测量系统组成
包括测量仪器、测量标准、测量方法、测量人员、测量环境等要素。
测量系统分类
根据测量对象的不同，可分为长度测量系统、角度测量系统、温度测量系统、压力测量系统等。
测量误差来源及影响因素

统计过程控制(SPC)

图2
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求：只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求：只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报（这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。图2-8 正态分布曲线下的面积

SPC简介

1. Data Points
2. Center Line
3. Upper Control Limit
4. Lower Control Limit
295
AQA
Your Professional Quality Improvement Partner
正态分布的概率
99.73% 95.45%
68.26%
否
n≥ 9？
是
s是否方便计算？
~R x
否
Pn或p图
否
xR
是
xs
n：样本容量
308
AQA
Your Professional Quality Improvement Partner
控制图的分类(按用途分)
控制用控制图

• 解析用控制图
– – – – 决定过程控制方法用过程解析用过程能力研究用过程管制准备用
分佈形狀中心趋向
分散
298
AQA
平均
Your Professional Quality Improvement Partner
基本统计术语
趋中的量度
- 所有值总和除以样本容量(热水产率: 96.76,99.66,96.93,97.87) 备注: 不小于额定产水能力的90%.
中位数众数
平均数 =
产品质量的统计观点产品质量具有变异性 (Variation)
产品质量的统计观点产品质量的变异具有统计规律性
293
AQA
Your Professional Quality Improvement Partner
控制图
SPC的核心工具. 1924年休哈特(Walter Shewhart)提出, 他曾说: “在一切制造过程中所呈现的波动有两种, 第一是过程内部引起的波动称为正常波动; 第二是可查明原因的间断波动称为异常波动.

SPC统计过程控制之抽样检验

分类
按照抽样的方式，抽样检验可以分为随机抽样和系统抽样；按照检验的方法，抽样检验可以分为计数抽样检验和计量抽样检验。
抽样检验的基本原理
代表性
01
抽样检验的样品应具有代表性，能够反映整批产品的质量状况。
可靠性
02
抽样检验的结果应具有可靠性，能够准确地推断整批产品的质
量状况。
经济性
03
抽样检验应尽可能地减少检验成本，提高检验效率。
抽样检验的标准和规范
GB/T 2828.1-2008《计数抽样检验程序第1部分：按接收质量限(AQL)检索的逐批检验
抽样计划》
GB/T 6378.4-2008《计量抽样检验程序第4部分：对均值的声称质量水平的评定程
序的特殊要求》
ISO 2859-1:1999《计数抽样检验程序第1部分：按接收质量限(AQL)检索的逐批检验抽
SPC统计过程控制之抽样检验
目录
• SPC统计过程控制概述 • 抽样检验的基本概念 • SPC在抽样检验中的应用 • 抽样检验的常见问题和解决方法 • SPC统计过程控制的未来发展
01 SPC统计过程控制概述
SPC的基本概念
定义
SPC（统计过程控制）是一种利用统计技术对生产过程进行监控和管理的质量控制方法。
样计划》
03 SPC在抽样检验中的应用
SPC在抽样检验中的实施步骤
确定抽样检验方案
根据产品特性和质量要求，选择适当的抽样检验方案，包括抽样水平、检验项
目、合格判定等。
实施抽样检验
按照抽样计划进行抽样，并对性，制定合理的抽样计划，包括抽样频率、抽样数量、抽样方式等。
数据分析与改进
定期对控制图进行分析，找出影响产品质量的关键因素，采取改进措施，提高产品质量稳定性。

SPC-统计过程控制

SPC-统计过程控制
SPC基本概念 SPC实施步骤 SPC工具和技术 SPC应用案例 SPC未来发展与挑战
contents
目录
01
SPC基本概念
统计过程控制（SPC）是一种应用统计学的方法，通过对生产过程中的各个阶段进行数据收集、分析和控制，以实现过程稳定、减少变异和优化性能的管理手段。
SPC的核心在于利用统计技术对生产过程中的关键特性进行监控和预测，及时发现异常并采取相应措施，确保生产过程的稳定和产品质量的可靠。
判断标准
过程能力指数还可以作为改进生产过程的依据，帮助企业优化生产工艺和流程。
改进依据
过程能力指数
综合评估
过程性能指数是对生产过程整体性能的综合评估，考虑了生产过程中的所有影响因素。
比较分析
通过比较不同时间段或不同生产条件下的过程性能指数，可以对生产过程进行全面的比较和分析。
持续改进
过程性能指数可以作为持续改进生产过程的依据，帮助企业不断提升生产效率和产品质量。
选择适宜的控制图
确定控制界限
根据历史数据和行业标准，制定适合的控制界限，确保过程处于受控状态。
验证控制界限
在实际生产过程中验证控制界限的适用性和有效性，根据实际情况进行调整。
制定控制界限
数据的收集与处理
建立数据收集系统
确保数据收集的准确性和及时性，建立有效的数据记录和存储系统。
数据处理与分析
对收集到的数据进行处理、分析和解释，识别异常波动和趋势，为后续的决策提供依据。
SPC在持续改进中的作用
THANKS FOR
WATCHING
感谢您的观看
02
SPC实施步骤
选择对产品或服务的质量、性能等有关键影响的参数作为控制对象，确保这些参数在控制范围内。

SPC基础知识

107 113 113 112
2010-11-1
统计过程控制基础知识
24
过程状态
普通原因引起的变差不能充分反映过程状态
时间
时间变差原因普通原因
统计过程控制基础知识
2010-11-1
25
重要参数
♦ 子组数目：为获得过程真实值所需的子组个数
4 12 8 00 4 12 10 00 4 12 12 00 4 12 14 00 4 12 16 00 4 13 8 00 4 13 10 00 4 13 12 00 4 13 14 00 4 13 16 … 00 :
2010-11-1
统计过程控制基础知识
3
过程控制主要内容是：
♦ 1、对过程进行分析并建立控制标准； ♦ 2、对过程进行监控和评价； ♦ 3、对过程进行维护和改进。
2010-11-1
统计过程控制基础知识
4
二、统计过程控制
♦ 要搞好质量管理首先应明确两点，
（1）贯彻预防原则是现代质量核心与精髓； ♦ （2）质量管理学科有一个十分重要的特点，即所提出的原则、方针、目标都要有科学措施和科学方法来保证实现。
2010-11-1
统计过程控制基础知识
36
统计过程控制的定义
统计过程控制：是反馈系统，既将前续生产过程变化信息反馈到后续生产过程，达到控制后续生产的目的
反馈测量系统转化输入过程系统输出统计
2010-11-1
统计过程控制基础知识
37
统计过程控制与三论
♦ 系统论 ♦ 信息论 ♦ 控制论
2010-11-1
统计过程控制基础知识
38
统计过程控制两大研究课题

五大工具之-SPC培训教材

据分布形态。
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形，直观地发现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值，提高检测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值，并给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度，采用保留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量管理体系中的重要性，积极推广并提供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流程，同时建立相应的激励机制，鼓励员工积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训，提高员工的质量意识和技能水平，培养一支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美国，由休哈特博士提出，后经不断发展和完善，广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来减少或避免不良品的产生，从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，及时发现并解决问题。
通过控制图等工具对过程数据进行分析和判断，确定过程是否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况，选择合适的判异准则进行异常点判断。
案例分析：实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例，涵盖不同类型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析，找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果，制定针对性的解决方案。

2024版SPC基础教程(精选)

SPC实施意义与价值
提高产品质量
通过实时监控生产过程并发现潜在问题，SPC有助于企业及时采取措施改进生产过程，从而提高产品质量和稳定性。
提升客户满意度
优质的产品质量是提高客户满意度的关键因素之一。通过实施SPC，企业可以确保产品质量稳定可靠，从而提升客户满意度和忠诚度。
降低生产成本
通过减少产品不良率和浪费，SPC有助于企业降低生产成本并提高生产效率。
增强企业竞争力
在激烈的市场竞争中，具备稳定、高质量产品的企业更容易获得市场份额和客户认可。实施SPC有助于企业提升品牌形象和市场竞争力。
PART 02
测量系统分析与评价
REPORTING
测量系统组成及影响因素
测量系统组成
包括测量仪器、测量标准、测量方法、测量环境等要素。
影响因素
包括测量设备的精度、稳定性、重复性，测量环境的影响，操作人员的技能水平等。
SPC在持续改进中应用实践
REPORTING
识别问题并确定改进目标
通过数据分析识别问题
利用SPC控制图、直方图等工具对生产过程数据进行统计分析，识别出存在的问题，如产品质量不稳定、生产效率低等。
确定改进目标
根据问题的性质和严重程度，确定具体的改进目标，如降低产品不良率、提高生产效率等。
制定改进计划并实施措施
VS
改进方向
针对过程能力不足的问题，可以从以下几个方面进行改进
过程能力评价与改进方向
2. 加强设备维护和保养，确保设备处于良好状态；
4. 加强员工培训和管理，提高员工素质和操作技能；
3. 提高原材料和零部件的质量稳定性；
5. 引入先进的过程控制技术和方法，提高过程控制精度和稳定性。

SPC统计过程控制

SPC 统计过程控制制作：Strong wang目录SPC的基本知识SPC的判读规则0104为什么要运用SPC？02SPC的实践应用03第一部分SPC的基本知识PART 01l控制图的发展l SPC的作用l SPC的名词解释l SPC的缺点5休哈特博士到英国主讲统计品质管制。

提高了英国人将统计方法应用到工业方面.戴明博士将SPC等概念及品质工具带到日本.（PDCA）1980一.SPC的基本常识因其用法简单且效果显著人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制时不可缺少的主要工具.1950~1980三十时间日本跃居世界质量与生产效率的领先地位.6一.SPC的基本知识利用统计技术分析达到对过程进行进行过程控制改善SPC不能告知异常发生的因素不能告知异常发生的位置即不能进行诊断判断过程的异常及时预警7第二部分为什么要运用SPC？PART 01l科技时代发展的必然l控制观念的转变时代发展科技时代发展的必然21世纪是质量的世纪，提出，是世界发展的大方向。

如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一,乃至十亿分之一.生产控制方式由过去的3σ控制方式改为6σ控制方式.要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须。

行业要求后者比前者降低了：2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106即一百三十五万倍!五大工具之一改善测量传统生产模型输入过程顾客返工输入过程反馈输出10第三部分SPC的实践应用？PART 01l与控制有关的要素l控制图的原理l控制图的选定l控制图的制作11三.SPC的实践应用与控制有关的要素SPC控制生产过程中的某一特性，在可控范围.（最佳）的范围控制（最低）的成本（最小）的风险（最强）的能力找到付出要求证明控制图的演变控制图的原理68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ控制图的原理1.对过程加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图.2.控制图的组成：UCL(Upper Control Limit) 上控制限LCL(Lower Control Limit) 下控制限CL (Central Line)中心线控制图按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列的原理n=10~25控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n≧2数据的性质n是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-Rm图X-R图X-R图X-s 图計数值计量值n=1n≧1中位数平均值n=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定均值极差图X bar -R 控制图的控制限计算公式：UCL = x + A 2R CL = xLCL = x - A 2R R(极差)的控制限:UCL = D 4R CL = R LCL = D 3 RX bar -R 控制图的制作16确定对象、抽取数据First第四步第五步三.SPC的实践应用X bar -R控制图的制作合理分组Second将数据在图中打点并作图Sixth计算x i、R iThird第六步计算x、RFourth计算R图的控制线、x图的控制线FifthX bar -R 控制图的制作日期/時間4/104/114/124/134/144/154/164/174/184/194/204/214/224/234/244/254/264/274/284/294/305/15/25/35/4批號12345678910111213141516171819202122232425樣115.80 15.80 15.80 15.77 15.81 15.80 15.79 15.82 15.80 15.80 15.80 15.83 15.78 15.83 15.79 15.80 15.80 15.80 15.79 15.82 15.81 15.80 15.79 15.78 15.81 本215.79 15.81 15.81 15.79 15.80 15.78 15.78 15.84 15.77 15.77 15.77 15.81 15.79 15.77 15.79 15.78 15.80 15.80 15.80 15.83 15.77 15.78 15.82 15.81 15.77 測315.77 15.80 15.80 15.81 15.82 15.76 15.78 15.84 15.78 15.81 15.79 15.81 15.81 15.80 15.82 15.83 15.80 15.79 15.80 15.77 15.79 15.79 15.80 15.82 15.80 定415.78 15.80 15.80 15.81 15.81 15.83 15.81 15.78 15.78 15.79 15.82 15.80 15.79 15.78 15.78 15.82 15.84 15.80 15.80 15.79 15.79 15.80 15.80 15.79 15.79 值515.77 15.79 15.80 15.83 15.82 15.77 15.79 15.84 15.79 15.79 15.78 15.78 15.79 15.77 15.80 15.80 15.77 15.77 15.78 15.79 15.81 15.80 15.80 15.80 15.81 确定对象、抽取数据First合理分组SecondX bar -R控制图的制作计算x i、R iThird计算x、RFourth日期/時間4/104/114/124/134/144/154/164/174/184/194/204/214/224/234/244/254/264/274/284/294/305/15/25/35/4批號12345678910111213141516171819202122232425樣115.80 15.80 15.80 15.77 15.81 15.80 15.79 15.82 15.80 15.80 15.80 15.83 15.78 15.83 15.79 15.80 15.80 15.80 15.79 15.82 15.81 15.80 15.79 15.78 15.81 本215.79 15.81 15.81 15.79 15.80 15.78 15.78 15.84 15.77 15.77 15.77 15.81 15.79 15.77 15.79 15.78 15.80 15.80 15.80 15.83 15.77 15.78 15.82 15.81 15.77 測315.77 15.80 15.80 15.81 15.82 15.76 15.78 15.84 15.78 15.81 15.79 15.81 15.81 15.80 15.82 15.83 15.80 15.79 15.80 15.77 15.79 15.79 15.80 15.82 15.80 定415.78 15.80 15.80 15.81 15.81 15.83 15.81 15.78 15.78 15.79 15.82 15.80 15.79 15.78 15.78 15.82 15.84 15.80 15.80 15.79 15.79 15.80 15.80 15.79 15.79 值515.77 15.79 15.80 15.83 15.82 15.77 15.79 15.84 15.79 15.79 15.78 15.78 15.79 15.77 15.80 15.80 15.77 15.77 15.78 15.79 15.81 15.80 15.80 15.80 15.81ΣＸ78.9278.9979.0279.0079.0678.9578.9579.1078.9278.9578.9679.0278.9678.9578.9879.0479.0078.9578.9779.0178.9878.9779.0279.0078.99Ｘ15.7815.8015.8015.8015.8115.7915.7915.8215.7815.7915.7915.8015.7915.7915.8015.8115.8015.7915.7915.8015.8015.7915.8015.8015.80 R0.020.020.010.060.020.070.040.060.030.040.040.050.020.060.040.050.070.030.020.060.040.020.030.040.0419UCL = x + A2R = 15.802+0.577 *0.039 = 15.825 CL = x = 15.802LCL = x - A2R= 15.802-0.577 *0.039 = 15.779R(极差)的控制限:UCL = D4R = 2.114*0.039 = 0.082CL = R = 0.039LCL = D3 R= 0三.SPC的实践应用X bar -R 控制图的制作计算R图的控制线、x图的控制线Fifth例如加工工藝改變、刀具改變、設備改變以及進行了某種技術改革和管理改革措施后, 應重新收集最近期間的數據,以重新計算控制界限並作出新的控制圖20三.SPC的实践应用X bar -R控制图的制作将数据在图中打点并作图Sixth21第四部分SPC的判读规则？PART 01l製程的組成以及其波動的原因l过程失控情形l制程能力指标查出异常不再出现采取措施纳入标准保证消除四.SPC的判读规则预防原则20字真经四.SPC的判读规则24影响过程输出的所有单值的一种变差源.在控制图中表现为过程变差的一部分.一种间断性的, 不可预计的,不稳定的变差源, 有时也称为可查明原因.可表现为: 超出控制限的点或在控制限内的链或其它的图形.四.SPC的判读规则製程的組成以及其波動的原因过程失控情形m + 3 σm + 2 σm + 1 σmm - 1 σm - 2 σm - 3 σ过程失控情形趋势即呈同一方向上升或下降，通常是由于零部件逐渐磨损退化。

SPC-简介

n
A2
D3
D4
d2
2
1.880 0.000 3.268 1.128
3
1.023 0.000 2.574 1.693
4
0.729 0.000 2.282 2.059
5
0.557 0.000 2.114 2.326
6
0.483 0.000 2.004 2.534
7
0.419 0.076 1.924 2.704
2019年9月8日
29
管制圖—異常點判讀
異常點判讀
0.70
0.65
UCLX
0.60
X
0.55
0.50
LCLX
12 3456 78 9
管制異常現象 :一點落於管制界限外
2019年9月8日
31
異常點判讀
0.69
0.67 0.64
UCLX
0.61
0.59
X
0.56
0.53
0.51
LCLX
123456789

X 隨機變數
~ N(, 2)
i,i1,2,n,iid
1. P( 3 Xi 3 ) 97.3%
2
2. X ~ N ( ,
)
n
2019年9月8日
3
8
(2)常用統計量
平均數(Average)：
X xi x1 x2 ....... xn
管制異常現象 :連續3點中之2點落於2倍標準差外
2019年9月8日
32
異常點判讀
0.69
0.67
UCLX
0.64
0.61
0.59
X
0.56

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> 控制图-Control Chart > SPC应用简介
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4
SPC 的基础概念
画图表？
计算3个月的数据？
SPC。。。
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Cpk？Ppk? 一个体系？
5
SPC是英文 Statistical Process Control 的字首简称。
电路系统
轮胎
制动系统
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21
Control（控制）
收集数据
进料控制进料控制
情报反馈
情报反馈
统计工具统计工具
收集
流程控制数据产品控制
流程控制
产品控制
收集数据
批退控制批退控制
供
应
进料
进料
商
生产生产
检验检验
客
出货出货
集中趋势 (位置)
离中趋势 (分散程度)
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12
极差(Range):一组数据中的的最大数值与最小数值的差
计算公式为 R = max(xi) - min(xi)
注：移动极差(Move Range)是指后一个数据与前一个数据之差的绝对值
群体(Population)：由具有共同特性的个体所组成的整
体参数(Parameter)：群体资料所计算出之群体特征值。
样本(Sample)：群体的一部分
统计量(Statistic) ：由样本资料所计算出之样本特征
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人行道
特殊波动范围
普通波动范围
人行道
特殊波动范围
特殊原因 (Assignable causes)(又称为可避免的原因、人为原因)
不经常出现，但一旦发生即对产品品质造成严重影响
应追究且需设法消除此项原因
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20
流程变异的测量
油量
转向系统
2. 控制图-Control Chart 3. SPC应用简介
1、Control Chart的原理 2、Control Chart的分类 3、Control Chart的选择 4、Control Chart的制作
NNOO.3.3
SSPPCC——流流程程能能力力
1、6 Sigma基本概念
2、流程能力及其指标
控制图异常判定原则
3σ UCL 2σ 1σ
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
任何一点在控制范围以外（1界外）
3σ UCL 2σ 1σ
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
连续6点持续地上升或下降（6连串） 28
大海
大海大海
大海 TTM Technologies, Inc. Confidential
3σ UCL 2σ 1σ
7
值。
数据的分类
定定量量数数据据 VVaarriiaabbllee ddaattaa
定量数据: 表示数量多少的数据，通常使用一种度量单位，比如英
寸或小时。
定定性性数数据据 AAttttrriibbuuttee ddaattaa
定性数据: 用来识别项目等事物的种类，作为数据的标记或名称的
定量数据又可分为以下两类数：据。连续型数据(Continuous data)经由量测的方式取得数据，又称计量型数
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13
哪怎样来衡量它们之间的差异呢？
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14
方差和标准差(variance and standard deviation)：
各变量值与均值的平均差异
方差的计算公式
4. Lower Control Limit 26
控制图的特点
• 如果流程只存在普通原因的变异，那么流程的输出随着时间的推移是连续不变的和可预测的，即流程是稳定的（受控的）。
• 如果流程存在特殊原因的变异，那么流程的输出随着时间的推移既是连续变化的又是不可预测的，即流程是不稳定的（失控的）。
警戒线
17
流程充满变化也需要变化！
流程变异的来源
人员 Man
机械 Machine
物料 Material
人行道
环境 Entironment
人行道
方法 Methods
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18
物料变异：药水浓度，不同供应商机械变异：保养时间，损耗，维修
CL 1σ 2σ 3 σ LCL
连续7点在中心线同一侧(7同侧）
3σ UCL 2σ 1σ
= 众数
1500
平均数对离群值(outliers)非常敏感，而中位数或众数对离群值较不敏感
，因此，当资料中有离群值时，则用中位数或众数，否则用平均值
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11
2.离中趋势：是表示一组数据间差异大小或数值变化的一个指标 • 最常用的离中趋势指标：极差、方差及标准偏差
3、计量型流程能力
4、计数型流程能力
5、6 σ水平值与Cpk、DPMO
6 、流程能力的影响因素
.
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2
1、专心听讲（请手机 “收声”） 2、积极思维（杜绝“鱼眼”现象）
课堂纪律
3、互动学习（积极投入，但请避免“多动症”）。
4、些许自由（允许小磕睡、短时外出，但须保持安静）。
特特殊殊原原因因？？普普通通原原因因？？
24
QC七大手法
控制图直方图柏拉图检查表因果图散布图分层法
SPC常用工具
QC新七大手法
简易QC七大手法
关联图法
系统图法 KJ法矩阵图法
网络图法 PDPC法矩阵数据解析法
甘特图流程图
5W2H 愚巧图雷达图统计图推移图
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25
二、控制图 Control Chart
1924年，美国W.A. Shewhart博士提出了控制图的概念与方法控制图是一种图形工具，它有一条中心线(CL)；
表示流程特性的所在位置。同时还有两条水平线，称为控制上限( U C L)及控制下限(L C L) ；
18 17 16 15 14 13 12 11 10
Statistical（统计）
数据
计算
有意义的情报
员工A：压力很好
员工B：压力平均为 1.5 Kg
员工C：大部份蚀刻压力在1.5 ± 0.3 Kg 之內
员工D：99 %的蚀刻压力在1.5 ± 0.3 Kg 之內
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6
统计基本理念
统计学是指通过收集、整理、展示、分析、解释资料，并由样本推论群体状况，用于在不确定的情況下作出判断的一种科学方法。
户
Do It Right The First Time ！第一次就把事情做好！
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22
SPC是运用统计方法利用抽样所得之样本资料(样本统
计量)来监视整个流程之状态，在必要时采取调整流程参数等行
动，以降低产品品质变异性的一种预防性的品质管制手段
out of control
in control
警戒线
out of control
控制图是反应流程稳定性的窗口；控制图与一般统计图的不同就在于能区分
数据变异是属于普通原因，还是特殊原因。
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27
大海
大海大海
大海 TTM Technologies, Inc. Confidential
5、拒绝干扰（非紧急情况下，请勿干扰）。
小憩后请准时回到课室切勿流连忘返!!!
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3
SPC--01基础概念
课程目的：
>了解统计的基本概念 >了解流程的变异概念 >掌握控制图的判定原则 >了解实施SPC的步骤和内容
课程内容：
> SPC的基础概念 1. 统计-Statistical 2. 流程-Process 3. 控制-Control
平均数 (mean )：一组数据的数值总和与数据个数的比
值
∑ 如果有一组数据为： x1 ，x2 ，x3 … xn n
x=
x1 + x2 + Λ
+ xn
=
xi
i =1
平均数
n
n
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9
中位数(median)：排序后处于中间位置上的数值。
据
有测定单位吧
离散型数据(Discrete data) 经由计数的方式取得数据，又称计数型数据
一，二，三… 能数啊!
12 3 4
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8
数据的计算
1.集中趋势：是表示一组数据中央点位置所在的一个指标 • 最常用的集中趋势指标：平均数(mean)、中位数(median)、众数(mode)