SPC 过程能力分析
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（Statistical Process Control）是一种通过数理统计方法对过程进行分析和控制的方法，旨在提高产品或服务的质量和稳定性。
本报告将对SPC过程能力进行分析，具体包括定义SPC过程能力、计算SPC过程能力指标、应用SPC过程能力分析等方面。
一、SPC过程能力的定义SPC过程能力（Process Capability）是指在稳态条件下，衡量过程的输出与需求规格之间的性能差异的一种方法。
它评估了过程是否能够生产出符合要求的产品或提供满意的服务。
SPC过程能力通常用过程能力指数（Cp）和过程潜力指数（Cpk）来衡量。
二、SPC过程能力指标的计算1.Cp的计算Cp用于衡量过程分布范围与公差范围之间的比值，其计算公式如下：Cp=(USL-LSL)/(6*σ)其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，σ为过程标准差。
2. Cpk的计算Cpk用于衡量过程分布中心与规格中心的偏离程度，其计算公式如下：Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))其中，μ为过程平均值。
三、应用SPC过程能力分析1.分析过程稳定性在进行SPC过程能力分析之前，首先需要确保所分析的过程是稳定的，即过程输出值呈现随机变动的特征。
可以通过控制图（Control Chart）来判断过程的稳定性。
2.计算过程能力指标根据实际生产过程数据，计算Cp和Cpk指标。
如果Cp < 1，说明过程不能满足规格要求。
如果Cpk < 1，说明过程中心偏离规格中心较大。
3.判断过程能力根据过程能力指标的计算结果，进行能力判断。
通常情况下，当Cp > 1.33且Cpk > 1.33时，认为过程具备较好的能力，能够满足规格要求。
当Cp > 1且Cpk > 1时，认为过程具备一般的能力，但仍有改进的空间。
当Cp < 1或Cpk < 1时，需要对过程进行调整和改进。
SPC过程能力的分析
10 月
11 月
12 月
提高Cpk的途径
• 减少偏离度 k，即减少 |M- μ |：纠偏， 提高过程能力找出合理的目标值的范围 Cpk = (1−K)CP • 减少标准差σ ：减低波动 • 与顾客商议，能否扩大规范限
• 过程能力的另一个常用指数是 Cpm 。 当生产过程不但给出上下公差限，而 且给出过程的目标值 m 时，可以用 Cpm 表示过程能力
1.81
1.8
1.62 1.63 1.58 1.52 1.42 1.46 1.41 1.62
1.6 1.4 1.35
变量 Cp Cpk Ppk
数据
1.22
1.2 1.0 0.97
1.12 0.97 0.83 0.81 0.86 0.81 0.88 0.73 0.76
0.8 0.6 6月 7月 8月 9月 月份
USL LSL Cpm 6D
D ( m) 2 2
Cpm 的应用更广泛，可以指定任意值
作为过程目标。
• Cp与Cpk 相差不大、Cp较小，说明产生过程波动
大。 • Cp与Cpk 相差大、Cp也较小，说明产生过程不仅 波动大，均值和目标值偏离也大。
Cp, C pk , Pp k 的时间序列图
1.00 0.95
0.92 1.00 变量 Cp Cpk Ppk
例1
0.92 0.90
0.90
0.88
0.87
0.88 0.87 0.86 0.82 0.81 0.82 0.80
数据
0.85
0.81
0.83 0.80
0.80 0.75 0.70
0.75 0.73 0.70
0.75 0.74
0.74 0.71
SPC过程能力分析
控制图是SPC的核心工具，它是一种图表示方法，用于实时监控过程中的关键变量。控制图通常包括中心线（CL ）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），以及点估计值和过程控制界限。当点估计值超出控制界限或点估计 值在界限附近波动时，可以判断过程存在异常。
SPC的作用
监控过程稳定性
SPC可以实时监控生产过程中的关键变量，如产 品尺寸、重量、强度等，确保它们在可接受的范 围内波动。当发现异常时，可以及时采取措施消 除异常，恢复过程的稳定性。
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
总结经验
集成化和云化
企业将更多地采用集成化和云化的SPC技术，实现数据的快速共享和高 效处理，提高生产和管理效率。
03
工业4.0与IoT集成
SPC技术将与工业4.0和物联网（IoT）技术紧密结合，实现生产过程的
全面数字化和智能化。
SPC应用的发展趋势
拓展应用领域
SPC技术的应用领域将进一步扩大，例如在医疗、教育、服务业等 领域的应用，为企业提供更全面的质量管理解决方案。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
Ppk的计算
Ppk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
SPC过程能力分析
SPC过程能力分析SPC（过程能力分析）是统计过程控制的缩写。
它是一种统计工具，用于分析并监控一个过程的能力。
SPC过程能力分析是指通过测量和分析过程的输出来评估该过程达到规定要求的能力。
在本文中，我们将探讨SPC过程能力分析的概念、应用以及如何进行过程能力分析。
一、SPC过程能力分析的概念在SPC过程能力分析中，我们通常使用两个指标来评估一个过程的能力，即过程的稳定性和过程的能力。
过程的稳定性是指该过程的输出是否在一个可控制的范围内变动，而过程的能力是指该过程在满足规定要求的情况下能够产生符合要求的输出。
二、SPC过程能力分析的应用1.制造业中的过程能力分析：在制造业中，可以使用SPC过程能力分析来评估生产过程对产品质量的影响。
通过收集和分析产品的相关数据，可以确定生产过程是否稳定，并评估该过程是否满足产品质量要求。
2.服务行业中的过程能力分析：在服务行业中，也可以使用SPC过程能力分析来评估服务过程的能力。
例如，可以通过收集客户满意度调查数据来评估服务过程的质量，并确定提供服务的过程是否稳定。
3.医疗保健中的过程能力分析：在医疗保健领域，SPC过程能力分析可以用于监控和评估医疗过程的能力。
例如，可以通过分析手术成功率或患者满意度来评估手术过程的能力，并提供数据支持来改进手术过程。
三、SPC过程能力分析的步骤进行SPC过程能力分析通常需要以下步骤：1.确定过程的输出变量：首先，需要确定要分析和监控的过程的输出变量。
这些变量可以是产品质量指标、服务质量指标或其他与过程相关的指标。
2.收集数据：收集过程的输出数据，并记录在一个数据集中。
数据可以通过抽样、测量或观察来收集。
3.分析数据：通过分析收集到的数据来了解过程的稳定性和能力。
常用的分析方法包括直方图、控制图和能力指数的计算等。
4.评估过程稳定性：通过控制图来判断过程的稳定性。
控制图通常由平均线（中心线）和上下限线组成。
如果过程的输出数据点在控制限范围内波动，说明该过程是稳定的。
SPC-过程能力分析
统计过程控制（SPC ）一、基本概念1. 变差1.1 1.1 定义定义定义::过程的单个输出之间不可避免的差别。
1.2 1.2 分类分类分类: :1.2.1固有变差(普通变差)：仅由普通原因造成的过程变差,由σR/d 2来估计。
1.2.2 1.2.2 特殊变差特殊变差特殊变差::由特殊原因造成的过程变差。
1.2.3 1.2.3 总变差总变差总变差::由于普通和特殊两个原因造成的变差由于普通和特殊两个原因造成的变差,,σS 估计。
2.过程2.1 2.1 定义定义定义::能产生输出—能产生输出—- - - 一种给定的产品或服务的人、设备、材料、方法一种给定的产品或服务的人、设备、材料、方法和环境的组合。
过程可涉及到我们业务的各个方面，管理过程的一个有力工具，即为统计过程控制。
2.2 2.2 分类分类分类: :2.2.1 2.2.1 受控制的过程受控制的过程受控制的过程::只存在普通原因的过程。
2.2.2 2.2.2 不受控制的过程不受控制的过程不受控制的过程::同时存在普通原因及特殊原因的过程。
又称不稳定过程。
3.过程均值过程均值: : : 一个特定过程的特性的测量值一个特定过程的特性的测量值一个特定过程的特性的测量值,,分布的位置即为过程平均值分布的位置即为过程平均值,,通常用X X 来表示。
来表示。
4.过程能力:一个稳定过程的固有变差( 6σR/d 2)的总范围的总范围..5.过程性能过程性能::一个过程总变差的总范围一个过程总变差的总范围( 6( 6σS ).6.正态分布：一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟型频率分布，一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟型频率分布，它是计量型数它是计量型数据用控制图的基础，当一组测量数据服从正态分布时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,,大约95.44%95.44%的测量值的测量值将落在平均值处正负二个标准的区间内。
SPC-过程能力分析报告
废品率 (%)
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施
召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题
在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.
3
员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标.
所以他们什么也没做.
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2000
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值） 的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）
表示。
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数
据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
示。
2.2 SPC的关系链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识 三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案
例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5%
总经理给全厂颁奖
3
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！
总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （X ）
极差 （Range）
σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
中位数 ˜x 单值
（Individual）
一组测量值的均值
解释
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
SPC过程能力分析
控制图的构造要素
控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL），通过这三个要素在图表上的 展示，来判断过程是否稳定。
控制图的分析与解读
判稳准则
控制图的分析首先关注过程是否 稳定，通常通过点是否超出控制 限、连续点的排列是否随机等方
面进行判断。
判异准则
当点超出控制限、连续7点位于 中心线同一侧等情况出现时，通
无法解决所有质量问题
SPC过程能力分析主要关注过程的稳定性和能力 ，但无法解决所有质量问题，如设备故障、原材 料缺陷等。
未来发展方向与趋势探讨
智能化分析
随着人工智能和机器学习技术的发展，未来SPC过程能力分析有望 实现智能化分析，自动识别生产过程中的异常和波动。
集成化管理
企业质量管理涉及的部门和流程众多，未来SPC过程能力分析有望 与其他质量管理方法集成，形成一体化的质量管理体系。
提升操作人员技能水平
加强操作人员技能培训和考核，确保操作人员熟练掌握生产技能和 操作规程，减小人为因素对生产过程的影响。
04
过程控制图分析与应用
Chapter
控制图的基本原理与构造
统计过程控制基础
控制图是统计过程控制（SPC）的核心工具，基于 数理统计原理，通过图形化展示过程中的波动，以 区分自然波动与异常波动。
解决方案
通过SPC分析发现，服务过程中存在员工服务态 度和技能水平不够稳定的问题。通过培训和考核 ，提高员工的服务意识和技能水平，最终实现服 务质量的提升和客户满意度的提高。
分析步骤
确定服务过程中的关键质量特性，收集数据并进 行统计分析，应用控制图和服务蓝图等工具进行 过程分析和改进。
经验教训
服务行业也可以应用SPC过程能力分析来提高服 务质量和效率，关键在于确定适当的关键质量特 性，并采取有针对性的改进措施。
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（统计过程控制）是一种以统计方法来控制过程稳定性和质量的管理工具。
通过在过程中收集数据并进行统计分析，SPC可以帮助企业识别和纠正过程中的变异，以确保产品或服务的一致性和稳定性。
本篇报告将对公司进行SPC过程能力分析，以评估和改进其过程控制能力。
一、背景介绍本次分析的对象是一家电子产品制造公司，其主要产品为手机电池。
公司希望通过SPC过程能力分析来评估和改进其电池生产过程的稳定性和质量，以提高产品一致性并降低缺陷率。
二、数据收集和分析为了进行SPC过程能力分析，我们收集了公司过去六个月的电池生产数据。
主要数据包括每月产量、每月缺陷数量以及每月质量控制检查结果等。
通过对数据进行统计分析，我们得出了以下结论：1.控制图分析我们使用控制图来分析过程的稳定性。
通过绘制产量、缺陷数量和质量控制检查结果的控制图，我们发现产量的控制图显示过程处于可接受的稳定性范围内，而缺陷数量和质量控制检查结果的控制图则显示过程存在明显的非随机变异。
2.批次分析我们对每个批次的电池进行了分析，发现一些批次的电池存在较高的缺陷率。
通过深入分析这些批次的生产数据和质量控制记录，我们发现生产过程中存在一些固定的问题，如材料供应商质量不稳定和操作员技能不足等。
三、问题原因分析基于数据收集和分析结果，我们对电池生产过程中存在的问题进行了原因分析。
主要问题包括以下几个方面：1.材料质量不稳定一些批次的电池缺陷率较高，部分原因是材料供应商质量不稳定。
为了解决这个问题，公司应该与供应商合作，建立更加稳定的供应链，并定期审核供应商的质量体系。
2.过程操作不规范操作员技能和培训不足是导致缺陷率高的原因之一、公司应该加强对操作员的培训，确保其熟悉操作流程和使用设备的规范。
此外，公司还应该建立标准操作程序，并通过培训和审查来确保操作员按照这些程序进行操作。
3.设备维护不及时设备故障和维护不及时也会导致生产过程的不稳定性和缺陷率的升高。
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2000年11月 到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施 召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题 在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了. 员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标. 所以他们什么也没做.
不再 “温和的管理”
3 废品率 (%)
2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的组成链
名称
中心线 （Central Line）
解释
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
过程均值 一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值，通常用 （Process Average） X 来表示。
链 （Run） 变异 （Variation） 特殊原因 （Special Cause） 普通原因 （Common Cause） 控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。 它是分析是否存在造成变异的特殊原因的依据。 过程的单个输出之间不可避免的差别；变异的原因可分为两 类：普通原因和特殊原因。 一种间断性的，不可预计的，不稳定的变异根源。有时被称为 可查明原因，它存在的信号是：存在超过控制限的点或存在在 控制限之内的链或其它非随机性的图形。 造成变异的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在 控制图分析中，它表现为随机过程变异的一部分。
SPC可以找出其他结论.
UCL 废品率 (%) 3
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 2001 4 5 6 7 LCL 8
SPC可以找出其他结论
- 但是理由呢 ? 总经理 “ 嗨, 我是按照数据作出结论的─我怎么会错呢？” 专家 “你的结论是把高、低点作为信号观察而得出的。实际上，那都 是噪声（偶然原 因散布）。看这数据，在工程中没有过明显的变化 ”
500
100%
部 门 行 政 费 用
交通 文具 电话 事务 培训 其他
80
60 40 20 0
QC Tools-直方图
直方图是对定量数据分布情况的一种图形表示，由一系列矩形（直方柱）组
成，它将一批数据按取值大小划分为若干组，在横坐标上将各组为底作矩形，以 落入该组的数据的频率或频数为矩形的高。
规格 规格范围 制品范围 SPEC中心
QC Tools-检查表
检查表又称核对表、调查表。它是用来进行数据的收集和整理，并在此基础 上进行原因的粗略的分析。 主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事
故,确保安全时使用.这种点检表可以防止遗漏.
操作顺序
1. 走进车边 2. 开车锁 3. 坐位调整 4. 引擎启动 5. 空转 6. 出发
• 显示数据波动的形态 • 直观地传达有关过程情况的信息 • 决定在何处集中力量进行改进 • 分析和表达因果关系 • 通过识别症状、分析原因、寻找措施、促进问题的解决
4 5
直方图 因果图
6
7
柏拉图
散布图
按重要性顺序显示每项目对总体效果的作用
• 发现和确认两组相关数据之间的关系 • 确认两组相关数据之间预期的关系
目录
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识
CONTENTS
三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案 例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5% 总经理给全厂颁奖
3 废品率 (%)
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！ 总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的工具链 序号 1 工具和技术 检查表 应 用
系统地收集数据，以获取对事实的明确认识
2
3
分层法
控制图
将大量的有关某一特定主题的观点、意见或想法按组归类 • 诊断：评估过程的稳定性 • 控制：决定某一过程何时需要调整及何时需要保持原有状态 • 确认：确认某一过程的改进
2000
2001
2001年6月 总经理看到自从去年底以来，废品率降低了.“柳暗花明了！” (记住: 实际上从来没采取任何措施来改善系统) 他得出结论: “强硬的管理方式获得成功！” 总经理断定： “粗暴的爱产生奇迹”
3
废品率 (%)
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 2001 4 5 6
- Dr. Donald J. Wheeler
目录
一、一个真实的故事
二、SPC的基础知识
- SPC的生命特征
CONTENTS
- SPC的关系链
-SPC控制原理
三、控制图
四、过程能力分析
2.1
SPC的生命特征
SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制（统计工程管理）
2
晚会时间 1 1 2 3 4 5 6 7 2000 2001
2000年7月 连续3个月废品率上升
总经理想要收回他的奖励 不但没有保持已有的成绩, 废品率却直线倒退
3 废品率 (%)
总经理反思： “奖励适得其反.这群人需要强硬的管理!”
2 1 1 2 3 4 2000 5 6 7 2001 经理想收回奖励.
spc 过程 预防异常因素造成的不正常质量波 动，以消除质量隐患 事先预防 专门设计的控制图， 判定规则 过程是否处于正常状态
工具 判定者 结果 效 果
预防成本一定程度上的提高，但能 有一定的检验成本，预防 及早发现异常，采取措施消除隐患， 成本低。但故障成本较高 带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
SPC之父：休哈特
为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保 证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。
SPC管理的特点 对过程作出可靠的评估；（识别关键控制点的状态） 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；（过程能力CPK） 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；（告警） 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测 和验证工作；（预防成本升高、故障成本降低）
例子
2.3 SPC的控制原理
• 局部措施
• 通常用来消除变异的特殊原因 • 通常由与过程直接相关的人员实施 • 通常可纠正大约15%的过程问题
• 对系统采取措施
• 通常用来消除变异的普通原因 • 几乎总是要求管理措施，以便纠正 • 大约可纠正85%的过程问题
2.3 SPC的控制原理
每件产品的尺寸与别的都不同 范围 范围 范围 范围 但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布 范围 范围 分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度 范围 形状
2.1
SPC的生命特征
100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？ 100%检查,重新100%检查,再一次 100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？ 检查为主的品质管理能否减少顾客不 满和不良率而达到目标？
2.2 SPC的关系链
（1） 产品检验与SPC的链
项目 对象 目 性 的 质
产品检验 产品 剔除不合格品 事后把关 专门的测量仪器和设备 检验人员 产品是否合格
用于分析质量特性与影响质量特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现 状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决。根据它的形状也称为鱼骨图或羽 状图。（5M1E概念)
大骨
机
主骨
小骨
人
主骨
特性
特性（结果）
料
法
因素（原因）
环
QC Tools-柏拉图
柏拉图是根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发生位置等不同区 分标准,通过排列次序把主要问题及原因（通常占到70%以上）突出表现出来而首 先加以解决的方法，基于二八定律。 柏拉图又称为重点管理法，排列图，ABC法或主次分析图法。
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变异太大）
2.3 SPC的控制原理 所有控制图只有一个共同的目标： 检测出引起过程重要变异的可归属变异原因， 从而： 在过程产生大量不合格品之前采取调查和纠正行动以 消除引起过程变异的可归属原因. 换句话说，保持过程处于统计控制状态.
目录
一、一个真实的故事
二、SPC的基础知识
CONTENTS
三、控制图
-控制图的概念 -控制图的类型与选择 -控制图八大判异准则 -控制图的制作步骤
四、过程能力分析
3.1 控制图的概念
CL=CL UCL=CL+3σ LCL=CL-3σ
3.1 控制图的概念
H0 放弃
管理上限 UCL
注意点
车胎是否漏气 车胎固定情形如何？ 钥匙正确插入钥匙孔
核查点
走一圈看车子有否异常？ 检核车内配线异常 检核车内异常音
离合器的踩踏感觉如何？ 刹车的踩踏感觉如何？
排挡是否在空档？ 后视镜、侧镜是否适当？ 紧上安全带
启开引擎盖试试看 是否设定时限装置等
领带歪斜？ 头发散乱？ 脸不洁 周围有无他人。
QC Tools-因果图
管理者下了强硬的管理方 式获得成功的结论
废弃水平 (%) 3 UCL
2 LCL 1 1 2 3 4 2000 举办晚会 5 6 7 8 9 10 11 12
中断温和的管理方式
2001
1 2 3
4
5
6
7
8
管理者想收回奖励.
对人类而言：疏于用控制图分析数据是已知的增加费用、 浪费人力物力和降低士气的重要原因. ”
或这些因素的组合
2.3 SPC的控制原理
?
如果只有普通原因的变 异, 那麽过程输出随着 时间推移是稳定和可预 知的