SPC常用术语解释

详细全面的SPC详解

详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。

SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。

SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。

控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。

控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。

过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。

规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。

SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。

2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。

3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。

4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。

5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。

6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。

SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。

此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。

未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。

总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。

学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。

SPC名词解释

SPC名词解释准确度Accuracy成品改善ActiononOutput制程中对策ActionontheProcess人员变异AppraiserVariation计数值AttributeData平均数Average中位数平均AverageofMedian全距平均AverageofRange标准差平均AverageofStandardDeviation平均数－全距管制图Average-RangeControlChart二项分配BinomialDistribution平均数－标准差制图Average-StandardDeviationControlChart 中心线CenterLine；CL中央极限定理CentralLimitTheorem管制界限ControlLimITS持续改善ContinualImprovement管制图ControlChart分散Dispersion管制计划ControlPlan计件CountbyPieces计点CountbyPoints关键制程特性CriticalProcessCharacteristics共同原因CommonCause每百万缺点数管制图DefectPartsPerMillionControlChart分配Distribution关键产品特性CriticalProductParameter仪器变异EquipmentVariation连续随机变数ContinuousRandomVariable估计平均数EstimatedAverage离散随机变数DiscreteRandomVariable单位缺点数DefectsPerUnit单位缺点数管制图DefectsPerUnitControChart指数分配ExponentialDistribution估计不良率EstimatedProcessPercentDefectives次数分配FrequencyDistribution估计标准差EstimatedStandardDeviation漏斗实验FunnelExperiment∙高级统计方法（Advanced Statistical Methods）：∙比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

SPC所有公式详细解释及分析

SPC所有公式详细解释及分析SPC（统计过程控制）是一种通过统计方法对产品或过程的变化进行控制的质量管理工具。

它以数据为基础，通过收集、分析和解释数据，帮助确定过程是否稳定、符合规范，并提供改进措施。

在SPC中，有一些重要的公式用于计算和分析数据，下面将介绍其中一些常用的公式及其详细解释和分析。

1. 平均值（Mean）：平均值是统计数据的中心点，通过计算数据的总和除以数据的个数得到。

平均值用于评估过程的中心位置，并对过程的稳定性进行评估。

2. 中位数（Median）：中位数是将数据按照大小顺序排列后，排在中间位置的数值，它能够反映数据的集中趋势。

与平均值相比，中位数对异常值的影响较小，更适用于非正态分布的数据。

3. 标准差（Standard Deviation）：标准差是数据分布离散程度的度量，用于描述数据的波动性。

标准差越大，表示数据越分散；标准差越小，表示数据越集中。

标准差可以帮助确定过程是否稳定，是否存在特殊因素影响。

4. 变异系数（Coefficient of Variation）：变异系数是标准差除以平均值的比值，用于比较不同数据集的离散性。

较小的变异系数表示数据越稳定，较大的变异系数表示数据集的离散性较大。

5. 极差（Range）：极差是数据的最大值和最小值之间的差别，用于评估数据的波动范围。

较大的极差表示数据集的波动性较大，较小的极差表示数据集的波动性较小。

6. 四分位数（Quartiles）：四分位数是将数据按大小顺序排列后，将数据分为四等份的数值。

第一四分位数是中位数的前一半数据的中位数，第二四分位数即中位数，第三四分位数是中位数之后的一半数据的中位数。

四分位数可以帮助了解数据的分布情况。

7. 直方图（Histogram）：直方图使用柱状图形象地展示数据的分布情况。

通过将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间内的数据个数，可以直观地了解数据的分布情况。

8. 管理图（Control Chart）：管理图是SPC最重要的工具之一，它通过将数据的统计量（如平均值、标准差等）绘制在图表上，并与控制限进行比较，用于监控过程的稳定性。

SPC常用术语解释及其作用

SPC常用术语解释及其作用1. SPC是什么？SPC(Serial Port Communication) 是一种用于在计算机和外部设备之间进行数据传输的通信方式。

它通过串行口（也称为串口或COM口）来完成数据的传输和接收。

SPC常用于与外部设备进行通信，如传感器、打印机、模块等。

2. 常用术语解释2.1 波特率（Baud Rate）波特率是指每秒钟传输的比特数。

它表示数据的传输速率，通常以波特（Baud）为单位。

常见的波特率有9600、115200等，它决定了数据的传输速度。

2.2 数据位（Data Bits）数据位指的是数据的传输位数。

在SPC通信中，数据位的选择通常有7位和8位两种。

数据位的选择取决于所使用设备的要求。

2.3 停止位（Stop Bits）停止位用于表示数据传输的结束位。

通常使用的停止位有1位和2位两种。

选择停止位的原则是根据设备的要求进行设置。

2.4 校验位（Parity Bits）校验位是用于检验数据传输是否正确的位。

常用的校验位有偶校验位、奇校验位和无校验位三种。

校验位的选择取决于所使用设备的要求。

2.5 流控（Flow Control）在SPC通信中，流控用于控制数据传输的流动。

常用的流控方式有硬件流控和软件流控两种。

硬件流控是利用RTS（请求发送）和CTS（清除发送）信号进行控制，而软件流控是利用XON和XOFF字符进行控制。

3. SPC常用术语的作用3.1 波特率的作用波特率决定了数据的传输速度，选择适当的波特率可以确保数据的准确传输。

如果波特率设置过低，可能会导致数据传输速度过慢，影响整体通信效率；而如果波特率设置过高，则可能会导致数据传输过程中出错。

3.2 数据位、停止位和校验位的作用数据位、停止位和校验位共同作用于数据传输的准确性和稳定性。

通过正确地设置数据位、停止位和校验位，可以避免数据传输过程中出现丢失、错位或错误的情况。

3.3 流控的作用流控用于控制数据的流动，可以保证发送方和接收方之间的数据同步进行。

SPC专用术语

專門術語Glossary管制上限/管制下限：UCL/LCLControl limit. A line (or lines) on a control chart used as a basis for judging the significance of the variation from chart point to chart point. V ariation beyond a control limit is evidence that assignable causes are affecting the process. Control limits are calculated from process data and are not to be confused with engineering or administrative specifications. A control chart usually displays a lower control limit (LCL) and an upper control limit (UCL).管制界線。

用在管制圖中當作點到點之間變異的衡量基準。

超出管制界線的變異可以證明某些原因會影響製程。

管制界線是從製程的資料來計算，不要和規格界線混淆。

通常管制圖會顯示管制下限(LCL)及管制上限(UCL)。

註: 一般而言, UCL與LCL 的位置為平均值的正負三個標準差。

製程準確度：CaThe deviation of the process mean from the midpoint of the specification limits.衡量製程之實際平均值與規格中心值之一致性自生產中所獲得產品資料的實際平均值與規格標準值間偏差的程度。

製程精密度：Cp / Capability of process.The greater the number, the better the process is capable of meeting the specification limits. A process is judged to be capable when CP is at least 1.0.衡量製程之變異寬度與規格公差範圍相差之情形。

SPC常用术语

SPC常用术语1、高级统计方法（AdvancedStatisticalMethods）-比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

2、计数型数据（AttributesData）可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。

其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。

计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析（参见计量型数据）。

3、均值（Average）（参见平均值Mean）数值的总和被其个数（样本容量）除，在被平均的值的符号上加一横线表示。

例如，在一个子组内的x值的平均值记为X，X（X两横）为子组平均值的平均值，X（X上加一波浪线）为子组中位数的平均值。

R为子组极差的平均值。

4、认知（AwarenesS个人对质量和生产率相互关系的理解，把注意力引导到管理义务的要求和达到持续改进的统计思想上。

5、基本的统计方法（BasicStatisticalMethods）通过使用基本的解决问题的技术和统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。

6、二项分布（BinomialDistribution）应用于合格和不合格的计数型数据的离散型概率分布。

是p和np控制图的基础。

7、因果图（Cause-EffectDiagram）一种用于解决单个或成组问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源。

也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明者命名）。

8、中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。

统计过程控制spc 常用符号和术语

常用符号和术语卡平方变量（分布）k 在一次考察中的样本数量均值n 一个样本中的观测值数量。

如：n＝3 指样本有3 个观测值N 在一次考察中的观测值总数R 样本极差极差均值极差中位数s 样本标准差标准差均值总体标准差方差X 一个随机变量X i一个具体的观测值，但不是实际值。

例如：X1,X5,X3样本均值样本均值的均值样本中位数样本中位数的中位数术语表：accuracy(精确度)测量值与实际值的接近程度assignable cause(可溯因素)参见special cause（特别原因）attribute(计数型数据)用于计数的数据，比如用“通过/不通过”来表述质量或不合格点的个数attribute charts(计数型控制图)用于计数型数据的控制图automated SPC(自动化SPC)通过利用计算机计算和作控制图来实现统计过程控制，包括直接数据输入。

Average(均值)一组数据之和除以这组数据个数，也称作meanBell-shaped curve（钟形曲线）正态分布密度函数的图像，因其在中部突起而两边逐渐下降而貌似钟形Bias（偏差）不具备无偏性的抽样结果导致的与总体均值的偏差。

比如，只选取具有可见缺陷的产品考察会产生偏离总体的统计结果。

Binomial distribution（二项分布）按固定概率只取两个离散值的概率分布，比如成功/失败试验的结果brainstorming（头脑风暴）一种解决问题的方法，首先由一组成员提出各种可能方案，再讨论它们的优缺点Bunching(聚束)一组样本的观测值相同或相似的图形模式，表明影响过程的波动因素发生了突然变化。

c chart（c 图）适用于计数型数据的控制图，在上面绘制出大小固定的样本的不合格品数Capability（过程能力）过程生产出在具体控制界限内的能力Cause & effect diagram（因果图）用来分析波动原因的解决问题的工具。

SPC基本概1

SPC基本概念1、预防：一种在第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费的有效的方法。

2、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、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。

将输入转化为输出的相互关联的资源与活动。

3、变差：过程的单个输出之间不可避免的差别，它分为：普通原因和特殊原因。

4、普通原因：造成随着时间的推移具有稳定的，且可重复的分布过程中的许多变差，称之为“处于控制状态”、“受统计控制”。

普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因，只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才是可以预测的。

5、特殊原因（通常也叫可查明原因）：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时造成（整个）过程的分布改变。

随着时间的推移，过程的输出不稳定。

局部措施：（1）通常用来消除变差的特殊原因（2）通常由与过程直接相关的人员实施（3）大约可纠正15%的过程总问题系统采取措施：（1）通常用来消除变差的普通原因（2）几乎总是要求管理措施，以便纠正（3）大约可纠正85%的过程问题6、能力：是一个稳定过程变差的总范围7、控制稳定过程：是一个统计控制过程，稳定过程输出中此变差虽是来自一般的原因，稳定过程是可以预测的。

8、统计控制：是一个过程的状态，变差从所有特殊原因已消除，仅存在一般原因，统计控制的证据是控制图没有超过控制限的点，没有非随机性的图形趋势。

9、过渡调整：是把每一个偏离目标的值，当作过程中特殊原因处理的作法（若根据每次所作的测量来调整一个稳定的过程，则调整就成了另外一个变差源）。

10、CPU、CPL：分别为上限能力指数和下限能力指数，定义（USL-X）/3σ或（X-LSL）/3σ11、USL、LSL：工程规范上下限。

12、CPK：这是考虑到过程有无偏移的能力指数，定义为CPU或CPL的最小值。

它等于过程均值与最近的规范限之间的差除以过程总分布宽度的一半。

13、PPK：这是说明过程有无偏移的性能指数，定义为：（USL-X）/3σ或（X-LSL）/3σ的最小值(用来与CP和CPK对比,并测量和确定随时间改进的优先顺序)。

SPC常用术语解释
名称
解释
平均值（X）一组测量值的均值
极差（Range）一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
σ（Sigma）
用于代表标准差的希腊字母
标准差
(Standard Deviation)
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。
使用中位数图
是
使用单值图
是
X-MR
接上页
子组容量
否
是否大于
或等于9？
是
是否能方便
否
地计算每个
子组的S值？
是
使用
X— s图
使用 X—R图
使用 X—R图
注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。
计量型数据控制图
与过程有关的控制图
人员
设备环境
材料
方法
过程
结果举例
螺丝的外径（mm）从基准面到孔的距离（mm）电阻（Ω）锡炉温度（ºC）工程更改处理时间（h）
重复这三个阶段从而不断改进过程
管制图类型
X-R 均值和极差图
P ch nP chart 不良数管
型
型制图
数 X -R 中位值极差图数 C chart 缺点数管
据
据制图
X-MR 单值移动极差图
U chart 单位缺点数管制图
其他类型控制图
分布宽度（Spread）
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
中位数 ˜x
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。

spc管理规定

spc管理规定一、目的和范围SPC（统计过程控制）是一种基于数据分析和统计方法的质量管理工具，旨在帮助组织实现过程稳定性、持续改进和产品质量提升。

本管理规定适用于所有有关SPC的流程和活动，并旨在确保有效的SPC 实施和管理。

二、术语和定义1. SPC: 统计过程控制（Statistical Process Control），是通过对过程的实时监控和统计分析，确保过程处于预期状态，并可及时发现和纠正异常情况的质量管理方法。

2. 过程能力指数: 衡量一个过程的稳定性和一致性的统计指标，常用的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk。

3. 控制图: 用于展示过程数据变化和异常情况的统计图表，常见的控制图有x-bar和R图、x-bar和s图、P图和C图等。

4. 规格限制: 产品或过程所需满足的上下限要求。

5. 样本: 从过程中随机选取的一组数据用于分析和判断过程状态。

三、SPC实施要求1. 测量与数据收集要求(1) 所有关键过程的测量点和方法应当明确定义，测量设备的校准要求和频率应合理设定并执行，确保数据的准确性和可靠性。

(2) 按照规定的采样计划和频率，进行数据收集和记录，并确保数据的完整性和及时性。

2. 控制限规定(1) 确定过程的规格限制，并根据规格限制计算过程能力指数，确保过程在可接受的范围内。

(2) 确定控制图的中心线和控制限，中心线应设定为过程的目标值或历史的中心值，控制限应根据过程稳定性和能力指数来确定。

3. 控制图使用规定(1) 选择适当的控制图类型和参数，如x-bar和R图适用于连续数据，P图和C图适用于计数数据。

(2) 根据采样计划，及时绘制控制图，并进行及时的分析和判断，发现异常情况及时采取纠正措施。

4. 异常处理要求(1) 当控制图中的点超出控制限时，表示过程出现异常，需要立即停止生产并进行分析，确定异常原因并采取相应措施。

(2) 一旦异常原因排除，应及时对过程进行重新检验，并重新绘制控制图，确认过程恢复到正常状态后方可继续生产。

SPC基本名词

QIS：Quality Information System 品质信息系统QS：Quality system 质量体系QC：Quality Control 质量管理QA：Quality Assessment 质量评价TQM：全面质量管理IPQC：In-Process Quality Control 制程检验PQC：Process Quality Control 生产过程检验FQC：Final Quality Control 成品检验IQC：Incomming Quality Control 进料检验及供货商评分系统OQC：Out-going Quality Control 出货质量管理FMEA：Failure Mode and Effect Analysis 失效模式和效果分析抽样与检验：批－>检验批（批量）－>样本－>合格判断数缺点－>不合格品/不良品（废品）检验方法：目测，光学分析，超声波测控、仪器分析品质标准：抽样计划：通常包括三部分：批量数N，样本数n，合格判断数c计数值抽样：MIL-STD-105E，国内的GB2828-87计量值抽样：MIL-STD-414，国内的GB6378分类根据检验数：全检、抽检、免检根据检验次数分：单次抽样，双次抽样，多次抽样根据检验严格程度分：减量抽样，正常抽样，加严抽样1．抽样用名词批：各种产品，凡是具有相同的来源，且在相同的条件下生产所得到一群相同规格的产品，称为一个批，又称“制造批”。

一个制造批中的品质变异具有一个分配，在抽样时应尽可能的使检验批的品质接近实际值，这样才可使检验结果正确，因此一个批根据需要分为几个检验批，但必须注意避免将几个批合并为一个检验批。

检验批：在统计学中，称为母体或群体。

就是在各种批中，按抽样计划，抽出“小”加于检验的一个群体。

通常检验批要根据允收水准来判定这个检验批是否允收。

批量：指每个检验批内产品的单位数据，在统计学中可称为“母体数”，通常以“N”表示。

【品质管理资料】SPC常用术语(doc19)精编版

SPC常用术语1、高级统计方法（Advanced Statistical Methods）-比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

2、计数型数据（Attributes Data）可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。

其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。

计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u 控制图来分析（参见计量型数据）。

3、均值（Average）（参见平均值Mean）数值的总和被其个数（样本容量）除，在被平均的值的符号上加一横线表示。

例如，在一个子组内的x值的平均值记为X，X（X两横）为子组平均值的平均值，X（X上加一波浪线）为子组中位数的平均值。

R 为子组极差的平均值。

4、认知（AwarenesS个人对质量和生产率相互关系的理解，把注意力引导到管理义务的要求和达到持续改进的统计思想上。

5、基本的统计方法（Basic Statistical Methods）通过使用基本的解决问题的技术和统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。

6、二项分布（Binomial Distribution）应用于合格和不合格的计数型数据的离散型概率分布。

是p和np控制图的基础。

7、因果图（Cause-Effect Diagram）一种用于解决单个或成组问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源。

也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明者命名）。

8、中心线（Central Line）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。

【品质管理资料】SPC常用术语(doc 17)精编版

SPC常用术语1、高级统计方法（Advanced Statistical Methods）-比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

2、计数型数据（Attributes Data）可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。

其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。

计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u 控制图来分析（参见计量型数据）。

3、均值（Average）（参见平均值Mean）数值的总和被其个数（样本容量）除，在被平均的值的符号上加一横线表示。

例如，在一个子组内的x值的平均值记为X，X（X两横）为子组平均值的平均值，X（X上加一波浪线）为子组中位数的平均值。

R 为子组极差的平均值。

4、认知（AwarenesS个人对质量和生产率相互关系的理解，把注意力引导到管理义务的要求和达到持续改进的统计思想上。

5、基本的统计方法（Basic Statistical Methods）通过使用基本的解决问题的技术和统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。

6、二项分布（Binomial Distribution）应用于合格和不合格的计数型数据的离散型概率分布。

是p和np控制图的基础。

7、因果图（Cause-Effect Diagram）一种用于解决单个或成组问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源。

也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明者命名）。

8、中心线（Central Line）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。

SPC相关术语

SPC相关术语1.应该是控制图显示过程是稳定的时候计算CP/Cpk才有意义.其次他们是两个概念,但是是有紧密联系的,当cpk很高如1.67以上,合理经济的做法应该是不用控制图,1.00-1.33之间应该使用控制图,1.33-1.67之间看情况而定,考虑成本和对产品的需要等因数.如果小于1.0,用了控制图恐怕也没有什么意义.因为很多产品是不符合规格要求的,还得全检,做控制图恐怕是浪费.2.Cp/Cpk衡量的是过程能力，控制图是用来对生产现场的波动预测和控制。

Cp/Cpk可能很低，控制图可能没有问题。

3.量產前對工序進行計算Cpk，只有Cpk達到1.33以上才可以進行批量生產，這時才用控制圖對過程進行監控。

4.两者都很重要,是相辅相成的,当要评价一个环节时,需要用分析用控制图,不断统计其CPK并持续改进,当改进完成CPK满足客户要求时形成文件或标准,这时又要用到控制用控制图,监控过程是否波动较大能不能满足要求,同时也要分析其CPK能力,若过程能力不足则又需改善,改善过程又要不停的用分析用控制图,反复循环,持续改进.总的来说,控制图是为发现异常,而CPK是预见异常的发生并及早采取措施防止.5.CPK是过程能力指数，结果可以直接反映你的产品或流程满足顾客需求的能力，而控制图的基础是制程稳定，也就是只有偶然因素存在，应该有个先后顺序，如果CPK不好，控制图是没有意义的，所以最先要解决的是CPK的问题，一旦CPK得到改善，自然可以应用控制图来反映你的CPK状况了6.实际当中，我们是这么用的：控制图使用八大规则报警Cpk除了计算所有数据的Cpk之外，每隔25到30组数据，计算此25到30组数据的Cpk偶觉得Cpk能很好的发现第二类错误7.其实CPK来源于6西格玛管理：CPK值0.67，1.0，1.33，1.67分别对应的是六西格玛水平的2，3，4，5水平等级，在西格玛不平中，1、2、3、4、5分别代表能力过小，不足，尚可、充足、过剩。

SPC常用术语汇编(doc 19)

SPC常用术语汇编(doc 19)部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑SPC常用术语1、高级统计方法（Advanced Statistical Methods）-比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

2、计数型数据（Attributes Data）可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。

其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。

计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析（参见计量型数据）。

3、均值（Average）（参见平均值Mean）数值的总和被其个数（样本容量）除，在被平均的值的符号上加一横线表示。

例如，在一个子组内的x值的平均值记为X，X（X两横）为子组平均值的平均值，X（X上加一波浪线）为子组中位数的平均值。

R为子组极差的平均值。

4、认知（AwarenesS个人对质量和生产率相互关系的理解，把注意力引导到管理义务的要求和达到持续改进的统计思想上。

5、基本的统计方法（Basic Statistical Methods）通过使用基本的解决问题的技术和统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。

6、二项分布（Binomial Distribution）应用于合格和不合格的计数型数据的离散型概率分布。

是p和np控制图的基础。

7、因果图（Cause-Effect Diagram）一种用于解决单个或成组问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源。

也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明者命名）。

SPC的名词解释

SPC的名词解释SPC，全称为统计过程控制（Statistical Process Control），是一种用数学和统计学原理来监测和控制过程稳定性的方法。

它的目标是通过分析过程中的数据来确保产品或服务的质量稳定，并及时发现和纠正可能引发质量问题的异常情况。

SPC广泛应用于各个行业，尤其在制造业中被视为保证产品质量的重要手段。

SPC最早由美国统计学家沃尔特·A·斯霍维恩（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代提出。

他认识到，质量控制不仅仅是检验产品是否符合规格，更重要的是要控制和改进整个生产过程。

斯霍维恩引入了统计学的概念和方法，通过对过程中的变异进行分析，建立了SPC的理论框架。

在SPC中，最基本的概念是过程和变异。

过程是指由输入、加工和输出组成的一系列操作，用于生产产品或提供服务。

而变异则是指在这个过程中出现的不确定性，包括可控和不可控的因素。

SPC的关键在于通过分析和管理变异，使得过程能够达到预期的稳定状态。

SPC使用一系列统计工具来实现对过程的监测和控制。

常用的工具包括控制图、直方图、散点图等。

控制图是SPC的核心工具，通过图形化地展示过程中所收集的数据，可以帮助人们直观地判断过程是否处于稳定状态。

例如，控制图上的上下限可以帮助识别异常点，并及时采取纠正措施。

SPC的另一个重要概念是过程能力指数（Process Capability Index），用于评估一个过程的稳定性和能力。

过程能力指数可以对过程的输出与规格要求进行比较，指导改进和优化。

过程能力的提高可以降低质量问题的风险，提高产品或服务的一致性和可靠性。

尽管SPC在制造业中应用最为广泛，但其原理和方法同样适用于其他行业。

例如，在服务行业，可以通过收集和分析客户反馈数据，对服务过程进行监测和控制，提高服务质量。

在医疗领域，SPC可以应用于手术过程、药物生产和疾病监测等环节，确保医疗服务的安全性和效果。

SPC常用术语

一、常用术语PDCA Plan, Do, Check, Action计划执行检查总结Pilot run 试生产FOUR CONTROL SYSTEM 四大管制系统Engineering control system 工程管制系统Quality control system 品质管制系统Manufacturing control system 生产管制系统Management control system 经营管制系统Classification 整理（sorting, organization）Regulation 整顿（arrangement, tidiness）Cleanliness 清扫（sweeping, purity）Conservation 清洁（cleaning, cleanliness）Culture 教养Save 节约Safety 安全二、英文缩写品管人员类QC quality control品质管理人员FQC final quality control终点品质管制人员IPQC in process quality control制程中的品质管制人员OQC output quality control最终出货品质管制人员IQC incoming quality control进料品质管制人员TQC total quality control全面质量管理QA quality assurance质量保证人员OQA output quality control出货质量保证人员QE quality engineering品质工程人员品质保证类FAI first article inspection新品首件检查FAA first article assurance首件确认SSQA standardized supplier quality audit合格供应商品质评估FQC运作类AQL Acceptable Quality Level允收品质水准ACC Accept允收REJ Reject 拒收CR Critical极严重的MAJ Major主要的MIN Minor轻微的P/N Part Number料号L/N Lot Number批号UAI Use As It特采FPIR First Piece Inspection Report首件检查报告DPPM Defective Percent Per Million百万分之一缺陷制程统计品管类SPC Statistical Process Control统计制程管制SQC Statistical Quality Control统计品质管制DIM Dimension尺寸DIA Diameter直径其它品质术语类ZD Zero Defect零缺陷QP Quality Policy品质方针TQM Total Quality Management全面品质管理RMA Return Material Audit退货认可7QCTools 7 Quality Control Tools品管七大手法通用文件类ECN Engineering Change Notice工程变更通知（供应商）ECO Engineering Change Order工程改动要求（客户）PCN Process Change Notice工序改动通知PMP Product Management Plan生产管制计划SIP Standard Inspection Procedure制程检验标准程序SOP Standard Operation Procedure制造作业规范}BOM Bill of Material物料清单SPEC Specification规格5S : 5S 管理A VL : 认可的供货商清单(Approved V endor List)BOM : 物料清单(Bill Of Material)BPR : 企业流程再造(Business Process Reengineering)IPQC : 制程品质管制(In-Process Quality Control)IQC : 进料品质管制(Incoming Quality Control)ISO : 国际标准组织(International Organization for Standardization) ISAR : 首批样品认可(Initial Sample Approval Request) )JIT : 准时化生产(Just In Time)PO : 订单(Purchase Order)PR : 采购申请Purchase Request )QA : 品质保证(Quality Assurance)QC : 品质管制(Quality Control)QCC : 品管圈(Quality Control生产类PCs Pieces个（根、块等）CTN Carton卡通箱PAL PalletPO Purchasing Order采购订单MO Manufacture Oder生产单D/C Date Code生产日期码ID/C Identification Order（供应商）识别码L/N Lot Number批号P/N Part Number料号OEM Original Equipment Manufacture原设备制造QTY Quantity数量NG Not Good不行，不合格C=0 Critical=0极严重不允许APP Approve核准，认可，承认CHK Check确认ASSY Assembly装配，组装LRR Lot Reject Rate批退率CAR Correction Action Report改善报告TBA To Be Assured待定，定缺A VL Approved V endor List许可供应商清单EOL End of Life品质保证类：FAI first article inspection 新品首件检查FAA first article assurance 首件确认TVR tool verification report 模具确认报告3B 3B 模具正式投产前确认CP capability index of process制程能力指数CPK capability index of process制程能力参数(分布中心不重合) SSQA standardized supplier quality 合格供应商品质评估OOBA out of box audit 开箱检查QFD quality function deployment 品质机能展开FMEA failure model effectiveness analysis 失效模式分析8 disciplines 8项回复内容FA final audit 最后一次稽核CAR corrective action request 改正行动要求corrective action report 改正行动报告三、铸造专业英语词汇Gate 浇口deslagging 除渣dehumidification 除湿drossing 除渣dewax 脱蜡dipping 沾浆stuccoing 挂砂quenching 淬火low alloy steel castings低合金钢铸件carbon steel 碳钢Mild steel 低碳钢Stainless steel 不锈钢Inclusion 夹杂物dirt inclusion 夹渣gate stick 浇口棒sprue cup 浇口杯gate cutter 浇口切断机pouring temperature浇铸温度segregation 偏析draft 起模斜度blow-hole 气孔fettling 清理feeding 补缩sand strip 清砂hot tear 热裂silica sol 硅溶胶pickling 酸洗shrinkage cavity 缩孔contraction crack 缩裂precipitation hardening 析出硬化casting yield 出品率。

SPC常用术语解释

分布宽度（Spread）
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
中位数˜x
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。
单值（Individual）
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。
中心线（Central Line）
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。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。
特殊原因
通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。
变差（Variation）
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。
过程能力
(Process Capability
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。
移动极差
（Moving Range)
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
变差的普通原因
它们可以归结为原材料不均匀、工具破损、工艺或操作的问题、制造或检测设备的性能不稳定等等
SPC常用术语解释
名称
解释
பைடு நூலகம்平均值（X）
一组测量值的均值
极差（Range）
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
σ（Sigma）
用于代表标准差的希腊字母
标准差

SPC基本名词

QIS：Quality Information System 品质信息系统QS：Quality system 质量体系QC：Quality Control 质量管理QA：Quality Assessment 质量评价TQM：全面质量管理IPQC：In-Process Quality Control 制程检验PQC：Process Quality Control 生产过程检验FQC：Final Quality Control 成品检验IQC：Incomming Quality Control 进料检验及供货商评分系统OQC：Out-going Quality Control 出货质量管理FMEA：Failure Mode and Effect Analysis 失效模式和效果分析抽样与检验：批－>检验批（批量）－>样本－>合格判断数缺点－>不合格品/不良品（废品）检验方法：目测，光学分析，超声波测控、仪器分析品质标准：抽样计划：通常包括三部分：批量数N，样本数n，合格判断数c计数值抽样：MIL-STD-105E，国内的GB2828-87计量值抽样：MIL-STD-414，国内的GB6378分类根据检验数：全检、抽检、免检根据检验次数分：单次抽样，双次抽样，多次抽样根据检验严格程度分：减量抽样，正常抽样，加严抽样1．抽样用名词批：各种产品，凡是具有相同的来源，且在相同的条件下生产所得到一群相同规格的产品，称为一个批，又称“制造批”。

一个制造批中的品质变异具有一个分配，在抽样时应尽可能的使检验批的品质接近实际值，这样才可使检验结果正确，因此一个批根据需要分为几个检验批，但必须注意避免将几个批合并为一个检验批。

检验批：在统计学中，称为母体或群体。

就是在各种批中，按抽样计划，抽出“小”加于检验的一个群体。

通常检验批要根据允收水准来判定这个检验批是否允收。

批量：指每个检验批内产品的单位数据，在统计学中可称为“母体数”，通常以“N”表示。

统计过程控制SPC第二版

质量的波动性
⒈正常波动：
正常波动是由随机原因引起的产品波动。对这些随机因素的消除，在技术上难以达到，经济上代价也很大，因此，一般情况下，是允许存在的——公差就是承认这种波动的产物。产品质量具有波动性和规律性。
在生产实践中，即便操作者、机器、原材料、加工法、测试手段、生产环境等条件相同，但生产出的一批产品的质量特性数据却并不完全相同，总是存在着差异，这就是产品质量的波动性。
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)就是一类反馈系统。
在这个系统中，通过我们使用统计方法，收集有关过程性能的信息，让我们了解到过程正在做什么，离目标值是近还是远，要对过程采取什么样的措施。同时，通过与内、外部顾客的沟通，识别顾客不断变化的需求和期望的信息，进而对过程采取措施，以满足顾客的要求。
变差的原因
变差的普通原因和特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。
普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
是过程变差的偶然因素。永远存在，不可查明。
特殊原因：（通常也叫可查明原因）
是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施，否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。
（存在特殊原因）
受控（消除了特殊原因）
时间
过程能力
受控且有能力符合规范（普通原因造成的变差已减少）
规范下限
规范上限时间
范围
受控但没有能力符合规范（普通原因造成的变差太大）
一、SPC的基本原理
▪ 波动无处不在 ▪ 正常波动和异常波动 ▪ 通过保持过程受控和稳态提高过程能力和品