SPC技术概述
(完整word)什么是SPC？SPC的作用是什么？SPC运用中应该注意的几个问题
(完整word)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。
SPC的基本原理和过程控制
SPC的基本原理和过程控制概述SPC（统计过程控制）是一种常用于质量管理的统计方法，用于监控过程中的变异性，并及时采取控制措施来保持过程的稳定性和稳定品质。
本文将介绍SPC的基本原理和过程控制。
1. SPC的基本原理SPC的基本原理是基于统计学原理和质量管理理论。
其核心思想是通过收集和分析过程中的数据，以了解过程的变异性，并根据统计指标来判断过程是否处于控制状态。
基本原理包括：1.1 过程稳态与过程能力过程稳态是指过程在一个稳定区域内运行，并且其变异性是可控制的。
稳态下，过程的输出值会在一定的范围内波动，但是变异性是在可控范围内，不会出现特殊原因引起的异常波动。
过程能力是评估过程稳态的指标，通常使用过程能力指数（Cp）和过程能力指数（Cpk）来衡量。
Cp表示过程在规范要求的容差范围内的能力，而Cpk则考虑了过程的位置偏离能力。
1.2 变异性的来源过程中的变异性可以分为两种来源：常因和特因。
常因变异性是过程内在的、长期固定的，通常由一系列可以量化和测量的系统性因素引起。
这种变异性可以通过改善操作方法、调整设备或改善材料来减小。
特因变异性是由特殊原因引起的，通常是偶然事件，属于非系统的因素。
特因变异性无法通过常因改进来消除，应及时进行纠正。
1.3 统计过程控制图SPC使用控制图来监控过程的变异性。
控制图是一种统计图表，可以帮助鉴别过程中的常因和特因变异，以判断过程是否处于控制状态。
常用的控制图包括平均图（X-图），范围图（R-图），以及带有管制限的控制图（带A、B、C及D控制限的图表）。
控制图上的管制限是根据统计原理确定的，当过程数据落在管制限之外时，意味着过程出现特殊原因变异，需要采取措施进行纠正。
2. 过程控制方法SPC的过程控制方法包括以下几个步骤：2.1 数据收集首先，需要确定要收集的数据类型和采样方法。
数据类型通常是定量的，可以是尺寸、重量、时间等。
采样方法应该能够反映出过程的变异性，并且要求数据具有代表性。
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基本概念
判稳、判异，可以通过应用不合格数npT图替代。 ●计点控制图：当样本大小n变化时，由于u图、c图的
控制界限都呈凹凸状，不但作图不方便，更无法判 稳、判异，可以应用通用不合格数cT图替代。 ●有用的控制图： X s 、X R 、npT图、cT控制图
X R 控制图的两个阶段
分析用控制图 ●判断过程是否稳定不稳定,调至稳定 ●过程的过程能力指数是否满足要求,过 程能力指数满足要求称之为技术稳态
●中位极差图 X~ R 图， X~ 表示中位值。现在由于 计算机应用普及，故已淘汰，被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL
α
β
LCL 二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
三、减少两种错误所造成的损失： ●UCL、LCL距离间隔大，α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小，α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ，α=0.27%
统计控制状态
●概念：只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点：
----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下，过程的变异最小
常用的控制图
分布 控制图代号 控制图名称
备注
正态
分布
（计 X R
量值）
均值—极差控制 图
X S
X~ R
均值—标准差控 制图
中位值—极差图
C C
B
LCL A
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
5.连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
spc方案
SPC方案概述SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量控制技术，旨在通过对过程的监控与分析，及时发现和纠正异常变化，从而稳定并提升产品或服务的质量。
SPC方案就是指在实施SPC技术时所采取的一系列措施和步骤。
SPC方案的重要性SPC方案的实施可以帮助组织实现以下目标：1.减少产品或服务的变异性：通过监控过程中的变异性，及时发现异常情况，并采取纠正措施，可以有效减少产品或服务的变异性，提高其稳定性和一致性。
2.提高客户满意度：稳定的产品或服务质量可以满足客户的需求，提高客户满意度，从而增加市场竞争力。
3.降低成本：通过SPC方案，可以识别出导致质量问题的根本原因，及时采取措施进行改进，从而降低不良品率，减少废品和返工，提高效率。
4.改善生产过程：通过分析生产过程中的数据，可以了解生产过程中潜在的缺陷和问题，进而改进和优化生产流程，提高生产效率和质量。
实施SPC方案的关键步骤步骤一：选择关键控制指标在实施SPC方案之前，需要首先确定关键的控制指标。
这些指标应该对产品或服务的质量有重要影响，并且可以通过采集数据进行测量和分析。
例如，对于一个制造企业，可以选择产品的尺寸、重量、硬度等作为关键控制指标；对于一个服务机构，可以选择服务等待时间、客户满意度评分等作为关键控制指标。
步骤二：设定控制限在确定了关键控制指标之后，需要设定合适的控制限。
控制限是指在正常生产过程中，指标值的上下限范围。
常用的控制限包括上控制限（Upper Control Limit，UCL）和下控制限（Lower Control Limit，LCL）。
当指标值超出控制限范围时，代表过程出现异常变化，需要及时进行分析和纠正措施。
步骤三：采集数据并绘制控制图为了监控关键控制指标的变化，需要定期采集数据，并根据数据绘制控制图。
控制图是一种图形化工具，用于显示指标值的变化趋势，并与设定的控制限进行比较。
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。
制造业质量管理中的SPC技术研究
制造业质量管理中的SPC技术研究随着全球贸易和竞争的加剧，制造业质量管理越来越重要。
为了确保产品的质量和符合客户的需求，制造业必须采用有效的质量管理工具和技术。
其中，SPC技术是制造业质量管理中最为常见的一种技术。
本文将从SPC技术的定义、优势、应用范围和实施步骤等方面进行论述，为制造业企业提供参考。
一、SPC技术的定义SPC技术，全称统计过程控制技术（Statistical Process Control），是一种基于统计学原理和方法的质量管理技术。
SPC技术可通过实时监控生产过程，控制品质上下限，及时发现和纠正生产过程中的异常情况，以确保产品质量符合要求。
二、SPC技术的优势SPC技术的优势主要体现在以下几个方面：1.提高生产效率SPC技术可以实时监测生产过程，及时发现生产异常，通过精细的调整和优化，不断提高产品生产效率。
2.降低生产成本SPC技术可以减少生产缺陷和废品率，降低检验成本和补救成本，从而降低生产成本。
3.提高产品质量SPC技术可以实时监测生产过程，及时发现生产偏差和异常情况，有效控制产品质量，提高产品的一致性和稳定性。
4.增强企业竞争力SPC技术可以提高产品质量，减少生产成本，提高生产效率，从而帮助企业增强市场竞争力，赢得市场份额。
三、SPC技术的应用范围SPC技术可以应用于各种制造业行业和产品，包括但不限于以下几个方面：1.汽车制造业SPC技术可以用于汽车制造的各个环节，包括发动机、底盘、车身、内饰等方面。
通过实时控制和管理，提高汽车质量和生产效率。
2.机械制造业SPC技术可以用于机械制造的各个环节，包括钣金加工、焊接、机加工等方面。
通过实时监测和统计分析，提高机械制品质量和生产效率。
3.电子制造业SPC技术可以用于电子产品制造过程中，包括PCB板组装、电子元器件安装、产品测试等方面。
通过实时监测和控制，提高电子产品的质量和生产效率。
四、SPC技术的实施步骤SPC技术的实施步骤主要包括以下几个方面：1.确定SPC技术应用项目根据企业的实际情况和需求，确定采用SPC技术的应用领域和项目范围。
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•1.2有关品质的几个重要观念
•品质是“习惯”出来 的
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•1.2有关品质的几个重要观念
•不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
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•1.2有关品质的几个重要观念
•
• 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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QC统计方法的工作程序
•收 •集 •数 •据
整理 归纳
•数、表 •图形 •特征值
观察 分析
•统 •计 •规 •律
判断
•主 组织协调 •提
•要
•高
•问 •题
•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。
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•普通原因变异的曲线图：
•范围
•时间
•特殊原因变异的曲线图：
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SPC技术概述
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2020年4月13日星期一
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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 •第四部分：制程能力分析 •第五部分：SPC应用实务 •第六部分：测量系统分析
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•不要认为最便宜的 原材料就会给企业带 来最低的成本
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•1.2有关品质的几个重要观念
•不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
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•1.3 SPC的定义及历程
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•SPC：Statistical
Proces
Control
• 统计制程控制/统计过程管制
•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。 •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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专业技术
•质 •量
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2. 变异的特殊原因与一般原因
•◆变异:
•
没有两件产品/特性是完全相同的，任何过程都存在许多
引起变因的原因，产品间的差异及产品与标准间的差距总是
存在的，这种差异叫 变异。
•◆变异产生的原因：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)
• 就是利用统计的工具，识别企业生产过程 中的变差，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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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。 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。
• 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。
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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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•3.SPC的基本概念：
•5).中位数: M •6).众数： M0 •7).不良率： P •8).不良数： NP •9).缺点数： C •10).单位缺点(缺点率)： U •11). 百万分之不良： PPM
•2.14% •0.13%
•3σ •2σ •1σ
•1σ •2σ •3σ
•X
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•2.分布及正态布：
•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。
4.SPC列管对象：
1）品质特性：影响产品规格的因素（生 产条件）、产品属性分类、产品规格。 2）制程角度：不合格率最高、成本最高 、安规问题 。 3）检验角度：破坏性产品、无法于后工 程检验、检验成本很高。
•范围
•目标值线 •预测
•目标值线 •预测
•时间
• ◆过程控制的概念:
• a.首先当出现变差的特殊原因时提供统计 信号，从而对这些特殊原因采取适当的措 施(或是消除或是保留)；
• b.通过对系统采取措施从而减少变差的普 通原因；提高过程能力，使产品符合规范 。
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•3.SPC的作用与实质：
• 第一部分：SPC技术概述
• 1.1品质观念的发展史程：
•
◆操作员的品质管制
•
◆领班的品质管制
•
◆检验员的品质管制
•
◆统计品质管制
•
◆全面品管
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• 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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•1.2有关品质的几个重要观念
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•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
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• 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。
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•正态分布图
•2.14% •0.13%
•34.13% •34.13%
•13.6%
•13.6%