【统计过程控制】统计过程控制的四个基本原理 作者：盈飞无限关键词：统计过程控制 导语：统计过程控制，即：Statistical Process Control，简称SPC。作为一种先进方法论，统计过程控制主要对制造流程进行测量、控制与品质改善。在此基础上产生的专门质量管理工具——SPC软件，也被广泛应用于制造业的质量改进中。 传统的质量管理，主要是通过纸笔记录进行数据采集，企业负责人或者说质量主管主要靠“猜”。这种方法对人的经验过度依赖，非常不利于质量管理的效果。统计过程控制将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析，效果显著。下面文章将具体介绍统计过程控制的四个基本原理，帮助读者更好地学习、了解这种先进的质量管理方法。 1、统计过程控制原理之过程 所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。过程的性能取决于供方和顾客之间的沟通、过程设计及实施的方式、动作和管理方式等。过程控制系统的其他部分只有它们在帮助整个系统保持良好的水平或提高整个过程的性能时才有用。 2、统计过程控制原理之有关性能的信息 通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能有关的信息。但是与性能有关的最有用的信息还是以研究过程本质以及其内在的变化性中得到的。过程特性（如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟以中止的次数等）是我们关心的重点。我们要确定这些特性的目标值，从而使过程操作的生产率最高，然后我们要监测我们与目标值的距离是远还是近，如果得到信息并且正确地解释，就可以确定过程是在正常或非正常的方式下运行。若有必要可采取适当的措施来校正过程或刚产生的输出。若需要采取措施，就必须及时和准确，否则收集信息的努力就白费了。 3、统计过程控制原理之对过程采取措施 通常，对重要的特性（过程或输出）采取措施从而避免它们偏离目标值太远是很经济的。这样能保持过程的稳定性并保持过程输出的变差在可接受的界限之内。采取的措施包括变化操作（例如：操作员培训、变换输入材料等），或者改变过程本身更基本的因素（例如：设备需要修复、人的交流和关系如何，或整个过程的设计——也许应改变车间的温度或湿度）。
文件编号QP/03 生效日期2012年3月01日 目录 1 目的 2 适用范围 3 职责 4 程序 5 相关文件 6 使用表格 修订历史 版本修订内容修订日期修订者批准者 发文范围 总经理管理者代表 供销部技质部生产部财务部办公室 受控 印章 编制审核批准收文 部门日期日期日期
文件编号QP/03 生效日期2012年3月01日 1. 目的 使本公司质量体系运行产生、收集、汇总的各种数据与资料能运用统计技术作分析，以掌握质量体系运行现状，了解过程能力及变化的趋势，寻找持续改进的机会，解决质量问题，特制定本程序。 2. 范围 适用于进料、制造、成品检验的抽样计划确定，过程监控时控制图的使用，制造能力统计及问题统计分析，公司重大决策时的依据提供。 3. 职责 3.1 技质部负责统计技术应用的归口管理工作并提供指导。 3.2 各部门负责统计技术应用的数据提供，统计分析和纠正措施的实施。 3.3 管理者代表负责组织统计技术应用效果的评估。 4. 程序 4.1 基础培训 在统计技术应用的过程中，由技质部组织对相关部门人员进行统计技术基本知识、使用方法和意义的培训和指导，以帮助管理人员和使用人员了解诸如变差、受控（稳定）、过程能力等概念，掌握必需的统计技术应用方法，进而使用并发挥统计技术在质量管理方面的作用。 4.2 方法确定 4.2.1常用的统计技术方法及应用领域为： 1）抽样计划：应用于大批量、破坏性、高成本的产品检验中，常依据GB2828标准。 2）调查表：常用于对顾客意见及满意程度的征询活动。 3）排列图：针对各类不合格及顾客投诉进行分类排列，找出主要问题或原因。 4）因果分析图：针对质量问题引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5）柱形图：常用于对质量指标的完成情况的统计和对合格供方供货（服务提供）业绩的统计。 6）控制图：过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图
第一章 SPC简介 第一节什么是SPC 一、 定义：SPC是英文Statistical Process Control的字首缩写，即统计 过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。 二、 SPC的特点： 1）SPC是全系统的，全过程的，要求全员参与，人人有责； 2）SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图）来保证全过程的预防； 3）SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。 三、 为什么要推行SPC? 优质企业平均有73%(用SPC方法的)的过程Cpk超过1.33，低质企业只有45%过程达到Cpk=1.33。Cpk>1.67的企业，平均销售收入增长率为11%以上，而其它企业的数据为4.4%。一家企业用了三年的时间使废品率降低58%，其使用的方法：将使用SPC的过程比例由52%增加到68%。 1)时代的要求：PPM管理、6σ管理； 2)科学的要求； 3)认证的要求； 4)外贸的要求。 四、推行SPC的目标 A.达到统计受控状态； B.维持统计受控状态； C.改进过程能力。
第二节 SPC发展简史 过程控制的概念与实施监控的方法早在20世纪20年代就由美国的休哈特（W.A.Shewhart）提出。今天的SPC与当年休哈特的方法并无根本的区别。 SPC迄今为止经历了三个发展阶段，即：SPC，SPCD及SPCDA。 1）第一阶段为SPC：SPC是美国休哈特在20世纪二、三十年代所创造的理论，它科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波 动与异常波动，从而对过程的异常及时告警，以便采取措施， 消除异常，恢复过程的稳定。这就是所谓统计过程控制； 2）第二阶段为SPCD：SPCD是英文Statistical Process Control and Diagnosis的缩写，即统计过程控制与诊断。SPCD是SPC的进 一步发展，1982年我国张公绪首创两种质量诊断理论，突破了 传统的美国休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方 向。目前SPCD已进入实用性阶段； 3）第三阶段为SPCDA：SPCDA是英文Statistical Process Control，Diagnosis and Adjustment的缩写，即统计过程控制、诊断与调 整。这方面国外刚刚起步，他们称为ASPC（Algorithmic Statistical Process Control，算法的统计过程控制），目前尚无实 用性的成果。
1目的 采用适当的统计技术,对产品生产过程及产品质量进行监控,以利于及早发现问题,采取预防措施,控制质量问题的重复发生。 2适用范围 适用于本公司产品质量形成的各有关阶段。 3 定义 3.1 统计技术------用于提示产品质量形成的规律的统计方法. 4职责 4.1技术课负责统计技术的选定和对统计技术应用的结果组织分析,并实施对统计技术应用的 监督管理。 4.2 管理部负责统计技术运用知识的培训组织工作. 4.3各部门针对职能和特点负责统计技术的实施。 5工作程序 5.1常用统计工具的应用 5.1.1常用统计方法:检查图、因果分析图、对策表、排列图、直方图、控制图、散布图； 5.1.2这七种工具的用途如下： 1.检查表：在现场，需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表 格。 2.因果分析图:通过因果分析,找出影响质量问题的原因,以便对主要作用的因素实行控制。 3.排列图:通过分类排列找出存在的主要质量问题,抓住关键。 4.对策表:常与因果分析图一起使用,针对主要原因,采取相应措施,有助于质量问题的解决。 5.直方图:用于分析工艺过程的状态,看工序是否稳定,如不稳定,推断总体质量及掌握工序能力保 证质量的程度。
6.控制图:用于分析工艺过程的状态,看工序是否稳定,如不稳定应找出原因,采取措施;用于预防 不良品的产生。 7.散布图(相关图):将两个相关变量数据,用点子画在坐标图上,来观察分析他们之间的关系, 帮助我们判断各种因素是否影响产品质量,从而采取相应的措施。 5.2统计技术的应用 5.2.1本公司统计技术(包括统计抽样技术,分析评定技术,实验分析技术,风险分析技术)优先用 于现场质量控制,工艺,检验,质量成本分析等领域,对大批量,连续生产过程进行监控,达到评价过程的稳定性或决定是否对过程进行调整和改进。 5.2.2在产品风险估计和试验以及工艺策划和分析评定方面，适用时可采用对产品进行FMEA 分析,故障树分析等。 5.2.3在外购件和最终检验分析评定方面,可采用对外购件成品进行统计抽样技术(GB2828要 求C=0),缺陷采用缺陷收集卡,并采用排列图发现主要缺陷内容。 5.2.4在现场的过程控制和过程优化方面,可采用统计抽样技术(GB2828 C=0)对产品进行检 验,对关键工序或特殊过程采用SPC控制图(X-R图/P图)并进行Cmk/Cpk/Ppk测定,对产品缺陷采用缺陷收集卡收集并用排列图进行分析,用因果图查找原因。 5.2.5在质量成本分析、顾客满意度调查,用波动趋势图来体现质量成本状况、顾客满意度. 5.3统计方法的实施 5.3.1对应用统计技术的有关人员按照YC/QP-18.01《培训控制程序》进行统计方法的专业技 术培训,使员工了解统计技术的基本概念,并能在岗位上会收集数据,绘制图表和计算. 5.3.2统计技术分析结果将用于质量的策划和作为制定质量改进计划的依据,在新产品设计策 划时，按产品先期质量策划中确定的统计技术使用并列入控制计划。 5.3.3统计技术操作人员应及时收集必要的数据,根据有关的统计技术按作业指导书中规定方 法和周期作出相关统计图表并进行分析评审,对于进行FMEA分析能力测定时须由技术课组织各有关部门共同参与组成小组,统计技术操作操作人员须确保所采集数据准确/可靠。 5.3.4采用统计技术的有关图表,应及时交付技术课按《质量记录控制程序》中规定的要求归 档保存。
统计过程控制 1、统计过程控制的基本知识 1.1统计过程控制的基本概念 统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，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要求的一种技术。 SPC中的主要工具是控制图。因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。 对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手： （1）在现场能够较熟练地建立控制图； （2）在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断； （3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施。 大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的， 主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随以必要的练习与实践方能奏效。 1.2统计过程控制的作用 （1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点： ①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 ②质量管理学科有一个十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。 为了保证预防原则的实现，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组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。
统计过程控制（SPC）程序 1 目的 为了解和改善过程，通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。 2 范围 本程序适用于*****有限公司做统计过程控制（P P K、C P K、CmK 、PPM）的所 有产品。 3 术语和定义 SPC：指统计过程控制。 CpK：稳定过程的能力指数。它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。 PpK：初期过程的能力指数。它是一项类似于C P K的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。 C a：过程准确度。指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 C p：过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（σ × ），以推定实际群体的标准差（σ）用3个标准差（3σ）与规格容许差比较。 PPM：质量水准，即每百万个零件不合格数。指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。 Cmk：设备能力指数：是反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。 4 职责 质量部负责统计过程控制的监督、管理工作。 5 PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法 1．质量水准PPM的过程能力计算及评值方法： 当产品和/或过程特性的数据为计数值时，制造过程能力的计算及等级评价方法如下： （1）计算公式： 不良品数 PPM = × 1000000 检验总数 （2）等级评价及处理方法：
A PPM ≦ 233 制造过程能力足够。 B 233 < PPM ≦ 577 制造过程能力尚可；视过程控制特性的要求，进行必要的改进措施。 C 577 < PPM ≦ 1350 制造过程能力不足；必须进行改进措施。2．稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法： （1）计算公式： A）Ca = （x-U） / （T / 2）×100% 注： U = 规格中心值 T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值 σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值 x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值 B）Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或 CPU（上稳定过程的能力指数）= （SU-x）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时） CPL（下稳定过程的能力指数）= （x-SL）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时） Z1 = 3Cp（1+Ca）……根据Z1数值查常（正）态分配表得P1%； Z2 = 3Cp（1-Ca）……根据Z2数值查常（正）态分配表得P2% 不合格率P% = P1% + P2% 注：σ = R / d2（ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关， 当n = 4时，d 2 = 2.059；当n = 5时，d 2 = 2.3267） C）Cpk = （1-∣Ca∣）× Cp 当Ca = 0时，Cpk = Cp。 D）Cpk = Min（CPU，CPL） = Min{（SU -x）/ 3σ，（x-SL）/ 3σ} 当产品特性为单边规格时，Cpk值即以CPU值或CPL值计算，但需取绝对值；Cpk值取CPU值和CPL值中的最小值。 （2）等级评价及处理方法： 等级Ca值处理方法等级说明 A ∣Ca∣≦ 12.5% 作业员遵守作业规范的规定并达到规格 （公差）要求须继续维持。 Ca值当U与 的差越小时， Ca值也越小， 也就是产品质 量越接近规格 （公差）要求 的水准。 B 12.5% < ∣Ca∣≦ 25% 有必要尽可能将其改进为A级。 C 25% < ∣Ca∣≦ 50% 作业员可能看错规格（公差）不按操作规定或需检查规格及作业规范。
w 本手册所描述操纵图的选用程序 否 是 是 是是 是
注：本图假设测量系统差不多过 是 是 是 否否
评价同时是适用的 第Ⅰ章 持续改进及统计过程操纵概述 在今天的经济气候下，为了事业昌盛，我们——汽车制造商，供方及销售商必须致力于不断改进。我们必须查找更有效的方法来提供产品及服务。这些产品和服务必须不断地在价值上得以改进。我们必须重视内部以及外部的顾客，并将顾客中意作为企业的要紧目标。 为了达到这一目标，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法。本手册涉及到第二个领域的某些要求。它描述了能使我们致力于的改进更有效的几种差不多的统计方法。为了完成不同的任务需要不同程度的理解。本手册的对象是见习生以及刚开始从事统计法应用的治理人员。关于现在正在应用更先进技术的人员，本手册也可作为他们学习这些差不多方法的参考文献。本手册并没有包括所有的差不多方法。附录H 所列的参考文献或手册中阐述了其他的差不多方法(例如：检查清单、 流程图、是
排列图、因果分析图等)及一些先进的方法(如其他操纵图、试验设计、质量功能展开等)。 本书所述的差不多统计方法包括与统计过程操纵及过程能力分析有关的方法。本手册的第1章阐述了过程操纵的背景知识，解释了一些重要的概念：如变差的专门及一般缘故，并介绍了操纵图，那个用来分析及监控过程特不有效的工具。第Ⅱ章描述了构 造和使用计量型数据操纵图表(定量的数据，或测量)的 - X —R ， - X —s 图，中位数图以及X —MR(单值及移动极差)图。这一章还介绍了过程能力的概念并讨论了广泛应用的指数及比值。第Ⅲ章介绍了用于计数型数据(定性数据或计数值)的几种操纵图：p 图、np 图及u 图。第Ⅳ 章介绍了测量系统分析的内容并列举了适当的例子。附录包括分组及过度调整的例子，如何使用操纵图的流程图、常数及公式表、标准正态分布以及可复制的空白表等。术语索引给出了本手册所使用的术语及符号的解释，参考文献一节向读者提供了进一步学习的材料。 在开始讨论之前，需进行六点讲明： 1．收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标，最终目标应是对读者的过程不断加深理解。当—个没有任何改进的技术专家是专门容易的。增加知识应成为行动的基础； 2．研究变差和应用统计知识来改进性能的差不多概念适用于任何领域，能够 是在车间中或办公室里。例子有：机器(性能特性)、记帐(差错率)、总销售额、白费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料治理(运送时刻)。本手册重点放在车间应用中。鼓舞读者参考附录H
第十四章过程控制方法 实行工序质量控制，是生产过程中质量管理的重要任务之一，工序控制可以确保生产过程处于稳定状态，预防次品的发生。工序质量控制的统计方法主要有直方图法和控制图法。直方图法已在第13章介绍过了。 ※本章要求 （1）掌握工序质量的概念和分布特征； （2）掌握工序能力和工序能力指数的概念及区别； （3）掌握工序能力指数的计算方法 （4）熟悉控制图法的概念； （5）掌握计量、计件与计点控制图的类型和具体设计过程； （6）了解控制图的观察分析方法。 ※本章重点 （1）工序质量的分布特征 （2）工序能力指数的概念及计算 （3）控制图的基本概念 （4）计量、计件与计点控制图的具体设计过程 ※本章难点 （1）工序能力指数的计算 （2）计量、计件与计点控制图的设计 §1工序质量控制的基本概念 一、工序质量的概念 工序质量因行业而异。一般来说，对产品可分割的工序，工序质量即为产品质量特性，如尺寸、精度、纯度、强度、额定电流、电压等。对产品不可分割或最终才能形成者，则通常指工艺质量特性，如化工产品、生产装置的温度、压力、浓度和时间等。有时，工序质量也可表现为物耗和效率。 工序质量属制造质量的范畴。质量优劣主要表现为产品或工艺质量特性符合设计规范、工艺标准的程度，既符合性质量。 二、质量的波动与分布 工序质量在各种影响因素的制约下，呈现波动性。工序质量波动包括产品之间的波动，单个产品与目标值之间的波动。质量特性的波动分为正常波动和异
常波动。 正常波动在每个工序中都是经常发生的。引起正常波动的影响因素很多，诸如机器的微小振动，原材料的微小差异等等。正常波动对工序质量的影响较小，在技术上难以测量和消除。工序中的异常波动是由某种特定原因引起的，例如机器磨损、误操作等都可导致异常波动。异常波动对工序质量的影响较大。 生产过程控制系统的目标是当工序出现异常波动时迅速发出信号，使我们能很快查明异常原因并采取行动消除波动。 产品质量虽然是波动的，但正常波动是有一定规律的，即存在一种分布趋势，形成一个分布带，这个分布带的范围反映了产品精度。实践证明，在正常波动下，大量生产过程中产品质量特性波动的趋势大多服从正态分布。因此，正态分布是一个最普遍、最基本的分布规律，它具有集中性、对称性等特点。如下图14-1所示： 图14-1 正态分布的特点正态分布由两个参数决定：均值μ和标准差σ，均值μ是衡量分布的集中趋势，标准差σ是反映数据的离散程度。当均值和标准差确定时，一个正态分布曲线就确定了。正态分布曲线与坐标横轴所围成的面积等于1。可以算出：在μ±σ范围内的面积为68.26%；在μ±2σ范围内的面积为95.45%；在μ±3σ范围内的面积为99.73%。 §2工序能力和工序能力指数 一、工序能力的概念 工序能力是指工序在一定时间，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。 工序能力可用工序质量特性值的波动范围来衡量。若工序质量特性值的标准差为σ，则工序能力B=6σ。由正态分布理论知，P（x∈μ±3σ）=99.73%, 故6σ
统计技术应用控制程序 1.目的 选择使用适当的统计技术，为市场调研、工程设计与施工、投资分析等提供定量化的依据。 2.适用围 适用于公司地产口各部门所采用的统计技术的控制。 3.引用文件 3.1 GFP5-2《工作文件控制程序》 4.定义 无。 5职责 5.1各部门各岗位工程师（主办）负责提出本岗位使用的统计技术。 5.2各部门负责人负责确定本部门中使用的统计技术，负责组织对本部门使用统计技术人员的必要的培训。 5.3总师室负责人负责将各部门使用的统计技术汇总，并进行评估； 6.资格或培训 审批及使用统计技术的人员必须接受过统计技术方面的培训或具备大专以上学历。 7.程序 7.1各部门各岗位工程师（主办）将根据工作需要使用的统计技术填写《统计技术方法与实例》（见GFP20-1-F1），报部门负责人审核后，报总师室审批。
7.2总师室负责人将审批通过后的各部门使用的统计技术汇总记录在《统计技术一览表》（见GFP20-1-F2）上。 7.3总师室负责人每年至少对各部门使用统计技术的情况进行一次评估，并将评估结果填写在《统计技术评估表》（见 GFP20-1-F3）上，交主管副总经理审批。 7.4常用统计技术如有变更，须经部门负责人审核，并报总师室负责人审批。 7.5新确定的统计技术或变更后的统计技术，由各部门负责人填写《统计技术方法与实例》后，按7.1和7.2规定执行。 7.6各部门所收集的统计信息资料必须真实准确，在作实际统计分析时，要写清统计数据来源。 8.记录 8.1《统计技术一览表》、《统计技术方法与实例》、《统计技术评估表》由总师室兼职资料员永久保存并更新。 9.附件 9.1 GFP20-1-F1《统计技术方法与实例》 9.2 GFP20-1-F2《统计技术一览表》 9.3 GFP20-1-F3《统计技术评估表》
1、目的 通过SPC，识别过程变差的原因，针对原因采取措施，消除原因，减少过程变差。 2、范围 适用于公司SPC。 3、术语 引用SPC手册中附录G的术语及符号。 4、职责 技术部负责SPC，其他部门配合。 5、工作程序 5．1本公司统计过程控制采用的方法： a）计数型数据：采用P控制图，计算过程能力（即PPM值）。 b）计量型数据；采用X—R控制图，计算Ppk和Cpk。 5．1．1X—R控制图的绘制和使用 A、收集数据 数据是以样本容量恒定的小子组的形式报出的，这种子组通常包括2-5件连续的产品，并周期性的抽取子组（例如：每15分钟抽样一次，每班抽取两次等）。应制定一个收集数据的计划并将它作为收集、记录及将数据画到控制图上的依据。 A．1选择子组大小、频率和数据 a．子组大小：一般由4-5件连续生产的产品的组合，仅代表单一刀具、冲模板等生产出的产品。 b．子组频率：应当在适当的时间收集足够的子组，一般对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班两次、每小时一次或其他可行的频率。 c．子组数的大小：一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组数可以很好的用来检验稳定性。 A．2建立控制图及记录原始数据 X—R图通常是将X图画在R图之上方，下面在接一个数据栏。X和R的值为纵坐标，按时间先后的子组为横坐标。数据值以及极差和均值点应纵向对齐。数据栏应包括每个读数的空间。同时还应包括记录读数的和、均值（X）、极差（R）以及日期或其他识别子组的代码的空间。填入每个子组的单个读数及识别代码。 A．3计算每个子组的均值（X）和极差（R） 画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值（X）和样本极差（R），合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其极差。 对于每个子组，计算：
数据分析控制程序 1.目得 为收集与分析适当得数据,以确定质量管理体系得适宜性与有效性,达到持续改进得目得,特制定本程序。 2.范围 本程序适用于本局输电、变电、配电生产得全过程及其相关环节得数据分析。 3、职责 3、1管理副局长或生产副局长(总工程师)负责有关数据分析方法及实施方案得审批。 3、2计划发展部负责有关生产经营方面如可控成本、线损、电价等数据得收集、分析与控制。 3、3生产技术部负责与电能质量有关得数据如:设备完好率、设备可靠性、缺陷、电压、谐波源得监测等数据得收集、分析与控制。 3、4 安全监察部负责安全方面有关数据得收集、分析与控制。 3、5市场营销部负责客户投诉情况、客户满意率调查、电费回收、电价等方面数据得收集与分析控制。 3、6物资公司负责收集供方得信息等(包括:价格变动、新技术/新材料得应用、供方提供合格品得能力等); 3、7局办公室负责人大政协提案处理、政策法规信息与技术标准类数据得收集。 3、8其它部门负责本部门职责范围内有关数据得收集、整理与分析控制工作。 4、工作程序 4、1数据包括: 与供电、变电、输电过程及供电服务过程有关得电能质量、服务质量与质量质量管理体系运行有关得数据,包括监视与测量得结果等。 4、2数据得来源 4、2、1外部来源 a 政策、法规、标准等; b 上级部门检查得结果、外审信息; c 电能供应及服务过程新技术、新装备、新知识发展方向; d 相关方(如客户、上级领导、供方等)反馈意见如安全检查、行风评议结果及客户投诉等; e 各相关部门在与用户沟通时,应对了解得信息进行汇总分析,对涉及其它部门得重大信息报主管领导,由主管领导安排分析处理。 4、2、2内部来源 a 日常工作,如:不合格物资得返工返修;目标完成情况;日常得监督检查;;质量、安全指标完成情况,电能、供电服务质量得监视与测量记录,内部审核与管理评审报告及体系正常运行得其它记录; b 存在、潜在得不合格,如:质量、安全问题统计分析结果,纠正与预防措施处理结果等; c 紧急信息,如:突发事故等; d 其它信息,如职工建议等。 4、2、3数据可采用已有得记录、书面活动、讨论交流、电子媒体、声像设备、通讯等方式。 4、3数据得确定与收集 4、3、1数据得确定数据来源于监视与测量活动,产品实现过程与与客户、供方有关得过程、
统计过程控制作业指导书 1 目的 应用适当的统计技术，对定量信息进行分析处理，以控制过程特性，确保产品质量特性达到规定的要求。 2 适用范围 适用于质量策划、过程特性、产品特殊特性及持续改进的数据统计和分析。 3 参考文件 《统计过程控制（SPC）参考手册》 4 名词和定义 4.1 统计过程控制：是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。 4.2 控制图：是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。 4.3 过程变差：由于普通和特殊两种原因造成的变差，本变差可用样本标准差S 来估计。 4.4 过程固有变差：仅由于普通原因产生的那部分过程变差。该变差可以从控制图上通过R/d2 来估计。 4.5 过程能力：仅适用于统计稳定的过程，是过程固有变差的6σ范围，式中σ通常由R/d2（σR/d2）计算而得。 4.6 Cp：能力指数 4.7 Pp：性能指数 4.8 Cpu：上限能力指数 4.9 Cpl：下限能力指数 4.10 Cpk：这是考虑到过程中心的能力指数，定义为Cpu和Cpl的最小 值。 4.11 Ppk：这是考虑到过程中心的性能指数。 4.12 Ca：偏移度
4.13 UCL：（Upper Control limit）上控制限 LCL：（Lower Control limit）下控制限 5 权责 5.1 制定责任 5.2 实施责任 5.2.1 质量管理处负责指导、监督各部门统计技术应用的有效性。 5.2.2 技术部 5.2.2.1 负责研究初始过程能力并提出改进措施。 5.2.2.2 负责针对质量月报中提到的过程能力达不到要求的进行分析，提出改进措施。 5.2.2.3 负责对现场过程控制中过程特性和产品特性变差较大的利用控制图进行分析，并提出改进措施。 5.3品保部质检处 5.3.1 负责制定和修正控制用控制图的上、下控制限。 5.3.2 负责收集生产各处室完成的控制用控制图，并对实际的过程能力进行计算，将过程能力指数计算结果报到质量月报中。 5.4 生产各处室负责按照控制计划的要求对需用控制图进行控制的项目，在控制用控制图上进行过程监控。 5.5 由CFT小组每天对控制图进行监控,对工艺技术人员不能解决的异常问题及时分析对策。 6 内容及要求 6.1确定需求 6.1.1统计过程控制用于研究工序能力、监控工艺状况、评估测量系统。 6.1.2技术部在产品质量先期策划时要确定每一过程适用的统计技术，并纳入控制计划。 6.1.3技术部在新产品差异性分析以后，对差异方面的产品特性进行初始过程能力的研究。
过程分析工作表（乌龟图）
1.目的 规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围 适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具 常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。
各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训
规定了本公司对统计技术的使用进行控制的要求，充分掌握质量信息，进行分析并提出对策，预防及消除不良发生，以确保产品质量和提高公司信誉。 2. 范围 适用丁本公司产品质量形成的各阶段统计技术的应用。 3. 术语 3.1统计技术：对自然现象和社会现象和数量方面进行调查、整理和分析的一种科学方法。 4. 职责 4.1技术部：负责在先期产品质量策划中确定各阶段选用的统计方法，并纳入控制计划。 4.2质量部：负责对选定统计技术的推广应用。 4.3使用部门：依据本程序文件或控制计划，正确地使用统计方法。 5. 工作程序 5.1统计方法在质量形成各阶段的应用。 5.1.1在先期产品质量策划过程中，技术部必须确定产品和过程中重要、关键的质量特性所 采用的控制方法，在控制计划中予以规定。 5.1.2过程开发阶段可以采用： 过程FMEA初期过程能力（PPK、MS/M产品或过程的风险进行评估。 5.1.3在外购的原材料及零配件的检验分析可以适当选用下列方法： 抽样检验和试验方法、缺陷分析柏拉图、交货质量推移图、交货交期推移图。 5.1.4工序改进和过程控制阶段可以适当选用下歹0方法： XbarR控制图、过程FMEA量具R&R、过程能力（CPK）、因果图等。产品过程中的质量由相关人员按（计划）规定的质量特性值及统计方法进行质量趋势的判别与分析。 5.1.5产品最终质量检验时，成品质量检验人员和审核人员采用抽检方法，对产品最终质量进行检验和分析评定。 5.1.6初期过程能力（PPK要求达到M 1.67，若无法达到需参考《PPA吁册》实施处理。 5.1.7在工艺验证和过程审核中，工艺验证人员和过程审核人员采用Ppk、Cp Cpk测算方法，对工序能力进行评估。 5.1.8在计量器具的检定过程中，根据控制计划的要求，计量器具的校准人员针对重要的计量器具按照《测量系统分析标准书》进行测量系统分析。
上汽集团奇瑞汽车有限公司质量管理体系程序 编号：CX.05.502 版本号/修改次：C/0 页次：第1页共4页实施日期：2002.4.30 统计过程控制程序 受控状态: 受控号: 持有者: 发放日期: 编制/日期： 审核/日期： 批准/日期：
1. 目的 为了对本公司生产过程实施有效的统计过程控制，以保证生产过程稳定。 2. 范围 适用于本公司生产过程中的SPC。 3. 定义 SPC：统计过程控制英文缩写。 4.职责 4.1 质量保证部负责成立SPC技术小组和组织进行量检具测量系统分析。 4.2 过程评估小组负责确定SPC工序及统计工具，并建立SPC作业指导书。 4.3 生产管理部负责组织评估制造过程能力。 4.4 过程评估小组负责员工上岗前的培训和上岗后提高性培训的组织和实施。 5.工作流程 5.1 成立SPC技术小组 5.1.1质保部负责成立SPC技术小组，该小组负责对全公司SPC技术的咨询、释疑和开展SPC过程 的指导。 5.2 确定SPC工序 5.2.1 过程评估小组根据PFMEA确定SPC工序。 5.3 确定SPC工具 过程评估小组根据控制工序的控制参数、计量特性、测量系统的能力，参考AIAG的《统计过程控制》手册及《控制图实施细则》（FX.05.095/02-2000），合理地选择SPC控制图种类。 5.4评估制造过程能力 5.4.1生产管理部工业工程科负责组织评估制造过程能力； 5.4.2 过程评估小组制定评估计划； 5.4.3 过程评估小组负责调查SPC工序的过程能力； 5.4.4 过程评估小组对C P值或C PK值≤1.33的工序制定优先改进计划； 5.4.5 过程评估小组确认控制图中的控制线。 具体见《工序能力研究实施细则》（FX.05.091/01-2000）。 5.5 建立SPC作业指导书 5.5.1 过程评估小组负责编写SPC作业指导书； 5.5.2 过程评估小组在《SPC作业指导书》中规定抽样频度； 5.5.3 过程评估小组在《SPC作业指导书》中规定样本容量；
第十四章工序控制方法 实行工序质量控制，是生产过程中质量管理的重要任务之一，工序控制可以确保生产过程处于稳定状态，预防次品的发生。工序质量控制的统计方法主要有直方图法和控制图法。直方图法已在第13章介绍过了。 ※本章要求 （1）掌握工序质量的概念和分布特征； （2）掌握工序能力和工序能力指数的概念及区别； （3）掌握工序能力指数的计算方法 （4）熟悉控制图法的概念； （5）掌握计量、计件与计点控制图的类型和具体设计过程； （6）了解控制图的观察分析方法。 ※本章重点 （1）工序质量的分布特征 （2）工序能力指数的概念及计算 （3）控制图的基本概念 （4）计量、计件与计点控制图的具体设计过程 ※本章难点 （1）工序能力指数的计算 （2）计量、计件与计点控制图的设计 §1工序质量控制的基本概念 一、工序质量的概念 工序质量因行业而异。一般来说，对产品可分割的工序，工序质量即为产品质量特性，如尺寸、精度、纯度、强度、额定电流、电压等。对产品不可分割或最终才能形成者，则通常指工艺质量特性，如化工产品、生产装置的温度、压力、浓度和时间等。有时，工序质量也可表现为物耗和效率。 工序质量属制造质量的范畴。质量优劣主要表现为产品或工艺质量特性符合设计规范、工艺标准的程度，既符合性质量。 二、质量的波动与分布 工序质量在各种影响因素的制约下，呈现波动性。工序质量波动包括产品之间的波动，单个产品与目标值之间的波动。质量特性的波动分为正常波动和异
常波动。 正常波动在每个工序中都是经常发生的。引起正常波动的影响因素很多，诸如机器的微小振动，原材料的微小差异等等。正常波动对工序质量的影响较小，在技术上难以测量和消除。工序中的异常波动是由某种特定原因引起的，例如机器磨损、误操作等都可导致异常波动。异常波动对工序质量的影响较大。 生产过程控制系统的目标是当工序出现异常波动时迅速发出信号，使我们能很快查明异常原因并采取行动消除波动。 产品质量虽然是波动的，但正常波动是有一定规律的，即存在一种分布趋势，形成一个分布带，这个分布带的范围反映了产品精度。实践证明，在正常波动下，大量生产过程中产品质量特性波动的趋势大多服从正态分布。因此，正态分布是一个最普遍、最基本的分布规律，它具有集中性、对称性等特点。如下图14-1所示： 图14-1 正态分布的特点正态分布由两个参数决定：均值μ和标准差σ，均值μ是衡量分布的集中趋势，标准差σ是反映数据的离散程度。当均值和标准差确定时，一个正态分布曲线就确定了。正态分布曲线与坐标横轴所围成的面积等于1。可以算出：在μ±σ范围内的面积为68.26%；在μ±2σ范围内的面积为95.45%；在μ±3σ范围内的面积为99.73%。 §2工序能力和工序能力指数 一、工序能力的概念 工序能力是指工序在一定时间，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。 工序能力可用工序质量特性值的波动范围来衡量。若工序质量特性值的标准差为σ，则工序能力B=6σ。由正态分布理论知，P（x∈μ±3σ）=99.73%, 故6σ
统计技术控制程序 1．目的 确定控制和验证过程能力以及产品特性所需的统计技术 , 并通过运用及时掌握质量变化缺陷 , 以便于及时解决质量问题。 2 适用范围 进货、过程、成品检验的抽样计划 , 控制图的应用 , 过程能力调查研究及问题统计之分析。 3 职责 3.1 技术质量部负责统计技术使用的策划和归口管理。 3.2 各相关部门负责统计技术的应用实施。 4 工作程序 4.1 统计技术可用于以下质量活动 z 一一开发和实验活动； 一一对外购件的控制； 一一产品的最终检验； 一一产品失效的分析定。 4.2 可供选用的统计工具有： 一一排列图； 一一直方图； 一一FMEA；
一一系统优化； ——缺陷收集卡； 一一质量控制图； 一一相关法； 一一分层法 : 一一失效树分析。 4.3 培训 行政部应针对上述统计方法的内容 , 有目的组织有关该技术的所有人员进行培训学习 , 使之了解统计技术的基本概念 , 如变差、控制 ( 稳定性 ) 能力和过度调整等。 4.4 统计技术运用 4.4.1 技术质量部根据实际需要 , 组织相关部门确定应采用的统计技术 , 必须包括在控制计划中 , 由使用部门实施。 4.4.2 各责任部门按统计项目定期收集数据 , 进行统计分析 , 并将统计技术应用结果传递给技术质量部。 4.4.3 对各类统计分析发现的异常问题 , 由技术质量部组织各责任部门按《纠正和预防措施控制程序》办理。 4.4.4 各部门应根据以下控制项目和控制特性 , 选择适当统计方法 , 其运用范围如下表：
4．5统计技术的应用成果评定 技术质量部每年对每项统计技术组织有关人员进行评价 , 评价的主要内容有： a) 统计技术的应用方法和过程； b) 统计技术的应用效果及应达到的目标。 5 相关文件 ( 无) 6 质量记录 6.1 DXC/QR 7.8-01 X-R图
工序控制和工序分析 一、工序控制 1.工序控制概述 在产品制造过程中，工序是保证产品质量的最基本环节。所谓工序控制，实际是对工序的特性进行分析并管控，使工序运行趋于稳定，以达到缩短工时、节约成本、提升效率等目的。工序控制和分析是质量管理的一项重要的技术基础工作，有助于掌握各道工序的质量保证能力，为产品设计、工艺工装设计、设备的维修改造提供必要的资料和依据。 工序控制中最常用的方法是统计过程控制，即利用统计的方法，对生产过程中各个阶段的产品质量进行适时的监控与评估，是一种预防性方法，它要求贯彻预防的原则，强调全员参与、全过程实施和应用统计方法进行监控和评估。 2.控制图的结构 统计过程控制的最常用的工具是控制图，由美国人休哈特首创提出。控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。 控制图包含的要素主要有中心线（CL）、控制上限（UCL）、控制下限（LCL）以及抽样统计值按时间顺序的描点序列。UCL与LCL统称为控制线。若控制图中的点落在UCL与LCL之间但排列不随机，则表明过程异常。控制图有一个很大的优点，在图中将所描绘的点与控制界限相比较，从而能够直观地看到产品质量的变化。 控制图构成必有中心线，上下控制限中的一条或两条和按时间顺序抽取的样本点连线。例如将通常的正态分布转个方向，使自变量增加的方向垂直向上，将μ、μ+3σ、μ-3σ分别标为CL、UCL、LCL，就得到一张控制图，其中UCL为控制上限，CL为中心线，LCL为控制下限。 3.控制图的原理 质量波动理论：影响产品质量波动的原因可以归结为5M1E（人、机、料、法、环、测），但从对产品质量的影响大小的角度，又可分为偶然因素和异常因素。偶然波动是过程固有的、不可避免的。异常波动则是可查明原因的间断性波动，可以通过采取措施加以消除。将质量波动区分为偶然波动与异常波动，并分别采取不同的对待策略。假定在过程中异常波动已经被消除，只剩下偶然波动，应用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，但异常波动发生时，数据点就会落在边界外或在边界内排列不正常，表明存在异常波动，从而能够找到异常因素，有效地控制工序质量。 4.控制图的种类 常规的控制图可分为计量值控制图和计数值控制图。计量值控制图针对计量型数据，可分为均值-标准差控制图（Xbar-S）、均值-极差控制图（Xbar-R）、中位数-极差控制图（Me-R）、单值-移动极差控制图（X-MR）。计数值控制图针对计数型数据，分为不合格品率控制图（np）、