SPC常用术语解释及其作用
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。
SPC（统计过程控制）知识要点
SPC（统计过程控制）知识要点SPC是英文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收集的数据进行分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨。
1- What：什么是SPCSPC：统计过程控制SPC说到底，就是一个图表，把生产过程中的数据，收集起来用图表的形式展现出来。
它的作用可以大致总结为：•方便大家从图表中，找出有异常的数据。
•跟进数据趋势，预见异常发生的可能。
•数据异常后，做出相应的改善对策SPC本质上就是一种特殊的趋势图，不过SPC给他们起一个更有气质的名字：控制图。
当然了，控制图还要和普通的趋势图有差异的，具体表现为以下几点：1.控制图都有上下控制线和中心线，UCL和LCL（具体会在6-How里面说明）2.控制图的数据收集规则、数据分析的规则，更加的繁琐，更加的严格3.控制图一定要有相应的改善输出2- Why：为什么要用SPC为了及时发现生产过程中，由特殊原因导致的异常，及时改善。
为了深入分析系统中的普通原因，进一步提高产品品质，为客户提供更好的产品。
（当成为一个工厂的品质副总时，如何将一线数据浮上来，你会自然而然的想到SPC）在思考为什么要用SPC时，我们的观点和认知，是随着职位不断成长的。
不要硬逼着自己去理解SPC手册里，那十几页鸡汤式的SPC 概述。
格局到了，自然就理解了。
但是SPC的作用是不会发生变化的，做就对了。
3- When：在什么时候用SPCSPC手册里面说，SPC只有在过程受控状态下，才能使用。
但是实际上，SPC就是一个图表，任何情况，任何产品，只要有数据就可以用SPC控制图。
只是它所体现出来的信息不同，使用者透过SPC发现问题的程度不一样。
举个通俗一点的例子。
张飞和关羽出征沙场，张飞去探路。
张飞趴在地上，用听音识距离之术，听了半晌得出一个结论：敌人距离我们还有250米。
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。
使用中 位数图
是
使用单值图
是
X-MR
接上页
子组容量
否
是否大于
或等于9？
是
是否能方便
否
地计算每个
子组的S值？
是
使用
X— s图
使用 X—R图
使用 X—R图
注：本图假设测量系统 已经过评价并且是适用 的。
计量型数据控制图
与过程有关的控制图
人员
设备 环境
材料
方法
过程
结果举例
螺丝的外径（mm） 从基准面到孔的距离（mm） 电阻（Ω） 锡炉温度（ºC） 工程更改处理时间（h）
重复这三个阶段从而不断改进过程
管制图类型
X-R 均值和极差图
P ch nP chart 不良数管
型
型 制图
数 X -R 中位值极差图 数 C chart 缺点数管
据
据 制图
X-MR 单值移动极差 图
U chart 单位缺点 数管制图
其他类型控制图
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。
spc管理规定
spc管理规定一、目的和范围SPC（统计过程控制）是一种基于数据分析和统计方法的质量管理工具，旨在帮助组织实现过程稳定性、持续改进和产品质量提升。
本管理规定适用于所有有关SPC的流程和活动，并旨在确保有效的SPC 实施和管理。
二、术语和定义1. SPC: 统计过程控制（Statistical Process Control），是通过对过程的实时监控和统计分析，确保过程处于预期状态，并可及时发现和纠正异常情况的质量管理方法。
2. 过程能力指数: 衡量一个过程的稳定性和一致性的统计指标，常用的过程能力指数有Cp、Cpk、Pp和Ppk。
3. 控制图: 用于展示过程数据变化和异常情况的统计图表，常见的控制图有x-bar和R图、x-bar和s图、P图和C图等。
4. 规格限制: 产品或过程所需满足的上下限要求。
5. 样本: 从过程中随机选取的一组数据用于分析和判断过程状态。
三、SPC实施要求1. 测量与数据收集要求(1) 所有关键过程的测量点和方法应当明确定义，测量设备的校准要求和频率应合理设定并执行，确保数据的准确性和可靠性。
(2) 按照规定的采样计划和频率，进行数据收集和记录，并确保数据的完整性和及时性。
2. 控制限规定(1) 确定过程的规格限制，并根据规格限制计算过程能力指数，确保过程在可接受的范围内。
(2) 确定控制图的中心线和控制限，中心线应设定为过程的目标值或历史的中心值，控制限应根据过程稳定性和能力指数来确定。
3. 控制图使用规定(1) 选择适当的控制图类型和参数，如x-bar和R图适用于连续数据，P图和C图适用于计数数据。
(2) 根据采样计划，及时绘制控制图，并进行及时的分析和判断，发现异常情况及时采取纠正措施。
4. 异常处理要求(1) 当控制图中的点超出控制限时，表示过程出现异常，需要立即停止生产并进行分析，确定异常原因并采取相应措施。
(2) 一旦异常原因排除，应及时对过程进行重新检验，并重新绘制控制图，确认过程恢复到正常状态后方可继续生产。
SPC统计基础知识
SPC统计基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和管理过程稳定性和可靠性的统计技术。
通过收集样本数据并进行分析，SPC能够及时发现过程中的变异和异常情况，从而帮助组织实现质量改进、成本控制和客户满意度的提高。
本文将介绍SPC的基本概念和常用统计方法，帮助读者理解和运用SPC统计基础知识。
1. SPC的基本概念SPC是一种通过分析过程数据来监控过程稳定性的方法。
它基于以下三个基本统计概念：1.1 均值过程中的均值是指一组样本数据的平均值。
在SPC中，通过计算样本的均值来了解过程的中心位置。
如果样本均值始终在预设的目标值附近波动，说明过程稳定。
1.2 变异过程中的变异是指一组样本数据的离散程度。
在SPC中，通过计算样本数据的变异度来了解过程的稳定性。
如果样本数据的变异度较低且在预设的范围内，说明过程稳定。
1.3 控制界限控制界限是为了判断过程是否处于可接受的控制范围内而设定的。
上下控制界限定义了过程稳定的上下限，超出这一范围的样本数据将被认为是异常值或异常事件。
2. 常用的SPC统计方法2.1 过程能力指数（Cp）过程能力指数是一种衡量过程稳定性和可靠性的指标。
它通过比较过程的变异度和指定的公差范围来评估过程性能。
Cp值越高，说明过程的稳定性和可靠性越好。
2.2 控制图控制图是SPC中最常用的统计工具之一。
它通过绘制样本数据的均值、上下控制界限和中心线来反映过程的变化趋势。
通过控制图，可以及时发现和纠正过程中的变异和异常情况。
2.3 散点图散点图是用来显示两个变量之间关系的图表。
在SPC中，散点图可以用来发现变量之间的相关性和趋势。
通过分析散点图，可以帮助确定工艺参数的合理范围和优化生产过程。
2.4 直方图直方图是用来显示数据分布情况的图表。
在SPC中，直方图可以帮助了解过程数据的分布特征和变异程度。
通过分析直方图，可以判断过程是否正常、是否满足规定要求。
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位置
分布宽度
范围 形状
或这些因素的组合
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
范围
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
范围
目标值线 预测
时间
目标值线 预测
时间
局部措施和对系统采取措施
• 局部措施
• 通常用来消除变差的特殊原因 • 通常由与过程直接相关的人员实施 • 通常可纠正大约15%的过程问题
1、分析过程 本过程应做什么？ 会出现什么错误？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力
计划
措施
过程改进循环
2、维护过程 监控过程性能 查找变差的特殊原因并 采取措施。
实施 研究
计划 措施
实施 研究
计划 措施
实施
研究
3、改进过程 改进过程从而更好地理解 普通原因变差 减少普通原因变差
控制图
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。
每件产品的尺寸与别的都不同
范围
范围
范围
范围
但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
范围
分布可以通过以下因素来加以区分
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
使用控制图的准备
1、建立适合于实施的环境 a 排除阻碍人员公正的因素 b 提供相应的资源 c 管理者支持
2、定义过程 根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响 因素。
3、确定待控制的特性 应考虑到： 顾客的需求 当前及潜在的问题区域 特性间的相互关系
• 5 管制图的类型
• 6 管制图的选择方法 • 7 计量型数据管制图
• a 与过程有关的控制图
• b 使用控制图的准备 • c X-R 图 • d X- s 图 • e ˜X- R图 • f X-MR图
• 8 计数型数据管制图 • a p图
b np 图 c c图 d u图
SPC的产生
• 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规
日期/时间
9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/6 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/7 9/8 9/8 9/8 9/8 9/11 9/11 9/11 9/11 9/11 9/12 9/12 9/12 9/12 9/12 13 9/13 8:00- 9:00- 10:- 11:00- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 15:30- 10:30- 13:30- 14:30- 15:30- 8:00- 9:00- 10:00- 11:00- 13:30- 8:00- 13:30- 14:30- 15:30- 16:30- 8:00- 9:009:00 10:00 11:00 12:00 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 16:30 11:30 14:30 15:30 16:30 9:00 10:00 11:00 12:00 14:30 9:00 14:30 15:30 16:30 17:30 9:00 10:00
SPC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。
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
是
使用单值图 X-MR
样本容量是 否 否恒定？
是
使用p图
使用np或p图
样本容量是 否桓定？
否
使用u图
是
使用c或u图
否
子组均值是 否 否能很方便
使用中
地计算？
位数图
是
接上页
子组容量
否
是否大于
或等于9？
是
是否能方便
否
地计算每个
子组的S值？
是
使用
X— s图
使用 X—R图
使用 X—R图
注：本图假设测量系统 已经过评价并且是适用 的。
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因 变差（Variation） 可分为两类：普通原因和特殊原因。
特殊原因 （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。
名称
U+CAL=2RX= +A2R = LCL1=75 -A LC2RL== X +A2 R = 170
UCL=D4 R = 9.09
LCL=D3R = 0
X图
机器名称：烤炉
A2=0.577
175 174
173
172
171
1
2
3
4
5
6
78ຫໍສະໝຸດ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
接上页
1-1-3 子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25组，首次使 用管制图选用35 组数据，以便调整。
1-2 建立控制图及记录原始数据 （见下图）
记录单位： 组立
X = 均值X= 173 R= 均值R = 4.3
UCL=
烤纸“温度”X---R图
滤纸材质：机油格
规范温度：170-175癱
型
型 制图
数 X -R 中位值极差图 数 C chart 缺点数管
据
据 制图
X-MR 单值移动极差 图
U chart 单位缺点 数管制图
控制图的选择方法
确定要制定控 制图的特性
是计量 型数据 吗？
否
关心的是
否
不合格品
率？
关心的是 不合格数 吗？
是
是
是
性质上是否是均 匀或不能按子组 取样—例如：化 学槽液、批量油 漆等？
D3=0.000
8
系列 1 R图
系列 2
4
D4=2.115
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11 12 13 14 15
16 17 18 19 20
21 22 23 24 25
26 27 28 29 30
系列 1
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
读数 3
174 175 176 175 172 173 169 173 173 174 170 172 170 171 176 173 171 172 175 174 173 175 170 173 171 170 174 171 175
读数 4
173 174 174 176 174 172 171 170 174 176 171 169 171 170 174 174 172 170 176 173 174 173 171 174 172 169 172 169 174
（Moving Range)
制程控制系统 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备
统计方法
材料 方法 环境
我们工作 的方式/资 源的融合
产品或 服务
输入
过程/系统
输出
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
顾客的呼声
变差的普通原因和特殊原因
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 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。
解释
普通原因
造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出
（Common Cause） 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
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限
(Process Capability) 的距离，用Z来表示。
移动极差
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突 出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适 应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于 是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检 验的质量控制方法。
• 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用 于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对 过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方 法基础。
读数 5
173 173 172 175 175 173 172 169 175 175 172 170 173 171 171 175 173 171 174 170 175 172 172 175 173 171 170 170 173
计量型数据控制图
人员
设备 环与境过程有关的控制图
材料
方法
12 34 56
过程结果举例
螺丝的外径（mm） 从基准面到孔的距离（mm） 电阻（Ω） 锡炉温度（ºC） 工程更改处理时间（h）
计量单位：（mm, kg等）
控制图举例
X图 R图
接上页
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果 不精密