SPC+过程能力分析
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（Statistical Process Control）是一种通过数理统计方法对过程进行分析和控制的方法，旨在提高产品或服务的质量和稳定性。
本报告将对SPC过程能力进行分析，具体包括定义SPC过程能力、计算SPC过程能力指标、应用SPC过程能力分析等方面。
一、SPC过程能力的定义SPC过程能力（Process Capability）是指在稳态条件下，衡量过程的输出与需求规格之间的性能差异的一种方法。
它评估了过程是否能够生产出符合要求的产品或提供满意的服务。
SPC过程能力通常用过程能力指数（Cp）和过程潜力指数（Cpk）来衡量。
二、SPC过程能力指标的计算1.Cp的计算Cp用于衡量过程分布范围与公差范围之间的比值，其计算公式如下：Cp=(USL-LSL)/(6*σ)其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，σ为过程标准差。
2. Cpk的计算Cpk用于衡量过程分布中心与规格中心的偏离程度，其计算公式如下：Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))其中，μ为过程平均值。
三、应用SPC过程能力分析1.分析过程稳定性在进行SPC过程能力分析之前，首先需要确保所分析的过程是稳定的，即过程输出值呈现随机变动的特征。
可以通过控制图（Control Chart）来判断过程的稳定性。
2.计算过程能力指标根据实际生产过程数据，计算Cp和Cpk指标。
如果Cp < 1，说明过程不能满足规格要求。
如果Cpk < 1，说明过程中心偏离规格中心较大。
3.判断过程能力根据过程能力指标的计算结果，进行能力判断。
通常情况下，当Cp > 1.33且Cpk > 1.33时，认为过程具备较好的能力，能够满足规格要求。
当Cp > 1且Cpk > 1时，认为过程具备一般的能力，但仍有改进的空间。
当Cp < 1或Cpk < 1时，需要对过程进行调整和改进。
SPC过程能力分析
控制图是SPC的核心工具，它是一种图表示方法，用于实时监控过程中的关键变量。控制图通常包括中心线（CL ）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），以及点估计值和过程控制界限。当点估计值超出控制界限或点估计 值在界限附近波动时，可以判断过程存在异常。
SPC的作用
监控过程稳定性
SPC可以实时监控生产过程中的关键变量，如产 品尺寸、重量、强度等，确保它们在可接受的范 围内波动。当发现异常时，可以及时采取措施消 除异常，恢复过程的稳定性。
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
总结经验
集成化和云化
企业将更多地采用集成化和云化的SPC技术，实现数据的快速共享和高 效处理，提高生产和管理效率。
03
工业4.0与IoT集成
SPC技术将与工业4.0和物联网（IoT）技术紧密结合，实现生产过程的
全面数字化和智能化。
SPC应用的发展趋势
拓展应用领域
SPC技术的应用领域将进一步扩大，例如在医疗、教育、服务业等 领域的应用，为企业提供更全面的质量管理解决方案。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
Ppk的计算
Ppk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
spc培训课件(如何做过程能力分析报告)
spc培训课件(如何做过程能力分析报告)spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇一：统计过程控制(SPC)之过程控制过程能力过程性能和过程指数统计过程控制（SPC）之过程控制/过程能力/过程性能和过程指数定义/说明/要求/目的：能力是指：一个稳定过程中固有变差的总范围。
过程控制是指：分析某一过程或其输出，以便采取适当的措施来达到一种统计受控的状态，这种控制是对过程进行的控制，而不是事后的行为。
?范围；对于计量型过程能力是指：一个稳定过程固有的变差的总范围，一般为过程固有变差的6?数据，其被定义为6??c，对于计数型数据，通常为不合格品或不合格的平均比例或比率。
过程能力指数是指：过程能力满足产品质量标准要求（规格范围等）的程度。
分布是指：描述具有稳定系统变差的一种输出方式，其中单个值是不可预测的，但一组单值就可形成一种图形，并可用位置、分布宽度和形状这些术语来描述。
过程控制系统的目的是对过程当前和将来的状态作出预测，以便对影响过程的措施做出经济合理的决定。
采用的总体标准差的估计方法的不同导致过程能力和过程性能之间的不同。
理解过程控制/过程能力/过程性能和过程指数才能最终比较“过程的声音”和“顾客的声音”。
检查表：spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇二：SPC过程能力分析minitab版1、输入数据。
2、堆栈：将数据堆叠到一列中，点选数据—堆叠—列。
出现堆叠列选项框，选取要堆叠的列，点选当前工作表的列，输入存放堆叠的列C26，点确定，即可出现堆叠的列C26。
3、正态性检验点选工具栏统计--基本统计量--正态性检验选择堆叠的列C26，点选百分位数线无，正态性检验Anderson-Darling，输入标题，确定自动生成正态性检验4、绘制Xbar-R控制图点选工具栏统计—控制图—子组的变量控制图--Xbar-R(B)出现Xbar-R控制图选项框，选择刚堆叠的列，输入子组大小，点选选项，出现下图对话框，点选检验，选择对特殊原因进行所有检验，确定点选标签，出现下图对话框，输入标题，确定spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇三：SPC过程能力研究评价指导书有限公司作业文件文件编号：版号：A/0（SPC）统计过程控制过程能力研究评价作业指导书批准：审核：编制：受控状态：分发号：20XX年11月15日发布20XX年11月15日实施过程能力研究评价作业指导书1目的对过程（工序）能力进行研究评价,采取必要的控制措施,确保过程能力满足质量特性值的要求。
SPC中有关过程能力的分析机理
说明
1 水平的合格品率为68% 2 水平的合格品率为95.4% 3 水平的合格品率为99.73% 4 水平的合格品率为99.994% 5 水平的合格品率为99.9999% 6 水平的合格品率为100%
值 0.33 0.67 1.0 1.33 1.67 2.0
0.33 0.68 1
1.33
1.67
2.00
短期过程能力：仅由偶 因引起的变异所形成的 过程能力，既是指过程 处于稳定的过程能力， 反映短期变异。此变异 可由控制图的有关参数 估计：
长期过程能力：是指由偶因和异因之和引起的总变 异所形成的过程能力，反映长期变异，也称实绩变 异S。此变异可由控制图的有关参数估计：
1 概念：过程能力指数是衡量过程能力对产品规格
•一般机械能力 •调查的替换
抽样批次
1 2 3 4 5 6 7 8
， •从而K=0，则
，这是“无偏”的情况，即理想状态
。 •当 •恰好位于公差上限或下限时
•从而，K = 1
；
•当 位于公差界限之外时，
。
•此时， ，则
。此时的 Cpk 为“ 0 ”
•即：
•当
时，工序加工过程中的不合格品率
大于或等于50%。对不合格品率这样大的工序，已远
远不能满足加工的质量要求，故认为此时的工序能
0.36 18.92 13.18 9.16 6.28 4.21 2.75 1.40 1.06 0.63 0.36 0.20 0.11 0.06 0.03 0.01 0.01 0.00
0.40 20.19 14.59 10.55 7.53 5.27 3.59 2.39 1.54 0.96 0.59 0.35 0.20 0.11 0.06 0.03 0.02 0.01 0.00
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC（过程能力分析）是统计过程控制的缩写。
它是一种统计工具，用于分析并监控一个过程的能力。
SPC过程能力分析是指通过测量和分析过程的输出来评估该过程达到规定要求的能力。
在本文中，我们将探讨SPC过程能力分析的概念、应用以及如何进行过程能力分析。
一、SPC过程能力分析的概念在SPC过程能力分析中，我们通常使用两个指标来评估一个过程的能力，即过程的稳定性和过程的能力。
过程的稳定性是指该过程的输出是否在一个可控制的范围内变动，而过程的能力是指该过程在满足规定要求的情况下能够产生符合要求的输出。
二、SPC过程能力分析的应用1.制造业中的过程能力分析：在制造业中，可以使用SPC过程能力分析来评估生产过程对产品质量的影响。
通过收集和分析产品的相关数据，可以确定生产过程是否稳定，并评估该过程是否满足产品质量要求。
2.服务行业中的过程能力分析：在服务行业中，也可以使用SPC过程能力分析来评估服务过程的能力。
例如，可以通过收集客户满意度调查数据来评估服务过程的质量，并确定提供服务的过程是否稳定。
3.医疗保健中的过程能力分析：在医疗保健领域，SPC过程能力分析可以用于监控和评估医疗过程的能力。
例如，可以通过分析手术成功率或患者满意度来评估手术过程的能力，并提供数据支持来改进手术过程。
三、SPC过程能力分析的步骤进行SPC过程能力分析通常需要以下步骤：1.确定过程的输出变量：首先，需要确定要分析和监控的过程的输出变量。
这些变量可以是产品质量指标、服务质量指标或其他与过程相关的指标。
2.收集数据：收集过程的输出数据，并记录在一个数据集中。
数据可以通过抽样、测量或观察来收集。
3.分析数据：通过分析收集到的数据来了解过程的稳定性和能力。
常用的分析方法包括直方图、控制图和能力指数的计算等。
4.评估过程稳定性：通过控制图来判断过程的稳定性。
控制图通常由平均线（中心线）和上下限线组成。
如果过程的输出数据点在控制限范围内波动，说明该过程是稳定的。
SPC统计分析方法
SPC统计分析方法SPC（Statistical Process Control）是一种使用统计方法来分析和控制过程的质量管理工具。
它利用统计分析的方法来监测和评估过程的偏差和变异性，以确保产品和服务的质量能够满足规定的要求。
1.数据采集和记录：SPC的第一步是采集和记录相关的过程数据。
这些数据可以是产品的尺寸、重量、时间、温度等等。
数据可以通过手工记录、传感器、计算机软件等方式进行采集。
2.数据的统计分析：采集到的数据可以通过统计分析方法进行处理和分析。
常用的统计分析方法包括平均值、标准差、方差、直方图、控制图等等。
这些分析方法可以帮助我们了解过程的变异性和偏差情况。
3.控制图的应用：控制图是SPC中最常用的工具之一，用于帮助监测和评估过程的稳定性和变异性。
控制图通过绘制过程数据的变化情况，分析是否存在特殊原因或常规原因造成的变异，以便及时采取措施进行调整和改进。
4. 过程能力分析：过程能力指标是衡量过程稳定性和能力的重要指标。
过程能力分析可以帮助我们了解过程的偏差和变异性是否在规定的要求范围内。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk等。
5.故障分析和改进：当过程数据分析发现过程存在问题时，我们可以使用SPC方法进行故障分析和改进。
通过分析问题的原因，我们可以采取相应的改进措施来消除问题，并确保过程的稳定性和可靠性。
6.持续改进：SPC方法是一个持续改进的过程。
通过持续地采集和分析过程数据，我们可以不断地改进过程，提高产品和服务的质量。
持续改进的目标是通过减少变异性来提高过程的效率和一致性。
在使用SPC统计分析方法时1.数据的选择和采集要准确可靠，确保具有代表性和一致性。
2.分析过程中要考虑数据的分布情况，选择适合的统计方法和指标进行分析。
3.控制图的绘制和分析要正确，及时发现和纠正过程中的问题。
4.关注关键的过程能力指标，确保过程能够满足规定的要求范围。
5.制定改进计划和措施，并跟踪和评估改进的效果。
SPC过程能力分析ppt
绘制控制图
选择合适的控制图类型
根据控制对象和数据特点，选择合适的控制图类型，如均值-极差控制图、单值控制图等。
绘制控制图
将处理后的数据绘制成控制图，并标注中心线、控制限和警告限等。
解读控制图
根据控制图的图形特征和数据指标，对过程能力进行分析和评估，如判断过程的稳定性、识别异常等。
04
SPC结果解读
案例二：SPC在服务业的应用
总结词
服务业是SPC应用的新兴领域之一，SPC在服务业的应用主要 集中在服务流程和客户满意度方面。
详细描述
在服务业中，SPC通过对服务流程的数据统计分析，可以有 效地发现和解决服务中的瓶颈和问题。同时，SPC还可以用 于客户满意度的监测和分析，以了解客户需求和意见，提高 服务质量。
案例三：SPC在其他领域的应用
总结词
SPC还可以应用于其他非制造和非服务业领域，如农业、能源、环保、医疗等。
详细描述
在农业领域，SPC可以用于土壤和水质的分析，以提高农作物的产量和质量。在能源领域，SPC可以用于能源 消耗的监测和分析，以实现能源的优化利用。在环保领域，SPC可以用于环境监测和分析，以保护环境的质量 。在医疗领域，SPC可以用于医疗设备和服务的监测和分析，以提高医疗质量和效率。
减少异常点
针对发现的异常点，需要查明原因并 进行处理。可以采取更换设备、调整 工艺参数、加强原材料管理等措施来 减少异常点。
05
SPC实践案例
案例一：SPC在制造业的应用
总结词
制造业是SPC应用最为广泛和成熟的领域 之一，通过应用SPC可以有效地提高制造 过程的质量和效率。
VS
详细描述
在制造业中，SPC被广泛应用于生产线上 各个环节的质量控制，通过对生产过程中 的数据进行统计分析，可以有效地发现和 解决潜在的质量问题。同时，SPC还可以 用于生产设备的监测和维护，以延长设备 的使用寿命和提高设备的可靠性。
SPC-过程能力分析报告
废品率 (%)
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施
召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题
在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.
3
员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标.
所以他们什么也没做.
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2000
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值） 的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）
表示。
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数
据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
示。
2.2 SPC的关系链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识 三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案
例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5%
总经理给全厂颁奖
3
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！
总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （X ）
极差 （Range）
σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
中位数 ˜x 单值
（Individual）
一组测量值的均值
解释
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
SPC过程能力分析
控制图的构造要素
控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL），通过这三个要素在图表上的 展示，来判断过程是否稳定。
控制图的分析与解读
判稳准则
控制图的分析首先关注过程是否 稳定，通常通过点是否超出控制 限、连续点的排列是否随机等方
面进行判断。
判异准则
当点超出控制限、连续7点位于 中心线同一侧等情况出现时，通
无法解决所有质量问题
SPC过程能力分析主要关注过程的稳定性和能力 ，但无法解决所有质量问题，如设备故障、原材 料缺陷等。
未来发展方向与趋势探讨
智能化分析
随着人工智能和机器学习技术的发展，未来SPC过程能力分析有望 实现智能化分析，自动识别生产过程中的异常和波动。
集成化管理
企业质量管理涉及的部门和流程众多，未来SPC过程能力分析有望 与其他质量管理方法集成，形成一体化的质量管理体系。
提升操作人员技能水平
加强操作人员技能培训和考核，确保操作人员熟练掌握生产技能和 操作规程，减小人为因素对生产过程的影响。
04
过程控制图分析与应用
Chapter
控制图的基本原理与构造
统计过程控制基础
控制图是统计过程控制（SPC）的核心工具，基于 数理统计原理，通过图形化展示过程中的波动，以 区分自然波动与异常波动。
解决方案
通过SPC分析发现，服务过程中存在员工服务态 度和技能水平不够稳定的问题。通过培训和考核 ，提高员工的服务意识和技能水平，最终实现服 务质量的提升和客户满意度的提高。
分析步骤
确定服务过程中的关键质量特性，收集数据并进 行统计分析，应用控制图和服务蓝图等工具进行 过程分析和改进。
经验教训
服务行业也可以应用SPC过程能力分析来提高服 务质量和效率，关键在于确定适当的关键质量特 性，并采取有针对性的改进措施。
SPC-过程能力分析
SPC-过程能⼒分析统计过程控制（SPC ）⼀、基本概念 1. 变差1.1 定义:过程的单个输出之间不可避免的差别。
1.2 分类:1.2.1 固有变差(普通变差)：仅由普通原因造成的过程变差,由σR/d 2来估计。
1.2.2 特殊变差:由特殊原因造成的过程变差。
1.2.3 总变差:由于普通和特殊两个原因造成的变差,σS 估计。
2.过程2.1 定义:能产⽣输出—- ⼀种给定的产品或服务的⼈、设备、材料、⽅法和环境的组合。
过程可涉及到我们业务的各个⽅⾯，管理过程的⼀个有⼒⼯具，即为统计过程控制。
2.2 分类:2.2.1 受控制的过程:只存在普通原因的过程。
2.2.2 不受控制的过程:同时存在普通原因及特殊原因的过程。
⼜称不稳定过程。
3. 过程均值: ⼀个特定过程的特性的测量值,分布的位置即为过程平均值,通常⽤X 来表⽰。
4. 过程能⼒:⼀个稳定过程的固有变差( 6σR/d 2)的总范围.5. 过程性能:⼀个过程总变差的总范围( 6σS ). 6.正态分布：⼀种⽤于计量型数据的、连续的、对称的钟型频率分布，它是计量型数据⽤控制图的基础，当⼀组测量数据服从正态分布时，有⼤约68.26%的测量值落在平均值处正负⼀个标准差的区间内,⼤约95.44%的测量值将落在平均值处正负⼆个标准的区间内。
这些百分数是控制界限或控制图分析的基础,⽽且是许多过程能⼒确定的基础。
7. 统计过程控制:使⽤诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态,从⽽提⾼过程能⼒。
8.措施8.1 定义:减⼩或消除变差的⽅法。
8.2 分类:8.2.1 局部措施:⽤来消除变差的特殊原因,由与过程直接相关⼈员实施,⼤约可纠正15%的过程问题。
8.2.2 对于系统采取措施:⽤来消除变差的普通原因,要求管理措施,以便纠正,⼤约可纠正85%的过程问题。
9. 标准差: 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(如:⼦组均值)的分布宽度的量度,⽤希腊字母σ或字母S(⽤于样本标准差)表⽰。
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（统计过程控制）是一种以统计方法来控制过程稳定性和质量的管理工具。
通过在过程中收集数据并进行统计分析，SPC可以帮助企业识别和纠正过程中的变异，以确保产品或服务的一致性和稳定性。
本篇报告将对公司进行SPC过程能力分析，以评估和改进其过程控制能力。
一、背景介绍本次分析的对象是一家电子产品制造公司，其主要产品为手机电池。
公司希望通过SPC过程能力分析来评估和改进其电池生产过程的稳定性和质量，以提高产品一致性并降低缺陷率。
二、数据收集和分析为了进行SPC过程能力分析，我们收集了公司过去六个月的电池生产数据。
主要数据包括每月产量、每月缺陷数量以及每月质量控制检查结果等。
通过对数据进行统计分析，我们得出了以下结论：1.控制图分析我们使用控制图来分析过程的稳定性。
通过绘制产量、缺陷数量和质量控制检查结果的控制图，我们发现产量的控制图显示过程处于可接受的稳定性范围内，而缺陷数量和质量控制检查结果的控制图则显示过程存在明显的非随机变异。
2.批次分析我们对每个批次的电池进行了分析，发现一些批次的电池存在较高的缺陷率。
通过深入分析这些批次的生产数据和质量控制记录，我们发现生产过程中存在一些固定的问题，如材料供应商质量不稳定和操作员技能不足等。
三、问题原因分析基于数据收集和分析结果，我们对电池生产过程中存在的问题进行了原因分析。
主要问题包括以下几个方面：1.材料质量不稳定一些批次的电池缺陷率较高，部分原因是材料供应商质量不稳定。
为了解决这个问题，公司应该与供应商合作，建立更加稳定的供应链，并定期审核供应商的质量体系。
2.过程操作不规范操作员技能和培训不足是导致缺陷率高的原因之一、公司应该加强对操作员的培训，确保其熟悉操作流程和使用设备的规范。
此外，公司还应该建立标准操作程序，并通过培训和审查来确保操作员按照这些程序进行操作。
3.设备维护不及时设备故障和维护不及时也会导致生产过程的不稳定性和缺陷率的升高。
质量SPC_控制图与过程能力分析—公司培训用
分组时应考虑的问题
让组內变化只有偶然因素 让组间变化只有非偶然因素
组内变异小 组间变异大
过程的变化
质量特性
时间 35
使用控制图的注意事項
分层问题
同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每 台设备工作精度、使用年限、保养状态等都 有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量 波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按 不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件 对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了 确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方 法.
异常原因
1）大量微小的原因
1）一个或几个大原因
2）每个微小原因变动小 2）任何一个皆可能发生
3）不易除去
大变动
例如：同批原料内…
3）对品质影响大，可避
机器振动引起，天气转热， 免且必须除去
熟手操作等微小变动
例如：原料群体不良，机
器磨损，刀具磨损、生手
未训练等
21
控制图常见的两种错误说明
对于仅仅存在偶然因素的情况下, 点子越出控制 界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判 断为异常的错误是可能发生的. 这种错误称为第 一种错误即α错误.
控制图与过程能力分析--SPC
品质培训项目讲义
1
课程纲要
控制图
1.控制图的历史,发展 2.控制图说明/原理/目的 3.正态分布说明 4. α,β风险说明 5. 控制图分类及使用 6. X-R,X-Rn P, c, u控制图
及识图 7.使用控制图注意事项
过程分析SPC
8.过程分析是否在控制状态 的判定 9.过程能力的定义及表示法 10. Ca, Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cmk指數說明 11.过程能力的计算 12.控制图,过程定义的综合运 用
SPC过程能力分析心得
SPC过程能力分析心得1、CP和PP能力指数，通过计算规格展开和过程展开之间的比率来度量过程是否能够满足规格要求。
总体上讲，CP和PP值越高，过程的能力越大。
要计算CP和PP，必须知道规格上限和下限。
CP指数认可这样的事实，即样本代表的是合理的子组，它表明如果能够消除子组间的偏移和漂移，过程的执行效果会如何。
因此，它使用子组内变异来计算过程展开。
另一方面，PP会忽略子组并考虑整个过程的整体变异。
此整体变异囊括了子组间可能发生的偏移和漂移；因此，可用于度量能力随时间的变化。
如果PP值与CP值相差很大，即可以得出结论：子组间存在显著变异。
2、CPK、CPU和CPL潜在过程能力的度量，使用来自研究中的子组的数据进行计算。
他们通过SPC统计过程控制测量过程平均值与规格限之间的距离，并与过程展开相比较：CPL测量过程均值趋近规格下限的程度；CPU测量过程均值趋近规格上限的程度；CPK等于CPU与CPL中的较小者。
3、PPK、PPU和PPL整体过程能力的度量，用整体过程标准差计算。
他们度量的是过程平均值与规格限之间的距离，与过程展开相比较：PPL衡量过程平均值接近规格下限的程度；PPU衡量过程平均值接近规格上限的程度；PPK等于PPU和PPL中的较小者。
4、CPM一个整体能力指数，用于度量过程是否符合规格要求以及是否位于目标处。
CPM将规格展开与数据展开相比较，并考虑数据与目标值的偏差，而不是与过程均值的偏差。
目标与观测值之间的较大距离会导致较小的CPM值。
当改进过程并接近目标时，CPM指数的值将增加。
5、CP和CPK只有双边规格限都给定，CP才有意义，应当同时考虑CP和CPK两个指数，以便对整个SPC的统计过程状况有较全面的了解。
现象一：当CP和CPK都较小，而且两者差别不大时，说明过程的主要问题是σ太大，改进过程应首先着眼于降低过程的波动。
现象二：若CP较大，而CPK较小，二者差别较大，说明过程的主要问题是μ偏离M太多，改进过程应首先着眼于移动μ值，使之更接近M。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC(Satistical Process Control)是一种通过统计方法监控和控制过程稳定性和品质的方法。
它是一种重要的质量管理工具，可以帮助企业降低变异度，提高过程品质，降低产品不合格率和成本。
下面将对SPC过程能力分析进行详细介绍。
首先，过程稳定性是指过程在一定时间范围内是否具有一致的稳定性能。
过程稳定性的评估方法常用的有控制图和过程能力指数。
控制图是一种可以直观地展示过程稳定性的图标。
常见的控制图有X-Bar图、R图和MEWMA图等。
通过监控控制图上的数据点，可以判断过程是否处于可控状态。
如果数据点在控制线范围内并且呈随机分布，则可以认为过程是稳定的。
过程能力指数是用于评估过程长期性能的指标。
常见的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk等。
其中，Cp指标反映了过程能力的上限，Cpk指标反映了过程能力的中心位置和过程标准差的关系，而Pp和Ppk指标则考虑了过程偏离标准和中心位置的影响。
其次，品质能力是指一个过程是否能够满足规定的质量要求。
品质能力的评估方法常用的有直方图和能力指数。
直方图是一种利用统计数据展示数据分布情况的图表。
通过直方图可以了解数据的分布情况，判断过程是否满足质量要求。
如果直方图呈正态分布，则可以认为过程是符合质量要求的。
品质能力指数是用于评估过程是否满足质量要求的指标。
常见的品质能力指数有Cpm、Cpl和Cpu等。
其中，Cpm指标是综合考虑了品质要求和标准差的关系，而Cpl和Cpu指标则分别考虑了过程的下限和上限能力。
综上所述，SPC过程能力分析可以帮助企业评估和改进过程的稳定性和品质能力。
通过SPC过程能力分析，企业可以及时发现过程问题，采取相应的措施进行改进，以降低变异度，提高过程品质，并最终实现质量目标。
需要注意的是，SPC过程能力分析是一个动态的过程。
过程能力是随着时间和条件的变化而变化的，因此，企业需要定期进行SPC过程能力分析，以保持过程的稳定性和品质能力，进一步提高产品质量和竞争力。
SPC过程能力控制
SPC过程能力控制SPC（Statistical Process Control）是一种用于监控和控制过程稳定性和一致性的方法。
它基于统计学原理，通过收集、分析和解释过程数据，帮助组织识别和消除过程中的变异。
这使得组织能够达到一贯高质量的产品或服务，并减少因过程不稳定性而造成的浪费和不良结果。
本文将详细介绍SPC的过程能力控制，包括其定义、目的、重要性和实施步骤。
首先，我们来定义SPC的过程能力控制。
过程能力控制是一种通过测量和评估过程的稳定性和一致性，以确定过程是否具备生产符合规格要求的产品或服务的能力的方法。
它包括对过程的基本统计分析、能力指数的计算、过程参数的控制和监控，并根据这些分析结果采取相应的改进措施，以确保过程始终处于可控状态。
SPC的过程能力控制有以下几个目的。
首先，它可以帮助组织确定过程的稳定性和一致性水平，以便评估过程的能力是否满足规格要求。
其次，通过控制过程的变量，可以减少过程的变异性，从而提高生产效率和质量水平。
最后，通过SPC的过程能力控制，组织可以及时发现过程中的问题和变化，并采取纠正措施，以避免不良结果的产生。
过程能力控制在组织中具有重要性。
首先，它可以帮助组织提高产品或服务的一致性和稳定性，从而实现高质量标准和客户满意度的提升。
其次，通过SPC的过程能力控制，组织可以保持过程的可靠性和可控性，进而减少产品变异和不合格品的产生，降低生产成本和废品率。
最后，通过统计分析和建立过程能力指数，组织可以更好地了解过程的特性和瓶颈，并进行更有针对性的改进和优化。
实施SPC的过程能力控制是一项系统性的工作，并涉及以下步骤。
首先，确定关键的过程参数和可测量的质量特性，以确保能够准确地评估过程能力。
其次，收集过程数据，包括样本数据和时间序列数据。
通过这些数据，可以建立过程的频率分布，分析过程的平均值和变异性，并计算过程能力指数。
然后，根据过程能力指数的分析结果，决定是否满足规格要求，并确定是否需要改进和优化。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种对生产过程中的变化进行监控和改进的方法，通过收集和分析过程数据，可以评估过程的稳定性和能力，帮助企业实现质量的持续改进。
本文将介绍SPC过程能力分析的概念、目的和常用的分析方法。
其中包括控制图的应用和过程能力指数的计算。
SPC过程能力分析的目的SPC过程能力分析主要用于评估和改善生产过程的能力，以确保产品质量的稳定性和一致性。
通过分析过程数据，可以判断生产过程是否处于统计控制下，并确定其能力是否能够满足产品的质量要求。
具体目的包括：1.评估过程的稳定性：通过控制图的应用，可以判断过程是否处于统计控制下，即过程数据是否在可接受的变异范围内。
2.评估过程的能力：通过计算过程能力指数，可以评估过程的能力是否满足产品质量要求，以及可能存在的改进空间。
3.改进过程的稳定性和能力：基于对过程的分析，可以制定相应的改进措施，以提高过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析的方法控制图的应用控制图是SPC过程能力分析中最常用的工具之一，用于监控和分析过程数据的变化。
常见的控制图包括：1.均值-范围控制图（X-bar R chart）：用于监控连续型数据的均值和范围，判断过程是否处于统计控制下。
2.均值-标准差控制图（X-bar S chart）：与X-bar R chart类似，用于监控连续型数据的均值和标准差。
3.离散型数据控制图（p chart、np chart、c chart、u chart）：用于监控离散型数据的比例、数量或计数。
4.过程能力控制图（Cp、Cpk chart）：用于评估过程的能力是否满足产品质量要求。
控制图通过将过程数据与控制限进行比较，可以判断过程是否出现特殊因素或异常情况，并及时采取措施进行改进。
过程能力指数的计算过程能力指数可以提供有关过程能力的定量指标，用于评估过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析(制程能力分析)73页
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
27
7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品，当零件质量特性为常态分配时，其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成，则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E，各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具，重复测量同一产品之质量特性时，所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility)：此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2)，即不同检验人员，以同一部测量仪具，重复测
量同一产品之质量特性时，所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性，其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 ：
其中 μ(Xi)为零件之平均数，σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL－LSL，组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品；在组件 公差范围外者属不良品，其机率之计算如下：
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SPC之父：休哈特
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和监察，从而保 证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。
SPC管理的特点 对过程作出可靠的评估；（识别关键控制点的状态） 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；（过程能力CPK） 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；（告警） 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；（预防成本升高、故障成本降低）
11
2.1
SPC的生命特征
100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？ 100%检查,重新100%检查,再一次 100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？ 检查为主的品质管理能否减少顾客不 满和不良率而达到目标？
12
2.2 SPC的关系链
（1） 产品检验与SPC的链
项目 对象 目 性 的 质
产品检验 产品 剔除不合格品
2
晚会时间 1 1 2 3 4 5 6 7 2000 2001
3
2000年7月 连续3个月废品率上升
总经理想要收回他的奖励 不但没有保持已有的成绩, 废品率却直线倒退
3 废品率 (%)
总经理反思： “奖励适得其反.这群人需要强硬的管理!”
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 20014ຫໍສະໝຸດ 经理想收回奖励.15
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的工具链 序号 1 工具和技术 检查表 应 用
14
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的组成链
名称
中心线 （Central Line）
解释
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
过程均值 一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用 （Process Average） X 来表示。
链 （Run） 变异 （Variation） 特殊原因 （Special Cause） 普通原因 （Common Cause） 控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。 它是分析是否存在造成变异的特殊原因的依据。 过程的单个输出之间不可避免的差别；变异的原因可分为两 类：普通原因和特殊原因。 一种间断性的，不可预计的，不稳定的变异根源。有时被称为 可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在 控制限之内的链或其它非随机性的图形。 造成变异的一个原因，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异的一部分。
2000年11月 到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施 召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题 在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了. 员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标. 所以他们什么也没做.
不再 “温和的管理”
3 废品率 (%)
2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
spc 过程 预防异常因素造成的不正常质量波 动，以消除质量隐患 事先预防
工具 判定者 结果 效 果
专门的测量仪器和设备 检验人员 产品是否合格
专门设计的控制图， 判定规则 过程是否处于正常状态
预防成本一定程度上的提高，但能 有一定的检验成本，预防 及早发现异常，采取措施消除隐患， 成本低。但故障成本较高 带来故障成本的大幅度降低
6
4
5
6
SPC可以找出其他结论.
UCL 废品率 (%) 3
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 2001 4 5 6 7 LCL 8
7
SPC可以找出其他结论
- 但是理由呢 ? 总经理 “ 嗨, 我是按照数据作出结论的─我怎么会错呢？” 专家 “你的结论是把高、低点作为信号观察而得出的。实际上，那都 是噪声（偶然原 因散布）。看这数据，在工程中没有过明显的变化 ”
2000
2001
5
2001年6月 总经理看到自从去年底以来，废品率降低了.“柳暗花明了！” (记住: 实际上从来没采取任何措施来改善系统) 他得出结论: “强硬的管理方式获得成功！” 总经理断定： “粗暴的爱产生奇迹”
3
废品率 (%)
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 2001
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2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （ X ） 极差 （Range） σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation) 中位数 ˜x 单值 （Individual） 一组测量值的均值
解释
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 用于代表标准差的希腊字母 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值） 的分布宽度的量度，用希腊字母σ 或字母s（用于样本标准差） 表示。 将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数 据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。 一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表 示。
管理者下了强硬的管理方 式获得成功的结论
废弃水平 (%) 3 UCL
2 LCL 1 1 2 3 4 2000 举办晚会 5 6 7 8 9 10 11 12
中断温和的管理方式
2001
1 2 3
4
5
6
7
8
管理者想收回奖励.
8
对人类而言：疏于用控制图分析数据是已知的增加费用、 浪费人力物力和降低士气的重要原因. ”
kjkjkhjk
1
目录
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识
CONTENTS
三、控制图 四、过程能力分析
2
1.一个真实的故事
案 例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5% 总经理给全厂颁奖
3 废品率 (%)
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！ 总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
- Dr. Donald J. Wheeler
9
目录
一、一个真实的故事
二、SPC的基础知识
- SPC的生命特征
CONTENTS
- SPC的关系链
-SPC控制原理
三、控制图
四、过程能力分析
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2.1
SPC的生命特征
SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制（统计工程管理）