统计过程控制

第一章 SPC简介第一节什么是SPC 一、定义：SPC是英文Statistical Process Control的字首缩写，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。二、 SPC的特点： 1）SPC是全系统的，全过程的，要求全员参与，人人有责； 2）SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图）来保证全过程的预防； 3）SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。三、为什么要推行SPC? 优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33，低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。Cpk>1.67的企业，平均销售收入增长率为11%以上，而其它企业的数据为4.4%。一家企业用了三年的时间使废品率降低58%，其使用的方法：将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。 1)时代的要求：PPM管理、6σ管理； 2)科学的要求； 3)认证的要求； 4)外贸的要求。四、推行SPC的目标 A.达到统计受控状态； B.维持统计受控状态； C.改进过程能力。

第二节 SPC发展简史过程控制的概念与实施监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特（W.A.Shewhart）提出。今天的SPC与当年休哈特的方法并无根本的区别。 SPC迄今为止经历了三个发展阶段，即：SPC，SPCD及SPCDA。 1）第一阶段为SPC：SPC是美国休哈特在20世纪二、三十年代所创造的理论，它科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。这就是所谓统计过程控制； 2）第二阶段为SPCD：SPCD是英文Statistical Process Control and Diagnosis的缩写，即统计过程控制与诊断。SPCD是SPC的进一步发展，1982年我国张公绪首创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。目前SPCD已进入实用性阶段； 3）第三阶段为SPCDA：SPCDA是英文Statistical Process Control，Diagnosis and Adjustment的缩写，即统计过程控制、诊断与调整。这方面国外刚刚起步，他们称为ASPC（Algorithmic Statistical Process Control，算法的统计过程控制），目前尚无实用性的成果。

统计过程控制的几种常用方法

统计过程控制 1、统计过程控制的基本知识 1.1统计过程控制的基本概念统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，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要求的一种技术。 SPC中的主要工具是控制图。因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手：（1）在现场能够较熟练地建立控制图；（2）在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断；（3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施。大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的，主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随以必要的练习与实践方能奏效。 1.2统计过程控制的作用（1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点： ①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 ②质量管理学科有一个十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。

统计过程控制

统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）随着科技的发展，产品的制造过程日益复杂，对产品的质量要求日益提高，电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一（pp m），乃到十亿分之一（ppb），仅靠产品检验剔除不合格品，无法达到这样高的质量水平，经济上也不可行，必须对产品的制造过程加以控制，在生产的每一步骤实施控制。为了实现对产品的制造过程加以控制，早在20世纪20年代休哈特就提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图(control chart)。1931年休哈特出版了他的代表作：《加工产品质量的经济控制Economical Control of Quality of Manufactured Products》，这标志着统计过程控制时代的开始。统计过程控制就是使用统计学技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的稳定水平，从而保证产品和服务符合规定的要求的一种技术。它包含两方面的内容：一是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；二是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。统计控制图 1．控制图原理导致质量特性波动的因素根据来源不同可分为人员（Man）、设备（Machi ne）、原材料（Material）、工艺方法（Method）、测量（Measurement）和环境（Environment）六个方面，简称5M1E。根据对产品质量的影响大小来分，可分为偶然因素（简称偶因，Common

cause）和异常因素（简称异因，在国际标准和我国国家标准中称为可查明原因，Special cause, assignable cause）两类。偶因是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去，如机器震动，环境温湿度的细微变化等。异因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去，例如配件磨损等。偶因引起质量的偶然波动，异因引起质量的异常波动。偶然波动是不可避免的，但对质量的影响一般不大。异常波动则不然，它对质量的影响大，且可以通过采取恰当的措施加以消除，故在过程中异常波动及造成异常波动的异因是我们注意的对象。一旦发生异常波动，就应该尽快找出原因，采取措施加以消除。将质量波动区分为偶然波动和异常波动两类并分别采取不同的对待策略，这是休哈特的贡献。偶然波动和异常波动都是产品质量的波动，如何能发现异常波动的存在呢？我们可以这样设想：假定在过程中，异常波动已经消除，只剩下偶然波动，这当然是正常波动。根据这种正常波动，使用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，而当异常波动发生时，点子的排列就呈现不随机的状态，甚至落在界外。点子频频出界表明一定存在异常波动，控制图上的控制界限就是区分偶然波动和异常波动的科学界限。根据上述，可以说休哈特控制图即常规控制图的实质是区分偶然因素和异常因素两类因素。 2．控制图的结构

关于统计过程控制_诊断和调整完整版

统计过程控制，诊断和调整一引言 (2) 二统计过程控制(SPC) (3) 1 什么是SPC (3) 2 SPC发展简史 (4) 三控制图 (5) 1 什么是控制图 (5) 2 控制图原理 (5) 4．控制图是如何贯彻预防原则的 (7) 5．控制图的分类 (8) 6 .控制图的演化与发展 (10) T控制图 (14) 四二元自相关过程的残差2 1 2T统计量和2T控制图 (14) 2. 残差2T控制图 (15) 3 .残差2T控制图的控制效果 (17) 4 残差2T控制图的适用范围………………………. .19 5 .结论 (20) 五．SPC的未来发展方向为SPD (21) 六．SPA理论的发展 (24) 七．结语 (24)

一引言我们知道，任何制造产品总是经过设计、制造与检验，才能将合格的产品提供给使用者。根据传统事后质量检验方法，总是通过抽样检验各工序结束后的产品或最终制品，从而发现设计与加工过程中的问题，然后再反馈给相关部门进行改进。然而这时不合格产品已经生产出来，造成了一定的损失。为了避免这种损失，一个比较好的措施就是进行预防。问题主要在于如何及时发现问题。假定在生产加工过程的每一道工序都建立了一个简单易行的控制系统，一旦出现质量问题就能及时发现、及时纠正，不使不合格的半成品流入下一道工序，这样就可以避免出现大量的不合格品，从而达到预防的目的。统计过程控制(SPC)是就是这样一个控制系统，它是一种借助数理统计方法的过程控制工具，它对产品的生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现工序偶然性因素出现的征兆，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。在产品的生产过程中，当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)；当存在偶然因素的影响时，过程处于统计失控状态(简称失控状态)。由于生产过程波动具有统计规律性，当生产过程受控时，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正是利用这一统计规律性对生产过程进行分析控制的。

SPC统计过程控制管理办法

w 本手册所描述操纵图的选用程序否是是是是是

注：本图假设测量系统差不多过是是是否否

评价同时是适用的第Ⅰ章持续改进及统计过程操纵概述在今天的经济气候下，为了事业昌盛，我们——汽车制造商，供方及销售商必须致力于不断改进。我们必须查找更有效的方法来提供产品及服务。这些产品和服务必须不断地在价值上得以改进。我们必须重视内部以及外部的顾客，并将顾客中意作为企业的要紧目标。为了达到这一目标，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法。本手册涉及到第二个领域的某些要求。它描述了能使我们致力于的改进更有效的几种差不多的统计方法。为了完成不同的任务需要不同程度的理解。本手册的对象是见习生以及刚开始从事统计法应用的治理人员。关于现在正在应用更先进技术的人员，本手册也可作为他们学习这些差不多方法的参考文献。本手册并没有包括所有的差不多方法。附录H 所列的参考文献或手册中阐述了其他的差不多方法(例如：检查清单、流程图、是

排列图、因果分析图等)及一些先进的方法(如其他操纵图、试验设计、质量功能展开等)。本书所述的差不多统计方法包括与统计过程操纵及过程能力分析有关的方法。本手册的第1章阐述了过程操纵的背景知识，解释了一些重要的概念：如变差的专门及一般缘故，并介绍了操纵图，那个用来分析及监控过程特不有效的工具。第Ⅱ章描述了构造和使用计量型数据操纵图表(定量的数据，或测量)的 - X —R ， - X —s 图，中位数图以及X —MR(单值及移动极差)图。这一章还介绍了过程能力的概念并讨论了广泛应用的指数及比值。第Ⅲ章介绍了用于计数型数据(定性数据或计数值)的几种操纵图：p 图、np 图及u 图。第Ⅳ 章介绍了测量系统分析的内容并列举了适当的例子。附录包括分组及过度调整的例子，如何使用操纵图的流程图、常数及公式表、标准正态分布以及可复制的空白表等。术语索引给出了本手册所使用的术语及符号的解释，参考文献一节向读者提供了进一步学习的材料。在开始讨论之前，需进行六点讲明： 1．收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标，最终目标应是对读者的过程不断加深理解。当—个没有任何改进的技术专家是专门容易的。增加知识应成为行动的基础； 2．研究变差和应用统计知识来改进性能的差不多概念适用于任何领域，能够是在车间中或办公室里。例子有：机器(性能特性)、记帐(差错率)、总销售额、白费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料治理(运送时刻)。本手册重点放在车间应用中。鼓舞读者参考附录H

过程控制的计算方法

统计过程控制的计算page 1/9 一．预防与检测检验—容忍浪费；预防—避免浪费检验--通过质量控制检查最终产品并剔除不符事规范的产品。在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这种情况下都是使用检测的方法，这种方法是一种浪费，因为它允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品和服务中。预防—第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费。 “第一次就把事情做好”。仅有这样口号是不够的，所以要理解统计过程各个要项。要研究产生变量本身的特性---过程。二．基本概念过程：是指共同作用以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。过程控制系统：过程的性能取决于供方与顾客这间的沟通，过程设计和实施的方法，以及运作和管理方式。. a.有关过程性能的信息—与性能最有用的信息是以研究过程本身以及其内在的变化中得到的信息→过程特性，这是我们关注的重点。 b.对过程采取措施 c.对输出采取措施变差：过程的单个输出之间不可避免的差别。产生变差的普通原因：随时间的推移具有稳定的且可重复的分步过程中的许多变差的原因、我们称之为“处于统计控制状态”。产生变差的特殊原因：不是始终作用于过程的变差的原因，出现时造成过程分步的改变。除非所有的特殊原因都被查找出来，并且采取了措施，否则他们将以不可预测的方式来影响过程的输出，随时间的发展，过程的输出将不稳定。正态分步：正态分步又称概率分步。如果影响某一变量的因素会很多，而每一个因素都不起决定性作用，且这此影响是可以叠加的，那么此随机变量被认为是从正态分步的。局部措施：通常用于消除变差的特殊原因通常有与过程直接相关的人员实施通常可纠正大约15%的过程问题系统采取措施：通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题. 三．控制图—过程控制的工具过程特性，是我们关注的重点，我们通过研究过程本身的特性，来识别生产变差的原因，是特

【统计过程控制】统计过程控制的四个基本原理

【统计过程控制】统计过程控制的四个基本原理作者：盈飞无限关键词：统计过程控制导语：统计过程控制，即：Statistical Process Control，简称SPC。作为一种先进方法论，统计过程控制主要对制造流程进行测量、控制与品质改善。在此基础上产生的专门质量管理工具——SPC软件，也被广泛应用于制造业的质量改进中。传统的质量管理，主要是通过纸笔记录进行数据采集，企业负责人或者说质量主管主要靠“猜”。这种方法对人的经验过度依赖，非常不利于质量管理的效果。统计过程控制将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析，效果显著。下面文章将具体介绍统计过程控制的四个基本原理，帮助读者更好地学习、了解这种先进的质量管理方法。 1、统计过程控制原理之过程所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。过程的性能取决于供方和顾客之间的沟通、过程设计及实施的方式、动作和管理方式等。过程控制系统的其他部分只有它们在帮助整个系统保持良好的水平或提高整个过程的性能时才有用。 2、统计过程控制原理之有关性能的信息通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能有关的信息。但是与性能有关的最有用的信息还是以研究过程本质以及其内在的变化性中得到的。过程特性（如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟以中止的次数等）是我们关心的重点。我们要确定这些特性的目标值，从而使过程操作的生产率最高，然后我们要监测我们与目标值的距离是远还是近，如果得到信息并且正确地解释，就可以确定过程是在正常或非正常的方式下运行。若有必要可采取适当的措施来校正过程或刚产生的输出。若需要采取措施，就必须及时和准确，否则收集信息的努力就白费了。 3、统计过程控制原理之对过程采取措施通常，对重要的特性（过程或输出）采取措施从而避免它们偏离目标值太远是很经济的。这样能保持过程的稳定性并保持过程输出的变差在可接受的界限之内。采取的措施包括变化操作（例如：操作员培训、变换输入材料等），或者改变过程本身更基本的因素（例如：设备需要修复、人的交流和关系如何，或整个过程的设计——也许应改变车间的温度或湿度）。

统计过程控制(SPC)考试试题(含答案)

统计过程控制（SPC）课程培训测试题部门: 姓名: 分数: 一、名词解释： 1、变差：过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。来估计。 3.1 固有变差：仅由普通原因造成的过程变差，由? = R/d 2 3.2 总变差：由普通原因和特殊原因共同造成的变差，用? 来估计。 S 2、特殊特性：可能影响安全性或法规的符合性、配合、功能、性能或产品后续生产过程的产品特性或制造过程参数。 3、标准差：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，用希腊字母或字母s(用于样本标准差)表示。 4、控制限：控制图上的一条线(或几条线)，作为制定一个过程是否稳定的基础。如有超出了控制极限变差存在，则证明过程受特殊因素的影响。控制限是通过过程数据计算出来的，不要与工程的技术规范相混淆。 5、过程能力：一个稳定过程的固有变差(6?：R/d2 )的总范围。 6、Cpk（稳定过程的能力指数）：为一稳定过程【某一天、某一班次、某一批、某一机台其组內的变差( R-bar/d2 or S-bar / C4 )】下的“能力指数”，计算时须同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。即：通常定义为CPU 或CPL中的最小值。 7、Ppk（性能指数，即初期过程的性能指数）：为试生产阶段一项类似于Cpk的能力指数，某一产品长期监控下的“能力指数”；但本项指数的计算，是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。即：通常定义为PPU或PPL中的最小值。 8、PPM（质量水准，即每百万零件不合格数）：指一种根据实际的有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。

统计过程控制案例分析

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 2．控制图部分质量特性

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。 2．3σ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（S X R X R X R X S ----,,~ ,）（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 每一个点子均落在控制界限内。规则2 控制界限内点子的排列无异常现象。

【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： 0.1645 162 1661641741541=++++= 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

04章统计过程控制

上海质量技术监督培训中心 2011年质量专业理论与实务课后练习题（中级B 第四章统计过程控制）一、单选题 1．控制图的第一类错误是指（）。 A ．错误使用判异准则 B ．过程异常，但点子排列未显示异常，判稳 C ．选择过程质量特性值不合适 D ．生产正常，但点子偶然出界，判异 2．在过程处于稳态下，由于控制图打点出界，从而判断过程异常，则（）。 A ．出现这种情况的概率为α B ．过程无偶然因素存在 C ．出现这种情况的概率为1-α D ．发生了第二类错误 3．控制图是（）进行测定、记录、评估和监查过程是否处于统计控制状态的一种统计方法。 A ．计量检测系统 B ．设备维护保养计划执行情况 C ．质量体系运行 D ．过程质量特性值 4．合理子组原则指组内差异只由偶因造成，要求（）收集一个子组的样品。 A ．尽可能长时间内 B ．尽可能减少成本地 C ．尽可能短时间内 D ．尽可能节省取样时间 5．计算均值极差图通常是（）。 A ．先作均值图，等均值图判稳，再作极差图 B ．先作均值图，再作极差图 C ．先作极差图，等极差图判稳，再作均值图 D ．同时作极差图和均值图 6．休哈特控制图的实质是（）。 A ．查明因素 B ．区分合格与不合格 C ．控制过程 D ．区分偶然因素与异常因素 7．控制图统计量的数据属于正态分布，当样本大小大于10时，一般应用的控制图为（）。 A ．x R - B ．x s - C ．Me-R D ．X-Rs 8．控制图上的点子连续10点在中心线两侧，但无一在C 区中，则可以认为（）。 A ．过程能力已满足要求 B ．过程能力未满足要求 C ．过程判异 D ．过程判稳 9．过程能力指数反映了（）。 A ．过程加工质量方面的能力 B ．过程加工质量满足产品技术要求的程度 C ．产品的技术要求 D ．企业产品的控制范围 10．控制对象为铸造件上砂眼数、机器设备的故障次数时应选用（）控制图。 A ． S X R - B ． C C ．p D ．np 11．过程处于统计控制状态即稳态，其（）。 A ．过程的不合格品率只有0.27% B ．过程只有偶因而无异因产生的变异状态 C ．过程既有偶因也有异因产生的变异状态 D ．过程只有异因而无偶因产生的变异状态 12．某种绝缘材料规定其击穿电压不低于1000V ，测得样本均值为3700V ，样本标准差为1000，则该过程能力指数为（）。 A ．1 B ．0.9 C ．1.33 D ．0.67 13．当过程能力指数Cp 为1.33时（分布中心和规范中心重合），意味着总体标准差σ和规范界限T 的关系为（）。 A ．σ=T/12 B ．σ=T/10 C ．σ=T/8 D ．σ=T/6

统计过程控制(SPC)程序

统计过程控制（SPC）程序 1 目的为了解和改善过程，通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。 2 范围本程序适用于*****有限公司做统计过程控制（P P K、C P K、CmK 、PPM）的所有产品。 3 术语和定义 SPC：指统计过程控制。 CpK：稳定过程的能力指数。它是一项有关过程的指数，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。 PpK：初期过程的能力指数。它是一项类似于C P K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。 C a：过程准确度。指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 C p：过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（σ × ），以推定实际群体的标准差（σ）用3个标准差（3σ）与规格容许差比较。 PPM：质量水准，即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。 Cmk：设备能力指数：是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 职责质量部负责统计过程控制的监督、管理工作。 5 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：

A PPM ≦ 233 制造过程能力足够。 B 233 < PPM ≦ 577 制造过程能力尚可；视过程控制特性的要求，进行必要的改进措施。 C 577 < PPM ≦ 1350 制造过程能力不足；必须进行改进措施。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，d 2 = 2.059；当n = 5时，d 2 = 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：等级Ca值处理方法等级说明 A ∣Ca∣≦ 12.5% 作业员遵守作业规范的规定并达到规格（公差）要求须继续维持。 Ca值当U与的差越小时， Ca值也越小，也就是产品质量越接近规格（公差）要求的水准。 B 12.5% < ∣Ca∣≦ 25% 有必要尽可能将其改进为A级。 C 25% < ∣Ca∣≦ 50% 作业员可能看错规格（公差）不按操作规定或需检查规格及作业规范。

统计过程控制(SPC)与休哈特控制图(一)

统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(一) 这里介绍SPC，控制图的重要性，控制图原理，判稳及判异准则，休哈特控制图，通用控制图。第一章统计过程控制（SPC）一、什么是SPC SPC是英文Statistical Process Control的字首简称，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。 SPC给企业各类人员都带来好处。对于生产第一线的操作者，可用SPC方法改进他们的工作，对于管理干部，可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的传统的矛盾，对于领导干部，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终可增加上缴利税。 SPC的特点是:（1）SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。(2) SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。（3）SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。二、SPC发展简史过程控制的概念与实施过程监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特(W. A.Shewhart)提出。今天的SPC与当年的休哈特方法并无根本的区别。在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特方法在军工部门推行。但是，上述统计过程控制方法尚未在美国工业牢固扎根，第二次世界大战就已结束。战后，美国成为当时工业强大的国家，没有外来竞争力量去迫使美国公司改变传统方法，只存在美国国内的竞争。由于美国国内各公司都采用相似的方法进行生产，竞争性不够强，于是过程控制方法在1950~1980年这一阶段内，逐渐从美国工业中消失。反之，战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W. Ed- wards Deming)博士，将SPC的概念引入日本。从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(Roger W. Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。在日本强有力的竞争之下，从80年代起，SPC在西方工业国家复兴，并列为高科技制（之一。例如，加拿大钢铁公司(STELCO)在1988年列出的该公司七大高科技方向如下：(1)连铸，(2) 炉外精炼钢包冶金站，(3) 真空除气，(4) 电镀钵流水线，(5) 电子测量，(6) 高级电子计算机，(7) SPC。美国从20世纪80年代起开始推行SPC。美国汽车工业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000的基础上还联合制定了QS9000标准，在与汽车有关的行业中，颇为流行。美国钢铁工业也大力推行了SPC，如美国LTV钢铁公司，内陆钢铁公司，伯利恒钢铁公司等等。三、什么是SPCD与SPCDA? SPC迄今已经经历了三个发展阶段，即：SPC，SPCD及SPCDA。 1．第一阶段为SPC。SPC是美国休哈特在20世纪二、三十年代所创造的理论，它能以便人们采取

统计过程控制

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。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。实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。控制图是SPC中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。 SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。 SPC非常适用于重复性生产过程。它能够帮助我们 1.对过程作出可靠的评估。 2.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。 3.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。 4.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作为质量改进的重要工具，不仅适用于工业工程，也适用于服务等一切过程性的领域。在过程质量改进的初期，SPC可帮助确定改进的机会，在改进阶段完成后，可用SPC来评价改进的效果并对改进成果进行维持，然后在新的水平上进一步开展改进工作，以达到更强大、更稳定的工作能力。什么是SPC、SPD与SPA？

SPC-统计过程控制管理程序

1、目的通过SPC，识别过程变差的原因，针对原因采取措施，消除原因，减少过程变差。 2、范围适用于公司SPC。 3、术语引用SPC手册中附录G的术语及符号。 4、职责技术部负责SPC，其他部门配合。 5、工作程序 5．1本公司统计过程控制采用的方法： a）计数型数据：采用P控制图，计算过程能力（即PPM值）。 b）计量型数据；采用X—R控制图，计算Ppk和Cpk。 5．1．1X—R控制图的绘制和使用 A、收集数据数据是以样本容量恒定的小子组的形式报出的，这种子组通常包括2-5件连续的产品，并周期性的抽取子组（例如：每15分钟抽样一次，每班抽取两次等）。应制定一个收集数据的计划并将它作为收集、记录及将数据画到控制图上的依据。 A．1选择子组大小、频率和数据 a．子组大小：一般由4-5件连续生产的产品的组合，仅代表单一刀具、冲模板等生产出的产品。 b．子组频率：应当在适当的时间收集足够的子组，一般对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班两次、每小时一次或其他可行的频率。 c．子组数的大小：一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组数可以很好的用来检验稳定性。 A．2建立控制图及记录原始数据 X—R图通常是将X图画在R图之上方，下面在接一个数据栏。X和R的值为纵坐标，按时间先后的子组为横坐标。数据值以及极差和均值点应纵向对齐。数据栏应包括每个读数的空间。同时还应包括记录读数的和、均值（X）、极差（R）以及日期或其他识别子组的代码的空间。填入每个子组的单个读数及识别代码。 A．3计算每个子组的均值（X）和极差（R）画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值（X）和样本极差（R），合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其极差。对于每个子组，计算：

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=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。

统计过程控制程序

统计过程控制程序编制：审核：批准：生效日期：2006-1-7 受控标识处：分发号：发布日期：2006.1.8 实施日期：2006.1.8 1.0 目的：通过分析和评估过程能力，考察过程能力和过程输出的稳定性；作为一种控制手段，从而利用控制手段，减少过程的检验，同时确保产品质量和产量的稳定输出。 2.0 范围：生产汽车有关的产品、顾客要求需要或质检部规定的进行统计过程控制的产品。 3.0 术语：

3.1 Cpk（稳定过程的能力指数）：反映过程稳定程度的指数，计算时应考虑过程的趋势及趋势接近于规格界限的程度；即：通常定义为CPU或CPL中的最小值。 3.2 Ppk（性能指数，即初期过程的能力指数）：类似CPK的指数；以计算新产品的初期过程性能，研究数据为基础。即：通常定义为PPU或PPL中的最小值。 3.3 Ca（过程准确度）：从生产过程中获得的数据，表示实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 3.4 Cp（过程精密度）：从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本须在50个以上）所计算的样本标准差（σX），以推定实际群体的标准差（σ）用三个标准差（3σ）与规格容差比较或是以六个标准差（6σ）与规格容许比较。 3.5 PPM（质量水准，即每百万零件不合格数）：指一种根据实际有缺陷材料，反映过程能力的一种方法。PPM数据常作为优先制定纠正措施的依据。 4.0 职责： 4.1 质检部指导生产制造部收集生产过程（Ppk、Cpk、）的数据； 4.2 质检部负责统计过程控制（Ppk、Cpk、PPM）的数据分析/评估 5.0 工作程序： 5.1 统计过程控制流程图（见附件一）。 5.2 建立统计方案： 5.2.1 质检部根据《过程审核控制程序》、《产品实现策划程序》针对所有试生产、及开始生产的过程、关键过程、重要过程，建立统计方案，进行过程研究，以验证过程能力，为过程控制提供依据；经管理者代表批准后，由相关部门共同实施。 5.2.2 技术部可根据过程研究的结果，制定生产、测量和试验的规范，作业指导书（包括：制造过程能力、可靠性、可维护性、接收准则等）。 5.2.3 为确保统计方案有效运作，技术部按照《产品实现策划程序》编制过程流程图和控制计划。内容包括：测量技术、抽样计划、接收准则、反应计划等。经多方论证小组审核批准后，发放到相关部门。 5.3 确定生产过程的关键、重要过程：技术部根据顾客要求、图纸和技术资料明确表述的、过程策划规定的过程、形成产品特性的过程，或对产品特性起重要作用的过程的顺序，确定关键、重要过程，并在相应的控制计划中予以明确规定。 5.4 确定关键、重要过程的产品/过程特殊特性：技术部根据图纸和技术资料中定义为特殊特性的产品；在产品特殊特性清单中表述的；在设计失效模式及后果分析、过程失效模式及后果分析中，列为高风险的项目（即：严重度≧8、风险顺序数≧100）}，列入统计方案。并在设计/过程FMEA、控制计划、作业指导书中，予以标识。 5.5 决定关键、重要过程的管理项目：质检部根据统计能力决定关键、重要过程的统计项目，技术部在控制计划中予以规定，经

统计过程控制

1、统计过程控制（SPC）包含两方面：①利用控制图分析过程的稳定性；②计算过程能力指数，对过程质量进行评价。主要工具就是控制图。 2、SPC发源于美国。休哈特《加工产品质量的经济控制》标志着过程控制的开始。 3、统计过程诊断（SPD）是20世纪80年代发展起来的。 4、世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出来的不合格率（p）控制图 5、小概率事件原理：小概率事件在一次实验中几乎不可能发生，若发生判断为异常。 6、控制图是用于监控过程质量是否处于统计控制过程的图 7、常规控制图包括中心线、控制限、描点序列。控制限的作用就是区分偶然波动与异常波动。 8、偶因是过程固有的，始终存在的，对质量的影响微小，但难以除去。异因不是过程国有的，有时存在，有时不存在，对质量影响打，但不难除去。 9、过程处于统计状态控制时，只有偶因，而无异因产生的变异；点子落在控制限外的概率很小。 10、为控制产品不合格数，可选用的控制图有p图和np图 11、为控制产品有瑕疵数，可选用的控制图有c图和u图 12、根据5M1E内容，当人、机、料、法、测、环任何一个变动时，控制限需重新制定。

一、常规控制图的分类及应用场合：计数值控制图包括计件值和计点值控制图

二、图（国标规定先作R图）计算步骤： 1、取预备数据 ①取20~25个子组 ②子组大小一般为4或5，过程稳定性好的话，子组间隔可以扩大。 ③同一子组的数据必须在同样的生产条件下取得，故要求在短间隔内来取。 2、计算各个子组的平均是和极差 3、计算样本总均值与平均样本极差 4、计算图控制限、 5、将子组中的预备数据（）在R图中打点，判稳。若稳进行步骤6；若不稳，除去可查明原因后转入步骤3，即重新计算与 6、将子组中的预备数据（）在图中打点，判稳。若稳进行步骤；若不稳，除去可查明原因后转入步骤3，即重新计算与 7、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤8；若过程能力指数不满足技术要求，则需调整过程直至满足技术要求为止； 8、延长的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。

统计过程控制管理办法

统计过程控制管理办法 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━1 范围本标准规定了XXX发动机公司在统计控制管理工作中的职责及实施程序。本标准适合于XXX发动机公司实施统计过程的所有过程。 2 术语和定义 2.1 统计过程控制（SPC）应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，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要求的一种质量管理技术。 2.2 控制图对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。 2.3 过程能力处于统计控制状态下过程特性的分布范围，它反映了过程中各种普通因素对过程特性综合影响的程度，是过程固有性能的指示器，对服从正态分布的过程特性，根据“3σ”原则，我们一般以分布中心±3σ的范围来表示过程能力 2.4 过程能力指数过程加工质量满足产品技术要求的程度。当过程特性的分布中心与规格中心重合时，过程能力指数用Cp 表示，也称为潜在过程能力指数。当过程特性的分布中心与规格中心不重合时，过程能力指数用Cpk 表示，也称为实际过程能力指数。 2.5 总体所研究对象的全体。 2.6 个体构成总体的每个成员。 2.7 样本从总体中抽取部分个体所组成的集合。 3 职责与权限 3.1 质量部 a) 监督、检查统计过程控制的执行情况； b) 监视生产过程，协助处理异常问题； c) 进行过程能力指数评价。 3.2 工艺技术部 3.2.1 工艺人员 a) 确定采用统计过程控制的质量特性、抽样频次及抽样数量； b) 确定控制图的类型； c) 进行过程能力分析； d) 生产过程异常时调查分析原因，制定改进措施，并调整使生产过程恢复正常。 3.2.2 操作者按要求收集数据，绘制控制用控制图，过程异常时及时报告。 4 工作程序 4.1 确定SPC统计项目及质量特性 4.1.1 工艺人员对统计项目的质量状况及其质量稳定性进行分析，确定出SPC统计项目及质量特性 4.1.2 确定SPC统计项目及质量特性的原则 a) 对产品的性能、精度、寿命、可靠性、安全性等有直接影响的质量特性；