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。
第三节 SPC应用领域及与QS9000的关系
一、SPC应用领域
原则上，SPC应该用于有数量性和持续性的所有工艺过程；
SPC研究的前提是测量系统受控且其变差占过程总变差的比例很小；
SPC使用的领域是大规模生产；
多数企业，SPC用于生产阶段；
在强调预防的企业，在开发阶段也使用SPC。二、SPC与QS9000 名称条款内容举例
持续改进 4.2.5 “供方必须制定优先化的措施计划，以持续改进那些表明稳定，具有可接受的能力和性能的过程”
过程控制 4.9 “---，确保这些过程在受控状态下进行”
过程检验和试验4.10.3
“针对防止缺陷发生的直接过程活动，例如，统
计过程控制，---，而不是找出缺陷”
统计技术 4.20 SPC即一种统计技术
产品和过
程确认
APQP 输出要素之一：“初始过程能力研究” 生产件批
准要求
PPAP “---并提供支持数据，如控制图。”
第二章 过程控制系统
第一节 预备知识
一、概率
A ．什么是随机现象？
→ 每次观察或试验，结果不确定。
→大量重复观察或试验，结果呈现某种统计规律
B ．概率
N
N A P A =
)(
二、两类随机变量
三、标准正态分布曲线及分布概率 A ．标准正态分布曲线
B ．正态分布的概率
μ——均值 σ ——方差
σ——标准差 ± 3σ——常用来表示变差的大小2
四、二项式分布与泊松分布
A．二项式分布——“0-1”分布。如对，错、男，女、合格不合格等；B．泊松分布——“单位产品上的缺点数”。
随机变量X=c 0 1 2 …… 出现的概率P(A) P0P1P2……
P0 +P1+P2 +P3+……=1
五、抽样实验
A．术语
母体：指某次统计分析中，所研究的对象全体；
个体：所研究对象的一个单位；
样本：部分个体用于测量；
样本容量：样本中所含个体的数目；
抽样频率：抽取样本的频次。
B．正态分布参数
C．产品质量的统计观点
z产品质量具有变异性;
z产品质量的变异具有统计规律性。
第二节两种不同的过程控制模型
一、过程的定义：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、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合（见图一）。ISO9000:2000中“过程”----使用资源将输入转化为输出的活动的系统。
两种过程控制模型的比较
稳定
一般
产品质量
避免浪费 容忍浪费经济性
预防 检测方法 过程 输出控制点 反馈模型 检测模型第三节 两种变差原因及相应的两种控制措施
一、变差的普通与特殊原因
没有两件产品是完全相同的，因为任何过程都存在许多引起变差的原因。产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但差距总是存在。例如影响一个电池得高度的因素有设备（磨损率、速率）、原材料本身特性差异、操作人员及环境（温度、动力供应）等。
零件变差位于公司规定的公差范围内是可接受的，超出公差范围是不可接受的；按时完成报告是可接受的，迟缓的报告是不可接受的。而管理任何一个过程减少变差时，都必须追究造成变差的原因。首先要区分普通原因和特殊原因。
普通原因指造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”。
特殊原因（可查明原因）指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。由于特殊
原因造成的过程分布的改变有些有害，有些有利。有害时应识别出来
并消除它，有利时可识别出来并使其成为过程恒定的一部分。（见图4）如果仅存在变差的普通原
因，随着时间的推移，过程的
输出形成一个稳定的分布并可
预测
如果存在变差的特殊原因，
随着时间的推移，过程的输出
不稳定
二、两种控制措施à系统措施
9通常用来减少变差的普通原因
9通常要求管理层的支持
9工业经验，约占过程措施的
第四节过程控制与过程能力
一、 过程控制要点
à收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标，最终目标是加深对过程的理解，以持续改进为目的；
à研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域，包括行政管理；
à属于系统的问题不要去责难现场人员，要由系统采取措施（理解什么是“控制不足”）；
à属于局部的问题也不要轻易采取系统措施（理解什么是“过度控制”）；
à有用的特殊原因变差，应该保留。
二、
过程能力
A．什么是过程能力
过程在统计受控状态下的变差大小；
过程能力是由造成变差的普通原因确定的；
特性分布服从正态分布；
过程能力通常代表过程本身的最佳性能；
过程能力与技术规范无关。
B．如何计算过程能力
在正态分布的情况下，过程能力用分布的±3σ宽度来描述。
C．四类过程
按过程是否受控及过程特性是否满足技术规范要求(即是否可接受)，分为四类：
I.理想过程，过程受控又满足技术规范要求；
II. 过程受控，不满足技术规范要求，必须降低普通原因造成的过大的
变差；
III. 过程可接受，但存在特殊原因的变差，要找出特殊原因并消除，只
有在个别情况下，如特殊原因已查明，并具有一定的稳定性，消除措施成本过大，顾客特允时可以保留；
IV.
即不受控又不可接受，应采取措施，消除
变差的特殊原因和降低普通原因的变差。
D ．过程控制与过程能力图示
A ．）？
PK P C ,
规范中心值规范上限
规范下限
为两者较小值
PK
PL
PU
C
LSL C
USL
C ???????
?=?=σμσ
μ33
2/)(3PL
PU
P C
C
LSL
USL
C
+=±?=
σ
C P 、C PK 表示过程能力满足技术规范的程度；
C PK 值与σ，技术规范宽度，分布和技术规范的相对位置有关； 当过程均值与规范中心值重合时，C PK =C P 。 B ．典型的能力指数Cpk 与PPM 关系
一、两种不同的质量观
第五节 持续改进
由图大家可以看出，第一种观点是除去坏的全部是好的，第二种观点是尽量往目标值靠拢保证产品的损失最小。
三、
持续改进过程循环的各个阶段
A．分析过程
?本过程应做些什么？
?会出现什么问题？
?本过程正在做什么？
?确定能力。
B．维护（控制）过程
?监控过程性能；
?查找变差的特殊原因并采取措施。
C．改进过程
?改变过程从而更好地理解普通原因变差；
?减少普通原因变差。
第三章了解控制图
第一节 概述
一、控制图的作用
A．什么是控制图
B ．控制图的的益处
à 现场人员了解过程变差并使之达到统计受控状态的有效工具； à 有助于过程在质量上和成本上持续地，可预测地保持下去；
à 对已达到统计受控的过程采取措施，不断减少普通原因变差，以达到提高
质量，降低成本和提高生产率的改进目标；
à 现场人员、支持人员、设计人员、顾客等提供有关过程性能的共同语言； à 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
依据。
二、应用控制的准备工作→建立适用于实施的环境；
→定义过程；
→确定待管理的特性 考虑到:
________顾客的需求；
________当前及潜在的问题区域； ________特性间的相互关系； →定义测量系统，使之具有可操作性；
→使不必要的变差最小。三、控制图的制作步骤
（1）收集数据 （7）修正数据或重新采集数据 （2）画图 （8）重新画图和计算控制限 （3）计算试验控制限 （9）计算过程能力性能和指数 （4）将试验控制限及中心线画在图上 （10）分析过程能力
（5）分析控制图 （11）保持过程、改进过程
（6）分析特殊原因，采取措施消除 （12）控制图制作及应用程序图
图R X ?四、控制图的类别计量型数据控制图，有均值和极差图()、均值与标
准差图（R x ?~图s X ?）、中位数图（图）、单值和移动差图（X-MR 图）等；
B. 计数型数据控制图，有不合格品率的p 图、不合格品数的np 图、不合格数的
c 图、单位产品不合格数的u 图等。
图R X ?）
第二节 均值和极差图（一、收集数据
A．选择子组大小、频率和数据
A.1子组大小——计量型控制图的第一关键步骤就是“合理子组”的确定，这一点
将决定控制图的效果及效率。选择子组应使得一个子组内在该单元中的各样本之间出现变差的机会小。在过程初期研究中，子组一般由4到5件连续生产的产品组合，这样子组内的零件都是在很短的时间间隔内及非常相似的生产条件下生产
出来的，子组内的变差主要是普通原因造成的。对所有的子组样本容量应保持恒定。
A.2子组频率——其目的是检查经过一段时间后过程中的变化。应当在适当的时间收集足够的子组，这样的子组才能反映潜在的变化。在过程的初期研究中，通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组，以便检查过程在很短的时间间隔内是否有其他不稳定的因素存在。
A.3子组数的大小——从过程的角度来看，收集越多的子组可以确保变差的主要原因有机会出现。一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组可以很好的用来检验稳定性，如果过程已稳定，则可以得到过程位置和分布宽度的有效的估计值。
B．建立控制图及记录原始数据
图R X ?X X 通常将图画在R 图上方，下面再接一个数据栏。图和R 图的值为纵坐标，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。
X C．计算每个子组的均值（）和极差（R）
X 画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值（）和样本极差（R），合在一起后它们分别反映整个过程的均值极其变差。
n
X X X X n
+++=Λ21MIN MAX X X ?对每个子组，计算： R=
式中X 1，X 2┉为子组内的每个测量值。n为子组的样本容量。
D．选择控制图的刻度
X X 对于图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差至少应为子组均值（）
之间的差值为初始阶段遇到的最大极差（R）的2倍。建议将R图的刻度值设置为
均值图的刻度值地2倍。
E．将均值和极差画到控制图上
将均值和极差分别画在图上，将各点用直线连接起来从而得到可见的图形和趋
势。简要的浏览所画的点，看它们是否合理，应确保所画的X 和R 点在纵向是对应的。还没有计算控制限（由于没有足够的数据）的初期操作控制图上应清楚的注明“初始研究”字样。
二、计算控制限
R A．计算平均极差（）及过程均值（）
k
X X X k +++=Λ21k R R R R k
+++=
Λ21
1X 2X 式中：k为子组的数量，R 1和为第1个子组的极差和均值，R 2和为第2个子组的极差和均值，等等。
B．计算控制限
计算控制限是为了显示存在变差的普通原因时子组的均值和极差的变化和范
围。控制限是由子组的样本容量以及反映在极差上的子组内的变差的量来决定的。按下式计算极差和均值的上、下控制限：
A UCL 2+=R D UCL R 4=
A LCL X 2?=R D LCL R 3=
式中：、、为常数，它们随样本容量的不同而不同，具体如下表： 4D 2A 3D n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78 4D * * * * * 0.08 0.14 0.18 0.22 3A 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31 2 对于样本容量小于7的情况，LCL R 可能技术上为一个负值。这种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本容量小于（含）6的子组，“同样的”测量结果是可能成立的。
C．在控制图上作出平均值和极差控制限的控制线
R 将平均极差（）和过程均值（）画成水平实线，各控制限画成水平虚线；把线标上记号，在初始研究阶段，这些被称为实验控制限。
三、过程控制解释
对控制限的解释如下：如果过程的零件的变异性和过程的均值保持在现有 水平，单个的子组极差（R）和均值（）回单独的随机变化，但它们回很少超出
X
控制限，且数据中不会出现与随机变化产生的图形有明显不同的图形或趋势。分
析控制图的目的在于识别过程变化性的任何证据或过程均值没有处于恒定的水平的证据，进而采取适当的措施。
A．分析极差图上的数据点
控制限之内的图形或趋势——当出现非随机的图形或趋势时，尽管所有的极差都在控制限之内，也表明出现这种图形或趋势的时期内过程失控或过程分布宽度发生变化。这种情况会给出首次警告：应纠正不利条件。
A.1超出控制限的点——出现一个或多个点超出任一控制限是该点处于失控状态的主要证据。只存在普通原因引起的变差的情况下超出控制限的点的机会很小，我们便假使超出的点是由于特殊原因造成的。因此，对超出控制限的任何点都应立即进行分析，找出存在特殊原因的信号，对任何超出控制限的点作标记，以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。
超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种： z控制限计算错误或描点时描错；
z零件间的变化性或分布的宽度已经增大（变坏），这种增大可以发生在某个时间点上，也可能是整个趋势的一部分；
z测量系统变化（不同的检验员或量具）；
z测量系统没有适当的分辨力。
有一点位于控制限之下（对于样本容量大于等于7的情况），说明存在下列情况的一种或几种：
z控制限或描点错误；
z分布的宽度变小（变好）；
z测量系统已改变。
A.2链——有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势：
9连续7点位于平均值的一侧；
9连续7点上升（后点等于大于前点）或下降；
高于平均极差的链或上升的链说明存在下列情况之一或全部：
à输出值的分布宽度增加（变坏），其原因可能是无规律的（设备工作不正常或螺栓松动等）或过程中的某个要素变化（如使用新的很不一致的原材料）等； à测量系统改变（如新的检验员或量具）。
低于平均极差的链或下降的链说明存在下列情况之一或全部：
à输出值的分布宽度减小（变好）；
à测量系统改变。
A.3明显的非随机图形——随机的数据（普通原因）有时也可能表现出非随机（特殊原因）的假象。非随机图形的例子：明显的趋势，周期性，数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的关系（如第一个读数总是最大值）等。
各点与的距离：一般地，大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，R
大约1/3的点落在其外的2/3的区域。
如果显著多于2/3以上的描点落在离很近之处（对于25个子组，如果超过
R
90%的点落在控制限1/3的区域），则应对下列情况一种或更多种进行调查：
y控制限或描点已计算错或描错；
y过程或取样方法分层；
y数据已经过编辑（极差与均值相差甚远的几个子组被更改或剔除）。
R 如果显著少于2/3以下的描点落在离很近的区域（对于25个子组，如果有40%或以下的点落在中间1/3的区域），则应对下列情况一种或两种进行调查： y 控制限或描点计算错或描错； y 过程或取样方法分层（过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个不
同过程流的测量值）；如输入材料批次混淆
B.识别并标注特殊原因（极差图）
对于极差数据内每个特殊原因进行标注，作一个过程操作分析，从而确定该原因并改进对过程的理解。应意识到有些特殊原因可以通过减少极差的变差而对过程改进起到积极作用，须对这样的特殊原因进行评定，以便在过程的适当地方使之固定下来。为了将生产的不合格输出减到最小以及获得诊断用的新证据，及时分析问题是很重要的。控制图本身就是问题分析的有用的工具，来自控制图的统计输出是解决问题合适的开始点。可以配合其它方法，如排列图、因果图等。
C．重心计算控制限（极差图）
在进行初次过程研究或重心评定过程能力时，失控的原因已被识别和消除或制度化，然后应重心计算控制限，以排除失控时期的影响。重心计算新的平均极差（R ）和控制限后应确保所有的极差点表现为受控，如有必要重复识别/纠正/重心计算的过程。
X R 由于出现特殊原因而从R 图中去掉的子组，也应从图中去掉。修改后的和
R A X
2±可用于重心计算均值的控制限（）。
D．分析均值图上的数据点
当极差受统计控制时，则认为过程的分布宽度——子组内的变差是稳定的。然后应对均值进行分析看看在此期间过程的位置是否改变。
D.1超出控制限的点——出现一点或多点超出任一控制限是该点处于失控状态的主要证据。
一点超出均值控制限通常说明存在下列情况中的一种或几种： 控制限或描点错误；
过程已改变，或是在当时的那一点（一件独立事件）或是一种趋势的一部分； 测量系统发生变化（不同检验员、量具）。
D.2链——有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势： 9 连续7点位于平均值的一侧；
9 连续7点上升（后点等于大于前点）或下降；
与过程均值有关的链通常说明存在下列情况之一或全部： à 过程均值已改变； à 测量系统改变。
D.3明显的非随机图形——非随机图形的例子：明显的趋势，周期性，在控制限内点的异常分布宽度，或子组内数据间的相关性等。
各点与的距离：一般地，大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域
内，大约1/3的点落在其外的2/3的区域；大约1/20的点应落在控制限较近之处；大约1/150的点落在控制限之外，但认为是受控的稳定系统的一部分——就是说，约99.73%的点位于控制限内。
如果显著多于2/3以上的描点落在离很近之处（对于25个子组，如果超过90%的点落在控制限1/3的区域），则应对下列情况一种或更多种进行调查： y 控制限或描点已计算错或描错； y 过程或取样方法分层；每个子组包含从两个或多个具有不同均值的过程流的测
量值；
y 数据已经过编辑。
如果显著少于2/3以下的描点落在离很近的区域（对于25个子组，如果有40%或以下的点落在中间1/3的区域），则应对下列情况一种或两种进行调查： y 控制限或描点计算错或描错；
y 过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个不同过程流的测量值。
E．识别和标注特殊原因（均值图）
对于均值数据中每一个显示处于失控状态的条件进行一次过程操作分析，以确定特殊原因产生的理由，并纠正该状态防止它再出现。具体参见极差图中的解释。
F．重心计算控制限（均值图）
请参见极差图中的说明。
G．为了继续进行控制延长控制限
当首批数据都在实验控制限之内，延长控制限使之覆盖将来的一段时期。如果过程中心偏离目标值，还希望调整过程使之对准目标值。这些控制限可用来继续对过程进行监控。
子组容量的变化将影响平均极差以及极差和均值图的控制限。如：减小样本容量但增加抽样频率，这样可以在不增加每天抽样零件总数的情况下，更快的检测到大的过程变化。为了调整新的样本容量对应的中心线和控制限，应采取如下措施：
G.1估计过程的标准偏差（σ
?）用现有的子组容量计算： 2/?d R =σ
R 式中为子组极差的均值，d 2随样本容量变化的常数，具体如下： n
2 3 4 5 6 7 8 9 10 d 2
1.13
1.69
2.06
2.33
2.53
2.70
2.85
2.97
3.08
G.2按照新的子组容量查表得到系数d 2、 计算新的极差和控制限：
，和、243A D D 2*?d R σ
=新
{品质管理S统计}nrl中文译名统计过程控制系统
{品质管理S统计}nrl中文译名统计过程控制系统
目录第一篇SPC概述1 1．1SPC定义1 1．2SPC主要用途1 第二篇DOSOFTSPC产品介绍2 2．1D OSOFT SPC产品体系2 2．2D OSOFT SPC产品特点3 2．3D OSOFT SPC功能特色4 2．4D OSOFT SPC功能介绍6 2．4．1 DosoftSPC数据采集6 2．4．2 DosoftSPC过程监控8 2．4．3 DosoftSPC质量追溯9 2．4．4 DosoftSPC统计分析10 2．4．5 DosoftSPC质量改进17 2．5D OSOFT SPC操作流程24 2．6D OSOFT SPC软件优势25 第三篇常见问题26
第一篇SPC概述 1．1SPC定义 SPC（StatisticalProcessControl）中文译名“统计过程控制系统”，是应用于企业质量管理的至为有效的方法和工具，六西格玛的核心工具之一。它运用数理统计的方法，对过程进行监控，对检测所得的各种质量数据进行统计分析，保证过程的稳定，提高过程能力，帮助质量管理人员有效的分析和解决质量问题，不断提升品质，有效地减少不良品的产生，从而大幅降低企业的成本，提高企业的经济效益和核心竞争力。 1．2SPC主要用途 企业质量管理三境界： ●质量检验阶段：企业只进行质量的检验，不进行分析 ●质量分析阶段：企业采用EXCEL等简单工具，进行部分，不定期的问题分析●质量控制阶段：建立质量控制平台，进行预警，监控，分析，控制的闭环控 制系统。 1、采用国际标准的质量过程控制系统，建立了从数据采集，过程监控，图形分 析，过程控制的闭环控制平台——提高管理水平，加强质量意识。 2、提供了基于网络和数据库的数据分析工具，改变传统手工的简单烦琐图形绘 制——提高办公效率，降低劳动强度，创造个性化工作环境。 3、建立统一分析标准，固化先进管理模式，保存完整质量数据——避免人为因
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
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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
【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)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。
SPC统计过程控制系统
SPC统计过程控制系统 1先进的管理理论基础 依最新版的ISO9000/QS9000研发而成，完全符合标准的要求。 我单位拥有多位质量管理专家，并参与国家相关质量标准的制定，确保本软件应用的管理理论的先进性和行之有效。 2良好的系统开放性 系统采用分布式构造，提高了系统的抗风险能力，减轻了网络负担，加快了系统运行速度。良好的系统开放性可以方便用户的个性化设置，适应各类企业各种流程和工艺，而且为企业将来可能出现的结构调整提供了系统保证。 方便灵活的数据收集方式 手工输入：将检验表单或数据人工输入系统 自动采集：利用自动化技术实时采集仪器数据 数据导入：已有数据可以方便、安全的导入系统
自定义企业管理框架: 自定义企业产品结构、质量特性，灵活的企业管理框架设置，模板化的产品异常现象、原因、缺陷管理，完善的部门、人员、安全、日志管理。 自定义报警规则: 针对不同的质量特性制定一个或多个报警设置，每一个报警设置可以有一个或多个报警规则，每一个报警规则在国家标准的基础上可以自行定义。 自定义图形显示界面风格: 个性化设置图形的颜色、渐变，正常点、异常点颜色、大小、形状，设定结果自动保存。 数据导入导出: 方便的数据导入导出功能保护了客户现有数据资源，降低了项目投资成本，提高了系统的数据共享性。 可修改的报表模板: 报表采用Excel模板设计，用户可通过修改Excel模板实现系统报表的格式调整。 3实时自动监控报警预防不合格品产生 可自行定义控制规则，对生产状况实时监控，出现异常自动预警，有效防止不良品的产生。
4功能强大的图形分析工具 图形丰富准确 平均值－极差控制图（-R）、平均值－标准差控制图（-S）、单值－移动极差控制图（X-R）、中位数－极差控制图（-R）不合格品率控制图（图）、不合格品数控制图（图）、不合格数控制图（C图）、单位产品不合格数控制图（图）、DPMO分析图、直通率分析图、直方图、排列图、散布图、波动图、推移图、过程能力指数计算（Cp,Cpk，Pp,Ppk）等，其中过程能力指数计算包括QS9000要求的过程能力指数运算。
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：
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%
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。
Control)中文译名统计过程控制系统
目录 第一篇 SPC概述1 1．1SPC定义1 1．2SPC主要用途1 第二篇 DOSOFTSPC产品介绍2 2．1D OSOFT SPC产品体系2 2．2D OSOFT SPC产品特点3 2．3D OSOFT SPC功能特色4 2．4D OSOFT SPC功能介绍6 2．4．1 DosoftSPC数据采集6 2．4．2 DosoftSPC过程监控8 2．4．3 DosoftSPC质量追溯9 2．4．4 DosoftSPC统计分析10 2．4．5 DosoftSPC质量改进17 2．5D OSOFT SPC操作流程24 2．6D OSOFT SPC软件优势25 第三篇常见问题26
第一篇 SPC概述 1．1 SPC定义 SPC（Statistical Process Control）中文译名“统计过程控制系统”，是应用于企业质量管理的至为有效的方法和工具，六西格玛的核心工具之一。它运用数理统计的方法，对过程进行监控，对检测所得的各种质量数据进行统计分析，保证过程的稳定，提高过程能力，帮助质量管理人员有效的分析和解决质量问题，不断提升品质，有效地减少不良品的产生，从而大幅降低企业的成本，提高企业的经济效益和核心竞争力。 1．2 SPC主要用途 企业质量管理三境界： ●质量检验阶段：企业只进行质量的检验，不进行分析 ●质量分析阶段：企业采用EXCEL等简单工具，进行部分，不定期的问题分析●质量控制阶段：建立质量控制平台，进行预警，监控，分析，控制的闭环控 制系统。 1、采用国际标准的质量过程控制系统，建立了从数据采集，过程监控，图形分 析，过程控制的闭环控制平台——提高管理水平，加强质量意识。 2、提供了基于网络和数据库的数据分析工具，改变传统手工的简单烦琐图形绘 制——提高办公效率，降低劳动强度，创造个性化工作环境。 3、建立统一分析标准，固化先进管理模式，保存完整质量数据——避免人为因 素，减少员工流失带来的损失，保证系统可持续稳定运行。 4、真正实现了过程监控，事前预警，问题分析，及时解决质量控制手段—— 大幅降低不良品率，减少停工损失，节省大量时间和金钱。
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；