SPC基础知识培训2013
0.348 0.000 5.078 0.000 2.004 0.562 0.000 2.055 0.333 0.205 5.205 0.076 1.924 0.520 0.078 1.967 0.820 0.387 5.307 0.136 1.864 0.441 0.139 1.901 0.808 0.546 5.394 0.184 1.816 0.419 0.187 1.850 0.797 0.687 5.469 0.223 1.777 0.369 0.227 1.809 0.787 0.812 5.534 0.256 1.744 0.778 0.924 5.592 0.284 1.716 0.770 1.026 5.646 0.308 1.692 0.762 1.121 5.693 0.329 1.671 0.755 1.207 5.737 0.348 1.652 0.749 1.285 5.779 0.364 1.636 0.743 1.359 5.817 0.379 1.621 0.738 1.426 5.854 0.392 1.608 0.733 1.490 5.888 0.404 1.596 0.729 1.548 5.922 0.414 1.586 0.724 1.606 5.950 0.425 1.575 0.720 1.659 5.979 0.434 1.566 0.716 1.710 6.006 0.443 1.567 0.712 1.759 6.031 0.452 1.548 0.709 1.804 6.058 0.459 1.541
精密与准确
什么是Ca?
• Ca:制程准确度; (Capability of Accuracy)
•Ca 在衡量“實際平均值“與“規格中心值”之 一致性;
• 对于单边规格，不存在规格中心，因此也 就不存在Ca; • 对于双边规格，
X C Ca = T /2
Ca等级与处理原则
等級 A B C D Ca值 |Ca|<12.5% 處理原則
常用控制图的选择
常用控制图的选择
管制图常用系数表
管
取 樣 數 n 2 3 4 5 6 7 8 9 平均數管制圖 管制界限 A A1 A2 2.121 3.760 1.880 1.732 2.394 1.023 1.500 1.880 0.729 1.342 1.596 0.577 1.225 1.410 0.483 1.134 1.277 0.419 1.061 1.175 0.373 1.000 1.094 0.337 中線 C2
■ 按数据性质分类:
(1)、计量值控制图:指控制图的数据均属于由量具实际测量而得；如长度、 重量、浓度等特性均为连续性的，常用的计量值控制图有: (a) 平均数与极差控制图 ( X - R Chart) (2)、计数值控制图:指控制图的数据均属于以单位计数而得；如：不合格 数、缺点数等间断性数据等。常用的计数值控制图有:
变差的特殊原因
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指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。只用特殊原因被查出且采取措施， 否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。 （导致随机误差）
SPC常用术语解释
SPC常用术语解释
SPC常用术语解释
常用控制图的种类
管制图的作用
1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、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指南。
变差的普通原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重 复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳定 系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不 改变时，过程的输出才可以预测。 （导致系统误差）
(a) 不良率控制图( P chart )
(b) 不良数控制图( Pn chart,又称np chart或d chart )
常用控制图的种类
數據類型 管制圖名稱及符號 中心線 管制上下線
計 量 值
計 數 值
平均值-全距管制圖 X-R 平均值-標準差管制圖 X-S 中位數-全距管制圖 ~ X-R 單點移動全距管制圖 X-Rm 不良率管制圖( p ) 不良數管制圖( np ) 缺點數管制圖( c ) 單位缺點數管制圖( u )
FMEA——潜在失效模式分析
SPC 在五大工具的位置
PPAP MSA DFMEA 样件CP PFMEA 试生产CP SPC 生产CP SPC （Ppk≧1.67) （Cpk≧1.33）
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
第五阶段
计划和
确定项目
产品设计
和开发
过程设计
和开发
产品和
过程确定
反馈、评定
和纠正措施
0.5642 0.7236 0.7979
制
圖
常
用
全距管制圖
系
數
表
中位數管制圖 管制界限 最大值 個別值 與最小值 X圖 管制圖 管制圖 管制界限 管制界限 界限 系數 D6 E2 2.660 1.772 1.457 1.290 1.184 1.109 1.054 1.010 0.975 A0 2.695 1.826 1.522 1.363 1.263 1.191 1.143 1.104 1.072 m3A2 C3 1.880 0.603 1.187 0.463 0.796 0.389 0.691 0.341 0.549 0.308 0.509 0.282 0.432 0.262 0.412 0.246 0.363 0.232
管制图的构造
控制上线UCL 控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
x(或x、R、S等)
样本号（或时间）
1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐 标系； 2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL； 3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。
10 0.949 1.028 0.308 11 0.905 0.973 0.285 12 0.866 0.925 0.266 13 0.832 0.834 0.249 14 0.802 0.848 0.235 15 0.775 0.816 0.223 16 0.750 0.788 0.212 17 0.728 0.762 0.203 18 0.707 0.738 0.194 19 0.688 0.717 0.187 20 0.671 0.697 0.180 21 0.655 0.679 0.173 22 0.640 0.662 0.167 23 0.626 0.647 0.162 24 0.612 0.632 0.157 25 0.600 0.619 0.153
0.888 0.000 4.358 0.000 2.575 1.265 0.000 2.745 0.880 0.000 4.698 0.000 2.282 0.829 0.000 2.375 0.4289 0.864 0.000 4.918 0.000 2.115 0.712 0.000 2.179
0.3946 0.3698 0.3512 0.3367 0.3249 0.3152 0.3069 0.2998 0.2935 0.2880 0.2831 0.2787 0.2747 0.2711 0.2677 0.2647 0.2618 0.2592 0.2567 0.2544
0.026 #### 0.030 1.970 2.534 0.105 #### 0.118 1.882 2.704 0.167 #### 0.185 1.815 2.847 0.219 #### 0.239 1.761 2.970 0.262 #### 0.284 1.716 3.078 0.299 #### 0.321 1.679 3.173 0.331 #### 0.354 1.645 3.258 0.359 #### 0.382 1.618 3.336 0.384 #### 0.406 1.594 3.407 0.406 #### 0.428 1.572 3.472 0.427 #### 0.448 1.552 3.532 0.445 #### 0.466 1.534 3.588 0.461 #### 0.482 1.518 3.640 0.477 #### 0.497 1.503 3.689 0.491 #### 0.510 1.490 3.735 0.504 #### 0.523 1.477 3.778 0.516 #### 0.534 1.466 3.819 0.527 #### 0.515 1.455 3.858 0.538 #### 0.555 1.455 3.895 0.548 #### 0.565 1.435 3.931
SPC和6σ 基础培训资料
编制：***** 2013-4-16 内部培训资料
目录
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
五大工具概述 SPC CCP 管制图 SPC常用术语 Ca Cp Cpk
质量管理体系的五大工具
APQP——质量先期策划
PPAP——生产件批准程序
SPC——统计制程控制 MSA——测量系统分析
X R X S ~ X R X Rm p np c u
X±A2*R D4*R , D3*R X±A1*R B4*S , B3*S ~ 3*A2*R X±m D4*R , D3*R X±2.66*R 3.27*R , 0 p ±3* p*(1-p)/n np ±3* np*(1-p) c ±3* c u ±4* u/n
样件制作
试生产
批量生产
SPC含义
统计过程控制 英文：Statistical Process Control
SPC培训资料
统计过程控制（S P C）培训资料一、什么叫SPCSPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，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。
二、什么情况下要做SPC1.客户要求的关键特性2.内部确定的关键特性三、做SPC的前提1.过程数据易于采集2.过程处于受控状态四、SPC的理论知识变差1.变差的概念没有两件产品或者特性是彻底相同的，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，但这些差距总是存在。
例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。
2.变差的普通原因及特殊原因普通原因变差是向来在过程中浮现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程惟独此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。
---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。
---此类变差是必然存在的，只能改善或者降低，不能彻底被消除。
特殊原因变差是由异常或者外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或者不受控的。
---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。
---此类变差是可以被消除的正态分布一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。
，当一组测量数据服从正态分布时，有大约正态分布的两个参数：平均值U和标准差68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的惟独0.27%（如图一：正态分布图）。
spc基础培训资料全
第一章节重新认识SPC内容主要有：过程的概念；过程变差；过程能力分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第二章节SPC应用的基础2.1数据与质量特性值●质量数据1．数据的特点：①波动性；②规律性；2．质量特性：反映产品特定性质之内容；（如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等）3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据；（如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”）4．数据分类：①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）●数据参数1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。
2．频数：同一记录中同一数据出现的数据。
公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。
3．平均数：所有数据的和与总数和商。
4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。
标准方差：6．●数据的分层1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法；2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
3.分层方法：①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；②机床设备：按机器分，按工夹刀具分；③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分④加工方法：按不同的加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；⑦其他：按发生情况分，按发生位置分等。
4.两点原则：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的一个长度尺寸的测量值（mm ）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
SPC基础知识培训XXXX
常用控制图的种类
數據類型
計 量 值 計 數 值
管制圖名稱及符號
平均值-全距管制圖 X-R
平均值-標準差管制圖 X-S
中位數-全距管制圖 ~X-R
單點移動全距管制圖 X-Rm
不良率管制圖( p ) 不良數管制圖( np ) 缺點數管制圖( c ) 單位缺點數管制圖( u )
中心線
X R X S X~ R X Rm p np c u
0.8882 1.1259 0.105 #### 0.118 1.882 2.704 0.9027 1.1078 0.167 #### 0.185 1.815 2.847 0.9139 1.0942 0.219 #### 0.239 1.761 2.970 0.9227 1.0837 0.262 #### 0.284 1.716 3.078
6 1.225 1.410 0.483 0.8585 1.1512 0.026 #### 0.030 1.970 2.534 0.3946 0.348 0.000 5.078 0.000 2.004 0.562 0.000 2.055 1.184
1.263 0.549 0.308
7 1.134 1.277 0.419 8 1.061 1.175 0.373 9 1.000 1.094 0.337 10 0.949 1.028 0.308
0.2787 0.743 1.359 5.817 0.379 1.621 0.2747 0.738 1.426 5.854 0.392 1.608 0.2711 0.733 1.490 5.888 0.404 1.596 0.2677 0.729 1.548 5.922 0.414 1.586
21 0.655 0.679 0.173 0.9638 1.0376 0.504 #### 0.523 1.477 3.778 0.2647 0.724 1.606 5.950 0.425 1.575
13 SPC基础知识
SPC基础知识主要学习对象：班长、线长、工长、技术员课程目的：了解SPC的历史、原理、概念、掌握SPC的选择流程、控制界限的计算、失控的判定并在工作中运用，识别出问题是属于系统原因还是个别的特殊的原因，从而采取不同性质的针对性措施，有效的解决工作中的问题及持续改进各项工作。
目录一、质量管理发展历史二、QFD（Quality Function Deployment）质量功能展开介绍三、SPC发展历史与基本原理1．SPC发展简介2．SPC技术原理3．SPC作用四、质量管理中常用的统计分析方法五、实施SPC的两个阶段六、SPC基本概念与术语1．过程的概念2．变量的分类3．SPC常用术语七、测量系统分析基本概念八、正态分布的检验方法九、SPC控制图选择流程十、控制图实施流程十一、控制图控制限计算方法十二、失控的判定与原理十三、思考题一．质量管理发展历史按照质量管理所依据的手段和方式，我们可以将质量管理发展历史大致划分为以下四个阶段：第一阶段：传统质量管理阶段是质量管理的初级阶段。
以家庭手工业作坊、小规模生产经营为主要表现形式。
产品质量主要依靠工人的实际操作经验，靠手摸、眼看等感官估计和简单的度量衡器测量而定。
在制造过程中，工人既是操作者又是质量检验者，并且还是质量管理者。
质量标准就是经验，主要靠“师傅带徒弟”的方式进行实施与延续。
第二阶段：质量检验管理阶段由于机器工业生产取代了手工作坊式生产，生产规模扩大进行批量生产，于是产生了企业管理和质量检验管理。
在这个阶段，产品质量是通过严格检验来控制和保证出厂或转入下道工序。
检验工作是这一阶段执行质量职能的主要内容，质量检验所使用的手段是各种各样的检测设备和仪表，它的方式是严格把关，进行百分之百的检验。
第三阶段：统计质量管理阶段统计质量管理阶段是利用数理统计原理，预防产出废品并检验产品质量的方法，由专职检验人员转移给专业的质量控制工程师承担。
这标志着将事后检验的观念改变为预测质量事故的发生并事先加以预防的观念。
SPC详细培训资料
SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异soy protein concentrate，大豆浓缩蛋白。
在大豆压榨过程中的产品，比豆粕蛋白含量高，且更易吸收。
常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作。
是理想的饲料原料。
SPC(3) 增量脉冲编码器，中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,同时又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
－控制图的作用1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
SPC培训讲义基础知识
课程大纲
➢ SPC概念 ➢ 控制图原理 ➢ 控制图判断准则
➢ 控制图种类 ➢ CPk值计算
SPC基本概念——SPC涵义
➢SPC：统计过程控制，主要工具是控制图理论。
SPC特点： ➢强调全员参加，不只是依耐少数质量管理人员 ➢强调用统计的方法保证预防原则的实现 ➢SPC强调用整个过程、整个体系出发解决问题
o
规程可能“三言两语”，落实不能“ 三心二 意”。2 021年3 月9日 星期二4 时26分 48秒T uesday , March 09, 2021
o
没有措施免谈管理，没有计划如何工 作。21. 3.92021 年3月9 日星期 二4时2 6分48 秒21.3.9
谢谢大家！
控制图判断准则
判稳准则的内容： ➢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，
控制图判断准则
判异准则的内容： ➢点出界就判异， ➢界内点排列不随机判异，
控制图判断准则
常用控制图的国标GB/T-4091-2001的8种判异准则： 一、一点落在A区以外； 二、连续9点落在中心线同一测； 三、连续6点递增或递减； 四、连续14点相邻点上下交替；
➢统计控制状态——稳态 ➢稳态的作用：
1、对产品的质量有完全的把握，99.73%合格 2、生产是最经济的，只有0.27%不合格，主要是 由异因造成 3、在控制状态下，过程变异最小
控制图原理——两种错误
➢第一类错误：虚发警报 影响——造成寻找根本不存在的异因的损失
➢第二种错误：漏发警报 影响——造成废次品增加的损失
X — s 均值-标准差控制图
～X — R 中位数-极差控制图 X — Rs 单值-移动极差控制图
SPC培训教材
（4）SPC控制线的更新 ） 控制线的更新 1.供应商关键材料的变更 2. 2.加工设备 的 变更 3.影响过程流程的工程变更 4.人员变更 5.样本大小变更 即5M1E的变更
（5）计量型数据控制图 ）
1.数据分为计量型数据和计数型数据两大类 A:：计量型数据:计量型数据是指对产品质量 特性进行测量所得的观察 值。如毫米(mm)表示长度单位，克(g)代表质量，牛（N）表示重力。 B：计数型数据包括计件型数据和计点型数据两种；计件型数据是以件 为单位统计不合格品数的数据，计点数据是单位产品上的缺陷数 （或不合格数）。
（3）.SPC控制图的常用类型及选择 ） 控制图的常用类型及选择
SPC控制图主要有两类：一类是计量SPC控制图， 不合格品率（P图） 另一类是计数SPC控制图。 不合格品数（nP图）
均值-极差控制图（X—R图） 均值-标准差控制图（X—S图） 中位数-极差控制图（Me—R图） 单值-移动极差控制图（X—Me图）
（7）SPC过程控制的四种状态 ） 过程控制的四种状态
1.统计状态的形态：稳定状态（过程受控） 不稳定状态（过程不受控）
LCL
过程受控 CL
过程不受控 UCL LCL CL UCL
2.技术状态的形态：技术满足规格要求 技术不满足规格要求
技术满足规格要求 LCL UCL CL
技术不满足规格要求 LCL CL UCL
控制图的3σ原理 （5）SPC控制图的 原理 ） 控制图的
当过程仅含正常变异时,过程输出的质量特性X呈正态分布N(U, σ2),U为正态均值, σ为标准差。 使用U±3σ作为控制界限来管理过程，即界限内99.73%的概率，1000个有997.3个良品。就认 为该过程的变异为正常变异。
图(一)正态分布N(U，σ2)的概率特性 99.73%
统计过程控制( SPC)基础知识培训
六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) （质量与每个人的工作都有关系）
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因：分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等（占15%）。
▪它是一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如：作业者操作方法 错误，仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等（占85%）。
▪它是一种可预测的，持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如：电压的偶然波动，机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析，並調整制程（或过程），從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。
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2.图形制作：
1）数据收集：确定子组大小、频率、小组数的大小 a.子组大小：选择子组应使得一个子组内各样本之间的出现变差的 机会小。 b.应注意：子组样本的容量应稳定。 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
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
3.SPC的基本概念：
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)： LCL
15).规格上限： USL
16).规格中心线： SL
17).规格下限： LSL
18).偏移度：
Ca
3.SPC的基本概念：
19).制程能力指数: Cp 表示制程特性的一致性程度。越大越集中，越小越分散。
4）制作图形：
图形分四个部分： 一个品质记录说明区； 一个品质指标说明区； 一个平均数管制图区； 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
图形分析还应注意：
1）平均数管制图看是否偏离方向，全距管制图看稳定程度。所以平均数管制图是波动越小越好， 全距管制图是越往下越好，表示每组数据中变异越少。
2）当平均数管制图有连续3 点上升或下降，而R图没有较大波动时，则表示制程中有某个因素 正在慢慢朝某个方向发生变化。
3）当平均数管制图没有较大幅度变化，而全距管制图有出现连续3点上升，则表示机台有较大 松动。
SPC基础知识培训讲义
SPC基础知识培训讲义SPC基础知识⼀、什么是SPCSPC是英⽂Statistical Process Control的前缀简称。
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⽅法早在20世纪20年代就由美国的休哈特提出。
迄今为⽌已经经历了三个发展阶段，即：SPC，SPCD和SPCDA。
1．SPC（Statistical Process Control）：它能使⼈们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
这就是科学地区分出⽣产过程中产品质量的正常波动与异常波动，从⽽对过程的异常及时告警，谓统计过程控制。
2．SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis）的前缀简称，即统计过程与诊断。
SPC虽然能对过程的异常进⾏告警，但是它并不能告诉我们是什么异常，发⽣于何处，即不能进⾏诊断。
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。
3．SPCDA（Statistical Process Control , Diagnosis and Adhustment）的前缀简称，即统计过程控制、诊断与调整。
正如同病⼈确诊后要进⾏治疗，过程诊断后⾃然要加以调整。
⽬前尚⽆实⽤性的成果。
三、成都公司在TS16949标准基础上建⽴的《统计技术应⽤规定》中推荐了⼏种⽤于质量改进的统计⼯具和技术序号⼯具和技术应⽤1调查表系统地收集资料，以得到真实清晰的实况⽤于⾮数字资料的⼯具和技术2因果图分析和表达因果图解关系；通过从症状到原因分析到寻找答案的过程，促进问题的解决3流程图描述现存的过程；设计新的过程4特性要因图表⽰某个论题与其组成要素之间的关系⽤于数字资料的统计⼯具和技术5控制图诊断：评估过程的稳定性；控制：决定何时某⼀过程需要调整，何时该过程需要继续保持下去。