如何用spc进行统计分析
SPC统计过程控制的使用步骤
SPC统计过程控制的使用步骤简介SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制是一种基于统计方法的质量管理工具，用于监控和控制过程中的变异性。
通过采集数据并分析，SPC可帮助组织识别潜在的问题，并采取必要的纠正措施来提高过程的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC的使用步骤，帮助读者了解如何应用SPC来优化工作流程。
步骤一：确定关键过程在应用SPC之前，首要任务是确定要监控和控制的关键过程。
关键过程是对产品或服务质量具有重要影响的主要步骤。
通过识别关键过程，可以更具针对性地收集数据，并制定相应的控制策略。
步骤二：收集数据采集准确的数据是SPC的基础。
数据收集的频率和样本量应根据过程的特点和要求进行确定。
通常，数据可以通过手动记录、传感器或监控设备等方式收集。
在收集数据时，需要记录以下信息： - 时间戳 - 数据值 - 样本编号（可选） - 采集人员（可选）确保数据采集的一致性和准确性对于后续的分析至关重要。
步骤三：数据分析和控制图绘制在SPC中，数据分析是一个关键的环节。
通过分析数据，可以了解过程中的变异性，并绘制控制图以显示过程的稳定性。
以下是数据分析和控制图绘制的步骤： 1. 计算每个样本的平均值和标准差。
2. 绘制一个均值控制图，用于监控过程的中心线移动。
3. 绘制一个范围控制图，用于监控过程的变异性。
4. 检查控制图上的点是否超出控制限。
超出控制限的点可能表示过程存在特殊因素，需要进行进一步的调查和改进。
控制图的使用可以帮助识别过程的异常变动，并及时采取纠正措施来消除或减少变异性。
步骤四：解读控制图理解控制图上的模式和趋势对于SPC的有效运用至关重要。
常见的控制图模式包括： - 单点超出控制限 - 连续点超出上限或下限 - 渐进的点 - 周期性变化根据控制图上的模式和趋势，可以判断过程是否稳定，以及是否存在特殊因素影响。
步骤五：采取纠正措施如果控制图上的点超出控制限或存在异常模式，需要采取相应的纠正措施来解决问题。
SPC统计的基本方法
SPC统计的基本方法引言SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种利用统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的管理方法。
它可以帮助组织识别过程中的异常和变异，并采取相应的措施来提高过程的质量和效率。
本文将介绍SPC统计的基本方法，包括控制图的构建、样本采集和数据分析等方面。
1. 控制图的构建控制图是SPC统计过程控制的核心工具，它以时间为横轴，以过程的关键指标为纵轴，用来观察过程的变化情况和异常情况。
控制图通常分为以下两种类型：1.1. 均值控制图均值控制图主要用于监控过程的平均值是否稳定。
常用的均值控制图包括X-Bar控制图和R控制图。
其中，X-Bar控制图用来监控样本均值的变化情况，R控制图用来监控样本范围的变化情况。
1.2. 变差控制图变差控制图主要用于监控过程的变异是否稳定。
常用的变差控制图包括S控制图和P控制图。
其中，S控制图用来监控样本标准差的变化情况，P控制图用来监控不良品率的变化情况。
2. 样本采集样本采集是SPC统计过程控制的重要环节，正确的样本采集方法可以保证统计数据的准确性和可靠性。
以下是一些常见的样本采集方法：2.1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机地选取一定数量的样本进行测量和分析。
这种方法可以保证样本的代表性，从而得到准确和可靠的统计结果。
2.2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某些特征进行划分，然后在每个层次内分别进行随机抽样。
这种方法能够保证各层次的样本数量平衡，从而提高统计结果的准确性。
2.3. 故障抽样故障抽样是指在发生异常或故障时及时采集样本进行分析。
这种方法可以帮助组织及时发现和解决问题，从而避免对产品质量和生产效率的影响。
3. 数据分析数据分析是SPC统计过程控制的关键步骤，通过对采集到的数据进行分析可以帮助组织了解过程的稳定性和一致性情况。
以下是一些常用的数据分析方法：3.1. 均值分析通过计算均值和标准差等统计指标，对过程的平均水平和稳定性进行分析。
SPC统计-计数型数据
SPC统计-计数型数据1. 简介SPC〔统计过程控制〕是一种统计方法，用于监测和控制过程的变异性。
计数型数据是SPC中常见的一种类型，它是指对一个过程中发生的事件进行计数或计量的数据。
在生产过程中，计数型数据常用于统计质量缺陷、产品故障等信息。
2. SPC统计-计数型数据的目的SPC统计-计数型数据的目的在于通过对计数型数据进行统计分析，了解和控制过程的变异性，从而实现生产过程的质量控制和改良。
3. SPC统计-计数型数据的方法SPC统计-计数型数据常用的方法有以下几种：3.1 控制图控制图是SPC统计-计数型数据中最常用的图表之一，通过绘制计数型数据的变化趋势以及控制限，可以及时发现过程的异常变异，并进行相应的调整和改良。
常见的控制图包括：•P图：用于统计不良事件的比例的控制图。
P图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件发生的比例，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
•C图：用于统计不良事件的数量的控制图。
C图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件的数量，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
•U图：用于统计不良事件的单位数的控制图。
U图将观察时间分为假设干子组，然后统计每个子组内不良事件的单位数〔如每个产品的不良事件数量〕，并计算上下控制限，以判断过程是否处于控制状态。
3.2 过程能力指数过程能力指数用于衡量过程的稳定性和一致性，是SPC统计-计数型数据评估过程能力的重要工具。
常见的过程能力指数有：•Cp指数：Cp指数用于评估过程的一致性，它比拟过程的控制限与规格限的距离。
Cp指数越大，说明过程越稳定，一致性越好。
•Cpk指数：Cpk指数用于评估过程的稳定性和一致性，考虑了过程的中心位置。
Cpk指数越大，说明过程的稳定性和一致性越好。
•Pp指数：Pp指数用于评估过程的一致性，考虑了样本大小的影响。
Pp指数越大，说明过程越稳定，一致性越好。
•Ppk指数：Ppk指数用于评估过程的稳定性和一致性，考虑了过程的中心位置和样本大小的影响。
spc分析报告
SPC分析报告1. 引言SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的缩写，它是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。
通过对过程中的关键指标进行统计分析，可以帮助我们了解过程的性能，并及时采取控制措施，以确保产品或服务的质量达到要求。
本文将基于SPC方法，对一个实际案例进行分析，以展示如何通过SPC来改进过程。
2. 案例描述我们将以一个制造业公司的生产线为例进行分析。
该生产线生产的零件的尺寸是关键指标，需要保证在一定的范围内。
在实际生产中，我们发现尺寸的偏离情况比较严重，需要找出问题所在，以便采取相应的控制措施。
3. 数据收集首先，我们需要收集一定数量的样本数据，以便进行分析。
我们在生产线上连续采集了100个零件的尺寸数据，并将其记录下来。
4. 数据分析接下来，我们将对收集到的数据进行分析。
4.1 数据绘图我们可以先绘制一个控制图，以直观地观察尺寸数据的变化。
markdown python import matplotlib.pyplot as plt导入数据data = [1.2, 1.3, 1.4, …]绘制控制图plt.plot(data, marker=’o’) plt.axhline(y=mean(data), color=’r’, linestyle=’–‘, label=’平均值’) plt.axhline(y=mean(data)+3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’上控制限’) plt.axhline(y=mean(data)-3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’下控制限’) plt.legend() plt.xlabel(’样本编号’) plt.ylabel(’尺寸’) plt.title(’尺寸控制图’) plt.show() ```通过绘制控制图，我们可以看到数据点的分布情况以及是否超出了控制限。
spc分析
spc分析SPC分析是过程能力评估的一种重要工具，它通过统计方法来分析生产过程中的变异性，帮助企业进行质量管理和改进。
SPC （Statistical Process Control）即统计过程控制，通过收集并分析数据，可以查明过程中的特殊原因和常规原因，从而制定相应的改进措施。
本文将详细介绍SPC分析的原理、方法和应用，并举例说明其在实际生产中的作用。
一、SPC分析的原理SPC分析的基本原理是利用统计学中的时间序列分析和假设检验方法，对过程中的数据进行分析和判断。
其核心思想是通过充分收集过程数据，并利用统计学方法来理解这些数据的变异性，从而判断过程的稳定性和能力。
SPC分析中的两个基本概念是特殊原因和常规原因。
特殊原因是指能够明确识别和解释的不确定因素，如机器故障、材料变异等；常规原因是指难以明确识别和解释的不确定因素，通常是由多种因素共同作用导致的。
SPC分析的目标是通过排除特殊原因，控制常规原因，使过程达到稳定状态，并在此基础上进一步提高过程能力。
二、SPC分析的方法SPC分析的方法包括数据收集、数据分析和过程改进三个关键步骤。
1. 数据收集：首先要明确数据收集的目的和要求，确定收集的数据类型和数据的时间间隔。
数据可以通过各种手段进行收集，如传感器、检测设备等。
而数据的时间间隔则取决于过程的特点和要求，可以是实时采集或者离散采样。
2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，主要包括描述性统计和控制图分析。
描述性统计可以用来了解数据的分布情况、均值、方差等统计指标，以及特殊原因的存在与否。
控制图分析则可以通过绘制控制图，判断过程的稳定性和能力。
控制图是SPC分析的核心工具之一，常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等。
通过绘制控制图，可以将过程数据以图形方式展示，并根据控制线的规则，判断过程是否处于稳定状态，是否存在特殊原因。
3. 过程改进：在分析数据的基础上，根据发现的问题和异常，制定相应的改进措施。
SPC分析操作指引
SPC分析操作指引以下是SPC分析的操作指引，包括数据采集、图表绘制和数据分析等步骤：1.确定关键特征和指标：要进行SPC分析，首先需要确定关键特征和指标。
这些特征和指标应与产品的质量要求和规范相符，并能够反映出过程的稳定性和一致性。
2.收集数据：根据关键特征和指标，开始收集过程数据。
数据可以通过手动记录或自动记录系统来获取。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和判断。
3.绘制控制图：控制图是SPC分析的核心工具，用于图形化地显示和分析过程数据的变化情况。
常见的控制图有：-过程能力图：用于评估过程是否能够满足规定的质量要求，并确定过程的稳定性。
-控制图：用于监控过程数据的变化情况，并检测是否存在特殊因子引起的异常。
4.确定控制限和规则：根据过程数据的统计性质，计算出合适的控制限，并确定适用的规则。
常见的控制限有上限、下限和中心线。
常见的规则有“一点在控制图之外”，“连续6点上升或下降”，“连续9点在中心线同一侧”等。
5.分析过程稳定性：根据控制图的显示结果，分析过程的稳定性。
如果过程数据在控制限范围内波动，说明过程是稳定的。
如果出现特殊因子引起的异常，需要进一步分析和排除异常原因。
6.采取纠正措施：如果SPC分析显示过程不稳定或存在异常，需要采取适当的纠正措施。
这可能涉及到调整机器设备、检修工具、培训员工等，以确保过程的稳定性和一致性。
7.继续监控和改进：SPC分析是一个持续监控和改进的过程，应该持续收集和分析过程数据，监控过程的变化情况，并根据需要采取相应的改进措施。
通过持续的SPC分析，可以提高过程稳定性和一致性，减少质量问题和损失。
总结起来，SPC分析是一个重要的质量管理工具，可以帮助企业实时监测和分析过程数据，从而实现过程的稳定和一致。
通过正确使用SPC分析，企业可以提高产品质量，减少生产成本并增强竞争力。
SPC统计分析方法
SPC统计分析方法SPC（Statistical Process Control）是一种使用统计方法来分析和控制过程的质量管理工具。
它利用统计分析的方法来监测和评估过程的偏差和变异性，以确保产品和服务的质量能够满足规定的要求。
1.数据采集和记录：SPC的第一步是采集和记录相关的过程数据。
这些数据可以是产品的尺寸、重量、时间、温度等等。
数据可以通过手工记录、传感器、计算机软件等方式进行采集。
2.数据的统计分析：采集到的数据可以通过统计分析方法进行处理和分析。
常用的统计分析方法包括平均值、标准差、方差、直方图、控制图等等。
这些分析方法可以帮助我们了解过程的变异性和偏差情况。
3.控制图的应用：控制图是SPC中最常用的工具之一，用于帮助监测和评估过程的稳定性和变异性。
控制图通过绘制过程数据的变化情况，分析是否存在特殊原因或常规原因造成的变异，以便及时采取措施进行调整和改进。
4. 过程能力分析：过程能力指标是衡量过程稳定性和能力的重要指标。
过程能力分析可以帮助我们了解过程的偏差和变异性是否在规定的要求范围内。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk等。
5.故障分析和改进：当过程数据分析发现过程存在问题时，我们可以使用SPC方法进行故障分析和改进。
通过分析问题的原因，我们可以采取相应的改进措施来消除问题，并确保过程的稳定性和可靠性。
6.持续改进：SPC方法是一个持续改进的过程。
通过持续地采集和分析过程数据，我们可以不断地改进过程，提高产品和服务的质量。
持续改进的目标是通过减少变异性来提高过程的效率和一致性。
在使用SPC统计分析方法时1.数据的选择和采集要准确可靠，确保具有代表性和一致性。
2.分析过程中要考虑数据的分布情况，选择适合的统计方法和指标进行分析。
3.控制图的绘制和分析要正确，及时发现和纠正过程中的问题。
4.关注关键的过程能力指标，确保过程能够满足规定的要求范围。
5.制定改进计划和措施，并跟踪和评估改进的效果。
SPC数据统计分析与管理
SPC数据统计分析与管理什么是SPC数据统计分析与管理？SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控过程稳定性和质量控制的方法。
它利用统计分析手段对过程进行监测和改进，以确保产品或过程处于可接受的控制范围内。
SPC数据统计分析与管理则是指在SPC方法的指导下，对所采集到的数据进行分析和管理，以实现持续改进和控制过程的稳定性。
SPC数据统计分析与管理的重要性SPC方法的应用使得企业能够更有效地管理和控制生产过程，降低产品的变异性，并提高产品质量。
通过对过程进行实时和统计分析，在过程出现异常情况时能够及时采取措施，避免不良品的产生。
同时，SPC还能帮助企业分析和优化生产工艺，减少浪费和成本，提高资源利用率。
SPC数据统计分析与管理的步骤SPC数据统计分析与管理通常包括以下步骤：1.数据采集：收集与要求的指标相关的数据，可以通过传感器、仪器或人工手动输入等方式进行采集。
2.数据处理：对收集到的数据进行处理和整理，包括数据清洗、去除异常值和重复值等。
3.统计分析：使用统计方法对数据进行分析，常见的方法包括数据描述统计、变异分析、均值检验、方差分析等。
4.过程控制：根据统计分析的结果，制定相应的控制策略，对过程进行控制和调整，以保持过程的稳定性。
5.数据监控：定期对采集到的数据进行监控和分析，及时发现过程异常或问题，并采取必要的措施进行调整和改进。
6.持续改进：通过对数据统计分析和过程控制的持续监测和改进，不断提高生产过程的稳定性和产品质量。
SPC数据统计分析与管理的应用场景SPC数据统计分析与管理广泛应用于各个行业和领域，包括制造业、物流业、服务行业等。
以下是一些常见的应用场景：1.制造业：在制造过程中，通过监测关键工艺参数和质量指标的变化，及时发现并纠正生产异常，提高产品质量和生产效率。
2.物流业：对物流中的关键指标进行统计分析和管理，如出货准时率、仓储周期等，以优化物流运作和服务质量。
如何用SPC进行统计分析
• 计算R图的刻度
– 方法一：上控制界限为图总高度的2/3 – 方法二：上控制线除以2再加上上控制线
21 Process Improvement
计量型数据控制图
均值-级差控制图（x-R图）制作步骤
➢ 计算x图控制线
• 计算中心线值X：即将所有样本均值加总除以 样本数。
• 计算上、下控制线
什么是计量型数据
➢ 计量型数据来源于度量。如：长度、深度、 温度、时间等。
➢ 它可以是整数也可以是分数。不仅能告诉我 们读数是太大还是太小，更能告诉我们读数 的多少。
19 Process Improvement
计量型数据控制图
均值-级差控制图（x-R图）制作步骤
➢ 收集和记录数据
• 制作数据模板供记录数据时使用
计量型数据控制图
x-s图制作步骤
➢ 计算样本标准差 ➢ 计算样本标准差的均值s，其值为中心线
➢ 计算s图的上下控制线
➢ 计算x图的上下控制线
➢ 注：在大样本的情况下，用x-s图代替x-R图
24 Process Improvement
过程能力研究
机械容忍度与自然容忍度
➢ 机械容忍度
• 已确定的规格以容忍范围的方式来确定客户的要求， 它所度量的是机械容忍度。
采取局部措施，稳定过程。
39 Process Improvement
控制图分析
聚束分析
➢ 聚束变现为当一组样本中的一些数据点很接近时， 它们的读数也很接近。
➢ 这样的图案模式往往代表着引起变异的原因有了突 然的变化。
➢ 行动：找到引起变异的原因，分析对过程稳定性的 影响，找到特殊原因和局部解决办法，使过程稳定。
SPC-统计方法分析
SPC-统计方法分析引言SPC（Statistical Process Control）是一种通过使用统计方法来监控和控制过程稳定性的质量管理技术。
它可以帮助企业分析和改进生产过程，降低不合格品率，提高生产效率和质量水平。
本文将介绍SPC的基本概念、统计方法分析的步骤和应用案例。
SPC的概念SPC是一种基于统计的质量控制方法，通过统计数据的收集、处理和分析，来评估生产过程的变异性，从而实现过程的稳定性和可控性。
它主要包括以下几个要素：1.过程监控：SPC通过采集实时数据进行监控，及时发现过程中的异常变化，以便及时采取控制措施。
2.统计分析：SPC使用统计方法对数据进行分析，以了解过程的性能和变异情况，从而判断过程是否稳定。
3.控制图：控制图是SPC的核心工具，通过绘制过程数据和控制限线，可以直观地观察过程的稳定性，并判断过程是否受到特殊因素的影响。
统计方法分析步骤统计方法分析是SPC中的核心环节，它包括以下几个基本步骤：1.数据收集：首先需要收集与待分析过程相关的数据，可以是产品质量数据、生产参数数据等。
数据可以通过手工记录或自动化采集系统获取。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和清洗，去除异常值和重复数据，并进行数据格式转换，以便后续的统计分析。
3.描述性统计分析：通过计算数据的基本统计量，如均值、标准差、中位数等，来描述数据的集中趋势和分散程度。
4.绘制控制图：根据数据的特点选择适用的控制图类型，并根据统计分析结果绘制控制图。
常用的控制图类型包括X-bar图、R图、p图、np图等。
5.控制图分析：根据控制图的规则和判断标准，分析控制图中的数据点是否落在控制限内，判断过程是否稳定。
特殊因素的存在可能导致控制图出现异常情况，需要进行进一步的原因分析和改进措施的制定。
6.过程改进：根据统计分析和控制图的结果，对过程进行改进，找出并消除导致异常情况的根本原因。
应用案例以下是一个使用SPC进行统计方法分析的应用案例：某工厂生产的产品在尺寸方面存在一定的偏差，为了提高产品的质量稳定性，工厂决定使用SPC进行分析和改进。
SPC分析操作指引
SPC分析操作指引SPC（Statistical Process Control）是一种基于统计方法管理和改进过程稳定性的质量控制工具。
通过收集并分析数据，SPC帮助我们识别特殊原因变异，并采取相应的措施以确保生产过程符合预期的质量标准。
下面是SPC分析的操作指引，以帮助你正确地应用SPC来改进你的质量管理系统。
1.确定关键过程特性：首先，你需要明确你要分析的关键过程特性。
这些特性通常与产品的质量相关，例如尺寸、重量、温度等。
确保你选择的特性在生产过程中是可测量且有意义的。
2.收集数据：为了进行SPC分析，你需要收集足够的数据来描述你要控制的过程。
数据可以通过直接测量、抽样、测试或其他有效的方法获得。
确保数据的准确性和可靠性，可通过标准化检测方法、准确的测量设备等手段来实现。
3. 绘制控制图：控制图是SPC分析的主要工具。
它通过绘制过程特性的变化图表来显示过程的稳定性和变异性。
根据数据的类型和特性，选择合适的控制图，常见的有X-bar、R、S等。
将收集到的数据绘制到控制图上，并分析控制图中的模式、异常点等信息。
4.确定过程稳定性：通过观察控制图，判断过程是否稳定。
过程稳定意味着特殊原因变异得到控制，数据的变化只是由普通原因引起的。
控制图上的数据点应均匀地分布在控制线附近，没有趋势、周期性或突变等异常情况。
5.计算基本统计指标：除了绘制控制图外，还可以计算一些基本的统计指标来更全面地了解过程的表现。
常用的统计指标包括平均值、标准差、变异系数等。
这些指标可以与控制线上下限进行比较，以评估过程的稳定性和符合度。
6.识别特殊原因变异：如果在控制图上出现异常情况，即数据点超出了控制限，说明可能存在特殊原因的变异。
特殊原因可能包括设备故障、操作错误、材料问题等。
针对异常情况，应及时进行分析，并采取纠正措施以消除特殊原因的影响。
7.持续监控和改进：SPC分析是一个持续的过程，应该通过定期收集和分析数据来监控过程的稳定性，并进一步优化质量控制方法。
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Content
SPC思想介绍 统计学基础知识
统计分布
控制图基本概念
计量型数据控制图
过程能力研究 控制图分析 计数型数据控制图
1
Process Improvement 天马行空官方博客：/tmxk_docin ；QQ:1318241189；QQ群：175569632
迅速发现变化的关键在于预报的准确性。迅
速的概念是指定义合理的监控时间点。
当我们预测了过程中的水平和变异，就能将
其同实际的值相比较。一发现与预测是背离， 就需要及时更正。
19
Process Improvement
计量型数据控制图
什么是计量型数据
计量型数据来源于度量。如：长度、深度、
温度、时间等。
(Population)
能在不确定情况下作决策 是一门科学方法、决策工具
μ
推论
X
抽样
7
Process Improvement
统计学基础知识
统计量
级差R
(range) mean）
• R = Xmax – Xmin
算术平均数 X(μ )（arithmetic
n
i=1 X=--------
统计学基础知识
统计量
方差σ2
• σ2 =
(variance) n (Xi-X)2
i=1
n
样本标准差
•s=
n
i=1
(Xi-X) n-1
2
10
Process Improvement
统计分布
中心趋势的衡量方法
级差中值（把最大值
和最小值相加的和除 以2就得到级差中值）
众数（去该样本中出
如何用SPC进行统计分析
PPC Henry Zhang 生产力促进中心 张浩 珩 Jan. 2008
Wistron Information Technology & Services Inc. Abbr.: Wistron ITS or WITS 天马行空官方博客：/tmxk_docin ；QQ:1318241189；QQ群：175569632
17
Process Improvement
控制图基本概念
过程的变化模式
均值控制图：通过样本均值的变化可以反映
过程均值的变化。也可以观测离散度的变化。
极差控制图：是检测离中趋势的常用方法。
样本的反常行为向我们指出了过程的可变性。
18
Process Improvement
控制图基本概念
预报
度量离中趋势的量
• 极差R • 标准差σ • 方差σ2
14
Process Improvement
统计分布
常见数据分布
15
Process Improvement
统计分布
正态曲线的性质
99.73%的数值落在均值两 侧各3倍标准差长 度的区间里面。
95.44%的数值落在均值两 侧各2倍标准差长 度的区间里面。
现次数最多的值）
11
Process Improvement
统计分布
中心趋势的衡量方法
中位数（将样本升序
或降序排列，从任意 一段列举出一半的数 值）
均值（把样本的所有
观测值相加再除以总 数）
12
Process Improvement
统计分布
过程的离中趋势度量
数据的散布程度称为过程的离中趋势。
SPC思想介绍
变差
实际值与标准值之间可容忍的差异称为变差。
它提供了一个范围，在这个范围里产品使可 以变化的，且都能被客户所接受。
你选择哪个公司的 产品？
产品质量分布
控制变差是质量控制中的最大问题
产品标准值
变差
4
Process Improvement
SPC思想介绍
普通原因和特殊原因
造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的
SPC思想介绍
什么是SPC
SPC（Statistical
Process Control）即统 计过程控制，是一种借助数理统计方法的过 程控制工具。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程
进行实时监控，科学的区分出生产过程中产 品质量的随机波动与异常波动，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，恢复过程的稳 定，从而达到提高和控制质量的目的。
输出 . . . 输出
客户/用户
一个过程是受输入支配的
如果能够找出哪些输入量对过程影响最大的因素更为有效， 输入变化的影响总是反应在输出里面 控制它们就可减少其它输入量的变化。
6
Process Improvement
统计学基础知识
统计学
收集、整理、展示、分析、解析统计资料
由样本(Sample)推论母体/群体
68.26%的数值落在均值两 侧各1倍标准差长 度的区间里面。
16
Process Improvement
控制图基本概念
控制图及使用过程
收集 • 收集数据并画在图纸上 控制 • 根据过程数据计算试验控制线 • 识别变差的特殊原因并采取措施 分析及改进 • 确定普通原因变差的大小并减小它的措施
xi
n
中位数Md
(median)
• 顺序数列中的中心项的数值
8 Process Improvement
统计学基础知识
统计量
众数Mo
(mode)
• 资料中出现最多的数值
标准差σ
(standard deviation)
n
•σ =
i=1
(Xi-X)2 n
9
Process Improvement
2 Process Improvement
SPC思想介绍
为什么要使用SPC
企业并非有意生产低质量产品，低质量产品
通常是由生产的某个阶段的某个变差引起的。 因此，产品质量的好坏取决于对生产过程的 控制能力。
SPC利用统计方法来监测生产过程的变差，
进而使它受控。
3
Process Improvement
它可以是整数也可以是分数。不仅能告诉我
们读数是太大还是太小，更能告诉我们读数 的多少。
20
Process Improvement
计量型数据控制图
均值-级差控制图（x-R图）制作步骤
收集和记录数据
ห้องสมุดไป่ตู้
分布过程中的许多变差原因，称之为普通原 因。（只有变差的普通原因存在且不改变时， 过程的输出才可以是预测的）
造成不是始终作用于过程的变差的原因，称
之为特殊原因。 （如果变差是源自特殊原因， 过程的输出将不稳定）
5
Process Improvement
SPC思想介绍
过程的定义
输出
供应源头
输入
处理