SPC
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。
SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。
SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。
控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。
控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。
过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。
规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。
SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。
2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。
3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。
4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。
5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。
6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。
SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。
此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。
未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。
总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。
SPC的基本概念与特点
SPC的根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，以保证产品或效劳的质量符合要求。
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良。
SPC的根本特点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，防止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能够防止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，辅助决策和改良。
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，进一步优化和改良过程。
SPC通过数据的分析和建模，能够对过程进行预测和改良。
通过建立数学模型和趋势分析，可以预测过程的开展方向和变化趋势，为及时调整和改良提供依据。
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，确保产品或效劳的质量稳定。
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，及时调整和改良过程，提高产品或效劳的稳定性和一致性。
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方案
SPC方案概述SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量控制技术，旨在通过对过程的监控与分析，及时发现和纠正异常变化，从而稳定并提升产品或服务的质量。
SPC方案就是指在实施SPC技术时所采取的一系列措施和步骤。
SPC方案的重要性SPC方案的实施可以帮助组织实现以下目标：1.减少产品或服务的变异性：通过监控过程中的变异性，及时发现异常情况，并采取纠正措施，可以有效减少产品或服务的变异性，提高其稳定性和一致性。
2.提高客户满意度：稳定的产品或服务质量可以满足客户的需求，提高客户满意度，从而增加市场竞争力。
3.降低成本：通过SPC方案，可以识别出导致质量问题的根本原因，及时采取措施进行改进，从而降低不良品率，减少废品和返工，提高效率。
4.改善生产过程：通过分析生产过程中的数据，可以了解生产过程中潜在的缺陷和问题，进而改进和优化生产流程，提高生产效率和质量。
实施SPC方案的关键步骤步骤一：选择关键控制指标在实施SPC方案之前，需要首先确定关键的控制指标。
这些指标应该对产品或服务的质量有重要影响，并且可以通过采集数据进行测量和分析。
例如，对于一个制造企业，可以选择产品的尺寸、重量、硬度等作为关键控制指标；对于一个服务机构，可以选择服务等待时间、客户满意度评分等作为关键控制指标。
步骤二：设定控制限在确定了关键控制指标之后，需要设定合适的控制限。
控制限是指在正常生产过程中，指标值的上下限范围。
常用的控制限包括上控制限（Upper Control Limit，UCL）和下控制限（Lower Control Limit，LCL）。
当指标值超出控制限范围时，代表过程出现异常变化，需要及时进行分析和纠正措施。
步骤三：采集数据并绘制控制图为了监控关键控制指标的变化，需要定期采集数据，并根据数据绘制控制图。
控制图是一种图形化工具，用于显示指标值的变化趋势，并与设定的控制限进行比较。
什么是SPC
概括SPC （统计过程控制）
SPC就是利用统计方法去:
1.分析过程的输出并指出其特性。 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持。 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异。 SPC是以预防代替检验,制造业与其他行业一样,预防发生 错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.
总结 SPC （统计过程控制）
这些波动源对加工的影响最后都集中反映在直径 测量值
Seite 21
变差种类
普通原因与特殊原因 普通原因：过程中变异因素是在统计的控制状态
下，其产品之特性有固定的分配。
特殊原因：过程中变异因素不在统计的控制状态
下，其产品之特性没有固定的分配。
12
普通原因
随着时间的推移具有稳定性的可重复的分布过程中许多 变差的原因。
n
xi
x i1 n
SPC – Introduction
基本统计概念
• Md 中位数(median) 顺序数列中的中心项的数值
• Mo 众数(mode) 资料中出现最多的数值
SPC – Introduction
基本统计概念
• 2 方差/变异(variance)
n
n2
(xi x)2
i 1
n
作用
原料
人 机 法 环 测量
好
PROCESS
测量 结果
不好
不要等产品做出來后再去看它好不好!! 而是在制造的時候就要把它制造好!!!
品质失败的结果
外部成本
维护成本升高 返工
过程波动引 起品质不良
内部成本
报废返工停工 加强检验
市场份额下降 资金周转期长
客户失望
高的检验成本 重复修理 存货增多
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。
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。
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隨機誤差
6
4. Control Chart
1.何謂管制圖 ? 何謂管制圖 管制圖為縱軸代表產品品質特性, 管制圖為縱軸代表產品品質特性 橫軸代表產品批號及製造日期; 橫軸代表產品批號及製造日期 依照 時間順序製圖, 並加上中心線(CL), 管 時間順序製圖 並加上中心線 制上限(UCL)及管制下限 及管制下限(LCL) 制上限 及管制下限 2. 用途 : A.適合監控正在生產的產品 適合監控正在生產的產品 B.判斷平均值是否和目標值 判斷平均值是否和目標值 判斷平均值是否和目標值(Target) 相吻合 C.判斷未來的數據是否會超出管制界限 判斷未來的數據是否會超出管制界限 D.判斷何時可以不需注意 管制 某一特性值數據 判斷何時可以不需注意(管制 判斷何時可以不需注意 管制)某一特性值數據
UCL(+3σx)
CL
µ−3σ
µ
99.73%
µ+3σ
LCL(-3σx)
8
5. 管制界限 Control Limit
200
Q3＋1.5*IQR
150
Q3 中位数(Q2)
利用盒须图筛选有效 数据， 数据，进行标准方差 的计算， 的计算，确定管制界 限。
100
Q1
50
Q1-1.5*IQR IQR=Q3-Q1 异常点
Target
B) Cpk=2.00 (False alarm rate <=0.002ppm)
4800 4700 4600 4500 4400 4300 4200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
21
2.3 Cpk Performance
Vision by Control chart A) Cpk=1.00(False alarm rate<=0.27%)
4800 4700 4600 4500 4400 4300 4200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
19
B
2.1 如何准确计算 如何准确计算Cpk
SPEC 对称分布 100+10 SPEC 不对称分布 100（+10，-20） （ ， ）
Cpk = (1− K) *Cp
Cpk = Min (Cpu , Cpl )
Cpu = (USL - AVERAGE) / (3 * Sigma) , 若僅有上限存在 Cpl = (AVERAGE - LSL) / (3 * Sigma) , 若僅有下限存在
2
SPC Model
3
2. SPC 的功能
生產 數據蒐集
SPC
異常分析
採取對策
保持工艺穩定 找出原因 4
3. SPC 的目的：持續工艺改善 的目的：持續工艺 工艺改善
管制 改善 突破
不 良 率
SPC 管制圖
實驗設計
時間
5
製品的變異性
1.相同的原料/機台所生產的製品, 其產品品質還是存 1.相同的原料/機台所生產的製品, 相同的原料 在一定程度的不相同; 因此如何判定該工艺 或機台) 工艺( 在一定程度的不相同; 因此如何判定該工艺(或機台) 是否是否處於穩定的狀態, 是否是否處於穩定的狀態, 必須藉由 SPC 進行監 控及探討 2.隨機誤差 : 生產時所允許的合理差異範圍 2.隨機誤差 超出合理的誤差範圍, 特定誤差 : 超出合理的誤差範圍, 必須立即檢查造成 的原因並採取對策
∑ (x
si =
j =1
n
i
− xi )
2
n −1
9
0
6. 规格界限（Spec Limits） 规格界限 界限（ ）
管制界限 规格界限
基于制程实际能力
基于产品的要求
制程做到的水平 “我们所得的” 我们所得的”
x ± 3σ x
客户需要的水准 “我们所需的” 我们所需的”
告诉我们何时需对 制程/机台采取行动 制程 机台采取行动
UCL
CL
LCL
7
5. 管制界限 Control Limit
1.若某一組數據是常態分佈, 根據經驗法則, 1.若某一組數據是常態分佈, 根據經驗法則, 只有 0.27% 若某一組數據是常態分佈 的數據點會超出其平均值 正負三個標準差 的範圍 2.管制圖的管制界限定義為 2.管制圖的管制界限定義為 : 管制上限( 管制上限(UCL) = 平均值 + 3 標準差 管制下限( 管制下限(LCL) = 平均值 - 3 標準差 3.數據點超出管制界限的範圍時 數據點超出管制界限的範圍時, 3.數據點超出管制界限的範圍時, 表示已有特定誤差產生 管制界限至少每半年检讨一次 管制界限至少每半年检讨一次
Up screen Limit
USL
Recommend
Screen limit =2*SPEC
LSL
Low screen Limit
利用Screen Limit 排除 排除Key inrend Chart
12
8. 控制图的种类
X-Bar Chart
Monitor Process Mean
13
8. 控制图的种类
S (R) Chart
Monitor Process Standard Deviation
14
9. 控制规则（SPC Rule） 控制规则（ ）
Rule 1: Point outside 3 Sigma. Rule 4: 8 or more consecutive points are on the same side of the center line.
20
2.2 工艺能力指數 工艺能力指數
判定優劣等級 : A : Cpk >= 2.00 (超出太多 超出太多==>注意是否界限太寬鬆 注意是否界限太寬鬆) 超出太多 注意是否界限太寬鬆 (False alarm rate<=0.002ppm) B : Cpk >= 1.50 (False alarm rate<=6.8ppm) C : Cpk >= 1.33 (False alarm rate<=0.00634%) D : Cpk >= 1.00 (False alarm rate<=0.27%) E : Cpk < 1.00 (==>應有改善對策 甚至停線檢查 應有改善對策, 應有改善對策 甚至停線檢查)
Rule 2: 2 out of 3 points outside 2 Sigma on the same side of the center line.
Rule 5: 7 Consecutive points all increasing or all decreasing
Rule 3: 4 out of 5 points outside 1 Sigma on the same side of the center line.
Rule 6: RAT(Reverse Arrangement Test)
15
创建统计制程控制图（ 创建统计制程控制图（SPC chart） ）
1. 选择需要建立管制图的制程 2. 确定抽样方法和计划 3. 测量和收集原始数据 4. 计算适当的统计量 5. 决定管制界限，管制规则等等 6. 建立超出管制界限的反应机制--OCAP 系统 (OCAP：Out of Control Action Plan ： 超出管制界限的因应对策) 超出管制界限的因应对策
Target
D) Cpk=0.50 (alarm rate:61.7%)
4800 4700 4600 4500 4400 4300 4200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
告诉我们何时需 分析处理产品/原料 分析处理产品 原料
适用于归纳的统计量 (例如 均值 标准差图 例如: 例如 均值, 标准差图)
规格界限仅适用 于单点值
Can you tell me the difference?
10
7. Screen Limit
0.355 0.35 0.345 0.34 0.335 0.33 0.325 0.32 0.315 0.31 0.305 0.3 0.295 0.29 0.285 0.28 0.275 0.27 0.265 0.26 0.255 0.25 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70
Target
23
2.4 Cpk report
24
Statistic Process Control
1
1. SPC 的定義 Statistical (统计 统计) 统计 Process (工艺 制程 工艺/制程 工艺 制程) Control (管制 管制) 管制
自工艺中收集资料，加以统计分析， 自工艺中收集资料，加以统计分析，并从分析中发觉异 常原因，采取改正行动，使工艺恢复正常，保持稳定， 常原因，采取改正行动，使工艺恢复正常，保持稳定， 并持续不断提升工艺能力的方法。 并持续不断提升工艺能力的方法。
K= Target − Average 0.5 * (USL − LSL)
Cpk= (1− K)*Cp
18
1.2 Cpk 解釋
规格上下限的宽度 Cp= 6倍标准差 倍标准差 准确但不精确 Cp = A / B A 精确但不准确 k-value = abs(C) / A Cpk = (1-k) * Cp A C