SPC过程能力分析数据生成器
SPC过程能力分析minitab版
1、输入数据。
2、堆栈:将数据堆叠到一列中,点选数据—堆叠—列。
出现堆叠列选项框,选取要堆叠的列，点选当前工作表的列，输入存放堆叠的列C26，点确定,即可出现堆叠的列C26。
3、正态性检验
点选工具栏统计-—基本统计量-—正态性检验
选择堆叠的列C26，点选百分位数线无，正态性检验Anderson-Darling,输入标题,确定
自动生成正态性检验
4、绘制Xbar-R控制图
点选工具栏统计—控制图—子组的变量控制图-—Xbar-R(B）
出现Xbar-R控制图选项框，选择刚堆叠的列，输入子组大小,
点选选项，出现下图对话框，点选检验，选择对特殊原因进行所有检验，确定点选标签，出现下图对话框，输入标题,确定
Xbar-R控制图选项框确定后，自动生成Xbar—R控制图
5、过程能力分析
点选工具栏统计--质量工具—-能力分析--正态
点选单列，选取堆叠的列，输入子组大小、规格上下限，
确定后，自动生成过程能力分析图表。
6、6σ绘制
点选工具栏统计—-质量工具-—Capability Sixpack(S）-—正态
在正态分布对话框中点选单列，选择堆叠的列C26，输入子组大小、规格上下限点选检验,出现下图对话框，点选进行所有8项检验（A），确定
点选选项，出现下图对话框，输入标题，确定确定后，自动生成。
SPC中有关过程能力的分析机理
说明
1 水平的合格品率为68% 2 水平的合格品率为95.4% 3 水平的合格品率为99.73% 4 水平的合格品率为99.994% 5 水平的合格品率为99.9999% 6 水平的合格品率为100%
值 0.33 0.67 1.0 1.33 1.67 2.0
0.33 0.68 1
1.33
1.67
2.00
短期过程能力：仅由偶 因引起的变异所形成的 过程能力，既是指过程 处于稳定的过程能力， 反映短期变异。此变异 可由控制图的有关参数 估计：
长期过程能力：是指由偶因和异因之和引起的总变 异所形成的过程能力，反映长期变异，也称实绩变 异S。此变异可由控制图的有关参数估计：
1 概念：过程能力指数是衡量过程能力对产品规格
•一般机械能力 •调查的替换
抽样批次
1 2 3 4 5 6 7 8
， •从而K=0，则
，这是“无偏”的情况，即理想状态
。 •当 •恰好位于公差上限或下限时
•从而，K = 1
；
•当 位于公差界限之外时，
。
•此时， ，则
。此时的 Cpk 为“ 0 ”
•即：
•当
时，工序加工过程中的不合格品率
大于或等于50%。对不合格品率这样大的工序，已远
远不能满足加工的质量要求，故认为此时的工序能
0.36 18.92 13.18 9.16 6.28 4.21 2.75 1.40 1.06 0.63 0.36 0.20 0.11 0.06 0.03 0.01 0.01 0.00
0.40 20.19 14.59 10.55 7.53 5.27 3.59 2.39 1.54 0.96 0.59 0.35 0.20 0.11 0.06 0.03 0.02 0.01 0.00
一键自动生成spccpkMSAPPK数据工具模板
一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具-模板一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具退出360等平安软件，假如不退出，则允许全部操作，不然一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具全部操作，不然会安装失败！一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具一键自动生成spc cpk MSA PPK数据工具是我以前全部品质工具的汇总这个工具的生成数据的效率更高是质量人员的值得参考的工具。
SPC-过程能力分析报告
废品率 (%)
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施
召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题
在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.
3
员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标.
所以他们什么也没做.
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2000
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。
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。
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。
2.2 SPC的关系链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识 三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案
例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5%
总经理给全厂颁奖
3
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！
总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （X ）
极差 （Range）
σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
中位数 ˜x 单值
（Individual）
一组测量值的均值
解释
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
SPC过程能力分析
2.2、受控性检验
22
23
2.3直方图的观察分析与调整
2.3.1、形状分析与判断
（1）正常型： （2）偏向性： （3）双峰型 ： （4）孤岛型： （5）平顶型： （6）锯齿形；
24
正常 型：
双峰 型：
孤岛 型：
平顶 型：
形状：中间高、两边 低 可 体 判 行 态， 以 形 断 正 。出左 参 状 ： 常现右 差 可 ，两基不判处个本齐定于顶对，工稳峰称看序定，整运状。这 是由于数据来自不同
7
2、过程控制和过程能力
过程控制
受控 (消除了特殊原因) 时间 范围 不受控 (存在特殊原因)
8
过程能力
9
每个过程可以分类如下： 受控或不受控 是否有满足客户要求
满足要求 可接受 不可接受
受控
不受控
特殊原
1类
3类
因变差
2类
4类
普通原因 变差
普通原因和特 殊原因变差
10
3、过程能力及过程能力指数概念
过程能力：指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化，也就是在 受控状态下，实现过程目标的能力。
过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法： Cp：过程均值 与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk：过程均值 与规范中值不一致时的过程能力指数。 •过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力。 Pp：过程均值 与规范中值一致时的过程性能指数。 Ppk：过程均值 与规范中值不一致时的过程性能指数。 •过程性能指数表述，存在普通原因变差和特殊原因变差。
11
过程能力指数计算
12
Cp 不受过程 位置的影响， 这个指数只 是针对双边 公差而计算 C的pk。和Cp应该 总是一起进行 评价和分析。 如果Cp 值远 大于对应的 Cpk值，表明 13
SPC八大控制图自动生成表
过程能力分析
40
115.243
35 112.500 117.500
30
25
-6δ -5δ -4δ -3δ -2δ -δ +δ +2δ +3δ +4δ +5δ +6δ
Sigma分布 规范值 频率分布 正态分布
频率 20
15
10
5 0 0.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
X
Xቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
117.000 116.000 115.000 114.000
规范下限 LSL 规范上限 USL
X控制图
中心限 CL
113.000 112.000 111.000 110.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
通往初始面板
X-R图及过程能力分析
对比其他控制图 对照输入数据
生成报告
查看并填写报告
118.000
查看X-S图
查看中位数图
返回数据登入
子组容量 n 总组数 Count 总样本数 N 平均值 X 最大值 Max X 最小值 Min X 平均中位数 Mid X 规范上限 USL 中心限 CL 规范下限 LSL 上限值 UCL (X) 中心限 CL (X) 下限值 LCL (X) 上限值 UCL (R) 中心限 CL (R) 下限值 LCL (R) 偏度 Skewness 峰度 Kurtosis 预估不良率(PPM) 标准差 Std.Dev.= 标准差 Sigma= Pp= Ppk= Ca= Cp= CPU= CPL= Cpk= Grade= 5 25 125 115.2433 116.9600 112.9600 115.2572 117.5000 115.0000 112.5000 116.116 115.243 114.370 3.198 1.513 0.000 -0.1448 -0.1734 272.740 0.875 0.650 0.953 0.860 9.73% 1.281 1.157 1.406 1.157 C
SPC过程能力分析
2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时， 即工序在此时刻处于稳定状态时， 还需要进一步将直方图同规范界限 （即公差）进行比较，以分析判断 工序满足公差的程度。
27
2.4、过程能力/性能指数分析：
目的：过程能力满足规范的程度评价， 判断能力是否充足，寻找改进方向。
判断原则：
一般对于关键产品性能，要求
的总体（数据混淆）， 例如这两是个由工于人测、量或误两 批 差原 、料原、料或变两化台、设短备时 缓生 造 间 岗 规慢产 成 内 、范的生的的有操不倾产同产。不作向过的品熟疏起程产混练忽作中品在工、用某（一人混所种数起替入 致，如风机的老化导 25
锯齿型：
偏向 型：
偏态原因很多，有时 是剔除了不合格品后 作的图形，有时是习 惯“宁小勿大”或 “宁大勿小”造成。
数据正态，过程不受控，无法直接分析Cp、Cpk；过程性能 指数Pp=0.57，Ppk=0.44，过程能力不足，且趋中性存在偏差； 导致过程性能指数低的主要原因是铝含量控制偏高，波动大以 及特殊原因的波动较多。
导致波动的原因：班组差异性及其他。
32
33
7
2、过程控制和过程能力
过程控制
受控 (消除了特殊原因) 时间 范围 不受控 (存在特殊原因)
8
过程能力
9
每个过程可以分类如下： 受控或不受控 是否有满足客户要求
满足要求 可接受 不可接受
受控
不受控
特殊原
1类
3类
因变差
2类
4类
普通原因 变差
普通原因和特 殊原因变差
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3、过程能力及过程能力指数概念
4
5
如果只存在变差的普 通原因，
SPC-过程能力分析
统计过程控制（SPC ）一、 基本概念1. 变差1.1 定义:过程的单个输出之间不可避免的差别。
1.2 分类:1.2.1 固有变差(普通变差)：仅由普通原因造成的过程变差,由σR/d 2来估计。
1.2.2 特殊变差:由特殊原因造成的过程变差。
1.2.3 总变差:由于普通和特殊两个原因造成的变差,σS 估计。
2.过程2.1 定义:能产生输出—- 一种给定的产品或服务的人、设备、材料、方法和环境的组合。
过程可涉及到我们业务的各个方面，管理过程的一个有力工具，即为统计过程控制。
2.2 分类:2.2.1 受控制的过程:只存在普通原因的过程。
2.2.2 不受控制的过程:同时存在普通原因及特殊原因的过程。
又称不稳定过程。
3.过程均值: 一个特定过程的特性的测量值,分布的位置即为过程平均值,通常用X 来表示。
4.过程能力:一个稳定过程的固有变差( 6σR/d 2)的总范围.5.过程性能:一个过程总变差的总范围( 6σS ).6.正态分布：一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟型频率分布，它是计量型数据用控制图的基础，当一组测量数据服从正态分布时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处正负二个标准的区间内。
这些百分数是控制界限或控制图分析的基础,而且是许多过程能力确定的基础。
7.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。
ˆˆˆˆ8.措施8.1 定义:减小或消除变差的方法。
8.2 分类:8.2.1 局部措施:用来消除变差的特殊原因,由与过程直接相关人员实施,大约可纠正15%的过程问题。
8.2.2 对于系统采取措施:用来消除变差的普通原因,要求管理措施,以便纠正,大约可纠正85%的过程问题。
9.标准差: 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(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。
统计过程控制(SPC)在制造业中的应用案例分析
统计过程控制（SPC）在制造业中的应用案例分析统计过程控制（SPC）是一种常用于制造业中的质量管理方法，通过对过程中的关键参数进行监测与控制，确保产品质量稳定可靠。
本文将以一家汽车零部件制造企业的案例为例，分析SPC在制造业中的应用。
该企业是一家专业生产汽车引擎活塞的制造商，其产品质量直接关系到汽车发动机的性能和寿命。
为了保证引擎活塞的质量，在生产过程中，该企业采用了SPC方法来监控关键参数，及时调整生产过程，提高产品质量。
首先，在SPC的实施过程中，该企业明确定义了关键参数，并建立了相应的控制图。
在引擎活塞的生产过程中，关键参数包括活塞直径、活塞高度、活塞内孔直径等。
通过在生产线上设置检测装置和传感器，实时监测这些参数，并将数据输入到SPC软件中进行分析和控制。
接下来，该企业使用SPC软件对收集到的数据进行统计分析。
通过统计分析，可以了解到每个关键参数的平均值、标准差、极差等信息，以及其变化趋势。
通过对这些数据进行分析，可以判断生产过程的稳定性和一致性。
当关键参数超出了控制界限，即超出了产品质量的上下限时，SPC软件会自动发出警报，提醒相关人员进行相应的调整和控制。
此外，SPC软件还可以生成各种控制图，如X-bar控制图、R控制图和P控制图等。
这些控制图可以直观地显示出生产过程的稳定性和变异性。
通过观察和分析控制图的规律，可以判断生产过程是否受到特殊因素的影响，如材料变化、设备故障或人为误操作等。
当发现特殊因素时，及时采取纠正措施，以确保产品质量稳定。
此外，SPC软件还可以进行过程能力分析，通过分析过程能力指标（Cp、Cpk）等参数，评估生产过程的稳定性和能力。
通过这些分析，可以确定生产过程是否满足质量要求，并及时调整和优化生产过程，以提高产品质量和生产效率。
在该企业的实践中，SPC方法的应用取得了显著的效果。
通过SPC的实时监控和调整，引擎活塞的关键参数稳定在设计要求的范围内，产品质量得到了有效控制。
SPC过程能力分析(制程能力分析)73页
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
27
7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品，当零件质量特性为常态分配时，其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成，则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E，各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具，重复测量同一产品之质量特性时，所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility)：此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2)，即不同检验人员，以同一部测量仪具，重复测
量同一产品之质量特性时，所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性，其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 ：
其中 μ(Xi)为零件之平均数，σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL－LSL，组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品；在组件 公差范围外者属不良品，其机率之计算如下：
运用SPC开展扭矩控制过程能力提升案例浅析
运用SPC开展扭矩控制过程能力提升案例浅析作者：姜磊郭维夏李龙龙来源：《时代汽车》2020年第04期摘要：本文以上汽通用五菱总装车间压缩机支架固定螺栓扭矩为例，运用SPC对扭矩过程控制能力进行分析，并在此基础上开展问题分析与解决。
关键词：SPC;CP;（制造过程精密度）;CPK（制造过程能力指数）;均值极差图;动态扭矩;静态扭矩1 引言汽车制造工厂通常使用QCOS开展扭矩监控，监控扭矩为静态扭矩，当QCOS检测扭矩不合格时，首先要对动态扭矩拧紧的过程能力进行分析，在工厂中通常采用SPC对拧紧过程能力进行分析，生产中的总变差通常由94%的普通原因+6%的特殊原因导致，对于扭矩质量控制而言，就是要消除94%的普通原因，以持续改进质量。
2 运用SPC分析实例以总装车间压缩机支架连接螺栓扭矩为具体案例进行分析，发动机分装线在6月上半旬开展QCOS测量时，发现6次CN112、CN050V压缩机支架固定栓扭矩超标，车间对于该拧紧点的制造过程能力开展分析（表1）。
在开展SPC分析前，需要选定子组样本容量，并选择合适的工具开展数据测量：每个子组都是一个样本，样本量越大，控制图就会越敏感，发现偏移的能力越强，但是两本量过大，数据收集的负担越重，所以综合考虑，子组的容量通常设定为5，数据收集条件好的工厂或车间可以设置为更高。
在取样过程中，为了数据的有效性，可以每个班次取一个子组数据，但是子组数据必须是测量的连续n台车（本文中n=5）。
在扭矩测量工具的选择上，不能用指针扳手作为测量工具，需要选择精度高的手动扳手配合动态扭矩传感器进行测量。
通过数据测量，收集到如下数据（表2）：关于控制图生成的方式主要有两种，一种是手动计算，这类计算在相关手册、SPC文件中有详细公式与相关系数查询方法，本文不做介绍。
本文计算的方法是将以上数据导入Minitab 中进行计算，直接生成如控制图1：将以上数据导入Minitab中，生成如下控制图，并对过程能力图和均值极差图开展过程能力分析：3 对扭矩偏大的问题开展原因分析并进行问题解决在整车工厂中，扭矩质量的主要因素分为人、机、料、法、环五个因素，分析这5个因素常用的分析工具为鱼骨图，在这里，我们也用鱼骨图对本案例开展原因分析（图2）。
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18.982 19.008 18.976 19.022 19.002 19.022 19.026
在确定过程能力之前， 过程必须受控
0.06 0.06 0.06 0.11 0.09 0.07 0.05 0.07 0.03 0.1 0.09 0.08 0.08 0.09 0.08 0.09 0.12 0.1 保存期限：关键参数15年，非关键参数3年
4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 4-22 AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM AM
过程研究
工厂：余姚恒大 机器编号：卡尺 X= 19.01 部门：质量部 工序：测试 日期：2013年04月22日 UCL=X+A2R= 19.05 LCL=X-A2R= 18.96
均值极差控制图
计算控制限的日期：2013.4.26 特性：尺寸 样本容量/频率：连续 18.8 19.2 工程规范：
编号：RL/QR-C0512
子组 容量 2 3 4 5 6 7 8 9 10
A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.348 0.14 0.18 0.22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
0.1 0.08 0.1 0.11 0.1
0.1 0.09
保存部门：生产技术部
表格设计：杨清松 2004年11月10日
19.02 19.02 18.99 18.98 18.96 94.97 19.05 18.99 19.04 19.04 19.03 18.98 19 18.95 19.04 18.98 19.02 19.04 18.97 18.98 18.95 95.04 94.97 95.05 18.994 19.022 19.032 18.994 19.004 19.004 19.016 19.004 19.004 19.004 19.014 19.008 18.994 19.01 19.04 19.03 18.98 19.04 19.02 95.11 19.06 19.05 19.05 19.04 18.94 18.96 19.04 19.05 18.96 19 18.95 19 19.02 18.98 19.05 95.16 94.97 95.02 18.97 19 19.04 19.02 19 19.05 18.99 19.01 19.02 19 95.02 19.01 19.03 18.96 19.01 19.01 19.01 95.02 18.99 19.02 18.99 19.01 19.01 95.02 19.05 19.03 19.02 18.97 18.95 95.02 19.05 18.99 19.05 18.96 19.02 95.07 19.01 18.96 18.94 19.02 19.02 94.95 18.99 18.96 19.03 18.99 19.05 19.04 95.07 19.03 18.98 19.04 18.96 18.94 94.95 19.014 19.008 18.99 19.01 19.06 18.94 19.05 18.98 95.04 18.95 19.04 19.02 18.94 18.96 94.91 19.04 19.06 18.98 18.98 18.98 95.04 18.96 19.05 18.95 18.96 18.96 94.88 19.03 19.04 19.03 18.95 19.06 95.11 19.06 18.98 18.99 19.02 18.96 95.01 19.02 19.06 18.96 19.06 19.01 95.11 18.96 19.05 19.02 19.05 19.05 95.13
均值（X）图
19.08 19.06 19.04 19.02 19 18.98 18.96 18.94 18.92 18.9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 R=0.0848 0.2 0.15 0.1 0.05 0 1 日期 时 1 2 读 3 数 4 5 和 均值 极差 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 UCL=D4R= 0.178928 LCL=D3R= 极差（R）图
零件号：ZSC1116NN 产品名称:凸轮轴位置 传感器 控制图判别准则： 1.1个点远离中心线超 过3个标准差 2.连续7点在中心线一 侧 3.连续6点上升或下降 4.连续14点交替上下变 化 5.2/3的点距中心线的 距离超过2个标准差 （同一侧） 6.4/5的点距中心线的 距离超过1个标准差 （同一侧） 7.连续15点排列在中心 线1个标准差范围内 （任一侧） 8.连续8个点距中心线 的距离大于1个标准差 （任一侧） 采取措施的说明