SPC基本原理
统计过程控制SPC第二版
例如，原材料的质量不符合规定要求；机 器设备带病运转；操作者违反操作规程； 测量工具带系统性误差，等等。由于这些 原因引起的质量波动大小和作用方向一般 具有一定的周期性或倾向性，因此比较容 易查明，容易预防和消除。又由于异常波 动对质量特性值的影响较大，因此，一般 说来在生产过程中是不允许存在的。
是
否
np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
是
样本容量 是否恒定？
是
否
C或U图 U图
二、控制图
计量型控制图
二、控制图 计数型控制图
二、控制图 4、控制图应用的二个阶段
从生产过程中，定期抽取样本，测量各样 本的质量特性值，然后将测得的数据加以 统计分析，判断过程是否处于稳定受控状 态，从中发现过程异常原因(特殊原因)， 从而及时采取有效对策，使过程恢复到正 常稳定受控状态。
预防与检测
检测——容忍浪费
在生产部门，通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门，经常靠检查或重新检查工作来找出错误 这实质上是“死后验尸”，造成时间和材料等的浪费
计数型：通常是指不用仪器即可测出的数 据。计件如不合格件数；计点如PCB上的 漏焊数、溢胶数等
计量型 计数型
计件型 计点型
二、控制图 2、控制图的构成
18 17 16 15 14 13 12 11 10
9 8 7 6 5
1
2
3
4
点落在该区间的概率为99.7%
5
6
7
8
9
+3
Average
-3
10
二、控制图
▪ ……
二、控制图
计数型控制图
不良率控制图（P图） 不良品数控制图（Pn图） 缺陷数控制图（C图） 单位缺陷数控制图（U图）
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知识点总结
SPC知识点总结SPC知识点总结：1. SPC的起源和发展：SPC最早源自美国工程师Walter A. Shewhart在20世纪20年代的工作。
后来，日本质量专家石井弘次将SPC方法引入日本，并与之前日本的质量管理方法相结合，形成了很多现代质量管理方法的基础。
SPC的发展离不开统计学和质量管理理论的不断深化和完善。
2. SPC的基本原理：SPC的基本原理是通过收集和分析过程中的数据，来了解过程的稳定性和变异性，并根据分析结果采取相应的控制措施。
SPC是基于统计学的方法，它利用统计学中的各种工具来分析数据，判断过程的状态，预测未来的趋势。
3. SPC的应用范围和目的：SPC可以应用于各种生产领域和服务领域。
它的主要目的是帮助组织管理者了解过程的稳定性和变异性，及时发现问题，改进过程，提高质量，降低成本，增加效率。
4. SPC的基本工具和方法：SPC的基本工具和方法包括控制图、直方图、散点图、原因分析、统计推断等。
其中，控制图是SPC的核心工具，它用于监控过程中的变异性，判断过程的状态。
5. SPC的实施步骤：SPC的实施步骤包括确定需要监控的指标、收集数据、绘制控制图、分析控制图，及时发现异常，采取改进措施，持续监控过程。
6. SPC的关键要点：SPC的关键要点包括确定合适的控制图类型和参数、建立稳定的数据收集和分析系统、培训相关人员，建立质量改进文化等。
7. SPC的优势和挑战：SPC的优势包括可以及时发现过程异常、对过程进行全面的监控、提高过程稳定性和一致性。
挑战在于需要有充分的数据和专业知识支持，需要组织成员共同努力，才能成功实施。
综上所述，SPC是一种用于监控和改进过程稳定性的重要方法。
它的实施需要全面的统计知识和质量管理知识，以及组织成员的积极参与。
只有通过不断地实践和改进，才能使SPC真正发挥作用，为组织带来持续的价值。
SPC基本原理和Cpk改善
提高员工的技能和质量意识，减少操作误差。
选择质量更好的原材料，减少变异性。
Cpk评估指标
Cp k指数 1.标，其值越大，过程 能力越高。
最低接受标准，对于大多数行业来说，该值已被 广泛认可。
高度能力，达到该值意味着过程处于充分控制和 优化状态。
Cpk计算公式
线。
3
制定控制计划
制定控制图、检测频率、控制限等控制
监控过程
4
规则。
实时监测过程数据，及时发现和纠正异 常。
Cpk改善方法
Cpk是衡量过程稳定性和性能的重要指标。通过以下方法可以改善Cpk的值：
1 优化流程
简化工序，降低变异性，提高工艺稳定性。
2 改进设备
更新设备，提高精度和可靠性。
3 培训人员
4 优化原材料
Cpk = min( (USL - X̄)/(3 * σ), (X̄ - LSL)/(3 * σ) ) 其中，USL为上限规格，LSL为下限规格，X ̄为过程的平均数，σ为过程的标准差。
案例分析和总结
通过真实案例的分析，探讨了SPC基本原理和Cpk改善方法的实际应用。这些方法可以帮助您提升过程控制和 质量效益。
SPC基本原理和Cpk改善
掌握SPC的基本原理是提高质量控制的关键。本节将介绍SPC的原理、统计工 具和实施步骤，以及通过Cp k改善方法来提高业务绩效。
SPC基本原理
SPC（统计过程控制）基于统计学原理，通过收集和分析数据，以了解过程的可变性和稳定性，并采取相 应措施来减少变异和提高质量。
SPC基本统计工具
控制图
用于监测过程的变异性，并判断过程是否处于 控制状态。
散点图
用于分析两个变量之间的关系，识别潜在的相 关性或趋势。
spc质量管理
spc质量管理SPC (Statistical Process Control)是指统计过程控制，是一种在生产过程中使用统计方法来监测和控制制造产品质量的方式。
SPC与传统的控制方法不同，它通过对过程数据的分析，使生产过程更可控，从而达到提高产品质量、减少浪费和成本的目的。
下面我们将就SPC的原理和方法以及在质量管理中的应用做详细介绍。
一、SPC理论基础1、过程变异在任何时刻，一种生产过程的输出不能百分百相同。
这种不同可以由多种因素产生，包括异常的原材料、工艺变更、机器磨损、操作者错误等等。
导致输出中变异的因素称为特殊因素，也称为系统性因素。
这种特殊因素变异是造成过程差异的主要原因。
2、常规变异除了特殊因素外，生产过程的输出也有常规变异。
常规变异是指，即使没有特殊因素，也会有一些小的差异在过程输出中出现。
常规变异主要由不可避免的自然因素或生产设备的某些功能限制引起。
3、SPC方法SPC方法的核心是确定过程总体的变异范围，并确定过程中的差异是否在可接受的范围内。
在某些情况下，它可以通过实施统计控制来消除这种变异。
SPC方法可以有效地降低过程差异，提高产品质量，减少成本，增加可靠性，提高客户满意度。
二、SPC的应用范围SPC方法可以应用于所有类型的制造过程，包括离散、连续、传统目视检验和自动化检验。
以下是SPC可以处理生产过程的举例：•\t安装对象的物理特性：例如长度、宽度、高度、重量、颜色、性质等。
•\t材料特性：例如硬度、强度、韧性、导电性等。
•\t流体特性：例如温度、压力、流量、粘度等。
•\t机器特性：例如速度、功率、电流、温度、气压等。
•\t操作员特性：例如工作时间、工作速度、操作标准等。
三、SPC的主要原理SPC的主要原理是基于过程变异性的持续监测和控制，包括以下步骤：1、控制图建立控制图以时间为横轴，测量数据为纵轴。
每次收集数据时，都将点绘制到控制图上。
然后通过绘制中心线、上界和下界来确定控制限。
SPC培训资料汇编
SPC培训资料汇编一、SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
SPC 强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析和监控，提前预测可能出现的质量问题，从而避免不合格产品的产生，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。
二、SPC 的基本原理1、过程的波动性任何生产过程中，产品的质量特性值总是存在着一定的波动。
这种波动可分为正常波动和异常波动。
正常波动是由随机原因引起的，对产品质量影响较小，在生产过程中是允许存在的。
异常波动则是由系统原因引起的，对产品质量影响较大，在生产过程中是不允许存在的。
2、控制图原理控制图是 SPC 中最重要的工具之一。
它是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
控制图上有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
通过观察点子在控制图中的分布情况，可以判断过程是否稳定。
当点子随机分布在控制限内，且没有明显的规律性时，说明过程处于稳定状态；当点子超出控制限，或者呈现出明显的规律性（如连续上升或下降、周期性变化等）时，说明过程出现了异常，需要采取措施进行调整。
三、SPC 常用的控制图1、均值极差控制图（XR 图）适用于计量值数据，是最常用的一种控制图。
均值控制图用于观察分布的均值变化，极差控制图用于观察分布的离散程度。
2、均值标准差控制图（XS 图）与 XR 图类似，但用标准差代替极差来反映数据的离散程度。
当样本量较大（n>10）时，使用 XS 图更为精确。
3、中位数极差控制图（XRm 图）适用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合，简便直观。
4、单值移动极差控制图（XMR 图）适用于单件小批生产过程，以及测量费用较高的场合。
spc分析
spc分析SPC分析是过程能力评估的一种重要工具，它通过统计方法来分析生产过程中的变异性，帮助企业进行质量管理和改进。
SPC （Statistical Process Control）即统计过程控制，通过收集并分析数据，可以查明过程中的特殊原因和常规原因，从而制定相应的改进措施。
本文将详细介绍SPC分析的原理、方法和应用，并举例说明其在实际生产中的作用。
一、SPC分析的原理SPC分析的基本原理是利用统计学中的时间序列分析和假设检验方法，对过程中的数据进行分析和判断。
其核心思想是通过充分收集过程数据，并利用统计学方法来理解这些数据的变异性，从而判断过程的稳定性和能力。
SPC分析中的两个基本概念是特殊原因和常规原因。
特殊原因是指能够明确识别和解释的不确定因素，如机器故障、材料变异等；常规原因是指难以明确识别和解释的不确定因素，通常是由多种因素共同作用导致的。
SPC分析的目标是通过排除特殊原因，控制常规原因，使过程达到稳定状态，并在此基础上进一步提高过程能力。
二、SPC分析的方法SPC分析的方法包括数据收集、数据分析和过程改进三个关键步骤。
1. 数据收集：首先要明确数据收集的目的和要求，确定收集的数据类型和数据的时间间隔。
数据可以通过各种手段进行收集，如传感器、检测设备等。
而数据的时间间隔则取决于过程的特点和要求，可以是实时采集或者离散采样。
2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，主要包括描述性统计和控制图分析。
描述性统计可以用来了解数据的分布情况、均值、方差等统计指标，以及特殊原因的存在与否。
控制图分析则可以通过绘制控制图，判断过程的稳定性和能力。
控制图是SPC分析的核心工具之一，常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等。
通过绘制控制图，可以将过程数据以图形方式展示，并根据控制线的规则，判断过程是否处于稳定状态，是否存在特殊原因。
3. 过程改进：在分析数据的基础上，根据发现的问题和异常，制定相应的改进措施。
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。
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SPC基本原理
SPC是一种用来分析数据的科学方法，并且利用分析结果来解决实际的问题。
只要问题能以数字表示，就可以应用SPC来分析。
一般收集的资料都会有变动的现象，将这些数据画在图上(如下标准之SPC图)，抽样值在某个范围中上下变动，为何会有这些波动发生?其原因可能是原料、设备、气压、操作员生理、心理不同所造成。
而SPC的基本原理如下[Moen, Nolan and Provost, 1991]：
SPC免费下载试用：/jian/download.asp?id8002
1. 被量测出的产品品质特性均是由于某些偶然因素所造成的结果。
2. 某些「偶然因素下的一致现象」，是任何制造和检验的架构下所固有的。
3. 在这固有之”一致现象”的状态下的变动将无法找到原因。
4. 在该状态外的变动原因，则是可被发现而加以改正的。
由此可知，苏华特博士将影响产品品质的变异分为不可归咎变异和可归咎变异等两类因素：
· 不可归咎变异因素是在制程中随时都会影响到产品。
· 可归咎变异因素则是在某种特定条件下的制程中才会影响到产品。
如果某一制程只受到不可归咎变异因素影响，则该制程称为稳定制程，即是产品品质特性的变异是在可预测的统计控制范围之内；另一方面，如果某一制程同时被不可归咎与可归咎两个变异因素所影响，则该制程是不稳定的，此时产品品质特性的变异将无法以统计方法来预测。
SPC图(SPC Charts)正是为了判断制程是否稳定，或是区分制程究竟是被不可归咎变异因素或可归咎变异因素所影响的一种统计技术。
下图绘制了标准的SPC图，从图中可看出SPC主要是用于量测和分析任何制程的产出、处理产品或零件的正常与否，及监督整个或部份的制造过程。
管制图的基本原理
统计理论认为母体参数可由随机抽取的样本来估计，SPC图的统计基础即在于此。
但是，SPC图并不能控制一个制程，它只是提供制程重要的信息，这个信息可以作为品质决策与修正制程的基础。
一般SPC图提供三条制程信息的管制线：上管制线(upper control limit, UCL)﹑中心线(center line, CL)﹑下管制线(lower control limit, LCL)。
不同制程管制对象有不同的数据，所有的数据都可归类到下列其中一种：
分类数据－将产品品质分为「好或不好」、「合格或不合格」等
计数数据－记录某产品的某个特性发生次数，例如错误次数﹑意外次数﹑销售领先次数等
连续数据－某个品质特征的量测值，例如尺寸﹑成本﹑时间等
前两种数据为计数值数据，第三种为计量值资料。
收集数据时，如果可能应该尽量收集定量数据，因为定量管制图所需的比较性计算较少，而且能提供较多的信息。
基本计算
管制图可用一通式来表示，假设y为量测品质特性之样本统计量，y之平均数为μy，标准差为δy，则
UCL＝μy＋kδy
中心线＝μy
CL=μy－kδy
其中kδy为管制界限至中心线之距离。
此管制图之理论首先由美国之Waiter A. Shewhart博士提出，任何依据此原理发展出之管制图都称为Shewhart (苏华特)管制图。
应用范围
管制图之应用有许多方式，在大多数之应用上，管制图是用来做制程之在线(on-line)监视。
亦即收集制程样本数据用来设立管制图，若样本值落在管制界限内且没有任何系统性之变化，则称制程在管制内。
管制图也可以用来决定过去之制程数据是否在管制内，及末来之制程是否将在管制内。
管制图也可用来做为估计之工具，当制程是在管制内时，则可预测一些制程参数，例如平均数、标准差、不合格率等。
此种制程能力分析对于管理者之决策分析有相当大之影响，例如自制或外购之决策，工厂及制程之改善以降低变异，及与供货商或顾客间之合约。
管制图实施步骤
选择品质特性
2. 决定管制图之种类
3. 决定样本大小
在设计管制图时，我们必须决定样本之大小(sample size)及抽样之频率。
一般而言，大样本可以很容易地侦测出制程内小量之变动。
当选定样本大小时，必须先决定所要侦测之制程变动的大小。
当制程变动量相当大时，则适合使用小样本，反之，若制程变动小时则使用大样本。
除了决定样本大小外，我们同时须决定抽样之频率。
最理想之状况是次数频繁地抽取大样本。
但从经济观点而言，此并非最佳之抽样方法。
较可行之方法是在长时间间隔下取大样本或短时间间隔下取小样本。
在大量生产下或有多种可归属原因出现下，较适合样本小而次数多之抽样。
由于检测器和自动量测技术之发展，目前之趋势倾向100%检验。
4. 抽样频率和抽样方式
管制图是利用合理样本组之概念来收集样本数据。
合理样本组之抽样方式可让可归属原因出现时，样本组间发生差异之可能性最大，而样本组内发生差异之可能性为最小。
当管制图应用到生产时，生产时间次序为一合乎逻辑之合理样本组取样方法。
一般合理样本组之抽样有两种方式进行。
在第一种方式下，组内样本尽可能在时间差距很短之情况下收集，如右图之(a)。
这种抽样方法将可使样本组间之差异为最大而样本组内之差异为最小。
这种抽样方式也是估计制程标准差之最好方法，一般称之为瞬时法(instant time method)。
第二种方式下，样本组内之数据为来自于上次抽样后具代表性之产品。
在此种抽样方式下，每一样本可视为在抽样间隔内之随机样本，如右图之(b)。
此种抽样方式称为分布式抽样(distributed sampling)或称为定时法(period of time method)。
这种抽样方法通常是用在决定自上次抽样后之产品是否可接受时。
5. 收集数据
6. 计算管制图之参数，一般包含中心线和上下管制界限
7. 收集数据，利用管制图监视制程
使用管制图之原因
1. 管制图是一改善生产力之有效工具
管制图之有效运用可降低报废和重工。
报废和重工之降低代表生产力增加、成本降低和产能之增加。
2. 管制图是预防不合格品之有效工具
管制图为一预防性之管理工具，强调第一次就做对，它比事后之检验更能提升产品之品质。
3. 管制图可预防不需要之制程调整
由管制图可获知调整制程参数之最佳时机，以避免因过度调整，使制程变异增加，造成制程成效恶化。
4. 管制图可提供诊断之信息
管制图上之非随机性变化模型(nonrandom patterns)可以提供诊断制程异常之情报。
一个非随机性模型通常是由一组异常原因所造成。
由管制图上非随机性模型可了解制程何时为异常，并可缩小寻找问题原因之范围，降低诊断时间。
5. 管制图可提供有关制程能力之信息
管制图可提供制程参数、制程之稳定程度和制程能力等情报，这些信息对于产品和制程之设计者非常有帮助。