spc 知识
SPC知识点总结
SPC知识点总结SPC知识点总结：1. SPC的起源和发展：SPC最早源自美国工程师Walter A. Shewhart在20世纪20年代的工作。
后来，日本质量专家石井弘次将SPC方法引入日本，并与之前日本的质量管理方法相结合，形成了很多现代质量管理方法的基础。
SPC的发展离不开统计学和质量管理理论的不断深化和完善。
2. SPC的基本原理：SPC的基本原理是通过收集和分析过程中的数据，来了解过程的稳定性和变异性，并根据分析结果采取相应的控制措施。
SPC是基于统计学的方法，它利用统计学中的各种工具来分析数据，判断过程的状态，预测未来的趋势。
3. SPC的应用范围和目的：SPC可以应用于各种生产领域和服务领域。
它的主要目的是帮助组织管理者了解过程的稳定性和变异性，及时发现问题，改进过程，提高质量，降低成本，增加效率。
4. SPC的基本工具和方法：SPC的基本工具和方法包括控制图、直方图、散点图、原因分析、统计推断等。
其中，控制图是SPC的核心工具，它用于监控过程中的变异性，判断过程的状态。
5. SPC的实施步骤：SPC的实施步骤包括确定需要监控的指标、收集数据、绘制控制图、分析控制图，及时发现异常，采取改进措施，持续监控过程。
6. SPC的关键要点：SPC的关键要点包括确定合适的控制图类型和参数、建立稳定的数据收集和分析系统、培训相关人员，建立质量改进文化等。
7. SPC的优势和挑战：SPC的优势包括可以及时发现过程异常、对过程进行全面的监控、提高过程稳定性和一致性。
挑战在于需要有充分的数据和专业知识支持，需要组织成员共同努力，才能成功实施。
综上所述，SPC是一种用于监控和改进过程稳定性的重要方法。
它的实施需要全面的统计知识和质量管理知识，以及组织成员的积极参与。
只有通过不断地实践和改进，才能使SPC真正发挥作用，为组织带来持续的价值。
SPC (统计过程控制)基础知识
SPC(统计过程控制）基础知识 统计过程控制） 统计过程控制
4．X-Rs 控制图。多用于下列场合：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和 测量的场合；取样费时、昂贵的场合；以及如化工等过程、样品均匀，多抽样也无 太大意义的场合。由于它不像前三种控制图那样能取得较多的信息，所以它判断过 程的灵敏度也要差一些。
以 客 贯 彻
户 为
中
心 宗
旨
的
质 量 目 标 的 制 定
有 目 期 况
无 制 定 可 测 量 的 质 量 目 标 ？ 质 量 标 有 无 分 解 到 各 职 能 层 ？ 有 无 定 测 量 评 估 各 质 量 目 标 的 达 成 情 ？
职 责 和 权 限
各 部 门 ， 各 职 能 岗 位 有 无 定 义 相 关 的 职 责 和 权 限 ？
4 .2 .2
质 量 手 册
有 无 编 写 符 合 要 求 的 质 量 手 册 ？
SPC(统计过程控制）基础知识 统计过程控制） 统计过程控制
3.4 分层图 用于将数据分类比较 250
不良率（PPM）
目标线
150 100 50 0 1 2 3 4
工作周
C班 B班 A班
5
6
7
8
9
SPC(统计过程控制）基础知识 统计过程控制） 统计过程控制
3.5 控制图 什么是控制图？ 什么是控制图？ 控制图是对过程质量加以测定，记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。 控制图的理论基础是概率论。依据概率论，我们把“小概率的事件如果发生了，我 们认为有异常存在”。 控制图的种类： 控制图的种类
数据 计量值 分布 正态分布 控制图名称 均值-极差 图 均值-标准差 图 中位数-极差 图 单值-移动极差 图 不合格品率图 不合格品数图 单位缺陷数 缺陷数 简记 X-R chart X-S chart X-R chart X-Rs chart P chart Pn chart U chart C chart
SPC理论基础知识
广州今朝科技有限公司SPC基础知识一SPC术语录1.控制图：SPC的核心工具。
一种标绘着根据相继抽取的样本或子组的某一统计量的值、并画有控制限的图，用于评估或检查一个过程是否处于控制状态之下。
画在坐标系中，横轴表示时间或样本号，纵轴表示数值大小，将采集到的数据以点的形式表示在图中。
2.运行图：一种代表过程特性的简单图形，上面描有一些从过程中收集到的统计数据（通常是单值）和一条中心线（通常是测量值的中位数），可用来进行链分析。
3.排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照对成本或变差的影响程度对各种潜在的有问题区域或变差源进行排序。
一般情况下，大多数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所以解决问题的精力最好是首先集中在少量关键的原因上，而暂时忽视多数不重要的原因。
4.散点图（相关图）：把两个变量标在横轴与纵轴上，按照一一对应测量值点描绘成的图。
5.计量值：当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时，这样的质量特性值称为计量值。
6.计数值：当质量特性值只能取一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数值时,称之为计数值。
7.过程：过程是指将输入转换成输出的一系列活8.9.10.628052366666611.动的总和。
12.样本：取自总体中的一个或多个个体，用于提供关于总体的信息，并作为可能做出对总体（或产生总体的过程）的某种判定的基础（引自GB3358-82）。
样本中所包含的样本单位数，称为样本大小。
13.样本容量（子组大小）：在抽检中抽出来的样本单位数。
14.不良品：指整件物品作为一个整体考虑而未满人意或不能接受。
一件不良品可能具有若干相同的或不相同的缺陷。
15.不良率控制图：即P图，用于控制对象的不合格率。
16.不良品数控制图：即Pn图，是一种计数值控制图，用于控制对象为不合格品数的场合。
）17.采集规划：采集规划指从某过程中选择质量特征值进行数据采集的一种工具。
18.单位缺陷数（U）控制图：是一种计数值控制图，它通过周期性抽取样本以统计单位产品的缺陷率并在控制图上绘制点来监控过程变化，样本的检测结果为平均每个样品包含的缺陷数。
面试会问spc什么知识
面试会问SPC什么知识什么是SPCSPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种用于监控和控制过程稳定性的质量管理方法。
它基于统计学原理，通过收集和分析数据，以识别过程中的变异性并进行有效的控制。
SPC可以帮助组织改善产品质量、提高生产效率和降低成本。
SPC的重要性在现代生产环境中，产品质量和过程稳定性是至关重要的。
通过采用SPC方法，企业可以实时监测和控制生产过程，及时发现异常和变异，及时采取措施进行调整和改进。
这样可以确保产品的一致性和可靠性，提高客户满意度，并增强企业的竞争力。
面试中常见的SPC问题1.什么是过程稳定性？为什么过程稳定性对产品质量至关重要？2.SPC的核心原则是什么？3.SPC方法中常用的统计工具有哪些？请举例说明其应用场景。
4.如何确定控制限和规格限？5.什么是过程能力指数（Cpk）？如何计算和解读Cpk值？6.SPC与传统质量控制方法有何区别？7.SPC在制造业以外的领域中是否有应用？请举例说明。
8.SPC的实施过程中可能遇到的挑战有哪些？如何克服这些挑战？9.如何建立一个有效的SPC系统？请提供步骤和注意事项。
10.请说明SPC的优点和局限性。
面试技巧除了了解SPC的基本概念和原理外，还有一些面试技巧可以帮助你在面试中更好地回答SPC相关的问题：1.准备案例：准备一些实际案例，以说明你在实践中如何应用SPC方法解决质量问题或改进过程。
2.深入理解统计工具：熟悉SPC方法中常用的统计工具，例如控制图、直方图、散点图等，并能够解释它们的作用和用途。
3.强调结果和效益：在回答问题时，着重强调你在实施SPC过程中取得的结果和改进效益，如产品质量提升、成本降低等。
4.关注行业特点：了解所面试的企业所属的行业特点，例如医疗、汽车、电子等，以便在回答问题时能够针对性地提供相关案例和解决方案。
总结SPC是一种重要的质量管理方法，在现代生产环境中得到广泛应用。
SPC基础知识
SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行 监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。
二、SPC特点
SPC具有以下特点： ---基于一定的数据资料进行统计 ---方法是绘制选择的控制图 ---只能提示过程有异常，并不能告诉异常在哪里 ---目的是实现持续改进过程 ---是全系统的、全过程的、要求全员参加 ---不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程 ---强调用科学方法来保证全过程的预防
制 程 条 件 变 动 时
制程的继续管制
六、SPC的焦点 SPC：希望将努力的方向，更进一步的放在品质 的源头----制程（ Process）上。因为制程的起 伏变化，才是造成品质变异的主要根源。 品质变异的大小，才是决定产品优劣的关键 制程起伏条件 品质异常 产品优劣
七、基本统计概念
N n 母體數(批量數) 樣本數(抽樣數) USL SL 規格上限 規格中心限 (u=規格中心值)
您在工厂经常遇到这些情况吗？
顾客是上帝
销售
超时加班
额外成 本费用
•新品投放 •未预计的订单 变化 SPC作用 过程控制原理 SPC推行步骤 SPC的焦点 基本统计概念
一、什么是SPC SPC：统计过程控制（Statistical Process Control) 统计过程控制是一种通过对产品或工程进行抽样， 测量其特性参数、记录数据并绘制图表，然后进行 分析，以判断过程是否处于受控状态的管理工具。
X
R P C LCL UCL CL
平均數
全距 不良率 缺點數 控制下限 控制上限 控制中心限
LSL
Ca Cp Cpk T NP
規格下限
准确度 精密度 制程能力指數 規格公差 不良數 T=USL-LSL
spc知识
spc知识1.经济性：有效的抽样管束，不消全数考查，不良率，得以操纵成本。
使制程稳固，能控成品德、成本与交期。
2.预警性：制程的专门趋势可即时计策，预防整批不良，以削减白费。
3.辨论专门缘故：作为局部问题计策或治理阶层体系改进之参考。
4.善用机械设备：估量机械才能，可妥当安排恰当机械临盆恰当零件。
5.改良的评估：制程才能可作为改良前後比较之指标。
应用管束图管束制程之法度榜样1.绘制「制造流程图」，并用特点要因图找出每一工作道次的制造身分（前提）及品德特点质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教诲与练习。
4.进行制程才能解析，确信管束界线。
5.制订「品德管束筹划」，包含抽样距离、样本大年夜小及管束界线。
6.制订管束图的研判、界线切实事实上定与修订等法度榜样。
7.绘制制程管束用管束图。
8.剖断制程是否在管束状况（正常）。
9.如有专门现象则找出不正常缘故并加以清除。
10.须要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管束图重要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳固。
(2)该制程的制程才能指数(Process Capability Index)是否知足要求。
－操纵图的感化：1.在质量诊断方面，能够用来度量过程的稳固性，即过程是否处于统计操纵状况；2.在质量操纵方面，能够用来确信什么时刻须要对过程加以调剂，而什么时刻则需使过程保持响应的稳固状况；应用步调如下：1.选择操纵图拟操纵的质量特点，如重量、不合格品数等；2.选用合适的操纵图种类；3.确信样本容量和抽样距离；4.收集并记录至少20～25个样本的数据，或应用往常所记录的数据；5.运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.运算各统计量的操纵界线；7.画操纵图并标出各样本的统计量；8.研究在操纵线以外的点子和在操纵线内分列出缺点的点子以及标明专门（专门）缘故的状况；9.决定下一步的行动。
应用操纵图的常见缺点：1.在5M1E身分未加操纵、工序处于不稳固状况时就应用操纵图治理工作；2.在工序才能不足时，即在CP＜1的情形下，就应用操纵图治理工作；3.用公差线代替操纵线，或用紧缩的公差线代替操纵线；4.仅打“点”而不做分析确信，掉去操纵图的报警感化；5.不及时打“点”，因而不克不及及时发明工序专门；6.当“5M1E”产生变更时，未及时调剂操纵线；7.画法不规范或不完全；8.在研究分析操纵图时，对已弄清有专门缘故的专门点，在缘故清除后，未剔除专门点数据。
SPC基本知识
SPC 基础知识一、 什么是SPCSPC 是Statistical process control 的缩写，即统计过程控制。
是应用统计方法对过程中的各个阶段进行临控，从而达到质量保证与质量改进的目的，在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。
二、 SPC 目的1． 预防问题的发生 2． 减少浪费三、 SPC 的管制图原理与益处1．根据3σ原理，在分布范围μ ±3 σ内,对于服从或近似服从正态分布的统计量，大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内，数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%,根据小概率原则,可判为异常点.图示如上.2．SPC管制图举例下面是Minitab R14 制作的Xbar-R 管制图。
从图可以看出制程有多个超出控制限的点，说明需要查找原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳于标准。
合理使用管制图能够：1．区分变差的普通原因和特殊原因，作为采取局部措施和系统措施的指南。
2．有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去。
3．使过程达到：A、更高的质量 B、更低的单位成本C、更高的有效能力。
四、 SPC制程能力分析1.Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别如下：Cp指数= 规格宽度工序宽度Cp:(Capability of Process)过程能力指数Cpk:修正的过程能力指数Pp: (Performance of Process)过程性能指数Ppk:修正的过程性能指数2..Cp、Cpk与Pp、Ppk的计算：过程能力指数的计算公式如下：过程性能指数计算公式如下：1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可实时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
SPC基本知识
受控
不受控
可接受
1类
3类
不可接受
2类
4类
2类过程虽然受控，但因为普通原因造成过大的变差而不能满足规范要求。
3类过程可接受，但存在变差的特殊原因，一般情况下要设法找出原因并消除之。
4类过程既不受控，又不可接受。应减少变差的普通原因和特殊原因。
在某些情况下，顾客允许3类过程运行。例如特殊原因已查明，具有一定的稳定性，采取措施所发生的成本比顾客获得的利益大等。
3.四类过程
过程能力与规范无关。顾客更关心的是过程的输出是否满足规范的要求。满足则可接受，否则不可接受。（关于能力与规范的关系可以用能力指数描述，以后再介绍）。
过程是否受控和是否满足规范要求是两个不同的问题。下面将过程按此分成4类（见表3-1）：
1类过程是理想的，它受控且满足
规范要求。
表3－1
是否受控
二、收集数据
1.选择子组容量、频率、子组数
合理子组的确定将决定控制图的效果
①在 -R控制图中，子组的容量是恒定的。在过程研究初期n取4～5，通常取2～5件连续生产的产品。这样的子组反映的是在很短时间内、非常相似的生产条件下生产出来的产品，因此，子组内的变差主要应是普通原因造成的。这些条件不满足，就不能有效地区分出变差的特殊原因。
2.计量型数据控制图分类
表3-2列出计量型数据控制图的种类及其应用范围。
表3-2
类型
优点
应用
均值－极差图 -R
较简便，对子组内特殊原因较敏感
广泛
均值－标准差图 -S
S较R更准确有效，尤其在大样本容量时
计算机实时记录样本容量大
中位数图 -R
用 代替 ，直接描点，不用计算，最为简便
SPC 基础知识
SPC 基础知识一、基本概念：1、极差：测定值中最大值Xmax与最小值Xmin之差称为极差，用R表示：R=X max-X min2、平方和：各个测定值与平均值之差称为偏差。
各测定值的偏差的平方和称为平方和，简称平方和，用S表示：S=（X1-Xa）2+（X2-Xa）2+（X3-Xa）2+（X4-Xa）2+……+（Xn-Xa）2Xa：平均值3、方差：各个测定值的偏差平方和除以（n-1）后所得的值称为无偏方差（简称方差），用s2表示：s2=S/（n-1）4、标准偏差：方差s2的平方根称为标准偏差（简称标准差），用s表示：s=√s2我们常说的δ和μ是指的总体标准差和总体均值；当过程在受控状态下，且样本容量差较大时，可用样本标准差s和样本平均值Xa；5、正态分布：f(x)=1/√2πδ*e-(x-u)2/2δ2 (1.1)式中：x为随机变量，实为标在横座标上的特性值；e≈2.7183，是自然对数底；π≈3.1416，圆周率；δ为总体标准差；μ-根据公式（1.1）可看出，任一正态分布仅由两个参数，即总体均值μ和总体标准差δ完全确定。
μ亦称分布的位置参数，δ称分布的形状参数；δ越小，曲线越陡，数据（变量）离散也小；δ越大，曲线越扁平，数据的离散也越大，总体数值落在：μ±1δ界限范围内的概率为68.26%；μ±2δ界限范围内的概率为95.46%；μ±3δ界限范围内的概率为99.73%；μ±1.96δ界限范围内的概率为95.0%；而数据落在：μ±3δ之外的概率应小于3‟；μ±1.96δ之外的概率应小于5%；二、质量控制和过程控制概念：质量控制是质量管理的一部分，其目的是“致力于满足质量要求”。
质量控制的内容，主要包含以下三方面：1、识别并确定过程，以做到及时发现和排除产品实现过程中的变异要求，使上过程（工序）的问题不带到下一过程（工序）中去，以保证过程的稳定性和产品质量的一致性，这是一项预防性工作，简称过程控制。
SPC 基本知识
計量值管制圖
平均值與全距管制圖 ( X-bar -R ) 平均值與標準差管制圖 ( X-bar –S ) 中位值與全距管制圖 ( X -R ) 個別值與移動全距管制圖 ( X -Rm )
計數值管制圖
不良率管制圖 ( p -chart ) 不良數管制圖 ( np -chart ) 缺點數管制圖 ( c -chart ) 單位缺點數管制圖 ( u -chart )
4.平均值與標準差管制圖 ( X-bar –S ). 適用製程:與X-bar –R管制圖一樣,但N>10時, 則使用X-bar –S管制圖.
5.不良率管制圖 ( p -chart )
適用製程:以計數表示之特性,換言之其數據 僅有兩種類別,如合格/不合格,可以/不可以 ,通過/不通過.
6.不良數管制圖 ( np -chart )
7.平均值, Mean (Average) X-bar 抽樣中,其所有讀數的總和除以其共有多
少讀數 8.規格中心 Mean of specification, μ
設計者之理想(規格中心)值 9.標準差, Standard Deviation σ(Sigma)
一種(與群體)平均值所產生的平均偏差 10.變異數, Variance V= σ* σ 偏差平方和的平均數(標準差的平方) 11.全距, Range R
適用製程:基本上與P管制圖相等,為其每組 樣本數必須相等.
7.缺點數管制圖 ( c -chart )適Βιβλιοθήκη 製程:樣本取一定之長度,面積或一定數
量之製品,即以每單位數量內缺點發生之次數 來者.
8.單位缺點數管制圖 ( u -chart )
適用製程:與C管制圖相同,但其檢查單位(樣本 大小)不相同
SPC知识简介
二、SPC的起源
质量管理的发展
● 朱兰（J. M．Juran ）
和戴明一样，朱兰作为美国著名的质量管理专家，曾指导过日本的质量管理。 1951年出版了《质量控制手册》，到1999年已发行到第5版，改名为《朱兰质量手册》 主要观点：质量来源于顾客的需求 主要成果：质量管理三部曲——质量策划、质量控制、质量改进。
二、SPC的起源
质量管理的发展
● 休哈特（Walter A. Shewhart）
现代质量管理的奠基者，美国工程师、统计学家、管理咨询顾问，被尊称为“统计质量控制之父”。 1924年5月，休哈特提出了世界上第一张控制图，1931年出版了【产品制造质量的经济控制】一书。
主要观点：产品质量不是检验出来的，而是生产出来的，质量控制的重点应放在制造阶段， 从而将质量管理从事后把关提前到事前控制。 主要成果：控制图
样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此 统计学上早有考虑，在统计学中样本的方差多是除以自由度（n-1)，它是意思 是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自 由度是n-1。
4.标准差（SD） 由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方 差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
社会进步带来了观念的变革，保护消费者利益的运动向企业提出了“质量责任”问题。 随着国际市场竞争力¨剧，交货期和价格成为顾客判别满足质量要求程度的重要内容等等， 这些新情况的出现，都要求质量管理在原有传统质量控制方法的基础上，有新的突破和发展。
基于这样的历史背景和经济发展的客nbatan 和著名的质量管理号家M．Juran等人在20世纪60年代先后提出了“全面质量管理”的概念。 这一概念的提出，开创了质量管理的新时代，一直影响到今天。
SPC 基础知识
力銘科技
Logah Technology
LOGAH
一. 基本概念
什麼是 SPC(Statistical Process Control,製程 統計管制) ? 在製程管理及改善中所用到的統計技巧 重點在於利用少量樣本及統計手法的特性, 進 行不良原因的探討
品保、工程、生產、研發 … 各單位都應善用 SPC 方法來管理並持續改善問題
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五.規格界限(USL,LSL) & 管制界限(UCL,LCL)
USL
UCL +3s +2s +s CL -s -2s -3s LSL
USL: Upper Specification Limit 規格 LSL: Lower Specification Limit UCL: Upper Control Limit LCL: Lower Control Limit
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二.SPC vs 傳統模式
＊傳統模式 製造生產 檢查 出貨、重工、次級品、報廢
＊SPC模式 製造生產 檢查 出貨 發現問題，排除問題， 預防再發生。
SPC管制
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三.資料的種類
計數值
通常都是針對於只能判定Pass/Fail的 製程上使用。
計量值
經由量測可以取得實質的量測數據， 做為判斷Pass/Fail之依據。
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四.統計名詞
USL：規格上限值。(標準值+上限公差)
SPC基本知识
第二节计量型数据控制图
手册的这一章介绍了4种计量型数据的控制图。只要理解了均值－极差图的准备、制作步骤、分析应用、过程能力计算及过程能力指数的意义，就能举一反三，很容易理解其它几种类型控制图。
一、准备工作
1.建立适合于实施控制图的环境
管理者必须提供必要的资源（人力、物力），为实施控制图技术提供条件，参与并支持改进措施的实行，同时排除机构内阻碍人们公正性的顾虑。
六、过程改进循环及过程控制
这部分介绍的是使用3阶段的循环，对过程进行持续改进的概念。“持续改进”是QS-9000的一个重要思想。
图3-2表示过程持续改进的三阶段循环。
1.分析过程阶段
通过对过程历史资料的分析，PFMEA、小组会议，与主管专家、操作人员的商讨，对控制图的分析，变差特殊原因与普通原因的识别等技术，达到对过程现有状况的了解。并回答以下问题：
.本过程应做什么？
.会出现什么问题？
.本过程正在做什么？是否在生产废品和需返工产品？
.本过程是否处于统计控制状态？
.本过程是否有能力？是否可靠？
2.维护（控制）过程阶段
监控过程，采取措施使之保持稳定。
3.改进过程阶段
要达到“世界级”水平，就必须努力进入这一阶段，进一步减少变差的普通原因。采用试验设计，有目的的向过程引入变化因素并测量其响应等方法。改进的目的是更低的成本，达到更好的质量。
2.定义过程
根据过程与其它操作和上下使用者的关系，每个阶段的影响因素（4M1E）来理解过程。可以使用因果分析图、过程流程图等技术。
3.确定作图的特性
.使用“关键特性指定系统”（KCDS）。
.应用巴雷特原理，找出对过程改进有影响的主要因素。
最全的SPC知识(最新版)
读数 3
174 175 176 175 172 173 169 173 173 174 170 172 170 171 176 173 171 172 175 174 173 175 170 173 171 170 174 171 175
读数 4
173 174 174 176 174 172 171 170 174 176 171 169 171 170 174 174 172 170 176 173 174 173 171 174 172 169 172 169 174
• 对系统采取措施
• 通常用来消除变差的普通原因 • 几乎总是要求管理措施，以便纠正 • 大约可纠正85%的过程问题
过程控制
范围 不受控
（存在特殊原因）
受控 （消除了特殊原因）
时间
过程能力
范围
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限
规范上限
时间
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
计量型数据控制图
人员
设备 环与境过程有关的控制图
材料
方法
12 34 56
过程结果举例
螺丝的外径（mm） 从基准面到孔的距离（mm） 电阻（Ω） 锡炉温度（ºC） 工程更改处理时间（h）
计量单位：（mm, kg等）
控制图举例
X图 R图
接上页
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果 不精密
不准确
••••••••
均值和极差图（X-R）
1、收集数据
以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品， 并周性期的抽取子组。
注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。
SPC相关知识点
一﹑填空题﹕1．SPC是英文Statistical Process Control的前缀简称,即统计过程控制，也称为统计制程管制。
2．SPC强调预防，防患于未然是SPC的宗旨。
3．SPC执行成功的最重要条件是 Action ，即针对变差的偶因和异因分别采取措施。
4．制程是SPC的焦点。
5．普通原因始终作用于稳定的过程中。
特殊原因以不可预测的方式来影响过程分布。
6．CL表示__ 管制中心线___ UCL表示__上控制界限______ LCL表示下控制界限。
7．Ca表示___准确度______ Cp表示_____精密度______ CPK表示制程能力。
8．PPM是指制程中所产生之百万分之不良数﹐DPM是指制程中所产生之百万分之缺点数。
9．品管七大手法分别是查检表﹑柏拉图﹑特性要因图﹑散布图﹑管制图﹑直方图﹑层别法。
10．鱼骨图又称特性要因图。
11．SPC的目的是持续改进。
12．SPC的核心思想是预防。
13．实施SPC能够帮助企业在质量控制上真正作到 "事前"预防和控制。
14．控制图的基本类型按数据类型分为计量值控制图，计数值控制图。
15．计量型数据，通过实际测量而取得的连续性实际值，适于使用以下控制图进行分析：X-R 均值和极差图、X-δ均值和标准差图、X -R 中位值极差图、X-MR 单值移动极差图。
16．计数型数据，以计产品的件数或点数的方法，适于使用以下控制图进行分析：P chart 不良率控制图、nP chart 不良数控制图、C chart 缺点数控制图、U chart 单位缺点数控制图。
17．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。
18．制丝归档数据的时间间隔是15 秒。
19．如过程历史数据计算的AVERAGE=5, σ =0.2, 过程目标值=5.1,则LCL(控制下限)是 4.4，CL(控制中心)是 5.0 ，UCL(控制上限)是5.6 。
SPC知识
SPC知识培训LSL X CL USL2．工序能力﹕是指工序在一定时间处于稳定状态下的工序实际加工能力。
A.稳定状态﹕1．原材料或上一道工序头半成品按标准要求供应。
2．本工序按作业标准实施。
3． 工序完成后﹐产品检测按标准要求进行。
B. 工序能力﹕质量上的能力﹐是工序固有的能力或者说上工序保证质量的能力。
生产能力﹕数量上能力C. 影响工序的因素﹕操作者﹑机器﹑原材料﹑工艺方法﹑环境。
3．工序能力指数CP 值衡量工序能力大小的值﹐反映工序分布状况。
CP=(USL-LSL)/6δ4．调整工序能力指数CPK 值﹕是反映工序中心X 的位置及规格限内的分布。
CPK=MIN(CPU.CPL)CPU=(USL-X)/3δCPL=(X-LSL)/3δ3.A.工艺方法B.设备﹑工装精度C 操作者水平 离散性大D 材料E 环境六．意义﹕在管理﹑工段﹑作业或检查方面存在的一些问题﹐能被这种技术发现新的问题通常包括质量﹑费用﹑信息﹑建立标准或预算出新的开发或调查研究需要。
七．学会查PQL与CPK对照表1．只有CPU或CPL时﹐CPK=CPU或CPL→PQL2．当X=CL时﹐CPK=CPU=CPL→PQL3．当X≠CL时CPU+CPL→PQL八．例﹕某零件的公差尺寸USL=8-0.05mm,LSL=8-0.10mm.抽100件。
经计算X=7.925mm,δ=0.0082,求该工序能力指数.解﹕由题意知﹕USL=8-0.05=7.95mmLSL=8-0.10=7.90mmCP= USL-LSL = 7.95-7.90 =1.026δ6*0.0082该工序质量保证情况尚可﹐但要适当注意。
控制图要求﹕1。
了解控制图的涵义和作用。
2．了解控制图的原理及其作用方当。
3．学会观察﹐分析和应用控制图。
4．能应用统计的方法﹐分析不良的原因﹐寻找解决问题的对策。
一．控制图法是以控制图形式﹐判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种质量控制的统计方法﹐它直接监视生产过程中的质量动态﹐具有稳定生产保证质量﹐积极预防的作用。
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SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
－控制图的作用：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。
●分析用控制图应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。
确定过程参数特点：1、分析过程是否为统计控制状态2、过程能力指数是否满足要求？●控制用控制图等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。
应用过程参数判断[编辑本段]SPC的作用1、确保制程持续稳定、可预测。
2、提高产品质量、生产能力、降低成本。
3、为制程分析提供依据。
4、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。
1. 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。
2. 质量管理学科有一个非常重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。
这体现了质量管理学科的科学性。
保证预防原则实现的科学方法就是：SPC (统计过程控制) 与SPD (统计过程诊断)。
SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。
SPC的重点就在于“P（Process，过程）”产品质量具有变异性“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”变异具有统计规律性随机现象;统计规律随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。
管制和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。
解析用控制图决定方针用ν制程解析用ν制程能力研究用ν制程管制准备用ν管制用控制图追查不正常原因ν迅速消除此项原因ν并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。
νν普通原因指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处於统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。
只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
ν特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。
除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。
如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。
局部措施ν通常用来消除变差的特殊原因ν通常由与过程直接相关的人员实施ν大约可纠正15%的过程问题ν对系统采取措施ν通常用来消除变差的普通原因ν几乎总是要求管理措施，以便纠正ν大约可纠正85%的过程问题ν合理使用控制图能ν供正在进行过程控制的操作者使用ν有於过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去ν使过程达到ν更高的质量ν更低的单件成本ν更高的有效能力ν为讨论过程的性能提供共同的语言ν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。
SPC的作用:1、确保制程持续稳定、可预测。
2、提高产品质量、生产能力、降低成本。
3、为制程分析提供依据。
4、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。
[编辑本段]SPC的焦点──制程(Process)Quality，是指产品的品质。
换言之，它是著重买卖双方可共同评断与鉴定的一种「既成事实」. 而在SPC的想法上，则是希望将努力的方向更进一步的放在品质的源头──制程（Process）上.因为制程的起伏变化才是造成品质变异（Variation）的主要根源.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：ν控制图是受控的过程能力能够满足生产要求ν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；ν设备更新、经过修理、更换零件；ν改变工艺参数或采用新工艺；ν改变测量方法或测量仪器；ν采用新型原材料或其他原材料；ν环境变化。
ν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ν检查ν返工及报废，ν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ν影响过程中每个单位υ在控制图上表现为随机性υ没有明确的图案υ但遵循一个分布υ是由所有不可分派的小变差源组成υ通常需要采取系统措施来减小υ特殊原因变差ν间断的，偶然的，通常是不可预测的和不稳定的变差υ在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势υ非随机的图案υ是由可分派的变差源造成该变差源可以被纠正υ工业经验建议为：ν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υ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υ控制图可以区分出普通原因变差和特殊原因变差ν特殊原因变差要求立即采取措施υ减少普通原因变差需要改变产品或过程的设计υ控制图- 过程的声音υ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υ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υ能力指数的计算基于以下假设条件：ν过程处于统计稳定状态υ每个测量单值遵循正态分布υ规格的上、下限是基于客户的要求υ测量系统能力充分υ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ν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[编辑本段]SPC生产统计过程控制一、spc的基础知识1.关于控制、过程、统计2.特性及其分类3.统计学基础二、spc的基本原理4.过程的理解与过程控制5.波动及波动的原因6.局部措施和系统措施三、统计过程的控制思想1.正态分布简介2.统计控制状态及两种错误3.过程控制和过程能力4.过程改进循环四、控制图类型1.控制图应用说明2.控制图的定义和目的3.控制图解决问题思路4.控制图益处5.控制图分类6.控制图的选择五、建立计算型控制图的步骤和计算方法1.均值和极差图2.均值和标准差图3.中位数和极差图4.单值和移动极差图六、计数型控制图与过程能力指数1.过程能力解释前提2.过程能力的计算3.制程能力指数4.过程绩效指数七、过程判异准则以下是常用的八项判异准则：1、一点落在A区以外；2、连续9点落在中心线同一侧；3、连续6点递增或递减；4、连续14点相邻点上下交替；5、连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外；6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；7、连续15点在C区中心线上下；8、连续8点在中心线同侧。