SPC控制
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。
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计原理和数据分析方法的质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性，以确保产品或服务的质量。
SPC是由质量概念的先驱沃尔特·A·谢温（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代初首次引入的。
它的目的是通过使用统计技术来分析生产过程中的数据，从而减少产品或服务的变异性，提高整体质量水平。
SPC的基本原理是通过统计分析来了解生产过程中的变异性，以便及时采取措施来纠正和调整生产过程。
它主要包括以下步骤：1.确定控制指标：选择适当的指标来监控生产过程的变异性。
常用的指标包括尺寸、重量、硬度等。
2.收集数据：根据预定的采样计划和频率，定期收集生产过程中的数据。
数据可以通过各种手段收集，如直接测量、抽样检验等。
3.绘制控制图：使用统计方法将收集到的数据绘制成控制图。
控制图是一种图表，它显示了一个或多个过程指标的变化情况，以及上下限范围。
通过观察控制图，人们可以判断生产过程是否处于控制状态，是否存在异常情况。
4.分析控制图：根据控制图上的变化趋势和模式，进行统计分析，以确定生产过程的绩效。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差等。
5.制定改进措施：根据分析的结果，确定需要改进的方面，并制定相应的措施。
改进措施可以包括修改生产过程参数、调整设备、培训员工等。
6.监控和调整：持续监控生产过程，并根据需要进行调整，以确保控制图保持在预定的限制范围内。
SPC的优势在于它能够提供实时和持续的监控生产过程的能力。
通过采集数据和绘制控制图，生产者可以及时发现生产过程中的变异，并采取措施进行纠正。
这样可以防止不良品的产生，并提高产品或服务的一致性和质量。
此外，SPC还具有以下几点优势：1.提高生产效率：通过控制和减少生产过程中的变异性，SPC可以提高生产效率。
它能够帮助生产者发现并消除生产过程中的浪费和不必要的变动，从而提高生产效率和资源利用率。
SPC统计过程控制程序
5.3.6应意识到并不是所有的特殊原因都是有害的，有些特殊原因可以对制造改进起到积极作用。应对这些特殊原因进行评定。
5.2现行过程能力的研究:
5.2.1当制造件正式批准后，进行批量制造的第二个月开始，横向协调小组成员进行现行过程能力的研究；
5.2.2在稳定的制造过程中发生重要的过程事件时，应在过程控制图表上加以记录，如：更改工装、机器维修、原材料批号更改、工艺参数的调整、操作人员的更换等；
5.2.3在以下情况必须重新进行过程能力的研究：
6.相关文件:
6.1《统计过程控制（SPC）》参考手册;
6.2《纠正预防措施控制程序》;
7.质量记录:
7.1《控制图》;
8.流程图:
无
5.3.4控制图判异准则：控制图中出现以下情况时可以判定异常：
a)有超出控制限的点；
b)有7点以上连续在中心线的同侧；
c)有7点以上连续在控制限第3区间附近；
d)有7点以上连续上升或下降；有明显的非随机图形，主要包括：有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
5.3.5异常处理:
a)控制计划中的特殊特性发生了变化；
b)控制图出现了异常（除偶然原因外，发生趋势性的变化）；
c)设备重大维修之后，应做CMK（设备过程能力指数）检测。
5.3计量型数据控制图:
5.3.1控制图数据采集:
a)抽样时尽量保证子组中为连续抽样，并分不同模号进行统计。本公司选定子组大小初始研究时为5，之后可以适当减少；
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。
生产过程质量控制技术之SPC
绘制控制图
02
01
03
确定中心线和控制限
根据控制计划，计算中心线和控制限。
绘制图形
根据分组后的数据，在控制图上绘制相应的点和控制 线。
标注数据
在控制图上标注相应的数据点和控制限，以便后续分 析。
过程能力分析
计算过程能力指数
通过计算过程能力指数（如Cpk、Ppk等），评估当前过程能力是否满足要求。
03
SPC常用控制图
Xbar-R图
总结词
Xbar-R图用于监控过程平均值和过程 变差，通过计算平均值和极差来评估 过程的稳定性。
详细描述
Xbar-R图由中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL）组成。中心线是平均值的均 值，上控制限和下控制限分别是平均值加减3倍 标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制 限，可以判断过程是否受控。
通过控制图等工具，实时监控 生产过程的状态，判断过程是 否受控，及时发现异常。
改进与优化
根据分析结果，对生产过程进 行优化和改进，提高产品质量 和生产效率。
SPC的发展历程
起源
SPC起源于20世纪20年代的美国贝尔实验室，最初 用于电话通信质量的控制。
发展
随着统计学和计算机技术的发展，SPC逐渐完善并广 泛应用于制造业、服务业等领域。
P图
总结词
P图用于监控不合格品率的过程控制，通过计算不合格品率来评估过程的性能。
详细描述
P图以不合格品率为数据基础，绘制在直角坐标系中。中心线表示目标不合格品率，上控制限和下控 制限分别是目标不合格品率加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限，可以判断过程 是否受控。
C图
总结词
C图用于监控单位产品缺陷数的过程控制，通过计算单位产品上的缺陷数来评估过程的 性能。
spc控制的原理和应用
SPC控制的原理和应用介绍SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计学原理和方法，对生产过程中的数据进行监控和控制的方法。
它可以帮助我们判断生产过程是否稳定，并检测是否存在特殊原因造成的异常。
原理SPC的原理基于统计学的核心理论，主要包括以下几个方面：1. 随机性SPC假设生产过程是一个随机现象，即过程中的变异是由于种种随机原因所引起的。
随机变异是正常的，我们无法完全消除它，但可以通过SPC来控制。
2. 过程稳定性过程稳定性是指生产过程在一段时间内，其性能指标保持在可接受的范围内，没有受到特殊因素的干扰。
稳定的过程是基础，只有在稳定的基础上，我们才能判断是否存在异常。
3. 分析变异来源SPC通过分析和测量数据，确定变异是由于常规原因还是特殊原因造成的。
常规原因是可以预期的，比如机器磨损、环境变化等。
特殊原因则是不可预期的，比如材料缺陷、操作失误等。
4. 可控制性和不可控制性SPC将变异分为可控制性和不可控制性。
可控制性变异是由于人为因素或管理措施不当引起的，而不可控制性变异则是由于外界因素引起的，例如原材料质量、设备状态等。
应用SPC的应用非常广泛，包括制造业、物流业、金融业等。
下面以制造业为例，介绍SPC的应用场景和方法：1. 过程监控SPC能够帮助制造业监控生产过程，确保产品质量的稳定性。
通过实时采集和分析数据，可以及时发现异常，并采取措施进行调整和改进，以保持过程的稳定性。
2. 过程改进SPC可以帮助制造业找出导致产品质量问题的根本原因。
通过分析数据，识别并控制关键的工艺参数，可以实现过程的优化和改进，提高产品质量和生产效率。
3. 缺陷预防SPC可以通过对过程数据进行分析，预测和预防潜在的生产缺陷。
通过建立稳定的过程控制系统，可以减少产品缺陷率，提高产品的一致性和可靠性。
4. 过程认证SPC可以帮助制造业实现过程认证。
通过对过程数据的记录和分析，可以证明生产过程稳定，并满足相关的质量标准和要求。
统计过程控制(SPC)
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
X，R控制图
一些基本原理：
Xbar，R和Xbar，s图是来自于相同数据的两个分离的控制图。它是跟踪、 判别工艺/产品的波动原因的最灵敏的统计控制图
Xbar图记录了各分组的平均。R图或s图则记录了相应的分组极差或标准 方差
Xbar，R/s图是研究工艺能力水平的一种极具有价值的工具 控制图常数（A2，D3，D4，等）假设所有的个别值是服从正态分布的 通常使用3σ的控制极限
Indivi
-5
特Su殊bgroup原0 因之5 二 10
15
20
25
Moving Range
2
1
0
2222
连续九点在中心线的同一边
3.0SL=1.279
R=0.3914 -3.0SL=0.00E+00
连续九点在中心线的同一边
R图 o 动力变化 o 新的操作工 o 新设备 o 材料变化 o 供应商改变
0
-3.0SL=0.00E+00
1点在控制线之外或在离目标值3西格玛以外
1点在控制线之外或在离目标值3西格玛以外
R图 操作有误 操作过程忽略了 试验单位 设定产品 减法做错 测量错误 画图有误
X图 o 设置有误 o 立即进行了纠正 o 测量错误 o 操作过程忽略了 o 装置失灵 o 试验单位
Xbar-R系数表
样本n 2
3
4
5
6
7
A2
1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419
D3
0.076
D4
3.27 2.58 2.28 2.12 2.00 1.924
X，R控制图
均值-总体或样本的平均值 总体的中心值用μ表示 样本的中心值用X表示
均值图(Xbar): 中心线CL=Xbar 上限UCL=Xbar+A2*Rbar 下限LCL=Xbar-A2*Rbar
标准偏差是从分组的平均值的波动中估计出来的 控制极限是设定了某一时间框架内工艺“受控”的范围 在任何情况下控制极限与标准规范极限无任何关系！！
控制极限不是标准规范极限！！
连续变量控制图
执行步骤： 选择合适的特性对其作控制 选择数据的收集点 选择控制图的类型（X，R图） 对合理的分组建立依据并决定抽样的大小及频率 决定测量的方法/标准 执行测量系统的分析（GR&R） 执行一个初始工程能力研究并建立一个初始的控制极限 建立一套程序来收集、绘制、分析信息并对其采取相应的行动 提供书面的介绍和培训有关人员
极差图(R): 上限UCL=D4*Rbar 下限LCL=D3* Rbar
X，R控制图
制作步骤:
1. 收集最近与今后相似的数据约100个
2. 依测定时间或群体区分排列
3. 对数据加以分组，把2-6个数据分为一组（剔除异常数据）
4. 记入数据表内
5. 计算每组平均值Xbar 6. 计算每组极差R 7. 计算总平均值Xbar
X图 材料改变 新操作工 新机器 新的机器设置 设置方式有改变
特殊原因之三
I and MR Chart for Rule2
Individual Value
5
333333333
3
0
333333333
3.0SL=1.336 X=0.2951 -3.0SL=-0.7459
-5
Subgroup 0
✓ 在大部分操作或工艺过程中总是不时地会出现的，有时会连续出现 ✓ 由特定的干扰所造成的 ✓ 一般来说，操作者是可以对其控制的（至少可以检测出）
Indivi
-3.0SL=-8.382
特殊-10 原因之一
Subgroup 0
5
10
15
20
25
1
3.0SL=10.81
10
Moving Range
5 R=3.309
5
10
15
20
25
连续六点递增或者递减
3
ge
连续六点递增或者递减
R图 o 上升 o 逐渐的松驰或磨损 o 工具迟钝 o 批次之间比例的变化 o 下降 o 技术的逐渐提高 o 更好的维护系统
X图 人员变化 工具磨损 老炼 不合适的维护系统 季节的因素 操作工疲劳 生产的变化 计划
特殊原因之四I and MR Chart for Rule4
能够使我们发现特殊原因
控制图的目的是寻找居中趋势的改变,不稳定性和包括趋势在内的 特殊行为
偏差的种类
通常原因 在一个工艺过程中偏差的来源有稳定的，可重复的长期分布----常因
✓ 在每个操作/工艺过程中都存在 ✓ 由工艺过程本身引起（由于我们做事的方式） ✓ 通常由管理层控制
特殊原因 并非总是显现的原因，但当它存在时会使整个工艺过程的分布都发生变化。 由于特殊原因造成的偏差使得过程的输出长期情况下不稳定
中心线 上限
Xbar图 CL=Xbar UCL=Xbar+A2*Rbar
R图 CL=Rbar UCL=D4*Rbar
8. 计算极差平均Rbar
下限
LCL=Xbar-A2*Rbar
LCL=D3* Rbar
9. 计算Xbar-R界限值（下表）
10. 画出Xbar-R界限
11. 打上点记号
12. 检查
13.
SPC
Statistical Process Control 统计过程控制
SPC定义
统计工艺控制是统计方法的应用，它提供了 一个反馈回路。即通过把工艺过程的表 现与工艺标准相比较，然后采取控制波 动和使工艺过程居中的行动
SPC控制中波动的因素
操作人员 机器设备 材料 方法/工艺控制 环境 测量（GR&R）
Individual Value
5 4 3 2 1 0 -1 -2 Subgroup
0
10
连续14点上下交替变化
3
3.0SL=4.160 444
控制图的结构
控制上限UCL 控制下限LCL 中心线X
控制极限不是工艺/技 术规范极限！！！
实测值
电子粉重量控制图
5.6
5.4
UCL
5.2
5.0
X
4.8
4.6
LCL
4.4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
什么是控制极限？
控制极限是统计极限，它在设置在中心线的两边具有三 个标准差（3 σ）的距离
1）过程是否在Xbar-R控制状态下
14.
2）检查过程能力
使用控制图的目的
控制图为我们提供过程的居中（μ是由Xbar估计所得） 因为我们对分析进行了估计，会有采样误差。一般来说我们对缘
故受控工艺过程分析越久，我们的估计就越精确 ± 3σ的控制限几乎包括所有的正态分布（除了0.27%以外),所以