统计工序控制的基本概念
简述工序质量控制的主要内容
简述工序质量控制的主要内容摘要：一、工序质量控制的概念二、工序质量控制的主要内容1.工艺过程控制2.质量检测与评价3.不良品预防与控制4.质量改进与持续优化三、工序质量控制的方法与策略四、工序质量控制的应用与实践五、总结与展望正文：工序质量控制是制造业中至关重要的一环，它主要关注的是在生产过程中如何保证产品质量满足预定标准。
工序质量控制的主要内容可以从以下几个方面进行阐述：一、工序质量控制的概念工序质量控制是指在生产过程中，对各个工序的质量进行监测、评价和调整，以确保最终产品的质量满足要求。
工序质量控制是质量控制体系的重要组成部分，它强调预防性原则，通过对生产过程的实时监控，及时发现并解决问题。
二、工序质量控制的主要内容1.工艺过程控制：工艺过程控制是工序质量控制的基础，它关注的是生产过程中各个工序的执行情况。
通过对工艺参数、操作方法等进行严格控制，确保产品质量的稳定性。
2.质量检测与评价：质量检测是工序质量控制的关键环节，通过对产品进行定期的检测，评价产品质量是否满足标准要求。
检测结果可用于评价生产过程的质量状况，为不良品预防提供依据。
3.不良品预防与控制：不良品预防与控制是工序质量控制的核心内容。
通过对生产过程中可能出现的不良品进行预测和分析，制定相应的预防措施，降低不良品产生的风险。
4.质量改进与持续优化：质量改进是工序质量控制的目标。
通过对生产过程的不断优化，提高产品质量，降低生产成本，实现企业的可持续发展。
三、工序质量控制的方法与策略工序质量控制的方法与策略包括：统计过程控制（SPC）、全面生产维护（TPM）、六西格玛管理等。
这些方法与策略旨在提高生产过程的稳定性，降低不良品率，提高客户满意度。
四、工序质量控制的应用与实践在实际生产中，工序质量控制的应用与实践主要包括：制造业的质量管理、工程项目的质量管理、服务业的质量管理等。
通过实施工序质量控制，企业可以有效提高产品质量，降低生产成本，提升竞争力。
第13章 统计工序(过程)控制
2
异常因素（ 异常因素（系统因素） 系统因素）
在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、 硬度的显著变化；设 备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等； 因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险； 因素的影响在经济上是必须消除的； 在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的 ; 由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发 生各种变化。 ∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状 态。对这样的工序必须严加控制。
8
• •
控制图基本构造
x (或 x 、 R 、 S等 ) 控制上线UCL 控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号（或时间） 控制图的构造
1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐 标系； 2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL； 3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。
~ X −R
L—S X—Rs
因各种原因（时间费 用等）每次只能得到 一个数据或希望尽快 发现并消除异常原因 样本容量相等 样本容量可以不等 样本容量（面积或长 度）相等 样本容量（面积或长 12 度）不等
计 数 值 控 制 图
不合格品数 控制图 不合格品率 控制图 缺陷数控制 图 单位缺陷数 控制图
X −R 图
1 n x i = ∑ xij n j =1 Ri = max(xij ) − min (xij )
x j = x n +1 (n为 数 )
统计过程控制(SPC)
（三） x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象（统计量） 2. 收集k组预备数据（一般K=25；每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则） 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中，判断状态。
分析过程若失控或异常，找出原因， 进行纠正，防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图，判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限，作控制用控制图，进行日
常管理
四、 X S 图（掌握） 五、X-Rs图（了解）
六、Me-R图（了解）
七、P控制图
（一）P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
（二）P控制图的统计基础为二项分布，其
内容 （1）利用控制图分析过程的稳定性，对
过程存在的异常原因进行预警；
（2）计算过程能力指数分析稳定的过程 能力满足技术要求的程度，对过程质量进行 评价。
三、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则，应用统计技术对 过程各阶段评估和监控，建立并保持过程 处于可接受的并且稳定的水平从而保证产 品与服务符合规定的要求的一种质量管理 技术。
过程能力指数 过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计，在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计，在实
际情况下计算 ˆ Lt S
统计工序控制的基本概念
统计工序控制的基本概念统计工序控制是一种管理方法，目的是通过对工序中的数据进行统计分析，以便更好地控制生产过程和提高产品质量。
统计工序控制依赖于统计方法和技术，以及对过程和产品的数据收集和分析。
它是工业生产中质量管理的重要工具之一。
在统计工序控制中，关键的基本概念包括过程稳定性、过程能力指数和控制图。
首先，过程稳定性是指生产过程中的输入、输出和其他关键因素在一段时间内保持相对恒定的状态。
稳定的过程是统计工序控制的前提。
为了评估过程的稳定性，可以使用各种统计图表和指标，比如控制图、过程平均值和标准差等。
其次，过程能力指数是用于衡量生产过程能够产生合格产品的能力。
它基于对过程的统计分析，通过比较产品规范限制和过程数据的分布情况来确定过程的能力。
常用的过程能力指数包括Cp、Cpk和Pp等。
控制图是统计工序控制中最常用的工具之一。
它是一种图表，用于显示过程数据的变化和趋势。
控制图通常包括一个中心线、一个上控制限和一个下控制限。
通过将过程数据与这些控制限进行对比，可以判断过程是否处于控制状态。
如果数据点超出控制限，则表明存在特殊因素或变化，需要进行进一步的分析和调整。
统计工序控制的基本概念主要涉及到衡量过程的稳定性和能力，并通过控制图等工具来监控和调整生产过程。
通过对工序数据的收集和分析，可以及时发现和纠正潜在的质量问题，提高生产效率和产品品质。
统计工序控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过对生产过程中数据进行分析和解读，实现过程的稳定性和能力的评估，并及时采取控制措施，从而确保产品的质量稳定性和可靠性。
SPC是质量管理的核心要素之一，在工业生产中起到了至关重要的作用。
SPC的核心理念是"规则"和"分离"。
通过建立规则，即设定上下限和中心线，在正常生产过程中，在一定的范围内浮动是可接受的。
这个范围受到生产能力和产品规范的限制。
统计过程控制知识大全
统计过程控制知识大全1、统计过程控制的基本知识1.1统计过程控制的基本概念统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。
SPC中的主要工具是控制图。
因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。
对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手：（1）在现场能够较熟练地建立控制图；（2）在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断；（3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施。
大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的，主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随以必要的练习与实践方能奏效。
1.2统计过程控制的作用（1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点：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十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。
这体现了质量管理学科的科学性。
第2 页（共12 页）为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。
其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。
道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。
这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。
休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。
1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。
（2）“21世纪是质量的世纪”。
美国著名质量管理专家朱兰早在1994年的美国质量管理年会上即提出此论断，若干年来得到越来越多的人的认同。
spc统计工序控制
简介统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
它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。
解决的问题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）与品质特性质。
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、样本大小与管制界限。
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以下二点：(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.选用适宜的控制图种类；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排列有缺陷的点子以与标明异常（特殊）原因的状态；9.决定下一步的行动。
统计过程控制(SPC)
高的有效能力。
利用控制界限判断 是否为特殊性变异
10
控制图种类(以数据类型分)
计量值控制图
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
计数值控制图
不良率控制图 不良数控制图 缺陷数控制图 单位缺陷数控制图
k
k
1
• e
(
x )2 2 2
2 •
e 2.718
μ+k σ
17
控制图原理
μ± kσ μ± 0.67σ
μ± 1σ μ± 1.96σ
μ± 2σ μ± 2.58σ
μ± 3σ
在内的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
1931年Shewhart發表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”
1941~1942
Z1-1-1941 质量控制的主导工具
制定成美国标准 Z1-2-1941 控制图用于数据分析
Z1-3-1942 控制图用于过程质量控制
3
好的过程才会有好的结果
ACT
DO
STUDY
PLAN
2.控制过程 •监控过程性能 •查找变差的特殊原 因并采取措施
DO
ACT
STUDY
PLAN
DO
ACT
STUDY
3.改进过程 •改变过程从而更好 地理解普通原因变 差 •减少普通原因变差
统计过程控制(SPC)
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
质量管理基础-第6章 统计过程控制
第六章统计过程控制1、统计过程控制的基本知识1.1统计过程控制的基本概念统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。
SPC中的主要工具是控制图。
因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。
对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手：（1）在现场能够较熟练地建立控制图；（2）在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断；（3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施。
大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的，主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随以必要的练习与实践方能奏效。
1.2统计过程控制的作用（1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点：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十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。
这体现了质量管理学科的科学性。
为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。
其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。
道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。
这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。
休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。
1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。
（2）“21世纪是质量的世纪”。
美国著名质量管理专家朱兰早在1994年的美国质量管理年会上即提出此论断，若干年来得到越来越多的人的认同。
SPC过程控制精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版1.统计过程控制SPC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。
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)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，达到持续改进统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
统计过程控制(SPC)
定义的统计控制状态时, 使用 图所定义的统计控制状态时,
Cp.
使用Pp.
目标值
LSL
USL
能力 = 3 x Cp
实际过程表现指数
我们生产的产品
实际过程表现指数 : …是过程平均值和靠近的规范极限之差的绝对 值与3倍的所测量的过程标准偏差的比值. …反映过程中心偏移和离散问题.
CPL = X-LSL 3P
方差的開方
V S2 S n 1
統計基本概念的理解
–可以說明擁有高Sigma值的工序，具備不良率 低的工序能力
–Sigma值越大品質費用越少，周期越短。
統計基本概念的理解
• 正態分布：N（60，52） • 標準正態分布：N（0，12） • 70分的情況下Z-值是
Z x 70 60 2 • 假如規格上限是755分的話，現在的工序能力是Z=2或
2. 报告长期PPK
四、CPK与PPK之间关系
过程潜力指数: …是规范范围与6倍的所测量的过程标准偏差的比值. …反映过程离散情况.
Cp = USL-LSL 6P
Pp = USL-LSL 6T
当过程处于用标准控制图所 当过程没有处于用标准控制
定义的统计控制状态时, 使用 图所定义的统计控制状态时,
6 sigma的品質水準是什麼？
• 正態分布的平偏移（±1.5 σ）
規格下限 （LSL）
-1.5σ +1.5σ
規格上限 （USL）
-6σ -5σ -4σ -3σ -2σ -1σ X +1σ +2σ +3σ +4σ +5σ +6σ
按規格變化和平均值偏移的不良率
規格關系
±1σ ±2σ ±3σ ±4σ ±5σ ±6σ
统计工序过程控制
• 控制界限与两类错误的关系
放宽控制界限，即k越大，第一类错误的概率α越小，第二类错误的概率 β越大；反之，加严控制界限，即k越小，第一类错误的概率α越大，第二 类错误的概率β减小。控制界限系数k的确定应以两类错误判断的总损失
最小为原则。
理论证明，当k=3时，即控制图上下界限距中心线CL为±3σ时，合计损
在正常状态。
17
3 收集预备数据
收集预备数据的目的只为作分析用控制图以判断工序状态。
数据采集的方法是间隔随机抽样。为能反映工序总体状况，数 据应在10～15天内收集 ，并应详细地记录在事先准备好的调 查表内。数据收集的个数参见表2。
表2 控制图的样本与样本容量
控制图名称
样本数k
样本容量n
备注
X R 图 X~ R 图
max(xij)——第i样本中最大值；
min(xij)——第i样本中最大值。
x
i
n
1
——n为奇数时，第i样本中按大
2
小顺序排列起的数据列中间位置的数据
1 2
x i
n
2
x i
n1
2
——n为偶数时，第I样本 中按大小顺序排列起的
数据列中中间位置的两个数据的平均值
（pn)i——第i样本的不合格品数（各样 本样本容量皆为n）
概念：利用统计规律判别和控制异常因素造成的质 量波动，从而保证工序处于控制状态的手段 称为统
5
三 统计工序控制与产品检查的区别
统计工序控制与产品检查有着本质的区别。
检查是通过比较产品质量特性测量值与规格要求 ，达到剔除
不合格品的目的，是事后把关。统计工序控制是通过样本数 据分布状态估计总体 分布状态的变化，从而达到预防异常因 素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预
统计过程控制简介※
3、统计控制状态
①统计控制状态，也称稳态，即过程中只有偶因而无异因产生的变 异的状态。 ②所谓控制都要以某个标准作为基准，一旦偏离了这个基准，就要 尽快加以纠正，使之保持这个基准。SPC就是以统计控制状态 （稳态）作为基准的。 ③推行SPC能够保证实现全过程的预防。一道工序达到统计控制状 态称为稳定工序，道道工序都达到统计控制状态称为全稳生产 线,SPC所以能够保证实现全过程的预防，依靠的就是全稳生产 线。
6、常规控制图的分类及使用场合 常规控制图的分类
分布
控制图代号
X
控制图名称
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 不合格品率控制图 不合格品数控制图 单位不合格数控制图 不合格数控制图
-R
-s
正态分布（计量值）
X
Me-R X-Rs p
二项分布（计件值）
np u
④X-Rs控制图。 多用于下列场合：对每个产品都进行检验，采用自动化检查和 测量的场合；取样费时、昂贵的场合；化工等样品均匀的场合。由 于它不像前三种控制图那样取得较多的信息，所以它检出过程变化 的灵敏度也要差一些。
⑤p控制图。 用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场 合。这里需要注意的是，在根据多种检查项目综合起来确定不合格 品率的情况，当控制图显示异常后难以找出异常的原因。因此，使 用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。P图常用 于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率，差错率等。
统计过程控制
统计过程控制目录统计过程控制的概念统计过程的特点SPC解决的两个基本问题SPC理论的应用范围SPC理论的作用SPC—统计过程控制统计过程控制的概念统计过程控制（简称SPC)是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。
它是过程控制的一部分,从内容上说主要是有两个方面:一是利用控制图分析过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警;二是计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度,对过程质量进行评价。
统计过程的特点它是一种预防性方法；强调全员参与；强调整个过程，重点在于P（Process）,即过程。
SPC解决的两个基本问题一是过程运行状态是否稳定，可利用控制图这一统计工具进行测定；二是过程能力是否充足，可通过过程能力分析来实现。
SPC理论的应用范围加工过程、设计过程、管理过程、服务过程等SPC理论的作用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。
SPC—统计过程控制统计过程控制（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。
统计过程控制
SPC(Statistical Process Control)统计过程控制一、统计过程控制的基本概念⒈ 统计的概念统计（ Statistical ，简称 S ）：有目的地收集数据、整理数据、并使用相应的方法制图，列表与分析数据 的过程。
⒉ 过程 （Process ，简称 P ） ：在 ISO9000：2000 版中，过程的定义是一组将输入转化为输出的相互关联和相互作用的活动。
⒊ 控制（ Control ，简称 C ）： 所谓控制就是通过对图表与数据的分析研究，对过程的异常采取相应的措施进行监控的一种持续改进 的活动。
⒋ 统计过程控制（ SPC ）的涵义：统计过程控制（ Statistical Process Control ，简称 SPC ）是为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的 各个阶段进行评估与监察，建立并保持过程处于可接受的并稳定的水平，从而保证产品和服务符合 规定的要求的一种技术。
统计技术涉及数理统计的许多分支，但 SPC 中的主要工具是控制图。
因此，要想推行 SPC 必须 对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过 SPC 取得真正的实效。
⒌ SPC 的特点：① 强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员； ② 强调应用统计方法来保证预防原则的实现；③ 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）。
⒍ SPC 的常用工具：① Cpk ：工程能力指数 ② QC 旧七大手法 ③ 管制图、控制图的形成原理 将通常的正态分布图转个方向， 使自变量增加的方向垂直向上， 将μ、μ+3σ和μ-3σ 分别标为 CL 、 UCL 、和 LCL ，这样就得到了一张控制图。
三、控制图在贯彻预防原则中的作用按下述情形分别讨论 :情形 1：应用控制图对生产过程进行监控，如出现图中的点子上升趋势，显然过程有问题，故异因刚 一露头，即可发现，于是可及时采取措施加以消除，这当然是预防。
质量控制中的统计过程控制技术与应用
质量控制中的统计过程控制技术与应用质量控制是现代工业生产不可或缺的一部分，合理的质量控制可以有效的提高产品质量、降低生产成本、增强竞争力。
而统计过程控制技术（SPC）作为质量控制中的一种重要方法，可以通过对生产过程中某一特定指标进行实时监控和控制，实现对质量过程的持续监控和改善。
一、SPC的基本概念和原理统计过程控制是一种基于统计学方法的质量控制方法。
SPC的理论基础在于统计方法中的正态分布和中心极限定理。
通过对生产过程中某一特定指标的实时监控，SPC可以帮助企业实现对质量过程的监控和控制，从而帮助企业提高产品质量，降低生产成本。
SPC的基本原理是以控制图为基础，通过收集过程数据，建立有效的控制上限和下限线，对过程进行实时监控和控制，当过程落在控制上限和下限线之间时，认为过程处于可控状态，否则认为过程处于不可控状态，需要进行进一步研究和控制。
二、SPC的应用场景SPC在生产过程中的应用非常广泛，可以适用于各种不同的生产场景。
下面列举几个典型的应用场景。
1.瓶颈工序控制在制造工艺过程中，通常存在一些关键生产环节，这些环节通常被称为瓶颈工序。
在这些瓶颈工序中，质量控制尤为重要，因为这些环节的效率和产品的质量直接影响到整个生产过程的效率和质量。
SPC 可以帮助企业实时监控这些瓶颈工序，并对其进行控制，从而提高过程效率和产品质量。
2.常规过程控制在任何生产环节中，都存在着一些常规的生产过程，这些常规过程通常采用流水线生产方式，相对于瓶颈工序而言，这些生产环节的控制相对简单。
SPC可以帮助企业实现对这些常规的生产过程的监控和控制，从而降低生产成本，提高生产效率。
3.新产品开发和试制阶段在新产品的开发和试制阶段，需要对生产过程进行有效的控制和监控，以确保产品的质量和效率。
SPC可以帮助企业在新产品开发和试制阶段进行实时监控和控制，从而提高产品的质量和效率。
三、SPC的应用效果SPC的应用可以帮助企业实现以下目标：1.提高产品质量SPC可以帮助企业进行实时的质量监控和控制，对产品质量进行持续改善，提高产品的合格率和稳定性。
统计方法的工序控制
1.调整工序加工的分布中心，减少偏移量ε：
(1)由于刀具磨损，应及时进行调整，或采用刀具自动调整补偿。
(2)根据中心偏移量，通过首件检验。可以调整设备、刀具的加
工
. 定位装置。
T - 2ε
2.修订公差范围： Cpk=
6S
当确信降低公差要求，放宽公差范围，不影响产品质量时，
有必要修订不切合实际的现有公差要求。
某零件技术条件为20 ± 0.15，抽样100件，
测得：X = 20.00mm; S = 0.05mm
To－Tu
Cp =
=1
6S
某零件技术要求为20 ± 0.15，抽样100件，
测得：X = 20.05mm; S = 0.05mm; M =20.00
T－2ε
ε=│M-X│=0.05
Cpk =
= 0.67
Cpk = T - 2ε
6S
Cp上 = To - X 3S
Cp下 = X - Tu 3S
To - Tu 6S
To - 上公差 Tu - 下公差 X - 总平均值 S - 标准偏差 M - 公差中心 R - 极差 ε = │M - X│
R=Xmax - Xmin
∑ −
X
=1 n
n
X i i =1
S=
∑n X i
Shangha i
Cheng du Ch o ng qin g
Kunm ing
Gui ya ng
Vietnam Laos
Wuhan Chang sha
Hangzhou Nanchang
Fuzhou
Xia men
Gua ngzhou
Nanni ng
Ho n g Ko n g (U.K. ) M acau (Po rtu g al)
统计过程控制spc标准
统计过程控制spc标准统计过程控制（SPC）是一种通过统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的质量管理工具。
它是一种基于数据和事实的管理方法，可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品和服务的稳定性和一致性，降低成本和提高效率。
本文将对统计过程控制（SPC）标准进行详细介绍，包括其定义、原理、应用、优势和实施步骤等内容。
首先，统计过程控制（SPC）是一种基于统计方法的质量管理工具，它通过收集和分析过程中产生的数据，来监控过程的稳定性和一致性。
SPC的核心理念是“了解过程，控制变异”，通过对过程中的变异进行监控和分析，找出引起变异的原因，并采取措施进行改进，从而实现过程的稳定和一致。
其次，统计过程控制（SPC）的应用范围非常广泛，几乎可以应用于任何一个需要稳定和一致性的过程。
它在制造业、服务业、医疗保健、金融业等领域都有着重要的应用价值。
例如，在制造业中，SPC可以用来监控生产过程中的关键参数，及时发现生产异常并进行调整，确保产品质量的稳定和一致。
在服务业中，SPC可以用来监控服务过程中的关键指标，提高服务质量和客户满意度。
此外，统计过程控制（SPC）的优势也非常明显。
首先，它可以帮助企业实现质量的持续改进，通过对过程中的变异进行分析，找出问题的根本原因，并采取措施进行改进，从而不断提高产品和服务的质量。
其次，它可以降低成本和提高效率，通过对过程中的变异进行监控和分析，及时发现问题并进行调整，避免资源的浪费，提高生产效率。
最后，实施统计过程控制（SPC）需要按照一定的步骤进行。
首先，确定需要监控的关键参数和指标，建立数据采集和分析的系统。
其次，收集和分析过程中产生的数据，找出过程中的变异和问题。
然后，找出问题的根本原因，并采取措施进行改进。
最后，持续监控和分析过程中的数据，确保过程的稳定和一致。
综上所述，统计过程控制（SPC）是一种非常重要的质量管理工具，它可以帮助企业实现质量的持续改进，降低成本和提高效率。
工序质量控制的名词解释
工序质量控制的名词解释在现代生产和制造过程中，工序质量控制是一个至关重要的环节。
它是指在不同的生产环节中，通过一系列的控制方法和策略来确保产品质量达到预期的标准和要求。
工序质量控制的目的是保证产品的性能稳定和一致性，从而提高客户满意度，优化生产效益，进而促进企业的可持续发展。
首先，工序质量控制涉及到一系列名词解释，其中包括“工序”、“质量”和“控制”。
工序是指完成一项工作的过程或步骤。
在生产和制造中，产品的制造过程通常被划分为多个工序，每个工序都有特定的功能和任务。
工序之间存在着各种关联和依赖关系，每个工序的质量都直接影响到整个产品的最终质量。
质量是指产品或服务是否满足用户需求和期望的程度。
在工序质量控制中，质量通常涉及多个方面，包括产品的性能、可靠性、耐用性、安全性等。
高质量的产品不仅满足基本性能要求，还要以可持续和稳定的方式保持高品质水平。
控制是指通过一系列的管理和监控手段来管理和保证工序质量的稳定性和一致性。
这包括制定和执行质量标准和规范，建立相关的控制流程和方法，收集和分析质量数据，及时纠正和预防质量问题等。
通过控制，可以有效地降低质量风险和变异性，提高工序的可控性和可靠性。
其次，工序质量控制还涉及到一些重要的概念和方法，包括“过程能力指数”、“六西格玛”和“SPC”。
过程能力指数是衡量工序稳定性和一致性的重要指标。
它通过计算实际过程能够处于预定规范范围内的能力，来评估工序的质量水平。
过程能力指数越高，说明工序的稳定性和一致性越好，产品质量的风险越低。
六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法。
它通过分析现有数据，找出和剔除引起质量问题的特殊因素，从而提高工序的质量表现。
六西格玛将制定、执行和监控质量目标和指标作为关键步骤，并注重不断改进的原则，以实现质量的持续提升。
SPC（统计过程控制）是一种基于统计学原理和方法的质量控制技术。
它通过收集和分析工序中得到的数据，确定过程的稳定性和变异性，及时发现和纠正异常情况，从而保证工序的质量水平。
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人员进行判定。而统计工序 控制必须使用专门设计的控制图，
统计工序控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却
能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅 度降低。因此对比产品检查，统计工序控制会带来显著的经
6
2
一 控制图及其基本构造 二 控制图的类型 三 控制界限的确定原理——3σ原理
2 确定方法
3
休哈特控制图控制界限是以3σ原理确定的。即以质
量特性统计量的均值作为控制中线CL； 在距均值±3σ处
作控制上、下线。由3σ原理确定的控制图可以在最经济的
条件下达到保证 生产过程稳定的目的。
1 3
3σ原理
设工序处于正常状态时，质量特性总体的均值为μ0，标准偏差 为σ，设三 条控制线的位置分别为CL= μ0 、UCL= μ0 ＋kσ，LCL= μ0 -kσ。（见图3）
小顺序排列起的数据列中间位置的数据
1 2
x i
n
2
xi n1 2
——n为偶数时，第I样本 中按大小顺序排列起的
数据列中中间位置的两个数据的平均值
（pn)i——第i样本的不合格品数（各样 本样本容量皆为n）
ni——第i样本的样本容量（各样本样本 容量可以不等）
ci——第i样本的缺陷数（各样本样本容 量相等）
在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、 硬度的显著变化；设
备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等；
因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险； 因素的影响在经济上是必须消除的； 在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的 ; 由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发 生各种变化。
1 0
二 控制图的类型
1 按用途划分 (1)分析用控制图。用间隔取样的方法获得数据。依据收集的
数据计算控制线、作出控制图 ，并将数据在控制图上打点， 以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因， 采取 措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入正
(2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，用于控制工 序用的控制图。操作工人按规 定的取样方式获得数据，通 过打点观察，控制异常因素的出现。
• 对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围； • 因素的影响在经济上并不值得消除； • 在技术上也是难以测量、难以避免的； • 由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。
∴由偶然因素造成的质 量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此时
2 异常因素（系统因素）
统计工序（过程）控制
1 基本概念 2 控制图类型及其原理 3 控制图的绘制与判断 4 控制图的两类错误分析及应用要点
1
1 基本概念
一 影响因素分类 二 统计工序控制的概念 三 统计工序控制与产品检查的区别
2
一
1
•小对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化；设备的微
震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微 小不均匀性等；
2
和下控制线LCL
3
CL、上控制线UCL
9
控制图应用
在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员 事先经过工序能力调查及其数据 的收集与计算绘制好的。工 序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品， 将 样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波 动曲线，并通过点子的位置及排 列情况判断工序状态。
1 4
LCL
CL
UCL
α/2
β
α/2
0 k
0
0 k 1
x
图3 控制图的两类错误
第二类错误损失 第一类错误损失
3σ 图4 两类错误损失图
kσ
1 5
3 控制图的绘制与判断
一 控制程序 二 各类控制图作法举例 三 控制图的观察与判断
1 6
一 绘制程序
1 即明确控制对象。一般应选择可以计量(或计数)、技术上可 控、对产品质量影响大的关键部位、关键工序的关键质量
单值—移动 极差控制图
不合格品数 控制图
不合格品率 控制图
缺陷数控制 图
单位缺陷数 控制图
表1 控制图种类及适用场合
管理图
特
点
符号
最常用，判断工序是否异常 X R 的效果好，但计算工作量大
X~ R
计算简便，但效果较差些， 便于现场使用
L—S 一张图可同时控制均值和方 差，计算简单，使用方便
X—Rs
计算公式
x i
1 n
n
xij
j 1
Ri max xij min xij
x j xi n1 n为奇数
2
xi
1 2
x
i
n 2
x
i
n1 2
n为偶数
Ri max xij min xij
Li max xij Si min xij
L
1 k
k i 1
Li
1 k
S k i1 Si
RLS M LS
2
Rsi xi xi1
p pn n
k
p
n
i
p n i1 k
pi
pn
i
ni
k
ci
c i1
k
ui
ci ni
备注
xij——第I样本中的第j个数据i＝1,2…k;
j=1,2…n;
max(xij)——第i样本中最大值； min(xij)——第i样本中最大值。
xi n1 ——n为奇数时，第i样本中按大 2
落在控制界限外或其排列有明显缺陷，则说明工序有异常因素的
影响。
• 控制图基本构造 • 应用
8
控制图基本构造
控制上线UCL
x(或x、R、S等)
控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号（或时间）
控制图的构造
1 值或其统计量为纵坐标的平面坐
收集预备数据的目的只为作分析用控制图以判断工序状态。
数据采集的方法是间隔随机抽样。为能反映工序总体状况，数 据应在10～15天内收集 ，并应详细地记录在事先准备好的调 查表内。数据收集的个数参见表2。
表2 控制图的样本与样本容量
控制图名称
样本数k
样本容量n
备注
X R 图
X~ R 图
L—S图
一般k=20~25
简便省事，并能及时判断工 序是否处于稳定状态。缺点 是不易发现工序分布中心的 变化。
pn 较常用，计算简单，操作工 人易于理解
p 计算量大，管理界限凹凸不 平
C 较常用，计算简单，操作工 人易于理解，使用简便
U 计算量大，管理界限凹凸不 平
适用场合
适用于产品批量较大 而且稳定正常的工序。
因各种原因（时间费 用等）每次只能得到 一个数据或希望尽快 发现并消除异常原因 样本容量相等
种错误称为第二类错误，控制图第二类错误的概率记为β。
l 控制界限与两类错误的关系
放宽控制界限，即k越大，第一类错误的概率α越小，第二类错误的概率 β越大；反之，加严控制界限，即k越小，第一类错误的概率α越大，第二 类错误的概率β减小。控制界限系数k的确定应以两类错误判断的总损失
最小为原则。
理论证明，当k=3时，即控制图上下界限距中心线CL为±3σ时，合计损
6 与规格比较，确定控制用控制图
由分析用控制图得知工序处于稳定状态后，还须与规格要求
进行比较。若工序既满足稳定要求，又满足规格要求，则称
工序进入正常状态。此时，可将分析用控制图的控制线作为
控制 用控制图的控制线；若不能满足规格要求，必须对工序
进行调整，直至得到正常状态下的控
所谓满足规格要求，并不是指上、下控制线必须在规格上、
1
各样本样本容量不等
9
5 作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态
在坐标图上画出三条控制线，控制中线一般以细实线表示，
控制上下线以虚线表示。
将预备 数据各样本的参数值在控制图中打点。 根据本节介绍的控制图的判断规则判断工序状态是否 稳定，
若判断工序状态不稳定，应查明原因，消除不稳定因素，重 新收集预备数据，直至得 到稳定状态下分析用控制图；若判
∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状态。 对这样的工序必须严加控制。
3
图a 图c
公差上限
公差下限 公差上限
图b
公差下限
时间 图d 生产过程的几种状态
公差上限 公差下限 公差上限 公差下限
4
二 统计工序控制的概念
在生产过程中，判别工序是否在受着异常因素的影 响可以采取下面的方法 ：每隔一定的时间间隔，在 生产的产品中进行随机抽样，并根据样本数据观察 质量特性值的分布状态 。若工序分布状态不随时间 的推移而变化(即如图a) 只 受着偶然因素的影响；若工序分布状态随着时间 的推移发生变化(如图b,c,d)，说 明工序处于非稳定 状态，正在有异常因素影响着它，必须立即采取措 施消除异常因素的影响 。
2 由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分为 计量值控制图和计数值控制图两大类型。又因各种类型 的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种类 的控制图。常用的各种控制图的特点及适用场合如表1所 示。
1 1
类别
计 量 值 控 制 图
计 数 值 控 制 图
名称
均值—极差 控制图
中位数—极 差控制图 两极控制图
概念：利用统计规律判别和控制异常因素造成的质 量波动，从而保证工序处于控制状态的手段 称为统