SPC控制图数据收集方法
怎么做产品的SPC控制图？
怎么做产品的SPC控制图？实践证明，通过SPC控制图，可以帮助我们及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性。
那么，产品的SPC控制图该怎么做呢？深圳天行健六西格玛咨询公司简析如下：步骤一：确定需要监控的关键质量特性（CTQ）首先，需要确定产品制程中的关键质量特性（CTQ），也就是对产品质量有重要影响的特性。
这些特性可能包括尺寸、重量、硬度等。
确保选择的特性能够准确反映产品的质量。
步骤二：收集数据收集与所选特性相关的数据，包括每个制程批次或样本的测量结果。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和控制。
步骤三：计算统计参数根据收集到的数据，计算统计参数，如平均值、标准差等。
这些参数可以帮助我们了解制程的中心位置和变化程度。
步骤四：绘制控制图根据所选特性的统计参数，绘制SPC控制图。
常见的控制图有X-Bar图、R图、S图等。
控制图上通常包括中心线、控制界限和数据点。
通过观察数据点的位置和分布，可以判断制程是否处于控制状态。
步骤五：分析控制图分析控制图上的数据点，判断制程是否处于控制状态。
如果数据点在控制界限内波动，说明制程是稳定的；如果数据点超出控制限，说明制程存在异常变化。
根据分析结果，可以采取相应的纠正措施，以确保制程的稳定性和一致性。
步骤六：持续监控和改进SPC控制图是一个持续监控和改进的过程。
定期更新数据，并根据新的数据绘制控制图，以监控制程的变化。
同时，根据控制图的分析结果，不断改进制程，以提高产品质量。
总而言之，SPC控制图是一个简单而有效的工具，可以帮助我们实现产品质量的稳定和一致。
通过正确使用SPC控制图，我们能够及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性，提高客户满意度。
SPC控制图统计数据取样
SPC控制图统计数据取样1、概述为了掌握一批产品的质量信息,不可能对整批产品全部进行检验,也不可能对全部产品进行一一加以测试,一般是从整批全部产品中随机抽取一定数量的样品进行测试,将样品测试结果组成样本数据,然后通过对样品数据的分析来推断整批全部产品的质量。
总体,也称“母体”,它是研究对象的全体。
组成总体的每一个单位称为个体。
总体中所包含的个体数量称为总体容量,常用符号N表示。
样本,也称“子样”,它是由从总体抽取的部分个体组成的。
样本中所包含的个体数量称为样本容量或样本大小,常用符号n表示。
所谓随机抽样,即从总体中随机抽取一定数目的个体单位作为样本观察,使每个个体单位都有一定的概率被选入样本,从而根据样本所做出的结论对总体具有充分的代表性。
常用的随机抽样方法有简单随机抽样、系统随机抽样、分层随机抽样和整群随机抽样等2、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的一种概率抽样,即指总体中的每一个个体被抽到的机会是相同的。
在简单随机抽样中,X1,X2,X3…,是相互独立的随机变量。
并且与总体有相同的概率分布。
简单随机抽样的优点方法简单直观,由于总体中每个个体抽取的概率相等,计算抽样误差及对总体参数加以推断比较方便缺点抽样程序比较复杂,在实际工作中,真正做到总体中每个个体被抽到的机会完全一样是不容易的。
3、系统随机抽样系统随机抽样也称机械随机抽样或等距随机抽样,即将总体单位按某一标志如时间排序,然后按一定间隔来随机抽取样本单位。
系统随机抽样的优点是实施方便,同时能够保证样本对总体的代表性,适合大批量生产的流水线上产品的抽查缺点是若总体单位排序后呈现一定的规律性甚至周期性,而抽样间隔的周期正好与之吻合,依赖于这样排列的系统抽样因而会产生系统性的偏差。
4、分层随机抽样分层随机抽样也称为类型随机抽样,即先将总体按某些重要的标志分成不交叉重叠的若干层,然后再各层中采用简单随机抽样或其他抽样方式抽取若干个样本单位,由各层的样本单位组成一个样本。
SPC统计过程控制的使用步骤
SPC统计过程控制的使用步骤简介SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制是一种基于统计方法的质量管理工具，用于监控和控制过程中的变异性。
通过采集数据并分析，SPC可帮助组织识别潜在的问题，并采取必要的纠正措施来提高过程的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC的使用步骤，帮助读者了解如何应用SPC来优化工作流程。
步骤一：确定关键过程在应用SPC之前，首要任务是确定要监控和控制的关键过程。
关键过程是对产品或服务质量具有重要影响的主要步骤。
通过识别关键过程，可以更具针对性地收集数据，并制定相应的控制策略。
步骤二：收集数据采集准确的数据是SPC的基础。
数据收集的频率和样本量应根据过程的特点和要求进行确定。
通常，数据可以通过手动记录、传感器或监控设备等方式收集。
在收集数据时，需要记录以下信息： - 时间戳 - 数据值 - 样本编号（可选） - 采集人员（可选）确保数据采集的一致性和准确性对于后续的分析至关重要。
步骤三：数据分析和控制图绘制在SPC中，数据分析是一个关键的环节。
通过分析数据，可以了解过程中的变异性，并绘制控制图以显示过程的稳定性。
以下是数据分析和控制图绘制的步骤： 1. 计算每个样本的平均值和标准差。
2. 绘制一个均值控制图，用于监控过程的中心线移动。
3. 绘制一个范围控制图，用于监控过程的变异性。
4. 检查控制图上的点是否超出控制限。
超出控制限的点可能表示过程存在特殊因素，需要进行进一步的调查和改进。
控制图的使用可以帮助识别过程的异常变动，并及时采取纠正措施来消除或减少变异性。
步骤四：解读控制图理解控制图上的模式和趋势对于SPC的有效运用至关重要。
常见的控制图模式包括： - 单点超出控制限 - 连续点超出上限或下限 - 渐进的点 - 周期性变化根据控制图上的模式和趋势，可以判断过程是否稳定，以及是否存在特殊因素影响。
步骤五：采取纠正措施如果控制图上的点超出控制限或存在异常模式，需要采取相应的纠正措施来解决问题。
SPC统计的基本方法
SPC统计的基本方法引言SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种利用统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的管理方法。
它可以帮助组织识别过程中的异常和变异，并采取相应的措施来提高过程的质量和效率。
本文将介绍SPC统计的基本方法，包括控制图的构建、样本采集和数据分析等方面。
1. 控制图的构建控制图是SPC统计过程控制的核心工具，它以时间为横轴，以过程的关键指标为纵轴，用来观察过程的变化情况和异常情况。
控制图通常分为以下两种类型：1.1. 均值控制图均值控制图主要用于监控过程的平均值是否稳定。
常用的均值控制图包括X-Bar控制图和R控制图。
其中，X-Bar控制图用来监控样本均值的变化情况，R控制图用来监控样本范围的变化情况。
1.2. 变差控制图变差控制图主要用于监控过程的变异是否稳定。
常用的变差控制图包括S控制图和P控制图。
其中，S控制图用来监控样本标准差的变化情况，P控制图用来监控不良品率的变化情况。
2. 样本采集样本采集是SPC统计过程控制的重要环节，正确的样本采集方法可以保证统计数据的准确性和可靠性。
以下是一些常见的样本采集方法：2.1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机地选取一定数量的样本进行测量和分析。
这种方法可以保证样本的代表性，从而得到准确和可靠的统计结果。
2.2. 分层抽样分层抽样是将总体按照某些特征进行划分，然后在每个层次内分别进行随机抽样。
这种方法能够保证各层次的样本数量平衡，从而提高统计结果的准确性。
2.3. 故障抽样故障抽样是指在发生异常或故障时及时采集样本进行分析。
这种方法可以帮助组织及时发现和解决问题，从而避免对产品质量和生产效率的影响。
3. 数据分析数据分析是SPC统计过程控制的关键步骤，通过对采集到的数据进行分析可以帮助组织了解过程的稳定性和一致性情况。
以下是一些常用的数据分析方法：3.1. 均值分析通过计算均值和标准差等统计指标，对过程的平均水平和稳定性进行分析。
SPC控制图应用步骤简明教程
1. 收集数据
2. 建立控制限
3. 统计上受不 受控的解释
4. 为了持续控 制延长控制限
当过程受控时并经过过程能力评价满足要求时， 应可以延长控制限，以满足未来过程控制的需 要。如果过程中心线偏离目标值，可能需要针 对目标值进行调整。
过程能力和过程性能
计量型数据 过程能力和过程性能
1. 过程能力：仅适用于稳定统计过程，是过程固有变差的 6 范围，
2.子组数量：为了建立控制限，通常取25个子组，或更多个子组包含100或 更多个单值读数。
3.子组容量：较大的子组能很容易探测出较小的过程变化。一般2-5个样本。 4.子组频率：通常按时间顺序来取子组，目的是探测过程随时间发生的变化。
推荐的频率见附表所示
附表 推荐的子组频率
每小时产量
10以下 10-19 20-49 50-99 100以上
1. 计量型控制图
1) 单值与移动极差控制图（I-MR）。 【 样本量n=1】 2) 均值极差控制图（XBar-R图）； 【样本量2 ≤n ≤9】
~ 3) 均值与标准差控制图（XBar-S图）；【样本量n ≥10】
4) 中位数与极差控制图（X-R图）；
2. 计数值控制图
1) 不良率控制图（P图）； 2) 不良数控制图（NP图）； 3) 缺点数控制图（C图）； 4) 单位缺点数控制图（U图）。※
drσ ≥50%
评价 接近稳定 不太稳定
不稳定 很不稳定
6西格玛相关
（一）连续型数据的流程能力
流程的西格玛水平：Z值 Z值可以描述流程的不合格率P(d)
ZUSL =
USL-X
ZLSL =
X-LSL
SPC分析操作指引
SPC分析操作指引一、确定需要监控的关键过程参数：首先，需要确定要监控的关键过程参数，这些参数可以直接影响产品质量的特性。
例如，对于汽车制造商来说，可以选择关键参数如车身长度、刹车距离等。
确保选择的参数能够区分产品的好坏，并且可以在生产过程中进行测量。
二、收集数据：接下来，需要收集并记录关键参数的测量数据。
在收集数据之前，需要决定采样间隔和采样数量。
采样间隔的选择应该基于生产速率和过程稳定性的要求，而采样数量的选择应该能够提供充分的统计信息。
三、创建控制图：使用收集的数据，可以创建控制图来显示过程的变化和稳定性。
控制图一般包括上限线、下限线和中心线。
上限线和下限线用于表示过程的上下限，中心线用于表示过程的平均值。
如果数据点超出了上下限线，就表示过程出现了异常，需要采取相应的纠正措施。
四、分析控制图：分析控制图是SPC分析的核心步骤。
可以使用统计方法来分析控制图，例如计算数据的均值、标准差，以及数据点的距离中心线的距离（即偏离值）。
通过统计分析，可以得出过程的稳定性和变化趋势。
五、识别特殊因素：在分析控制图的过程中，需要识别出影响过程稳定性的特殊因素。
特殊因素可能包括材料质量变化、设备故障等。
识别特殊因素对于改进过程稳定性和降低产品变异性至关重要。
六、采取纠正措施：根据分析结果，如果过程出现了异常或变化趋势，就需要采取相应的纠正措施。
这些纠正措施可能包括调整生产设备、更换材料、改变工艺参数等。
纠正措施的目标是恢复过程的稳定性，并确保产品质量符合要求。
七、持续监控和改进：总结起来，SPC分析是一种通过数据收集、控制图分析和纠正措施采取的方法，用于监控和控制生产过程的稳定性和产品质量。
通过遵循上述的操作指引，企业可以更好地使用SPC分析来提高生产过程的稳定性，并确保产品质量的一致性。
SPC的基本做法及步骤
PCI=规定的容差/过程离散程度=UTL-LTL/6σ =（标准上线-标准下线）/6*（R/1.128）
4.9 当 PCI 值小于 1，表示过程不满足规范要求，过程能力不足； 当 PCI 值等于 1，表示过程刚好满足规范要求，过程能力刚刚够
在实际工作中，通常取 PCI=1.33 为最小可接受值 4.10 当 PCI 值小于 1，表示过程不满足规范要求，需改善：相关分析人员根据结果， 对不能接受的情况从人员、机器、物料、方法、环境等方面进行分析
移动极差（R）控制图 LCL=D3R
（D3=0.000）
单值(X)控制图中心线是：=X
Hale Waihona Puke 单值(X)控制图 UCL=X + E2R （E2 = 3/d2 = 3/1.128=2.66 ）
单值(X)控制图 LCL=X -E2R
4.4 绘制管制图 4.5 管制图异常分析
a.超出管制界限点，需分析异常； b.连续 9 点位于中心线一侧，需分析异常； c.连续 6 点递增或递减，需分析异常 d.连续 14 点中相邻点交替上下 e.连续 3 点中有 2 点落在中心线的同一侧的 2/3 的管制限以外 f.连续 5 点中有 4 点落在中心线的同一侧的 1/3 的管制限以外 g.连续 15 点落在中心线的两侧的 1/3 的管制限以内 h.连续 8 点落在中心线两侧,且无一点在 1/3 的管制限以内 4.6 发现异常及分析原因，可使用排列图及鱼骨图分析异常原因； 4.7 重新计算管制界限，将超出管制界限之点去除后，重新计算管制界限 4.8 当控制图处于统计受控状态，进行制程能力分析
X(平均值) = (X1+X2+X3+......Xn)/n
R(平均移动极差)=( | X1 - X2 |+ | X2 - X3 |+........ | Xn-1 - Xn |)/(n-1)
统计过程控制(SPC)之控制图的工作方法
统计过程控制（SPC）之控制图的工作方法
定义/说明/要求/目的：
PDSA是指：“计划—实施—研究—行动”循环。
持续改进是指：一个可操作性的哲学，它充分利用公司内的人才，以不断提高效率的方式来为顾客生产出品质不断提升的产品，从而保障股东投资的回报。
这是一个动态的策略。
统计过程控制采用PDSA方法来进行，同时PDSA应体现在过程控制的每个步骤上，而并非仅仅聚焦于整个过程。
控制图的简单工作步骤：收集数据→数据描点在图上→计算试运行控制限→识别变差的特殊原因→对特殊采取措施→量化普通原因→采取措施减少变差的普通原因。
检查表：。
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SPC控制图数据收集方法
摘要：SPC应用在于收集原始的数据，经过一系列复杂的计算，以最简单、直观、明了的方式表现，便于深入分析质量状况及预测问题。
在现代质量管理中，随着客户和最终客户对质量的意识越强，对制造业的质量要求也越来越严，对控制图的应用也有不断的深化。
控制图上有中心线（CL），控制上限（UCL）和控制下限（LCL）,如下图:
SPC控制图的数据收集
SPC应用在于收集原始的数据，经过一系列复杂的计算，以最简单、直观、明了的方式表现，便于深入分析质量状况及预测问题。
所以SPC在数据收集过程中必须强调二项原则：真实、及时。
附：SPC软件免费下载
数据的真实性：只有真实的数据才能反映真正的质量状况，不真实的数据分析出的结果肯定也不正确，易导致决策者失误。
数据的不真实性通常表现在以下几个方面：
•品检人员不认真，根本没有通过实际的检验，只根据经验直接填写数据；
•品检人员感觉检验数量太多，不愿检验到规定的数量，而只做一部分，剩下一部分就全都是主观估计值；
•测量设备有问题，精度不够，需要靠检验人估计；
•检验出来的数据不符合规格，人为地改写数据；
•检验人员字迹不清，在输入电脑过程中输错；
•抽样计划制定不合理，检验数据太少，造成分析无价值；
数据的及时性：因为SPC的主要功能之一就是预测质量，因此，只有及时收集数据，才能及时分析，才可能预测质量，不良品都已经产生，所有的预测都无意义。
数据收集分：计量值的数据收集和计数值数据收集。
1、计量值的数据收集：
按一定时间间隔抽取一定的样本，然后进行测量，再将测量到的数据记录下来。
计量型数据具有连续性，故它的抽样计划与计数值有很大的差异。
它通常根据产品要求，对产品的重要特性定时抽取固定样本个数。
应根据产品的特性和当前质量状况来确定抽样频率，产品特性越易检验或越重要，抽样频率通常越高，如果当前质量越差相对频率应加大一些。
如果遇到生产时间较短，为了做直方图，也可适当加大抽样频率，常用的抽样频率为：每半小时、每小时、每2小时或4小时抽一次，每天抽一次为少见（一般出现在难检和质量较为稳定的特性）。
抽样频率在初始阶段相对高一点，在过程中如发现质量受控较稳定时，可视情况酌情减少抽样频率，甚至放弃该点的计量监控。
例如在第一个月，每小时抽5个；经过1个月的监控，质量已稳定，已经有2周时间是CPK值达到了2.0以上，可采用4个小时抽5个（注：一般不宜采用减少每次抽样数）；又经过一个月，发现CPK还是在2.0以上，且没有大幅的周期变化的特性，则可放弃该点做计量控制。
2、计数值数据收集：
根据计数值的理论，计数值具有不连续性，是以某一批产品为母体来抽取样本数的，但这会使生产人员无法确定下一批检验时间。
因此，难以做到质量的预测。
因此，建议计数值也尽量做到连续抽样，这样可以预知下批的检验时间，也可以根据图形预测下一步的质量状态。
计数值数据在抽取样本时，样本数可以一致，也可以不一致，如Pn图样本大小一定要相同，P图样本大小可相同，也可不相同，但初学者最好选取相同的样本，U图每个样本大小要相同，C图每个样本大小不相同。
因此，特别强调计数值的样本组数最好在20组以上。