SPC统计技术
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统计手法简介
SPC统计手法简介什么是SPC统计手法？SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和质量的统计工具和方法。
SPC统计手法结合了统计学原理和质量管理理论，旨在帮助组织提高过程能力和产品质量。
SPC统计手法的基本原理是通过对样本数据的收集和分析，评估过程的稳定性和能力，发现过程中的变异情况，并采取相应的控制措施，以减少过程偏差，提高产品质量。
SPC统计手法的主要应用领域SPC统计手法在各个行业中都有广泛的应用，特别是在制造业和服务业中最为常见。
以下是SPC统计手法的主要应用领域：制造业在制造业中，SPC统计手法被广泛应用于监控和优化生产过程。
通过收集和分析数据，制造商可以实时监测生产线上的关键指标，如温度、压力、速度等，以确保产品的一致性和稳定性。
通过SPC统计手法的应用，制造商能够及时发现和纠正生产过程中的异常，提高产品质量，减少不良品率。
服务业在服务业中，SPC统计手法可以应用于各种过程的监控和优化，例如，餐厅可以使用SPC统计手法监测食品质量，快递公司可以使用SPC统计手法监控包裹送达时间。
通过SPC统计手法的应用，服务业可以实时监测关键绩效指标，识别问题和改进机会，并对服务过程进行持续改进，提供更高质量的服务。
SPC统计手法的关键技术和工具SPC统计手法使用了一系列的技术和工具来分析和改进过程。
以下是SPC统计手法的主要技术和工具：控制图控制图是SPC统计手法中最常用的工具之一。
控制图能够显示过程数据的变异状况，并标识出特殊原因变异和常规原因变异。
通过分析控制图，可以帮助确定是否需要采取控制措施，以减少过程变异并提高产品质量。
常见的控制图包括平均值图（X-bar chart）、范围图（R chart）、方差图（S chart）、P图（P chart）和C图（C chart）等。
流程能力分析流程能力分析是SPC统计手法的另一个重要技术。
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统计方法基础知识
SPC统计方法根底知识1. 什么是SPC统计方法SPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法来监控和控制生产过程的方法。
它的目标是保证生产过程中的产品质量稳定和一致性，从而提高产品的可靠性和一致性，并减少生产过程中的变异性。
SPC统计方法通过收集和分析生产过程中的数据，确定过程中的变异性。
通过建立控制图和指标，可以监测过程的变化，并及时采取控制措施。
SPC统计方法主要基于统计原理和数学模型，能够帮助生产企业实现质量改良和过程优化。
2. 控制图的根本原理控制图是SPC统计方法中最常用的工具之一，用于监控过程中的变化。
控制图的根本原理是根据过程中的样本数据，通过计算和分析统计指标，画出上下限控制线，观察样本数据是否在控制限范围内。
如果样本数据超过控制限，可能存在特殊因素导致过程变化，需要进行分析和处理。
常用的控制图包括平均控制图〔X图〕、范围控制图〔R图〕、极差控制图〔s图〕等。
平均控制图用于监控过程的中心位置，范围控制图用于监控过程的变异程度，极差控制图用于监控过程的变异程度。
3. SPC统计方法的应用场景SPC统计方法适用于各种生产过程的质量控制和监控，具体应用场景包括：•常变性过程：SPC可以帮助监控常变性过程的稳定性和变异性，如化工生产、电子制造等。
•不稳定过程：对于不稳定的过程，SPC可以帮助找出并消除特殊因素，提高过程的稳定性和一致性。
•高精度要求：对于需要高精度和高一致性的生产过程，SPC 可以帮助控制和优化过程，提高产品质量。
•具有统计规律性的过程：对于具有规律性的生产过程，SPC 可以帮助发现和解释过程中的规律，从而优化过程。
4. SPC统计方法的优点和挑战SPC统计方法具有以下优点：•实时性：通过实时监控过程中的数据，可以及时发现和处理过程变化，减少产品不合格率和质量问题。
•可靠性：SPC基于统计原理和数学模型，具有较高的可靠性和准确性，可以帮助寻找过程中的问题和改良方向。
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统计控制技术
SPC统计控制技术引言SPC（Statistical Process Control）统计控制技术是一种利用统计学原理和方法对过程进行监控和控制的技术。
它可以帮助组织在生产过程中实时监测数据，分析过程的变异性，并根据统计方法来进行控制，从而确保产品或服务的质量，提高生产效率。
本文将介绍SPC统计控制技术的原理、应用和实施步骤等内容。
原理SPC统计控制技术的原理基于统计学的基本原理，主要包括以下几个方面：在任何生产过程中，存在着各种因素导致的变异性。
这些因素可以分为两类：可分配因素和不可分配因素。
可分配因素是可以通过改变生产过程来消除或减小其影响的因素，如设备故障、操作错误等。
不可分配因素是不可控制的，如天气、原材料差异等。
SPC统计控制技术通过对变异性的分析和控制，帮助组织区分和减少可分配因素的影响，提高产品的一致性。
2. 过程能力过程能力是指生产过程能够满足规定的技术要求的能力。
SPC统计控制技术通过收集和分析数据，评估生产过程的能力。
常用的过程能力指标包括Cp指数和Cpk指数。
Cp指数表示过程的潜在能力，而Cpk指数表示过程的实际能力。
通过监控这些指标，可以确定生产过程是否稳定并符合要求。
控制图是SPC统计控制技术的核心工具之一。
它是一种以时间为横轴，过程变量为纵轴，通过收集和分析样本数据来绘制的图表。
在控制图上，通常包括上下控制限和中心线。
通过与这些统计限制进行比较，可以确定生产过程的状态，是否处于控制状态或变异状态。
常用的控制图包括X-Bar和R图、X-Bar和S图等。
应用SPC统计控制技术在各个领域都有广泛的应用。
下面列举几个常见的应用场景：1. 制造业在制造业中，SPC统计控制技术可以帮助检测和控制产品的质量。
通过对生产过程的监控和分析，可以及时发现问题并采取措施进行校正，从而降低次品率，提高产品的一致性和稳定性。
在服务业中，SPC统计控制技术可以用于监控和控制服务过程的质量。
例如，餐饮业可以通过监控食材的质量、厨师的操作等因素来确保食品的质量和口感的一致性。
SPC统计基础知识
SPC统计基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和管理过程稳定性和可靠性的统计技术。
通过收集样本数据并进行分析，SPC能够及时发现过程中的变异和异常情况，从而帮助组织实现质量改进、成本控制和客户满意度的提高。
本文将介绍SPC的基本概念和常用统计方法，帮助读者理解和运用SPC统计基础知识。
1. SPC的基本概念SPC是一种通过分析过程数据来监控过程稳定性的方法。
它基于以下三个基本统计概念：1.1 均值过程中的均值是指一组样本数据的平均值。
在SPC中，通过计算样本的均值来了解过程的中心位置。
如果样本均值始终在预设的目标值附近波动，说明过程稳定。
1.2 变异过程中的变异是指一组样本数据的离散程度。
在SPC中，通过计算样本数据的变异度来了解过程的稳定性。
如果样本数据的变异度较低且在预设的范围内，说明过程稳定。
1.3 控制界限控制界限是为了判断过程是否处于可接受的控制范围内而设定的。
上下控制界限定义了过程稳定的上下限，超出这一范围的样本数据将被认为是异常值或异常事件。
2. 常用的SPC统计方法2.1 过程能力指数（Cp）过程能力指数是一种衡量过程稳定性和可靠性的指标。
它通过比较过程的变异度和指定的公差范围来评估过程性能。
Cp值越高，说明过程的稳定性和可靠性越好。
2.2 控制图控制图是SPC中最常用的统计工具之一。
它通过绘制样本数据的均值、上下控制界限和中心线来反映过程的变化趋势。
通过控制图，可以及时发现和纠正过程中的变异和异常情况。
2.3 散点图散点图是用来显示两个变量之间关系的图表。
在SPC中，散点图可以用来发现变量之间的相关性和趋势。
通过分析散点图，可以帮助确定工艺参数的合理范围和优化生产过程。
2.4 直方图直方图是用来显示数据分布情况的图表。
在SPC中，直方图可以帮助了解过程数据的分布特征和变异程度。
通过分析直方图，可以判断过程是否正常、是否满足规定要求。
SPC统计过程控制技术
SPC统计过程控制技术SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control）技术，它是一种采用统计方法来监控和控制生产过程的质量管理工具。
SPC技术通过对过程数据进行统计分析，能够帮助企业发现生产过程中的特殊因素，及时采取措施以避免或减少产品质量问题的发生。
本文将介绍SPC技术的原理、方法和应用。
SPC技术的原理是建立在统计学基础上的。
它利用统计学中的均值、标准差、概率分布等概念和方法，对生产过程中的各种因素进行统计分析，从而了解过程的变异情况。
通过对过程数据的采集和分析，SPC技术可以判断过程稳定性，确定过程能否满足质量要求，并通过控制图等图表形式展示分析结果，帮助生产人员进行决策和改进。
SPC技术主要包括过程能力分析、控制图分析和统计抽样等方法。
过程能力分析是通过统计计算和分析得到的数值指标，评估生产过程是否具备满足产品质量要求的能力。
常用的指标包括过程能力指数（Cp、Cpk）和过程潜力指数（Pp、Ppk）等。
控制图分析是通过绘制控制图来监控过程的稳定性和变异情况，包括过程平均水平的控制图（X̄图）、过程离散程度的控制图（R图、S图）和过程离散程度和平均水平的同时控制图（X̄-R图、X̄-S图）等。
统计抽样是根据统计学原理和抽样方法，通过对样本数据的分析来判断整个过程的质量水平，包括构造抽样方案、抽样样本量的确定和样本数据的分析等。
SPC技术的应用范围广泛。
它适用于各类生产过程中的质量控制和改进，无论是制造业还是服务业。
在制造业中，SPC技术可以应用于各种工艺过程的控制，如冶金、电子、化工等。
在服务业中，SPC技术可以应用于流程控制和质量改进，如银行、保险、医疗等。
此外，SPC技术还可以应用于产品设计阶段的质量控制和改进，通过对设计方案的统计模拟和优化，提高产品的质量性能。
SPC技术的应用有助于提高产品的质量水平和生产的经济效益。
首先，SPC技术可以帮助企业监控生产过程的稳定性，及时发现并消除影响产品质量的变异因素，提高产品的合格率和一致性。
统计过程控制(SPC)
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
SPC统计与质量数据基本知识
SPC统计与质量数据基本知识引言SPC（统计过程控制）是一种在质量管理中使用的统计方法，通过对数据的收集、分析和控制，帮助组织实现产品和过程的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC统计与质量数据的基本知识，并提供一些常用的SPC统计技术和质量数据分析方法。
一、质量数据的类型质量数据主要分为离散型和连续型两种类型。
离散型数据是指只能取有限个或无穷个可数值的数据，如产品的合格与否、产品的缺陷数等。
连续型数据是指可以在一定范围内取任意值的数据，如产品的长度、重量等。
二、SPC统计方法SPC统计方法主要包括以下几个方面：1. 数据采集数据采集是SPC的第一步，通过对相关数据的收集，可以了解到产品或过程的状态和性能。
数据采集可以通过人工记录、仪器测量等方式进行。
2. 数据分析数据分析是SPC的核心部分，通过对采集到的数据进行统计分析，可以获得关于产品或过程的各种信息。
常见的数据分析方法包括均值、标准差、极差、直方图、控制图等。
•均值是一组数据的平均值，可用于判断数据的集中趋势。
•标准差是一组数据的离散程度的度量，可用于判断数据的稳定性和一致性。
•极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，可用于判断数据的变异性。
•直方图是用来表示数据分布情况的图形，可用于判断数据的偏态性和峰态性。
•控制图是用来监控过程稳定性和一致性的图表，常用于判断过程是否处于统计控制中。
3. 过程改进与控制通过对数据分析的结果，可以找到存在的问题和改进的方向，并采取相应的措施进行改进和控制。
过程改进与控制需要持续进行，以确保产品和过程的稳定性和一致性。
三、常用的SPC统计技术1. 控制图控制图是SPC中最常用的统计工具之一，用于监控过程的稳定性和一致性。
常见的控制图有以下几种：•均值控制图：用于监控过程的平均值是否处于统计控制范围内。
•范围控制图：用于监控过程的变异性是否处于统计控制范围内。
•P图：用于监控不良品的比例是否处于统计控制范围内。
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(统计过程控制)：基本概念及在质量管理中的作用介绍
SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。
它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。
SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。
1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。
自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。
1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。
其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。
二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。
首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。
其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。
再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。
2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。
通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。
此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。
SPC统计技术
數據統計分析方法
QC舊七種工具
– 排列圖，因果圖，散布圖，直方圖，控制圖，檢查 表与分層法
QC新七種工具(略)
– 關聯圖，KJ法，系統圖法，矩陣圖法，矩陣數據解 析法，過程決策程序圖法（PDPC)和箭頭圖法。
數據統計分析方法-排列圖
排列图的定义： 根据所收集之数据，按不良原因、不良 状况、不良发生位等到不同区分标准， 以寻求占最大比率之原因、状况或位置 的一种图形。排列图又称为主次因素分析图
或帕拉图（巴雷特、帕累特）
數據統計分析方法-排列圖
排列图的来由：
意大利社会经济学家帕雷特在1887年研究资本主义的意大 利社会财富分布状况时，发现少数人占有绝大多数的财富，而 绝大多数人却只占有少量财富处于贫困状态，从而得出“关键 的少数和次要的多数”的社会财富分布规律。他还把这一规律 用坐标图描绘出来，得到一条累计的百分比曲线。为纪念他， 后人把这一条曲线称为帕累特曲线。后来，帕累特原理被用到 质量管理活动中，成为七大手法之一，现在这一理论被升化为 80/20原则。基本上，任何事物都遵循这一规律，如大多数废 品是由少数人造成的，大部分设备故障是由少数几个原因引起 的，企业80％的利润来自20％的顾客。
5：为什么要应用SPC
在生产过程中，产品的加工尺寸/性能的波动是不 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统计技术的应用特点
SPC统计技术的应用特点引言统计过程控制〔Statistical Process Control，SPC〕是一种利用统计方法对过程进行监控和管理的质量控制技术。
它可以帮助组织实现质量的稳定性和可靠性，提高生产效率，并有效地控制质量本钱。
SPC 统计技术具有一些特点，本文将重点介绍这些特点。
1. 数据分析与解释能力强SPC统计技术主要通过收集和分析过程中产生的数据，从而帮助人们了解过程的特征和变化规律。
通过对数据的分析，可以发现过程中存在的问题和异常情况，并及时采取措施进行纠正。
同时，SPC还能够对数据进行解释，揭示出不同因素对过程的影响程度，帮助人们找到关键的影响因素并进行改良。
2. 重视过程稳定性的监控SPC统计技术的一个重要特点是重视对过程稳定性的监控。
通过对过程中的数据进行统计分析，可以判断过程是否处于稳定状态。
当过程出现变异时，可以通过SPC技术及时发现，并采取相应的措施来减少变异，从而保证产品的质量稳定性。
通过对过程的稳定监控，可以提高产品的一致性，降低质量风险。
3. 实时性强SPC统计技术具有一定的实时性。
通过建立实时的数据采集和分析系统，可以及时监控过程中的数据，并即时生成统计图表和报表，实时地反映过程状态和质量指标。
这使得人们可以对过程进行及时的调整和改良，做出迅速的决策，以提高过程的质量和效率。
4. 适用性广泛SPC统计技术适用于各种类型的工业和效劳过程。
无论是生产制造过程还是效劳流程，只要有相应的数据可以采集和分析，SPC技术就能够发挥作用。
例如，对于生产制造过程，可以通过监控关键工序的质量指标来提高产品质量；对于效劳流程，可以通过监控客户满意度等指标来提升效劳质量。
5. 强调全员参与SPC统计技术强调全员参与质量管理。
通过培训和教育，可以使所有员工了解SPC的根本原理和方法，并参与到数据采集和分析工作中。
通过全员的参与，可以提高数据的准确性和及时性，增强对过程质量的关注，并推动全员对质量改良的共识和行动。
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 ３、扩大实施阶段（１年左右） 扩大实施阶段（ 年左右）
在这个阶段应选择更多的重要过程实施 SPC，成立更多的PATＳ，逐步覆盖产品形成 的所有阶段，在这个阶段应在更大的范围开 始SPC培训，公司力量不够，可以考虑聘请专 家顾问帮助。
AVC System A Better Tomorrow
奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 ２）建立SPC的实施组织 建立 的实施组织 在企业领导层成立SPC推行委员会，下面再组成 若干个“过程行动小组”（Process Actions Teams）， 简称PAT。PAT审实施SPC成功的关键，参加PAT不仅 有工程师，也要有现场操作人员。 公司领导层 SPC推行委员会
1.产品质量的统计观点 Ａ：产品质量有变异 Ｂ：变差具有统计规律性 2.对异常因素分类和控制 3.稳定状态是生产过程追求的目标 4.预防为主
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 SPC理论基础 理论基础
１、数理概率统计理论 ２、分布理论（６σ） ３、正态、二项等分布 ４、参数估计，方差分析等
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講師：張 浩先生 制作：溫郎平 2003/07/10
奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003
SPC - (Statistical Process Control)
一、SPC的由来和发展 的由来和发展
1927年，贝尔研究所的休哈特（W.A.Shewhart）， 利用数理统计原理提出经济控制生产过程中产品质量的 “6σ”法，后来发展为控制图和预防缺陷理论。1929年 贝尔研究所的道奇（Dodge）和罗来格（Ronming），发 表了“抽样检验法”。当时生产过剩，但是直到1939年 美国用这些方法的不足十家。 二战期间，美国军方开始重视SPC，起很大效果。 但二战以后，美国企业又放松实施SPC。而相反五十年 代日本开始引进SPC，请美国的戴明（Deming）博士 到日本宣讲SPC。
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四、SPC子组数据采集和分组的分析 子组数据采集和分组的分析
１、基本子组数据采集方式 在SPC的实践中，有两种典型的子组取样方式： １）短时抽样――按生产顺序在等间隔的时段上以最 短时间抽一组样本（通 常为连续抽取样本）。如 品检员每隔２小时在机器旁边抽样测量连续生产 出的５个产品的数据为一子组。 ２）等时抽样――在一个时段内，等时间隔抽一件产 品测量，几次间隔抽检的样本组成一个子组。如 半天（4h）内每隔一小时抽件组成n=4的子组。
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综上所述，样本大小Ｎ的选择主要应考虑以下三个 原则：
１）Ｎ对样本均值分布逼近正态的影响，如样本大小Ｎ≥４时， 不论总体是何种分布，其样本均值Ｘ的分布均趋近正态分 布。 ２）控制图的检出力较高而又经济。如，当Ｎ增大时，控制界限 就会缩小，向中心线靠近，使得对生产过程均值的微小变化 反映更为敏感，而且检验费用要少，是否为了获得较高的检 出力去花费更多样本检验费用呢？应当加以考虑。另外，当 Ｎ＞１０时，应用Ｓ控制图代替Ｒ控制图去管理工序的σ。 ３）合理划分样本组 因此，当Ｘ－Ｒ控制图的样本大小Ｎ一般取４－５为宜。 AVC System A Better Tomorrow
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在日本：石川馨 田口玄一
因果图 田口方法（稳健性设 计，质量损失函数） SPC
ＱＣ小组
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 SPC基本原则 基本原则
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 SPC基本手法 SPC基本手法
１、工序能力分析CPK
２、控制图
３、因果、排列、相关分析（方差分析）、正 交 实验等
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 ３、SPC要纳入整个品质体系 要纳入整个品质体系 SPC的实施应与品质管理整体协调一致，应在品 质体系（如ISO9000体系或TQM模式）加予定位。利 用ISO9000的体系机制维持SPC运行，具体方法是： Ａ一些成熟的SPC方案，应制定成第三级文件（ＷＩ） Ｂ控制图的数据取样、计算描点、分析应在过程控制、 IPQC的相关程序和工作文件中规定。 Ｃ.SPC的分析对策应纳入ISO9000纠正预防措施。 Ｄ.SPC的整体规划要体现在4.20统计技术要求中。
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标准结构的这种变化，使统计技术难以以 一个具体体系要求纳入2000版ISO9001中的某 一板块，而是作为质量管理体系的一项基础， 出现在2000版ISO9000标准之中。这种“提升” 反映了统计技术对质量体系在地位上的重要性 和应用上的广泛性。事实上，统计技术作为发 现问题和体系改进的手段，涉及及到产品寿命 期的各个阶段，质量管理体系的全过程。
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 4.急功近利和形式主义是 急功近利和形式主义是SPC的大敌 急功近利和形式主义是 的大敌
实施SPC关键要持之 以恒，不要期望SPC能在 几天内见成效。
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注意： 注意：第４阶段是一个长期延续，不断 阶段是一个长期延续， 改进的过程。 改进的过程。
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三、实施SPC中的几个重要观点 实施 中的几个重要观点
不仅是品质部门的事， １、SPC不仅是品质部门的事，需要各相关部门的支持 不仅是品质部门的事 SPC是对生产过程的实时控制，所以取样数据采 集、描图等工作一般需要现场的生产人员负责执行或 参与，出现异常又需要现场生产人员及时处理。 ２、SPC主要是发现问题的工具，而不是解决问题的工具 主要是发现问题的工具， 主要是发现问题的工具 通过控制图可以及时发现过程的异常，可以分析 过程的变差，但是它不能告诉你应采取什么措施去消 除，这些异常和变差，这时必须结合品质管理的其它 工具，如排列图、因果图、FMEA等，并使用专业的 技术知识解决问题。质量管理大师朱兰称之为“知识 积累，然后实现品质突破”。
PAT
PAT
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 ２、试点实施阶段（６个月左右） 试点实施阶段（ 个月左右） SPC推行委员会挑选部分工序进行SPC试点实施， 试点实施的工序 （过程）最好具备以下特点： 1）是对产品质量影响较大的过程（值得研究） 2）过程存在需要改进的问题（但应易于描述和量 化，不应特别复杂） 3）针对这个过程易组织强有力的PAT，PAT具体收 集数据、控制方法见教材P58页内容。 通过本阶段要达到的另一个重要目的是训练一批 熟悉掌握SPC工具的优秀员工。
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 全面质量体系实施阶段（持续改进） ４、全面质量体系实施阶段（持续改进） 当需要控制的过程都实施SPC后，PAT解散，转为 日常监控和改进。在这个阶段的两个主要任务： １）把SPC纳入品质体系的文件中，利用品质体系 （如ISO9000）的机制推动SPC的实行。 2）成立SPC攻关小组，实质性重点提高过程能力。
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二、SPC实施 SPC实施
1.意识准备阶段
2.试点实施阶段
3.扩大实施阶段
4.全面质量体系实施阶段
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奇宏電子(深圳) 奇宏電子(深圳)有限公司培訓課程 Year 2003 １、意识准备阶段（１－２个月） 意识准备阶段（ 个月） 意识培训， １）进行广泛深入的SPC意识培训，必须灌输以下几点： 进行广泛深入的 意识培训 必须灌输以下几点： ☆ SPC意味着转向品质预防 ☆ SPC是将责任和使命下放到企业最底层的新型管 理方法 ☆ SPC是建立过程能力的途径 ☆关于过程变差的观点 ☆团队工作形式和项目化管理是实施SPC的重要方式
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要求组内最小的原则，也部分地影响到确定样本的 数量，在大多数情况下，从Ｎ的大小为５的５组样本中 所得到的情况要比从Ｎ的大小为２５的１组样本中所得 到的情报为多。在大样本中，比如Ｎ＝２５，包含过程 变化的机会也比较大。当然在大样本内并未包含过程变 化，那么大样本在降低第２类错误方面是有优越性的， 如果是为了这个目的而使用大样本，这就更需要采用第 一种分给方法。 总之特殊因素加以考虑时，要改用第二种分组 方法：