对于SPC控制图的制作方法和步骤的教程
怎么做产品的SPC控制图？
怎么做产品的SPC控制图？实践证明，通过SPC控制图，可以帮助我们及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性。
那么，产品的SPC控制图该怎么做呢？深圳天行健六西格玛咨询公司简析如下：步骤一：确定需要监控的关键质量特性（CTQ）首先，需要确定产品制程中的关键质量特性（CTQ），也就是对产品质量有重要影响的特性。
这些特性可能包括尺寸、重量、硬度等。
确保选择的特性能够准确反映产品的质量。
步骤二：收集数据收集与所选特性相关的数据，包括每个制程批次或样本的测量结果。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和控制。
步骤三：计算统计参数根据收集到的数据，计算统计参数，如平均值、标准差等。
这些参数可以帮助我们了解制程的中心位置和变化程度。
步骤四：绘制控制图根据所选特性的统计参数，绘制SPC控制图。
常见的控制图有X-Bar图、R图、S图等。
控制图上通常包括中心线、控制界限和数据点。
通过观察数据点的位置和分布，可以判断制程是否处于控制状态。
步骤五：分析控制图分析控制图上的数据点，判断制程是否处于控制状态。
如果数据点在控制界限内波动，说明制程是稳定的；如果数据点超出控制限，说明制程存在异常变化。
根据分析结果，可以采取相应的纠正措施，以确保制程的稳定性和一致性。
步骤六：持续监控和改进SPC控制图是一个持续监控和改进的过程。
定期更新数据，并根据新的数据绘制控制图，以监控制程的变化。
同时，根据控制图的分析结果，不断改进制程，以提高产品质量。
总而言之，SPC控制图是一个简单而有效的工具，可以帮助我们实现产品质量的稳定和一致。
通过正确使用SPC控制图，我们能够及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性，提高客户满意度。
SPC控制图的绘制方法和判断方法
1
主要内容
➢ 绘制程序 ➢ 各类控制图作法举例 ➢ 控制图旳观察与判断
2
绘制程序
3
1 拟定受控质量特征 即明确控制对象。一般应选择能够计量(或计数)、技术上可
控、对产品质量影响大旳关键部位、关键工序旳关键质量特征
2 选定控制图种类 3 搜集预备数据 4 计算控制界线
多种控制图控制界线旳计算措施及计算公式不同，但其计算
中。
如
L1=14.0
S1=12.1
……
……
• 计算最大值平均值L 、最小值S、平均极差R和范围中值M：
k
k
L
Li
i 1
341.9
13.68
Si
i 1
308.1 12.32
k
25
k
25
R L S 13.68 12.32 1.36
M L S 13.68 12.32 13.00
L—S图用 A9
2.695 1.826 1.522 1.363 1.263 1.914 1.143 1.104 1.072
9
各类控制图作法举例
10
1 x R 控制图（平均值——极差控制图）
• 原理：
x图又称平均值控制图，它主要用于控制生产过程中产品质量
特征旳平均值；
R图又 称极差控制图，它主要用于控制产品质量特征旳分散。
UCL x 2.66Rs 1.312 2.66 0.284 2.067 LCL x 2.66Rs 1.312 2.66 0.284 0.557 Rs图： CL RS 0.284 UCL 3.267 0.284 0.929
• 作x—Rs分析用控制图。（图7）
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统计过程控制作图步骤
统计过程控制(SPC)作图步骤一、SPC作图步骤1. 确定SPC控制点,选择适合的控制图类型2. 建立分析用控制图2.1确定样本组数和样本容量.根据取样检验的可能性和必要性来确定打点频度，使组内变差小，组间变差大；一般可使用等时抽样方法；通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数。
2.2 收集数据，运用minitab统计软件作分析用控制图，主管工程师对异常情况分析原因，采取措施，消除异常因素。
补充数据，重新计算控制界限，直到找到统计受控状态，进行初始过程能力研究分析。
3．建立控制用控制图3．1主管工程师把统计受控状态下（稳定状态）确定的控制图转化为控制用控制图，在控制图标准格式上按适用的控制界限作图。
现场操作人员进行生产控制，并对SPC控制点按确定的打点频度以时间先后在控制图上打点。
4、诊断与解决问题4．1主管工程师定期对SPC控制点进行诊断，对发现的问题进行根本原因分析，提出解决措施，消除产生异常的原因，必要时调整控制界限。
4．2 SPC应用分析主管工程师定期对SPC控制点应用情况进行分析，计算过程能力指数，分析过程能力改进情况，需要时调整过程。
二、建立控制图，进行控制的一般步骤：（以X-R图为例）（1）确定SPC控制点、样本组数和样本容量,选择适合的统计技术、控制图类型（2）收集k组预备数据(也称为参考数据)，计算每一个样本的均值与极差。
(通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数。
) （3）首先计算k个样本极差的均值,记为R，这便是R控制图的中心线。
并计算R图的控制限。
（4）作R图，将各样本点与控制限进行比较，检查数据点有无失控或异常模式。
对发现的失控或异常进行分析，找出原因。
（5）剔除异常的子组，重新计算R图CL，UCL，LCL，再次确认所有点受控。
必要时，可以反复“识别-纠正-重新计算”这一过程，直到所有点受控。
（6）当异常的子组剔除后，用留下的子组数据，计算R和X，并计算它们的上下控制界限。
统计过程控制(SPC)之中位数与极差控制图的使用及建立
如有异常点，则必须调查原因，并采取必要的措施
x 控制限，再次检查是否有异常的点； 舍弃异常的组，然后重新计算 ~ 如果有，则应重复进行：识别—纠正—重新计算，直到消除异常点 为止 x 图上删除的组，也应相应的从 R 图上删除 从~
重复步骤六到步骤十一，直到无异常点出现为止
40 41 42 43 步骤十二： 和 规范进行比 较
根据判异准则进行判定 如有异常点，则必须调查原因，并采取必要的措施 查明原因后，删除该组，重新计算 R 控制线，再次检查是否有异常 的点；如果有，则应重复进行：识别—纠正—重新计算，直到消除 异常点为止
36 37 38 39 步骤十一： 分 ~ 析x 图
x 图上删除 从 R 图上删除的组，也应相应的从 ~
~ x R 控制图的检出过程不稳定的能力不如 x R 控制图
适用于产量比较大，加工稳定的过程 用于计量值的特性为：长度、厚度、浓度、重量等 由于描述的中间的单点的值，因此可以显示过程输出的分布宽度，容易预见过程变 差的趋势 由于一张图上可以显示中位数及分布宽度，可以用来对几个过程的输出或同一过程 的不同阶段的输出进行比较 步骤一： 子组 选择 保证每个子组内零件都是在很短时间内及其非常相似的条件下生产 出来的，使子组内变差少 子组是单一的过程流生产的产品 初期时，一般选择子组内有 10～25 件生产的产品组合 努力使子组内的变差只有普通原因 子组的容量保持恒定 一般保证子组数在 25 组或以上 在适当的时间内收集 25 组以上，保证子组能够反应潜在的变化 子组必须能够反应潜在的变化，这些变化可能是换班、操作人员更 换、温度趋势、材料批次等原因造成的 在初始阶段，通常在较短时间的间隔内收集
如果数据的分布和规范公差相比有较多的余量，计算平均值并未在 公差中心，基本上也可以接受的 确定过程是否满足顾客的需求
SPC的基本做法及步骤
PCI=规定的容差/过程离散程度=UTL-LTL/6σ =（标准上线-标准下线）/6*（R/1.128）
4.9 当 PCI 值小于 1，表示过程不满足规范要求，过程能力不足； 当 PCI 值等于 1，表示过程刚好满足规范要求，过程能力刚刚够
在实际工作中，通常取 PCI=1.33 为最小可接受值 4.10 当 PCI 值小于 1，表示过程不满足规范要求，需改善：相关分析人员根据结果， 对不能接受的情况从人员、机器、物料、方法、环境等方面进行分析
移动极差（R）控制图 LCL=D3R
（D3=0.000）
单值(X)控制图中心线是：=X
Hale Waihona Puke 单值(X)控制图 UCL=X + E2R （E2 = 3/d2 = 3/1.128=2.66 ）
单值(X)控制图 LCL=X -E2R
4.4 绘制管制图 4.5 管制图异常分析
a.超出管制界限点，需分析异常； b.连续 9 点位于中心线一侧，需分析异常； c.连续 6 点递增或递减，需分析异常 d.连续 14 点中相邻点交替上下 e.连续 3 点中有 2 点落在中心线的同一侧的 2/3 的管制限以外 f.连续 5 点中有 4 点落在中心线的同一侧的 1/3 的管制限以外 g.连续 15 点落在中心线的两侧的 1/3 的管制限以内 h.连续 8 点落在中心线两侧,且无一点在 1/3 的管制限以内 4.6 发现异常及分析原因，可使用排列图及鱼骨图分析异常原因； 4.7 重新计算管制界限，将超出管制界限之点去除后，重新计算管制界限 4.8 当控制图处于统计受控状态，进行制程能力分析
X(平均值) = (X1+X2+X3+......Xn)/n
R(平均移动极差)=( | X1 - X2 |+ | X2 - X3 |+........ | Xn-1 - Xn |)/(n-1)
SPC制图步骤
硬度的SPC使用单值移动极差控制图。
考入数据，数据应按喷涂时间先后顺序排列，按下图点击
选C1，点击I-MR选项（P）选择判异准则
点击确定，生成图形，根据图形分析异常原因
底层厚度SPC采用均值-极差控制图。
数据计算方法为取两个操作者测量结果的平均值，6个数据变为3个数据，分别输入MINITAB中，图中取的是后25个数据，按时间排列，按下图点击。
点击XBAR-R选项（P）
输入均值和标准差
选检验，选判异准则
点确定出图，分析原因。
如果原因确实难以分析，可以只选判异中的第一个。
出图如下：。
手把手教你SPC控制图怎么做以及SPC控制图分类
手把手教你SPC控制图怎么做以及SPC控制图分类SPC控制图是SPC统计过程控制的核心工具，是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图，是质量控制的行之有效的手段。
SPC控制图的种类有很多，但核心思想均为预防，这里用二十个字总结SPC控制图的预防原则：查出异因，采取措施，保证消除，纳入标准，不再出现。
02、SPC控制图构成无论哪类SPC控制图，图中都会包括三条线：1.控制上限(UCL)；2.中心线(CL)；3.控制下限(LCL)。
其中UCL和LCL由实际需求得来，因此了解“需求”非常重要。
03、SPC控制图的分类SPC控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表：计量型控制图:I-MR(单值移动极差图)Xbar-R(均值极差图)Xbar-S(均值标准差图)计数型控制图:P(用于可变样本量的不合格品率)np(用于固定样本量的不合格品数)u(用于可变样本量的单位缺陷数)c(用于固定样本量的缺陷数)04、深入浅出制作SPC控制图1、I-MR控制图（单值移动极差控制图）用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合，图表内包含单值控制图和移动极差控制图。
单值控制图中每个点代表每个数值的大小，移动极差控制图每个点的数值等于该点与前一个点数值的差值的值。
2、Xbar-R控制图（平均值极差控制图）用于查看对连续性数据分组（子组n＜10）的控制情况，图中包含样本均值控制图和样本极差控制图。
样本均值控制图中每个点代表每组样本平均值的大小，样本极差控制图每个点数值等于该组样本平均值的大值与小值差值。
多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。
3、Xbar-S控制图（平均值标准差控制图）与Xbar-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。
适用于查看对连续性数据分组（子组n≥10）的控制情况，图中包含样本均值控制图和样本极差控制图。
spc控制图理论及作图
统计过程控制<SPC>一统计过程控制<SPC>的涵义统计过程控制<Statistical Process Control,简称SPC>是为了贯彻预防原如此,应用统计技术对过程中的各个阶段进展评估和监察,建立并保持过程处于可承受的并且稳定的水平,从而保证产品符合规定的要求的一种技术.二 SPC的特点1、强调全员参加,而不是只依靠少数质量管理人员；2、强调应用统计方法来保证预防原如此的实现；3、SPC不是用来解决个别工序采用控制的问题,SPC强调从整个过程,整个体系出发来解决问题.SPC的重点就在于"P〔Process,过程〕；４、SPC中的主要统计技术为控制图,SPC可以判断过程的异常,对过程中的各个阶段阶段监控与诊断,针对异常迅速采取纠正措施,减少损失、降低本钱、以达到保证产品质量、持续改良的目的.5．过程的定义：将各项输入资源按一定要求组合起来并能转化为输出产品与其质量特性的活动.任何一个产品的制造可分解为假如干个过程通过并联或串联组成.过程能力指数CPK评价一个过程的质量以与过程满足顾客要求的能力.三控制图1.定义：控制图是生产过程质量的一种记录图形,图上有中心线和上下控制界限,并有按时间顺序抽取的各样本统计量的数值.2.作用：利用控制图所提供的信息,把一个过程维持在受控状态；一旦发现异常波动,就分析对质量不利的原因,采取措施加以消除,使质量不断提高,并把一个过程从失控状态变为受控状态,以保持质量稳定.3.常规控制图的种类〔1〕计量值控制图均值-极差控制图< Ｘbar-R 图>.均值-标准差控制图<Xbar-s 图>.X-s控制图与X-R图相似,只是用标准差s图代替极差R图而已.极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本量n＞10,这时应用极差估计总体标准差的效率减低,需要应用s图来代替R图.中位数-极差控制图< X~ -R 图,也有用Me-R图表示>单值-移动极差控制图<X-Rs 图>2〕计数值控制图不合格品率控制图<p 图>不合格品数控制图<pn 图>单位缺陷数控制图<u 图>缺陷数控制图<c 图>３、控制图的构造控制上限〔记为UCL〕为μ+3σ控制下限〔记为LCL〕为μ-3σ控制中心线〔记为CL〕为μ将这三条水平线画在一X坐标纸上,其横轴为时间或样本序号,纵轴为过程变量的观察值这就形成了一X控制图.当把观察值按序点在图上,就可用于过程控制.上、下控制界限就被用来判断生产过程有无异常.UCL与LCL称为行动限,当点超出上下控制界限时表示过程失控,需要采取措施.有时还把控制界限内分成几个区域：μ+2 σ与μ+3 σ之间称为A上区μ+σ与μ+2 σ之间称为B上区μ-σ与μ+ σ之间称为C区μT -2 σ与μT -σ之间称为B下区μ-3 σ与μ-2σ之间称为A下区4、异常原因的识别常见的异常情况与模式有如下八种：〔1〕一点超出控制界限〔2〕九点在中心线的同侧〔3〕六点呈上升或下降趋势〔4〕14点交替上升下降〔5〕三点中有两点处于A上或A下区〔6〕五点中有四点在C区之外〔7〕15点在中心线附近的C区内〔8〕连续8点在中心线两侧而无一点在C区四、SPC工作思路1. 确定SPC控制点,选择适合的统计技术、控制图类型2. 建立分析用控制图通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数.2.2 收集数据,运用minitab统计软件作分析用控制图,主管工程师对异常情况分析原因,采取措施,消除异常因素.补充数据,重新计算控制界限,直到找到统计受控状态,进展初始过程能力研究分析.3．建立控制用控制图3．1主管工程师把统计受控状态下〔稳定状态〕确定的控制图转化为控制用控制图,在控制图标准格式上按适用的控制界限作图.现场操作人员进展生产控制,并对SPC控制点按确定的打点频度以时间先后在控制图上打点.一般可使用每班打一点或每天打一点.4、诊断与解决问题4．1主管工程师定期对SPC控制点进展诊断,对发现的问题进展根本原因分析,提出解决措施,消除产生异常的原因,必要时调整控制界限.4．2 SPC应用分析主管工程师定期对SPC控制点应用情况进展分析,计算过程能力指数,分析过程能力改良情况,需要时调整过程.五、建立控制图,进展控制的一般步骤：〔以X-R图为例〕〔1〕确定SPC控制点、样本组数和样本容量,选择适合的统计技术、控制图类型〔2〕收集k组预备数据<也称为参考数据>,计算每一个样本的均值与极差.<通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数.> 〔3〕首先计算k个样本极差的均值,记为R,这便是R控制图的中心线.并计算R图的控制限.〔4〕作R图,将各样本点与控制限进展比拟,检查数据点有无失控或异常模式.对发现的失控或异常进展分析,找出原因.〔5〕剔除异常的子组,重新计算R图CL,UCL,LCL,再次确认所有点受控.必要时,可以反复"识别-纠正-重新计算〞这一过程,直到所有点受控.〔6〕当异常的子组剔除后,用留下的子组数据,计算R和X,并计算它们的上下控制界限.〔7〕当R图是处于统计控制状态时,认为过程的波动是稳定的,在分析X图,类似于对R图的分析,对任意失控情况与异常模式分析原因.也可能要经过反复的"识别-纠正-重新计算〞这一过程.〔8〕当两个图都显示处于统计控制状态时,并且满足过程能力的要求时,可以用于实际的过程控制,分析用控制图转化为控制用控制图.一旦发现失控或出现异常模式的信号时,应该与时分析原因,并采取行动.〔9〕当过程发生变化〔人、材料、设备、方法、环境等因素〕或控制图使用了一段时间后,应根据实际的质量水平,对控制图的中心线和上、下控制线进展修正,使控制水平能够不断提高.六、MINITAB概况在Minitab里进展数据分析时,需要使用各种窗口和工具.下面是环境下各局部的简介.各窗口作用会话窗口〔Session window 〕显示诸如统计报表之类的输出文本.数据窗口〔Data window〕在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数据列.信息窗口〔Info window〕概括了每个打开的工作表.可以从下拉列表表框中选择要查看的工作表.历史窗口〔History window〕记录了所用过的命令.图形窗口〔Graph windows〕显示各种图形.一次最多只能打开15个图形窗口.一个MINITAB Project文件包含了所有的工作：收集的数据、输出的文本、图形等.当保存一个project文件时,所有的东西都保存下来了.project文件里的各种工作表〔data, worksheet, graph〕可以单独进展处理,可以生成数据、图形、也可以从别的文件中通过拷贝的形式向一个project文件添加数据和图形.project文件的大局部窗口的内容都能够单独保存和打印.每当保存一个时,保存了以下一些内容：所有窗口的内容,其中包括：每个数据窗口〔Data window〕的数据列.信息窗口〔Info window〕中的常量、矩阵.会话窗口〔Session window〕和历史窗口〔History window〕中的所有的文本.每个图形窗口〔Graph window〕.利用Minitab软件作控制图,计算工序能力指数七、下面以热轧卷厚度偏差的Xbar-R图为例1 先用minitab统计软件作分析用控制图.收集30组预备数据〔热轧9月份〕,每个班连续取5块钢的数据.步骤一：生成一个新的Project.<File—New-Minitab Project> 步骤二：在工作表中输入收集的数据.步骤三：先作R图.R图判稳后,再作X图.假如R图未判稳,如此不能开始作X图.选择Stat—Control Charts-R.在会话窗口中,说明了检验表示的意思.Test Results for R Chart of C1, ..., C5TEST 1. One point more than 3.00 standard deviations from center line.Test Failed at points: 10, 14剔除异常的子组,重新作图,计算R图CL,UCL, LCL,再次确认所有点受控.步骤四：作Xbar-R图,选择Stat—Control Charts--Xbar-R.对特殊原因测试.<选择Stat—Control Charts--Xbar-R-- Xbar-R Options—Tests<all tests>在会话窗口中,说明了检验表示的意思.TEST 1. One point more than 3.00 standard deviations from center line.Test Failed at points: 3, 10, 27剔除异常的子组,重新计算X图CL,UCL, LCL,再次确认所有点受控.步骤五：生成正态曲线的直方图.1.选择Stat—Basic Statistics—Display Descriptive Statistics.2.在Variables中输入变量.3.点击Graph,出现一个对话框.4.选中Histogram of data,with normalcurve.步骤六：进展工序能力分析.选择Stat—Qulity Tools—Capability Analysis<Normal>从上面这个图形可以看出,工序能力指数为1.99明确工序能力充分.2、当两个图都显示处于统计控制状态时,并且满足过程能力的要求时,可以用于实际的过程控制,分析用控制图转化为控制用控制图.一旦发现失控或出现异常模式的信号时,应该与时分析原因,并采取行动. 附件：控制图的常数和公式表常用控制图系数表。
spc中控制图的原理、制作和分析方法
UCL、CL和CLC统称为控制限，它们是互相平 行的。若控制图中的描点落在控制限之外 或描点在控制限之间的排列不随机，则表 明过程异常。世界上第一张控制图是美国 休哈特(W.A.Shewhart)在1924年提出的不合 格率（P）控制图。
3
二、控制图的形成
将通常的正态分布图转个90度方向，使自变 量增加方向垂直向上，并将μ、μ＋3σ和μ－ 3σ分别称为CL、UCL和LCL，这样就得到了 一张控制图。 三、控制图的原理 根据来源的不同，影响质量的原因（因素） 可分为人、机、料、法、测、环六个方面。
Cp值越大，表面加工能力越高，但这时对 设备和操作人员的要求也高，加工成本也 越大，所以对于Cp的选择应根据技术与经 济的综合分析来决定。当T=6б、Cp＝1,从表 面上看，似乎这是既满足技术要求又很经 济的
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情况。但由于过程总是波动的，分布中心一有偏 移，不合格率就会增加，因此通常取Cp＞1,当Cp ＝、T＝8б，这样整个质量指标值的分布基本上在 上下规范限内，且留有相当余地。 三、有偏移情况的过程能力指数 当产品质量特性值分布的平均值ц与规范中心m不 重合（有偏移）时，显然不合格率增大，也即Cp 值将降低，所计算的无偏移过程能力指数不能反 映有偏移的实际情况，需要加以修正，定义分布 中心μ与规范中心m的偏移为：ε＝｜m-μ｜，以及 μ与m偏移度k为：
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先计算R图的参数，然后作极差图。当样本 n=5,D4=2.114,D3=0
代入R图的公式可得 UCLR=D4 CLR LCLR=D3R=0×0.019=0
(A2、D3和D4是常数查表可得、0、）
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可见现在R图判稳。故可接着在建立均值图。 由于n＝5、A2＝代入X图公式可得
UCLX=X+A2 CLX LCLX=X-A2
SPC控制图--P-chart制作方法（EXCEL2013）
SPC控制图--P-chart制作方法（EXCEL2013）SPC控制图是对过程质量加以测定、记录，来分析和判断工序是否处于稳定状态，从而进行质量控制管理的统计过程控制技术的核心工具。
分为两大类七种基本图表：计量型：IX-MR（单值移动极差图）、Xbar-R（均值极差图）、Xbar-s（均值标准差图）；计数型：P（可变样本量的不合格品率）、NP（固定样本量的不合格品数）、U（可变样本量的单位缺陷数）、C（固定样本量的缺陷数）。
怎么用EXCEL2013来实现呢？先来说明P（可变样本量的不合格品率）（即P-chart）如何使用EXCEL2013来制作的。
1.数据准备。
注意：图表红色方框蓝色填充部分无内容。
2. 以不良率数据（B49:AB49）绘制带数据标记的折线图。
框选"B49:AB49"--"插入"--"插入折线图"--"带数据标记的折线图"--调整图表位置大小。
3.添加UCL上限。
右键绘图区--"选择数据"--"添加"--"图例项"--"编辑数据系列"--"系列名称"--"系列值"--确定--"水平轴标签"--"轴标签"--"轴标签区域"--确定--确定。
系列名称：='不良率控制图（P chart）'!$B$51系列值：='不良率控制图（P chart）'!$C$51:$AC$51轴标签区域：='不良率控制图（P chart）'!$C$48:$AC$484.添加LCL上限。
右键绘图区--"选择数据"--"添加"--"图例项"--"编辑数据系列"--"系列名称"--"系列值"--确定--"水平轴标签"--"轴标签"--"轴标签区域"--确定--确定。
SPC控制程序(含流程图)
文件制修订记录1.0目的：规范统计制程管制SPC运作，以确保各项管制能有效实施，预防重大质量异常的发生。
2.0范围：适用于本公司所有制程，包含成品、半成品、设备。
3.0职责：3.1品质部：主导全厂SPC的推行和运作，提供必要的技术支持和培训，和工程部一起选择管制项目，决定管制标准，监督生产单位的品质状况，协助生产单位分析解决问题，验证改善效果。
4.0定义：4.1SPC：统计制程管制,是一种借助数理统计方法对制程品质状况进行管控的工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈资讯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。
4.2关键管制特性:有关产品的要求(尺寸、性能测试)或制程参数具有特别的重要性之管制特性,在控制计划&FMEA中以『★』标示,5.0作业内容:5.1实施SPC的两个阶段5.1.1分析阶段：分析阶段的主要目的在于：（1）.了解制程现状；（2）.使制程处于稳定状态；（3）.使制程能力足够。
分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备，生产准备完成后就可以进行生产，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行。
然后可以用生产过程收集的资料计算控制界限，作成分析用管制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于稳定状态以及过程能力是否足够。
如果任何一个不能满足则必须寻找原因进行改进，重新进行生产及分析。
直到达到了分析阶段的三个目的，则可认宣告结束，进入SPC监控阶段。
5.1.2监控阶段监控阶段的主要工作是使用控制用控制图对制程进行监控。
此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定；生产过程的资料及时绘制到控制图上并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。
监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
控制图如何制作
控制图如何制作控制图，是制造业实施品质管制中不可缺少的重要工具。
它最早是由美国贝尔电话实验室的休华特在1924年首先提出的，它通过设置合理的控制界限，对引起品质异常的原因进行判定和分析，使工序处于正常、稳定的状态。
控制图是按照3 Sigma 原理来设置控制限的，它将控制限设在X±3 Sigma 的位置上。
在过程正常的情况下,大约有99。
73％的数据会落在上下限之内。
所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无变化。
工具/原料•电脑•待解决问题方法/步骤1. 1确定抽样数目，平均值—极差控制图的抽样数目通常为每组2~6个。
确定抽样次数，通常惯例是每班次20~25次数，最少20组，一般25 组较合适,但要确保样本总数不少于50个单位。
2. 2确定级差、均值及均值、级差控制界限（通过公式计算）。
3. 3制作Xbar—-R控制图.4. 4分析控制图并对异常原因进行调查及对策；继续对生产过程进行下一生产日的抽样并绘制控制图,以实现对工程质量的连续监控。
END注意事项•制作Xbar--R控制图，需要明确记录抽样数据的基本条件（机种、项目、生产线、规格标准、控制界限、抽样时间及日期、抽样频次等）,在控制图的上方可开辟“基本条件记录区”以记录上述条件;另外抽样的数据及计算出的X 和R值记录在控制图的下方区域，形成“抽样数据区”，最下方可作为“不良原因对策区",这样就可形成一份完整的Xbar ——R控制图。
二、控制图的轮廓线第3页 /(共6页）控制图是画有控制界限的一种图表。
如图5-4所示。
通过它可以看出质量变动的情况及趋势，以便找出影响质量变动的原因, 然后予以解决。
图5—4控制图我们已经知道:在正态分布的基本性质中, 质量特性数据落在[μ±3]范围内的概率为99。
73％, 落在界外的概率只有0. 27％，超过一侧的概率只有0。
135％, 这是一个小概率事件。
这个结论非常重要，控制图正是基于这个结论而产生出来的.现在把带有μ±3线的正态分布曲线旋转到一定的位置(即正态分布曲线向右旋转9,再翻转），即得到了控制图的基本形式，再去掉正态分布的概率密度曲线, 就得到了控制图的轮廓线, 其演变过程如图5-5所示。
Minitab如何制作SPC控制图？Minitab快速制作SPC图表教程
Minitab如何制作SPC控制图？Minitab快速制作SPC图表教程
SPC是Statistical Process Control (统计过程控制) 的简写，控制图是⽤于分析和判断⼯序是否处于稳定状态所使⽤的带有控制界限的图。
SPC是⽣产过程中常见的控制⼯具，使⽤EXCEL也可以完成SPC图的绘制，⽽Minitab作为专业的数据处理软件，在制作SPC等图标的过程中有着更丰富的功能。
这⾥⼩编向⼤家分享Minitab如何制作SPC控制图的⽅法步骤，感兴趣的朋友⼀起去看看吧。
统计软件Minitab 18 中⽂免费特别版(附破解补丁+安装教程)
类型：其它⾏业
⼤⼩：132MB
语⾔：简体中⽂
时间：2017-06-22
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Minitab快速制作SPC图表教程：
1、将需要制作SPC的数据统计在⼀个表格内；
2、数据也可以直接在SPC的模板⽂件内统计；
3、打开Minitab软件，这⾥⽤的是Minitab2015英⽂版，说实话这个软件我使⽤的还不是很熟练，只会⼀些简单的操作；
4、将统计的数据复制黏贴到软件的编辑区域内；
5、点击⽂件上⽅⼯具“stat”，在下拉菜单内选择“controls charts“中的”Xbar-R";
6、这时会弹出⼀个对话框，选择“continued”
7、选择图标样式及数据列
8、设置图标名称和图表的相关参数
9、设置完之后点击确定⽣成SPC图表，复制图表到你的SPC⽂档模板内即可。
教程结束，以上就是关于Minitab如何制作SPC控制图?Minitab快速制作SPC图表教程的全部内容，你学会了吗？更多Minitab使⽤教程，尽在⽹站哦！。
SPC管制图做法及应用
42称为制程准确度ca今我们可用下面方法将准确度用数字表示出来以利于评价偏差之程度制程能力指标ca平均值與規格中心值其間偏差的程度平均值规格中心值wca规格公差双边规格时wca愈小质量愈好ca0表示平均值与规格中心完全一致w等级评定后之处置原则ca等级之处置a级作业员遵守作业标准操作并达到规格之要求须继续维持b级有必要尽可能将其改进为a级c级作业员可能看错规格不按作业标准操作或检讨规格及作业标准d级应采取紧急措施全面检讨所有可能影响之因素必要时得停止生产以上仅是些基本原则在一般应用上ca如果不良时其对策方
SPC控制图的绘制方法及判断方法(精编课件).ppt
j=1,2…n;
max(xij)——第i样本中最大值；
min(xij)——第i样本中最大值。
x
i
n
1
——n为奇数时，第i样本中按大
2
小顺序排列起的数据列中间位置的数据
1 2
x i
n
2
x i
n1
2
——n为偶数时，第I样 本 中按大小顺序排列起的
数据列中中间位置的两个数据的平均值
（pn)i——第i样本的不合格品数 （各样本样本容量皆为n）
13.463 11.597
15
注：表5在第16页
3 L—S控制图（两极控制图）
原理：它是通过极大值，极小值的变化掌握工序分布变化的状态。其适用
场合与 X R 控制图相同。但因只用一张图进行控制，因此具有现场
使用简便的优点。
例3：若对例1，采用L—S控制图进行控制，试作出分析用控制图。
• 由表3的计算公式首先找出表6中每个样本的极大值Li和极小值Si并记入表6
4
R图 3
UCL＝2.86
2 1
0
5
10
15
20
25
CL＝1.35 样本号
图5 铸件质量分析用控制图（x—R图）
(5) 根据本节“控制图的观察与判断”标准，工序处于稳定状 态。
由表6给出的数据，精进品而课件可，下计载算后可出编辑工序能力指数。
13
工序能力指数计算
S ˆ
1 k
k n 1 i1
33.80
1.35
25
25
25
(3)查表5，当n＝5时，得A2 0.577, D4 2.115,得X R图的控制线为：
X图：CL x 12.94
对于SPC控制图的制作方法和步骤的教程
对于SPC控制图的制作方法和步骤的教程SPC控制图的制作方法和步骤一、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。
运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。
也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。
产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。
控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。
中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。
多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。
常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。
二、控制图的绘制控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；③在控制图上描点；④判断生产过程是否有并行。
控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。
管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：③使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限：④控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；⑤控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；⑥控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。
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SPC控制图的制作方法和步骤
一、控制图法的涵义
影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，
减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方
法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。
运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。
也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。
产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。
控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。
中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。
多数的制造
业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。
常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，
如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。
二、控制图的绘制
控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：
①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；
②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；
③在控制图上描点；
④判断生产过程是否有并行。
控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：
①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。
管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、
对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；
②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：
③使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限：
④控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；
⑤控制线不等于公差线，
公差线是用来判断产品是否合格的，
而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；
⑥控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。
制作控制图时并不是每一次都计算控制界限，
那么最初控制线是怎样确定的呢?如果现在的生产条件和过去的
差不多，可以遵循以往的经验数据，即延用以往稳定生产的控制界限。
下面介
绍一种确定控制界限的方法，
即现场抽样法，其步骤如下：
①随机抽取样品50件以上，测出样品的数据，计算控制界限，做控制图；
②观察控制图是否在控制状态中，即稳定情况，如果点全部在控制界限内．而
且点的排列无异常，则可以转入下一步；
③如果有异常状态，或虽未超出控制界限，但排列有异常，则需查明导致异常
的原因，并采取妥善措施使之处在控制状态，然后再重新取数据计算控制界限，转入下一步；
④把上述所取数据作立方图，将立方图和标准界限(公差上限和下限)相比较，
看是否在理想状态和较理想状态，如果达不到要求，就必须采取措施，使平均
位移动或标准偏差减少，采取措施以后再重复上述步骤重新取数据，做控制界限，直到满足标准为止。
三、怎样利用控制图判断异常现象
用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变
化趋势进行分析和判断．失控状态主要表现为以下两种情况：
①样本点超出控制界限；
②样本点在控制界限内，但排列异常。
当数据点超越管理界限时，一般认为生
产过程存在异常现象，此时就
应该追究原因，并采取对策。
排列异常主要指出现以下几种情况：
③连续七个以上的点全部偏离中心线上方或下方，这时应查看生产条件是否出
现了变化。
④连续三个点中的两个点进入管理界限的附近区域(指从中心线开始到管理界限的三分之二以上的区域)，这
时应注意生产的波动度是否过大。
⑤点相继出现向上或向下的趋势，表明工序特性在向上或向下发生着变化。
⑥点的排列状态呈周期性变化，这时可对作业时间进行层次处理，重新制作控
制图，以便找出问题的原因。
控制图对异常现象的揭示能力，将根据数据分组时各组数据的多少、样本的收
集方法、层别的划分不同而不
同。
不应仅仅满足于对一份控制图的使用，而应变换各种各样的数据收取方法
和使用方法，制作出各种类型
的图表，这样才能收到更好的效果。
值得注意的是，如果发现了超越管理界限的异常现象，却不去努力追究原因，
采取对策，那么尽管控制图的
效用很好．也只不过是空纸一张。