SPC应用办法
spc实施方案
spc实施方案SPC实施方案一、概述SPC（Statistical Process Control）统计过程控制，是一种通过统计分析过程数据来监控和控制生产过程质量的方法。
SPC实施方案是指在生产过程中，通过采集和分析数据，及时发现并纠正过程中的变异，以保证产品质量稳定性的一套操作规程。
二、SPC实施步骤1. 制定SPC实施计划首先，需要确定实施SPC的范围和目标，明确需要监控的关键过程参数和质量特性。
然后，制定SPC实施计划，包括数据采集频率、样本容量、控制图类型等。
2. 数据采集与分析在实施SPC过程中，需要建立数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。
采集的数据需要进行分析，包括均值、标准差、变异系数等统计指标的计算，以及控制图的绘制和分析。
3. 过程监控与调整通过分析控制图，及时发现过程中的特殊原因变异，并进行相应的调整和改进。
同时，需要建立相应的纠正和预防措施，确保类似问题不再发生。
4. 持续改进SPC实施并不是一次性的工作，而是需要持续不断地进行改进和优化。
需要建立SPC实施的跟踪和评估机制，及时发现问题并进行改进。
三、SPC实施方案的关键要素1. 领导支持SPC实施需要得到企业领导的支持和重视，只有领导层的认可和推动，才能够确保SPC实施的顺利进行。
2. 员工培训员工是SPC实施的重要执行者，他们需要具备相关的SPC知识和技能。
因此，企业需要开展SPC的培训工作，提高员工的SPC意识和能力。
3. 数据采集系统建立完善的数据采集系统，确保数据的准确性和及时性。
可以借助信息化技术，建立自动化的数据采集和分析系统。
4. 过程改进机制SPC实施并不是为了监控而监控，更重要的是通过SPC发现问题，及时进行改进。
因此，需要建立相应的过程改进机制，确保SPC实施的有效性。
四、SPC实施方案的效果评估SPC实施后，需要对其效果进行评估。
评估的指标可以包括产品质量稳定性、生产效率提升、成本降低等方面。
什么是SPC？怎么用SPC？
什么是SPC？怎么⽤SPC？1- What：什么是SPCSPC：统计过程控制SPC说到底，就是⼀个图表，把⽣产过程中的数据，收集起来⽤图表的形式展现出来。
它的作⽤可以⼤致总结为：⽅便⼤家从图表中，找出有异常的数据。
跟进数据趋势，预见异常发⽣的可能。
数据异常后，做出相应的改善对策SPC中有8种图表，根据不同的场景，使⽤不同的图表。
但是需要说明的是，这些图⽚都长的⼀样：是的，都长成上⾯这个样⼦。
当我花了两个星期，跟吃屎⼀样，把SPC⼿册啃完，画出那8个图之后，也发出了同样的感叹：卧草，都TM⼀样的，不就是个趋势图嘛！当然，趋势图也是数据统计，所以也可以看做是SPC的⼀种实现⽅法。
SPC本质上就是⼀种特殊的趋势图，不过SPC给他们起来⼀个更有⽓质的名字：控制图。
当然了，控制图还要和普通的趋势图有差异的，具体表现为以下⼏点：1. 控制图都有上下控制线和中⼼线，UCL和LCL（具体会在6-How⾥⾯说明）2. 控制图的数据收集规则、数据分析的规则，更加的繁琐，更加的严格3. 控制图⼀定要有相应的改善输出恩，SPC就是这么⼀个玩意⼉。
需要说明的是，SPC和标准值没有关系，没有标准值也是可以做SPC控制图的。
2- Why：为什么要⽤SPC说实话：都TM是客户要求的，是⽼板要求。
（当我们是⼯程师的时候，都是这么想的）说假话：为了及时发现⽣产过程中，由特殊原因导致的异常，及时改善。
为了深⼊分析系统中的普通原因，进⼀步提⾼产品品质，为客户提供更好的产品。
（当成为⼀个⼯⼚的品质副总时，如何将⼀线数据浮上来，你会⾃然⽽然的想到SPC）在思考为什么要⽤SPC时，我们的观点和认知，是随着职位不断成长的。
不要硬逼着⾃⼰去理解SPC⼿册⾥，那⼗⼏页鸡汤式的SPC概述。
格局到了，⾃然就理解了。
但是SPC的作⽤是不会发⽣变化的，做就对了。
3- When：在什么时候⽤SPCSPC⼿册⾥⾯说，SPC只有在过程受控状态下，才能使⽤。
但是实际上，SPC就是⼀个图表，任何情况，任何产品，只要有数据就可以⽤SPC控制图。
SPC在质量管理中的应用研究
SPC在质量管理中的应用研究SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种重要的质量管理工具，通过统计学方法监控和控制过程中的变异性，确保产品和服务的质量稳定性。
SPC在质量管理中的应用研究已经成为一个热门话题，吸引了众多研究者的关注和参与。
本文将通过对SPC在质量管理中的应用研究进行综述，探讨其在提高产品质量、降低成本和提升客户满意度等方面的重要作用。
SPC的基本原理是通过数据收集、分析和控制过程变异性，以便及时发现和纠正潜在的质量问题。
SPC主要包括过程能力分析、控制图、假设检验、方差分析等统计方法。
通过对这些方法的应用，企业可以实时监控生产过程中的质量变化，及时采取措施，确保产品符合质量标准。
1.提高产品质量：通过SPC方法对生产过程中的关键参数进行实时监控和分析，可以及时发现生产过程中的异常情况，减少次品率和废品率，提高产品质量。
许多研究表明，通过SPC技术优化生产过程，可以显著提高产品的合格率和稳定性。
2.降低成本：SPC技术可以有效降低生产过程中的变异性，减少废品和次品的产生，提高生产效率，降低生产成本。
经济学研究表明，SPC方法可帮助企业节省大量成本，提高盈利能力。
3.提升客户满意度：高质量的产品和服务是提升客户满意度的关键。
通过SPC技术，企业可以更好地控制产品质量，提供高品质的产品和服务，满足客户需求，提升客户满意度，增强市场竞争力。
4.持续改进：SPC方法不仅可以用于生产过程中的控制，还可以用于质量管理体系的持续改进。
通过对SPC数据的分析，企业可以发现潜在的改进机会，优化生产过程，持续提升产品质量和生产效率。
在SPC在质量管理中的应用研究中，还存在一些问题和挑战，需要进一步探讨和解决。
例如，如何选择合适的监控指标和参数、如何建立有效的SPC体系、如何利用SPC数据进行持续改进等问题都是研究者需要深入研究的方向。
总的来说，SPC在质量管理中的应用研究具有重要的理论和实践价值，对于提高产品质量、降低成本、提升客户满意度等方面都有着积极的作用。
SPC统计在制程中的应用
SPC统计在制程中的应用引言SPC〔Statistical Process Control，统计过程控制〕是一种制程控制方法，通过对制程中收集到的数据进行统计分析和控制，以实现制程的稳定性和可控性。
SPC统计在制程中的应用已经得到了广泛的认可和应用，本文将介绍SPC统计在制程中的应用，包括其定义、原理、应用场景和效果等内容。
1. SPC统计的定义SPC统计是一种通过对制程过程中数据进行收集和分析，以实现对制程稳定性和可控性的控制方法。
其核心思想是通过收集和分析数据，获取制程的变化情况，并根据统计结果进行制程控制和改善，从而保证制程的稳定和一致性。
2. SPC统计的原理SPC统计的原理是基于统计学的方法和工具，通过对制程数据的收集和分析，了解制程的变化状态。
主要包括以下几个方面：•数据收集：收集制程过程中产生的数据，可以是实时监控数据，也可以是离线收集的数据。
•数据分析：对收集到的数据进行分析，可以使用统计方法，如均值、方差、极差等，来分析制程的变化情况。
•制程控制：根据分析结果，制定相应的控制策略，以实现对制程的控制和改善。
3. SPC统计的应用场景SPC统计在制程中的应用场景较为广泛，以下是几个常见的应用场景：3.1. 过程监控SPC统计可以用于实时监控制程过程中的关键参数，如温度、压力、流量等。
通过对实时监控数据的收集和分析，可以及时发现制程中的异常情况，并采取相应的控制措施。
3.2. 缺陷检测与分析SPC统计可以应用于制程中的缺陷检测和分析。
通过对制程中产生的数据进行分析，可以发现和分析制程中的缺陷产生的原因，从而采取相应的改良策略，提高制程的质量。
3.3. 过程改良SPC统计也可以应用于制程的改良中。
通过对制程数据的分析和比照，可以找出制程中存在的问题，并采取相应的改良策略，以提高制程的稳定性和可控性。
4. SPC统计的效果SPC统计在制程中的应用可以带来许多效果，包括以下几个方面：•提高制程的稳定性：通过对制程数据的统计分析和控制，可以提高制程的稳定性，减少制程中的变异性。
spc实施方案
spc实施方案SPC实施方案在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要不断提高生产效率和产品质量，以满足客户需求并保持竞争力。
统计过程控制（SPC）是一种用于监控和改进生产过程的方法，通过收集和分析数据来确保产品质量的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC的实施方案，包括步骤、工具和最佳实践。
第一步是确定SPC实施的目标和范围。
企业需要明确自己的目标，是提高生产效率还是改善产品质量？确定SPC实施的范围，是针对整个生产过程还是特定的环节？这些目标和范围将指导后续的实施步骤。
第二步是培训员工。
SPC需要员工具备统计知识和技能，他们需要了解如何收集数据、分析数据和采取相应的改进措施。
因此，企业需要为员工提供相关的培训课程，确保他们能够有效地应用SPC工具。
第三步是选择合适的SPC工具。
常用的SPC工具包括控制图、直方图、散点图等，企业需要根据自身的需求和实际情况选择合适的工具。
此外，还可以考虑使用质量管理软件来简化数据收集和分析过程。
第四步是制定SPC实施计划。
企业需要明确实施SPC的时间表和具体步骤，包括数据收集的频率、分析的方法、改进措施的落实等。
制定详细的实施计划有助于确保SPC的顺利实施和持续改进。
第五步是实施SPC并持续改进。
一旦SPC工具和计划准备就绪，企业就可以开始实施SPC。
在实施过程中，企业需要不断收集和分析数据，及时发现问题并采取改进措施。
持续改进是SPC的核心理念，通过不断改进生产过程，企业可以提高生产效率和产品质量。
最后，企业需要建立SPC的监控和反馈机制。
监控生产过程的稳定性和一致性是SPC的重要任务，企业可以通过定期审查数据和结果来监控SPC的效果。
同时，建立反馈机制可以让员工和管理层及时了解SPC的效果，并根据实际情况调整SPC的实施计划和工具。
总之，SPC是提高生产效率和产品质量的重要工具，企业可以通过明确目标和范围、培训员工、选择合适的工具、制定实施计划、持续改进和建立监控反馈机制来实施SPC。
spc控制的原理和应用
SPC控制的原理和应用介绍SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计学原理和方法，对生产过程中的数据进行监控和控制的方法。
它可以帮助我们判断生产过程是否稳定，并检测是否存在特殊原因造成的异常。
原理SPC的原理基于统计学的核心理论，主要包括以下几个方面：1. 随机性SPC假设生产过程是一个随机现象，即过程中的变异是由于种种随机原因所引起的。
随机变异是正常的，我们无法完全消除它，但可以通过SPC来控制。
2. 过程稳定性过程稳定性是指生产过程在一段时间内，其性能指标保持在可接受的范围内，没有受到特殊因素的干扰。
稳定的过程是基础，只有在稳定的基础上，我们才能判断是否存在异常。
3. 分析变异来源SPC通过分析和测量数据，确定变异是由于常规原因还是特殊原因造成的。
常规原因是可以预期的，比如机器磨损、环境变化等。
特殊原因则是不可预期的，比如材料缺陷、操作失误等。
4. 可控制性和不可控制性SPC将变异分为可控制性和不可控制性。
可控制性变异是由于人为因素或管理措施不当引起的，而不可控制性变异则是由于外界因素引起的，例如原材料质量、设备状态等。
应用SPC的应用非常广泛，包括制造业、物流业、金融业等。
下面以制造业为例，介绍SPC的应用场景和方法：1. 过程监控SPC能够帮助制造业监控生产过程，确保产品质量的稳定性。
通过实时采集和分析数据，可以及时发现异常，并采取措施进行调整和改进，以保持过程的稳定性。
2. 过程改进SPC可以帮助制造业找出导致产品质量问题的根本原因。
通过分析数据，识别并控制关键的工艺参数，可以实现过程的优化和改进，提高产品质量和生产效率。
3. 缺陷预防SPC可以通过对过程数据进行分析，预测和预防潜在的生产缺陷。
通过建立稳定的过程控制系统，可以减少产品缺陷率，提高产品的一致性和可靠性。
4. 过程认证SPC可以帮助制造业实现过程认证。
通过对过程数据的记录和分析，可以证明生产过程稳定，并满足相关的质量标准和要求。
SPC应用管理办法
第一章总 则第一条 目的为管理和验证过程能力、产品特性 , 提供统计的应用程序 .第二条 适用范围适用于稳定的批量生产线的过程能力验证和产品特性的管理 .第三条 关联标准 质量手册ZAO - 1001第四条 用语的定义过程能力指数 : 指技术要求与过程能力的比值 , 即 过程能力指数 过程 : 将输入转化为输出的一组有内在联系的资源和活动 . 注: ( 1 ) 资源可包括人员、资金、设施、技术和方法 . ( ISO8402 : 1994 )( 2 ) 在硬件产品的生产组织 , 习惯将过程指工序 , 如工序能力指数 .第二章 组织责任及权限第五条 职责与权限生产线现场应用的统计技术由技术主管部门负责培训与指导 . 检验 SYSTEM 应用的统计技术由检验部门负责培训与指导 .与质量体系有关的所有部门都有责任积极推动应用统计技术 , 应用项目也不 限于本规则确定的项目范围 .第三章 实施顺序第六条 程序目前适于本公司推广应用的统计技术识别为四种 , 制定相应的统计技术的应用程序. 计量值管理图 : 如平均值和极差管理图 . 即 X - P 图 计数值管理图 : 如不合格品率管理图 , 即 P 图过程能力分析 : 如计算过程能力指数衡量过程工程能力满足技术要求的程度 . PARETO 图 : 又称巴雷特 ( PARETO )图 . 运用"关键的少数和次要的多数 "的原 理 , 用图形表明影响质量的关键所在 , 是数据处理的良好工具 . 统计技术 . 6.1 管理图 6.1.1 应用管理图的用途包括 a. 诊断 : 评价过程的稳定性 ;过程能力b. 管理 : 确定对过程实施调整的时间 , 以及过程保持原有状态的时间 ;c. 确认 : 对过程改进的认可 .6.1.2 说明管理图是一种工具 , 用于识别某过程由于异常原因引起的变化以及由于固有的偶发原因引起的变化在预定的界限内随机重复 , 异常或特殊原因引起的变化表示出对某些影响过程的因素需要加以识别、调查 , 使其处于受控状态 .管理图的建立基于数理统计学管理图操作数据确定管理界限 , 如果过程不受异常或特殊的原因影响 , 未来的观察数据不会超出这一界限 , 有关管理图的详细情况可参阅参数文件 .管理图的种类很多 , 可用于过程、产品或任何输出的所有可计量和可计量数的特性 . 例如 : X-R 图和 P 图 .6.1.3 程序步骤a. 选择适用管理图的特性 ;b. 选择管理图的种类 ;c. 确定分组原则 ( 项目的某一小集合 , 并假设该集合内的变化仅由偶然因素所致 ) , 分组的规模大小和抽样频次 ;d. 收集并记录至少20-25组数据或使用以往记录的数据 ;f. 根据分组样本统计量 ;g. 绘制管理图并标出各分组的统计量 ;h. 检查管理界限以外的点并标注异常 ( 特殊 ) 原因 ;i. 决定下一步行动 .6.14 X 和 R 的计算方法a. X为样品组平均值的平均值X = ∑Xi/kb. R为极差 R 的平均值R = ∑Ri/kc. X 图中心线 ( CL ) 和上、下管理线（UCL、LCL ) 计算公式如下 :CL = XUCL = X+ A2RLCL = X - A2RA2 由于SAMPLE SIZE n确定的系数 ( 可由管理图用系数表1查得 )表 1 : 管理图系数选用表图1:装填数据X和R的分部图6.16 事例二 : P图已知某种产品的不合格品数的统计资料见下表3 , 试绘制其P图.P图的绘制同样按照控制图绘制程序( 见6.1.3节 )逐步进行 ,请参考事例一的步骤 ,这里不在重复 .按确定3δ控制图界限的一般公式 :UCL = 均值 + 3*标准差CL = 均值LCL = 均值 - 3*标准值对于大小为Ni的样本而言 , P图的中心线和上、下控制界限可以近似的表示为:CL = P P为平均不合格率UCL =P + 3 P(1-P)/NiLCL = P - 3 P(1-P)/Ni按上表中的计算可得结果为 :CL = P= 214/15795≈1.35%对于大小为Ni的样本而言 , P图的中心线和上、下控制界限可以近似的表示为:UCL = 0.0135 + 3 0.0135(1-0.0135)/835≈2.55%LCL = 0.0135 - 3 0.0135(1-0.0135)/835≈0.15%对于其他样本大小样本的上、下控制界限线 , 可类似求出 , 即得结果列于下表的相应栏中 , 此时的P图如下图2所示.从图中可看出 , 这种图的控制界限线比较复杂 , 推荐采用一种简化的方法是用样本大小的平均数N1/K∑Ni代替各个Ni,而将控制界限线拉成直线 .条件是 : ( 1 )最大的样本大小应在两倍N以下 :( 2 )最小的样本大小应在1/2N以上 .实际上起管理作用的只是上控制界限线,中心线表名不合格品率的平均水平 .有的P图可以不画出下控制界限线 .标分布标准差的6倍来刻画 , 即B=6δ为什么用6δ来刻画工序能力呢?这是因为 , 当过程处于稳定状态时 , 产品的质量指标服从正态分布(μδ^2 ,此时(μ±3δ ^ 2)的范围包括了99.73%的产品 , 也就是说几乎包括了全部产品,因此一般都采用6δ来表示过程能力,这是比较经济适用的.a. 过程能力指教工序能力只表示一种过程固有的实际加工能力,而与产品技术要求无关 ,为了反映和衡量过程能力满足技术要求的程度 , 引入过程能力指数的概念 , 定义如前所述.不同的情况下过程能力指数的计算方法不同,一般可分为:. 计量值质量指标的过程能力指数的计算 ;. 计数值质量指标的过程能力指数的计算 ;. 机械能力指数的计算 ;下面仅介绍一种最基本的计算方法 , 其余的计算方法参照参考文件进行 .- 分布中心与标准中心重合的情况,计量值质量指标的过程能力指数计算 .设质量指标为正态分布N(μ、δ^2)技术指标或公差范围为[ Ti , Tu],此时 , 标准中心M= ( Ti +Tu )/2, T=Tu - Ti . 并设μ= M (即分布中心与标准中心重合 ),在这种情况下 , 过程能力指数为 :Cp = T/6δ = ( Tu - Ti )/6δ≈( Tu/Ti )/6S其中S 为样本标准差 .绘制过程能力或质量指标分布曲线的基础是应用直方图 , 如下图所示:图3:直方图的事例- 事例车加工某种零件的尺寸公差为Φ-0.01,从该种零件加工过程中随机抽样,求得样本均值X=7.922 ,样本标准S=0.0052,求其过程能力指数.∵M= ( (8-0.05) + (8-0.05) )/2 =7.925 , X=7.922∴X ≈μ=MCp=(Tu/Ti)/6S=( (8-0.05) - (8-0.10) )/6*0.0052≈1.6'--过程能力判断过程能力判定,根据过程能力的大小 , 一般将加工分为5种类型 .51015202501020304050606.2 统计结果记录、分析6.2.1 各检验单位的检验但当根据实际情况制定相应的统计图表 .负责定周期统计 ( 通常为1次/月 )并报部门负责人审批 .6.2.2 检验员记录统计结果时 , 如发现异常点 , 应及时报于检验但当分析 ,情节严重的需报部门负责人及相关部门合意处置 ,按"不合格品处理业务规则ZAA-1009"执行 .7. 关联样式P DATA SHEET数据表P CHART 图表质量控制 X - R 图表P 表P DATA SHEET 数据表P表PCHART图表极差平均值图号:产品名特性值:允差:LCLR:文件编号:日期:检验员:部门:文件编号:时间:12345678910111213141535.629.220.239.429.231.423.2322932.632.226.827.827.831.6 ############################################################ 271833303329213317222610332631 27.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.44123456789101112131415 1.0% 1.50%0.8% 2.1% 1.0%0.8% 1.3% 1.0% 2.9% 1.1% 2.2% 1.6% 1.4% 3.2% 1.7% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35%0102030405060 2269.11618.4221813642噪音串线报警1报警2影响24075604530 48%72%86%98%####1617181920212223242522.231.228.831.429.63919.434.232.628.2 ######################################## 25413627282828253227 27.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.4427.44161718192021222324250.9% 1.1%0.9% 1.4%0.9% 1.4% 1.2% 2.4%0.9% 1.9%1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35% 1.35%。
SPC的应用与推行步骤
SPC的应用与推行步骤简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种常用的质量管理方法，旨在通过统计分析来监测和控制生产过程中的变异性，确保产品和服务的质量达到设定的标准。
本文将介绍SPC的应用领域和推行步骤，帮助读者理解并成功运用SPC。
SPC的应用领域SPC可以应用于各种生产和服务领域，以控制质量和改进过程。
以下是几个常见的SPC应用领域：1.制造工业：SPC可用于监测关键工艺参数、控制变量、防止次品率等，以确保产品质量稳定。
2.医疗保健：SPC可用于监测病人的生命体征、医疗器械的性能，提高医疗服务的质量和安全性。
3.金融服务：SPC可用于监测交易数据、风险指标等，预测金融市场的变化和风险。
4.软件开发：SPC可用于监测软件开发过程中的缺陷和错误率，帮助提高软件质量。
5.零售业：SPC可用于监测销售数据、库存状况等，及时发现问题并采取措施。
SPC的推行步骤要成功推行SPC，需要遵循以下步骤：1. 确定目标和目的在推行SPC之前，需要明确目标和目的。
例如，是为了控制产品质量、减少生产过程中的浪费、提供稳定的服务等。
确立清晰的目标和目的，可以让业务团队有明确的方向和动力。
2. 识别关键变量和测量指标确定需要监控和控制的关键变量和测量指标。
这些变量和指标应与产品质量和过程的关键要素密切相关。
通过分析历史数据和经验知识，识别关键变量和测量指标可以帮助我们更好地理解生产过程中的关键要素。
3. 收集和分析数据收集所需的数据并进行分析。
可以通过各种数据收集方法，包括手动记录、自动收集、传感器等。
分析数据可以使用统计方法，例如计算平均值、标准差、过程能力指数等，以获取有关过程稳定性和性能的洞察。
4. 确定过程能力和控制限根据数据分析的结果，评估过程的能力，并确定控制限。
过程能力指数可以帮助判断是否需要改进过程，而控制限可以用于监测过程稳定性。
通常，控制限采用正负三倍标准差的方法，即上限和下限分别为平均值加减三倍标准差。
spc应用的基本原理
SPC应用的基本原理什么是SPCSPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，它是一种用于监控和控制质量的统计方法。
通过收集和分析的数据，SPC可以帮助我们了解质量发生变化的原因，并采取相应的控制措施，以确保产品或过程在可接受的范围内。
SPC的原理SPC的基本原理是通过统计技术对数据进行分析，以确定过程中的异常和变异，并根据统计指标进行监控。
通过实时监测过程，并与预定的质量标准进行比较，可以及时发现和纠正质量问题。
SPC应用的步骤SPC应用通常包括以下步骤：1.确定关键过程：首先需要确定需要进行SPC的关键过程。
关键过程是对最终产品质量有重要影响的过程。
2.收集数据：在关键过程中，需要收集一系列数据。
这些数据可以是产品的尺寸、重量、温度等，也可以是过程的参数和环境等。
3.分析数据：通过对数据的统计分析，可以了解过程中的异常和变异情况。
常用的统计方法包括均值、标准差、正态分布等。
4.确定控制限：根据数据的统计特征，可以确定控制限。
控制限用于界定正常变异和异常变异，一般是根据数据的均值和标准差来计算的。
5.监控过程：在关键过程中设置监控规则，通过实时监测数据并与控制限进行比较，可以及时发现异常和变异情况。
6.采取改进措施：当过程发生异常或超出控制限时，需要采取相应的改进措施。
这可能包括调整工艺参数、更换设备或修复故障等。
7.持续改进：SPC是一个持续改进的过程。
通过不断收集数据、分析数据和采取改进措施，可以不断提高过程的稳定性和可靠性。
SPC应用的优势SPC应用具有以下优势：•提高产品质量：通过实时监测关键过程，并及时采取控制措施，可以有效提高产品质量。
减少缺陷品率，提高产品合格率。
•降低生产成本：通过对过程的监控和改进，可以减少不必要的废品和返工，降低生产成本。
•增强过程稳定性：SPC可以帮助找出过程中的异常和变异，并针对性地采取改进措施，从而提高过程的稳定性和可靠性。
SPC分析操作指引
SPC分析操作指引SPC（Statistical Process Control）是一种基于统计方法管理和改进过程稳定性的质量控制工具。
通过收集并分析数据，SPC帮助我们识别特殊原因变异，并采取相应的措施以确保生产过程符合预期的质量标准。
下面是SPC分析的操作指引，以帮助你正确地应用SPC来改进你的质量管理系统。
1.确定关键过程特性：首先，你需要明确你要分析的关键过程特性。
这些特性通常与产品的质量相关，例如尺寸、重量、温度等。
确保你选择的特性在生产过程中是可测量且有意义的。
2.收集数据：为了进行SPC分析，你需要收集足够的数据来描述你要控制的过程。
数据可以通过直接测量、抽样、测试或其他有效的方法获得。
确保数据的准确性和可靠性，可通过标准化检测方法、准确的测量设备等手段来实现。
3. 绘制控制图：控制图是SPC分析的主要工具。
它通过绘制过程特性的变化图表来显示过程的稳定性和变异性。
根据数据的类型和特性，选择合适的控制图，常见的有X-bar、R、S等。
将收集到的数据绘制到控制图上，并分析控制图中的模式、异常点等信息。
4.确定过程稳定性：通过观察控制图，判断过程是否稳定。
过程稳定意味着特殊原因变异得到控制，数据的变化只是由普通原因引起的。
控制图上的数据点应均匀地分布在控制线附近，没有趋势、周期性或突变等异常情况。
5.计算基本统计指标：除了绘制控制图外，还可以计算一些基本的统计指标来更全面地了解过程的表现。
常用的统计指标包括平均值、标准差、变异系数等。
这些指标可以与控制线上下限进行比较，以评估过程的稳定性和符合度。
6.识别特殊原因变异：如果在控制图上出现异常情况，即数据点超出了控制限，说明可能存在特殊原因的变异。
特殊原因可能包括设备故障、操作错误、材料问题等。
针对异常情况，应及时进行分析，并采取纠正措施以消除特殊原因的影响。
7.持续监控和改进：SPC分析是一个持续的过程，应该通过定期收集和分析数据来监控过程的稳定性，并进一步优化质量控制方法。
SPC实施的步骤
SPC实施的步骤引言SPC（统计过程控制）是一种用于检测和监控过程稳定性的方法，用统计数据分析过程中的变异性。
它可以帮助组织提高产品质量和生产效率，降低成本和浪费。
本文将介绍SPC实施的步骤，让您了解如何有效地引入和应用SPC。
步骤一：确定关键流程为了实施SPC，首先需要确定组织中的关键流程。
关键流程是指对产品质量或生产效率有重要影响的那些流程。
通过对关键流程进行监控和改进，可以最大程度地提高整体业务绩效。
例如，在制造业中，生产线的关键环节可能包括原材料收集、生产过程和产品包装等。
步骤二：收集数据在确定了关键流程后，下一步是收集与该流程相关的数据。
这些数据可能包括产品质量指标、生产过程中的参数、设备维护记录等。
数据的收集可以通过手动记录或自动化系统来完成。
收集到的数据应包括足够的样本量，以便进行统计分析。
常用的数据收集方法包括抽样调查、实时监测和机器数据采集等。
步骤三：制定控制范围在控制范围确定阶段，需要考虑所使用的数据类型和采样的频率。
控制范围是指根据统计分析得出的合理范围，超出该范围可能会导致过程失控，并进行相应的调整以保持过程的稳定性。
制定控制范围时，可以使用常用的统计指标，如平均值、标准差和极限值等。
通过分析历史数据和行业标准，可以确定合适的控制范围。
步骤四：数据分析和控制图绘制数据分析是SPC中最重要的步骤之一。
通过对收集到的数据进行统计分析，可以发现过程中的变异性，并确定其是否在控制范围内。
常用的数据分析方法包括直方图、散点图、帕累托图和箱线图等。
在进行分析时，可以使用各种统计工具，如均值、方差、相关性和回归分析等。
控制图是SPC中常用的可视化工具，用于监控过程的稳定性。
常见的控制图包括平均控制图和范围控制图。
通过绘制控制图，可以快速发现过程中的任何异常，并采取相应的措施进行调整。
步骤五：过程改进和持续监控一旦发现过程中的异常或变异，就需要采取相应的措施进行改进。
可以使用质量工具，如因果图、5W1H分析和PDCA循环等，来识别根本原因并制定改进计划。
品管应用手法 SPC 七大手法
品管應用手法一、層別法層別法是所有手法最基本的概念, 亦即將多種多樣的資料,因應目的的需要分類成不同的「類別」,使之方便以後的分析.一般的工廠所做的層別通常為「空間別」,如作業員:不同班組別機器;不同機器別原料、零件:不同供給人家作業條件:不同的溫度、壓力、濕度、作業場所…產品:不同產品別不同批別:不同時間生產的產品層別法將所要進行的項目利用統計表進行區別,這是運用統計方法作為管理的最基礎工具.(例一) ×公司注塑機系三班輪班,前周三班所生產的產品均為同一產品,結果為以班別來加以統計,可得知各班的產量及不良率狀況,以便於有依據地採取措施.層別法的應用,主要是一種系統概念,即在於要想把相當復雜的資料進行處理,就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的加以分門別類的歸納及統計.科學管理強調的是以管理的技法來彌補以往靠經驗靠直覺判斷的管理的不足.而此管理技法,除了建立正確的理念外,更需要有數據的運用,才有辦法進行工作解析及採取正確的措施.如何建立原始的數據及將這些原始數據依所需要的目的進行集計,也是諸多品管手法的最基礎工作.再舉個例子:國內航空市場近幾年所隨著開放而競爭日趨激烈,航空公司為了爭取市場,除了加強各種措施外,也在服務品質方面下功夫.我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查.此調查是通過調查表來進行的.調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質.地面又分為訂票、候機;航機又分為空服態度、餐欽、衛生……等.透過這些調查,將這些數據予以集計,就可以到從何處加強服務品質了.二、柏拉圖在工廠裏,要解決的問題很多,但往往不知從哪里著手,但事實上大部分的問題,只要能找出幾個影響較大的要因,並加以處置及控制,就可解決問題的80%以上.柏拉圖是根據歸集的數據,以不良原因、不良狀況發生的現象,有系統地加以項目別(層別)分類,計算出各項目別所產生的數據(如不良率、損失金額)及所占的比例,再依照大小順序排列,再加上累積值的圖形.柏拉圖產美國品管大師裘蘭博士(Joseph Juran)運用義大利經濟學家柏拉圖(Pareto)的統計圖加以延伸所創造出來的.在工廠或辦公室裏,把低效率、缺點、製品不良等損失按其原因別或現象別,也可換算成損失金額來表示,以金額順序大小排列,對占總金額的80%以上的項目加以追究處理,這就是所謂的柏拉圖(pareto)分析.柏拉圖法的使用要以是層別法的項目別(現象別)為前提,依經順位調整過後的統計表才能畫製成柏拉圖.柏拉圖分析的步驟;(1)將要處置的事,以狀況(現象)或原因加以層別.(2)縱軸雖可以表示件數,但最好以金額表示比較強烈.(3)決定搜集資料的期間,自何時至何時,作為柏拉圖資料的依據.期間盡可能定期.(4)各項目依照合計之大小順位自左至右排列在橫軸上.(5)繪上柱狀圖.(6)連接累積曲線.範例1:某部門將上個月生產的產品作出統計,總不良數414個,其中不良項目依次為:層別統計表破損 變形 刮痕 尺寸 其他不良 項目由上圖可以看出,該部門上個月產出不良最大的來自破損,占了47.1%,前三項加起來超過了80%以上,進行處理應以前三項為重點.隨著交通電子媒體的愈來愈發達,人與人之間的距離感覺愈來愈短,許許多多的事情也愈來愈復雜.一個管理人員面臨千頭萬緒的工作,總是有顧此失彼、窮于應付之感,以致造成許多的「盲亂」,工作缺乏效率.柏拉圖法(重點管理法),提供了我們在沒法面面俱到的狀況下,去抓重要的事情、關鍵的事情,而這些重要的事情又不是靠直覺判斷得來的,而是有數據依據的,並用圖形來加強表示.在這個快步調的時代裏,人們喜歡也習慣於快速地去思考事情及解決問題.假如能將平日累積的工作經驗融入此重點管理法中,對於問題的處理及解決,往往是一勞永逸的.也就是層別法提供了統計的基礎,柏拉圖法則可幫助我們抓住關鍵性的事情.100 比率不 良 數三、特性要因圖所謂特性要因圖,就是將造成某項結果的衆多原因,以系統的方式圖解之,亦即以圖來表達結果(特性)與原因(要因)之間的關系.因其形狀像魚骨,又稱「魚骨圖」.「某項結果之形成,必定有其原因,應設法利用圖解法找出其原因來.」首先提出這個概念的是日本品管權威石川馨博士,所以特性要因圖又稱「石川圖」.特性要因圖,可使用在一般管理及工作改善的各種階段,特別是樹立意識的初期,易於使問題的要因明朗化,從而設計步驟解決問題.(4M),而影響這些主要原因的一些要因如小骨一樣,又附在幾個主要原因的大骨上.所以要因分析圖如能做得完整的話,容易找出問題之症結,採取相應的對策措施.(一) 特性要因圖使用步驟步驟1:集合有關人員.召集與此問題相關的、有經驗的人員,人數最好4~10人.步驟2:挂一張大白紙,準備2~3支色筆.步驟3:由集合的人員就影響問題的要因發言,發言內容記入圖上,中途不可批評或質問.(腦力激蕩法)步驟4:時間大約1個小時,搜集20~30個原因則可結束.步驟5:就所搜集的要因,何者影響最大,再由大家輪流發言,經大家磋商後,認為影響較大的予圈上紅色圈.步驟6:與步驟5一樣,針對已圈上一個紅圈的,若認為最重要的可以再圈上兩圈、三圈.步驟7:重新畫一張要因圖,未上圈的予去除,圈數愈多的列為最優先處理.特性要因分析圖提供的是抓取重在原因的工具,所以參加的人員應包含對此項工作具有經驗者,才易奏效.(二)特性要因圖與柏拉圖之使用建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表.建立柏拉圖之目的,在於掌握影響全局較大的「重要少數項目」.再利用特性要因圖針對這些項目形成的要因逐予探討,並採取改善對策.產 品 別 要因分析圖50 A % B C D 其他(三)特性要因圖再分析要對問題形成的原因追根究底,才能從根本上解決問題.形成問題之主要原因找出來以後,再以「實驗設計」的方法進行實驗分析,擬具實驗方法,找出最佳工作方法,問題也許能得以徹底解決,這是解決問題,更是預防問題.任何一個人、任何一個企業均有它追求的目標.但在追求目標的過程中,總會有許許多多有形與無形的障礙,而這些障礙是什麽(WHAT)、這些障礙為何形成(WHY)、這些障礙如何(HOW)破解等問題,就是要因分析圖法主要的概念.事實上,任何事情的形成都有它的原因,比如說你的辦公桌的位置不好(腦子想),你就去搬動它(動手搬),所以辦公桌的位置就移動了.上面的例子中辦公桌的位置移動是結果,原先的位置不妥當是原因,動手去搬為達成目的所採用的方法.一個管理人員,在他的管理工作範圍內所追求的目標,假如加以具體的歸納,我們可得知從項目來說不是很多.然而就每個追求的項目來說,都會有影響其達成目的的主要原因及次要原因,這些原因就是阻礙你達成工作的變數.如何將追求的項目一一地羅列出來,並將影響每個項目達成的主要原因及次要原因也整理出來,並使用要因分析圖來表示,並針對這些要因有計劃地加以強化,將會使你的管理工作更加得心應手.同樣地,有了這些要因分析圖,即使發生問題,在解析問題的過種中,也能更快速,更可靠.四、實 驗 計 劃實驗計劃法是有計劃地在某種條件下進行實驗從而去獲得能預測某種現象的統計資料,並且通過分析實驗結果,從該現象中歸納出普遍性及再現性規則的一種有效方法.在工廠裏,比如有意地去變換製造要因,瞭解到何種要因影響某程度的特性.應用實驗計劃法,可以很迅速、很經濟、很有效地得到結論.實驗計劃法應用於改善工作中,更有明顯的效果.實驗計劃法的主要目的在於通過實驗的設計,選取最佳作業條件. 一元多次配置:(範例1)一個烤漆工廠,針對噴漆後烤漆所使用的時間及溫度各使用一元多次實驗法進行實驗,以瞭解哪一種條件下密著性(附著度)最好.先決條件:1. 底材要一樣(同一批材料及加工);2. 油漆要一樣(同一廠家及生產批);3. 溶劑要一樣(同一廠家及生產批);4. 粘度要一樣.在上面的生產條件固定的狀況之下,使用一元多次的配置法來實驗對產品特性(密著性)的影響.實驗的因素有兩個:烘烤溫度及時間.( C )溫度(分) 時 間在上圖溫度別中,可以看見,溫度在130度及140度最理想. 在上圖時間別中,可以看見時間在40分到60分最理想. 通過上面的實驗,我們很容易抓到最佳的生產條件.100 80 60 40 20 140 60 70 80 90 100 110 120 130 ×× × ××× × × × × 100 80 60 40 20 %10 20 50 90 80 × ×× × × ×××× 密著度 密著度實驗計劃是應用統計手法進行解決問題的方法,它在1 9世紀時就源自于英國,最早是在農地進行實驗,將同樣的一大片農地劃分成幾塊,在其他同樣的條件如作物、氣候、水份、翻土等條件下,施予不同的肥料,再依不同的階段來觀察其成長狀況及最後的結果,並依統計數據作選擇「最佳肥料」的依據.此一套技術要農作物方面獲得相當的成果,再逐步應用到畜牧業.以乳牛為例:技術人員針將一批乳牛予以分組,在其他同樣的條件下喂以不同的牧草,然後再以統計的方法分析其牛乳品質及出乳量,並依「結果」做重復的試驗來定出最後的「結論」,以選擇「最佳」的牧草.在工業上,自從大批量生產興起以來,任何一個管理方法或生產方法,對追求的目標都會產生巨大的影響.事實上,我們所從事的任何一項工作,其工作方法不一定是最好的.要如何追求最佳的工作方法?除了要具備專業的工作經驗外,利用實驗設計的簡單方法進行工作方法的突破,也是每個企業、每個管理人員應全力去進行的.五、散布圖散布圖是用來表示一組成對的數據之間是否有相關性.這種成對的數據或許是「特性一要因」、「特性一特性」「要因一要因」的關系.在我們的生活及工作中,許多現象和原因,有些呈規則形的關連,有些呈不規則形的關連.例如:物價的高低或消費支出水平有關連;油的粘度與溫度高低有關系;汽車的運轉數與出力有關系;等等.我們要瞭解它,必須藉助統計方法來判斷它們之間關系.下面我們列出了5種散布圖,分別是:(1)正相關(回轉數與出力)(2)負相關(油的粘度與溫度)(3)不相關(氣壓與氣溫)(4)弱正相關(身高與體重)(5)弱負相關(溫度與步伐)散布圖類型可見下列五圖.散布圖的繪制程式如下:1.收集資料(至少30組以上)2.找出數據中的最大值與最小值.3.準備座標紙,劃出縱軸、橫軸的刻度,計算組距.通常縱軸代表結果,橫軸代表原因.組距的計算應以數據中的最大值減最小值再除以所需設定的組數求得.4.將各組對應數標示座標上.5.須填上資料的收集地點、時間、測定方法、製作者等項目.(a)正相關(相關性強)(b)負相關(相關性強)(c)毫不相關(d)似乎有正相關 (相關性弱)(e)似乎有負相關(相關性弱)散佈圖分類六、查核表(Check Sheet )簡單的查核表,就是備忘條,將要進行查看的工作項目一項一項地整理出來,然後定期或定時檢查.1 、點檢用查核表此類表在記錄時只做「有、沒有」、「好、不好」的注記. 製作程式如下:a. 製作表格,決定記錄形式.b.將點檢項目列出.出力油的溫度溫度體重步伐c. 查核.d.異常事故處理.例:管理人員日常點檢查核表.2、記錄用查核表(計數用)記錄用查核表用來收集計量或計數資料,通常使用劃記法.其格式如下:有經驗管理人員,通常會把管理的工作規劃成兩個階段來運作,一個是改善管理,一個是維持管理,並持續進行.古雲「逆水行舟,不進則退」.這名話用在市場經濟環境下的管理工作再恰當不過了.試想一個企業的營運假如一直維持現狀,長期不進展,那只有接受淘汰的命運了,此所謂「適者生存,不適者汰換」.談到改善(突破),就要有計劃,然後全體動員去做.進行改善,進行突破,得到好的成果,這些成果就是改變了那些管理方法或生產方法,這些好成果得來不易,而要讓這些成果能維持不再掉下來,那就得在維持管理方面下功夫,也就是所謂的「標準化」工作了.的確,管理工作猶如爬山一樣,爬上一段就得休息一下,補充體力,準備下一段的工具,一段一段地爬,總是有機會到達山頂的.也是人把維持管理與改善管理與帶兵作戰來做比.一個指揮官的部隊把預定攻佔的陣地攻佔下來後,得先做陣地鞏固的工作,然後再進行下一波的攻擊.兩者道理是一樣的.改善工作需先改善計劃,改善計劃會產生計劃做法.然後這些計劃做法要交付實施,才有機會得到我們預期的效果.此時這些計劃做法有無確實在實施,或實施的過程出現哪些問題,就得依賴查核表的跟催.同樣的,得到成果要能維持,除了對新方法進行標準化外,經標準化後的新方法也可以使用查核表進行查檢,這也是管理機能中控制機能的一種.日常的管理工作中,使用查檢表的例子比比皆是,對我們的管理工作助益甚大.七、直方圖直方圖又稱柱狀圖,可將雜亂無章之資料,解析出其規則性.藉著直方圖,對於資料中心值或分佈狀況可一目了然.直方圖的製作,牽涉到一些統計學的概念,但我們盡可能用簡單的計算來說明.(一)直方圖製作之步驟:1、收集數據,並記錄於紙上.統計表上的資料很多,少則幾十,多則上百,都要一一記錄下來,其總數以N表示. 2、定組數3、找出最大值(L)及最小值(S),並計算全距(R).R=L-S4、定組距(C)R÷組數=組距,通常是2.5或10的倍數5、定組界.最小一組的下組界= S-測量值的最小位數(一般是1或0.1)×0.5最小一組的上組界=最小一組的下組界+組距最小二組的下組界=最小的上組界依此類推.6、決定組的中心點.(上組界+下組界) ÷2=組的中心點7、製作次數分佈表.依照數值大小記入各組的組界內,然後計算各組出現的次數.8、製作直方圖.橫軸表示測量值的變化,縱軸表示次數.將各組的組界標示在橫軸上,各組的次數多少,則用柱形劃在各組距上.9、填上次數、規格、平均值、數據來源、日期.直方圖主要作為觀察用,主要是為觀察直方圖之分佈圖型,將可得到3種狀況:(1)柱狀圖形呈鐘形曲線,可以說:a、制程顯得「正常」,且穩定,b、變異大致源自機遇原因.然若呈現的是一種多峰或多峰形分佈,則顯得「不正常」或制程中有兩個標準..(2) 制程中心值直方圖的平均值與規格中心值是否相近,作為調整制程的依據..(3) 制程是否有能力符合工程規格.依直方圖散佈狀況來衡量是否具有達到工程能力的水準.(二)直方圖可達到下列目的:.評估或查驗制程. 指出採取行動的必要. 量測矯正行動的效應. 比較機械績效. 比較物料. 比較供應商(範例1)測量50個蛋糕的重量N=50 Array重量規格=310 ±8g測量50個重量數據.如右表:L=320S=3021、將其分成7組2、全距R=L-S=320-302=183、組距C=18÷7=2.57,取C=34、第一組下界=S-(S個位數×0.5)=302-1=3015、第一組上界=301+C=3046、第二組依此類推7、劃次數分配表,如下表:8、畫直方圖UL=31820 SL=302 CL=310X=311組直方圖之作用方法在於瞭解制程全貌,可自圖上看出分配之中心傾向(準確度)及分配之形狀,散佈狀態(精密度)與規格關系.(1)準確度與精密度組別 準確度 精密度 一 ×二 ×三 × ×四上表中可以看出,一組的產品準確度雖然可以但精密度差,二組剛好相反,三組則準確度及精確度都差,四組兩者皆可以.分配形狀(參閱右圖) 圖A:常態,左右對稱,顯示. 制程大致穩定、正常.圖 A151012 3 4 5 6 7次 數CL 5圖B:偏態,應有人為因素.圖B圖C:雙峰型.制程內可能有2種不同之組合.圖CD:不正常分配.可能檢查測定人員對測定值之處理有偏差.圖DSL SU(3)圖形與規格比較圖A:成常態分配, 圖且均落於規格界限之內 A(準確度、精密度均可).圖圖B:平均值偏低, B部分比例超過下限(準確度差).圖C 圖C:平均偏高,部分比例超過上限(準確度差).圖D 圖D:產品變異大,品質不勻,精密度差,應改善變異或放寬規格. 圖E 圖E:產品變異太小,可能品質過剩.八、分佈圖分佈圖較直方圖能達到具體運算的效果. (一) 表示分配位置的量 (1) Χ 平均值把所有的數據加起來的總合再除以數據的數量,即n 個數據Χ1、Χ2、… Χn 平均值為Χ,即Χ=1/n(Χ1+Χ2+…+Χn)=1/n Σ Χ1例如有6個數據8、9、6、5、8、7. Χ=1/6(8+9+6+5+8+7)=1/6 ×43=7.2(注:在統計學上母群體的平均值以μ表示.) (二)表示分配變異的量 (1)R 範圍(Range)即數據的最大值(Max)與最小值(Min)的差. R=Xmax-Xmin例:一件產品,抽檢5個,量其長度為10.2、 9.9、9.7、9.8、10.3. 最大值Max=10.3 最小值Min=9.7 R=10.3-9.7=0.6 (2)S 平方和各個數據與平均值的差,各別乘以平方後加起來的總和為S.S=(Χ1-Χ) +(Χ2-Χ) +…+(Χn-Χ)=Σ (Χi -X)=Σ Χi – (Σ X i ) /n例:上例的5個數據的平方和為:S=(10.2-9.98)+(9.9-9.98)+…=0.268或S=(10.2+9.9+9.7+9.8+10.3) -5(10.2+9.9+9.7+9.8+10.3) =0.268(3) S 變異數平方和(S)除以數據的個數(n).S = S/N例:上題的5個數據的變異數.S = S/N=0.268/5=0.0536 (4)σ 標準差變異數( S )加以開平方即得標準差. σ= S 2 = S/N 例:上題5個數據的標準差:22 2 222 22 2 1 2 222222σ= 0.0536 =0.232 (5)常態分佈從一群數據裏可以整理出次數分配圖及直方圖,如果把數據無限的增大時,就可以得到如下圖的一種類似像鐘鈴曲線的分佈曲線.平均值μ,標準差σ的 分配一般簡寫為 N( μ、σ).(三)常態分配下出現的或然率(1) 如常態分配下平均值μ的兩側各取一個標準差(σ)的寬度,則在此區域內出現的或然率為68.27%.(2) 如取2σ,則在此區域內出現的或然率為95.45%.(3) 如取3σ,則在此區內出現的或然率為99.73%.σ μ ±3σμ ±1σ μ ±2σ 68.27% μ ±2σ95.45%μ -3σμ +3σ μμ 99.73% μ -3σ μ +3σ如果在述的分配里,隨機抽取一個樣品,則這個樣品數據出現在u ±3σ區以外會是1000次里約有3次的可能機會.次數分佈圖分佈圖看起來很復雜,其實計算起來很簡單.當然,運用分佈圖需要一些時間,但是分佈圖不只可得到產品的準確度及精密度,而且較直方圖可得到實際的數值,可以提供給我們更正確的訊息,以便採取矯正措施.著者參觀過甚多的工廠,尤其中小企業,最大的特色就是大家都很忙,忙著生產,忙著趕交貨.大部分的人關心的就是生產、交貨,對品質問題卻疏於重視,就是重視,大部分的企業也是在檢驗上嚴格把關,把不良品予剔除,然後不是報廢就是整修.報廢也好,整修也好,付出的代價都太大了.由於品質成本過大,甚至把原有的利潤也給抵消掉,實在可惜.在20世紀中期,美國軍方的工廠為了提高品質,而有了零缺點計劃(ZD)的推動,要求每一項工作「一次性做好」,此ZD雖然有別於日本推行的QCC,但是也是至今品質管理一個很重要的主流.通過檢驗的手段把不良品予剔除,也許有機會讓顧客接受產品,但是卻完全不符合經濟(成本)的要求.何況篩選的方法,對品質來說不見得有保障.使用分佈圖,尤其在大量生產型的工廠,可得到「出來的就是好的產品」.九.管制圖(control chart)1924年美國的貝爾電話實驗所的修華特博士(Dr. W.A.Shewart)首先提出管制圖使用以後,管制圖就一直成為科學管理上的一個重要的工具,尤其在品質管制里就成了一個不可或缺的工具.在生產的過程中,變異是正常的現象,其來自機遇原因的變異雖無可避免,但非機遇原因大都是人為成人力可以控制的.我們知道在日常的生產里,產品雖在正常的情況下生產,但其產品仍會隨機做一上一下的變化,有些人靠經驗來判斷及處理,但經驗多半依靠直覺,當直覺不可靠時,會產生嚴重後果,何況經驗是有相當長時間的試誤累積而來的.而利用管制圖,可以依科學方法加以管制,並研究制程的變異研判是機遇原因或非機遇原因,適時地採取對策措施.(一)管制圖的實施循環1、在制程中,定時定量隨機抽取樣本.2、抽取樣本做管制特性的量測.3、將結果繪制於管制圖上.4、判別有無工程異常或偶發性事故.5、對偶發性事故或工程異常採取措施.a.找尋原因.b.改善對策、應急對策.c.防止再發根本對策.管制圖的實施循環從上圖可以看出,管制圖的實施步驟是:抽取樣本,進行檢驗,將檢驗的結果畫制於管制圖上,再從管制圖來判斷,工程是否正常,如為不正常即應採取必要的矯正措施. (二)管制圖分類管制圖分為計量值管制圖和計數值管制兩種.1. 計量值管制圖用於產品特性可測量的,如長度,重量,面積,溫度,時間等連續性數值的數據有:X-R:平均值與全距管制圖(表2-9-1)X-R:中位數與全距管制圖(表2-9-2)X-Rm:個別值與全距移動管制圖(表2-9-3)X-σ:平均值與標準差管制圖.其中以X-R使用最普遍.1.計數值管制圖用於非可量化的產品特性,如不良數,缺點數等間斷性數據.有:P-Chart:不良率管制圖(表2-9-4)Pn-Chart:不良數管制圖C-Chart:缺點數管制圖(表2-9-5)U-Chart:單位缺點數管制圖其中以P-Chart應用較廣.初學管制圖,可以先從X - R圖及P Chart的使用開始,等熟練以後再視需要使用其他的圖.(三)X-R管制圖X主要管制組間(不同組)的平均值變化.R主要管制各組內(同一組樣品)的範圍變化.例:一組測量數據5+2+10+7+4有5個平均值X=(5+2+10+7+4)/5=5.6 全距R=Xmax-Xmin=10-2=81.管制界限的計算. X-R圖系數表(表2-9-6)X圖X=X1+X2 +…Xn/n X=X1+X2 +…Xk/k中心線(CL)=X上限下限(LCL)=X-A2 RR圖R1:第一組內最大減最小上限(UCL)=D4 R下限(LCL)=D3 RX-R 圖系數表 (表2-9-6)2. 管制圖製作法.步驟:(1) 收集最近與今後制程相似的數據約100個.(2) 依測下時間或群體區分排列.(3) 對數據加以分組,把2-6個數據分為一組.. 組內的個別數據以n 表示.. 分成幾組的個別組數以K 表示.. 剔除異常數據.(4) 記人數據表內(如圖)(5) 計算每組平均值X(6) 計算每組全距R(7) 計算總平均值X (8) 計算全距平均R(9) 計算管制界限值(下表).(10) 劃出管制界限.所定的方格最好能在上下限間隔20~30mm 較合適.(11) 打上點記號.點與點(組與組)距離約2~5mm 較合適.在管制界限內的點以‧為記,在管制界限外以.12:記入其他有關事項.13:檢查:(a) 制程是否在管制狀態下.(b) 檢討制程能力.3、管制界限與產品規格比較.將計算管制圖之數據整理成直方圖,然後再與規格比較.(1)直方圖在產品規格值上、下限內,則所計算出來的管制上、下限可採用.SU SL OK SU SLOK。
实施spc的步骤
实施SPC的步骤概述统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种基于统计方法的质量管理工具，通过对过程数据进行分析和监控，帮助组织识别和改进不稳定的过程，以实现质量的持续改进。
本文将介绍实施SPC的步骤，以帮助组织顺利开展SPC的应用。
步骤一：确定目标和范围在实施SPC之前，首先需要明确目标和范围。
明确目标可以帮助组织明确SPC的目的和预期效果，从而更好地规划和实施。
确定范围则可以帮助组织明确SPC的应用对象和应用领域。
•确定SPC的目标：例如提高产品质量、降低生产成本、减少不良品率等。
•确定SPC的范围：确定哪些过程将被纳入SPC的监控范围，哪些过程数据将被采集和分析。
步骤二：收集数据SPC的核心是对过程数据的分析和监控，因此需要首先收集合适的数据。
收集数据时应考虑以下几个方面：1.数据类型：确定需要收集的数据类型，例如尺寸、重量、时间等。
2.数据采集方法：选择合适的数据采集方法，例如手工记录、仪器自动采集等。
3.数据采集频率：确定数据采集的频率，即多久采集一次数据。
步骤三：数据分析在收集到数据之后，需要对数据进行分析，以便了解和评估过程的稳定性和一致性。
数据分析的主要步骤包括：1.统计指标计算：计算数据的统计指标，例如平均值、标准差、极差等。
2.过程能力评估：评估过程的稳定性和一致性，通常使用过程能力指数（CP、CPK）进行评估。
3.控制图绘制：绘制控制图以可视化数据，并用于识别过程的特殊因素和异常。
步骤四：制定控制策略基于数据分析的结果，组织需要制定相应的控制策略，以确保过程稳定且可控。
控制策略通常包括以下几个方面：1.规范设定：制定明确的规范和标准，以指导并限制过程的变异。
2.控制限设置：根据控制图的分析结果，设置合理的控制限，以检测并处理过程的特殊因素和异常。
3.预防措施：制定预防措施，以避免过程的不稳定和非正常变异。
步骤五：实施监控监控是SPC的核心环节，通过对过程数据进行实时监控，可以及时发现和处理过程的异常和特殊因素。
教材--SPC应用导入
教材–SPC应用导入1. 引言1.1 目的本文档旨在提供一个针对SPC（统计过程控制）应用导入的详细教程。
通过本教材的指导，用户将了解如何成功导入SPC应用，从而有效监控和控制产品的质量。
1.2 背景在现代制造企业中，如何实现对产品质量的有效控制是一个非常重要的问题。
SPC技术是一种基于统计的质量管理方法，它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和控制，帮助企业实现对产品质量的持续改进。
对于那些刚刚开始使用SPC的企业或个人来说，导入SPC应用可能是一个具有挑战性的任务。
因此，本教材将提供一个详细的导入过程，以帮助用户顺利完成SPC应用的导入。
2. 导入准备工作在开始导入SPC应用之前，您需要完成以下准备工作：2.1 准备SPC应用软件选择一款适合您需求的SPC应用软件，并完成其安装和配置。
常用的SPC应用软件有Minitab、SPC XL等，您可以根据自己的需求选择合适的软件。
2.2 收集数据为了进行SPC应用的导入，您需要收集一定的生产数据。
这些数据可以包括产品尺寸、重量、温度等关键参数的测量值。
确保数据的准确性和完整性对于后续的数据分析和控制非常重要。
2.3 教育培训在使用SPC应用之前，您可能需要接受相关的SPC培训，以便更好地理解和运用SPC方法。
这可以帮助您更好地理解SPC应用的导入过程，并正确地应用SPC技术来监控和控制生产过程。
3. SPC应用导入步骤在完成导入准备工作后，您可以按照以下步骤进行SPC应用的导入：3.1 创建SPC工程在SPC软件中，通常有一个工程管理模块，您可以通过该模块创建一个新的SPC工程。
在创建工程时，您需要输入工程名称、产品信息、工艺参数等相关信息。
确保输入的信息准确无误，以便后续的数据分析和控制。
3.2 导入数据在SPC工程创建完成后，您可以开始导入之前收集的生产数据。
SPC软件通常提供了导入数据的功能，您只需要选择正确的数据文件和导入方法即可。
导入数据时，请务必注意数据的格式和结构，确保数据的正确导入。
SPC应用完整解决方案
目錄1. 統計製程控制(SPC)的基本概念1.1 質量的基本概念1.2 統計製程控制(SPC)是什麼？1.3 統計製程控制(SPC)的貣源與發展2. 常用的統計方法2.1 概率2.2 統計特徵數2.3 正態分佈（Normal Distribution）2.4 中心趨向定律（Central Limit Theorem）2.5正常狀態的統計規律2.6常規控制圖及其3σ界限2.7變異的基本概念2.8數據的種類2.9控制圖的種類3. 計量值控制圖的製作及應用3.1 選擇計量值控制圖3.2 數據收集3.3 控制界限的設定3.4. 控制界限的更新3.5 控制界限和規格的關係4. 計數值控制圖的製作及應用4.1 選擇計數值控制圖4.2 數據收集4.3 控制界限的設定4.4 控制界限的更新5. 控制圖的分析5.1 正常狀態5.2 異常現象5.3 失控行動表6. 製程能力的研究6.1 製程能力研究的目的6.2 製程能力指數的計算和分析7. 控制圖與七工具的關係7.1 七工具是什麼？7.2 統計分析表Checksheet7.3 分類法Stratification7.4 巴氏圖Pareto Analysis7.5 直方圖Histogram / Barchart7.6 因果圖Cause-and-Effect Diagram7.7 散佈圖Scattered Diagram8. 附錄8.1 控制圖用途總表8.2 控制圖的選擇8.3 控制圖工作紙8.4 控制圖樣本8.5 實習題1. 統計製程控制(SPC)的基本概念1.1 質量的基本概念1.1.1 品質的定義●卓越的程度比較的意義：產品（功能、品質、安全、『級數』等）比較；●品質水準定量意義：技術評估；●適合用途（Fitness for Use）產品或服務，在滿足特定需要的能力；●滿足顧客要求。
1.1.2 檢查與品質●「品質」並不是靠檢查出來，而是靠生產出來的；●檢查只是把所製成的，與規格要求的，作一個比較；●檢查只能停止不合格品的流動,但不能停止它的產生;●檢查本身都有品質問題,存在誤檢及漏檢,尤其是複雜和大量的檢查.●檢查需要格外的成本和時間.●如果產品在第一次便做得對，便可消除廢料、翻工及減少顧客投訴；1.1.3 品質與市場競爭能力●商品要達到暢銷目的，通常要有三個必備的條件：-1. 品質優良；2. 價格合理；3. 交貨期準。
spc应该如何应用-spc应用实例来详细说明
spc应该如何应用_spc应用实例来详细说明随着市场竞争的加剧，企业对产品生产也提出了更高的要求，可是，产品在实际生产过程中容易受到外界原因的影响而发生一些波动。
为了避免这种现象出现，很多企业开始选择spc 应用分析管理。
可是，spc不同于一般的质量管理工具，你知道spc该怎么应用吗?下面就用spc 应用实例来为我们详细说明吧。
第一、spc应用主要包含两个阶段：从spc应用实例中可以看出，实施spc主要包括分析阶段及监控阶段。
所谓的分析阶段，主要指的是现进行生产准备，将生产中所需的原料以及测量系统和设备按照标准进行准备，并要确保在生产准备完成后可以政策使用不发生任何不稳定的现象。
另一个监控阶段则是使用控制用控制图进行监控，并密切观察控制图，一旦发现失控现象，要及时找到原因，并想办法消除。
第二、spc应用不可忽视分析用控制图的制作步骤。
在spc应用实例中，制作分析用控制度并没有那么难，只要我们选取控制图的制作特征，然后根据质量特性和适用的场所选择控制图类型。
再去确定合适的样本组、样本大小和抽取间隔，收集记录20到25个样本组数据，或者适用之前记录的数据，计算出各组样本的统计量、中心线与控制盐，再去绘制控制图，判断过程是否受控即可。
第三、spc应用过程中要重视控制用控制图的绘制。
在spc应用实例中，可以根据分析用控制图提供的信息判断生产过程是否稳定，即是否有系统因素在起作用。
然后剔除分析用控制图中无代表性的数据再重新计算中心线和控制限。
直到确认分布范围位于公差界限之内，在确认和平过程稳定并具备足够的工序能力后，才能开始批量生产，并用控制图控制生产过程，即根据控制图类型抽取样本进行计算、绘图和分析。
、从上述spc应用实例中可以看出，完成spc应用是一个繁琐的过程，只有借助专业的spc 软件工具，才能以自动化、智能化的模式，实现数据的自动连接与采集记录并做好数据的及时性处理。
同时达到节约人力成本，提高企业生产效益的最终目的。
SPC应用的最基本原理是
SPC应用的最基本原理是什么是SPC？SPC（Statistical Process Control）是一种基于统计的过程控制方法，用于监控和控制生产过程中的质量。
它通过收集并分析过程数据，以便识别和纠正潜在的质量问题，从而实现持续改进和质量保证。
SPC应用的最基本原理SPC应用的最基本原理是通过对过程数据的收集、分析和控制，实现对生产过程的稳定和可控。
1. 过程数据的收集SPC的第一步是收集过程数据。
这些数据可以来自于生产线上的传感器、检测仪器或人工记录。
过程数据主要包括产品特性、测量结果、时间戳等。
2. 过程数据的分析SPC的第二步是对过程数据进行分析。
这里有两个主要的分析方法：控制图和统计分析。
控制图控制图是SPC中最常用的工具。
它通过绘制过程数据的统计特性图来判断一个过程是否处于统计控制之下。
常用的控制图有X-Bar图、R图、S图等。
通过对控制图的分析，可以识别出任何不符合规定的特殊因素，有助于确定是否需要进行调整或改进。
统计分析除了控制图，还可以对过程数据进行统计分析。
统计分析可以帮助我们了解过程中的变异性、趋势和异常情况，并找出导致质量问题的根本原因。
常用的统计分析方法有平均数、标准差、方差分析、回归分析等。
3. 过程的控制SPC的最终目标是实现对生产过程的控制。
通过对过程数据的分析，我们可以确定一些控制界限或规范，以确保过程处于可控状态。
当过程数据超出控制界限时，说明过程出现了异常情况，需要进行调整或改进。
4. 持续改进和质量保证SPC不仅仅是一个一次性的过程，它是一个持续改进和质量保证的循环过程。
通过不断收集、分析和控制过程数据，可以发现问题并进行调整，以改进产品质量和生产效率。
SPC的优势SPC应用的最基本原理带来了许多优势，包括：•实时监控：SPC可以实时监控生产过程中的质量，及时发现问题并采取措施，避免不合格产品的产生。
•减少变异性：通过对过程的控制，SPC可以减少过程的变异性，提高产品的一致性和稳定性。
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1.目的
为了在公司各过程有效的控制产品的品质，特制定此规范。
2.范围
适用于本公司扬声器、受话器的生产过程 3.职责
3.1品管部负责对生产过程中的重点参数管制
4.名词定义
4.1 SPC: 就是应用统计技术,通过对制程中的数据分析 ,进行控制制程中的变异. 4.2 σ(Sigma)：估算基于给定样本的标准偏差。
4.3 CPK ：制程综合能力分析 4.4 Xbr-R ：均值和极差管制图 4.5 P ：不良率管制图
5. 作业内容
5.1 CpK (制程能力分析)
星龙电讯产品有限公司
5.1.3C p k评估等级:
A:1.33≤C p k
B:1.0≤C p k<1.33
C:0.67≤C p k<1.0
D:C p k<0.67
5.2Xbr-R (均值和极差管制图)
5.3 P管制图(不良率管制图)
星龙电讯产品有限公司
6.记录表单
CPK检查表
Xbr-R管制图
Ｐ控制图。