【统计过程控制】统计过程控制的四个基本原理
统计过程控制SPC第二版
例如，原材料的质量不符合规定要求；机 器设备带病运转；操作者违反操作规程； 测量工具带系统性误差，等等。由于这些 原因引起的质量波动大小和作用方向一般 具有一定的周期性或倾向性，因此比较容 易查明，容易预防和消除。又由于异常波 动对质量特性值的影响较大，因此，一般 说来在生产过程中是不允许存在的。
是
否
np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
是
样本容量 是否恒定？
是
否
C或U图 U图
二、控制图
计量型控制图
二、控制图 计数型控制图
二、控制图 4、控制图应用的二个阶段
从生产过程中，定期抽取样本，测量各样 本的质量特性值，然后将测得的数据加以 统计分析，判断过程是否处于稳定受控状 态，从中发现过程异常原因(特殊原因)， 从而及时采取有效对策，使过程恢复到正 常稳定受控状态。
预防与检测
检测——容忍浪费
在生产部门，通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门，经常靠检查或重新检查工作来找出错误 这实质上是“死后验尸”，造成时间和材料等的浪费
计数型：通常是指不用仪器即可测出的数 据。计件如不合格件数；计点如PCB上的 漏焊数、溢胶数等
计量型 计数型
计件型 计点型
二、控制图 2、控制图的构成
18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
1
2
3
4
点落在该区间的概率为99.7%
5
6
7
8
9
+3
Average
-3
10
二、控制图
▪ ……
二、控制图
计数型控制图
不良率控制图（P图） 不良品数控制图（Pn图） 缺陷数控制图（C图） 单位缺陷数控制图（U图）
统计过程控制
统计过程控制
一、过程能力是指过程加工质量方面的能力， 它是衡量过程加工内在一致性的，也可称为 工序能力。而生产能力则指加工数量方面的 能力。过程能力确定于质量因素：人机料法 环，而与公差无关。
统计过程控制
二、过程能力指数 对具有双侧公差的过程来讲： 设规范要求特性值在LSL(TL) 与USL( TU)之间， 那么过程能力指数为：
Prediction
统计过程控制
Shift
Prediction
统计过程控制
Drift
Prediction
统计过程控制
统计过程控制
四、控制图在贯彻预防原则中的作用
➢及时告警 ➢发现异常执行“20字方针”
查出异因，采取措施，加以消除， 不再出现，纳入标准。
统计过程控制
五、统计控制状态 稳态 只有偶因 好处 全稳生产线
二、采用常规控制图应考虑的一些问题
1. 控制图用在何处？若所选的控制 对象的质量指标应能定量，则可选 用计量控制图，否则用计数控制图。 所控制的过程具有重复性。 2. 如何选择控制对象？应选用能代 表过程的主要质量指标作为控制对 象。可以选一个质量指标，也可能 要选几个质量指标。
统计过程控制
3. 如何选择控制图？应该根据所选指标 是定量的还是定性的来选，此外还要考 虑抽取样品、数据获得的难易等
CL p
UCL p 3 p(1 p) / n
LCL p 3 p(1 p) / n
当LCL<0时，取LCL=0
统计过程控制 (6) np图
CL np
UCL np 3 np(1 p)
LCL np 3 np(1 p)
当LCL<0时，取LCL=0
统计过程控制 (7) u图
统计过程控制原理
3方式
UCL = + 3
CL =
LCL = - 3
式中，、为统计量的总体参数。
注意：
这是常规控制图的总公式，具体应用时需 要经过下列两个步骤：
(1) 将3方式的公式具体化到所用的具体 控制图，
(2) 常规控制图有标准值给定（参数已知） 和标准值未给定（参数未知）两种情况。
不论与如何取值, 落在[－3， + 3]范 围内的概率为99.73%。
控制图原理的第一种解释
对第4个点子应作怎样的判断？
若过程正常，即分布不变，则点子超过 UCL的概率只有1.35‰。
若过程异常，譬如异常原因为车刀磨损， 即随着车刀的磨损，加工的螺丝将逐渐变 粗，逐渐增大，于是分布曲线上移，点 子超过UCL的概率将大为增加，可能为 1.35‰的几十、几百倍。
结论
控制图上的控制界限就是区分偶波与异波 的科学界限。
常规控制图（即休图）的实质就是区分偶 然因素与异常因素这两类因素。
GB/T 4091-2001《常规控制图》
控制图理论认为存在两种变异。 第一种变异为随机变异，由“偶然原因”（又称为
“一般原因”）造成。这种变异是由种种始终存在 的、且不易识别的原因所造成，其中每一种原因的 影响只构成总变异的一个很小的分量，而且无一构 成显著的分量。然而，所有这些不可识别的偶然原 因的影响总和是可度量的，并假定为过程所固有。 消除或纠正这些偶然原因，需要管理决策来配置资 源，以改进过程和系统。
注意：二项ຫໍສະໝຸດ 布与泊松分布就不具 备上述特点，它们的平均值 ()与标准差()是不独立的。
问题: 如何确定数据是否服从正态分布?
卡方检验法, 偏度.峰度检验法, 秩和检验 法, Anderson-Darling, Ryan-Joiner,
统计过程控制(SPC)
足公司管理需求作用。
6.2 统计学基本概念
6.2.1 统计学基础
母体指某家特定工厂所生
产的商品。
母体的子集代替研究母体
的每一笔资料，称做样本。
以某种经验设计实验所搜
集的样本叫做资料。
图6-4 统计学原理
利用推论统计学方法，将资料中的数据建模，计算它的机率并且做出对于母
常常是不经济的。
如果目前的产品不能满足顾客的要求，则有必要将所有的产品进行分类，
报废不合格品或返工。这种状态将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。
在统计质量控制（SQC－Statistical Quality Control）过程中，引起质量波
动的原因主要来自六个方面（5M1E）：
体的推论。
这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定），对数字特征量的估
计，对未来观察的预测，对关联性的预测（相关性），或是将关系模型化。
在统计学中，其基本要素包括：
1. 母体与样本的关系
母体和样本的概念不是固定不便的，随着研究的不同，母体和样本也会有所
不同。
2. 指标与标志的区别
指标是说明总体特征；而标志是说明总体单位特征的。标志可以分为不能用
以下几个阶段：
第一阶段：
SPC--统计过程控制，可判断过程的异常，及时告警；不能告知此异常是什
么因素引起的。
第二阶段：
SPCD--统计过程控制与诊断，SPCD既有告警功能，又有诊断功能。
第三阶段：
SPCDA--统计过程控制、诊断与调整，它能控制产品质量、发现异常并诊
断导致异常的原因、自动进行调整。
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基础入门
（统计过程控制）
李明
1
统计过程控制（SPC）
1、SPC旳发展史与基本统计概念 2、SPC旳基本原理 3、控制图 4、过程能力和过程能力指数
2
1.1 什么是SPC
什么是SPC – 统计过程控制即SPC(statistical process control)．它是利用统计措施对过程中旳各个 阶段进行监控，从而到达改善与确保质量旳目 旳．SPC强调全过程旳预防为主。 – SPC不但用于生产过程，而且可用于服务过程 和一切管理过程．
稳定
控制用
3、控制图旳选择
控制图旳选定
计量值
资料性质 计数值
平均值
n≧2
样本大小 n≧2
CL旳性质
“n”=10~25 “n”是否较大
中位数
“n”=2~5
“n”=1 不一定
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
一定 “n”是否一定
一定
单位大小 是否一定
不一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
X-Rm 图
“p”
图
“np” “c”
1.3.1 数据旳种类
• 计量型 特点：能够连续取值
也称连续型数据。
如：零件旳尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
• 计数型
特点：不能够连续取 值，也称离散型数 据。
如：废品旳件数、缺 陷数
1.3.2 波动（变差）旳概念：
波动旳概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样旳。生产实践证明，不论用多么精密旳设备 和工具，多么高超旳操作技术，甚至由同一操作工 ，在同一设备上，用相同旳工具，生产相同材料旳 同种产品，其加工后旳质量特征（如：重量、尺寸 等）总是有差别，这种差别称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实旳客观认可。消除波动不是 SPC旳目旳，但经过SPC能够对波动进行预测和控 制。
统计过程控制
失去控制（有异因）
稳态图示
规格下限
技术稳态
规格上限
（偶因的变异减少）
年我国著名质量管理专家、北京科技大学张公绪教授提出选控图及两
种质量诊断理论，突破了休哈特的SPC理论，使SPC上升到SPD。 SPD不仅能预警, 而且能诊断, 为及时纠正提供了有利保障.
统计本身不能提高制程能力，消除 异常因素! 它是我们的工具。
第二节
控制图原理
一、控制图的结构
控制图（Control Chart）是对过程质量特性值进行测定、记录、
评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
样 本 统 计 量 数 值 描点序列 上控制限（UCL） 中心线（CL）
下控制限（LCL）
控制图示例
时间或样本号
控制图组成包括中心线、上下控制限以及按时间顺序抽取的样本 统计量数值的描点序列。
二、控制图的重要性
控制图是贯彻预防原则的SPC的重要工具，可用以直接对产品生 产过程的控制与诊断，是质量管理（老）七个工具的重要组成部分。
LCL为下控制限。
控制图虽然由正态分布转化而来，由于二项分布、泊松分布当样本量较 大时近似正态分布，因此，控制图对典型分布均适用。
（二）控制图原理的第一种解释 （1）若过程正常，即分布不变，则出现点子超过上或下控制限情
况的概率只有1‰左右。（ 0.27%÷2 = 1.35‰ ）
（2）若过程异常，发生这种情况的可能性很大，其概率可能为 1‰的几十乃至几百倍。 例如：当正态分布的均值偏移1.5σ 的情况 不合格品率 p=1-Φ(1.5 ) + Φ(-4.5 ) =2- Φ(1.5 ) - Φ(4.5 ) =0.06681 根据小概率事件原理：即小概率事件在一次试验中几乎不可能发 生，因此，若发生即可判断异常。
统计过程控制(SPC)
5-41
[例]设有某工序的上公差TU为0.2190, 下公差TL为0.1250,现场抽查的数据如 下表,其图如下图1.由图1可见,工序失控, 经过执行20字方针后,重新做图得到休 整后的图2.由图2可见,工序已经达到稳 态.故现在可对过程能力进行评价.
5-42
子组序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0.06 0.0086 0.0227 0.0135
0.01 5-43
0.22
0.21
UCL=0.2
133
0.2
平均值
0.19
X =0.19
0.18
状态III
状态IV（最不理想） 状态IV达到I的途径： ► IVIII ► IVIIII
调整过程即质量不断 改进过程
5-28
在控制状态下〔异因 消除,只有偶因〕
时间
下公差限
大小
上公差限
〔偶因的变异 减少〕
时间
在控制状态下,但工程 能力不足 〔偶因的变异太大〕
5-29
〔二〕控制用控制图 ► 当过程达到了我们所确定的状态后, 才能将分析用控制图的控制线延长作为控 制用控制图,应有正式交接手续. ► 判异准则 判稳准则 ► 进入日常管理后,关键是保持所确 定的状态.
偶然波动：偶因引起质量的波动 ,简称偶波；
异常波动：异因引起质量的 波动,简称异波. 5-16
2.控制图的第二种解释 假定现在异波均已消除,只剩下偶波,则此偶波的波动将
是最小波动,即正常波动.根据这正常波动,应用统计学 原理设计出控制图相应的控制界限,当异常波动发生 时,点子就会落在界外.因此点子频频出界就表明异波 存在. 控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限.
spc应用的基本原理
SPC应用的基本原理什么是SPCSPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，它是一种用于监控和控制质量的统计方法。
通过收集和分析的数据，SPC可以帮助我们了解质量发生变化的原因，并采取相应的控制措施，以确保产品或过程在可接受的范围内。
SPC的原理SPC的基本原理是通过统计技术对数据进行分析，以确定过程中的异常和变异，并根据统计指标进行监控。
通过实时监测过程，并与预定的质量标准进行比较，可以及时发现和纠正质量问题。
SPC应用的步骤SPC应用通常包括以下步骤：1.确定关键过程：首先需要确定需要进行SPC的关键过程。
关键过程是对最终产品质量有重要影响的过程。
2.收集数据：在关键过程中，需要收集一系列数据。
这些数据可以是产品的尺寸、重量、温度等，也可以是过程的参数和环境等。
3.分析数据：通过对数据的统计分析，可以了解过程中的异常和变异情况。
常用的统计方法包括均值、标准差、正态分布等。
4.确定控制限：根据数据的统计特征，可以确定控制限。
控制限用于界定正常变异和异常变异，一般是根据数据的均值和标准差来计算的。
5.监控过程：在关键过程中设置监控规则，通过实时监测数据并与控制限进行比较，可以及时发现异常和变异情况。
6.采取改进措施：当过程发生异常或超出控制限时，需要采取相应的改进措施。
这可能包括调整工艺参数、更换设备或修复故障等。
7.持续改进：SPC是一个持续改进的过程。
通过不断收集数据、分析数据和采取改进措施，可以不断提高过程的稳定性和可靠性。
SPC应用的优势SPC应用具有以下优势：•提高产品质量：通过实时监测关键过程，并及时采取控制措施，可以有效提高产品质量。
减少缺陷品率，提高产品合格率。
•降低生产成本：通过对过程的监控和改进，可以减少不必要的废品和返工，降低生产成本。
•增强过程稳定性：SPC可以帮助找出过程中的异常和变异，并针对性地采取改进措施，从而提高过程的稳定性和可靠性。
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。
统计过程控制原理
统计过程控制原理
统计过程控制原理是指在计算机系统中，通过对各个进程进行调度和管理，实现资源的合理分配和协调，以提高系统的效率和性能。
这一原理在操作系统中起着至关重要的作用。
统计过程控制原理的核心是进程调度算法，它决定了进程的执行顺序和时间片分配。
常见的调度算法有先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最高响应比优先（HRRN）、时间片轮转（RR）等。
不同的算法根据进程的
特点和系统的需求来选择，以提高系统资源利用率和响应速度。
另外，统计过程控制原理还包括进程的创建、终止和状态转换等操作。
进程的创建是指操作系统根据用户的请求或自动触发的事件，为之创建一个新的进程，并为其分配资源。
进程的终止是指进程执行完成或异常终止时，释放占用的资源，并从系统中删除。
而进程的状态转换是指进程在执行过程中由一个状态转换到另一个状态的过程，如就绪状态到运行状态、运行状态到阻塞状态等。
此外，统计过程控制原理还涉及到进程通信与同步。
进程通信是指进程之间通过共享变量、消息传递等方式进行信息交互的过程。
而进程同步则是保证多个进程按一定的顺序执行，避免出现竞争条件和死锁等问题，常见的同步机制有信号量、互斥锁、条件变量等。
总之，统计过程控制原理是操作系统中的重要概念，通过合理的进程调度和管理，提高系统的效率和性能。
它涉及到进程调
度算法、进程的创建、终止和状态转换、进程通信与同步等方面的内容。
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。
质量控制中的统计过程控制方法
质量控制中的统计过程控制方法在现代生产与制造领域，质量控制无疑是一个至关重要的环节。
为了确保产品或服务的质量达到标准要求，质量控制必须采用一系列有效的方法和手段。
其中，统计过程控制方法是一种被广泛应用的方法，以其全面、科学的数据分析方式，帮助企业实现质量的稳定和持续改进。
一、统计过程控制方法的定义统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种通过对生产过程中的关键指标进行监控和统计分析，从而判断过程是否处于可控状态、是否符合标准要求的质量管理方法。
其核心在于通过收集、整理并分析过程数据，以便对潜在的质量问题进行预警和控制，从而避免缺陷品的产生。
二、统计过程控制方法的基本原理1. 参数控制图参数控制图是SPC最为常用的工具之一，它基于样本数据的收集和分析来对过程的稳定性进行判断。
通常，参数控制图包括均值图和极差图。
在均值图中，通过绘制样本平均值的变化情况，判断过程是否可控，是否存在特殊因素的干扰；而在极差图中，通过绘制样本极差的变化情况，反映了过程的稳定性和一致性，有助于及时发现异常变化。
2. 过程能力分析过程能力分析是通过统计过程的实际输出结果与设定的规格限制进行比较，评估过程是否具备满足规格要求的能力。
在过程能力分析中，常用的指标是Cp、Cpk和Pp等，它们分别用于衡量过程的潜在能力和实际能力。
通过对这些指标的计算和分析，可以进一步确定是否需要采取措施来提高过程的稳定性和一致性。
三、统计过程控制方法的应用领域统计过程控制方法广泛应用于各个生产与制造领域，尤其是对于重复性高、量大、周期长的生产过程，其作用更为显著。
1. 制造业在制造业中，通过SPC方法可以实时监测生产线上的各项指标，及时发现并纠正潜在的质量问题，以确保产品符合质量标准。
同时，也可以通过分析数据，找出生产过程中的瓶颈，进而实现生产效率的提升和成本的控制。
2. 服务业SPC方法在服务业中同样发挥重要作用，特别是对于与客户需求直接相关的服务过程。
统计过程控制的基本原理
统计过程控制的基本原理统计过程控制的基本原理统计过程控制，即： Statistical Process Control，简称SPC。
作为一种先进方法论，统计过程控制主要对制造流程进行测量、控制与品质改善。
在此基础上产生的专门质量管理工具——SPC软件，也被广泛应用于制造业的质量改进中。
下面是yjbys店铺为大家带来的关于统计过程控制的四个基本原理的知识，欢迎阅读。
传统的质量管理，主要是通过纸笔记录进行数据采集，企业负责人或者说质量主管主要靠“猜”。
这种方法对人的经验过度依赖，非常不利于质量管理的效果。
统计过程控制将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析，效果显著。
下面文章将具体介绍统计过程控制的四个基本原理，帮助读者更好地学习、了解这种先进的质量管理方法。
一、统计过程控制原理之过程所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
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、动作和管理方式等。
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。
二、统计过程控制原理之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)是我们关心的重点。
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。
三、统计过程控制原理之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。
[]统计过程控制
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第四章统计过程控制第一节统计过程控制概述一、21世纪——质量的世纪提出超严格质量要求1、科学技术的发展，产品的不合格率P可以降低到百万分之一（ppm.10-6），乃至十亿分之一（ppb.10-9）2、生产控制方式由过去的3σ控制方式须进为6σ控制方式。
(1) 3σ控制：过程均值无偏时，P=2.7×10-3=2700ppm。
若过程偏移1.5σ时，P=66807ppm。
(2) 6σ控制：过程均值无偏移时，P=0.002×10-6=2ppb=0.002ppm若过程偏移1.5σ时，P=3.4ppm(3) 6σ控制与3σ控制方式的比较：无偏时：使不合格品率降低了：217×10-3/2.0×10-9=1.35×106，即135万倍。
有偏时：66807÷3.4≈20000，约2万倍。
3、先进的科技科学可提高产品质量指标的绝对值。
先进的质量科学可以将质量波动调整到最小。
二、统计过程控制的基本概念1、统计过程控制（SPC）的函义：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，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技术。
控制图理论是SPC的主要工具。
2、SPC的特点(1)强调全员参加；(2)应用统计方法；(3)强调全过程控制，重点在于“P”过程。
3、统计过程诊断：SPDSPC：可以判断过程异常，及时告警，但不能告知此异常是何因素引起SPD：除了具有SPC功能外，而且还具有诊断功能。
第二节 控制图原理一、控制图的结构1、什么是控制图：是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
2、控制图的结构（三线多点）三线：UCL ，CL ，LCL 统称为控制界限注意和公差界限的区别：USL （T U ） LSL （T L ） 控制界限<公差界限多点：按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列。
统计过程控制(4)
点 红色：检测后异常点 黄色 ：异常点经过异
常编辑且有了改善措 施的点
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介
过程能力研究
过程能力 指 处 于 统计稳 态
下 的 过 程 的 加 工 能 力；
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
无论产品或服务质量水平的总体分布是什
么，其 x 的分布（每个 x 都是从总体的一
个抽样的均值）在当样本容量逐渐增大时将趋
向于正态分布。
III. 控制图的分类
计量型控制图 计数型控制图
计量型控制图
均值-极差控制图 ( X R ) 均值-标准差控X制RS 图 ( X S ) 单值-移动极差控制图 ( X MR ) ……
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
V. 控制限的计算方法
x R控制图的控制限计算
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值：
x x1 x2 x3 ...... xn n
R xmax xmin
x x1 x2 x3 ...... xk k
+3
Average
-3
10
控制图的要素
纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）
横坐标：按时间顺序抽样的样本编号
上虚线：上控制界限UCL
下虚线：下控制界限LCL
中实线：中心线CL
控制界限=平均值±3σ
控制图原理：
1） 3 σ 原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
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【统计过程控制】统计过程控制的四个基本原理
作者：盈飞无限关键词：统计过程控制
导语：统计过程控制，即：Statistical Process Control，简称SPC。
作为一种先进方法论，统计过程控制主要对制造流程进行测量、控制与品质改善。
在此基础上产生的专门质量管理工具——SPC软件，也被广泛应用于制造业的质量改进中。
传统的质量管理，主要是通过纸笔记录进行数据采集，企业负责人或者说质量主管主要靠“猜”。
这种方法对人的经验过度依赖，非常不利于质量管理的效果。
统计过程控制将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析，效果显著。
下面文章将具体介绍统计过程控制的四个基本原理，帮助读者更好地学习、了解这种先进的质量管理方法。
1、统计过程控制原理之过程
所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
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、动作和管理方式等。
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、统计过程控制原理之有关性能的信息
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）是我们关心的重点。
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、统计过程控制原理之对过程采取措施
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、统计过程控制原理之对输出采取措施
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。
通过对统计过程控制原理的分析，很显然看出，仅对输出进行检验并随之采取措施不是一种有效的过程管理方法。
对过程信息收集和分析是质量管理的重点，有利于将生产过程中的问题及时解决，使用统计过程控制专业做质量管理二十多年的盈飞无限用无数实践证明了统计过程控制在节约成本、避免召回的独特优势。