统计过程控制基本概念
统计过程控制SPC培训资料
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布（计量值）
均值—极差控制图
最常用，判断工序是否正常的效果好，计算量大，适用于产品批量大、且稳定、正常的工序；S的计算比R复杂，但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便，但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序；简便省事，并能够及时判断工序是否处于稳定状态，但不宜发现工序分布中心的变化。
控制图的益处
合理使用控制图能：供正在进行过程控制的操作者使用；有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去；使过程达到：——更高的质量； ——更低的单件成本； —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言；区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
统计过程控制SPC基本概念
■ 子组数的大小： 子组数的大小应满足两个原则，从过程的角度来看，收集 越多的子组可以确保变差的主要原因有机会出现。一般情 况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组可以很 好地用来检验稳定性，如果过程已稳定，则可以得到过程 位置和分布宽度的有效的估计值。 ◆ 在有些情况下，可以利用现有的数据来加速这个第一 阶段的研究。然而，只有它们是最近的，并且对建立 子组的基础很清楚的情况下才能使用。
Cpk≧1.33计算 每班 1.检验记录表
2.设备点检记录表 每班 3.作业准备验证记
录表 1.首检、自检 每2 2.检验记录表 小时 3.X-R控制图，
Cpk≧1.33计算
反应 计划
1.标识、隔离、 评审、处置 2.100％检验
调整、呈报班组 长
1.标识、隔离、 评审、处置 2.100％检验
4、统计过程控制（SPC）的目的： 为了解制造过程以及改善制造过程，藉由对制造过程能力的分析/评估
日期(修订)：
顾客工程批准/日期(如需要)：
零件名称/描述：
供方/工厂批准/日期：
顾客质量批准/日期(如需要)：
供方/工厂：
供方代码：
其它批准/日期(如需要)：
其它批准/日期(如需要)：
零件/过 程编号
过程 名称/ 操作 描述
机器、装置、 夹具、工装
编 号
特性 产品 过程
特殊 特性 分类
1 硬度
▽
30
2 收集数据：
A)、选择子组大小、频率和数据；
■ 子组频率：
其目的是检查经过一段时间后过程中的变化。应当在适当的时间收集足够 的子组，这样子组才能反映潜在的变化。这些变化的潜在原因可能是换班、 或操作人员更换、温升趋势、材料批次等原因造成的。
统计过程控制
统计过程控制与其他质量管理方法的对比
SPC与TQM（全面质量管理）的对比
• TQM是一种全局性的质量管理方法，强调全员参与
• SPC是一种局部性的质量管理方法，关注生产过程中的关键控制点
• SPC是TQM的一个重要组成部分，两者相辅相成
SPC与六西格玛的对比
• 六西格玛是一种基于数据驱动的质量管理方法，强调消除缺陷
SPC工具
• Minitab：专业的统计过程控制软件
• StatSoft：提供SPC解决方案的统计软件公司
• Excel：常用的电子表格软件，支持SPC功能
• Control-M：生产过程控制和管理软件
• QCI：质量控制和改进软件
• DataGraph：用于创建和分析控制图的统计软件
统计过程控制软件与工具的选择与应用场景
⌛️
培训员工
• 培训员工掌握SPC的基本原理和方法
• 培训员工如何使用SPC软件工具
统计过程控制实施过程中的关键步骤与技巧
01
数据收集与处理
• 确保数据准确、完整和及时
• 使用合适的统计方法处理数据，计算控制界限
02
绘制控制图
• 选择合适的控制图类型
• 绘制控制图，标识异常点
03
实时监控与改进
• 对生产过程进行实时监控
• 产品质量得到显著提高，客户满意
• 企业决定采用SPC进行质量管理
类型
度提升
• 建立质量管理体系，培训员工
• 生产成本降低，企业盈利能力增强
• 数据收集与处理，绘制控制图
• 实时监控与改进，持续改进
统计过程控制实施过程中的问题与挑战分析
问题
• 数据质量不高，影响SPC的有效性
SPC基本概念
SPC的特点 SPC的特点
●与全面质量管理相同，强调全员参与，而 不是只依靠少数质量管理人员 ●强调应用统计方法来保证预防原则的实现 ●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制 SPC不是用来解决个别工序采用什么控制 图的问题，SPC强调从整个过程、整个体 图的问题，SPC强调从整个过程、整个体 系出发来解决问题。SPC的重点就在与“ 系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P （Process，过程） Process，过程） ●可判断过程的异常，及时告警； ●不能告知此异常是什么因素引起的
判稳原则
●计算公式：
准则 N=25 d=0
N=35 N=100 d≤3 d≤1
P（过程为正常的概率）
25 (0 . 9973 0
判断错误 的概率
= 0 . 9345
)25 (1 − 0 . 9973 )0
1-P 1-P
35 35 35 34 1 (0 .9973 ) + (0 .9973 ) (0 .0027 ) = 0 .9959 0 1
统计学在生产中应用的目的
1. x, s --了解产品总体性能 2. Eliminate outlier due to assignable cause -- 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. Hit target(µ) -- 规格趋向目标值 4. Reduce variance (s) -- 减小差异 5. Spec Review for feasibility -- 審核規格，看看是否適用
判稳原则
●判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳: 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳: -----连续25个点，界外点数d=0 -----连续25个点，界外点数d=0 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续100个点，界外点数d≤2 -----连续100个点，界外点数d≤2 ●分析判稳原则 准则 1 2 3 α 0.0654 0.0041 0.0026 β 0.9346 0.9959 0.9974
统计过程控制(SPC)
CD
AP
CD
AP
AP
CD
CD
统计过程控制（SPC）
SPC的基本概念 控制图原理 常规（休哈特）控制图 控制图的判断准则 常用控制图的计算 通用控制图 过程能力与过程能力指数
统计过程控制（SPC）
SPC的基本概念
• SPC的涵义 SPC是英文Statistical Process Control（统计过程控制）
C B A
准则：连续9点落在中心线同一側。
LCL
准则：连续6点递增或递减。
准则：连续14点中相邻点上下交替。
准则：连续3点中有2点落在中心线同一側的B区之外。
准则：连续5点中有4点落在中心线同一側的C区之外。
准则：连续15点在C区的中心线上下。
准则：连续8点在中心线两側，但无一在C区中。
统计过程控制（SPC）
统计过程控制（SPC）
• 控制图的作用 控制图的作用是：及时告警。体现SPC与SPD的贯彻
预防原则。 控制图是SPC与SPD的重要工具，用以直接控制与诊断 过程，故为质量管理七个工具的核心。
质量管理七个工具：因果图（Cause-effect diagram）， 排列图（Pareto diagram），直方图（Histogram），散 步图（Scatter diagram），控制图（Control chart），分 层法（Stratification），检查表（Check list）。 贯彻预防原则的“20字方针”：
u控制图的控制线为：
UCL = u + 3 u / n CL = u
LCL = u - 3 u / n
式 否中则:控u制=线 呈ci /凹凸ni 状，。ci为样本的不合格数。样本容量n最好恒定，
3 SPC及统计概念基本知识
教材由管理者代表提供
有偏移情况的过程能力指数
格品率将增大，也即Cp值将降低，故式（2.5-1）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（见图2.5-2）。定义分布中心μ与规 2 K 范中心M的偏移为ξ=︱M-μ︱,以及μ与M的偏移度K为： （式 T/2 T 2.5-2）， T Cpk (1 - K)Cp (1 - K ） 则过程能力指数可修正为： (0≤K<1) 式（2.5-3）这样， 6 当μ=M（即分布中心与规范中心重合无偏移）时，K=0，Cpk=Cp,而当μ=TU 或 μ=TL时，K=1，Cpk=0,实际上，这是合格品率仍为50%。
样 本：指从总体中抽取部分个体所组成的集合。 随 机 样 本：指满足随机性和独立性这两个条件的样本。 统 计 量 ：指不含未知参数的样本函数。 抽 样 分 布：指一个统计量也是一个随机变量，统计量的分布称为抽样分布。
Truview Trutouch Truly 2.统计过程控制的特点
过程能力充分，表示技术管理能力已很好， 应继续维持 。
过程能力充足，但技术管理能力较勉强，应 设法提高到Ⅱ级。 过程能力不足，表示技术管理能力已很差， 应采取措施立即改善。 过程能力严重不足，表示应采取紧急措施和 全面检查，必要时可停工整顿。
Truview Trutouch Truly 6.过程能力分析
• •
•
Truview Trutouch Truly 5.分析用控制图与控制用控制图
•
教材由管理者代表提供
准则2：连续9点落在中心线同一侧
•
准则3：连续6点递增或递减
Truview Trutouch Truly
5.分析用控制图与控制用控制图
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
统计过程控制
第四章统计过程控制第一节统计过程控制概述一、21世纪——质量的世纪提出超严格质量要求1、科学技术的发展，产品的不合格率P可以降低到百万分之一（ppm.10-6），乃至十亿分之一（ppb.10-9）2、生产控制方式由过去的3σ控制方式须进为6σ控制方式。
(1) 3σ控制：过程均值无偏时，P=2.7×10-3=2700ppm。
若过程偏移1.5σ时，P=66807ppm。
(2) 6σ控制：过程均值无偏移时，P=0.002×10-6=2ppb=0.002ppm若过程偏移1.5σ时，P=3.4ppm(3) 6σ控制与3σ控制方式的比较：无偏时：使不合格品率降低了：217×10-3/2.0×10-9=1.35×106，即135万倍。
有偏时：66807÷3.4≈20000，约2万倍。
3、先进的科技科学可提高产品质量指标的绝对值。
先进的质量科学可以将质量波动调整到最小。
二、统计过程控制的基本概念1、统计过程控制（SPC）的函义：为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，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技术。
控制图理论是SPC的主要工具。
2、SPC的特点(1)强调全员参加；(2)应用统计方法；(3)强调全过程控制，重点在于“P”过程。
3、统计过程诊断：SPDSPC：可以判断过程异常，及时告警，但不能告知此异常是何因素引起SPD：除了具有SPC功能外，而且还具有诊断功能。
第二节 控制图原理一、控制图的结构1、什么是控制图：是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
2、控制图的结构（三线多点）三线：UCL ，CL ，LCL 统称为控制界限注意和公差界限的区别：USL （T U ） LSL （T L ） 控制界限<公差界限多点：按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列。
统计过程控制
失去控制（有异因）
稳态图示
规格下限
技术稳态
规格上限
（偶因的变异减少）
年我国著名质量管理专家、北京科技大学张公绪教授提出选控图及两
种质量诊断理论，突破了休哈特的SPC理论，使SPC上升到SPD。 SPD不仅能预警, 而且能诊断, 为及时纠正提供了有利保障.
统计本身不能提高制程能力，消除 异常因素! 它是我们的工具。
第二节
控制图原理
一、控制图的结构
控制图（Control Chart）是对过程质量特性值进行测定、记录、
评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
样 本 统 计 量 数 值 描点序列 上控制限（UCL） 中心线（CL）
下控制限（LCL）
控制图示例
时间或样本号
控制图组成包括中心线、上下控制限以及按时间顺序抽取的样本 统计量数值的描点序列。
二、控制图的重要性
控制图是贯彻预防原则的SPC的重要工具，可用以直接对产品生 产过程的控制与诊断，是质量管理（老）七个工具的重要组成部分。
LCL为下控制限。
控制图虽然由正态分布转化而来，由于二项分布、泊松分布当样本量较 大时近似正态分布，因此，控制图对典型分布均适用。
（二）控制图原理的第一种解释 （1）若过程正常，即分布不变，则出现点子超过上或下控制限情
况的概率只有1‰左右。（ 0.27%÷2 = 1.35‰ ）
（2）若过程异常，发生这种情况的可能性很大，其概率可能为 1‰的几十乃至几百倍。 例如：当正态分布的均值偏移1.5σ 的情况 不合格品率 p=1-Φ(1.5 ) + Φ(-4.5 ) =2- Φ(1.5 ) - Φ(4.5 ) =0.06681 根据小概率事件原理：即小概率事件在一次试验中几乎不可能发 生，因此，若发生即可判断异常。
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。
统计过程控制
1、统计过程控制（SPC）包含两方面：①利用控制图分析过程的稳定性；②计算过程能力指数，对过程质量进行评价。
主要工具就是控制图。
2、SPC发源于美国。
休哈特《加工产品质量的经济控制》标志着过程控制的开始。
3、统计过程诊断（SPD）是20世纪80年代发展起来的。
4、世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出来的不合格率（p）控制图5、小概率事件原理：小概率事件在一次实验中几乎不可能发生，若发生判断为异常。
6、控制图是用于监控过程质量是否处于统计控制过程的图7、常规控制图包括中心线、控制限、描点序列。
控制限的作用就是区分偶然波动与异常波动。
8、偶因是过程固有的，始终存在的，对质量的影响微小，但难以除去。
异因不是过程国有的，有时存在，有时不存在，对质量影响打，但不难除去。
9、过程处于统计状态控制时，只有偶因，而无异因产生的变异；点子落在控制限外的概率很小。
10、为控制产品不合格数，可选用的控制图有p图和np图11、为控制产品有瑕疵数，可选用的控制图有c图和u图12、根据5M1E内容，当人、机、料、法、测、环任何一个变动时，控制限需重新制定。
一、常规控制图的分类及应用场合：计数值控制图包括计件值和计点值控制图二、图（国标规定先作R图）计算步骤：1、取预备数据①取20~25个子组②子组大小一般为4或5，过程稳定性好的话，子组间隔可以扩大。
③同一子组的数据必须在同样的生产条件下取得，故要求在短间隔内来取。
2、计算各个子组的平均是和极差3、计算样本总均值与平均样本极差4、计算图控制限、5、将子组中的预备数据（）在R图中打点，判稳。
若稳进行步骤6；若不稳，除去可查明原因后转入步骤3，即重新计算与6、将子组中的预备数据（）在图中打点，判稳。
若稳进行步骤；若不稳，除去可查明原因后转入步骤3，即重新计算与7、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤8；若过程能力指数不满足技术要求，则需调整过程直至满足技术要求为止；8、延长的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。
第三章 统计过程控制和控制图
控制图的原理的两种解释： 控制图的原理的两种解释： （1）统计学的 原理 ）统计学的3σ原理
（2）异波说 ） 偶波和异波
3. 控制图简介
控制图记录的是要研究的过程的质量特征 这个过程可以是一道工序， （这个过程可以是一道工序，可以是生产过程也 可以是服务过程） 可以是服务过程） 。这个质量特征的数值我们 把它做成一个统计量（或本身就是一个统计量）。 把它做成一个统计量（或本身就是一个统计量）。 统计量的数值描点与三条控制线有一定的位置联 通过这个联系我们来做质量特征值的分析。 系，通过这个联系我们来做质量特征值的分析。
3.SPC的步骤 3.SPC的步骤
步骤1 培训SPC和SPD。 步骤 培训 和 。 步骤2 确定关键变量。（每道工序的， 。（每道工序的 步骤 确定关键变量。（每道工序的，并按流程 列出过程控制网图） 列出过程控制网图） 步骤3 提出或改进规范标准。 步骤 提出或改进规范标准。 步骤4 编制控制标准手册。 步骤 编制控制标准手册。 步骤5 对过程进行统计监控。 步骤 对过程进行统计监控。 步骤6 对过程进行诊断并采取措施解决问题。 步骤 对过程进行诊断并采取措施解决问题
11. 02
10. 99
10. 97
11. 06
10.9 9
11.0 2
10. 98
10. 97
10.9 5
11.0 0
10. 97
10. 94
11.0 0
10. 99
11. 02
11. 01
10.9 9
10. 97
10. 96
11. 06
10. 98
11. 00
10. 97
11. 04
10.9 3
的概率为1这里我们常取Z 的概率为 α ，这里我们常取 α/2=3，称为3 σ原则 ，称为3 原则 控制界限） （或称3 σ 控制界限）。这里 R = xmax –x min , n≤10. R和σ之间有密切的关系：令 W = R / σ,可以证明 （w） 之间有密切的关系： 可以证明E（ ） 和 之间有密切的关系 可以证明 = d2是只与样本大小 有关的常数。于是 σ的估计量 是只与样本大小n有关的常数 于是, 的估计量 有关的常数。 σ= E（R）/ d2=R/d2. （ ） 我们得到σ未知时 未知时x 我们得到σ未知时x 控制图的控制线
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统计过程控制基本概念
SPC统计过程控制根本概念引言SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程稳定性的方法。
它使用统计工具来分析过程数据，以便及时识别和纠正任何异常或变异。
本文将介绍SPC统计过程控制的根本概念，包括其定义、原理和常用的控制图。
定义SPC是一种基于统计方法的过程管理技术，用于监测和控制生产过程以保持在既定的质量范围内。
它的目标是确保过程在特定参数范围内保持稳定，并及时识别和纠正任何异常。
SPC主要通过收集数据并应用统计方法来实现过程控制。
原理SPC基于以下两个根本原理： 1. 过程稳定性：稳定的过程是指其输出变量在一定的统计范围内波动，并且其变异性为可控制的。
通过检测过程数据的变异性，可以判断过程是否稳定。
2. 标准限制：每个过程都有一组标准限制，表示其输出变量的可接受范围。
通过比拟过程数据与标准限制，可以判断过程是否符合要求。
控制图控制图是SPC中常用的工具，用于检测和监控过程的稳定性。
常见的控制图包括： - 均值控制图：用于监测过程的平均值是否稳定。
常见的均值控制图有X-bar控制图和均值移动范围控制图。
- 范围控制图：用于监测过程的变异性是否稳定。
常见的范围控制图有R控制图和S 控制图。
- 非参数控制图：用于监测不符合正态分布假设的过程。
常见的非参数控制图有中位数控制图和秩和控制图。
控制图的根本原理是将过程数据与控制界限进行比拟，以识别任何异常或变异。
如果过程数据落在控制界限之外，说明过程不稳定并需要采取纠正措施。
SPC方法SPC方法是实施SPC的步骤和技术。
以下是SPC方法中的关键步骤：1. 收集数据：收集过程相关的数据，通常是通过抽样收集。
2. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，包括计算统计指标和绘制控制图。
3. 解读控制图：通过分析控制图，识别任何异常或变异，判断过程是否稳定。
4. 纠正措施：如果控制图显示过程不稳定，应采取纠正措施，如调整操作参数或改良工艺流程。
SPC方法还可以与其他质量管理工具和方法相结合，例如六西格玛和PDCA循环，以进一步提高过程稳定性和质量性能。
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。
质量管理基础-第6章 统计过程控制
第六章统计过程控制1、统计过程控制的基本知识1.1统计过程控制的基本概念统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，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要求的一种技术。
SPC中的主要工具是控制图。
因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。
对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手：（1）在现场能够较熟练地建立控制图；（2）在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断；（3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施。
大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的，主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随以必要的练习与实践方能奏效。
1.2统计过程控制的作用（1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点：①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。
②质量管理学科有一个十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。
这体现了质量管理学科的科学性。
为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。
其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。
道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。
这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。
休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。
1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。
（2）“21世纪是质量的世纪”。
美国著名质量管理专家朱兰早在1994年的美国质量管理年会上即提出此论断，若干年来得到越来越多的人的认同。
统计过程控制(SPC)—培训教材(第二版)
8.2.3.1 制造过程的监视和测量
组织应对所有新的制造过程(包括装配和顺序)进行过程研究,以验
SL=130 Sμ=160
与要求相比偏高
20
15
与要求相比偏低
10
5
正常
120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.5
4.7 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 4.7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 4.7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 4.7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
统计过程控制
Statistical Process Control （ S P C ）
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一、统计过程控制（SPC）概述
1、统计过程控制（SPC）的概念： 指 Statistical Process Control （统计过 程控制）的英文简称。 S （ Statistical ） 统计