SPC管理手册
SPC操作手册(详细完整版)
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SPC操作手册SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
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.在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法、和环境等基本因素的波动影响所致.波动分为两种:正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因(不可避免因素）造成的.它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除.异常波动是由系统原因(异常因素）造成的.它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态.SPC技术原理：统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的.当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态(简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）.由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。
SPC管理作业指导书
版次SPC管理作业办法修改日期页次修改次数1、目的为了解和改善过程，对过程进行控制，通过对过程能力的分析/评估使其有量化资料，以评价过程的能力和稳定，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考确保过程的符合性和实现持续改进。
2、范围本程序适用于顾客要求和控制计划/工艺卡内要求需做统计过程控制（PPK、CPK、CmK 、PPM）的所有产品，对生产制造过程进行监测与测量。
3、权责3.1各生产部门负责过程特性的监测与测量。
3.2品保部负责制程能力的监测、研究和控制。
3.3多功能小组负责制程能力的改进。
4.定义4.1特殊特性：可能影响安全性或法规的符合性、配合、功能、性能或产品后续生产过程的产品特性或制造过程参数。
4.2 SPC：指统计过程控制，通过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应的措施来达到并保持统计控制状态，从而提高过程能力。
4.3 特殊过程：是指其结果不能完全通过对产品检验与测试进行验证的过程。
4.4 CpK：稳定过程的能力指数。
它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
4.5 PpK：初期过程的能力指数。
它是一项类似于CPK的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
4.6 Ca：过程准确度。
指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。
4.7 Cp：过程精密度。
指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（σ×），以推定实际群体的标准差（σ）用3个标准差（3σ）与规格容许差比较。
4.8 PPM：质量水准，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。
4.9 Cmk：设备能力指数：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。
版次SPC管理作业办法修改日期页次修改次数5、作业内容：5.1制造过程的监测与测量5.1.1生产部必须根据控制计划、作业指导书中规定需控制的过程特性，如：时间、温度、压力等以及监测的时机、频次、接收准则、反应计划等。
SPC手册中文版
质量管理/技术统计9.设备和过程能力科技成就生活之美第3版 20##07月01日第2版 1991年07月29日第1版 1990年04月11日本手册给出能力和性能指标的最低要求,版本日期出版时有效。
如有冲突,QSP0402的要求具有约束力和优先于本手册。
设备和过程能力目录页码1. 介绍 ........................................................................................ (4)2. 术语......................................................................................... (4)3. 设备和过程能力研究流程图 (6)4. 设备能力研究......................................................................................... . (7)4.1 一台设备详细能力研究 (8)4.2 数据评估 ........................................................................................ .. (9)短期稳定性研究 (9)标准方法......................................................................................... . (9)计算程序手册 (11)4.3对设备能力不足采取的措施 (12)5. 过程能力研究......................................................................................... . (14)5.1 程序......................................................................................... .. (14)5.2 数据评估〔标准方法〕 (14)过程稳定性研究〔变异分析和F测试〕 (14)统计分布研究 (15)过程能力统计指数 (15)5.3 数据评估评估〔计算程序手册〕 (16)过程稳定性研究 ............................................................................16统计分布研究 (16)过程能力统计指数 (16)6. 统计指数解释 (18)6.1 统计指数和部分不符合的联系 (18)6.2 样本大小的作用 ........................................................................................ (19)6.3 测量系统的作用 (19)7. 质量特性统计指数 (20)8. 性能指数统计报告 (20)9. 统计指数计算方法 (21)9.1 方法M1 ........................................................................................ . (21)9.2 方法M2 ........................................................................................ . (22)9.3 方法 M3 <围方法>.........................................................................................229.4 方法 M4 <分位数方法> (23)10. 模型分布 ........................................................................................ . (24)10.1 约翰逊族分布 (24)10.2 正态分布 (25)11. 例子 ........................................................................................ (26)12. 两个空间指数统计指数 (30)13. 表格......................................................................................... (31)14. 缩写词......................................................................................... (37)15. 参考文献......................................................................................... (39)索引......................................................................................... . (40)1. 介绍必须申请适当的方法检测,如果适用的话,进行过程测量,这些方法应证实有能力的过程实现所策划的结果。
SPC管理作业指导书
C）Cpk = （1-∣Ca∣）×Cp
当Ca = 0时，Cpk = Cp。
D）Cpk = Min（CPU，CPL）= Min{（SU -x）/ 3σ，（x-SL）/ 3σ}
当产品特性为单边规格时，Cpk值即以CPU值或CPL值计算，但需取绝对值；Cpk值取CPU 值和CPL值中的最小值。
（2）等级评价及处理方法：
等Ca值处理方法等
A∣Ca∣≦
12.5%
作业员遵守作业规范的规定
并达到规格（公差）要求须继续维
持。
Ca值
当U与的
差越小时，
Ca值也越
小，也就是
产品质量
越接近规
格（公差）
要求的水
B12.5% < ∣Ca∣有必要尽可能将其改进为A
C25% < ∣Ca∣≦50%
作业员可能看错规格（公差）不按操作规定或需检查规格及作
D∣Ca∣> 50%应采取紧急措施，全面检查所
有可能影响的因素，必要时须停止
等Cp值处理方法等
A Cp ≧1.33 制造过程能力较为稳定，可将规格
容许差（公差）缩小或胜任更精密的作
Cp值当T与3σ的比越大，Cp值也越大，也就是说过程越
B 1.00 ≦Cp <
1.33
有发生不合格品的危险，须多加注意并设法维持不要使其变坏及迅速追
C0.83 ≦Cp <
1.00
检查规格（公差）及操作规定，可能本制造过程不能胜任如此精密的作。
SPC管理作业指导书
SPC管理作业指导书SPC管理作业指导书1.引言本作业指导书旨在为SPC（统计过程控制）管理人员提供详细的操作指南和流程说明，以确保质量控制的有效实施和改进。
本文档包含了SPC管理的所有重要方面，包括数据收集、分析和解释、控制图的使用、异常处理和持续改进等。
通过遵循本指导书，管理人员可以更好地理解SPC概念和方法，并能够应用它们来提升生产过程的稳定性和可靠性。
2.SPC基础知识2.1 SPC的定义和目标2.2 SPC的原理和优势2.3 SPC的应用范围和适用性3.数据收集和分析3.1 数据收集方法和频率3.2 数据采样和样本大小3.3 数据记录和管理3.4 数据分析技术和工具3.5 数据解释和统计推论4.控制图的使用4.1 控制图的类型和选择4.2 控制图的构建和计算4.3 控制界限的确定和调整4.4 控制图的解读和分析4.5 控制图的监控和维护5.异常处理和改进5.1 异常检测和识别5.2 异常原因分析和分类5.3 异常处理和纠正措施5.4 改进机会的发现和实施5.5 持续改进和创新6.SPC管理的关键要素6.1 领导和承诺6.2 培训和教育6.3 团队合作和沟通6.4 过程标准化和规范6.5 性能评估和指标7.附件本文档所涉及的附件包括但不限于：7.1 数据收集表格7.3 测量和检测设备清单7.4 SOP（标准操作程序）样本8.法律名词及注释8.1 SPC：统计过程控制，一种用于监控和改善生产过程稳定性的统计方法。
8.2 异常：指超出设定界限或预期范围的数据或事件。
8.3 数据分析：对收集的数据进行统计和推理，以便了解过程稳定性和改进机会。
8.4 控制图：图形表示过程数据的变化趋势和规律，用于检测和监控过程异常。
8.5 持续改进：通过分析数据和解决异常，持续优化和改进生产过程的方法和理念。
SPC统计制程管制基础手册
制定管制计划
制定数据收集计划
确定数据收集的时间间隔、样本大小 和数据来源，确保数据的准确性和可 靠性。
制定管制图
选择适当的管制图类型，如均值-极差 图、均值-标准差图等，用于监控制程 的稳定性。
数据收集和整理
收集数据
按照数据收集计划，定期从制程中获 取数据。
SPC统计制程管制基础手册
目录
• SPC简介 • SPC基础知识 • SPC实施步骤 • SPC工具和技术 • SPC应用案例 • SPC未来发展
01 SPC简介
S统计学方法对制程进行监控和管理的技术，通过 对制程数据的收集、分析和可视化，实现对制程稳定性和产品质量的监控，预防不 良品的产生，提高生产效率和产品质量。
提升企业竞争力和品牌形 象
良好的制程管理和产品质量有助于提升企业 的竞争力和品牌形象，增强消费者对企业的 信任和忠诚度。
SPC的适用范围
01
适用于各种制造业领域，如电子、机械、化工、食 品等。
02
适用于各种制程阶段，包括原材料采购、加工、组 装、测试等。
03
适用于各种类型的企业，包括生产型、加工型、贸 易型等。
数据的整理和分析
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和重 复值，确保数据的质量和 一致性。
数据变换
将数据转换为适合分析的 形式，如标准化、归一化 等。
数据分析方法
描述性统计、推断性统计、 回归分析、聚类分析等， 根据需求选择合适的方法。
过程能力和性能评估
01
过程能力指数
性能评估
02
03
改进方向
8D问题解决方法
质量管理体系五大手册 SPC教材
均值与极差控制图
均值与标准差控制图 中位数与极差控制图 单值与移动极差控制 图
不良率控制图(P)
不良数控制图(np) 缺点数控制图(c) 单位缺点控制图(u)
2012年6月19日星期二8时27分29秒
~22~
控制图的应用时机
是
计量型数据吗？
否
关心的是 不合格率吗？
n=1？
是 否
均值是否 方便计算？
~26~
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境（人力、物力的提供） 定义过程（通过因果分析、过程流程确定哪一
个过程、控制计划）
确定待管理的特性，考虑到
顾客的需求（客户指定的产品/过程特性） 当前及潜在的问题区域（问题集中出现） 特性间的相互关係（特性之间的代替转换）
确定测量系统（力求良好的准确度、精密度） 使不必要的变差最小
不同，因为它不但能够把数据用曲线表示 出来，观察其变化的趋势，而且能显示变 异是属于机遇性或非机遇性，以指示某种 现象是否正常，从而采取适当的措施。
利用控制限区分 是否为非机遇性
2012年6月19日星期二8时27分29秒
~21~
控制图种类(以数据来分)
计量值控制图
计数值控制图
界限μ±k σ μ±0.67 σ μ±1 σ μ±1.96 σ μ±2 σ μ±2.58 σ μ±3 σ μ±4 σ 界限内的概率（％） 50.00 68.26 95.00 95.45 99.00 99.73 99.9937 界限外的概率（％） 50.00 31.74 5.00 4.55 1.00 0.27 0.0063
子组大小 A1选择子组大小、频率和数据 Ａ 阶 段 收 集 数 据 A2建立控制图及记录原始记录 A3计算每个子组的均值X和极差R A4选择控制图的刻度 A5将均值和极差划到控制图上 子组频率 子组数大小
管理图管理(SPC)手顺书
新版制定 改 定 内 容
2007.10.22 年 月 日
承认
审查
作成
重要度 读图方法 規格外 特急 超出管理 限界 管理注意 急 连续上升 连续下降 不具合内容 ①有点超出规格外 ②有点超出管理界限时 （初期流动或同等情况下除外） ③有点靠近管理界限时 ④连续有６点上升时 ⑤连续有６点下降时 対応方法 必须调查,提出对策。报告上级， 品质保证部召开对策会议 必须调查。报告上级，依据品质保 证部调查。
制定改定来历一适用范围在导光板的正常生产中收集每天的外观检查记录及尺寸辉度数值作成图表后的管理图的管理方法二目的通过对日常的品質管理不良率?特性?重要管理尺寸等数值的监控能及时发现有无不良倾向的发生
制定 改定
手顺书
编号： 版本： 页次：1/2
名称
管理图管理（SPC）手顺书
来历
一、适用范围 在导光板的正常生产中、收集每天的外观检查记录及尺寸,辉度数值、作成图表后 的管理图的管理方法 二、目的 通过对日常的品質管理（不良率・特性・重要管理尺寸)等、数值的监控，能及时发现有 无不良倾向的发生。 ① 为了确认品质部的水平、管理外观检查结果及IPQC的测定结果。 ② 有超出管理限度的批次发生时、迅速调查原因并安排实施对策。 与此同时、ห้องสมุดไป่ตู้质部门要及时与顾客联系、要将有异常的产品实施隔离处理。 三、异常发生时的对应方法 ① 确认管理图、异常发生的时候、根据表１的内容处理对应。 表1
④
※1 按《不具合改善对策书》召开品质会议，由品质部，制造部，技术部等相关部门制 定对策，实施改善。 ※2 持《生产异常联络书》报告上级 Xbar－R管理图
110 105 100 95 90 85
80 75 70
SPC手册
如何提高产品合格率，降低生产成本，提高企业效益？如何提高顾客满意度，增强企业长期发展能力？如何在全球化产业竞争中，遵循国际统一的质量管理规则？如何实时监控企业的过程质量状况？如何利用大量的数据进行持续的质量改进？什么是SPCSPC（Statistical Process Control）统计过程控制，简称SPC，是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。
是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析，从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。
而传统的质量控制有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品，这种检验策略通常是浪费和不经济的，因为它是当不合格品产生以后的事后检验。
SPC技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，从而大大降低了企业的生产成本，同时也提高了企业的竞争能力。
近十年来，随着计算机应用技术的飞速发展，使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件来轻松地实现，从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。
SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具。
为什么选择SPC在我国SPC理论的应用还没有普及。
随着市场竞争的日益激烈，企业对产品的质量提出了更高的要求，特别是加入WTO的日益临近，企业将面临着全球化的产品竞争，而产品竞争的法宝就是以质取胜，质量无国界，企业要想加入全球产业链之中，就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量管理。
近年来，越来越多的企业意识到这一点，纷纷通过了ISO9000、QS9000等质量管理认证。
而国际标准化组织（ISO）也将SPC作为ISO9000族质量体系改进的重要内容，QS9000认证也将SPC列为一项重要指标。
鉴于此，世界许多大公司不仅自身采用SPC，而且要求供应商也必须采用SPC控制质量，SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具和质量保证手段，也是利用高新技术改造传统企业的重要内容。
SPC第三版手册
统计过程控制（SPC）参考手册1992年版*1995年第二次印刷1992，1995版权由克莱斯勒、福特和通用汽车公司所有本手册所描述控制图的选用程序前言本参考手册是在美国质量控制协会（ASQC）汽车部供方质量要求编写组和汽车工业行动集团（AIAG）的共同主持下，由克莱斯勒、福特和通用汽车公司的质量和供方评定人员编制。
ASQC/AIAG编写组的任务是将克莱斯勒、福特和通用汽车各方的供方评定系统的供方质量保证、全面质量创优、目标创优参考手册，报告格式及技术术语进行标准化处理。
因此，任何供方可以利用本手册来获取与克莱斯勒、福特和通用汽车公司的供方评定系统相应的信息。
迄今为止，在汽车行业上还没有正式统一的有关统计过程控制（SPC）的方法。
有些生产厂为其供方提供了方法，而其他的没有明确的要求。
为了简化并减少对供方质量要求的差异，克莱斯勒、福特和通用汽车公司同意编写并通过AIAG发行这本手册。
负责本手册内容编写的工作组由通用汽车公司的Leonard领导。
本手册可看成是对统计过程控制的介绍。
但它并不限制相应的特殊过程或商品的统计方法的发展，也不包括所有的SPC技术。
有关使用替代方法的问题，可求助于质量部门。
编写组衷心感谢：克莱斯勒汽车公司副总裁Thomas T. Stallkamp、福特汽车公司副总裁Clinton D Lauer、通用汽车公司副总裁Donald A Parvs的领导和参与，以及三大公司质量和供方评定组胜任而努力的工作；感谢汽车工业行动集团（在AIAG主任Joseph R.Phelan 的领导下）在本手册的编写、出版和发行中做出的重要贡献。
我们还要感谢由Tripp Martion（Peterson Spring）领导的ASQC审阅小组，对本手册进行的审阅，并在审阅过程中对本手册的目的和内容的完善提出了宝贵的意见。
Bruce W PinceTask Force CoordinatorSandy CorporationTroy MichiganDecember，1991本手册1991年版本的所有权及版权由AIAG所有。
SPC管理手册
本手册所描述控制图的选用程序第Ⅰ章持续改进及统计过程控制概述在今天的经济气候下，为了事业昌盛，我们——汽车制造商，供方及销售商必须致力于不断改进。
我们必须寻找更有效的方法来提供产品及服务。
这些产品和服务必须不断地在价值上得以改进。
我们必须重视内部以及外部的顾客，并将顾客满意作为企业的主要目标。
为了达到这一目标，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法。
本手册涉及到第二个领域的某些要求。
它描述了能使我们致力于的改进更有效的几种基本的统计方法。
为了完成不同的任务需要不同程度的理解。
本手册的对象是见习生以及刚开始从事统计法应用的管理人员。
对于现在正在应用更先进技术的人员，本手册也可作为他们学习这些基本方法的参考文献。
本手册并没有包括所有的基本方法。
附录H所列的参考文献或手册中阐述了其他的基本方法(例如：检查清单、流程图、排列图、因果分析图等)及一些先进的方法(如其他控制图、试验设计、质量功能展开等)。
本书所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。
本手册的第1章阐述了过程控制的背景知识，解释了一些重要的概念：如变差的特殊及普通原因，并介绍了控制图，这个用来分析及监控过程非常有效的工具。
第Ⅱ章描述了构造和使用计量型数据控制图表(定量的数据，或测量)的 -X—R，-X—s图，中位数图以及X—MR(单值及移动极差)图。
这一章还介绍了过程能力的概念并讨论了广泛应用的指数及比值。
第Ⅲ章介绍了用于计数型数据(定性数据或计数值)的几种控制图：p图、np图及u 图。
第Ⅳ章介绍了测量系统分析的内容并列举了适当的例子。
附录包括分组及过度调整的例子，如何使用控制图的流程图、常数及公式表、标准正态分布以及可复制的空白表等。
术语索引给出了本手册所使用的术语及符号的解释，参考文献一节向读者提供了进一步学习的材料。
在开始讨论之前，需进行六点说明：1．收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标，最终目标应是对读者的过程不断加深理解。
SPC手册第二版
克莱斯勒公司的 Harvey Goltzer 负责第一章引言中有关过程能力和能力研究的概念定义编 写；Jack Herman（Du Pont）负责第一、四章中有关能力、性能指数及测量变差的重要性等 概念的阐述。
品士股份有限公司 地址：台北市 111 忠诚路二段 58 号 4 楼 电话：+886 2 2833 2112，传真：+886 2 2833 2119 g.tw tw
中文简体版大陆地区总经销
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我们还要感谢由 Tripp Martin（Peterson Spring）领导的 ASQC 审阅小组，对本手册进 行的审阅，并在审阅过程中对本手册的目的和内容的完善提出了宝贵的意见。
Bruce W. Pince
Task Force Coordinator
Sandy Corporation Troy,
ASQC/AIAG 编写组的任务是将在克莱斯勒、福特和通用汽车公司各方的供应商评定 系统:供方质量保证、全面质量创优、目标创优中使用的参考手册，报告格式及技术术语进 行标准化处理。因此，任何供应商可以利用本手册来建立与克莱斯勒、福特和通用汽车公司 的供应商评定系统相应的信息。
迄今为止，在汽车行业上还没有正式统一的有关统计过程控制（SPC）的方法，有些 生产厂为其供应商提供了方法，而其他的没有明确的要求。为了简化并减少对供应商质量要 求的差异，克莱斯勒、福特和通用汽车公司同意编写并通过 AIAG 发行这本手册。负责本手 册内容编写的工作组由通用汽车公司的 Leonard 领导。
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本手册所描述控制图的选用程序持续改进及统计过程控制概述在今天的经济气候下，为了事业昌盛，我们——汽车制造商，供方及销售商必须致力于不断改进。
我们必须寻找更有效的方法来提供产品及服务。
这些产品和服务必须不断地在价值上得以改进。
我们必须重视内部以及外部的顾客，并将顾客满意作为企业的主要目标。
为了达到这一目标，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法。
本手册涉及到第二个领域的某些要求。
它描述了能使我们致力于的改进更有效的几种基本的统计方法。
为了完成不同的任务需要不同程度的理解。
本手册的对象是见习生以及刚开始从事统计法应用的管理人员。
对于现在正在应用更先进技术的人员，本手册也可作为他们学习这些基本方法的参考文献。
本手册并没有包括所有的基本方法。
附录H所列的参考文献或手册中阐述了其他的基本方法(例如：检查清单、流程图、排列图、因果分析图等)及一些先进的方法(如其他控制图、试验设计、质量功能展开等)。
本书所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。
本手册的第1章阐述了过程控制的背景知识，解释了一些重要的概念：如变差的特殊及普通原因，并介绍了控制图，这个用来分析及监控过程非常有效的工具。
第Ⅱ章描述了构造和使用计量型数据控制图表(定量的数据，或测量)的 -X—R，-X—s图，中位数图以及X—MR(单值及移动极差)图。
这一章还介绍了过程能力的概念并讨论了广泛应用的指数及比值。
第Ⅲ章介绍了用于计数型数据(定性数据或计数值)的几种控制图：p图、np图及u 图。
第Ⅳ章介绍了测量系统分析的内容并列举了适当的例子。
附录包括分组及过度调整的例子，如何使用控制图的流程图、常数及公式表、标准正态分布以及可复制的空白表等。
术语索引给出了本手册所使用的术语及符号的解释，参考文献一节向读者提供了进一步学习的材料。
在开始讨论之前，需进行六点说明：1．收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标，最终目标应是对读者的过程不断加深理解。
当—个没有任何改进的技术专家是很容易的。
增加知识应成为行动的基础；2．研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域，可以是在车间中或办公室里。
例子有：机器(性能特性)、记帐(差错率)、总销售额、浪费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料管理(运送时间)。
本手册重点放在车间应用中。
鼓励读者参考附录H中的参考文献应用于行政管理及服务中；3．SPC代表统计过程控制，不幸的是在北美统计方法常用于零件而不是过程。
应用统计技术来控制输出(例如零件)应仅仅是第一步。
只有当产生输出的过程成为我们努力的重点，这些方法才能在改进质量，提高生产率，降低成本上发挥作用；4．尽管本书的每一点是通过已完成的例子来说明，要真正理解这些知识需要进一步与过程控制实际相联系。
研究读者自己的工作场所或相似部门中的实际例子是对本书的重要补充。
然而，现有的过程信息不能代替实际工作经验；5．本书可看成应用统计方法的第一步。
它提供从经验中得到的法则，这些法则在许多方面得到了应用。
然而，还是存在不能盲目使用这些法则的例外。
本手册不能满足初学者对统计方法和理论知识的进一步的需要，我们鼓励读者寻求正规的统计学教育。
在读者的过程和统计方法的应用已经比本手册所述的内容更先进的地方我们也鼓励读者向具有一定的统计理论知识与实践的人员请教。
以便了解其它技术；6．测量系统对合适的数据分析来说很重要，并且在收集过程数据之前就应很好地了解它们，如果这样的一个系统缺少统计控制或他们的变差占过程数据总变差中很大比例，就可能作出不适当的决定。
在手册中，假设该系统处于受控状态并且对数据的总变差没有大的影响。
为了更详细的了解这些内容读者可参考AIAG出版的测量系统分析(MSA)手册。
第1节预防与检测过去，制造商经常通过生产来制造产品，通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品。
在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的，因为它允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务中。
一种在第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费的更有效的方法是——预防。
对许多人来说预防的策略听起来很明智，甚至是显然的。
经常能听到这样的口号“第一次就把工作做好。
”但光有口号是不够的。
所要求的是理解统计过程控制系统的各个要素。
下述七节介绍了这些要素，并可以看成是下列问题的答案：·什么是过程控制系统?(第2节)·变差是如何影响过程输出的?(第3节)·统计技术是如何区分一个问题实质是局部的还是涉及到整个系统的?(第4节) ·什么是统计受控过程?什么是有能力的过程?(第5节)·什么是持续改进循环?过程控制对哪一部分起作用?(第6节)·什么是控制图?如何使用?(第7节)·使用控制图有什么好处?(第8节)学习以上材料时，读者可以查阅附录G的术语索引对关键术语和符号的定义。
第2节过程控制系统一个过程控制系统可以称为一个反馈系统。
统计过程控制(SPC)是一类反馈系统，但也存在不是统计性的的反馈系统。
下面讨论这个系统的四个重要的基本原理。
1．过程所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合(见图1)。
过程的性能取决于供方和顾客之间的沟通，过程设计及实施的方式，以及运作和管理的方式等。
过程控制系统的其他部分只有它们在帮助整个系统保持良好的水平或提高整个过程的性能时才有用。
2．有关性能的信息通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能有关的信息。
但是与性能有关的最有用的信息还是以研究过程本质以及其内在的变化性中得到的。
过程特性(如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟以及中止的次数等、是我们关心的重点。
我们要确定这些特性的目标值，从而使过程操作的生产率最高，然后我们要监测我们与目标值的距离是远还是近，如果得到信息并且正确地解释，就可以确定过程是在正常或非正常的方式下运行。
若有必要可采取适当的措施来校正过程或刚产生的输出。
若需要采取措施，就必须及时和准确，否则收集信息的努力就白费了。
3．对过程采取措施通常，对重要的特性(过程或输出)采取措施从而避免它们偏离目标值太远是很经济的。
这样能保持过程的稳定性并保持过程输出的变差在可接受的界限之内。
采取的措施包括改变操作(例如：操作员培训、变换输入材料等)，或者改变过程本身更基本的因素(例如：设备需要修复、人的交流和关系如何，或整个过程的设计——也许应改变车间的温度或湿度)。
应监测采取措施后的效果，如有必要还应进一步分析并采取措施。
4. 对输出采取措施如果仅限于对输出检测并纠正不符合规范的产品，而没有分析过程中的根本原因，常常是最不经济的。
不幸的是如果目前的输出不能满足顾客的要求，可能有必要将所有的产品进行分类报废不合格品或者返工。
这种状态必然持续到对过程采取必要的校正措施并验证，或持续到产品规范更改为止。
很显然，仅对输出进行检验并随之采取措施不能代替有效的过程管理。
仅对输出采取措施只可作为不稳定或没有能力的过程的、临时措施(见第5节)。
因此，下面的讨论的重点将放在过程信息收集和分析上，这样可以对过程本身采取纠正措施。
第3节变差的普通及特殊原因为了有效地使用过程控制测量数据，理解变差的概念是很重要的，见图2所示。
没有两件产品或特性是完全相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。
产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在。
例如一个机加工轴的直径易于受到由于机器(间隙、轴承磨损)、工具(强度、磨损率)、材料(直径、硬度)、操作人员(进给速率、对中准确度)、维修(润滑、易损零件的更换)及环境(温度、动力供应是否恒定)等原因造成潜在的变差的影响。
再举一个例子，处理一张发票所需的时间随着人们完成(项目)不同的阶段，他们所用设备的可靠性，票据本身的准确性及易读性，所遵守的规程及办公室中其他工作量的不同而不同。
过程中有些变差造成短期的、零件间的差异——例如机器及其固定装置间的游隙和间隙，或记帐人员工作的准确性等。
另外，一些变差的原因仅经过相当长的时期后对输出造成影响，可能是随着刀具或机器的磨损或是规程发生有规则的或不规则的变化，或是诸如动力不稳定等的环境的改变。
这样，测量的周期以及测量时的条件将会影响存在的变差的总量。
从最低要求的角度来看，总是将变差问题简单化。
位于规定的公差的范围的零件是可接受的，超出规定公差范围之外的零件是不可接受的；按时完成报告是可接受的，迟缓的报告是不能接受的。
然而，在管理任何一个过程减少变差时，都必须追究造成变差的原因。
首先是区分普通原因和特殊原因。
虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述成一个分布的图形(见图2)，这个分布按下列特性区别：·位置(典型值)；·分布宽度(从最小值至最大值之间的距离)；·形状(变差的模式——是否对称、偏斜等)。
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过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”。
普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。
只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才是可以预测的。
特殊原因(通常也叫可查明原因)指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。
除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。
如果系统内存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出将不稳定。
由于特殊原因造成的过程分布的改变有些有害，有些有利。
有害时应识别出来并消除它，有利时可识别出来并使其成为过程恒定的一部分。
对于一些成熟的过程(例如经过几次不断改进的循环后的过程)，顾客可能给予特许让一贯出现特殊原因的过程进行下去，这样的特许通常要求过程控制计划能确保符合顾客的要求并且保证过程不受别的特殊原因的影响。
(见第5节)第4节局部措施和对系统采取措施在上面讨论的两种变差以及可能采取的减少它们的措施*之间有着重要的联系。
简单的统计过程控制技术能检查变差的特殊原因。
发现变差的特殊原因并采取适当措施通常是与该过程操作直接有关人员的责任。
尽管有时纠正时要求管理人员介入，但解决变差的特殊原因通常要求采取局部措施。
这一点在早期的过程改进中尤为重要。
当某人对特殊原因成功地采取适当的措施后，其余的问题通常要求采取管理行动而不是局部措施来解决。
相同的简单的统计过程控制技术也能指明变差的普通原因的范围，但分离这些原因需要更详细的分析。
纠正变差的普通原因的责任在于管理人员。