SPC的基本原理和过程控制
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）
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培训资料
a.样本平均数 表示数据集中位置，常用符号 表示，其计算公司为：式中： ——样本的算术平均值 N ——样本数例如，有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图（SPC）的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估，从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。 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,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格：规格上限（USL），目标值（SL），规格下限（LSL）之间的关系。双边规格，不对称规格，单边规格（上，下）定义。控制界限：控制上限（UCL），控制中心（CL），控制下限（LCL）之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话，计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控，但产品仍然不合格，则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理：预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字： 查找异因（特殊原因），采取措施， 加以消除，纳入标准，不再发生。
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。
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作业指导书
SPC作业指导书引言概述：SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和质量的统计工具。
SPC作业指导书旨在匡助企业和员工正确使用SPC工具，以提高生产效率和产品质量。
本文将详细介绍SPC作业指导书的内容，包括SPC的基本原理、工具和步骤。
一、SPC的基本原理1.1 过程稳定性的概念：过程稳定性是指在一定条件下，过程的输出结果在可接受的范围内保持一致性和可预测性。
1.2 变异的分类：变异是指过程输出结果的波动或者差异，可以分为常规变异和特殊原因变异。
常规变异是由于过程本身的内在特性引起的，而特殊原因变异是由于外部因素或者特殊事件引起的。
1.3 SPC的目标：SPC的目标是通过监控过程的常规变异，及时发现和消除特殊原因变异，从而提高过程的稳定性和产品质量。
二、SPC的工具2.1 控制图：控制图是SPC最常用的工具之一，用于绘制过程输出结果的变异情况。
常用的控制图包括X-bar图、R图、S图等，通过对控制图的分析，可以判断过程是否稳定以及是否存在特殊原因变异。
2.2 流程图：流程图是用来描述和分析过程中各个步骤和环节的工具。
通过绘制流程图，可以清晰地了解过程的各个环节，从而找出可能导致变异的因素。
2.3 数据采集和分析工具：SPC还包括一些数据采集和分析工具，如直方图、散点图、因果图等。
这些工具可以匡助采集和分析过程数据，找出可能的问题根源，并提供改进的方向。
三、SPC的步骤3.1 确定关键过程：首先需要确定哪些过程对产品质量和生产效率具有重要影响，这些过程被称为关键过程。
3.2 采集数据：采集关键过程的数据，包括过程输出结果和可能影响过程的因素。
3.3 绘制控制图：根据采集的数据，绘制相应的控制图，分析过程的稳定性和变异情况。
3.4 分析控制图：通过对控制图的分析，判断过程是否稳定，是否存在特殊原因变异，并找出可能的问题根源。
3.5 采取措施：根据控制图的分析结果，采取相应的措施来消除特殊原因变异，改进过程稳定性和产品质量。
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。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种质量管理工具，旨在通过对过程进行统计分析和控制，以确保产品或服务的稳定性和一致性。
本作业指导书旨在提供SPC的详细说明和操作指南，以帮助员工正确使用SPC工具，并有效地控制过程。
二、SPC的基本原理1. 变异性的概念- 内在变异性：指同一过程在相同条件下产生的产品或服务之间的差异。
- 特因变异性：指由于外部因素引起的过程变异，如材料质量、设备状态等。
- 共因变异性：指由于过程本身的不稳定性引起的变异。
2. SPC的基本思想- 过程可控性：通过对过程进行统计分析，了解过程的稳定性和能力，从而做出相应的改进措施。
- 过程稳定性：过程在一定范围内的变异是可接受的，超出范围则需要进行调整。
- 过程能力：过程能够在规定的要求范围内保持稳定，即过程能力指标达到要求。
3. SPC的基本步骤- 确定关键过程参数：通过对过程进行分析，确定对产品或服务质量影响较大的关键参数。
- 收集数据：根据确定的关键参数，收集相关数据。
- 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，如均值、标准差、极差等。
- 控制过程：根据统计分析的结果，制定相应的控制策略，确保过程在可控范围内。
- 持续改进：定期评估过程的稳定性和能力，并根据评估结果进行持续改进。
三、SPC工具的应用1. 控制图控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性和能力。
常见的控制图包括：- X-Bar和R控制图：用于监控过程的平均值和离散度。
- X-Bar和S控制图：用于监控过程的平均值和标准差。
- P控制图：用于监控不合格品率。
- C控制图：用于监控不合格品数。
2. 流程图流程图是一种图形化工具，用于描述和分析过程中的各个环节和步骤。
通过绘制流程图，可以清晰地了解过程的流程和关键环节，从而找出潜在的问题和改进点。
3. 散点图散点图用于分析两个变量之间的关系。
通过绘制散点图，可以判断两个变量之间是否存在相关性，以及相关性的强度和方向。
SPC作业指导书
SPC作业指导书引言概述：SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程稳定性和一致性的方法。
它通过采集和分析数据，以便及时发现和纠正任何过程中的变异。
本文将为您提供SPC作业指导书，以匡助您了解SPC的基本原理和应用。
一、SPC的基本原理1.1 数据采集与分析- 确定要监控的关键指标和测量方法，例如产品质量、生产速度等。
- 采集数据，并使用统计工具对数据进行分析，如均值、标准差等。
- 根据数据分析结果，判断过程是否稳定，是否存在特殊原因导致的异常。
1.2 过程能力分析- 使用过程能力指数（Cp、Cpk）评估过程的稳定性和一致性。
- Cp指数衡量过程的潜在能力，Cpk指数考虑了过程中心值的偏移，更能反映实际能力。
- 根据过程能力分析结果，确定是否需要采取改进措施，以提高过程的能力。
1.3 控制图的应用- 控制图是SPC的核心工具，用于监控过程中的变异。
- 常用的控制图包括X-Bar图、R图、P图、C图等。
- 控制图通过绘制上下控制限和中心线，匡助判断过程是否处于统计控制状态。
二、SPC的应用场景2.1 创造业- 在创造业中，SPC可以匡助监控生产过程中的变异，及时发现并纠正异常。
- 通过SPC，创造商可以提高产品质量，降低废品率，提高生产效率。
- SPC还可以匡助创造商优化生产工艺，提高产品一致性。
2.2 服务业- 在服务业中，SPC可以用于监控关键指标，如客户满意度、服务响应时间等。
- 通过SPC，服务提供商可以及时发现服务质量下降的原因，并采取相应措施进行改进。
- SPC还可以匡助服务提供商实现服务流程的标准化和优化。
2.3 医疗行业- 在医疗行业中，SPC可以用于监控医疗过程中的变异，如手术成功率、药物剂量控制等。
- 通过SPC，医疗机构可以提高医疗质量，减少医疗事故的发生。
- SPC还可以匡助医疗机构进行绩效评估和改进，提高医疗服务水平。
三、SPC的实施步骤3.1 确定SPC的目标和范围- 确定要监控的关键指标和测量方法。
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(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统计过程控制的基本原理
SPC统计过程控制的基本原理引言统计过程控制（SPC）是一种用于监控和管理过程质量的方法。
SPC 的基本原理是基于统计学的概念和方法，旨在通过实时监测过程的数据并进行分析，以便及时采取纠正措施，并保持过程处于稳定状态。
SPC的核心思想SPC的核心思想是通过收集和分析过程中产生的数据来了解过程的性能，并根据数据来调整和改善过程。
SPC的目标是确保过程在允许的变异范围内，并能够持续地满足产品或服务的质量要求。
基本原理SPC的基本原理可以总结为以下几个方面：1. 过程稳定性SPC要求过程处于稳定状态，即过程的输出在一个可控制的范围内波动。
如果过程不稳定，即输出的变异超出可控制的范围，那么产品或服务的质量也会不稳定。
因此，SPC的第一步是确保过程的稳定性。
2. 数据收集SPC需要收集过程的数据，这些数据可以是产品的物理性能指标，或者是服务的实施过程参数。
数据收集应该是有规律和连续的，以便对过程进行监控和分析。
3. 数据分析SPC使用统计学方法对收集到的数据进行分析，以了解过程的性能和变异情况。
常用的数据分析方法包括均值、标准差、范围和变异系数等。
这些统计指标可以帮助判断过程的稳定性和能力，并分析过程的可能问题。
控制图是SPC中最常用的工具，它用于监控过程中的变化和异常。
控制图通常绘制有一个中心线和上下控制限，如果过程的数据点超出控制限，就表示过程出现了异常。
控制图可以实时反映过程的状态，帮助运营人员及时采取纠正措施。
5. 纠正措施当过程出现异常时，SPC要求及时采取纠正措施来恢复过程的稳定性。
纠正措施可以包括调整工艺参数、排查原因、修复设备等。
通过及时的纠正措施，可以使过程保持在可控制的范围内，并提高产品或服务的质量。
SPC强调持续改进过程的能力和稳定性。
通过持续地监控和分析过程的数据，发现问题并采取纠正措施，可以不断地改善过程，并最终实现过程的稳定和优化。
结论SPC统计过程控制是一种有效的管理方法，它可以帮助组织管理和优化过程，提高产品或服务的质量。
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）。
质量控制中的统计过程控制方法
质量控制中的统计过程控制方法在现代生产与制造领域，质量控制无疑是一个至关重要的环节。
为了确保产品或服务的质量达到标准要求，质量控制必须采用一系列有效的方法和手段。
其中，统计过程控制方法是一种被广泛应用的方法，以其全面、科学的数据分析方式，帮助企业实现质量的稳定和持续改进。
一、统计过程控制方法的定义统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种通过对生产过程中的关键指标进行监控和统计分析，从而判断过程是否处于可控状态、是否符合标准要求的质量管理方法。
其核心在于通过收集、整理并分析过程数据，以便对潜在的质量问题进行预警和控制，从而避免缺陷品的产生。
二、统计过程控制方法的基本原理1. 参数控制图参数控制图是SPC最为常用的工具之一，它基于样本数据的收集和分析来对过程的稳定性进行判断。
通常，参数控制图包括均值图和极差图。
在均值图中，通过绘制样本平均值的变化情况，判断过程是否可控，是否存在特殊因素的干扰；而在极差图中，通过绘制样本极差的变化情况，反映了过程的稳定性和一致性，有助于及时发现异常变化。
2. 过程能力分析过程能力分析是通过统计过程的实际输出结果与设定的规格限制进行比较，评估过程是否具备满足规格要求的能力。
在过程能力分析中，常用的指标是Cp、Cpk和Pp等，它们分别用于衡量过程的潜在能力和实际能力。
通过对这些指标的计算和分析，可以进一步确定是否需要采取措施来提高过程的稳定性和一致性。
三、统计过程控制方法的应用领域统计过程控制方法广泛应用于各个生产与制造领域，尤其是对于重复性高、量大、周期长的生产过程，其作用更为显著。
1. 制造业在制造业中，通过SPC方法可以实时监测生产线上的各项指标，及时发现并纠正潜在的质量问题，以确保产品符合质量标准。
同时，也可以通过分析数据，找出生产过程中的瓶颈，进而实现生产效率的提升和成本的控制。
2. 服务业SPC方法在服务业中同样发挥重要作用，特别是对于与客户需求直接相关的服务过程。
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•14
III. 控制图的分类
计量型控制图 计数型控制图
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•15
计量型控制图
▪ 均值-极差控制图 ( ▪ 均值-标准差控制图 ( ▪ 单值-移动极差控制图 ( ▪ ……
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计量型 计数型
计件型 计点型
•11
II. 控制图的构成
•18 •17 •16 •15 •14 •13 •12 •11 •10
•9 •8 •7 •6 •5
•1
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•点落在该区间的概率为99.7%
•2 •3 •4 •5 •6 •7 •8 •9
) ) )
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•16
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）
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•17
选择合适的控制图
•是
•计量型数据吗？
•否
• 性质上是否均匀
•或不能按子组取样？
•是
•否
•关心的是 •不合格品率吗？
有效监测与预防
•管理控制图
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•实际的变化发生在此处
•USL •UCL
•将导致在此 处耗费时间 查找原因
•7
“SPC就像房屋中的烟雾探测器：只要这 种装置备有电池，并且被正确安置以及 旁边有人监听，那么它就可以提前发出 警报使你有足够时间阻止房屋起火”
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》
•是
•否
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• 子组容量≥ 9？
•否 •是
•样本容量
•是否恒定？
•是
•否
•关心的是 •单位零件缺陷数吗？
•np或p图 •p 图
•是
•样本容量 •是否恒定？
•是
•否
•C或U 图
•U图
•18
计量型控制图
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•19
计数型控制图
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•20
IV. 控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
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•21
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限;
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来;
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•22
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
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•23
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行;
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•24
何时应该重新计算控制界限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备 、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制 定的。如果上述条件变化，则必须重新制定控 制图.
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•1数值 形式表现的测量结果，包括用量仪和检 测装置测的零件直径、长度、形位误差 等，也包括在制造过程状态监控测得的 切削力、压力、温度、浓度等。
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
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•8
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO SPC简介
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•9
控制图
I. 质量特性的分类 II. 控制图的分类 III. 控制图的构成 IV. 控制图应用的二个阶段 V. 控制限的计算 VI. 判异准则
•27
移动极差
移动极差是指一个测定值 xi 与紧邻的测 定值xi+1 之差的绝对值，记作MR， MR = | xi - xi+1 | （i=1,2,…,k-1)
•Components of Every Control Chart: •1. Data Points 3. Upper Control Limit •2. Center Line 4. Lower Control Limit
•+3s
• Average
• -3s
•10
•12
控制图的要素
➢ 纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）
Process： （过程）有输入-输出 的一系列的活动；
Control： （控制）事物的发展和 变化是可预测的；
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•3
SPC的基本原理
▪ 波动无处不在 ▪ 正常波动和异常波动 ▪ 通过保持过程受控和稳态提高过程能
力和品质水平
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•4
3 σ原理
2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。
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•25
V. 控制限的计算方法
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均值 ：
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•26
2.计算控制界限：
•
X控制图
•
•
R控制图
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➢ 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号
➢ 上虚线：上控制界限UCL
➢ 下虚线：下控制界限LCL
➢ 中实线：中心线CL
•控制界限=平均值±3σ
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•13
控制图原理：
1） 3 σ原理： 若变量X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范
围内包含了99.73% 的数值。 2） 中心极限定理：
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•68% •95% •99.7%
•5
SPC的意义
➢ 全面、及时了解质量信息，信息共享 ➢ 有效监测和预防，提高生产率 ➢ 提高客户满意度，赢得更多客户 ➢ 保持产品和服务质量的稳定性及进一步的持
续改进 ➢ 降低总的质量成本
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•6
SPC的意义
SPC的基本原理和过程 控制
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2020年4月13日星期一
内容提要
SPC的基本原理 控制图 过程能力研究 直方图、柏拉图、散布图 直通率、DPMO分析 SPC简介
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SPC
Statistical: （统计）以概率统计 学为基础，用科学的方法分析数据 、得出结论；