SPC的技术原理和应用步骤(统计过程控制)
SPC的基本原理和过程控制
SPC的基本原理和过程控制概述SPC(统计过程控制)是一种常用于质量管理的统计方法,用于监控过程中的变异性,并及时采取控制措施来保持过程的稳定性和稳定品质。
本文将介绍SPC的基本原理和过程控制。
1. SPC的基本原理SPC的基本原理是基于统计学原理和质量管理理论。
其核心思想是通过收集和分析过程中的数据,以了解过程的变异性,并根据统计指标来判断过程是否处于控制状态。
基本原理包括:1.1 过程稳态与过程能力过程稳态是指过程在一个稳定区域内运行,并且其变异性是可控制的。
稳态下,过程的输出值会在一定的范围内波动,但是变异性是在可控范围内,不会出现特殊原因引起的异常波动。
过程能力是评估过程稳态的指标,通常使用过程能力指数(Cp)和过程能力指数(Cpk)来衡量。
Cp表示过程在规范要求的容差范围内的能力,而Cpk则考虑了过程的位置偏离能力。
1.2 变异性的来源过程中的变异性可以分为两种来源:常因和特因。
常因变异性是过程内在的、长期固定的,通常由一系列可以量化和测量的系统性因素引起。
这种变异性可以通过改善操作方法、调整设备或改善材料来减小。
特因变异性是由特殊原因引起的,通常是偶然事件,属于非系统的因素。
特因变异性无法通过常因改进来消除,应及时进行纠正。
1.3 统计过程控制图SPC使用控制图来监控过程的变异性。
控制图是一种统计图表,可以帮助鉴别过程中的常因和特因变异,以判断过程是否处于控制状态。
常用的控制图包括平均图(X-图),范围图(R-图),以及带有管制限的控制图(带A、B、C及D控制限的图表)。
控制图上的管制限是根据统计原理确定的,当过程数据落在管制限之外时,意味着过程出现特殊原因变异,需要采取措施进行纠正。
2. 过程控制方法SPC的过程控制方法包括以下几个步骤:2.1 数据收集首先,需要确定要收集的数据类型和采样方法。
数据类型通常是定量的,可以是尺寸、重量、时间等。
采样方法应该能够反映出过程的变异性,并且要求数据具有代表性。
SPC统计过程控制的使用步骤
SPC统计过程控制的使用步骤简介SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制是一种基于统计方法的质量管理工具,用于监控和控制过程中的变异性。
通过采集数据并分析,SPC可帮助组织识别潜在的问题,并采取必要的纠正措施来提高过程的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC的使用步骤,帮助读者了解如何应用SPC来优化工作流程。
步骤一:确定关键过程在应用SPC之前,首要任务是确定要监控和控制的关键过程。
关键过程是对产品或服务质量具有重要影响的主要步骤。
通过识别关键过程,可以更具针对性地收集数据,并制定相应的控制策略。
步骤二:收集数据采集准确的数据是SPC的基础。
数据收集的频率和样本量应根据过程的特点和要求进行确定。
通常,数据可以通过手动记录、传感器或监控设备等方式收集。
在收集数据时,需要记录以下信息: - 时间戳 - 数据值 - 样本编号(可选) - 采集人员(可选)确保数据采集的一致性和准确性对于后续的分析至关重要。
步骤三:数据分析和控制图绘制在SPC中,数据分析是一个关键的环节。
通过分析数据,可以了解过程中的变异性,并绘制控制图以显示过程的稳定性。
以下是数据分析和控制图绘制的步骤: 1. 计算每个样本的平均值和标准差。
2. 绘制一个均值控制图,用于监控过程的中心线移动。
3. 绘制一个范围控制图,用于监控过程的变异性。
4. 检查控制图上的点是否超出控制限。
超出控制限的点可能表示过程存在特殊因素,需要进行进一步的调查和改进。
控制图的使用可以帮助识别过程的异常变动,并及时采取纠正措施来消除或减少变异性。
步骤四:解读控制图理解控制图上的模式和趋势对于SPC的有效运用至关重要。
常见的控制图模式包括: - 单点超出控制限 - 连续点超出上限或下限 - 渐进的点 - 周期性变化根据控制图上的模式和趋势,可以判断过程是否稳定,以及是否存在特殊因素影响。
步骤五:采取纠正措施如果控制图上的点超出控制限或存在异常模式,需要采取相应的纠正措施来解决问题。
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质量管理
spc质量管理SPC (Statistical Process Control)是指统计过程控制,是一种在生产过程中使用统计方法来监测和控制制造产品质量的方式。
SPC与传统的控制方法不同,它通过对过程数据的分析,使生产过程更可控,从而达到提高产品质量、减少浪费和成本的目的。
下面我们将就SPC的原理和方法以及在质量管理中的应用做详细介绍。
一、SPC理论基础1、过程变异在任何时刻,一种生产过程的输出不能百分百相同。
这种不同可以由多种因素产生,包括异常的原材料、工艺变更、机器磨损、操作者错误等等。
导致输出中变异的因素称为特殊因素,也称为系统性因素。
这种特殊因素变异是造成过程差异的主要原因。
2、常规变异除了特殊因素外,生产过程的输出也有常规变异。
常规变异是指,即使没有特殊因素,也会有一些小的差异在过程输出中出现。
常规变异主要由不可避免的自然因素或生产设备的某些功能限制引起。
3、SPC方法SPC方法的核心是确定过程总体的变异范围,并确定过程中的差异是否在可接受的范围内。
在某些情况下,它可以通过实施统计控制来消除这种变异。
SPC方法可以有效地降低过程差异,提高产品质量,减少成本,增加可靠性,提高客户满意度。
二、SPC的应用范围SPC方法可以应用于所有类型的制造过程,包括离散、连续、传统目视检验和自动化检验。
以下是SPC可以处理生产过程的举例:•\t安装对象的物理特性:例如长度、宽度、高度、重量、颜色、性质等。
•\t材料特性:例如硬度、强度、韧性、导电性等。
•\t流体特性:例如温度、压力、流量、粘度等。
•\t机器特性:例如速度、功率、电流、温度、气压等。
•\t操作员特性:例如工作时间、工作速度、操作标准等。
三、SPC的主要原理SPC的主要原理是基于过程变异性的持续监测和控制,包括以下步骤:1、控制图建立控制图以时间为横轴,测量数据为纵轴。
每次收集数据时,都将点绘制到控制图上。
然后通过绘制中心线、上界和下界来确定控制限。
spc分析
spc分析SPC分析是过程能力评估的一种重要工具,它通过统计方法来分析生产过程中的变异性,帮助企业进行质量管理和改进。
SPC (Statistical Process Control)即统计过程控制,通过收集并分析数据,可以查明过程中的特殊原因和常规原因,从而制定相应的改进措施。
本文将详细介绍SPC分析的原理、方法和应用,并举例说明其在实际生产中的作用。
一、SPC分析的原理SPC分析的基本原理是利用统计学中的时间序列分析和假设检验方法,对过程中的数据进行分析和判断。
其核心思想是通过充分收集过程数据,并利用统计学方法来理解这些数据的变异性,从而判断过程的稳定性和能力。
SPC分析中的两个基本概念是特殊原因和常规原因。
特殊原因是指能够明确识别和解释的不确定因素,如机器故障、材料变异等;常规原因是指难以明确识别和解释的不确定因素,通常是由多种因素共同作用导致的。
SPC分析的目标是通过排除特殊原因,控制常规原因,使过程达到稳定状态,并在此基础上进一步提高过程能力。
二、SPC分析的方法SPC分析的方法包括数据收集、数据分析和过程改进三个关键步骤。
1. 数据收集:首先要明确数据收集的目的和要求,确定收集的数据类型和数据的时间间隔。
数据可以通过各种手段进行收集,如传感器、检测设备等。
而数据的时间间隔则取决于过程的特点和要求,可以是实时采集或者离散采样。
2. 数据分析:对收集到的数据进行分析,主要包括描述性统计和控制图分析。
描述性统计可以用来了解数据的分布情况、均值、方差等统计指标,以及特殊原因的存在与否。
控制图分析则可以通过绘制控制图,判断过程的稳定性和能力。
控制图是SPC分析的核心工具之一,常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等。
通过绘制控制图,可以将过程数据以图形方式展示,并根据控制线的规则,判断过程是否处于稳定状态,是否存在特殊原因。
3. 过程改进:在分析数据的基础上,根据发现的问题和异常,制定相应的改进措施。
spc质量控制
spc质量控制SPC(统计过程控制)是一种通过统计方法和工具对过程进行监控和管理的质量控制技术。
它旨在实时检测过程中的变异性并采取适当的控制措施,以确保产品或服务的质量稳定性和一致性。
在本文中,将介绍SPC的原理、实施步骤以及其在质量控制中的应用。
一、SPC的原理SPC的核心原理是通过数据收集和分析来了解过程中的变异性。
它基于以下两个假设:1. 过程变异性是正常的:任何过程在生产中都会存在一定的变异性,即使是最优化的过程也不可避免地存在着各种差异。
2. 变异性可以通过统计方法进行衡量和控制:SPC利用统计分析的工具和技术,能够准确地衡量和控制过程中的变异性。
二、SPC的实施步骤SPC的实施一般包括以下步骤:1. 确定关键过程参数(KPC):KPC是影响产品或服务质量的重要因素。
通过对生产过程的分析和了解,确定出关键的过程参数。
2. 收集数据:对KPC进行实时数据的收集和记录。
数据可以通过各种手段获取,如传感器、检测仪器等。
3. 统计分析:对收集到的数据进行统计分析,以了解过程中的变异性,并判断其是否在可控范围内。
4. 确定控制限:根据统计分析结果,确定上下限控制限。
控制限用于判断过程是否处于控制状态。
5. 监控过程:实施实时过程监控,及时发现和纠正过程中的异常情况或异常变异。
6. 持续改进:根据监控结果和分析,对过程进行改善,并持续跟踪和改进以确保过程的稳定性和一致性。
三、SPC在质量控制中的应用SPC在质量控制中具有广泛应用,可以用于监控产品的生产过程、服务的提供过程以及供应链中的各个环节。
以下是SPC在质量控制中的几个典型应用场景:1. 控制图的应用:控制图是SPC中最常见和重要的工具,用于监控过程中的变异性并进行相应的处理。
常见的控制图有均值图、范围图等,通过对过程数据的实时监控,能够及时发现并处理过程中的异常情况。
2. 过程能力分析:SPC可以通过对数据的统计分析,评估过程的能力指标,如过程的稳定性、精度和一致性等。
生产过程质量控制技术之SPC
绘制控制图
02
01
03
确定中心线和控制限
根据控制计划,计算中心线和控制限。
绘制图形
根据分组后的数据,在控制图上绘制相应的点和控制 线。
标注数据
在控制图上标注相应的数据点和控制限,以便后续分 析。
过程能力分析
计算过程能力指数
通过计算过程能力指数(如Cpk、Ppk等),评估当前过程能力是否满足要求。
03
SPC常用控制图
Xbar-R图
总结词
Xbar-R图用于监控过程平均值和过程 变差,通过计算平均值和极差来评估 过程的稳定性。
详细描述
Xbar-R图由中心线(CL)、上控制限(UCL) 和下控制限(LCL)组成。中心线是平均值的均 值,上控制限和下控制限分别是平均值加减3倍 标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制 限,可以判断过程是否受控。
通过控制图等工具,实时监控 生产过程的状态,判断过程是 否受控,及时发现异常。
改进与优化
根据分析结果,对生产过程进 行优化和改进,提高产品质量 和生产效率。
SPC的发展历程
起源
SPC起源于20世纪20年代的美国贝尔实验室,最初 用于电话通信质量的控制。
发展
随着统计学和计算机技术的发展,SPC逐渐完善并广 泛应用于制造业、服务业等领域。
P图
总结词
P图用于监控不合格品率的过程控制,通过计算不合格品率来评估过程的性能。
详细描述
P图以不合格品率为数据基础,绘制在直角坐标系中。中心线表示目标不合格品率,上控制限和下控 制限分别是目标不合格品率加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限,可以判断过程 是否受控。
C图
总结词
C图用于监控单位产品缺陷数的过程控制,通过计算单位产品上的缺陷数来评估过程的 性能。
质量管理中的SPC统计过程控制
质量管理中的SPC统计过程控制质量管理是企业生产和经营过程中至关重要的一环。
为了保证产品的质量稳定和一致性,SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)被广泛应用于质量管理中。
本文将探讨SPC统计过程控制在质量管理中的作用、原理和应用案例。
一、SPC统计过程控制的作用SPC统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监测和控制质量的方法。
它的作用主要有以下几个方面:1. 提前发现问题:SPC通过持续监测和分析过程数据,能够及时发现潜在的质量问题。
通过及时采取措施,可以避免质量问题进一步扩大,降低不良品的产生并节约成本。
2. 降低过程变异性:过程中的变异性是质量问题的主要根源之一。
通过SPC可以分析过程中的变异性,并采取相应的控制措施,使过程变得更加稳定,产品质量更加一致。
3. 改进过程能力:SPC统计过程控制可通过数据分析,评估和改进过程能力。
通过数据分析,可以找出过程中的瓶颈和不足之处,并加以改善,提高生产效率和产品质量。
二、SPC统计过程控制的原理SPC统计过程控制依据统计学原理,通过采集样本数据,并运用统计方法进行分析和判断。
其主要原理包括以下几个方面:1. 随机变异和特殊因素:SPC将过程中的变异分为随机变异和特殊因素两种。
随机变异是不可避免的,而特殊因素则是可以识别和排除的。
通过分析数据,可以判断变异性是否超出了正常范围,进而判断产品是否合格。
2. 控制图的应用:SPC通过绘制控制图,可以直观地反映出过程的变异性状况。
控制图一般包括平均线(表示过程的中心),上下控制限(表示变异程度),以及数据点(表示样本数据)。
通过分析控制图上的变化趋势和超出控制限的数据点,可以判断过程是否受到特殊因素的影响。
3. 结果分析和过程改进:通过SPC统计过程控制,可以得到一系列的统计数据和变异规律。
根据这些数据,可以进行结果分析,并提出相应的改进措施。
通过持续改进,不断降低过程变异性,提高产品的一致性和稳定性。
质量监控中的SPC方法
质量监控中的SPC方法质量控制是现代企业生产中不可或缺的一环。
如何通过合理的质量监控手段来提高产品的稳定性和可靠性,是每个企业都需要探究的难题。
其中,SPC是质量控制的重要方法。
SPC即“统计过程控制”,英文全称为“Statistical Process Control”。
它是一种通过对产品质量进行统计分析的方法,监控生产过程的出入控制;同时,SPC还可以帮助企业实现质量管理的优化。
一、SPC的基本思想和原理SPC的基本思想是通过对过程数据的监控和分析,控制产品的生产过程,从而使产品质量得到持续改进。
具体来说,SPC的过程可以分为以下三个步骤:1. 收集数据:企业需要收集和记录各生产过程中的数据并进行归类、整理、统计。
例如,企业可以对于相同的工艺过程、操作人员、设备等进行数据的收集。
2. 判定状态:运用SPC方法根据数据进行偏差的测算,判断状态是否正常。
比如当数据发生偏差时,就会发现造成偏差的原因,从而及时调整。
其中SPC的常用手段有控制图、分析图、直方图等。
3. 采取措施:当出现不合格的数据情况时,企业需要根据SPC分析的结果来采取相应的措施,调整生产过程。
二、SPC的实际应用SPC的实际应用可以具体体现在以下几个方面:1. 生产过程的控制:SPC方法可以帮助企业设置生产过程的上下限,通过实际数据的监控来发现异常情况,从而及时调整,保证生产过程的正常进行。
2. 质量问题的诊断:当产品质量出现问题时,SPC可以通过数据分析,找出问题的原因并采取相应措施,提高生产效率和产品质量。
3. 产品质量大数据分析:通过SPC方法,可以对产品质量数据进行大数据分析,找到每个环节的数据之间的关系,并有效控制生产环节的可变性。
在此基础上,企业可以减少因为质量问题引起生产成本的增加。
三、SPC的应用问题虽然SPC方法具有显著的优点,但其应用也存在着问题:1. 需要投入大量的人力、物力和财力。
要进行SPC方法的分析需要大量的数据,而这些数据的收集和整理需要大量的工作精力,同时需要配备专业人员。
SPC培训教材基础篇
04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具,用于监控生产过程中的关键特性,通过图形化展示过程数据,帮助管理者识别异常波 动。
详细描述
控制图是一种统计工具,用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上,并与控制界限进行比 较,来检测异常波动。控制图通常包括中心线(CL)、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)。当数据点超出控 制限或连续7个点在均值的一侧时,通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC,确保生产安全和环保达标,提高企业形象 和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析,及 时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题,确保生产安全 和环保达标。同时,通过实施SPC,提高了企业的形象和 社会责任感。
案例四:某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用,如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性,选 择适当的测量工具和设备,定期 校准和维护测量设备,确保数据 来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类 ,利用图表和统计方法对数据进 行初步分析,以便更好地理解和 呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析,识 别数据的分布、趋势和异常值,为后 续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果,对数据进行合 理的解释和推断,挖掘数据背后的原 因和规律,为改进和控制过程提供支 持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制,及时发现异常和波动 ,采取相应的措施进行调整和控制,确保过程的稳定性和可 靠性。
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原理及运用讲述
SPC原理及运用讲述引言:统计过程控制(SPC)是一种在生产过程中用于监测和控制质量的方法。
它通过收集数据、分析数据和采取相应的措施来确保产品的质量稳定在一定的控制范围内。
本文将介绍SPC的基本原理、常用的统计工具以及在实际生产中的应用。
SPC的原理:SPC的核心原理在于对过程的监测和控制。
它通过收集过程中的关键数据来分析和识别过程中的变异,并根据数据所反映的实际情况,采取相应的措施来控制过程,从而使产品的质量始终保持在可接受的范围内。
SPC的关键概念包括:常见因子、异常因子、过程控制限和控制图。
其中常见因子是指产生过程变异的常规因素,例如原材料的质量波动、操作人员的技术水平等;异常因子则是指产生过程变异的非常规因素,例如机器故障、工作环境的变化等。
SPC的常用工具:1. 控制图:控制图是SPC中最常用的工具之一。
它通过绘制过程数据的变化情况,包括均值、极差、标准差等,来判断过程是否处于可控制状态。
常见的控制图有:X-控制图、R-控制图、S-控制图和P-控制图等。
X-控制图用于监控过程的平均值,R-控制图用于监控过程的极差,S-控制图用于监控过程的标准差,P-控制图用于监控过程的不良品率。
通过对控制图上的数据进行分析,可以判断过程是否稳定,并确定是否需要采取措施进行调整。
2. 散点图:散点图是SPC中用于研究两个变量之间关系的工具。
通过绘制两个变量的数据点,可以观察到它们之间的相关性。
如果两个变量呈现正向关系,则散点图会呈现出从左下角到右上角的趋势;如果呈现反向关系,则趋势将是从左上角到右下角。
散点图可以帮助我们识别出潜在的影响因素,并制定相应的改进措施。
3. 直方图:直方图是一种展示数据分布情况的图表。
它通过将数据分成不同的区间并统计每个区间中数据的个数来描述数据的分布情况。
直方图可以帮助我们了解数据的中心趋势、数据的离散程度以及是否存在异常值。
通过分析直方图,我们可以对过程的特征有更清晰的了解。
spc应用的基本原理
SPC应用的基本原理什么是SPCSPC(Statistical Process Control)即统计过程控制,它是一种用于监控和控制质量的统计方法。
通过收集和分析的数据,SPC可以帮助我们了解质量发生变化的原因,并采取相应的控制措施,以确保产品或过程在可接受的范围内。
SPC的原理SPC的基本原理是通过统计技术对数据进行分析,以确定过程中的异常和变异,并根据统计指标进行监控。
通过实时监测过程,并与预定的质量标准进行比较,可以及时发现和纠正质量问题。
SPC应用的步骤SPC应用通常包括以下步骤:1.确定关键过程:首先需要确定需要进行SPC的关键过程。
关键过程是对最终产品质量有重要影响的过程。
2.收集数据:在关键过程中,需要收集一系列数据。
这些数据可以是产品的尺寸、重量、温度等,也可以是过程的参数和环境等。
3.分析数据:通过对数据的统计分析,可以了解过程中的异常和变异情况。
常用的统计方法包括均值、标准差、正态分布等。
4.确定控制限:根据数据的统计特征,可以确定控制限。
控制限用于界定正常变异和异常变异,一般是根据数据的均值和标准差来计算的。
5.监控过程:在关键过程中设置监控规则,通过实时监测数据并与控制限进行比较,可以及时发现异常和变异情况。
6.采取改进措施:当过程发生异常或超出控制限时,需要采取相应的改进措施。
这可能包括调整工艺参数、更换设备或修复故障等。
7.持续改进:SPC是一个持续改进的过程。
通过不断收集数据、分析数据和采取改进措施,可以不断提高过程的稳定性和可靠性。
SPC应用的优势SPC应用具有以下优势:•提高产品质量:通过实时监测关键过程,并及时采取控制措施,可以有效提高产品质量。
减少缺陷品率,提高产品合格率。
•降低生产成本:通过对过程的监控和改进,可以减少不必要的废品和返工,降低生产成本。
•增强过程稳定性:SPC可以帮助找出过程中的异常和变异,并针对性地采取改进措施,从而提高过程的稳定性和可靠性。
SPC过程控制精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版1.统计过程控制SPC即统计过程控制。
是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制,从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.目录一、spc的基础知识1.关于控制、过程、统计2.特性及其分类3.统计学基础二、spc的基本原理4.过程的理解与过程控制5.波动及波动的原因6.局部措施和系统措施三、统计过程的控制思想1.正态分布简介2.统计控制状态及两种错误3.过程控制和过程能力4.过程改进循环四、控制图类型1.控制图应用说明2.控制图的定义和目的3.控制图解决问题思路4.控制图益处5.控制图分类6.控制图的选择五、建立计算型控制图的步骤和计算方法1.均值和极差图2.均值和标准差图3.中位数和极差图4.单值和移动极差图六、计数型控制图与过程能力指数1.过程能力解释前提2.过程能力的计算3.过程能力指数4.过程绩效指数七、过程判异准则以下是常用的八项判异准则:1、一点落在A区以外;2、连续9点落在中心线同一侧;3、连续6点递增或递减;4、连续14点相邻点上下交替;5、连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外;6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外;7、连续15点在C区中心线上下;8、连续8点在中心线同侧。
SPC统计过程控制1、前言─SPC的由来、发展和基本要求2、识别关键控制点3、数据变异的衡量和分析· 直方图4、数据的动态变异· 控制图4.1、随机波动与异常波动4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制图》(Control Chart)要点4.3、常规控制图的类型和实例s 控制图的结构和概念解释s 控制图类型和用途1) X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图)s 结构和应用流程s 举例2) I和MR控制图s 结构和应用流程s 举例3) 离散U、C、P、NP控制图s 结构和应用流程s 举例s 如何收集数据s 采样及数据收集s 设定和维持控制界限4.4、控制图制订和使用中的若干实际问题4.5、现代控制图技术案例5、过程能力与过程性能(Process Capability / Performance)分析以及相应的指数CPK、PPK的应用6、过程能力/性能的保证和提高---查找原因采取纠正/预防措施的逻辑推理工具s 5M1E要素s 分层法与排列图s 用于因果关系和逻辑关系分析的非数字资料方法工具: 因果图、系统图与“5Why分析表”、关联图、故障树分析(FTA)、过程决策程序图(PDPC)法7、如何实现有效的SPC现场控制s 受控的标准s 流程失控的表现s 失控的现场应对s 练习制作控制图进行失控分析s SPC实施中现场“看得见管理”应用的直观显示图表8、SPC的效果评估的方法s 显著性检验s 统计抽样检验9、回归分析s 一元线性回归分析s 曲线回归s 双列相关分析10、方差分析s 方差分析的基本概念及其应用s 方差分析在MSA(测量系统分析)中的应用s 多重比较:q检验11、试验设计(Design of Experiment, DOE) --介绍正交试验设计12、SPC项目的开展(SPC在QCC/QIT、6Sigma项目活动中的应用)如何创建SPC系统1、关键流程的确定2、稳定工艺过程3、过程能力的测定和分析4、确定控制标准5、选择和建立控制图6、制定反馈行动计划7、MSA测量系统分析8、SPC应用的有效性评估9、SPC应用的团队活动10、案例分析及实施疑难探讨SPC的有效实施一、原因分析目前我们国内许多企业也开始逐步认识和推广SPC,但并没有达到预期的效果,为什么呢?究其原因,主要可以分为以下几点:1、企业对SPC缺乏足够的全面了解2、企业对实施SPC的前期准备工作重视不够3、未能有效地总结和借鉴其他企业的经验二、改进对策针对以上原因,要保证SPC实施成功,企业应重视如下几方面的工作:1、领导的重视2、工程技术人员的认识和重视3、加强培训4、重视数据5、实施PDCA循环,达到持续改进统计工序控制即SPC(Statistical Process Control)。
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。
SPC控制过程原理
SPC控制过程原理什么是SPC?SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种通过统计方法监测和控制过程的质量的方法。
它采用统计技术对过程中的数据进行分析,以了解过程的变化,并通过改变和调整过程的输入变量来控制过程的输出变量。
SPC最早是由日本质量专家石田纯一于20世纪20年代提出并发展起来的。
它是一种基于统计学的方法,可应用于各种不同的行业和过程,如制造业、服务业、医疗保健,甚至是金融领域。
SPC的控制过程原理SPC的控制过程原理基于以下几个关键概念:SPC的目标是确保过程的稳定性。
过程的稳定性意味着过程的输出变量在长期运行中保持在一定的范围内,不受特殊因素的影响。
稳定的过程是可控的,其输出变量可以预测和控制。
2. 随机变异和特殊因素在SPC中,过程的变化通常分为两种类型:随机变异和特殊因素。
随机变异是由于正常的随机因素导致的,这种变异是过程的天然特性。
特殊因素是指突发的、非正常的因素,如设备故障、操作错误等。
SPC的目标是通过控制过程的输入变量来减少特殊因素的影响,从而将过程的变异控制在合理范围内。
SPC使用过程控制图来监控过程的稳定性和变异性。
过程控制图是基于统计学原理的图表,可以显示过程的变异范围和趋势。
常用的过程控制图包括均值控制图、范围控制图、方差控制图等。
均值控制图用于监控过程的中心位置是否稳定。
它通过绘制样本均值的变化情况来判断过程的稳定性。
范围控制图用于监控过程的变异范围是否稳定。
它通过绘制样本范围的变化情况来判断过程的稳定性。
方差控制图用于监控过程的变异程度是否稳定。
它通过绘制样本方差的变化情况来判断过程的稳定性。
4. 稳定过程与过程改进通过SPC可以判断过程的稳定性,如果过程是稳定的,即随机变异占主导地位,那么可以维持现有的过程状况。
如果过程是不稳定的,即特殊因素占主导地位,那么需要进行过程改进来减少特殊因素的影响。
过程改进可以通过各种方法来实现,如六西格玛(Six Sigma)、质量管理体系(QMS)等。
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
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。
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SPC的技术原理和应用步骤(统计过程控制)SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。
SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理,目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一,在生产型企业中应用的非常广泛。
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,产品的质量特征值的波动是不可避免的。
它是由4M1E,即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。
波动分为两种:正常波动和异常波动,或称为偶然误差和系统误差。
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。
一、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,随机误差具有一定的分布规律,当过程受控时没有系统误差,根据中心极限定理,这些随机误差的总和,即总体质量特性服从正态分布N(μ,σ2)。
正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置,越往边缘个体数越少。
在正态分布正负3σ范围内,即样品特征值出现在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为99.73%,即超出正负3σ范围发生概率仅为0.27%。
而失控时,过程分布将发生改变,数据的中心位置或离散程度发生很大变化。
当数据出现正负3σ范围以外,根据小概率事件实际不可能发生原理,即认为已出现失控。
如果加工处于受控状态,则认为样品特征值一定落正负3σ范围内,即存在3σ原理。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。
在世界上大多数国家均以正负3σ范围为控制界限。
因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
下图是控制图的基本形式。
控制图有两个坐标,纵坐标代表质量特性值,横坐标表示样本号。
中心线CL=μ,上控制限UCL=μ+3σ,下控制限LCL=μ-3σ。
生产中,定期抽取样本,测出其质量特性值数据,计算后标在图上,观察点是否越限,判断生产过程是否处于稳定状况。
二、控制图类型控制图是画有控制界限,对生产过程中产品质量进行控制的一种图。
用它来判断产品质量波动的原因(系统原因或偶然原因),进而判断生产过程是否处于稳定状态。
按不同用途,控制图可分为用于预防不合格品产生的管理用控制图和主要用于分析用的控制图两类。
根据不同的质量特性值,控制图可分为计量型控制图和计数型控制图。
三、SPC应用步骤实施SPC分为两个阶段,一是分析阶段,二是监控阶段。
在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。
分析阶段的主要目的在于:一是使过程处于统计稳态;二是使过程能力足够。
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,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;然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限,作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析,检验生产过程是否处于统计稳态、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,并重新准备生产及分析。
直到达到了分析阶段的两个目的,则分析阶段可以宣告结束,进入SPC监控阶段。
监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。
此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定,生产过程的数据及时绘制到控制上,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。
在工厂的实际应用中,对于每个控制项目,都必须经过以上两个阶段,并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。
分析用控制图作图步骤1)选取控制图要控制的质量特性;2)根据质量特性及适用的场合选取控制图类型;3)确定合适样本组、样本大小和抽取间隔,并假定在样本组内波动为系统因素引起;4)收集并记录20~25个样本组的数据,或使用以前所记录的数据,通常每组样本量n=4-5个,这样保证控制过程的检出率为84%~90%;5)计算各组样本的统计量(均值、标准差,极差等);6)计算中心线和控制限;7)绘制控制图(画坐标轴,画中心线和上下控制限,根据样本值打点,记入相关事项);8)分析样本点的排列形状,判断过程是否受控。
控制用控制图作图步骤当分析用控制图中点子均在控制限之内或排列无缺陷时,能表明生产过程稳定、无系统因素影响生产过程,尚不能说明不合格率小于允许值。
因此,在分析用控制图基础上需要绘制控制用控制图。
相关步骤如下:1)消除系统因素。
依据分析用控制图提供的信息判断生产过程是否稳定,即是否有系统因素在起作用。
如果存在系统因素,应设法消除。
2)重新计算控制限。
剔除分析用控制图中无代表性的数据(如落在界限外点子的数据)后,重新计算中心线和控制限。
3)确认分布范围位于公差界限之内。
只有当生产过程稳定且产品质量特性值分布范围位于公差界限之内时,才能保证不出现大量不合格品。
因此应该利用分析用控制图的数据绘制直方图,并与公差界限比较,或直接计算工序能力指标,进而采取相应措施。
4)控制用控制图的使用。
在确认和平过程稳定并具备足够的工序能力后,便可开始批量生产,并用控制图控制生产过程,即根据控制图类型抽取样本进行计算、绘图和分析。
四、SPC应用的好处和不足SPC利用控制图,强调全过程监控、全系统参与,并且强调用科学方法(主要是统计技术)来保证全过程的预防。
SPC不仅适用于质量控制,更可应用于一切管理过程(如产品设计、市场分析等)。
正是它的这种全员参与管理质量的思想,实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制,SPC可以:l 对过程作出可靠的评估;l 确定过程的统计控制界限,判断过程是否失控和过程是否有能力;l 为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况以防止废品的发生;l 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;l 区分散布的正常原因和异常原因,作为采取局部措施和对系统采取措施的指南。
有了以上的预防和控制,应用SPC还可以促进企业:l 降低成本;l 降低不良率,减少返工和浪费;l 提高劳动生产率;l 提供核心竞争力;l 赢得广泛客户;l 更好地理解和实施质量体系。
应用SPC对生产进行工序质量控制时,可能会出现两类错误。
如图所示:第I类错误:把处于统计控制状态下的生产工序误判为处于非统计控制状态,称为第I类错误。
把犯第I类错误的概率称为第I类风险,记为α。
第II类错误:把处于非统计控制状态下的生产工序误叛为处于统计控制状态,称为第II类错误。
把犯第II 类错误的概率称为第II类风险,记作β。
一般情况下,要同时避免两类错误是不可能的。
当样本大小一定时,α越小,则β越大,反之,α越大,则β越小。
实践证明,3σ范围可使两类错误造成的总损失最小,较为经济合理。
五、SPC的最新发展经过近70年在全世界范围的实践,SPC理论已经发展得非常完善,其与计算机技术的结合日益紧密,其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。
概括来讲,SPC的发展呈现如下特点:1、分析功能强大,辅助决策作用明显。
在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具,应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析,在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化。
2、体现全面质量管理思想。
随着全面质量管理思想的普及,SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制,强调全过程的预防与控制。
3、与计算机网络技术紧密结合。
现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点,这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。
适应这种需要,SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。
4、系统自动化程度不断加强。
传统的SPC系统中,原始数据是手工抄录,然后人工计算、打点描图,或者采用人工输入计算机,然后再利用计算机进行统计分析。
随着生产率的提高,在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里,SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集,实时传输到质量控制中心进行分析的方式。
5、系统可扩展性和灵活性要求越来越高。
企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势,成功运用的系统不仅要适合现时的需要,更要符合未来发展的要求,在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。
沁园春·雪北国风光,千里冰封,万里雪飘。
望长城内外,惟余莽莽;大河上下,顿失滔滔。
山舞银蛇,原驰蜡象,欲与天公试比高。
须晴日,看红装素裹,分外妖娆。
江山如此多娇,引无数英雄竞折腰。
惜秦皇汉武,略输文采;唐宗宋祖,稍逊风骚。
一代天骄,成吉思汗,只识弯弓射大雕。
俱往矣,数风流人物,还看今朝。