SPC控制
SPC(质量管理与控制)
1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。 应用步骤如下： 1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 2.选用合适的控制图种类； 3.确定样本容量和抽样间隔； 4.收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 6.计算各统计量的控制界限； 7.画控制图并标出各样本的统计量； 8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态； 9.决定下一步的行动。 应用控制图的常见错误： 1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作； 2.在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作； 3.用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线； 4.仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用； 5.不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常； 6.当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线； 7.画法不规范或不完整； 8.在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。
1） 异常变动
过程中变动因素是不在统计管理状态下的非随机性原因，由于异常因素不是过程所固有，固不难除去，一般情况现场人员对异常因素的消除可以自行决定采取措施，而不必要请示更高级的管理人员，所以也称之为减少变动的局部措施。
2）偶然变动
过程中的变动因素是统计管理的状态下，其产品的特性有固定的分布，即分布位置、分布及分布形状三种，由于偶然因素是过程所固有的，难于消除，要消除偶然因素必须涉及到人、机、料、法、环境等整个系统的改造问题，需要投入大量的资金，故不是现场人员所能决定的，而必须经过深入的调查研究和做出全面的可行性报告后，再经高层领导做最后的定夺，所以称之为减少变动的系统措施。 特殊原因 一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差来源。有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。 普通原因 造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。 合理使用控制图的益处 ? 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的、可预测的保持下去 ? 使过程达到： ? 更高的质量 ? 更低的单件成本 ? 更高的有效能力 ? 为讨论过程的性能提供共同的语言 ? 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南 在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可用平均样本容量( )来计算控制限. 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 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，则必须重新计算控制限，例如： ? 操作人员经过培训，操作水平显著提高； ? 设备更新、经过修理、更换零件； ? 改变工艺参数或采用新工艺； ? 改变测量方法或测量仪器； ? 采用新型原材料或其他原材料； ? 环境变化。 使用一段时间后检验控制图还是否适用，控制限是否过宽或过窄，否则需要重新收集数据计算控制限； 过程能力值有大的变化时，需要重新收集数据计算控制限。 对于p,np图, 过程能力是通过过程平均不合格品率 来表示,当所有点都受控后才计算该值. 当Cpk指数值降低代表要增加： ? 控制 ? 检查 ? 返工及报废， 在这种情况下，成本会增加，品质也会降低， 生产能力可能不足。 当Cpk指数值增大，不良品减少，最重要是产品/零件接近我们的“理想设计数值/目标”，给予顾客最大满足感。 当Cpk指数值开始到达1.33或更高时对检验工作可以减少，减少我们对运作审查成本。 ? 普通原因变差 ? 影响过程中每个单位 ? 在控制图上表现为随机性 ? 没有明确的图案 ? 但遵循一个分布 ? 是由所有不可分派的小变差源组成 ? 通常需要采取系统措施来减小 ? 特殊原因变差 ? 间断的，偶然的，通常是不可预测的和不稳定的变差 ? 在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势 ? 非随机的图案 ? 是由可分派的变差源造成该变差源可以被纠正 ? 工业经验建议为： ? 只有过程变差的15%是特殊的可以通过与操作直接有关的人员纠正 ? 大部分 (其余的85%) 是管理人员通过对系统采取措施可纠正的 ? 控制图可以区分出普通原因变差和特殊原因变差 ? 特殊原因变差要求立即采取措施 ? 减少普通原因变差需要改变产品或过程的设计 控制图 - 过程的声音 ? 试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过度调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降 ? 试图通过改变设计来减小特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费 ? 控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施 ? 能力指数的计算基于以下假设条件： ? 过程处于统计稳定状态 ? 每个测量单值遵循正态分布 ? 规格的上、下限是基于客户的要求 ? 测量系统能力充分 ? 如果理解关满足了这些假设后，能力指数的数值越大，潜在的客户满意度越高 过程能力分析的用途 -设计部门可参考目前之制程能力，以设计出可制 造的产品 -评估人员、设备、材料与工作方法的适当性 -根据规格公差设定设备的管制界限 -决定最经济的作业方式 过程控制和过程能力 ◎目标:过程控制系统目标,是对影响过程的措 施作出经济合理的决定, 避免过度控制 与控制不足 ◎过程能力讨论:必需注意二个观念 ○由造成变差的普通原因来确定 ○内外部顾客开心过程的输出及与他 们的要求的关系如何。 SPC就是利用统计方法去: 1.分析过程的输出并指出其特性. 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持. 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异. 统计制程管制 (SPC) 它可用统计管制图及时监督与控制线场作业 . . 它可用统计计算制程能力及规格 . . 它可防止制程的偏差去影响产品的良率与品质 / 可靠性. . 它可消除非机率原因的变异来改善制程. SPC 就是依据 统计 的逻辑 来判断 制程 是否正常 及应否采取改善对策的一套 控制系统 ? 对的问题比对的答案更重要
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
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。
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；
SPC统计控制技术
SPC统计控制技术引言SPC（Statistical Process Control）统计控制技术是一种利用统计学原理和方法对过程进行监控和控制的技术。
它可以帮助组织在生产过程中实时监测数据，分析过程的变异性，并根据统计方法来进行控制，从而确保产品或服务的质量，提高生产效率。
本文将介绍SPC统计控制技术的原理、应用和实施步骤等内容。
原理SPC统计控制技术的原理基于统计学的基本原理，主要包括以下几个方面：在任何生产过程中，存在着各种因素导致的变异性。
这些因素可以分为两类：可分配因素和不可分配因素。
可分配因素是可以通过改变生产过程来消除或减小其影响的因素，如设备故障、操作错误等。
不可分配因素是不可控制的，如天气、原材料差异等。
SPC统计控制技术通过对变异性的分析和控制，帮助组织区分和减少可分配因素的影响，提高产品的一致性。
2. 过程能力过程能力是指生产过程能够满足规定的技术要求的能力。
SPC统计控制技术通过收集和分析数据，评估生产过程的能力。
常用的过程能力指标包括Cp指数和Cpk指数。
Cp指数表示过程的潜在能力，而Cpk指数表示过程的实际能力。
通过监控这些指标，可以确定生产过程是否稳定并符合要求。
控制图是SPC统计控制技术的核心工具之一。
它是一种以时间为横轴，过程变量为纵轴，通过收集和分析样本数据来绘制的图表。
在控制图上，通常包括上下控制限和中心线。
通过与这些统计限制进行比较，可以确定生产过程的状态，是否处于控制状态或变异状态。
常用的控制图包括X-Bar和R图、X-Bar和S图等。
应用SPC统计控制技术在各个领域都有广泛的应用。
下面列举几个常见的应用场景：1. 制造业在制造业中，SPC统计控制技术可以帮助检测和控制产品的质量。
通过对生产过程的监控和分析，可以及时发现问题并采取措施进行校正，从而降低次品率，提高产品的一致性和稳定性。
在服务业中，SPC统计控制技术可以用于监控和控制服务过程的质量。
例如，餐饮业可以通过监控食材的质量、厨师的操作等因素来确保食品的质量和口感的一致性。
spc控制的原理和应用
SPC控制的原理和应用介绍SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计学原理和方法，对生产过程中的数据进行监控和控制的方法。
它可以帮助我们判断生产过程是否稳定，并检测是否存在特殊原因造成的异常。
原理SPC的原理基于统计学的核心理论，主要包括以下几个方面：1. 随机性SPC假设生产过程是一个随机现象，即过程中的变异是由于种种随机原因所引起的。
随机变异是正常的，我们无法完全消除它，但可以通过SPC来控制。
2. 过程稳定性过程稳定性是指生产过程在一段时间内，其性能指标保持在可接受的范围内，没有受到特殊因素的干扰。
稳定的过程是基础，只有在稳定的基础上，我们才能判断是否存在异常。
3. 分析变异来源SPC通过分析和测量数据，确定变异是由于常规原因还是特殊原因造成的。
常规原因是可以预期的，比如机器磨损、环境变化等。
特殊原因则是不可预期的，比如材料缺陷、操作失误等。
4. 可控制性和不可控制性SPC将变异分为可控制性和不可控制性。
可控制性变异是由于人为因素或管理措施不当引起的，而不可控制性变异则是由于外界因素引起的，例如原材料质量、设备状态等。
应用SPC的应用非常广泛，包括制造业、物流业、金融业等。
下面以制造业为例，介绍SPC的应用场景和方法：1. 过程监控SPC能够帮助制造业监控生产过程，确保产品质量的稳定性。
通过实时采集和分析数据，可以及时发现异常，并采取措施进行调整和改进，以保持过程的稳定性。
2. 过程改进SPC可以帮助制造业找出导致产品质量问题的根本原因。
通过分析数据，识别并控制关键的工艺参数，可以实现过程的优化和改进，提高产品质量和生产效率。
3. 缺陷预防SPC可以通过对过程数据进行分析，预测和预防潜在的生产缺陷。
通过建立稳定的过程控制系统，可以减少产品缺陷率，提高产品的一致性和可靠性。
4. 过程认证SPC可以帮助制造业实现过程认证。
通过对过程数据的记录和分析，可以证明生产过程稳定，并满足相关的质量标准和要求。
SPC统计过程控制—非常经典
SPC统计过程控制—非常经典SPC (Statistical Process Control)统计过程控制是一种经典的质量管理方法，用于监控生产过程中的质量变化，并及时采取控制措施，确保产品质量稳定在一定的范围内。
它基于统计学原理，通过收集和分析数据，对过程进行判断和改进，从而提高产品质量和生产效率。
SPC统计过程控制的核心理念是“稳定性是质量的根本”，即只有当生产过程保持稳定时，所生产的产品才能具有一致性和可靠性。
为实现这一目标，SPC统计过程控制主要包括以下几个步骤：收集数据、分析数据、制定控制策略、监控过程、调整过程。
首先，收集数据是SPC统计过程控制的基础。
通过采集产品的关键参数数据，以及与过程相关的环境因素数据，形成数据样本。
这些数据样本可以是实时的在线数据，也可以是离线的抽样数据。
数据的收集需要有明确的目标和方法，确保样本具有代表性。
然后，对收集到的数据进行分析。
这一步骤主要应用统计学原理，包括均值、标准差、极差等指标，对数据进行描述和推断。
通过分析数据，可以了解到生产过程的变化情况，以及其中的特殊因素和关键规律。
统计分析的结果可以通过图表、图像等形式进行展示，使人们更直观地了解数据的特点。
接下来，制定控制策略是SPC统计过程控制的重要环节。
根据统计分析的结果，确定控制上下限，并建立控制图。
控制上下限是过程的可控制范围，超出上下限的数据即为异常点，需要引起重视。
控制图可以是均值图、极差图、流程能力图等，用于直观地展示过程状态和异常点的出现。
然后，监控过程是SPC统计过程控制的核心工作。
通过实时收集数据，并与控制图进行对比，判断过程是否正常，并及时采取控制措施。
监控过程可以是自动化的，通过传感器和数据采集系统实现；也可以是人工的，通过操作员对数据进行监测和分析。
无论是何种方式，都需要保证监控的及时性和准确性。
最后，根据监控的结果，调整过程是SPC统计过程控制的一项关键任务。
当过程出现异常或超出控制上下限时，需要及时分析异常原因，并采取相应的纠正措施。
SPC质量控制管理系统
SPC质量控制管理系统简介SPC（Statistical Process Control）质量控制是一种基于统计分析的过程管理方法，用于监控和控制生产过程中的变异，以确保产品和服务的质量稳定和一致性。
SPC质量控制管理系统是一种以SPC方法为基础的软件系统，旨在帮助企业实施SPC质量控制，并对生产过程中的关键参数进行实时监控和分析。
系统功能SPC质量控制管理系统具有以下主要功能：数据采集与监控系统能够实时采集生产过程中的关键参数数据，并对数据进行实时监控。
通过数据的实时监控，系统可以及时发现过程中的异常和变异，并进行及时的处理。
系统还可以对历史数据进行分析，以帮助企业了解过程中的变化趋势和异常情况。
统计分析系统具备丰富的统计分析功能，可以对数据进行各种统计分析。
包括均值、标准差、极差、方差等统计指标的计算，以及各种图表的生成，如直方图、控制图、散点图等。
通过统计分析，系统可以帮助企业了解过程中的变异情况，并对过程进行改进和优化。
控制图的生成与分析系统能够自动生成各种控制图，如均值图、范围图、EWMA图、CUSUM图等。
通过控制图的生成与分析，系统可以帮助企业判断过程是否处于稳定状态，以及是否存在特殊因素导致的异常。
同时，系统可以根据控制图的分析结果，进行及时的预警和处理。
故障分析与质量改进系统能够对异常和变异进行故障分析，并帮助企业找出引起故障和变异的原因。
通过故障分析，系统可以帮助企业制定相应的质量改进措施，并实施监控和评估。
系统还可以对质量改进的效果进行跟踪和分析，以确保措施的有效性和可持续性。
报表生成与分享系统可以生成各种报表，包括数据统计报表、控制图报表、故障分析报告等。
通过报表的生成与分享，系统可以帮助企业实现内部沟通和外部共享，以便各级管理人员和相关方了解过程中的质量状况和改进措施的执行情况。
系统优势SPC质量控制管理系统具有以下优势：实时监控与预警系统能够实时监控生产过程中的关键参数数据，并进行异常和变异的实时预警。
spc控制
~ ~ ●中位极差图 X R 图， X 表示中位值。现在由于 计算机应用普及，故已淘汰，被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL α β
LCL
二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
三、减少两种错误所造成的损失： ●UCL、LCL距离间隔大，α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小，α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ，α=0.27%
控制图设计思想
●先确定 α ，再看β ----按照3σ方式确定UCL、CL、LCL， α0 =0.27% ----通常采用α =1%，5%，10%三级，为了增 加使用者的信心，取α =0.27%。 Α越大， β 越小
1%
5%
10%
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: -----连续25个点，界外点数d=0 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续100个点，界外点数d≤2 ●分析判稳原则 准则 1 α 0.0654 β 0.9346
2
3
0.0041
0.0026
0.9959
0.9974
判稳原则
●计算公式：
准则 N=25 d=0 P（过程为正常的概率）
25 0.9973 25 1 0.9973 0 0.9345 0
35 35 0.9973 35 0.9973 34 0.00271 0.9959 0 1
判断错误 的概率
1-P 1-P
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
N=35 d≤1 N=100 d≤3
N=n d ≤k
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控制程序(含流程图)
文件制修订记录1.0目的：规范统计制程管制SPC运作，以确保各项管制能有效实施，预防重大质量异常的发生。
2.0范围：适用于本公司所有制程，包含成品、半成品、设备。
3.0职责：3.1品质部：主导全厂SPC的推行和运作，提供必要的技术支持和培训，和工程部一起选择管制项目，决定管制标准，监督生产单位的品质状况，协助生产单位分析解决问题，验证改善效果。
4.0定义：4.1SPC：统计制程管制,是一种借助数理统计方法对制程品质状况进行管控的工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈资讯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。
4.2关键管制特性:有关产品的要求(尺寸、性能测试)或制程参数具有特别的重要性之管制特性,在控制计划&FMEA中以『★』标示,5.0作业内容:5.1实施SPC的两个阶段5.1.1分析阶段：分析阶段的主要目的在于：（1）.了解制程现状；（2）.使制程处于稳定状态；（3）.使制程能力足够。
分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备，生产准备完成后就可以进行生产，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行。
然后可以用生产过程收集的资料计算控制界限，作成分析用管制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于稳定状态以及过程能力是否足够。
如果任何一个不能满足则必须寻找原因进行改进，重新进行生产及分析。
直到达到了分析阶段的三个目的，则可认宣告结束，进入SPC监控阶段。
5.1.2监控阶段监控阶段的主要工作是使用控制用控制图对制程进行监控。
此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定；生产过程的资料及时绘制到控制图上并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。
监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
SPC过程能力控制
SPC过程能力控制SPC（Statistical Process Control）过程能力控制是一种用来评估和控制生产过程稳定性和一致性的统计方法。
它是质量管理领域一个重要的工具，可帮助企业监测生产过程并及时发现异常情况，以便采取相应的控制措施，确保产品符合规格要求并提供稳定可靠的质量。
SPC的核心思想是以统计学为基础，通过数据收集、分析和解释来判断生产过程是否稳定，并根据这些数据采取适当的控制措施。
它主要包括以下几个步骤：1.数据收集和整理：SPC需要收集产品质量数据，包括尺寸、重量、颜色等等。
这些数据需要按照一定的时间间隔进行收集，并以图表或表格的形式整理出来。
2.数据分析：收集到的数据需要经过统计分析，常用的方法包括平均值、标准差、直方图、散点图等。
通过分析数据，我们可以了解产品质量的分布情况，是否存在异常情况等。
3.控制限制计算：SPC通过计算控制限制来判断生产过程的稳定性。
控制限制是利用统计学理论计算出来的，有助于判断数据是否超出了正常变异范围。
4. 控制图绘制：控制图是SPC最常用的工具之一，它能直观地展示数据的变化趋势。
常用的控制图有X-bar图、R图、S图等。
控制图上会标出中心线、上下控制限以及警戒线，当数据点超出控制限时，表示生产过程出现异常情况，需要进行调整和改进。
5. 过程能力评估：SPC还可以评估生产过程的能力，即判断产品是否在规格要求范围内。
常用的评估指标包括Cp、Cpk等，它们可以帮助企业了解生产过程是否稳定，并且能否满足客户需求。
SPC的优势在于能够及时发现生产过程中的异常情况，并帮助企业采取相应的控制措施。
它可以减少废品和报废品的产生，提高生产效率和产品质量稳定性。
同时，SPC还可以提高员工参与质量控制的意识，增强企业的竞争力。
然而，要实施SPC过程能力控制也存在一些挑战和难点。
首先，数据的收集和整理需要耗费时间和人力成本，因此企业需要建立一套良好的数据收集和分析机制，并培养相关员工的能力。
SPC控制过程原理
SPC控制过程原理什么是SPC？SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过统计方法监测和控制过程的质量的方法。
它采用统计技术对过程中的数据进行分析，以了解过程的变化，并通过改变和调整过程的输入变量来控制过程的输出变量。
SPC最早是由日本质量专家石田纯一于20世纪20年代提出并发展起来的。
它是一种基于统计学的方法，可应用于各种不同的行业和过程，如制造业、服务业、医疗保健，甚至是金融领域。
SPC的控制过程原理SPC的控制过程原理基于以下几个关键概念：SPC的目标是确保过程的稳定性。
过程的稳定性意味着过程的输出变量在长期运行中保持在一定的范围内，不受特殊因素的影响。
稳定的过程是可控的，其输出变量可以预测和控制。
2. 随机变异和特殊因素在SPC中，过程的变化通常分为两种类型：随机变异和特殊因素。
随机变异是由于正常的随机因素导致的，这种变异是过程的天然特性。
特殊因素是指突发的、非正常的因素，如设备故障、操作错误等。
SPC的目标是通过控制过程的输入变量来减少特殊因素的影响，从而将过程的变异控制在合理范围内。
SPC使用过程控制图来监控过程的稳定性和变异性。
过程控制图是基于统计学原理的图表，可以显示过程的变异范围和趋势。
常用的过程控制图包括均值控制图、范围控制图、方差控制图等。
均值控制图用于监控过程的中心位置是否稳定。
它通过绘制样本均值的变化情况来判断过程的稳定性。
范围控制图用于监控过程的变异范围是否稳定。
它通过绘制样本范围的变化情况来判断过程的稳定性。
方差控制图用于监控过程的变异程度是否稳定。
它通过绘制样本方差的变化情况来判断过程的稳定性。
4. 稳定过程与过程改进通过SPC可以判断过程的稳定性，如果过程是稳定的，即随机变异占主导地位，那么可以维持现有的过程状况。
如果过程是不稳定的，即特殊因素占主导地位，那么需要进行过程改进来减少特殊因素的影响。
过程改进可以通过各种方法来实现，如六西格玛（Six Sigma）、质量管理体系（QMS）等。
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
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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中心线 上限
Xbar图 CL=Xbar UCL=Xbar+A2*Rbar
R图 CL=Rbar UCL=D4*Rbar
8. 计算极差平均Rbar
下限
LCL=Xbar-A2*Rbar
LCL=D3* Rbar
9. 计算Xbar-R界限值（下表）
10. 画出Xbar-R界限
11. 打上点记号
12. 检查
13.
X，R控制图
一些基本原理：
Xbar，R和Xbar，s图是来自于相同数据的两个分离的控制图。它是跟踪 、判别工艺/产品的波动原因的最灵敏的统计控制图
Xbar图记录了各分组的平均。R图或s图则记录了相应的分组极差或标准 方差
Xbar，R/s图是研究工艺能力水平的一种极具有价值的工具 控制图常数（A2，D3，D4，等）假设所有的个别值是服从正态分布的 通常使用3σ的控制极限
特殊原因之三
连续六点递增或者递减
连续六点递增或者递减
R图 o 上升 o 逐渐的松驰或磨损 o 工具迟钝 o 批次之间比例的变化 o 下降 o 技术的逐渐提高 o 更好的维护系统
X图 人员变化 工具磨损 老炼 不合适的维护系统 季节的因素 操作工疲劳 生产的变化 计划
特殊原因之四
1）过程是否在Xbar-R控制状态下
14.
2）检查过程能力
使用控制图的目的
控制图为我们提供过程的居中（μ是由Xbar估计所得） 因为我们对分析进行了估计，会有采样误差。一般来说我们对缘
故受控工艺过程分析越久，我们的估计就越精确 ± 3σ的控制限几乎包括所有的正态分布（除了0.27%以外),所以
操作工…… o 设备卡住了 o 聚中不当 o 不稳定的测量系统 o 次品部件 o 计算/绘图错误
X图 材料的不同 工艺调节过度 工具失灵 测量方法有变 不完整的操作 设定产品 计算有误
预控图
预控图
控制图存在如下限制: 1.20-25组数据的需要,对于小批量生产过程难以
实现 2.控制图的原理是分布理论,操作工人难以理解 3.工作量比较大
UCL
X
控制极限不是工艺/技
LCL
术规范极限！！！
什么是控制极限？
控制极限是统计极限，它在设置在中心线的两边具有三 个标准差（3 σ）的距离
标准偏差是从分组的平均值的波动中估计出来的 控制极限是设定了某一时间框架内工艺“受控”的范围 在任何情况下控制极限与标准规范极限无任何关系！！
控制极限不是标准规范极限！！
连续变量控制图
执行步骤： 选择合适的特性对其作控制 选择数据的收集点 选择控制图的类型（X，R图） 对合理的分组建立依据并决定抽样的大小及频率 决定测量的方法/标准 执行测量系统的分析（GR&R） 执行一个初始工程能力研究并建立一个初始的控制极限 建立一套程序来收集、绘制、分析信息并对其采取相应的行动 提供书面的介绍和培训有关人员
✓ 在大部分操作或工艺过程中总是不时地会出现的，有时会连续出现 ✓ 由特定的干扰所造成的 ✓ 一般来说，操作者是可以对其控制的（至少可以检测出）
特殊原因之一
1点在控制线之外或在离目标值3西格玛以外
1点在控制线之外或在离目标值3西格玛以外
R图 操作有误 操作过程忽略了 试验单位 设定产品 减法做错 测量错误 画图有误
Xbar-R系数表
样本n 2
3
4
5
6
7
A2
1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419
D3
0.076
D4
3.27 2.58 2.28 2.12 2.00 1.924
X，R控制图
均值-总体或样本的平均值 总体的中心值用μ表示 样本的中心值用X表示
均值图(Xbar): 中心线CL=Xbar 上限UCL=Xbar+A2*Rbar 下限LCL=Xbar-A2*Rbar
SPC控制
2020年5月22日星期五
SPC定义
统计工艺控制是统计方法的应用，它提供了 一个反馈回路。即通过把工艺过程的表 现与工艺标准相比较，然后采取控制波 动和使工艺过程居中的行动
SPC控制中波动的因素
操作人员 机器设备 材料 方法/工艺控制 环境 测量（GR&R）
控制图的结构
控制上限UCL 控制下限LCL 中心线X
统计学家弗兰克.撒塞维梯发明了预控图,得到了广泛 的应用
预控图的特点
1.预控图不是控制图,但具有对质量特性进行控制的 功能
2.预控图不是在工序前进行预控,而是在工序未产生 不合格品前对工序进行控制
3.预控图直接与规格界限相关,根据规格界限确定预 控线,并根据对产品特性的实测值对工序进行判断,不 需计算控制限均值和极差
连续1两点处于2s线或2s线之外（同侧）
特殊原因之六
连续五点中的四点处于1s 线或1s 线之外（同侧）
特殊原因之七
连续15个点在离中心线1s 区域内上下交替变化
特殊原因之八
连续8点在1s 中心线的两侧
连续8点在1s 中心线的两侧
R图 o 两个或更多的机器、标尺、
极差图(R): 上限UCL=D4*Rbar 下限LCL=D3* Rbar
X，R控制图
制作步骤:
1. 收集最近与今后相似的数据约100个
2. 依测定时间或群体区分排列
3. 对数据加以分组，把2-6个数据分为一组（剔除异常数据）
4. 记入数据表内
5. 计算每组平均值Xbar 6. 计算每组极差R 7. 计算总平均值Xbar
能够使我们发现特殊原因
控制图的目的是寻找居中趋势的改变,不稳定性和包括趋势在内的 特殊行为
偏差的种类
通常原因 在一个工艺过程中偏差的来源有稳定的，可重复的长期分布----常因
✓ 在每个操作/工艺过程中都存在 ✓ 由工艺过程本身引起（由于我们做事的方式） ✓ 通常由管理层控制
特殊原因 并非总是显现的原因，但当它存在时会使整个工艺过程的分布都发生变化 。由于特殊原因造成的偏差使得过程的输出长期情况下不稳定
X图 o 设置有误 o 立即进行了纠正 o 测量错误 o 操作过程忽略了 o 装置失灵 o 试验单位
特殊原因之二
连续九点在中心线的同一边
连续九点在中心线的同一边
R图 o 动力变化 o 新的操作工 o 新设备 o 材料变化 o 供应商改变
X图 材料改变 新操作工 新机器 新的机器设置 设置方式有改变