SPC格式
质谱数据处理
GC-MS数据处理系统一、GC-MS数据的处理GC-MS以其优异的分离定性特点，被广泛地应用于分析复杂混合物中的挥发性组分。
然而，其质谱图会包含一些来自于离子源污染物、柱流失物、基质干扰物所产生的离子，导致定性准确性降低。
在分析复杂基质中的痕量物质时，这一现象尤为突出。
例如，在食品中农药多残留的分析中，为了确保各种极性的农药都有很好的回收，样本中的基质都会不可避免地被引入检测过程中，对目标化合物的质谱图产生严重的干扰。
同时某些保留时间相近的化合物的质谱图也会叠加在一起，相互干扰。
这些问题的存在使农药确认变得更为困难。
因此，通过对质谱数据的后处理，将目标化合物的质谱图从原始谱图中提取出来，根据新建的“纯净”的质谱图对目标化合物进行确证将更有实际应用的价值。
通常提取“纯净”的质谱图的方法是扣除“本底”的方法，主要过程为从目标化合物的质谱图中减去其周围本底的质谱图。
然而其效果只能去除那些相对丰度较低的本底干扰离子（例如柱流失物所产生的碎片离子）。
对于丰度较高的共流出物及复杂基质干扰物的离子，扣“本底”的方法无能为力。
为了能够达到更好的“净化”效果，化学计量学的方法被应用于质谱数据后处理中，通过数学计算对质谱数据进行退卷积处理，以提取“纯净”的质谱图。
这里，基于美国国家标准技术研究院(NIST)开发的一套软件AMDIS(Automated Mass Spectral Deconvolution & Identification System)，对质谱数据的处理分为三个部分：1、噪声分析（Noise Analysis）：对数据文件的噪声进行分析，从中提取意义的特征离子，从而排除噪音对后续工作的干扰。
即从数据文件中提取信号特征，供随后的噪声处理及阈值设定之用。
2、化学成分扫描（Component Perception）：对整个数据文件进行分析，扫描每个化合物色谱峰以检测其模型离子（Model Peak）及其峰形。
spc
华虹设计
13
Setup mode
Log file:
set log file $logfile -replace
定义blackbox，如ram或empty模块
定义blackbox：add notranslate module $module_list -design
Confidential and Proprietary
华虹设计
5
Bus check
Bus check主要是关注总线上面的赋值情况：
Confidential and Proprietary
华虹设计
6
Tristate check
Tristate是检查三态信号的使能信号是否是常开 或常关状态：
使能/禁止HDL rule检查
set rule handling （对某个entities，如特定的模块） set rule filter （对某个rule） add ignore rtlcheck (对整个design或者某个模块)
运行incremental rule check
Confidential and Proprietary
华虹设计
11
Static property check flow
Confidential and Proprietary
华虹设计
12
Start/exit comformal LEC
Start conformal LEC
图形界面：lec -verify -dofile $dofilename 命令界面：lec -verify -dofile $dofilename -nogui 图形界面和命令界面之间互换： set gui [on | off]
SPC(统计过程控制)模板
SPC（统计过程控制）模板
SPC（统计过程控制）模板是用于监控和控制过程稳定性的工具。
SPC模板通常包括一系列图表和计算方法，可以帮助分析人员确定过程是否处于控制状态，以及如果不在控制状态，如何对其进行调整。
通常使用的SPC模板包括以下几种常见图表：
1. 控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于追踪过程的变化。
常见的控制图包括X-Bar图、R图和S图，用于监控过程的平均值和变异性。
2. 范围图：范围图用于监控过程的变异性。
范围图通常与X-Bar 图或S图配合使用，可以帮助识别过程中的特殊因素或异常变动。
3. 累积和图：累积和图用于检测过程中的漂移或累积误差。
该
图表显示过程的累积和，可以帮助识别潜在的问题。
4. 直方图：直方图用于分析过程的分布情况。
通过将数据分组
并绘制直方图，可以了解过程的分布形状和偏度。
除了图表外，SPC模板还可以包括以下计算方法：
1. 操作界限：操作界限是用于确定过程是否处于控制状态的参
考线。
通过计算过程的平均值、标准偏差和规格限制，可以确定上限
和下限。
2. 过程能力指数：过程能力指数是用于评估过程的稳定性和能
力的指标。
常见的过程能力指数包括Cp、Cpk、Pp和Ppk，用于确定过程是否符合规格要求。
SPC模板可以根据具体的需求进行自定义和调整，以满足不同过
程的监控和控制要求。
一旦SPC模板建立起来，就可以通过定期收集
和分析过程数据，及时发现和解决潜在问题，提高过程质量和稳定性。
SPC格式表
15 16 17 18
规 格
上限 USL 中心限CL 下限 LSL 1 2 3 4 5 6 7 8
标准
群组数大小
管 制
上限 UCL 中心限CL 下限 LCL
制造 部门 机别 測定者
19 20 21 22 23 24
期间
抽样法
总组数
日期
合计 25 ΣＸ＝ ΣＲ＝
sigma000rppkppcacpkcp管制图管制图制造部门000机别中心限cl中心限cl总组数000上限ucl规格标准群组数大小管制x图期间上限usl抽样方法下限lsl下限lcl合计备注及原因追查量测数值的判定条件日期000測定者平均value
X—R
制品 名 称
管制项目 测量单位
日期/ 时间
管制图
Sigma =0.00 ＰＰＫ= PP = Ca = ＣＰＫ= CP = Grade =
备注及原因追 查
平 均
Ｘ＝
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
R= 0.00
预估不良率 (PPM)
x Ｘ 管 制 图
0.80
0.60
#VALUE!
0.40
0.20
0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
制程能力分析
Std.Dev.=
R 管 制 图
品管应用手法 SPC 七大手法
品管應用手法一、層別法層別法是所有手法最基本的概念, 亦即將多種多樣的資料,因應目的的需要分類成不同的「類別」,使之方便以後的分析.一般的工廠所做的層別通常為「空間別」,如作業員:不同班組別機器;不同機器別原料、零件:不同供給人家作業條件:不同的溫度、壓力、濕度、作業場所…產品:不同產品別不同批別:不同時間生產的產品層別法將所要進行的項目利用統計表進行區別,這是運用統計方法作為管理的最基礎工具.(例一) ×公司注塑機系三班輪班,前周三班所生產的產品均為同一產品,結果為以班別來加以統計,可得知各班的產量及不良率狀況,以便於有依據地採取措施.層別法的應用,主要是一種系統概念,即在於要想把相當復雜的資料進行處理,就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的加以分門別類的歸納及統計.科學管理強調的是以管理的技法來彌補以往靠經驗靠直覺判斷的管理的不足.而此管理技法,除了建立正確的理念外,更需要有數據的運用,才有辦法進行工作解析及採取正確的措施.如何建立原始的數據及將這些原始數據依所需要的目的進行集計,也是諸多品管手法的最基礎工作.再舉個例子:國內航空市場近幾年所隨著開放而競爭日趨激烈,航空公司為了爭取市場,除了加強各種措施外,也在服務品質方面下功夫.我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查.此調查是通過調查表來進行的.調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質.地面又分為訂票、候機;航機又分為空服態度、餐欽、衛生……等.透過這些調查,將這些數據予以集計,就可以到從何處加強服務品質了.二、柏拉圖在工廠裏,要解決的問題很多,但往往不知從哪里著手,但事實上大部分的問題,只要能找出幾個影響較大的要因,並加以處置及控制,就可解決問題的80%以上.柏拉圖是根據歸集的數據,以不良原因、不良狀況發生的現象,有系統地加以項目別(層別)分類,計算出各項目別所產生的數據(如不良率、損失金額)及所占的比例,再依照大小順序排列,再加上累積值的圖形.柏拉圖產美國品管大師裘蘭博士(Joseph Juran)運用義大利經濟學家柏拉圖(Pareto)的統計圖加以延伸所創造出來的.在工廠或辦公室裏,把低效率、缺點、製品不良等損失按其原因別或現象別,也可換算成損失金額來表示,以金額順序大小排列,對占總金額的80%以上的項目加以追究處理,這就是所謂的柏拉圖(pareto)分析.柏拉圖法的使用要以是層別法的項目別(現象別)為前提,依經順位調整過後的統計表才能畫製成柏拉圖.柏拉圖分析的步驟;(1)將要處置的事,以狀況(現象)或原因加以層別.(2)縱軸雖可以表示件數,但最好以金額表示比較強烈.(3)決定搜集資料的期間,自何時至何時,作為柏拉圖資料的依據.期間盡可能定期.(4)各項目依照合計之大小順位自左至右排列在橫軸上.(5)繪上柱狀圖.(6)連接累積曲線.範例1:某部門將上個月生產的產品作出統計,總不良數414個,其中不良項目依次為:層別統計表破損 變形 刮痕 尺寸 其他不良 項目由上圖可以看出,該部門上個月產出不良最大的來自破損,占了47.1%,前三項加起來超過了80%以上,進行處理應以前三項為重點.隨著交通電子媒體的愈來愈發達,人與人之間的距離感覺愈來愈短,許許多多的事情也愈來愈復雜.一個管理人員面臨千頭萬緒的工作,總是有顧此失彼、窮于應付之感,以致造成許多的「盲亂」,工作缺乏效率.柏拉圖法(重點管理法),提供了我們在沒法面面俱到的狀況下,去抓重要的事情、關鍵的事情,而這些重要的事情又不是靠直覺判斷得來的,而是有數據依據的,並用圖形來加強表示.在這個快步調的時代裏,人們喜歡也習慣於快速地去思考事情及解決問題.假如能將平日累積的工作經驗融入此重點管理法中,對於問題的處理及解決,往往是一勞永逸的.也就是層別法提供了統計的基礎,柏拉圖法則可幫助我們抓住關鍵性的事情.100 比率不 良 數三、特性要因圖所謂特性要因圖,就是將造成某項結果的衆多原因,以系統的方式圖解之,亦即以圖來表達結果(特性)與原因(要因)之間的關系.因其形狀像魚骨,又稱「魚骨圖」.「某項結果之形成,必定有其原因,應設法利用圖解法找出其原因來.」首先提出這個概念的是日本品管權威石川馨博士,所以特性要因圖又稱「石川圖」.特性要因圖,可使用在一般管理及工作改善的各種階段,特別是樹立意識的初期,易於使問題的要因明朗化,從而設計步驟解決問題.(4M),而影響這些主要原因的一些要因如小骨一樣,又附在幾個主要原因的大骨上.所以要因分析圖如能做得完整的話,容易找出問題之症結,採取相應的對策措施.(一) 特性要因圖使用步驟步驟1:集合有關人員.召集與此問題相關的、有經驗的人員,人數最好4~10人.步驟2:挂一張大白紙,準備2~3支色筆.步驟3:由集合的人員就影響問題的要因發言,發言內容記入圖上,中途不可批評或質問.(腦力激蕩法)步驟4:時間大約1個小時,搜集20~30個原因則可結束.步驟5:就所搜集的要因,何者影響最大,再由大家輪流發言,經大家磋商後,認為影響較大的予圈上紅色圈.步驟6:與步驟5一樣,針對已圈上一個紅圈的,若認為最重要的可以再圈上兩圈、三圈.步驟7:重新畫一張要因圖,未上圈的予去除,圈數愈多的列為最優先處理.特性要因分析圖提供的是抓取重在原因的工具,所以參加的人員應包含對此項工作具有經驗者,才易奏效.(二)特性要因圖與柏拉圖之使用建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表.建立柏拉圖之目的,在於掌握影響全局較大的「重要少數項目」.再利用特性要因圖針對這些項目形成的要因逐予探討,並採取改善對策.產 品 別 要因分析圖50 A % B C D 其他(三)特性要因圖再分析要對問題形成的原因追根究底,才能從根本上解決問題.形成問題之主要原因找出來以後,再以「實驗設計」的方法進行實驗分析,擬具實驗方法,找出最佳工作方法,問題也許能得以徹底解決,這是解決問題,更是預防問題.任何一個人、任何一個企業均有它追求的目標.但在追求目標的過程中,總會有許許多多有形與無形的障礙,而這些障礙是什麽(WHAT)、這些障礙為何形成(WHY)、這些障礙如何(HOW)破解等問題,就是要因分析圖法主要的概念.事實上,任何事情的形成都有它的原因,比如說你的辦公桌的位置不好(腦子想),你就去搬動它(動手搬),所以辦公桌的位置就移動了.上面的例子中辦公桌的位置移動是結果,原先的位置不妥當是原因,動手去搬為達成目的所採用的方法.一個管理人員,在他的管理工作範圍內所追求的目標,假如加以具體的歸納,我們可得知從項目來說不是很多.然而就每個追求的項目來說,都會有影響其達成目的的主要原因及次要原因,這些原因就是阻礙你達成工作的變數.如何將追求的項目一一地羅列出來,並將影響每個項目達成的主要原因及次要原因也整理出來,並使用要因分析圖來表示,並針對這些要因有計劃地加以強化,將會使你的管理工作更加得心應手.同樣地,有了這些要因分析圖,即使發生問題,在解析問題的過種中,也能更快速,更可靠.四、實 驗 計 劃實驗計劃法是有計劃地在某種條件下進行實驗從而去獲得能預測某種現象的統計資料,並且通過分析實驗結果,從該現象中歸納出普遍性及再現性規則的一種有效方法.在工廠裏,比如有意地去變換製造要因,瞭解到何種要因影響某程度的特性.應用實驗計劃法,可以很迅速、很經濟、很有效地得到結論.實驗計劃法應用於改善工作中,更有明顯的效果.實驗計劃法的主要目的在於通過實驗的設計,選取最佳作業條件. 一元多次配置:(範例1)一個烤漆工廠,針對噴漆後烤漆所使用的時間及溫度各使用一元多次實驗法進行實驗,以瞭解哪一種條件下密著性(附著度)最好.先決條件:1. 底材要一樣(同一批材料及加工);2. 油漆要一樣(同一廠家及生產批);3. 溶劑要一樣(同一廠家及生產批);4. 粘度要一樣.在上面的生產條件固定的狀況之下,使用一元多次的配置法來實驗對產品特性(密著性)的影響.實驗的因素有兩個:烘烤溫度及時間.( C )溫度(分) 時 間在上圖溫度別中,可以看見,溫度在130度及140度最理想. 在上圖時間別中,可以看見時間在40分到60分最理想. 通過上面的實驗,我們很容易抓到最佳的生產條件.100 80 60 40 20 140 60 70 80 90 100 110 120 130 ×× × ××× × × × × 100 80 60 40 20 %10 20 50 90 80 × ×× × × ×××× 密著度 密著度實驗計劃是應用統計手法進行解決問題的方法,它在1 9世紀時就源自于英國,最早是在農地進行實驗,將同樣的一大片農地劃分成幾塊,在其他同樣的條件如作物、氣候、水份、翻土等條件下,施予不同的肥料,再依不同的階段來觀察其成長狀況及最後的結果,並依統計數據作選擇「最佳肥料」的依據.此一套技術要農作物方面獲得相當的成果,再逐步應用到畜牧業.以乳牛為例:技術人員針將一批乳牛予以分組,在其他同樣的條件下喂以不同的牧草,然後再以統計的方法分析其牛乳品質及出乳量,並依「結果」做重復的試驗來定出最後的「結論」,以選擇「最佳」的牧草.在工業上,自從大批量生產興起以來,任何一個管理方法或生產方法,對追求的目標都會產生巨大的影響.事實上,我們所從事的任何一項工作,其工作方法不一定是最好的.要如何追求最佳的工作方法?除了要具備專業的工作經驗外,利用實驗設計的簡單方法進行工作方法的突破,也是每個企業、每個管理人員應全力去進行的.五、散布圖散布圖是用來表示一組成對的數據之間是否有相關性.這種成對的數據或許是「特性一要因」、「特性一特性」「要因一要因」的關系.在我們的生活及工作中,許多現象和原因,有些呈規則形的關連,有些呈不規則形的關連.例如:物價的高低或消費支出水平有關連;油的粘度與溫度高低有關系;汽車的運轉數與出力有關系;等等.我們要瞭解它,必須藉助統計方法來判斷它們之間關系.下面我們列出了5種散布圖,分別是:(1)正相關(回轉數與出力)(2)負相關(油的粘度與溫度)(3)不相關(氣壓與氣溫)(4)弱正相關(身高與體重)(5)弱負相關(溫度與步伐)散布圖類型可見下列五圖.散布圖的繪制程式如下:1.收集資料(至少30組以上)2.找出數據中的最大值與最小值.3.準備座標紙,劃出縱軸、橫軸的刻度,計算組距.通常縱軸代表結果,橫軸代表原因.組距的計算應以數據中的最大值減最小值再除以所需設定的組數求得.4.將各組對應數標示座標上.5.須填上資料的收集地點、時間、測定方法、製作者等項目.(a)正相關(相關性強)(b)負相關(相關性強)(c)毫不相關(d)似乎有正相關 (相關性弱)(e)似乎有負相關(相關性弱)散佈圖分類六、查核表(Check Sheet )簡單的查核表,就是備忘條,將要進行查看的工作項目一項一項地整理出來,然後定期或定時檢查.1 、點檢用查核表此類表在記錄時只做「有、沒有」、「好、不好」的注記. 製作程式如下:a. 製作表格,決定記錄形式.b.將點檢項目列出.出力油的溫度溫度體重步伐c. 查核.d.異常事故處理.例:管理人員日常點檢查核表.2、記錄用查核表(計數用)記錄用查核表用來收集計量或計數資料,通常使用劃記法.其格式如下:有經驗管理人員,通常會把管理的工作規劃成兩個階段來運作,一個是改善管理,一個是維持管理,並持續進行.古雲「逆水行舟,不進則退」.這名話用在市場經濟環境下的管理工作再恰當不過了.試想一個企業的營運假如一直維持現狀,長期不進展,那只有接受淘汰的命運了,此所謂「適者生存,不適者汰換」.談到改善(突破),就要有計劃,然後全體動員去做.進行改善,進行突破,得到好的成果,這些成果就是改變了那些管理方法或生產方法,這些好成果得來不易,而要讓這些成果能維持不再掉下來,那就得在維持管理方面下功夫,也就是所謂的「標準化」工作了.的確,管理工作猶如爬山一樣,爬上一段就得休息一下,補充體力,準備下一段的工具,一段一段地爬,總是有機會到達山頂的.也是人把維持管理與改善管理與帶兵作戰來做比.一個指揮官的部隊把預定攻佔的陣地攻佔下來後,得先做陣地鞏固的工作,然後再進行下一波的攻擊.兩者道理是一樣的.改善工作需先改善計劃,改善計劃會產生計劃做法.然後這些計劃做法要交付實施,才有機會得到我們預期的效果.此時這些計劃做法有無確實在實施,或實施的過程出現哪些問題,就得依賴查核表的跟催.同樣的,得到成果要能維持,除了對新方法進行標準化外,經標準化後的新方法也可以使用查核表進行查檢,這也是管理機能中控制機能的一種.日常的管理工作中,使用查檢表的例子比比皆是,對我們的管理工作助益甚大.七、直方圖直方圖又稱柱狀圖,可將雜亂無章之資料,解析出其規則性.藉著直方圖,對於資料中心值或分佈狀況可一目了然.直方圖的製作,牽涉到一些統計學的概念,但我們盡可能用簡單的計算來說明.(一)直方圖製作之步驟:1、收集數據,並記錄於紙上.統計表上的資料很多,少則幾十,多則上百,都要一一記錄下來,其總數以N表示. 2、定組數3、找出最大值(L)及最小值(S),並計算全距(R).R=L-S4、定組距(C)R÷組數=組距,通常是2.5或10的倍數5、定組界.最小一組的下組界= S-測量值的最小位數(一般是1或0.1)×0.5最小一組的上組界=最小一組的下組界+組距最小二組的下組界=最小的上組界依此類推.6、決定組的中心點.(上組界+下組界) ÷2=組的中心點7、製作次數分佈表.依照數值大小記入各組的組界內,然後計算各組出現的次數.8、製作直方圖.橫軸表示測量值的變化,縱軸表示次數.將各組的組界標示在橫軸上,各組的次數多少,則用柱形劃在各組距上.9、填上次數、規格、平均值、數據來源、日期.直方圖主要作為觀察用,主要是為觀察直方圖之分佈圖型,將可得到3種狀況:(1)柱狀圖形呈鐘形曲線,可以說:a、制程顯得「正常」,且穩定,b、變異大致源自機遇原因.然若呈現的是一種多峰或多峰形分佈,則顯得「不正常」或制程中有兩個標準..(2) 制程中心值直方圖的平均值與規格中心值是否相近,作為調整制程的依據..(3) 制程是否有能力符合工程規格.依直方圖散佈狀況來衡量是否具有達到工程能力的水準.(二)直方圖可達到下列目的:.評估或查驗制程. 指出採取行動的必要. 量測矯正行動的效應. 比較機械績效. 比較物料. 比較供應商(範例1)測量50個蛋糕的重量N=50 Array重量規格=310 ±8g測量50個重量數據.如右表:L=320S=3021、將其分成7組2、全距R=L-S=320-302=183、組距C=18÷7=2.57,取C=34、第一組下界=S-(S個位數×0.5)=302-1=3015、第一組上界=301+C=3046、第二組依此類推7、劃次數分配表,如下表:8、畫直方圖UL=31820 SL=302 CL=310X=311組直方圖之作用方法在於瞭解制程全貌,可自圖上看出分配之中心傾向(準確度)及分配之形狀,散佈狀態(精密度)與規格關系.(1)準確度與精密度組別 準確度 精密度 一 ×二 ×三 × ×四上表中可以看出,一組的產品準確度雖然可以但精密度差,二組剛好相反,三組則準確度及精確度都差,四組兩者皆可以.分配形狀(參閱右圖) 圖A:常態,左右對稱,顯示. 制程大致穩定、正常.圖 A151012 3 4 5 6 7次 數CL 5圖B:偏態,應有人為因素.圖B圖C:雙峰型.制程內可能有2種不同之組合.圖CD:不正常分配.可能檢查測定人員對測定值之處理有偏差.圖DSL SU(3)圖形與規格比較圖A:成常態分配, 圖且均落於規格界限之內 A(準確度、精密度均可).圖圖B:平均值偏低, B部分比例超過下限(準確度差).圖C 圖C:平均偏高,部分比例超過上限(準確度差).圖D 圖D:產品變異大,品質不勻,精密度差,應改善變異或放寬規格. 圖E 圖E:產品變異太小,可能品質過剩.八、分佈圖分佈圖較直方圖能達到具體運算的效果. (一) 表示分配位置的量 (1) Χ 平均值把所有的數據加起來的總合再除以數據的數量,即n 個數據Χ1、Χ2、… Χn 平均值為Χ,即Χ=1/n(Χ1+Χ2+…+Χn)=1/n Σ Χ1例如有6個數據8、9、6、5、8、7. Χ=1/6(8+9+6+5+8+7)=1/6 ×43=7.2(注:在統計學上母群體的平均值以μ表示.) (二)表示分配變異的量 (1)R 範圍(Range)即數據的最大值(Max)與最小值(Min)的差. R=Xmax-Xmin例:一件產品,抽檢5個,量其長度為10.2、 9.9、9.7、9.8、10.3. 最大值Max=10.3 最小值Min=9.7 R=10.3-9.7=0.6 (2)S 平方和各個數據與平均值的差,各別乘以平方後加起來的總和為S.S=(Χ1-Χ) +(Χ2-Χ) +…+(Χn-Χ)=Σ (Χi -X)=Σ Χi – (Σ X i ) /n例:上例的5個數據的平方和為:S=(10.2-9.98)+(9.9-9.98)+…=0.268或S=(10.2+9.9+9.7+9.8+10.3) -5(10.2+9.9+9.7+9.8+10.3) =0.268(3) S 變異數平方和(S)除以數據的個數(n).S = S/N例:上題的5個數據的變異數.S = S/N=0.268/5=0.0536 (4)σ 標準差變異數( S )加以開平方即得標準差. σ= S 2 = S/N 例:上題5個數據的標準差:22 2 222 22 2 1 2 222222σ= 0.0536 =0.232 (5)常態分佈從一群數據裏可以整理出次數分配圖及直方圖,如果把數據無限的增大時,就可以得到如下圖的一種類似像鐘鈴曲線的分佈曲線.平均值μ,標準差σ的 分配一般簡寫為 N( μ、σ).(三)常態分配下出現的或然率(1) 如常態分配下平均值μ的兩側各取一個標準差(σ)的寬度,則在此區域內出現的或然率為68.27%.(2) 如取2σ,則在此區域內出現的或然率為95.45%.(3) 如取3σ,則在此區內出現的或然率為99.73%.σ μ ±3σμ ±1σ μ ±2σ 68.27% μ ±2σ95.45%μ -3σμ +3σ μμ 99.73% μ -3σ μ +3σ如果在述的分配里,隨機抽取一個樣品,則這個樣品數據出現在u ±3σ區以外會是1000次里約有3次的可能機會.次數分佈圖分佈圖看起來很復雜,其實計算起來很簡單.當然,運用分佈圖需要一些時間,但是分佈圖不只可得到產品的準確度及精密度,而且較直方圖可得到實際的數值,可以提供給我們更正確的訊息,以便採取矯正措施.著者參觀過甚多的工廠,尤其中小企業,最大的特色就是大家都很忙,忙著生產,忙著趕交貨.大部分的人關心的就是生產、交貨,對品質問題卻疏於重視,就是重視,大部分的企業也是在檢驗上嚴格把關,把不良品予剔除,然後不是報廢就是整修.報廢也好,整修也好,付出的代價都太大了.由於品質成本過大,甚至把原有的利潤也給抵消掉,實在可惜.在20世紀中期,美國軍方的工廠為了提高品質,而有了零缺點計劃(ZD)的推動,要求每一項工作「一次性做好」,此ZD雖然有別於日本推行的QCC,但是也是至今品質管理一個很重要的主流.通過檢驗的手段把不良品予剔除,也許有機會讓顧客接受產品,但是卻完全不符合經濟(成本)的要求.何況篩選的方法,對品質來說不見得有保障.使用分佈圖,尤其在大量生產型的工廠,可得到「出來的就是好的產品」.九.管制圖(control chart)1924年美國的貝爾電話實驗所的修華特博士(Dr. W.A.Shewart)首先提出管制圖使用以後,管制圖就一直成為科學管理上的一個重要的工具,尤其在品質管制里就成了一個不可或缺的工具.在生產的過程中,變異是正常的現象,其來自機遇原因的變異雖無可避免,但非機遇原因大都是人為成人力可以控制的.我們知道在日常的生產里,產品雖在正常的情況下生產,但其產品仍會隨機做一上一下的變化,有些人靠經驗來判斷及處理,但經驗多半依靠直覺,當直覺不可靠時,會產生嚴重後果,何況經驗是有相當長時間的試誤累積而來的.而利用管制圖,可以依科學方法加以管制,並研究制程的變異研判是機遇原因或非機遇原因,適時地採取對策措施.(一)管制圖的實施循環1、在制程中,定時定量隨機抽取樣本.2、抽取樣本做管制特性的量測.3、將結果繪制於管制圖上.4、判別有無工程異常或偶發性事故.5、對偶發性事故或工程異常採取措施.a.找尋原因.b.改善對策、應急對策.c.防止再發根本對策.管制圖的實施循環從上圖可以看出,管制圖的實施步驟是:抽取樣本,進行檢驗,將檢驗的結果畫制於管制圖上,再從管制圖來判斷,工程是否正常,如為不正常即應採取必要的矯正措施. (二)管制圖分類管制圖分為計量值管制圖和計數值管制兩種.1. 計量值管制圖用於產品特性可測量的,如長度,重量,面積,溫度,時間等連續性數值的數據有:X-R:平均值與全距管制圖(表2-9-1)X-R:中位數與全距管制圖(表2-9-2)X-Rm:個別值與全距移動管制圖(表2-9-3)X-σ:平均值與標準差管制圖.其中以X-R使用最普遍.1.計數值管制圖用於非可量化的產品特性,如不良數,缺點數等間斷性數據.有:P-Chart:不良率管制圖(表2-9-4)Pn-Chart:不良數管制圖C-Chart:缺點數管制圖(表2-9-5)U-Chart:單位缺點數管制圖其中以P-Chart應用較廣.初學管制圖,可以先從X - R圖及P Chart的使用開始,等熟練以後再視需要使用其他的圖.(三)X-R管制圖X主要管制組間(不同組)的平均值變化.R主要管制各組內(同一組樣品)的範圍變化.例:一組測量數據5+2+10+7+4有5個平均值X=(5+2+10+7+4)/5=5.6 全距R=Xmax-Xmin=10-2=81.管制界限的計算. X-R圖系數表(表2-9-6)X圖X=X1+X2 +…Xn/n X=X1+X2 +…Xk/k中心線(CL)=X上限下限(LCL)=X-A2 RR圖R1:第一組內最大減最小上限(UCL)=D4 R下限(LCL)=D3 RX-R 圖系數表 (表2-9-6)2. 管制圖製作法.步驟:(1) 收集最近與今後制程相似的數據約100個.(2) 依測下時間或群體區分排列.(3) 對數據加以分組,把2-6個數據分為一組.. 組內的個別數據以n 表示.. 分成幾組的個別組數以K 表示.. 剔除異常數據.(4) 記人數據表內(如圖)(5) 計算每組平均值X(6) 計算每組全距R(7) 計算總平均值X (8) 計算全距平均R(9) 計算管制界限值(下表).(10) 劃出管制界限.所定的方格最好能在上下限間隔20~30mm 較合適.(11) 打上點記號.點與點(組與組)距離約2~5mm 較合適.在管制界限內的點以‧為記,在管制界限外以.12:記入其他有關事項.13:檢查:(a) 制程是否在管制狀態下.(b) 檢討制程能力.3、管制界限與產品規格比較.將計算管制圖之數據整理成直方圖,然後再與規格比較.(1)直方圖在產品規格值上、下限內,則所計算出來的管制上、下限可採用.SU SL OK SU SLOK。
SPC统计过程控制作业执行规范
SPC统计过程控制作业执行规范SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和控制生产过程的质量管理方法。
它基于统计技术，通过收集和分析数据来判断过程是否稳定，并采取相应的措施以控制过程的变异性。
为了确保SPC的有效实施和管理，制定和执行SPC统计过程控制作业执行规范是非常重要的。
下面是一份标准的SPC统计过程控制作业执行规范，供参考。
一、目的和适用范围1.1目的：确保SPC工作的科学性和统一性，提高生产过程的稳定性和产品质量。
1.2适用范围：适用于所有需要进行SPC统计过程控制的领域和工序。
二、术语和定义2.1 SPC（Statistical Process Control）：统计过程控制，是一种监控和控制生产过程的质量管理方法。
2.2变异性：生产过程中的随机误差、人为误差和特殊原因引起的差异。
2.3稳定性：过程变异性在可接受范围内，没有特殊原因引起的异常。
3.1SPC团队的成立3.1.1由质量部门或负责人成立SPC团队，包括质量工程师、生产工程师、操作人员等相关人员。
3.1.2SPC团队负责制定SPC统计过程控制的计划和目标，并对执行情况进行评估和改进。
3.2数据收集和分析3.2.1确定关键的质量特性，包括尺寸、重量、颜色等，并制定相应的检测方法和标准。
3.2.2设定适当的采样频率和样本大小，确保数据的充分性和代表性。
3.2.3使用合适的统计工具和方法，如控制图、直方图、散点图等，对数据进行分析和解读。
3.2.4根据统计分析结果，判断过程的稳定性，并采取相应的控制措施，如调整工艺参数、改进操作方法等。
3.3控制图的使用3.3.1 选择合适的控制图类型，如X-bar控制图、R控制图、P控制图等，根据数据的性质和要求进行选择。
3.3.2设置上下控制限和中心线，用于判断过程的稳定性和控制界限。
3.3.3进行控制图的绘制和更新，确保数据的及时性和准确性。
SPC模板
0.00 1.00 1.00
5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 0.00
16
16.0 16.00
16.00 16.00
20.00 16.67 13.33 10.00 6.67 3.33 0.00
0.00 1.00
0.00 1.00 1.00
5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 0.00
X
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00
R
0.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
异常项目
4
4
签名
格 20 10 0
7.00 7.00 1.00
2
8.00 8.00 1.00 2,3
Xbar -Rm
管制 上限 UCL 中心线CL 下限 LCL
X图 20.00 10.00 0.00
0.00 1.00
0.00 1.00 1.00
5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 0.00
6
6.0 6.00
6.00 6.00
20.00 16.67 13.33 10.00 6.67 3.33 0.00
0.00 1.00
0.00 1.00 1.00
5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 0.00
std
1.00 4
4.0 4.00
4.00 4.00
20.00 16.67 13.33 10.00 6.67 3.33 0.00
0.00 1.00
0.00 1.00 1.00
5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 0.00 0.00
SPC格式
异常判定标准： 1、CPK≧1.33 2、单点超出管制上下限 3、连续9 点落在中心线同一侧 4、连续6 点持续上升(或下降)
异常No.：
日期/时间
原因
action
Байду номын сангаас
XBar-R 168.80
平均值 X
(3σ)X bar上限
(3σ)X bar中心
(3σ)X bar下限
X bar中心
X bar下限
X bar上限
5-6
10:00 1Χ 168.82 14:00 2Χ 168.82 18:00 3Χ 168.84 22:00 4Χ 168.83
2:00 5Χ 168.85
平均值 X 168.832 全距值 R 0.030
#VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE!
X图
168.849 168.832 168.815
R图 0.063 0.03 0.0
规格公差T 群体标准差 X R
0.25 0.0130
168.832
P(PPM) 准确度Ca 精密度Cp 制程能力Cpk
83710.69
级别 B A A
B80.104M01.001
仪器 卡尺 量测者 单位 mm
SPC两种模式数据库模式和专案模式
出现以下转档设定画面。 每隔几分钟自动转档：每次转档结束后，相隔多久 时间再自动转档。 储存：储存设定。 开始转档：按下后，立即开始转档，并且每隔几分 钟自动转档一次。 暂停转档：按下后，暂停「每隔几分钟自动转档一 次」。
1. 检验记录表（或站别、工序）页签：
选取一检验记录表（或站别、工序）作为转文件的 对象。
按下「确定」按钮，则将把符合搜寻条件的该站别 原始数据，从数据库中永久删除。 注意：上述删除确认画面中，按下「确定」按钮后， 符合搜寻条件的该站别数据，将从数据库中永久删 除，无法复原，执行此功能时，请特别注意若不想 删除，则按「取消」按钮，或按Esc键离开。
九.自动转档
外部数据库自动转文件的联机设定档spcan_tsat.udl： 内含数据库主机位置和联 机帐号密码等。本联机设定文件位于安装路径 C:\Program Files\SPC Analyst 下。 自动转档的意思是把外部数据库的数据档案定时的 按照既定的协议自动收集到SPC数据系统里面，该 功能适用于以下情况：之前有数据库，现在需要把 原数据库里面的数据资料收集到新的SPC数据系统 里。但在实际的运行下 但在实际的运行下，很少有客户会用到该功能， 但在实际的运行下 一般都是新的数据库建立，新的数据资料直接输入 到SPC里面。 欲使用本转文件功能，须先设定以上的连结设定档。 选菜单「数据库模式」「转自项目文件」的「自动 转档」。
Excel储存格
横列号及纵栏号：样版Excel报表的储存格位置。例如，下图 的C2 储存格，横列号为 2，纵栏号为3。
Excel储存格数据类型： 1. 单一站别的单一纵栏：
查询结果有多笔纪录时的处理方式： (1). 取第一笔。 (2). 加总各笔。 (3). 条列各笔。 (4). 取最小。 (5). 取最大。 并选取某一站别的一个纵栏名。
标书中整备质量保证的格式及范文
标书中整备质量保证的格式及范文英文回答：Quality Assurance of Mass Production.1. Introduction.Mass production is a manufacturing process that produces large quantities of identical products. It is typically used to produce products that are in high demand and have a relatively low unit cost. In order to ensure the quality of mass-produced products, it is important to have a comprehensive quality assurance program in place.2. Quality Assurance Program.A quality assurance program is a set of procedures and processes that are used to ensure the quality of a product. It typically includes the following elements:Quality planning: This involves identifying the quality requirements for the product, as well as the processes and resources that will be used to achieve those requirements.Quality control: This involves monitoring the production process to ensure that the products are meeting the quality requirements.Quality improvement: This involves identifying and implementing ways to improve the quality of the product.3. Quality Assurance Techniques.There are a variety of quality assurance techniques that can be used to ensure the quality of mass-produced products. These techniques include:Statistical process control (SPC): This is a statistical method that is used to monitor the production process and identify any trends or variations that could lead to defects.Inspection: This involves examining the products to identify any defects.Testing: This involves testing the products to ensure that they meet the quality requirements.4. Quality Assurance Metrics.There are a number of quality assurance metrics that can be used to measure the effectiveness of a quality assurance program. These metrics include:Defect rate: This is the number of defects per unit of production.Customer satisfaction: This is the level of satisfaction that customers have with the product.Warranty costs: This is the cost of repairing or replacing defective products.5. Conclusion.A comprehensive quality assurance program is essential for ensuring the quality of mass-produced products. By implementing a quality assurance program, manufacturers can reduce the number of defects, improve customer satisfaction, and reduce warranty costs.中文回答：整备质量保证。
SPC格式
名称编号项目规格上值115规格标准105规格下值95公差10样本总数80104.000102.000102.000105.000104.000105.000106.000107.000108.000109.000104.000102.000102.000105.000102.000104.000106.000105.000100.000109.000104.000102.000102.000105.000104.000103.000102.000104.000104.000109.000104.000102.000102.000105.000100.000107.000106.000107.000108.000104.000104.000102.000102.000105.000105.000106.000108.000105.000108.000108.000104.000102.000102.000105.000106.000100.000108.000105.000108.000106.000104.000102.000102.000104.000105.000104.000104.000105.000108.000103.000104.000104.000105.000104.000105.000105.000102.000106.000108.000102.000104.000104.000104.000104.000105.000110.000100.000100.000正态线00.00590100.10.20.1000偏态线00.0107270.10.10.20.1000最大值110.000分布中心105平均数104.443最小值100.000极差10.000偏离度0.1113636样本方差 2.308694UCL 111.369SL 104.443LSL97.517#REF!####REF!####################Cpk1.2830289Cp1.4438177不良率0.000%PPM0合格率100.000%#N/A ####N/A####################6组组距7组组距8组组距9组组距10组组距实际分组实际组距1.6671.4291.2501.1115 2.0000组中值97.00099.000101.000103.000105.000107.000109.000111.000113.000频数003203691200制定审核日期根据各组组距，决定组距之值（末位数建议为0或5）；CPK 统 计 分 析备注：实 测 数 据51015202530354097.0 99.0 101.0103.0 105.0 107.0 109.0 111.0 113.0频数正态线偏态线卡派斯科技有限公司95011588135不合格计数J23得按实际分组填写组距。
多个特征(尺寸等)测量数据SPC统计 X-R Trend 格式
20XX年X月
1
2
3
4
5
6
7
8
测量日
4
5
10
…
1 测量POINT
如：Length
公司（Or部门）
XXXXX
XXX
Nominal
XXXXX
零件名
XXXXX
XXX
+Tol(USL)
0.30
料号 No
XXXXXXXX XXX
-TOL(LSL)
0.30
Model
XXXX
该处填写测量原始数 据，每个测量特征每 个测量日输入5个Data
25
26
27
28
29
30
31
32
XXX XX XX XX XXX XXX XX XX XX XXX XXX XX XX XX % XXX XX XX XX XXX XXX XX XX XX V XXX XX XX XX XXX XXX XX XX XX XXX
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
该处填写测量日：如4指的 是测量日是4号
XX
-TOL(LSL)
XX
计量单位
kgf
7 测量POINT
XXX
Nominal
XX
+Tol(USL)
XX
-TOL(LSL)
XX
计量单位
nit
8 测量POINT Nominal +Tol(USL)
-TOL(LSL) 计量单位 9 测量POINT Nominal +Tol(USL) -TOL(LSL) 计量单位 10 测量POINT Nominal +Tol(USL) -TOL(LSL) 计量单位 11 测量POINT Nominal +Tol(USL) -TOL(LSL) 计量单位 12 测量POINT Nominal +Tol(USL) -TOL(LSL) 计量单位 13 测量POINT Nominal +Tol(USL) -TOL(LSL) 计量单位 14 测量POINT Nominal +Tol(USL) -TOL(LSL) 计量单位
SPC标准格式xin
UCL
6.000 8.500
对特殊原因采取措施的说明 •任何超出控制限的点 •连续7点全在中心线之上或 之下 •连续7点上升或下降 •任何其它明显非随机的图形 采取措施的说明 1.不对过程作不必要的改 变 2.在此表的后面注明在过程因、 素（人员、设备、材料、方法 环境或测量系统）所做的调 整 子组容量 A2 D3 D4 2 1.88 * 3.27 3 1.02 * 2.57 4 0.73 * 2.28 5 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31 * * 0.08 0.14 0.18 0.22 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78 6 7 8 9 10
文件编号：TG-4-12-39 版本：1.0
有控制限的X -R图 X -R控制图
工厂：泰极（广州）汽车内饰有限公司
机器编号：
7.000
B班测量点六 工程规格：8±3mm 零件号： 样本容量/频率:5/天 零件名称：前排靠背
9.000
部门：品质管理部
Hale Waihona Puke 日期：工序：安全气囊缝制计算控制限的日期：6/19-7-23
R=最高-最低
在确定过程能力之前， 过程必须受控
5.000
X
LCL
8.000
7.500 4.000
7.000 3.000
UCL
2.000
6.500
6.000 1.000
R
5.500
0.000 LCL
5.000
日期
1 2 读 3 数 4 5
7.94 8.17 8.19 7.58 8.04 7.05 7.04 7.88 8.19 8.45
和
X=和/读数数量