统计过程控制过程(SPC)

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统计过程控制SPC第二版

例如，原材料的质量不符合规定要求；机器设备带病运转；操作者违反操作规程；测量工具带系统性误差，等等。由于这些原因引起的质量波动大小和作用方向一般具有一定的周期性或倾向性，因此比较容易查明，容易预防和消除。又由于异常波动对质量特性值的影响较大，因此，一般说来在生产过程中是不允许存在的。
是
否
np或p图 p图
关心的是单位零件缺陷数吗？
是
样本容量是否恒定？
是
否
C或U图 U图
二、控制图
计量型控制图
二、控制图计数型控制图
二、控制图 4、控制图应用的二个阶段
从生产过程中，定期抽取样本，测量各样本的质量特性值，然后将测得的数据加以统计分析，判断过程是否处于稳定受控状态，从中发现过程异常原因(特殊原因)，从而及时采取有效对策，使过程恢复到正常稳定受控状态。
预防与检测
检测——容忍浪费
在生产部门，通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。在管理部门，经常靠检查或重新检查工作来找出错误这实质上是“死后验尸”，造成时间和材料等的浪费
计数型：通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如不合格件数；计点如PCB上的漏焊数、溢胶数等
计量型计数型
计件型计点型
二、控制图 2、控制图的构成
18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
1
2
3
4
点落在该区间的概率为99.7%
5
6
7
8
9
+3
Average
-3
10
二、控制图
▪ ……
二、控制图
计数型控制图
不良率控制图（P图）不良品数控制图（Pn图）缺陷数控制图（C图）单位缺陷数控制图（U图）

统计过程控制(SPC)

（三） x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象（统计量） 2. 收集k组预备数据（一般K=25；每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则） 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中，判断状态。
分析过程若失控或异常，找出原因，进行纠正，防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图，判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限，作控制用控制图，进行日
常管理
四、 X S 图（掌握）五、X-Rs图（了解）
六、Me-R图（了解）
七、P控制图
（一）P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
（二）P控制图的统计基础为二项分布，其
内容（1）利用控制图分析过程的稳定性，对
过程存在的异常原因进行预警；
（2）计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，对过程质量进行评价。
三、统计过程控制的特点是一种预防性的方法贯彻预防原则是现代质量管理的核心强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程各阶段评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。
过程能力指数过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计，在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计，在实
际情况下计算 ˆ Lt S

SPC统计过程控制程序

SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control，统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。

SPC可以帮助企业了解和改进生产过程，并减少产品不合格率和废品，提高产品质量和客户满意度。

SPC的基本思想是：通过收集连续生产过程中的样本数据，分析这些数据，并与事先设定的控制界限进行比较，以判断过程是否处于控制状态。

如果过程处于控制状态，那么产品的质量将是稳定的、可预测的。

如果过程处于失控状态，就需要采取措施来确定并消除原因，以使过程回到控制状态。

SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量，并确保过程处于可控状态。

它可以用于任何类型的生产过程，不论是制造业还是服务业。

SPC的主要工具包括：控制图、过程能力分析和统计分析等。

控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。

控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性，并与控制界限进行比较。

常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。

X-bar图用于监控过程的平均值，R图用于监控过程的离散程度，P图和C图用于监控过程的不良品率。

通过比较样本数据的统计指标与控制界限，可以判断过程是否处于控制状态。

过程能力分析可以衡量过程的性能，并确定过程是否具备满足客户要求的能力。

过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。

这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性，进而评估过程的能力。

统计分析是SPC的基础，通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法，可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。

统计分析能够为决策提供科学的依据。

SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标：1.提高产品质量：SPC可以监控和控制生产过程中的变异性，降低产品缺陷和废品率，提高产品质量和一致性。

2.降低成本：通过减少废品和不良品的产生，可以降低生产成本。

3.提高生产效率：SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题，提升生产效率和产能。

统计过程控制简本

）等。
03
CATALOGUE
统计过程控制实施步骤
明确目标与范围
确定控制对象
明确需要控制的产品或过程特性，以及相应的质量标准和要求。
制定控制计划
根据产品或过程特性，制定相应的统计过程控制计划，包括采样方案、控制图类型、异常处理流程等。
数据收集与整理
采集数据
按照控制计划的要求，定时或定量地采集需要控制的产品或过程特性的数据。
应用领域与意义
应用领域
SPC可应用于制造业的各个领域，如机械加工、电子制造、汽车制造、航空航天等。同时，也可应用于服务业、医疗、教育等非制造领域的过程控制。
意义
通过实施SPC，企业可以及时发现并消除生产过程中的异常因素，确保产品质量稳定可靠；降低生产成本，提高生产效率；提升企业市场竞争力，实现可持续发展。同时，SPC还有助于推动企业质量管理水平的提升，促进企业整体管理水平的提高。
正态分布与3σ原则
正态分布
在影响产品质量的众多因素中，当随机因素占主导地位时，产品质量特性往往服从正态分布。正态分布具有钟型曲线特点，其概率密度函数关于均值对称。
3σ原则
正态分布的一个重要性质是，约有99.73%的数据分布在均值的三倍标准差（3σ）范围内。因此，在实际应用中，通常将均值加减三倍标准差作为控制界限，超出此范围的数据视为异常值。
目的
提高产品质量、降低生产成本、提升生产效率，最终实现企业经济效益的提升。
发展历程及现状
发展历程
SPC起源于20世纪初的工业革命时期，随着生产规模的扩大和产品质量要求的提高，逐渐发展成为一门独立的学科。经历了手工绘图、机械化、自动化等发展阶段，目前正向智能化、大数据等方向发展。

SPC统计过程控制

SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计原理和数据分析方法的质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性，以确保产品或服务的质量。

SPC是由质量概念的先驱沃尔特·A·谢温（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代初首次引入的。

它的目的是通过使用统计技术来分析生产过程中的数据，从而减少产品或服务的变异性，提高整体质量水平。

SPC的基本原理是通过统计分析来了解生产过程中的变异性，以便及时采取措施来纠正和调整生产过程。

它主要包括以下步骤：1.确定控制指标：选择适当的指标来监控生产过程的变异性。

常用的指标包括尺寸、重量、硬度等。

2.收集数据：根据预定的采样计划和频率，定期收集生产过程中的数据。

数据可以通过各种手段收集，如直接测量、抽样检验等。

3.绘制控制图：使用统计方法将收集到的数据绘制成控制图。

控制图是一种图表，它显示了一个或多个过程指标的变化情况，以及上下限范围。

通过观察控制图，人们可以判断生产过程是否处于控制状态，是否存在异常情况。

4.分析控制图：根据控制图上的变化趋势和模式，进行统计分析，以确定生产过程的绩效。

常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差等。

5.制定改进措施：根据分析的结果，确定需要改进的方面，并制定相应的措施。

改进措施可以包括修改生产过程参数、调整设备、培训员工等。

6.监控和调整：持续监控生产过程，并根据需要进行调整，以确保控制图保持在预定的限制范围内。

SPC的优势在于它能够提供实时和持续的监控生产过程的能力。

通过采集数据和绘制控制图，生产者可以及时发现生产过程中的变异，并采取措施进行纠正。

这样可以防止不良品的产生，并提高产品或服务的一致性和质量。

此外，SPC还具有以下几点优势：1.提高生产效率：通过控制和减少生产过程中的变异性，SPC可以提高生产效率。

它能够帮助生产者发现并消除生产过程中的浪费和不必要的变动，从而提高生产效率和资源利用率。

SPC统计过程控制程序

品管部在监控过程中发现如5.3.4中的所述的异常后，应立即向生产部发出《纠正预防措施报告》，由生产部组织及时进行原因分析，以纠正条件并防止再发生，具体依据《纠正和预防措施控制程序》执行；
5.3.6应意识到并不是所有的特殊原因都是有害的，有些特殊原因可以对制造改进起到积极作用。应对这些特殊原因进行评定。
5.2现行过程能力的研究:
5.2.1当制造件正式批准后，进行批量制造的第二个月开始，横向协调小组成员进行现行过程能力的研究；
5.2.2在稳定的制造过程中发生重要的过程事件时，应在过程控制图表上加以记录，如：更改工装、机器维修、原材料批号更改、工艺参数的调整、操作人员的更换等；
5.2.3在以下情况必须重新进行过程能力的研究：
6.相关文件:
6.1《统计过程控制（SPC）》参考手册;
6.2《纠正预防措施控制程序》;
7.质量记录:
7.1《控制图》;
8.流程图:
无
5.3.4控制图判异准则：控制图中出现以下情况时可以判定异常：
a)有超出控制限的点；
b)有7点以上连续在中心线的同侧；
c)有7点以上连续在控制限第3区间附近；
d)有7点以上连续上升或下降；有明显的非随机图形，主要包括：有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
5.3.5异常处理:
a)控制计划中的特殊特性发生了变化；
b)控制图出现了异常（除偶然原因外，发生趋势性的变化）；
c)设备重大维修之后，应做CMK（设备过程能力指数）检测。
5.3计量型数据控制图:
5.3.1控制图数据采集:
a)抽样时尽量保证子组中为连续抽样，并分不同模号进行统计。本公司选定子组大小初始研究时为5，之后可以适当减少；

统计过程控制-SPC

0.00034 %
PPM 691500PPM 308500PPM 66800PPM 6200 PPM
230PPM 3.4PPM
规格界限 1σ
2σ 3σ 4σ
5σ 6σ
过程能力分析
过程绩效指标Pp和Ppk
从过程总波动的角度考察过程输出满足客户要求的能力，有时也称为长期过程能力；
过程能力分析
Pp和Ppk的R 均值和极差图是最长常用的控制图
二项分布松柏分布
控制图
控制图分类（按照数据种类）
类别
名称
均值---极差控制图
计均值---标准差控制图量型控中位数---极差控制图制图
单值---移动极差控制图
不合格品数控制图
计
数不合格品率控制图
型
控制
缺陷数控制图
图
单位缺陷数控制数
统计过程控制 Statistical Process Control
LSL
USL
目录
第一部分第一二部分第一部分
微SP软C相雅关黑概24念号微控软制雅图黑24号微过软程雅能黑力2分4析号
SPC相关概念
什么是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
控制用控制图
调查不正常原因迅速消除此项原因研究并采取防止此项原因重复发生之措施。
分析用
稳定
控制用
控制图
控制图实施步骤
是
确定项目选择控制图收集数据
绘制分析用控制图
查找异因否
调整过程
过程是否受控
是
过程能力是否符合要求
否过程改进
减小变异

统计过程控制(SPC)-培训教材

02
拉图（决定控制重点）
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析／回归分析
过程控制系统
设备材料环境成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程：过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符合连续性原则。 2. 绩效报告：从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控制对策或改善成品。 3. 过程中对策：是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善：对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图（平均值与全距） 1.公式： (1) 控制图 CL = UCL = ＋ A2 LCL = － A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例：某工厂制造一批紫铜管，应用 -R控制图来控制其内径，尺寸单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。（n = 5）
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51

统计过程控制

统计过程控制统计过程控制（SPC）是一种基于数据分析的质量管理方法，旨在通过对过程的监测与控制，实现生产过程中的连续改进。

这种方法可以帮助提高产品质量，降低生产成本，提高客户满意度。

以下是SPC的简介、使用方法、益处以及实现过程中可能存在的问题。

简介SPC的理念是“控制过程而不是修理产品”，它的核心是把质量管理的重点从检查和纠正缺陷转移到控制过程。

SPC主要应用于制造业，但也适用于服务业和医疗行业等其他领域。

通过数据收集、分析和监控，SPC可以帮助企业了解其生产过程并制定相应的改进计划，从而实现生产效率和产品质量的提高。

使用方法SPC主要包括数据的收集和分析两个阶段。

数据的收集通常是由受训人员通过抽样等方式获取，然后数据会被汇总到一个控制图表中。

控制图表是SPC最基本的工具，它可以反映生产过程中数据的变化情况，通过样本数据的变化来判断是否存在特殊因素，以及是否需要采取相应的措施来防止这些因素的再次出现。

在数据分析阶段，SPC通常使用各种统计方法来分析数据的规律性和变动性，从而确定过程的性能是否符合要求。

如果发现过程出现特殊的变化，就需要针对这些问题采取相应的措施。

然后，通过监控过程的稳定性和性能，来确保所采取的措施有效。

益处SPC的主要益处是提高质量和降低成本。

由于SPC持续地跟踪和分析数据，可以及时发现问题，并采取相应的措施。

这减少了产品缺陷率和因此而导致的重新工作或返工数量。

此外，SPC还可以提高生产效率，因为它可以减少生产中的浪费和停机时间，并优化制造工艺。

此外，SPC还可以增加生产过程的可持续性，使过程更加稳定，从而提高客户满意度。

实现过程中可能存在的问题尽管SPC被广泛运用于生产领域，但在实施过程中仍然存在一些问题。

例如，如果质量数据不正确或不完整，则无法有效地检测和纠正问题。

确保收集到正确和完整的数据非常重要。

另一个问题是寻找和培养高素质的SPC人才。

虽然有许多SPC工具和软件可以帮助质量控制人员更好地应用SPC，但必须确保员工已经得到了适当的培训，以确保他们理解SPC的基本概念和运用方法。

SPC统计过程控制

SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control）是一种质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性。

它利用统计分析方法，通过收集和分析数据，帮助企业了解生产过程中的变异情况，并及时采取控制措施以提高产品质量。

SPC统计过程控制方法可以帮助企业发现生产过程中的异常情况，并避免生产不良品。

它通过收集生产过程中的数据，并利用统计方法分析这些数据，确定生产过程中的变异性是否在可接受范围内。

如果变异性超出了可接受范围，SPC可以及时发出警示，并帮助企业找出问题的根源，采取相应的改进措施。

这样可以减少生产过程中的变异性，提高产品质量。

1.确定要监控的关键质量特性：企业首先需要明确要监控的关键质量特性，即对产品质量影响最大的特性。

这些特性可以是尺寸、重量、外观等。

确定了要监控的质量特性后，企业就可以采集相关数据进行分析。

2.收集数据：企业需要收集与关键质量特性相关的数据。

这些数据可以通过自动化设备、传感器或手工记录等方式收集。

数据的收集应该有一定的随机性，以反映生产过程的真实情况。

3.统计分析：通过对收集到的数据进行统计分析，企业可以了解生产过程的变异性情况。

常用的统计方法包括均值、标准差、范围等。

统计分析可以帮助企业判断生产过程中的变异性是否在可接受范围内。

4.建立控制界限：根据统计分析的结果，企业可以确定变异性的上下界限，即控制界限。

通过设定控制界限，企业可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的纠正措施。

通常，控制界限可以分为警示界限和动作界限。

当数据超出警示界限时，企业需要注意生产过程的变化，可能需要进行调整。

当数据超出动作界限时，企业需要立即采取措施纠正问题。

5.监控生产过程：在设定好控制界限后，企业需要定期监控生产过程中的数据，并与控制界限进行比较。

如果数据超出了控制界限，企业需要及时采取措施进行调整。

这样可以保证生产过程的稳定性，并避免生产过程中的异常情况。

统计过程控制(SPC)

图2
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统计过程控制

目标1. 能够使用“XBar和S图表”进行连续数据分析。能够使用“p”控制图表进行离散数据分析。能够确定每一种图表类型的控制极限范围。能够对图表进行解释并确定工序什么时候处于失控状态。5. 能够解释依据图表信息采取措施的重要性。
Tab 3: 统计过程控制
目的介绍统计过程控制的概念
什么是：统计过程
控制图的使用
控制图表可以在测量和分析阶段用于跟踪过程的变化，分析显著的变化并记录。
控制图在控制过程中用于保持改进的结果。用图进行监控并记录输入变量(X),分析X的变化并进行控制。
不断变化的控制限
与随每次观测而变化的极限相比，控制图最好使用历史的稳定过程的极限。历史极限决定了所“期望”的数据范围或“零假设（H0） ”。（使用Minita中的历史设置值）改变控制限范围，当：一个过程有了改变，且此改变被认为具有统计显著性的（即 Ha）。当完成了一个规定的实际过程改变。
Y
X
什么时候使用SPC？
希望获悉什么信息？ —关键过程变量（X或Y）在随时间变化吗？（即该过程稳定吗？）如何观察输出变量？— 基于实时数据、显示过程变化的图表
SPC是一个严密的过程，它要求操作小组积极参与数据的采集和分析。
失控状况，记录采取的修复行为
UCL
LCL
X Bar 图表
样本/分组（按时间排序）
控制（SPC）
统计 – 基于概率的决策方法。过程 --所有重复性的工作或步骤。控制 --监控工序运行。基于与“t test”假设检验相同的概念进行分析，能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前，就作出有关工序的决定、采取行动、解决问题。。
当处于稳定状态的工序变差已经被外界可指定原因所影响时，SPC发出信号。

统计过程控制(SPC)

原则：组内变差小，组间变差大
2.建立控制图及记录原始数据 3.计算每个子组的均值（X）和极差（R）反映整个过程的的均值和其变差 X= R=X最大值-X最小值 4.选择控制图的刻度对于X图，坐标上的刻度值的最大值和最小值之差应至少为子组均值X的最大值和最小值差的两倍建议将R图刻度值设置为均值图刻度值的2倍 5.将均值和极差画到控制图上
统计描述
用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。
统计推理
确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的，何时不能归因于随机误差。
收集并分析数据，以估算过程变化的影响。
试验设计
统计学的作用
1.2特性及其分类
变量数据使用一种度量单位，比如英寸或小时。属性数据是类别信息，比如““ 通过” 或““ 未通过”。
顾客：关注过程的输出以及与顾客的要求（定义为规范）的关系如何，而不考虑过程的变差如何规格界限的分类：双边规格单边上规格单边下规格
控制界限≠规格界限
1类
该过程受统计控制且有能力满足要求，是可接受的
2类
受控过程但存在因普通原因造成的过大的必须减少的变差
3类
过程符合要求，可接受，但不是受控过程，需要识别变差的特殊原因并消除它
X1+X2+X3+···Xn
n
计算控制限
供应商发展部
计算平均极差及过程均值
01
计算控制限
02
在控制图上作出平均值和极差控制图的控制线
03
江铃汽车股份有限公司
过程控制解释
供应商发展部
过程控制解释 1.分析极差图上的数据点超出控制限的点链图连续7点位于平均值的一侧连续7点上升（后点等于或大于前点）或下降明显的非随机图形大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在其外的2/3的区域 2.识别并标注特殊原因（极差图） 3.重新计算控制限（极差图） 4.分析均值图上的数据点 5.识别和标准特殊原因（均值图） 6.重新计算控制限（均值图） 7.为了继续控制延长控制限

SPC-统计过程控制

SPC-统计过程控制
SPC基本概念 SPC实施步骤 SPC工具和技术 SPC应用案例 SPC未来发展与挑战
contents
目录
01
SPC基本概念
统计过程控制（SPC）是一种应用统计学的方法，通过对生产过程中的各个阶段进行数据收集、分析和控制，以实现过程稳定、减少变异和优化性能的管理手段。
SPC的核心在于利用统计技术对生产过程中的关键特性进行监控和预测，及时发现异常并采取相应措施，确保生产过程的稳定和产品质量的可靠。
判断标准
过程能力指数还可以作为改进生产过程的依据，帮助企业优化生产工艺和流程。
改进依据
过程能力指数
综合评估
过程性能指数是对生产过程整体性能的综合评估，考虑了生产过程中的所有影响因素。
比较分析
通过比较不同时间段或不同生产条件下的过程性能指数，可以对生产过程进行全面的比较和分析。
持续改进
过程性能指数可以作为持续改进生产过程的依据，帮助企业不断提升生产效率和产品质量。
选择适宜的控制图
确定控制界限
根据历史数据和行业标准，制定适合的控制界限，确保过程处于受控状态。
验证控制界限
在实际生产过程中验证控制界限的适用性和有效性，根据实际情况进行调整。
制定控制界限
数据的收集与处理
建立数据收集系统
确保数据收集的准确性和及时性，建立有效的数据记录和存储系统。
数据处理与分析
对收集到的数据进行处理、分析和解释，识别异常波动和趋势，为后续的决策提供依据。
SPC在持续改进中的作用
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02
SPC实施步骤
选择对产品或服务的质量、性能等有关键影响的参数作为控制对象，确保这些参数在控制范围内。

统计过程控制

统计过程控制统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）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。

统计过程控制认为，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）。

此时，过程特性一般服从稳定的随机分布。

而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，失控时，过程分布将发生改变。

统计过程控制可以分为三个步骤：1. 模型建立阶段，这个阶段是在没有因素影响的情况之下抽取数据，分析数据进行统计，从而在此基础上建立模型。

2. 模型评估阶段，对所建立的模型进行系统分析评估，在比较的过程中来判断是否存在故障。

3. 如果在评估阶段出现故障，就要分析产生故障的原因，找到故障发生的来源，及时采取措施予以解决，从而确保产品的质量。

实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施，如消除过程中的系统性因素或减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。

第二步则是用控制图对过程进行监控。

统计过程控制在发展过程中滋生出两种不同的方法，分别是统计质量控制和统计性能监控。

统计质量控制重点在于控制生产过程中的质量，确保产品符合规定的质量标准。

而统计性能监控则更侧重于监控过程的性能，以及时发现并预防可能出现的问题。

总的来说，统计过程控制是一种有效的质量管理工具，它可以帮助企业及时发现并解决生产过程中的质量问题，提高产品质量和生产效率，从而提升企业的竞争力。

统计过程控制(SPC)

5、SPC怎样起作用
SPC将制造过程的测量数据变成可视图。通过
读图工人可以辩别出制程是否是受控的，制程是否在规格范围之内生产，所有这些在制程发
生时及时避免错误而不是等到事后才纠正。
6、SPC能解决的过程问题
➢ 经济性 ➢ 预警性/时效性 ➢ 分辨普通原因与特殊原因 ➢ 善用机器设备 ➢ 改善的评估
二、控制图
• 1、什么是控制图 • 2、控制图基本原理 • 3、控制图是如何贯彻预防原则的 • 4、控制图常用术语 • 5、控制图的分类 • 6、控制图的选用原则 • 7、控制图的判定规则 • 8、应用控制图需要考虑的一些问题
1、什么是控制图
控制图是对制程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察制程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。若控制图中的描点落在UCL与LCL 之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。控制图有一个很大的优点，即通过将图中的点子与相应的控制界限相比较，可以具体看见产品或服务质量的变化。
（3） Xmed-R控制图（中位数-极差控制图） Xmed -控制图检出力较差，但计算较为简单
（4）X-Rm控制图（个别值-移动极差控制图）品质数据不能合理分组时使用，如液体浓度
• 计数值控制图
• (1) P控制图(不良率控制图) • 用来侦查或控制生产批中不良件数的小数比或百分
比,样本大小n可以不同。 • (2)np控制图(不良数控制图) • 用来侦查一个生产批中的实际不良数量(而不是与样
(2)品质变异因素的分类及其不同的对待策略
机遇原因之变机遇原因，其个别之变异极为微小
３．几个较代表性之机遇原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小掁动（３）仪器测定时不十分精确之作法

SPC统计过程控制

SPC 统计过程控制制作：Strong wang目录SPC的基本知识SPC的判读规则0104为什么要运用SPC？02SPC的实践应用03第一部分SPC的基本知识PART 01l控制图的发展l SPC的作用l SPC的名词解释l SPC的缺点5休哈特博士到英国主讲统计品质管制。

提高了英国人将统计方法应用到工业方面.戴明博士将SPC等概念及品质工具带到日本.（PDCA）1980一.SPC的基本常识因其用法简单且效果显著人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制时不可缺少的主要工具.1950~1980三十时间日本跃居世界质量与生产效率的领先地位.6一.SPC的基本知识利用统计技术分析达到对过程进行进行过程控制改善SPC不能告知异常发生的因素不能告知异常发生的位置即不能进行诊断判断过程的异常及时预警7第二部分为什么要运用SPC？PART 01l科技时代发展的必然l控制观念的转变时代发展科技时代发展的必然21世纪是质量的世纪，提出，是世界发展的大方向。

如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一,乃至十亿分之一.生产控制方式由过去的3σ控制方式改为6σ控制方式.要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须。

行业要求后者比前者降低了：2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106即一百三十五万倍!五大工具之一改善测量传统生产模型输入过程顾客返工输入过程反馈输出10第三部分SPC的实践应用？PART 01l与控制有关的要素l控制图的原理l控制图的选定l控制图的制作11三.SPC的实践应用与控制有关的要素SPC控制生产过程中的某一特性，在可控范围.（最佳）的范围控制（最低）的成本（最小）的风险（最强）的能力找到付出要求证明控制图的演变控制图的原理68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ控制图的原理1.对过程加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图.2.控制图的组成：UCL(Upper Control Limit) 上控制限LCL(Lower Control Limit) 下控制限CL (Central Line)中心线控制图按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列的原理n=10~25控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n≧2数据的性质n是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-Rm图X-R图X-R图X-s 图計数值计量值n=1n≧1中位数平均值n=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定均值极差图X bar -R 控制图的控制限计算公式：UCL = x + A 2R CL = xLCL = x - A 2R R(极差)的控制限:UCL = D 4R CL = R LCL = D 3 RX bar -R 控制图的制作16确定对象、抽取数据First第四步第五步三.SPC的实践应用X bar -R控制图的制作合理分组Second将数据在图中打点并作图Sixth计算x i、R iThird第六步计算x、RFourth计算R图的控制线、x图的控制线FifthX bar -R 控制图的制作日期/時間4/104/114/124/134/144/154/164/174/184/194/204/214/224/234/244/254/264/274/284/294/305/15/25/35/4批號12345678910111213141516171819202122232425樣115.80 15.80 15.80 15.77 15.81 15.80 15.79 15.82 15.80 15.80 15.80 15.83 15.78 15.83 15.79 15.80 15.80 15.80 15.79 15.82 15.81 15.80 15.79 15.78 15.81 本215.79 15.81 15.81 15.79 15.80 15.78 15.78 15.84 15.77 15.77 15.77 15.81 15.79 15.77 15.79 15.78 15.80 15.80 15.80 15.83 15.77 15.78 15.82 15.81 15.77 測315.77 15.80 15.80 15.81 15.82 15.76 15.78 15.84 15.78 15.81 15.79 15.81 15.81 15.80 15.82 15.83 15.80 15.79 15.80 15.77 15.79 15.79 15.80 15.82 15.80 定415.78 15.80 15.80 15.81 15.81 15.83 15.81 15.78 15.78 15.79 15.82 15.80 15.79 15.78 15.78 15.82 15.84 15.80 15.80 15.79 15.79 15.80 15.80 15.79 15.79 值515.77 15.79 15.80 15.83 15.82 15.77 15.79 15.84 15.79 15.79 15.78 15.78 15.79 15.77 15.80 15.80 15.77 15.77 15.78 15.79 15.81 15.80 15.80 15.80 15.81 确定对象、抽取数据First合理分组SecondX bar -R控制图的制作计算x i、R iThird计算x、RFourth日期/時間4/104/114/124/134/144/154/164/174/184/194/204/214/224/234/244/254/264/274/284/294/305/15/25/35/4批號12345678910111213141516171819202122232425樣115.80 15.80 15.80 15.77 15.81 15.80 15.79 15.82 15.80 15.80 15.80 15.83 15.78 15.83 15.79 15.80 15.80 15.80 15.79 15.82 15.81 15.80 15.79 15.78 15.81 本215.79 15.81 15.81 15.79 15.80 15.78 15.78 15.84 15.77 15.77 15.77 15.81 15.79 15.77 15.79 15.78 15.80 15.80 15.80 15.83 15.77 15.78 15.82 15.81 15.77 測315.77 15.80 15.80 15.81 15.82 15.76 15.78 15.84 15.78 15.81 15.79 15.81 15.81 15.80 15.82 15.83 15.80 15.79 15.80 15.77 15.79 15.79 15.80 15.82 15.80 定415.78 15.80 15.80 15.81 15.81 15.83 15.81 15.78 15.78 15.79 15.82 15.80 15.79 15.78 15.78 15.82 15.84 15.80 15.80 15.79 15.79 15.80 15.80 15.79 15.79 值515.77 15.79 15.80 15.83 15.82 15.77 15.79 15.84 15.79 15.79 15.78 15.78 15.79 15.77 15.80 15.80 15.77 15.77 15.78 15.79 15.81 15.80 15.80 15.80 15.81ΣＸ78.9278.9979.0279.0079.0678.9578.9579.1078.9278.9578.9679.0278.9678.9578.9879.0479.0078.9578.9779.0178.9878.9779.0279.0078.99Ｘ15.7815.8015.8015.8015.8115.7915.7915.8215.7815.7915.7915.8015.7915.7915.8015.8115.8015.7915.7915.8015.8015.7915.8015.8015.80 R0.020.020.010.060.020.070.040.060.030.040.040.050.020.060.040.050.070.030.020.060.040.020.030.040.0419UCL = x + A2R = 15.802+0.577 *0.039 = 15.825 CL = x = 15.802LCL = x - A2R= 15.802-0.577 *0.039 = 15.779R(极差)的控制限:UCL = D4R = 2.114*0.039 = 0.082CL = R = 0.039LCL = D3 R= 0三.SPC的实践应用X bar -R 控制图的制作计算R图的控制线、x图的控制线Fifth例如加工工藝改變、刀具改變、設備改變以及進行了某種技術改革和管理改革措施后, 應重新收集最近期間的數據,以重新計算控制界限並作出新的控制圖20三.SPC的实践应用X bar -R控制图的制作将数据在图中打点并作图Sixth21第四部分SPC的判读规则？PART 01l製程的組成以及其波動的原因l过程失控情形l制程能力指标查出异常不再出现采取措施纳入标准保证消除四.SPC的判读规则预防原则20字真经四.SPC的判读规则24影响过程输出的所有单值的一种变差源.在控制图中表现为过程变差的一部分.一种间断性的, 不可预计的,不稳定的变差源, 有时也称为可查明原因.可表现为: 超出控制限的点或在控制限内的链或其它的图形.四.SPC的判读规则製程的組成以及其波動的原因过程失控情形m + 3 σm + 2 σm + 1 σmm - 1 σm - 2 σm - 3 σ过程失控情形趋势即呈同一方向上升或下降，通常是由于零部件逐渐磨损退化。

统计过程控制SPC--培训

最常用，判断工序是否异常的效适用于产品批量较大而
量
制图
果好，但计算工作量大
且稳定正常的工序。
值中位数—极差
计算简便，但效果较差些，便于
控制
控制图两极控制图
L—S
现场使用
一张图可同时控制均值和方差，计算简单，使用方便
图单值—移动极 X—Rs 简便省事，并能及时判断工序是因各种原因每次只能得
C （Control）控制: 事物的发展和变化保持稳定
统计过程控制（SPC）定义:
是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程，以便采取适当的措施，为达到并保持统计控制状态从而提高制造过程能力的质量统控计过制程控制方SPC法--培训。
一、统计过程控制简介
起源与发展
休哈特博士在贝尔实验室发明了控制图
差控制图
否处于稳定状态。缺点是不易发到一个数据或希望尽快
现工序分布中心的变化。
发现并消除异常原因
计不合格品数控
pn
数
制图
值不合格品率控
p
控
制图
制缺陷数控制图
C
图单位缺陷数控
U
制图
较常用，计算简单，操作工人易于理解
计算量大，管理界限凹凸不平
样本容量相等样本容量可以不等
较常用，计算简单，操作工人易于理解，使用简便
——《6 Sigma管理法追求卓越的阶梯》
统计过程控制SPC--培训
一、统计过程控制简介
统计过程控制（SPC）:
Statistical Process Control 的英文简称
S （Statistical）统计: 以统计学的方法分析数据
P （Process）过程: 有输入-输出的一系列的活动

统计过程控制spc标准

统计过程控制spc标准统计过程控制（SPC）是一种通过统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的质量管理工具。

它是一种基于数据和事实的管理方法，可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品和服务的稳定性和一致性，降低成本和提高效率。

本文将对统计过程控制（SPC）标准进行详细介绍，包括其定义、原理、应用、优势和实施步骤等内容。

首先，统计过程控制（SPC）是一种基于统计方法的质量管理工具，它通过收集和分析过程中产生的数据，来监控过程的稳定性和一致性。

SPC的核心理念是“了解过程，控制变异”，通过对过程中的变异进行监控和分析，找出引起变异的原因，并采取措施进行改进，从而实现过程的稳定和一致。

其次，统计过程控制（SPC）的应用范围非常广泛，几乎可以应用于任何一个需要稳定和一致性的过程。

它在制造业、服务业、医疗保健、金融业等领域都有着重要的应用价值。

例如，在制造业中，SPC可以用来监控生产过程中的关键参数，及时发现生产异常并进行调整，确保产品质量的稳定和一致。

在服务业中，SPC可以用来监控服务过程中的关键指标，提高服务质量和客户满意度。

此外，统计过程控制（SPC）的优势也非常明显。

首先，它可以帮助企业实现质量的持续改进，通过对过程中的变异进行分析，找出问题的根本原因，并采取措施进行改进，从而不断提高产品和服务的质量。

其次，它可以降低成本和提高效率，通过对过程中的变异进行监控和分析，及时发现问题并进行调整，避免资源的浪费，提高生产效率。

最后，实施统计过程控制（SPC）需要按照一定的步骤进行。

首先，确定需要监控的关键参数和指标，建立数据采集和分析的系统。

其次，收集和分析过程中产生的数据，找出过程中的变异和问题。

然后，找出问题的根本原因，并采取措施进行改进。

最后，持续监控和分析过程中的数据，确保过程的稳定和一致。

综上所述，统计过程控制（SPC）是一种非常重要的质量管理工具，它可以帮助企业实现质量的持续改进，降低成本和提高效率。