全套SPC控制图软件(自动生成)
全套SPC控制图制作-EXCEL版
备注及 原因跟踪:
7月1日
合 计
0.00
测量值的判定条件 > < USL LSL 蓝色 红色
平
均
0.00
預估不良率 (PPM)
#VALUE!
製程能力分析
0.00
平
Ｘ＝
均
0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
R=
預估不良率 (PPM)
Ｘ
0.60 0.40 0.20 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
单值和移动全距（Ｘ-ＭＲ）控制图
产品件号 产品名称 控制项目 测量单位
日期/ 时间
规 格
上限 USL 中心限CL 下限 LSL 1 2 3 4 5 6 7 8
标
准
群組数大小
控
制 X
上限 UCL 总組数 中心限CL 下限 LCL 9 10 11 12 13 14 15
图 MR 图 0.00 0.00 0.00
16 17 18
制 部
造 门
机 组 测 量 者
19 20 21 22
控制图编号： 样品容 量／频 率 日 期
23 24 25
抽样方法
7月1日
合 计 ΣＸ＝ ΣＲ＝ 测量值的判定条件 > < USL LSL 蓝色 红色
批
样 本 测 定 值
号
Ｎ＝
全套SPC质量管理表格(很全面)
2
0.75 0.85 0.75 0.85 0.65
3
0.75 0.80 0.80 0.70 0.75
4
0.60 0.70 0.70 0.75 0.65
5
0.70 0.75 0.65 0.85 0.80
6
0.60 0.75 0.75 0.85 0.70
7
0.75 0.80 0.65 0.75 0.70
备注及原因追 查:
n d2 D3 D4 A2
X UCL CL LCL
2
3
4
5
6
7
8
9
10
3.08 2.33 0.22 0 1.78 2.11 0.31 0.58
1.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.7 2.85 2.97 0 0 0 0 0 0.08 0.14 0.18 3.27 2.57 2.28 2.11 #### 1.92 1.86 1.82 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34
制程能力分析
0.09 Std.Dev.=
R 管 制 图
0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Sigma = 0.08 ＰＰＫ= 0.72 PP = 0.78 Ca = 8.00% ＣＰＫ= 0.80 CP = 0.87 Grade = D
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#### #### #### #### #### #### ####
0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.38 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18
什么是SPC？怎么用SPC？
什么是SPC？怎么⽤SPC？1- What：什么是SPCSPC：统计过程控制SPC说到底，就是⼀个图表，把⽣产过程中的数据，收集起来⽤图表的形式展现出来。
它的作⽤可以⼤致总结为：⽅便⼤家从图表中，找出有异常的数据。
跟进数据趋势，预见异常发⽣的可能。
数据异常后，做出相应的改善对策SPC中有8种图表，根据不同的场景，使⽤不同的图表。
但是需要说明的是，这些图⽚都长的⼀样：是的，都长成上⾯这个样⼦。
当我花了两个星期，跟吃屎⼀样，把SPC⼿册啃完，画出那8个图之后，也发出了同样的感叹：卧草，都TM⼀样的，不就是个趋势图嘛！当然，趋势图也是数据统计，所以也可以看做是SPC的⼀种实现⽅法。
SPC本质上就是⼀种特殊的趋势图，不过SPC给他们起来⼀个更有⽓质的名字：控制图。
当然了，控制图还要和普通的趋势图有差异的，具体表现为以下⼏点：1. 控制图都有上下控制线和中⼼线，UCL和LCL（具体会在6-How⾥⾯说明）2. 控制图的数据收集规则、数据分析的规则，更加的繁琐，更加的严格3. 控制图⼀定要有相应的改善输出恩，SPC就是这么⼀个玩意⼉。
需要说明的是，SPC和标准值没有关系，没有标准值也是可以做SPC控制图的。
2- Why：为什么要⽤SPC说实话：都TM是客户要求的，是⽼板要求。
（当我们是⼯程师的时候，都是这么想的）说假话：为了及时发现⽣产过程中，由特殊原因导致的异常，及时改善。
为了深⼊分析系统中的普通原因，进⼀步提⾼产品品质，为客户提供更好的产品。
（当成为⼀个⼯⼚的品质副总时，如何将⼀线数据浮上来，你会⾃然⽽然的想到SPC）在思考为什么要⽤SPC时，我们的观点和认知，是随着职位不断成长的。
不要硬逼着⾃⼰去理解SPC⼿册⾥，那⼗⼏页鸡汤式的SPC概述。
格局到了，⾃然就理解了。
但是SPC的作⽤是不会发⽣变化的，做就对了。
3- When：在什么时候⽤SPCSPC⼿册⾥⾯说，SPC只有在过程受控状态下，才能使⽤。
但是实际上，SPC就是⼀个图表，任何情况，任何产品，只要有数据就可以⽤SPC控制图。
SPC控制管理规定
一.目的通过SPC，识别过程变差，针对异常寻找原因，并对原因采取措施，消除原因，减少过程变差。
二.范围适用于公司配料工序粘度、涂布工序面密度、辊压工序极片厚度、分切工序毛刺等的SPC控制等。
三．职责A.品质部负责数据的收集、整理、输入以及异常时的反馈和改善措施的跟进。
B.研发部负责异常时提供技术支持（异常的处理和原因分析）。
C.工程部负责设备异常的分析及处理。
D.生产部负责数据的提供，异常时产品的区分和改善措施的执行。
四.工作程序A. 本公司统计过程控制采用的方法：1.配料工序粘度采用计量型（IM-R）控制图。
2.涂布工序面密度、辊压工序极片厚度、分切工序毛刺长度采用计量型(X-R)控制图。
B.收集数据1.配料工序浆料粘度、涂布工序面密度数据由生产员工使用粘度测试仪、电子秤进行测量，品质部IPQC进行记录并录入SPC软件中。
2.辊压工序极片厚度数据由品质部IPQC使用千分尺进行测量并录入SPC软件中。
3.分切工序毛刺数据由品质部IPQC使用后显微镜进行测量并录入SPC软件中。
C. 数据的录入将产品批次、产品型号、控制特性、控制图类型、班次等数据录入控制图软件，软件将自动生成控制界限及Xbar与R 图。
D.控制图解读规则一:有点超出控制界限内；规则二:连续9点在控制中心线之同一侧；规则三:连续7点持续上升或下降；规则四:连续14交替上升或下降；规则五:连续3点有2点接近控制限；规则六:连续15点在控制中心线下两侧一个σ区内；规则七：连续8点在控制中心两侧但无点在一个σ区内；以上解读规则如有出现，则表示制程出现异常。
根据管制图的判异原则，IPQC在绘点时发现有异常时，立即反馈研发现场工程师、品质工程师、生产组长/主管前来现场处理。
E.原因分析及改善相关责任人员在收到异常信息后，对异常信息进行分析；必要时，必要时组织研发、生产、品质、工程一起进行分析。
找到不良原因后，针对原因提出临时措施和永久措施，防止问题再发生。
质量管理SPC软件操作教程。
附：QC 实验规程（SPC3000部分） 例1一车间欲对某零件的生产过程用控制图进行工序控制，为了作出控制图，从生产出来的产品中按产品的时间顺序抽出10组样本，每组样本容量为n ＝5，数据如表1所示，试用SPC3000软件作出R X 控制图，并利用控制图对生产过程进行分析。
作图步骤:1．打开软件主界面，进行必要的设置“设置”→双击“过程/质量特性”，如下图所示：1) 在右边区域上，单击鼠标右键，选择弹出式菜单“新建文件夹”，右边区域将显示一个文本框，输入文件夹名称（这里假定文件夹名称为“AA”），按回车键或单击一下鼠标左键即该过程文件夹新增成功。
如下图所示：2) 单击“AA”，然后在右边区域上，单击鼠标右键，选择弹出式菜单“新建过程”，右边区域将显示一个文本框，输入过程名称（这里假定过程名为“BB”），按回车键或单击一下鼠标左键即该过程新增成功。
3) 单击“BB”，然后在右边区域上，单击鼠标右键，选择弹出式菜单“新建质量特性”，选择“计量型”，将跳出一对话框，进行该质量特性的设置。
如下图所示：单击“确定”，完成质量特性的设置。
2．进行质量特性的数据采集“数据”→“过程/质量特性采集”→选取质量特性CC，如下图所示：单击“确定”，进入数据采集界面，如下图所示：在“数值”栏或“采样值”栏中输入各组数据，输入一组数据后单击“数值”栏后面的“保存”图标，保存数据。
同时右边的图形窗口将会自动绘制出控制图。
X 图，如下图所示。
界面左下角是“层别信息”将10组数据输入后，系统自动画出R框，可设置层别信息；右下角是“统计量”框，显示了该零件质量特性和生产过程相关数据信息。
如Mean代表X，Cpk代表工序能力指数。
从表中数据可看出Cpk的数值呈红色，说明该生产过程工序能力不足。
3．进行数据分析在系统主界面点击“分析”→“质量特性/短运程分析”，将跳出“数据分析条件选择”对话框，在对话框中进行设置，如下图所示：单击“确定”，系统将跳出“数据分析”界面，界面左边是统计量表区，显示该零件质X 控制图区，右下方是采集数据表区，显量特性和生产过程相关数据信息，右上方是R示各组数据的相关信息。
全套SPC控制图制作_EXCEL版
日期
2月21日
合 计
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
ΣＸ＝
样
ΣＲ＝
本
测
测量值的判定条件
定 值
> US<L LSL
Ｎ＝
ΣＸ Ｘ MR
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA #VA LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE LUE
单值和移动全距（Ｘ-ＭＲ）控制图
控
制
产品件号 产品名称
规 格 标 准 群組数大小 控 制 X
上限 USL
上限 UCL
图 MR 图 制 造 0.00 部 门
样品容 量／频
率
控制项目
中心限CL
总組数 中心限CL
0.00 机 组抽样方法ຫໍສະໝຸດ 测量单位日期 批/
时间 号
1
2
3
4
5
下限 LSL
下限 LCL
0.00
测量 者
0.00
1
2
3
4
5
SPC控制图的判定方法
SPC控制图的判定方法SPC（Statistical Process Control）控制图是一种统计工具，用于分析和监控过程中的变异性，并判断过程是否稳定。
通过控制图的使用，可以帮助企业提高产品质量、降低成本和提高生产效率。
本文将介绍SPC控制图的判定方法。
一、控制图的基本原理1.1 数据收集与分类要绘制SPC控制图，首先需要收集相关的数据。
这些数据可以是产品尺寸、重量、时间等方面的测量结果。
收集的数据需要根据特定的要求进行分类和整理，以便后续的统计分析。
1.2 参数与变量在控制图中，可以使用参数图和变量图两种类型的控制图。
参数图适用于可计量的特征，如长度、重量等，而变量图适用于计数型数据，如不良品率、缺陷数等。
1.3 控制线的设定控制图通常包括中心线、上限线和下限线。
中心线代表过程的平均值，上限线和下限线则用于判断过程变异是否在可接受的范围内。
控制线的设定需要根据过程的稳定性和要求进行调整。
二、SPC控制图的判定方法2.1 过程是否稳定在绘制控制图之前，首先需要判断过程是否稳定。
稳定的过程指的是过程产生的变异性仅来自于随机误差，而不是系统性的因素。
判断过程是否稳定可以通过以下几种方式进行：（1）过程能否满足规范要求：通过对过程数据进行规范性能指标的计算与分析，判断过程是否满足要求。
（2）过程的输入是否稳定：观察过程的输入数据，如材料的质量、设备的稳定性等，判断输入是否稳定。
（3）过程是否存在特殊因素：通过了解和分析过程中的特殊因素，如人为因素、设备故障等，判断过程是否稳定。
2.2 控制图的规则绘制了控制图后，可以通过判断数据点的分布情况，在控制图上标示出不同的规则。
常用的规则有以下几种：（1）单点超出控制限：单个数据点超出上限线或下限线。
（2）连续点在中心线同一侧：三个或更多连续的数据点在中心线的同一侧。
（3）多点连续递增或递减：连续五个或更多数据点递增或递减。
（4）趋势：六个或更多连续递增或递减的数据点。
SPC八大控制图自动生成表
过程能力分析
40
115.243
35 112.500 117.500
30
25
-6δ -5δ -4δ -3δ -2δ -δ +δ +2δ +3δ +4δ +5δ +6δ
Sigma分布 规范值 频率分布 正态分布
频率 20
15
10
5 0 0.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
X
Xቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
117.000 116.000 115.000 114.000
规范下限 LSL 规范上限 USL
X控制图
中心限 CL
113.000 112.000 111.000 110.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
通往初始面板
X-R图及过程能力分析
对比其他控制图 对照输入数据
生成报告
查看并填写报告
118.000
查看X-S图
查看中位数图
返回数据登入
子组容量 n 总组数 Count 总样本数 N 平均值 X 最大值 Max X 最小值 Min X 平均中位数 Mid X 规范上限 USL 中心限 CL 规范下限 LSL 上限值 UCL (X) 中心限 CL (X) 下限值 LCL (X) 上限值 UCL (R) 中心限 CL (R) 下限值 LCL (R) 偏度 Skewness 峰度 Kurtosis 预估不良率(PPM) 标准差 Std.Dev.= 标准差 Sigma= Pp= Ppk= Ca= Cp= CPU= CPL= Cpk= Grade= 5 25 125 115.2433 116.9600 112.9600 115.2572 117.5000 115.0000 112.5000 116.116 115.243 114.370 3.198 1.513 0.000 -0.1448 -0.1734 272.740 0.875 0.650 0.953 0.860 9.73% 1.281 1.157 1.406 1.157 C
质量管理五大工具-SPC培训
质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业对于产品质量的要求也越来越高。
为了确保产品质量，企业需要采用科学的质量管理方法。
统计过程控制（SPC）作为质量管理五大工具之一，能够帮助企业有效监控和改进产品质量，提高生产效率，降低成本。
本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用，帮助学员掌握SPC工具，提升质量管理水平。
二、SPC概述1. SPC的定义SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析，以判断过程是否处于受控状态，并采取措施使过程保持稳定的方法。
2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现异常波动，采取纠正措施，使过程保持稳定，从而提高产品质量和生产效率。
3. SPC的作用（1）实时监控生产过程，及时发现异常波动；（2）分析原因，采取纠正措施，使过程保持稳定；（3）降低不合格品率，提高产品质量；（4）降低生产成本，提高生产效率。
三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具，用于实时监控生产过程中的数据变化。
通过控制图，可以直观地判断过程是否处于受控状态，及时发现异常波动。
2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估，通过计算过程能力指数，判断过程能否满足产品质量要求。
3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，从而采取措施降低变差，提高产品质量。
4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法，通过设计实验方案，优化生产过程，提高产品质量和生产效率。
5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断，评估产品质量和生产过程的稳定性。
四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中，利用控制图对关键质量特性进行实时监控，及时发现异常波动，采取纠正措施，确保产品质量。
2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析，找出影响产品质量的主要因素，采取措施降低变差，提高产品质量。
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。
spc操作手册（详细完整版）
SPC操作手册SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
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，产品的加工尺寸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，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。
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。
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。
SPC 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做到"事前"预防和控制，SPC可以：· 对过程作出可靠的评估；· 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；· 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；· 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。
SPC八大控制图自动生成表(解密)
50 171.7200 412.0000 12.0000 138.0000 200.0000 150.0000 100.0000 423.931 171.720 -80.491 309.765 94.816 0.000 0.8219 0.0099 565036.010 105.879 84.057 0.157 0.089 43.44% 0.198 0.112 0.284 0.112 E
35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
程能力分析
3δ
+4δ
+5δ
+6δ
Sigma分布 规范值 频率分布 正态分布
500.000
600.000
700.000
800.000
过程能力分析
25 171.720 20 100.000 200.000
15 -2δ
-δ
+δ
+2δ
+3δ
频率
10
5
0 0.000 100.000 200.000 300.000 400.000
X
过程能力分析
对照输入数据
返回数据登入
X
规范上限 USL
中心限 CL
规范下限 LSL
上限值 UCL (X)
通往初始面板
X-MR图及过程能力分析
生成报告
查看并填写报告
450.000 400.000 350.000 30200.000 150.000
100.000
50.000 0.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
统计过程控制(SPC)在制造业中的应用案例分析
统计过程控制（SPC）在制造业中的应用案例分析统计过程控制（SPC）是一种常用于制造业中的质量管理方法，通过对过程中的关键参数进行监测与控制，确保产品质量稳定可靠。
本文将以一家汽车零部件制造企业的案例为例，分析SPC在制造业中的应用。
该企业是一家专业生产汽车引擎活塞的制造商，其产品质量直接关系到汽车发动机的性能和寿命。
为了保证引擎活塞的质量，在生产过程中，该企业采用了SPC方法来监控关键参数，及时调整生产过程，提高产品质量。
首先，在SPC的实施过程中，该企业明确定义了关键参数，并建立了相应的控制图。
在引擎活塞的生产过程中，关键参数包括活塞直径、活塞高度、活塞内孔直径等。
通过在生产线上设置检测装置和传感器，实时监测这些参数，并将数据输入到SPC软件中进行分析和控制。
接下来，该企业使用SPC软件对收集到的数据进行统计分析。
通过统计分析，可以了解到每个关键参数的平均值、标准差、极差等信息，以及其变化趋势。
通过对这些数据进行分析，可以判断生产过程的稳定性和一致性。
当关键参数超出了控制界限，即超出了产品质量的上下限时，SPC软件会自动发出警报，提醒相关人员进行相应的调整和控制。
此外，SPC软件还可以生成各种控制图，如X-bar控制图、R控制图和P控制图等。
这些控制图可以直观地显示出生产过程的稳定性和变异性。
通过观察和分析控制图的规律，可以判断生产过程是否受到特殊因素的影响，如材料变化、设备故障或人为误操作等。
当发现特殊因素时，及时采取纠正措施，以确保产品质量稳定。
此外，SPC软件还可以进行过程能力分析，通过分析过程能力指标（Cp、Cpk）等参数，评估生产过程的稳定性和能力。
通过这些分析，可以确定生产过程是否满足质量要求，并及时调整和优化生产过程，以提高产品质量和生产效率。
在该企业的实践中，SPC方法的应用取得了显著的效果。
通过SPC的实时监控和调整，引擎活塞的关键参数稳定在设计要求的范围内，产品质量得到了有效控制。
2024版SPC基础教程(精选)
SPC实施意义与价值
提高产品质量
通过实时监控生产过程并发现潜在问 题，SPC有助于企业及时采取措施改 进生产过程，从而提高产品质量和稳 定性。
提升客户满意度
优质的产品质量是提高客户满意度的 关键因素之一。通过实施SPC，企业 可以确保产品质量稳定可靠，从而提 升客户满意度和忠诚度。
降低生产成本
通过减少产品不良率和浪费，SPC有 助于企业降低生产成本并提高生产效 率。
增强企业竞争力
在激烈的市场竞争中，具备稳定、高 质量产品的企业更容易获得市场份额 和客户认可。实施SPC有助于企业提 升品牌形象和市场竞争力。
PART 02
测量系统分析与评价
REPORTING
测量系统组成及影响因素
测量系统组成
包括测量仪器、测量标准、测量方法、 测量环境等要素。
影响因素
包括测量设备的精度、稳定性、重复 性，测量环境的影响，操作人员的技 能水平等。
SPC在持续改进中应用实 践
REPORTING
识别问题并确定改进目标
通过数据分析识别问题
利用SPC控制图、直方图等工具对生产过程数据进行统计分析，识别出存在的问题，如 产品质量不稳定、生产效率低等。
确定改进目标
根据问题的性质和严重程度，确定具体的改进目标，如降低产品不良率、提高生产效率 等。
制定改进计划并实施措施
VS
改进方向
针对过程能力不足的问题，可以从以下几 个方面进行改进
过程能力评价与改进方向
2. 加强设备维护和保养， 确保设备处于良好状态；
4. 加强员工培训和管理， 提高员工素质和操作技能；
3. 提高原材料和零部件的 质量稳定性；
5. 引入先进的过程控制技 术和方法，提高过程控制 精度和稳定性。
SPC应用工具控制图
2、u图与C图相似，适用于相同的数据情况，但如 果样本多于一个“单位产品”的量，为使报告值 更有意义时，可以使用u图；
3、在不同时期内样本容量不同时，必须使用u图。
4、主要用来管理单位长度、面积或体积上的缺陷 数（例如：单位纺织品、纸张上疵点，机械类的 组装不良、碰伤疵点，单位长度（面积）上虚焊 点，对于单位时间内发生的事故件数、故障件数 等也都适用）。
这类原因的特点： 对产品质量的影响是大量的， 经常起作用的，
很难消除， 产生的误差较小， 很难予先测定。
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（2） 异常原因： 系统性原因 可避免的原因
这类原因的特点： 对产品质量的影响是较大的， 不经常起作用， 容易发现、容易消除， 其大小和作用方向在一定时间
和一定范围内，有时表现为一定的 或周期性的或倾向性的规律变化。
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1、数据收集： a. 受检样本的容量必须相等； b. 分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定； c. 样本容量应足够大，大到使每个子组内都出现几个不合格品； d）记录并描绘每个子组内的不合格品数。
2、计算过程不合格品数均值及控制界限：
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（6）C图（缺陷数控制图）或称 不合格数控制图 1、C图用来测量一个检验批内的不合格（或缺陷）的
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八、控制图应用条件
1、过程应处于统计控制状态， 即工序处于受控状态；
2、过程因素处于相对的稳定状态， 即测量仪器、方法、手段等必须统一；
3、μ±3 σ的控制界限必须小于规范公差
范围。 4、适用于成批生产的产品；单件小批量生产的
产品质量分布不一定符合正态分布。
对于SPC控制图的制作方法和步骤的教程
对于SPC控制图的制作方法和步骤的教程SPC控制图的制作方法和步骤一、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。
运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。
也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。
产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。
控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。
中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。
多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。
常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。
二、控制图的绘制控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；③在控制图上描点；④判断生产过程是否有并行。
控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。
管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：③使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限：④控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；⑤控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；⑥控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。