spc统计过程控制软件破解版

合集下载

统计过程控制(SPC)

统计过程控制（SPCA ）P
CD
AP
CD
AP
AP
CD
CD
统计过程控制（SPC）
SPC的基本概念控制图原理常规（休哈特）控制图控制图的判断准则常用控制图的计算通用控制图过程能力与过程能力指数
统计过程控制（SPC）
SPC的基本概念
• SPC的涵义 SPC是英文Statistical Process Control（统计过程控制）
C B A
准则：连续9点落在中心线同一側。
LCL
准则：连续6点递增或递减。
准则：连续14点中相邻点上下交替。
准则：连续3点中有2点落在中心线同一側的B区之外。
准则：连续5点中有4点落在中心线同一側的C区之外。
准则：连续15点在C区的中心线上下。
准则：连续8点在中心线两側，但无一在C区中。
统计过程控制（SPC）
统计过程控制（SPC）
• 控制图的作用控制图的作用是：及时告警。体现SPC与SPD的贯彻
预防原则。控制图是SPC与SPD的重要工具，用以直接控制与诊断过程，故为质量管理七个工具的核心。
质量管理七个工具：因果图（Cause-effect diagram），排列图（Pareto diagram），直方图（Histogram），散步图（Scatter diagram），控制图（Control chart），分层法（Stratification），检查表（Check list）。贯彻预防原则的“20字方针”：
u控制图的控制线为：
UCL = u + 3 u / n CL = u
LCL = u - 3 u / n
式否中则:控u制=线呈ci /凹凸ni 状，。ci为样本的不合格数。样本容量n最好恒定，

SPC统计过程控制程序

SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control，统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。

SPC可以帮助企业了解和改进生产过程，并减少产品不合格率和废品，提高产品质量和客户满意度。

SPC的基本思想是：通过收集连续生产过程中的样本数据，分析这些数据，并与事先设定的控制界限进行比较，以判断过程是否处于控制状态。

如果过程处于控制状态，那么产品的质量将是稳定的、可预测的。

如果过程处于失控状态，就需要采取措施来确定并消除原因，以使过程回到控制状态。

SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量，并确保过程处于可控状态。

它可以用于任何类型的生产过程，不论是制造业还是服务业。

SPC的主要工具包括：控制图、过程能力分析和统计分析等。

控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。

控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性，并与控制界限进行比较。

常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。

X-bar图用于监控过程的平均值，R图用于监控过程的离散程度，P图和C图用于监控过程的不良品率。

通过比较样本数据的统计指标与控制界限，可以判断过程是否处于控制状态。

过程能力分析可以衡量过程的性能，并确定过程是否具备满足客户要求的能力。

过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。

这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性，进而评估过程的能力。

统计分析是SPC的基础，通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法，可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。

统计分析能够为决策提供科学的依据。

SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标：1.提高产品质量：SPC可以监控和控制生产过程中的变异性，降低产品缺陷和废品率，提高产品质量和一致性。

2.降低成本：通过减少废品和不良品的产生，可以降低生产成本。

3.提高生产效率：SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题，提升生产效率和产能。

SPC样表统计过程控制(CPK、PPK、CMK)

说明： 1. 本表格根据公司原有表格更改，如有不妥之处，欢迎指正。 2. 工作簿保护无密码。 3. 浅黄色部分为填写部分。 4. 复制的数据建议使用选择性粘帖选择粘帖数值格式。
极差 UCL r
制程能力分析
估计标准差
CP
Ca
12.80%
CPK
1.221
统计标准差
PP
PPK
0.059513591 1.4002404
0.0637563 1.3070605 1.1397568
等级 C
统计标准差（50个）
0.06227785
编制：
日期：
审批：
CM CMK 结果说明: 1.338089 1.149686 1.33>CPK≥1.00，制程能力稍好日期：
146.8 146.72
146.8 146.72
146.7 146.68 146.72 146.66 146.72 146.86 146.72 146.72 146.66 146.72 146.86 146.72 146.8 146.72 146.8 146.8 146.74 146.8 146.72 146.8 146.8 146.74 146.8 146.72
中远（江门）铝业有限公司
过程能力研究（X—R法）
产品型号产品名称测量项目测量仪器日期/ 时间测量部门安质部规格标准
群组数大小
管
制
X
图
R图 0.29 0.1387 单位：mm 17 18
取样地点取样方式机台测定者 19 20 21 22 23 24
上限 USL 规格中心下限 LSL
146.7 146.82 146.76
ΣＸＸ均值 R

SPC统计过程控制v1.0

例如：同一批原材料的不均匀性表现出的细微差异，温度的变化、流量等工艺参数的变法。显然，它们是不容易消除的。在产品制造过程中会遇到大量的偶然性因素的影响，因为现实中不可能有绝对完全相同的条件，那么微小的变化是不可避免的。所以，也称偶然性原因为正常原因；
随时都在发生!
所造成的品质影响是可接受的!
迈丹科技(厦门)有限公司 MDAN (XIAMEN) Technology Limited.
2020/4/20
6
SPC统计过程控制基础概念
(2)质量变异性质的分类引起质量变异的原因按性质可以分为偶然性原因和系统性原因两类：
A.偶然性原因（偶然波动）
偶然性原因是一种不可避免的原因，经常对质量变异起作细微的作用，这种原因的出现带有随机性，其测度十分困难，因此不易消除。
525
532
408
273
139
45
27
16
Pk 0.0209 0.0807 0.1562 0.2015 0.1949 0.1509 0.0973 0.0538 0.0260 0.0112 0.0043
Nk
54
211
407
525
508
394
254
140
68
29
11
从上表中我们发现实验结果与理论结果很接近!
0 1 2 ……n p0 p1 p2 ….pn 其中
p(n, ) p( n) e. n , n 0,1,2,... n!
泊松分布（Poisson distribution，也译为布瓦松分布，布阿松分布，波以松分布等）是一种统计与或然率学里常见到的离散或然率分布（discrete probability distribution），由法国数学家西莫恩·德尼·布瓦松（Siméon-Denis Poisson）在 1838年时发表。泊松分布的概率密度函数为:

统计过程控制SPC-2011

QS9000的SPC手册中是7点。判别2犯第一类错误的概率为＝2（0.9973/2）9＝0.38%
判别3犯第一类错误的概率为 2 p(n) (0.9973)n 0.273%, (n 6) n!
判别4是数据分层不够的问题，通过统计模拟试验得出＝0.4%
2 C 0.0228 0.9973 0.3048%
8、工作班次
均值和极差图均值和标准差图单值和移动极差图
不合格品率的P图不合格品数的np图
不合格数的c 图单位产品不合格数的u 图
区分合格品与不合格品
区分偶然波动与异常波动
规范界限与控制界限的区别？
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶然波动与异常波动
判别1犯第一类错误的概率为 0 ＝0.27%
判稳准则在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳: -----连续25个点，界外点数d=0 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续100个点，界外点数d≤2
•举例
控制图应用实例
过程能力＆过程绩效
USL LSL (当USL、LSL都存在时） ˆ 6 USL x USL LSL Cpu （当USL存在时） Pp (当USL、LSL都存在时） ˆ 3 6 x LSL USL x Cpl （当LSL存在时） Ppu （当USL存在时） ˆ 3 3 USL x x LSL x LSL Cpk Min（，） Ppl （当LSL存在时） ˆ ˆ 3 3 3 x （USL LSL）2 USL x x LSL Ppk Min（，） k ， 3 3 （USL LSL）2 Cp 称为偏移系数 , 其分子称为偏移量。则Cpk也可以这样计算： Cpk Cp（ 1 k)

SPC统计过程控制-新版new课件 (一)

SPC统计过程控制-新版new课件 (一)SPC统计过程控制-新版new课件，是一种管理生产过程中的质量控制方法，通过采集数据分析，对生产过程定量控制，确保产品质量达到标准。

下面将从以下几个方面介绍SPC统计过程控制-新版new课件。

1. SPC统计过程控制的基本原理SPC统计过程控制是通过收集生产过程中产生的数据，对数据进行统计分析，并运用控制图来反映自然变异和异常变异的规律，及时采取措施控制生产质量，提高产品的可靠性和稳定性。

其基本原理是建立适合产品特性的控制图，控制图中设置限制线，收集数据，并及时判断产品质量情况，保证生产质量稳定。

2. SPC统计过程控制-新版new课件的操作流程SPC统计过程控制-新版new课件的操作流程大致分为以下五个步骤：①建立控制图：确定适合产品特性的控制图，根据该控制图的限制线设置范围，确定采集数据点的上下限。

②数据采集：统计收集生产过程中每个数据点的数值，并进行记录和保存。

通常采用软件来收集和分析数据，充分保证数据的准确和可靠性。

③控制图分析：将统计收集的数据点输入SPC统计过程控制-新版new课件软件进行分析，并根据控制图的限制线进行判别，分析是否异常，及时采取措施。

④异常处理：当控制图表现为偏离控制线范围时，根据异常情况采取措施及时处理。

⑤持续改进：每周收集和分析数据，并制定改进计划，不断优化生产过程的控制，提高生产效率与质量。

3. SPC统计过程控制-新版new课件的优势SPC统计过程控制-新版new课件采用现代化的技术，实现了精细化管理，具有以下优势：①易于操作：软件界面简洁明了，在使用过程中不需要用户专业的统计知识背景。

②高效：采用数字化方式管理控制图，解决了传统手绘控制图需要长时间绘制和计算的问题，提高了工作效率。

③准确：数据记录和采集自动化，大大提高了数据的准确度和可靠性。

④持续改进：每周收集和分析数据，并制定改进计划，不断优化生产过程的控制，提高生产效率与质量。

SPC(统计过程控制)模板

SPC（统计过程控制）模板
SPC（统计过程控制）模板是用于监控和控制过程稳定性的工具。

SPC模板通常包括一系列图表和计算方法，可以帮助分析人员确定过程是否处于控制状态，以及如果不在控制状态，如何对其进行调整。

通常使用的SPC模板包括以下几种常见图表：
1. 控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于追踪过程的变化。

常见的控制图包括X-Bar图、R图和S图，用于监控过程的平均值和变异性。

2. 范围图：范围图用于监控过程的变异性。

范围图通常与X-Bar 图或S图配合使用，可以帮助识别过程中的特殊因素或异常变动。

3. 累积和图：累积和图用于检测过程中的漂移或累积误差。

该
图表显示过程的累积和，可以帮助识别潜在的问题。

4. 直方图：直方图用于分析过程的分布情况。

通过将数据分组
并绘制直方图，可以了解过程的分布形状和偏度。

除了图表外，SPC模板还可以包括以下计算方法：
1. 操作界限：操作界限是用于确定过程是否处于控制状态的参
考线。

通过计算过程的平均值、标准偏差和规格限制，可以确定上限
和下限。

2. 过程能力指数：过程能力指数是用于评估过程的稳定性和能
力的指标。

常见的过程能力指数包括Cp、Cpk、Pp和Ppk，用于确定过程是否符合规格要求。

SPC模板可以根据具体的需求进行自定义和调整，以满足不同过
程的监控和控制要求。

一旦SPC模板建立起来，就可以通过定期收集
和分析过程数据，及时发现和解决潜在问题，提高过程质量和稳定性。

统计过程控制(SPC)

图2
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求：只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求：只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报（这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。图2-8 正态分布曲线下的面积

SPC(统计过程控制)在应用时是否有场景限制？

SPC（统计过程控制）在应用时是否有场景限制？SPC（统计过程控制）是一种质量管理方法，它通过收集和分析数据来监控和控制生产过程中的变异性。

虽然SPC在许多行业中都得到了广泛的应用，但它并不是在所有情况下都适用。

下面（深圳天行健六西格玛咨询公司）将讨论SPC在应用时可能存在的场景限制。

1.稳定的生产过程SPC最适用于稳定的生产过程。

如果生产过程不稳定，那么收集到的数据可能会被不稳定的因素所影响，导致结果不可靠。

因此，在应用SPC之前，必须确保生产过程是稳定的，并且在一个相对稳定的水平上运行。

2.可量化的质量特性SPC需要对产品或过程进行量化的测量，以便对数据进行收集和分析。

因此，在应用SPC之前，必须确定要监控和控制的质量特性，并确保它们可以进行量化测量。

3.大批量生产SPC最适用于大批量生产，因为这样可以获得足够的数据来进行分析，并减少因随机变异而产生的误差。

如果生产量太小，那么SPC的效果可能会受到影响。

4.需要实时反馈SPC可以提供实时反馈，帮助工厂及时发现质量问题并进行调整。

因此，在需要实时监控和调整的生产场景中，SPC的应用最为合适。

例如，在高品质要求的汽车制造行业中，SPC 被广泛应用。

5.需要稳定的供应链SPC需要从供应链中不断收集数据，以便跟踪和监控整个生产过程。

因此，在需要稳定的供应链的场景中，SPC的应用最为合适。

例如，在食品加工行业中，SPC用于监控食品从原材料到成品的整个生产过程。

综上所述，在一些情况下，SPC可能并不适用。

所以在应用SPC之前，必须评估生产场景，以确保它的应用是合适的。

统计过程控制(SPC)程序文件

.为了解和改善过程,通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料,为设计、创造过程的改进,选择材料,操作人员及作业方法,提供依据和参考。

本程序合用于*****做统计过程控制〔P P K 、C P K 、CmK 、 PPM 的所有产品。

指统计过程控制。

稳定过程的能力指数。

它是一项有关过程的指数 ,计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。

初期过程的能力指数。

它是一项类似于 C P K 的指数,但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。

过程准确度。

指从生产过程中所获得的资料 ,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。

过程精密度。

指从生产过程中全数抽样或者随机抽样〔普通样本在 50以上所计算出来的样本标准差以推定实际群体的标准差 3 个标准差〔与规格容许差比较。

质量水准,即每百万个零件不合格数。

指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。

PPM 数据常用来优先制定纠正措施。

设备能力指数：是反映机械设备在受控条件下,当其人/料/法不变时的生产能力大小。

.质量部负责统计过程控制的监督、管理工作。

1．质量水准 PPM 的过程能力计算及评值方法：当产品和/或者过程特性的数据为计数值时 ,创造过程能力的计算及等级评价方法如下：〔1 计算公式：不良品数× 1000000检验总数〔2 等级评价及处理方法：2．稳定过程的能力指数 Cp 、Cpk 计算及评价方法：〔1 计算公式：ACa = 〔x-U / 〔T / 2×100%注： U = 规格中心值PPM 值PPM ≦ 233233 < PPM ≦ 577 等级说明创造过程能力足够。

创造过程能力尚可；视过程控制特性的要求 ,进行必要的改进措施。

577 < PPM ≦ 1350 创造过程能力不足；必须进行改进措施。

等级ABC PPM =.T = 公差 = SU - SL = 规格上限值 – 规格下限值σ = 产品和/或者过程特性之数据分配的群体标准差的估计值x = 产品和/或者过程特性之数据分配的平均值BCp = T / 6σ〔当产品和/或者过程特性为双边规格时或者CPU 〔上稳定过程的能力指数= 〔SU-x / 3σ〔当产品和/或者过程特性为单边规格时CPL 〔下稳定过程的能力指数= 〔x-SL / 3σ〔当产品和/或者过程特性为单边规格时 Z1 = 3Cp 〔1+Ca ……根据 Z1 数值查常〔正态分配表得 P1%； Z2 = 3Cp 〔1-Ca ……根据 Z2 数值查常〔正态分配表得 P2%不合格率 P% = P1% + P2%注：σ = R / d 2 〔 R 为全距之平均值,d 2 为系数,与抽样的样本大小 n 有关,当 n =4 时,d 2 = 2.059；当 n =5 时,d 2 = 2.3267CCpk = 〔1- ∣ Ca ∣ × Cp当 Ca = 0 时,Cpk = Cp 。

统计过程控制(SPC)在制造业中的应用案例分析

统计过程控制（SPC）在制造业中的应用案例分析统计过程控制（SPC）是一种常用于制造业中的质量管理方法，通过对过程中的关键参数进行监测与控制，确保产品质量稳定可靠。

本文将以一家汽车零部件制造企业的案例为例，分析SPC在制造业中的应用。

该企业是一家专业生产汽车引擎活塞的制造商，其产品质量直接关系到汽车发动机的性能和寿命。

为了保证引擎活塞的质量，在生产过程中，该企业采用了SPC方法来监控关键参数，及时调整生产过程，提高产品质量。

首先，在SPC的实施过程中，该企业明确定义了关键参数，并建立了相应的控制图。

在引擎活塞的生产过程中，关键参数包括活塞直径、活塞高度、活塞内孔直径等。

通过在生产线上设置检测装置和传感器，实时监测这些参数，并将数据输入到SPC软件中进行分析和控制。

接下来，该企业使用SPC软件对收集到的数据进行统计分析。

通过统计分析，可以了解到每个关键参数的平均值、标准差、极差等信息，以及其变化趋势。

通过对这些数据进行分析，可以判断生产过程的稳定性和一致性。

当关键参数超出了控制界限，即超出了产品质量的上下限时，SPC软件会自动发出警报，提醒相关人员进行相应的调整和控制。

此外，SPC软件还可以生成各种控制图，如X-bar控制图、R控制图和P控制图等。

这些控制图可以直观地显示出生产过程的稳定性和变异性。

通过观察和分析控制图的规律，可以判断生产过程是否受到特殊因素的影响，如材料变化、设备故障或人为误操作等。

当发现特殊因素时，及时采取纠正措施，以确保产品质量稳定。

此外，SPC软件还可以进行过程能力分析，通过分析过程能力指标（Cp、Cpk）等参数，评估生产过程的稳定性和能力。

通过这些分析，可以确定生产过程是否满足质量要求，并及时调整和优化生产过程，以提高产品质量和生产效率。

在该企业的实践中，SPC方法的应用取得了显著的效果。

通过SPC的实时监控和调整，引擎活塞的关键参数稳定在设计要求的范围内，产品质量得到了有效控制。

统计过程控制(SPC)

5、SPC怎样起作用
SPC将制造过程的测量数据变成可视图。通过
读图工人可以辩别出制程是否是受控的，制程是否在规格范围之内生产，所有这些在制程发
生时及时避免错误而不是等到事后才纠正。
6、SPC能解决的过程问题
➢ 经济性 ➢ 预警性/时效性 ➢ 分辨普通原因与特殊原因 ➢ 善用机器设备 ➢ 改善的评估
二、控制图
• 1、什么是控制图 • 2、控制图基本原理 • 3、控制图是如何贯彻预防原则的 • 4、控制图常用术语 • 5、控制图的分类 • 6、控制图的选用原则 • 7、控制图的判定规则 • 8、应用控制图需要考虑的一些问题
1、什么是控制图
控制图是对制程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察制程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。若控制图中的描点落在UCL与LCL 之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。控制图有一个很大的优点，即通过将图中的点子与相应的控制界限相比较，可以具体看见产品或服务质量的变化。
（3） Xmed-R控制图（中位数-极差控制图） Xmed -控制图检出力较差，但计算较为简单
（4）X-Rm控制图（个别值-移动极差控制图）品质数据不能合理分组时使用，如液体浓度
• 计数值控制图
• (1) P控制图(不良率控制图) • 用来侦查或控制生产批中不良件数的小数比或百分
比,样本大小n可以不同。 • (2)np控制图(不良数控制图) • 用来侦查一个生产批中的实际不良数量(而不是与样
(2)品质变异因素的分类及其不同的对待策略
机遇原因之变机遇原因，其个别之变异极为微小
３．几个较代表性之机遇原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小掁动（３）仪器测定时不十分精确之作法

Camstar统计过程控制(SPC)

Siemens PLM Software作计划。

可随时在该位置追加注释，所有的注释对任何查看图表的人都可见。

提供历史分析通过即席访问SPC图表，工程师可以使用 Camstar Statistical Process Control 监控当前状况并执行历史分析。

数据按图表定义显示，或者按特定设备或操作员进行筛选。

可以标记异常的数据点，将其从统计计算中排除。

图表数据与实际的质量数据一起存储在数据库中，可以提供 Camstar Statistical Process Control 警报和其他状态之间的关联，从而加速搜索问题根本原因时的排除过程。

主要特点可配置图表Camstar Statistical Process Control 包含几种常用图表的模板。

用户可以复制并修改模板，以满足每种处理环境的需要，根据以下需求配置图表：• 数据选择• 记录选择• 子组大小• 控制限制• 预警界限• 规格限制• 要应用的规则• 显示属性• 注释• 违规触发的操作• 异常的目视属性自定义图表视图Camstar Statistical Process Control 与车间用户界面完全集成，因此操作员可以在工作时查看图表。

可针对每个流程对图表进行自定义，相关选项包括：• 要显示的最大子组（点）数目• 异常指示器，包括注释、控制违规和排除的数据• 在一个屏幕中显示多个图表• 深入查看每个数据点的属性，包括原始数据值、注释和子组大小• 显示属性，如缩放、颜色和标签字体灵活的违规触发操作无论是否向操作员显示图表，都会在图表中标注控制违规。

无论是否违反控制规则，都可以实施下列的一项或多项操作。

操作及其日期将与图表数据一起记录在生产审核追踪中：• 暂停与数据点相关的单元、批次并指定原因• 使相关资源停止工作或更改其状态• 如果发生上述操作之一，则自动为数据点添加注释• 需要数据点注释• 显示文档（通常为纠正措施）• 发送电子邮件通知以进行分析和跟进Camstar Statistical Process Control 提供众多行业标准统计分析工具，可帮助您在问题导致质量下降之前发现不良趋势。

统计过程控制SPC--培训

最常用，判断工序是否异常的效适用于产品批量较大而
量
制图
果好，但计算工作量大
且稳定正常的工序。
值中位数—极差
计算简便，但效果较差些，便于
控制
控制图两极控制图
L—S
现场使用
一张图可同时控制均值和方差，计算简单，使用方便
图单值—移动极 X—Rs 简便省事，并能及时判断工序是因各种原因每次只能得
C （Control）控制: 事物的发展和变化保持稳定
统计过程控制（SPC）定义:
是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程，以便采取适当的措施，为达到并保持统计控制状态从而提高制造过程能力的质量统控计过制程控制方SPC法--培训。
一、统计过程控制简介
起源与发展
休哈特博士在贝尔实验室发明了控制图
差控制图
否处于稳定状态。缺点是不易发到一个数据或希望尽快
现工序分布中心的变化。
发现并消除异常原因
计不合格品数控
pn
数
制图
值不合格品率控
p
控
制图
制缺陷数控制图
C
图单位缺陷数控
U
制图
较常用，计算简单，操作工人易于理解
计算量大，管理界限凹凸不平
样本容量相等样本容量可以不等
较常用，计算简单，操作工人易于理解，使用简便
——《6 Sigma管理法追求卓越的阶梯》
统计过程控制SPC--培训
一、统计过程控制简介
统计过程控制（SPC）:
Statistical Process Control 的英文简称
S （Statistical）统计: 以统计学的方法分析数据
P （Process）过程: 有输入-输出的一系列的活动

SPC计算免费软件

SPC计算免费软件SPC（统计过程控制）是一种用于监控和管理生产过程的统计方法，其目的是通过收集和分析数据来确保生产过程的稳定性和一致性。

虽然有许多商业软件可用于SPC，但也有一些免费的软件可以满足需求。

本文将介绍几个常用的免费SPC软件，并提供其特点和功能的简要概述。

1. OpenSPC：OpenSPC是一个开源的SPC软件，可以在Windows和Linux操作系统上运行。

它提供了一套完整的统计工具，包括流程控制图、直方图、能力分析等。

OpenSPC还提供了一个可自定义的仪表板，使用户可以根据自己的需求进行定制。

2. QI Macros for Excel：这是一个为Microsoft Excel设计的插件，提供了一系列SPC功能。

用户可以使用QI Macros快速创建控制图、直方图和散点图等，并可以进行能力分析和偏离分析。

该插件与Excel的数据分析工具集成紧密，使用户可以方便地使用现有的数据进行统计分析。

3.R软件：R是一种开源的编程语言和环境，专门用于数据分析和统计。

它提供了丰富的统计函数和绘图工具，可以用于SPC分析。

虽然R的学习曲线较陡，但一旦掌握，用户可以灵活地进行各种统计分析，并可以根据自己的需求编写自定义的函数和图形。

4. Minitab Express（学生版）：Minitab是一款广泛使用的商业SPC软件，但它也提供了一款免费的学生版。

Minitab Express学生版提供了一套完整的SPC工具，包括控制图、变异度分析和能力分析等。

虽然它的功能相对商业版本有所限制，但对于学生和个人用户来说仍然是一个不错的选择。

这些免费SPC软件各有特点和适用范围，用户可以根据自己的实际需求选择合适的软件。

在选择之前，建议用户先确定自己的数据分析需求和技术能力，并对软件的功能和界面进行适当的了解和实践。

此外，还可以查阅相关的在线教程和论坛，以获取更多关于SPC软件的信息和使用经验。

无论是商业软件还是免费软件，在进行SPC分析时，都需要仔细理解和应用统计原理，以确保分析结果的准确性和可靠性。

spc统计过程控制软件破解版

统计过程控制(SPC)

SPC统计过程控制程序

SPC样表 统计过程控制(CPK、PPK、CMK)

SPC统计过程控制v1.0

统计过程控制SPC-2011

SPC统计过程控制-新版new课件 (一)

SPC(统计过程控制)模板

统计过程控制(SPC)

SPC(统计过程控制)在应用时是否有场景限制？

统计过程控制(SPC)程序文件

统计过程控制(SPC)在制造业中的应用案例分析

统计过程控制(SPC)

Camstar统计过程控制(SPC)

统计过程控制SPC--培训

SPC计算免费软件

SPC样表统计过程控制(CPK、PPK、CMK)