SPC应用技术
基于SPC技术的质量控制体系的研究与应用
基于SPC技术的质量控制体系的研究与应用随着全球化竞争的不断加剧，企业的竞争力已不再仅仅是品牌、市场规模和价格等传统领域的竞争。
如今，质量已经成为衡量企业竞争力的重要指标之一。
因此，实现生产过程中的高质量和稳定性，就显得尤为重要。
而SPC技术的应用可以有效地实现质量控制，大大提高生产效率和企业竞争力。
一、SPC技术的概念与历史SPC（Statistical Process Control），也就是统计过程控制，是对生产过程进行统计分析，以实现质量控制的一种方法。
其核心原理是以统计学方法为工具，掌握生产过程中的相关数据，对生产过程的变化进行控制和改进。
SPC技术最早起源于20世纪20年代，由W.A.Shewhart提出，是美国通用电气公司（GE）最早的实施者之一。
以SPC技术为核心的质量管理理念也随之发展壮大，成为20世纪90年代的主流质量管理思想。
如今，SPC已经广泛应用于不同行业和领域，并得到了大力推广和应用。
二、SPC技术的原理和要素SPC技术的核心原理是监测和控制生产过程中的变量，以减少生产过程的变异性。
通常包括以下要素：1.数据采集：生产过程中要监控的变量需要进行数据采集和记录。
这些数据来源可以是产品的制造过程、生产设备的运行状态、原材料的供应情况等。
企业可以通过人工收集数据或使用软件工具自动收集数据。
在数据采集时，应注意数据的准确性和可靠性。
2.数据分析：在数据采集后，需要进行数据分析。
数据分析是SPC技术的核心，它能够帮助企业识别生产过程中的变异因素，并进行针对性改进。
数据分析可以采用各种统计方法，如均值、标准差、方差等。
3.过程控制：企业通过对数据的分析，可以发现生产过程中存在的问题，并针对性地进行改进。
过程控制是SPC技术的重要部分，它可以使生产过程更加稳定。
4.过程优化：通过SPC技术进行数据分析和过程控制，企业可以发现潜在的问题并进行改进。
这些改进可以是改变生产流程，增加生产设备的容量，或改变产品的设计。
SPC在生产过程中的应用
三、过程运行趋势管理
02
平均值－极差控制图
追求卓越质量
创造世界品牌
三、过程运行趋势管理
03
控制图的判定原则
追求卓越质量
创造世界品牌
目
2
1
过程影响因素管理 过程波动的管理
过程运行趋势管理
录
4 5
6
3
过程稳定性管理 控制图的管理
设备能力的管理
追求卓越质量
创造世界品牌
四、过程稳定性管理
按一定时间间隔或空间 间隔从一批产品中抽取 样本，因此又叫等距随 机抽样法。
分层随机抽 样法 整群随机抽 样法
先把总体分成若干个群， 然后随机抽取其中少数 的群进行全数检验。
追求卓越质量
创造世界品牌
三、过程运行趋势管理
02
平均值－极差控制图
此控制图属于计量型控制图，在实 际使用过程中，需要提前计算其上 下控制限。将空的控制图放于现场， 由操作者按要求记录、计算平均值 和极差、描点、连线。
同一把秤也 无法保证称 重的结果一 样
不同的人用 同一个秤对 同一个瓜称 重存在差异
样本之间 的变差
量具的 变差
测量人自
身的变差
测量人之 间的变差
交互作用
的变差
过程长期 的变差
日复一日同 一个瓜也在 发生着变异
过程短期
的变差
没有两个 瓜的重量 是一样的
重复性
两次称重 的结果会 完全一样
稳定性
秤的精度 能长时间 保持不变
三、过程运行趋势管理
01
控制图
控制图按分析对象的数据类型，分为计量型控制图和计数型控制图。
追求卓越质量
SPC统计手法简介
SPC统计手法简介什么是SPC统计手法？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质量的统计工具和方法。
SPC统计手法结合了统计学原理和质量管理理论，旨在帮助组织提高过程能力和产品质量。
SPC统计手法的基本原理是通过对样本数据的收集和分析，评估过程的稳定性和能力，发现过程中的变异情况，并采取相应的控制措施，以减少过程偏差，提高产品质量。
SPC统计手法的主要应用领域SPC统计手法在各个行业中都有广泛的应用，特别是在制造业和服务业中最为常见。
以下是SPC统计手法的主要应用领域：制造业在制造业中，SPC统计手法被广泛应用于监控和优化生产过程。
通过收集和分析数据，制造商可以实时监测生产线上的关键指标，如温度、压力、速度等，以确保产品的一致性和稳定性。
通过SPC统计手法的应用，制造商能够及时发现和纠正生产过程中的异常，提高产品质量，减少不良品率。
服务业在服务业中，SPC统计手法可以应用于各种过程的监控和优化，例如，餐厅可以使用SPC统计手法监测食品质量，快递公司可以使用SPC统计手法监控包裹送达时间。
通过SPC统计手法的应用，服务业可以实时监测关键绩效指标，识别问题和改进机会，并对服务过程进行持续改进，提供更高质量的服务。
SPC统计手法的关键技术和工具SPC统计手法使用了一系列的技术和工具来分析和改进过程。
以下是SPC统计手法的主要技术和工具：控制图控制图是SPC统计手法中最常用的工具之一。
控制图能够显示过程数据的变异状况，并标识出特殊原因变异和常规原因变异。
通过分析控制图，可以帮助确定是否需要采取控制措施，以减少过程变异并提高产品质量。
常见的控制图包括平均值图（X-bar chart）、范围图（R chart）、方差图（S chart）、P图（P chart）和C图（C chart）等。
流程能力分析流程能力分析是SPC统计手法的另一个重要技术。
SPC的定义及应用范围
SPC的定义及应用范围什么是SPC？SPC（统计过程控制）指的是一种通过统计方法来监控和控制过程的质量的方法。
它旨在通过分析过程中的数据，以便更好地了解和理解过程的变异性，并采取适当的措施来控制和改进过程的稳定性和能力。
SPC是一种基于数据的方法，它使用统计技术来分析过程中的变异，并通过控制图和其他工具来监控过程的表现。
通过及时识别和解决问题，SPC可以帮助组织提高质量、降低成本，并提高客户满意度。
SPC的应用范围SPC可以应用于各种类型的过程和行业。
无论是制造业还是服务业，SPC都可以用来监控和改进过程的稳定性和能力。
以下是一些常见的应用范围：制造业在制造业中，SPC可以用来监控和控制生产过程中的关键参数。
通过采集和分析实时数据，可以及时发现过程中的异常和变异，并采取相应的纠正措施，以确保产品的一致性和质量。
SPC可以应用于各种制造领域，如汽车制造、电子制造、医疗设备制造等。
例如，在汽车制造中，SPC可以用来监控关键指标，如车身尺寸、涂装厚度等，以确保生产出符合规格的汽车。
服务业尽管SPC最初是为制造业设计的，但它同样适用于服务业。
在服务业中，过程的稳定性和能力同样重要。
通过收集客户反馈和关键指标数据，可以使用SPC来监控和改进服务过程。
例如，在酒店业中，可以使用SPC来检测房间清洁时间、客户满意度等指标，以确保提供高质量的服务。
在银行业中，SPC可以应用于监控关键指标，如服务等待时间、客户投诉率等，以提高客户满意度。
医疗在医疗行业中，SPC可以用于监控和改进各种过程，如手术过程、药品配制过程等。
通过收集和分析相关数据，可以及时发现问题并采取适当的措施，以确保病人的安全和满意度。
SPC在医疗行业中的应用可以帮助医院提供更高质量的医疗服务，减少手术错误和药物错误等。
总结SPC是一种通过统计方法来监控和控制过程质量的方法。
它适用于各种类型的过程和行业，包括制造业、服务业和医疗行业。
通过采集和分析数据，SPC可以帮助组织提高过程的稳定性和能力，从而提高质量、降低成本，并提高客户满意度。
蒸压加气混凝土墙板应用技术规程
蒸压加气混凝土墙板应用技术规程1蒸压加气混凝土墙板的发展蒸压加气混凝土墙板（SPC）是一种新型的砌筑材料，具有较强的防水性和高强度。
它由多种混凝土材料组成，通过蒸压固定和加气处理而成，具有经久耐用、抗冻融并具有良好的耐候性能，是当今砌筑行业中应用广泛的新型砌砖材料之一。
在构成蒸压加气混凝土墙板的同时，还有钢筋、预制钢筋网、裂缝补偿剂和粘结剂，以保证墙板质量的一致性及高强度，使其在房屋不同的结构中表现出良好的性能。
2蒸压加气混凝土墙板的应用技术蒸压加气混凝土墙板是建筑行业最流行的墙体材料，其应用技术能够有效地提高建筑物的安全性能和使用寿命。
其技术要求如下：（1）在施工过程中使用专用的空心混凝土墙板，其厚度和面积应与图纸和规程相一致，以确保墙板施工质量。
（2）在施工前，应将墙板浸泡在水中，使其能够有效吸收和拉伸，以保证墙体的均一性和质量。
（3）使用不低于M16的螺栓进行螺栓连接，每块墙板应使用5份螺栓。
（4）目前应墙板的垂直应力可以使用粘结剂和预制的钢筋网，以确保墙体的安全性能。
3规程的要求普通住宅屋面蒸压加气混凝土墙板施工规程如下：（1）墙与墙板之间要有足够的通风空隙，以保证墙板在施工其他部位时能够及时得到通风。
（2）施工时，墙体和墙板要用抗静电海绵剂敷铺，以防止电磁波的泄漏和电磁辐射。
（3）室内使用蒸压加气混凝土墙板时，要注意地面处理，应使用至少两层防水层，以保证其使用寿命。
（4）施工后，应及时冲洗墙体表面，以防止釉面材料受潮而开裂，从而影响外观效果。
4蒸压加气混凝土墙板的优势蒸压加气混凝土墙板具有无接缝、耐久耐用、阻燃、耐候性好等特点，具有优良的结构安全性，可有效避免屋体受压的情况，极大地保障了建筑物的使用寿命。
它对环境污染和热损耗也影响不大，因此也是实现绿色建筑的理想材料。
此外，蒸压加气混凝土墙板施工方便，施工速度快，使用成本低，为使用者节省了大量的时间和金钱，大大提高了施工效率。
什么是SPC？SPC的作用是什么？SPC运用中应该注意的几个问题
什么是SPC？SPC的作用是什么？SPC运用中应该注意的几个问题SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写，意为“统计制程控制”SPC或称统计过程控制。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
为什么要用SPC，SPC的作用是什么？重视企业内部外部顾客，以顾客满意作为主要目标，这些目标必须不断地在价值上得以改进，运用SPC，能使我们致力于更有效的改进，同时，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．在我们的企业当中，很多都是不重视统计过程控制的，或者只是把统计过程控制当做一个口号或者一个用来通过各种认证用的手段，并没有真正的用到现实生产当中，也没有起到真正的作用．于是就产生了一个问题，如果仔细的审核所有的统计过程，会发现存在很多的问题．１、在作XBar-R图时，数据搜集不准确。
数据的搜集来自于现场，往往我们根据控制计划或者其他文件的要求，到现场察看数据采集情况，会发现现场的数据采集没有按照要求来进行。
有些企业会采用连续测量，100%测量的方式，同时也不做任何的纪录，只要检验人员发现没有问题，也不需要进行任何变动，一旦发现，则进行调整设备参数或采取别的措施。
而采用该方法是与SPC相违背的。
有些公司采用了100%检验不说，根据大体情况，再进行编制控制图，专门用来应付审核或者提交客户用，这样的SPC是没有作用的，同时还浪费更多的人力物力。
所以，希望我们运用统计技术的企业，能够真正的将统计技术运用起来，而不仅仅是流露与形式。
2、做控制图时部分或者全部的曲线类似。
这也是数据经过编辑的一种可能。
在SPC教材当中明显指出几种应该注意的曲线形状（包括点的运动趋势），这就要求绘制该图表的人员具有相当的水平，即要避免出现教材中描述的情况，又要让数据基本合理，便出现了连续几次数据统计采用相同或类似的数据。
spc质量控制
spc质量控制SPC（统计过程控制）是一种通过统计方法和工具对过程进行监控和管理的质量控制技术。
它旨在实时检测过程中的变异性并采取适当的控制措施，以确保产品或服务的质量稳定性和一致性。
在本文中，将介绍SPC的原理、实施步骤以及其在质量控制中的应用。
一、SPC的原理SPC的核心原理是通过数据收集和分析来了解过程中的变异性。
它基于以下两个假设：1. 过程变异性是正常的：任何过程在生产中都会存在一定的变异性，即使是最优化的过程也不可避免地存在着各种差异。
2. 变异性可以通过统计方法进行衡量和控制：SPC利用统计分析的工具和技术，能够准确地衡量和控制过程中的变异性。
二、SPC的实施步骤SPC的实施一般包括以下步骤：1. 确定关键过程参数（KPC）：KPC是影响产品或服务质量的重要因素。
通过对生产过程的分析和了解，确定出关键的过程参数。
2. 收集数据：对KPC进行实时数据的收集和记录。
数据可以通过各种手段获取，如传感器、检测仪器等。
3. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，以了解过程中的变异性，并判断其是否在可控范围内。
4. 确定控制限：根据统计分析结果，确定上下限控制限。
控制限用于判断过程是否处于控制状态。
5. 监控过程：实施实时过程监控，及时发现和纠正过程中的异常情况或异常变异。
6. 持续改进：根据监控结果和分析，对过程进行改善，并持续跟踪和改进以确保过程的稳定性和一致性。
三、SPC在质量控制中的应用SPC在质量控制中具有广泛应用，可以用于监控产品的生产过程、服务的提供过程以及供应链中的各个环节。
以下是SPC在质量控制中的几个典型应用场景：1. 控制图的应用：控制图是SPC中最常见和重要的工具，用于监控过程中的变异性并进行相应的处理。
常见的控制图有均值图、范围图等，通过对过程数据的实时监控，能够及时发现并处理过程中的异常情况。
2. 过程能力分析：SPC可以通过对数据的统计分析，评估过程的能力指标，如过程的稳定性、精度和一致性等。
SPC的知识及技巧
SPC的知识及技巧SPC（统计过程控制）是一种通过统计分析控制过程的方法，它旨在通过监控和分析过程的变化，减少过程中的差异和不稳定性，从而实现过程的稳定性和质量的改进。
在本文中，我们将探讨SPC的基本概念，以及如何应用SPC来改善业务过程。
SPC的基本概念SPC是由W.A. Shewhart在20世纪20年代末提出的，它基于统计学原理，并结合了概率论、控制论和工程质量管理的理念。
SPC的核心概念是过程的统计稳定性和过程能力。
统计稳定性统计稳定性是指在一段时间内，过程的性能指标在一定的范围内保持稳定。
稳定的过程是可控的，其产出的产品或服务具有一致的质量。
为了评估过程的稳定性，我们可以通过控制图来监控过程的变化。
过程能力过程能力是指过程在其规定的范围内，产生合格产品或服务的概率。
过程能力可以通过测量过程的性能指标，如过程的均值和标准差，来评估。
一般来说，过程能力可以分为过程能力指数（Cp）和过程能力指数偏差（Cpk）。
Cp衡量了过程的分散程度，Cpk则同时考虑了过程的分散程度和偏离目标值的程度。
SPC的应用SPC可以在许多行业中应用，包括制造业、服务业、医疗保健、金融等。
下面是应用SPC的一些常见场景和技巧。
控制图的使用控制图是SPC的核心工具之一，它用于监控过程的变化。
控制图一般包括平均线、上下控制限、规则和数据点。
一旦数据点超出控制限或违反规则，就表示过程有异常，需要采取纠正措施。
例如，X-bar和R控制图用于监控过程的平均值和离散程度，P和NP控制图用于监控过程的百分比和计数，C和U控制图用于监控过程的计数。
抽样技巧在应用SPC时，抽样是获取过程数据的关键步骤。
合适的抽样技巧可以确保所获得的数据能够准确地反映出整个过程的特性。
常见的抽样技术包括随机抽样、分层抽样和方便抽样。
在选择抽样方法时，需要考虑到过程的特点和数据的可行性。
数据分析和解读对采集到的数据进行分析和解读是SPC中重要的一步，它可以帮助我们理解过程的性能和变化趋势。
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SPC 应 用 技 术
DIVES
经过计算出每组数据的平均值和全距列表如下（注意四舍五入）
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 检验时间 2001/10/1 PM 05:08:58 2001/10/2 PM 05:09:20 2001/10/3 PM 05:09:33 2001/10/4 PM 05:09:51 2001/10/5 PM 05:10:03 2001/10/6 PM 05:10:16 2001/10/7 PM 05:14:21 2001/10/8 PM 05:10:50 2001/10/9 PM 04:34:40 2001/10/10 PM 04:35:58 2001/10/11 PM 04:35:27 2001/10/12 PM 04:35:37 2001/10/13 PM 04:36:33 2001/10/14 PM 04:36:44 2001/10/15 PM 05:02:15 NO1 10 10.02 9.98 10 9.96 10.09 10 10.05 10 10 10 10 10 9.98 10 NO2 9.97 10.01 9.96 10.05 10.02 10.06 10 10.02 9.8 9.9 9.9 9.9 10.02 9.97 10.01 NO3 10.05 10 10.02 10 9.98 10.1 9.9 10.02 9.9 10 10.1 10.2 10.03 10 10.01 NO4 9.98 10.03 9.95 9.96 10 10.12 10.098 10.04 9.9 9.9 10.1 10 10.01 10.02 10 NO5 10.03 9.98 10.02 9.95 10.07 10.02 9.97 10.09 10 9.9 9.9 9.8 10 10.01 9.99 XBar 10.01 10.01 9.99 9.99 10.01 10.08 9.99 10.04 9.92 9.94 10.00 9.98 10.01 10.00 10.00 R 0.08 0.05 0.07 0.10 0.11 0.10 0.20 0.07 0.02 0.01 0.02 0.04 0.03 0.05 0.02
DIVES
Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K R1+R2+…+Rt K
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SPC 应 用 技 术
管制上下限有两种算法:
判断
主 要 问 题
提 高 质 专业技术 量
组织协调
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DIVES
2. 变差的特殊原因与一般原因
◆变差: 没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多引 起变差的原因，产品间的差距及产品与标准间的差距总是存在 的，这种差异叫 变差。 ◆变差产生的原因：普通原因和特殊原因 普通原因：（共同原因/非机遇性原因 Common Cause) 制程中变异因素是在统计的管制状态下，其产品特性有固定的 分布。 特殊原因：（机遇性原因Special Cause) 制程中变异因素不在统计的管制状态下，其产品特性没有固定 的分布。 (海量营销管理培训资料下载 ) 上海企达企业管理咨询有限公司
◆统计品质管制
◆全面品管
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SPC 应 用 技 术
DIVES
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
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SPC 应 用 技 术
DIVES
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取 n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定：
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响，这种影响的总 后果是各个因素的叠加，而且这些因素中没有任何一个起主导作用，
那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
SPC 应 用 技 术 12).管制上限(控制上限): UCL 13).管制中心线(控制中心线)： CL 14).管制下线(控制下限)： 15).规格上限： 16).规格中心线： USL SL LCL
DIVES
17).规格下限：
18).准确度：
LSL
Ca
是一种制程能力指数，表示制程特性中心位置的偏移程度。
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SPC 应 用 技 术
DIVES
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率，
只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个
可预测的状态，这种状态就叫分布。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做) a 计算出标准差: Xб = Rб =
X1+X2+…+Xi K R1+R2+…+Ri K
DIVES
b.计算管制上、下限 XUCL=XCL+3Xб XLCL=XCL-3Xб RUCL=RCL+3Rб RLCL=RCL-3Rб
第二种:查表法:
XUCL=XCL+A2R XLCL=XCL-A2R RUCL= D4R RLCL= D3R <案例1>
DIVES
(一）Xbar-R平均数全距管制图 1.简介：是SPC计量值部份最重要、最常用的管制图之一。可以使我们很好地了解制程 品质的进展状态（发展趋势）。分为：
1）解析管制图：根据实际量测出来的数据，经过计算出管制图上下限之后画出。
用途：主要用来对产品初期品质进行测定和监控，以了解在现有环境中品质的制程 能力。 2）制程管制图：根据之前的历史数据，也可以根据经验或相似的各项标准，并以此为 依据作为今后管制图的管制界限。 以之前较好或标准的管制界限来衡量近期的品质状况。
一般不能大于0.3，正常情况小于0.1，理想值为0。
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SPC 应 用 技 术 19).精密度: Cp
DIVES
表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小越分散。
20)制程能力指数（Cpk）：
直接反映制程能力，值越大越好。通常客户都要求 Cpk在1.33以上。
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第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
X-R 计量： X-б X-Rm Mo-R 平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图 计数值： 不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数 P-chart NP-chart C-chart U-chart
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3.SPC的基本概念：
1). 均值（数学期望）：平均值
离散型变量均值：
连续型变量均值：
2).方差:
3).标准差： 4).全距：
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的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
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SPC 应 用 技 术
DIVES
第二部分：SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类：
a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示，具有连续性的数据。 连续型随机变量 b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的 个数，是为间断性数据。 离散型随机变量 是以计产品的件数或点数的表示方法。
c.频率：子组间的时间间隔。
d.子组数的大小：包含100个或更多单值读数的25个或更多子组的数据
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SPC 应 用 技 术
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
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不可能出问题的
地方也可能出问题
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品质是“习惯”出来 的
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SPC应用技术
主讲：王铁力
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DIVES
课程大纲
第一部分：SPC技术概述 第二部分：SPC相关统计学原理与概念 第三部分：管制图的原理、制作及图形分析
利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行 管制，以达到第一次就把品质做好。（在有大量数 据产生的地方都可利用）
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SPC 应 用 技 术
a. QC统计方法的工作程序
收 整理 集 数 据 归纳
统 数、表 观察 计 图形 规 特征值 分析 律
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DIVES
4.SPC列管对象：