（statistical process control）
原理部分）目录。
开篇01—11
过程波动及其影响因素12—22
波动的统计规律性23—46
过程的状态——受控状态和失控状态………47—59
spc实施流程72—100
第一章开篇。
在市场竞争的角逐中，生产质量、低成本的产品是所有企业的追求。可是，如何才能有效地控制和提高质量呢？
检验把关。—保证质量的好方法？
投入产出合格。
人、机产品。
料、法合格顾客。
环服务。不合格。处。理。
报废。检验把关。—保证质量的好方法？
大量检验不是保证产品质量的好方法。
产品质量是生产出来的，在检验之前已经形成。
检验只是对产出质量的一种确认方式，它不是控制质量的有效手段。
检验是生产过程中对产出品再筛选的一道工序，它本身不能减少不合格品的产生。
大量检验已经成为一项高投入低成效的繁重工作。
在市场经济的今天，成本损失和资源浪费意味着企业生命的耗费。降低成本、减少质量损失成为许多企业急待解决的问题。
世界著名质量管理专家戴明先生早在二十世纪五十年代就提出了进行有效质量管理、提高产品市场竞争力应遵循的基本准则——“戴明十四法”。
戴明十四法。
戴明先生在“戴明十四法”中呼吁：
停止依靠检验来保证产品质量，第一次就把产品作好；
我们处在一个激烈竞争的市场经济时代，必须采用新观念、新方法；
必须持续不断地改进我们的生产过程和服务过程，以改进产品和服务过程，以改进产品和服务质量，并降低成本……
过程控制系统。
过程呼声。人员统计方法。
设备。材料过程工作方式产品顾客。
方法各种资源的融合服务。
环境。输入过程/系统输出识别不断变化。
的需求和期望。
顾客呼声。过程控制系统。
应用spc技术。
可以有效地控制和提高质量。
spc的原理。
基于过程波动的统计规律性、利用数理统计工具对导致过程波动的影响因素进行分析和控制，并采取经济的、适宜的措施保持过程在稳定状态下运行。
spc的核心。
变事后检验为事前有效的监测和预防。
spc的应用。
一种面向过程的、有效的质量控制工具。
应用spc技术已成为世界级质量管理的基本要素。
spc作为一种面向过程的质量控制方法，与面向产品的大量检验相比，在保证产品质量和降低成本方面要有效的多。
spc培训教材内容简介。
—第一部分：spc原理。
原理部分： 过程波动及其影响因素。
波动的统计规律性。
过程运行的两种状态。
过程能力。
spc的实施程序。
spc培训教材内容简介。
—第二部分：spc工具。
工具部分。 spc工具概览。
常规的休哈特控制图。
计量值控制图： -r图、-s图、-r图及-mr图；
计数值控制图：p图、np图、c图、和u图。
用于小批量的控制图。
特殊控制图。
累积和图及多变量控制图。
第二章过程波动及其影响因素。
在我们的实际生活和工作中，波动是无处不在的，那么波动是如何产生的？导致波动的影响因素是什么？它们又是怎样影响过程的？
波动无处不在。
故事一。 故事二。 故事三。
波动犹如笼罩我们的大雾，会阻碍我们的视线，模糊问题的根源，误导我们改进过程的方向。
波动的根源。
波动的影响因素可分为两类：
普通因素、特殊因素。
普通因素的特点：
在过程中时刻存在着，对过程的影响随时变化。
多种因素作用于过程，要列举出所有的因素很困难。
就其个别因素来说对过程影响很小。
所有因素共同影响导致过程的总波动。
波动的根源（续）
特殊因素的特点：
并不经常存在于过程中。
通常来自过程外。
相比普通因素而言，对过程波动有较大的影响。
容易发现和隔离。
弹珠台试验模型。
弹珠台是研究概率理论的实验模型，我们用它来说明普通因素和特殊因素是如何影响过程的。
普通因素和特殊因素如何影响过程。
当过程只受普通因素影响时：
过程输出围绕中心值随机波动；
过程输出的每一个特性值总在某一特定的范围内；
过程输出服从某种特定的颁，且呈现某种稳定性。
普通因素和特殊因素如何影响过程（续）
当过程只受普通因素影响时：
固定漏斗位置（过程只受普通因素影响）时弹珠的落点位置变化（按弹珠落下的顺序展开）的趋势图。
普通因素和特殊因素如何影响过程（续）
当过程受到特殊因素影响时：
过程将会发生变化：过程输出偏离原先的目标值，开始围绕新的目标值波动。
普通因素和特殊因素如何影响过程（续）
当过程受到特殊因素影响时：
沿水平方向移动漏斗（在过程中引入特殊因素）后弹珠的落点位置趋势图。
内容小结。 波动是客观存在的；
导致过程波动的影响因素有两类：普通因素和特殊因素；
普通因素是过程所固有的；而特殊因素并不经常存在于过程中。
波动的统计规律性。
稳定状态下的过程波动一般具有统计规律性，基于波动的相对稳定性和规律性，我们可以研究、分析和控制过程的波动，对过程质量进行分析和控制。
第三章典型的波动分布规律。
日常生产和服务中常风的分布。
正态分布。
二项分布。
泊松分布。
典型的波动分布规律（续）
正态分布是以标称值为中心左右对称的倒钟形分布。
一般地说，计量值质量特性，如尺寸、重量、强度、温度、时间等，都有相似的分布形状——正态分布。
我们所管理的过程特性一般都服从或近似服从正态分布。
标称值。测量值的频数直方图。
典型的波动分布规律（续）
二项分布呈不对称分布。
在稳定的加工过程中，计件式的质量特性，如产品的不合格品率（或合格品率），每次重**生事件的成功率（或失败率）等，一般服从二项分布。
不合格品率频数图。
每次抽检1000件产品）
典型的波动分布规律（续）
泊松分布也呈偏态的非对称分布。
一般对于计点式的质量特性，如一定时间段内的出错率，一定面积表面的疵点数和铸件的砂眼数等，一般服从泊松分布。
投诉次数频数图。
过程波动的统计规律性。
当过程仅受普通因素影响：
过程的波动往往具有统计规律性：
过程在一定的分布范围内波动；
形成特定的分布形状。
当过程受到特殊因素影响：
过程特性的量值将发生显著改变。
分布范围偏离，甚至超出稳定状态下波动的分布范围。
典型的波动规律及度量。
正态分布是日常生产和服务过程中应用最广泛的一种概率分布。
数据的类型。
计量值连续型随机变量。
质量特性值计件值。
计数值离散型随机变量。
计点值。计量值特性一般服从正态分布。我们所管理的过程特性一般都服从或近似服从正态分布，因此了解正态分布性质和过程状态的关系是十分必要的。
典型的波动规律及度量（续）
从质量分析和控制的角度来说，我们关心的是质量特性分布的位置和分散程度。
正态分布的中心值和标准差正是描述分布的位置和分散程度的关键参数。
典型的波动规律及度量（续）
正态分布的中心值μ——描述分布位置。
正态分布的标准差σ——描述分布的分散程度。
典型的波动规律及度量（续）
中心值μ描述了质量特性值分布的位置。
正态分布中心值μ的特性（σ相同时）
典型的波动规律及度量（续）
标准差σ：描述了质量特性值分布的分散程度。
标准差越大分布也就越分散。
正态分布标准差σ的特性（μ相同）
典型的波动规律及度量（续）
统计过程控制的基本原理：
对于服从或近似服从正态分布规律的质量特性，可通过对平均值和标准差变化的分析来控制生产过程。
3σ”原则。
统计术语。总体：又称母体，是指所研究对象的全体。
样本：从总体中用随机抽样方法取出来进行测量、分析的一部分样品。
样本容量：又称样本大小，也就是一个样本中包含的个体数目。一般用n表示。
统计量。正态分布的统计量分为两大类：
表示分布中心位置的量：
平均值x、中位数、众数m0等。
表示分散程度的量：
样本方差s2、样本标准差s、极差r、变异系数cv等。
表示分布中心位置的量——平均值x
平均值：用于估计分布中心位置的常用统计量。
平均值计算公式：
样本：平均值：
表示分布中心位置的量（续）——中位数。
在某些情况下，用中位数表示中心位置不仅计算简单，还可消除奇异值的影响。
将样本数据值按大小顺序排列，位于中间位置的数值，就称为中位数，有时也称为中值。
表示分布分散程序的量——极差r
极差就是样本数据中最大值与最小值的差值，一般用r表示。
r=xmax-xmin(n<10)
特点： 计算简单明了，是度量分散程度常用统计量之一；
只利用了样本中最大和最小的数据，居于中间的数据信息没有充分利用；
只能在样本容量小于10时应用。
表示分布分散程度的量（续）
—移动极差rs
有时由于产量或成本等因素的制约，一次只能从过程中得到一个数据，即样本量为1，这时就不能计算每个样本的极差，可用相邻的样本数据估计分布的分散程度。
计算公式：每次得到的观测值为：x1，x2，……xn
x2-x1|,|x3-x2|,…xn-xn-1|即为移动极差rs
表示分布分散程度的量（续）
—样本标准差s
最常用的，也是比较有效的估计正态分布分散程度的统计量。
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