[精选]SPC统计实用培训资料

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1、SPC培训资料,第一讲 SPC基本知识,1,SPC基本知识,一、什么是SPC SPC是英文Statistical Process Control的字首简称，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给企业各类人员都带来好处。对于生产第一线的操作者，可用SPC方法改进他们的工作，对于管理干部，可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的传统的矛盾，对于领导干部，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终可增加上缴利税。 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

2、。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,2,SPC基本知识,程，而且可用于服务过程和一切管理过程。 二、SPC发展简史 过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特(W. A.Shewhart)提出。今天的SPC与当年的休哈特方法并无根本的区别。 在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特方法在军工部门推行。但是，上述统计过程控制方法尚未在美国工业牢固扎根，第二次世界大战就已结束。战后，美国成为当时工业强大的国家，没有外来竞争力量去迫使美国公司改变传统方法，只存在美

3、国国内的竞争。由于美国国内各公司都采用相似的方法进行生产，竞争性不够强，于是过程控制方法在19501980年这一阶段内，逐渐从美国工业中消失。 反之，战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W. Ed- wards Deming)博士，将SPC的概念引入日本。从19501980年，经过30,3,SPC基本知识,年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(Roger W. Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。 在日本强有力的竞争之下，从80年代起，SPC在西方工业国家复兴，并列为高科技制之一。 例如，加拿大钢铁公司(STE

4、LCO)在1988年列出的该公司七大高科技方向如下：(1)连铸，(2) 炉外精炼钢包冶金站，(3) 真空除气，(4) 电镀钵流水线，(5) 电子测量，(6) 高级电子计算机，(7) SPC。 美国从20世纪80年代起开始推行SPC。美国汽车工业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000的基础上还联合制定了QS9000标准，在与汽车有关的行中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了,4,SPC基本知识,SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁公司等等。 三、SPC与6的关系 “”是希腊文中的一个字母，是用来衡量一个总数里

5、标准误差的统计单位。6（6Sigma）是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。6逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种质量管理哲学。 换一种说法，6是一种“愿景”，是一种目标，而并非一种具体的方法。而SPC是实现这种愿景的一个有效的,5,SPC基本知识,手段。 四、为什么要实行6 为了提高质量。它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100

6、万次操作中发生多少次失误。“”的数值越高，失误率就越低。具体说来，相关数据可以表示如下：1690000次失误百万次操作2308000次失误百万次操作366800次失误百万次操作46210次失误百万次操作5230次失误百万次操作63.4次失误百万次操作70次失误百万次操作 “6”是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的质量管理办法。20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉公司首,6,SPC基本知识,倡这种办法，花10年时间达到6水平。但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品，即使达到了6水平，也还有3多一点的缺陷率；实际上，每生产1万件产品，将会有337处缺陷。如果公司设法在装运前查出了其中的

7、95，仍然还会有17件有缺陷的产品走出大门。旧观念认为，质量改进只有在一定的限度内才有利可图，超过了这一限度，成本将大于收益。摩托罗拉公司的质量管理人员批驳了这一论点：摩托罗拉公司的经验表明质量越高（或缺陷越少），预防和鉴定的成本就越低，由故障引起的成本也越低。 一般企业的瑕疵率大约是3到4个，以4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。,7,SPC培训资料,第二讲 质量数据的基本知识,8,质量数据的基本知识,一、数据的分类 质量统计中的数据，按其性质不同，一般可分为计量值数

8、据和计数值数据两大类。 1.计量值数据 这是指可取任意数值的数据，只要测取数据的精度足够，我们即可取任意小的数值，这些数值属于连续型数据。例如长度、重量、速度、压力、温度等的数据，是属于计量值数据。 2.计数值数据 是指只能用个数、件数或点数等单位来计量的数据。例如废品件数、产品台数、产品表面缺陷斑点数等等，他们只能取整数，这种数据属于离散型数据。 二、数据的收集,9,质量数据的基本知识,1.收集数据的目的 要收集数据就应该有明确的目的，否则所收集到的数据是不符合要求的。收集数据的目的，概括起来有： 为了分析问题，即是为了分析现场情况而收集，例如为了掌握零件加工尺寸的波动情况而收集数据。为了管

9、理工作，即是为了掌握生产的变动情况，以便于管理、控制而收集数据，如工序控制中收集数据。为了检验、判断产品好坏而收集数据。 2.收集数据的方法 收集到的数据必须能充分反映实际情况，对于抽查的数据还应具有充分的代表性，所以收集数据要有科学的方法，这就是随机抽样的方法。所谓随机抽样，即是指被抽查的所有对象中的每一个，都应具有同等的机会被抽取到的方法。最常用的随机抽样法有：,10,质量数据的基本知识,(1)单纯随机抽样法这种方法适用于被抽对象容易对号的场合。其方法是：将待抽检的产品(或工件)编号，使每一单位产品都具有相同位数的编号。例如，待查产品数量是千件以下时，则每件的编号均是三位数。确定抽取样本的

10、大小。用随机抽号法(抽签法、随机数表法)抽取样品的号码，每个样品一个号码。对号取出被查的产品（或工作）。 对每个样品进行测量，并记录所得数据。(2)机械随机抽样法 如果待抽查的产品难以摆放整齐，即难以对号时，用简单随机抽样法就不合理，需改用其他抽样法，如机械,11,质量数据的基本知识,随机抽样法。机械随机抽样法是按照一定的次序来抽取样品的方法。这个一定的次序可以是每隔一定的时间抽取一次，也可以是每生产若干件产品抽取一次。这种抽样方法简便易行，所以在实际工作中得到广泛的运用。(3)分层随机抽样法分层随机抽样法首先按某一特性将产品（或工件）进行分层，然后在各层进行随机抽样，将各层所抽取到的样品合在

11、一起就是我们所要抽取的样本。分层随机抽样法能充分地反映出各层的实际情况，所以，它比机械随机抽样法更能反映真实情况，有利于分析问题。3、数据的特性质量数据有两个特性：(1)波动性 质量数据是有波动性的，即使是相同的机器由相同的工人操作，加工同样规格的零件，所加工出来的零件没有任何两件是完全相同的。这是因为影响零件规格的因素很多，而且同一因素在不同的时间，不同的条件下也是有微,12,质量数据的基本知识,少差异的，所以，加工出来的零件其规格要求就存在着各种各样的差别，这就使得其质量特性值呈现出差别，形成数据的波动性。(2)规律性虽然数据有波动性，但并不是杂乱无章的，而是呈现出一定规律性的。最常见到的

12、规律性是数据分布的规律性。在质量管理中最常见到分布规律是正态分布（高斯分布（Gaussian）、二项分布（二项分布是说明结果只有两种情况的n次实验中发生某种结果为x次的概率分布）及泊松分布（Poisson分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式，是两分类资料在n次实验中发生x次某种结果的概率分布）等。4、数据的统计分布质量管理中的计量值数据，是连续分布的数据，其分布规律属于正态分布；而记数值的数据是间断型分布的数据，其分布规律有超几何分布、二项分布及泊松分布等规律，因为我们在应用中主要涉及到正态分布，所以下面介,13,质量数据的基本知识,绍一下正态分布：正态分布的规律可归纳为：正态分布是以其平

13、均值为中心呈左右对称的中央高两边低的钟型；正态分布的钟形有高矮肥瘦程度的不同，取决于该数据的平均值和标准偏差。a.平均值一般用 表示，它代表该数据的分布的中心位置，所以也称为位置参数。其表达式子是： （1-1） 式中：Xi-表示数据的各个数值；n-表示数据的个数。b.中位数 一般用 表示，代表按照数据大小顺序排列位于中间的数值；若数据个数n为偶数则取位于中间的两个数值,14,质量数据的基本知识,的平均值。 例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14 从小到大排序：0.13，0.14，0.15，0.16，0.18 该批准直器插损值的中位数为：0.15 例2

14、：一批（6只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14，0.16 从小到大排序：0.13，0.14，0.15，0.16，0.16，0.18 该批准直器插损值的中位数为： （0.15+0.16）/2 = 0.155 c.极差 一般用R表示，表示一组数据的分布范围，是指数据中最大值与最小值的差。,15,质量数据的基本知识,d.标准偏差 标准偏差一般用字母S表示。它代表该批数据的分布分散程度，所以也称其为分散度参数。其表达式为: ，当n足够大时 （1-2） 式中的各符号表示意思同平均值式子。 例1：一批（5只）准直器插损值为 0.16，0.15，0.18，0.13，0.14

15、=（0.16+0.15+0.18+0.13+0.14）/5=0.152 = =0.192,16,质量数据的基本知识,正态分布常用符号P( ,2)表示。括号内的符号分别代表正态分布的平均值和标准偏差平方。当 时称为标准型正态分布，记为 (0,1)。标准型正态分布的概率是：a.在( +1 )范围内为68.27%；b.在( +2 )范围内为95.45%；c.在( +3 )范围内为99.73%；,17,质量数据的基本知识,18,质量数据的基本知识,三、总体与样本1、 总体：被研究(或考查)的对象的全体称为总体或母体。2、样本：总体的一部分被作为直接研究、分析的对象，这一部分称为样本。也有称为子样的。3

16、、样品：样本中的每一个称为样品。例如，有一批布共计100箱，现在抽取10箱进行评比检验。则这100箱布就被称为总体，习惯用大写的N表示；被抽出的10箱则称为样本，习惯用小写的n表示；这抽出来的10箱中的每一箱就称为样品。由于总体的个体数目是很大的，甚至是无穷的，在一般情况下要对总体进行观察与研究是困难的，甚至有时是不可能的。在这种情况下，必须进行抽样，通过对样本的观察与分析，整理出有关总体的情报，然后对总体作出判断。所以我们抽样取得数据，不是为了得到样本的情报，而是为了得到来自总体的样本所反映的总体情报，根据情,19,质量数据的基本知识,报对总体采取行动。可见总体与样本的关系是目的与手段关系 。 4、总体参数与样本统计量的关系样本统计量主要有：(1)平均值 (2)标准偏差对于总体标准偏差的估计，可以采用大样本的标准偏差来代替，按统计学要求样本大小不小于30个即可。但对于质量管理，一般都规定为不小于100个，特殊情况时可取不小于50个。所以只要我们抽样时，样本含量为100个以上，就可以用样本的标准偏差代替总体的标准偏差，用样本的平均值代替总体平均值来推断总体。,20,SPC培训资料,第三