某公司spc统计过程控制管理
SPC统计过程控制管理规范
文件制修订记录1.0目的：指导过程控制，对过程特性的变化进行监控及评估，并将其变化控制在过程界限内，达到不断改善过程的目的。
2.0范围：适用于公司的所有生产过程。
3.0定义：SPC：统计过程控制。
4.0职责：4.1研发部：拟定特殊特性，并对量产前异常原因的分析,改进措施的跟进。
4.2品管部：负责数据的收集，SPC控制图的制作与分析，提出异常的现象，并改进措施的跟进。
4.3生产中心：对品管部提出的量产中有异常现象的原因进行分析和改进。
5.0内容及要求：5.1拟定特殊特性研发部在产品开发时，对客户指明为重要功能尺寸的及本公司认为对组装功能有影响的或生产中极易变化的尺寸应以特殊特性加以明确并标示，生产时将作为重点控制。
5.2控制图的选择对于每种特性，品管部确定其控制图类型并在《控制计划》中规定。
控制图包括计量型控制图和计数型控制图。
5.3数据收集5.3.1指定采集数据的人员根据《控制计划》的要求收集特性参数。
对于P图或NP图，收集数据的频率将根据可获得现时检查数据的常用样本大小确定。
5.3.2客户在产品设计开发中指明为特殊特性的参数必须采用SPC方式控制，各相关工序负责收集数据、绘制图表，并将图纳入APQP文件中。
5.3.3经客户同意，最初数据要求可以从同一工序或类似工序长期结果来替代。
5.4绘图描点5.4.1品管人员必须将这些收集的数据及时地画在相应的控制图上。
5.4.2控制界限的制定是通过分析用控制图来决定的。
但为了强化车间中所有控制图的实行，那些没有控制限计算的初始过程图(由于数据不足)，应明确标明“初始图”。
除此之外的图均应有控制限。
5.4.3计数型控制图的中心线值只有向下修订。
工序情况变化时，不能够提升中心线的值，当控制图反映出工序失控或已变化时，应采取适当的改善及预防行动使工序恢复控制。
5.4.4计量型控制图的极差值应密切地检讨。
如果极差R增大，工序就需要改善。
如果它减小，控制限就应考虑修订。
质量控制的SPC统计过程控制方法
SPC方法相对固定，可能难以适应快速变化的生产环境。
PART 05
SPC统计过程控制方法的 未来发展
SPC方法的发展趋势
智能化
随着大数据和人工智能技术的不断发展，SPC方法将更加智能化， 能够自动进行数据采集、分析和预警，提高过程控制的效率和准
确性。
集成化
未来SPC方法将更加注重与其他质量管理工具的集成，如六 西格玛、精益生产等，形成更加完善的质量管理体系。
持续改进
通过SPC方法分析生产过程中的 问题，找出根本原因，制定改进 措施，提高生产效率和产品质量 。
在服务业中的应用
01
服务流程监控
利用SPC方法对服务流程进行监 控，确保服务质量和客户满意度 。
02
客户需求分析
03
服务，了解客户需求和期望，优化服 务内容和质量。
改进工艺
通过改进工艺方法或引入新工艺，提高产品质量和生产 效率。
PART 03
SPC统计过程控制方法的 具体应用
在制造业中的应用
生产流程监控
通过实时收集生产过程中的数据 ，利用SPC方法分析并监控生产 流程，确保产品质量和生产效率 。
预防性维护
利用SPC方法对设备进行监控， 预测设备故障并及时进行维护， 降低生产中断的风险。
确定控制对象和控制参数
控制对象
在生产过程中需要监控的产品或过程 特性。
控制参数
影响产品或过程特性的关键因素，如 温度、压力、时间等。
制定控制计划和控制图
控制计划
明确控制对象、控制参数、控制方法、控制标准等内容的文件。
控制图
用于记录和显示控制对象和控制参数随时间变化的图表。
收集数据并进行分析
spc案例
spc案例SPC（Statistical Process Control，也叫统计过程控制）是一种通过统计方法对产品和过程进行监控和改进的质量管理方法。
下面是一个SPC案例，用以说明其在实际生产中的应用。
某制造公司生产一种产品，经过市场调查发现，该产品存在一定的质量问题，如尺寸偏差、露粉等。
为了解决这些问题，公司决定采用SPC方法来监控和改进生产过程。
首先，公司确定一组关键工艺参数，如温度、压力、转速等，以及相关的质量指标，如尺寸、外观等。
随后，公司对每个工艺参数进行测量和记录，并将其输入到SPC软件中。
同时，公司还设置了对应的上下限值，即规定了每个工艺参数的合理变化范围。
在生产过程中，SPC软件会自动进行统计分析，并生成控制图。
控制图上有一条中心线，表示期望值，以及上下限线，表示允许的变化范围。
同时，还有一些参考线，如标准偏差线，用于判断过程稳定性。
公司的技术人员定期对控制图进行检查，观察各参数是否在规定范围内波动，是否出现异常情况。
如果发现异常，技术人员会及时采取措施，如调整机器参数、更换工具等，以及及时通知相关操作人员。
通过SPC的实施，公司逐渐发现了一些问题。
例如，当温度过高时，产品尺寸会偏大；当压力过低时，产品内部会出现空隙。
公司根据这些发现，对生产过程进行了优化，并引入了更先进的控制系統，进一步提高了产品质量。
此外，SPC还帮助公司进行了质量变化的监控和评估。
公司可以利用SPC软件生成的统计报表，进行不同时间段内产品质量的对比。
同时，公司还可以进行根因分析，找出导致质量问题的根本原因，并提出相应的改进措施。
总的来说，通过SPC的应用，该制造公司有效地改善了产品质量，减少了不合格品的数量，并提高了自身的竞争力。
SPC 方法在实际生产中具有广泛的应用前景，可以帮助企业提升质量管理水平，降低成本，提高效率。
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control）是一种质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性。
它利用统计分析方法，通过收集和分析数据，帮助企业了解生产过程中的变异情况，并及时采取控制措施以提高产品质量。
SPC统计过程控制方法可以帮助企业发现生产过程中的异常情况，并避免生产不良品。
它通过收集生产过程中的数据，并利用统计方法分析这些数据，确定生产过程中的变异性是否在可接受范围内。
如果变异性超出了可接受范围，SPC可以及时发出警示，并帮助企业找出问题的根源，采取相应的改进措施。
这样可以减少生产过程中的变异性，提高产品质量。
1.确定要监控的关键质量特性：企业首先需要明确要监控的关键质量特性，即对产品质量影响最大的特性。
这些特性可以是尺寸、重量、外观等。
确定了要监控的质量特性后，企业就可以采集相关数据进行分析。
2.收集数据：企业需要收集与关键质量特性相关的数据。
这些数据可以通过自动化设备、传感器或手工记录等方式收集。
数据的收集应该有一定的随机性，以反映生产过程的真实情况。
3.统计分析：通过对收集到的数据进行统计分析，企业可以了解生产过程的变异性情况。
常用的统计方法包括均值、标准差、范围等。
统计分析可以帮助企业判断生产过程中的变异性是否在可接受范围内。
4.建立控制界限：根据统计分析的结果，企业可以确定变异性的上下界限，即控制界限。
通过设定控制界限，企业可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的纠正措施。
通常，控制界限可以分为警示界限和动作界限。
当数据超出警示界限时，企业需要注意生产过程的变化，可能需要进行调整。
当数据超出动作界限时，企业需要立即采取措施纠正问题。
5.监控生产过程：在设定好控制界限后，企业需要定期监控生产过程中的数据，并与控制界限进行比较。
如果数据超出了控制界限，企业需要及时采取措施进行调整。
这样可以保证生产过程的稳定性，并避免生产过程中的异常情况。
SPC统计过程控制管理程序
XX 汽车零部件有限公司文件编号版本号A/0 SPC 统计过程控制管理程序制定部门生效日期1.目的使用适当的统计技术来验证和分析过程能力、产品特性、过程特性和其他与质量相关的数据、资料，以发现问题，并进行原因分析和采取对策，确保过程稳定及降低不良率，进而提高产品质量。
2．适用范围适用于本公司物料进料检验、计量测试、过程控制、成品检验、可靠性测试、客户投诉及内部质量审核结果等资料的统计分析。
3．职责3.1品保部:负责统计技术的选用，人员培训，对产品和过程特殊特性、重要特性进行数据的收集、分析及处理 ,采用相应的的SPC 统计控制图控制 ,并组织相关职能部门制定纠正和预防措施，验证效果。
3.2各部门负责各自相关数据的传递及纠正预防措施工的实施.4．定义（无）5.管理流程：作业流程图负责部门输入SPC 数据收品保部数据收集统计技术分类品保部相关部门统计技术SPC 管理程序过程重点提示进料检验、试产/量产、过程控制和成品检验、生产过程中各项统计资料收集，依《控制计划》表所列统计方法要求的方法实施。
推移图：分析品质状况的趋势。
特性要因图（鱼骨图）：分析各种品质问题原因，以掌握真正原因，并提出对策。
柏拉图：品质问题的重点分析，适用于客户退回品、制程不良品问题分析。
平均数 -极差图：分析和管制制程能力，适用于重点尺寸、特性的管制。
不良率管制图：不良率的控制，适用于制程不良率的管制。
统计工具的选择：在产品质量先期策划阶段期间，需先针对每项制程，妥当地决定选择其适当的统计输出文件 /表单《控制计划》《初始过程能力研究计划表》XX汽车零部件有限公司SPC 统计过程控制管理程序文件编号版本号A/0制定部门生效日期工具，并纳入控制计划内。
公司目前根据实际情况，参阅《SPC 统计制程控制工作指引》，对于计量型统计数据，使用平均值-极差控制图。
对于计数型统计数据，使用不良率控制图填写《初始过程能力研究计划表》。
选取运作稳定的工序，收集质量特性值，数据收集需 100 个以上。
SPC统计过程控制管理规定
文件编号 YC-QMS-S5-WI-1903
********机械有限公司 SPC统计过程控制管理规定 版本 /次
A
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0
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页 数 第 2 页共 5 页
1目 、 的通
过纠 正 2范 、 2.1涵围盖整个产品实现过程及涉及的原材料、外加工品及半成品、成品。 2.2适用于客户特别指定的产品特性。 3责 、 3. 任 13. 13. 13. 13. 2 执 4 术 5 、5.1 统计技术的应用范围 a)部门目标达成与实施情况分析； b)针对产品或工序有影响的各种因素定量分析和质量改进； c)产品的检验； d)产品过程能力分析； e)其他公司级数据的分析。
5.2 公司各部门根据使用需要选用统计技术，常用的统计技术有：
a)柏拉图（-图R图 g) P图 h) CpK\PpK分析 i) 统计抽样 5.3 统计技术的使用方法 5.3.1 柏拉图 柏拉图的使用以层别法的项目类别为依据，依照排列位次后的统计表制成柏拉图，以便直观的看 出存在的关键问题，从而采取必要的措施，其步骤为： a) 将要处理的事以现象、状况或原因加以层别。 b) 确定收集资料的时间间隔，应尽可能定期。 c) 计算出各项目类别所产生的数据及所占的比例。 d) 依照数据所占的比例的大小顺序排列。 e) 计算出数据所占的比例的累计值。 f) 以项目类别为横轴，以累计值为纵轴，绘出柱状图。 g) 连接累计曲线。
SPC统计过程控制—非常经典
SPC统计过程控制—非常经典SPC (Statistical Process Control)统计过程控制是一种经典的质量管理方法，用于监控生产过程中的质量变化，并及时采取控制措施，确保产品质量稳定在一定的范围内。
它基于统计学原理，通过收集和分析数据，对过程进行判断和改进，从而提高产品质量和生产效率。
SPC统计过程控制的核心理念是“稳定性是质量的根本”，即只有当生产过程保持稳定时，所生产的产品才能具有一致性和可靠性。
为实现这一目标，SPC统计过程控制主要包括以下几个步骤：收集数据、分析数据、制定控制策略、监控过程、调整过程。
首先，收集数据是SPC统计过程控制的基础。
通过采集产品的关键参数数据，以及与过程相关的环境因素数据，形成数据样本。
这些数据样本可以是实时的在线数据，也可以是离线的抽样数据。
数据的收集需要有明确的目标和方法，确保样本具有代表性。
然后，对收集到的数据进行分析。
这一步骤主要应用统计学原理，包括均值、标准差、极差等指标，对数据进行描述和推断。
通过分析数据，可以了解到生产过程的变化情况，以及其中的特殊因素和关键规律。
统计分析的结果可以通过图表、图像等形式进行展示，使人们更直观地了解数据的特点。
接下来，制定控制策略是SPC统计过程控制的重要环节。
根据统计分析的结果，确定控制上下限，并建立控制图。
控制上下限是过程的可控制范围，超出上下限的数据即为异常点，需要引起重视。
控制图可以是均值图、极差图、流程能力图等，用于直观地展示过程状态和异常点的出现。
然后，监控过程是SPC统计过程控制的核心工作。
通过实时收集数据，并与控制图进行对比，判断过程是否正常，并及时采取控制措施。
监控过程可以是自动化的，通过传感器和数据采集系统实现；也可以是人工的，通过操作员对数据进行监测和分析。
无论是何种方式，都需要保证监控的及时性和准确性。
最后，根据监控的结果，调整过程是SPC统计过程控制的一项关键任务。
当过程出现异常或超出控制上下限时，需要及时分析异常原因，并采取相应的纠正措施。
spc管理规定
spc管理规定一、概述本文旨在规范和管理各个部门的SPC（统计过程控制）活动，确保产品和流程的质量稳定性和持续改进。
所有员工必须遵守以下规定，以确保SPC的有效实施。
二、SPC的定义与目的SPC是一种基于统计方法的质量控制技术，通过对过程中获得的数据进行收集、分析和解释，以实现产品和流程的持续稳定和改进。
SPC的目的在于：1. 监控生产过程中的关键因素，以及相关参数的变化情况，及时发现异常并采取措施进行调整；2. 实现产品质量的可控性，降低产品变异度，提高一致性和稳定性；3. 通过数据分析，找出改进产品和过程的潜在机会，推动持续改善。
三、SPC的责任与权限1. 高层管理人员应确立SPC的重要性，并为SPC提供必要的资源和支持；2. 管理人员应指定专业人员负责SPC活动，确保相关员工具备必要的技能和知识；3. 专业人员负责SPC数据的收集、分析和反馈，并向管理人员提供SPC活动的报告和建议；4. 部门负责人应积极参与SPC活动，推动SPC的落实和执行。
四、SPC活动的步骤1. 选择控制参数：根据产品和流程特性，确定需要监控的关键参数；2. 定义规格：制定明确的规格标准，包括上限、下限和目标值；3. 收集数据：采集过程中的相关数据，并进行有效记录；4. 统计分析：利用合适的统计方法进行数据分析和处理，如均值、方差、极差等；5. 制作控制图：根据统计分析结果，制作相应的控制图，用于监控过程变异；6. 监控过程：根据控制图的变化情况，识别特殊原因和正常变异，及时采取措施；7. 持续改进：通过控制图的变化趋势和数据分析结果，找出改进机会，推动流程的持续改善。
五、SPC数据的记录与报告1. 所有的SPC数据必须进行有效记录，并进行归档保存；2. 数据的记录应包括采集时间、采集人员、采集地点、采集方法等详细信息；3. 专业人员应及时整理数据，制作相应的SPC报告，并向相关人员提供解读和建议；4. SPC报告应以简明扼要的形式呈现，包括控制图、分析结果、异常情况和改进措施等。
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•Rework
•Scrap
•Ship
•Recycle
•Disposal
•Pass
•Ship
过程控制模型的质量控制
•Raw Material, Components & Sub-Assemblies
•Uncontrollable Inputs
•Process
•Controllable Inputs
• 特别或分配变化，由于 一）不当调整设计 二）操作员的错误 三）有缺陷的原材料 一个进程中运行存在的分配变化的原因被认为是“失去控 制”
识别变化
•Special Variation
•Natural Variation under 0 •(±30)
•Historical Level (0)
•Reject Rate
称-错误或生产者的风险。
类型II错误 过程实际处于失控状态时，结论却表明为过程在控制中，
亦称β-错误或消费者风险
控制图 – 平均运行长度 (ARL)
• 平均运行长度是平均点数之前必须绘制点来表明失去 控制的情形。
• 对于一个在控制中的过程， • 对于一个失去控制的过程,
控制图-控制限额
假设用w来做一个例子（平均值、范围、标准差）来测试一个重要的质量特性 （例如强度） 。
•Sample Quality Characteristic
控制图
• 控制区域以外的点表明，这一过程失去控制，需要采取调查 和纠正的行动的需要，以消除异常原因。
•Upper Control Limit
•Center Line
•Lower Control Limit •Sample Number or Time
ห้องสมุดไป่ตู้
•Product
• Observation : Data Collection
• Evaluation
: Data Analysis
• Diagnosis
: Fault Discovery
• Decision
: Formulate Action
• Implementation : Take Action
• 3) 帕累托图
• 4) 因果图
FMEA, Fault-Tree
• 5) 流程图
• 6) 散点图
概率图
• 7) 控制图
控制图
• 图形显示的是通过测量或计算样本与样本的数目或时间的 而绘制出来的质量特性。
•Upper Control Limit •Center Line •Lower Control Limit
设置控制界限
• 六西格玛方法 控制界限通常设置为3w ，远离中心线的部分有0.27%的
一类错误，这种控制界限被称为3 控制界限。
• 概率极限方法 控制界限设置为3.09 ，远离中心线部分为0.2 ％ 一类错 误，这种控制界限被称为0.1 ％的概率界限
设置警告界限
• 3 控制界限（或0.1 ％的概率界限）也可以叫做行为界限， 也就是当一个点处于这些界限以外时，这个过程需要调查和纠正。
• 如果w的平均值是 w ，标准偏差是 w,则 Upper Control Limit = w + kw Center Line = w Lower Control Limit = w – kw
其中k是控制界限与中线的'距离'， 表示标准差单位。
控制界限与规格界限
• 规格界限（USL， LSL ） 取决于通常外在过程可变性的设计考虑事项
• 检测到产生特殊原因或步骤的过程，可能需要调查和采取 纠正行动，在这之前，可以通过这个步骤产生的非一致性 原因去估计参数，来降低的过程可变性
7个 SPC 工具
• 典型工具
变量
• 1) 直方图 Box-Plot, Dot-Plot, Stem-&-Leaf Diagram
• 2) 检查表
缺陷密度图
有时设置2 的警告界限可以增加控制图的灵敏度。相应的2.5 ％ 的概率界限会偏离中心线1.96 。
•Optimum Level (1)
•Time
•Natural Variation under 1 •(±31)
变化来源
• 单位内部 （位置变化） • 单位之间 （单位为单位的变化） • 批量之间 (批量间的变化) • 跨越时间（时间，时间的变化） • 测量误差（可重复性和再现性）
统计过程控制-目标
•Sample Quality
Characteristic
控制图和中心极限定理
• 中心极限定理： 如果样本大小为n个抽取k个观察，样本x1, x2, . . . , xk将 近似N( x, x)的分布，有：
控制图－抽样风险
• 控制表是假定过程处于以统计数据方式控制下的一种测试 。
类型I错误 当一个工序实际处于控制中，结论却表明为失去控制。亦
什么是质量?
• 全部功能和特性的产品或服务而承受的能力，以 满足特定需求。 （ ASQC ）
• 目标一致 （戴明） • 适应性 （约瑟夫朱兰） • 符合要求 （菲利普克劳士比） • 逆变异 （道格拉斯蒙哥马利）
识别变化
• 固有的或正常的变化 由于累积的影响，许多小的不可避免的原因在不断的积累 下导致经营过程的唯一机会差异，被认为是“在控制中”
•Sample Number or Time
•Sample Quality Characteristic
控制图
• 组成： 一条中线，代表的平均质量水平，和另外的两根个水平线 称为上控制限（ UCL ）及下控制限（ LCL ） 。
•Upper Control Limit
•Center Line
•Lower Control Limit •Sample Number or Time
某公司spc统计过程控制 管理
2020年4月21日星期二
模块范围
• 产品控制与过程控制 • 识别变化 • 休哈特控制图 • 指标的不稳定性 • 执行控制图
控制模型产品的质量控制
•Raw Material, Components & Sub-Assemblies
•Process
•Product
•Inspection
• 控制界限 (UCL , LCL) 基于工序的变化通常适用于统计，例如平均值和范围，而不 是单独的值。
控制界限 & 抽样风险
• 通过移动控制界限使其偏离中线更远，使一类错误的风险减 少。然而，扩大控制范围将增加第二类错误的风险。
• 对某一个一类错误（控制界限区间），二类错误的风险可以 通过增加样本大小来减少。