SPC常用术语解释
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。
SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。
SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。
控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。
控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。
过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。
规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。
SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。
2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。
3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。
4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。
5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。
6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。
SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。
此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。
未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。
总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。
SPC名词解释
SPC名词解释准确度Accuracy成品改善ActiononOutput制程中对策ActionontheProcess人员变异AppraiserVariation计数值AttributeData平均数Average中位数平均AverageofMedian全距平均AverageofRange标准差平均AverageofStandardDeviation平均数－全距管制图Average-RangeControlChart二项分配BinomialDistribution平均数－标准差制图Average-StandardDeviationControlChart 中心线CenterLine；CL中央极限定理CentralLimitTheorem管制界限ControlLimITS持续改善ContinualImprovement管制图ControlChart分散Dispersion管制计划ControlPlan计件CountbyPieces计点CountbyPoints关键制程特性CriticalProcessCharacteristics共同原因CommonCause每百万缺点数管制图DefectPartsPerMillionControlChart分配Distribution关键产品特性CriticalProductParameter仪器变异EquipmentVariation连续随机变数ContinuousRandomVariable估计平均数EstimatedAverage离散随机变数DiscreteRandomVariable单位缺点数DefectsPerUnit单位缺点数管制图DefectsPerUnitControChart指数分配ExponentialDistribution估计不良率EstimatedProcessPercentDefectives次数分配FrequencyDistribution估计标准差EstimatedStandardDeviation漏斗实验FunnelExperiment∙高级统计方法（Advanced Statistical Methods）：∙比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。
SPC所有公式详细解释及分析
SPC所有公式详细解释及分析SPC（统计过程控制）是一种通过统计方法对产品或过程的变化进行控制的质量管理工具。
它以数据为基础，通过收集、分析和解释数据，帮助确定过程是否稳定、符合规范，并提供改进措施。
在SPC中，有一些重要的公式用于计算和分析数据，下面将介绍其中一些常用的公式及其详细解释和分析。
1. 平均值（Mean）：平均值是统计数据的中心点，通过计算数据的总和除以数据的个数得到。
平均值用于评估过程的中心位置，并对过程的稳定性进行评估。
2. 中位数（Median）：中位数是将数据按照大小顺序排列后，排在中间位置的数值，它能够反映数据的集中趋势。
与平均值相比，中位数对异常值的影响较小，更适用于非正态分布的数据。
3. 标准差（Standard Deviation）：标准差是数据分布离散程度的度量，用于描述数据的波动性。
标准差越大，表示数据越分散；标准差越小，表示数据越集中。
标准差可以帮助确定过程是否稳定，是否存在特殊因素影响。
4. 变异系数（Coefficient of Variation）：变异系数是标准差除以平均值的比值，用于比较不同数据集的离散性。
较小的变异系数表示数据越稳定，较大的变异系数表示数据集的离散性较大。
5. 极差（Range）：极差是数据的最大值和最小值之间的差别，用于评估数据的波动范围。
较大的极差表示数据集的波动性较大，较小的极差表示数据集的波动性较小。
6. 四分位数（Quartiles）：四分位数是将数据按大小顺序排列后，将数据分为四等份的数值。
第一四分位数是中位数的前一半数据的中位数，第二四分位数即中位数，第三四分位数是中位数之后的一半数据的中位数。
四分位数可以帮助了解数据的分布情况。
7. 直方图（Histogram）：直方图使用柱状图形象地展示数据的分布情况。
通过将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间内的数据个数，可以直观地了解数据的分布情况。
8. 管理图（Control Chart）：管理图是SPC最重要的工具之一，它通过将数据的统计量（如平均值、标准差等）绘制在图表上，并与控制限进行比较，用于监控过程的稳定性。
SPC常用术语解释及其作用
SPC常用术语解释及其作用1. SPC是什么？SPC(Serial Port Communication) 是一种用于在计算机和外部设备之间进行数据传输的通信方式。
它通过串行口（也称为串口或COM口）来完成数据的传输和接收。
SPC常用于与外部设备进行通信，如传感器、打印机、模块等。
2. 常用术语解释2.1 波特率（Baud Rate）波特率是指每秒钟传输的比特数。
它表示数据的传输速率，通常以波特（Baud）为单位。
常见的波特率有9600、115200等，它决定了数据的传输速度。
2.2 数据位（Data Bits）数据位指的是数据的传输位数。
在SPC通信中，数据位的选择通常有7位和8位两种。
数据位的选择取决于所使用设备的要求。
2.3 停止位（Stop Bits）停止位用于表示数据传输的结束位。
通常使用的停止位有1位和2位两种。
选择停止位的原则是根据设备的要求进行设置。
2.4 校验位（Parity Bits）校验位是用于检验数据传输是否正确的位。
常用的校验位有偶校验位、奇校验位和无校验位三种。
校验位的选择取决于所使用设备的要求。
2.5 流控（Flow Control）在SPC通信中，流控用于控制数据传输的流动。
常用的流控方式有硬件流控和软件流控两种。
硬件流控是利用RTS（请求发送）和CTS（清除发送）信号进行控制，而软件流控是利用XON和XOFF字符进行控制。
3. SPC常用术语的作用3.1 波特率的作用波特率决定了数据的传输速度，选择适当的波特率可以确保数据的准确传输。
如果波特率设置过低，可能会导致数据传输速度过慢，影响整体通信效率；而如果波特率设置过高，则可能会导致数据传输过程中出错。
3.2 数据位、停止位和校验位的作用数据位、停止位和校验位共同作用于数据传输的准确性和稳定性。
通过正确地设置数据位、停止位和校验位，可以避免数据传输过程中出现丢失、错位或错误的情况。
3.3 流控的作用流控用于控制数据的流动，可以保证发送方和接收方之间的数据同步进行。
SPC专用术语
專門術語Glossary管制上限/管制下限：UCL/LCLControl limit. A line (or lines) on a control chart used as a basis for judging the significance of the variation from chart point to chart point. V ariation beyond a control limit is evidence that assignable causes are affecting the process. Control limits are calculated from process data and are not to be confused with engineering or administrative specifications. A control chart usually displays a lower control limit (LCL) and an upper control limit (UCL).管制界線。
用在管制圖中當作點到點之間變異的衡量基準。
超出管制界線的變異可以證明某些原因會影響製程。
管制界線是從製程的資料來計算，不要和規格界線混淆。
通常管制圖會顯示管制下限(LCL)及管制上限(UCL)。
註: 一般而言, UCL與LCL 的位置為平均值的正負三個標準差。
製程準確度：CaThe deviation of the process mean from the midpoint of the specification limits.衡量製程之實際平均值與規格中心值之一致性自生產中所獲得產品資料的實際平均值與規格標準值間偏差的程度。
製程精密度：Cp / Capability of process.The greater the number, the better the process is capable of meeting the specification limits. A process is judged to be capable when CP is at least 1.0.衡量製程之變異寬度與規格公差範圍相差之情形。
SPC常用术语
SPC常用术语1、高级统计方法（AdvancedStatisticalMethods）-比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。
2、计数型数据（AttributesData）可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。
其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。
计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析（参见计量型数据）。
3、均值（Average）（参见平均值Mean）数值的总和被其个数（样本容量）除，在被平均的值的符号上加一横线表示。
例如，在一个子组内的x值的平均值记为X，X（X两横）为子组平均值的平均值，X（X上加一波浪线）为子组中位数的平均值。
R为子组极差的平均值。
4、认知（AwarenesS个人对质量和生产率相互关系的理解，把注意力引导到管理义务的要求和达到持续改进的统计思想上。
5、基本的统计方法（BasicStatisticalMethods）通过使用基本的解决问题的技术和统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。
6、二项分布（BinomialDistribution）应用于合格和不合格的计数型数据的离散型概率分布。
是p和np控制图的基础。
7、因果图（Cause-EffectDiagram）一种用于解决单个或成组问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源。
也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明者命名）。
8、中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
统计过程控制spc 常用符号和术语
常用符号和术语卡平方变量（分布）k 在一次考察中的样本数量均值n 一个样本中的观测值数量。
如：n＝3 指样本有3 个观测值N 在一次考察中的观测值总数R 样本极差极差均值极差中位数s 样本标准差标准差均值总体标准差方差X 一个随机变量X i一个具体的观测值，但不是实际值。
例如：X1,X5,X3样本均值样本均值的均值样本中位数样本中位数的中位数术语表：accuracy(精确度)测量值与实际值的接近程度assignable cause(可溯因素)参见special cause（特别原因）attribute(计数型数据)用于计数的数据，比如用“通过/不通过”来表述质量或不合格点的个数attribute charts(计数型控制图)用于计数型数据的控制图automated SPC(自动化SPC)通过利用计算机计算和作控制图来实现统计过程控制，包括直接数据输入。
Average(均值)一组数据之和除以这组数据个数，也称作meanBell-shaped curve（钟形曲线）正态分布密度函数的图像，因其在中部突起而两边逐渐下降而貌似钟形Bias（偏差）不具备无偏性的抽样结果导致的与总体均值的偏差。
比如，只选取具有可见缺陷的产品考察会产生偏离总体的统计结果。
Binomial distribution（二项分布）按固定概率只取两个离散值的概率分布，比如成功/失败试验的结果brainstorming（头脑风暴）一种解决问题的方法，首先由一组成员提出各种可能方案，再讨论它们的优缺点Bunching(聚束)一组样本的观测值相同或相似的图形模式，表明影响过程的波动因素发生了突然变化。
c chart（c 图）适用于计数型数据的控制图，在上面绘制出大小固定的样本的不合格品数Capability（过程能力）过程生产出在具体控制界限内的能力Cause & effect diagram（因果图）用来分析波动原因的解决问题的工具。
SPC基本概1
SPC基本概念1、预防：一种在第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费的有效的方法。
2、过程：所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
将输入转化为输出的相互关联的资源与活动。
3、变差：过程的单个输出之间不可避免的差别，它分为：普通原因和特殊原因。
4、普通原因：造成随着时间的推移具有稳定的，且可重复的分布过程中的许多变差，称之为“处于控制状态”、“受统计控制”。
普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因，只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才是可以预测的。
5、特殊原因（通常也叫可查明原因）：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时造成（整个）过程的分布改变。
随着时间的推移，过程的输出不稳定。
局部措施：（1）通常用来消除变差的特殊原因（2）通常由与过程直接相关的人员实施（3）大约可纠正15%的过程总问题系统采取措施：（1）通常用来消除变差的普通原因（2）几乎总是要求管理措施，以便纠正（3）大约可纠正85%的过程问题6、能力：是一个稳定过程变差的总范围7、控制稳定过程：是一个统计控制过程，稳定过程输出中此变差虽是来自一般的原因，稳定过程是可以预测的。
8、统计控制：是一个过程的状态，变差从所有特殊原因已消除，仅存在一般原因，统计控制的证据是控制图没有超过控制限的点，没有非随机性的图形趋势。
9、过渡调整：是把每一个偏离目标的值，当作过程中特殊原因处理的作法（若根据每次所作的测量来调整一个稳定的过程，则调整就成了另外一个变差源）。
10、CPU、CPL：分别为上限能力指数和下限能力指数，定义（USL-X）/3σ或（X-LSL）/3σ11、USL、LSL：工程规范上下限。
12、CPK：这是考虑到过程有无偏移的能力指数，定义为CPU或CPL的最小值。
它等于过程均值与最近的规范限之间的差除以过程总分布宽度的一半。
13、PPK：这是说明过程有无偏移的性能指数，定义为：（USL-X）/3σ或（X-LSL）/3σ的最小值(用来与CP和CPK对比,并测量和确定随时间改进的优先顺序)。
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（Special Cause
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。有时被称为可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随机性的图形。
普通原因（Common Cause）
造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。
过程能力
(Process Capability
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离，用Z来表示。
移动极差
（Moving Range)
两个或多个连续样本值中最大值和最小值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。
SPC常用术语解释
名称
解释
平均值（X）
一组测量值的均值
极差（Range）
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
σ（Sigma）
用于代表标准差的希腊字母
标准差
(Standard Deviation)
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）表示。
过程均值（Process Average）
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用X来表示。
链（Run）
控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。
变差（Variation）
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。
分布宽度（Spread）
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
中位数˜x
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
单值（Individual）
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号X表示。
中心线（Central Line）
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
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。