CTQ、CPK、SPC概念

简介
CTQ（Critical-To-Quality）的意思是品质关键点
该概念常在six sigma管理中被提到。

企业提供的产品和服务必须满足客户要求的品质特征. 在Six Sigma (六西格玛)中, 通常用Y来表示.很多公司都是把其作为一个输出的衡量性指标（Outcome Indicator）举个例子来说，麦当劳顾客减少，此时的关键指标就是平均每天顾客人数(person/day)不同的项目有不同的指标的。

什么是关键品质特性（CTQ）
顾客最在意的产品或服务的特性
品质：功能、可用性、可靠性、可维护性…
交期：准时
价格：比较性、价格、总成本、折扣…
售后服务：即时性、便利性、速度…
Voc = f ( CTQs )
Y = f (X1, X2, X3, …Xn)
Y = f (X)
输出输入
输出是输入的函数
为什么要推行六西格玛 Why Six Sigma
1.竞争的需要
2.数据驱动进步
3.客户导向及要求
4.建立共同的语言
5.掌握通用工具
6.解决方法与思路
7.降低 FCR，减少失败质量成本
英文释义
CTQs (Critical to Quality) are the key measurable characteristics of a product or process whose performance standards or specification limits must be met in order to satisfy the customer. They align improvement or design efforts with customer requirements.
CTQs represent the product or service characteristics that are defined by the customer (internal or external). They may include the upper and lower specification limits or any other factors related to the product or service. A CTQ usually must be interpreted from a qualitative customer statement to an actionable, quantitative business specification.
To put it in layman's terms, CTQs are what the customer expects of a product... the spoken needs of the customer. The customer may often express this in plain English,
六西格玛
六西格玛（Six Sigma）又称：6σ，6Sigma，不能使用大写的Σ，西格玛（Σ，σ）是希腊文的字母，在统计学中称为标准差，用来表示数据的分散程度。

六西格玛
其含义引申后是指：一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。

如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。

六西格玛（6σ）概念作为品质管理概念，最早是由摩托罗拉公司的比尔·史密斯于1986年提出，其目的是设计一个目标：在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。

真正流行并发展起来，是在通用电气公司的实践，在杰克·韦尔奇于20世纪90年代发展起来的6σ（西格玛）管理是在总结了全面质量管理的成功经验，提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法，成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。

该管理法在摩托罗拉、通用电气、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝、华硕等众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。

为此，国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作，引导企业开展6σ管理。

随着实践的经验积累，它已经从单纯的一个流程优化概念，衍生成为一种管理哲学思想。

它不仅仅是一个衡量业务流程能力的标准，不仅仅是一套业务流程不断优化的方法。

CTQ 的了解
一.Critical-To-Quality (CTQ) 品质关键点
企业提供的产品和服务必须满足客户要求的品质特征. 在Six Sigma (六西格玛)中, 通常用Y来表示.很多公司都是把其作为一个输出的衡量性指标（Outcome Indicator）
二.CTQ 是通过分析确定的顾客的关键特性.
Y是由CTQ 导出的组织内部某个具体流程的关键输出变量或关键输入变量
三.CTQ是从顾客角度出发，影响顾客满意度的质量特性，
而six sigma中的Y是项目改善对象。

四.在产品制造上，我认为可以把CTQ粗略地分为两大类别：产品特性和过程参数。

确定CTQ是最重要同时也是最困难的工作之一，且没有一定之规。

CTQ的确定有以下一些方法：1）由客户指定。

有些客户会对某些特定产品规定一些特别重要的特性。

2）可以召集相关的人员，特别是产品工程师，工艺工程师以及流程操作人员讨论，哪些产品特性或过程参数对最终产品品质有重要影响。

哪个领域都有专家，应该群策群力。

3）收集关于该产品在sample-built或pilot run中发现的问题，或类似产品在生产过程中及使用现场发现的问题的数据，然后进行分析（比如用pareto chart），得出CTQ。

4）对一些复杂的流程（即不太清楚流程的哪些变量对流程输出的质量有关键影响），也许需要借助DOE。

总之，只有对产品特性和过程参数与产品最终性能和品质之间的因果关系有比较清楚的认识，才能有效地确定CTQ。

另外，CTQ也许会随时间的变化或流程的变化而改变；同时，确定CTQ后不等于说可以降低对其他特性和参数的重视程度。

五.6sigam项目首先就是以客户关注为中心。

所以要先有VOC后有CTQ。

VOC到CTQ的转化，要有调查问卷、客户需求分析、QFD、博拉图等转化工具来完成。

VOC 不确定，就不能谈CTQ。

六.CTQ的关键步骤，也就是VOC的开始我们不是说，顾客的要求通常是最直观的表象（如这空调的声音太大，这汽车的加速不好，这电脑的总是挡机等等，也就是从这里开始，我们要采用一定的工具（如上面提到的QFD等等），将这些表象转换为具体的适合于公司的质量技术过程（有的公司会从四个角度来考虑：财务、学习成长、顾客、过程），通常采用树图的形式表现出来。

可参考QFD的作法找出产品特性。

七.CTQ不是由顾客指定的。

顾客只能反映VOC（用户呼声），顾客是非专业的，只有通过专业人员才专业工具才能实现VOC到CTQ的转化。

转化工具为QFD、朴拉图等。

其他CTQ
脱机直接制版(Computer-to-plate)
在机直接制版(Computer-to-press)
直接印刷(Computer-to-paper/print)
数字打样(Computer-to-proof)
社区技术预览版(Community Technology Preview)
普通PS版直接制版技术,即CTcP(Computer-to-conventional plate)
ECC特性
存储量与密钥规模
ECC遵从IEEE标准。

组合矩阵(Combining-matrix)分为私钥矩阵和公钥矩阵，分割密钥序列
(Separating-keysequence )由一定数量的分割密钥(Separating-key)构成，密钥对用(ssk, SPK)标记。

标识密钥(Identity-key)由标识产生，用(isk,IPK)标记。

组合密钥(Combined-key)由标识密钥和分割密钥复合而成，用(csk,CPK)标记。

ECC复合特性
组合公钥体制采用有限域Fp上的椭圆曲线E: y≡ ( x+ ax + b ) mod p，以参数(a, b,G, n, p)定义。

其中a, b是系数，a,b,x,y∈p，G为加法群的基点，n是以G为基点的群的阶。

令任意小于n的整数为私钥，则r G=R为对应公钥。

ECC复合特性如下：
在椭圆曲线密码ECC中，任意多对公、私钥，其私钥之和与公钥之和构成新的公、私钥对。

如果，私钥之和为：( r1 + r2 + … + rm )modn = r
则对应公钥之和为：R1 + R2 + … + Rm= R (点加)
那么，r和R刚好形成新的公、私钥对。

因为，R = R1 + R2 + … + Rm =r1G + r2G +…+ rmG = (r1 +r2 +…+ rm) G = r G 编辑本段密钥分类
标识密钥
组合矩阵
组合矩阵分为私钥矩阵和公钥矩阵。

矩阵大小均为hx32，用（ri,j）或（Ri,j）表示，i=1..h，j=1..32。

r是小于n的随机数。

私钥矩阵（ri,j）用于私钥的生成，是秘密变量。

公钥矩阵由私钥矩阵派生，即 ri,j G= (xi,j,yi,j) =Ri,j，是公开变量。

标识到矩阵坐标的映射
标识到组合矩阵坐标的映射通过将标识ID经Hash变换变成YS序列实现：
YS =Hash (ID)= w1，w2，…，w34；
w的字长为k比特，k由矩阵的行数h决定，即h=2，
w1 - w32依次指示行坐标。

w33- w34指示分割密钥坐标。

列坐标从1到32顺序启用。

标识密钥的计算
标识私钥(isk)的计算在KMC进行。

设第i列所用行坐标用wi表示，令标识私钥为isk，那么私钥以有限域域Fp上的倍数加法实现，实体Alice的私钥为：
公钥计算以椭圆曲线E上的倍点加法实现，对应公钥为：
分割密钥
分割密钥由YS序列中的w33,w34指示，从分割密钥序列中选取，并只以公钥形式存在，分割公钥序列SPKi可以文件形式公布，或记入CPK-card。

组合密钥
标识密钥和分割密钥复合形成组合密钥。

设分割私钥为ssk，实体Alice的组合私钥cskAlice由KMC计算：
cskAlice = (iskAlice +sskAlice)mod n
将组合私钥cskAlice记入Alice的CPK-card并删除分割私钥sskAlice。

组合公钥由各依赖方计算：
CPKAlice=IPKAlice+SPKAlice；
编辑本段小结
数字签名
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密钥交换
CPK密钥交换遵从Diffie-Helman协议。

加密：Alice通过Bob的标识求出YS序列中的w33-w34，在分割公钥序列中查找出Bob 的分割公钥SPKBob；
Alice根据Bob的标识和公钥矩阵计算Bob的标识公钥IPKBob；
Alice计算Bob的组合公钥：CPKBob=IPKBob+SPKBob；
作用
CPK是基于组合的公钥体制，将密钥生产和密钥管理结合起来，能够实现数字签名和密钥交换，可以满足超大规模信息网络与非信息网络（包括物联）中的标识鉴别、实体鉴别、数据保密需求。

编辑本段应用
品质统计过程中的意义
CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。

制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。

制程能力指标是一种表示制程水平高低的方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。

制程能力的研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品的良率在要求的水准之上，可作为制程持续改善的依据。

而规格依上下限有分成单边规格及双边规格。

只有规格上限和规格中心或只有规格下限和规格中心的规格称为单边规格。

有规格上下限与中心值，而上下限与中心值对称的规格称为双边规格。

当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。

CPK值越大表示品质越佳。

Cpk——过程能力指数
CPK = Min（CPKu,CPKl)
USL (Upper specification limit): 规格上限。

LSL (Low specification limit): 规格下限。

ˉx = (x1+x2+...+xn) / n : 平均值。

T = USL - LSL : 规格公差。

U = (USL + LSL) / 2：规格中心。

CPKu = | USL-ˉx | / 3σ
CPKl = | ˉx -LSL | / 3σ
Cpk应用讲议
1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。

2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp.
Ca: 制程准确度。

在衡量「实际平均值」与「规格中心值」之一致性。

对於单边规格，因不存在规格中心，因此不存在Ca；对於双边规格，Ca=(ˉx-C)/(T/2)。

Cp: 制程精密度。

在衡量「规格公差宽度」与「制程变异宽度」之比例。

对於单边规格，
只有上限和中心值，Cpu = | USL-ˉx | / 3σ。

只有下限和中心值，Cpl = | ˉx -LSL | / 3σ
对於双边规格：Cp=(USL-LSL) / 6σ
3. Cpk, Ca, Cp三者的关系： Cpk = Cp * ( 1 - |Ca|)，Cpk是Ca及Cp两者的中和
反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)
4. 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性
对后制程的影响度。

5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。

6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可
顺利计算其值。

7. 首先可用Excel的“STDEVP”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规
格公差(T)，及规格中心值(U). 规格公差T=规格上限－规格下限；规格中心值U=（规格上
限+规格下限）/2；
8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值 (X为所有取样数据的平
均值)
会越小；若工序能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。

那么，应当用一个什么样的量，来描述生产过程所造成的总分散呢?通常，都用6σ(即μ+3σ)来表示工序能力：工序能力=6σ若用符号P来表示工序能力，则：P=6σ式中：σ是处于稳定状态下的工序的标准偏差工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。

但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。

因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度。

这个参数就叫做工序能力指数。

它是技术要求和工序能力的比值，即
工序能力指数=技术要求/工序能力Cp=T/6σT——公差σ——总体标准差（或用样本标准差S）当分布中心与公差中心重合时，工序能力指数记为Cp。

当分布中心与公差中心有偏离时，工序能力指数记为Cpk。

运用工序能力指数，可以帮助我们掌握生产过程的质量水平。

制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。

制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。

当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。

CPK值越大表示品质越佳。

CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））
SPC
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1.1．统计过程控制统计过程控制
2.2．大豆浓缩蛋白大豆浓缩蛋白
3.3．中国特警中国特警
4.4．质量管理与控制质量管理与控制
5.5．迭加编码迭加编码
1.统计过程控制
编辑本义项
SPC
求助编辑百科名片
即统计过程控制。

是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。

SPC强调以全过程的预防为主。

也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.
目录
SPC(1)
SPC技术原理
SPC可以为企业带来的好处
实施SPC的两个阶段
SPC的最新发展
SPC生产统计过程控制
SPC统计过程控制
如何创建SPC系统
SPC(1)
SPC技术原理
SPC可以为企业带来的好处
实施SPC的两个阶段
SPC的最新发展
SPC生产统计过程控制
SPC统计过程控制
如何创建SPC系统
∙SPC的有效实施
∙企业为什么要实施SPC
展开
编辑本段SPC(1)
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（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。

在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。

编辑本段SPC技术原理
统计过程控制（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。

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。

编辑本段SPC可以为企业带来的好处
SPC强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。

SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。

正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制，SPC可以：·对过程作出可靠的评估；
·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；
有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：
·降低成本
·降低不良率，减少返工和浪费
·提高劳动生产率
·提供核心竞争力
·赢得广泛客户
·更好地理解和实施质量体系
编辑本段实施SPC的两个阶段
实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。

在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。

分析阶段的主要目的在于：
一、使过程处于统计稳态；
二、使过程能力足够。

分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。

生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。

如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。

直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。

监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。

此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。

监控可以充分体现出SPC预防控制
的作用。

在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。

编辑本段SPC的最新发展
经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。

概括来讲，SPC的发展呈现如下特点：（1）.分析功能强大，辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC 的辅助决策功能越来越得到强化；
（2）.体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制；
（3）.与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。

适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。

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.过程能力指数
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点在中心线同侧无一点在C区内。

编辑本段SPC统计过程控制
1、前言─SPC的由来、发展和基本要求
2、识别关键控制点
3、数据变异的衡量和分析·直方图
4、数据的动态变异·控制图
4.1、随机波动与异常波动
4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制图》(Control Chart)要点
4.3、常规控制图的类型和实例
s 控制图的结构和概念解释
s 控制图类型和用途
1) X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图)
s 结构和应用流程
s 举例
2) I和MR控制图
s 结构和应用流程
s 举例
3) 离散U、C、P、NP控制图
s 结构和应用流程
s 举例
s 如何收集数据
s 采样及数据收集
s 设定和维持控制界限
4.4、控制图制订和使用中的若干实际问题
4.5、现代控制图技术案例
5、过程能力与过程性能(Process Capability / Performance)分析以及相应的指数CPK、PPK的应用
6、过程能力/性能的保证和提高---查找原因采取纠正/预防措施的逻辑推理工具
s 5M1E要素
s 分层法与排列图
s 用于因果关系和逻辑关系分析的非数字资料方法工具: 因果图、系统图与“5Why分析表”、关联图、故障树分析(FTA)、过程决策程序图(PDPC)法
7、如何实现有效的SPC现场控制
s 受控的标准
s 流程失控的表现
s 失控的现场应对
s 练习制作控制图进行失控分析
s SPC实施中现场“看得见管理”应用的直观显示图表
8、SPC的效果评估的方法
s 显著性检验
s 统计抽样检验
9、回归分析
s 一元线性回归分析
s 曲线回归
s 双列相关分析
10、方差分析
s 方差分析的基本概念及其应用
s 方差分析在MSA(测量系统分析)中的应用
s 多重比较:q检验
11、试验设计(Design of Experiment, DOE) --介绍正交试验设计
12、SPC项目的开展(SPC在QCC/QIT、6Sigma项目活动中的应用)
编辑本段如何创建SPC系统
1、关键流程的确定
2、稳定工艺过程
3、过程能力的测定和分析
4、确定控制标准
5、选择和建立控制图
6、制定反馈行动计划
7、MSA测量系统分析
8、SPC应用的有效性评估
9、SPC应用的团队活动
10、案例分析及实施疑难探讨
编辑本段SPC的有效实施
一、原因分析目前我们国内许多企业也开始逐步认识和推广SPC，但并没有达到预期的效果，为什么呢？究其原因，主要可以分为以下几点：
1、企业对SPC缺乏足够的全面了解
2、企业对实施SPC的前期准备工作重视不够
3、未能有效地总结和借鉴其他企业的经验
二、改进对策
针对以上原因，要保证SPC实施成功，企业应重视如下几方面的工作：
1、领导的重视
2、工程技术人员的认识和重视
3、加强培训
4、重视数据
5、实施PDCA循环，达到持续改进
编辑本段企业为什么要实施SPC
SPC是全球范围内制造业所信赖和采用的质量控制技术。

半个多世纪以来，SPC的广泛应用推动了制造业的发展与繁荣。

新世纪是质量的世纪，质量塑造未来，质量也是竞争的关键。

在一些行业，应用SPC已经成为企业生存的基本需求。

传统观念把检验作为质量保证的手段，只能事后判断，而应用SPC，能够把握先机，预防不合格品的出现，降低成本，提高企业运行效率。

SPC 强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。

SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。

正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制SPC可以帮助企业：
·对过程作出可靠的评估；
·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；
有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：
·降低成本；
·降低不良率，减少返工和浪费；
·提高劳动生产率；
·更好地理解和实施质量体系。