SPC与统计技术
SPC的意义与统计学概述
SPC的意义与统计学概述引言SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control），它是一种在工业制造中常用的质量管理工具。
SPC的目的是通过统计方法来监控和控制生产过程中的变异性，以保证产品质量的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC的意义以及统计学在SPC中的应用。
SPC的意义SPC对于现代工业制造来说具有重要的意义。
它可以帮助企业实现以下目标：1. 提高产品质量SPC通过对生产过程中的变异性进行监控和分析，可以及时发现和纠正异常情况，以避免制造出次品或不合格品。
通过SPC，企业能够稳定生产过程，减少缺陷品的产生，提高产品的一致性和质量。
2. 降低生产成本通过SPC，企业可以对生产过程进行实时监控和控制，及时发现生产中的问题并采取相应的措施。
这有助于减少废品的产生，降低生产成本。
此外，通过SPC分析，可以找出生产过程中的关键参数和优化点，从而进一步提高生产效率，降低能源和材料的消耗。
3. 改进生产管理SPC可以提供数据和图表，帮助企业管理层了解生产过程的实时状态和趋势。
通过分析SPC图表，可以更好地洞察生产的潜在问题，及时进行调整和改进。
这有助于持续改进生产过程和管理策略，提高企业的竞争力。
统计学概述统计学在SPC中起着至关重要的作用。
它提供了一系列的方法和工具，用于描述和分析数据，帮助我们理解和控制生产过程中的变异性。
描述统计学描述统计学是统计学的一个分支，主要关注数据的收集、整理、描述和汇总。
在SPC中，我们需要对生产过程中的数据进行统计描述，以便更好地理解和分析生产过程的特征。
常见的描述统计学方法包括：•平均数：用于描述数据的集中趋势。
•标准差：用于描述数据的离散程度。
•频率分布：用于描述数据的分布情况。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的基本特征，从而更好地进行SPC。
统计过程控制统计过程控制是SPC的核心内容。
它通过收集样本数据并对其进行统计分析，以判断生产过程是否处于控制状态。
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。
统计学中的统计质量控制与SPC
统计学中的统计质量控制与SPC 统计质量控制（Statistical Quality Control）是一种通过统计方法监控、评估和改善产品或服务质量的方法。
它的核心思想是通过收集、分析和解释数据，以确定过程是否处于受控状态，从而预测和控制质量问题的发生。
而SPC（Statistical Process Control）则是统计质量控制的一种重要工具和方法。
本文将探讨统计学中的统计质量控制与SPC的应用。
1. 统计质量控制的基本原理统计质量控制是建立在统计学基础上的一种质量管理方法。
它的核心原理是通过收集和分析数据，以了解和评估产品或服务过程的变异性，并决定是否需要采取纠正措施。
统计质量控制使用各种统计技术来衡量和控制质量，例如抽样检验、过程能力分析和控制图等。
2. SPC在统计质量控制中的应用SPC是统计质量控制中最常用的工具之一，它通过收集和分析过程数据，提供实时的质量控制反馈，从而实现对过程的持续监控和改进。
SPC通过控制图的使用，有助于判断过程是否处于受控状态，并在过程超出控制限时及时采取纠正措施。
SPC还可以通过分析过程数据的变化趋势，帮助预测未来质量问题的发生，并采取相应的预防措施。
3. 控制图在SPC中的应用控制图是SPC中最为重要的工具之一，它用于监控过程的稳定性和可控性。
常见的控制图包括平均值图（X-bar图）、范围图（R图）和方差图（S图）。
平均值图用于监控过程平均水平的变化，范围图用于监控过程的离散度，而方差图则用于监控过程的方差变化。
通过对控制图的分析，可以判断过程是否处于受控状态，并确定是否需要采取纠正措施。
4. SPC在质量改进中的重要性SPC不仅可以在生产过程中实时监控质量，还可以提供数据来支持质量改进决策。
通过分析和解释控制图上的数据趋势和变化，可以确定质量改进的关键问题，并针对性地采取措施来改善过程。
SPC可以帮助企业减少不良品率、提高生产效率和降低成本，从而提高企业的市场竞争力。
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。
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统计控制技术
统计控制技术第一章有关质量的基本概念一、有关质量的定义和描述A.ISO9000 质量定义：一组固有特性满足要求的程度。
●“固有的”就是指某事或某物中本来就有的，尤其是那种永久的特性。
例如，螺栓的直径、机器的生产率或接通电话的时间等技术特性。
●要求指“明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望”。
B.对质量定义的描述可分为两个层次来理解。
●第一层次：必须满足明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望。
（１）明示的要求：规定的要求。
如在文件中阐明的要求或顾客明确提出的要求。
（２）通常隐含的要求：组织、顾客和其他相关方的惯例或一般做法、所考虑的需求或期望是不言而喻的。
例如：银行对顾客存款的保密性、化妆品对顾客皮肤的保护性等。
（３）必须履行的要求：法律法规的要求及强制性标准的要求。
●第二层次：质量概念的关键是“满足要求”，这些“要求”必须转化为有指标的特性，包括性能、适用性、可信性、安全性、环境、经济性和美学。
这些指标一般是可以定量衡量的。
C.另外一些对质量的描述●“符合性”质量：即与设计制造要求相符的质量定义，上狭义的定义。
它在日常的质量评价中是作为必须的中心内容，但单一的符合性质量并不一定能使顾客满意。
●“适用性”质量：即满足用户要求的质量。
这种定义认为，只要能使顾客满意，甚至可以不完全满足某个设计规范的要求。
●“广义”质量：GB/T19000-ISO9000：2000版标准对“质量”一词的定义是一组固有特性满足要求的程度。
该定义的含义是十分广泛的，综合了符合性和适用性的含义，既反映了要符合标准的要求，也反映了要满足顾客的需要。
一般来说，当我们谈论起日复一日的加工操作时，我们用“符合性”质量定义。
有时当产品非常好地达到了我们规定的要求，我们也使用“适用性”的概念。
但质量的好坏最终还是要由用户来评定。
其标准最终还要用竞争来确定。
因此，“广义”(质量不断改进、使用户满意)必须作为我们的长期目标。
二、质量保证A.质量保证的定义：质量保证是质量管理的一部分，致力于提供质量要求的得到满足的信任。
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-统计过程控制
SPC-统计过程控制1.什么是SPC（统计过程控制）？SPC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。
优点：适用于对大批量产品质量的控制(P7)缺陷：发现质量有失控，但不能判断为什么失控，需要与其他控制手段结合（如鱼骨图，SW1H等）分析。
2.SPC的作用是什么？1.对过程做出可靠的评估（对单个特性具有99.72%的合格率）2.确定过程的统计过程界限，判断过程是否失控和过程是否有能力3.为过程提供一个早期的报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生4.减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作3.怎么实现SPC？步骤一、确定过程流程图步骤二、识别特殊特性步骤三、初始确定人员、工装设备、原材料、参数（人机料法环）步骤四、收集数据（试生产），要求：客观，真实，25组数据以上（按时间先后顺序，不能调换），时间跨度覆盖一天的数据变化步骤五、通过均值极差控制图（X一-R控制图）、单值移动极差控制图（X-Rm控制图）计算出上控制限和下控制限步骤六、分析均值极差控制图的数据点，识别并标注特殊原因，重新计算控制界限控制状态的标准为：1.点超控制界限，极大概率有问题2.连续7点上升/下降/中心线的同一侧3.正产情况下，显著多余2/3的点集中在中心1/3区域步骤七、计算CPK/PPK,并分析、提高过程能力，对修改的过程控制图再分析步骤八、当初始过程稳定并可接受时，转入量产的过程控制阶段，此时所计算的上控制限、下控制限作为控制基准延长使用控制界限的重新计算：控制图使用一段时间后，生产过程有了变化（加工工艺改变、刀具改变、设备改变、技术革新、管理改革），应重新收集最近期间的数据，以重新计算控制界限并作出新的控制图。
spc统计所包涵的内容
SPC统计所包涵的内容概述SPC（统计过程控制）是一种管理和监控生产过程的方法，旨在实时了解过程的稳定性和可靠性。
通过收集和分析过程中的数据，SPC 可以帮助企业降低成本，提高质量，增加生产效率。
SPC统计所包含的内容主要包括以下几个方面：1.过程稳定性分析2.测量系统分析3.数据收集和整理4.统计方法和技术5.过程能力评估6.控制图分析下面将对每个方面的内容进行详细介绍。
1. 过程稳定性分析过程稳定性是指一个过程在一段时间内保持一致的特性，没有明显的变化或异常。
过程稳定性分析是SPC的基础，它可以帮助企业了解过程的稳定性，并确定是否需要采取控制措施。
过程稳定性分析主要通过控制图方法来实现，下面将详细介绍控制图的使用。
2. 测量系统分析测量系统分析是验证测量系统是否具有能够产生可靠和准确数据的能力的过程。
测量系统的准确性和稳定性对于正确评估过程的能力和稳定性至关重要。
测量系统分析可以通过各种统计方法和技术来实现，比如测量系统的重复性和一致性分析、方差分析等。
3. 数据收集和整理数据收集是SPC的基础，只有收集到准确和充分的数据，才能进行后续的统计分析。
数据收集需要遵循一定的规则和方法，以确保数据的可靠性和一致性。
数据整理是将收集到的原始数据整理成可用于分析的形式，包括数据的清洗、转换和整理。
4. 统计方法和技术统计方法和技术在SPC中起着重要的作用，它们可以帮助企业分析和解释过程中的数据。
常用的统计方法和技术包括平均值和标准差的计算、正态分布的统计推断、假设检验、回归分析等。
这些方法和技术可以帮助企业了解过程的现状，并确定可能的改进方向。
5. 过程能力评估过程能力评估是衡量一个过程能够产生符合要求的产品或服务的能力的过程。
通过过程能力评估，企业可以了解到过程的稳定性和可靠性。
常用的过程能力评估指标包括过程的中心位置、过程的分散程度、过程的能力指标等。
过程能力评估可以帮助企业确定过程改进的方向和目标。
质量管理统计技术SPC、SPD与SPA关系和SPC的应用分析
质量管理统计技术SPC、SPD与SPA关系和SPC的应用分析贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。
对如此严格的质量要求，采取什么样的科学措施和科学方法来贯彻预防原则并保证质量方针和目标的实现呢？这就要提到“SPC”、“SPD”与“SPA”。
近年来，由于科学技术的迅猛发展，产品的不合格品率迅速降低，如电子产品的不合格率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一(ppm，10–6)，乃至十亿分之一(ppb，10–9)。
质量控制方式也由过去的3s控制方式演进为6s控制方式。
3s控制方式下的稳定状态不合格品率为2.7×10–3(0.27%)，6s控制方式下的稳定状态不合格品率仅为2.0×10–9(10亿分之二)，这就是21世纪的超严格质量要求，各种产品都有其相应的超严格质量要求。
因此，著名的美国质量管理专家朱兰早在1994年就在美国质量管理学会年会上指出：“21世纪是质量的世纪”。
01什么是SPC、SPD与SPA？1．SPCSPC(Statistical ProcessControl)即统计过程控制，是20世纪20年代由美国休哈特首创的。
SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时报警，从而达到保证产品质量的目的。
这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。
但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。
2．SPDSPD(Statistical ProcessDiagnosis)即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。
1980年，张公绪提出选控控制图系列。
选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。
1982年，张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。
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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SPC与统计技术应用实务周卓基(V9.1)【内容提要】统计过程控制(Staticstical Process Control,SPC)是制造业的重要活动,它的含义是:“使用控制图等统计技术(statistical techniques)来分析过程或其输出,以便采取必要的措施获得且维持统计控制状态,并提高过程能力”(见QS-9000的术语73)。
QCC(Quality Control Circle)等质量改进团队活动也广泛应用统计技术。
本文结合多年实践经验,对已经广泛应用的方法工具介绍其目的、做法并指出注意事项,对其他则按课时容量尽量为读者提供实用资料留供参考。
根据公司主管部门提出的要求,本次培训主要内容为:1. 从控制图和统计抽样检验谈起2.SPC的由来和发展3. 管理体系中统计技术应用的要求4～14为方法工具介绍,包括: 4. SPC常用统计方法工具概述5. 直观显示图表应用的有关问题;6. 数据变异的衡量和分析·直方图与过程能力指数;7. 控制图;8. 过程能力分析; 9. 区间估计; 10.显著性检验和统计抽样检验;11. 回归分析; 12. 方差分析; 13.非数字资料方法工具应用的若干问题; 14. 试验设计(DOE)简介15.国内一些企业应用SPC的一些情况 16.统计技术在企业的应用和建议全文37页,3.74M。
本着“以顾客为关注焦点”的宗旨,本讲义比较详尽,以减少听课人耳听手记的负担,超出课时容量的留作参考资料和下一步深入培训用。
本课程注重:①技术性:突出效率,内容和方式贯彻“学以致用”原则,省略“角色演练、游戏感悟、互动游戏”之类的活动;②严谨性:概念定义力求明确并尽量引用ISO等标准,相关的交代注明出处,避免以讹传讹;尽量设计表格归纳对比;强调基本操作明确要领,避免盲目使用统计软件; ③实用性:教法采用案例分析,旨在实用,避免繁复的数学推导。
软件使用中注意尽量运用Excel强大的统计作图功能,部分模块可供学员拷贝;④新颖性:尽量博采众长,如兼顾“6σ管理”及其应用的Minitab;⑤延伸性:课堂教学与后续指导服务相结合,课余及班后指导学员处理自身实际数据或成果论文资料。
1 从控制图和统计抽样检验谈起1.1 等同采用国际标准ISO 8258:1991的GB/T4091-2001《常规控制图》的12.1有一个例子:某茶叶分装过程要求单包重量(g)平均A0=100.6,类似过程的标准差为s0=1.4,采用子组大小n=5的平均值-极差控制图进行生产控制,25组数据统计结果平均值=100.056,平均极差=4.156(折算样本标准偏差s=1.79), “图形表明该过程对于预期的过程水平失控”。
1.2 常用的瓦楞纸箱,其检验规则如表所示。
表中同时列出了纸餐盒的检验规则以供对照。
表中Ac 合格判定数 Rc 不合格判定数。
1.3 等同采用ISO 2859-1:1999的GB/T 2828.1:2003《计数抽样检验程序 第1部分:按接收质量控制限(AQL)检索的逐批抽样检验计划》宣贯教材有一例:某厂尼龙11压力管产品属塑料挤出加工,其质量特性“外径和壁厚”(用卡尺测量)工艺稳定性较好。
按50根一批打捆为一批,连续编号,按检查水平Ⅱ、AQL=1.5％一次抽检方案,并执行该标准的转移规则。
某月份数据如下表: № 12 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 d 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 2 判 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ × √ √ √ × √ ×GB6543-86 中华人民共和国国家标准 瓦楞纸箱Corrugated box QB/T 2341-97中华人民共和国轻工行业标准 纸餐盒Paper tablewares 批量N 第一次抽检 第二次抽检 批量N 第一次抽检 第二次抽检 n Ac Rc n Ac Rc n Ac Rc n Ac Rc 小于500 5 0 3 5 3 4 ≤150 3 0 2 3 1 2 501-1200 8 1 3 8 4 5 151～35 000 5 03 5 3 41.4 以上所介绍的控制图和统计抽样检验,是SPC当初发展的起点。
2 SPC的由来和发展2.1现代质量管理的发展可分为三个阶段:第二次世界大战前为“(传统的)质量检验阶段”,之后到20世纪50年代为“统计质量控制(SQC)阶段”,60年代起为全面质量管理阶段。
2.2 质量检验阶段一开始是“操作者的质量管理”。
从开始出现质量管理一直到19世纪末资本主义的工厂逐步取代分散经营的家庭手工业作坊为止,这段时期受小生产经营方式或手工业作坊式生产经营方式的影响,产品质量主要依靠工人的实际操作经验,靠手摸、眼看等感官估计和简单的度量衡器测量而定。
工人既是操作者又是质量检验、质量管理者,经验就是“标准”。
质量标准的实施是靠“师傅带徒弟”的方式口授手教进行的。
《考工记》开头就写道“审曲面势，以饬五材，以辩民器”。
所谓“审曲面势”，就是对当时的手工业产品作类型与规格的设计，“以饬五材”是确定所用的原材料，“以辩民器”就是对生产出的产品要进行质量检查，合格者才能使用。
之后是“工长的质量管理”:工业革命成功之后,机器工业生产取代了手工作坊式生产,劳动者集中到一个工厂内共同进行批量生产劳动,于是产生了企业管理和质量检验管理,就是通过严格检验来控制和保证出厂或转入下道工序的产品质量。
检验工作是这一阶段执行质量职能的主要内容。
质量检验所使用的手段是各种各样的检测设备和仪表，它的方式是严格把关，进行百分之百的检验。
1918年前后，美国出现了以泰勒为代表的“科学管理运动”，强调工长在保证质量方面的作用，于是执行质量管理的责任就由操作者转移给工长。
继而转变为“检验员的质量管理”:由于企业的规模扩大，检验职能由工长转移给专职的检验人员,大多数企业都设置专职的检验部门并直属厂长领导,负责全厂各生产单位和产品检验工作。
它既是从产成品中挑出废品、保证出厂产品质量,又是一道重要的工序,通过检验,反馈质量信息,预防今后出现同类废品。
专职检验的特点是“三权分立”，即:有人专职制定标准(立法);有人负责生产制造(执行);有人专职按照标准检验产品质量(执法）。
这种管理有弱点。
其一是出现质量问题容易扯皮、推诿,缺乏系统优化的观念;其二是属于“事后检验”，无法在生产过程中完全起到预防、控制的作用,一经发现废品就是“既成事实”,一般很难补救；第三是它要求对成品进行百分之百的检验,这样做增加检验费用、延误出厂交货期限,有时在经济上并不合理;有时从技术上考虑也不可能(例如破坏性检验),在生产规模扩大和大批量生产的情况下,这个弱点尤为突出。
后有改为“百分比抽样”。
所谓“百分比抽样”是指这样的一个对于计件产品的抽样验收规则:不论产品的批量Ｎ大小如何,一律按事先确定的百分比抽取若干件样品,如其中不合格品不超过事先确定的允许件数c则验收,否则拒收。
例如,规定按5％抽样、合格判定数c=0,第一批Ｎ=100,第二批Ｎ=2000,读者请判断:按此方法验收,对哪一批要求严一些?(这种方法使相同质量的产品因批量大小不同而受到不同的处理。
资料介绍,前苏联40～60年代一直使用此方法)1924年休哈特(Water Shewhart)博士首先提出控制图,道奇与罗米格(及H.F.Dodge and H.G.Roming)首创统计抽样检验表,一批美国贝尔(Bell)实验室的研究者尝试将这些方法应用于工业生产过程控制,企业产生了统计检验部门。
前者1931年发表《The Economic Control of Quality of Manufactured Product》,后者1929年发表《Sampling Inspection Tables》.2.3 统计质量控制阶段“制造业的传统方法有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品的质量控制。
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。
…控制图是一种将显著性统计原理应用于控制生产过程的图形方法,…首先同来帮助评估一个过程是否已达到、或继续保持在具有适当水平的统计控制状态,然后用来帮助在生产过程中通过保持连续的产品质量记录来获得并保持对重要产品或服务的特性的控制与高度一次性。
应用控制图并仔细分析控制图,可以更好地了解和改进过程”(ISO 8258:1991《休哈特控制图》)。
第二次世界大期间,美国国防部向民间采购大量的军需物资及装备，广泛应用于上述统计质量控制方法供货商的生产过程及验收。
战后,有些战时使用的标准及培训教材亦延续在民间的企业使用。
这些标准包括：AWS Z1.1(1941)《质量管理指南(Guide for Quality Control)》、AWS Z1.2 (1941)《分析数据用的控制图法(Control Chart Method of Analyzing Data)》、AWS Z1.3 (1941)《质量控制用的控制图法(Control Chart Method of Controlling Quality During Production)》、MIL-STD-105D(1963)《Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes》等。
战后,美国主导西方社会的经济,SPC的理论研究而渐成风潮。
1950年日本JUSE邀请戴明(W.E.Deming)举办讲习,对日本工业发展产生了重大影响与贡献。
1951年朱兰(J.M.Juran)出版《质量管理手册(Quality Control Handbook》。
在这个阶段过分强调质量控制的统计方法，忽视其组织管理工作，使得人们误认为“质量管理就是统计方法”，数理统计方法理论比较深奥，是“质量管理专家的事情”，因而对质量管理产生了一种“高不可攀、望而生畏”的感觉。
这在一定程度上限制了质量管理统计方法的普及推广。
2.4 全面质量管理阶段和SPC的发展1961年菲根堡姆(A.V.Feigenbaum)出版《全面质量管理(Total Quality Control)》,以系统科学的方法首次论述质量管理的思想、原理、理论及方法。
1962年日本石川馨主持的JUSE正式出版QCC的月刊,此后QCC活动在日本快速推广,因其属“符合人性的活动”而普及至全世界(《Ishikawa: What is TQC? The Japanese Way》)。