统计过程控制四

质量控制中的统计过程控制研究一、引言质量控制是企业生产过程中非常重要的一环。

而统计过程控制则是其中的一种有效管理方法，可以在生产过程中实时监测各项指标是否正常，及时发现异常并进行调整，进而保证生产工艺的稳定性和产品质量的稳定性。

本文将从统计过程控制的概念、优点、应用以及实施方法等方面进行探讨，以期为读者提供一些参考。

二、统计过程控制的概念统计过程控制是一种企业管理工具，类似于一种质量控制手段，也被称为SPC (Statistical Process Control)。

其基本思想是对生产过程中各项指标进行监控，以统计学的方法来对生产质量进行控制，最终达到稳定生产、提高产品质量的目的。

在应用统计过程控制的过程中，企业需要选择合适的输入和输出指标，通过统计分析的方法对各项指标进行实时监控，及时发现并解决生产过程中的质量问题。

三、统计过程控制的优点统计过程控制可以带来多方面的优点，包括：1.减少生产成本和废品减少。

当生产过程中存在质量问题或出现异常情况时，及时采取措施可以避免生产成本和废品费用的增加，提高企业的经济效益。

2.提高产品质量和稳定性。

经过统计分析对企业生产过程中各项指标进行监测和控制，可以实时发现并调整生产过程中的问题，有效提升产品质量和稳定性。

3.提高客户满意度和品牌形象。

合格的产品质量可以提高客户的满意度，从而促进企业的发展和品牌形象的提高。

四、统计过程控制的应用统计过程控制可以应用在食品、汽车、电子、医疗器械等多个行业。

以下介绍几种常见应用：1.制造业。

在制造业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测生产过程中的各项指标，减少因人为和机器设备等原因导致的不良品率，提高生产效率和产品质量。

2.电子行业。

在电子行业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测电子零件的质量指标，降低制造过程中的失效率，提高产品的可靠性和稳定性。

3.食品行业。

在食品行业中，食品的纯度和安全性对消费者来说至关重要，将统计过程控制应用于食品生产中可以确保食品的成分和安全性符合标准，从而提高产品质量和安全性。

SPC统计过程控制的使用步骤简介SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制是一种基于统计方法的质量管理工具，用于监控和控制过程中的变异性。

通过采集数据并分析，SPC可帮助组织识别潜在的问题，并采取必要的纠正措施来提高过程的稳定性和一致性。

本文将介绍SPC的使用步骤，帮助读者了解如何应用SPC来优化工作流程。

步骤一：确定关键过程在应用SPC之前，首要任务是确定要监控和控制的关键过程。

关键过程是对产品或服务质量具有重要影响的主要步骤。

通过识别关键过程，可以更具针对性地收集数据，并制定相应的控制策略。

步骤二：收集数据采集准确的数据是SPC的基础。

数据收集的频率和样本量应根据过程的特点和要求进行确定。

通常，数据可以通过手动记录、传感器或监控设备等方式收集。

在收集数据时，需要记录以下信息： - 时间戳 - 数据值 - 样本编号（可选） - 采集人员（可选）确保数据采集的一致性和准确性对于后续的分析至关重要。

步骤三：数据分析和控制图绘制在SPC中，数据分析是一个关键的环节。

通过分析数据，可以了解过程中的变异性，并绘制控制图以显示过程的稳定性。

以下是数据分析和控制图绘制的步骤： 1. 计算每个样本的平均值和标准差。

2. 绘制一个均值控制图，用于监控过程的中心线移动。

3. 绘制一个范围控制图，用于监控过程的变异性。

4. 检查控制图上的点是否超出控制限。

超出控制限的点可能表示过程存在特殊因素，需要进行进一步的调查和改进。

控制图的使用可以帮助识别过程的异常变动，并及时采取纠正措施来消除或减少变异性。

步骤四：解读控制图理解控制图上的模式和趋势对于SPC的有效运用至关重要。

常见的控制图模式包括： - 单点超出控制限 - 连续点超出上限或下限 - 渐进的点 - 周期性变化根据控制图上的模式和趋势，可以判断过程是否稳定，以及是否存在特殊因素影响。

步骤五：采取纠正措施如果控制图上的点超出控制限或存在异常模式，需要采取相应的纠正措施来解决问题。

中大网校引领成功职业人生
中大网校 “十佳网络教育机构”、 “十佳职业培训机构” 网址： 1、在啤酒厂检测啤酒的酒精含量，应采用（ ）
A:ρ控制图
B:n ρ控制图
C:c 控制图
D:X —RS 控制图
答案:D
解析:啤酒厂检验啤酒的酒精含量，属于在液体流程式工艺线上检验
2、若对检验费用高的产品进行控制，最宜选取的控制图为（ ） A:
B:
C:ρ控制图
D:c 控制图
答案:B
解析:
的适用范围包括检验费用高的产品
3、某厂加工手表齿轮轴，为控制其直径，应采用（ ）
A:不合格率ρ控制图
B:均值—极差 —R 控制图
C:不合格数c 控制图
D:不合格数n ρ控制图
答案:B
解析:手表齿轮直径是计量值数据，排除β图、c 图和n ρ图后选B。

统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(四)第八章排列图法和因果图法一、排列图法（一）什么是排列图排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的图。

它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的图。

它的基本图形,见图9-1。

排列图又称帕累托图。

最早是由意大利经济学家帕累托用来分析社会财富的分布状况。

他发现少数人占有着绝大多数财富，而绝大多数人却占有少量财富处于贫困的状态。

这种少数人占有着绝大多数财富左右社会经济发展的现象，即所谓“关键的少数、次要的多数”的关系。

后来，美国质量管理专家米兰，把这个“关键的少数、次要的多数”的原理应用于质量管理中，便成为常用方法之一（排列图），并广泛应用于其它的专业管理。

目前在仓库、物资管理中常用的ABC分析法就出自排列图的原理。

（二）排列图的作图法1．搜集数据搜集一定时期的质量数据，按不同用途加以分层、统计。

以某卷烟厂卷烟车间成品抽样检验时外观质量不合格品项目调查表中的数据为例（表9-1）。

2．作缺陷项目统计表为简化计算和作图，把频数较少的油点、软腰和钢印三次缺陷合并为“其它”项，其频数为37。

（1）把各分层项目的缺陷频数，由多到少顺序填入缺陷项目统计表，“其他”项放在最后,见表9-1。

（2）按表9-1的表头计算累计频数和累计百分比。

并填入统计表9-2中。

3．绘制排列图绘制排列图的步骤如下：（1）画横坐标，标出项目的等分刻度。

本例共七个项目。

按统计袤的序号，从左到右，在每个刻度间距下填写每个项目的名称，如空松、贴口、......、其它。

如图9-2。

（2）画左纵坐标，表示频数（件数、全额等)。

确定原点为0和坐标的刻度比例，并标出相应数值，本例为100、200、300等等。

（3）按频数画出每一项目的直方图形，并在上方标以相应的项目频数。

如空松458、贴口297等。

（4）画右纵坐标表示累计百分比。

画累计百分比折线，可用两种方法。

4.3 分析用控制图和控制用控制图4.3 分析用控制图和控制用控制图（一）分析用控制图与控制用控制图的含义先看一下为什么控制图要在稳态下进行？一道工序开始应用控制图时，几乎总不会恰巧处于稳态，也即总存在异因。

如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定较宽，以这样的控制图来控制未来，将会导致错误的结论。

因此，一开始，总需要将非稳态的过程调整到稳态，这就是分析用控制图的阶段。

等到过程调整到稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图，这就是控制用控制图的阶段。

故根据使用目的的不同，控制图可分为分析用和制用控制图两类。

1、分析用控制图分析用控制图主要分析以下两个方面：（1）所分析的过程是否处于统计控制状态？若达到；则称统计稳态。

（2）该过程的过程能力指数cp是否满足要求？维尔达（s.l.wierda）把过程能力指数满足要求的状态称作技术稳态。

从表可见，状态ⅳ达到状态ⅰ有两条途径：ⅳ→ⅲ→ⅰ；ⅳ→ⅱ→ⅰ，哪条好？这应由具体的技术经济分析决定，如果从计算cp值考虑，可以先达到状态ⅲ。

2、控制用控制图2、控制用控制图当统计稳态和技术稳态都达到时，分析用控制图可转为控制用控制图。

把分析用控制图的控制线延长，而且要有正式的交接手续。

经过一个阶段的使用后，可能又会出现异常，这时应查出异因，采取措施，加以消除。

（二）常规控制图的设计思想常规控制图的设计思想是先确定犯第一类错误的概率α，再看犯第二类错误的概率β。

（1）按3σ方式确定cl、ucl、lcl，就等于确定α0=0.27%。

（2）在统计中通常采用α=1%，5%，10%三级，但休哈特为了增加使用者信心把常规控制图的α取得特别小，这样β就大，这就需要增加第二类判异准则，即既使点子不出界，但当界内点排列不随机也表示存在异常因素。

（三）判异准则判异准则有点出界和界内点排列不随机两类。

由于对点子的数目未加限制，故后者的模式原则上可以有很多种，但在实际中经常使用的只有具有明显物理意义的若干种。

SPC ·DOE ·FMEA ·QFD四个质量工具详解(质量工程学)质量工程学四个重要方法：SPC（统计过程控制）、DOE（实验设计）、FMEA（故障模式及影响分析）、QFD （质量功能展开）。

它们的基础理论该如何运用以及所能带来的优势有哪些。

SPC在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。

波动分为两种：正常波动和异常波动。

正常波动是偶然性因素（不可避免因素）造成的。

它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。

异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。

它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。

过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。

它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。

由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。

SPC 正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。

因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。

第二步则是用控制图对过程进行监控。

控制图是SPC中最重要的工具。

目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。

可编辑修改精选全文完整版1.统计过程控制SPC即统计过程控制。

是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。

SPC强调以全过程的预防为主。

也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.目录一、spc的基础知识1.关于控制、过程、统计2.特性及其分类3.统计学基础二、spc的基本原理4.过程的理解与过程控制5.波动及波动的原因6.局部措施和系统措施三、统计过程的控制思想1.正态分布简介2.统计控制状态及两种错误3.过程控制和过程能力4.过程改进循环四、控制图类型1.控制图应用说明2.控制图的定义和目的3.控制图解决问题思路4.控制图益处5.控制图分类6.控制图的选择五、建立计算型控制图的步骤和计算方法1.均值和极差图2.均值和标准差图3.中位数和极差图4.单值和移动极差图六、计数型控制图与过程能力指数1.过程能力解释前提2.过程能力的计算3.过程能力指数4.过程绩效指数七、过程判异准则以下是常用的八项判异准则：1、一点落在A区以外；2、连续9点落在中心线同一侧；3、连续6点递增或递减；4、连续14点相邻点上下交替；5、连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外；6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；7、连续15点在C区中心线上下；8、连续8点在中心线同侧。

SPC统计过程控制1、前言─SPC的由来、发展和基本要求2、识别关键控制点3、数据变异的衡量和分析· 直方图4、数据的动态变异· 控制图4.1、随机波动与异常波动4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制图》(Control Chart)要点4.3、常规控制图的类型和实例s 控制图的结构和概念解释s 控制图类型和用途1) X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图)s 结构和应用流程s 举例2) I和MR控制图s 结构和应用流程s 举例3) 离散U、C、P、NP控制图s 结构和应用流程s 举例s 如何收集数据s 采样及数据收集s 设定和维持控制界限4.4、控制图制订和使用中的若干实际问题4.5、现代控制图技术案例5、过程能力与过程性能(Process Capability / Performance)分析以及相应的指数CPK、PPK的应用6、过程能力/性能的保证和提高---查找原因采取纠正/预防措施的逻辑推理工具s 5M1E要素s 分层法与排列图s 用于因果关系和逻辑关系分析的非数字资料方法工具: 因果图、系统图与“5Why分析表”、关联图、故障树分析(FTA)、过程决策程序图(PDPC)法7、如何实现有效的SPC现场控制s 受控的标准s 流程失控的表现s 失控的现场应对s 练习制作控制图进行失控分析s SPC实施中现场“看得见管理”应用的直观显示图表8、SPC的效果评估的方法s 显著性检验s 统计抽样检验9、回归分析s 一元线性回归分析s 曲线回归s 双列相关分析10、方差分析s 方差分析的基本概念及其应用s 方差分析在MSA(测量系统分析)中的应用s 多重比较:q检验11、试验设计(Design of Experiment, DOE) --介绍正交试验设计12、SPC项目的开展(SPC在QCC/QIT、6Sigma项目活动中的应用)如何创建SPC系统1、关键流程的确定2、稳定工艺过程3、过程能力的测定和分析4、确定控制标准5、选择和建立控制图6、制定反馈行动计划7、MSA测量系统分析8、SPC应用的有效性评估9、SPC应用的团队活动10、案例分析及实施疑难探讨SPC的有效实施一、原因分析目前我们国内许多企业也开始逐步认识和推广SPC，但并没有达到预期的效果，为什么呢？究其原因，主要可以分为以下几点：1、企业对SPC缺乏足够的全面了解2、企业对实施SPC的前期准备工作重视不够3、未能有效地总结和借鉴其他企业的经验二、改进对策针对以上原因，要保证SPC实施成功，企业应重视如下几方面的工作：1、领导的重视2、工程技术人员的认识和重视3、加强培训4、重视数据5、实施PDCA循环，达到持续改进统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。

质量管理体系中的统计过程控制质量管理体系是组织内用于确保产品和服务质量的一套规范和流程。

统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是质量管理体系中的一项重要方法，通过对过程中产生的数据进行统计分析，以实现质量控制和质量改进的目标。

本文将介绍质量管理体系中的统计过程控制的原理、方法和应用。

一、统计过程控制原理统计过程控制是基于统计学原理的一种质量控制方法，其核心思想是通过对过程中产生的数据进行分析和判断，来判断过程是否处于可控状态。

其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异性：在质量管理体系中，过程中的变异性可分为两种：随机变异和非随机变异。

统计过程控制主要关注随机变异，即过程中由于偶然原因引起的变异性，而不是由于非随机因素引起的变异性。

2. 稳态和非稳态：在统计过程控制中，过程的稳态是指过程在统计上呈现稳定的状态，即过程的平均值和变异性在一定范围内波动。

而非稳态则表示过程处于不稳定的状态，即平均值或变异性有大幅度变化。

3. 控制限：统计过程控制中使用的控制限是通过统计方法计算得出的，用于判断过程处于稳态还是非稳态状态。

常用的控制限有控制上限（Upper Control Limit，简称UCL）和控制下限（Lower Control Limit，简称LCL）。

二、统计过程控制方法统计过程控制方法主要包括以下几个方面：1. 过程可视化：通过绘制控制图（Control Chart）来展示过程中的数据变化情况。

控制图通常包括平均值图（X-Bar Chart）、范围图（R-Chart）、P图（P-Chart）和C图（C-Chart）等。

2. 采样和测量：在统计过程控制中，需要对过程中产生的数据进行采样和测量。

合适的采样方法和有效的测量手段可以确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据分析：通过对采样数据进行统计分析，计算出控制上限和控制下限，并绘制控制图。

同时，还可以利用统计方法分析过程中的变异性，找出产生变异性的原因，并采取相应的改进措施。

质量控制中的统计过程控制方法在现代生产与制造领域，质量控制无疑是一个至关重要的环节。

为了确保产品或服务的质量达到标准要求，质量控制必须采用一系列有效的方法和手段。

其中，统计过程控制方法是一种被广泛应用的方法，以其全面、科学的数据分析方式，帮助企业实现质量的稳定和持续改进。

一、统计过程控制方法的定义统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种通过对生产过程中的关键指标进行监控和统计分析，从而判断过程是否处于可控状态、是否符合标准要求的质量管理方法。

其核心在于通过收集、整理并分析过程数据，以便对潜在的质量问题进行预警和控制，从而避免缺陷品的产生。

二、统计过程控制方法的基本原理1. 参数控制图参数控制图是SPC最为常用的工具之一，它基于样本数据的收集和分析来对过程的稳定性进行判断。

通常，参数控制图包括均值图和极差图。

在均值图中，通过绘制样本平均值的变化情况，判断过程是否可控，是否存在特殊因素的干扰；而在极差图中，通过绘制样本极差的变化情况，反映了过程的稳定性和一致性，有助于及时发现异常变化。

2. 过程能力分析过程能力分析是通过统计过程的实际输出结果与设定的规格限制进行比较，评估过程是否具备满足规格要求的能力。

在过程能力分析中，常用的指标是Cp、Cpk和Pp等，它们分别用于衡量过程的潜在能力和实际能力。

通过对这些指标的计算和分析，可以进一步确定是否需要采取措施来提高过程的稳定性和一致性。

三、统计过程控制方法的应用领域统计过程控制方法广泛应用于各个生产与制造领域，尤其是对于重复性高、量大、周期长的生产过程，其作用更为显著。

1. 制造业在制造业中，通过SPC方法可以实时监测生产线上的各项指标，及时发现并纠正潜在的质量问题，以确保产品符合质量标准。

同时，也可以通过分析数据，找出生产过程中的瓶颈，进而实现生产效率的提升和成本的控制。

2. 服务业SPC方法在服务业中同样发挥重要作用，特别是对于与客户需求直接相关的服务过程。

SPC(Statistical Process Control)统计过程控制一、统计过程控制的基本概念⒈ 统计的概念统计（ Statistical ，简称 S ）：有目的地收集数据、整理数据、并使用相应的方法制图，列表与分析数据 的过程。

⒉ 过程 （Process ，简称 P ） ：在 ISO9000：2000 版中，过程的定义是一组将输入转化为输出的相互关联和相互作用的活动。

⒊ 控制（ Control ，简称 C ）： 所谓控制就是通过对图表与数据的分析研究，对过程的异常采取相应的措施进行监控的一种持续改进 的活动。

⒋ 统计过程控制（ SPC ）的涵义：统计过程控制（ Statistical Process Control ，简称 SPC ）是为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的 各个阶段进行评估与监察，建立并保持过程处于可接受的并稳定的水平，从而保证产品和服务符合 规定的要求的一种技术。

统计技术涉及数理统计的许多分支，但 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。

⒌ SPC 的特点：① 强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员； ② 强调应用统计方法来保证预防原则的实现；③ 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、整个体系出发来解决 问题。

SPC 的重点就在于 P （Process ，过程）。

⒍ SPC 的常用工具：① Cpk ：工程能力指数 ② QC 旧七大手法 ③ 管制图、控制图的形成原理 将通常的正态分布图转个方向， 使自变量增加的方向垂直向上， 将μ、μ+3σ和μ-3σ 分别标为 CL 、 UCL 、和 LCL ，这样就得到了一张控制图。

三、控制图在贯彻预防原则中的作用按下述情形分别讨论 :情形 1：应用控制图对生产过程进行监控，如出现图中的点子上升趋势，显然过程有问题，故异因刚 一露头，即可发现，于是可及时采取措施加以消除，这当然是预防。

统计过程控制的基本原理统计过程控制的基本原理统计过程控制，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。

下面是yjbys店铺为大家带来的关于统计过程控制的四个基本原理的知识，欢迎阅读。

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。

一、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。

二、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。

三、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。