spc统计过程控制软件破解版
统计过程控制(SPC)
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统计过程控制（SPC）
SPC的基本概念 控制图原理 常规（休哈特）控制图 控制图的判断准则 常用控制图的计算 通用控制图 过程能力与过程能力指数
统计过程控制（SPC）
SPC的基本概念
• SPC的涵义 SPC是英文Statistical Process Control（统计过程控制）
C B A
准则：连续9点落在中心线同一側。
LCL
准则：连续6点递增或递减。
准则：连续14点中相邻点上下交替。
准则：连续3点中有2点落在中心线同一側的B区之外。
准则：连续5点中有4点落在中心线同一側的C区之外。
准则：连续15点在C区的中心线上下。
准则：连续8点在中心线两側，但无一在C区中。
统计过程控制（SPC）
统计过程控制（SPC）
• 控制图的作用 控制图的作用是：及时告警。体现SPC与SPD的贯彻
预防原则。 控制图是SPC与SPD的重要工具，用以直接控制与诊断 过程，故为质量管理七个工具的核心。
质量管理七个工具：因果图（Cause-effect diagram）， 排列图（Pareto diagram），直方图（Histogram），散 步图（Scatter diagram），控制图（Control chart），分 层法（Stratification），检查表（Check list）。 贯彻预防原则的“20字方针”：
u控制图的控制线为：
UCL = u + 3 u / n CL = u
LCL = u - 3 u / n
式 否中则:控u制=线 呈ci /凹凸ni 状，。ci为样本的不合格数。样本容量n最好恒定，
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样表 统计过程控制(CPK、PPK、CMK)
说明： 1. 本表格根据公司原有表格更改，如有不妥之处，欢迎指正。 2. 工作簿保护无密码。 3. 浅黄色部分为填写部分。 4. 复制的数据建议使用选择性粘帖选择粘帖数值格式。
极 差 UCL r
制程能 力分析
估计标准差
CP
Ca
12.80%
CPK
1.221
统计标准差
PP
PPK
0.059513591 1.4002404
0.0637563 1.3070605 1.1397568
等级 C
统计标准差（50个）
0.06227785
编制：
日期：
审批：
CM CMK 结果说明: 1.338089 1.149686 1.33>CPK≥1.00，制程能力稍 好 日期：
146.8 146.72
146.8 146.72
146.7 146.68 146.72 146.66 146.72 146.86 146.72 146.72 146.66 146.72 146.86 146.72 146.8 146.72 146.8 146.8 146.74 146.8 146.72 146.8 146.8 146.74 146.8 146.72
中远（江门）铝业有限公司
过程能力研究（X—R法）
产品型号 产品名称 测量项目 测量仪器 日期/ 时间 测量 部门 安质部 规 格 标准
群组数大小
管
制
X
图
R图 0.29 0.1387 单位：mm 17 18
取样地点 取样方式 机台 测定者 19 20 21 22 23 24
上限 USL 规格中心 下限 LSL
146.7 146.82 146.76
ΣＸ Ｘ均值 R
SPC统计过程控制v1.0
随时都在发生!
所造成的品质 影响是可接受的!
迈丹科技(厦门)有限公司 MDAN (XIAMEN) Technology Limited.
2020/4/20
6
SPC统计过程控制基础概念
(2)质量变异性质的分类 引起质量变异的原因按性质可以分为偶然性原因和系统性原因两类：
A.偶然性原因（偶然波动）
偶然性原因是一种不可避免的原因，经常对质量变异起作细微的作用，这种原 因的出现带有随机性，其测度十分困难，因此不易消除。
525
532
408
273
139
45
27
16
Pk 0.0209 0.0807 0.1562 0.2015 0.1949 0.1509 0.0973 0.0538 0.0260 0.0112 0.0043
Nk
54
211
407
525
508
394
254
140
68
29
11
从上表中我们发现实验结果与理论结果很接近!
0 1 2 ……n p0 p1 p2 ….pn 其中
p(n, ) p( n) e. n , n 0,1,2,... n!
泊松分布（Poisson distribution，也译为布瓦松分布，布阿松分布，波以松分布等） 是一种统计与或然率学里常见到的离散或然率分布（discrete probability distribution），由法国数学家西莫恩·德尼·布瓦松（Siméon-Denis Poisson）在 1838年时发表。 泊松分布的概率密度函数为:
统计过程控制SPC-2011
QS9000的SPC手册中是7点。 判别2犯第一类错误的概率 为 ＝2（0.9973/2）9＝0.38%
判别3犯第一类错误的概率为 2 p(n) (0.9973)n 0.273%, (n 6) n!
判别4是数据分层不够的问题， 通过统计模拟试验得出 ＝0.4%
2 C 0.0228 0.9973 0.3048%
8、工作班次
均值和极差图 均值和标准差图 单值和移动极差图
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
区分合格品 与不合格品
区分偶然波动 与异常波动
规范界限与控制界限的区别？
规范界限：区分合格品与不合格品 控制界限：区分偶然波动与异常波动
判别1犯第一类错误的概率为 0 ＝0.27%
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
•举例
控制图应用实例
过程能力＆过程绩效
USL LSL (当USL、LSL都存在时） ˆ 6 USL x USL LSL Cpu （当USL存在时） Pp (当USL、LSL都存在时） ˆ 3 6 x LSL USL x Cpl （当LSL存在时） Ppu （当USL存在时） ˆ 3 3 USL x x LSL x LSL Cpk Min（ ， ） Ppl （当LSL存在时） ˆ ˆ 3 3 3 x （USL LSL）2 USL x x LSL Ppk Min（ ， ） k ， 3 3 （USL LSL）2 Cp 称为偏移系数 , 其分子称为偏移量。 则Cpk也可以这样计算： Cpk Cp（ 1 k)
SPC统计过程控制-新版new课件 (一)
SPC统计过程控制-新版new课件 (一)SPC统计过程控制-新版new课件，是一种管理生产过程中的质量控制方法，通过采集数据分析，对生产过程定量控制，确保产品质量达到标准。
下面将从以下几个方面介绍SPC统计过程控制-新版new课件。
1. SPC统计过程控制的基本原理SPC统计过程控制是通过收集生产过程中产生的数据，对数据进行统计分析，并运用控制图来反映自然变异和异常变异的规律，及时采取措施控制生产质量，提高产品的可靠性和稳定性。
其基本原理是建立适合产品特性的控制图，控制图中设置限制线，收集数据，并及时判断产品质量情况，保证生产质量稳定。
2. SPC统计过程控制-新版new课件的操作流程SPC统计过程控制-新版new课件的操作流程大致分为以下五个步骤：①建立控制图：确定适合产品特性的控制图，根据该控制图的限制线设置范围，确定采集数据点的上下限。
②数据采集：统计收集生产过程中每个数据点的数值，并进行记录和保存。
通常采用软件来收集和分析数据，充分保证数据的准确和可靠性。
③控制图分析：将统计收集的数据点输入SPC统计过程控制-新版new课件软件进行分析，并根据控制图的限制线进行判别，分析是否异常，及时采取措施。
④异常处理：当控制图表现为偏离控制线范围时，根据异常情况采取措施及时处理。
⑤持续改进：每周收集和分析数据，并制定改进计划，不断优化生产过程的控制，提高生产效率与质量。
3. SPC统计过程控制-新版new课件的优势SPC统计过程控制-新版new课件采用现代化的技术，实现了精细化管理，具有以下优势：①易于操作：软件界面简洁明了，在使用过程中不需要用户专业的统计知识背景。
②高效：采用数字化方式管理控制图，解决了传统手绘控制图需要长时间绘制和计算的问题，提高了工作效率。
③准确：数据记录和采集自动化，大大提高了数据的准确度和可靠性。
④持续改进：每周收集和分析数据，并制定改进计划，不断优化生产过程的控制，提高生产效率与质量。
SPC(统计过程控制)模板
SPC（统计过程控制）模板
SPC（统计过程控制）模板是用于监控和控制过程稳定性的工具。
SPC模板通常包括一系列图表和计算方法，可以帮助分析人员确定过程是否处于控制状态，以及如果不在控制状态，如何对其进行调整。
通常使用的SPC模板包括以下几种常见图表：
1. 控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于追踪过程的变化。
常见的控制图包括X-Bar图、R图和S图，用于监控过程的平均值和变异性。
2. 范围图：范围图用于监控过程的变异性。
范围图通常与X-Bar 图或S图配合使用，可以帮助识别过程中的特殊因素或异常变动。
3. 累积和图：累积和图用于检测过程中的漂移或累积误差。
该
图表显示过程的累积和，可以帮助识别潜在的问题。
4. 直方图：直方图用于分析过程的分布情况。
通过将数据分组
并绘制直方图，可以了解过程的分布形状和偏度。
除了图表外，SPC模板还可以包括以下计算方法：
1. 操作界限：操作界限是用于确定过程是否处于控制状态的参
考线。
通过计算过程的平均值、标准偏差和规格限制，可以确定上限
和下限。
2. 过程能力指数：过程能力指数是用于评估过程的稳定性和能
力的指标。
常见的过程能力指数包括Cp、Cpk、Pp和Ppk，用于确定过程是否符合规格要求。
SPC模板可以根据具体的需求进行自定义和调整，以满足不同过
程的监控和控制要求。
一旦SPC模板建立起来，就可以通过定期收集
和分析过程数据，及时发现和解决潜在问题，提高过程质量和稳定性。
统计过程控制(SPC)
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
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0.9515 0.9594 0.9650 0.9693 0.9727 0.9754 0.9776 0.9794 0.9810 0.9823 0.9835 0.9845 0.9854
0.030 0.118 0.185 0.239 0.284 0.321 0.354 0.382 0.406 0.428 0.448 0.446 0.482
UCLnp,LCLnp = nP±3√nP ( 1 - P ) UCLC,LCLC = C±3√C UCLU,LCLU = U±3√U/√n
Cpk＝( 1 － k ) ｘ Cp 或 MIN {CPU,CPL} Ppk＝( 1 － k ) ｘ Pp 或 MIN {PPU,PPL} 单边规格(设 计规格)因没 有规格上限或 下限,没有规格 下限 Cp ＝ CPU ＝ Cpk,没 有规格上限 Cp ＝ CPL ＝ Cpk
1.557 1.548 1.541
0.633 0.619 0.606
0.9887 0.9892 0.9896
0.545 0.555 0.565
1.455 1.445 1.435
UCLX,LCLX = UCLR = D4R LCLR = D3R
δ=R/D2
中位数Ｘ图
子组 容量
计算控 制限用 的系数
n
A2
21 0.173 22 0.167
3.778 3.819
0.425 0.434
1.575 1.566
0.663 0.647
0.9876 0.9882
0.523 0.534
1.477 1.466
23 0.162 24 0.157 25 0.153
3.858 3.895 3.931
0.443 0.451 0.459
3.078 0.223 1.777 0.975
X±A2R
單值圖
全距Ｒ图
标准差估 计值的除
数
计算控制限用的系 数1.128
-
3.267
1.693
-
2.574
2.059
-
2.282
2.326
-
2.114
2.534
-
2.004
2.704
0.076 1.924
2.847
0.136 1.864
2.970
1.970 1.882 1.815 1.761 1.716 1.679 1.640 1.618 1.594 1.572 1.552 1.534 1.518
19 0.187 3.689 0.403 1.597 0.698 0.9862 0.497 1.503
20 0.180 3.735 0.415 1.585 0.680 0.9869 0.510 1.490
控制图的常数和公式表
Ｘ-Ｒ图
Ｘ-s图
全距Ｒ图
均值Ｘ 图
标准差Ｓ图
标准差 估计值 的除数
计算控制限用的系 数
计算控 制限用 的系数
标准差估 计值的除
数
计算控制限用的系 数
d2
D3
D4
A3
c4
B3
B4
1.128
-
3.267 2.659 0.7979
-
3.276
1.693
-
2.571 1.954 0.8862
2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 1.744 1.717 1.693 1.672 1.653 1.637 1.622 1.608
1.287 1.182 1.099 1.032 0.975 0.927 0.886 0.850 0.817 0.789 0.763 0.739 0.718
d2
D3
D4
E2
1.128
-
3.267 2.660
1.693
-
2.574 1.772
2.059
-
2.282 1.457
2.326
-
2.114 1.290
2.534
-
2.004 1.184
2.704 0.076 1.924 1.109
2.847 0.136 1.864 1.054
2.970 0.184 1.816 1.010
-
2.568
2.059
-
2.282 1.628 0.9213
-
2.266
2.326
-
2.114 1.427 0.9400
-
2.089
2.543 2.704 2.847 2.970 3.078 3.173 3.258 3.336 3.407 3.472 3.532 3.588 3.640
0.076 0.136 0.184 0.223 0.256 0.283 0.307 0.328 0.347 0.363 0.378 0.391
子组 容量
n
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
均值Ｘ 图
计算控 制限用 的系数
A2
1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 0.285 0.266 0.249 0.235 0.223 0.212 0.203 0.194
0.184 1.816
3.078
0.223 1.777
UCLX,LCLX = UCLR = D4R LCLR = D3R
δ=R/d2
X±A2R
UCLX,LCLX = UCLMR = D4R LCLMR = D3R
δ= R/d2
X±E2R
UCLP,LCLP = P±3√P ( 1 - P ) /√n = P±3√P ( 1 - P ) /n
2 1.880
3 1.187
4 0.796
5 0.691
6 0.548
7 0.508
8 0.433
9 0.412
10 0.362
X±A2R 中位数图
UCLX,LCLX = UCLS = B4s LCLS = B3s δ= s/c4
全距Ｒ图
单值Ｘ 图
标准差 估计值 的除数
计算控制限用的系 数
计算控 制限用 的系数