SPC讲义
2004年4月19日SPC研討會
東莞宏遠酒店
目錄
壹、統計制程管理（SPC）概念的導入
貳、品質管制的意義
參、制程管制
一、制程管制的意義
二、制造階段品質保證觀念
三、現場實施制程管制的作法
四、實施統計制程管制（SPC）
的步驟
五、管制圖介紹
六、管制圖之判讀
七、制程能力分析
肆、演練
伍、結論
壹、統計制程管制（SPC）概念導入
一、SPC之演進
1.什麼是SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL）
利用統計各種方法來管制製造程序，使產品一次做好。
SPC＝SQC＋QUALITY PLANNING AND DESIGN
2.什麼是SQC（STATISTICAL QUALITY CONTROL）？
由SHEWHART在1937年提出“以統計方法協助
分析品質問題，進而找出解決問題方案的品管方
法”。
這些方法主要有：
＊管制圖
＊直方圖
＊柏拉圖
＊查檢表
＊制程能力分析
＊實驗計劃法
＊可靠度方法
3.SQC的精神
——制程能力的穩定維持
——事後制程（AFTER PROCESS）之品質改善分析
——阻擋不良品進入/流出（IQC/OUTGOING CONTROL）
4.演進史（參見附圖一）
SPC之演進史
1950 1970 1980
二、基本統計概念
1.數據的性質
(1)數據的差異
因為沒有兩個產品（或制成品）是完全一樣的，就算是同一條
生產線上用同樣的原料，同樣的方法做出來的，還是會有變動
因素所構成的差異。因此，對於製造者而言，每一零件之各品
質規格特性，所能做的是：a.瞭解差異一定存在；b.找出差異的
可能原因（原料、儀器、設備、隨機、人為，亦或是「不適當」
之組織機能營運下所潛藏的因素），所以，必須將隨機誤差保持
在一可容忍的範圍里，統計品管便由此誕生。
(2)可靠度、精密度、正確度
檢討數據時，應先考慮是否具備a.可靠度；b.精密度；c.正確度
等三個要素。
(3)數據的次數分配
上節我們知道測定任何東西都必有誤差，不可能得到同一的數
據，這種現象謂之數據帶有差異。數據帶有差異就是表示數據
帶有分配。變異形成之原因，可分為機遇原因及非機遇原因兩
類：
A.機遇原因（Chance causes）
又稱為：不可避免之原因、非人為原因、共同原因、偶然原
因、一般原因等等。
a.例如某人量身高，用同一量測器，由同一人量測該人之身高數，在
短時間內，所得量測值有差異存在，造成此種差異之原因，即屬於機遇原因。
b.在生產工作中，雖然訂有操作標準，但在操作條件容許之範圍內必
有變化。
例如：自不同方向及不同位置測量軸徑、車床之轉速、吃刀之深度、刀具上所受之壓力、潤滑油、冷卻液、地面之震動、工作物
與量具間之溫度變化、灰塵與油層之厚薄以及檢驗員之讀量
具之讀數其眼睛所產生之誤差，均能使檢驗結果發生差異。
c.原材料之品質在其規格範圍內，容許隨時在變化。
例如：原材料之重量、密度、厚薄及油漆之顏色等。
d.其他如：氣候及環境變化，均可造成變異之原因。
B.非機遇原因（Assignable causes）
又稱為：可避免之原因、人為原因、特殊原因、異常原因、局部原因等等。
a.例如由於機器之不同、材料之相異、人為之因素或操作疏忽等原因，影
響品質之變異，這些原因都是可以避免的，皆屬於非機遇原因。
b.未遵照操作標準而操作，所發生之變異。
c.雖然遵照操作標準，但操作標準不完善，以致發生之變異。
d.機器設備之變動，發生之變異。
e.操作人員之更動，造成之變異。
f.原材料之不同，發生之變異。
g.量具不準確，造成之變異。
＊每一成品都不相同
＊如果制程很穩定，則將形成一種固定形狀，稱為分配。
＊分配有下列不同之情形
＊如果制程中，只有機遇原因之變異存在，則其成品將形成一個很穩定的分佈，而且是可以預測的。
＊如果制程
中有非機遇原因之變異存在，則其成品將為不穩定，而且無法預測。
大小
大小
大小 大小
位置
大小
大小 大小 散佈 形狀
(4)次數分配的作法（直方圖的作法）
＊步驟1：定組數
＊步驟2：決定組距
＊步驟3：決定組的組界
＊步驟4：求各組之中心值
＊步驟5：作表及記錄
(5)直方圖的看法
次數分配或直方圖之作用，在於瞭解制程之全貌，可自圖上看出分配之中心傾向，及分配之形狀，散怖狀態與規格間之關係。
2.群體與樣本
以樣本數據為根據而希望加以處理的對象，謂之群體（POPULATION），為某種目的而群體抽取一部分，謂之樣本（SAMPLE）。
(1)抽樣檢驗推定群體的品質
有限群體樣本數據
(2)制程管制制程解析實驗計劃
至於研究群體與樣本間關係的學問，謂之數理統計學或推測統計學。
(3)群體（制程）與樣本間之關係
自制程取樣檢查之目的系藉樣本來瞭解群體（制程），品質人員無法直接瞭解群體是何種狀態，除非把群體整個檢查，此為不可能之事，于是利用樣本來推定群體，則所取之樣本必須合理，否則即失去其意義。樣本與群體之間有一定之關係，分述如後：
設X為樣本平均，μ為群體平均
s＝σe為樣本標準差，σ為群體標準差
在統計學上
X分配之期望值E（X）＝μ
X分配之標準差σX＝n
下面圖二為群體平均值μ之分配與樣本平均值X之分配之關係，當群體平均值μ之分配為常態分配時，自群體抽取樣本平均值X之分配亦
成為常態分配。
由圖二可知樣本平均值之標準差σX 比群體標準差σ小得多，其大小全
依樣本數n 大小而定，即σX ＝
n 。亦即樣本標準差只有群體標準差之
n 1大。 又依據圖二再作進一步之說明：樣本平均之分配，不論其原來群體之分配為何，當n 很大時（n ≧30）必成為常態分配。群體為常態分配N （μ,σ2）時，其樣本平均當然為常態分配N （μ,n σ2
），若群體之形狀雖為長方形或三角形之分配，而n ≧30時，其樣本平均之分配亦可近似成為常態分配N （μ,n σ2
）。茲用圖三來作一說明：
常態分配N （μ,σ2）
）
長方形分配之群體 樣本平均之分配 常態分配N （μ, n σ
2
）
圖三
圖四：管制界限與規格界限之關係
注：上圖中之管制圖為「X 管制圖」
X X X
S L S U
3.基本統計量
(1)群體參數
表示群體特性的定數，謂之群體參數（PARAMETER ），現在一般所使用的群體參數有：
?群體平均——群體的平均值，以符號μ表示。
?群體變異——群體的變異，以符號σ2表示。
?群體標準差——群體的標準差，以符號σ表示。
(2)統計量
測定樣本所得的測定值，我們謂之統計量，常使用的統計量一般有： ?樣本平均——樣本的平均值，以符號X 表示。
?樣本變異——樣本的變異，以符號S 2表示。
?樣本標準差——樣本的標準差，以符號S 表示。
?樣本全距——樣本的全距，以符號R 表示。
4.統計量的計算
(1)分配位置的數量表示法
A.平均值X （MEAN ）
B.中位數X ~（MEDIAN ）
n ΣX i i=1 n X = ＝
把數據依大小順序排列，而取其量最中央的數據有奇數個數及偶數個數之取決方式。
(2)分配差異程度的量，一般有下列各種表示法：
A.全距R （RANGE ）
R ＝Xmax －Xmin
B.偏差平方和S′（SUM OF SQUARE ）
S′＝（X 1－X ）2＋（X 2－X ）2……（X n －X ）2
＝∑=1
i （X i －X ）2
C.不偏差異V （MEAN SQUARE ）
即偏差平方和除以（n －1）
V ＝1
-n S' D.變異（V ARIANCE ）
一群體變異σ2
σ2＝N S' 一樣本變異s 2
s 2＝n S'
E.標準差（STANDERD DEVIATION ）
變異開平方根者謂之標準差
S′＝群體平方和
N ＝群體單位數
S′＝樣本平方和
n ＝樣本單位數
一群體標準差σ＝σ2＝N
S'
一樣本的標準差s ＝s 2＝
n S'
5.各種分配
(1)計量值的分配
A.常態分配
從一群數據里，可以整理為次數分配式或直方圖，如果把數據無限增大時，就可得到下圖之分配曲線。如有群體，其平均值為μ，標準差為σ，圖五抽取一個樣本X 時，此X 值會小於μ-3σ或會大於μ+3σ之機會為0.27%。X 值在μ+k σ與μ-k σ之間或然率（Probability ）或稱機率如圖六。
＊以圖六之斜線部份表示，其公式為：
μ＋k σ
? 1 ?e （x-μ）2 2σ2
－ d x
式中e＝2.718……………………
當一分配經證實為一常態分配時，則算出此常態分配之標準差（σ）及平均值（μ）後，其特性可用下列表一及圖七說明如下：
圖七
管制圖是以3個標準差為基礎，換言之，只要群體是常態分配，從此群體抽樣時，每10,000個當中即有27個會跑出+3σ之外，亦即每1,000次中約有3次機會超出+3σ範圍，吾人認為此三次是因偶然機會（機遇原因）跑出界限而不予計較。
(2)計數值的分配
A.超幾何分配（HYPERGEOMETRIC DISTRIBUTION）
從不良率P，大小N個的群體里隨機抽取樣本n個，這時在樣本里
含有ｘ個不良品的或然率P
P （x ，n/p ，N ）為
P （x ，n/p ，N ）＝)())((n
N x pN x n pN N -- B.二項分配（BINOMIAL DISTRIBUTION ）
屬於超幾何分配的數據，如將其N 無限增大時，從無限群體里隨機地抽取n 個樣本，則在樣本里含有x 個不良品的或然率為
P （x ，n/p ）＝（x
n ）p x （1-p ）n-x
一般充分大（N ≧10n ）時就可把超幾何分配近似為二項分配。
C.卜氏分配（POISSON DISTRIBUTION ）
屬於二項分配的分配，如np ＝m 為一定，而把n 無限的增大時，np ＝m 的群體其出現0個,1個,2個……不良品的或然率P （x,m ）為
P （x ，np ）＝ ()!X np e x np - ＝ ()!
X m e x
m - 式中， e ＝2.71828 這種分配謂之卜氏分配
一般N ≧10n ，P ≦0.1時，可把二項分配，近似為卜氏分配。 貳、品質管制的意識
一、產品品質與制程品質的差異
1.產品品質與制程品質的差異
＊產品品質是什麼？
是指產品的機能、作用、壽命、形象。
——產品完成後顯示出來。
即產品的功用、使用法、使用期限、品牌信譽。
＊制程品質是什麼？
是指產品生產的準備、製造、確認、管理。
——產品製造中隱藏著的。
即工程標準、作業安全性、檢驗能力、品質意識。
2.品質管制系統簡介
(1)設計管制
＊檢討、制訂產品製造中各個工程階段應達到標準。
＊鑑定樣品，印證製造程序。
＊評核製造工程變異大小。
(2)進料管制
＊鑑定材料、零件進廠是否維持合用的水準—不接受不良。＊提供生產者（供應廠商）有關生產產品的品質情報，協助生產者改善管理。
(3)制程管制（含最終檢查）
＊維持正常的生產力與檢查能力
——不製造不良也不流出不良。
＊機會教育的實施
——制程規定的稽核，檢查結果的稽核。
(4)成品管制（含出貨管制）
＊產品機能測試、評比、報告與成本統計之回饋。
＊客戶使用時之服務、分析。
(5)品管稽核
＊品管作業程序、品保系統、品質標準的檢討。
＊品管方針、目標的管理。
3.作業中的品管責任
(1)三不責任——作業意識
＊不接受不良：阻止不良延伸、擴散。
＊不製造不良：預防不良發生。
＊不流出不良：確認沒有不良現象。
參、制程管制
一、制程管制的意義
從材料的取得開始，直到產品送達顧客（下一工程人員）手中
為止；利用工程知識（生產技術、管理技術）與積累經驗（履
歷記錄、數據）將產品製造過程的人員、機械、材料、加工方
法予以標準化，（建立工程、作業、檢查等標準）於製造時預防
spc基础培训资料
第一章节重新认识SPC 在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法的：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 ．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。 累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前 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。
2.2频数分布表 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0.01mm ①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42.27 ②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。这样就确定了第一组的下界,然后依次加上组距,直至确定它包括最大值的未一组的上界为止。
SPC介绍资料(新)
S t a t i s t i c s P r o c e s s C o n t r o l 统计过程控制
目录 第一章项目背景 (3) 1.1项目背景 (3) 1.2行业术语对照 (5) 第二章系统方案介绍 (6) 2.1SPC品质过程管理 (6) 2.2SPC功能介绍 (8) 2.2.1 MDAN－SPC介绍 (8) 2.2.2 MDAN-SPC功能模块介绍 (8) 2.2.2.1 数据采集模块 (8) 2.2.2.2过程监控模块 (9) 2.2.2.3数据分析模块 (10) 2.2.2.4 专业分析、统计报表 (11) 2.2.3 MDAN-SPC系统特点: (12) 2.2.4 MDAN-SPC应用示例 (13) 2.3SPC的培训与辅导 (15) 2.4系统运行平台与资源 (16)
第一章 项目背景 1.1 项目背景 21世纪的制造企业面临着日益激烈的国际竞争，要想赢得市场、赢得用户 就必须全面提高企业的技术(Technology)、质量(Quality)、服务(Server)和执行效率(Execulate)以及降低成本(Cost)。 当前的各行业也是处在市场价格波动、客户对产品的质量要求更加严格的激烈市场竞争中，产品利润空间逐渐减少，综多的问题都体现在管理者的面前： 如何提高产品合格率，降低生产成本，提高企业效益？ 如何提高顾客满意度，增强企业长期发展能力？ 如何实时监控企业的过程质量状况达到产品质量的稳定 如何利用大量的检验数据以及过程工艺数据，有效开展工序质量分析与评价，并进行持续质量改进？ …… 什么是SPC？ SPC（Statistical Process Control）统计过程控制，简称SPC，是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析，从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，确保过程的稳定性，从而提高产品的质量。
spc讲义～电子版
统计过程控制（SPC）的理解与实施 天津久威质量技术咨询中心 2003年6月
一、基本概念～～～～～～～～～～～～～～随机现象 统计技术 随机分布 变差 二、统计过程控制～～～～～～～～～～～～过程控制糸统 变差的普通原因和特殊原因 过程控制和过程能力 控制图--过程控制的工具三、计量型控制图的使用～～～～～～～～～准备阶段 制图阶段 分析及延长控制限阶段 计算过程能力指数阶段 其他几种控制图的介绍四、计数型控制图的使用～～～～～～～～～准备阶段 制图阶段 分析及延长控制限阶段 计算过程能力指数阶段 其他几种控制图的介绍 五、复习与归纳 六、多品种小批量生产所使用的控制图
1 －— 2 统计过程控制（SPC ）的理解与实施～～～基本概念 统计过程控制（SPC ）的理解与实施 一、基本概念 １．随机现象 ●在大量重复实验中，具有统计规律的不确定现象。 ●其理论基础为概率学和数理统计。 ２．统计技术 ●研究随机现象数学规律的一门学科。 ●包括统计推断和统计控制。 ●应用统计技术应具备相应的条件。包括： ◆有管理基础、 ◆5M 标准化、 ◆培训、 ◆资源。 3。随机分布 质量特性数据分布所符合的某种规律。 ●正态分布的概念 1 ●正态分布的数学表达式：f (x)=———e √2π ●正态分布曲线的特征分析：分布宽度及分布位置。 ●正态分布曲线的特性分析: 标准差及偏移量。
统计过程控制（SPC）的理解与实施～～～基本概念 4．变差 ●一个数据组，对于目标值存在不同的差异。 ●亦可称为数据的不一致性和离散性。 ●研究变差是SPC的重要任务。 本节思考题 ●什么是统计技术？ ●统计技术的内容和应具备的条件是什么？ ●什么是随机分布？ ●正态分布曲线的特征是什么？ ●正态分布曲线的特性是什么？ ●什么是变差？ ●为什么研究变差是SPC的重要任务？
SPC培训心得
SPC培训心得 SPC好多年前就开始说这个名词了，但说使用除了外审的时候向审核老师提供检查外，目前公司还没有真的运用起来。外审提供给审核老师的资料就是一两个人做的，大家平时接触SPC的机会确实不多。但并不是说SPC就真的没用，作为TS16949的五大工具之一，世界上各国家的各种企业都在使用。只能说目前公司可能还没达到这样的管理水平。公司组织SPC的学习为我们将来工作中使用SPC做了前期的铺垫。 SPC统计过程控制，利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异，是对过程进行控制和持续改进的工具。通过对统计数据的分析、维护、改进，按PDCA的过程计划、实施、研究、措施的方式不断改善产品质量达到产品质量受控的目的。通过对SPC的运用可以降低品质变异，及时发现问题，在问题发生前提前预知的目的。SPC需要大量的统计数据，数据可分为计量型数据“可以连续取值，也称连续型数据。如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等；和计数型数据：不可以连续取值，也称离散型数据（计数型）。如：废品的件数、缺陷数。SPC统计后主要以控制图的形式体现，按数据类型的不同，如果是计量型数据就采用了-R图，如果收集的数据为计数型数据侧采用P图来表示。不管采用-R图或是P图，其中的计算过程较复杂，在设计给出的上规格界限：USL；下规格界限：LSL后作为生产控制还需要计算出上控制界限(UCL) 、下控制界限(LCL) ，最终计算出CPK值。如CPK>1.33我们认为过程稳定，可转入控制用图。除了看数据外图型的直观性也充分体现，如果数据是连续7点上升或下降，也需要及时找出发生的原因及时纠正。 分析用控制图是根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。控制用控制图是经过分析用控制图分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。 SPC中最重要的就是合理使用控制图，能供操作者使用以对过程进行持续的控制，有助于过程表现一致并可预测，使过程达到更高的质量、更低的单位成本、更高的有效能力。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，其加工后的尺寸总是有差异，这种
SPC培训试题(答案)
SPC培训考试 部门：姓名：分数： 一﹑填空题﹕(每空0.5分﹐共25分) 1.SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称,即统计过程控制，也称为统计制程管制。 2.CL表示_管制中心限_； UCL表示_上控制界限__ ； LCL表示下控制界限。 3.Ca表示__准确度__ ；Cp表示__精密度_ ；CPK表示制程能力。 4.PPM是指制程中所产生之百万分之不良数﹐DPM是指制程中所产生之百万分之缺点 数。Defect Per Million pcs 卖出的产品中发生故障的百万分比 5.品管七大手法分别是查检表﹑柏拉图﹑特性要因图﹑散布图﹑管制图﹑ ﹑直方图﹑层别法。 6.实施SPC能够帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制。 7.控制图的基本类型按数据类型分为计量值控制图和计数值控制图。 8.直方图是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。 9.如过程历史数据计算的AVERAGE=5, σ =0.2, 过程目标值=5.1,则LCL是 4.4 ，CL是 5.0 ，UCL 是 5.6 。 10.使用控制图,对数据进行分组的基本原则是组内变异小、组间变异大。 11.一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有 6210 次 误差。如果企业不断追求品质改进，达到 6 西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。 12.计算CP,CPK时数据量不得少于 25组。 13.影响过程的主要因素有人、机、料、法、环、测。 14.对于普通原因的波动通常需要采取系统措施。 15.日常工作中，將 X-Bar 控制图与 R控制图联合使用，较为方便有效。 16.当过程处于受控状态时，过程只受普通因素的影响，过程特性的波动具有统计规律性。当过程处 于失控状态时，过程受到特殊因素的影响；波动偏离原来的规律。 17.日常生产和服务中常见的波动分布有正态分布、二项分布、泊松分布。 18.若直方图符合正态分布，说明过程处于稳定受控状态。 19.若直方图出现孤岛型、偏向型等非正态分布，说明过程中有异常因素作用，应查明原因。 20.当X-MR图中有连续9个点落在中心线同一侧时，说明过程处于失控状态。 21.当控制图中有连续14点交替升降时，说明过程处于失控状态。 22.当控制图中有连续6点上升或下降时，说明过程处于失控状态。 23.“σ”指标准差，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。 24.在“3σ”原则下，控制点落在μ-3σ到μ+3σ之间的概率是 99.73% 。 25.SPC执行成功的最重要条件是 Action ，即针对变差的特殊原因和普通原因分别采取措施。二﹑选择题﹕(每题1分﹐共15分)
讲义SPC
Statistical Process control 统计过程控制 Designed by LLC NO:LLC-ts05 Rev:B
基本概念： 特性产品 一般 安全、法规 关键KPC S 配合、功能过程 一般 关键KCC S 一般特性：只要是合格就可以； 关键特性：不仅仅合格，还要尽可能接近目标值。 检验分类： ●计数型：检验时仅分为合格、不合格； ●计量型：检验时可确定值的大小。
第一章持续改进及统计过程控制概述 应用统计技术来控制产生输出的过程时，才能在改进质量、提高生产率、降低成本上发挥作用。 第一节预防与检测 检测-------- 容忍浪费 预防-------- 避免浪费 第二节过程控制系统 过程共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。 过程性能取决于： 1.供方和顾客之间的沟通； 2.过程设计及实施的方式； 3.动作和管理方式。 过程控制重点：过程特性 过程控制步骤：确定特性的目标值； 监测我们与目标值的距离是近还是远； 对得到的信息作出正确的解释，确定过程是在正常的方式下运行； 必要时，采取及时准确的措施来校正过程或刚产生的输出； 监测采取措施后的效果，必要时进一步分析及采取措施。 注：仅对输出进行检验并随之采取措施，只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。不能代替有效的过程管理。 第三节变差：普通及特殊原因 任何过程都存在引起变差的原因，产品的差距总是存在。 虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。（例图） 影响因素： 普通原因：难以排除，具有稳定、可重复的分布； 此时输出可以预测。 特殊原因：必须排除，偶然发生、影响显著；
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：
SPC培训资料
品質管理教育訓練系列教材 統計制程管制(SPC) xx 企業管理有限公司 TEL: 地址: 東莞市長安鎮長盛西路蓮花苑5幢602室 G X 統計製程管制(SPC) GX
目錄 1.統計製程管制概論……………………………………………P1-P3 2.機遇性及可歸屬之品質變異…………………………………P3-P4 3.管制圖之基本原理……………………………………………P4-P13 4.計數值管制圖…………………………………………………P14-P28 5.計量值管制圖…………………………………………………P29-P39
一、統計制程管制概論 統計制程管制( statistical process control , 簡稱ｓｐｃ) 是利用抽樣樣本資料(樣本統計量),來監視制程之狀態,在必要時採取調整制程參數之行動,以降低產品品質特性之變異性。統計制程管制為預防性之品質管制手段,強調第一次就做對(do it right the first time )。品管界有一句名言: [品質是製造(build in ) 出來的,而非檢驗出來的( inspected out )。這句話說明制程之管制比事後之檢驗，更能提升產品品質。統計制程管制可以用圖４－１之回饋系統來說明。一個制程之輸入包含原料、機器、方法、工具、操作員和周圍環境因素，其輸出為產品。產品之好與壞是由其品質特性來決定。統計制程管制之第一項工作為收集產品品質特性資料。統計制程管制之第二項工作為評估、分析品質特性資料。在統計制程管制中，我們通常是以一個統計模式來做為判斷制程是否為正常的決策基準。目前最常用的工具為依據統計原理發展出來的管制圖（control charts）。當決策系統判斷制程不穩定時，接下來的工作是探討造成制程異常的原因，此階段之工作稱為診斷（diagnosis）。當找出造成制程不穩定之原因後，我們必須規劃一些改善的措施，以使得相同之問題不再發生。回饋管制系統之最後一個步驟是依據規則之改善措施，調整制程之可控制因素。上述步驟需重復進行，以持續改善制程。 操 原作方 料員法 設環工 備境具 因 素 圖１統計制程管制 xxxxxxxxxxxxxxx有限公司 制程 觀測值 評估實施 決策診斷
SPC培训讲义(doc 13)
SPC培训讲义(doc 13)
1．制程之认识 1、什么是SPC？ SPC—Statistical process control Statistical—统计学 Process—过程、程序 Control—控制 2什么是制程? (1)在整个作业中有各种过程，一般包括 制造过程、工程过程、工作过程、业务过程、服务过程 (2)我们所谓的品质管制即是在每个过程中把品质做好，即在 制造过程中把制品品质做好 工程过程中把工程品质做好 作业过程中把工作品质做好 业务过程中把业务品质做好 服务过程中把服务品质做好 (3)只要每个作业过程能确实做好管理，则最终目的之品质也能做好。 (4)品质好坏常以品质特性来评价。 (5)品质特性随时间之变化，在各种不同时间内，受各种不同因素，如 人员、设备、材料、方法、环境等的影响而变动，此种变动状况称之为制程。 3制程必定有变动 (1) 影响制程的原因很多，如人员、材料、设备、方法、环境等， MAN MATERIAL MACHINE
1何谓管制图 (1)1924年，统计品质管制的始祖W A. Shewhart 发明了管制图后，统计品 质管制才进入了新纪元。 (2)「所谓管制图，是一种以实际产品品质特性与根据过去经验所判明的制程能 力的管制界限比较，而以时间经过用图形表示者。 所以一般管制图，纵轴为制品的品质特性，以制程变化的数据为分度，横轴为制品的群体号码，或制造年月日等，以时间顺序制造顺序将点绘在图上。 如图1-1，图1-2。 (3)管制状态 上管制界限 中心线 下管制界限 (4)非在管制状态 有异常原因存在 上管制界限 中心线 下管制界限
SPC资料
SPC简介 SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写,意为“统计过程控制” SPC或称统计过程控制。SPC主要是指应用统计分析技术对软件开发和测试过程进行实时监控，科学的区分出软件开发和测试过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对软件开发和测试过程的异常趋势提出预警，以便开发和测试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。 在软件开发和测试过程中，缺陷率、生产率的波动是不可避免的。它是由人、技术、流程、工具、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，正常波动是稳定状态。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，使过程处于稳定状态。 SPC可以为企业带的好处 SPC 强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制，SPC可以： · 对过程作出可靠的评估； · 确定过程的统计上下限，判断过程是否失控和过程是否有能力； · 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生； · 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的度量方法替代了大量的检测和验证工作； 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以： · 降低成本 · 降低不良率，减少返工和浪费 · 提高劳动开发和测试率 · 提供核心竞争力 · 赢得广泛客户 · 更好地理解和实施质量体系
SPC培训资料
统计过程控制（S P C） 培训资料
一、什么叫SPC SPC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SPC 1.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 没有两件产品或特性是完全相同的，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 普通原因变差是一直在过程中出现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程只有此类变差时,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，只能改善或降低，不能完全被消除。 特殊原因变差是由异常或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。正态分布的两个参数：平均值U和标准差 ，当一组测量数据服从正态分布时，有大约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,超出三个标准差的只有0.27%（如图一：正态分布图）。
SPC基础知识培训讲义
SPC基础知识 一、什么是SPC SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称。即统计过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控。从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。 SPC的特点是： 1．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。 2．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。 3．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。 二、SPC发展简史 过程控制的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特提出。迄今为止已经经历了三个发展阶段，即：SPC， SPCD和SPCDA。 1．SPC（Statistical Process Control）：它能使人们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。这就是科学地 区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动， 从而对过程的异常及时告警，谓统计过程控制。 2．SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis）的前缀简称，即统计过程与诊断。SPC虽然能对过程 的异常进行告警，但是它并不能告诉我们是什么异 常，发生于何处，即不能进行诊断。1982年我国张 公绪首创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈 特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。 3．SPCDA（Statistical Process Control , Diagnosis and Adhustment）的前缀简称，即统计过程控制、 诊断与调整。正如同病人确诊后要进行治疗，过程诊
SPC讲义
2004年4月19日SPC研討會 東莞宏遠酒店 目錄 壹、統計制程管理（SPC）概念的導入 貳、品質管制的意義 參、制程管制 一、制程管制的意義 二、制造階段品質保證觀念 三、現場實施制程管制的作法 四、實施統計制程管制（SPC）
的步驟 五、管制圖介紹 六、管制圖之判讀 七、制程能力分析 肆、演練 伍、結論 壹、統計制程管制（SPC）概念導入 一、SPC之演進 1.什麼是SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL） 利用統計各種方法來管制製造程序，使產品一次做好。 SPC＝SQC＋QUALITY PLANNING AND DESIGN 2.什麼是SQC（STATISTICAL QUALITY CONTROL）？ 由SHEWHART在1937年提出“以統計方法協助 分析品質問題，進而找出解決問題方案的品管方 法”。 這些方法主要有：
＊管制圖 ＊直方圖 ＊柏拉圖 ＊查檢表 ＊制程能力分析 ＊實驗計劃法 ＊可靠度方法 3.SQC的精神 ——制程能力的穩定維持 ——事後制程（AFTER PROCESS）之品質改善分析 ——阻擋不良品進入/流出（IQC/OUTGOING CONTROL）
4.演進史（參見附圖一） SPC之演進史 1950 1970 1980
二、基本統計概念 1.數據的性質 (1)數據的差異 因為沒有兩個產品（或制成品）是完全一樣的，就算是同一條 生產線上用同樣的原料，同樣的方法做出來的，還是會有變動 因素所構成的差異。因此，對於製造者而言，每一零件之各品 質規格特性，所能做的是：a.瞭解差異一定存在；b.找出差異的 可能原因（原料、儀器、設備、隨機、人為，亦或是「不適當」 之組織機能營運下所潛藏的因素），所以，必須將隨機誤差保持 在一可容忍的範圍里，統計品管便由此誕生。 (2)可靠度、精密度、正確度 檢討數據時，應先考慮是否具備a.可靠度；b.精密度；c.正確度 等三個要素。 (3)數據的次數分配 上節我們知道測定任何東西都必有誤差，不可能得到同一的數 據，這種現象謂之數據帶有差異。數據帶有差異就是表示數據 帶有分配。變異形成之原因，可分為機遇原因及非機遇原因兩 類： A.機遇原因（Chance causes） 又稱為：不可避免之原因、非人為原因、共同原因、偶然原 因、一般原因等等。 a.例如某人量身高，用同一量測器，由同一人量測該人之身高數，在