全套SPC控制图制作办法
怎么做产品的SPC控制图？
怎么做产品的SPC控制图？实践证明，通过SPC控制图，可以帮助我们及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性。
那么，产品的SPC控制图该怎么做呢？深圳天行健六西格玛咨询公司简析如下：步骤一：确定需要监控的关键质量特性（CTQ）首先，需要确定产品制程中的关键质量特性（CTQ），也就是对产品质量有重要影响的特性。
这些特性可能包括尺寸、重量、硬度等。
确保选择的特性能够准确反映产品的质量。
步骤二：收集数据收集与所选特性相关的数据，包括每个制程批次或样本的测量结果。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和控制。
步骤三：计算统计参数根据收集到的数据，计算统计参数，如平均值、标准差等。
这些参数可以帮助我们了解制程的中心位置和变化程度。
步骤四：绘制控制图根据所选特性的统计参数，绘制SPC控制图。
常见的控制图有X-Bar图、R图、S图等。
控制图上通常包括中心线、控制界限和数据点。
通过观察数据点的位置和分布，可以判断制程是否处于控制状态。
步骤五：分析控制图分析控制图上的数据点，判断制程是否处于控制状态。
如果数据点在控制界限内波动，说明制程是稳定的；如果数据点超出控制限，说明制程存在异常变化。
根据分析结果，可以采取相应的纠正措施，以确保制程的稳定性和一致性。
步骤六：持续监控和改进SPC控制图是一个持续监控和改进的过程。
定期更新数据，并根据新的数据绘制控制图，以监控制程的变化。
同时，根据控制图的分析结果，不断改进制程，以提高产品质量。
总而言之，SPC控制图是一个简单而有效的工具，可以帮助我们实现产品质量的稳定和一致。
通过正确使用SPC控制图，我们能够及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性，提高客户满意度。
SPC控制图的绘制方法和判断方法
1
主要内容
➢ 绘制程序 ➢ 各类控制图作法举例 ➢ 控制图旳观察与判断
2
绘制程序
3
1 拟定受控质量特征 即明确控制对象。一般应选择能够计量(或计数)、技术上可
控、对产品质量影响大旳关键部位、关键工序旳关键质量特征
2 选定控制图种类 3 搜集预备数据 4 计算控制界线
多种控制图控制界线旳计算措施及计算公式不同，但其计算
中。
如
L1=14.0
S1=12.1
……
……
• 计算最大值平均值L 、最小值S、平均极差R和范围中值M：
k
k
L
Li
i 1
341.9
13.68
Si
i 1
308.1 12.32
k
25
k
25
R L S 13.68 12.32 1.36
M L S 13.68 12.32 13.00
L—S图用 A9
2.695 1.826 1.522 1.363 1.263 1.914 1.143 1.104 1.072
9
各类控制图作法举例
10
1 x R 控制图（平均值——极差控制图）
• 原理：
x图又称平均值控制图，它主要用于控制生产过程中产品质量
特征旳平均值；
R图又 称极差控制图，它主要用于控制产品质量特征旳分散。
UCL x 2.66Rs 1.312 2.66 0.284 2.067 LCL x 2.66Rs 1.312 2.66 0.284 0.557 Rs图： CL RS 0.284 UCL 3.267 0.284 0.929
• 作x—Rs分析用控制图。（图7）
19
统计过程控制作图步骤
统计过程控制(SPC)作图步骤一、SPC作图步骤1. 确定SPC控制点,选择适合的控制图类型2. 建立分析用控制图2.1确定样本组数和样本容量.根据取样检验的可能性和必要性来确定打点频度，使组内变差小，组间变差大；一般可使用等时抽样方法；通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数。
2.2 收集数据，运用minitab统计软件作分析用控制图，主管工程师对异常情况分析原因，采取措施，消除异常因素。
补充数据，重新计算控制界限，直到找到统计受控状态，进行初始过程能力研究分析。
3．建立控制用控制图3．1主管工程师把统计受控状态下（稳定状态）确定的控制图转化为控制用控制图，在控制图标准格式上按适用的控制界限作图。
现场操作人员进行生产控制，并对SPC控制点按确定的打点频度以时间先后在控制图上打点。
4、诊断与解决问题4．1主管工程师定期对SPC控制点进行诊断，对发现的问题进行根本原因分析，提出解决措施，消除产生异常的原因，必要时调整控制界限。
4．2 SPC应用分析主管工程师定期对SPC控制点应用情况进行分析，计算过程能力指数，分析过程能力改进情况，需要时调整过程。
二、建立控制图，进行控制的一般步骤：（以X-R图为例）（1）确定SPC控制点、样本组数和样本容量,选择适合的统计技术、控制图类型（2）收集k组预备数据(也称为参考数据)，计算每一个样本的均值与极差。
(通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数。
) （3）首先计算k个样本极差的均值,记为R，这便是R控制图的中心线。
并计算R图的控制限。
（4）作R图，将各样本点与控制限进行比较，检查数据点有无失控或异常模式。
对发现的失控或异常进行分析，找出原因。
（5）剔除异常的子组，重新计算R图CL，UCL，LCL，再次确认所有点受控。
必要时，可以反复“识别-纠正-重新计算”这一过程，直到所有点受控。
（6）当异常的子组剔除后，用留下的子组数据，计算R和X，并计算它们的上下控制界限。
SPC及控制图制作规程
1.目的为确定生产现场控制图，测算过程能力（Cpk）值、确定过程能力，特制定本文件；2.适用范围本文件适用于本公司PPAP及APQP要求计算过程能力的测算及控制图绘制过程，同时包括所有提及适用本文件的测算；3.职责范围本文件由技术部编制，技术部为本文件的实施部门，负责控制图的编制及过程能力的测算；4.数值4.1子组容量控制图每组数据容量5件，每次计算应至少取值25组；4.2取值取值应使用符合要求的量具，在生产过程受控的情况下由同一人连续进行取值操作。
4.3数值计算4.3.1 子组均值：每组五个数值的和除以五；4.3.2 子组级差：每组五个数值中最大值减去最小值；4.3.3 均值：各子组均值之和除以子组数量4.3.4 极差：各子组极差之和除以子组数量5.绘制控制图5.1绘制均值图5.1.1测算上控制线公式：4.3.3均值+4.3.4极差×0.65.1.2测算下控制线公式：4.3.3均值-4.3.4极差×0.65.1.3绘制均制图将图纸公差、上公差限、下公差限以及4.3.3均值、5.1.1上控制线、5.1.2下控制线分别以直线方式绘制在均值图相应位置。
拟制：审核：批准：5.2绘制极差图5.1.1测算上控制线公式：4.3.4极差×2.15.1.2测算下控制线极差图下控制线为05.1.3绘制均制图将图纸公差、上公差限、下公差限以及4.3.3均值、5.1.1上控制线、5.1.2下控制线分别以直线方式绘制在均值图相应位置。
5.3过程判稳5.3.1填充控制点将各子组计算所得的4.3.1子组均值以及4.3.2子组级差，分别对应各自序号在《均值-极差（X-R）控制图及过程能力CPK分析》表对应位置填充控制点。
并将相邻的2个控制点用直线链接起来，如出现一下情况之一即表明过程出现表差，过程不稳。
应立即暂停生产、查找变差原因：1任何超出控制限的点2连续7点全在中心线之上或下3连续7点上升或下降4任何其他明显非随机的图形6.测算过程能力（Cpk）值6.1测算标准偏差使用4.3.4中测算出的极差值乘以2.3；6.2测算差值使用图纸工程规范减去4.3.3中测算出的均值的绝对值；6.3测算公差图纸所规范公差的上公差限加上下公差限的绝对值；6.4测算过程能力（Cpk）值测算公式：（5.3公差-5.2差值×2）/（5.1标准偏差×6）。
SPC制图步骤
硬度的SPC使用单值移动极差控制图。
考入数据，数据应按喷涂时间先后顺序排列，按下图点击
选C1，点击I-MR选项（P）选择判异准则
点击确定，生成图形，根据图形分析异常原因
底层厚度SPC采用均值-极差控制图。
数据计算方法为取两个操作者测量结果的平均值，6个数据变为3个数据，分别输入MINITAB中，图中取的是后25个数据，按时间排列，按下图点击。
点击XBAR-R选项（P）
输入均值和标准差
选检验，选判异准则
点确定出图，分析原因。
如果原因确实难以分析，可以只选判异中的第一个。
出图如下：。
手把手教你SPC控制图怎么做以及SPC控制图分类
手把手教你SPC控制图怎么做以及SPC控制图分类SPC控制图是SPC统计过程控制的核心工具，是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，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图，是质量控制的行之有效的手段。
SPC控制图的种类有很多，但核心思想均为预防，这里用二十个字总结SPC控制图的预防原则：查出异因，采取措施，保证消除，纳入标准，不再出现。
02、SPC控制图构成无论哪类SPC控制图，图中都会包括三条线：1.控制上限(UCL)；2.中心线(CL)；3.控制下限(LCL)。
其中UCL和LCL由实际需求得来，因此了解“需求”非常重要。
03、SPC控制图的分类SPC控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表：计量型控制图:I-MR(单值移动极差图)Xbar-R(均值极差图)Xbar-S(均值标准差图)计数型控制图:P(用于可变样本量的不合格品率)np(用于固定样本量的不合格品数)u(用于可变样本量的单位缺陷数)c(用于固定样本量的缺陷数)04、深入浅出制作SPC控制图1、I-MR控制图（单值移动极差控制图）用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合，图表内包含单值控制图和移动极差控制图。
单值控制图中每个点代表每个数值的大小，移动极差控制图每个点的数值等于该点与前一个点数值的差值的值。
2、Xbar-R控制图（平均值极差控制图）用于查看对连续性数据分组（子组n＜10）的控制情况，图中包含样本均值控制图和样本极差控制图。
样本均值控制图中每个点代表每组样本平均值的大小，样本极差控制图每个点数值等于该组样本平均值的大值与小值差值。
多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。
3、Xbar-S控制图（平均值标准差控制图）与Xbar-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。
适用于查看对连续性数据分组（子组n≥10）的控制情况，图中包含样本均值控制图和样本极差控制图。
SPC管制图的制作与分析
SPC管制图的制作与分析管制图指用来判断流程是否稳定，有无机会或特殊变异原因的统计分析管理工具，主要是藉由实际品质特性与根据过去经验的管制界限来作比较，按时间先後顺序来判别产品品质是否安定的一种图形，并研究其变异来源以监视、控制和改善流程。
各类常规SPC管制图1．X-R控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。
X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。
2．X-s控制图与X-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。
3．Me-R控制图与X-R图也很相似，只是用中位数（Me）图代替均值（X）。
4．X-Rs控制图多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。
5．p控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合，使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据；它用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等。
6．np控制图用于控制对象为不合格品数的场合。
设n为样本，p为不合格品率，则np为不合格品数。
7．c控制图用于控制一部机器，一个部件，一定长度，一定面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。
焊接不良数/误记数/错误数/疵点/故障次数8．u控制图当上述一定的单位，也即n保持不变时可以应用c控制图，而当n有变化时则应换算为平均每项单位的不合格数后再使用u控制图。
品保手法质量计划、抽样方案设计、SPC（统计过程控制）、MCA（测量能力分析）、DOE（实验设计）等。
能力分析直方图（Histogram）、四分盒子图（Quantile Box Plot）、正态检验图（Normal Quantile Plot）等。
问题分析柏拉图（Pareto Chart）、散布图（Scatter Plot）、趋势图（Trend Chart）、饼图（Pie Chart）、极端点盒子图（Outlier Box Plot）等。
SPC控制图--P-chart制作方法（EXCEL2013）
SPC控制图--P-chart制作方法（EXCEL2013）SPC控制图是对过程质量加以测定、记录，来分析和判断工序是否处于稳定状态，从而进行质量控制管理的统计过程控制技术的核心工具。
分为两大类七种基本图表：计量型：IX-MR（单值移动极差图）、Xbar-R（均值极差图）、Xbar-s（均值标准差图）；计数型：P（可变样本量的不合格品率）、NP（固定样本量的不合格品数）、U（可变样本量的单位缺陷数）、C（固定样本量的缺陷数）。
怎么用EXCEL2013来实现呢？先来说明P（可变样本量的不合格品率）（即P-chart）如何使用EXCEL2013来制作的。
1.数据准备。
注意：图表红色方框蓝色填充部分无内容。
2. 以不良率数据（B49:AB49）绘制带数据标记的折线图。
框选"B49:AB49"--"插入"--"插入折线图"--"带数据标记的折线图"--调整图表位置大小。
3.添加UCL上限。
右键绘图区--"选择数据"--"添加"--"图例项"--"编辑数据系列"--"系列名称"--"系列值"--确定--"水平轴标签"--"轴标签"--"轴标签区域"--确定--确定。
系列名称：='不良率控制图（P chart）'!$B$51系列值：='不良率控制图（P chart）'!$C$51:$AC$51轴标签区域：='不良率控制图（P chart）'!$C$48:$AC$484.添加LCL上限。
右键绘图区--"选择数据"--"添加"--"图例项"--"编辑数据系列"--"系列名称"--"系列值"--确定--"水平轴标签"--"轴标签"--"轴标签区域"--确定--确定。
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峰度 (Kurtosis)
预估不良率〈PPM〉(Out of Spec.)
#VALUE!
Ca
CPU
CPL
Cp
Cpk
0
- 3S
0
5
11.00
10
15
+ 3S
23.00
26.00
20
25
30
单值和移动全距（Ｘ-ＭＲ）控制图
产品件号 产品名称 控制项目
规 格 标 准 群組数大小 控 制 X
上限 USL
上限 UCL
中心限CL
总组数 中心限CL
0.00 机 组
抽样方法
测量单位
下限 LSL
下限 LCL
0.00 测 量 者
日期
日期/ 时间
批 号 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 样
本
测
定
值
ΣＸ Ｘ R
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#VALUE!
制Ｘ
图
0.50
过程能力分析
Std.Dev.=
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Sig1m2a = 0.0013
R
1.00
控
ＰＰＫ= PP =
制
图
0.50
Ca = ＣＰＫ=
CP =
0.00
Grade =
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
备注及原因跟
踪:
部门:
0 1
0.8
0.6
0.4
0.2
0.8200 0.8500 0.8000 0.8200 0.8400
0.8000 0.8400 0.8400 0.8000 0.8300
AVG = 0.8188
MIN = 0.74
MAX = 0.85
N = 50
σ = 0.0206
Cp = 1.30 PC% = 77.1%
Cpk = 0.99 PCk% = 100.8%
規格下限 LSL
控制上限UCL (X)
控制下限LCL (X)
标准差 (Std.Dev.)
标准差 (Sigma Hat)
0.00
偏离(Skewness)
峰度 (Kurtosis)
预估不良率〈PPM〉(Out of Spec.) Ca
#VALUE!
CPU
CPL
Cp
Cpk
0 0.000
- 3S
5.000
11.00
LSL : 0.72
DATE :
PROCESS:
TOL : 0.16
MIN UNIT : 0.001
ITEM:
0.8100 0.8300 0.8200 0.8200 0.8200
0.8100 0.8300 0.8300 0.8300 0.8300
0.8200 0.8100 0.8400 0.8100 0.8200
> USL 蓝色
< LSL 红色
0 总数 (Cou0nt)
0
0
0
其他
平均值 (Average)
最小值 (Minimum)
最大值 (Maximum)
中位数 (Median)
群組数大小(n)
規格上限 USL
規格下限 LSL
控制上限UCL (X)
控制下限LCL (X)
标准差 (Std.Dev.)
标准差 (Sigma Hat)
0.00
偏度 (Skewness)
0.8300 0.8400 0.8100 0.8300 0.8200
MEAN :
0.8
0.8200 0.8400 0.7800 0.7800 0.8100
0.8200 0.8100 0.8300 0.8100 0.8200
0.7400 0.8300 0.8400 0.8200 0.8200
Xo :
0.8200 0.7600 0.8500 0.8200 0.8200
本
测
定
值
ΣＸ Ｘ MR
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE!
中心限CL
总組数 中心限CL
图 MR 图 0.00 0.00
制造 部门
机组
控制图编号： 样品容 量／频 率 抽样方法
测量单位
下限 LSL
下限 LCL
0.00 测 量 者
日期
日期/ 时间
批 号 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 样
#NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM!
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
S
1.00
控
ＰＰＫ= PP =
制
Ca =
图
0.50
ＣＰＫ=
CP =
0.00
Grade =
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
备注及
原因跟踪:
X 和 R 中位数 图
产品件号 产品名称
规 格标
上限 USL
准 每组数大小 控 制 X
上限 UCL
图 R图 制造 0.00 部 门
控制图编号： 期间
控制项目
月日
合 计 ΣＸ＝ ΣＲ＝ 0.00
测量值的判定条件 > USL 蓝色 < LSL 红色
Ｎ＝ 平 均
Ｘ＝ R= 0.00
x
1.00
控
制Ｘ
图
0.50
0.00 1
R
1.00
控
制
图
0.50
0.00 1
备注及原因跟
踪:
2 2
预估不良率 (PPM)
#VALUE!
3 3
4 4
5 5
6 6
过程能力分析
Std.Dev.=
本
ΣＸ＝ ΣＲ＝ 0.00
测
计量数值的判定条件
定
> USL 蓝色
值
< LSL 红色
ΣＸ 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
上限 USL
上限 UCL
图 S图 制造 #VALUE! 部 门
控制图编号： 期间
控制项目
中心限CL
总组数 中心限CL
#VALUE! 机 组
抽样方法
测量单位
下限 LSL
下限 LCL
#VALUE! 测 量 者
日期
日期/ 时间
批 号 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 样
5 0
0.701500 0.720500 0.739500 0.758500 0.777500 0.796500 0.815500 0.834500 0.853500 0.872500 0.891500 0.910500 0.929500
X—S 控 制 图
产品件号 产品名称
规 格 标 准 每组数大小 控 制 X
5月22日
合 计 ΣＸ＝ ΣS＝ #VALUE!
测量值的判定条件
> USL 蓝色 < LSL 红色 Ｎ＝
平 均 Ｘ＝ S= #VALUE!
x
1.00
控
制Ｘ
图
0.50
预估不良率 (PPM)
#VALUE!
製程能力分析
Std.Dev.=
0.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Si1g3ma =#VALUE!14