统计过程控制程序
IATF16949-2016程序文件-SPC程序
IATF16949-2016程序文件-SPC程序IATF16949-2016 程序文件 SPC 程序一、目的本程序的目的在于通过应用统计过程控制（SPC）方法，对产品制造过程中的关键特性进行监控和分析，以确保过程的稳定性和产品质量的一致性，并及时发现潜在的质量问题，采取预防和纠正措施，以持续改进过程能力和产品质量。
二、适用范围本程序适用于公司内所有产品制造过程中关键特性的 SPC 应用，包括但不限于零部件加工、装配、测试等过程。
三、术语和定义1、控制图：用于分析和判断过程是否处于稳定状态的一种统计工具，常见的控制图有均值极差控制图（X R 图）、均值标准差控制图（X S 图）、中位数极差控制图（X R 图）、单值移动极差控制图（X MR 图）等。
2、过程能力：指过程在一定时间内，处于稳定状态下的实际加工能力，通常用过程能力指数（Cp、Cpk）来表示。
3、特殊原因：指导致过程失控的非随机因素，如设备故障、原材料不合格、操作人员失误等。
4、普通原因：指导致过程变异的随机因素，如环境温度、湿度的微小变化等。
四、职责1、质量部门负责制定和维护 SPC 程序文件。
确定需要进行 SPC 控制的关键特性和控制项目。
收集、整理和分析 SPC 数据。
对过程能力进行评估和分析，提出改进建议。
组织相关部门对 SPC 失控情况进行调查和处理。
2、生产部门负责按照规定的抽样频率和方法，对关键特性进行抽样和测量。
记录测量数据，并及时传递给质量部门。
对 SPC 失控情况采取临时措施，配合质量部门进行原因分析和改进。
3、技术部门负责确定关键特性的控制规范和公差要求。
参与过程能力分析和改进工作，提供技术支持。
4、其他相关部门配合质量部门和生产部门开展 SPC 工作，执行改进措施。
五、工作程序1、确定 SPC 控制项目质量部门根据产品质量要求、过程的重要性和以往的质量数据，与技术部门和生产部门共同确定需要进行 SPC 控制的关键特性和控制项目。
【8A版】SPC控制程序文件
【8A版】SPC控制程序文件一、目的SPC（统计过程控制）控制程序的目的在于通过运用统计技术对生产过程中的各个阶段进行监控和评估，及时发现过程中的异常波动，采取相应的措施进行纠正和预防，从而确保产品质量的稳定性和一致性，提高生产效率，降低生产成本。
二、适用范围本 SPC 控制程序适用于公司内所有生产过程中关键质量特性的监控和控制，包括原材料采购、零部件加工、产品装配、成品检验等环节。
三、职责分工1、质量部门负责制定和维护 SPC 控制计划，确定需要控制的关键质量特性、控制方法、抽样频率和样本数量等。
收集和分析质量数据，绘制控制图，并对过程的稳定性和能力进行评估。
当发现过程异常时，组织相关部门进行原因分析，制定改进措施，并跟踪措施的实施效果。
2、生产部门按照 SPC 控制计划的要求进行生产过程的操作和监控，确保生产条件的稳定。
负责对生产过程中的设备、工装进行日常维护和保养，保证其处于良好的运行状态。
配合质量部门进行过程异常的原因分析和改进措施的实施。
3、技术部门负责提供生产过程中的技术支持，确定合理的工艺参数和作业指导书。
参与过程异常的原因分析，对工艺改进提出建议和方案。
4、其他相关部门按照职责分工，配合质量部门、生产部门和技术部门做好 SPC 控制工作。
四、工作流程1、确定关键质量特性质量部门根据产品的质量要求、客户的需求以及以往的生产经验，确定需要进行 SPC 控制的关键质量特性。
这些关键质量特性应能够反映产品的主要性能和质量指标。
2、制定控制计划质量部门根据确定的关键质量特性，制定 SPC 控制计划。
控制计划应包括控制项目、控制方法、抽样频率、样本数量、测量工具、控制图类型、控制限的计算方法、异常判定准则等内容。
3、数据收集生产部门按照控制计划的要求，在生产过程中对关键质量特性进行抽样测量，并将测量数据记录在相应的表格中。
数据的收集应保证准确、及时、完整。
4、绘制控制图质量部门将收集到的数据输入到统计软件中，绘制相应的控制图，如均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）、中位数极差控制图（XR 图）等。
统计过程控制程序
1 目的为了解和改善过程，通过对过程能力的分析6.1 体系审核流程如下：流程6.2建立统计过程控制问题的体系6.2.1 技术课和制造课依据的计算及评价方法按附件一中的方法进行。
6.9收集关键、重要过程的管理数据并填入控制界限附件一：PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法1．质量水准PPM的过程能力计算及评值方法：当产品和/或过程特性的数据为计数值时，制造过程能力的计算及等级评价方法如下：（1）计算公式：不良品数PPM = × 1000000检验总数（2）等级评价及处理方法：2．稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法：（1）计算公式：A）Ca = （x-U） / （T / 2）×100%注： U = 规格中心值T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值B）Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或CPU（上稳定过程的能力指数）= （SU-x）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）CPL（下稳定过程的能力指数）= （x-SL）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）Z1 = 3Cp（1+Ca）……根据Z1数值查常（正）态分配表得P1%；Z2 = 3Cp（1-Ca）……根据Z2数值查常（正）态分配表得P2%不合格率P% = P1% + P2%注：σ = R / d2（ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关，当n = 4时，d2 = 2.059；当n = 5时，d2 = 2.3267）C）Cpk = （1-∣Ca∣）× Cp当Ca = 0时，Cpk = Cp。
D）Cpk = Min（CPU，CPL） = Min{（SU -x）/ 3σ，（x-SL）/ 3σ}当产品特性为单边规格时，Cpk值即以CPU值或CPL值计算，但需取绝对值；Cpk值取CPU值和CPL值中的最小值。
SPC统计过程控制程序
SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control，统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。
SPC可以帮助企业了解和改进生产过程，并减少产品不合格率和废品，提高产品质量和客户满意度。
SPC的基本思想是：通过收集连续生产过程中的样本数据，分析这些数据，并与事先设定的控制界限进行比较，以判断过程是否处于控制状态。
如果过程处于控制状态，那么产品的质量将是稳定的、可预测的。
如果过程处于失控状态，就需要采取措施来确定并消除原因，以使过程回到控制状态。
SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量，并确保过程处于可控状态。
它可以用于任何类型的生产过程，不论是制造业还是服务业。
SPC的主要工具包括：控制图、过程能力分析和统计分析等。
控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性，并与控制界限进行比较。
常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。
X-bar图用于监控过程的平均值，R图用于监控过程的离散程度，P图和C图用于监控过程的不良品率。
通过比较样本数据的统计指标与控制界限，可以判断过程是否处于控制状态。
过程能力分析可以衡量过程的性能，并确定过程是否具备满足客户要求的能力。
过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。
这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性，进而评估过程的能力。
统计分析是SPC的基础，通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法，可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。
统计分析能够为决策提供科学的依据。
SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标：1.提高产品质量：SPC可以监控和控制生产过程中的变异性，降低产品缺陷和废品率，提高产品质量和一致性。
2.降低成本：通过减少废品和不良品的产生，可以降低生产成本。
3.提高生产效率：SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题，提升生产效率和产能。
SPC控制程序文件
SPC控制程序文件一、目的SPC（统计过程控制）控制程序的目的在于通过应用统计技术对过程进行监控和分析，及时发现过程中的异常波动，采取有效的纠正和预防措施，以确保过程的稳定性和产品质量的一致性。
二、适用范围本程序适用于公司内所有生产过程，包括原材料采购、零部件加工、装配、测试等环节。
三、职责分工1、质量部门负责制定和维护 SPC 控制计划。
收集、分析过程数据，并对异常情况进行判定和处理。
组织相关部门对 SPC 控制效果进行评估和改进。
2、生产部门按照 SPC 控制计划的要求进行生产操作，并如实记录过程数据。
当发现过程异常时，及时通知质量部门，并采取临时措施进行控制。
3、技术部门负责提供过程的技术规范和工艺参数。
协助质量部门对过程异常进行原因分析，并制定改进措施。
四、SPC 控制的策划1、确定需要进行 SPC 控制的过程和特性根据产品质量要求、客户需求以及以往的生产经验，确定关键过程和关键特性。
考虑过程的稳定性、复杂性以及对产品质量的影响程度。
2、选择控制图类型根据过程特性和数据类型，选择合适的控制图，如均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）、不合格品率控制图（p 图）等。
3、确定抽样方案明确抽样频率、样本大小和抽样方法，以确保样本具有代表性。
4、设定控制限基于过程历史数据或通过计算确定控制限。
控制限应具有合理性和可操作性。
五、数据收集与记录1、生产部门按照规定的抽样方案进行抽样，并使用专门的记录表格记录过程数据，包括测量值、测量时间、生产批次等信息。
2、数据应真实、准确、完整，不得随意篡改或遗漏。
六、控制图的绘制与分析1、质量部门定期将收集的数据输入到控制图中，并绘制出控制图。
2、对控制图进行分析，判断过程是否处于稳定状态。
如果所有的数据点都在控制限内，且没有明显的趋势或异常模式，则过程处于稳定状态。
若数据点超出控制限，或出现连续上升、下降趋势，或存在周期性变化等异常情况，则表明过程出现异常波动。
统计过程控制程序
统计过程控制程序1目的通过应用统计技术，对公司有关的数据进行收集分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，确保过程能力及产品质量得到有效控制和改进。
2范围本程序适用于公司顾客要求和需做统计过程控制(Cp、Cpk、Pp、Ppk、Cmk、PPM)的所有过程和产品。
3职责3.1品质管理部：数据分析的归口管理部门，负责统计技术应用的指导、检查、分析和管理；并对检验数据进行收集、整理、统计、分析，提出改进要求。
3.2工程技术：确定过程和产品的技术要求、控制要求，并组织进行改进。
3.3**事业部：负责收集、统计生产过程的数据，并根据SPC控制图研究结果对过程、产品实施改进。
3.4其它部门：负责与本部门有关的数据的收集、分析与传递。
4定义4.1统计过程控制(SPC)利用统计技术把数据转换成过程状态信息，以便确认、纠正和改进过程效能。
4.2统计过程控制体系为实施SPC技术管理所需的组织机构、程序、过程和资源。
4.3工序能力(B)处于稳定、标准状态下，工序的实际加工能力，表达式B=6o=6S，其影响因素是人、机、料、法、环、测。
4.4稳定过程能力(Cp)衡量工序能力对产品规格要求满足程度的数量值，是规格范围(T)与工序能力(B)的比值，表达式Cp=T/B(T二规格上限Tu 一规格下限TL)。
4.5稳定过程能力指数(Cpk)是一项有关稳定过程能力的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
4.6初期过程能力(Pp)是一项类似于Cp的指数，但计算时是以新产品的初期过程的性能。
4.7初期过程能力指数(Ppk)1是一项类似于Cpk的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
4.8质量水准(PPM)每百万个零件不合格数，指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法，PPM数据常用来优先制定纠正措施。
4.9设备能力指数(Cmk)反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。
SPC统计过程控制程序
5.3.6应意识到并不是所有的特殊原因都是有害的，有些特殊原因可以对制造改进起到积极作用。应对这些特殊原因进行评定。
5.2现行过程能力的研究:
5.2.1当制造件正式批准后，进行批量制造的第二个月开始，横向协调小组成员进行现行过程能力的研究；
5.2.2在稳定的制造过程中发生重要的过程事件时，应在过程控制图表上加以记录，如：更改工装、机器维修、原材料批号更改、工艺参数的调整、操作人员的更换等；
5.2.3在以下情况必须重新进行过程能力的研究：
6.相关文件:
6.1《统计过程控制（SPC）》参考手册;
6.2《纠正预防措施控制程序》;
7.质量记录:
7.1《控制图》;
8.流程图:
无
5.3.4控制图判异准则：控制图中出现以下情况时可以判定异常：
a)有超出控制限的点；
b)有7点以上连续在中心线的同侧；
c)有7点以上连续在控制限第3区间附近；
d)有7点以上连续上升或下降；有明显的非随机图形，主要包括：有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
5.3.5异常处理:
a)控制计划中的特殊特性发生了变化；
b)控制图出现了异常（除偶然原因外，发生趋势性的变化）；
c)设备重大维修之后，应做CMK（设备过程能力指数）检测。
5.3计量型数据控制图:
5.3.1控制图数据采集:
a)抽样时尽量保证子组中为连续抽样，并分不同模号进行统计。本公司选定子组大小初始研究时为5，之后可以适当减少；
统计过程控制程序
D6.实时纠正措施并追踪有效性 D7.预防措施 D8.总结
谢谢
SPC的基础知识
规格线（ USL LSL ） 一般为客户要求、企业标准、法律法规要求 等相关标准事先设定；
SPC的基础知识
控制线（ UCL LCL ） 由过程数据经过常数法公式计算而得；
SPC的基础知识
平均值 （X ）
X= 各数相加之和 数的量
SPC的基础知识
极差（R ）
R=最大值-最小值
SPC的基础知识
Cpk与Cmk、Ppk的比较
◆Cpk：过程能力指数 长期的过程能力，适合于批量生产过程；
◆Ppk：过程性能指数 短期的过程能力，适合于试生产过程，确定上下控制线， 进行现场控制；
◆Cmk：设备能力指数 是短期的过程能力指数，是针对设备能力的；
Cpk与Cmk、Ppk的比较
◆Cpk/Cmk/Ppk的计算方法基本一致，所不同的地方在于分 析对象不同，抽样方法不同，控制因素不同等；
SPC的作用
◆对工序过程状态进行分析，预测，判断，监控和 改进
◆区分质量特性值波动的原因，为采取措施提供依 据
◆杜绝生产过程中大批量的不合格的发生，帮助达 到统计控制状态
SPC的基础知识
规格线（ USL LSL ） 控制线（ UCL LCL ） 平均值 （X ） 极差 （R） 标准偏差 （ σ ） =SIGMA 正态分布图
SPC的特点
是一种预防性的工具，用于减少过程问题的 产生；
从内容上来说主要有两个方面：
1、利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的 异常因素进行预警； 2、计算过程能力指数，分析稳定的过程能力满足 要求的程度，对过程质量进行评价；
SPC管理控制程序
SPC管理控制程序SPC管理控制程序听起来有点高大上，可它就像我们生活中的小管家一样，能把事情安排得井井有条呢。
SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的简称。
这东西呀，就像是给生产过程或者业务流程戴上了一副透视眼镜。
你想啊，要是没有这副眼镜，你就只能看到表面的东西，就像看一个人只看他穿了啥衣服。
但有了SPC呢，你就能看到这背后隐藏的各种小秘密，像生产中的波动、不稳定因素啥的。
那这个SPC管理控制程序到底咋操作呢？咱们就拿生产产品来说吧。
每个产品的生产过程都会有一些数据产生，这些数据就像是这个产品的成长日记。
SPC就会把这些数据收集起来，然后进行分析。
这收集数据的过程啊，可不能马虎，就好比我们记账，每一笔收入和支出都得清清楚楚地记下来，数据收集也得这样，漏了一点或者记错了，那后面的分析可就全乱套了。
收集好数据之后呢，就到了分析这一步。
这分析就像是医生给病人看病，从各种症状（数据）里找病因（生产过程中的问题）。
比如说，数据显示某个生产环节的产品尺寸老是忽大忽小，这就不正常了，就像人一会儿发烧一会儿发冷一样。
SPC通过分析数据，能判断出这个尺寸波动是不是在正常范围内。
如果不在正常范围，那就说明这个生产环节出毛病了。
那发现问题了怎么办呢？这时候SPC管理控制程序就会像个指挥官一样发号施令。
它会指导我们去调整生产过程，就像指挥交通一样，哪条路堵了（生产环节出问题了），就把交通疏导开（调整生产过程）。
比如说调整机器的参数啊，或者检查原材料的质量之类的。
再说说这个SPC管理控制程序在质量控制方面的重要性吧。
如果把产品质量比作一栋大楼的坚固程度，那SPC就是那个在大楼建设过程中时刻检查的质检员。
没有SPC，你都不知道大楼啥时候会出问题，可能刚盖起来看着挺好，过不了多久就摇摇欲坠了。
有了SPC，就能够提前发现那些可能让大楼倒塌（产品质量不合格）的隐患，及时把问题解决掉，这样生产出来的产品质量就有保障了。
SPC执行管理作业程序
SPC执行管理作业程序SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的缩写，是一种用于管理、监控和改进过程的方法和工具。
通过SPC，组织能够实时了解和控制其过程的可变性，并采取相应的措施来减少变异性，从而获得更稳定、可预测和高质量的产品或服务。
本文将介绍SPC的执行管理作业程序。
1.确定关键过程参数（KPIs）：首先，需要确定影响产品或服务质量的关键过程参数。
例如，在制造业中，这些参数可能包括温度、压力、速度等。
在服务业中，这些参数可能包括响应时间、客户满意度等。
通过确定KPIs，可以帮助组织聚焦于影响质量的关键因素。
2.收集数据：为了进行SPC，需要收集相关的数据。
收集数据可以通过手动记录或自动收集，取决于不同的过程和组织。
数据的质量和准确性对于后续的分析和决策至关重要，因此，在收集数据时应采取必要的措施来确保数据的准确性。
3.分析数据：收集到数据后，需要对数据进行分析。
分析数据的目的是了解过程的稳定性和可变性，并识别出可能导致质量问题的根本原因。
常用的数据分析方法包括控制图、直方图、散点图等。
通过分析数据，可以帮助组织做出合理的决策和采取相应的行动。
4.制定纠正措施：当分析数据后发现过程存在问题时，组织应立即采取纠正措施。
纠正措施可以包括调整设备参数、改进工艺流程、培训员工等。
关键是要根据数据分析的结果，找出问题的根本原因，并针对性地采取相应的纠正措施。
5.监控和验证：在纠正措施采取后，需要进行监控和验证。
监控是指持续收集和分析数据，确保过程的稳定性和可靠性。
验证是指确保纠正措施的有效性，并通过数据分析来验证是否取得了预期的改进效果。
6.持续改进：SPC是一个持续改进的过程。
组织应不断地收集数据、分析数据、采取纠正措施和验证改进效果，持续改进过程的稳定性和质量。
通过持续改进，组织可以不断提高产品或服务的质量，满足客户的需求和期望。
除了以上步骤外，还需要注意以下几点：-培训和教育：为了有效执行SPC，组织应提供培训和教育，使员工能够理解和应用SPC的概念和方法。
SPC统计过程控制程序中英文
SPC统计过程控制程序中英文Statistical Process Control (SPC) is a method of quality control that uses statistical techniques to monitor and control a process. It involves collecting data from the process and analyzing it to determine if the process is in control or out of control. In this article, we will discuss the key concepts and steps involved in implementing SPC.SPC is based on the premise that a process can be measured, analyzed, and controlled using statistical techniques. It provides a systematic method for identifying and eliminating the sources of variability in a process, thus improving the quality of the output.The first step in implementing SPC is to define the process that needs to be controlled. This includes identifying the inputs, outputs, and critical quality characteristics of the process. It is important to have a clear understanding of the process and its requirements before proceeding further.After collecting the data, the next step is to analyze it using statistical techniques. This involves calculating measures of central tendency, such as the mean or median, and measures of dispersion, such as the range or standard deviation. These measures provide insights into the variability and performance of the process.Once the data has been analyzed, the next step is to determine if the process is in control or out of control. In control means that the process is stable and the variability is within acceptable limits. Out of control means that the process is unstable and the variability is beyond acceptable limits.If the process is found to be out of control, the next step is to investigate and identify the sources of variation. This may involve conducting root cause analysis, where potential causes of variation are investigated and eliminated systematically. Once the root causes are identified and eliminated, the process can be brought back into control.The final step in the SPC process is to continuously monitor and control the process. This involves regularly collecting data and analyzing it using statistical techniques. By monitoring the process on an ongoing basis, any changes or deviations can be detected early and appropriate corrective actions can be taken.In conclusion, Statistical Process Control is a powerfultool for monitoring and controlling processes to ensure their quality. By collecting and analyzing data using statistical techniques, processes can be brought into control and keptwithin acceptable limits. This helps in improving the quality of the output and reducing the variation in the process. Implementing SPC requires a systematic approach and regular monitoring to ensure its effectiveness.。
统计过程控制程序内容(精华)
上汽集团奇瑞汽车有限公司质量管理体系程序编号：CX.05.502 版本号/修改次：C/0 页次：第1页共4页实施日期：2002.4.30统计过程控制程序受控状态:受控号:持有者:发放日期:编制/日期：审核/日期：批准/日期：1. 目的为了对本公司生产过程实施有效的统计过程控制，以保证生产过程稳定。
2. 范围适用于本公司生产过程中的SPC。
3. 定义SPC：统计过程控制英文缩写。
4.职责4.1 质量保证部负责成立SPC技术小组和组织进行量检具测量系统分析。
4.2 过程评估小组负责确定SPC工序及统计工具，并建立SPC作业指导书。
4.3 生产管理部负责组织评估制造过程能力。
4.4 过程评估小组负责员工上岗前的培训和上岗后提高性培训的组织和实施。
5.工作流程5.1 成立SPC技术小组5.1.1质保部负责成立SPC技术小组，该小组负责对全公司SPC技术的咨询、释疑和开展SPC过程的指导。
5.2 确定SPC工序5.2.1 过程评估小组根据PFMEA确定SPC工序。
5.3 确定SPC工具过程评估小组根据控制工序的控制参数、计量特性、测量系统的能力，参考AIAG的《统计过程控制》手册及《控制图实施细则》（FX.05.095/02-2000），合理地选择SPC控制图种类。
5.4评估制造过程能力5.4.1生产管理部工业工程科负责组织评估制造过程能力；5.4.2 过程评估小组制定评估计划；5.4.3 过程评估小组负责调查SPC工序的过程能力；5.4.4 过程评估小组对C P值或C PK值≤1.33的工序制定优先改进计划；5.4.5 过程评估小组确认控制图中的控制线。
具体见《工序能力研究实施细则》（FX.05.091/01-2000）。
5.5 建立SPC作业指导书5.5.1 过程评估小组负责编写SPC作业指导书；5.5.2 过程评估小组在《SPC作业指导书》中规定抽样频度；5.5.3 过程评估小组在《SPC作业指导书》中规定样本容量；5.5.4 过程评估小组.在《SPC作业指导书》中规定判定准则；5.5.5 过程评估小组.在《SPC作业指导书》中规定当控制图中出现异常情况时的反应计划。
数据分析与统计过程控制程序(含流程图)
质量目标统计
责任部门
各责任人必须在规定的期限内实施并完成相应的改善措施。
质量目标统计
纠正预防措施报告
管理代表
1．管理者代表对体系方面的改善措施实施状况进行效果确认。
2.品管部对其它方面的改善措施实施状况进行效果确认。
6.1.3选定之结果由各相关单位制成统计技术参数对照表(QR-840-001)。
6.2统计技术资料收集与分析
6.2.1由品管巡回检验和现场生产单位提供的数据，利用目标规定统计出管制站结果，并于每月召开之品管会议上提案。
每月品管对不同型号产品不良项目之不良数或不良率进行分析统计，算出整月之平均值，并记录于下个月质量计划之目前状况。
MSA控制程序
纠正预防措施控制程序
4.定义
可追溯性:追溯所考虑对象的历史、应用情况或所处场所的能力。
5.职责:
5.1品管部:
5.1.1负责生产部及检验与试验的质量分析。
5.1.2负责统计技术的鉴定并提供分析数据作为质量目标订定及管理审查之依据。
5.2销售部:负责客户满意度，客诉资料及提供客户特定要求给品管统计分析。
通过效果确认认定可行后，则回馈标准化，修正相关标准与规范。
统计技术运用参照统计方法运用规则。
6.4培训
6.4.1统计技术训练对象为使用统计技术之相关人员。
6.4.2训练作业流程参照培训程序。
6.5统计手法之选用时机:
6.5.1设定相关项目查核﹕查核表。
6.5.2设定相关内容进行检查记录判定﹕查检表。
6.5.3随时同变动作前后比较﹕推移图，管制图，直方图。
SPC统计过程控制程序
SPC统计过程控制程序1目的在产品生产过程中，对客户要求或对产品质量影响较大的质量特性采用适宜的统计技术，确保生产过程及产品质量得到有效的控制。
2范围本程序适用于公司相关生产过程的SPC管控。
3定义SPC----Statistical Process Control的缩写，即统计过程控制。
SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调全过程的预防。
控制图----对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。
图上有中心线(CL)、控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
4职责品管部负责SPC数据的采集与统计工作，生产车间配合品管部落实好纠正和预防措施。
5程序5.1控制图的选择SPC采集的数据属计量型数据，故采用最基本最常用的X-R均值-极差控制图。
均值控制图主要用于观察数据分布的均值的变化，R控制图用于观察数据分布的分散情况或变异度的变化。
5.2数据的采集由过程检验员按固定的时间间隔对所要控制的特性进行测量，每次抽取5个样本，要求为同一型号同一时段生产的产品，方法为连续性抽样。
产品在测量过程中必须统一测量手法，每个产品测量次数不超3次。
5.3数据的统计每次抽样测试完毕后将数据输入电脑表格中，数据组数达到一定数量时会产生UCL控制上限、CL标准值、LCL控制下限（样本量5个，故控制限公式计算的系数采用0.58），以后每一次的测量均以该控制限为准。
5.4纠正措施每次输入数据若出现均值和极差控制图中有失控点时，采取相应的纠正措施。
由检验员填写《失控通知单》，与班组长或者部门主管分析原因，商定采取相应措施，由操作责任人执行并在《失控通知单》上签字。
对车间出现的批量问题需及时进行反馈、处理，报废数量在30件以上的需填写《不合格品处理单》，待处理产品数量达到500件以上需开《纠正预防措施处理单》，返工返修的产品需填写《返工返修单》。
SPC控制程序
SPC控制程序文件编号：A文件名称：SPC控制程序文件版本：1/6SPC控制程序制订部门：品保部审核制订：品保部核准发行章：品保部受控文件，未经许可，不得复印一、目的本文件的目的在于通过正确运用统计技术，发现生产过程或生产产品的质量趋势，以便能达到对过程或产品不良的早期预防，及时对产生的变差进行分析，提出纠正及预防措施，从而避免不良发生所造成的成本浪费和损失。
二、范围本文件适用于整个产品实现过程中所涉及的原材料、在制品、成品以及外加工品质量数据的统计。
三、定义3.1 SPC：Statistical Process Control（统计过程控制）。
3.2 固有变差：仅由于普通原因产生的过程变差。
3.3 总变差：由于普通和特殊原因所造成的变差。
四、职责品保课负责收集过程数据，进行过程能力研究及资料分析；对潜在异常组织相关部门进行分析、提出改善对策，并进行改善进度和效果追踪。
责任单位为改善对策执行。
五、工作程序5.1 统计技术的应用范围5.1.1 产品的检验。
5.1.2 过程能力分析。
5.1.3 针对产品或过程有影响的各种因素进行定量分析和质量改进。
5.1.4 部门目标达成与实施情况分析。
5.1.5 其它公司级数据的分析。
5.2 各部门根据使用需要选用适合之统计技术，常用的统计技术有：柏拉图、推移图、层别法、直方图、分布图、X-R 图、P图、Cpk\Ppk分析、统计抽样等。
5.3 统计技术的使用方法5.3.1 柏拉图柏拉图以层别法的项目类别为依据，根据收集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生的位置、客户抱怨种类或安全事故等项目别分类，计算出各分类项目所占之比例，并按照大小顺序排列，再加上累计值的图形，从而找出影响品质的主要问题加以改善。
柏拉图的制作步骤为：5.3.1.1 将要处理的事件以现象、状况或原因等加以层别；5.3.1.2 确定收集数据的时间间隔，并尽可能定期；5.3.1.3 计算出各项目类别所产生的数据及所占的比例；5.3.1.4 将各项目按数据所占的比例的大小顺序排列；5.3.1.5 计算出数据所占的比例的累计值；5.3.1.6 以项目类别为横轴，以累计值为纵轴，绘出柱状图；5.3.1.7 连接累计曲线在生产过程中，我们需要对产品的不良率进行监测和控制。
25-统计过程控制程序2021
1目的提供管制图的使用准则及步骤并且说明管制图的使用方法，以便在运用管制图时能够正确地决定，检讨管制界限与进行管制图的判读。
2适用范围适用于技术有限公司所有流程﹐计量或计数管制图的运用管理﹐CPK的计算与分析处理。
3定义3.1 CAR：Corrective action report，改善措施报告。
3.2 CL：Center Line，中心线。
3.3 DPU：Defect Per Unit，单位缺陷数。
3.4 UCL：Upper Control Limit，控制上限。
3.5 LCL：Lower Control Limit，控制下限。
3.6 LSL：Lower Specification Limit，规格下限。
3.7 USL：Upper Specification Limit，规格上限。
3.8 Ca：Capability of accuracy,准确度。
3.9 CP：过程精确度。
3.10 PPK：过程的性能指数或流程能力表现指数。
3.11 CPK：过程能力指数或稳定制程能力指数。
3.12 计量值特性：凡产品的品质特性以实际的测量方式取得的特性，如重量或长度等。
3.13 计数值特性：凡产品的品质特性以定性的判断取得的特性，称为计数值特性，例如合格与不合格等。
3.14 临时控制限：是由工程经验或现时生产控制情况或供货商建议或最初的数据收集和计算得到的控制限。
3.15 自然控制限：从处于受控和稳定状态下的流程中收集数据，去除失控点后计算得到的控制限。
3.16 规格限：由供应商或顾客对相关流程规定的限制。
例如：操作规范中的参数设定和指导书上的参数要求，对于计数管制图，公司的质量目标就被定义为规格限。
4职责4.1 质量部4.1.1协调各相关部门的关系，监督SPC的运作成效；4.1.2决定SPC控制的控制特点与技术部评审最初的流程研究的结果；4.1.3与技术部一起选择关键的工序参数或控制特性；4.1.4选择合适的控制图、取样量及测试频率；4.1.5建立持续的中心线和控制限，包括对控制限进行修订；4.1.6检讨完成的控制图，分析其趋势，对警告信息发出【异常反馈单】或“CAR”并跟踪或验证承诺了的改善及纠正行动的执行情况；4.1.7工序能力研究；4.1.8按相关的抽样方法进行抽样检验并将结果记录在相关的记录表中，并保证数据的真实性；4.2 技术部4.2.1与质量部一起选择过程/产品的关键控制参数或特性；4.2.2与质量部一起通过工序能力的研究来确定初始控制限；4.2.3当控制图反映出工序失控或已变化时，判断缺陷或采取适当的改善及预防行动使工序恢复控制，并记录在控制图中；4.2.4执行最初的能力研究；4.2.5检讨完成的最初研究结果并进行分析，如果过程能力达不到要求，则应提出纠正行动并记录在【异常反馈单】或“CAR”中，并跟进且验证承诺了的改善及纠正行动的执行情况。
SPC统计过程控制程序中英文
QUALITY SYSTEMS PROCEDUREStatistical Process Control统计过程控制REFERENCES: (a)SPC User's Guide(b)STA-200 X(bar)-R(c)STA-300 Capability Studies1.0PURPOSE(目的 )To define the Statistical Process Control applications for our production inspect process.为了规范生产检验过程的SPC的控制。
2.0SCOPE（范围）This procedure is applied to all the production part and process need to SPC control.本文件适用于公司内有SPC监控要求的所有产品及工艺。
3.0 FUNCTIONS AFFECTED（涉及部门）Quality（质量部）Production （生产）Project （项目）Design （设计）Engineering （工程）Quality System （质量系统）4.0DEFINITIONS（定义）4.1 The primary determinate in control chart selection is Data Type.选择控制图最基本的决定条件是数据类型。
4.1.1 Continuous data: the data from testing, for example: label dimensions.计量型数据: 通过测量得到的数据,如标签尺寸。
4.1.2 Attribute data: the data from counting, the attribute data have two outcome (Pass/Fail,Good/NG).计数型数据: 通过点数得到的数据, 计数型数据只有两个值(合格/不合格, 通过/不通过)。
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
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统计过程控制程序1 目的通过应用统计技术，对公司有关的数据进行收集分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，确保过程能力及产品质量得到有效控制和改进。
2 范围本程序适用于公司顾客要求和需做统计过程控制（Cp、Cpk、Pp、Ppk、Cmk、PPM）的所有过程和产品。
3 职责3.1 品质管理部：数据分析的归口管理部门，负责统计技术应用的指导、检查、分析和管理；并对检验数据进行收集、整理、统计、分析，提出改进要求。
3.2 工程技术：确定过程和产品的技术要求、控制要求，并组织进行改进。
3.3 **事业部：负责收集、统计生产过程的数据，并根据SPC控制图研究结果对过程、产品实施改进。
3.4 其它部门：负责与本部门有关的数据的收集、分析与传递。
4 定义4.1 统计过程控制(SPC)利用统计技术把数据转换成过程状态信息，以便确认、纠正和改进过程效能。
4.2 统计过程控制体系为实施SPC技术管理所需的组织机构、程序、过程和资源。
4.3 工序能力(B)处于稳定、标准状态下，工序的实际加工能力，表达式B=6σ=6S，其影响因素是人、机、料、法、环、测。
4.4 稳定过程能力(Cp)衡量工序能力对产品规格要求满足程度的数量值，是规格范围(T)与工序能力(B)的比值，表达式Cp=T/B(T=规格上限Tu－规格下限TL)。
4.5 稳定过程能力指数(Cpk)是一项有关稳定过程能力的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
4.6 初期过程能力(Pp)是一项类似于Cp的指数，但计算时是以新产品的初期过程的性能。
4.7 初期过程能力指数(Ppk)是一项类似于Cpk的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
4.8 质量水准(PPM)每百万个零件不合格数，指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法，PPM数据常用来优先制定纠正措施。
4.9 设备能力指数(Cmk)反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。
4.10 节点过程中产品的形状、配合或功能发生变化的一个确定点。
4.11 规范界限判断某一具体特性是否合格所规定的要求，即标准中规定的最大允许偏差。
4.12 控制图对过程质量加以测定、记录从而进行控制的管理的一种用科学方法设计的图。
4.13 帕雷多分析一种解决问题的方法，其中研究问题时将所有潜在问题的有关方面或波动根源按它们的作用程度而予以轻重排列。
5 程序6 相关文件6.1 《文件和资料控制程序》 Q/MR.B-001 6.2 《记录控制程序》 Q/MR.B-002 6.3 《设备控制程序》 Q/MR.B-006 6.4 《采购过程控制程序》 Q/MR.B-008 6.5 《关键过程控制程序》 Q/MR.B-0106.6 《特殊过程控制程序》 Q/MR.B-0116.7 《不合格品控制程序》 Q/MR.B-0166.8 《纠正和预防措施控制程序》 Q/MR.B-0246.9 《生产过程控制程序》 Q/MR.JBX.B-002 6.10 《失效分析控制程序》 Q/MR.JBX.B-005 6.11 《产品防护控制程序》 Q/MR.JBX.B-007 6.12 《检验、试验控制程序》 Q/MR.JBX.B-008 6.13 《产品交付服务程序》 Q/MR.JBX.B-0107 记录7.1 《过程能力数据收集明细表》7.2 《P控制图》7.3 《X-R控制图》7.4 《过程能力评估表》附件一PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法1 质量水准PPM的过程能力计算及评值方法当产品和/或过程特性的数据为计数值时，制造过程能力的计算及等级评价方法如下：（1）计算公式：不良品数PPM = × 1000000检验总数（2）等级评价及处理方法：2 稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法：（1）计算公式：A）Ca = （x-U） / （T / 2）×100%注： U = 规格中心值T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值B）Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或CPU（上稳定过程的能力指数）= （SU-x）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）CPL（下稳定过程的能力指数）= （x-SL）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）Z1 = 3Cp（1+Ca）……根据Z1数值查常（正）态分配表得P1%；Z2 = 3Cp（1-Ca）……根据Z2数值查常（正）态分配表得P2%不合格率P% = P1% + P2%注：σ = R / d2（ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关，当n = 4时，d2 = 2.059；当n = 5时，d2 = 2.3267）C）Cpk = （1-∣Ca∣）× Cp当Ca = 0时，Cpk = Cp。
D）Cpk = Min（CPU，CPL） = Min{（SU -x/ 3σ，（x-SL）/ 3σ}当产品特性为单边规格时，Cpk值即以CPU值或CPL值计算，但需取绝对值；Cpk 值取CPU值和CPL值中的最小值。
（2）等级评价及处理方法：A）当我们需要了过程的实际能力是否良好时，是不可单以Ca或Cp来判定，以不合格率(P%)进行过程总评即可针对Ca及Cp进行综合评价。
B）Cpk为Ca和Cp的总合指数：C）改进对策的方法：a）Ca其对策方法以生产单位为主，设计、工艺部门为辅，检验部门为辅。
b）Cp其对策方法以技术单位为主，生产部门为辅，检验部门为辅。
3 性能指数（即初期过程的能力指数）Pp、Ppk计算及评价方法：（1）计算公式：A）Pp = T / 6σS（当产品和/或过程特性为双边规格时）PPU（上初期过程的能力指数） = （SU-x）/ 3σS（当产品和/或过程特性为单边规格时）PPL（下初期过程的能力指数） = （x-SL）/ 3σS（当产品和/或过程特性为单边规格时）n注：σS = ∑（xi -x）2 / n - 1i=1T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值x= 产品和/或过程特性之数据分配的平均值n = 抽样样本的大小xi = 每个样本的实际测量数值σS = 样本标准差的估计值B）Ppk = Min（PPU，PPL） = Min{（SU -x）/ 3σS，（x-SL）/ 3σS}Ppk值为PPU和PPL中数值最小者。
当产品特性为单边规格时，Ppk值即以PPU值或PPL 值计算，但需取绝对值。
（2）等级评价及处理方法：（3）过程中的过程能力要求：A）过程稳定且数据呈常（正）态分配时，过程能力指数须达到Cpk≧1.33。
B）长期不稳定的过程，但是SPC抽检样本的质量符合规格且呈可预测的型态时，初期过程能力指数须达到Ppk≥1.67。
附件二控制图的判定方法1 控制状态的判断(过程在稳定状态)(1) 多数点子集中在中心线附近；(2) 少数点子落在控制界限附近(3) 点子的分布与跳动呈随机状态，无规则可循；(4) 无点子超出控制界限以外。
2 可否延长控制界限做为后续过程控制用的研判基准(1) 连续25点以上出现在控制界限线内时(机率为93.46%)；(2) 连续35点中,出现在控制界限外点子不超出1点时；(3)连续100点中,出现在控制界限外点子不超出2点时。
过程在满足上述条件时，虽可认为过程在控制状态而不予变动控制界限，但并非点子超出控制界限外也可接受；这些超限的点子必定有异常原因，故应追究调查原因并加以消除。
3 检查判断原则(1) 应视每一个点子为一个分配，而非单纯的点；(2) 点子的动向代表过程的变化；虽无异常的原因，各点子在界限内仍会有差异存在；(3) 异常的一般检定原则如下图所示。
XXXXX XXX检定规划1:(2/3A)3点中有2点在A 区或A 区以外检定规划3:(6连串)连续6点持续地上升或下降 检定规划5: ( 9单侧)连续9点在C 区或C 区以外 检定规划6: (14升降)连续14点交互着一升一降 检定规划7: (15C)连续15点在中心线上下两侧的C 区 检定规划8: (1界外) 有1点在A 区以外检定规划2: (4/5B)5点中有4点在B 区或B 区以外 检定规划4: (8缺C)有8点在中心线的两侧,但C 区并无点子附件三机械和工装设备能力计算作业规范1 目的降低普通变差，提高制造过程能力。
2 范围适用于公司产品制造过程的主要设备（指关键设备和重要设备）。
3 定义3.1 设备能力指数(Cmk)反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。
3.2 初次运作能力指机械设备首次生产的成功率。
4 职责4.1 设备管理部：负责对设备能力进行计算。
4.1 设备使用部门：负责数据收集/汇总并负责机械设备初次运作能力的分析改善。
5 作业内容5.1 对于具有特性标识的主要成型设备，其机械能力指数（Cmk）要求为Cmk≥1.33。
5.2 机械能力指数数据计算及处理5.2.1 生产过程是在受控状态下，并且其人/料/法不变的情况下，确定一个主要特性。
5.2.2 抽验计划(1) 抽验频率依实际生产决定；(2) 子组大小为5个；(3) 组数依实际生产决定（建议25组以上）；(4) 计算公式：在Cmk中，K表示“临界”（Kritisch），Cmk 的表达式如下：X与最近的公差边界的临界距离（X— Tu）或（To—X）Cmk = =3*S的宽度 3*S上式中：X ——算术平均值 S ——标准偏差T o ——上偏差Tu ——下偏差X与最近的公差边界的临界距离=X—Tu或To—X二者取较小的。
备注：规定Cmk＞1.67。
（Cmk对于具有成形刀具的机器特别重要）。
5.2.3 设备使用部门应定期对主要使用设备测试其机械能力指数。
5.3 设备初次运作能力计算及处理具有特性标识的主要设备，其初次运作能力要求为≥95%，一般设备≥90%，计算方法如下：(1) 尺寸、硬度和外观的首件检验结果可为GO或NO（GO）判定；(2) 计算以每台设备每周为一个结果（从周一到周五）；(3) 当初次运作能力不符合要求时，由各单位进行改善；(4) 每台主要设备的首件检查结果适时进行登记、统计分析。