spc质量控制
SPC(质量管理与控制)
1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。 应用步骤如下： 1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 2.选用合适的控制图种类； 3.确定样本容量和抽样间隔； 4.收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 6.计算各统计量的控制界限； 7.画控制图并标出各样本的统计量； 8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态； 9.决定下一步的行动。 应用控制图的常见错误： 1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作； 2.在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作； 3.用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线； 4.仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用； 5.不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常； 6.当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线； 7.画法不规范或不完整； 8.在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。
1） 异常变动
过程中变动因素是不在统计管理状态下的非随机性原因，由于异常因素不是过程所固有，固不难除去，一般情况现场人员对异常因素的消除可以自行决定采取措施，而不必要请示更高级的管理人员，所以也称之为减少变动的局部措施。
2）偶然变动
过程中的变动因素是统计管理的状态下，其产品的特性有固定的分布，即分布位置、分布及分布形状三种，由于偶然因素是过程所固有的，难于消除，要消除偶然因素必须涉及到人、机、料、法、环境等整个系统的改造问题，需要投入大量的资金，故不是现场人员所能决定的，而必须经过深入的调查研究和做出全面的可行性报告后，再经高层领导做最后的定夺，所以称之为减少变动的系统措施。 特殊原因 一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差来源。有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。 普通原因 造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。 合理使用控制图的益处 ? 供正在进行过程控制的操作者使用 ? 有助于过程在质量上和成本上能持续的、可预测的保持下去 ? 使过程达到： ? 更高的质量 ? 更低的单件成本 ? 更高的有效能力 ? 为讨论过程的性能提供共同的语言 ? 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南 在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可用平均样本容量( )来计算控制限. 在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用： ? 控制图是受控的 ? 过程能力能够满足生产要求 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新计算控制限，例如： ? 操作人员经过培训，操作水平显著提高； ? 设备更新、经过修理、更换零件； ? 改变工艺参数或采用新工艺； ? 改变测量方法或测量仪器； ? 采用新型原材料或其他原材料； ? 环境变化。 使用一段时间后检验控制图还是否适用，控制限是否过宽或过窄，否则需要重新收集数据计算控制限； 过程能力值有大的变化时，需要重新收集数据计算控制限。 对于p,np图, 过程能力是通过过程平均不合格品率 来表示,当所有点都受控后才计算该值. 当Cpk指数值降低代表要增加： ? 控制 ? 检查 ? 返工及报废， 在这种情况下，成本会增加，品质也会降低， 生产能力可能不足。 当Cpk指数值增大，不良品减少，最重要是产品/零件接近我们的“理想设计数值/目标”，给予顾客最大满足感。 当Cpk指数值开始到达1.33或更高时对检验工作可以减少，减少我们对运作审查成本。 ? 普通原因变差 ? 影响过程中每个单位 ? 在控制图上表现为随机性 ? 没有明确的图案 ? 但遵循一个分布 ? 是由所有不可分派的小变差源组成 ? 通常需要采取系统措施来减小 ? 特殊原因变差 ? 间断的，偶然的，通常是不可预测的和不稳定的变差 ? 在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势 ? 非随机的图案 ? 是由可分派的变差源造成该变差源可以被纠正 ? 工业经验建议为： ? 只有过程变差的15%是特殊的可以通过与操作直接有关的人员纠正 ? 大部分 (其余的85%) 是管理人员通过对系统采取措施可纠正的 ? 控制图可以区分出普通原因变差和特殊原因变差 ? 特殊原因变差要求立即采取措施 ? 减少普通原因变差需要改变产品或过程的设计 控制图 - 过程的声音 ? 试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过度调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降 ? 试图通过改变设计来减小特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费 ? 控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施 ? 能力指数的计算基于以下假设条件： ? 过程处于统计稳定状态 ? 每个测量单值遵循正态分布 ? 规格的上、下限是基于客户的要求 ? 测量系统能力充分 ? 如果理解关满足了这些假设后，能力指数的数值越大，潜在的客户满意度越高 过程能力分析的用途 -设计部门可参考目前之制程能力，以设计出可制 造的产品 -评估人员、设备、材料与工作方法的适当性 -根据规格公差设定设备的管制界限 -决定最经济的作业方式 过程控制和过程能力 ◎目标:过程控制系统目标,是对影响过程的措 施作出经济合理的决定, 避免过度控制 与控制不足 ◎过程能力讨论:必需注意二个观念 ○由造成变差的普通原因来确定 ○内外部顾客开心过程的输出及与他 们的要求的关系如何。 SPC就是利用统计方法去: 1.分析过程的输出并指出其特性. 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持. 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异. 统计制程管制 (SPC) 它可用统计管制图及时监督与控制线场作业 . . 它可用统计计算制程能力及规格 . . 它可防止制程的偏差去影响产品的良率与品质 / 可靠性. . 它可消除非机率原因的变异来改善制程. SPC 就是依据 统计 的逻辑 来判断 制程 是否正常 及应否采取改善对策的一套 控制系统 ? 对的问题比对的答案更重要
质量控制的SPC统计过程控制方法
SPC方法相对固定，可能难以适应快速变化的生产环境。
PART 05
SPC统计过程控制方法的 未来发展
SPC方法的发展趋势
智能化
随着大数据和人工智能技术的不断发展，SPC方法将更加智能化， 能够自动进行数据采集、分析和预警，提高过程控制的效率和准
确性。
集成化
未来SPC方法将更加注重与其他质量管理工具的集成，如六 西格玛、精益生产等，形成更加完善的质量管理体系。
持续改进
通过SPC方法分析生产过程中的 问题，找出根本原因，制定改进 措施，提高生产效率和产品质量 。
在服务业中的应用
01
服务流程监控
利用SPC方法对服务流程进行监 控，确保服务质量和客户满意度 。
02
客户需求分析
03
服务，了解客户需求和期望，优化服 务内容和质量。
改进工艺
通过改进工艺方法或引入新工艺，提高产品质量和生产 效率。
PART 03
SPC统计过程控制方法的 具体应用
在制造业中的应用
生产流程监控
通过实时收集生产过程中的数据 ，利用SPC方法分析并监控生产 流程，确保产品质量和生产效率 。
预防性维护
利用SPC方法对设备进行监控， 预测设备故障并及时进行维护， 降低生产中断的风险。
确定控制对象和控制参数
控制对象
在生产过程中需要监控的产品或过程 特性。
控制参数
影响产品或过程特性的关键因素，如 温度、压力、时间等。
制定控制计划和控制图
控制计划
明确控制对象、控制参数、控制方法、控制标准等内容的文件。
控制图
用于记录和显示控制对象和控制参数随时间变化的图表。
收集数据并进行分析
spc质量管理
spc质量管理SPC (Statistical Process Control)是指统计过程控制，是一种在生产过程中使用统计方法来监测和控制制造产品质量的方式。
SPC与传统的控制方法不同，它通过对过程数据的分析，使生产过程更可控，从而达到提高产品质量、减少浪费和成本的目的。
下面我们将就SPC的原理和方法以及在质量管理中的应用做详细介绍。
一、SPC理论基础1、过程变异在任何时刻，一种生产过程的输出不能百分百相同。
这种不同可以由多种因素产生，包括异常的原材料、工艺变更、机器磨损、操作者错误等等。
导致输出中变异的因素称为特殊因素，也称为系统性因素。
这种特殊因素变异是造成过程差异的主要原因。
2、常规变异除了特殊因素外，生产过程的输出也有常规变异。
常规变异是指，即使没有特殊因素，也会有一些小的差异在过程输出中出现。
常规变异主要由不可避免的自然因素或生产设备的某些功能限制引起。
3、SPC方法SPC方法的核心是确定过程总体的变异范围，并确定过程中的差异是否在可接受的范围内。
在某些情况下，它可以通过实施统计控制来消除这种变异。
SPC方法可以有效地降低过程差异，提高产品质量，减少成本，增加可靠性，提高客户满意度。
二、SPC的应用范围SPC方法可以应用于所有类型的制造过程，包括离散、连续、传统目视检验和自动化检验。
以下是SPC可以处理生产过程的举例：•\t安装对象的物理特性：例如长度、宽度、高度、重量、颜色、性质等。
•\t材料特性：例如硬度、强度、韧性、导电性等。
•\t流体特性：例如温度、压力、流量、粘度等。
•\t机器特性：例如速度、功率、电流、温度、气压等。
•\t操作员特性：例如工作时间、工作速度、操作标准等。
三、SPC的主要原理SPC的主要原理是基于过程变异性的持续监测和控制，包括以下步骤：1、控制图建立控制图以时间为横轴，测量数据为纵轴。
每次收集数据时，都将点绘制到控制图上。
然后通过绘制中心线、上界和下界来确定控制限。
SPC管理办法
SPC管理办法SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控工业生产中过程稳定性和质量控制的方法。
为了有效实施SPC，许多组织和企业制定了SPC管理办法。
本文将重点介绍SPC管理办法的主要内容和实施步骤。
一、SPC管理办法的概述SPC管理办法是指为了有效实施SPC，监控和提高过程稳定性和产品质量，组织或企业确定的管理措施和规范。
它包含了SPC的基本原则、组织机构、责任分工、培训要求、数据收集和分析、改进措施等方面的内容。
二、SPC管理办法的基本原则1. 管理层支持和承诺：SPC管理办法要求管理层高度重视和支持SPC的实施，以确保SPC能够得到充分的资源和关注。
2. 全员参与：SPC不仅仅是质量控制部门的责任，而是全员参与的事业。
SPC管理办法要求全体员工对SPC有基本的了解和参与，在各自的岗位上积极贡献。
3. 数据驱动决策：SPC管理办法强调要以数据为基础进行决策，通过对过程数据的收集和分析，及时发现问题并采取改进措施。
4. 持续改进：SPC管理办法要求组织或企业不断改进过程和产品质量，通过SPC实施周期性检查和评估，发现问题和隐患，并持续优化改进。
三、SPC管理办法的主要内容1. 组织机构与责任：SPC管理办法要求设立SPC专职或兼职人员，负责SPC的规划、实施、培训和维护。
同时，明确各级管理人员和相关人员在SPC实施中的责任和义务。
2. 培训要求：SPC管理办法要求组织或企业对SPC相关知识和技能进行培训。
培训内容包括SPC基本原理、数据收集和分析方法、SPC软件的使用等。
3. 数据收集和分析：SPC管理办法要求组织或企业制定明确的数据收集和分析程序，包括收集何种数据、如何统计分析数据、数据报告和反馈等。
4. 控制图的应用：SPC管理办法要求组织或企业在适当的环节应用控制图监控过程稳定性和产品质量。
要求明确控制图的绘制方法、规范解读控制图并采取相应的控制措施。
spc质量控制
spc质量控制SPC（统计过程控制）是一种通过统计方法和工具对过程进行监控和管理的质量控制技术。
它旨在实时检测过程中的变异性并采取适当的控制措施，以确保产品或服务的质量稳定性和一致性。
在本文中，将介绍SPC的原理、实施步骤以及其在质量控制中的应用。
一、SPC的原理SPC的核心原理是通过数据收集和分析来了解过程中的变异性。
它基于以下两个假设：1. 过程变异性是正常的：任何过程在生产中都会存在一定的变异性，即使是最优化的过程也不可避免地存在着各种差异。
2. 变异性可以通过统计方法进行衡量和控制：SPC利用统计分析的工具和技术，能够准确地衡量和控制过程中的变异性。
二、SPC的实施步骤SPC的实施一般包括以下步骤：1. 确定关键过程参数（KPC）：KPC是影响产品或服务质量的重要因素。
通过对生产过程的分析和了解，确定出关键的过程参数。
2. 收集数据：对KPC进行实时数据的收集和记录。
数据可以通过各种手段获取，如传感器、检测仪器等。
3. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，以了解过程中的变异性，并判断其是否在可控范围内。
4. 确定控制限：根据统计分析结果，确定上下限控制限。
控制限用于判断过程是否处于控制状态。
5. 监控过程：实施实时过程监控，及时发现和纠正过程中的异常情况或异常变异。
6. 持续改进：根据监控结果和分析，对过程进行改善，并持续跟踪和改进以确保过程的稳定性和一致性。
三、SPC在质量控制中的应用SPC在质量控制中具有广泛应用，可以用于监控产品的生产过程、服务的提供过程以及供应链中的各个环节。
以下是SPC在质量控制中的几个典型应用场景：1. 控制图的应用：控制图是SPC中最常见和重要的工具，用于监控过程中的变异性并进行相应的处理。
常见的控制图有均值图、范围图等，通过对过程数据的实时监控，能够及时发现并处理过程中的异常情况。
2. 过程能力分析：SPC可以通过对数据的统计分析，评估过程的能力指标，如过程的稳定性、精度和一致性等。
SPC在质量控制中的应用
SPC在质量控制中的应用在现代制造业中，质量控制是确保产品符合标准和要求的关键步骤。
统计过程控制（SPC）是一种通过统计数据分析来监督过程稳定性和产品质量的方法。
SPC的引入可以帮助制造商及时发现和处理生产中的问题，提高产品一致性，降低制造成本，提高客户满意度。
SPC的基本原理SPC依靠收集过程中产生的数据，并使用统计方法来分析这些数据，以确定生产过程是否稳定。
通过收集样本数据并制作控制图，可以监测过程的变化并及时采取措施。
常用的SPC工具包括控制图、直方图、散点图等。
SPC在质量控制中的应用帮助识别过程变化SPC可以帮助生产团队及时发现过程中的变化。
通过监测关键参数的变化，可以快速发现异常情况，并采取纠正措施。
这有助于降低不良品率，提高产品质量。
提高生产效率通过SPC，制造商可以了解生产过程中存在的变化和波动，从而优化生产流程，提高生产效率。
在发现问题后能够及时调整生产参数，减少浪费和重新制造的次数，提高生产效率。
降低制造成本通过SPC的实施，制造商可以减少不良品率，提高产品合格率，从而降低制造成本。
及时发现过程中的问题，可以节省修复成本，减少废品和重新加工的浪费，提高生产效率。
提高产品质量SPC可以帮助制造商及时发现生产过程中可能存在的问题，及时调整生产参数，确保产品质量符合标准要求。
通过持续地监控和改进生产过程，可以提高产品的一致性和稳定性，提升产品质量。
结语SPC作为一种有效的质量控制方法，在现代制造业中发挥着重要作用。
通过统计数据分析和过程监控，制造商可以提高产品质量，降低制造成本，提高生产效率，实现持续改进。
在未来的制造业中，SPC将继续发挥重要作用，推动企业不断提升竞争力。
生产过程质量控制技术之SPC
绘制控制图
02
01
03
确定中心线和控制限
根据控制计划，计算中心线和控制限。
绘制图形
根据分组后的数据，在控制图上绘制相应的点和控制 线。
标注数据
在控制图上标注相应的数据点和控制限，以便后续分 析。
过程能力分析
计算过程能力指数
通过计算过程能力指数（如Cpk、Ppk等），评估当前过程能力是否满足要求。
03
SPC常用控制图
Xbar-R图
总结词
Xbar-R图用于监控过程平均值和过程 变差，通过计算平均值和极差来评估 过程的稳定性。
详细描述
Xbar-R图由中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL）组成。中心线是平均值的均 值，上控制限和下控制限分别是平均值加减3倍 标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制 限，可以判断过程是否受控。
通过控制图等工具，实时监控 生产过程的状态，判断过程是 否受控，及时发现异常。
改进与优化
根据分析结果，对生产过程进 行优化和改进，提高产品质量 和生产效率。
SPC的发展历程
起源
SPC起源于20世纪20年代的美国贝尔实验室，最初 用于电话通信质量的控制。
发展
随着统计学和计算机技术的发展，SPC逐渐完善并广 泛应用于制造业、服务业等领域。
P图
总结词
P图用于监控不合格品率的过程控制，通过计算不合格品率来评估过程的性能。
详细描述
P图以不合格品率为数据基础，绘制在直角坐标系中。中心线表示目标不合格品率，上控制限和下控 制限分别是目标不合格品率加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限，可以判断过程 是否受控。
C图
总结词
C图用于监控单位产品缺陷数的过程控制，通过计算单位产品上的缺陷数来评估过程的 性能。
质量管理中的SPC统计过程控制
质量管理中的SPC统计过程控制质量管理是企业生产和经营过程中至关重要的一环。
为了保证产品的质量稳定和一致性，SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）被广泛应用于质量管理中。
本文将探讨SPC统计过程控制在质量管理中的作用、原理和应用案例。
一、SPC统计过程控制的作用SPC统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监测和控制质量的方法。
它的作用主要有以下几个方面：1. 提前发现问题：SPC通过持续监测和分析过程数据，能够及时发现潜在的质量问题。
通过及时采取措施，可以避免质量问题进一步扩大，降低不良品的产生并节约成本。
2. 降低过程变异性：过程中的变异性是质量问题的主要根源之一。
通过SPC可以分析过程中的变异性，并采取相应的控制措施，使过程变得更加稳定，产品质量更加一致。
3. 改进过程能力：SPC统计过程控制可通过数据分析，评估和改进过程能力。
通过数据分析，可以找出过程中的瓶颈和不足之处，并加以改善，提高生产效率和产品质量。
二、SPC统计过程控制的原理SPC统计过程控制依据统计学原理，通过采集样本数据，并运用统计方法进行分析和判断。
其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异和特殊因素：SPC将过程中的变异分为随机变异和特殊因素两种。
随机变异是不可避免的，而特殊因素则是可以识别和排除的。
通过分析数据，可以判断变异性是否超出了正常范围，进而判断产品是否合格。
2. 控制图的应用：SPC通过绘制控制图，可以直观地反映出过程的变异性状况。
控制图一般包括平均线（表示过程的中心），上下控制限（表示变异程度），以及数据点（表示样本数据）。
通过分析控制图上的变化趋势和超出控制限的数据点，可以判断过程是否受到特殊因素的影响。
3. 结果分析和过程改进：通过SPC统计过程控制，可以得到一系列的统计数据和变异规律。
根据这些数据，可以进行结果分析，并提出相应的改进措施。
通过持续改进，不断降低过程变异性，提高产品的一致性和稳定性。
详细全面的SPC详解
汇报人： 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制，是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集 和分析生产过程中的数据，对生产过程进行评估和监控，以确保产品质量和生产过程的稳定性。
THANKS
感谢观看
SPC强调预防性的质量控制，通过实时监测和调整生产过程，以降低不良品率和生产成本，提高生产 效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程， SPC能够及时发现并解决潜在的 质量问题，从而确保产品质量的 稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制，SPC能 够降低生产过程中的不良品率， 减少生产浪费和损失，提高生产 效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识，决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块，通过理论教学、案例分析 和实践操作等方式，使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学，该高校的学生对质量管理知识有了更深入的 理解，同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测 和分析，能够发现生产过程中的 瓶颈和问题，为生产过程的优化 提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技 术，以提高产品质量和一致性 。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展，SPC 技术逐渐实现自动化和智能化 。
SPC质量控制管理系统
SPC质量控制管理系统简介SPC（Statistical Process Control）质量控制是一种基于统计分析的过程管理方法，用于监控和控制生产过程中的变异，以确保产品和服务的质量稳定和一致性。
SPC质量控制管理系统是一种以SPC方法为基础的软件系统，旨在帮助企业实施SPC质量控制，并对生产过程中的关键参数进行实时监控和分析。
系统功能SPC质量控制管理系统具有以下主要功能：数据采集与监控系统能够实时采集生产过程中的关键参数数据，并对数据进行实时监控。
通过数据的实时监控，系统可以及时发现过程中的异常和变异，并进行及时的处理。
系统还可以对历史数据进行分析，以帮助企业了解过程中的变化趋势和异常情况。
统计分析系统具备丰富的统计分析功能，可以对数据进行各种统计分析。
包括均值、标准差、极差、方差等统计指标的计算，以及各种图表的生成，如直方图、控制图、散点图等。
通过统计分析，系统可以帮助企业了解过程中的变异情况，并对过程进行改进和优化。
控制图的生成与分析系统能够自动生成各种控制图，如均值图、范围图、EWMA图、CUSUM图等。
通过控制图的生成与分析，系统可以帮助企业判断过程是否处于稳定状态，以及是否存在特殊因素导致的异常。
同时，系统可以根据控制图的分析结果，进行及时的预警和处理。
故障分析与质量改进系统能够对异常和变异进行故障分析，并帮助企业找出引起故障和变异的原因。
通过故障分析，系统可以帮助企业制定相应的质量改进措施，并实施监控和评估。
系统还可以对质量改进的效果进行跟踪和分析，以确保措施的有效性和可持续性。
报表生成与分享系统可以生成各种报表，包括数据统计报表、控制图报表、故障分析报告等。
通过报表的生成与分享，系统可以帮助企业实现内部沟通和外部共享，以便各级管理人员和相关方了解过程中的质量状况和改进措施的执行情况。
系统优势SPC质量控制管理系统具有以下优势：实时监控与预警系统能够实时监控生产过程中的关键参数数据，并进行异常和变异的实时预警。
质量分析与控制第章SPC与SPCD
质量分析与控制第章SPC与SPCD 质量是企业生产经营过程中最重要的一个方面。
为了确保产品的质量，企业需要采取一系列的控制措施。
统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）和统计过程控制图（Statistical Process Control Chart，SPCD）是现代质量管理体系中常用的两种方法。
本文将对SPC 与SPCD进行详细讨论，以了解其特点和应用。
一、统计过程控制（SPC）统计过程控制，简称SPC，是一种通过统计方法来监控和控制过程稳定性和产品质量的方法。
它基于统计学原理，通过收集、记录和分析过程中的数据，来判断过程是否处于可控状态，并及时采取相应的控制措施。
SPC有助于减少制造过程中的变异性，提高产品质量，并最终降低成本。
1. SPC的基本原则SPC的实施需要遵循一定的基本原则，包括以下几个方面：a. 选择关键性指标，即控制关键性过程参数和产品特性；b. 收集和分析过程数据，通过统计学技术来判断过程的稳定性；c. 通过控制图对过程进行监控，及时发现偏差并采取控制措施；d. 通过持续改进来优化过程，以提高产品质量。
2. SPC的方法和工具SPC可以使用多种统计学方法和工具来分析过程和产品数据，其中包括：a. 均值图：用于检测过程的中心值是否有偏移；b. 极差图：用于检测过程的离散程度；c. 过程稳定性指标（如Cp、Cpk）：用于评估过程的能力；d. 相关图：用于寻找不同变量之间的关系。
二、统计过程控制图（SPCD）统计过程控制图（Statistical Process Control Chart），简称SPCD，是SPC的一个重要工具。
它用来可视化过程数据，以便监控过程变异性和判断过程状态。
1. SPCD的基本原则SPCD的制作和使用需要遵循以下基本原则：a. 确定控制图类型：根据数据类型和过程的特点选择合适的控制图类型；b. 收集过程数据：收集过程中的关键绩效指标数据，如样本平均值、极差等；c. 绘制控制图：根据数据绘制相应的控制图，用于显示过程数据的变异性；d. 判断过程状态：根据控制图规则和统计指标，判断过程是否处于控制状态或失控状态；e. 采取相应措施：根据判断结果，及时采取控制措施或调整过程参数，以维持过程的稳定性。
SPC(统计过程控制)：基本概念及在质量管理中的作用介绍
SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。
它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。
SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。
1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。
自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。
1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。
其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。
二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。
首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。
其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。
再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。
2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。
通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。
此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。
质量控制中的SPC方法
质量控制中的SPC方法质量控制是制造业中的重要环节，通过对产品质量进行持续的监测和控制，能够有效地提高产品的质量水平和生产效率。
SPC（Statistical Process Control）是一种应用统计学原理的质量控制方法，其核心是对生产过程中的数据进行分析和控制，从而达到稳定生产、提高质量的目的。
1. SPC方法的原理SPC方法的核心思想是通过对生产过程中数据的收集、分析和控制，实现生产过程的稳定。
在实际应用中，SPC方法主要用于控制生产过程中的变异性，减少因为生产误差和客观原因导致产品质量不稳定的情况。
SPC方法主要包含以下几个方面的内容：- 收集数据：在生产过程中收集各个环节的数据，包括原材料、加工过程、检验结果等。
- 统计数据：对收集到的数据进行统计分析，包括均值、方差、标准差、极差等指标。
- 制定控制方案：根据统计分析的结果，制定相应的控制方案，确保生产过程在良好的状态下运行。
- 实施控制：实施相应的控制方案，如设置控制线、预警线等。
- 监控过程：实时监测生产过程中的数据，及时识别异常情况，并采取相应的措施进行调整，保证生产过程稳定。
2. SPC方法的优势SPC方法作为质量控制的一种方法，具有以下的优势：- 节省时间和成本：在生产过程中，SPC方法采用实时监控和纠正的方式，避免了因为质量问题而导致的返工、重工等问题，从而节省了时间和成本。
- 提高产品质量：SPC方法通过对生产过程中的数据进行统计分析和调整，能够有效地提高产品的质量和稳定性，减少次品率，提高客户满意度。
- 加强生产过程的自我管理：SPC方法通过生产过程中数据的实时监控和调整，完善了生产过程中的自我管理机制，避免了因为人为因素导致的质量问题。
- 实现持久改进：SPC方法通过持续监控和调整生产过程，不断优化生产过程中的各个环节，实现了持久的改进。
3. SPC方法的应用SPC方法适用于各种制造业领域，包括汽车、电子、航空等。
SPC质量控制
SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异统计过程控制（SPC）体系实施指南[1]统计过程控制（简称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。
它认为，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。
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。
实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。
第二步则是用控制图对过程进行监控。
控制图是SPC中最重要的工具。
目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。
近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。
SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。
自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。
质量管理五大工具-统计过程控制SPC
质量管理五大工具-统计过程控制SPC一、什么是统计过程控制－统计过程控制（StatisticalProcessControl）是为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程各阶段评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。
－SPC是用统计技术的方法对过程进行研究和控制。
二、产品质量波动－产品质量具有波动性和规律性。
在生产实践中，即便操作者、机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同，但生产出的一批产品的质量特性数据却不完全相同，总是存在着差异，这就是产品质量的波动性。
因此，产品质量波动具有普遍性和永恒性。
当生产过程处于统计控制状态时，生产出来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就是产品质量的规律性。
－从统计学的角度来看，可以把产品质量波动分成正常波动和异常波动两类。
1、正常波动正常波动是由随机原因（普通原因）引起的产品质量波动。
这些随机因素在生产过程中大量存在，对产品质量经常产生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。
普通原因：随时间推移具有稳定的并可重复分布的许多原因。
是过程变差的偶然因素。
永远存在，不可查明。
－例如，原材料的成分和性能上的微小差异；机器设备的轻微振动；温度、湿度的微小变化；操作方法、测量方法、检测仪器的微小差异，等等。
要消除造成这些波动的随机因素，在技术上难以达到，在经济上的代价也很大。
因此，一般情况下这些质量波动在生产过程中是允许存在的，所以称为正常波动。
公差就是承认这种波动的产物。
－我们把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为受控状态或稳定状态。
2、异常波动异常波动是由特殊原因引起的产品质量波动。
这些系统因素在生产过程中并不大量存在，对产品质量也不经常发生影响，一旦存在，它对产品质量的影响就比较显著。
特殊原因：◆不是始终作用于过程的变差的原因，以不可预测的方式来影响过程输出，可查明。
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种以数据为基础，通过统计分析手段对生产过程进行监控和改善，以提升产品质量和生产效率的管理方法。
它广泛应用于制造业、服务业、医疗健康等领域，是质量管理和六西格玛等理论的核心组成部分。
监控生产过程：SPC通过对生产过程中的数据进行分析，可以实时监控生产过程，及时发现异常情况，避免不良品的产生，提高产品质量。
预防性控制：SPC通过分析生产过程中的数据，可以找出潜在的问题和风险，提前采取措施进行预防性控制，避免问题的发生。
优化生产流程：SPC可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
通过对生产过程的数据进行分析，可以找出瓶颈环节，针对性地进行改进。
降低成本：通过SPC的监控和优化，企业可以降低废品率，减少返工和维修成本。
同时，提高生产效率也可以降低生产成本。
提高客户满意度：SPC可以帮助企业提高产品质量和服务水平，从而提高客户满意度。
这对于企业的长期发展至关重要。
制定计划：明确SPC实施的目标、范围、时间安排等。
数据采集：收集与生产过程相关的数据，包括原材料、设备、工艺参数、产品质量等信息。
数据分析：运用统计分析方法对采集到的数据进行处理和分析，找出潜在的问题和风险。
制定措施：根据数据分析结果，制定相应的措施进行改进和优化。
实施改进：将制定的措施付诸实践，对生产过程进行改进和优化。
监控效果：对改进后的生产过程进行监控，评估改进效果是否达到预期目标。
持续改进：在实施过程中不断总结经验，持续改进和提高。
控制图：用于实时监控生产过程中的数据变化，及时发现异常情况。
控制图包括均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图等。
因果图：用于分析生产过程中各因素之间的因果关系，找出潜在的问题和风险。
流程图：用于描述生产过程中的各个步骤和环节，帮助企业优化生产流程。
直方图：用于展示数据的分布情况，帮助企业了解生产过程中的数据特征和规律。
如何利用SPC分析控制质量
如何利用SPC分析控制质量SPC分析是指通过收集、分析数据来描述、监控和控制质量的方法。
它适用于任何类型的生产和加工环境中，包括制造业、服务业等。
在本文中，我们将探讨如何利用SPC分析来控制质量。
1. SPC分析的原理SPC分析的原理是基于统计学原理的。
在进行SPC分析之前，首先需要确定需要监控的过程或者产品的关键性能指标。
然后，确定收集数据的方法和需要收集的数据类型。
最后，对数据进行统计分析，识别过程中的变化，及时采取措施进行调整，确保产品的质量。
2. SPC分析的优势相对于传统的质量控制方法，SPC分析有很多优势。
首先，它可以实时检测生产过程中的不良变化，并能够及时采取措施，纠正可能导致不合格产品的情况。
其次，由于SPC分析需要收集并进行统计分析的数据量比较大，因此可以获得更加全面的质量信息。
最后，SPC分析还可以作为质量管理系统的重要组成部分，可以帮助企业不断改进质量管理水平，提高产品的质量。
3. SPC分析的应用案例SPC分析已经在很多企业的质量管理体系中得到了广泛应用，并且取得了显著的效果。
例如，某制造工厂在生产汽车轮毂时，使用SPC分析技术监控每个环节的制造过程，及时识别并纠正可能导致轮毂不良的因素。
在不断优化生产过程的过程中，轮毂的不良率从最初的5%降低到了1%以下。
又如，某服务企业在提供客户服务时，使用SPC分析对不同业务环节的服务质量进行监控，并及时反馈产品质量给服务人员进行调整，客户的满意度显著提高。
4. 如何利用SPC分析控制质量SPC分析控制质量需要以下步骤：第一步：确定需要监控的质量指标和数据采集方法需要根据产品的实际情况，确定需要监控的质量指标。
在确定质量指标之后，需要确定如何采集数据。
通常，数据可以通过自动化设备或者人工记录的方法进行采集。
第二步：确定SPC分析方法SPC分析既包括控制图分析，也包括其他统计方法。
需要根据实际情况，确定采用哪种分析方法，并指定分析参数的设定值。
SPC质量控制 管理系统
SPC质量控制管理系统SPC是英文Statistical Process Control的缩写，是一种借助数理统计方法的过程控制工具，中文一般译成“统计过程控制”。
SPC质量控制的基本元素是控制图。
控制图是对生产过程中产品质量状态进行控制的统计工具，是质量控制中最重要的方法。
人们对控制图的评价是：“质量管理始于控制图，亦终于控制图”。
由于它把产品质量控制从事后检验改变为事前预防，对于保证产品质量，降低生产成本，提高生产效率开辟了广阔的前景，因此它在世界各国得到了广泛的应用。
控制图的主要用途是：(1) 分析判断生产过程的稳定性，统计控制状态．(2) 及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品发生．(3) 查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技木决定．(4) 为评定产品质量提供依据。
控制图的分类：(1) X-R控制图（均值-极差控制图）。
(2) X-S控制图（均值-标准差控制图）。
(3) 工序能力指数图(4) Xmed-S中位数极差图(5) 合格品率的控制图-P图(6) 不合格品数的控制图-Pn图(7) 不合格数的控制图-C图(8) 单位不合格数控制图-U图系统功能1．基本设置基本设置具有线型定义、控制图类型定义、刀具种类定义、刀具参数定义、模具定义、加工缺陷定义、加工设备定义、计量器具定义、计量单位定义、工艺过程定义、工位定义、SPC系统参数等。
2．控制类型切换在每次进入以后具体的控制图之前，如果没有设定过本次的控制类型，系统会自动调用“控制类型切换”，供用户选择；如果用户已经工作在具体的控制类型下，则可以通过“控制类型切换”进入到不同的控制类型模式下。
工作在不同的控制类型下，用户建立的控制图是不同的。
初始能力用于在分析阶段对设备、工序投入生产时的能力的评价；机工能力用于生产过程中的控制阶段设备、工序的稳定性监控。
3．控制图系统提供控制图建图、控制图采样数据自动输入和人工输入、缺陷数据录入等功能。
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统计过程控制
Index
质量波动 统计过程控制概述 控制图原理 分析用控制图和控制用控制图 过程能力与过程能力指数 常规控制图的应用
文本
文本
文本
文本
文本
文本
标题
质量课程 WELLSEND
从质量的波动说起…… 从质量的波动说起
机器大工业时代，人们发现任何一台机器都无法生产出完 全相同的两件产品，无论工序控制多么严格，生产环境多 么理想，都无法实现完全的统一规格和统一标准，这说明 机器生产存在波动。 休哈特发现，质量波动大致上由随机波动和系统波动复合 构成。 质量波动永远存在，不能消除。
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控制图在贯彻预防原则中的作用
20字方针 查出异因，采取措施，加以消除、不再出现，纳入标准。 监控生产过程，及时报警。
点子出 现倾向
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统计控制的状态
即稳态，是只有偶因没有异因 的状态； 处于稳态的生产对产品质量有 完全把握； 生产最经济； 过程变异最小。
质量课程 WELLSEND
SPC的特点 的特点
SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责； SPC强调贯彻预防为主的原则； SPC强调用科学方法(统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程 的预防； SPC不仅用于生产过程，而且也能用于服务过程和管理过程。
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第二节 控制图原理
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判定稳态准则
在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一就认为过程处于稳态：
1. 2. 3.
连续25个点子都在控制界限内； 连续35个点子至多1个点子落在控制界限外； 连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。 即使在判断稳态的场合,对于界外点也必须采取 “查出异因，采取 措施，保证消除，不再出现，纳入标准”20个字来处理。
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判异准则
点子在控制界限外或恰在控制界限上； 控制界限内的点子排列不随机。
判异准则主要适用于Xbar图和单值X图，且分布为正态。 质量课程
WELLSEND
GB/T4091-2001规定的判异准则 规定的判异准则
控制图区分为六等份，两个A区、B区和C区都关于中心对称，每个区间宽度 为1σ。
领导人 统计控制 抽样技术 Shewhart Dodge&Romig 控制图
成果
抽样理论和抽样检验表
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Walter A. Shewhart
1891.3.18.沃特·阿曼德·休哈特出生于美国伊利诺伊州 的新坎顿 1917获得加州大学伯克莱分校的物理学博士学位 1918-1924 西方电气公司（ western electric）工程师 1925-1956 贝尔试验室研究员，期间曾先后在伦敦大学、 斯帝文理工学院、美国农业部研究生院和印度讲学
3σ原则 原则
3σ原则最早由休哈特提出，就是控制图 中的CL、UCL、LCL由下述公式确定： UCL=μ+ 3σ CL=μ LCL= μ- 3σ
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常规控制图分类
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第三节 分析用控制图与控制用控制图
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两种控制状态
统计控制状态 技 术 控 制 状 态 是 是 否
一级工序： 一级工序：
指单稳工序，分两种情况； 达到统计稳态，没有达到技术稳态; 达到技术稳态，没有达到统计稳态;
双不稳工序； 双不稳工序；
指均未达到技术稳态和统计稳态。
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分析用控制图
1. 2.
主要分析以下两个方面 所分析的过程是否处于统计控制状态； 该过程的过程能力指数Cp是否符合要求。 分析用控制图的调整过程实际上就是质量改进的过程， 因此控制图被作为质量管理的工具之一。
准则六
µ发生了变化
准则七
数据虚假，数据分层不够
σ减少
准则八
数据分层不够
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局部问题对策与系统改进
局部对策 15%
异常原因
控制图
质量变异
偶然原因 过程能力 分析 系统改进 85%
质能力及其指数
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什么是过程能力？ 什么是过程能力？
控制图显示异常 贯彻20字方针 调整控制界限 有无异常因素
稳态
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两类错误
第一类错误：虚发警报（False alarm） 第二类错误：漏发警报(Alarm missing)
休哈特提出，为了减少两类错误的总损失，在不少情况下，3σ方式都 接近最优间隔距离。
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系统波动 随机波动
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质量要素： 质量要素：5M1E
生产制造质量是产品设计、工艺选择、计划调度、人员培 训、工装设备、物资供应、计量检验、安全文明、人际关 系、劳动纪律等工作在生产现场的综合反映，工序质量实 际上就是这些要素的综合反映。
人 man 机器 machine 材料 material 工艺方法 method 测量 measure 环境 environment
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SQC之父休哈特的主要成就 之父休哈特的主要成就
休哈特重要的著作是《产品生产的质量经济控制》（economic control of quality of manufactured product） ， 1931年出版后被成为 公认为质量基本原理的起源。本书对质量管理做出重大贡献。休哈特 宣称“变异”存在于生产过程的每个方面，但是可以通过使用简单的 统计工具如抽样和概率分析来了解变异，他的很多著作在贝尔实验室 内部发行。其中之一是1924年5月16日的有历史意义的备忘录，在备 忘录中他向上级提出了使用“控制图”( control chart ) 的建议。 1939 年休哈特完成《质量控制中的统计方法》 (statistical method from the viewpoint of quality control) 一书，并发表在专业期刊上大量 文章。他关于抽样和控制图的著作吸引了质量问题领域工作人士的兴 趣并对这些人产生影响。 休哈特的计划 — 执行 — 检查 — 行动循环的观点被戴明和其他人广 泛应用，进行质量改进项目的管理。此循环包括计划你想要做得事、 执行计划、研究结果、进行纠正，然后再开始新的循环。
I
II
否
III
IV
质量课程 WELLSEND
技术稳态
1. 工序能力，工序在稳定状态下能够生产出合格品的能 力称为工序能力，工序能力指数是工序质量的定量描述， 工序能力指数越大，表示生产过程对产品质量的保证愈大， 反之则愈小； 2. 工序能力符合规定的要求 CPK大于等于1称为技术稳 态； 3. 对于计数值，指优率是否达到规定的要求。
-3s 3s
-6s
6s
2.0X10-9
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SPC的简单历史 的简单历史
20世纪20年代，美国Bell Telephoto Laboratory成立了两个研究质量 的课题小组。 1931年，休哈特发表了《加工产品质量的经济控制》一文，标志着统 计控制时代的开始。 道奇和休哈特是SPC技术的创始人。
T TU − TL CP = = 6σ 6σ
注意：σ的估计方法
计算重要！
ˆ σ1 =
R d2
s ˆ 或者σ 2 = c14 ，其中，R为标准差，
s为样本标准差，d 2和c4为系数。
WELLSEND
质量课程
单侧公差的过程能力指数
µ − TL C pL = ( X ≤ TL ) 3σ TU − µ C pU = ( X ≤ TU ) 3σ
质量课程 WELLSEND
SPC/SPD的涵义 的涵义
SPC是为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评 估和考察，建立并且保持过程处于可接受的稳定的水平，从而保证产 品与服务符合规定要求的一种技术。 SPD(Statistical Process Diagnosis)即统计过程诊断，就是利用统计 技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而达到缩短诊断异常时 间，以便迅速采取措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目的。
有偏移情况的过程能力指数 设分布中心µ与公差中心M的偏移为ε=|M-µ|,定义µ与M的 偏移度K= ε/(T/2)=2ε/T(0<K<1),则过程能力指数修正为：
CpK
T T = (1 − K )Cp = (1 − K ) ≈ (1 − K ) ˆ 6ω 6σ
质量课程 WELLSEND
当M=µ时，CPK=CP
WELLSEND 质量课程
质量波动的变化规律
正态分布 均匀分布 指数分布 威布尔分布
定量分布 定性分布
实际中， 实际中，80%的质量 的质量 波动服从正态分布。 波动服从正态分布。
二项分布 超几何分布 泊松分布
质量课程 WELLSEND
第一节 统计过程控制概述
质量课程 WELLSEND
SPC产生的技术背景 产生的技术背景
SPC(Statistical Process Control)是统计过程控制的英文 缩写； 科学技术的迅猛发展使得产品的不合格率显著降低； 生产控制方式由3σ控制方式演进为6σ控制方式； 科学管理与科学技术的完美结合。