SPC-过程能力指数
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
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各值计算公式
SPC各值计算公式SPC（统计过程控制）是一种统计方法，用于检测和控制过程的稳定性和变异性。
SPC各值计算公式包括控制图参数和过程能力指数等。
以下是常见的SPC各值计算公式及其解释：1.控制图参数：a.X̄控制图上的中心线是过程的平均值的估计量。
计算公式为：X̄=ΣX/n，其中X是测量值的总和，n是样本大小。
b. R 控制图上的极差线是过程的极差的估计量。
计算公式为：R = Xmax - Xmin，其中Xmax和Xmin是样本中最大值和最小值。
c.S控制图上的标准偏差线是过程的标准偏差的估计量。
计算公式为：S=√(Σ(X-X̄)²/(n-1))，其中Σ(X-X̄)²是样本值与平均值的差的平方的总和。
d.UCL控制图上的上限控制限是过程的可接受上限。
计算公式为：UCL=X̄+3S，其中3是标准差的倍数，用于确定上限控制限。
e.LCL控制图上的下限控制限是过程的可接受下限。
计算公式为：LCL=X̄-3S，其中3是标准差的倍数，用于确定下限控制限。
2.过程能力指数：a.Cp过程能力指数是衡量过程发生误差在可接受范围内的能力。
计算公式为：Cp=(USL-LSL)/(6σ)，其中USL和LSL是规范上限和下限，σ是标准偏差的估计量。
b. Cpk 过程能力指数是衡量过程发生误差在可接受范围内的能力，同时考虑了过程的中心线偏移。
计算公式为：Cpk = min((USL - X̄) /(3σ), (X̄ - LSL) / (3σ))，其中USL和LSL是规范上限和下限，X̄是过程的平均值的估计量，σ是标准偏差的估计量。
c. Cpm 过程能力指数是衡量过程发生误差在可接受范围内的能力，同时考虑了过程的中心线偏移和过程的极差。
计算公式为：Cpm = (USL - LSL) / (6√((ΣR/n)² + σ²))，其中USL和LSL是规范上限和下限，ΣR/n是极差均值的估计量，σ是标准偏差的估计量。
统计过程控制（SPC）之过程控制过程能力过程性能和过程指数
统计过程控制（SPC）之过程控制过程能⼒过程性能和过程指数
统计过程控制（SPC）之过程控制/过程能⼒/过程性能和过程指数定义/说明/要求/⽬的：
能⼒是指：⼀个稳定过程中固有变差的总范围。
过程控制是指：分析某⼀过程或其输出，以便采取适当的措施来达到⼀种统计受控的状态，这种控制是对过程进⾏的控制，⽽不是事后的⾏为。
过程能⼒是指：⼀个稳定过程固有的变差的总范围，⼀般为过程固有变差的6?σ范围；对于计量型σ，对于计数型数据，通常为不合格品或不合格的平均⽐例或⽐率。
数据，其被定义为6?
c
过程能⼒指数是指：过程能⼒满⾜产品质量标准要求（规格范围等）的程度。
分布是指：描述具有稳定系统变差的⼀种输出⽅式，其中单个值是不可预测的，但⼀组单值就可形成⼀种图形，并可⽤位置、分布宽度和形状这些术语来描述。
过程控制系统的⽬的是对过程当前和将来的状态作出预测，以便对影响过程的措施做出经济合理的决定。
采⽤的总体标准差的估计⽅法的不同导致过程能⼒和过程性能之间的不同。
理解过程控制/过程能⼒/过程性能和过程指数才能最终⽐较“过程的声⾳”和“顾客的声⾳”。
检查表：。
基础SPC统计概念讲义
基础SPC统计概念讲义SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计方法对过程进行监控和控制的技术，可以帮助我们了解过程的稳定性和能力，并及时发现异常或者改进点。
在质量管理中，SPC常常被用于监测生产过程中的变异，并帮助我们做出有效的决策。
本文档将介绍SPC的基础统计概念，包括过程的稳定性、过程能力指数和常用的SPC图。
1. 过程的稳定性过程的稳定性是指在一定时间范围内，过程的输出是否在统计上保持稳定。
如果一个过程是稳定的，那么它的输出将在一个可接受的范围内变动，而不出现明显的趋势或者异常点。
相反，如果一个过程不稳定，那么它的输出将会出现较大的变异，这可能会导致产品质量的下降。
为了评估过程的稳定性，我们可以使用控制图来监测过程的输出。
2. 过程能力指数过程能力指数是用来评估过程的能力，即过程是否能够产生满足要求的产品。
通常，过程能力指数有两种常用的评估方法：Cp指数和Cpk指数。
Cp指数是通过计算过程的规格宽度和实际过程的变异程度来衡量过程的能力。
Cp指数越大，表示过程的能力越高，产品的规格范围与过程的变异能够很好地匹配。
Cpk指数是进一步考虑了过程中心偏移的指数，它除了考虑规格宽度和变异程度外，还考虑了过程中心与规格中心之间的距离。
Cpk指数越大，表示过程的能力越高，同时说明过程的中心较接近规格中心。
3. SPC图SPC图是一种通过可视化过程数据来帮助我们判断过程稳定性和能力的工具。
常用的SPC图包括控制图和能力图。
控制图是用来监测过程稳定性的图形化工具，常用的控制图有Xbar-R控制图、Xbar-S控制图和P控制图等。
•Xbar-R控制图可以用于监测过程的平均值和变异程度的稳定性，通过绘制过程的平均值以及样本的范围来判断过程是否稳定。
如果控制图中的点在控制线之间，在统计上就可以认为过程是稳定的。
•Xbar-S控制图与Xbar-R控制图类似，但使用样本标准差来代替样本范围。
SPC所有公式详细解释及分析
SPC所有公式详细解释及分析SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程变异的统计方法。
在SPC中，有许多公式用于计算统计量和确定控制界限，以帮助检测异常和评估过程的稳定性。
本文将详细解释和分析一些常见的SPC公式。
1. 平均值（Mean）：平均值是样本数据的算术平均值。
计算平均值的公式是将所有观测值相加，然后除以观测值的个数。
平均值可以用来了解过程的中心位置。
2. 范围（Range）：范围表示样本数据的最大值和最小值之间的差异。
计算范围的公式是将样本数据的最大值减去最小值。
范围主要用于检测过程变异的大小。
3. 方差（Variance）：方差用于测量样本数据的离散程度。
计算方差的公式是将每个观测值与平均值的差异平方后相加，并除以观测值的个数减1、方差越大，表示过程的波动性越大。
4. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用于衡量过程数据的离散程度。
标准差可以用来判断过程的稳定性和控制界限的设定。
标准差越大，表示过程的变异性越大。
5. 控制图界限（Control Limits）：控制图界限是用来判断过程是否处于统计控制的范围内。
常用的控制图包括X-bar图和R图。
在X-bar图中，控制界限由平均值加减3倍标准差计算得到。
在R图中，控制界限由平均范围的加减2.66倍平均范围的标准差计算得到。
如果一个点超出了控制界限，则表示该点可能是异常值或过程发生了变化。
6. 过程能力指数（Process Capability Index）：过程能力指数用来衡量过程在规格限制内产生产品的能力。
常用的过程能力指数包括Cp、Cpk、Pp和Ppk。
Cp和Pp表示过程的潜在能力，只考虑过程的平均值和规格限制的距离；Cpk和Ppk表示过程的实际能力，同时考虑过程的变异性。
7. 规格上限与规格下限（Specification Limits）：规格上限和规格下限是产品或过程的设计要求。
当产品或过程的测量值超出规格限制时，表示产品或过程不符合设计要求，可能需要调整或改进。
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应用计算公式
Spc应用计算公式SPC(统计过程控制)是一种使用统计方法来监测和控制过程稳定性和能力的方法。
在SPC中，有一些常用的计算公式，用于帮助我们计算和分析数据，从而做出相应的决策。
本文将介绍一些常见的SPC应用计算公式。
1. 总体平均值（X-Bar）的计算公式:X-Bar = ΣXi / n其中，Xi是每个样本的值，n是样本的数量。
2.总体标准差（R）的计算公式:R = Max(Xi) - Min(Xi)其中，Xi是每个样本的值。
3. 级别平均值（X-Double Bar）的计算公式:X-Double Bar = ΣX-Bar / k其中，X-Bar是每个样本的平均值，k是样本组的数量。
4. 标准偏差（sbar）的计算公式:sbar = Σs / k其中，s是每个样本的标准差，k是样本组的数量。
5.控制图中的控制限计算公式:上控制限 (UCL) = X-Double Bar + A2 * R中心线 (CL) = X-Double Bar下控制限 (LCL) = X-Double Bar - A2 * R其中，A2是常数，根据样本组大小来确定。
6.总体标准差（σ）的计算公式:σ = sbar * √(1 + (1 / k))其中，sbar是每个样本的标准差，k是样本组的数量。
7.过程能力指数(Cp)的计算公式:Cp=(USL-LSL)/(6*σ)其中，USL是上限规范限制，LSL是下限规范限制，σ是总体标准差。
8. 过程性能指数 (Cpk) 的计算公式:Cpk = min[(USL - X-Bar) / (3 * s), (X-Bar - LSL) / (3 * s)]其中，USL是上限规范限制，LSL是下限规范限制，X-Bar是样本平均值，s是样本标准差。
9.异常规则检测的计算公式:-1σ规则:如果一个点落在CL±1σ之外，表示过程存在特殊因素。
-2σ规则:如果一个点落在CL±2σ之外，表示过程可能出现一般性问题。
SPC过程能力分析
1、变差的普通原因及特殊原因
变差：一个数据组对于目标值有不同的差异。 变差的普通原因：指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分
布作用在过程的许多变差的原因，即常规的、连续的、不可避免的影响 产品特性不一致的原因。如操作技能、设备精度、工艺方法、环境条件 。 变差的特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，当原 因出现时，将造成过程的分布的改变，即特殊的，偶然的，断续的，可 以避免的影响产品特性不一致的原因。如：刀具不一致、模具不一致， 材料不一致，设备故障，人员情绪等。特点：不是始终作用在每一个零 件上，随着时间的推移分布改变。
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
范 围
间 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 1类 2类
不受控 3类 4类
特殊原因 变差
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。
SPC计算公式及参数
SPC计算公式及参数SPC（统计过程控制）是用于过程监控和质量管理的一种方法。
它使用统计技术来分析过程数据，以确定是否存在特殊原因的变异，并采取适当的措施来改善过程。
SPC基于一些核心原则，包括过程稳定性、常见原因和特殊原因的变异性、数据分布的正态性以及过程改进的周期性。
1.过程稳定性的指标- 均值（Mean）：过程数据的平均值，用于衡量过程的中心性。
计算公式为所有数据之和除以数据点的数量。
- 极差（Range）：最大值和最小值之间的差异，用于衡量过程的变异性。
计算公式为最大值减去最小值。
- 标准偏差（Standard Deviation）：用于衡量过程数据的偏离程度。
计算公式有多种方法，常见的是样本标准偏差，即每个数据点与平均值偏离的平方和的平均值的平方根。
2.控制图参数- 控制上限（Upper Control Limit，UCL）和控制下限（Lower Control Limit，LCL）：用于确定过程数据在控制图上的控制限。
这些限制是根据过程稳定性和特殊原因变异性的统计性质确定的。
常见的计算方法包括基于过程数据的标准偏差和均值的控制限。
- 中心线（Center Line）：过程数据中心线，它通常与过程数据的均值相一致。
3.过程能力指数- 过程能力指数（Process Capability Index，Cpk）：用于衡量过程产生的变异性与允许变异性之间的关系。
计算公式为最小特殊规格上限和最大特殊规格下限之间的距离与过程的6标准偏差之间的较小值。
以上只是SPC计算公式和参数中的一部分，根据具体的应用和数据类型，可能需要使用其他的公式和参数。
在进行SPC分析时，还需要注意以下几点：-数据采集要准确和可靠，避免人为误差和其他偏差。
-样本选择和样本大小要合理，以提高数据的代表性和统计稳定性。
-控制图的维护和更新，及时反映过程的变化和改进。
-异常点的处理，及时发现特殊原因的变异并采取措施进行改进。
-统计技术和工具的正确应用，以确保分析的准确性和可靠性。
SPC 工序能力基本知识(CP和CPK介绍)
@SPC基础知识之一 CPK概念
( )
C，较差，检讨规格和作业标准
D，极差，应停机和重新调整
28
总体指南-计算公式
CPK的计算-Cp/Ca 弱
Ca 准 确 度
强
Cp 精密度
弱 29
总体指南-计算公式
CPK的计算-Cp/Ca
30
总体指南-CPK表现
CPK与过程能力
31
总体指南-CPK表现
CPK与过程能力 不符合要求 符合要求
D，极差，应停机和重新调整 C，T较差，检讨规格和作业标准 B，一般，加以注意，维持
A级
A+ 级
Cp =1.33
Cp ＞1.67
A，稳定，可以考虑缩小规格
规格下限
规格中心值
规格上限 26
总体指南-计算公式
CPK的计算-Ca Ca，制程准确度，与规格中心值比较，衡量实测平均值与中心值的一致性。
Ca>0，实际平均值 > 规格中心值
(Excel中的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ) )
23
总体指南-计算公式
CPK与不合格率
等级
CPK 数值
DPPM
良品率%
Sigma
处理原则
A+ A
2 1.67
0.002 0.57
≒100 99.99995
6 Sigma 5 Sigma
状态优秀，考虑降低成本 状态良好，维持现状
收集数据/分析数据
否 过程稳定 确定过程能力 排查异常原因 过程能力不足 采取措施改进 分析主要原因 设法降低成本 确认效果/标准化 编制研究报告 18 维持管理现状 过程能力过充分 过程能力充分 是
总体指南-CPK概念
CPK的操作步骤
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。
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。
能力分析SPC管理办法
能力分析SPC管理办法1. 引言2. 能力分析的基本概念2.1 过程能力指数 (Process Capability Index，Cpk)过程能力指数是衡量一个过程能力的一个重要指标。
它可以用于评估一个过程在追求稳健生产的能力，其计算公式如下Cpk min((USL μ) (3σ), (μ LSL) (3σ))其中，USL为上限规格限制，LSL为下限规格限制，μ为过程均值，σ为过程标准差。
2.2 规格限制 (Specification Limits)规格限制是制定产品或过程质量要求时所设定的上限和下限。
能力分析的目的就是要判断一个过程的能力是否足够满足规格要求。
2.3 直方图 (Histogram)直方图是一个将数据按照数值范围进行分组并显示频率分布的图表。
在能力分析中，直方图可以直观地展示数据的分布情况，帮助分析过程的稳定性和能力。
3. 能力分析的计算方法能力分析的计算方法主要包括过程能力指数的计算和直方图的绘制，下面对其进行详细介绍。
3.1 过程能力指数的计算步骤过程能力指数的计算步骤如下1. 收集样本数据，确保样本数据具有一定的代表性。
2. 计算过程的均值 (μ) 和标准差 (σ)。
3. 确定规格限制的数值，包括上限规格限制 (USL) 和下限规格限制 (LSL)。
4. 根据计算公式计算过程能力指数 (Cpk)。
5. 根据计算结果评估过程的能力，并采取相应措施进行改进。
3.2 直方图的绘制步骤直方图的绘制步骤如下1. 收集样本数据，确保样本数据具有一定的代表性。
2. 将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间的频数。
3. 绘制直方图，将横轴标记为区间，纵轴标记为频数。
4. 根据直方图分析数据的分布情况，判断过程的稳定性和能力。
4. 能力分析的应用步骤能力分析的应用步骤主要包括数据收集、计算能力指数、绘制直方图和评估能力。
具体步骤如下1. 收集样本数据，并进行数据清洗和整理。
2. 计算过程的均值 (μ) 和标准差 (σ)。
SPC过程能力指数统计分析表
日期
地点工厂:部门:
质检部
过 程 信 息
统 计值 描
值零件
零件号:零件名称重要趋势的数据点
X 图
R 图
读数125图纸号工程更改上升
连续点数44下公差限21.4176模具模具号:型腔号
数量
22标准值0.0000尺寸
质量特性描述单位
下降
连续点数43上公差限21.4876标准值21.4376
上公差0.05
下公差lower -0.02数量
12总和2,680.8450下限
21.4176
标准值
上限
21.4876
超差点数
总平均值 ( X )21.4468最大值
21.4690
最小值
21.4270
超出下控制限的点数0
超出上控制限的点数
极差均值 (R)
0.0124
D 2 值(n=4) 2.0590
上限能力指数(CPU)
2.2605
过 程 能 力 指 数 统 计
1.4852
1.4832
1.484
1.485
1.486
平均值
21.430
21.440
21.450
21.460
21.470
21.480
21.490
21.500
平均值平均值(X 图)
上下公差(bilateral)单边下公差(MIN)
单边上公差(MAX)。
TS16949 SPC及过程能力指数全公式汇总
R i MAX x i MIN x i
xi 1 n xj n j 1
1 n x xj n j 1
x
R
CL x
x
i 1
k
i
k
1 Ri k i 1
CL R
UCL D4 R LCL D3 R
UCL x A3 s LCL x A3 s
不合格数控制图
c
u
单位不合格数控制图
子组容量n可以变换
当控制对象为不 np i 合格品率或合格率等 p 计算各子组不合格品率pi i 计数质量指标时，使 ni 用p控制图。子组容量 k=20—25 k n可以变化 用于控制一部机 ci 器，一个部件，一定 c i 1 计算平均不合格数 c 长度的面积或任何一 k 定的单位中所出现的 尽可能使 用于控制每单位 样本中不 泊松分布 不合格数，如平均每 合格数 块线路板上的焊接不 c=1—5 c 计算各子组的单位不合格数ui ui i 合格点数，钢板上平 ni 均每平方米内的不合 格点数
类别
名称
控制图符号
特点
适用场合
用途
分布 特点
抽样组 样本大 数k 小n
控制对象有上，下限 步骤 计算公式 中心线（CL） 上，下控制限
UCL x A2 R LCL x A2 R
k
过程标准差
0
Cp T 6R d2
0
Cpk T 2s d2 6R
控制对象只有上限
R d2
C PU
USL x d
3R
2
x M
计 量 值 控 制 图
平均值—标准差控制图
x s
SPC计算公式
SPC计算公式1. 简介SPC（Statistical Process Control）是一种通过对过程数据进行统计分析来控制和监督生产过程的方法。
SPC计算公式是SPC方法中最为重要的一部分，它能够帮助我们从数据中获取有用的信息，判断过程的稳定性和能力，并采取相应的措施来改善生产过程。
2. SPC计算公式SPC计算公式主要包括均值（平均值）、标准差和过程能力指数。
2.1 均值计算公式均值是一组数据的平均数，它用来表示数据的集中趋势。
均值的计算公式如下：均值= ΣX / n其中，ΣX表示所有数据的总和，n表示数据的个数。
2.2 标准差计算公式标准差是一组数据的离散程度的度量，它用来表示数据的分散程度。
标准差的计算公式如下：标准差= √(Σ(X - 均值)² / n)其中，Σ(X - 均值)²表示所有数据与均值之差的平方和，n表示数据的个数。
2.3 过程能力指数计算公式过程能力指数是用来评估生产过程能否满足指定要求的一个指标。
过程能力指数的计算公式如下：过程能力指数 = (USL - LSL) / (6 * 标准差)其中，USL表示上限规格限，LSL表示下限规格限，标准差表示生产过程的标准差。
3. 使用示例下面通过一个简单的例子来说明SPC计算公式的使用。
假设有一个生产过程需要控制产品的重量，产品的重量应该在10g 到20g之间。
我们从生产过程中随机抽取了10个样本，得到的数据如下：12.3, 11.8, 13.2, 12.7, 11.5, 12.9, 14.1, 10.9, 13.4, 11.7首先，我们计算均值：均值 = (12.3 + 11.8 + 13.2 + 12.7 + 11.5 + 12.9 + 14.1 + 10.9 + 13.4 + 11.7) / 10 = 12.76然后，我们计算标准差：标准差= √((12.3-12.76)² + (11.8-12.76)² + (13.2-12.76)² + (12.7-12.76)² + (11.5-12.76)² + (12.9-12.76)² + (14.1-12.76)² + (10.9-12.76)² + (13.4-12.76)² + (11.7-12.76)² / 10) = 0.81最后，我们计算过程能力指数：假设上限规格限（USL）为20g，下限规格限（LSL）为10g，过程能力指数 = (20 - 10) / (6 * 0.81) = 2.47通过对上述计算公式的运用，我们得到了该生产过程的均值、标准差和过程能力指数，从而能够更好地了解和控制生产过程。
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Day 2 第二天
Day 3 第三天
=出现缺陷的机会
虽然第1天和第2天的DPPM水平相同，但实际上 从DPPO水平来看，第一天的情况稍微严重一些。 只看DPPM水平可能隐蔽实际生产的情况，第2天 实际更高。
9、直通率
Step1 步骤1 93.32% Step1 步骤1 93.32% Step1 步骤1 93.32% Final Step 最终步骤 最终产量 Final Yield =8.9% ×…× .9332 = 0.089
缺陷数据确认 计算PPM 计算Z值 计算Cpk，Ppk
8、计数型数据过程能力的其他衡量指标
每单位缺陷（DPU）
DPU= 缺陷总数 生产的总数
每百万机会缺陷（DPMO）
DPMO= DPU*1,000,000 在一个单位中错误的总机会
Day 1 第一天
DPPM Day1 Day2 Day3 666666 666666 1000000 DPU 2.3 2.0 1.0 DPMO 466667 400000 200000
.9332
×
.9332
× .9332
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
一个有35个步骤的过程, 如果只有3 Sigma 的质量水平,每个步骤的良 率是93.32%,加上过程从目标值漂移了1.5sigma ,最终良率只有8.9%.
附一：常用控制图系数表
附二：常用DPPM与Z值转换表
Sigma水平 1 2 3 4 5 6
短期DPPM 158655.3 22750.1 1350.0 31.7 0.3 0.0018
过程能力指数
何平 2009年8月28日
讲师介绍
姓名：何平 工作单位：美的集团威特事业部 美的集团6sigma黑带 美的学院讲师、美的集团6igma讲师 06年美的集团6sigma一等奖获得者 06年全国优秀6sigma项目获得者 07年美的集团6sigma二等奖获得者 07年全国优秀6sigma项目获得者 08年美的集团优秀质量改善项目二等奖获得者 主要讲述课程： 《班组长能力提升系列培训》、《现场管理》、《精益生产》 《6sigma系列课程》、《过程能力分析》、《SPC》、《MSA》 《C&E》、《FMEA》、《控制图理论》、《QC七大手法》等 课程特点：实战经验丰富、理论结合实际、可操作性强
长期DPPM 691462.5 308537.5 66807.2 6209.7 232.7 3.4
寻找计量型数据太难了! 遇上计数型数据该怎么办
计数型数据
1
2
3
4
5
6
7
缺陷数
7、计数型数据过程能力的计算
对计数型输出的能力确定： 步骤1： » 验证缺陷的定义/描述 » 计算缺陷数量（并计算总产量）。通常可 以使用历史数据并当作长期来考虑。 » 步骤2： » 计算缺陷的比例和PPM » 步骤3： » 计算Z值，适用时偏移1.5 » 步骤4： » 估计能力指标 » 将Z转化成Cp，Cpk，Pp，Ppk