统计过程控制作业指导书(修改版)
SPC统计过程控制作业指导书
得力集团有限公司DELI GROUP CO.，LTDSPC统计过程控制文件编号：版本/ 次：A/01制定部门：制造品质部制订：夏杰辉审核：核准：发行日期：2020年02月24 日修订日期：2020年02月24 日修改履历步骤4: 标注控制图的刻度；步骤5: 将不合格品率P画到控制图上。
5.5 案例展示（现场实时展示和 Minitab软件分析）统计某公司过程巡检质量结果，每2小时抽检一次，每次抽取4个样品，试画出控制图X bar-R 图。
5.5.1 数据收集5.5.2 将适时采集的数据填写到控制图表上5.5.3 根据控制图八大判异准则（见条款5.6），QE应适时监控、诊断现场控制数据，出现失控情况尤其是超出上下控制限时，应及时召集生产、工程技术等部门，组织原因分析和改善措施落实，确保过程的稳定性。
5.5.4 Minitab软件统计分析（案例：凸轮轴.MTW，凸轮轴的长度为600+2mm,共收集两个供应商1和2各20组样本，每个样本中 5 个凸轮轴数据）a、将数据输入Minitab中，如下图示：b、选择“统计”→“控制图”→“子组的变量控制图”→“Xbar-R”，将对应的选择项选择到对应的栏位中，如下图：c、点“Xbar-R选项”→“检验”，执行所有的特殊原因检验。
当量产时控制上下限用试产时的控制上下限管制时，点“参数”选项，填写试产时的均值与 标准差，这样做的目的是不让在量产时的管制上下限随量产抽样数据的改变而改变。
e 、点确定后，如下图：解释结果：X 控制图上的中心线在 600.23mm 处，表明过程落于规格限制范围内，但是有两点在控制限以外，表明该过程不稳定。
R 控制图上的中心线在 3.72 处，也远远超出了允许的最大变异 +2 毫米，因此过程中可能存在非常大的变异。
5.6 控制图八大判异原则判异原则一： 1点在控制限外 判异原则二：连续9点在中心线同一侧191715131197531602600598样本样本均值__X =600.23UCL=602.376LCL=598.08419171513119753186420样本样本极差_R=3.72UCL=7.866LCL=0161供应商 2 的 Xbar-R 控制图原则一：P = 0.27% 即(1-99.73%) 可能情况：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等原则二：P=2(0.9973/2)^9 = 0.38% 选取9点为准则1设定，改进控制图的灵敏度等判异原则三：连续6点上升或下降判异原则四：连续14点交替升降原则三：P=(2/6!)(0.9973/2)^6=0.273% 较准则2灵敏，可能情况：工具逐渐磨损、维修逐渐变坏、操作人员技能的逐渐提高等原则四：P = 0.4%可能情况：使用两台设备或两操作人员轮流进行操作而引起的系统效应等判异原则五：3点里有2点在A区或以外判异原则六：5点里有4点在B区或以外原则四：P= 6 x 0.0228 x 0.0228 x 0.9773 = 0.3%可能情况：数据参数均值μ发生了变化原则五：P=2 x 5 x 0.1587^4 x (1-0.1587) = 0.533%可能情况：数据参数均值μ发生了变化判异原则七：连续15点在C 区 判异原则八：连续8点中没有任一点落入C 区原则七：P = (1−0.1587x2)^15 = 0.326% 可能情况：控制限需重新计算，组内变异大于组间变异，或数据分层不够 原则八：P = (0.1587x 2)^8 = 0.1% 可能情况：数据分层不够，过度控制不同的过程数据展示在同一控制图上等5.7 过程能力指数Cpk5.7.1 使用制程能力指数时，应依统计学原理，同时衡量制程中的平均值与变异状况，以确实掌握制程品质特性。
A20.1-01统计过程控制指导书
1 范围根据A20.1《统计技术应用管理程序》中5.3.4条款的规定，特制定本指导书。
本指导书规定了控制图的使用及过程能力的计算。
2 职责2.1技术开发部负责控制图的制作、分析指导、制订纠正措施，以及进行过程能力的计算。
2.2 各车间负责控制图的具体使用。
3 管理内容与要求3.1 术语3.1.1 计量型控制图：指用于监视计量型数据控制图，本作业指导书仅应用RX-控制图。
3.1.2 计数型控制图：指用于监视计数型数据控制图，本作业指导书仅应用P图。
3.1.3C值：无偏移时过程均值与规范中值一致时的过程能力指数。
P3.1.4C值：有偏移时过程均值与规范中值不—致的过程能力指数。
PK3.1.5P值：无偏移时过程均值与规范中值一致时的初始过程性能指P数。
3.1.6P值：有偏移时过程均值与规范中值不一致的初始过程性能指PK数。
3.2 在生产过程中统计技术作业指导书。
3.2.1 准备工作3.2.1.1 确定测量系统、测量对象、测量方法、测量要求等。
3.2.1.2 在应用前应考虑以下情况有可能带来的不必要的变差：刀具更换，材料更换，操作者更换、检验员更换，设备故障、工装更换等，如出现应在控制图上做好记录。
3.2.2 RX-图的制作。
3.2.2.1 确定样本容量(每个样本5个数据)即N=5；确定样本数量为25个，根据该工序生产节拍确定采样频率（即隔多长时间抽取一个样本或多少产量抽取一个样本）。
3.2.2.2 根据采样频率采集数据，每个样本的5个数据要连续获得，共获得125个数据，并将数据记录于控制图中的数据表中。
3.2.2.3 计算每个样本中5个数据的均值X 和极差R ：minmax 543215/)(X X R X X X X X X -=++++=共得25个X 值及25个R 值。
3.2.2.4 根据X 值及R 值确定控制图的刻度（控制图应提前制好）。
3.2.2.5 将25个X 值及25个R 值分别描于X 图及R 图上，并连成折线。
SPC作业指导书
SPC作业指导书1. 引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的方法。
本作业指导书旨在提供SPC的详细指导，帮助您了解SPC的基本原理、方法和应用。
2. SPC的基本原理SPC基于统计学原理，通过收集和分析过程中的数据，判断过程是否处于控制状态，并进行必要的调整和改进。
其基本原理包括：- 过程稳定性：SPC通过统计方法分析数据，判断过程是否稳定。
稳定的过程有助于提高产品质量和生产效率。
- 过程能力：SPC可以评估过程的能力，即过程是否能够满足产品质量要求。
通过分析数据，可以确定过程的能力指标，并进行改进。
3. SPC的方法SPC主要包括以下几种方法：- 控制图：控制图是SPC的核心工具，用于监控过程的稳定性。
常用的控制图包括X-Bar图、R图、S图等。
控制图可以帮助识别过程中的特殊因子，及时采取措施进行调整。
- 测量系统分析：测量系统的准确性和稳定性对SPC至关重要。
测量系统分析可以评估测量系统的能力，并进行必要的改进。
- 过程能力分析：过程能力分析可以评估过程的稳定性和能力。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk、Pp、Ppk等。
- 抽样技术：SPC通常采用抽样的方式进行数据收集和分析。
合理的抽样技术可以提高数据的准确性和代表性。
4. SPC的应用SPC可以应用于各个行业和领域，以监控和改进过程的稳定性和能力。
以下是一些常见的应用场景：- 制造业：SPC可以用于监控生产线上的关键参数，及时发现和解决生产过程中的问题，提高产品质量和生产效率。
- 服务业：SPC可以用于监控服务过程中的关键指标，如客户满意度、服务响应时间等，帮助提供优质的服务。
- 医疗行业：SPC可以用于监控医疗过程中的关键指标，如手术成功率、药品质量等，提高医疗质量和安全性。
- 金融行业：SPC可以用于监控金融交易过程中的风险和异常情况，保障金融系统的稳定和安全。
5. SPC的实施步骤SPC的实施通常包括以下几个步骤：- 确定关键过程参数：根据产品或服务的要求，确定需要监控的关键参数。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和品质的统计方法。
本作业指导书旨在提供对SPC的详细介绍，包括基本概念、工具和步骤，以便帮助员工正确地应用SPC来提高产品和服务的质量。
二、背景在现代制造和服务行业中，质量是企业竞争力的关键因素之一。
为了确保产品和服务的稳定性和一致性，企业需要采取有效的质量控制措施。
SPC作为一种统计方法，通过收集、分析和解释过程数据，帮助企业识别和消除生产过程中的变异性，从而提高产品和服务的质量。
三、基本概念1. 变异性：指在生产过程中出现的不可避免的差异或波动。
变异性可以分为常规变异性和特殊变异性。
2. 常规变异性：也称为正常变异性，是由于生产过程中的固有因素引起的，通常呈现正态分布。
3. 特殊变异性：也称为异常变异性，是由于特殊原因引起的，例如材料质量问题、设备故障等。
4. 控制图：是SPC中最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
常见的控制图包括X-图、R-图、P-图和C-图。
5. X-图：用于监控过程的中心线变化情况。
6. R-图：用于监控过程的离散程度。
7. P-图：用于监控过程的不良品率。
8. C-图：用于监控过程的计数。
四、SPC的步骤1. 确定关键过程：首先需要确定需要进行SPC的关键过程，这些过程对产品和服务的质量有重要影响。
2. 收集数据：收集相关的过程数据，包括样本数量、样本大小和收集频率等。
3. 分析数据：使用统计方法对收集到的数据进行分析，包括计算平均值、标准差和不良品率等。
4. 绘制控制图：根据分析得到的数据，绘制相应的控制图，以便监控过程的稳定性和变异性。
5. 解读控制图：通过对控制图的解读，判断过程是否处于控制状态。
如果控制图显示过程处于控制状态，则说明过程稳定；如果控制图显示过程处于失控状态，则需要进一步分析和改进。
6. 分析失控原因：如果控制图显示过程处于失控状态，需要进行失控原因的分析，找出导致失控的根本原因。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程稳定性和质量的统计方法。
本作业指导书旨在为员工提供SPC的基本知识和操作指南，以确保他们能够正确地应用SPC技术来监测和改进工作过程。
二、背景SPC是一种基于统计原理的质量管理方法，它通过采集和分析过程中产生的数据来判断过程是否处于控制状态，并采取相应的措施以确保产品或者服务的质量稳定。
SPC广泛应用于创造业和服务业，可以匡助组织提高效率、降低成本、减少变异性，并最终提升客户满意度。
三、SPC的基本原则1. 稳定性：过程必须是稳定的，即在统计上是可控的。
2. 变异性：过程中的变异性是正常的，但必须在一定范围内。
3. 数据采集：采集过程中产生的数据，并确保数据的准确性和完整性。
4. 数据分析：使用统计方法对数据进行分析，以判断过程是否处于控制状态。
5. 控制图：使用控制图来可视化过程的稳定性和变异性。
6. 过程改进：根据控制图的结果，采取相应的改进措施，以提高过程的稳定性和质量。
四、SPC的常用工具和技术1. 控制图：包括X-Bar图、R图、S图、P图、NP图等，用于监控过程的中心线和变异性。
2. 直方图：用于显示数据的分布情况，匡助判断过程是否正常。
3. 散点图：用于显示两个变量之间的关系，匡助找出可能的因果关系。
4. 测量系统分析：用于评估测量系统的准确性和可重复性。
5. 样本容量和采样频率的确定：根据过程的特性确定合适的样本容量和采样频率。
6. 过程能力分析：用于评估过程的稳定性和能力是否满足要求。
五、SPC的实施步骤1. 确定关键过程：选择需要进行SPC的关键过程，通常是对产品质量影响较大的过程。
2. 采集数据：采集过程中产生的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：使用统计方法对数据进行分析，绘制控制图，判断过程是否处于控制状态。
4. 判断过程能力：根据控制图的结果，评估过程的稳定性和能力是否满足要求。
5. 改进过程：根据分析结果，采取相应的改进措施，以提高过程的稳定性和质量。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种通过对生产过程中的数据进行统计分析，以实现过程稳定和质量控制的方法。
本作业指导书旨在为操作人员提供详细的SPC作业指导，以确保生产过程的稳定性和产品质量的一致性。
二、作业目的本作业的目的是培养操作人员对SPC的理解和应用能力，以及掌握SPC工具的正确使用方法。
通过实施SPC作业，可以及时发现生产过程中的异常，并采取相应的控制措施，以确保产品符合质量标准。
三、作业流程1. 数据收集a. 操作人员需要准确记录生产过程中的关键数据，如温度、压力、速度等。
b. 数据的收集可以通过手动记录或使用自动数据采集系统进行。
c. 数据收集的频率应根据生产过程的特点和要求进行设定。
2. 数据分析a. 操作人员需要对收集到的数据进行统计分析，以了解过程的稳定性和变异性。
b. 常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差、直方图等。
c. 通过数据分析，可以判断生产过程是否处于控制状态，或者是否存在特殊因素导致异常。
3. 控制图绘制a. 根据数据分析的结果，操作人员需要绘制相应的控制图。
b. 常用的控制图包括X-Bar图、R图、S图等，用于监控过程的中心线和变异性。
c. 控制图的绘制应符合规范要求，包括图表的标题、坐标轴的标签、数据点的标记等。
4. 过程调整a. 当控制图显示出过程存在异常时，操作人员需要及时采取相应的控制措施。
b. 过程调整的方法可以包括调整操作参数、更换设备、修复故障等。
c. 调整后的过程需要重新进行数据收集和分析，以验证控制效果。
5. 持续改进a. SPC作业应作为一个持续改进的过程，不断寻找并解决潜在的质量问题。
b. 操作人员应定期评估SPC作业的效果，并根据评估结果进行改进措施的制定和实施。
四、作业要求1. 操作人员应具备一定的统计学和质量管理知识，了解SPC的基本原理和方法。
2. 数据收集应准确可靠，避免因人为因素或设备故障导致数据的失真。
3. 数据分析应使用合适的统计方法，确保结果的可靠性和准确性。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种质量管理工具，旨在通过对过程进行统计分析和控制，以确保产品或服务的稳定性和一致性。
本作业指导书旨在提供SPC的详细说明和操作指南，以帮助员工正确使用SPC工具，并有效地控制过程。
二、SPC的基本原理1. 变异性的概念- 内在变异性：指同一过程在相同条件下产生的产品或服务之间的差异。
- 特因变异性：指由于外部因素引起的过程变异，如材料质量、设备状态等。
- 共因变异性：指由于过程本身的不稳定性引起的变异。
2. SPC的基本思想- 过程可控性：通过对过程进行统计分析，了解过程的稳定性和能力，从而做出相应的改进措施。
- 过程稳定性：过程在一定范围内的变异是可接受的，超出范围则需要进行调整。
- 过程能力：过程能够在规定的要求范围内保持稳定，即过程能力指标达到要求。
3. SPC的基本步骤- 确定关键过程参数：通过对过程进行分析，确定对产品或服务质量影响较大的关键参数。
- 收集数据：根据确定的关键参数，收集相关数据。
- 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，如均值、标准差、极差等。
- 控制过程：根据统计分析的结果，制定相应的控制策略，确保过程在可控范围内。
- 持续改进：定期评估过程的稳定性和能力，并根据评估结果进行持续改进。
三、SPC工具的应用1. 控制图控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性和能力。
常见的控制图包括：- X-Bar和R控制图：用于监控过程的平均值和离散度。
- X-Bar和S控制图：用于监控过程的平均值和标准差。
- P控制图：用于监控不合格品率。
- C控制图：用于监控不合格品数。
2. 流程图流程图是一种图形化工具，用于描述和分析过程中的各个环节和步骤。
通过绘制流程图，可以清晰地了解过程的流程和关键环节，从而找出潜在的问题和改进点。
3. 散点图散点图用于分析两个变量之间的关系。
通过绘制散点图，可以判断两个变量之间是否存在相关性，以及相关性的强度和方向。
SPC作业指导书
SPC作业指导书1. 引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的统计方法。
本作业指导书旨在提供有关SPC的详细指导，包括SPC的定义、原理、应用领域以及操作步骤等内容。
2. SPC的定义和原理SPC是一种基于统计学原理的质量控制方法，通过收集和分析过程中产生的数据，以便及时发现过程变异，并采取相应的控制措施。
SPC的核心原理是基于过程稳定性和过程能力的概念，通过统计工具来识别过程中的特殊因素，并对其进行控制。
3. SPC的应用领域SPC广泛应用于制造业和服务业的质量管理中。
在制造业中，SPC可以用于监控生产过程中的关键参数，如尺寸、重量、温度等，以确保产品符合规格要求。
在服务业中，SPC可以用于监控服务过程中的关键指标，如响应时间、准确性等，以提高服务质量。
4. SPC的操作步骤4.1 数据收集SPC的第一步是收集过程中产生的数据。
数据可以通过手工记录或自动采集系统来获取，确保数据的准确性和完整性。
4.2 数据分析在数据收集完成后，需要对数据进行分析。
常用的统计方法包括均值、极差、方差、标准差等，这些统计量可以帮助我们了解过程的稳定性和能力。
4.3 控制图绘制控制图是SPC最常用的工具之一，用于直观地展示过程的稳定性和能力。
常见的控制图包括X-Bar图、R图、P图、C图等，根据不同的数据类型选择相应的控制图进行绘制。
4.4 控制限计算控制限是用于判断过程是否处于统计控制状态的界限。
常见的控制限包括上控制限（UCL）和下控制限（LCL），根据数据的特点和分布选择适当的控制限计算方法。
4.5 控制图分析绘制控制图后，需要对控制图进行分析。
通过观察控制图中的数据点，可以判断过程是否处于统计控制状态，是否存在特殊因素需要进一步探究。
4.6 过程改进如果控制图分析发现过程存在特殊因素或超出控制限的情况，需要及时采取相应的控制措施进行过程改进。
改进措施可以包括调整工艺参数、培训操作人员、修复设备等。
统计过程控制作业指导书(修改版)
统计过程控制作业指导书1 目的应用适当的统计技术,对定量信息进行分析处理,以控制过程特性,确保产品质量特性达到规定的要求。
2 适用范围适用于质量策划、过程特性、产品特殊特性及持续改进的数据统计和分析。
3 参考文件《统计过程控制（SPC）参考手册》4 名词和定义4.1 统计过程控制：是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常,并立即采取改善措施,使过程恢复正常的方法.4。
2 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。
4。
3 过程变差:由于普通和特殊两种原因造成的变差,本变差可用样本标准差S来估计。
4。
4 过程固有变差：仅由于普通原因产生的那部分过程变差。
该变差可以从控制图上通过/d2 来估计。
4。
5 过程能力：仅适用于统计稳定的过程,是过程固有变差的6σ范围,式中σ通常由/d2（σR/d2）计算而得.4。
6 Cp：能力指数4。
7 Pp：性能指数4。
8 Cpu：上限能力指数4。
9 Cpl：下限能力指数4。
10 Cpk：这是考虑到过程中心的能力指数，定义为Cpu和Cpl的最小值。
4。
11 Ppk：这是考虑到过程中心的性能指数。
4.12 Ca：偏移度4。
13 UCL：（Upper Control limit)上控制限LCL:(Lower Control limit）下控制限5 权责5。
1 制定责任5。
2 实施责任5.2。
1 质量管理处负责指导、监督各部门统计技术应用的有效性。
5。
2。
2 技术部5。
2。
2。
1 负责研究初始过程能力并提出改进措施。
5.2.2。
2 负责针对质量月报中提到的过程能力达不到要求的进行分析,提出改进措施。
5.2。
2.3 负责对现场过程控制中过程特性和产品特性变差较大的利用控制图进行分析，并提出改进措施。
5。
3品保部质检处5。
3.1 负责制定和修正控制用控制图的上、下控制限.5。
统计过程控制作业指导书
统计过程控制作业指导书1. 目的规定过程能力分析和过程控制的方法。
2. 适用X围适用于本公司机器能力（CMK）研究、初始能力（PPK）研究和长期能力（CPK）研究。
3. 术语3.1统计过程控制SPC使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出，以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态，从而提高过程能力。
3.2 过程能力：一个稳定过程的固有变差（6δR/d2）的总X围。
3.3 控制图用来表示一个过程特性的图象，图上标有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线，一条或两条控制限。
它能减少Ⅰ类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。
它有两个基本的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助过程保持受控状态。
3.4 变差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。
3.5 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值，在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。
3.6 特殊原因一个间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。
有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制限的点或存在控制限内的链或其它非随机的图形。
3.7 设备能力指数Cmk设备能力满足加工精度的要求。
是反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。
3.8 初始能力指数Ppk短期过程能力研究。
是从一个操作循环中获取的测量为基础。
其用途：验证首批产品；设备能力研究；验证一个新的或经修改的过程实际性能是否符合工程参数。
3.9 长期能力指数Cpk长期过程能力研究,是通过长时间进行测量所收集的数据为基础，它能包括所有可能预计的变差的原因。
其用途是用来描述过程在很长时期内包括多种变差原因出现后能否满足顾客要求的能力。
3.10质量水准PPM：即每百万个零件不合格数。
指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。
PPM数据常用来优先制定纠正措施。
4. 职责4.1质量部根据设计要求负责制订Ppk、Cpk计划并组织实施，确保过程能力满足规定要求。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制生产过程的方法，通过收集和分析过程中产生的数据，以便及时发现并纠正可能导致质量问题的变异。
本作业指导书旨在提供SPC的详细指导，帮助员工了解SPC的基本原理和应用方法，以及如何正确地执行SPC作业。
二、SPC基本原理1. 变异的概念：SPC的核心思想是基于变异的管理。
变异是指在生产过程中产品或过程的性能和特征发生的任何不一致性。
变异可以分为两种类型：可控变异和不可控变异。
可控变异是由特定的原因引起的，可以通过改变工艺参数或调整操作方法来控制。
不可控变异是由于随机因素引起的，无法通过人为干预来控制。
2. SPC的目标：SPC的目标是通过监控和控制变异，实现过程的稳定性和一致性，从而提高产品质量并降低不良品率。
通过SPC，可以及时发现过程中的异常变异，并采取相应的纠正措施，确保产品符合规定的质量要求。
三、SPC的应用方法1. 数据收集：SPC的第一步是收集过程中产生的数据。
数据可以来自于产品的测量结果、设备的运行参数、工艺的控制指标等。
数据的收集应该是全面的、准确的，并且按照一定的频率进行。
2. 数据分析：收集到数据后，需要对数据进行分析，以了解过程的变异情况。
常用的数据分析方法包括直方图、散点图、控制图等。
通过数据分析，可以判断过程是否稳定，是否存在特殊因素引起的异常变异。
3. 控制图的构建：控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
控制图由中心线、上下控制限组成，中心线表示过程的平均水平，上下控制限表示过程的变异范围。
通过绘制控制图，可以及时发现过程中的异常变异，并采取相应的纠正措施。
4. 过程改进：当控制图显示过程存在异常变异时，需要进行过程改进。
过程改进可以通过调整工艺参数、改进操作方法、优化设备等方式来实现。
改进后的过程应重新进行数据收集和分析，以验证改进效果。
四、SPC的注意事项1. 数据的准确性：SPC的数据分析结果直接影响到对过程的判断和决策，因此数据的准确性非常重要。
统计过程控制作业指导书
统计过程控制作业指导书一、引言统计过程控制（SPC）是一种利用统计技术对生产过程进行监控和管理的工具，旨在提高产品质量、降低生产成本并减少不良率。
本作业指导书旨在为实施统计过程控制的工作人员提供一套标准化操作流程和实施方法。
二、目的本作业指导书的主要目的是确保统计过程控制在生产过程中的有效实施，提高产品质量和生产效率，同时降低生产成本和不良率。
三、适用范围本作业指导书适用于所有需要进行统计过程控制的行业和公司，包括但不限于制造业、服务业、医疗行业等。
四、职责质量管理部门负责制定和实施本作业指导书，确保所有工作人员了解并遵守本指导书。
所有参与统计过程控制的工作人员应接受相关培训，并能够理解和执行本指导书。
五、操作流程1、确定控制对象：在实施统计过程控制前，需要明确控制对象，包括产品、过程参数等。
2、数据收集：收集与控制对象相关的数据，确保数据准确、完整。
3、数据整理：对收集到的数据进行整理和分析，包括数据清洗、异常值处理等。
4、绘制控制图：根据整理后的数据，绘制控制图，包括均值-极差图、均值图等。
5、过程分析：分析控制图，查找异常原因，采取改进措施。
6、持续监控：对改进后的过程进行持续监控，确保过程稳定。
六、实施方法1、培训：对参与统计过程控制的工作人员进行培训，确保他们了解并掌握相关知识和技能。
2、制定计划：制定详细的实施计划，包括实施时间、人员分工等。
3、实施：按照实施计划进行统计过程控制的实施。
4、检查与调整：在实施过程中，定期检查统计过程控制的效果，根据检查结果进行调整。
5、总结与反馈：完成实施后，对实施效果进行总结，将结果反馈给相关部门和人员。
七、注意事项1、严格遵守本作业指导书的操作流程和实施方法。
2、对所有参与统计过程控制的工作人员进行定期培训和考核。
3、确保数据的准确性和完整性，避免因数据问题导致误判。
4、在实施过程中保持耐心和细心，遵循科学方法和规范操作。
5、对实施效果进行定期评估，及时调整实施方案。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制生产过程的统计方法。
通过对过程中的样本数据进行统计分析，可以及时发现过程中的变异，并采取相应措施进行调整和改进，以确保产品质量的稳定性和一致性。
本作业指导书旨在提供关于SPC的详细信息和指导，以匡助员工正确理解和应用SPC方法。
二、SPC概述1. SPC的定义SPC是一种基于统计原理的质量管理方法，通过对生产过程中的样本数据进行统计分析，判断过程是否处于控制状态，以及是否存在特殊原因的变异。
2. SPC的目的SPC的目的是实现生产过程的稳定性和一致性，以提高产品质量，并减少不合格品的产生。
3. SPC的原理SPC的原理是基于统计学中的过程控制图（Control Chart），通过对样本数据的采集和分析，判断过程中的变异是否符合正常情况，并提供相应的控制界限，以便及时发现和纠正过程中的异常情况。
三、SPC的基本步骤1. 确定SPC的应用范围根据实际情况，确定需要应用SPC的生产过程和关键参数。
2. 采集样本数据按照预先设定的采样频率和样本容量，采集过程中的样本数据。
3. 绘制过程控制图根据采集到的样本数据，绘制相应的过程控制图，包括均值图（X-Bar Chart）、极差图（Range Chart）等。
4. 分析过程控制图通过对过程控制图的分析，判断过程是否处于控制状态，以及是否存在特殊原因的变异。
5. 采取控制措施根据过程控制图的分析结果，采取相应的控制措施，调整和改进生产过程，以确保过程的稳定性和一致性。
四、SPC的常用工具和技术1. 过程控制图过程控制图是SPC中最常用的工具之一，用于显示过程数据的变异情况，并提供控制界限，以便判断过程是否处于控制状态。
2. 直方图直方图是一种用于显示数据分布情况的图表，通过将数据分组并绘制柱状图，可以直观地了解数据的分布特征。
3. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，通过观察散点图的分布情况，可以判断两个变量之间是否存在相关性。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和控制过程稳定性和质量稳定性的统计方法。
它通过采集和分析过程中的数据，以便及时发现并纠正可能导致质量问题的变动和异常。
本作业指导书旨在为员工提供关于SPC的基本概念、工具和步骤的指导，以匡助他们正确地应用SPC并提高生产过程的稳定性和质量。
二、SPC基本概念1. 过程稳定性：指过程在一定的控制限范围内变动，没有特殊原因导致的异常。
2. 质量稳定性：指产品或者服务在一定的质量要求范围内变动，没有特殊原因导致的异常。
3. 变异：指过程或者产品在一定时间内的变动情况，可分为常规变异和特殊原因变异。
4. 常规变异：指由于过程的内在特性和不可避免的随机因素引起的变异，可通过SPC方法进行控制。
5. 特殊原因变异：指由于特殊原因（如设备故障、材料变质等）引起的非随机变异，需要通过特殊措施进行纠正。
三、SPC工具和步骤1. 数据采集a. 确定要采集的关键数据指标，如尺寸、分量、温度等。
b. 确定数据采集的频率和样本大小。
c. 建立数据采集的记录表格或者系统。
2. 数据分析a. 绘制控制图：根据采集的数据，绘制X-bar图、R图、S图等控制图，以便分析过程的稳定性和变异情况。
b. 判断过程稳定性：通过控制图的规则和判断准则，判断过程是否稳定，是否存在特殊原因变异。
c. 分析特殊原因：如果控制图显示存在特殊原因变异，需要进行进一步的分析，找出特殊原因并采取措施进行纠正。
d. 分析常规变异：对于常规变异，可以通过控制图的中心线和控制限进行判断和分析，以确定过程是否在可接受的范围内。
3. 过程改进a. 基于数据分析的结果，制定改进措施，如调整工艺参数、更换设备、改进操作方法等。
b. 实施改进措施，并持续监控过程的稳定性和质量稳定性。
c. 定期评估SPC的效果，根据评估结果进行必要的调整和改进。
四、SPC应用案例以某电子产品创造企业的生产过程为例，介绍SPC的应用。
SPC统计过程控制作业指导书
料机人原因1原因1原因1原因2原因2子原因1原因3原因2原因3存在问题原因1原因1原因2原因2原因3子原因1子原因2环法2.3.2针对存在的问题，首先从“人、机、料、法、环”五个方面分析可能造成问题的第一层次原因，然后再分析第二层次原因（子原因），层层深入，直至把所有原因全部找出并画在因果图上。
2.3.3根据实际情况排除不存在的原因，确定存在的原因（特别是主要原因），用方框框起来。
然后针对存在的原因运用对策表制订纠正措施。
3对策表3.1作用：确定解决存在问题的措施。
3.2应用：可用于过程、产品和设备等，如不符合、不合格现象和设备故障等。
3.3方法步骤3.3.1绘制对策表如下：序号造成问题的原因措施责任部门/人完成日期检查部门/人123.3.2针对存在问题的原因研究确定应采取的措施、责任部门/人、完成日期（进度）和监督检查部门/人，并填入对策表中，报总经理批准后实施。
3.3.3责任部门负责实施确定的纠正措施并记录实施结果，填写效果统计表。
记录实施结果时，最好不要搞一次性的，应坚持一个时期，分数次进行统计记录。
3.3.4监督检查部门负责验证实施效果。
实施结果有效时，应按《文件控制程序》规定将有关措施补充到质量体系文件中去。
实施结果无效时，应重新分析原因、研究确定并实施新的纠正措施。
注1：排列图、因果图和对策表统称“两图一表”，可以单独使用，也可与直方图、控制图等结合起来使用。
注2：建议将两图一表综合在一起应用于同一问题的统计分析，防止孤立应用排列图、因果图造成有头无尾的情况。
4直方图。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种常用的质量管理工具，通过统计分析过程中的数据，帮助企业实现质量的稳定和改进。
本作业指导书旨在为员工提供SPC的基本知识和操作指导，以帮助他们正确使用SPC工具，并在工作中提高质量管理水平。
二、SPC的基本原理1. SPC的定义SPC是一种通过对过程数据进行统计分析，以了解过程稳定性和性能，从而实现过程控制和质量改进的方法。
2. SPC的目的SPC的主要目的是通过监控和控制过程中的变异性，从而实现以下目标：- 提高产品和服务的质量- 减少产品和服务的变异性- 降低生产成本- 提高生产效率3. SPC的基本原则SPC的基本原则包括：- 过程是可测量和可控制的- 变异性是普遍存在的- 过程的稳定性是实现质量改进的基础- 过程的稳定性是通过减少特殊原因变异性来实现的- 过程的稳定性可以通过控制常规原因变异性来实现三、SPC的基本工具1. 控制图控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
常见的控制图包括：- 过程能力指数图（Cpk图）：用于评估过程的稳定性和能力- X-bar和R图：用于监控过程的中心线和变异性- P图和NP图：用于监控不良品率和不良品数- C图和U图：用于监控过程中的缺陷数和缺陷率2. 抽样方法抽样是进行SPC分析的基础，常用的抽样方法包括：- 随机抽样：从过程中随机选择样本进行分析- 连续抽样：连续地选择样本进行分析，以便及时发现过程变化- 定时抽样：按照预定的时间间隔选择样本进行分析3. 统计分析方法统计分析是SPC的核心，常用的统计分析方法包括：- 均值和范围分析：用于分析过程的中心线和变异性- 方差分析：用于比较不同因素对过程的影响- 相关分析：用于分析不同变量之间的关系- 回归分析：用于建立过程变量之间的数学模型四、SPC的操作指导1. 数据收集- 确定需要收集的数据类型和变量- 制定数据收集计划，包括抽样方法和频率- 建立数据收集表格或系统，方便数据记录和分析2. 数据分析- 根据收集到的数据绘制相应的控制图- 分析控制图中的变异性，判断过程是否稳定- 根据控制图的结果，采取相应的措施进行过程改进3. 过程改进- 根据分析结果，找出过程中的问题和改进机会- 制定改进计划，明确改进目标和措施- 实施改进措施，并监控改进效果4. 持续改进- 建立SPC的持续改进机制，定期评估和改进SPC系统- 培训员工，提高他们的SPC意识和能力- 鼓励员工提出改进建议，并及时跟进和落实五、SPC的应用案例以下是一个实际的SPC应用案例，以帮助员工更好地理解SPC的实际应用：某电子产品制造企业使用SPC方法监控其生产线上的焊接质量。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和改善过程稳定性和质量的方法。
本作业指导书旨在提供SPC的详细指导，匡助员工了解SPC的基本概念、工具和应用，并指导员工如何使用SPC进行过程监控和质量改进。
二、背景在现代创造业中，过程稳定性和产品质量是企业持续发展的关键因素。
通过实施SPC，企业可以及时检测和纠正生产过程中的变异，确保产品符合规格要求，减少不良品率，提高客户满意度。
三、SPC基本概念1. 过程稳定性：指过程在一段时间内保持稳定的状态，即过程的输出变异在可控范围内。
2. 变异原因：包括常因（Common Causes）和特因（Special Causes）。
常因是由于过程固有的自然变异所引起的，特因是由于特殊原因导致的异常变异。
3. 控制图：用于可视化过程数据的工具，常用的控制图包括X-Bar图、R图、P图和C图。
4. 过程能力指数：用于衡量过程是否能够满足规格要求的指标，常用的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk。
四、SPC工具和应用1. 数据采集：员工需要按照规定的采样方法和频率采集过程数据，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析：员工需要使用统计方法对采集到的数据进行分析，识别常因和特因，并判断过程是否稳定。
3. 控制图绘制：根据分析结果，员工需要绘制相应的控制图，以便监控过程的稳定性和变异情况。
4. 控制限计算：根据数据的分布特征和过程能力要求，员工需要计算控制限，用于判断过程是否处于可控状态。
5. 过程改进：当过程处于不稳定状态或者无法满足规格要求时，员工需要通过改进措施，降低特因的影响，提高过程稳定性和产品质量。
五、SPC操作步骤1. 确定SPC目标：明确要监控和改善的过程，以及规格要求和过程能力指标。
2. 数据采集：按照规定的方法和频率采集过程数据，并记录在数据采集表中。
3. 数据分析：使用统计方法对采集到的数据进行分析，计算平均值、极差、标准差等统计指标。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、概述SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的方法。
本作业指导书旨在为SPC的实施提供详细的指导和规范。
以下是SPC作业指导书的内容：二、背景SPC是一种基于统计学原理的质量管理工具，它通过收集和分析过程中的数据，以便及时发现和纠正过程中的变异，从而保证产品或服务的质量稳定性和一致性。
SPC可以帮助组织提高生产效率、降低成本、减少次品率，并实现持续改进。
三、目的本作业指导书的目的是为了确保SPC的有效实施，以提高过程的稳定性和能力，并最终实现产品或服务的质量目标。
通过本指导书，员工将了解SPC的基本原理、实施步骤和数据分析方法，以便能够正确地应用SPC工具。
四、SPC实施步骤1. 选择适当的SPC工具：根据过程的特点和需要，选择合适的SPC工具，如控制图、直方图、散点图等。
2. 收集数据：根据SPC工具的要求，收集过程中的相关数据，并确保数据的准确性和完整性。
3. 绘制控制图：根据收集到的数据，绘制相应的控制图，包括平均值图、范围图、方差图等。
控制图应具有明确的控制限和中心线。
4. 分析控制图：根据控制图的规律，分析过程中的变异情况，判断过程是否稳定，并确定是否存在特殊因素。
5. 采取纠正措施：根据控制图的分析结果，采取相应的纠正措施，以减少过程的变异，提高过程的稳定性和能力。
6. 持续监控和改进：通过定期绘制和分析控制图，持续监控过程的稳定性和能力，并根据分析结果进行相应的改进措施。
五、数据分析方法1. 均值与范围法：通过计算过程的平均值和范围来判断过程的稳定性和能力。
2. 方差分析法：通过分析过程中的方差来判断不同因素对过程的影响程度。
3. 散点图法：通过绘制散点图来判断两个变量之间的关系和相关性。
4. 直方图法：通过绘制直方图来分析过程中的数据分布情况。
六、SPC的关键要素1. 数据的准确性和完整性：确保收集到的数据准确无误，并覆盖过程中的所有关键环节。
SPC-统计过程控制作业指导书
福建正闽钢圈制造有限公司统计过程控制作业指导书（SPC）编号： JS-WI-003版本： A/0编制：蒋可能审核：高书辉批准：1目的提供SPC的使用准则及步骤，并说明使用方法，以便在运用控制图时能够正确地决定、检讨控制界限与进行控制图的判读。
2范围X-R控制图、P控制图、Cpk（制程能力指数）的运用管理。
3定义3.1 计量值特性凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性，例如重长等。
3.2 计数值特性凡产品的品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值的特性，例如不合格数、不良品率等。
4职责4.1 相关部门：SPC的运用与维持。
4.2工程部：SPC的使用的规划。
5作业指导5.1控制图使用规划及选择原则5.1.1 使用规划由QA及工程部根据各制造工序影响因素及质量影响因素，结合成本及效益，全面规划需采取控制图控制的工序和产品特性。
5.1.2 选择原则5.1.2.1 计量值特性选用X-R控制图。
5.1.2.2 计数值特性选用P控制图。
5.2 控制图绘制、使用步骤5.2.1 首次使用控制图的作业程序5.2.1.1 决定须控制的特性。
5.2.1.2 搜集25组数据。
5.2.1.3 计算中心线(平均值)及控制上、下限。
5.2.1.4 绘制控制图。
5.2.1.5 检查是否有超出控制界限的点5.2.1.6 将这些超出控制界限的资料剔除并重新计算中心线(平均值)及控制上、下限。
5.2.1.7 决定控制图的中心线(平均值)及控制上、下限。
5.2.2 现场使用控制图的作业程序5.2.2.1 在新的控制图纸划出控制图的中心线(平均值)及控制上、下限。
5.2.2.2 依规定的抽样频率及抽样数，并将所得资料记录于控制图上，且依所使用的控制图种类进行计算。
5.2.2.3 将计算结果描点于控制图上。
5.2.2.4 控制图判读及异常控制图纠正/预防措施5.2.2.5 检讨控制界限5.2.2.5.1当完成一张控制图时，根据控制图图纸上的资料重新计算中心线（平均值）及控制上、下限。
统计过程控制(SPC)作业指导书
统计过程控制（SPC）作业指导书
1 目的
1）利用统计技术对生产过程进行评价，可以使我们对所采用的生产系统的工艺性能、工序能力有比较全面、科学的认识，并在此基础上持续不断的改进以满足日益增长的顾客和市场对产品质量的要求；
2）利用统计技术对稳定的生产过程进行控制，可以避免生产无用的输出，从预防入手避免大量的浪费；
3）利用统计技术，可以对引起产品质量或系统产生变差的原因性质（特殊原因或普通原因）进行有效、科学的识别，可使我们有针对地对产生变差的不利原因采取相应的措施（局部措施或系统措施）予以消除或减少，从而为生产管理提供了一个高效率、低成本的科学手段。
2术语
1）统计过程控制
使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态从而提高过程能力。
2）计数型数据
可以用来记录和分析的定性数据，计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它通过p、np、c和u图来分析。
3）计量型数据
定量的数据，可用测量值来分析，即可用计量单位如mm、kg、N.m等来表示的数据，X－R图，X－s、中位数和移动极差控制图都用于计量型数据。
4）控制图
用来表示一个过程特性的图象，图上标有根据那个特性收集到的一些数据，
如一条中心线，一条或两条控制限。
它有两个基本用途：一是用来判
定一个过程是否一直受统计控制，二是用来帮助过程保持受控状态。
5）过程均值
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程平均值，通常用X来表示。
6）控制（极）限
控制图上的一条线（或几条），作为制定一个过程是否稳定的基础。
如有超。
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统计过程控制作业指导书1 目的应用适当的统计技术，对定量信息进行分析处理，以控制过程特性，确保产品质量特性达到规定的要求。
2 适用范围适用于质量策划、过程特性、产品特殊特性及持续改进的数据统计和分析。
3 参考文件《统计过程控制（SPC）参考手册》4 名词和定义4.1 统计过程控制：是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
4.2 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。
4.3 过程变差：由于普通和特殊两种原因造成的变差，本变差可用样本标准差S 来估计。
4.4 过程固有变差：仅由于普通原因产生的那部分过程变差。
该变差可以从控制图上通过R/d2 来估计。
4.5 过程能力：仅适用于统计稳定的过程，是过程固有变差的6σ范围，式中σ通常由R/d2（σR/d2）计算而得。
4.6 Cp：能力指数4.7 Pp：性能指数4.8 Cpu：上限能力指数4.9 Cpl：下限能力指数4.10 Cpk：这是考虑到过程中心的能力指数，定义为Cpu和Cpl的最小值。
4.11 Ppk：这是考虑到过程中心的性能指数。
4.12 Ca：偏移度4.13 UCL：（Upper Control limit）上控制限LCL：（Lower Control limit）下控制限5 权责5.1 制定责任5.2 实施责任5.2.1 质量管理处负责指导、监督各部门统计技术应用的有效性。
5.2.2 技术部5.2.2.1 负责研究初始过程能力并提出改进措施。
5.2.2.2 负责针对质量月报中提到的过程能力达不到要求的进行分析，提出改进措施。
5.2.2.3 负责对现场过程控制中过程特性和产品特性变差较大的利用控制图进行分析，并提出改进措施。
5.3品保部质检处5.3.1 负责制定和修正控制用控制图的上、下控制限。
5.3.2 负责收集生产各处室完成的控制用控制图，并对实际的过程能力进行计算，将过程能力指数计算结果报到质量月报中。
5.4 生产各处室负责按照控制计划的要求对需用控制图进行控制的项目，在控制用控制图上进行过程监控。
5.5 由CFT小组每天对控制图进行监控,对工艺技术人员不能解决的异常问题及时分析对策。
6 内容及要求6.1确定需求6.1.1统计过程控制用于研究工序能力、监控工艺状况、评估测量系统。
6.1.2技术部在产品质量先期策划时要确定每一过程适用的统计技术，并纳入控制计划。
6.1.3技术部在新产品差异性分析以后，对差异方面的产品特性进行初始过程能力的研究。
6.2 统计过程控制的应用时机6.2.1初始过程性能Ppk研究6.2.1.1APQP小组按照《产品质量先期策划程序》规定，在新产品开发试生产阶段进行初始过程能力研究。
初始过程能力研究计划见附件1。
6.2.1.2 数据的采集和过程性能指数的计算（1）APQP小组成员收到初始过程能力研究计划以后，连续收集要求测量特性的实测数据。
技术人员根据数据绘制分析用控制图，具体见附件2。
（2）技术人员进行过程性能指数Ppk的计算；算的Ppk若小于1.67或达不到顾客的要求，技术人员应分析引起波动的特殊原因和一般原因，并通过实施改进措施来排除或减少波动。
6.2.2 量产阶段过程能力的连续监控6.2.2.1 数据的收集和图表制作（1）质检处接到量产阶段的控制计划以后，对要求运用统计过程控制方法来控制的特性进行数据的采集，并计算出稳定状态、且Cpk≥1.33时的上、下控制界限，将此上、下控制限传递给相关生产处室。
（2）生产处室在接到技术部门下发的控制计划以后，将质检处制定的控制限沿用到控制用控制图（见附件3）上，并要求现场按照控制计划要求的取样频率进行数据的采集和描点。
描点的分布出现异常后，按照点的分布趋势，在生产调整范围内的，由操作工对工艺参数进行调整，超出生产工艺参数调整范围的，操作工将信息反馈给工艺技术人员，由工艺技术人员进行调整。
CFT小组负责每天对控制图进行监控，对工艺技术员不能解决的问题及时分析对策。
操作工/工艺技术人员将异常原因和采取的措施记录在控制用控制图上。
（3）质检处及时收集生产完成的控制用控制图（见附件3），对实际的过程能力进行计算，并将计算结果上报到质量月报中。
（4）技术部对过程能力不足的，从现场“人、机、料、法、环”各方面进行诊断，找出过程能力不足的主要原因，并制定改进措施。
6.2.2.2 过程能力的分析A.过程能力的评价标准(1)确定为特殊特性的过程能力Cpk≥1.33；(2)一般特性的过程能力Cpk≥1.00；B.在过程能力分析时,应结合Cp和ca两方面对过程进行诊断分析,Cp和ca所表示的过程能力见下表:C.如果工序确实没有能力，应采用100％的检验等措施。
D.工序能力很高时，例如：Cpk值至少是3.0，主管人员可适当减少抽样次数或更改控制计划，更改时需获得APQP小组的批准。
E.当特殊特性过程能力Cpk小于1.33，一般特性的过程能力Cpk小于1.00时，按照6.2.2.1(3)、（4）执行。
6.3统计过程控制的方法6.3.1 X－Ｒ控制图的运用目的X－Ｒ控制图是检查制造过程是否处于稳定状态的有效手法之一。
6.3.2 X－Ｒ控制图的制作顺序:根据附件3（控制用X－Ｒ控制图模型）说明顺序。
(１)按照控制计划要求的频次和容量，在生产过程稳定的情况下，进行数据的采集，需取得20～25组的数据。
注1:Xbar-R图子组大小:一般抽取4-5件连续生产的产品的组合,从代表单一口型、刀具等生产出的半成品中选取。
这样做的目的是每个子组内的半成品都是在很短的时间间隔内，及非常相似的生产条件下生产出来的。
注2：子组频率：其目的是检查过程随时间而发生的变化。
应当在适当的时间内收集足够的子组，这样子组才能反映潜在的变化。
这些变化的潜在原因可能是换班、或操作人员更换、材料批次更换等。
如每班一次、每小时一次。
注3：采点时机：无论是分规格采点或等公差采点，均在开始正常连续生产出合格半成品后连续取点。
(２)计算每个子组的均值X 。
nX X X n +++=X .....21 注：Ｘ１：第一次的测定值Ｘ２：第二次的测定值…………………………Ｘｎ：第ｎ次的测定值ｎ ：子组的样本容量(３)计算各组极差Ｒ。
Ｒ＝Ｘ最大值－Ｘ最小值(4)根据数据计算控制限，[X 控制图] 过程均值：k X∑=X 上控制限：R A X UCL X 2+= 下控制限：R A X LCL X 2-= 这里的∑X 是：样品的平均值的和，ｋ：子组的数量，A 2：系数[Ｒ控制图]平均极差 kR R ∑= 上控制限 R D UCL R 4=下控制限 R D LCL R 3=下限控制界限样品的大小n 在6以下的场合不能使用。
这里的Ｒ∑是：极差的和，ｋ：子组的数量，Ｄ３、Ｄ４：系数(5)计入控制限控制图，以及Ｒ控制图，中心线用实线（红），控制限用虚线（红）记入。
控制界限上的点，控制界限外的点，为了判断容易做上记号（像◎等）。
(6)记入其它的项目在控制用控制图纸上的指定栏里记入部门、工序、计算控制限日期、工程规范、部件号、部件名称、样本容量/频率、特性、日期、打点人；测量仪器、设备故障及维修记录、异常点的纠正措施等。
(7)确认稳定状态如果记入的点在全部控制界限内，所取得的数据，制造过程最好视其为稳定状态来考虑。
但是，发生如下所示现象的时候，在过程中因为会发生特别偏差的原因，所以要尽早查明原因，去除偏差的要因。
6.3.3过程能力的计算6.3.3.1过程性能指数的计算（1） 在做初始过程能力研究时候，对过程性能指数进行计算；（2）过程性能指数Pp 、Ppk 的计算公式：sLSL USL Pp σ6-= Ppk=min(Ppu ，Ppl) 其中：s X USL Ppu σ3-= ； sLSL X Ppl σ3-= s σ：X 的标准偏差。
6.3.3.2过程能力指数的计算：（1）现行的控制图反映过程处于统计控制状态之后开始过程能力的评定。
（2）Cp 、Cpk 、ca 的计算公式：26d RLSL USL Cp σ-= Cpk=min （Cpu ，Cpl ） 其中：23d R X USL Cpu σ-= ； 23d RLSL X Cpl σ-= （σ：标准偏差（推定值） 2d R =σ） X ：X 的平均 k X∑=X ） 这里ｘ∑是：样品的平均值的和，ｋ：组数，ｄ２：系数USL ： 规格上限值LSL ： 规格下限值Cp Cpk ca -=1 注4：控制线重新计算的时机：质检处每月对控制线进行定期的评审，如本月发生设备改造、使用新工装、长期换胶料品种等事件而使控制图失控时，技术部确保失控的原因已被识别和消除或制度化后，质检处重新计算控制线。
确保当所有的极差点和平均值图与新的控制限比较时，表现为受控，如有必要重复识别/纠正/重新计算。
6.4其它控制图和使用顺序的概要 此处除了X －Ｒ控制图以外，X －MR 控制图、P 控制图如下所示。
（使用控制图以附加的样式为原则使用）6.4.1 X －MR 控制图［单值（X ）和移动极差（MR ）的控制图］X －MR 控制图是在测量费用很大时（比如破坏试验）或是当在任何时刻点的输出性质比较一致时（比如化学溶液的PH 值等）使用。
控制图的样式可以使用X －Ｒ控制图的用纸。
但是记号以及计算式一部分必须更改。
6.4.1.1 X －MR 控制图使用时的注意点 ①单值图在检查过程变化时不如X －Ｒ控制图灵敏。
②如果过程的分布不是对称的，必须增加个体数的数量，确认品质水平。
③单值控制图不能区分过程的零件间重复性，因此，在很多情况下，最好还是使用常规的子组样本容量较小（2到4）的X -R 控制图，尽管在子组间都要求较长的时间。
6.4.1.2 X －MR 控制图的制作顺序①记录数据图从左至右的个体值（测定值）的读出（X ）。
②计算个体值间的移动范围距离（MR ）。
（比如第１和第２的读取的差，第２和第３的读取的差）移动范围（MR ）比个体数（X ）图的数少一个③个体值（X ）图的尺寸取得方法是产品式样公差＋公差外的读取值，测定值的最大值－最小值的2倍的任何一个大的范围。
④移动范围（MR ）图的尺寸的取得方法是和Ｘ图的内容相符的ＭＲ值从0开始到能够全部记入的数值。
6.4.1.3 控制界限的计算计算并打点过程平均值（X ）。
(单值读数之和除以读数的个数，按照常规记为X 。
)计算平均极差（R ）。
R D UCL MR 4= LCL D R MR =3R E X UCL X 2+= LCL X E R X =-2----------------------------＊对于样品数（ｎ）未满7，没有范围的下侧控制界限。