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SPC培训资料
统计过程控制
）（CSP
培训资料
12of1．
一、什么叫SPC
SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl），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
我们称之为：
“处于受控状态”。
此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的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。
，?
当一组测量数据服从正态分布时，有大约正态分布的两个参数：
平均值和标准差U
95.44%的测量值将落在平均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99.73%值处于正负两个标准差的区间内;大约的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区。
（如图一：
正态分布图）,间内超出三个标准差的只有0.27%
12of2．
?
?
?
?
?
?
U-3U+2U+3U-2U+U-1U图一
决定了图形中峰的陡峭程度U决定了图形的中心位置?
图二过程只存在普通原因，样本均值落在正态曲线内，变差只为普通原因.当过程出现特殊原因时，样本均值可能就不落在正态曲线内
控制图
的核心工具是控制图，它可以客观地判断过程是否处于受控状态，可以区分变差SPC
的特殊原因和普通原因，为管理人员采取适当的局部改进措施还是要求采取系统管理措施提供依据。
这样可以减少混淆、误导性解决问题而造成的高成本。
控制图研究的对象是产品的品质特性之次数分配，正常的制程所产生的产品品质特性分配是呈正态.?
X±399.73%，范围即为0.27%,分布，超出三个标准差的只有落在范围内的可能性是
1.控制图的类型控制图可分为计量型数据控制图和计数型数据控制图。
、计量型数据控制图A其数据均由仪器实际量测而得，如：
长度、直径、重量等，常用的有以下几种：
12of3．
）平均值极差控制图（Xbar-RXbar-s）平均值标准差控制图（
X-MR）单值和移动极差控制图（B、计数型数据控制图其数据均以单位计数，如：
不良数、不良率、缺点数等，常用的有以下几种：
Chart）不合格品率控制图（P
Chart）不合格品数控制图（nP
Chart）缺陷数控制图（C
）UChart单位缺陷数控制图（
控制图的选择2.
确定要研究的是哪种类型的数据
计数型数据计量型数据
关心的是关心的是不关心的是不可均匀按子不可均匀按缺陷数合格品率合格品数组取样子组取样
10子组容量＞子组容量2-10ChartXbar-RXbar-sX-MRnPChartPChart或UC图三
图，以Xbar-R冲压零件的尺寸主要为计量型数据，样本量在2-10之间，所以选择图。
Xbar-R下重点讲述
）图平均值极差控制图（Xbar-R3.．初始控制图的建立A收集数据①
应收集单一刀具、冲头、模具等生产出的零件数据（即一个单一的过程）。
这样做的目的是每个零件都是在非常相似的生产条件下生产出来的。
或更多个单值数据。
25或更多个样本子组、100一般情况下，初始控制图包含
个数据。
4个数据，为25组，每组例如:
收集100子组:
一般由4到5件连续生产的组合以上例子中的25组即为25个子组。
.
12of4．
即为子组容量。
子组也叫样本量，即子组中的数据个数。
以上例子中的4子组容量:
所有子组样本的容量应保持不变.容量确定后子组容量的确定是计量型控制图的第一关键步骤其意义就是：
当过程有变,异时，抽取的样本能够使组间的变差最大化，同时组内的变差最小化。
子组容量的确定通常取决于采集数据的条件、工厂的测量能力、测量风险等.所以子组容量的确定是根据测量能力、测量风险等综合评估的结果.依据客户要求、测量能力、测量风险等确定，可以是每班子组频率:
即抽样频次,
两次、每小时一次或其他可行的频率。
②数据整理
数据收集xxx取样者：
产品型号：
xxx0.028±0.002规格：
2H/取样频率：
4单位：
Inch品质特性：
高度PCS测量值极差平均值取样时间子组））（XR（41320.00060.02780.02770.02750.028110.0278：
002010-7-190.00060.02760.02780.02780.027620.0282：
00112010-7-10.00050.02760.02790.02810.02810.02793：
002010-7-1130.00080.02860.02780.02810.02840.028：
002010-7-1150.00070.02780.02740.02850.02780.0281：
00172010-7-10.00050.02810.0280.02830.027860.0281：
00192010-7-10.00070.02840.027770.02780.02800.028：
00212010-7-10.00080.02780.02830.027780.02750.0278：
00232010-7-10.00040.02790.02780.027790.02810.0278：
002010-7-210.00090.02800.0275100.02840.02820.028：
0032010-7-20.00070.0279110.02740.02780.02810.0278：
002010-7-250.0006120.02760.02810.02780.02750.0279：
0072010-7-0.0000.0270.0280.0280.0270.02713：
0092010-7-0.0000.0270.0280.0280.0270.028102010-7-10.0000.0270.0270.02710.0280.028012010-7-0.0000.0270.0270.02710.0280.027012010-7-0.0000.0280.02810.0280.020.027012010-7-0.0000.02810.0270.0280.0280.028102010-7-10.00010.0280.0270.020.0280.027：
00212010-7-0.0000.020.0280.028320.0270.028：
002010-7-220.0000.0280.0270.02720.020.027802010-7-0.0000.027820.0270.0270.0270.02702010-7-0.0000.0280.02770.0270.0270.027202010-7-0.0000.02760.0280.0220.0270.027902010-7-0.0000.0270.02820.0270.0270.027：
002010-7-390.01600.6973Sum表一
12of5．
③计算控制线
0.6973X1+X2+……+X25==X=总平均值0.0279
k25
R1+R2+……+R250.0160
0.00064==R=极差平均值
k25
是每个子组中的四个数的平均值。
式中,X,即极差。
R是每个子组中四个数的最大值减最小值,即多少个子组。
K是子组数
图控制线Xbar=0.2790CLx=X中心线
0.0284+0.73×0.00064=R=0.0279上控制线UCLx=X+A2*
）（≈X+3σ
-（≈X=0.0274R=0.0279-0.73×0.00064下控制线=LCLxX-A2*）σ3
图控制线R
0.0007R==CLr
0.00150.00064=D4*R=2.28×上控制线UCLr=
=0R=0×0.00064D3下控制线LCLx=*
为苏哈常数，它们随样本容量的不同而不同，以下是从苏哈常数表式中：
、、DAD24310的一个表：
n从2到中摘录的子组容量
910678n2345
1.71.91.81.83.22.52.22.12.040.20.10.10.0D30.30.30.30.70.50.40.41.81.02d2.93.02.52.32.72.81.11.62.0表
这意味着对于一个样本对于样本容量小于的情况在这种情况下没有下控制限7,,LCL*R图的下控n<7情况下，R的子组容量小于7,“同样的”测量结果是可能成立的，所以0。
制线为
④绘图值绘入图中，将各点用直线连接起来便得到趋势图平均值及R分别将控制线、各组X
R图，见图四。
上方为Xbar图，下方为形,个刻度代倍（例如：
平均值图上12（注：
一般将R图的刻度值设置为均值图的刻度值的英寸，在一般的子组大小情况下，均值0.0021英寸，则在极端差图上刻度代表表0.001和极差的控制限将具有大约相同的宽度，给分析以直观的帮助）。
12of6．
图X-R
图四检查所有画上去的点，看它们是否合理，如果有的点比别的点高得很多或低得很多，点在纵向是对应的。
和R需确认计算及绘图是否正确，应确保所画的X
⑤读图如果过程的零件间的变异性和过程均值保持在现有的水平，单个的子组极差（）和均值RX）会单独地随机变化，它们会很少超过控制限。
而且，数据中不会出现与由于随机（变化产生的图形有明显不同的图形与趋势。
分析控制图的目的在于识别过程变化性的任何证据或过程均值没有处于恒定的水平的证据——即其中之一或两者均不受统计控制，进图应分别作分析：
X而采取适当的措施。
R图和即组内变化。
）,R图表示各组内的极差值（很短时间内的零件间的变差R先看图，．a一个或多个点超出上控制限
说明存在下列情况中的一种或几种：
·零件间的变化性或尺寸分布的宽度已经增大（即变坏）·测量系统变化（例如，不同的检验员或量具）因为在只存在普通原因引起变差的情况下超出控制限的点会很少，我们便假设该超出的是由于特殊原因造成的。
因此，任何超出控制限的点须立即进行分析，找出存在特殊原因的信号。
给任何超出控制限的点作标记，以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施．b点上升、下降点位于平均值的一侧或连续连续69
点上升说明存在下列情况中的一种或几种：
点高于平均极差或连续96连续
·零件间的变化性或尺寸分布的宽度开始增大，需要纠正.·测量系统改变（例如，新的检验员或量具）.点下降说明存在下列情况中的一种或几种：
69点低于平均极差或连续连续
12of7．
·零件间的变化性或尺寸分布的宽度变小，这常是一个好状态，应研究以便推
广.·测量系统改变，这样会遮掩过程真实性能的变化.
再看Xbar图，Xbar图表示各组平均值距中心线的位置及整体的变化趋势，即组间变
化。
当极差受统计控制时，则认为过程的分布宽度——子组内的变差——是稳定的。
然后
应对均值进行分析看看在此期间过程的位置是否改变。
由于X的控制限取决于极差
图中变差大小，因此如果均值处于统计控制状态，其变差便与极差图中的变差——系
统的普通原因变差有关。
如果均值没有受控，则存在造成过程位置不稳定的特殊原因
变差。
出现特殊原因应及时分析，同样要记住并不是所有的特殊原因都是不利的，有
些特殊原因可以通过减小极差而对过程改进起到积极作用，应对这些特殊原因进行评
定,以便在过程的适当地方使之固定下来。
a．一个或多个点超出上下控制限
说明在这点出现特殊原因,存在下列情况中的一种或几种：
·过程已改变，或是在当时的那一点（可能是一件独立的事件）或是一种趋势的
一部分.
·测量系统变化（例如，不同的检验员或量具）
任何超出控制限的点须立即进行分析，找出存在特殊原因的信号。
给任何超出控制限
的点作标记，以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。
b．连续点位于平均值的一侧或连续点上升、下降69说明存在下列情况中的一种或几种：
·过程均值已改变——也许还在变化.
·）.测量系统改变（飘移、偏倚等从该点做一条参考线延伸到链的开始点，分析时应考虑开始出现变化趋势或变化的
时间。
c.明显的非随机图形
其他一些特别的图形中也能表明存在变差的特殊原因。
这些图形模式中有趋势、周
期性，位于控制限点的异常分布宽度以及子组内数值之间的相关性等。
下图为检验异常的常见的八种规则：
12of8．
/SPC控制图8种判异规则SPCChart8rules
图五
B.重新计算控制线
在进行初次过程研究或重新评定过程能力时，失控的原因已被识别和消除或制度化，
然后应重新计算控制限，以排除失控时期的影响。
排除所有受已被识别并解决或固定
下来的特殊原因影响的子组，然后重新计算新的均值、极差和控制线。
确保当所有的
12of9．
纠正/重新计算的过均值、极差与新的控制限比较时，表现为受控，如有必要重复识别/。
程。
由于出现特殊原因而从其中一图中去掉的子组，也应从另一图中去掉（注：
排除代表不稳定条件的子组并不仅是“丢弃坏数据，而是排除受已知的特殊原因”影响的点，我们有普通原因引起的变差的基本水平的更好估计值。
这为用来检验将来出现变差的特殊原因的控制限提供了最适当的依据。
但是要记住：
一定要改变过程，以使。
）的一部分重现原特殊因不会作为过程初始控制线设定后，需要试用于以后的时期，然后根据实际情况进行修订。
修订控制线C．
一般固定周期（每月、每季度、每年）对控制线进行审核，必要时修订.若有以下情况需要考虑修订控制线：
·有长期的过程变化·主要原材料供应商变更·机器、模具的变更·工艺流程顺序变更·客户特殊要求
过程能力
和R两个图的控制问题，并且现行的控制图反映过程处于统计控制状态，之在解决了X
后开始过程能力的评定.一般情况下，将过程输出的分布与工程规范相比，看是否始终满足这些规范.有许多技术可用来评定处于统计控制状态过程的能力，最常见的过程能力CPM.、指数有CPK、PPKCPK1.
过程稳定且受控，计算时用过程能力指数，值越大表示过程能力越佳，应用于批量生产,）（?
以下计算所用的数据为表一中收集的数据组内标准差
0.00064
R/d=0.00031?
==22.06
X-LSLUSL-X
）=MIN（CPK
?
?
33
式中，d2为苏哈常数，可在苏哈常数表中查得，USL和LSL为规格的上下限，即图纸尺寸
.的上下限当X大于规格中心值SL时:
USL-X=CPK
?
3
时:
小于规格中心值X当SL
12of10．
X-LSL
=CPK
?
3
0.02800.0279因平均值，所以小于规格中心值
0.0279-0.0260X-LSLX-LSL
1.86=CPK===
?
0.000313330.00031XX
有的公司要求的能力指数用Z表示，Z值为CPK值的3倍.
USL-XX-LSL
Z=MIN（,）
?
?
PPK2．过程性能指数,一般是在初期时确认过程是否稳定，如果大于1.67即可转入长期过程能力
管理CPK，计算时用的是总体标准差S.
（X1-X）^2+（X25-X）^2
S==0.00028
25-1.可以用STDEV函数方便地计算出来在EXCEL中总标准差S
除了变差不同，其它计算公式都同CPK.
USL-XX-LSL
）=MIN（,PPK
33SS
3.CPM过程能力指数，将均值与目标值的偏差也考虑进来，它对平均值的变化最敏感，有实际的
改进意义（用表一中的数据计算如下）计算时用的是总体标准差.，
USL-LSL0.030-0.026
2.24==CPM=^2^260.00028^2+（0.0279-0.0280）–6?
^2+（XT）
越接近，CPM就越大.公式中可以看出，从CPMX与目标值T
（注：
目标值不一定都是规格中心值，它是客供双方确定的一个最佳的数值.）
．评价过程能力4的评价标准如下:
CPK①一般情况下，
，过程能力十分充足，可以考虑成本的降低（如：
放宽检验等）Cpk＞2.0；应当保持；，过程能力充足，1.Cpk02.＞＞67，过程能力满足，但应尽力改善；331.67＞Cpk＞1.
12of11．
过程能力不足，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，需改善；，1.0＞Cpk＞1.33，过程能力差，必须改善；670.＞Cpk＞1.0，过程能力严重不足，必须改善。
Cpk＞0.67②一般情况下，PPK的评价标准如下:
PPK过程能力满足1.67＞.
过程能力示意图
图六
12of12．
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