统计过程控制SPC教育培训教材
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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
统计过程控制(SPC)-培训教材
02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例： 某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。 （n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51
统计过程控制SPC培训教材(PPT 45页)
人
机
工作方式/
产品
料
资源的融合
顾客
服务
法
环
输入
过程/系统
输出
五、两种过程模型和控制策略
①缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务 检验
报废/返工
是否合格？
控制策略：控制输出，事后把关。
顾客
②具有反馈的过程控制模型（预防）
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客
识别变化的需求 与期望
顾客的呼声 控制策略：控制过程，预防缺陷。
4.5 母体：又叫总体，它是指在某一次统计分析中研究对 象的全体。
4.6 个体：组成总体的每个单元（产品）叫个体。
4.7 抽样：就是指从总体中随机抽取样品组成样本活动的 过程。
4.7 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品）具 有同等机会被抽取出来的组成样本的活动过程。
4.8 样本：也叫“子样”，它是从总体中随机抽取出来并 且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。
1.2 长期过程能力研究
三、SPC与TS16949：2002的关系
• 7.5.1 生产和服务提供 --组织必须策划并执行在受控条件下进行生产和服务提供。适用时，受控条件包
括： ………
• 7.5.1.1 控制计划 --在过程变得不稳定或从统计的角度不具备能力时启动规定的反应计划
• 7.5.1.3 作业准备的验证 --适用时组织应使用统计方法进行验证
连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下的数 据，而只能得到0、1、2、3……等整数的这类数据。如：不合格 数、缺陷数等。
又分为计件型（如不合格品数）和计点型（如缺陷数）。
机
工作方式/
产品
料
资源的融合
顾客
服务
法
环
输入
过程/系统
输出
五、两种过程模型和控制策略
①缺陷检测过程模型
4M1E
过程
产品/服务 检验
报废/返工
是否合格？
控制策略：控制输出，事后把关。
顾客
②具有反馈的过程控制模型（预防）
过程呼声 统计方法
4M1E
过程
产品/服务
顾客
识别变化的需求 与期望
顾客的呼声 控制策略：控制过程，预防缺陷。
4.5 母体：又叫总体，它是指在某一次统计分析中研究对 象的全体。
4.6 个体：组成总体的每个单元（产品）叫个体。
4.7 抽样：就是指从总体中随机抽取样品组成样本活动的 过程。
4.7 随机抽样：就是要使总体中的每一个个体（产品）具 有同等机会被抽取出来的组成样本的活动过程。
4.8 样本：也叫“子样”，它是从总体中随机抽取出来并 且要对它进行详细研究分析的一部分个体（产品）。
1.2 长期过程能力研究
三、SPC与TS16949：2002的关系
• 7.5.1 生产和服务提供 --组织必须策划并执行在受控条件下进行生产和服务提供。适用时，受控条件包
括： ………
• 7.5.1.1 控制计划 --在过程变得不稳定或从统计的角度不具备能力时启动规定的反应计划
• 7.5.1.3 作业准备的验证 --适用时组织应使用统计方法进行验证
连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下的数 据，而只能得到0、1、2、3……等整数的这类数据。如：不合格 数、缺陷数等。
又分为计件型（如不合格品数）和计点型（如缺陷数）。
SPC统计过程控制173页PPT培训教材
管理层授权并支持问题调 查和过程改进
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
15
YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
27
计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
23
变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
5
引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.
当图表有异常信号时, 通 过根本原因分析采取正确 的行动以预防问题的再次 发生
YES
NO NO NO NO
15
YES
YES NO NO NO
YES
YES YES YES YES
为什么我们会关注统计控制?
第一个原因是福特PFMEA流程中要求需要对CC, SC和过程HIC采取 特殊控制, SPC就是其中的一种.
24
控制过程变差 无法控制的
随机的, 不可预知的变差, 影响到每个零件
例如: 普通原因
减少变差需要过程或系统的改变
25
控制过程变差 可控制的
变差是随时间而定的 可以被测量或补偿, 是可预知的 变差的减少通过作业水平的补偿就可以
26
数据类型
计数型
不通过
通过
失败
通过
电子的线路
27
计量型
卡尺
时间
温度
过程是统计受控的 过程是可预测的
稳定的过程状态
22
两种过程状态：普通原因和特殊原因
存在变差的特殊原因
分布不稳定，偏离典型分布
过程是不受控的
如果存在特殊原因，过程输 出随时间将不稳定，同时也 不可预测。
过程是不可预测的 控制图可检出
不稳定的过程状态
23
变差的普通原因和特殊原因
休哈特的贡献就在于发现了：虽然产生变差的来 源包括人、机、料、法、环等各种原因，但可分 为普通原因及特殊原因，后者(特殊原因)在控制 图上有信号，因此，可用来对过程进行控制。
5
引言
当过程超出控制 (Out-of-Control) 或生产了问题零 件的时候应该怎么办?
如何运用平均运行长度 (ARL-Average Run Length) 即 基于变量数据的围堵策略, 包括怎样识别损失函数. 如何采取永久的系统性的纠正措施用于预防问题永远 不再发生.
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统计过程控制培训教材
－－一般情况，多20用21/直7/方24 图法进行过程能力调查，并辅以控制图法。 27
过程能力调查
3. 过程能力调查的程序
1) 明确调查目的；
2) 选择调查对象；
3) 确定调查方法；
4) 工序的标准化；
5) 严格按照各项标准进行作业；
6) 收集数据；
7) 画直方图或分析用的控制图；
8) 判断过程是否处于控制状态；
准确度差
•
•
• •
• •
• •
准确度好
USL= 规格上限 LSL= 规格下限 M = 规格中心
•• •• •• •• ••
LSL
2021/7/24
MUSL
16
LSL
M USL
Ca：Capability of Accuracy
准确度
制程平均值-规格中心值 Ca =
规格允差之半
X-M =
T/2
即偏移系数( k ) = Ca
0.33 66.368%
0.67 84.000%
1.00 84.134%
1.33 84.134%
1.67 84.13447%
2.00 84.13447%
0.67
95.450% 97.722% 97.725% 97.72499%
97.72499%
1.00
99.730% 99.865% 99.86501%
1.控制过严;
2.材料品质有差异;
3.检验设备或方法之大不相同;
4.不同制程之20数21/据7/2绘4 于同一控制图上 ;
40
5.不同质量材料混合使用。
判异原则
3.连续五点有四点落在中心线同一侧的C区以外；
1.控制过严；
过程能力调查
3. 过程能力调查的程序
1) 明确调查目的；
2) 选择调查对象；
3) 确定调查方法；
4) 工序的标准化；
5) 严格按照各项标准进行作业；
6) 收集数据；
7) 画直方图或分析用的控制图；
8) 判断过程是否处于控制状态；
准确度差
•
•
• •
• •
• •
准确度好
USL= 规格上限 LSL= 规格下限 M = 规格中心
•• •• •• •• ••
LSL
2021/7/24
MUSL
16
LSL
M USL
Ca：Capability of Accuracy
准确度
制程平均值-规格中心值 Ca =
规格允差之半
X-M =
T/2
即偏移系数( k ) = Ca
0.33 66.368%
0.67 84.000%
1.00 84.134%
1.33 84.134%
1.67 84.13447%
2.00 84.13447%
0.67
95.450% 97.722% 97.725% 97.72499%
97.72499%
1.00
99.730% 99.865% 99.86501%
1.控制过严;
2.材料品质有差异;
3.检验设备或方法之大不相同;
4.不同制程之20数21/据7/2绘4 于同一控制图上 ;
40
5.不同质量材料混合使用。
判异原则
3.连续五点有四点落在中心线同一侧的C区以外；
1.控制过严；
SPC统计过程控制培训教材
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
24
控制图原理
n 工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合
正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现 在平均值的正负三个标准偏差(X±3σ)之外的概率仅 为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视 小概率事件为实际上不可能 ” 的原理，可以认为： 出现在X±3σ区间外的事件是异常波动，它的发生是 由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。 n 控制限的宽度就是根据这一原理定为±3σ。
3
一、SPC的起源和发展
2 、控制图的发展
1924年发明
W.A. Shewhart
1931发表
1931年Shewhart发表了 “Economic Control of Quality of
Manufacture Product”
1941~1942 制定成美国标准
Z1-1-1941 Guide for Quality Control
Xmin的差值。R= Xmax- Xmin n 4、标准偏差s 、 σ
（1）总体标准偏差s （2）样本的标准偏差 σ
18
五、控制图
（一）、控制图定义
控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制 图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵
轴代表产连续取 值，也称离散型数据。
如：零件的尺寸、强度、 重量、时间、温度等
如：废品的件数、缺陷 数
10
2、波动（变差）的概念：
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样的。生产实践证明，无论用多么精密的设备 和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工 ,在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的 同种产品，其加工后的质量特性（如：重量、尺寸 等）总是有差异，这种差异称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是 SPC的目的，但通过SPC可以对波动进行预测和控制
【培训课件】统计过程控制(SPC)—培训教材
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30
P控制图(不良率)
2.实例 某工厂制造外销产品，每2小时抽取100件来检查，将检查所得之不良品数 据，列于下表，利用此项数据，绘制不良率(p)控制图，控制其质量
组别 n
d
p 组别 n
d
p 组别 n
D
P
1 100 3 0.03 11 100 3 0.03 21 100 5 0.05
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13
过程中有特殊原因的变异
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14
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
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15
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
控制界限 ±1σ ±2σ
α值 31.74% 4.56%
平均值移动
β值
±1σ
97.72%
±2σ
统计过程控制SPC
培训师
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1
概述
◎统计方法的定义：资料的收集、整理与解释，并导出 结论或加以推广。
◎资料种类：计数值（间断资料，Discrete Data） 计量值（连续资料，Continuous Data）
◎资料来源：原材料 过程（工序参考） 检验（产品特性）
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样 ， n=本20大~小2相5 同时使用
U C/ n
U 3 U/n
21
U 3 U/n
样本大小不同时使用 (限为)阶 n=梯20界~25
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X R 控制图（平均值与全距）
1.公式：
(1) X控制图
CL = X
UCL = X ＋ A2 R LCL = X － A2 R (2) R 控制图
统计过程控制SPC培训教材ppt课件
方 法
材 料
人 员
机 器
中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
如何做
小要因
*
6. 直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料， 解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
SL=130
Sμ=160
20 15 10 5
*
7. 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
*
铸造车间产品生产废品统计表
*
5. 特性要因分析图（Characteristic Diagram ；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果 （特性）与原因之间的关系图表。 5.1 因果图（Cause-and-Effect Diagram）：一种用于解决单个问题的简 单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源， 也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。 A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原 因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材 料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环 境（Environment）等五大类加以分析及应用的。
材 料
人 员
机 器
中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
如何做
小要因
*
6. 直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料， 解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
SL=130
Sμ=160
20 15 10 5
*
7. 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
*
铸造车间产品生产废品统计表
*
5. 特性要因分析图（Characteristic Diagram ；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果 （特性）与原因之间的关系图表。 5.1 因果图（Cause-and-Effect Diagram）：一种用于解决单个问题的简 单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源， 也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。 A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原 因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材 料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环 境（Environment）等五大类加以分析及应用的。
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。
统计过程控制SPC培训教材(PPT 155页)
2. 制造过程的特征 a、任何一个过程都有输入和输出。 b、完成一个过程需开展一系列的活动。 c、完成一个过程必须投入相应的资源。 d、为确保过程的质量，需要对过程中的关键阶段进行必要的检 查、评审、验证。 e、每一个过程本身是价值增加的过程。
第一章 统计过程控制概述
二、产品质量波动
– 产品质量具有波动性和规律性。在生产实践中，即便操作者、 机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同， 但生产出的一批产品的质量特性数据却并不完全相同，总是存 在着差异，这就是产品质量的波动性。因此，产品质量波动具 有普遍性和永恒性。当生产过程处于统计控制状态时，生产出 来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就 是产品质量的规律性。
• 有时有利，有时有害。
第一章 统计过程控制概述
例如，原材料的质量不符合规定要求；机器设备带病运转；操作者违反操 作规程；测量工具带系统性误差，等等。由于这些原因引起的质量波动大 小和作用方向一般具有一定的周期性或倾向性，因此比较容易查明，容易 预防和消除。又由于异常波动对质量特性值的影响较大，因此，一般说来 在生产过程中是不允许存在的。
统计过程控制概述
目标值线
范围
如果存在变差的特殊原 因，随着时间的推移， 过程的输出不稳定
预测
时间
？？？
？ ？？
？ ？
目标值线
？ ？
预测
时间
范围
第一章 统计过程控制概述
三、影响产品质量波动的因素
什么是波动？ 波动就是变差，是过程的单个输出之间不可避免的差别。可以
用 σ 表示。
从微观角度看，引起产品质量波动的原因主要来自6个方面： “人、机、料、法、测、环（5M1E）”。
概率
第一章 统计过程控制概述
二、产品质量波动
– 产品质量具有波动性和规律性。在生产实践中，即便操作者、 机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同， 但生产出的一批产品的质量特性数据却并不完全相同，总是存 在着差异，这就是产品质量的波动性。因此，产品质量波动具 有普遍性和永恒性。当生产过程处于统计控制状态时，生产出 来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就 是产品质量的规律性。
• 有时有利，有时有害。
第一章 统计过程控制概述
例如，原材料的质量不符合规定要求；机器设备带病运转；操作者违反操 作规程；测量工具带系统性误差，等等。由于这些原因引起的质量波动大 小和作用方向一般具有一定的周期性或倾向性，因此比较容易查明，容易 预防和消除。又由于异常波动对质量特性值的影响较大，因此，一般说来 在生产过程中是不允许存在的。
统计过程控制概述
目标值线
范围
如果存在变差的特殊原 因，随着时间的推移， 过程的输出不稳定
预测
时间
？？？
？ ？？
？ ？
目标值线
？ ？
预测
时间
范围
第一章 统计过程控制概述
三、影响产品质量波动的因素
什么是波动？ 波动就是变差，是过程的单个输出之间不可避免的差别。可以
用 σ 表示。
从微观角度看，引起产品质量波动的原因主要来自6个方面： “人、机、料、法、测、环（5M1E）”。
概率
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统计过程控制SPC教育培训 教材
概述
◎统计方法的定义：资料的收集、整理与解释，并导出 结论或加以推广。
◎资料种类：计数值（间断资料，Discrete Data） 计量值（连续资料，Continuous Data）
◎资料来源：原材料 过程（工序参考） 检验（产品特性）
2
群体与样本
n
Ｎ
x
μபைடு நூலகம்
s
3
数字数据处理的步骤
μ±3σ
常态分配
在内之概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
9
在外之概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
常态分配
10
控制界限的构成
11
普通原因与特殊原因之变异 普通原因：过程中变异因素是在统计的控制状态
XE2Rm D4Rm
X-E2Rm D3 Rm
k：组数 n：样本大小
Pd / n
P3 P(1P)/n P3 P(1P)/n P使用小数
P3 P(100P)/n P-3 P(100P)/n P使用%
nPdd/k nP3 nP(1P) nP3 nP(1P) n= 1/P～5P
C C/k
C3 C
C-3 C
样 ， n=本20大~小2相5 同时使用
1.原始资料审核：保存资料的真实性。 2.分类的决定：分成几类，避免重复及遗漏。 3.分类后整理：进行归类。 4.列表：根据结果编成适用的表式。 5.绘图：绘成统计图。
4
统计技术之应用
1. 市场分析 2. 产品设计 3. 相依性规格、寿命及耐用性预测 4. 过程控制及过程能力研究 5. 过程改善 6. 安全评估／风险分析 7. 验收抽样 8. 数据分析，绩效评估及不良分析
下，其产品之特性有固定的分配。 特殊原因：过程中变异因素不在统计的控制状态
下，其产品之特性没有固定的分配。
12
过程中只有普通原因的变异
13
过程中有特殊原因的变异
14
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk) 15
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
控制界限
α值
平均值移动
图
n=2~5
n=？
XR
控 制
图
n≧10
不是 n是否相等？ 是
不是 单位大小是 是 否相关
X XRm P
PN U
C
控
控
控
控
控
控
制
制
制
制
制
制
图
图
图
图
图
图
20
控制图
X -R μ，知σ未
计
量 X -σ μ，知σ未
值 ～ X -R
X-Rm
计P 数 值 Pn
C U
计量值／计数值控制图公式汇总
CL
UCL
LCL
X
UC / n
U3 U/n
U3 U/n
样本大小不同时使用 (限为)阶 n=梯20界~25
21
XR 控制图（平均值与全距）
1.公式：
(1) X 控制图 CL = X
UCL = X＋ A2 R LCL = X － A2 R
(2) R 控制图
CL = R
2.实例：
UCL = D4 R LCL = D3 R
某工厂制造一批紫铜管，应用 X -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。
（n = 5）
22
X －R控制图用数据表
产品名称：紫铜管 测定单位：m/m
机械号码：XXX 测 定 者：XXX
抽样期限： 自 年 月 日至 年 月 日
样
测定值
组 X1 X2 X3 X4 X5 X
2. 普通原因之对策（系统面） l 通常必须改善造成变异的共同问题 l 经常需要管理阶层的努力与对策 l 大约85%的问题是属于此类系统
17
SPC导入流程 建 立 可 解 决
问题之系统
确认关键 过程及特性
导入ＳＰＣ进行关键 过程及特性之控制
检讨过程能力 符合规格程序
足够
持续进行过程 改进计划
提报及执行 不 足 过程改善计划
R
1 50 50 49 52 51 50.4 3 2 47 53 53 45 50 49.6 8
3 46 45 49 48 49 47.4 4 4 50 48 49 49 52 49.6 4 5 46 48 50 54 50 49.6 8 6 50 49 52 51 54 51.2 5 7 47 49 50 48 52 49.2 5 8 48 50 46 49 51 48.8 5 9 50 50 49 51 53 49.0 4 10 49 51 51 46 48 49.2 5 11 51 50 49 46 50 49.2 5 12 50 50 49 52 51 50.4 3 13 49 49 49 50 55 50.4 6
18
控制图的应用
决定控制项目 决定控制标准 决定抽样方法 选用控制图的格式 记入控制界限 绘点、实施
NG 处置措施
控制图判读
OK
OK 持续改进控制图
19
控制图的选择
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
n=1
n=？
不良数
数据系不良数 或缺点数
缺点数
~
X
CL性质?
X
n=3或5
~
X R
控 制
XX/k
R
R R/k
XA2R D4R
XA2R D3R
附注 n=2～5最适当
n<10以下
X
X X/k
S
X S/k
～ X
~ X X/k
R
R R/k
X A3S
B 4S
~ Xm3A2R
D4 R
X A3S
B 3S
~ Xm3A2R
D3R
10≦n≦25
N=3 or 5较佳 与之R图相同
X
XR/k
Rm RmRm-/n(k1)
5
SPC使用之统计技术
1. 柏拉图（决定控制重点） 2. 统计检定 3. 控制图 4. 抽样计划 5. 变异数分析／回归分析
6
过程控制系统
过程中对策 绩 效 报 告 成 品 改 善
过程中对策
人员 设备 材料
成
品
方法 环境
7
过程控制系统
1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。
β值
1-β值
±1σ
31.74%
±1σ
97.72%
2.28%
±2σ
4.56%
±2σ
84.13%
15.87%
±3σ
0.27%
±3σ
50.00%
50.00%
±4σ
6 10 3
%
±4σ
15.87%
84.13%
16
普通原因与特殊原因之对策
1. 特殊原因之对策（局部面） l 通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因 l 可以由过程人员直接加以改善 l 大约能够解决15%之过程上的问题
2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。
3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。
4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
8
μ±Kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
概述
◎统计方法的定义：资料的收集、整理与解释，并导出 结论或加以推广。
◎资料种类：计数值（间断资料，Discrete Data） 计量值（连续资料，Continuous Data）
◎资料来源：原材料 过程（工序参考） 检验（产品特性）
2
群体与样本
n
Ｎ
x
μபைடு நூலகம்
s
3
数字数据处理的步骤
μ±3σ
常态分配
在内之概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
9
在外之概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
常态分配
10
控制界限的构成
11
普通原因与特殊原因之变异 普通原因：过程中变异因素是在统计的控制状态
XE2Rm D4Rm
X-E2Rm D3 Rm
k：组数 n：样本大小
Pd / n
P3 P(1P)/n P3 P(1P)/n P使用小数
P3 P(100P)/n P-3 P(100P)/n P使用%
nPdd/k nP3 nP(1P) nP3 nP(1P) n= 1/P～5P
C C/k
C3 C
C-3 C
样 ， n=本20大~小2相5 同时使用
1.原始资料审核：保存资料的真实性。 2.分类的决定：分成几类，避免重复及遗漏。 3.分类后整理：进行归类。 4.列表：根据结果编成适用的表式。 5.绘图：绘成统计图。
4
统计技术之应用
1. 市场分析 2. 产品设计 3. 相依性规格、寿命及耐用性预测 4. 过程控制及过程能力研究 5. 过程改善 6. 安全评估／风险分析 7. 验收抽样 8. 数据分析，绩效评估及不良分析
下，其产品之特性有固定的分配。 特殊原因：过程中变异因素不在统计的控制状态
下，其产品之特性没有固定的分配。
12
过程中只有普通原因的变异
13
过程中有特殊原因的变异
14
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk) 15
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
控制界限
α值
平均值移动
图
n=2~5
n=？
XR
控 制
图
n≧10
不是 n是否相等？ 是
不是 单位大小是 是 否相关
X XRm P
PN U
C
控
控
控
控
控
控
制
制
制
制
制
制
图
图
图
图
图
图
20
控制图
X -R μ，知σ未
计
量 X -σ μ，知σ未
值 ～ X -R
X-Rm
计P 数 值 Pn
C U
计量值／计数值控制图公式汇总
CL
UCL
LCL
X
UC / n
U3 U/n
U3 U/n
样本大小不同时使用 (限为)阶 n=梯20界~25
21
XR 控制图（平均值与全距）
1.公式：
(1) X 控制图 CL = X
UCL = X＋ A2 R LCL = X － A2 R
(2) R 控制图
CL = R
2.实例：
UCL = D4 R LCL = D3 R
某工厂制造一批紫铜管，应用 X -R控制图来控制其内径，尺寸 单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。
（n = 5）
22
X －R控制图用数据表
产品名称：紫铜管 测定单位：m/m
机械号码：XXX 测 定 者：XXX
抽样期限： 自 年 月 日至 年 月 日
样
测定值
组 X1 X2 X3 X4 X5 X
2. 普通原因之对策（系统面） l 通常必须改善造成变异的共同问题 l 经常需要管理阶层的努力与对策 l 大约85%的问题是属于此类系统
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SPC导入流程 建 立 可 解 决
问题之系统
确认关键 过程及特性
导入ＳＰＣ进行关键 过程及特性之控制
检讨过程能力 符合规格程序
足够
持续进行过程 改进计划
提报及执行 不 足 过程改善计划
R
1 50 50 49 52 51 50.4 3 2 47 53 53 45 50 49.6 8
3 46 45 49 48 49 47.4 4 4 50 48 49 49 52 49.6 4 5 46 48 50 54 50 49.6 8 6 50 49 52 51 54 51.2 5 7 47 49 50 48 52 49.2 5 8 48 50 46 49 51 48.8 5 9 50 50 49 51 53 49.0 4 10 49 51 51 46 48 49.2 5 11 51 50 49 46 50 49.2 5 12 50 50 49 52 51 50.4 3 13 49 49 49 50 55 50.4 6
18
控制图的应用
决定控制项目 决定控制标准 决定抽样方法 选用控制图的格式 记入控制界限 绘点、实施
NG 处置措施
控制图判读
OK
OK 持续改进控制图
19
控制图的选择
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
n=1
n=？
不良数
数据系不良数 或缺点数
缺点数
~
X
CL性质?
X
n=3或5
~
X R
控 制
XX/k
R
R R/k
XA2R D4R
XA2R D3R
附注 n=2～5最适当
n<10以下
X
X X/k
S
X S/k
～ X
~ X X/k
R
R R/k
X A3S
B 4S
~ Xm3A2R
D4 R
X A3S
B 3S
~ Xm3A2R
D3R
10≦n≦25
N=3 or 5较佳 与之R图相同
X
XR/k
Rm RmRm-/n(k1)
5
SPC使用之统计技术
1. 柏拉图（决定控制重点） 2. 统计检定 3. 控制图 4. 抽样计划 5. 变异数分析／回归分析
6
过程控制系统
过程中对策 绩 效 报 告 成 品 改 善
过程中对策
人员 设备 材料
成
品
方法 环境
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过程控制系统
1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。
β值
1-β值
±1σ
31.74%
±1σ
97.72%
2.28%
±2σ
4.56%
±2σ
84.13%
15.87%
±3σ
0.27%
±3σ
50.00%
50.00%
±4σ
6 10 3
%
±4σ
15.87%
84.13%
16
普通原因与特殊原因之对策
1. 特殊原因之对策（局部面） l 通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因 l 可以由过程人员直接加以改善 l 大约能够解决15%之过程上的问题
2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。
3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。
4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
8
μ±Kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ