SPC BENCHMARK1简明摘要
SPC的基本概念与特点

SPC的基本概念与特点什么是SPCSPC,即统计过程控制(Statistical Process Control),是一种通过统计方法对过程进行监控和管理的质量管理工具。
它通过收集和分析过程数据,以便实时地监测过程的稳定性和能力,并及时采取纠正措施,以保证产品或服务的质量符合要求。
SPC基于统计学原理,利用数据分析的手段来判断过程的偏差和稳定性,采取控制图等图形化工具来展示过程变化的规律,并通过数学模型对过程进行预测和改进。
SPC的基本特点1.实时性SPC能够实时地监测过程的稳定性和能力,通过实时收集的数据进行分析,及时发现过程的偏差和异常情况,并及时采取纠正措施。
这使得SPC能够快速响应问题,避免质量问题的扩大和重复出现。
2.统计方法SPC基于统计学原理,利用统计方法对过程数据进行分析和判断。
通过对数据的测量、统计和分析,可以客观地了解过程的状态,并进行准确的判断和决策。
这使得SPC能够避免主观判断和盲目决策的问题,提高质量管理的科学性和准确性。
3.图形化工具SPC采用图形化工具展示过程变化的规律,常用的图形化工具包括控制图、趋势图、直方图等。
这些图形化工具直观地展示了过程的状态和变化趋势,使人们能够快速地理解和分析数据,辅助决策和改进。
图形化工具还能够帮助人们发现隐藏在数据中的规律和关联性,进一步优化和改进过程。
SPC通过数据的分析和建模,能够对过程进行预测和改进。
通过建立数学模型和趋势分析,可以预测过程的发展方向和变化趋势,为及时调整和改进提供依据。
这使得SPC能够提前发现潜在问题和缺陷,及时采取措施进行预防和纠正,确保产品或服务的质量稳定。
5.过程稳定性SPC关注过程的稳定性,即过程的变异是否在可接受的范围内。
通过对数据的统计和分析,可以判断过程的稳定性,并得到稳定性指标,如均值、标准差、过程能力指数等。
这使得SPC能够帮助人们了解过程的状态和品质能力,及时调整和改进过程,提高产品或服务的稳定性和一致性。
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(精要版)

过程控制和QS
[质量体系]所有活动都是过程。 [质量策划]要求采用APQP的过程控制策划 [过程控制]要求质量策划的实施包括以下内容: —过程控制计划 —过程监控和操作者作业指导书 —预防性维护 —监视过程能力、效率、有效性。
统计过程控制
使用诸如控制图等统计技术来分析过程或 其输出,以便采取适当的措施来达到并保 持统计控制状态,并从而提高过程能力。 SPC:使过程持续、稳定地具备所需要的 能力!
பைடு நூலகம்
过程控制
过程控制:是为了确保满足顾客的要求, 而对过程所执行的一套程序,和经过计划 的措施。这些程序和措施包括: 经过计划的用以搜集有关输入和输出的信 息的信息性经验 基于已搜集的信息而对过程进行的调整。
过程控制
过程控制系统的目标:是对影响过程的措施作 出经济合理的决定。平衡不需控制时采取了措 施(过度控制或擅自改变)和需要控制时未采取措 施(控制不足)的后果。必须在变差的两种原因— —特殊原因和普通原因的关系下处理好这些风 险。 过程在统计控制下运行:指的是仅存在造成变 差的普通原因。这样,过程控制系统的一个作 用是当出现变差的特殊原因时提供统计信号, 并且当不存在特殊原因对避免提供错误信息。
区分计量型数据和计数型数据
计量型数据( Variables Data):定量的数据,可用测 量值来分析。例如:用毫米表示的轴承轴颈直径,用牛 顿表示关门的力,用百分数表示电解液的浓度,用牛 顿.米表示紧固件的力矩。 计数型数据 (Attributes Data ):为可数的定性数据。 例如所要求的标签是否存在,紧固件是否全部安装,一 个报告中的差错数,由通止规检验出的轴的直径的可接 受率等特性。 -计数型数据即可以是通止型的,也可以表示为计量型 数据的个数。
存储测试SPC-1、SPC-2

存储性能理事会(storage performance council,SPC)是一家非营利组织,主要使命是定义存储系统基准测试、实现其标准化并进行推广,为计算机行业及其客户提供客观、可验证的性能数据。
SPC 成员对所有公司、学术机构和个人开放。
根据存储行业的需要和行业所关心的问题,SPC在2001年创建了第一个行业标准性能基准测试,目标是推动存储性能的提高。
目前IBM,HP,Sun,HDS,Dell 等存储业内的巨头都是SPC的重要会员,并且都视自身产品获得更高的SPC标准评分为荣誉。
由于某种原因,存储业内的另一个巨头EMC一直未能参加SPC,这不免让我们有些遗憾。
SPC最为著名的标准是SPC-1和SPC-2。
几乎每个月都会有厂商将自己产品的SPC-1和SPC-2的测试结果公布,可以说这两个标准是目前存储业内公认的最为活跃的测试标准。
SPC-1基准测试体现了存储供应商衡量存储系统处理复杂请求和大量数据的基本性能,其主要衡量存储系统在随机I/O负荷下的吞吐量(IOPS)。
而SPC-2则主要衡量在各种高负荷连续读写应用场合下存储系统的带宽(MB/s)。
SPC-1设计一个专门为测试存储系统在典型业务应用场合下的负载模型,这个负载模型连续不断地对业务系统并发的做查询和更新的工作,因此其主要由随机I/O组成。
这些随机I/O的操作涉及数据库型的OLTP应用以及E-mail系统应用,能够很好地衡量存储系统的吞吐量(IOPS)指标。
SPC-2与SPC-1测量的模式完全不同,它由3个不同负荷模型构成,主要衡量存储系统在连续大规模移动数据时的性能。
这3种负荷模型包括:(1)大文件处理模型。
该模型模拟同时读写多个大容量模型的应用场景,这些场景一般常用在科学计算和大规模金融计算领域中。
(2)大数据量的数据库查询模型。
该模型模拟数据之间的大量连接(join)和全表扫描应用场景,这些场景一般常用在数据挖掘和常务智能领域。
SPC的基础知识与数据整理

SPC的基础知识与数据整理引言SPC(统计过程控制)是一种用于监控和控制过程的统计方法。
它通过收集一系列的数据并进行分析,以确定过程是否处于控制状态,并采取相应的措施保持过程稳定。
在本文中,我们将介绍SPC的基础知识和数据整理方法。
SPC的基础知识SPC的核心思想是通过采集过程中的样本数据,分析其变异情况,以判断过程是否处于控制状态。
基于不同的过程类型,SPC通常使用控制图来可视化过程的变异情况。
常用的控制图包括X-Bar图、R图和S图等。
X-Bar图X-Bar图是一种用于监控过程均值的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据,计算每个样本的均值,并绘制在图表上。
通过观察X-Bar 图,我们可以判断过程均值是否稳定。
R图R图是一种用于监控过程变异性的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据,计算每个样本的极差(最大值与最小值之差),并绘制在图表上。
通过观察R图,我们可以判断过程的变异性是否稳定。
S图S图是一种用于监控过程变异性的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据,计算每个样本的标准差,并绘制在图表上。
通过观察S图,我们可以判断过程的变异性是否稳定。
数据整理方法数据整理是SPC的一个重要步骤,它涉及收集样本数据、记录数据、计算统计量和绘制控制图等过程。
下面我们将介绍一些常用的数据整理方法。
数据收集在进行数据收集之前,需要确定采集数据的时间间隔和样本容量。
通常,采集数据的时间间隔应保证能够捕捉到过程的变化。
样本容量的确定应根据具体情况和要求进行。
数据记录数据记录是指将收集到的数据记录下来,以备后续分析使用。
可以使用电子表格软件(如Excel)或统计软件(如SPSS)等工具来记录数据。
统计量计算在进行SPC分析之前,需要计算一些统计量,如样本均值、样本标准差等。
这些统计量的计算可通过公式或统计软件完成。
控制图绘制控制图的绘制是用于直观地观察过程变异情况的重要步骤。
可以使用统计软件或绘图软件(如R语言)来绘制控制图。
SPC统计控制技术

SPC统计控制技术引言SPC(Statistical Process Control)统计控制技术是一种利用统计学原理和方法对过程进行监控和控制的技术。
它可以帮助组织在生产过程中实时监测数据,分析过程的变异性,并根据统计方法来进行控制,从而确保产品或服务的质量,提高生产效率。
本文将介绍SPC统计控制技术的原理、应用和实施步骤等内容。
原理SPC统计控制技术的原理基于统计学的基本原理,主要包括以下几个方面:在任何生产过程中,存在着各种因素导致的变异性。
这些因素可以分为两类:可分配因素和不可分配因素。
可分配因素是可以通过改变生产过程来消除或减小其影响的因素,如设备故障、操作错误等。
不可分配因素是不可控制的,如天气、原材料差异等。
SPC统计控制技术通过对变异性的分析和控制,帮助组织区分和减少可分配因素的影响,提高产品的一致性。
2. 过程能力过程能力是指生产过程能够满足规定的技术要求的能力。
SPC统计控制技术通过收集和分析数据,评估生产过程的能力。
常用的过程能力指标包括Cp指数和Cpk指数。
Cp指数表示过程的潜在能力,而Cpk指数表示过程的实际能力。
通过监控这些指标,可以确定生产过程是否稳定并符合要求。
控制图是SPC统计控制技术的核心工具之一。
它是一种以时间为横轴,过程变量为纵轴,通过收集和分析样本数据来绘制的图表。
在控制图上,通常包括上下控制限和中心线。
通过与这些统计限制进行比较,可以确定生产过程的状态,是否处于控制状态或变异状态。
常用的控制图包括X-Bar和R图、X-Bar和S图等。
应用SPC统计控制技术在各个领域都有广泛的应用。
下面列举几个常见的应用场景:1. 制造业在制造业中,SPC统计控制技术可以帮助检测和控制产品的质量。
通过对生产过程的监控和分析,可以及时发现问题并采取措施进行校正,从而降低次品率,提高产品的一致性和稳定性。
在服务业中,SPC统计控制技术可以用于监控和控制服务过程的质量。
例如,餐饮业可以通过监控食材的质量、厨师的操作等因素来确保食品的质量和口感的一致性。
SPC基础入门
(统计过程控制)
李明
1
统计过程控制(SPC)
1、SPC旳发展史与基本统计概念 2、SPC旳基本原理 3、控制图 4、过程能力和过程能力指数
2
1.1 什么是SPC
什么是SPC – 统计过程控制即SPC(statistical process control).它是利用统计措施对过程中旳各个 阶段进行监控,从而到达改善与确保质量旳目 旳.SPC强调全过程旳预防为主。 – SPC不但用于生产过程,而且可用于服务过程 和一切管理过程.
稳定
控制用
3、控制图旳选择
控制图旳选定
计量值
资料性质 计数值
平均值
n≧2
样本大小 n≧2
CL旳性质
“n”=10~25 “n”是否较大
中位数
“n”=2~5
“n”=1 不一定
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
一定 “n”是否一定
一定
单位大小 是否一定
不一定
X-s
图
X-R 图
~ X-R 图
X-Rm 图
“p”
图
“np” “c”
1.3.1 数据旳种类
• 计量型 特点:能够连续取值
也称连续型数据。
如:零件旳尺寸、强 度、重量、时间、 温度等
• 计数型
特点:不能够连续取 值,也称离散型数 据。
如:废品旳件数、缺 陷数
1.3.2 波动(变差)旳概念:
波动旳概念是指在现实生活中没有两件东西是完 全一样旳。生产实践证明,不论用多么精密旳设备 和工具,多么高超旳操作技术,甚至由同一操作工 ,在同一设备上,用相同旳工具,生产相同材料旳 同种产品,其加工后旳质量特征(如:重量、尺寸 等)总是有差别,这种差别称为波动。公差制度实 际上就是对这个事实旳客观认可。消除波动不是 SPC旳目旳,但经过SPC能够对波动进行预测和控 制。
SPC统计制程管制基础手册
制定管制计划
制定数据收集计划
确定数据收集的时间间隔、样本大小 和数据来源,确保数据的准确性和可 靠性。
制定管制图
选择适当的管制图类型,如均值-极差 图、均值-标准差图等,用于监控制程 的稳定性。
数据收集和整理
收集数据
按照数据收集计划,定期从制程中获 取数据。
SPC统计制程管制基础手册
目录
• SPC简介 • SPC基础知识 • SPC实施步骤 • SPC工具和技术 • SPC应用案例 • SPC未来发展
01 SPC简介
S统计学方法对制程进行监控和管理的技术,通过 对制程数据的收集、分析和可视化,实现对制程稳定性和产品质量的监控,预防不 良品的产生,提高生产效率和产品质量。
提升企业竞争力和品牌形 象
良好的制程管理和产品质量有助于提升企业 的竞争力和品牌形象,增强消费者对企业的 信任和忠诚度。
SPC的适用范围
01
适用于各种制造业领域,如电子、机械、化工、食 品等。
02
适用于各种制程阶段,包括原材料采购、加工、组 装、测试等。
03
适用于各种类型的企业,包括生产型、加工型、贸 易型等。
数据的整理和分析
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和重 复值,确保数据的质量和 一致性。
数据变换
将数据转换为适合分析的 形式,如标准化、归一化 等。
数据分析方法
描述性统计、推断性统计、 回归分析、聚类分析等, 根据需求选择合适的方法。
过程能力和性能评估
01
过程能力指数
性能评估
02
03
改进方向
8D问题解决方法
benchmark测试解读
benchmark测试解读
Benchmark 测试是一种用于评估计算机系统、软件或硬件性能的测试方法。
它通过运行一系列标准的测试程序或工作负载,测量和比较系统的性能指标,如处理速度、内存使用、存储性能等。
Benchmark 测试的目的是提供一个客观的、可量化的性能评估,帮助用户、开发者或制造商了解系统在特定任务或应用场景下的表现。
这些测试通常会使用一些行业标准的基准测试工具或软件,如 PassMark、PCMark、3DMark 等。
在进行 Benchmark 测试时,需要选择与目标系统相关的测试项目和指标,并在相同的测试条件下进行比较。
测试结果通常以分数、时间、帧率等形式呈现,以便用户直观地了解系统的性能水平。
需要注意的是,Benchmark 测试结果可能受到多种因素的影响,包括硬件配置、软件环境、系统设置等。
因此,在解读 Benchmark 测试结果时,需要综合考虑这些因素,并结合实际应用需求进行评估。
总之,Benchmark 测试是一种重要的性能评估方法,可以帮助用户、开发者和制造商了解系统的性能表现,优化系统配置和设计,以及选择适合的硬件和软件产品。
详细全面的SPC详解
汇报人: 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制,是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集 和分析生产过程中的数据,对生产过程进行评估和监控,以确保产品质量和生产过程的稳定性。
THANKS
感谢观看
SPC强调预防性的质量控制,通过实时监测和调整生产过程,以降低不良品率和生产成本,提高生产 效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程, SPC能够及时发现并解决潜在的 质量问题,从而确保产品质量的 稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制,SPC能 够降低生产过程中的不良品率, 减少生产浪费和损失,提高生产 效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识,决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块,通过理论教学、案例分析 和实践操作等方式,使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学,该高校的学生对质量管理知识有了更深入的 理解,同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测 和分析,能够发现生产过程中的 瓶颈和问题,为生产过程的优化 提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技 术,以提高产品质量和一致性 。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展,SPC 技术逐渐实现自动化和智能化 。
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SPC B ENCHMARK 1™
E XECUTIVE S UMMARY
F UJITSU L IMITED
F UJITSU S TORAGE S YSTEMS
ETERNUS3000M ODEL 600
SPC-1 V1.7
Submitted for Review: July 14, 2003 Submission Identifier: A00014
Accepted: September 12, 2003
Revised: August 9, 2004
E XECUTIVE S UMMARY
Test Sponsor and Contact Information
Revision Information and Key Dates
Revision Information and Key Dates SPC-1 Specification revision number V1.7 SPC-1 Workload Generator revision number V2.1
Date Results were first used publicly July 14, 2003
Date FDR was submitted to the SPC July 14, 2003
Date revised FDR was submitted to the SPC
August 9, 2004
Pricing and Price/Performance revised.
Revision History:
March 4, 2004:
Company name change
Email addresses changed resultant from above.
Pricing and Price/Performance revised.
Date the TSC is/was available for shipment to customers July 31, 2003
Date the TSC completed audit certification July 14, 2003
Summary of Results
SPC-1 Results
Tested Storage Configuration (TSC) Name: Fujitsu Storage Systems ETERNUS3000 Model 600
Metric Reported Result SPC-1 IOPS™33,496.57
SPC-1 Price-Performance $14.65/SPC-1 IOPS™
GB Total ASU Capacity 7,804.500 Data Protection Level Mirroring
SPC-1 LRT™ 2.26 ms
Total TSC Price (including three-year maintenance) $490,750
SPC-1 IOPS™ represents the maximum I/O Request Throughput at the 100% load point. Total ASU (Application Storage Unit) Capacity represents the total storage capacity read and written in the course of executing the SPC-1 benchmark. The Addressable Storage Capacity, which contains the Total ASU Capacity, was 7,849.648 GB. The Total ASU Capacity utilized 99.42% of the Addressable Storage Capacity. The actual Configured Storage Capacity was 16,294.049 GB, which included the multiple copies of user data required by a Data Protection Level of Mirroring. The Configured Storage Capacity utilized
93.23% of the priced Physical Storage Capacity of 17,475.433 GB.
A Data Protection Level of Mirroring configures two or more identical copies of user data, maintained on separate disks.
The SPC-1 LRT™ metric is the Average Response Time measured at the 10% load point, as illustrated on the next page. SPC-1 LRT™ represents the Average Response Time measured on a lightly loaded Tested Storage Configuration (TSC).
Response Time – Throughput Curve
The Response Time-Throughput Curve illustrates the Average Response Time (milliseconds) and I/O Request Throughput at 100%, 95%, 90%, 80%, 50%, and 10% of the workload level used to generate the SPC-1 IOPS™ metric.
The Average Response Time measured at the 100% load point cannot exceed 30 milliseconds or the benchmark measurement is invalid.
Response Time – Throughput Data
Tested Storage Configuration Pricing
Benchmark Configuration/Tested Storage Configuration Diagram
Host System:
Storage System:
Fujitsu PRIMEPOWER 1500
Fujitsu ETERNUS3000 Model 600
UID HS-1 UID
SC-1 32 SPARC64GP-V 1.35 GHz CPUs
each with 128KB L1 Instruction Cache, 128KB L1 Data Cache, 2 MB L2 Cache Dual Control Modules, each with:
2.8 GHz Xeon CPU 4 GB Cache
2 dual channel FC Host interfaces 64 GB Main Memory 8 – Front side Fibre Channels (2 Gbit each) Solaris 8
4 – Drive side Fibre Channel Loops (2 Gbit each) 8 – Emulex LP9002L Fibre Channel Host Bus Adapters (2 Gbit) 16 Drive Enclosure Modules, each with dual FC-AL interfaces 1
5 Hot Swap drive slots Veritas Volume Manager 3.5
236 – 73GB disks, 4 – 146GB disks
WG
PRIMEPOWER
ETERNUS3000 Model 600
1500。