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统计过程控制

SPC

SPC培训教程

一、SPC基础知识

二、建立X-R控制图的四步骤

三、使用MINITAB进行SPC的数据分析

四、现实行SPC的案例

五、如何达到SPC有效实施

一、SPC基础知识

1、什么是SPC？

2、质量特性波动因素

3、控制图基本原理—正态分布

4、常规控制图及其选用

什么是SPC？

SPC即英文“StatisticalProcessControl”之缩

写,意为“统计制程控制”。

SPC主要是指应用数理统计分析技术对生产过程进行

实时监控，科学的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，以便生产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。

控制图(ControlChart)：对过程质量特性记录评估，

以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图。

质量特性波动因素

1、根据来源的不同,影响产品质量的因素有6M

材料机器人

MaterialMachineMan

变差原因

环境测量方法

Mother-natureMeasurementMethod

质量特性波动因素

2、从对质量影响的大小区分

偶然原因：简称偶因，由偶因引起质量偶然波动简称偶

波。偶波是不可避免的，但对质量的影响很小。

异常原因：简称异因，由异因引起质量异常波动简称异

波，它对质量影响大，且采取措施不难消除。但一旦发

生，应尽快找出，采取措施加以消除，并纳入标准，保

证不再出现。

只有偶然因素没有异常因素的状态，称为统计控制状态，

简称稳态，是控制阶段实施过程控制所追求的目标。

正态分布

分布(distribution)：用来描述随机现象的统计规

律，说明两个问题：变异的幅度有多大；出现这么

大幅度的概率。

计量特性值：如焊线推拉力、固晶推力、金球厚度、

等连续性数据，最常见的是正态分布(normal

distribution)。

计件特性值：如检验合格/不合格两种离散性数据，

最常见的是二项分布(binomialdistribution)。

计点特性值：如单位芯片上外观检验缺陷数等离散

性数据，最常见的是泊松分布(Poissondistribution)。

正态分布

99.73%

95.45%

AA