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
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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
13
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
10
2.1
SPC的生命特征
SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制（统计工程管理）