品管部SPC作业指导书
SPC作业指导书
SPC作业指导书1. 引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的方法。
本作业指导书旨在提供SPC的详细指导，帮助您了解SPC的基本原理、方法和应用。
2. SPC的基本原理SPC基于统计学原理，通过收集和分析过程中的数据，判断过程是否处于控制状态，并进行必要的调整和改进。
其基本原理包括：- 过程稳定性：SPC通过统计方法分析数据，判断过程是否稳定。
稳定的过程有助于提高产品质量和生产效率。
- 过程能力：SPC可以评估过程的能力，即过程是否能够满足产品质量要求。
通过分析数据，可以确定过程的能力指标，并进行改进。
3. SPC的方法SPC主要包括以下几种方法：- 控制图：控制图是SPC的核心工具，用于监控过程的稳定性。
常用的控制图包括X-Bar图、R图、S图等。
控制图可以帮助识别过程中的特殊因子，及时采取措施进行调整。
- 测量系统分析：测量系统的准确性和稳定性对SPC至关重要。
测量系统分析可以评估测量系统的能力，并进行必要的改进。
- 过程能力分析：过程能力分析可以评估过程的稳定性和能力。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk、Pp、Ppk等。
- 抽样技术：SPC通常采用抽样的方式进行数据收集和分析。
合理的抽样技术可以提高数据的准确性和代表性。
4. SPC的应用SPC可以应用于各个行业和领域，以监控和改进过程的稳定性和能力。
以下是一些常见的应用场景：- 制造业：SPC可以用于监控生产线上的关键参数，及时发现和解决生产过程中的问题，提高产品质量和生产效率。
- 服务业：SPC可以用于监控服务过程中的关键指标，如客户满意度、服务响应时间等，帮助提供优质的服务。
- 医疗行业：SPC可以用于监控医疗过程中的关键指标，如手术成功率、药品质量等，提高医疗质量和安全性。
- 金融行业：SPC可以用于监控金融交易过程中的风险和异常情况，保障金融系统的稳定和安全。
5. SPC的实施步骤SPC的实施通常包括以下几个步骤：- 确定关键过程参数：根据产品或服务的要求，确定需要监控的关键参数。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程稳定性和质量的统计方法。
本作业指导书旨在为员工提供SPC的基本知识和操作指南，以确保他们能够正确地应用SPC技术来监测和改进工作过程。
二、背景SPC是一种基于统计原理的质量管理方法，它通过采集和分析过程中产生的数据来判断过程是否处于控制状态，并采取相应的措施以确保产品或者服务的质量稳定。
SPC广泛应用于创造业和服务业，可以匡助组织提高效率、降低成本、减少变异性，并最终提升客户满意度。
三、SPC的基本原则1. 稳定性：过程必须是稳定的，即在统计上是可控的。
2. 变异性：过程中的变异性是正常的，但必须在一定范围内。
3. 数据采集：采集过程中产生的数据，并确保数据的准确性和完整性。
4. 数据分析：使用统计方法对数据进行分析，以判断过程是否处于控制状态。
5. 控制图：使用控制图来可视化过程的稳定性和变异性。
6. 过程改进：根据控制图的结果，采取相应的改进措施，以提高过程的稳定性和质量。
四、SPC的常用工具和技术1. 控制图：包括X-Bar图、R图、S图、P图、NP图等，用于监控过程的中心线和变异性。
2. 直方图：用于显示数据的分布情况，匡助判断过程是否正常。
3. 散点图：用于显示两个变量之间的关系，匡助找出可能的因果关系。
4. 测量系统分析：用于评估测量系统的准确性和可重复性。
5. 样本容量和采样频率的确定：根据过程的特性确定合适的样本容量和采样频率。
6. 过程能力分析：用于评估过程的稳定性和能力是否满足要求。
五、SPC的实施步骤1. 确定关键过程：选择需要进行SPC的关键过程，通常是对产品质量影响较大的过程。
2. 采集数据：采集过程中产生的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：使用统计方法对数据进行分析，绘制控制图，判断过程是否处于控制状态。
4. 判断过程能力：根据控制图的结果，评估过程的稳定性和能力是否满足要求。
5. 改进过程：根据分析结果，采取相应的改进措施，以提高过程的稳定性和质量。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和品质的方法。
本作业指导书旨在提供SPC的基本概念、原理、方法和步骤，以及如何应用SPC来改进过程稳定性和品质的指导。
二、SPC概述1. SPC的定义：SPC是一种通过收集和分析过程数据，以便可靠地控制过程稳定性和品质的方法。
2. SPC的目标：SPC的目标是减少过程变异性，提高过程能力，以达到稳定和可预测的过程性能。
3. SPC的原理：SPC基于统计学原理，通过收集样本数据并进行统计分析，来监控过程的稳定性和品质。
4. SPC的应用范围：SPC可应用于各种生产过程，包括制造、服务和交易过程等。
三、SPC方法和步骤1. 确定关键过程参数：首先，需要确定影响产品品质的关键过程参数，例如温度、压力、速度等。
2. 收集过程数据：根据所确定的关键过程参数，收集过程数据，可以使用控制图、直方图等工具进行数据记录和分析。
3. 分析过程数据：对收集到的过程数据进行统计分析，例如计算平均值、标准差、极差等指标，以了解过程的稳定性和品质。
4. 建立控制图：根据统计分析的结果，建立控制图来监控过程的变异性。
常用的控制图包括X-Bar图、R图、P图、C图等。
5. 制定控制限：根据过程数据的统计分析结果，确定控制图上的控制限，用于判断过程是否处于可控状态。
6. 监控过程性能：定期更新控制图，收集新的过程数据，并与控制限进行比较，以判断过程是否处于稳定状态。
7. 分析异常原因：当控制图出现异常时，需要进行异常原因分析，找出导致异常的根本原因，并采取相应的改进措施。
8. 持续改进：通过持续监控和分析过程数据，不断改进过程稳定性和品质，以实现持续改进的目标。
四、SPC工具和技术1. 控制图：控制图是SPC最常用的工具，用于监控过程的稳定性和品质。
常用的控制图有X-Bar图、R图、P图、C图等。
2. 直方图：直方图用于显示数据的分布情况，可以帮助判断过程是否符合正态分布。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种质量管理工具，旨在通过对过程进行统计分析和控制，以确保产品或服务的稳定性和一致性。
本作业指导书旨在提供SPC的详细说明和操作指南，以帮助员工正确使用SPC工具，并有效地控制过程。
二、SPC的基本原理1. 变异性的概念- 内在变异性：指同一过程在相同条件下产生的产品或服务之间的差异。
- 特因变异性：指由于外部因素引起的过程变异，如材料质量、设备状态等。
- 共因变异性：指由于过程本身的不稳定性引起的变异。
2. SPC的基本思想- 过程可控性：通过对过程进行统计分析，了解过程的稳定性和能力，从而做出相应的改进措施。
- 过程稳定性：过程在一定范围内的变异是可接受的，超出范围则需要进行调整。
- 过程能力：过程能够在规定的要求范围内保持稳定，即过程能力指标达到要求。
3. SPC的基本步骤- 确定关键过程参数：通过对过程进行分析，确定对产品或服务质量影响较大的关键参数。
- 收集数据：根据确定的关键参数，收集相关数据。
- 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，如均值、标准差、极差等。
- 控制过程：根据统计分析的结果，制定相应的控制策略，确保过程在可控范围内。
- 持续改进：定期评估过程的稳定性和能力，并根据评估结果进行持续改进。
三、SPC工具的应用1. 控制图控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性和能力。
常见的控制图包括：- X-Bar和R控制图：用于监控过程的平均值和离散度。
- X-Bar和S控制图：用于监控过程的平均值和标准差。
- P控制图：用于监控不合格品率。
- C控制图：用于监控不合格品数。
2. 流程图流程图是一种图形化工具，用于描述和分析过程中的各个环节和步骤。
通过绘制流程图，可以清晰地了解过程的流程和关键环节，从而找出潜在的问题和改进点。
3. 散点图散点图用于分析两个变量之间的关系。
通过绘制散点图，可以判断两个变量之间是否存在相关性，以及相关性的强度和方向。
SPC管理作业指导书
SPC管理作业指导书SPC管理作业指导书1.引言本作业指导书旨在为SPC（统计过程控制）管理人员提供详细的操作指南和流程说明，以确保质量控制的有效实施和改进。
本文档包含了SPC管理的所有重要方面，包括数据收集、分析和解释、控制图的使用、异常处理和持续改进等。
通过遵循本指导书，管理人员可以更好地理解SPC概念和方法，并能够应用它们来提升生产过程的稳定性和可靠性。
2.SPC基础知识2.1 SPC的定义和目标2.2 SPC的原理和优势2.3 SPC的应用范围和适用性3.数据收集和分析3.1 数据收集方法和频率3.2 数据采样和样本大小3.3 数据记录和管理3.4 数据分析技术和工具3.5 数据解释和统计推论4.控制图的使用4.1 控制图的类型和选择4.2 控制图的构建和计算4.3 控制界限的确定和调整4.4 控制图的解读和分析4.5 控制图的监控和维护5.异常处理和改进5.1 异常检测和识别5.2 异常原因分析和分类5.3 异常处理和纠正措施5.4 改进机会的发现和实施5.5 持续改进和创新6.SPC管理的关键要素6.1 领导和承诺6.2 培训和教育6.3 团队合作和沟通6.4 过程标准化和规范6.5 性能评估和指标7.附件本文档所涉及的附件包括但不限于：7.1 数据收集表格7.3 测量和检测设备清单7.4 SOP（标准操作程序）样本8.法律名词及注释8.1 SPC：统计过程控制，一种用于监控和改善生产过程稳定性的统计方法。
8.2 异常：指超出设定界限或预期范围的数据或事件。
8.3 数据分析：对收集的数据进行统计和推理，以便了解过程稳定性和改进机会。
8.4 控制图：图形表示过程数据的变化趋势和规律，用于检测和监控过程异常。
8.5 持续改进：通过分析数据和解决异常，持续优化和改进生产过程的方法和理念。
SPC管理作业指导书
版次SPC管理作业办法修改日期页次修改次数1、目的为了解和改善过程，对过程进行控制，通过对过程能力的分析/评估使其有量化资料，以评价过程的能力和稳定，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考确保过程的符合性和实现持续改进。
2、范围本程序适用于顾客要求和控制计划/工艺卡内要求需做统计过程控制（PPK、CPK、CmK 、PPM）的所有产品，对生产制造过程进行监测与测量。
3、权责3.1各生产部门负责过程特性的监测与测量。
3.2品保部负责制程能力的监测、研究和控制。
3.3多功能小组负责制程能力的改进。
4.定义4.1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。
4.2 SPC：指统计过程控制，通过使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适应的措施来达到并保持统计控制状态，从而提高过程能力。
4.3 特殊过程：是指其结果不能完全通过对产品检验与测试进行验证的过程。
4.4 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。
4.5 PpK：初期过程的能力指数。
它是一项类似于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。
4.6 Ca：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。
4.7 Cp：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。
4.8 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。
4.9 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。
版次SPC管理作业办法修改日期页次修改次数5、作业内容：5.1制造过程的监测与测量5.1.1生产部必须根据控制计划、作业指导书中规定需控制的过程特性，如：时间、温度、压力等以及监测的时机、频次、接收准则、反应计划等。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制生产过程的方法，通过收集和分析过程中产生的数据，以便及时发现并纠正可能导致质量问题的变异。
本作业指导书旨在提供SPC的详细指导，帮助员工了解SPC的基本原理和应用方法，以及如何正确地执行SPC作业。
二、SPC基本原理1. 变异的概念：SPC的核心思想是基于变异的管理。
变异是指在生产过程中产品或过程的性能和特征发生的任何不一致性。
变异可以分为两种类型：可控变异和不可控变异。
可控变异是由特定的原因引起的，可以通过改变工艺参数或调整操作方法来控制。
不可控变异是由于随机因素引起的，无法通过人为干预来控制。
2. SPC的目标：SPC的目标是通过监控和控制变异，实现过程的稳定性和一致性，从而提高产品质量并降低不良品率。
通过SPC，可以及时发现过程中的异常变异，并采取相应的纠正措施，确保产品符合规定的质量要求。
三、SPC的应用方法1. 数据收集：SPC的第一步是收集过程中产生的数据。
数据可以来自于产品的测量结果、设备的运行参数、工艺的控制指标等。
数据的收集应该是全面的、准确的，并且按照一定的频率进行。
2. 数据分析：收集到数据后，需要对数据进行分析，以了解过程的变异情况。
常用的数据分析方法包括直方图、散点图、控制图等。
通过数据分析，可以判断过程是否稳定，是否存在特殊因素引起的异常变异。
3. 控制图的构建：控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
控制图由中心线、上下控制限组成，中心线表示过程的平均水平，上下控制限表示过程的变异范围。
通过绘制控制图，可以及时发现过程中的异常变异，并采取相应的纠正措施。
4. 过程改进：当控制图显示过程存在异常变异时，需要进行过程改进。
过程改进可以通过调整工艺参数、改进操作方法、优化设备等方式来实现。
改进后的过程应重新进行数据收集和分析，以验证改进效果。
四、SPC的注意事项1. 数据的准确性：SPC的数据分析结果直接影响到对过程的判断和决策，因此数据的准确性非常重要。
SPC作业指导书
SPC作业指导书一、引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制生产过程的统计方法。
通过对过程中的样本数据进行统计分析，可以及时发现过程中的变异，并采取相应措施进行调整和改进，以确保产品质量的稳定性和一致性。
本作业指导书旨在提供关于SPC的详细信息和指导，以匡助员工正确理解和应用SPC方法。
二、SPC概述1. SPC的定义SPC是一种基于统计原理的质量管理方法，通过对生产过程中的样本数据进行统计分析，判断过程是否处于控制状态，以及是否存在特殊原因的变异。
2. SPC的目的SPC的目的是实现生产过程的稳定性和一致性，以提高产品质量，并减少不合格品的产生。
3. SPC的原理SPC的原理是基于统计学中的过程控制图（Control Chart），通过对样本数据的采集和分析，判断过程中的变异是否符合正常情况，并提供相应的控制界限，以便及时发现和纠正过程中的异常情况。
三、SPC的基本步骤1. 确定SPC的应用范围根据实际情况，确定需要应用SPC的生产过程和关键参数。
2. 采集样本数据按照预先设定的采样频率和样本容量，采集过程中的样本数据。
3. 绘制过程控制图根据采集到的样本数据，绘制相应的过程控制图，包括均值图（X-Bar Chart）、极差图（Range Chart）等。
4. 分析过程控制图通过对过程控制图的分析，判断过程是否处于控制状态，以及是否存在特殊原因的变异。
5. 采取控制措施根据过程控制图的分析结果，采取相应的控制措施，调整和改进生产过程，以确保过程的稳定性和一致性。
四、SPC的常用工具和技术1. 过程控制图过程控制图是SPC中最常用的工具之一，用于显示过程数据的变异情况，并提供控制界限，以便判断过程是否处于控制状态。
2. 直方图直方图是一种用于显示数据分布情况的图表，通过将数据分组并绘制柱状图，可以直观地了解数据的分布特征。
3. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，通过观察散点图的分布情况，可以判断两个变量之间是否存在相关性。
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目的：
了解过程变差，以帮助达到统计控制状态。
定义：
SPC------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。
控制图------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。
图上有中心线(CL)、控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
适用范围：
适用于均植和极差值(x一R 控制图)、不合格品率的P-Chart控制图、CPK 的运用。
职责：
品管部现场QC负责收集数据绘制图表;
品管员负责输入SPC软件，品质主管分析过程控制能力。
作业内容：
x一R控制图对于计量值数据而言，这是最常用最基本的控制图。
它用于
控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等
计量值的场合。
x控制图主要用于观察分布的均值的变化，R控制图用于观察分
布的分散情况或变异度的变化，而x一R图则将二者联
合运用，用于观察分布的变化。
P控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指
标的场合。
这里需要注意的是，在根据多种检查项目总
CL=R
LCL=D 3R
x图的控制界限计算公式如下：
UCL=x+ A2R
CL=x
LCL=x-A2R
式中,系数A2、D3、D4见计量值控制图系数表如下：
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D4 3．27 2．57 2．28 2．11 2．00 1．92 1．86 1．82 1．78 D3 * * * * * 0．08 0．14 0．18 0．22 A2 1．88 1．02 0．73 0．58 0．48 0．42 0．37 0．34 0．31
●*对于样本容量小于7情况，LCLR可能技术上为一个负值。
在这种情况
下没有极差的下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同
样的”测量结果是可能成立的。
●第一次制作控制图时，控制界限的确定：
1）R图的控制界限以开始的5组数据计算，计算公式同上；
2）x图的控制界限以规格的上限作为UCL，规格的下限作为LCL，标准规格作为CL；
●注：为了再次强调生产现场的所有控制的控制图的应用，还没有计算控制
限（由于没足够的数据）的初期操作控制图上应清楚地注明“初始研
究”字样。
这样，这些标有“初始研究”的控制图，不论是用于能力
的初次确定还是用于过程经过改进/改变后在研究，是仅允许用在生产
现场中还没有控制限的过程控制图。
步骤6：标注控制图的刻度；
步骤7：将均值和极差画到控制图上。
●重新计算控制限：
在进行初次过程研究或重新评定过程能力时，要排除已发现并解决了的特殊原因的任何失控的点，重新计算新的过程均值、平均极差（R）和控制限，并画下来，确保当与新的控制限相比时，所有的数据点看起来都处于受控状态，如有必要，重复识别/纠正/重新计算的过程。
不合格品率的P-Chart控制图的制作：
当控制图的控制对象为不合格品率时,过程处于稳定状态是指任何单位产品不合格品的概率为一常数P且所生产的各个单位产品都是独立的。
样本不合格品率p定义为样本不合格品数D与样本大小n的比值,即p=D/n
P-Chart制作步骤：
步骤1：收集数据即产品不合格数检验；
每送检一次由QA检验后记录一次。
步骤2：计算样本不合格品率P；
p=D/n
式中：D为样本不合格品数；n为样本大小。
步骤3: p图的控制界限的确定；
1）参照公司质量目标中制程不良率的目标值；
步骤4: 标注控制图的刻度；
步骤5: 将不合格品率P画到控制图上。
x一R 控制图、不合格品率的P-Chart控制图的分析：
5.4.1 超出控制限的点一出现一个或多个点超出任何一个控制限是该点处
于失控状态的主要证据。
因为在只存在普通原因引变差的情况下超出
控制限的点会很少，我们便假设超出的是由于特殊原因造成的。
因此，
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。
超出上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种：
●控制限计算错误或描点时描错；
●检测值的变化性或分布的宽度已经增大（即变坏），这种曾大可以发生
在某个时间点上，也可能是整个趋势的一部分；
●测量系统变化（例如，不同人检验员或量具）；
●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：
●控制限或描点错误；
●分布的宽度变小（即变好）；
●测量系统已改变（包括数据编辑或变换）。
5.4.2控制限之内的图形式趋势一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近期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。
相反，某些图形或趋势是好的，并且应当研究以便使过程得到可能的永久性改进。
有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势：
●连续9点位于平均值的一侧；
●连续9点连续上升（后点等于或大于前点）或连续直降；
5.4.3任何其它明显的非随时机的图形一除了会出现超过控制界的点或长链
之外，数据中还可能出现其他的易分辨的由于特殊原因造成的图形。
注意不要过分地解释数据，因为即使随机的数据（即普通原因）有时也表现出非随机（即出现特殊原因）的假象。
非随机的衅形例子：明显的趋势（尽管它们不属于链的情况），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等（例如。
第一个读数可能总是最大值）。
当出现以上四种情形时，品质部需开出品质异常单给生产部进行制程改善。
即：1）任何超出控制限的点；
2）连续9点全部在中心线之上或之下；
3）连续9点上升或下降；
4）任何其他明显非随机的图形。
工序能力指数表示工序能力满足产品质量标准(产品规格、公差)的程度,以Cpk表示：
5.5.1 收集数据;
●试生产时至少需收集100个数据；
●批量生产时每月至有一批被记录100个数据。
5.5.2将收集到数据输入SPC软件,计算CPK值;
5.5.3CPK的计算时机:
●第一次试生产时计算CPK;
●批量生产后,每个月至少计算一批次CPK值.
5.5.4CPK等级评定后之处置原则(Cpk等级之处置):
Cpk值的范围级别工序能力的评价
Cpk≥ A 工序能力过高,应视具体情况而定.
1．67＞Cpk≥ B 工序能力充分
＞Cpk≥ C 工序能力尚可,但接近时要注意.
＞Cpk≥ D 工序能力不足,需要采取措施.
＞Cpk E 工序能力严重不足.。