spc过程统计分析培训课件

统计过程控制（）培训课件SPC第一章基础与重要性SPC什么是统计过程控制（）SPC核心定义主要目标价值体现利用统计方法对生产过程进行实时监控和控预防缺陷发生，确保过程处于稳定状态，持从事后检验转向事前预防，降低质量成本，制，通过数据分析识别过程变异续保证产品质量符合标准要求提升生产效率和客户满意度的发展历史与工业应用SPC年理论奠基11924-美国贝尔实验室的休哈特博士提出控制图理论，标志着统计过程控制的诞生，为现代质量管理开创了新纪元年代军工推广21940-二战期间，在军工生产中大规模应用，显著提升武器装备质量，战SPC后迅速扩展到民用制造业年代日本崛起31950-1980-日本企业将与精益生产深度融合，创造了日本质量奇迹，成为全球SPC制造业学习的标杆年代至今全球标准41990-的核心理念SPC01区分变异类型识别普通原因变异（系统固有）与特殊原因变异（异常事件），针对性采取不同应对策略02过程稳定优先过程稳定性比产品合格率更重要，稳定的过程是质量保证的基础，是持续改进的前提03预防为主原则将质量管理重心从事后检验转向事前预防，通过过程控制避免不合格品产生04持续改进文化基于数据的持续改进，不断缩小过程变异，追求卓越质量和零缺陷目标核心思想强调用数据说话，通过统计方法客观评价过程状态，避免主观判断导致的错误决策只有理解变异的本质，才能有效控制过程，实现质量提升SPC与传统质量检验的区别SPC传统质量检验事后检测，产品完成后才进行检验•关注产品合格与否的结果•发现不合格品后报废或返工•高报废成本，质量损失大•无法预防缺陷的产生•统计过程控制实时监控，生产过程中持续跟踪•关注过程稳定性和能力•预防缺陷，在问题发生前纠正•低长期成本，减少浪费•持续改进，提升过程能力•成本对比效率对比质量对比传统检验高报废率导致材料、人工浪费，返工成本实时反馈，快速响应，减少批量不合格，提升生从源头控制质量，实现过程能力提升，产品一致性SPC SPC高昂产效率更好实现过程质量的实时掌控SPC通过实时监控和数据分析，让质量问题无处遁形，在缺陷形成之前就采取预防措施第二章控制图原理与构建控制图是的核心工具，通过图形化方式展示过程数据的变化趋势，帮助我们判断过SPC程是否处于统计控制状态本章将详细讲解控制图的理论基础、构建方法和实际应用，让您掌握这一强大的质量管理工具控制图的组成与意义12中心线（）上控制限（）CL UCL代表过程的平均水平或目标值，是过程过程变异的上边界，通常设为均值，+3σ质量特性的基准线，反映过程的中心趋数据点超出此线表明过程可能存在特殊势原因3下控制限（）LCL过程变异的下边界，通常设为均值，与上控制限共同构成过程的统计控制区间-3σ坐标轴意义核心功能横轴时间顺序或样本序号，反映过程的时通过数据点在控制限内外的分布，判断过程间变化是否处于统计控制状态，识别异常变异，指导改进行动纵轴质量特性值（如尺寸、重量、不合格率等）正态分布与控制限设定正态分布特征大多数生产过程的质量特性服从或近似服从正态分布，呈现对称的钟形曲线正态分布由均值和标准差两个参数完全确定μσ原则3σ±范围包含约的数据•μ1σ

68.26%±范围包含约的数据•μ2σ

95.44%±范围包含约的数据•μ3σ

99.73%因此，当过程受控时，数据点落在控制限外的概率仅为，3σ

0.27%极为罕见控制限设定原理中心极限定理控制限通常设为均值±，这样的设置在误判风险和漏判风险之间达即使单个数据不服从正态分布，子组样本均值的分布也会随着样本量增3σ到最佳平衡如果数据点超出限，我们有的把握认为过程出加而趋近正态分布这一定理为控制图的广泛应用提供了理论基础3σ

99.73%现了特殊原因变异变异类型及其识别普通原因变异特殊原因变异特点系统固有的随机波动，由众多微小因素共同作用产生特点由可识别的异常事件引起的非随机波动变异幅度小且稳定变异幅度大且突然••可预测，服从统计规律不可预测，偶然发生••过程处于受控状态过程失控的信号••只能通过系统改进减少可以识别并消除••示例设备的正常磨损、原材料的微小差异、环境温湿度的自然波动示例设备故障、操作失误、原材料批次突变、测量系统错误控制图的作用管理策略差异控制图通过统计方法帮助我们区分这两种变异当数据点都在控制限内普通原因需要管理层从系统层面改进（如更新设备、改进工艺）且无异常模式时，说明只存在普通原因变异，过程受控一旦出现超限特殊原因需要操作人员立即识别和消除（如调整参数、更换材料）或异常模式，则提示存在特殊原因变异，需要立即调查处理控制图的历史演进年休哈特控制图诞生1924沃尔特休哈特在贝尔实验室首次提出控制图概念，创建了和图，开创了统计·X-bar R过程控制的新时代年代理论完善1930-1940休哈特及其团队不断完善控制图理论，开发出图、图等计数型控制图，形成了p c较为完整的控制图体系年代全球推广1950-1980戴明将引入日本，推动了日本制造业的腾飞西方国家也逐步认识到SPC SPC的重要性，开始广泛应用年代至今数字化发展1990随着计算机技术的发展，出现了多变量控制图、累积和控制图（）、指数加权移动平均控制图（）等高级控制图，以及CUSUM EWMA自动化软件系统SPC控制图构建步骤总览定义过程明确要监控的生产过程和关键质量特性选择图型根据数据类型选择合适的控制图采集数据按计划收集样本数据并验证测量系统计算限值计算中心线和上下控制限监控判异持续监控并识别异常模式准备阶段数据质量持续改进需要组建跨职能团队，包括质量、生产、工程等部门人测量系统分析（）是关键步骤，确保数据的准确性和发现异常后要进行根本原因分析，采取纠正措施，并更MSA员，确保对过程有全面了解可靠性，否则控制图会产生误导新控制限，形成闭环管理第三章常用控制图类型详解不同的质量特性和数据类型需要使用不同类型的控制图本章将系统介绍计量型和计数型控制图的各种类型、适用场景、计算方法和判异规则，帮助您在实际工作中正确选择和使用控制图计量型控制图计量型数据是可以精确测量的连续变量，如长度、重量、温度、时间等计量型控制图能够提供更丰富的过程信息图（均值极差图）图（均值标准差图）图（单值移动极差图）中位数极差图X̄-R-X̄-S-I-MR--适用子组样本量的情况适用子组样本量的情况适用需要快速手工计算的场合n=2-10n10适用单个测量值、测量成本高或优点最常用，计算简单，同时监优点标准差比极差更稳定准确优点中位数计算简单，受极端值生产速度慢控过程中心和变异影响小应用大样本连续生产过程监控优点每个数据点都被监控应用零件尺寸、产品重量等关键应用现场快速监控、手工数据处尺寸监控应用化工批次监控、自动化测量理计数型控制图计数型数据是通过计数或分类获得的离散变量，如合格不合格、缺陷数等计数型控制图适用于属性数据的监控/图（不合格率控制图）P监控对象样本中不合格品所占的比例样本量可以不等，自动调整控制限1典型应用产品最终检验合格率、服务质量监控、客户投诉率跟踪计算公式不合格品数检验总数p=/图（不合格品数控制图）NP监控对象样本中不合格品的数量样本量必须固定且相等2典型应用批量固定的生产线监控、装配线缺陷跟踪计算公式每批次不合格品数np=图（缺陷数控制图）C监控对象单位产品上的缺陷总数检验单位必须固定（如每件、每平方米）3典型应用表面缺陷监控（划痕、气泡）、焊点缺陷、涂装缺陷计算公式检验单位内的缺陷总数c=图（单位缺陷数控制图）U监控对象单位产品上的平均缺陷数检验单位可以不等，自动标准化4典型应用复杂产品缺陷监控、软件缺陷密度、大面积产品质量计算公式缺陷总数检验单位数u=/控制图判异规则仅依靠点超出控制限来判异是不够的控制图还有多种判异规则，帮助我们更早发现过程异常单点超出控制限13σ最基本的判异规则任何一个点超出上控制限或下控制限，表明过程存在特殊原因变异，需要立即调查连续点在中心线同一侧29表明过程中心可能发生了偏移，虽然点在控制限内，但这种模式出现的概率极低（），应视为异常

0.4%连续点递增或递减36表明存在趋势性变化，可能是设备磨损、原材料批次变化、操作疲劳等导致的渐变，需要及时纠正以防失控连续点交替上下414表明过程存在周期性波动，可能由两个操作员轮班、设备周期性震动、温度日夜变化等因素引起连续点中有点在区外5322σ表明过程变异增大，虽未完全失控，但已接近失控边缘，应密切关注并采取预防措施连续点中有点在区外6541σ同样表明过程变异异常，这种模式可能预示着过程即将失控，需要调查原因连续点在区内7151σ表明过程变异过小，可能是数据造假、分层不当、测量系统问题等，需要检查数据来源连续点在区外881σ表明过程变异过大或存在混杂，可能是多个过程或设备的数据混在一起，需要重新分组分析控制图应用案例分享案例一汽车轴承内径控制背景某汽车零部件厂生产轴承，内径规格为50±

0.05mm使用X̄-R图监控内径尺寸问题发现第15个子组数据点超出上控制限，立即停机检查，发现刀具磨损严重纠正措施更换刀具，重新校准设备，后续数据恢复正常效果避免了生产200件不合格品的损失，节约成本约8000元案例二电子元件缺陷率监控背景某电子厂使用P图监控芯片焊接缺陷率，目标不合格率2%问题发现连续5天缺陷率在中心线下方且呈递减趋势，疑似数据异常根本原因调查发现检验员为了指标好看，故意遗漏部分缺陷记录纠正措施加强检验培训，引入质量审核机制，强调数据真实性的重要性效果恢复数据真实性，真实缺陷率为

3.2%，推动了工艺改进项目启动及时发现特殊原因，防患于未然控制图不仅能发现已经失控的过程，更重要的是通过异常模式识别，在过程完全失控之前就发出预警，给我们争取宝贵的纠正时间第四章过程能力分析与持续改进过程能力分析是评估过程满足规格要求能力的统计方法，是的重要组成部分本章SPC将介绍过程能力指数的计算与解读，以及如何将融入持续改进体系，实现质量的不SPC断提升过程能力与过程性能指标（过程能力指数）（过程能力指数）Cp Cpk公式公式Cp=USL-LSL/6σCpk=min[USL-μ/3σ,μ-LSL/3σ]含义反映过程变异与规格范围的关系，仅考虑散布，不考虑偏移含义同时考虑过程散布和中心偏移，是更实用的指标判断为良好，为尚可，为不足判断为优秀，为良好，需改进Cp≥

1.

331.00≤Cp

1.33Cp

1.00Cpk≥

1.67Cpk≥

1.33Cpk

1.00（过程性能指数）（过程性能指数）Pp Ppk公式（总体）公式总总Pp=USL-LSL/6σPpk=min[USL-μ/3σ,μ-LSL/3σ]含义使用总体标准差，反映过程的整体表现，包含所有变异源含义反映过程的实际表现，考虑中心偏移和所有变异区别用子组内标准差，用总体标准差，后者通常更大应用用于评估过程的实际输出能力和长期表现Cp Pp与的区别与的区别Cp CpkCpk Ppk假设过程中心在规格中心，只评估散布能力考虑实际偏移，更能反映真实情况基于短期变异（子组内），反映过程潜在能力基于长期变异（总体），反映Cp CpkCpk Ppk即使很高，如果过程中心偏移严重，可能很低，仍会产生不合格品实际表现通常小于，两者差距大说明过程稳定性差Cp CpkPpk Cpk过程能力分析实例实例一双向公差能力分析规格要求轴径±（）结果解读

500.1mm USL=

50.1,LSL=

49.9测量数据个样本，均值，标准差表明过程散布能力良好，但远低于，说明过程中心偏移严重（偏向上限）100=

50.05mm=

0.025mm Cp=

1.33Cpk=

0.

671.33计算过程改进建议×调整设备参数，将过程中心对准规格中心•Cp=

0.2/

60.025=

1.

331.

50.0mm××如果中心对准，将提升到，满足要求•Cpk=min[

50.1-

50.05/

30.025,

50.05-

49.9/

30.025]

2.Cpk

1.33进一步减小标准差至，可达优秀水平•Cpk=min[

0.67,

2.0]=

0.

673.

0.02mm Cpk

1.67实例二单向公差能力分析规格要求涂层厚度（仅有下限）≥30μm LSL=30测量数据个样本，均值，标准差80=45μm=4μm计算×Cpk=45-30/34=15/12=

1.25结果解读处于尚可水平，预计不合格率约过程中心距离下限较远，给出了充足的安全余量Cpk=

1.

250.06%改进策略虽然当前能力尚可，但可以通过减小标准差进一步提升能力如果将降至，将达到优秀水平可以考虑优化涂装工σ3μm Cpk

1.67艺参数，提高过程一致性在持续改进中的作用SPC计划（）执行（）Plan Do基于数据识别改进机会，设定目标，制定改进计划实施改进方案，使用持续监控改进过程，收集数据SPC SPC行动（）检查（）Act Check标准化成功经验，更新控制限，开始下一轮改进循环分析数据，评估改进效果，计算改进前后能力指数对比SPC案例电路板焊接缺陷率改进改进结果缺陷率降至，下降初始状态使用图监控，平均缺陷率，•

3.5%

32.7%P

5.2%Ppk=

0.85提升至•Ppk

1.15改进措施客户投诉减少•60%优化焊接温度曲线•年节约返工成本万元•35改进助焊剂配方•持续监控保持监控，每季度评审，目标缺陷率，SPC2%Ppk

1.33加强操作员培训•软件工具介绍SPC统计软件控制图制作自动化系统MINITAB ExcelSPC功能专业的统计分析软件，功能使用内置功能功能与测量设备和系Excel MES提供全面的工具，包括制作控制图，灵活自定义统集成，实时采集数据，自SPC各类控制图、能力分析、动生成控制图和报警优点普及率高、成本低、等MSA易于定制、便于分享优点减少人工录入、实时优点功能强大、操作简便、监控、快速响应、数据可追适用中小企业、简单应用、报告专业、行业认可度高溯快速实施、现场监控适用大批量生产、自动化适用质量专业人员、六西程度高、数字化转型企业格玛项目、深度统计分析软件选择建议实操练习建议初学者从开始，掌握基本原理使用提供的示例数据，在中手工计算控制限Excel

1.Excel质量团队使用等专业软件学习使用制作各类控制图MINITAB

2.MINITAB生产现场简单易用的专用软件练习判异规则的识别和根本原因分析SPC

3.智能制造集成化的自动系统在实际工作中选择个过程开始应用SPC

4.1-2实施中的常见问题与对策SPC问题一测量系统误差影响问题二数据采集不规范问题三过度调整与误判风险表现控制图显示过程不稳定，但实际过表现数据缺失、记录错误、子组划分不表现过程在控制限内小幅波动时频繁调程并无变化合理整，反而增大变异原因测量系统精度不足、重复性差、检原因缺乏标准作业程序、人员培训不足、原因不理解普通原因变异，错误地对随测员差异大责任不明确机波动做出反应对策对策对策在建立控制图前进行测量系统分析制定详细的数据采集作业指导书培训人员理解变异的两种类型•••（）MSA明确采样频率、样本量、采样位置严格遵守判异规则，不对控制限内的••要求，至少随机波动做调整•RR%10%30%建立数据记录表单和审核机制•校准测量设备，培训检测人员只有在出现判异信号时才采取纠正措施•定期培训和考核数据采集人员••使用自动化测量减少人为误差建立标准化的异常响应流程••成功要素实施成功的关键在于高层支持、全员参与、持续培训和文化建设技术只是工具，改变思维方式和工作习惯才是根本SPC培训总结与学习建议SPC核心知识回顾基础理念SPC预防为主、数据驱动、区分变异类型、过程优于结果控制图原理正态分布、原则、普通与特殊原因、统计控制状态3σ控制图类型计量型（X̄-R、X̄-S、I-MR）、计数型（P、NP、C、U）判异规则大判异规则、异常模式识别、根本原因分析8过程能力学习建议Cp、Cpk、Pp、Ppk的计算与解读、改进策略理论与实践结合不要停留在理论学习，尽快在实际工作中应用SPC，从简单项目开始实践持续学习提升是一个持续学习的过程，建议阅读相关书籍，参加进阶培训课程SPC持续改进现场应用为王选择个关键过程建立控制图，积累经验，逐步扩展到更多过程1-2PDCA循环、SPC与六西格玛、精益生产的结合团队协作共赢与生产、工程、质量团队紧密合作，共同推动SPC落地质量文化建设不仅是工具，更是质量文化的重要组成部分要在组织内培育数据驱动决策的文化，鼓励基于事实的问题解决，建立持续改进的机制只有当成为日常工作的一部分，而不是额外的任务时，才能真正发挥其价值SPC SPC互动环节实战问题讨论SPC问题一问题二我们公司的过程很稳定，控制图上的点都在我们使用已经半年了，但感觉效果不明SPC控制限内，但客户还是抱怨质量不好，这是显，是不是不适合我们的行业？SPC为什么？问题三控制图上出现异常点时，我们应该如何快速找到根本原因？有什么好的方法吗？讨论方式案例分享讲师答疑分组讨论，每组选择一个问题，欢迎学员分享自己在实施针对学员提出的问题，讲师提SPC结合自己的工作经验进行分析，过程中遇到的实际问题和解决供专业指导和建议，帮助解决分钟后分享讨论结果经验，互相学习借鉴实际应用中的困惑15互动目标通过讨论和案例分享，加深对原理的理解，学习他人的成功经验和失败教训，SPC建立学习交流社群SPC课程资源与后续支持电子教材与模板提供本次培训的完整、操作手册、控制图模板、数据采集表单模板、过程能力分析模板等实用资源PPT SPCExcel推荐学习资源书籍《统计过程控制》（）、《理解变异》（）Wheeler Wheeler网站（美国质量学会）、博客、质量管理论坛ASQ MINITAB后续培训与咨询提供高级培训、现场辅导、项目咨询等服务建立学员微信群，持续答疑解惑，分享最新资讯和案例SPC资源获取方式持续学习计划培训结束后通过邮件发送电子版资料第个月完成个实际项目的应用•11SPC扫描二维码加入学员交流群第个月扩展到个关键过程•2-32-3访问公司网站下载更多资源第个月进行过程能力提升项目•4-6联系培训讲师获取个性化支持第个月后参加高级培训，成为内部专家•6SPC助力企业迈向卓越品质SPC统计过程控制不仅是一套工具方法，更是通往卓越质量的必经之路通过数据驱动决策，持续改进过程，我们能够构建起强大的质量竞争力结束语用打造稳定高效的生产过程SPC持续改进数据驱动决策永不满足于现状，不断缩小过程变异，提升过程能力，追求卓越质量，增预防为先用数据说话，用统计方法客观评价过程状态，避免凭感觉和经验做决策，强企业核心竞争力将质量管理的重心从事后检验转向事前预防，在问题发生之前就采取行动，让质量管理更加科学化、系统化真正实现预防优于检验的质量理念感谢参与，期待共同成长！质量是企业的生命线，是守护质量的有力武器希望通过本次培训，您能够掌握的核心理念和实用方法，在工SPC SPC作中学以致用，为企业的质量提升贡献力量记住质量不是检验出来的，而是设计和制造出来的让我们一起用打造稳定、高效、卓越的生产过程！SPC如有任何问题，欢迎随时联系我们祝您在质量管理的道路上不断进步，取得更大成就！。