统计过程控制(SPC)之过程控制系统的理解

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SPC（统计过程控制）知识要点

SPC（统计过程控制）知识要点SPC是英文Statistical Process Control的字首简称,即统计过程控制。

SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。

SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨。

1- What：什么是SPCSPC：统计过程控制SPC说到底，就是一个图表，把生产过程中的数据，收集起来用图表的形式展现出来。

它的作用可以大致总结为：•方便大家从图表中，找出有异常的数据。

•跟进数据趋势，预见异常发生的可能。

•数据异常后，做出相应的改善对策SPC本质上就是一种特殊的趋势图，不过SPC给他们起一个更有气质的名字：控制图。

当然了，控制图还要和普通的趋势图有差异的，具体表现为以下几点：1.控制图都有上下控制线和中心线，UCL和LCL（具体会在6-How里面说明）2.控制图的数据收集规则、数据分析的规则，更加的繁琐，更加的严格3.控制图一定要有相应的改善输出2- Why：为什么要用SPC为了及时发现生产过程中，由特殊原因导致的异常，及时改善。

为了深入分析系统中的普通原因，进一步提高产品品质，为客户提供更好的产品。

（当成为一个工厂的品质副总时，如何将一线数据浮上来，你会自然而然的想到SPC）在思考为什么要用SPC时，我们的观点和认知，是随着职位不断成长的。

不要硬逼着自己去理解SPC手册里，那十几页鸡汤式的SPC 概述。

格局到了，自然就理解了。

但是SPC的作用是不会发生变化的，做就对了。

3- When：在什么时候用SPCSPC手册里面说，SPC只有在过程受控状态下，才能使用。

但是实际上，SPC就是一个图表，任何情况，任何产品，只要有数据就可以用SPC控制图。

只是它所体现出来的信息不同，使用者透过SPC发现问题的程度不一样。

举个通俗一点的例子。

张飞和关羽出征沙场，张飞去探路。

张飞趴在地上，用听音识距离之术，听了半晌得出一个结论：敌人距离我们还有250米。

统计过程控制SPC基本概念

■ 子组数的大小：子组数的大小应满足两个原则，从过程的角度来看，收集越多的子组可以确保变差的主要原因有机会出现。一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组可以很好地用来检验稳定性，如果过程已稳定，则可以得到过程位置和分布宽度的有效的估计值。 ◆ 在有些情况下，可以利用现有的数据来加速这个第一阶段的研究。然而，只有它们是最近的，并且对建立子组的基础很清楚的情况下才能使用。
Cpk≧1.33计算每班 1.检验记录表
2.设备点检记录表每班 3.作业准备验证记
录表 1.首检、自检每2 2.检验记录表小时 3.X-R控制图，
Cpk≧1.33计算
反应计划
1.标识、隔离、评审、处置 2.100％检验
调整、呈报班组长
1.标识、隔离、评审、处置 2.100％检验
4、统计过程控制（SPC）的目的：为了解制造过程以及改善制造过程，藉由对制造过程能力的分析/评估
日期(修订)：
顾客工程批准/日期(如需要)：
零件名称/描述：
供方/工厂批准/日期：
顾客质量批准/日期(如需要)：
供方/工厂：
供方代码：
其它批准/日期(如需要)：
其它批准/日期(如需要)：
零件/过程编号
过程名称/ 操作描述
机器、装置、夹具、工装
编号
特性产品过程
特殊特性分类
1 硬度
▽
30
2 收集数据：
A)、选择子组大小、频率和数据；
■ 子组频率：
其目的是检查经过一段时间后过程中的变化。应当在适当的时间收集足够的子组，这样子组才能反映潜在的变化。这些变化的潜在原因可能是换班、或操作人员更换、温升趋势、材料批次等原因造成的。

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

质量管理中的SPC统计过程控制

质量管理中的SPC统计过程控制质量管理是企业生产和经营过程中至关重要的一环。

为了保证产品的质量稳定和一致性，SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）被广泛应用于质量管理中。

本文将探讨SPC统计过程控制在质量管理中的作用、原理和应用案例。

一、SPC统计过程控制的作用SPC统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监测和控制质量的方法。

它的作用主要有以下几个方面：1. 提前发现问题：SPC通过持续监测和分析过程数据，能够及时发现潜在的质量问题。

通过及时采取措施，可以避免质量问题进一步扩大，降低不良品的产生并节约成本。

2. 降低过程变异性：过程中的变异性是质量问题的主要根源之一。

通过SPC可以分析过程中的变异性，并采取相应的控制措施，使过程变得更加稳定，产品质量更加一致。

3. 改进过程能力：SPC统计过程控制可通过数据分析，评估和改进过程能力。

通过数据分析，可以找出过程中的瓶颈和不足之处，并加以改善，提高生产效率和产品质量。

二、SPC统计过程控制的原理SPC统计过程控制依据统计学原理，通过采集样本数据，并运用统计方法进行分析和判断。

其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异和特殊因素：SPC将过程中的变异分为随机变异和特殊因素两种。

随机变异是不可避免的，而特殊因素则是可以识别和排除的。

通过分析数据，可以判断变异性是否超出了正常范围，进而判断产品是否合格。

2. 控制图的应用：SPC通过绘制控制图，可以直观地反映出过程的变异性状况。

控制图一般包括平均线（表示过程的中心），上下控制限（表示变异程度），以及数据点（表示样本数据）。

通过分析控制图上的变化趋势和超出控制限的数据点，可以判断过程是否受到特殊因素的影响。

3. 结果分析和过程改进：通过SPC统计过程控制，可以得到一系列的统计数据和变异规律。

根据这些数据，可以进行结果分析，并提出相应的改进措施。

通过持续改进，不断降低过程变异性，提高产品的一致性和稳定性。

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。

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6ˆσ范围；对于计量型σ，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。

数据，其被定义为6ˆ
c
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统计过程控制技术

SPC统计过程控制技术SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control）技术，它是一种采用统计方法来监控和控制生产过程的质量管理工具。

SPC技术通过对过程数据进行统计分析，能够帮助企业发现生产过程中的特殊因素，及时采取措施以避免或减少产品质量问题的发生。

本文将介绍SPC技术的原理、方法和应用。

SPC技术的原理是建立在统计学基础上的。

它利用统计学中的均值、标准差、概率分布等概念和方法，对生产过程中的各种因素进行统计分析，从而了解过程的变异情况。

通过对过程数据的采集和分析，SPC技术可以判断过程稳定性，确定过程能否满足质量要求，并通过控制图等图表形式展示分析结果，帮助生产人员进行决策和改进。

SPC技术主要包括过程能力分析、控制图分析和统计抽样等方法。

过程能力分析是通过统计计算和分析得到的数值指标，评估生产过程是否具备满足产品质量要求的能力。

常用的指标包括过程能力指数（Cp、Cpk）和过程潜力指数（Pp、Ppk）等。

控制图分析是通过绘制控制图来监控过程的稳定性和变异情况，包括过程平均水平的控制图（X̄图）、过程离散程度的控制图（R图、S图）和过程离散程度和平均水平的同时控制图（X̄-R图、X̄-S图）等。

统计抽样是根据统计学原理和抽样方法，通过对样本数据的分析来判断整个过程的质量水平，包括构造抽样方案、抽样样本量的确定和样本数据的分析等。

SPC技术的应用范围广泛。

它适用于各类生产过程中的质量控制和改进，无论是制造业还是服务业。

在制造业中，SPC技术可以应用于各种工艺过程的控制，如冶金、电子、化工等。

在服务业中，SPC技术可以应用于流程控制和质量改进，如银行、保险、医疗等。

此外，SPC技术还可以应用于产品设计阶段的质量控制和改进，通过对设计方案的统计模拟和优化，提高产品的质量性能。

SPC技术的应用有助于提高产品的质量水平和生产的经济效益。

首先，SPC技术可以帮助企业监控生产过程的稳定性，及时发现并消除影响产品质量的变异因素，提高产品的合格率和一致性。

统计过程控制(SPC)

图2
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

统计过程控制(SPC)之统计受控的解释

统计过程控制（SPC）之统计受控的解释
定义/说明/要求/目的：
随机性是指：数据中没有呈现可辨别模式的状况。

统计受控是指：描述一个过程的状态，当这过程中所有特殊原因的变差都已被消除，并且仅存在普通原因。

统计控制量是指：在控制图开发和使用时所用到的统计量。

这是一个基于样本数据或由样本数据计算得来的数值（如：一个子组的均值或极差），用以对产生输出并从该输出中取样的过程作出判断。

对过程的解释必须来自于过程及与之有关的人。

分析控制图的目的在于识别过程变差或过程均值没有处于恒定的水平的证据，即其中之一或两者均不是统计受控，从而采取适当的措施。

检查表：。

SPC(统计过程控制)：基本概念及在质量管理中的作用介绍

SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。

它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。

SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。

1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。

自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。

1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。

其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。

二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。

首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。

其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。

再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。

2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。

通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。

此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。

过程控制系统

过程控制系统一个过程控制系统可以称为一个反馈系统。

统计过程控制（SPC）是一类反馈系统，但也存在不是统计性的反馈系统。

下面讨论这个系统的四个重要的基本原理。

1. 过程所谓过程指地是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合（见图1）。

过程的性能取决于供方和顾客之间的沟通，过程设计及实施的方式，以及动作和管理的方式等。

过程控制系统的其他部分只有它们在帮助整个系统保持良好的水平或提高整个过程的性能时才有用。

2. 有关性能的信息通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能有关的信息。

但是与性能有关的最有用的信息还是以研究过程本质以及其内在的变化性中得到的。

过程特性（如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟以中止的次数等）然后我们关心的重点。

我们要确定这些特性的目标值，从而使过程操作的生产率最高，然后我们要监测我们与目标值的距离是远还是近，如果得到信息并且正确地解释，就可以确定过程是在正常或非正常的方式下运行。

若有必要可采取适当的措施来校正过程或刚产生的输出。

若需要采取措施，就必须及时和准确，否则收集信息的努力就白费了。

3. 对过程采取措施通常，对重要的特性（过程或输出）采取措施从而避免它们偏离目标值太远是很经济的。

这样能保持过程的稳定性并保持过程输出的变差在可接受的界限之内。

采取的措施包括变化操作（例如：操作员培训、变换输入材料等），或者改变过程本身更基本的因素（例如：设备需要修复、人的交流和关系如何，或整个过程的设计——也许应改变车间的温度或湿度）。

应监测采取措施后的效果，如有必要还应进一步分析并采取措施。

4. 对输出采取措施如果仅限于对输出检测并纠正不符合规范的产品，而没有分析过程中的根本原因，常常是不经济的。

不幸的是如果目前的输出不能满足顾客的要求，可能有必要将所有的产品进行分类报废不合格品或返工。

这种状态必然持续到对过程采取必要的校正措施并验证，或持续到产品更改为止。

SPC统计过程控制的基本原理

SPC统计过程控制的基本原理引言统计过程控制（SPC）是一种用于监控和管理过程质量的方法。

SPC 的基本原理是基于统计学的概念和方法，旨在通过实时监测过程的数据并进行分析，以便及时采取纠正措施，并保持过程处于稳定状态。

SPC的核心思想SPC的核心思想是通过收集和分析过程中产生的数据来了解过程的性能，并根据数据来调整和改善过程。

SPC的目标是确保过程在允许的变异范围内，并能够持续地满足产品或服务的质量要求。

基本原理SPC的基本原理可以总结为以下几个方面：1. 过程稳定性SPC要求过程处于稳定状态，即过程的输出在一个可控制的范围内波动。

如果过程不稳定，即输出的变异超出可控制的范围，那么产品或服务的质量也会不稳定。

因此，SPC的第一步是确保过程的稳定性。

2. 数据收集SPC需要收集过程的数据，这些数据可以是产品的物理性能指标，或者是服务的实施过程参数。

数据收集应该是有规律和连续的，以便对过程进行监控和分析。

3. 数据分析SPC使用统计学方法对收集到的数据进行分析，以了解过程的性能和变异情况。

常用的数据分析方法包括均值、标准差、范围和变异系数等。

这些统计指标可以帮助判断过程的稳定性和能力，并分析过程的可能问题。

控制图是SPC中最常用的工具，它用于监控过程中的变化和异常。

控制图通常绘制有一个中心线和上下控制限，如果过程的数据点超出控制限，就表示过程出现了异常。

控制图可以实时反映过程的状态，帮助运营人员及时采取纠正措施。

5. 纠正措施当过程出现异常时，SPC要求及时采取纠正措施来恢复过程的稳定性。

纠正措施可以包括调整工艺参数、排查原因、修复设备等。

通过及时的纠正措施，可以使过程保持在可控制的范围内，并提高产品或服务的质量。

SPC强调持续改进过程的能力和稳定性。

通过持续地监控和分析过程的数据，发现问题并采取纠正措施，可以不断地改善过程，并最终实现过程的稳定和优化。

结论SPC统计过程控制是一种有效的管理方法，它可以帮助组织管理和优化过程，提高产品或服务的质量。

质量管理体系中的统计过程控制

质量管理体系中的统计过程控制质量管理体系是组织内用于确保产品和服务质量的一套规范和流程。

统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是质量管理体系中的一项重要方法，通过对过程中产生的数据进行统计分析，以实现质量控制和质量改进的目标。

本文将介绍质量管理体系中的统计过程控制的原理、方法和应用。

一、统计过程控制原理统计过程控制是基于统计学原理的一种质量控制方法，其核心思想是通过对过程中产生的数据进行分析和判断，来判断过程是否处于可控状态。

其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异性：在质量管理体系中，过程中的变异性可分为两种：随机变异和非随机变异。

统计过程控制主要关注随机变异，即过程中由于偶然原因引起的变异性，而不是由于非随机因素引起的变异性。

2. 稳态和非稳态：在统计过程控制中，过程的稳态是指过程在统计上呈现稳定的状态，即过程的平均值和变异性在一定范围内波动。

而非稳态则表示过程处于不稳定的状态，即平均值或变异性有大幅度变化。

3. 控制限：统计过程控制中使用的控制限是通过统计方法计算得出的，用于判断过程处于稳态还是非稳态状态。

常用的控制限有控制上限（Upper Control Limit，简称UCL）和控制下限（Lower Control Limit，简称LCL）。

二、统计过程控制方法统计过程控制方法主要包括以下几个方面：1. 过程可视化：通过绘制控制图（Control Chart）来展示过程中的数据变化情况。

控制图通常包括平均值图（X-Bar Chart）、范围图（R-Chart）、P图（P-Chart）和C图（C-Chart）等。

2. 采样和测量：在统计过程控制中，需要对过程中产生的数据进行采样和测量。

合适的采样方法和有效的测量手段可以确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据分析：通过对采样数据进行统计分析，计算出控制上限和控制下限，并绘制控制图。

同时，还可以利用统计方法分析过程中的变异性，找出产生变异性的原因，并采取相应的改进措施。

六西格玛工具之SPC（统计过程控制）是什么？

六西格玛工具之SPC（统计过程控制）是什么？六西格玛工具之SPC（统计过程控制）是什么？SPC是六西格玛常用的质量工具之一，今天我们就聊聊SPC的好处、实施步骤与常见误区。

SPC（统计过程控制）是什么？SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。

SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。

六西格玛工具：在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。

波动分为两种：正常波动和异常波动。

正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。

它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。

异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。

它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。

过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

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。

SPC控制过程原理

SPC控制过程原理什么是SPC？SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过统计方法监测和控制过程的质量的方法。

它采用统计技术对过程中的数据进行分析，以了解过程的变化，并通过改变和调整过程的输入变量来控制过程的输出变量。

SPC最早是由日本质量专家石田纯一于20世纪20年代提出并发展起来的。

它是一种基于统计学的方法，可应用于各种不同的行业和过程，如制造业、服务业、医疗保健，甚至是金融领域。

SPC的控制过程原理SPC的控制过程原理基于以下几个关键概念：SPC的目标是确保过程的稳定性。

过程的稳定性意味着过程的输出变量在长期运行中保持在一定的范围内，不受特殊因素的影响。

稳定的过程是可控的，其输出变量可以预测和控制。

2. 随机变异和特殊因素在SPC中，过程的变化通常分为两种类型：随机变异和特殊因素。

随机变异是由于正常的随机因素导致的，这种变异是过程的天然特性。

特殊因素是指突发的、非正常的因素，如设备故障、操作错误等。

SPC的目标是通过控制过程的输入变量来减少特殊因素的影响，从而将过程的变异控制在合理范围内。

SPC使用过程控制图来监控过程的稳定性和变异性。

过程控制图是基于统计学原理的图表，可以显示过程的变异范围和趋势。

常用的过程控制图包括均值控制图、范围控制图、方差控制图等。

均值控制图用于监控过程的中心位置是否稳定。

它通过绘制样本均值的变化情况来判断过程的稳定性。

范围控制图用于监控过程的变异范围是否稳定。

它通过绘制样本范围的变化情况来判断过程的稳定性。

方差控制图用于监控过程的变异程度是否稳定。

它通过绘制样本方差的变化情况来判断过程的稳定性。

4. 稳定过程与过程改进通过SPC可以判断过程的稳定性，如果过程是稳定的，即随机变异占主导地位，那么可以维持现有的过程状况。

如果过程是不稳定的，即特殊因素占主导地位，那么需要进行过程改进来减少特殊因素的影响。

过程改进可以通过各种方法来实现，如六西格玛（Six Sigma）、质量管理体系（QMS）等。

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。

统计过程控制(SPC)

5、SPC怎样起作用
SPC将制造过程的测量数据变成可视图。通过
读图工人可以辩别出制程是否是受控的，制程是否在规格范围之内生产，所有这些在制程发
生时及时避免错误而不是等到事后才纠正。
6、SPC能解决的过程问题
➢ 经济性 ➢ 预警性/时效性 ➢ 分辨普通原因与特殊原因 ➢ 善用机器设备 ➢ 改善的评估
二、控制图
• 1、什么是控制图 • 2、控制图基本原理 • 3、控制图是如何贯彻预防原则的 • 4、控制图常用术语 • 5、控制图的分类 • 6、控制图的选用原则 • 7、控制图的判定规则 • 8、应用控制图需要考虑的一些问题
1、什么是控制图
控制图是对制程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察制程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。若控制图中的描点落在UCL与LCL 之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。控制图有一个很大的优点，即通过将图中的点子与相应的控制界限相比较，可以具体看见产品或服务质量的变化。
（3） Xmed-R控制图（中位数-极差控制图） Xmed -控制图检出力较差，但计算较为简单
（4）X-Rm控制图（个别值-移动极差控制图）品质数据不能合理分组时使用，如液体浓度
• 计数值控制图
• (1) P控制图(不良率控制图) • 用来侦查或控制生产批中不良件数的小数比或百分
比,样本大小n可以不同。 • (2)np控制图(不良数控制图) • 用来侦查一个生产批中的实际不良数量(而不是与样
(2)品质变异因素的分类及其不同的对待策略
机遇原因之变机遇原因，其个别之变异极为微小
３．几个较代表性之机遇原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小掁动（３）仪器测定时不十分精确之作法

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。

SPC简单快速理解

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SPC的使用
三、SPC的使用：选定抽检频次，每次抽检5支，计算5支平均值，然后将得出的平均值在控制图上描点。使用中的注意点： 1.出现锥度等问题，先要求其调整机床，待正常后才能测量统计。 2.无法达到要求的产品，选取一个有效控制点进行测量。判异原则：准则 1:一点落在 A 区以外(图 4.3-1)。在许多应用中，准则 1 甚至是惟一的判异准则。准则 1 可对过程中的单个失控做出反应，如计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。准则 2:连续 9 点落在中心线同一侧(图 4.3-2)。出现图 4.3-2 准则 2 的现象，主要是过程平均值μ减小的缘故。
0.67≤Cp＜1.00
0.67≤Cp＜1.00
IV
V
过程能力不足，表示技术管理能力已很差，应采取措施立即改善
过程能力严重不足，表示应采取紧急措施和全面检查，必要时可停工整顿
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SPC控制图的做法
二、SPC控制图的做法：σ值的两种计算方法 2.实际计算控制线：前提：保证过程处于统计控制状态，不考虑Cp值。第一步：连续测量50支-125支数值。第二步：除去超过产品标准的数据第三步：将合格数据输入Excel表中。第四步：在空白处输入STDEV（框选数据）回车然后通过UCL=μ+3σ CL=μ LCL=μ-3σ 计算相应控制线，绘制控制图。
三、SPC的使用：准则 7:连续 15 点在 C 区中心线上下(图 4.3-7)。造成这种现象的原因可能有数据虚假或数据分层不够等。准则 8:连续 8 点在中心线两侧，但无一在 C 区中(图 4.3-8)。造成这种现象的主要原因也是因为数据分层不够。