SPC的基本概念与特点
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基本概念
SPC的特点 SPC的特点
●与全面质量管理相同，强调全员参与，而 不是只依靠少数质量管理人员 ●强调应用统计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 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 图的问题，SPC强调从整个过程、整个体 系出发来解决问题。SPC的重点就在与“ 系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P （Process，过程） Process，过程） ●可判断过程的异常，及时告警； ●不能告知此异常是什么因素引起的
判稳原则
●计算公式：
准则 N=25 d=0
N=35 N=100 d≤3 d≤1
P（过程为正常的概率）
25 (0 . 9973 0
判断错误 的概率
= 0 . 9345
)25 (1 − 0 . 9973 )0
1-P 1-P
35 35 35 34 1 (0 .9973 ) + (0 .9973 ) (0 .0027 ) = 0 .9959 0 1
统计学在生产中应用的目的
1. x, s --了解产品总体性能 2. Eliminate outlier due to assignable cause -- 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. Hit target(µ) -- 规格趋向目标值 4. Reduce variance (s) -- 减小差异 5. Spec Review for feasibility -- 審核規格，看看是否適用
判稳原则
●判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳: 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳: -----连续25个点，界外点数d=0 -----连续25个点，界外点数d=0 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续100个点，界外点数d≤2 -----连续100个点，界外点数d≤2 ●分析判稳原则 准则 1 2 3 α 0.0654 0.0041 0.0026 β 0.9346 0.9959 0.9974
SPC的基本概念与特点
-- 系统性原因〔异常原因〕
质量数据的类型：
---- 计数值 〔离散型随机变量〕
-- 计件值
-- 计点值
---- 计量值 〔连续型随机变量〕
第三页，共二十五页。
频次(pín
cì)
20
质量变异(biànyì)的规律
10
95.0 96.7 98.3 100 101.7 103.3 105
0 .7 0 0
0 .6 0 0
0 .5 0 0 R 0 .4 0 0
UCL
0 .3 0 0
CL
0 .2 0 0
0 .1 0 0
0 .0 0 0
LCL
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
S a m p le
第十六页，共二十五页。
判稳原那么(nàme)
➢ 判稳准那么 ➢ 在点子(diǎn zi)随机排列的情况下,符合以下各点之一判稳:
正态分布的“3 〞特性(tèxìng)
y
99.7%
68.26%
95.46%
99.73%
-3 -2 -1
x +1 +2 +3 x
第七页，共二十五页。
生产过程(guòchéng)的状态
一.控制(kòngzhì)状态(In Control)
u0
UCL
CL LCL
第八页，共二十五页。
生产 过程的状态 (shēngchǎn)
温度 (wēndù)℃
第四页，共二十五页。
正态分布平均值的特性(tèxìng)
=1
y
u=-1 u=0 u=+1
统计过程控制(SPC)
（三） x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象（统计量） 2. 收集k组预备数据（一般K=25；每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则） 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中，判断状态。
分析过程若失控或异常，找出原因， 进行纠正，防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图，判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限，作控制用控制图，进行日
常管理
四、 X S 图（掌握） 五、X-Rs图（了解）
六、Me-R图（了解）
七、P控制图
（一）P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
（二）P控制图的统计基础为二项分布，其
内容 （1）利用控制图分析过程的稳定性，对
过程存在的异常原因进行预警；
（2）计算过程能力指数分析稳定的过程 能力满足技术要求的程度，对过程质量进行 评价。
三、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则，应用统计技术对 过程各阶段评估和监控，建立并保持过程 处于可接受的并且稳定的水平从而保证产 品与服务符合规定的要求的一种质量管理 技术。
过程能力指数 过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计，在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计，在实
际情况下计算 ˆ Lt S
SPC统计方法基础知识
SPC统计方法根底知识1. 什么是SPC统计方法SPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法来监控和控制生产过程的方法。
它的目标是保证生产过程中的产品质量稳定和一致性，从而提高产品的可靠性和一致性，并减少生产过程中的变异性。
SPC统计方法通过收集和分析生产过程中的数据，确定过程中的变异性。
通过建立控制图和指标，可以监测过程的变化，并及时采取控制措施。
SPC统计方法主要基于统计原理和数学模型，能够帮助生产企业实现质量改良和过程优化。
2. 控制图的根本原理控制图是SPC统计方法中最常用的工具之一，用于监控过程中的变化。
控制图的根本原理是根据过程中的样本数据，通过计算和分析统计指标，画出上下限控制线，观察样本数据是否在控制限范围内。
如果样本数据超过控制限，可能存在特殊因素导致过程变化，需要进行分析和处理。
常用的控制图包括平均控制图〔X图〕、范围控制图〔R图〕、极差控制图〔s图〕等。
平均控制图用于监控过程的中心位置，范围控制图用于监控过程的变异程度，极差控制图用于监控过程的变异程度。
3. SPC统计方法的应用场景SPC统计方法适用于各种生产过程的质量控制和监控，具体应用场景包括：•常变性过程：SPC可以帮助监控常变性过程的稳定性和变异性，如化工生产、电子制造等。
•不稳定过程：对于不稳定的过程，SPC可以帮助找出并消除特殊因素，提高过程的稳定性和一致性。
•高精度要求：对于需要高精度和高一致性的生产过程，SPC 可以帮助控制和优化过程，提高产品质量。
•具有统计规律性的过程：对于具有规律性的生产过程，SPC 可以帮助发现和解释过程中的规律，从而优化过程。
4. SPC统计方法的优点和挑战SPC统计方法具有以下优点：•实时性：通过实时监控过程中的数据，可以及时发现和处理过程变化，减少产品不合格率和质量问题。
•可靠性：SPC基于统计原理和数学模型，具有较高的可靠性和准确性，可以帮助寻找过程中的问题和改良方向。
SPC基础知识及常用计算方法
SPC基础知识及常用计算方法SPC基础知识一、SPC定义：1、SPC——统计制程管制：是指一套自制程中去搜集资料，并加以统计分析，从分析中去发气掘制程的异常，立即采取修正行动，使制程恢复正常的方法。
也就是说：品质不应再依赖进料及出货的抽样检验，而应该采取在生产过程中，认良好的管理方法，未获得良好的品质。
2、良好品质，必须做到下面几点：①变异性低②耐用度③吸引力④合理的价格3、变异的来源：大概来自5个方面：①机器②材料③方法④环境⑤作业人员应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。
4、SPC不是一个观念，而是要行动的步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确，依据制程程序给制造流程图，并依据流程图订定工程品质管理表。
步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小，轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时，徒增管制成本浪费资料且得不赏失，反之如果重要的项目未加以管制时，则不能满足设计者，后工程及客户的需求，则先去管制的意义。
步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，例如：在风浪很大的船上比赛乒乓球，试部能否确定谁技高一筹，帮制程作业的安定是最重要的先决条件，所以对于制程上影响产品口质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能经标准进行。
步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品，制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。
因此制程的能力不足时，必顺进行制程能力的改善，而且在制程能力充足后还必须能继续，所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。
步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图，而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。
步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成，但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题？解决问题？而问题的解决技巧，在于依据事实找出造成变异的确切原因，并提此对策加以改善，及如何防止再发生。
spc概述
S P C一、含义：SPC 统计过程控制（Statistical Process Control ）作用：SPC 是利用数理统计方法对过程中的各个阶段进行监控，科学的区分生产过程中产品质量的正常波动与异常波动；及时对异常趋势提出预警，消除异常因素，使过程恢复到可接受的稳定水平，从而达到提高和控制质量的目的。
特点：强调全过程监控预--整个过程[可应用于一切管理过程]、实现预防["事前"控制]。
SPC 手册是由美国三大汽车公司编写并由AIAG 发行的。
好处：1、“检验法”：是只对于结果控制：1.质量难以保证[全检可信度差]，2.质量成本高[检验出的不合格品已造成浪费]。
公司不但浪费时间和金钱，而且面对业内的对手失去竞争优势。
2、SPC 法：定时的观察和系统的测量方法用在过程中最容易产生产品缺陷的关键部位，可用来减少甚至可能取消大量的视觉检查和验证的操作[依赖]。
改进质量和降低成本。
二、背景：一般说来，先进的技术科学可以提高产品质量指标的绝对值，而先进的质量科学则可以在现有条件下将其质量波动调整到最小。
预防原则是现代化质量管理的核心与精髓，旨在依据适当的信息来源，找出发生潜在不合格的原因，制定预防措施，有效地消除潜在不合格的原因，防止不合格发生，从而可保证产品质量、降低产品成本、保证生产进度。
为了保证预防原则的实施， 20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题小组：休哈特[过程控制组]提出了过程控制理论及控制过程的具体工具(控制图)，道奇与罗米格[产品控制组]提出了抽样检验理论和抽样检验表。
休哈特和道奇是统计质量控制的奠基人。
休哈特首先在生产过程管理中应用正态分布特性，被誉为统计过程控制之父。
三、生产过程中的两种波动过程存在波动—随机正态/不随机—正常/异常波动—产生原因—例子/特性—改进[正常波动(规范放宽/6sigma改进)、异常波动(8D 方法对6因分析)] 1、生产过程中的质量特性存在波动过程是由人员、设备、原料、方法和环境等因素构成，各基本因素客观上是在波动的，则过程也是在随之波动的。
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SPC的特点
●最终发展为SPD（Statistical Process Diagnosis，统计过程诊断）
------SPD既有告警功能，又有诊断功能
●控制用控制图 等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线 作为控制用控制图。应用过程参数判断
控制图设计思想
●先确定 α ，再看β
----按照3σ方式确定UCL、CL、LCL，
α0 =0.27% ----通常采用α =1%，5%，10%三级，为了增 加使用者的信心，取α =0.27%。 Α越大， β 越小
判稳原则
●计算公式：
准则
P（过程为正常的概率）
N=25 d=0
25 0
0.997325
1
0.99730
0.9345
判断错误 的概率
1-P
N=35 d≤1
1-P
35 0
0.997335
135
0.997334
0.0027
1
0.9959
N=100 d≤3
N=n d ≤k
n 0
0.9973n
......
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
常用控制图
●X控制图：多用于下列场合： ---对每件产品都必须检验，如采用自动化检查和测量的 场合；
---取样费时、昂贵的场合； ---如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀，多抽样
无意义； ---特点：灵敏度差 ● p控制图：用于控制对象为不合格品率或合格品率的计
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
UCL A
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
6.连续15点在C区中心线上下
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
7.连续8点在中心线两侧，但无一区在C区中
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
不合格品控制图
p
np
不合格品数控制 图
备注
p、np图可由不合格 数npT
泊松
分布 (计点 值)
u
单位不合格数控 用cT代替u、c图
制图
c
不合格数控制图
X s
X X R
常用控制图
• 均值-极差图
--- 图用于观察正态分布均值的变化；R图用 于观察正态分布的分散情况或变异度的情况
• 均值-标准差图 ---同均值-极差图，用标准差代替极差，R图计 算方便；但当n>10时，s图比R图效率高；最 终替代R图；
SPC的基本概念
SPC(Statistical Process Control):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。
SPC的特点
●与全面质量管理相同，强调全员参与，而 不是只依靠少数质量管理人员
●强调应用统计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
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限：区分合格品与不合格品 控制界限：区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ ●LCL=μ-3 σ ●虚发警报α=0.27%
漏发警报β=
分析用控制图与控制用控制图
●分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到 稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确 定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？
件质量指标的场合； ----例如：不合格品率、交货延迟率、缺勤率、邮电的差
错率等；
常用控制图评价
●计量控制图：由于计算机的应用普及，X s 控制图
的计算机毫无困难，而且无论样本是否大于10，X s 图计算的结果都是精确的，故均值标准差图完全可 以代替均值极差图。
●计件控制图：当样本大小n变化时，由于p图、np图 的控制界限都呈凹凸状，不但作图不方便，更无法
X R
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
n k
0.9973n
k
0.0027k
●举例
判稳原则
判异准则
两类：
●点出界判异
●界内点排列不随机判异
判异准则：
1、连续9点落在中心线同一侧
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
2.连续6点递增或递减
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
3.连续14中相邻点上下交替
UCL A
B
CL
C C
X Rs 单值--极差图
常用的控制图
组数 数据1 数据2 数据3 数据4 均值 极差 标准差 第一组 48 48 52 52 50 4 2.3 第二组 48 50 50 52 50 4 1.6 第三组 45 46 54 55 50 10 5.2
常用控制图
分布 控制图代号 控制图名称
二项
分布 (计件 值)
1%
5%
10%
判稳原则
●判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳:
-----连续25个点，界外点数d=0 -----连续35个点，界外点数d≤1 -----连续100个点，界外点数d≤2 ●分析判稳原则
准则
α
β
1
0.0654
0.9346
2
0.0041
0.9959
3
0.0026
0.9974
●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%