SPC统计过程全分析
SPC统计过程控制及CPK分析
SPC统计过程控制及CPK分析随着工业的不断发展，SPC统计过程控制和CPK分析作为质量控制的重要工具被广泛使用。
本文将从以下几个方面进行介绍：•SPC统计过程控制的基本概念及步骤•CPK分析的基本概念和应用方法•SPC统计过程控制和CPK分析在实际生产中的应用SPC统计过程控制的基本概念及步骤SPC统计过程控制是指在生产过程中，通过对产品质量进行监测和控制，确保产品质量的稳定和一致性。
其基本步骤如下：1.定义指标：确定需要监测的关键指标，如尺寸、重量、硬度等。
2.收集数据：在生产过程中按一定规律收集指标数据。
3.统计分析：对数据进行统计分析，得出产品质量的统计特性，如均值、方差、极差等。
4.制定控制策略：根据分析结果制定控制策略，如控制上下限、报警线等。
5.实施控制：在实际生产过程中，根据控制策略对产品质量进行实时监测和控制。
6.持续改进：根据监测结果和反馈信息，不断优化控制策略，实现质量持续改进。
CPK分析的基本概念和应用方法CPK是一种衡量产品质量稳定性的指标，其计算方法为：CPK=(USL-LSL)/(6σ)。
其中，USL和LSL分别为上限和下限，σ为标准差。
CPK的值越接近1，产品质量的稳定性就越好。
CPK分析的应用方法如下：1.定义指标：选择需要监测的关键指标。
2.收集数据：在一段时间内按一定规律收集指标数据。
3.统计分析：对数据进行统计分析，计算出指标的均值、标准差以及CPK值。
4.制定改进措施：根据CPK值的高低以及其他因素，制定针对性的改进措施，并在实际生产中进行落实和监测。
5.持续改进：根据改进措施的效果，不断优化工艺流程和控制方法，实现产品质量的持续改进。
SPC统计过程控制和CPK分析在实际生产中的应用SPC统计过程控制和CPK分析在实际生产中的应用非常广泛。
以汽车制造为例，汽车零部件的质量稳定性是确保整车质量的关键，因此，对关键指标进行SPC统计过程控制和CPK分析就显得尤为重要。
2024年统计过程控制SPC学习与总结范文
2024年统计过程控制SPC学习与总结范文统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种利用统计方法来监控、控制和改进过程稳定性和质量的管理工具。
在现代生产中，SPC在提高产品质量和生产效率方面起着重要的作用。
本文将对2024年统计过程控制学习与总结进行分析和总结。
在2024年，我参加了一门关于统计过程控制的课程，通过课程的学习，我对SPC的原理、方法和应用有了深入的了解。
以下是我对这门课程的学习和总结。
首先，我学习了SPC的基本原理和理论知识。
SPC的核心理念是通过收集和分析过程数据，了解过程的稳定状态和变异情况，从而实现过程的控制和改进。
我学习了统计过程控制的基本概念、控制图的绘制和分析方法，以及控制限的计算和应用。
通过理论课程和实践操作，我对SPC的基本原理和方法有了深入的理解。
其次，我学习了SPC的实际应用。
在课程中，我了解了SPC 在实际生产中的应用场景和方法。
例如，控制图的应用可以帮助生产线监控关键过程参数变化，提前发现异常情况并采取合适的控制措施。
我学习了如何选择和绘制合适的控制图，以及如何根据控制图的分析结果调整生产过程，以达到稳定生产状态和优化产品质量。
此外，课程还介绍了SPC的数据分析方法。
通过学习统计学和质量管理的知识，我掌握了SPC中常用的数据分析技术，如均值与标准差分析、变异性分析、偏差分析等。
这些方法可以帮助我们识别过程中的常见问题，如特殊原因变异和常因变异，从而制定针对性的改进措施。
在实验课程中，我运用这些数据分析技术对所收集的数据进行处理和分析，得出了有关过程稳定性和质量改进的结论。
最后，课程还了解了SPC的软件应用。
随着信息技术的发展，现代SPC通常使用电脑软件进行数据收集、分析和图表绘制。
通过课程的学习，我掌握了SPC软件的使用方法，学会了如何利用软件进行数据输入、图表绘制和分析报告生成。
这极大地提高了数据处理和分析的效率，让SPC在实际应用中更加灵活和便捷。
spc分析报告
SPC分析报告1. 引言SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的缩写，它是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。
通过对过程中的关键指标进行统计分析，可以帮助我们了解过程的性能，并及时采取控制措施，以确保产品或服务的质量达到要求。
本文将基于SPC方法，对一个实际案例进行分析，以展示如何通过SPC来改进过程。
2. 案例描述我们将以一个制造业公司的生产线为例进行分析。
该生产线生产的零件的尺寸是关键指标，需要保证在一定的范围内。
在实际生产中，我们发现尺寸的偏离情况比较严重，需要找出问题所在，以便采取相应的控制措施。
3. 数据收集首先，我们需要收集一定数量的样本数据，以便进行分析。
我们在生产线上连续采集了100个零件的尺寸数据，并将其记录下来。
4. 数据分析接下来，我们将对收集到的数据进行分析。
4.1 数据绘图我们可以先绘制一个控制图，以直观地观察尺寸数据的变化。
markdown python import matplotlib.pyplot as plt导入数据data = [1.2, 1.3, 1.4, …]绘制控制图plt.plot(data, marker=’o’) plt.axhline(y=mean(data), color=’r’, linestyle=’–‘, label=’平均值’) plt.axhline(y=mean(data)+3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’上控制限’) plt.axhline(y=mean(data)-3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’下控制限’) plt.legend() plt.xlabel(’样本编号’) plt.ylabel(’尺寸’) plt.title(’尺寸控制图’) plt.show() ```通过绘制控制图，我们可以看到数据点的分布情况以及是否超出了控制限。
统计过程控制(SPC)案例分析报告
统计过程控制（SPC）案例分析一．用途1.分析判断生产过程的稳定性，生产过程处于统计控制状态。
2．及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品产生。
3．查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定。
4．为评定产品质量提供依据。
二．控制图的基本格式1．标题部分X-R控制图数据表产品名称质量特性观察方法工作指令编号车间规定日产量收集数据期间设备编号规格界限Tu （或要Tl 抽样间隔数量操作人员求）作业指导书编号仪器编号检验人员生产过程质量要求日时样本测定值均极差备注期间号X1X2X3X4 X5值XR计算：图：CL=X R图：CL=RUCL=X +A R2UCL=D R4LCL=X -A R2LCL=D R32．控制图部分质量特性U C LCLLCL样本号在方格纸上作出控制图：X R控制图X 图XR 图说明操作人班组长 质量工程师横坐标为样本序号，纵坐标为产品质量特性。
图上有三条平 行线：实线 CL ：中心线虚线 UCL ：上控制界限线LCL ：下控制界限线。
三． 控制图的设计原理1． 正态性假设：绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分布。
2． 3 准则：99。
73%。
3． 小概率事件原理：小概率事件一般是不会发生的。
4． 反证法思想。
四． 控制图的种类1． 按 产 品 质 量 的 特 性 分 （ 1 ） 计 量 值（XR , XR , XR S, XS） ~（2）计数值（p，pn，u，c图）。
2．按控制图的用途分：（1）分析用控制图；（2）控制用控制图。
五．控制图的判断规则1．分析用控制图：规则 1判稳准则-----绝大多数点子在控制界限线内（3种情况）；规则2判异准则-----排列无下述现象（8种情况）。
2．控制用控制图：规则1规则2每一个点子均落在控制界限内。
控制界限内点子的排列无异常现象。
[案例1]p控制图某半导体器件厂 2 月份某种产品的数据如下表(2)(3)栏所表示,根据以往记录知,稳态下的平均不合格品率p0.0389,作控制图对其进行控制.数据与p图计算表组号(1)样本量(2)不合格品数不合格品P图的1 28583D(3)25率p(4)0.0240.060UCL(5)0.1020.1034 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 346090809791948555929495818275579167869976933213121137316238180.0500.0220.0130.0310.0110.0210.0120.0110.0320.0850.0400.0180.0660.0300.0350.0800.0130.0860.1140.1000.1040.0980.1000.0990.1020.1170.0990.0990.0980.1030.1030.1060.1160.1000.1100.1010.0970.1050.09926 27 28小计97997623159102900.0930.1000.0260.0980.0970.105[解]步骤一 :预备数据的取得,如上边表所示.步骤二:计算样本不合格品率步骤三:计算p图的控制线p D /n,p D /n 2/85 0.024 i i i 111p D/n 90/23150.0389i iUCL p 3p(1p)/n 0.038930.0389(10.0389)/niCL 0.0389LCL p 3p(1p)/n 0.038930.0389(10.0389)/ni由于本例中各个样本大小ni不相等,所以必须对各个样本分别求出其控制界线.例如对第一个样本n1=85,有UCL=0.102LCL=-0.024此处LCL为负值,取为零.作出它的SPC图形.CL=0.0389 UCLCLLCL[案例2]为控制某无线电元件的不合格率而设计 p 图，生产过程质量要求为平均不合格率≤2%。
SPC过程统计分析图
33.154 33.922
166.817 166.200
33.363 33.240
33.364 33.364
34.314 34.314
32.414 32.414
1.117 1.438
1.302 1.302
2.968 2.968
0.000 0.000
批准/
12
13
14
15
33.184 34.215 33.016 33.696
9 0.34 0.18 1.82 2.97
CL
10 0.31 0.22 1.78 3.08
1.在确定Cpk前过程必须受控
2.组容＜7时没有极差下控制限
0.500 0.000
UCL
●Cpk = Min ( USL-X X-LSL )≥1.33 3R/d2 3R/d2
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
3
1.02
*
2.57 1.69
3.500 3.000 2.500 2.000 1.500 1.000
MAX-MIN(R)
4
0.73
*
2.28 2.06
UCL
CL
LCL
5
0.58
*
2.11 2.33
6
0.48
*
2.00 2.53
UCL
7 0.42 0.08 1.92 2.70
8 0.37 0.14 1.86 2.85
33.364 33.364 33.364 33.364
34.314 34.314 34.314 34.314
SPC过程能力分析
锯齿型 ：
偏向 型：
偏态原因很多，有 时是剔除了不合格 品后作的图形，有 时是习惯“宁小勿 大”或“宁大勿小 ”造成。
数据过于分散
或者数据不准（测量
方法不当、量具精度
较差）造成的；也可
正能或是向分右组偏太斜细引起的 分“。布应尾重部新”收指集向、右整侧理，所 有数叫据做。“右偏斜”，且 因为其偏度值将大于0 （负即或为向正左） 偏。 斜例如钢水 回分磷布，不锈钢中包增碳 “，尾M6部中”As指元向素左的侧含，量产等 生。负偏差。例如钢包的
SPC--过程能力分析
目录
1、SPC（统计过程控制）概述 1.1变差的普通原因及特殊原因 1.2过程控制和过程能力 1.3过程能力及过程能力指数概念 2、控制图应用准备及前提 3、过程稳定性及过程能力分析步骤 3.1 流程稳定性及过程能力分析单步分析法 3.2六合一分析法
2
一、SPC概述
SPC的宗旨：预防控制，防患于未然 SPC的主要作用： ➢对生产过程实时监控和预警，实现对异常 波动及时采取措施，实时改进； ➢判断过程波动是随机波动还是异常波动； ➢实现过程稳定受控。
问题：P值≤0.05，数据非正态分布 原因：数据检测精度不够；有偏离正常区域的点；概率 曲线弯曲等
21
2.2、受控性检验
22
23
2.3直方图的观察分析与调整
2.3.1、形状分析与判断
（1）正常型： （2）偏向性： （3）双峰型 ： （4）孤岛型： （5）平顶型： （6）锯齿形；
24
正常 型：
二、控制图应用准备及前提
1、确定过程输出特性。 2、对过程输出特性的要求。（内外部；目标值/ 规格限）上限：USL,下限LSL 3、抽样方案。 4、过程是否稳定/统计受控和服从正态分布。（ 非正态转换）
SPC-过程能力分析报告
废品率 (%)
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施
召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题
在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.
3
员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标.
所以他们什么也没做.
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2000
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值） 的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）
表示。
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数
据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
示。
2.2 SPC的关系链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识 三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案
例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5%
总经理给全厂颁奖
3
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！
总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （X ）
极差 （Range）
σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
中位数 ˜x 单值
（Individual）
一组测量值的均值
解释
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（统计过程控制）是一种以统计方法来控制过程稳定性和质量的管理工具。
通过在过程中收集数据并进行统计分析，SPC可以帮助企业识别和纠正过程中的变异，以确保产品或服务的一致性和稳定性。
本篇报告将对公司进行SPC过程能力分析，以评估和改进其过程控制能力。
一、背景介绍本次分析的对象是一家电子产品制造公司，其主要产品为手机电池。
公司希望通过SPC过程能力分析来评估和改进其电池生产过程的稳定性和质量，以提高产品一致性并降低缺陷率。
二、数据收集和分析为了进行SPC过程能力分析，我们收集了公司过去六个月的电池生产数据。
主要数据包括每月产量、每月缺陷数量以及每月质量控制检查结果等。
通过对数据进行统计分析，我们得出了以下结论：1.控制图分析我们使用控制图来分析过程的稳定性。
通过绘制产量、缺陷数量和质量控制检查结果的控制图，我们发现产量的控制图显示过程处于可接受的稳定性范围内，而缺陷数量和质量控制检查结果的控制图则显示过程存在明显的非随机变异。
2.批次分析我们对每个批次的电池进行了分析，发现一些批次的电池存在较高的缺陷率。
通过深入分析这些批次的生产数据和质量控制记录，我们发现生产过程中存在一些固定的问题，如材料供应商质量不稳定和操作员技能不足等。
三、问题原因分析基于数据收集和分析结果，我们对电池生产过程中存在的问题进行了原因分析。
主要问题包括以下几个方面：1.材料质量不稳定一些批次的电池缺陷率较高，部分原因是材料供应商质量不稳定。
为了解决这个问题，公司应该与供应商合作，建立更加稳定的供应链，并定期审核供应商的质量体系。
2.过程操作不规范操作员技能和培训不足是导致缺陷率高的原因之一、公司应该加强对操作员的培训，确保其熟悉操作流程和使用设备的规范。
此外，公司还应该建立标准操作程序，并通过培训和审查来确保操作员按照这些程序进行操作。
3.设备维护不及时设备故障和维护不及时也会导致生产过程的不稳定性和缺陷率的升高。
[企业管理]SPC--统计过程分析
![[企业管理]SPC--统计过程分析](https://img.taocdn.com/s3/m/6e68e3e4050876323012120c.png)
注意：极差数比单位读数少
35-111
统计过程控制——SPC
计算控制限 均值 极差
X E2 R
UCL D4 R LCL D3 R
过程能力 平均偏差 d2与均值极差图相同
R / d2
36-111
统计过程控制——SPC
n D4 D3 E2
2 3.27 0 2.66
3 2.57 0 1.77
16-111
统计过程控制——SPC
8.描点,连线 9.分析控制图有无异常 10.无异常时计算平均偏差 11.计算制程能力CPK 12有异常时计算标准差(X-S图) 13计算制程能力PPK
17-111
统计过程控制——SPC
控制图应用步骤（控制）
1.按控制计划要求确定参数，频率子组容量； 2.根据分析结果确定刻度、控制限； 3.画出控制图初表； 4.抽样、检测、记录、描点； 5.分析有无异常； 6.针对异常采取措施。
6-111
统计过程控制——SPC
8. 控制图
7-111
统计过程控制——SPC
控制图的分类
•分析型控制图 利用所采集的数据对过程进行分析,包括计算控制限, 分析过程是否受控,计算过程能力指数等 •控制型控制图 利用分析型控制图得出的控制限,均值等.对过程进行 监控,发现异常
8-111
统计过程控制——SPC
过程能力计算（一）
设备能力指数 C p 过程能力指数 C pk
T 6 R / d
2
UCL LCL 6 R / d
2
USL X 3 R / d
2
或
X LSL 3 R / d
2
中较小值
Cpk (1 Ca )Cp
统计过程控制SPC案例分析
【案例1】 R X -控制图示例某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。
为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆事实的原因，结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落成的。
为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。
分解：螺栓扭矩是一计量特性值，故可选用基于正态分布的计量控制图。
又由于本例是大量生产，不难取得数据，故决定选用灵敏度高的R X -图。
解：我们按照下列步骤建立R X -图步骤1：取预备数据，然后将数据合理分成25个子组，参见表1。
步骤2：计算各组样本的平均数i X 。
例如，第一组样本的平均值为：0.16451621661641741541=++++=X其余参见表1中第（7）栏。
步骤3：计算各组样本的极差i R 。
例如，第一组样本的极差为：{}{}20154174min max 111=-=-=j j X X R其余参见表1中第（8）栏。
表1： 【案例1】的数据与R X -图计算表i故：272.163=X ，280.14=R 。
步骤5：计算R 图的参数。
先计算R 图的参数。
从D 3、D 4系数表可知，当子组大小n =5，D 4=2.114，D 3=0，代入R 图的公式，得到： 188.30280.14114.24=⨯==R D UCL R280.14==R CL R ==R D LCL R 3—极差控制图：均值控制图：图1 【案例1】 的第一次R X -图参见图1。
可见现在R 图判稳。
故接着再建立X 图。
由于n =5，从系数A 2表知A 2=0.577，再将272.163=X ，280.14=R 代入X 图的公式，得到X 图：512.171280.14577.0272.1632≈⨯+=+=R A X UCL X 272.163==X CL X032.155280.14577.0272.1632≈⨯-=-=R A X LCL X因为第13组X 值为155.00小于X LCL ，故过程的均值失控。
SPC-统计方法分析
SPC-统计方法分析引言SPC（Statistical Process Control）是一种通过使用统计方法来监控和控制过程稳定性的质量管理技术。
它可以帮助企业分析和改进生产过程，降低不合格品率，提高生产效率和质量水平。
本文将介绍SPC的基本概念、统计方法分析的步骤和应用案例。
SPC的概念SPC是一种基于统计的质量控制方法，通过统计数据的收集、处理和分析，来评估生产过程的变异性，从而实现过程的稳定性和可控性。
它主要包括以下几个要素：1.过程监控：SPC通过采集实时数据进行监控，及时发现过程中的异常变化，以便及时采取控制措施。
2.统计分析：SPC使用统计方法对数据进行分析，以了解过程的性能和变异情况，从而判断过程是否稳定。
3.控制图：控制图是SPC的核心工具，通过绘制过程数据和控制限线，可以直观地观察过程的稳定性，并判断过程是否受到特殊因素的影响。
统计方法分析步骤统计方法分析是SPC中的核心环节，它包括以下几个基本步骤：1.数据收集：首先需要收集与待分析过程相关的数据，可以是产品质量数据、生产参数数据等。
数据可以通过手工记录或自动化采集系统获取。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和清洗，去除异常值和重复数据，并进行数据格式转换，以便后续的统计分析。
3.描述性统计分析：通过计算数据的基本统计量，如均值、标准差、中位数等，来描述数据的集中趋势和分散程度。
4.绘制控制图：根据数据的特点选择适用的控制图类型，并根据统计分析结果绘制控制图。
常用的控制图类型包括X-bar图、R图、p图、np图等。
5.控制图分析：根据控制图的规则和判断标准，分析控制图中的数据点是否落在控制限内，判断过程是否稳定。
特殊因素的存在可能导致控制图出现异常情况，需要进行进一步的原因分析和改进措施的制定。
6.过程改进：根据统计分析和控制图的结果，对过程进行改进，找出并消除导致异常情况的根本原因。
应用案例以下是一个使用SPC进行统计方法分析的应用案例：某工厂生产的产品在尺寸方面存在一定的偏差，为了提高产品的质量稳定性，工厂决定使用SPC进行分析和改进。
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统计过程分析指导书
SPC统计过程分析指导书1目的在过程中正确使用统计技术，对过程加以监控，以利于及时发现问题，采取措施，持续改进过程质量2范围本指导书适用于公司过程中使用的统计技术均值-极差控制图（X-R）与不合格品率控制图（P图）指导。
3术语3.1总体指重要研究对象的全体，又称母体。
3.2样本从总体中随机抽取出来的，对其进行测量和分析的一部分产品。
3.3样品又称个体。
样本中的每一单位产品。
3.4样本大小又称样本容量，一个样本容量，一个样本中所包含的样品数量。
3.5样本数为研究一个整体，所制取的样本数量。
3.6过程能力过程处于稳定状态下，在经济及其它条件允许范围内，保证产品质量的能力。
4职责4.1技术部负责制定现场使用的统计技术类型，并制定控制限及有关性能力指数计算，并制定未满足要求时的改进计划。
4.2质量管理部负责现场统计技术应用的监控。
4.3生产部负责现场统计技术的应用和管理。
4.4人事资源部负责组织对现场使用的统计技术应用进行培训。
5管理内容5.1X-R的制作方法5.1.1确定控制项目（按控制计划规定项目进行）。
5.1.2收集数据，数据取样方法和注意事项：取样必须具有代表性，取样原则上按不同的设备、操作人员、原料等分别取样，以免除异常因素带来的误差，样本大小3个，样本组数为12个，一般按产品生产顺序或测定顺序，排列数据。
5.1.3将收集数据分组记入表中（表格见附录A）5.1.4计算平均值X-、极差R、总平均值X--、平均极差R-。
5.1.5计算控制界线均值控制图中心线CLX=X-均值控制图上控制线CLX=X--+A2R-均值控制图下控制线CLX=X---A2R-极差控制图中心线CLR=R-极差控制图上控制线UCLR=D4R-极差控制图下控制线LCLR=D3R-A2、D3、D4分别从附录A表中查得5.1.6绘制控制限5.1.7描点5.1.8控制图分析5.1.8.1如果所有的控制点均在控制界线内随机分布，则可以此作为控制过程控制图。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种对生产过程中的变化进行监控和改进的方法，通过收集和分析过程数据，可以评估过程的稳定性和能力，帮助企业实现质量的持续改进。
本文将介绍SPC过程能力分析的概念、目的和常用的分析方法。
其中包括控制图的应用和过程能力指数的计算。
SPC过程能力分析的目的SPC过程能力分析主要用于评估和改善生产过程的能力，以确保产品质量的稳定性和一致性。
通过分析过程数据，可以判断生产过程是否处于统计控制下，并确定其能力是否能够满足产品的质量要求。
具体目的包括：1.评估过程的稳定性：通过控制图的应用，可以判断过程是否处于统计控制下，即过程数据是否在可接受的变异范围内。
2.评估过程的能力：通过计算过程能力指数，可以评估过程的能力是否满足产品质量要求，以及可能存在的改进空间。
3.改进过程的稳定性和能力：基于对过程的分析，可以制定相应的改进措施，以提高过程的稳定性和能力。
SPC过程能力分析的方法控制图的应用控制图是SPC过程能力分析中最常用的工具之一，用于监控和分析过程数据的变化。
常见的控制图包括：1.均值-范围控制图（X-bar R chart）：用于监控连续型数据的均值和范围，判断过程是否处于统计控制下。
2.均值-标准差控制图（X-bar S chart）：与X-bar R chart类似，用于监控连续型数据的均值和标准差。
3.离散型数据控制图（p chart、np chart、c chart、u chart）：用于监控离散型数据的比例、数量或计数。
4.过程能力控制图（Cp、Cpk chart）：用于评估过程的能力是否满足产品质量要求。
控制图通过将过程数据与控制限进行比较，可以判断过程是否出现特殊因素或异常情况，并及时采取措施进行改进。
过程能力指数的计算过程能力指数可以提供有关过程能力的定量指标，用于评估过程的稳定性和能力。
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种以数据为基础，通过统计分析手段对生产过程进行监控和改善，以提升产品质量和生产效率的管理方法。
它广泛应用于制造业、服务业、医疗健康等领域，是质量管理和六西格玛等理论的核心组成部分。
监控生产过程：SPC通过对生产过程中的数据进行分析，可以实时监控生产过程，及时发现异常情况，避免不良品的产生，提高产品质量。
预防性控制：SPC通过分析生产过程中的数据，可以找出潜在的问题和风险，提前采取措施进行预防性控制，避免问题的发生。
优化生产流程：SPC可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
通过对生产过程的数据进行分析，可以找出瓶颈环节，针对性地进行改进。
降低成本：通过SPC的监控和优化，企业可以降低废品率，减少返工和维修成本。
同时，提高生产效率也可以降低生产成本。
提高客户满意度：SPC可以帮助企业提高产品质量和服务水平，从而提高客户满意度。
这对于企业的长期发展至关重要。
制定计划：明确SPC实施的目标、范围、时间安排等。
数据采集：收集与生产过程相关的数据，包括原材料、设备、工艺参数、产品质量等信息。
数据分析：运用统计分析方法对采集到的数据进行处理和分析，找出潜在的问题和风险。
制定措施：根据数据分析结果，制定相应的措施进行改进和优化。
实施改进：将制定的措施付诸实践，对生产过程进行改进和优化。
监控效果：对改进后的生产过程进行监控，评估改进效果是否达到预期目标。
持续改进：在实施过程中不断总结经验，持续改进和提高。
控制图：用于实时监控生产过程中的数据变化，及时发现异常情况。
控制图包括均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图等。
因果图：用于分析生产过程中各因素之间的因果关系，找出潜在的问题和风险。
流程图：用于描述生产过程中的各个步骤和环节，帮助企业优化生产流程。
直方图：用于展示数据的分布情况，帮助企业了解生产过程中的数据特征和规律。
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18
控制图的应用
决定控制项目 决定控制标准 决定抽样方法 选用控制图的格式 记入控制界限 绘点、实施
NG 处置措施
控制图判读
OK
OK 持续改进控制图
19
控制图的选择
计量值
控制图的选择 数据性质？
计数值
n≧2
样本大小
n=1
n=？
不良数
数据系不良数 或缺点数
缺点数
~
X
CL性质?
X
n=3或5
~
X R
控 制
5
SPC使用之统计技术
1. 柏拉图（决定控制重点） 2. 统计检定 3. 控制图 4. 抽样计划 5. 变异数分析／回归分析
6
过程控制系统
过程中对策 绩 效 报 告 成 品 改 善
过程中对策
人员 设备 材料
成
品
方法 环境
7
过程控制系统
1. 过程： 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入，经由一 定的整理程序而得到输出的结果，一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。
UC / n
U3 U/n
U3 U/n
样本大小不同时使用 (限为)阶 n=梯20界~25
21
XR控制图（平均值与全距）
1.公式：
(1) X 控制图
CL = X
UCL = X ＋ A2 R LCL = X － A2 R (2) R 控制图
CL = R
2.实例：
UCL = D4 R LCL = D3 R
XE2Rm D4Rm
X-E2Rm D3 Rm
k：组数 n：样本大小
Pd / n
P3 P(1P)/n P3 P(1P)/n P使用小数
P3 P(100P)/n P-3 P(100P)/n P使用%
nPdd/k nP3 nP(1P) nP3 nP(1P) n= 1/P～5P
C C/k
C3 C
C-3 C
样 ， n=本20大~小2相5 同时使用
某工厂制造一批紫铜管，应用 X-R控制图来控制其内径，尺寸
单位为m/m，利用下页数据表之资料，求得其控制界限并绘图。
（n = 5）
22
X －R控制图用数据表
产品名称：紫铜管 测定单位：m/m
机械号码：XXX 测 定 者：XXX
抽样期限： 自 年 月 日至 年 月 日
样
测定值
组 X1 X2 X3 X4 X5 X
2. 绩效报告： 从衡量成品得到有关过程绩效的资料，由此提供过程的控 制对策或改善成品。
3. 过程中对策： 是防患于未然的一种措施，用以预防制造出不合规格的成品。
4. 成品改善： 对已经制造出来的不良品加以选别，进行全数检查并返工/ 返修或报废。
8
μ±Kσ μ±0.67σ
μ±1σ μ±1.96σ
μ±2σ μ±2.58σ
X X/k
R
R R/k
XA2R D4R
XA2R D3R
附注 n=2～5最适当
n<10以下
X
X X/k
S
X S/k
～ X
~ X X/k
R
R R/k
X A3SB ຫໍສະໝຸດ S~ Xm3A2RD4 R
X A3S
B 3S
~ Xm3A2R
D3R
10≦n≦25
N=3 or 5较佳 与之R图相同
X
XR/k
Rm RmRm-/n(k1)
β值
1-β值
±1σ
31.74%
±1σ
97.72%
2.28%
±2σ
4.56%
±2σ
84.13%
15.87%
±3σ
0.27%
±3σ
50.00%
50.00%
±4σ
6 10 3
%
±4σ
15.87%
84.13%
16
普通原因与特殊原因之对策
1. 特殊原因之对策（局部面） l 通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因 l 可以由过程人员直接加以改善 l 大约能够解决15%之过程上的问题
1.原始资料审核：保存资料的真实性。 2.分类的决定：分成几类，避免重复及遗漏。 3.分类后整理：进行归类。 4.列表：根据结果编成适用的表式。 5.绘图：绘成统计图。
4
统计技术之应用
1. 市场分析 2. 产品设计 3. 相依性规格、寿命及耐用性预测 4. 过程控制及过程能力研究 5. 过程改善 6. 安全评估／风险分析 7. 验收抽样 8. 数据分析，绩效评估及不良分析
SPC统计过程全分析
概述
◎统计方法的定义：资料的收集、整理与解释，并导出 结论或加以推广。
◎资料种类：计数值（间断资料，Discrete Data） 计量值（连续资料，Continuous Data）
◎资料来源：原材料 过程（工序参考） 检验（产品特性）
2
群体与样本
n
Ｎ
x
μ
s
3
数字数据处理的步骤
2. 普通原因之对策（系统面） l 通常必须改善造成变异的共同问题 l 经常需要管理阶层的努力与对策 l 大约85%的问题是属于此类系统
17
SPC导入流程 建 立 可 解 决
问题之系统
确认关键 过程及特性
导入ＳＰＣ进行关键 过程及特性之控制
检讨过程能力 符合规格程序
足够
持续进行过程 改进计划
提报及执行 不 足 过程改善计划
图
n=2~5
n=？
XR
控 制
图
n≧10
不是 n是否相等？ 是
不是 单位大小是 是 否相关
X XRm P
PN U
C
控
控
控
控
控
控
制
制
制
制
制
制
图
图
图
图
图
图
20
控制图
X -R μ，知σ未
计
量 X -σ μ，知σ未
值 ～ X -R
X-Rm
计P 数 值 Pn
C U
计量值／计数值控制图公式汇总
CL
UCL
LCL
X
R
1 50 50 49 52 51 50.4 3 2 47 53 53 45 50 49.6 8
3 46 45 49 48 49 47.4 4 4 50 48 49 49 52 49.6 4 5 46 48 50 54 50 49.6 8 6 50 49 52 51 54 51.2 5 7 47 49 50 48 52 49.2 5 8 48 50 46 49 51 48.8 5 9 50 50 49 51 53 49.0 4 10 49 51 51 46 48 49.2 5 11 51 50 49 46 50 49.2 5 12 50 50 49 52 51 50.4 3 13 49 49 49 50 55 50.4 6
μ±3σ
常态分配
在内之概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外之概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
9
常态分配
10
控制界限的构成
11
普通原因与特殊原因之变异 普通原因：过程中变异因素是在统计的控制状态
下，其产品之特性有固定的分配。 特殊原因：过程中变异因素不在统计的控制状态
下，其产品之特性没有固定的分配。
12
过程中只有普通原因的变异
13
过程中有特殊原因的变异
14
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
15
第一种错误与第二种错误(α risk ;β risk)
控制界限
α值
平均值移动