SPC概述

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SPC的意义与统计学概述

SPC的意义与统计学概述引言SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control），它是一种在工业制造中常用的质量管理工具。

SPC的目的是通过统计方法来监控和控制生产过程中的变异性，以保证产品质量的稳定性和一致性。

本文将介绍SPC的意义以及统计学在SPC中的应用。

SPC的意义SPC对于现代工业制造来说具有重要的意义。

它可以帮助企业实现以下目标：1. 提高产品质量SPC通过对生产过程中的变异性进行监控和分析，可以及时发现和纠正异常情况，以避免制造出次品或不合格品。

通过SPC，企业能够稳定生产过程，减少缺陷品的产生，提高产品的一致性和质量。

2. 降低生产成本通过SPC，企业可以对生产过程进行实时监控和控制，及时发现生产中的问题并采取相应的措施。

这有助于减少废品的产生，降低生产成本。

此外，通过SPC分析，可以找出生产过程中的关键参数和优化点，从而进一步提高生产效率，降低能源和材料的消耗。

3. 改进生产管理SPC可以提供数据和图表，帮助企业管理层了解生产过程的实时状态和趋势。

通过分析SPC图表，可以更好地洞察生产的潜在问题，及时进行调整和改进。

这有助于持续改进生产过程和管理策略，提高企业的竞争力。

统计学概述统计学在SPC中起着至关重要的作用。

它提供了一系列的方法和工具，用于描述和分析数据，帮助我们理解和控制生产过程中的变异性。

描述统计学描述统计学是统计学的一个分支，主要关注数据的收集、整理、描述和汇总。

在SPC中，我们需要对生产过程中的数据进行统计描述，以便更好地理解和分析生产过程的特征。

常见的描述统计学方法包括：•平均数：用于描述数据的集中趋势。

•标准差：用于描述数据的离散程度。

•频率分布：用于描述数据的分布情况。

这些统计指标可以帮助我们了解数据的基本特征，从而更好地进行SPC。

统计过程控制统计过程控制是SPC的核心内容。

它通过收集样本数据并对其进行统计分析，以判断生产过程是否处于控制状态。

SPC统计过程控制基础知识

不合格件数累计百分比
铸件不合格项目排列图
120 104 100
83
88
91
93
100 100 80
80
73
60
60 40 20
52 42
20
10
6
4
40 14 20
0
0
弯曲擦伤砂眼断裂污染裂纹其他
管制图
• 管制图用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。SPC过程控制分析用图。
确保制程持续稳定、可预测；为制程分析提供依据；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南；有效地降低了成本与不良率，同时减少返工和浪费;提高劳动生产率和核心竞争力;赢得广泛客户;更好地理解和实施质量体系。
四.质量管理七大工具
• 质量管理七大工具 1.直方图 2.流程图 3.排列图 4.管制图 5.调查表 6.因果图 7.水平对比法
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进行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
• SPC的实施： SPC的实施分为两个阶段：一是分析阶段；二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。
调查表
调查表又叫检查表、统计分析表等，用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。
因果图
• 因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因，并将众多的原因分类、分层的图形。
水平对比法
• 水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有

SPC的发展史与基本概述106张课件

数列：12，11，12，13，18，30，24，9 请计算下列统计量：
R
X
Md
Mo
2
17
数据的收集与整理
群体
行动
结论
抽样分析
样本测试
数据
18
每件产品的尺寸与别的都不同
范围
范围
范围
范围
但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
范围
分布可以通过以下因素来加以区分
位置
分布宽度
范围形状
21
如果数据的离散程度遵从正态分布······
曲线下的总面积＝100％平均值：X－∞
3
1
＋∞
2 1 1 2 3
68.26％ 95.44％ 99.73％
22
过程变差
材料
输入（材料）
人机法
过程（生产/装配）
测量系统
反馈（测量/检验）
输出（产品）
23
过程变差
输入材料不同批次之间的差异批次内的差异随时间产生的差异随环境产生的差异
9.99 10.04 9.22 9.76 10.06 10.12 9.99 9.77 9.53 9.97
9.85 9.98 10.01 10.15 10.42 10.14 9.89 9.58 9.95 9.91
9.94 9.81 9.85 10.11 10.24 10.17 9.83 10.33 10.39 9.64
数据可以合理分组时分析或控制制程平均使用Xbar图制程变差使用R图
计量值可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。
计数值不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。

SPC是什么意思

SPC是什么意思?SPC概述SPC，统计过程控制（Statistical Process Control），是一个科学的，以数据为核心的质量分析和改进方法，已成为当前各行业企业对生产过程进行质量监控的标准方法之一。

今天，SPC的应用已经全面发展到了实时分析和响应阶段。

企业通过对生产过程数据进行实时采集和分析，可以在产品出现质量缺陷以前就发现其变化趋势，并进行相应的调整和改进，从而避免产品的报废，降低了原材料及生产成本。

与传统的方法和手段相比，实时SPC更能够满足制造业企业规模化和自动化生产的质量管理需求。

SPC应用原理在生产过程中，实际成品的规格参数的波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等因素的波动影响所致。

波动分为两种：正常波动和异常波动。

正常波动是由一些随机性因素（不可避免的因素）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。

异常波动是由系统性因素（可避免的异常变化因素）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最大化地避免和消除生产过程中的异常波动，SPC应用统计分析技术对生产过程进行监控，科学地区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，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，确保整个生产过程处于正常波动状态，从而生产出质量可靠、稳定的产品，降低由于异常波动所导致的原材料和时间成本浪费。

基于SPC理论，企业通过对产品生产过程中的各项质量相关数据进行实时地的采集和分析，可以随时掌控整个生产过程的稳定状态和质量水平。

在实际生产中，企业一般拥有了两个重要的质量管理目标——控制限（Control Limits）和规格限（Specification Limits）。

其中控制限是由企业整体的生产能力所决定的，代表着企业的实际生产水平；规格限则来自于客户对于产品的标准要求。

只有控制限优于规格限，企业才能为客户生产出品质可靠的产品。

SPC简介

五大工具简介之一基础统计过程控制(SPC)第一节概述为什么作SPC？实际是在回答一个问题：在有一定变差的过程中，这个与操作是否是可以接收与允许的范围内的。

一、预防和检验用最终产品检验将不合格产品剔除的方法，进行生产和质量控制是一种浪费，因为它允许把时间和原料投入无用的生产与服务中。

这属于死后验尸，于事无补。

避免此种浪费的有效办法是预防，事先预防是最好的节约。

二、过程控制系统（SPC）图1 SPC反馈系统(闭环控制系统)1、5M1E：人、机、料、法、测量、环境为输入集合。

2、产品或服务为输出集合。

3、工作方法或资源融合为过程或系统。

4、有关性能信息，研究过程及其内在变化规律的信息。

如温度、循环时间、进给速度、周转时间、延迟、缺勤、中止次数、工件的飞边大小等等，过程特性是我们关注的重点。

5、对过程采取措施，对重要的过程特性采取使之较少的偏离目标值，使过程保持稳定，保持输入变差在可接收的控制界限内，这些措施应该是经济的，这包括改变操作与改变过程的基本因素。

6、对输出采取措施、如严格检验及剔除不合格产品的措施是不经济的。

仅仅作为过程不稳定或工程能力不足时的临时措施用。

二、变差的普遍原因和特殊原因上述5M1E人、机、料、法、测量、环境等原因，造成产品特性变差的原因可分为：1、普通原因：随时间稳定分布，是偶然性原因造成波动质量波动。

当普通原因不改变时，过程是稳定的，是可以预测的。

这叫：“过程处于受控状态”或“受控”。

2、特殊原因：它的出现会引起过程特性分布的变化，这是系统的原因。

当存在特殊原因时，过程不稳定，其输出是不可预测的；这种变差可能是有害的，也可能是有益的。

关键是识别。

如是好看趋势，有利于产品质量提高；如是坏的趋势，会影响产品质量，应该控制和消除。

过程控制计划就是确保顾客要求得到满足，而且不受其他特殊原因的影响。

普通原因与特殊原因的比较四、局部措施和系统措施局部措施解决变差的特殊原因，这是过程操作人员的责任。

SPC培训资料汇编

SPC培训资料汇编一、SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），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。

SPC 强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析和监控，提前预测可能出现的质量问题，从而避免不合格产品的产生，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。

二、SPC 的基本原理1、过程的波动性任何生产过程中，产品的质量特性值总是存在着一定的波动。

这种波动可分为正常波动和异常波动。

正常波动是由随机原因引起的，对产品质量影响较小，在生产过程中是允许存在的。

异常波动则是由系统原因引起的，对产品质量影响较大，在生产过程中是不允许存在的。

2、控制图原理控制图是 SPC 中最重要的工具之一。

它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。

控制图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。

通过观察点子在控制图中的分布情况，可以判断过程是否稳定。

当点子随机分布在控制限内，且没有明显的规律性时，说明过程处于稳定状态；当点子超出控制限，或者呈现出明显的规律性（如连续上升或下降、周期性变化等）时，说明过程出现了异常，需要采取措施进行调整。

三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（XR 图）适用于计量值数据，是最常用的一种控制图。

均值控制图用于观察分布的均值变化，极差控制图用于观察分布的离散程度。

2、均值标准差控制图（XS 图）与 XR 图类似，但用标准差代替极差来反映数据的离散程度。

当样本量较大（n>10）时，使用 XS 图更为精确。

3、中位数极差控制图（XRm 图）适用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，简便直观。

4、单值移动极差控制图（XMR 图）适用于单件小批生产过程，以及测量费用较高的场合。

统计过程控制(SPC)

21
22
1447
1720
1278
1472
2272
2190
1480
1859
1619.25
1810.25
994
718
903
903
2060.6
2060.6
0
0
23
24 25
829
429 1479
1613
312 1529
719
1408 1217
1758
1236 1729
1229.75
846.25 1488.5
SPC(统计过程控制)
根据上海思科统计质量咨询服务有限公司俞钟行老师讲课整理
内容：
1.SPC（统计过程控制）概述 2.Xbar-R控制图和Xbar-s控制图 3.XmR（即X-RS）控制图 4.分析用控制图和控制用控制图 5.过程能力指数Cp、Cpk 6.过程性能指数Pp、Ppk 7.p控制图（含标准化的应用） 8.控制图判异准则 9.应用和滥用SPC（统计过程控制） 10.测试设备校正（美国“质量”杂志SPC案例2001年） 11.短流程的加工（美国“质量”杂志SPC案例2000年）
n
A3
2 2.659 0 3.267
3 1.954 0 2.568
B3
B4
计算结果（1）
Number 1 2 3 4 5 S 412.8 142.5 494.9 550.9 291.5 Sbar 405.3 405.3 405.3 405.3 405.3 B4Sbar 918.4 918.4 918.4 918.4 918.4 B3Sbar 0 0 0 0 0 Xbarbar 1400.96 1400.96 1400.96 1400.96 1400.96 Xbar+a3Sbar 2060.796172 2060.796172 2060.796172 2060.796172 2060.796172 Xbar-a3Sbar 741.1238285 741.1238285 741.1238285 741.1238285 741.1238285 Xbar 1182.5 1125.5 1435.5 1050.25 1062.25

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
2020/3/4
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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）
2020/3/4
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
2020/3/4
6
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模型归纳总结

spc模型归纳总结在分析和管理质量改进过程中，有许多不同的工具和方法可供选择。

其中之一是SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）模型，它是一种基于统计数据分析的质量管理工具。

SPC模型可以帮助组织监控和控制过程的稳定性，并提供改进质量的机会。

本文将对SPC模型进行归纳总结。

一、SPC模型的概述SPC模型是一种快速检测异常和非正常过程变化的方法。

它基于统计学原理，通过收集和分析过程数据，识别出过程中可能存在的特殊因素或变化。

SPC模型可以被应用于各种行业和领域，包括制造业、服务业和医疗保健等。

二、SPC模型的关键概念1. 过程稳定性：SPC模型的目标是确保过程的稳定性。

过程稳定性是指过程在一段时间内保持相对一致，没有出现显著的变化或异常情况。

如果过程不稳定，就需要采取相应的措施来识别和纠正问题。

2. 控制图：控制图是SPC模型的核心工具之一。

它通过图形化的方式展示过程数据的变化情况，帮助人们更轻松地识别过程中的特殊因素或变化。

常见的控制图包括均值图、范围图和方差图等。

3. 规格界限：规格界限是指过程的上限和下限，用于指导和控制过程的性能。

如果过程数据超出规格界限，就表示过程出现了问题或异常。

三、SPC模型的应用步骤1. 确定关键过程特性：在应用SPC模型之前，需要明确所关注的关键过程特性。

这些特性可以是产品的尺寸、重量、强度等等。

确定特性后，可以开始收集相关的过程数据。

2. 绘制控制图：使用收集到的过程数据，绘制相应的控制图。

控制图可以帮助识别过程的稳定性和异常情况。

例如，均值图可以帮助判断过程是否受到特殊因素的影响，范围图可以反映过程变异的程度。

3. 分析控制图并采取措施：通过分析控制图，可以判断过程的稳定性和偏离情况。

如果控制图显示出过程数据超出了规格界限或呈现异常模式，就需要采取相应的措施来改进过程。

四、SPC模型的优点和局限性1. 优点：- 提高了对过程的可视化：通过控制图，人们可以更直观地了解过程的变化情况和特殊因素。

质量管理五大工具-SPC培训

质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业对于产品质量的要求也越来越高。

为了确保产品质量，企业需要采用科学的质量管理方法。

统计过程控制（SPC）作为质量管理五大工具之一，能够帮助企业有效监控和改进产品质量，提高生产效率，降低成本。

本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用，帮助学员掌握SPC工具，提升质量管理水平。

二、SPC概述1. SPC的定义SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析，以判断过程是否处于受控状态，并采取措施使过程保持稳定的方法。

2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现异常波动，采取纠正措施，使过程保持稳定，从而提高产品质量和生产效率。

3. SPC的作用（1）实时监控生产过程，及时发现异常波动；（2）分析原因，采取纠正措施，使过程保持稳定；（3）降低不合格品率，提高产品质量；（4）降低生产成本，提高生产效率。

三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具，用于实时监控生产过程中的数据变化。

通过控制图，可以直观地判断过程是否处于受控状态，及时发现异常波动。

2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估，通过计算过程能力指数，判断过程能否满足产品质量要求。

3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，从而采取措施降低变差，提高产品质量。

4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法，通过设计实验方案，优化生产过程，提高产品质量和生产效率。

5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断，评估产品质量和生产过程的稳定性。

四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中，利用控制图对关键质量特性进行实时监控，及时发现异常波动，采取纠正措施，确保产品质量。

2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析，找出影响产品质量的主要因素，采取措施降低变差，提高产品质量。

SPC统计过程控制基础知识

• +3
•当产品的质量特性值的分布,均处于控制
界限(μ±3 )之内,且围绕μ值均匀随机分
布时,则称过程处于受控状态. PPT文档演模板
SPC统计过程控制基础知识
管制图
• 管制图（又名控制图）：管制图是对过程质量加以测定、记录
并分析从而对过程进行控制管理的一种图。图中包含中心线（CL）、上控制限（UCL）、下控制限（LCL），并有按时间顺序抽取的样本统计数值的描点序列。如下图所示：
因果图
• 因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因，并将众多的原因分类、分层的图形。
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SPC统计过程控制基础知识
水平对比法
• 水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有
助于改善经营绩效的信息。它是一项有系统的、持续性的评估过程。
•工序1 •工序a
•工序2 •工序3 •工序b •工序c
•几小时每次，主要依据样本的差异
•至少为25组数据，这与“每组至少 100个”的条件必须同时满足；（行业惯例）
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SPC统计过程控制基础知识
•取样的方式
取样必须达到组內变异小，组间变异大样本数、频率、组数的说明
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SPC统计过程控制基础知识
• 组数的要求(最少25组)
•当制程中心值偏差了两 •个标准差时，它在控制 •限內的概率为0.84，那 •么连续25点在线內的概 •率为：
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SPC统计过程控制基础知识
•每个子组的平均值和极差的计算
1
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2
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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（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。

spc概述

S P C一、含义：SPC 统计过程控制（Statistical Process Control ）作用：SPC 是利用数理统计方法对过程中的各个阶段进行监控，科学的区分生产过程中产品质量的正常波动与异常波动；及时对异常趋势提出预警，消除异常因素，使过程恢复到可接受的稳定水平，从而达到提高和控制质量的目的。

特点：强调全过程监控预--整个过程[可应用于一切管理过程]、实现预防["事前"控制]。

SPC 手册是由美国三大汽车公司编写并由AIAG 发行的。

好处：1、“检验法”：是只对于结果控制：1.质量难以保证[全检可信度差]，2.质量成本高[检验出的不合格品已造成浪费]。

公司不但浪费时间和金钱，而且面对业内的对手失去竞争优势。

2、SPC 法：定时的观察和系统的测量方法用在过程中最容易产生产品缺陷的关键部位，可用来减少甚至可能取消大量的视觉检查和验证的操作[依赖]。

改进质量和降低成本。

二、背景：一般说来，先进的技术科学可以提高产品质量指标的绝对值，而先进的质量科学则可以在现有条件下将其质量波动调整到最小。

预防原则是现代化质量管理的核心与精髓，旨在依据适当的信息来源，找出发生潜在不合格的原因，制定预防措施，有效地消除潜在不合格的原因，防止不合格发生，从而可保证产品质量、降低产品成本、保证生产进度。

为了保证预防原则的实施， 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小组：休哈特[过程控制组]提出了过程控制理论及控制过程的具体工具(控制图)，道奇与罗米格[产品控制组]提出了抽样检验理论和抽样检验表。

休哈特和道奇是统计质量控制的奠基人。

休哈特首先在生产过程管理中应用正态分布特性，被誉为统计过程控制之父。

三、生产过程中的两种波动过程存在波动—随机正态/不随机—正常/异常波动—产生原因—例子/特性—改进[正常波动(规范放宽/6sigma改进)、异常波动(8D 方法对6因分析)] 1、生产过程中的质量特性存在波动过程是由人员、设备、原料、方法和环境等因素构成，各基本因素客观上是在波动的，则过程也是在随之波动的。

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。