spc的由来

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统计过程控制和基本概念

操作者 B
操作者 A
再现性
操作者 C
测量系统变差
量具稳定性
量具稳定性是同一测量系统在不同时间测量同一零件时至少两组测量值的总变差。
稳定性
时间 2
时间 1
测量系统变差
量具线性量具线性是在量具预期的工作范围内，偏差值的差值。
真实值(基准值)
真实值(基准值)
精确度较好( 偏差较小)
制程管制系统
绩效报告
成品改善
制程中对策人员设备材料
成
品
方法环境
制程管制系统
1. 制程 : 制程乃指人员, 设备, 材料, 方法及环境的输入, 经由一定的整理程序而得到输出的结果, 一般称之成品. 成品经观察, 量测或测试可衡量其绩效. SPC所管制的制程必须符合连续性原則.
2. 绩效报告 : 从衡量成品得到有关制程绩效的资料, 由此提供制程的管制对策或改善成品.
件. 5. 改善的评估: 流程能力可作为改善前后比较的对比指标.
基本统计概念
统计学(Statistics)
收集、整理、展示、分析、解析统计资料
由样本(sample)推论母体/群体(population)
能在不确定情况下作决策
是一门科学方法、决策工具

推论
抽样
基本统计概念
直方图分布
正常型
直方图分布
偏向型
造成这样分布的原因
直方图分布
孤岛型
图（c）图中高峰偏向一侧是对超出标准的偏差进行翻修或是加工习惯造成的偏向分布（如孔加工時往往偏小）。
图（d）在远离分布中心一方另有一小直方图，这表示有某种异常。如由于测量不当所造成的极端值，或是变换加工条件而造成的。

SPC知识点总结

SPC知识点总结SPC知识点总结：1. SPC的起源和发展：SPC最早源自美国工程师Walter A. Shewhart在20世纪20年代的工作。

后来，日本质量专家石井弘次将SPC方法引入日本，并与之前日本的质量管理方法相结合，形成了很多现代质量管理方法的基础。

SPC的发展离不开统计学和质量管理理论的不断深化和完善。

2. SPC的基本原理：SPC的基本原理是通过收集和分析过程中的数据，来了解过程的稳定性和变异性，并根据分析结果采取相应的控制措施。

SPC是基于统计学的方法，它利用统计学中的各种工具来分析数据，判断过程的状态，预测未来的趋势。

3. SPC的应用范围和目的：SPC可以应用于各种生产领域和服务领域。

它的主要目的是帮助组织管理者了解过程的稳定性和变异性，及时发现问题，改进过程，提高质量，降低成本，增加效率。

4. SPC的基本工具和方法：SPC的基本工具和方法包括控制图、直方图、散点图、原因分析、统计推断等。

其中，控制图是SPC的核心工具，它用于监控过程中的变异性，判断过程的状态。

5. SPC的实施步骤：SPC的实施步骤包括确定需要监控的指标、收集数据、绘制控制图、分析控制图，及时发现异常，采取改进措施，持续监控过程。

6. SPC的关键要点：SPC的关键要点包括确定合适的控制图类型和参数、建立稳定的数据收集和分析系统、培训相关人员，建立质量改进文化等。

7. SPC的优势和挑战：SPC的优势包括可以及时发现过程异常、对过程进行全面的监控、提高过程稳定性和一致性。

挑战在于需要有充分的数据和专业知识支持，需要组织成员共同努力，才能成功实施。

综上所述，SPC是一种用于监控和改进过程稳定性的重要方法。

它的实施需要全面的统计知识和质量管理知识，以及组织成员的积极参与。

只有通过不断地实践和改进，才能使SPC真正发挥作用，为组织带来持续的价值。

SPC 简介

SPC 简介SPC是基於1910年代費雪爵士(SirRonaldFisher)所發展出來的統計理論。

19 24年修華特博士(Dr．W．A.Shewhart)在貝爾試驗室研究產品品質特性的次數分配時發現了管制圖，並在1931年出了一本「製造品質的經濟管制」(Eco nomicControlofQualityofManufacturedProduct)，成為當時品管界的經典之作。

1932年修華特博士應邀到英國主講管制圖，提高了英國將統計力法應用到製造業的氣氛。

1939年戴明博士與修華特博士合著一本「品管觀點的統計方法」(StatisticalMethodfromtheViewpointofQualityControl)。

1940年前後，美、英兩國將管制圖的方法引進製造業，並應用到生產過程中，當時管制圖的應用不但與其他品管方法同樣簡單，而且效果顯著，被各業界所認同。

由於SPC的理論基礎非常簡單，所涉及的統計理論也不難，加上統計學家與工程學家已將有關的統計理論儘可能簡化，一般基層人員與幹部約2天左右就可學完它，並且應用到工作中。

SPC與其他的統計品管手法相較要容易學習，製程的操作人員應用它，可使工作更其效能與效率;而管理幹部透過它，則能掌握到製程的品質。

簡而言之，SPC可以改善產品的品質。

日本正是因為熟稔統計製程品管的應用，而使其產品的品質居世界第一。

所以美國想要全面推動此一技術與觀念，以便與日本產品在國際市場上一較高下。

SPC定义与应用范围SPC(Statistical Process Control)一統計製程管制是指一套自製程中去蒐集資料，並加以統計分析，從分析中去發掘製程的異常，立即採取修正動作，使製程恢復正常的方法。

就是戴明博士(Dr.Deming)所說的:「品質不應再依賴進料及出貨的抽樣檢驗，而應該採取在生產過程中，以良好的管理方法來獲得良好的品質。

SPC的重要性，且已被美國國防部列為其供應商必備的技術條件之一。

什么是SPC、SPD与SPA？

什么是SPC、SPD与SPA？一、概述近年来,由于科学技术的迅猛发展，产品的不合格品率迅速降低，如电子产品的不合格率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一（ppm，10–6），乃至十亿分之一(ppb,10–9）。

质量控制方式也由过去的3s控制方式演进为6s控制方式。

3s控制方式下的稳定状态不合格品率为2。

7×10–3(0。

27％），6s控制方式下的稳定状态不合格品率仅为2.0×10–9(10亿分之二)，参见图1.(略) 这就是21世纪的超严格质量要求，各种产品都有其相应的超严格质量要求.因此，著名的美国质量管理专家朱兰早在1994年就在美国质量管理学会年会上指出：“21世纪是质量的世纪”。

大家知道,贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

对如此严格的质量要求，采取什么样的科学措施和科学方法来贯彻预防原则并保证质量方针和目标的实现呢？这就要提到“SPC"、“SPD”与“SPA”。

二、什么是SPC、SPD与SPA？1． SPCSPC（Statistical Process Control)即统计过程控制,是20世纪20年代由美国休哈特首创的.SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。

这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法,而以控制图理论为主。

但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。

2． SPDSPD（Statistical Process Diagnosis）即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。

1980年，张公绪提出选控控制图系列。

选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。

1982年,张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。

spc什么意思

spc什么意思SPC是英文“Statistical Process Control”的缩写，直译为“统计过程控制”。

SPC是一种在质量管理中使用的统计方法，用于监控和控制产品和过程的质量变异。

SPC的目标是通过对过程进行实时监测和分析，从而及时发现异常和变异，并采取适当的措施来纠正问题，确保产品的质量符合要求。

SPC方法最早在20世纪20年代由质量管理专家Walter A. Shewhart提出，并在20世纪50年代由W. Edwards Deming进一步发展和推广。

SPC方法在当时对于工业部门来说是一个重大的突破，因为它打破了传统的质量检查和产品抽样测试的模式，引入了统计分析和实时监控的思想。

SPC方法的应用使得生产过程更加可控和稳定，并帮助企业提高产品的质量并降低成本。

SPC方法的核心概念是“过程可控性”和“异常检测”。

过程可控性指的是通过对过程中的关键参数进行实时监测和统计分析，确保过程在可控的范围内。

如果过程处于可控状态，那么产品的质量就有较高的稳定性。

异常检测是指通过对过程中的数据进行分析，发现异常点和变异，并及时采取控制措施，防止质量问题的扩大。

SPC方法使用统计工具如控制图、直方图和散点图来帮助分析数据，识别异常和变异，并帮助质量管理人员做出决策。

SPC方法通过实时监测和分析数据，可以帮助企业及时发现质量问题，并采取纠正措施。

这有助于降低产品缺陷率，提高产品质量。

同时，SPC方法的应用还可以优化生产过程，提高生产效率和产能利用率。

通过实时监测和控制关键过程参数，企业可以预防和减少质量异常和制程缺陷，降低生产成本和废品率。

除了对产品质量的监控和控制，SPC方法还可以用于改进过程。

通过对过程数据的分析，企业可以识别并改进生产中的瓶颈和不良环节，进一步提高产品质量和生产效率。

此外，SPC方法还可以用于优化供应链管理。

通过实时监控关键指标和指标的变异性，企业可以更好地控制供应链中的质量问题，并与供应商进行合作，共同提高产品质量。

SPC概述

2020/3/4
3
SPC Technique and Practice
SPC定义和目的
SPC的全称是统计过程控制（ Statistical Process Control）它运用统计学技术来分析制程或其输出，为达到和维持统计受控的状
态以及制程能力的提高提供了科学的理论依据。
我们收集数据：研究我们的制程何时发生了变化（不受控制）,使制程达到统计受控
由于一个或几个主要的因素；
可以纠正；
如未进行预防措施可重复发生；
2随020着/3时/4间的推移，流程或产品处于不稳定状态；
7
SPC Technique and Practice
偏差的特性
偏差是自然的,固有的.是我们周围世界上任何事物的固有特性. 没有任何事物或一种服务完全一致. 测量设备越精密,越能发现事物之间的区别. 管理层的工作之一是与雇员一起尽可能减少差异.
68.27%
95.45%
99.73%
μ -3σ μ -2σ μ -1σ μ μ +1σ μ +2σ μ +3σ
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正态曲线的比较
N(μ1, σ2)
N(μ2, σ2)
N(μ, σ22)
μ1 μ2 σ相同， μ不同（ μ1<μ2）
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N(μ, σ12)
μ相同， σ不同（ σ1< σ2）
普通原因的偏差测量中的差异是被期望的并可以预测的特殊原因的偏差(随机) 测量中的差异是不可预测的
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普通原因和特殊原因
普通原因
Common cause 随着时间的推移是稳定的，可预测流程或产品是处于统计受控的。

Spc历史源源

Spc历史源源SPC量改进工具和技术在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法：内容主要有：过程概念；过程变差；过程能力分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第二章节SPC应用基础●质量数据1．数据特点：①波动性；②规律性；2．质量特性：反映产品特定性质之内容；（如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等）3．质量特性数据：测量质量特性所得数据；（如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”）4．数据分类：①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”数据）●数据参数1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。

2．频数：同一记录中同一数据出现数据。

公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。

3．平均数：所有数据和与总数和商。

4．百分率：单项数据与所有数据总和商百分值。

5．累计百分率：顺序排列中，第1项累计百分率，等于前N-1项百分率和。

标准方差：6．●数据分层1.概念：将数据依照使用目，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一生产条件下收集到质量特性数据归并在一起方法；2.作用：分层目是为有利于查找生产质量问题原因。

3.分层方法：①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；②机床设备：按机器分，按工夹刀具分；③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分④加工方法：按不同加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；2.2频数分布表作频数分布表时要确定组距、组数和组边界值。

例：某零件一个长度尺寸测量值（mm）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm1、2、5倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中最小值分在第一组中部,并把分组组界定在最小测量单位1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。

SPC基础知识

是
不是
单位大小是
是
距 n=3或5 中管位制值图与全距管制图
n=？
平均值与全
n≧10 准差管制图标
图
？
动
否相关图不良制数图管点制數制缺管管位数单图点缺
平均值与
制管距全
个別值与移
图良率管制
不
x– R管制图（平均值与全距）
不良品的来源--------变异
●何谓变异?
。沒有任何两个完全一样的事物;产品间自然有差异存在。
。任何两件事物之间的差异。。无论是何种类型的产品或何种生产方法,引起不良品的原因是无所不在的。
●变异的来源
。机器。材料。环境（温度，湿度）。方法。作业员。杂项
●制程的变异原因来自两种：一种是机遇原因（共同原因）一种是非机遇原因（特殊原因）。。机遇原因如环境影响，天气变化，材料在一定范围内变化，及其他未知因素等，制程中只存在这种原因，产品的分配是可以预估的。（占85%管理层解决）。非机遇原因如机器突然故障，未按标准作业，员工注意力不集中，作业标准不合理等，存在这种原因成品的分配是无法预估的。（占15%基层作业员努力解决）
− 下限LCL= p − 3 p(1n p) 5。绘管制限，并将点绘入图中 6。识别，判断，分析处理，记录以备考查
案例（一）
某工厂制造外销产品，每2小时抽取 100件来检查，將检查所得之不良品数据，列于下表，利用此项数据，绘制不良率(p) 管制图，控制其品质
組別 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 n 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 d 3 4 3 8 5 5 7 5 5 6 p 0 0 0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 組別 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 n 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 d 3 6 8 5 2 3 6 2 7 5 p 0 0.1 0.1 0.1 0 0 0.1 0 0.1 0.1 組別 21 22 23 24 25 合計平均 n 100 100 100 100 100 d 5 8 4 5 4 p 0.1 0.1 0 0.1 0

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。

SPC及管制图

SPC及管制图概述一、SPC概述1.定义SPC即统计制程管制，是利用统计方法对制程中的各个时期进行监督和管制，从而达成改进与保证品质的目的。

它强调以预防为主。

2.适用范畴适用于制程、服务一切治理过程3.特点注重全系统、要求全体人员参加，人人有责。

强调用科学方法保证LI标的实现。

（要紧应用统计手法，如治理图）4.进展简史SPC的概念与实施方法早于20世纪20年代由美国Shewhat提出，于二次世界大战后期应用于美国国防部军事工业部门，但由于当时不受重视而未被推广，战后（1950年）SPC概念引入日本，直至1980 年（通过30年进展），日本山于SPC的推广和使用而使其品质及生产率跃书刊居世界领导地位。

因此在日本强有力的竟争下，从80年代起，SPC在工业发达国家（包括美国在内）再度兴起，并列为高科技之一，1994年及2000年版IS09000系列国际标准品质治理与品质保证强调的以预防为主，强调过程及统计技术的应用正是SPC的应用特点，因此推行SPC方兴未艾。

5.SPC的推行步骤步骤1：培训SPC内容包括：SPC重要性，常态分配统计差不多知识，品质治理七大手法步骤厶确定关键品质因素内容包括：*对全厂每个制程进行分析*找出关键品质因素后，列出制程管制图步骤3：提出制程管制标准步骤4：在各部门落实，将有关制程管制标准文件编制成操作手册步骤5：统计监督和管制制程步骤6：诊断专门和采取措施解决咨询题方法包括：品质治理方法（七大手法）诊断理论二.管制图概述1.定义是对制程或服务的品质特性加以测量、记录并从而进行管制的一种用科学方法设计图，如图UCL 管制上限I击—J —时刻或样本号2.重要性管制图是SPC 的要紧应用手法，随着产品品质水平要求的不断提高，管制图被越来越多工业发达国家所采纳，并越来越被人们所重视，这要紧山于操纵图有以下方面的作用：a. 贯彻预防为主的原则b. 能够减少不良品和重做，从而提高生产率和降低成本c. 减少不必要的制程调整 d ・进行制程诊断e.提供有关制程能力的资源管制图原理例：某工场有部车床生产直径为10mm 的机螺丝，将记录数据分组统计并作次数直方图如下：频率次数纵轴3纵轴2纵轴1 组距螺丝直径（mm ）图2.1设记录数据个数为N则各组相对显现次数（即频率）为：频率二次数/N,如图纵轴2 因为：直方面积二组距X 直方的高二频率工各频率=1组距为常数，则频率与直方高成正比，工各直方面积二1当数据越多，分组越密，上直方图越趋近一条平滑曲线（如下图）直方趋近光滑曲线图2.2当数据越于无限多，即极限情形下，上图2. 2的平滑曲线变成分配曲线(常态分配)，如图:中心线管制下限常态分配密度函数07心)其中：口为平均数H工(无-“)2/心)0为标准差0二7设纵轴频率为随机变量Y, U为显现次数范畴，则有Y〜N ( u , o U二一—CTP(U<a) = O (a)P(u>a)=l-O (a)设护3,则有：1-①(3)二P(U>3)二P(匚±>3)b=P(Y>P+3o)由图2.4中，u+3o界外的面积可知：1-0(3) =P(Y>P+3o)=0.135%同样曲于常态分配是呈对称分布，因此有1-0 (3)二P (Y> U -3 0 )二P (Y> u +3 0 )二0. 135%因此界于U +3 0与U -3 0之间的分配曲线面积为：l-(2X0・ 135%) =99. 7%0.135%u -3 o u u +3 o图2.4将图 2.4按顺时针方向旋转180。

spc简介资料

1 SPC是Statistical Process Control的简称，中文为统计过程控制。

SPC统计过程控制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。

1 SPC即统计过程控制。

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。

3 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。

4 为什么选择SPC？在我国SPC理论的应用还没有普及。

随着市场竞争的日益激烈，企业对产品的质量提出了更高的要求，特别是生产国际化的产品，企业将面临着全球化的产品竞争，而产品竞争的法宝就是以质取胜，质量无国界，企业要想加入全球产业链之中，就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量管理，纷纷通过了ISO9000、QS9000等质量管理认证。

6sigma和spc理论

條件(人机械材料管理等)，本制程非常适合于生產此种精密度之產品
反之若 T<6σ時則 Cp 值也愈小說明了此制程在目前此种狀態下不能
适應此种精密度之產品 Cp 与 Ca 之不同點是 Ca 值愈小愈好 Cp 則是愈
大愈好現將不同之 Cp 值分為等級做為評定標准
(2) 等級評定
等級 A B C D
等級 A B C D
(3) 處置原則
總評 P% P<=0.44% 0. 44%<P<=1.22% 1. 22%<P<=6.68% 6.68%<P
如是 B，C D 等級須照 Ca 及 Cp 處理總評仍是根据 Ca 及 Cp 推定之不
良所以其處置是要視下一工程或顧客之要求而對于該批之產品是否可以
安心交貨或是須選別剔除不良品后再交貨或是如何將不同不良率之批混合
規
12.5% 25%
格
A
中
心
B級
值
規格許容差
50%
C級
100%
D級
(4)等級評定后之處置原則(Ca 等級之處置) A 級作業員遵守作業標准操作并達到規格之要求須繼續維持 B 級有必要盡可能將其改進為 A 級 C 級作業員可能看錯規格不按作業標准操作或檢討規格及作業標准 D 級應采取緊急措施全面檢討所有可能影響之因素必要時得停止生產以上僅是些基本原則在一般應用上 Ca 如果不良時，其對策方法是制造單位為主技術單位為副品管單位為輔
Cp 值 1.33<=Cp 1.00<=Cp<1.33 0. 83<=Cp<1.00 Cp<0.83
(3)Cp 等級之解說
一般規格許容差之訂定，仍是根据設計上之要求顧客之要求或長期之

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。

SPC发展

SPC在本世纪的工业发展过程中，一直扮演着不可或缺的角色。

尤其在1980年代以后，随着西方工业社会意识到品质复兴的必要性，在戴明思想的主导下，SPC的推广应用已经是现代化工业生产的代名词之一。

以下简单介绍SPC的发展过程及未来展望。

SPC的昨日1920年代随着Shewhart的管制图(注1)及Dodge & Roming抽样表(注2)的发表，一批Bell Lab.的品管先驱就尝试将这些方法应用于工业生产过程的管制，统计检验部门于焉诞生。

第二次世界大期间，美国国防部由民间采购大量的军需物资及装备，而应用这些方法于供货商的生产过程及验收。

随着战后，有些战时使用的标准及教育训练的教材亦延续在民间的企业使用。

这些标准包括：(1) 品质管制指南(Guide for Quality Control)● AWS Z1.1(1941)● ASA Z1.1(1958)● ASQC STD B1 (1958)● CNS 2311 Z45 (1964)● ANSI Z1.1 (1969)(2) 分析数据用的管制图法(Control Chart Method of Analyzing Data)● AWS Z1.2 (1941)● ASA Z1.2 (1958)● ASQC STD B2 (1958)● CNS 2312 Z46 (1965)● ANSI Z1.2 (1969)(3) 管制品质用的管制图法(Control Chart Method of ControllingQuality During Production)● AWS Z1.3 (1941)● ASA Z1.3 (1958)● ASQC STD B3 (1958)● CNS 2579 Z79 (1966)● ANSI Z1.3 (1969)(4) MIL-STD-414, Sampling Procedures and Tablesfor Inspection by Variables for Percent Defectives.(1957)(5) MIL-STD-105D, Sampling Procedures and Tables forInspection by Attributes.(1963)战后美国主导西方社会的经济，大量供应品管有关的知识技术给日本及盟约国。

SPC概述

SPC概述1.1什么是SPCSPC是S tatistical P rocess C ontrol的简称，即统计过程控制。

SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。

1.1.22SPC的发展简史SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。

SPCD是S tatistical P rocess C ontrol and D iagnosis的简称，即统计过程控制与诊断,它是SPC发展的第二阶段。

SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。

此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。

SPCDA是S tatistical P rocess C ontrol,D iagnosis and A djustment的简称，即统计过程控制、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，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。

1.3SPC的特点SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。

SPC强调用科学方法(统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。

SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程。

1.4SPC与ISO9000标准体系的联系ISO9001:2000提出了关于质量管理的八项原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。

其中，“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等管理工具的使用，有着密切的联系。

以什么样的方法来对过程进行控制？以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性？是管理者首先应该考虑的问题。

bSPC教材精进

一、SPC的源起SPC: Statistical Process Control日本质量的演进质量是检验出来的5%质量是制造出来的20%质量是设计出来的75%二、美、日推行SPC美国推动SPC的原因1.SPC可发现制程中的变异,并加以解决,不仅可提升质量,更可降低成本。

2.作业者利用它,可使工作有效率。

3.管理者透过它,可掌握制程的质量。

日本推动SPC的效果1.可显示制程中的变异。

2.可反映制程调整的效果。

3.可指出制程最须改善之处。

SPC让传统两大理论同时实现1.确保高质量与高生产力质量是制造出来,不是检查出来的。

检修人员可解决问题,但不能消除问题。

2.确保作业者的尊严SPC是将制程品管的责任,交由现场作业者负责的方法,此即谓工作的人性化。

三、SPC的理论SPC观念的来源1.没有两件的事情、产品、人是完全一样的。

2.制程中的变异是可以衡量的。

3.宇宙的事物与工业产品其都呈常态分配的。

4.变异的原因可以分为机遇原因与非机遇原因。

变异变异可分为机遇原因与非机遇原因机遇原因：原就存在于制程中的原因，是属于制程的一部份。

大概有85%制程的质量问题是属于此类，其改善须『管理阶层』的努力方可解决。

非机遇原因：原不存在于制程中的原因。

大概有15%制程的质量问题属于此类，其改善系经由『基层作业者』的努力方可解决。

常态分配＊68.27%表在±1σ范围内,抽到的机率＊95.45%表在±2σ范围内,抽到的机率＊99.73%表在±3σ范围内,抽到的机率符号认识母体(群体) 样本平均值μX 标准差σS 公式X1+X2+…… ΣXX = n = n(X1-X)2+(X2-X)2+….. Σ(X i-X)2S= n-1 = n-1n-1中的1为自由度,因母体分配比抽样范围大.(为让分母小一点). 若为母体则不减1.常态分配的特性1.群体平均值(μ)之次数最多.2.两边对称.3.曲线与横线不相交.4.曲线之反曲点在±1σ处.5.曲线与横轴所为之面积为1.四、SPC的定义及实施步骤定义经由制程中去收集资料,而加以统计分析,从分析中得以发觉制程的异常,并经由问题分析以找出异常原因,立即采取改善措施,使制程恢复正常。

SPC运用与异常判定

一、SPC起源二、SPC定义三、使用范围四、SPC之功能五、建立SPC步骤六、推行SPC应注意事项前言前言：传统上，制造业将生产与检验的机能放在制造与品管两个部门上，并由此两个部门合作，减少不良品的发生，但实际上，不但产品的不良率没有减少，所投入的品质成本（预防成本、监定成本、内部失败成本与外部失败成本），却不断增加，因此(如何有效的降低不良率）就成为长久以来制造业所面临的重要课题，是故型成运用相关统计技术来解析与管制并进行对策研题已蔚为主流.一、SPC起源自从西元一九一0年费雪爵士提出统计理论，一九二四年美国的贝尔电话实验所的修华特（Dr.W.A.SHEWART)首先提出管制图以后，人类找出了一种低成本，高效率的品管方法＝SPC，用来制作的管制方法，并经历第二次世界大战，及50、60、70年代的使用，修改后，已成为欧、美，日及等国通行采用，它著重制程的管制，比原先重视品管方法的SQC更进一步，除了管制重点以外，并加强问题的解析与预防对策。

在生产的过程中，变异是正常的现象，其来自机遇原因的变异虽无可避免，但非机遇原因大都是属於人或人力可控制的，但其产品仍可随机做上下的变化，有些人靠经验来判断及处理，但经验多半依靠直觉，当直觉不可靠时，会产生严重后果，何况经验系须有相当长时间的试误异积而来的，而利用SPC科学方法加以管制，并研究制程的变异判是机遇或非机遇原因，适时采取对策措施.二、SPC定义SPC(STATISTICAL PROCESS CONTROL)统计制程管制，是一种制造的管制方法，乃将制程中的管制项目，依期特性所搜集的数据，首先透过制程能力分析与制程标准化，发掘制造中的异常，并立即采取改善措施，使制程恢复制程的方法，而其实施循环如下图：抽取样本检验将结果会管制图制程是否正常对策措施原因解析NO YES三、使用范围SPC系利用统计手法来分析制程的状况，是属於制程管制系统中重要的一环，可以往上推到进料管制系统，往下扩到成品管制系统，更重要的是，SPC只需搜集数据的特性即可使用，如零件的规格(长度、宽度、厚度、压力、强度等)或应收帐款等计量值数据，以及簿记抄写错误率，缺点数，产品不良率等计数值数据，皆可使用SPC.四、SPC之功能 1.解决现场理论X理论与Y理论之冲突以往将生产机能交给制造部门，将品质机能交给品管部门，很容易造成因处理问题观点不同所形成的冲突，而SPC将提高生产力和品质的X理论，以及强调个人工作人性的Y理论溶合在一起，将发掘、分析、解决问题的工作结合后，会使推行者更有成就 2.迅速反应问题，解决问题传统的傣勒式管理，必须提高品质成本中之监定成本，以从事检验工作，虽然可以解决当时的问题，但无法消除根本的问题，而SPC除了可以马上发掘问题，解决问题之外可预防问题的再度发生。