SPC 过程能力分析
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（Statistical Process Control）是一种通过数理统计方法对过程进行分析和控制的方法，旨在提高产品或服务的质量和稳定性。
本报告将对SPC过程能力进行分析，具体包括定义SPC过程能力、计算SPC过程能力指标、应用SPC过程能力分析等方面。
一、SPC过程能力的定义SPC过程能力（Process Capability）是指在稳态条件下，衡量过程的输出与需求规格之间的性能差异的一种方法。
它评估了过程是否能够生产出符合要求的产品或提供满意的服务。
SPC过程能力通常用过程能力指数（Cp）和过程潜力指数（Cpk）来衡量。
二、SPC过程能力指标的计算1.Cp的计算Cp用于衡量过程分布范围与公差范围之间的比值，其计算公式如下：Cp=(USL-LSL)/(6*σ)其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，σ为过程标准差。
2. Cpk的计算Cpk用于衡量过程分布中心与规格中心的偏离程度，其计算公式如下：Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))其中，μ为过程平均值。
三、应用SPC过程能力分析1.分析过程稳定性在进行SPC过程能力分析之前，首先需要确保所分析的过程是稳定的，即过程输出值呈现随机变动的特征。
可以通过控制图（Control Chart）来判断过程的稳定性。
2.计算过程能力指标根据实际生产过程数据，计算Cp和Cpk指标。
如果Cp < 1，说明过程不能满足规格要求。
如果Cpk < 1，说明过程中心偏离规格中心较大。
3.判断过程能力根据过程能力指标的计算结果，进行能力判断。
通常情况下，当Cp > 1.33且Cpk > 1.33时，认为过程具备较好的能力，能够满足规格要求。
当Cp > 1且Cpk > 1时，认为过程具备一般的能力，但仍有改进的空间。
当Cp < 1或Cpk < 1时，需要对过程进行调整和改进。
SPC过程能力的分析
10 月
11 月
12 月
提高Cpk的途径
• 减少偏离度 k，即减少 |M- μ |：纠偏， 提高过程能力找出合理的目标值的范围 Cpk = (1−K)CP • 减少标准差σ ：减低波动 • 与顾客商议，能否扩大规范限
• 过程能力的另一个常用指数是 Cpm 。 当生产过程不但给出上下公差限，而 且给出过程的目标值 m 时，可以用 Cpm 表示过程能力
1.81
1.8
1.62 1.63 1.58 1.52 1.42 1.46 1.41 1.62
1.6 1.4 1.35
变量 Cp Cpk Ppk
数据
1.22
1.2 1.0 0.97
1.12 0.97 0.83 0.81 0.86 0.81 0.88 0.73 0.76
0.8 0.6 6月 7月 8月 9月 月份
USL LSL Cpm 6D
D ( m) 2 2
Cpm 的应用更广泛，可以指定任意值
作为过程目标。
• Cp与Cpk 相差不大、Cp较小，说明产生过程波动
大。 • Cp与Cpk 相差大、Cp也较小，说明产生过程不仅 波动大，均值和目标值偏离也大。
Cp, C pk , Pp k 的时间序列图
1.00 0.95
0.92 1.00 变量 Cp Cpk Ppk
例1
0.92 0.90
0.90
0.88
0.87
0.88 0.87 0.86 0.82 0.81 0.82 0.80
数据
0.85
0.81
0.83 0.80
0.80 0.75 0.70
0.75 0.73 0.70
0.75 0.74
0.74 0.71
SPC过程能力分析
控制图是SPC的核心工具，它是一种图表示方法，用于实时监控过程中的关键变量。控制图通常包括中心线（CL ）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），以及点估计值和过程控制界限。当点估计值超出控制界限或点估计 值在界限附近波动时，可以判断过程存在异常。
SPC的作用
监控过程稳定性
SPC可以实时监控生产过程中的关键变量，如产 品尺寸、重量、强度等，确保它们在可接受的范 围内波动。当发现异常时，可以及时采取措施消 除异常，恢复过程的稳定性。
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
总结经验
集成化和云化
企业将更多地采用集成化和云化的SPC技术，实现数据的快速共享和高 效处理，提高生产和管理效率。
03
工业4.0与IoT集成
SPC技术将与工业4.0和物联网（IoT）技术紧密结合，实现生产过程的
全面数字化和智能化。
SPC应用的发展趋势
拓展应用领域
SPC技术的应用领域将进一步扩大，例如在医疗、教育、服务业等 领域的应用，为企业提供更全面的质量管理解决方案。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
Ppk的计算
Ppk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC（过程能力分析）是统计过程控制的缩写。
它是一种统计工具，用于分析并监控一个过程的能力。
SPC过程能力分析是指通过测量和分析过程的输出来评估该过程达到规定要求的能力。
在本文中，我们将探讨SPC过程能力分析的概念、应用以及如何进行过程能力分析。
一、SPC过程能力分析的概念在SPC过程能力分析中，我们通常使用两个指标来评估一个过程的能力，即过程的稳定性和过程的能力。
过程的稳定性是指该过程的输出是否在一个可控制的范围内变动，而过程的能力是指该过程在满足规定要求的情况下能够产生符合要求的输出。
二、SPC过程能力分析的应用1.制造业中的过程能力分析：在制造业中，可以使用SPC过程能力分析来评估生产过程对产品质量的影响。
通过收集和分析产品的相关数据，可以确定生产过程是否稳定，并评估该过程是否满足产品质量要求。
2.服务行业中的过程能力分析：在服务行业中，也可以使用SPC过程能力分析来评估服务过程的能力。
例如，可以通过收集客户满意度调查数据来评估服务过程的质量，并确定提供服务的过程是否稳定。
3.医疗保健中的过程能力分析：在医疗保健领域，SPC过程能力分析可以用于监控和评估医疗过程的能力。
例如，可以通过分析手术成功率或患者满意度来评估手术过程的能力，并提供数据支持来改进手术过程。
三、SPC过程能力分析的步骤进行SPC过程能力分析通常需要以下步骤：1.确定过程的输出变量：首先，需要确定要分析和监控的过程的输出变量。
这些变量可以是产品质量指标、服务质量指标或其他与过程相关的指标。
2.收集数据：收集过程的输出数据，并记录在一个数据集中。
数据可以通过抽样、测量或观察来收集。
3.分析数据：通过分析收集到的数据来了解过程的稳定性和能力。
常用的分析方法包括直方图、控制图和能力指数的计算等。
4.评估过程稳定性：通过控制图来判断过程的稳定性。
控制图通常由平均线（中心线）和上下限线组成。
如果过程的输出数据点在控制限范围内波动，说明该过程是稳定的。
SPC-过程能力分析
统计过程控制（SPC ）一、基本概念1. 变差1.1 1.1 定义定义定义::过程的单个输出之间不可避免的差别。
1.2 1.2 分类分类分类: :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 1.2.2 特殊变差特殊变差特殊变差::由特殊原因造成的过程变差。
1.2.3 1.2.3 总变差总变差总变差::由于普通和特殊两个原因造成的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 2.1 定义定义定义::能产生输出—能产生输出—- - - 一种给定的产品或服务的人、设备、材料、方法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 2.2 分类分类分类: :2.2.1 2.2.1 受控制的过程受控制的过程受控制的过程::只存在普通原因的过程。
2.2.2 2.2.2 不受控制的过程不受控制的过程不受控制的过程::同时存在普通原因及特殊原因的过程。
又称不稳定过程。
3.过程均值过程均值: : : 一个特定过程的特性的测量值一个特定过程的特性的测量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分布的位置即为过程平均值,,通常用X X 来表示。
来表示。
4.过程能力:一个稳定过程的固有变差( 6σR/d 2)的总范围的总范围..5.过程性能过程性能::一个过程总变差的总范围一个过程总变差的总范围( 6( 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，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%95.44%的测量值的测量值将落在平均值处正负二个标准的区间内。
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
控制图的构造要素
控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL），通过这三个要素在图表上的 展示，来判断过程是否稳定。
控制图的分析与解读
判稳准则
控制图的分析首先关注过程是否 稳定，通常通过点是否超出控制 限、连续点的排列是否随机等方
面进行判断。
判异准则
当点超出控制限、连续7点位于 中心线同一侧等情况出现时，通
无法解决所有质量问题
SPC过程能力分析主要关注过程的稳定性和能力 ，但无法解决所有质量问题，如设备故障、原材 料缺陷等。
未来发展方向与趋势探讨
智能化分析
随着人工智能和机器学习技术的发展，未来SPC过程能力分析有望 实现智能化分析，自动识别生产过程中的异常和波动。
集成化管理
企业质量管理涉及的部门和流程众多，未来SPC过程能力分析有望 与其他质量管理方法集成，形成一体化的质量管理体系。
提升操作人员技能水平
加强操作人员技能培训和考核，确保操作人员熟练掌握生产技能和 操作规程，减小人为因素对生产过程的影响。
04
过程控制图分析与应用
Chapter
控制图的基本原理与构造
统计过程控制基础
控制图是统计过程控制（SPC）的核心工具，基于 数理统计原理，通过图形化展示过程中的波动，以 区分自然波动与异常波动。
解决方案
通过SPC分析发现，服务过程中存在员工服务态 度和技能水平不够稳定的问题。通过培训和考核 ，提高员工的服务意识和技能水平，最终实现服 务质量的提升和客户满意度的提高。
分析步骤
确定服务过程中的关键质量特性，收集数据并进 行统计分析，应用控制图和服务蓝图等工具进行 过程分析和改进。
经验教训
服务行业也可以应用SPC过程能力分析来提高服 务质量和效率，关键在于确定适当的关键质量特 性，并采取有针对性的改进措施。
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（统计过程控制）是一种以统计方法来控制过程稳定性和质量的管理工具。
通过在过程中收集数据并进行统计分析，SPC可以帮助企业识别和纠正过程中的变异，以确保产品或服务的一致性和稳定性。
本篇报告将对公司进行SPC过程能力分析，以评估和改进其过程控制能力。
一、背景介绍本次分析的对象是一家电子产品制造公司，其主要产品为手机电池。
公司希望通过SPC过程能力分析来评估和改进其电池生产过程的稳定性和质量，以提高产品一致性并降低缺陷率。
二、数据收集和分析为了进行SPC过程能力分析，我们收集了公司过去六个月的电池生产数据。
主要数据包括每月产量、每月缺陷数量以及每月质量控制检查结果等。
通过对数据进行统计分析，我们得出了以下结论：1.控制图分析我们使用控制图来分析过程的稳定性。
通过绘制产量、缺陷数量和质量控制检查结果的控制图，我们发现产量的控制图显示过程处于可接受的稳定性范围内，而缺陷数量和质量控制检查结果的控制图则显示过程存在明显的非随机变异。
2.批次分析我们对每个批次的电池进行了分析，发现一些批次的电池存在较高的缺陷率。
通过深入分析这些批次的生产数据和质量控制记录，我们发现生产过程中存在一些固定的问题，如材料供应商质量不稳定和操作员技能不足等。
三、问题原因分析基于数据收集和分析结果，我们对电池生产过程中存在的问题进行了原因分析。
主要问题包括以下几个方面：1.材料质量不稳定一些批次的电池缺陷率较高，部分原因是材料供应商质量不稳定。
为了解决这个问题，公司应该与供应商合作，建立更加稳定的供应链，并定期审核供应商的质量体系。
2.过程操作不规范操作员技能和培训不足是导致缺陷率高的原因之一、公司应该加强对操作员的培训，确保其熟悉操作流程和使用设备的规范。
此外，公司还应该建立标准操作程序，并通过培训和审查来确保操作员按照这些程序进行操作。
3.设备维护不及时设备故障和维护不及时也会导致生产过程的不稳定性和缺陷率的升高。
质量SPC_控制图与过程能力分析—公司培训用
分组时应考虑的问题
让组內变化只有偶然因素 让组间变化只有非偶然因素
组内变异小 组间变异大
过程的变化
质量特性
时间 35
使用控制图的注意事項
分层问题
同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每 台设备工作精度、使用年限、保养状态等都 有一定差异, 这些差异常常是增加产品质量 波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按 不同的设备进行质量分层, 也应按不同条件 对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了 确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方 法.
异常原因
1）大量微小的原因
1）一个或几个大原因
2）每个微小原因变动小 2）任何一个皆可能发生
3）不易除去
大变动
例如：同批原料内…
3）对品质影响大，可避
机器振动引起，天气转热， 免且必须除去
熟手操作等微小变动
例如：原料群体不良，机
器磨损，刀具磨损、生手
未训练等
21
控制图常见的两种错误说明
对于仅仅存在偶然因素的情况下, 点子越出控制 界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判 断为异常的错误是可能发生的. 这种错误称为第 一种错误即α错误.
控制图与过程能力分析--SPC
品质培训项目讲义
1
课程纲要
控制图
1.控制图的历史,发展 2.控制图说明/原理/目的 3.正态分布说明 4. α,β风险说明 5. 控制图分类及使用 6. X-R,X-Rn P, c, u控制图
及识图 7.使用控制图注意事项
过程分析SPC
8.过程分析是否在控制状态 的判定 9.过程能力的定义及表示法 10. Ca, Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cmk指數說明 11.过程能力的计算 12.控制图,过程定义的综合运 用
SPC过程能力分析心得
SPC过程能力分析心得1、CP和PP能力指数，通过计算规格展开和过程展开之间的比率来度量过程是否能够满足规格要求。
总体上讲，CP和PP值越高，过程的能力越大。
要计算CP和PP，必须知道规格上限和下限。
CP指数认可这样的事实，即样本代表的是合理的子组，它表明如果能够消除子组间的偏移和漂移，过程的执行效果会如何。
因此，它使用子组内变异来计算过程展开。
另一方面，PP会忽略子组并考虑整个过程的整体变异。
此整体变异囊括了子组间可能发生的偏移和漂移；因此，可用于度量能力随时间的变化。
如果PP值与CP值相差很大，即可以得出结论：子组间存在显著变异。
2、CPK、CPU和CPL潜在过程能力的度量，使用来自研究中的子组的数据进行计算。
他们通过SPC统计过程控制测量过程平均值与规格限之间的距离，并与过程展开相比较：CPL测量过程均值趋近规格下限的程度；CPU测量过程均值趋近规格上限的程度；CPK等于CPU与CPL中的较小者。
3、PPK、PPU和PPL整体过程能力的度量，用整体过程标准差计算。
他们度量的是过程平均值与规格限之间的距离，与过程展开相比较：PPL衡量过程平均值接近规格下限的程度；PPU衡量过程平均值接近规格上限的程度；PPK等于PPU和PPL中的较小者。
4、CPM一个整体能力指数，用于度量过程是否符合规格要求以及是否位于目标处。
CPM将规格展开与数据展开相比较，并考虑数据与目标值的偏差，而不是与过程均值的偏差。
目标与观测值之间的较大距离会导致较小的CPM值。
当改进过程并接近目标时，CPM指数的值将增加。
5、CP和CPK只有双边规格限都给定，CP才有意义，应当同时考虑CP和CPK两个指数，以便对整个SPC的统计过程状况有较全面的了解。
现象一：当CP和CPK都较小，而且两者差别不大时，说明过程的主要问题是σ太大，改进过程应首先着眼于降低过程的波动。
现象二：若CP较大，而CPK较小，二者差别较大，说明过程的主要问题是μ偏离M太多，改进过程应首先着眼于移动μ值，使之更接近M。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC(Satistical Process Control)是一种通过统计方法监控和控制过程稳定性和品质的方法。
它是一种重要的质量管理工具，可以帮助企业降低变异度，提高过程品质，降低产品不合格率和成本。
下面将对SPC过程能力分析进行详细介绍。
首先，过程稳定性是指过程在一定时间范围内是否具有一致的稳定性能。
过程稳定性的评估方法常用的有控制图和过程能力指数。
控制图是一种可以直观地展示过程稳定性的图标。
常见的控制图有X-Bar图、R图和MEWMA图等。
通过监控控制图上的数据点，可以判断过程是否处于可控状态。
如果数据点在控制线范围内并且呈随机分布，则可以认为过程是稳定的。
过程能力指数是用于评估过程长期性能的指标。
常见的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk等。
其中，Cp指标反映了过程能力的上限，Cpk指标反映了过程能力的中心位置和过程标准差的关系，而Pp和Ppk指标则考虑了过程偏离标准和中心位置的影响。
其次，品质能力是指一个过程是否能够满足规定的质量要求。
品质能力的评估方法常用的有直方图和能力指数。
直方图是一种利用统计数据展示数据分布情况的图表。
通过直方图可以了解数据的分布情况，判断过程是否满足质量要求。
如果直方图呈正态分布，则可以认为过程是符合质量要求的。
品质能力指数是用于评估过程是否满足质量要求的指标。
常见的品质能力指数有Cpm、Cpl和Cpu等。
其中，Cpm指标是综合考虑了品质要求和标准差的关系，而Cpl和Cpu指标则分别考虑了过程的下限和上限能力。
综上所述，SPC过程能力分析可以帮助企业评估和改进过程的稳定性和品质能力。
通过SPC过程能力分析，企业可以及时发现过程问题，采取相应的措施进行改进，以降低变异度，提高过程品质，并最终实现质量目标。
需要注意的是，SPC过程能力分析是一个动态的过程。
过程能力是随着时间和条件的变化而变化的，因此，企业需要定期进行SPC过程能力分析，以保持过程的稳定性和品质能力，进一步提高产品质量和竞争力。
SPC过程能力分析报告
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
10
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
SPC过程能力分析简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种对生产过程中的变化进行监控和改进的方法，通过收集和分析过程数据，可以评估过程的稳定性和能力，帮助企业实现质量的持续改进。
本文将介绍SPC过程能力分析的概念、目的和常用的分析方法。
其中包括控制图的应用和过程能力指数的计算。
SPC过程能力分析的目的SPC过程能力分析主要用于评估和改善生产过程的能力，以确保产品质量的稳定性和一致性。
通过分析过程数据，可以判断生产过程是否处于统计控制下，并确定其能力是否能够满足产品的质量要求。
具体目的包括：1.评估过程的稳定性：通过控制图的应用，可以判断过程是否处于统计控制下，即过程数据是否在可接受的变异范围内。
2.评估过程的能力：通过计算过程能力指数，可以评估过程的能力是否满足产品质量要求，以及可能存在的改进空间。
3.改进过程的稳定性和能力：基于对过程的分析，可以制定相应的改进措施，以提高过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析的方法控制图的应用控制图是SPC过程能力分析中最常用的工具之一，用于监控和分析过程数据的变化。
常见的控制图包括：1.均值-范围控制图（X-bar R chart）：用于监控连续型数据的均值和范围，判断过程是否处于统计控制下。
2.均值-标准差控制图（X-bar S chart）：与X-bar R chart类似，用于监控连续型数据的均值和标准差。
3.离散型数据控制图（p chart、np chart、c chart、u chart）：用于监控离散型数据的比例、数量或计数。
4.过程能力控制图（Cp、Cpk chart）：用于评估过程的能力是否满足产品质量要求。
控制图通过将过程数据与控制限进行比较，可以判断过程是否出现特殊因素或异常情况，并及时采取措施进行改进。
过程能力指数的计算过程能力指数可以提供有关过程能力的定量指标，用于评估过程的稳定性和能力。
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
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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：
SPC控制图以及过程能力分析的注意点
SPC控制图以及过程能力分析的注意点
为什么我们的控制图在审核过程中经常会查到这样或者那样的问题呢？这里我说明一些需要注意的要点，当然也不是特别高深的东西！
1）SPC控制图上为什么会出现了产品的规格线或者直接使用产品规格线当作控制线来使用；
2）控制线的确定证据没有，不具有说服力；
3）何时更改控制图的控制线没有人解释清楚，自从使用控制图都是受控状态没有任何更改控制线的记录，失去了可信度；
4）控制图出现了受控情况，但是没有证据显示你已经采取了有效的措施，或者通知相关的过程控制人员的证据；控制图处于没有用的境地；
5）控制图是有办公室人员收集数据后来分析的，不再现场适时使用，等于事后处理，失去了或者基本本来的作用；（注：不是说控制图一定要在现场使用，有些分析报告可以在办公室实施分析，但是这种情况往往是一种验证性的分析，而对现场基本不起指导意义的）；
6）负责描控制点的人不懂得判异准则，也没有培训记录；
7）控制图没有结果记载或者其他一些必要的信息。
8）过程能力分析报告只有Cpk/Ppk的计算和结果，没有计算的条件说明，殊不知Cpk 的计算和分析有着先决条件——那就是过程受控，不能提供过程受控的证据；
9）Cpk很高，比如8，10等等，但是没有任何分析报告，认为结果只要大于1.33就是足够了；
10）报告中分析了Cpk和Ppk,但是两者的结果相差甚远，比如Cpk=2,Ppk=1.2，就没有其他的任何分析为什么这两个结果会差别如此之大呢？
11）分析报告中存在直方图位偏态分布，但是没有进行分析的证据，计算了Cpk。
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2000年11月 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. 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.
不再 “温和的管理”
3 废品率 (%)
2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的组成链
名称
中心线 （Central Line）
解释
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
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均值，通常用 （Process Average） X 来表示。
链 （Run） 变异 （Variation） 特殊原因 （Special Cause） 普通原因 （Common Cause） 控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。 它是分析是否存在造成变异的特殊原因的依据。 过程的单个输出之间不可避免的差别；变异的原因可分为两 类：普通原因和特殊原因。 一种间断性的，不可预计的，不稳定的变异根源。有时被称为 可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在 控制限之内的链或其它非随机性的图形。 造成变异的一个原因，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异的一部分。
SPC可以找出其他结论.
UCL 废品率 (%) 3
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 2001 4 5 6 7 LCL 8
SPC可以找出其他结论
- 但是理由呢 ? 总经理 “ 嗨, 我是按照数据作出结论的─我怎么会错呢？” 专家 “你的结论是把高、低点作为信号观察而得出的。实际上，那都 是噪声（偶然原 因散布）。看这数据，在工程中没有过明显的变化 ”
500
100%
部 门 行 政 费 用
交通 文具 电话 事务 培训 其他
80
60 40 20 0
QC Tools-直方图
直方图是对定量数据分布情况的一种图形表示，由一系列矩形（直方柱）组
成，它将一批数据按取值大小划分为若干组，在横坐标上将各组为底作矩形，以 落入该组的数据的频率或频数为矩形的高。
规格 规格范围 制品范围 SPEC中心
QC Tools-检查表
检查表又称核对表、调查表。它是用来进行数据的收集和整理，并在此基础 上进行原因的粗略的分析。 主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事
故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏.
操作顺序
1. 走进车边 2. 开车锁 3. 坐位调整 4. 引擎启动 5. 空转 6. 出发
• 显示数据波动的形态 • 直观地传达有关过程情况的信息 • 决定在何处集中力量进行改进 • 分析和表达因果关系 • 通过识别症状、分析原因、寻找措施、促进问题的解决
4 5
直方图 因果图
6
7
柏拉图
散布图
按重要性顺序显示每项目对总体效果的作用
• 发现和确认两组相关数据之间的关系 • 确认两组相关数据之间预期的关系
目录
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识
CONTENTS
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 废品率 (%)
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”
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的工具链 序号 1 工具和技术 检查表 应 用
系统地收集数据，以获取对事实的明确认识
2
3
分层法
控制图
将大量的有关某一特定主题的观点、意见或想法按组归类 • 诊断：评估过程的稳定性 • 控制：决定某一过程何时需要调整及何时需要保持原有状态 • 确认：确认某一过程的改进
2000
2001
2001年6月 总经理看到自从去年底以来，废品率降低了.“柳暗花明了！” (记住: 实际上从来没采取任何措施来改善系统) 他得出结论: “强硬的管理方式获得成功！” 总经理断定： “粗暴的爱产生奇迹”
3
废品率 (%)
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 2001 4 5 6
- Dr. Donald J. Wheeler
目录
一、一个真实的故事
二、SPC的基础知识
- SPC的生命特征
CONTENTS
- SPC的关系链
-SPC控制原理
三、控制图
四、过程能力分析
2.1
SPC的生命特征
SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制（统计工程管理）
2
晚会时间 1 1 2 3 4 5 6 7 2000 2001
2000年7月 连续3个月废品率上升
总经理想要收回他的奖励 不但没有保持已有的成绩, 废品率却直线倒退
3 废品率 (%)
总经理反思： “奖励适得其反.这群人需要强硬的管理!”
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 2001 经理想收回奖励.
spc 过程 预防异常因素造成的不正常质量波 动，以消除质量隐患 事先预防 专门设计的控制图， 判定规则 过程是否处于正常状态
工具 判定者 结果 效 果
预防成本一定程度上的提高，但能 有一定的检验成本，预防 及早发现异常，采取措施消除隐患， 成本低。但故障成本较高 带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
SPC之父：休哈特
为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保 证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。
SPC管理的特点 对过程作出可靠的评估；（识别关键控制点的状态） 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；（过程能力CPK） 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；（告警） 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测 和验证工作；（预防成本升高、故障成本降低）
例子
2.3 SPC的控制原理
• 局部措施
• 通常用来消除变异的特殊原因 • 通常由与过程直接相关的人员实施 • 通常可纠正大约15%的过程问题
• 对系统采取措施
• 通常用来消除变异的普通原因 • 几乎总是要求管理措施，以便纠正 • 大约可纠正85%的过程问题
2.3 SPC的控制原理
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
2.1
SPC的生命特征
100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？ 100%检查,重新100%检查,再一次 100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？ 检查为主的品质管理能否减少顾客不 满和不良率而达到目标？
2.2 SPC的关系链
（1） 产品检验与SPC的链
项目 对象 目 性 的 质
产品检验 产品 剔除不合格品 事后把关 专门的测量仪器和设备 检验人员 产品是否合格
用于分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现 状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。根据它的形状也称为鱼骨图或羽 状图。（5M1E概念)
大骨
机
主骨
小骨
人
主骨
特性
特性（结果）
料
法
因素（原因）
环
QC Tools-柏拉图
柏拉图是根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区 分标准,通过排列次序把主要问题及原因（通常占到70%以上）突出表现出来而首 先加以解决的方法，基于二八定律。 柏拉图又称为重点管理法，排列图，ABC法或主次分析图法。
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变异太大）
2.3 SPC的控制原理 所有控制图只有一个共同的目标： 检测出引起过程重要变异的可归属变异原因， 从而： 在过程产生大量不合格品之前采取调查和纠正行动以 消除引起过程变异的可归属原因. 换句话说，保持过程处于统计控制状态.
目录
一、一个真实的故事
二、SPC的基础知识
CONTENTS
三、控制图
-控制图的概念 -控制图的类型与选择 -控制图八大判异准则 -控制图的制作步骤
四、过程能力分析
3.1 控制图的概念
CL=CL UCL=CL+3σ LCL=CL-3σ
3.1 控制图的概念
H0 放弃
管理上限 UCL
注意点
车胎是否漏气 车胎固定情形如何？ 钥匙正确插入钥匙孔
核查点
走一圈看车子有否异常？ 检核车内配线异常 检核车内异常音
离合器的踩踏感觉如何？ 刹车的踩踏感觉如何？
排挡是否在空档？ 后视镜、侧镜是否适当？ 紧上安全带
启开引擎盖试试看 是否设定时限装置等
领带歪斜？ 头发散乱？ 脸不洁 周围有无他人。
QC Tools-因果图
管理者下了强硬的管理方 式获得成功的结论
废弃水平 (%) 3 UCL
2 LCL 1 1 2 3 4 2000 举办晚会 5 6 7 8 9 10 11 12
中断温和的管理方式
2001
1 2 3
4
5
6
7
8
管理者想收回奖励.
对人类而言：疏于用控制图分析数据是已知的增加费用、 浪费人力物力和降低士气的重要原因. ”
或这些因素的组合
2.3 SPC的控制原理
?
如果只有普通原因的变 异, 那麽过程输出随着 时间推移是稳定和可预 知的