SPC培训材料.pptx
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简介：
该PPT文件涵盖了SPC（统计过程控制）的核心概念、方法和应用案例，旨在帮助企业质量管理人员提升对生产流程数据的理解与分析能力。
SPC简介
统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是一种利用统计技术对生产制造中的4M1E因素进行监控的管理方法，目的是预防浪费、提高产品质量。
为什么要做SPC？它通过对生产流程的数据分析来识别系统性问题，并及时采取措施防止其影响扩散。这有助于维持过程在受控状态，减少不良率和返工率，同时促进持续改进。SPC能够区分普通原因与特殊原因的变差，为管理者提供何时进行局部调整或全面改善的指导。
过程变异的原因及应对策略：
- 普通原因导致的变化是可预测且稳定的；
- 特殊原因则不可预见，并可能导致生产不稳定；
描述性统计和推断性统计的区别在于前者是对现有数据的总结，而后者则是基于样本对总体做出推测。尽管推断性统计存在一定的不确定性风险，但它能以较少的数据量提供有价值的结论。
常见的SPC术语包括方差、标准偏差（σ）、极差及中位数等指标来衡量和描述数据集中的变化程度与集中趋势。
创建控制图的步骤：
1. 确定要监控的质量特征；
2. 选择合适的控制图表类型；
3. 设计抽样方案并收集初始数据；
分析用控制图用于判断过程是否稳定以及能力是否达标，而一旦确认了稳定性，则使用持续监测的目的。当发现异常时需要采取措施消除特殊原因，并依据改进情况调整控制界限。
不同的生产场景下需选择不同类型的控制图表（如Xbar-R图、P图或U图）来监控计量型和计数型数据。
分析用与常规用的控制图在目的使用者方面有所不同，前者侧重于过程能力评估和技术优化，后者则更注重日常操作中的问题解决。
小概率事件指的是发生几率极低的现象，在SPC中通常认为低于0.2%。当遇到异常情况时需要调查原因，并根据具体情况决定是否采取临时或彻底的无罪判定措施。
控制图上的判断准则包括但不限于：
- 一个点落在3倍标准差之外；
- 连续7个点位于中心线的一侧；
- 六连增/减趋势出现等。这些信号提示可能存在需要关注的过程变化。
以上是关于SPC的基本介绍，通过实施有效的统计过程控制可以提高产品质量和生产效率。
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