spc控制图判定准则

SPC 控制图 8大判异准则

异常原因一般为:•新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格•检验方法或标准变化•计算错误，测量误差UCLLCLA AB C C B xxTest 1. One Point Beyond Zone A判异准则1任何1个点落在A 区以外异常原因一般为:（同准则1）判异准则2，5, 6:2: 连续9个点落在中心线的同一侧;5: 连续3个点中有2个点落在中心线同一侧的B 区以外;6: 连续5个点中有4个点落在中心线同一侧的C 区以外xTest 2. Nine Points in a Rowon One Side of the Center LineUCLLCLA AB C C B UCLLCLA AB C C B xxx Test 5. 2 Out of 3 Points in a Row in Zone A or BeyondUCLLCLA AB C C B xxTest 6. 4 Out of 5 Points in a Row in Zone B and Beyond异常原因一般为:•工具逐渐磨损，维护水平逐渐降低，操作人员技能逐渐提高判异准则3连续6个点递增或递减UCLLCLA AB C C B Test 3. 6 Points in a Row Steadily Increasing or Decreasingxx异常原因一般为:•轮流使用两台设备或有两个操作员工轮流操作，使得数据分层不够判异准则4连续14个点中相邻点交替上下UCLLCLA AB C C B Test 4. 14 Points in a Row Alternating Up and Downx异常原因一般为:•数据有假，计算错误；分层不够判异准则7连续15个点落在中心线两侧的C 区以内UCLLCLA AB C C B xTest 7. 15 Points in a Row in Zone C (Above and Below CL)异常原因一般为:•数据分层不够判异准则8连续8个点落在中心线两侧且无一在C 区内UCLLCLA AB C C B xTest 8. 8 Points in a Row on Both Sides of CL with None in Zone C。

SPC判定原则

转：品质知识大盘点（5W3H/8D&5C/7M1E/QC 7 tools/10S&五常法/TS 五大手册/SPC 八大判定准则/IE 7大手法）2007-11-26 14:48品质知识大盘点（5W3H/8D&5C/7M1E/QC 7 tools/10S&五常法/TS 五大手册/SPC 八大判定准则/IE 7大手法）我喜欢规纳和总结。

因为经过规纳后，复杂的东西可以变得简单；杂乱的东西可以变得有序；不太了解的东西可以在不断规纳、不断地比较理解过程中，变得完整。

所以，今天刚好有时间，初步整理一些关于品质方面的知识如下：（声明：有些内容可能是网站上其它朋友整理的，我只是借过来一用；有些内容是根据我自己的理解，和别人的说法有些区别。

我把这些内容写到一块只是便于记忆而以.如果大家对以下规纳知识有异议，可以提出来一起讨论；如果对其它知识另有好的规纳，也不要忘记写出来与大家一起分享！1、5W3H2、8D/5C报告3、QC 旧七大手法4、QC 新七大手法5、ISO/TS16949 五大核心手册6、10S/五常法7、7M1E8、SPC八大判异准则/三大判稳原则9、IE 七大手法10、ISO知识大总结二、详细内容规纳：1、5W3H思維模式What,Where,When,Who,Why,How，How much，How feel(1)Why：为何----为什么要做？为什么要如此做（有没有更好的办法）？（做这项工作的原因或理由）(2)What：何事----什么事？做什么？准备什么？（即明确工作的内容和要达成的目标）(3)Where：何处----在何处着手进行最好？在哪里做？（工作发生的地点）？(4)When：何时----什么时候开始？什么时候完成？什么时候检查？（时间）(5)Who：何人----谁去做？（由谁来承担、执行？）谁负责？谁来完成？（参加人、负责人）？(6)How：如何----如何做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（用什么方法进行）？(7)How much：何价----成本如何？达到怎样的效果（做到什么程度）？数量如果？质量水平如何？费用产出如何？概括：即为什么？是什么？何处？何时？由谁做？怎样做？成本多少？结果会怎样？也就是：要明确工作/任务的原因、内容、空间位置、时间、执行对象、方法、成本。

统计过程控制SPC基本概念

过程记录表上应坚持记录所有相关事件，例如：刀具更换，新的原材
料批次等，这将有利于下一步的过程分析。
2 收集数据：
对使用的 X-R 控制图是从对过程输出的特性的测量发展而来的。这些数据是以样本容量恒定的小子组的形式报出的，这种子组通常包括 2～5件连续的产品，并周期性地抽取子组(如：每1小时抽样一次，每班抽样两次等)。应制定一个收集数据的计划，并将它作为收集、记录及将数据绘制到控制图上的依据。
• 产品特殊特性(Special Process Characteristic) 产品特殊特性（关键、主要、重要、重点）是这样一种产品特性：对合理预测的变差，会明显影响产品安全性或政府标准或法规的一致性，或者会显著影响顾客对产
A 类特性（关键特性）：即安全特性。该特性的失效会对人造成危害和不安全或影响到政府安全法规的规定。
进的
品或服务的设计或过程中任何元素即将进行的变化)。这些是改
— 特性之间的相互关系：为了有效率及有效果地研究应利用特性间的关系。比如，如果关心的特性很难测量(比如体积)，选择一个相关的容易测量的特性(比如重量)。另外，如果一个项目的几个单独的特性具有相同的变化趋势，可能只用一个特性来画图就足够了。注意：统计上的相关性不意味着变量之间存在因果关系。在缺乏现存过程的知识时，可能要设计一个试验来验证这些关系和其重要性。
• 特殊特性 • 可能影响安全性或法规的符合性、配合、功能、性能或产品后续生产过程
的产品特性或制造过程参数
• 过程特殊特性(Special Process Characteristic) 过程特殊特性（如关键、主要、重要、重点）是一种过程特性，其变差必须控制在某目标值内，从而保证在制造和装配过程中，过程或产品特殊特性的变差能保持在目标值内。

SPC控制图判异准则制定依据判异准则顺口溜精选文档

S P C控制图判异准则制定依据判异准则顺口溜精选文档TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-SPC控制图判异准则制定依据过程控制图包含2种，一种是“分析用控制图”，另一种是“控制用控制图”。

分析用控制图，主要作以下2点用途：①所分析的过程是否为稳态；②过程能力指数是否满足要求。

这种把能力指数满足要求称作技术稳态。

分析用控制图的调整过程即质量不断改进的过程。

控制用控制图，当过程达到我们所确定的“统计稳态“和技术稳态”后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。

这种延长的控制线相当于生产立法，便进入日常管理。

故从数理统计的角度来看，分析用控制图阶级就是过程参数未知阶段，而控制用控制图阶段则是过程参数已知阶段。

在由分析用控制图向控制用控图转化前，需要对过程判读，这时就需要用到：判稳准则和判异原则。

1）判稳准则的思路对于判异来说，“点出界就判异”。

虽不百发百中，也是千发九九七中，很可靠，但在控制图上有一点未出界，可否判稳？这可能存在2种可能：①过程本来就稳定；②异常漏报。

故出现一点未出界不能立即判稳。

但接连出现m （m>>1）个点子未出界，则情况大不相同。

这时整个点子系列的β总=βm要比个别点子的β小得多，可以忽略不计。

那么仅有一种可能，即过程稳定。

如果接连在控制界内的点子更多，即使有个别个点子偶然出界，过程仍可看作是稳态的。

这就是判稳准则的思路。

判稳准则，在点子随机排列的情况下，符合下列各原则之一就判稳：连续25个点，界外点数d=0;其概率P = α1连续35个点，界外点数d≤1; 其概率P = α2连续100个点，界外点数d≤2; 其概率P = α3尽管在上述判稳原则下，对于出界点也应当加以排查。

用概率统计如下，假设过程正常：P（连续35点，d≤1）=（0.9973）35（0.0027）0+（0.9973）34（0.0027）1= 0.9959 =α2故, P（连续35点，d>1）= 1 - 0.9959 = 0.0041 =α2同理，α1 = 0.0654；α2 = 0.0041；α3 = 0.0026，可见α1 与α2 和α3明显不相称。

SPC控制图判断标准

SPC控制图判断标准SPC控制图判断标准⼀：判稳准则在点⼦随机排列的情况下，符合下列个点之⼀就判稳：（1）连续25个点，界外点数d=0；（2）连续35个点，界外点数d≤1；（3）连续100个点，界外点数d≤2。

⼆：判异准则SPC的基准是稳态，如若过程出现显著偏离稳态则为异态。

异态出可分为异常好与异常坏两类。

判异准则：（1）点出界就判异；（2）界内点排列不随机判异。

2.1判异准则1⼀点落在A区以外。

出现该情况可能因素：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。

点排布如下图2-1所⽰：图2-1 准则1判异图2.2判异准则2出现连续9点落在中⼼线⼀侧。

原因：分布的a减⼩。

点排布如下图2-2所⽰：图2-2 准则2判异图2.3判异准则3连续6点递增或递减。

产⽣趋势可能因素：⼯具逐渐磨损、维修⽔平逐渐降低、操作⼈员技能逐渐降低等。

点排布如下图2-3所⽰：图2-3 准则3判异图2.4判异准则4连续14点中相邻点上下交替。

产⽣趋势可能因素：轮流使⽤两台设备、两位⼈员轮流操作。

点排布如下图2-4所⽰：图2-4 准则4判异图2.5判异准则5连续3点落在中⼼线同⼀侧的B区以外。

产⽣趋势可能因素：参数u发⽣了变化。

点排布如下图2-5所⽰：图2-5准则5判异图2.6判异准则6连续5点中有4点落在中⼼线同⼀侧的C区以外。

表明参数u发⽣了变化。

点排布如下图2-6所⽰：图2-6准则6判异图2.7判异准则715点在C区中⼼线上下。

可能原因：①是否应⽤了假数据，弄虚作假；②是否数据分层不够。

点排布如下图2-7所⽰：图2-7准则7判异图2.8判异准则88点在中⼼线两侧，但⽆⼀在C区中。

原因：数据分层不够。

点排布如下图2-8所⽰：图2-8准则8判异图。

控制图判异规则及异常处理机制

控制图判异规则及异常处理机制01控制图控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。

根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。

它是统计质量管理的一种重要手段和工具。

02控制图的分析准则控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。

稳态是生产过程追求的目标。

那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。

03判稳准则在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：（1）连续25个点子都在控制界限内；（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。

在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。

为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。

若界内点排列非随机，则判断异常。

04八大判异规则八大判异准则是SPC控制图的重要内容，小编总结了三句口诀，三句话即可记住SPC控制图的八大判异准则！三句话23456，AC连串串（连增或连减）；81514，缺C全C交替转；9单侧，一点在外。

备注1、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）2、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）3、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）4、8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）5、9单侧（连续9点落在中心线同一侧）6、14交替（连续14点相邻点上下交替）7、15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）8、1界外（1点落在A区以外）解释23456，AC连串串（连增或连减）是指2/3、4/5、6分别对应A、C 连串串；即2/3A；4/5C；6连串。

81514，缺C全C交替转是指8、15、14分别对应缺C、全C、交替转；即8缺C；15全C；14上下交替。

SPC控制图判异准则解读

理论基础：正态分布原理及中心极限定理。
不論總體分佈是否正態分佈，若抽取樣本，而個別樣本的數目愈多，樣本的平均數愈趨向正態分佈 ------中心趋向定理
·
·
·
·
·
·
· ·
·
UCL
·
CL
·
LCL
两类错误 1.第一类错误:虚发警报(false alarm) 过程正常，由于点子偶然超出界一
• 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，学术领导人为为休哈特(Walter A.Shewhart)；另一为产品控制组，学术领导人为道奇(Harold F.Dodge)。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(control chart)。道奇与罗米格(H.G.Romig)则提出了抽样检验理论和抽样检验表。
准则 7:连续 15 点在 C 区中心线上下(图 4.3-7)。出现本准则的现象是由于参数σ变小。对于这种现象不要被它的良好“外貌”所迷惑，而应该注意到它的非随机性。造成这种现象的原因可能有数据虚假或数据分层不够等。在排除了上述两种可能性之后才能总结现场减少标准差σ的先进经验。
α0=0.682715=0.0033
判异准则小概率事件原理:小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常.国标 GB/T4091—2001《常规控制图》中规定了 8 种判异准则准则 1:一点落在 A 区以外(图 4.3-1)。在 3σ原则下，准则 1 犯第一类错误的概率为α0=0.0027。
准则 2:连续 9 点落在中心线同一侧(图 4.3-2)。此准则是为了补充准则 1而设计的，以改进控制图的灵敏度。选择 9 点是为了使其犯第一类错误的概率α与准则 1 的α0=0.0027 大体相仿。

SPC 判定异常标准

•
3M Hong Kong
Optical Systems BusinessDateຫໍສະໝຸດ Change The Way
© 3M 2007. All Rights Reserved.
You See The World
判断异常简化原则：
• • 3.7.2判定异常准则 1. 点子在控制界限外或恰在控制界限上。 2. 控制界限内的点子排列不随机。 3.7.3点子排列不随机模式界内点排列不随机的模式有：点子屡屡接近控制界限、链、间断链、倾向、点子集中在中心线附近、点子呈周期性变化等。界内点排列不随机准则是用来减少第Ⅱ类错误的概率β，所以它的各个模式的α不能太小, 通常取为0.27%～2%。模式1：点子屡屡接近控制界限，见图1.8。点子接近控制界限指点子距离控制界限在1σ以内，下列情况就判断点子排列不随机： 1）、连续3个点中,至少有2点接近控制界限。 2）、连续7个点中,至少有3点接近控制界限。 3）、连续10个点中,至少有4点接近控制界限。若点子接近一侧的控制界限,表明过程的均值有变化;若点子上下接近两侧的控制界限,则表明过程的方差增大。注意：后两条准则需要观察的点子数较多,应用起来不方便,主要用第一条,即连续3个点中,至少有2点接近控制界限判异。模式2：在控制图中心线一侧连续出现的点称为链,其点子数目称作链长,见图2.9。链长不少于7时判断点子排列非随机,存在异常因素，出现链表示过程均值向链这一侧偏移，国外也有取9点链作为判异准则的。模式3: 如果链较长,个别点子出现在中心线的另一侧而形成间断链,见图2.10,下列情况判断点子排列非随机,存在异常因素: 1)、连续11个点中,至少有10点在中心线一侧。 2)、连续14个点中,至少有12点在中心线一侧。 3）、连续17个点中,至少有14点在中心线一侧。 4）、连续20个点中,至少有16点在中心线一侧。模式4：点子逐渐上升或下降的状态称为倾向。当连续不少于6个点的上升或下降倾向时判断点子排列非随机,存在异常因素, 模式5：点子集中在中心线附近指点子距离中心线在1σ以内,见图2.12,出现模式5表明过程方差异常小，可能由于数据不真实或数据分层不当。如果把方差大的数据与方差小的数据混在一起而未分层, 则数据总的方差将更大,于是控制图控制界限的间隔距离也将较大,这时方差小的数据描点就可能出现模式5。模式5可采用下列准则:若连续15点集中在中心线附近判异。模式6：点子呈现周期性变化,见图2.13。点子周期性变化可能由于操作人员疲劳、原材料的发送有问题、某些化工过程热积累或某些机械设备应用过程中的应力积累等。

spc控制图判定准则准则编辑稳态是生产过程追求的目标。

那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。

判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：（1）连续25个点子都在控制界限内；（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。

在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。

为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。

若界内点排列非随机，则判断异常。

判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：（1）点子在控制界限外或恰在控制界限上；（2）控制界限内的点子排列不随机；（3）链：连续链，连续9点排列在中心线之下或之上；间断链，大多数点在一侧（4）多数点屡屡靠近控制界限（在2一3倍的标准差区域内出现）连续3个点至少有2点接近控制界限。

连续7个点至少有3点接近控制界限。

连续10个点至少有4点接近控制界限。

（5）倾向性（连续不少于6点有上升或下降的倾向）与周期性。

（6）连续14点中相邻点交替上下。

（7）点子集中在中心线附近。

（原因：数据不真实；数据分层不当）为了方便记忆，下面总结了控制图判异的八个准则：准则1：1个点子落在A区以外（点子越出控制界限）准则2：连续9点落在中心线同一侧准则3：连续6点递增或递减准则4：连续14点中相邻点子总是上下交替准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外准则6：连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外准则7：连续15点落在中心线同两侧C区之内准则8：连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中。

SPC控制图的判定方法

自左至右减少(或增加),直方图不对称.
产生原因: 当工序能力不足,为找出符合要求的产品经过全
数检查,或过程中存在自动反馈调整时,常出现这种形状
E.双峰型:(如附图)
靠近直方图中间值的频数较少,两侧各有一个“峰”.
产生原因: 当有两种不同的平
均值相差大的分布混在一起时, 常出现这种形状。
F.离岛型:(如附图)
UCL A B C
XC B
LCL A
判定准则7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C 区
UCL A B
XC C B
LCL A
判定准则8: (1界外) 有1点在A区以外
UCL A B C
XC B
LCL A
二、柱状图的判定方法
直方图常见的形态: • A.正常型:(如附图)
B.锯齿型:(如附图) 产生原因:
等级
Cp制程精密度 Capability precision
处置建议
A
1.33≤ │ Cp│ 此一制程甚为稳定，可以将规格
许容差缩小或胜任更精密之工作。
B
1.00 ≤ │ Cp│ ≤ 有发生不良品之危险，必须加以
1.33
注意，并设法维持不要使其变坏
及迅速追查原因
C 0.83 ≤ │ Cp│ <1.00 检讨规格及作业标准，可能本制程不能胜任如此精密之工作。
• 图示判定准则：
• 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特
殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳
定状态。
判定准则1:(2/3A)
判定准则2: (4/5B)
3点中有2点在A区或A区以外 5点中有4点在B区或B区以外
UCL A

【SPC 8种波动】SPC 8种波动的检验标准是什么？

【SPC 8种波动】SPC 8种波动的检验标准是什么？导语：SPC 8种波动，即八种判断异常的检验准则，每一种检验准则代表一种异常现象，应用SPC 控制图进行过程评估与监控，首先应掌握此八种波动检验模式《常规控制图》国家标准GB/T4091——2001明确给出了变差的可查明原因的八种波动模式，那么SPC 8种波动的检验标准是什么？下面我们将做详细介绍：图示：SPC 8种波动的检验标准是什么？SPC控制图检验1：1个点落在A区以外检验1给出了对控制图的基本解释：点出界就判异。

当过程处于统计控制状态时，点子落在控制限内的概率为99.73%，落在控制限外的概率为1-99.73%=0.27%。

检验1可以对过程中的单个失控做出反应，如计算、测量误差、原材料不合格、设备故障等。

SPC控制图检验2：连续9点落在中心线同一侧当过程处于统计控制状态时，连续9点落在中心线同一侧的概率为P（连续9点落在中心线同一侧）=2*（0.5）9=0.003906=0.3906%即虚发报警的概率为0.3906%，第一类错误的概率为α=0.3906%。

在SPC控制图中心线同一侧连续出现的点成为链，链可能位于中心线的上测也可能位于中心线的下侧。

注意：连必须由“连续”出现的点子构成。

链中包含的点子数目成为链长。

链长≥9，判断出现了异常。

连续9点落在中心线同一侧”判断出现异常的一个重要原因是：模式2的α=0.3906%与“点出界就判异”的模式1的α=0.27%最接近。

出现检验2此种模式，主要是过程平均值减小的缘故。

SPC控制图检验3：连续6点递增或递减当过程处于统计控制状态时，连续6点递增或递减的概率为P（连续6点递增或递减）=0.2733%即须发报警的概率为0.2733%，第一类错误的概率为α=0.2733%。

点子逐点上升或下降的状态称为倾向或趋势。

注意，递减的下降倾向，后面的点子一定要低于或等于前面的点子，否则倾向中断，需要重新计算。

SPC判定原则

SPC八大判异准则/三大判稳原则（一）、控制图八大判异准则提练：①、1界外：1点落在A区以外。

②、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外（即A区内）。

③、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外。

④、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串。

⑤、8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中。

⑥、9单侧（连续9点落在中心线同一侧。

⑦、14交替（连续14点相邻点上下交替。

⑧、15全C：连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内。

解说：23456，AC连串串（连增或连减）；---2/3、4/5、6分别对应A、C、连串串；即2/3A；4/5C；6连串。

81514，缺C全C交替转---8、15、14分别对应缺C、全C、交替转；即8缺C；15全C；14上下交替。

9单侧，一点在外---9点在同一侧；一点出A区外。

口决：23456，AC连串串；81 514，缺C全C交替转；9单侧，一点在外。

（二）、控制图的判稳原则：①、连续25点在控制线内；②、连续35点最多有一点出界；③、连续100点最多有两点出界。

满足上面任意一点都可以判定为稳态。

工程技术部工艺模块目前主要负责项目如下：1、新品开发过程中样机制作配合，新品试制跟踪总结。

2、新工艺引进验证、效率提升，配合技术部门进行4M变更，提高电机工厂的生产效率。

3、核心工艺人员参与电机工厂设备、模具技改工作。

4、降本项目的推进与跟踪。

5、日常工艺文件编制更新，电机工厂工艺纪律检查及工艺质量的整体把控。

6、员工日常的工艺质量培训工作7、车间提交的工艺难点问题解决。

质量隐患的排查、判定及跟踪。

、车间提交的工艺难点问题解决。

质量隐患的排查、判定及跟踪。

、变频电机检测失效的攻关8、变频电机检测失效的攻关目前存在的难点：在电机工厂现有规模的情况下，工程技术模块还缺乏1-2名弱电和控制方向的人员。

向的人员。

1-2名设备模具的方向型人才。

在现有电机工厂核心工艺人员逐步成长的情况下，应该在不久的将来久的将来足以承担电机工厂的发展需求。

MINITABFORSPC入门和判断准则

MINITAB培训(基础级)
左键Try
保存文件
File Save Current worksheet
放置文件的位置
保存数据
检查数据检查数据正态分布
制作控制图
制作X-R图
，点击“ＯＫ”
生成Ｘ－Ｒ图
继续
制成能力图
定，但仍需要不断改进
制作P图
不合格率
不合格率图
制作NP图
NP图
正态分布条件下的分布概率
判异准则：
点出界：准则1
界内点排列不随机：准则2~8
这些判异准则主要适用于Xbar和单值X图，且数据
服从正态分布
准则1：一点在A区以外
参数σ和μ发生变化，可以对过程的单个或多个失控作出反应，如计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等
准则1的第一类错误概率α
0=0. 27%
准则2：连续9点在中心线的同一侧
原因：过程平均值μ减少或增加的缘故。

=0. 27%
准则2的第一类错误概率α
准则3：连续6点递增/递减（针对过程平均值的趋势而言）原因：工具磨损、制作者技能提高等的逐渐提高，使参数μ随时间发生变化
准则4：连续14点相邻点上下交替
原因：数据分层不够，可能是由于轮流使用2台设备或由2人操作引起的系统效应
图和数据“非常好
THANK YOU。

SPC控制图异常判定资料

SPC控制图异常 SPC控制图异常判定标准 • SPC控制图异常判定实例 • SPC控制图异常判定软件介绍 • SPC控制图异常判定常见问题解答
01 SPC控制图概述
SPC控制图定义
定义
SPC控制图是一种用于监控、分析和控制生产过程的工具，通过收集数据并在控制图上绘制点来评估过程的稳定性。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
如何选择合适的控制图？
不同的控制图适用于不同类型的数据和过程。在选择控制图时，需要考虑数据的分布、过程的特性以及要监控的过程参数。常见的控制图包括均值-极差控制图、均值-标准差控制图、不合格品率控制图等。
选择依据：根据数据类型和过程特性选择合适的控制图，确保能够有效地监测和控制过程。
如何解读控制图的异常信息？
总结词
累积和控制图通过计算累积和来评估过程的稳定性，适用于监测生产过程的关键特性。
详细描述
当控制图上的点超出上控制限或下控制限，或者点在控制限内但呈持续上升或下降趋势时，可以判定为异常。此外，如果点在控制限内但出现周期性波动，也可能是异常。
移动极差控制图异常判定实例
总结词
移动极差控制图通过计算移动极差来评估过程的稳定性，适用于监测数据分布较为稳定的过程。
目的
控制图用于检测生产过程中的异常波动，预防不良品产生，并保持产品质量稳定。
SPC控制图原理
中心线（CL）
控制图的中心线表示过程的预期平均值。
控制上限（UCL）和控制下限（LCL）
这两个界限用于判断数据点是否超出可接受的范围。
判定原则
当数据点超出UCL、LCL或连续7点上升或下降时，判定为异常。
累积和控制图异常判定标准

SPC八种波动

SPC8种波动的检验标准是什么？SPC 8种波动，即八种判断异常的检验准则，每一种检验准则代表一种异常现象，应用SPC 控制图进行过程评估与监控，首先应掌握此八种波动检验模式。

《常规控制图》国家标准GB/T4091——2001明确给出了变差的可查明原因的八种波动模式，那么SPC 8种波动的检验标准是什么？下面我们将做详细介绍：SPC控制图检验1：1个点落在A区以外检验1给出了对控制图的基本解释：点出界就判异。

当过程处于统计控制状态时，点子落在控制限内的概率为99.73%，落在控制限外的概率为1-99.73%=0.27%。

检验1可以对过程中的单个失控做出反应，如计算、测量误差、原材料不合格、设备故障等。

SPC控制图检验2：连续9点落在中心线同一侧当过程处于统计控制状态时，连续9点落在中心线同一侧的概率为P（连续9点落在中心线同一侧）=2*（0.5）9=0.003906=0.3906%即虚发报警的概率为0.3906%，第一类错误的概率为α=0.3906%。

在SPC控制图中心线同一侧连续出现的点成为链，链可能位于中心线的上测也可能位于中心线的下侧。

注意：连必须由“连续”出现的点子构成。

链中包含的点子数目成为链长。

链长≥9，判断出现了异常。

连续9点落在中心线同一侧”判断出现异常的一个重要原因是：模式2的α=0.3906%与“点出界就判异”的模式1的α=0.27%最接近。

出现检验2此种模式，主要是过程平均值减小的缘故。

SPC控制图检验3：连续6点递增或递减当过程处于统计控制状态时，连续6点递增或递减的概率为P（连续6点递增或递减）=0.2733%即须发报警的概率为0.2733%，第一类错误的概率为α=0.2733%。

点子逐点上升或下降的状态称为倾向或趋势。

注意，递减的下降倾向，后面的点子一定要低于或等于前面的点子，否则倾向中断，需要重新计算。

递增的上升倾向也是同样的。

产生检验3模式的原因可能是工具逐渐磨损、维修逐渐变坏等，从而使得参数随着时间而变化。

SPC判定原则

转：品质知识大盘点（5W3H/8D&5C/7M1E/QC 7 tools/10S&五常法/TS 五大手册/SPC 八大判定准则/IE 7大手法）2007-11-26 14:48品质知识大盘点（5W3H/8D&5C/7M1E/QC 7 tools/10S&五常法/TS 五大手册/SPC 八大判定准则/IE 7大手法）我喜欢规纳和总结。

因为经过规纳后，复杂的东西可以变得简单；杂乱的东西可以变得有序；不太了解的东西可以在不断规纳、不断地比较理解过程中，变得完整。

所以，今天刚好有时间，初步整理一些关于品质方面的知识如下：（声明：有些内容可能是网站上其它朋友整理的，我只是借过来一用；有些内容是根据我自己的理解，和别人的说法有些区别。

我把这些内容写到一块只是便于记忆而以.如果大家对以下规纳知识有异议，可以提出来一起讨论；如果对其它知识另有好的规纳，也不要忘记写出来与大家一起分享！1、5W3H2、8D/5C报告3、QC 旧七大手法4、QC 新七大手法5、ISO/TS16949 五大核心手册6、10S/五常法7、7M1E8、SPC八大判异准则/三大判稳原则9、IE 七大手法10、ISO知识大总结二、详细内容规纳：1、5W3H思維模式What,Where,When,Who,Why,How，How much，How feel(1)Why：为何----为什么要做？为什么要如此做（有没有更好的办法）？（做这项工作的原因或理由）(2)What：何事----什么事？做什么？准备什么？（即明确工作的内容和要达成的目标）(3)Where：何处----在何处着手进行最好？在哪里做？（工作发生的地点）？(4)When：何时----什么时候开始？什么时候完成？什么时候检查？（时间）(5)Who：何人----谁去做？（由谁来承担、执行？）谁负责？谁来完成？（参加人、负责人）？(6)How：如何----如何做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（用什么方法进行）？(7)How much：何价----成本如何？达到怎样的效果（做到什么程度）？数量如果？质量水平如何？费用产出如何？概括：即为什么？是什么？何处？何时？由谁做？怎样做？成本多少？结果会怎样？也就是：要明确工作/任务的原因、内容、空间位置、时间、执行对象、方法、成本。