SPC 统计过程控制 培训教材、表格和资料汇总整理

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SPC资料
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* i& C: x- g, I, x. A4 D; X! uSPC Training 统计过程控制培训教程，PPT格式。
7 I% E. F  ~& Z0 l" L+ X$ |产品质量稳定控制的标准培训教程。

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& _' b3 Z1 @* y$ O! `2 N  Y$ vSPC高级教程，PPT格式

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1 [# `' y. A8 m; F+ J; Fspc统计分析详细解说，PDF格式

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SPC培训教材，PPT格式

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/ e3 ]2 p* @4 Y) kSPC技术在小批量多品种短期生产中的应用。PDF格式

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' i4 ]/ J, q6 RSPC 判读原则（通俗版）
- Z2 t7 P$ L) g- U- d) h5 U
, n+ j( [1 }" T1 q0 B(一) 点子未出管制限，却向一方去徘徊：
  B* @& R  p! |% w  N5 t5点注意6点查，7点有因措施来。
; V2 O/ I$ P) j3 |) H
5 A5 w8 y6 g" a: [; G: Y(二) 一侧多点非偶然，采取措施定周全;
6 M: E6 h, F+ j& U十一点中有十点，十四十二更是玄；
- Y" i" D& e5 j1 k! \  L十七十四定难配，二十十六晨不安。

(三) 点子同在一侧动，连续5点应注意；
4 `/ U% c- T$ w+ f6 N( t; F六点调查为何印，七点有因应管控。

(四) 三中有二七有三，十中有四变依然；
此种原因非常遇，查因改善应当先。

( e) t0 T$ d! h) v(五) 中心同侧连三点，落在二三两区间；
4 E! K7 _3 Y4 C制程不稳有异常，若要改善先分析。
9 |2 _( }' P& G
  j. T7 K* o# H(六) 五点之中有四点，落在10-20间；
# g! z0 U1 y' n' u' O$ V7 J此时制程有异常，分析改善渡难关。
. C: ~& w; ^- C" f6 X
(七) 八点都近中心线，若再同侧有异常；
- C) J- u/ G4 v+ e( b7 \分析真因拟对策，不良情形早预防。
# d5 n, Q1 Q7 |5 P5 P
(八) 七点上升或下降，表示制程有异常；
5点注意6点查，7点连升需改善。

(九) 8点虽在线两侧，幅度时大又时小；
近查原因并改善，尔后还需跟踪查。

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0 K0 o2 s8 ?8 @1 W! J: E1 Y
SPC作业指导书，Word格式

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统计工序（过程）控制

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; k0 f) R; y+ S( d, \  M我收集的SPC理论与文献-SPC 论文（13篇）WORD格式

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1 E; F1 c3 {9 F' j2 i
SPC控制理论运用于进货检验
' b/ n5 B/ v. f) `  W      随着时代的发展，很多企业都实施了日供货，以减少库存，从而降低库存成本。这样的供货体系给进货检验带来了很大的压力，不论是
# R2 q7 g: s) ?; q# |' Y采用GB2828抽样管理办法，还是采用百分比抽样（虽然不太合理，但很多公司仍然在采用），样本量大的检验，必然造成进货检验员人力资源
+ A, }6 f7 G" X. I5 m" S- g7 J; t的短缺。如果不增加人员来完成规定的抽样，检验员会人为降低样本量，或匆匆忙忙检查，以完成本次检验（检验不完，要停工，要追究责任
）。长期以来，进货检验不但压力大，还给企业带来了质量隐患，存在着很大的风险。
      为了缓解这一矛盾，我想到了SPC控制理论，SPC能控制生产过程，为什么就不能控制进货检验过程呢？
      设想一下，每一位进货检验员每天检查不同种类配件，按规定的抽样方法，抽取样本，检验样本，记录检测数据，与标准对比，判定样
本中多少个不合格，再根据合格判定数判定本批是否合格。每批都采取数据，但未对数据进行统计分析。我们可以将统计过程控制SPC理论用于
统计分析。设想方案如下：
       第一步：每个进货检验员根据技术要求确定每个配件的3-5个关键特性尺寸（此尺寸受控，就能保证此配件的质量）。
; T3 _; ]. P$ l4 V! ]' u: u       第二步：针对这几个关键特性，每批进货随机抽取3-5个配件进行测量（当然正规生产过程是连续采样），并记录数据。
8 G$ h3 g0 s# C2 P       第三步：收集25组数据。
       第四步：根据SPC知识制作控制图。（上下限考虑到风险可适当加严）
       第五步：判断此配件的进货过程（含包装运输）是否稳定。
+ V7 z5 I) [# |) n! w       第六步：稳定以后转入控制用控制图。
: p  x/ U4 g5 F: z+ o       第七步：以后每批货只需检测3-5个配件的3-5个关键特性尺寸，将平均值和极差打点于控制图（一个关键特性尺寸一张控制图）上，根
据点是否出界就可判定本批是否合格。
6 a/ Y9 n, d$ G- ~( B  K9 I       这样做的好处：
       1、样本量只需3-5个，大大减少了检测时间，弥补了人员不足，检测不完善而造成的风险。同时提高了效率，减少了浪费。
9 t. _! A) F9 }       2、可监控此配件质量的发展趋势，及早报警，给供方提出将要产生不合格产品的信息。因为等检验再发现不合格，已经晚了。不但影
3 w4 t( O& T+ q# h2 L3 h, `响生产，还会给供方带来运输、返工、返修等消耗费用。
; I6 S" b1 e7 J4 ^' R8 C( w3 h& Z1 m       3、将运输中造成的缺陷（或变化）也纳入了监控。
       4、可以和供应商的生产过程控制的SPC做对比，根据控制图的趋势以发现其它未预料到的事情。
       5、必要时双方做MSA测量系统分析，以避免供方检测的合格，而组织自身检测不合格造成的误判；也避免供方的不合格产品，被组织测
4 ^# C0 p' d, b! r/ P2 I量合格而误用。
       这样做的弊端：
* S  b' A$ ~4 V6 Z     1、因为组间采样不连续（其实就是随机），可能引进了其它影响因素，导致变差增大。这个主要通过加严控制线来减小误判的概率。
     2、刚开始做时较复杂，因为需要一段时间数据和经验的积累。一旦监控起来，效果肯定优于其他抽样检验方法。
7 I; @  Q  Z% z      ISOTS16949：2002标准中的7.4.3.1款中规定“组织接收统计数据，并对其进行评价”。我想这么做也是可行的。
6 ]+ z, O) ?; z$ u      SPC控制理论运用于进货检验，充分体现了组织对供方的监视，也能促进供方对其制造过程业绩的监视。

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SPC学朮研究版，PDF格式（由PPT转）

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基于小批量的统计过程控制研究

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基于小批量生产的统计过程质量控制的研究

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SPC学习经典资料，PPT139页

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SPC技术实战讲议，PPT格式

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. L+ k: P- f* l" ?' ~. S4 O# [SPC的认识与运用

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何謂SPC 8 ^9 F" i3 p4 I" ?4 D& c

SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。 ( P4 c. B+ |( q9 i  X  tSPC主要是指应用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。在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、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。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。 9 s; B, k- K, e! q 过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。 SPC技术原理统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。   @, }2 |  r4 C3 f1 t. Q 当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。 因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 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）。 % x  k% |" B5 J$ ] 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； 3 o# n9 Z0 y/ K' M3 p· 确定过程的统计控制界限，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； ! I: V$ `8 {8 K! B; [6 j4 q6 |' h· 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测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 · 提高劳动生产率 · 提供核心竞争力 : K% I  q# P% W) T& E/ T· 赢得广泛客户 · 更好地理解和实施质量体系 质量管理中常用的统计分析方法 介绍的以下这些工具和方法具有很强的实用性，而且较为简单，在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用: % l7 l6 o! D. E  E* z控制图:用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。 " M6 Z# ^8 @; E) E; ~ 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。 排列图:又叫帕累托图，它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题，找出影响产品质量的主要因素，识别进行质量改进的机会。 7 e+ ^2 b0 _: Z6 |! a- p) i 3 e3 p% n2 Z; Z. ?5 M6 T: C散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况，是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。 # z* D+ x5 {: G) f/ e( l2 C 工序能力指数（CPK）：分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。 2 e$ \2 S  N7 f8 F7 U9 C% j# V/ Y 频数分析：形成观测量中变量不同水平的分布情况表。 7 U$ A6 a) o7 q, t/ D3 k- ~描述统计量分析：如平均值、最大值、最小值、范围、方差等，了解过程的一些总体特征。 . c6 f  k5 l) \, c # o4 D$ x" k% c9 A1 n+ c' V* C相关分析：研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动的，不分主次，处于同等地位。 " K) [+ ~# ~6 G4 X& p) Q回归分析：分析变量之间的相互关系。   P5 }4 g- F5 V) B 实施SPC分为两个阶段 2 a9 X3 u" |9 V, M# c一是分析阶段 5 r! J$ i7 P& N  I, m' w二是监控阶段 - M1 p$ @3 C& R/ Q# l 分析阶段的主要目的在于：   一、使过程处于统计稳态，   % |5 {1 q; E( x& P0 O二、使过程能力足够。 分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。 6 W& z" h: s! ]5 H7 \0 X监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。 * S6 r! t# \( V+ K% A; E 4 O) o6 c6 n! OSPC的最新发展。经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。 概括来讲，SPC的发展呈现如下特点： 0 ^& W% U! a3 x9 N+ g（1）.分析功能强大，辅助决策作用明显 在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化； （2）.体现全面质量管理思想 随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制； （3）.与计算机网络技术紧密结合 现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。 5 ]* ?, ^; Q# U9 r  H' F) n （4）.系统自动化程度不断加强 传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式。 % Q% x; m3 m( w（5）.系统可扩展性和灵活性要求越来越高 企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求.