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Spc统计 - 统计过程控制（SPC）作者：佚名文章来源：ISOYES收集点击数：13172 更新时间：2006-9-17 20:15:53 在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。

波动分为两种：正常波动和异常波动。

正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。

它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。

异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。

它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。

过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

统计过程控制（（StatisticalProcessControl，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的。

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要求。

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的休哈特原理的传统的控制图，但控制图不仅限于此。

近年来又逐渐发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSU M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；对多重质量特性控制的T2控制图等。

这些大大拓宽了SPC的应用领域，也增强了SPC工具的有效性。

SPC源于本世纪二十年代，以美国休哈特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，二战中美国将其制定为战时质量管理标准，当时对保证军工产品的质量和及时交付起到了积极作用；自五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起到了至关重要的作用；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。

在ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。

SPC非常适用于重复性生产过程。

它能够帮助我们对过程做出可靠的评估；确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。

SPC作为质量改进的重要工具，不仅适用于工业过程，也适用于服务等一切过程性的领域。

在过程质量改进的初期，SPC可帮助确定改进的机会，在改进阶段完成后，可用SPC来评价改进的效果并对改进成果进行维持，然后在新的水平上进一步开展改进工作，以达到更强大、更稳定的工作能力。

Spc统计 - 成功实施SPC的因素作者：佚名文章来源：ISOYES收集点击数：4011 更新时间：2006-9-17 20:15:53 因素1：实施计划“凡事预则立，不预则废”。

计划对于任何事情都有着不可忽视的作用。

对于SPC项目，一个有效的计划极其重要。

有效的计划包括这些方面。

首先，它应该是全面周密的。

也就是说，在SPC项目实施之前，应该充分估计所要用到的资源，包括项目分几个阶段，各阶段的目标、所参与人员、工作内容、工作时间、硬件资源、软件系统、资金等。

确定了这些方面内容的计划才是一个具体、明确、切实可行的SPC项目实施计划。

其次，它应该有一定的灵活性。

计划制定时应该尽量充分估计到实施过程中的偏离，并且给出偏离后的处理方法以及补充的资源。

因素2：培训培训是保证SPC能够被正确理解和运用的关键。

对于SPC项目中的培训工作，应该制定合理的培训方案，该方案明确了培训内容、接受培训人员、培训时间、日期、培训师、培训目标等项。

应该针对管理和操作的需要，针对具体的职位或人员，选择合理的培训内容及目标，如表1是笔者制定的培训枹案，此方案是对质量工程师的培训，由于其职位的要求比较高，所以必须掌握比较深入的统计学知识，但是对于操作员工，其培训内容就没必要这么深入，只需要了解数据的输入方法（如小键盘的操作）及异常的判断以及如何处理异常。

因素3：技术支持技术支持工作包括两方面，一是SPC信息系统供应商的系统支持，二是企业内电脑、网络管理或信息部门的支持。

SPC信息系统供应商应该保证整个SPC系统功能达到企业的实施要求；能够提供系统的操作规范；能够提供SPC理论知识及SPC软件系统运行的正确咨询工作。

企业内部的技术支持工作主要是提供网络的维护、系统平台的提供，并且保证它的安全有效性。

因素4：激励任何项目的执行都离不开人的作用。

根据马斯洛的需求层次理论，任何人都有受人尊敬以及自我实现的需求，从工作中如果得不到这样的满足，必将影响工作热情，其效果就是影响了项目的执行及效果。

在SPC的项目实施中，为了激励员工正确学习并积极完成项目的各项工作，必须有效的激励方法。

有效的激励方法可以是：1）召开项目启动会议。

此会议必须让项目参与人员明确自己的重要性与不可取代性，同时要阐述每个人的工作在他或她的职业生涯中的重要性，比如掌握了SPC知识就会多一项专门技能，也就增加了一种职业选择的机会。

2）定期或不定期沟通。

让参与项目的员工清楚自己及别人的工作完成及效果情况，并且，SPC项目经理应该充分表扬在项目执行中已经保证质量并且高效率完成工作任务的员工，同时也把正确的引导、建议、期望及鼓励给予那些为完成以及效果不好的员工，这一点非常重要。

3）给予奖金。

适当的给予奖金奖励可以充分有效的调动员工的工作热情。

因素5：编码系统SPC系统也是一个信息系统，与其他信息系统一样，它需要对企业中庞大的产品或生产过程的统一编码。

编码的合理与否在最终的运用上有很大的不同。

SPC项目的事实施中会遇到产品的编码、过程的编码、质量特性的编码、缺陷编码、常用改善措施编码、常用异常原因编码等等。

按照企业原有编号作为系统中的编码，如产品编号，可能编码就比较长，但实际意义却能充分体现；如果以新的规则重新编码，那么，系统在使用时将比较简洁，但是却牺牲了其含义的明确性。

实际工作中，一定要权衡两方面的效果，作出统一的编码系统。

“千里之行，始于足下”，这项工作是SPC信息系统实施的第一步具体工作。

因素6：系统维护SPC系统初步运行以后，必须对系统进行持续的维护，否则将功亏一篑。

SPC系统的维护工作包括方面：1、网络及服务器维护。

企业内的网络管理员必须维护网络正常开通；数据库服务器、自动采集服务器、自动检测服务器都正常工作，这样，基于网络的SPC系统才能正常启动和运行。

2、数据及时输入。

除了自动采集的数据外，手工采集的数据必须及时输入才能体现SPC的时效性。

3、及时处理异常情况。

遇到过程异常，应该立即处理，真正起到防患于未然的作用，并且，及时处理还可以在系统内共享经验，每个系统内的工作人员都能从中获益。

Spc统计 - 关于spc的专业名词作者：佚名文章来源：ISOYES收集点击数：7772 更新时间：2006-9-17 20:15:53 准确度Accuracy成品改善ActiononOutput制程中对策ActionontheProcess人员变异AppraiserVariation计数值AttributeData平均数Average中位数平均AverageofMedian全距平均AverageofRange标准差平均AverageofStandardDeviation平均数－全距管制图Average-RangeControlChart二项分配BinomialDistribution平均数－标准差制图Average-StandardDeviationControlChart 中心线CenterLine；CL中央极限定理CentralLimitTheorem管制界限ControlLimITS持续改善ContinualImprovement管制图ControlChart分散Dispersion管制计划ControlPlan计件CountbyPieces计点CountbyPoints关键制程特性CriticalProcessCharacteristics共同原因CommonCause每百万缺点数管制图DefectPartsPerMillionControlChart分配Distribution关键产品特性CriticalProductParameter仪器变异EquipmentVariation连续随机变数ContinuousRandomVariable估计平均数EstimatedAverage离散随机变数DiscreteRandomVariable单位缺点数DefectsPerUnit单位缺点数管制图DefectsPerUnitControChart指数分配ExponentialDistribution估计不良率EstimatedProcessPercentDefectives次数分配FrequencyDistribution估计标准差EstimatedStandardDeviation漏斗实验FunnelExperiment个别值－移动全距管制图Individual-MovingRangeControlChart 仪器设备Gauge每百万缺点数DefectsPartPerMillion；dppm仪器设备能力研究GRRStudy绩效报告InformationaboutPerformance直方图Histogram固有制程变异InherentProcessVariation个别值Individual短期制程能力研究ShortTermProcessCapabilityStudy中心位置Location管制下限LowerControlLimit；LCL管制上限UpperControlLimit；UCL中位数Median规格下限LowerSpecificationLimit；LSL混批MixedLot量测系统误差MeasurementSystemError标称植Nominal中位数－全距管制图Median-RangeControlChart 常态分配NormalDistribution不良数管制图NumberofDefectivesControlChart 缺点数NumberofDefects缺点数管制图NumberofDefectsControlChart不良数NumberofDefectives每百万不良数PartsPerMillion；ppm不在管制状态下OutofControl制程能力图ProcessCapabilityChart过度调整Overadjustment制程绩效指数ProcessPerformanceIndex柏拉图ParetoDiagram不良率管制图PercentDefectivesControlChart不良率PercentDefectives制造流程图ProcessCapabilityChart卜氏分析PoissionDistribution长期制程能力研究LongTermProcessCapabilityStudy 群体Population简单随机抽样SimpleRandoMSAmpling精密度Precision分段随机抽样StageRandoMSɁmpling制程系统Process统计制程管制StstisticalProcessControl；SPC制程能力ProcessCapability制程能力图RunChart样本Sample全距Range抽样Sampling抽样分配SamplingDistribution合理的分组RationalSubgrouping偏态Skewness再生性Reproducibility再现性Repeatability特殊原因SpecialCause稳定性Stabiity规格界限SpecificationLimITS标准差StandardDevivation分层分析Stratification分层批StratifiedLot分层随机抽样StratifiedRandoMSAmpling 组平均数SubgroupAverage组标准差SubgroupStandardDeviation组全距SubgroupRange规格上限UpperSpecificationLimit；USL 系统抽样SystematiCSAmpling组间变异VariationbetweenGroups总平均数TotalAverage组内变异VariationwithinGroup干预Tempering计量值VariableData良率Yield总制程变异TotalProcessVariation组中位数SubgroupMedian中心值Target总变异TotaVariation均匀分配UniformDistribution管制状态下UnderControl推移图TrendChart变异Variation良率管制图YieldControlChartSpc统计 - SPC统计技术运用在各行业运用中存在的弊端作者：佚名文章来源：ISOYES收集点击数：2472 更新时间：2006-9-17 20:15:49 SPC自1924年由美国贝尔电话实验室休哈特首创以来，成为质量管理。