SPC在注塑成型过程中的应用解析
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应该如何应用-spc应用实例来详细说明
spc应该如何应用_spc应用实例来详细说明随着市场竞争的加剧，企业对产品生产也提出了更高的要求，可是，产品在实际生产过程中容易受到外界原因的影响而发生一些波动。
为了避免这种现象出现，很多企业开始选择spc 应用分析管理。
可是，spc不同于一般的质量管理工具，你知道spc该怎么应用吗?下面就用spc 应用实例来为我们详细说明吧。
第一、spc应用主要包含两个阶段：从spc应用实例中可以看出，实施spc主要包括分析阶段及监控阶段。
所谓的分析阶段，主要指的是现进行生产准备，将生产中所需的原料以及测量系统和设备按照标准进行准备，并要确保在生产准备完成后可以政策使用不发生任何不稳定的现象。
另一个监控阶段则是使用控制用控制图进行监控，并密切观察控制图，一旦发现失控现象，要及时找到原因，并想办法消除。
第二、spc应用不可忽视分析用控制图的制作步骤。
在spc应用实例中，制作分析用控制度并没有那么难，只要我们选取控制图的制作特征，然后根据质量特性和适用的场所选择控制图类型。
再去确定合适的样本组、样本大小和抽取间隔，收集记录20到25个样本组数据，或者适用之前记录的数据，计算出各组样本的统计量、中心线与控制盐，再去绘制控制图，判断过程是否受控即可。
第三、spc应用过程中要重视控制用控制图的绘制。
在spc应用实例中，可以根据分析用控制图提供的信息判断生产过程是否稳定，即是否有系统因素在起作用。
然后剔除分析用控制图中无代表性的数据再重新计算中心线和控制限。
直到确认分布范围位于公差界限之内，在确认和平过程稳定并具备足够的工序能力后，才能开始批量生产，并用控制图控制生产过程，即根据控制图类型抽取样本进行计算、绘图和分析。
、从上述spc应用实例中可以看出，完成spc应用是一个繁琐的过程，只有借助专业的spc 软件工具，才能以自动化、智能化的模式，实现数据的自动连接与采集记录并做好数据的及时性处理。
同时达到节约人力成本，提高企业生产效益的最终目的。
SPC统计在制程中的应用
SPC统计在制程中的应用引言SPC〔Statistical Process Control，统计过程控制〕是一种制程控制方法，通过对制程中收集到的数据进行统计分析和控制，以实现制程的稳定性和可控性。
SPC统计在制程中的应用已经得到了广泛的认可和应用，本文将介绍SPC统计在制程中的应用，包括其定义、原理、应用场景和效果等内容。
1. SPC统计的定义SPC统计是一种通过对制程过程中数据进行收集和分析，以实现对制程稳定性和可控性的控制方法。
其核心思想是通过收集和分析数据，获取制程的变化情况，并根据统计结果进行制程控制和改善，从而保证制程的稳定和一致性。
2. SPC统计的原理SPC统计的原理是基于统计学的方法和工具，通过对制程数据的收集和分析，了解制程的变化状态。
主要包括以下几个方面：•数据收集：收集制程过程中产生的数据，可以是实时监控数据，也可以是离线收集的数据。
•数据分析：对收集到的数据进行分析，可以使用统计方法，如均值、方差、极差等，来分析制程的变化情况。
•制程控制：根据分析结果，制定相应的控制策略，以实现对制程的控制和改善。
3. SPC统计的应用场景SPC统计在制程中的应用场景较为广泛，以下是几个常见的应用场景：3.1. 过程监控SPC统计可以用于实时监控制程过程中的关键参数，如温度、压力、流量等。
通过对实时监控数据的收集和分析，可以及时发现制程中的异常情况，并采取相应的控制措施。
3.2. 缺陷检测与分析SPC统计可以应用于制程中的缺陷检测和分析。
通过对制程中产生的数据进行分析，可以发现和分析制程中的缺陷产生的原因，从而采取相应的改良策略，提高制程的质量。
3.3. 过程改良SPC统计也可以应用于制程的改良中。
通过对制程数据的分析和比照，可以找出制程中存在的问题，并采取相应的改良策略，以提高制程的稳定性和可控性。
4. SPC统计的效果SPC统计在制程中的应用可以带来许多效果，包括以下几个方面：•提高制程的稳定性：通过对制程数据的统计分析和控制，可以提高制程的稳定性，减少制程中的变异性。
SPC系统在企业工艺过程质量控制中的应用
统计过程控制（简称SPC）通过运用控制图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。
要全面提升企业的制造质量控制能力，必须从每一道工序的处理做起，形成自始至终的过程控制闭环，实现全面过程质量控制，达到全稳生产线。
只有形成这样的控制局面，才能保证企业的生产过程处于可控状态。
有了稳定的工序状态，才会有稳定的产品质量。
随着计算机技术的提高和普及，智能控制技术迅猛发展，为SPC在工艺过程质量控制的实际应用打下了基础。
目前各工业国家都相继建立了专门的科研机构，成立了相应的学术团体，出版了有关的刊物和专著。
目前我国许多制造型企业，特别是合资、独资制造企业已广泛应用SPC。
SPC软件系统已应用到军工行业工艺过程质量管理中。
统计过程控制（SPC）技术是集生产技术与科学管理于一体的现代工艺质量管理技术，在企业生产过程中，对于产品质量的控制经历了以下七个步骤：①调查了解产品最终质量情况；②分析个别明显影响质量的因素；③靠人工调节控制这些因素的变化；④自动控制这些影响因素；⑤用统计方法获得生产效果连续变化的规律；⑥全面调查了解影响质量的其它次要因素；⑦考虑所有因素，建立完整的理论模型用以控制整个生产过程，得到100%的优质合格产品。
SPC应用统计原理，实施在线趋势控制，实现质量的定量管理，提供质量分析工具和平台，逐因素分析找到末端原因，为解决深层次问题提供了现代化的科学方法，从而可以提高精细化制造水平。
惠丰公司推行SPC系统可归纳为以下四个方面的需要：一、SPC系统应用的需要在企业生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性因素（不可避免因素）造成的，它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
SPC基本讲解
好的表面
尺寸稳定
低变形
内部均衡性 颜色分布
螺杆转速
背压
使用过程统计控制应注意的方面:
统一的考量对象
避免系统误差
参考值提供
随机取样
样本数
系统误差和随机误差
系统误差
原材料特性的改变 设备的损耗 设备的错误操作 ......
随机误差
环境气候 湿度 ......
注塑工艺过程中参数的SPC
优势:
在工艺过程中对工艺参数进行自动监控 误差的及早探测 自动获取成型工艺参数信息文件
PP = 1,33 - 2 .......... 取决于客户要求 显然: PP值要求越高,所花成本越高
以时间变化为依据的过程能力:
工艺过程受控 Time 工艺过程受控 工艺过程不受控
偏差
使用工艺参数的SPC所要注意的几点:
工艺参数的SPC只是监控工艺参数而非产品质量. 工艺过程参数对产品质量的影响及其程度通常是不清楚的.
频率分布
1,33
UT(x) x x LT(x) min c ; MK 3s 3s
频率分布与位置(样本均值)相关
1,33
过程能力指数
UT(x) LT(x) P P 6σ
过程频率分布
1,00
UT(x) x x LT(x) min P ; PK 3σ 3σ
不同模塑件的质量要求
要求 产品类别 好的表面 尺寸稳定 低变形 内部均衡性 颜色分布
高精密件
功能性产品 工学产品 高速成型件 包装产品 医疗产品 汽车配件 技术包装件 办公室用具
通用件
硬PVC产品 容器 玩具
质量控制的参数选择
要求 工艺参数 注射速度 模具温度 熔体温度 保压压力 保压时间 锁模力
宝捷注塑机spc追踪记录
宝捷注塑机spc追踪记录
杜邦SPC追踪记录可以说是一项重要的精益求精工具，它能够提取大量的产线记录、协助生产高质量的成品，以及高效的质量控制。
杜邦SPC追踪记录是一个专门针对注塑工业的精确控制系统，其中涉及到检测和使用过程中会产生不同结果，以此来确定某个质量特征是否符合要求。
适用于普通生产线，大型企业以及范围更广的民营机械企业。
杜邦注塑机SPC追踪记录以数据驱动来实现整体质量控制的整合，可以帮助生产者开发出能够满足消费者需求的精良产品。
实现数控对定制生产所有装载工艺进行和计算，比如大小、尺寸、质量等，使得最终的产品能够精准的达到设计要求，可以更高的稳定性、更低的报废率，更大的质量保障。
杜邦SPC追踪记录的另外一个优势是，它能有效地收集、存储和分析工厂实时生产过程中产生的数据，使生产经验不断积累，使工厂得以以客户为中心来进行效率优化。
同时，它也能够记录设备的维护信息和操作习惯，以便为工厂士气持久发展，促进企业可持续性增长。
总而言之，杜邦SPC追踪记录是一种重要的控制精度工具，它可以提高工厂生产效率和质量，使企业更加可持续发展，可以帮助企业满足客户需求，做出精致而高品质的产品，更有助于企业发展。
SPC在注塑成型过程中的应用解析
摘要关键词SPC 注塑成型参数分布状态过程能力控制图SPC从问世以来，得到很大的推广。
汽车行业的ISO/TS16949：2000技术规范把SPC作为一项工具要求在产品开发和生产中进行使用。
对SPC在生产过程中运用所带来的好处就是预防控制、获得改进机会，但在与具体的生产结合过程中，就会碰到这些问题，如何选择监控参数并进行测量，这些参数的分布模式是什么样的，如何计算过程能力，如何建立控制图等。
下面就开始探讨在注塑成型过程中这些问题该如何解决。
一、监测参数和测量注塑成型过程的控制水平在很大程度上取绝于测量系统的完善程度。
这就意味着不仅需要合理地选择所要测量的过程参数，而且要正确的使用传感器、转换器，并将其置于正确的位置。
通过对所选的参数进行在线监测，在理想的资源配备状态下，把这些参数值输入计算机，就可以计算出极差、控制限、标准偏差等并得到控制图。
以此为基础的实时SPC对于过程的精密监控是非常有用的。
1、注塑制品的质量参数反映产品质量的参数有尺寸、重量、外观、性能。
1.1尺寸的定义是容易的，在开发产品中，对重要的尺寸基本上需要进行过程能力计算。
根据测量方法，可获得计量型数据，也可转化为计数型数据。
1.2单个外观缺陷及其优劣的定义对外观缺陷分两类，一类是难以明确测量的缺陷如：烧焦、分层剥离、油渍、溢料飞边、蛇形、空洞和熔接痕等，这些缺陷很难给予度的量测，但通过观察可以给出以下区分其优劣的定义。
Yi={ 0（合格）如果缺陷已消除（式 1 ）Yi= 1（不合格）如果缺陷未消除{-1 缺陷改进△Yi= 0 缺陷 没 有变化（式 2）+1 缺陷恶化式中 Yi ------- 第i 种缺陷，1=1, 2, 3, • • • m 种缺陷;△Yi ——定性质量的改变。
可以明确测量的缺陷如：色泽、波流痕、光泽不良、萎缩、欠注、 凹陷和翘曲变形等。
对这类数据有两种处理办法,一是直接用计量型 数据进行统计,二是转化为二元判断后的计数型数据,如下转化：Y i 二0 如果 yi W bi =1 如果 yi >bi-1 如果 A yi V O△Yi =0 如 果 △ yi =0 =+1 如果△%> 0式中yi ——第i 种缺陷的测量值；bi ——无缺陷的上限值。
spc 的解释和运用
SPC-统计过程控制编辑词条即统计过程控制。
是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.目录技术原理相关特点实施阶段最新发展统计过程其他资料实施SPC的过程中常见的十大误区展开编辑本段技术原理统计过程控制（SPC）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。
当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。
由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。
因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
编辑本段相关特点全员参与，而不仅仅是依靠少数质量管理人员；强调使用统计学的方法来保证预防原则的实现；SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。
能判断整个过程的异常，及时报警。
工程准确度Ca ( Capability of Accuracy )必须首先确定管制项目的标准值。
设定管制项目标准值的目的，就是希望以该值制造出来的各种产品的实际值，能以该标准值中心，成左右对称的常态分配，而制造时也应以标准值为目标。
工程准确度（Ca）评价目的就在于衡量制程平均与标准的一致程度，有时工程准确度指数又称为正确度指数。
编辑本段实施阶段实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。
在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。
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摘要 从监测参数和测量、参数值的分布状态确定、过程能力的计算、控制图的建立几个方面探讨了在注塑成型中进行统计过程控制的特殊性和解决办法。
关键词 SPC 注塑成型 参数 分布状态 过程能力 控制图SPC 从问世以来，得到很大的推广。
汽车行业的ISO/TS16949：2000技术规范把SPC 作为一项工具要求在产品开发和生产中进行使用。
对SPC 在生产过程中运用所带来的好处就是预防控制、获得改进机会，但在与具体的生产结合过程中，就会碰到这些问题，如何选择监控参数并进行测量，这些参数的分布模式是什么样的，如何计算过程能力，如何建立控制图等。
下面就开始探讨在注塑成型过程中这些问题该如何解决。
一、监测参数和测量注塑成型过程的控制水平在很大程度上取绝于测量系统的完善程度。
这就意味着不仅需要合理地选择所要测量的过程参数，而且要正确的使用传感器、转换器，并将其置于正确的位置。
通过对所选的参数进行在线监测，在理想的资源配备状态下，把这些参数值输入计算机，就可以计算出极差、控制限、标准偏差等并得到控制图。
以此为基础的实时SPC 对于过程的精密监控是非常有用的。
1、注塑制品的质量参数反映产品质量的参数有尺寸、重量、外观、性能。
1.1 尺寸的定义是容易的，在开发产品中，对重要的尺寸基本上需要进行过程能力计算。
根据测量方法，可获得计量型数据，也可转化为计数型数据。
1.2 单个外观缺陷及其优劣的定义对外观缺陷分两类，一类是难以明确测量的缺陷如：烧焦、分层剥离、油渍、溢料飞边、蛇形、空洞和熔接痕等，这些缺陷很难给予度的量测，但通过观察可以给出以下区分其优劣的定义。
Yi={ （式1） 0（合格） 如果缺陷已消除1（不合格） 如果缺陷未消除△Yi={（式2） 式中 Yi ——第i 种缺陷，I=1，2，3,···m 种缺陷；△Yi ——定性质量的改变。
可以明确测量的缺陷如：色泽、波流痕、光泽不良、萎缩、欠注、凹陷和翘曲变形等。
对这类数据有两种处理办法，一是直接用计量型数据进行统计，二是转化为二元判断后的计数型数据，如下转化：Yi ={ （式3） △ Yi ={（式4）式中 yi ——第i 种缺陷的测量值；bi ——无缺陷的上限值。
式1、2中假设，Yi 减小则制品缺陷改进。
1.2.1多缺陷及其优劣的定义当有多个缺陷同时出现时，就成为多目标优化的问题。
通常各个目标在问题中并不处于同等重要的地位，可以将各种缺陷按重要程度分出优先次序，则总的制品缺陷程度可定义为如下：F （x ）=∑P k ∑Y k j （x ） （式5）式中，P k ——R 个优先级因子； n k ——按优先级排列的缺陷个数-1 缺陷改进 0 缺陷没有变化 +1 缺陷恶化0 如果yi ≤bi1 如果yi ＞bi-1 如果△yi ＜00 如果△yi =0+1 如果△yi ＞0k=1R j=1n kY k j——第k种缺陷的度量值考虑到当一种缺陷有所改进而同时另一种却恶化时，有可能出现模棱两可的结果，即在某些情况下，总的缺陷是改善了还是恶化了由式5确定的度量可能引起混淆。
为了消除这种情况，一种有效的办法是每一级中只有一种缺陷，因此可将式5修正并简化为RF（x）=∑P k Y k（x）（式6）k=1△F（x）=∑P k △Y k（x）（式7）在式6、式7描述缺陷及改善程度的情况下，只要优先级高的缺陷有所改善，则认为总的缺陷有所改善。
1.3 性能参数性能，包括燃烧性、机械性能、化学性能等，有可以获取计量型数据的，也有制作二元判断的，如耐腐蚀性能。
由于是破坏性的，基本上没有纳入统计控制中。
这些质量特征的控制，一般是分解到过程参数中进行控制，能支持该性能在生产中得到保证即可。
半年或一年进行验证。
1.4重量产品重量是很容易进行测量和纳入统计分析的，另一方面，在过程开发初期对过程能力研究之后，在较低的开发成本和一般的质量控制水平下，仅用重量这个参数进行过程监控是很不错的选择。
通过注塑成型分析，当注塑过程不稳定时，重量不发生变化的概率很低，所以误判的可能性不大。
如果再配以外观100%的检验，这种监控就很可靠了。
2、过程参数2.1 注塑机的控制系统与过程参数统计注塑机的控制系统有温控系统、液压控制系统、移动距离控制系统、时间控制系统等，为了反映这些系统的好坏，都应该进行统计分析，并以此来评定注塑机的性能。
如下表所示，1级注塑机保压时间变动小于0.02s，9级注塑机保压时间变动小于0.04s，相当于1级的两倍。
一些注塑机的生产厂商已经根据上述方法对机器能力进行分级，保证了机器性能，在对注塑机进行预防性维修时也可采用这个方法。
随着注塑机的不断改进，不同级别的各值也将随着时间的推移而变化。
表1：2.2 正加入统计控制更直接反映过程性能的参数注塑过程的可控参数是通过成形参数如模具中的型腔压力、熔体温度等作用于材料的方向性、降解等来影响产品的质量特征的，因此，对成形参数的变化进行统计控制，更能实现预防。
2.2.1模腔压力众多研究表明,模腔压力与零件质量密切相关，可以作为过程特征记录。
所有其它的过程参数并非在注塑件附近测量所得,因而存在一定的不确定性误差。
采用这种办法，当零件优化后，相应的模腔压力曲线被存储起来。
当需要重新设置设备时，存储的模腔压力“指纹”作为参考曲线，优化加工过程，使其与参考曲线对应的过程相同，确保零件质量一致。
这种方法的另一重要优点是不依赖于设备。
与注塑机设置参数方法不同，不同注塑设备厂家生产的注塑机可以使用相同的参考曲线作为设备的操作标准。
此外,即使同一型号的注塑机由于磨损不同，表现出的性能会有差异。
而在模腔中直接监测模腔压力与设备无关，因此可以消除设置错误,减少次品。
切换点的自动识别从注射阶段到保压阶段的切换点是重要的过程参数，对零件质量和生产成本起关键作用。
当模腔内部完全充满时需要从注射阶段切换到保持压力阶段。
传统的方式中采用注射时间，螺杆位置,液压或模腔压力作为切换参数。
这些方法的共同特征是规定一个阈值，当参数达到阈值时，控制切换。
自动平衡近年来多腔模具已变得越来越重要。
过程控制需要适应这一发展潮流。
主要切入点是每一个单腔的填充方式。
均衡填充，亦即良好平衡,可以确保通过模具的整个零件性能一致。
所以,可以通过先进的模腔压力测量技术和一系列智能控制系统，将模腔压力测量与现代控制仪器和软件结合在一起，组成功能强大的注塑质量控制系统。
2.2.2 熔体温度塑件什么时候脱模是由脱模温度决定的。
通过测量塑件表面温度、模腔压力和模具表面温度，在工艺中逐个周期地确定出塑件的热学状态，冷却时间被自动地计算出来，并被直接传送给机器控制装置。
此工艺具有重要的优势：（1）因为冷却时间及周期时间被尽可能地保持短暂，所以经济性方面有了显著的改进；（2）因为脱模温度稳定，所以塑件质量尽可能地维持稳定。
这可解决这样一个问题：把冷却时间作为固定值被输入，无法弥补生产过程中偶尔发生的干扰，例如工艺、机器控制和材料的波动。
3测量系统的分析在把SPC引进注塑过程控制中，对测量系统应做必要的分析，而且应该知道传感器的类型及其安装位置。
如果不知道这些信息，则会导致错误的结论。
3.1尺寸的测量系统对一些小尺寸，会采用象卡尺一般性的测量工具，对型面测量和形状，就需要专用的检测用具了，如检具、试装车辆、定位夹具。
因注塑制品的刚性强度不高，在装配过程中会随外力变形，所以一定要在模拟装车状态下进行，保证控制的质量和最终的使用要求一致。
当选用试装的办法对尺寸进行测量时，应注意两点：（1）对试装车辆的生产过程稳定性进行评估，并获取该车梁的三维数据（2）在线上采用一个制品试装多台，取平均值，并对数据的分布状况进行分析，查看离散状况。
如果离散很大，这种方法就有有很大的出错风险。
最终的产品质量一定是在装车状态下体现。
还要注意的问题是多模腔的产品，应进行区分，对各个模腔分别进行测量并进行统计分析。
产品的尺寸往往是过程最主要的测量量。
所以，必须对测量系统的重复性和重现性（R＆R）进行分析，以保证所选定的测量器具能够胜任测量要求。
3.2压力的测量系统对压力测量都会采用压力传感器，但传感器的灵敏度是不一样的，各种压力传感器的对比见表2。
这些误差都须进行关注，否则会影响到统计控制的有效性。
表2：压力传感器的性能对比3.3温度的测量系统通常在螺杆端部通过装在熔体中的温度传感器来测量熔体温度。
为了保证测量效果，必须确保温度传感器与熔体接触良好。
所以，压力/温度传感器不适于熔体温度的测量，嵌入安装的温度传感器不适于熔体温度的测量，因为此时测量的温度主要反映了金属壁面的温度。
机筒和模具温度对注射成型过程也非常重要。
其测量通常采用刺刀型热电偶。
采用普通热电偶进行温度测量，会因为如下原因产生显著的误差：环绕塑化单元的空气流会引起高达50℃的误差；热电偶安装深度不够，将引起高达10℃的误差，深度应不小于25mm。
在测量机筒温度时，由于我们关心的是聚合物的温度，所以就要尽可能靠近聚合物进行测温和控温，要使热电偶尽可能地接近机筒内径。
还可以采用红外（IR）探头进行熔体温度测量。
红外法测量熔体温度的优点是可以快速测量到熔体温度的变化，典型的响应时间为10us左右。
同时，机筒的内部温度可能会在较宽的范围内波动，导致过程发生较大的波动。
最好同时采用深孔和浅孔进行温度测量，被控温度为深孔温度。
这样，就可以确定径向温度梯度，以及过程导入或导出的热量。
深孔温度为被控温度，而浅孔则是通过多级电路参与温度的控制。
3.3转速的测量分析由于注射机的回复速率直接由螺杆转速确定，所以精确测量和控制螺杆转速十分重要。
测量和显示的螺杆转速应至少精确到0.1r/min，最好精确到0.001r/min或更小。
换句话说，螺杆速度测量的敏感度和分辨率应为0.1r/min或更好。
如果满量程为200r/min，则测量敏感度为满量程的0.05%。
二、参数值的分布状态确定在计算能力指数CP、CPK时，通常假设数据都服从正态分布。
严格来说，在确定过程能力之前，必须首先确定数据的分布类型1、正态分布测试可以采用很多种测试方法确定是否服从正态分布。
这些测试方法大致分为两类；图表法和统计计算法。
1.1图表法如果样本容量足够大,可以绘制直方图。
然后，可以采用直方图绘制相同的均值和标准差的正态曲线，观察其与实际正态分布曲线的吻合程度。
该方法只能定性地比较。
另一种方法是图表法，就是在正态概率纸上绘制累计分布图，也可以在计算机上进行。
观察其与直线的吻合程度。
该图也通常称为正态概率图。
表1为某饰件的一个自由尺寸数据：单位mm表2：概率分布表图1：当数据有足够多，数据段分得足够细的话，沿着概率点划一条线，就可以描绘出分布的状态来。
图2：从图2中可以看出,这些数据与直线吻合得较好，所以假定其服从正态分布还是相当可靠的。