SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍
一、SPC概述
SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。
1.1 SPC的定义和发展历程
统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。
1.2 SPC的基本原理和方法
SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。
二、SPC在质量管理中的作用
2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用
SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎
贯穿了整个质量管理体系。首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。
2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用
SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。
2.3 SPC在质量控制和质量保证中的应用
SPC在质量控制和质量保证上也具有很好的应用。在生产过程中对重要参数进行实时检测和监控可以确保产品始终处于一个稳定的状态，从而保证产品质量的稳定性。同时，当生产过程出现异常时，及时调整参数，避免次品的产生，防止质量风险进一步扩大。
三、SPC的关键要素
SPC包括以下几个关键要素：
1. SPC相关的统计术语和量测方法
在SPC中，有几个统计量的概念非常重要。首先是平均值和标准差。平均值是一组数据的数值总和除以数据的数量，反映了数据的集中趋势；标准差是数据离散程度的度量，它表示每个数据点与平均值的偏离程度。其次，过程能力指数（CPK）是评估生产过程稳定性的重要参数。它衡量了生产过程在给定规格范围内产生的产品数量与超
出规格范围的数量之间的差异。最后，控制图是SPC的主要图形工具。它通过数据点的分布情况，帮助工程师快速识别过程中的问题并采取相应的措施。
2. SPC的数据图解和分析方法
SPC的数据图解和分析方法包括直方图、控制图和流程图。直方图可以用来描述数据集的分布情况；控制图则用于监控生产过程中的变异性，标准控制图包括X-图、R-图和S-图等；流程图则用于描述生产过程中的关键环节，显示各阶段的过程效率及质量水平。
3. SPC所需的数据收集和分析工具
为了运用SPC进行质量控制，需要有一个数据收集系统。这个系统应该能够自动采集并识别异常数据点，并生成控制图。同时，SPC 还需要一套分析工具，以便工程师可以追踪问题并实施改进措施。
四、SPC实践与实施
1. SPC实施的目标和意义
SPC的主要目标是提高产品质量和生产效率，降低生产成本。通过SPC分析，可以及时发现生产过程中的异常，从而避免缺陷品的产生和大量的机器停机时间；同时也可以帮助企业实现生产过程的稳定性。
2. SPC实践过程中应注意的事项
SPC的实践过程中需要注意以下几点：
（1）收集足够的数据。由于SPC所涉及的统计方法都是基于数据分析得出的，因此收集足够的数据是必要的。
（2）识别和修正问题。要保证SPC在生产过程中的有效性，必
须识别和修正产生异常数据点的问题。
（3）设置控制限。需要根据生产过程的前期数据，建立相应的控制限。这些控制限必须明确、准确，对于数据点的异常情况能有一个明确的界定和反应。
3. SPC实践效果的评估和改进
SPC的实践效果可以通过以下几种方式进行评估：
（1）CPK值的监控。CPK值越高，说明生产过程中的稳定性越高，质量问题发生的概率越小。
（2）产生缺陷品的数量。更少的缺陷品数量表明生产质量得到了提高。
（3）客户满意度的变化。客户满意度提高说明企业在满足客户需求方面有所进步。
同时，SPC也需要不断改进，以提高其实践效果。可以通过跟踪每个生产阶段的质量数据和过程数据来发现问题，并采取相应的措施进行改进。
SPC在现代质量管理中起着重要的作用，它不仅能够监测生产过程中的异常数据，还能够提高整个生产过程的稳定性，从而保证生产质量。同时，SPC也需要不断改进，以适应市场竞争对手的挑战和不断变化的生产环境。因此，SPC仍将成为现代质量管理中不可或缺的一部分。
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
质量管理与控制----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 SPC技术原理 SPC可以为企业带来的好处 实施SPC的两个阶段 SPC的最新发展 SPC生产统计过程控制 SPC统计过程控制 如何创建SPC系统 SPC的有效实施 SPC技术原理 SPC可以为企业带来的好处 实施SPC的两个阶段 SPC的最新发展 SPC生产统计过程控制 SPC统计过程控制
如何创建SPC系统 SPC的有效实施 企业为什么要实施SPC 展开 SPC统计过程控制 SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制 利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 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
SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍 一、SPC概述 SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。 1.1 SPC的定义和发展历程 统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。 1.2 SPC的基本原理和方法 SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。 二、SPC在质量管理中的作用 2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用 SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎
贯穿了整个质量管理体系。首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。 2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用 SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。 2.3 SPC在质量控制和质量保证中的应用 SPC在质量控制和质量保证上也具有很好的应用。在生产过程中对重要参数进行实时检测和监控可以确保产品始终处于一个稳定的状态，从而保证产品质量的稳定性。同时，当生产过程出现异常时，及时调整参数，避免次品的产生，防止质量风险进一步扩大。 三、SPC的关键要素 SPC包括以下几个关键要素： 1. SPC相关的统计术语和量测方法 在SPC中，有几个统计量的概念非常重要。首先是平均值和标准差。平均值是一组数据的数值总和除以数据的数量，反映了数据的集中趋势；标准差是数据离散程度的度量，它表示每个数据点与平均值的偏离程度。其次，过程能力指数（CPK）是评估生产过程稳定性的重要参数。它衡量了生产过程在给定规格范围内产生的产品数量与超
SPC统计过程控制 一．SPC统计过程控制概论 产品质量的统计观点认为，过程质量在各种影响因素的制约下，呈现波动（变异性），但过程质量的波动并非漫无边际，在一定范围内，过程质量的波动呈现统计规律性。 SPC(Statistical process Control)统计过程控制，就是根据过程质量的统计规律性这一原则，利用统计技术对过程的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。 SPC中的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法。一般而言，主要是指控制图的应用。 二．控制图定义 控制图（control chart）,又称管制图、休哈特图。是美国休哈特博士于1924年发明的。 控制图是区分过程中的异常波动和正常波动，并判断过程是否处于控制状态的一种工具。 三．控制图原理 过程处于统计控制状态时（也即受控状态），产品总体的质量特性数据的分布一般服从正态分布，即X~N（μ，б2）（注：μ——过程均值，б——过程标准差）。质量特性值落在μ±3б范围内的概率约为99.73%,落在μ±3б以外的概率只有0.27%,因此可用μ±3б作为上下控制界限,以质量特性数据是否超越这一上下界限以及数据的排列情况来判断过程是否处于受控状态,这就是控制图原理 若计叫心线为CL，上控制限为UCL，下控制限为LCL，则有 CL=μ UCL=μ+3б LCL=μ-3б 控制图的基本形式如下图所示 UCL CL LCL
四．控制图的种类 1按照用途分 （1）分析用控制图 分析用控制图主要用来分析： a过程是否处于统计稳态 b过程能力是否适宜。 如发现异常（过程失控或过程能力不足），则应找出原因，采取措施，使过程达到稳定。过程处于稳态后，才可将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。 （2）控制（管理）用控制图。 控制用控制图由分析用控制图转化而来。它用于使过程保持稳态，预防不合格的产生。 控制用控制图的应用规则：按规定的取样方法获得数据，通过打点观察，控制异常原因的出现——当点子分布出现异常，说明工序质量不稳定，此时应及时找出原因，消除异常因素，使工序恢复到正常的控制状态。 控制用控制图的控制线来自分析用控制图，不必随时计算。当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明 2按数据的性质分 按数据的性质分，控制图可分为计量控制图和计数控制图。 五．控制图的控制对象与应用范围 1控制图的控制对象 （1）质量特性 （2）质量指标 （3）工艺参娄μ±3б 2控制图的应用范围 （1）诊断：评估过程的稳定性。 （2）控制：决定某过程何时需要调整，何时需要保持原有状态。 （3）确认：确认某一过程的改进。 六．控制图应用的一般程序 （1）选定质量特性。 选定控制的质量特性应是影响产品质量的关键特性。这些特性能够计量（或计数），并且在技术上可以控制。（2）选定控制图种类 （3）收集预备数据。 预备数据是用来作分析用控制图的数据，目的是用来诊断欲控制的过程是否处于稳定受控状态，一般取K≥20组（4）计算有关参数。 （5）计算控制图中心线和上下控制界线
SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制 利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异统计过程控制（SPC）体系实施指南[1] 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。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。 SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。 编辑本段 SPC技术原理 统计过程控制（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。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的。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。 编辑本段 实施SPC的两个阶段 实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。 分析阶段的主要目的在于： 一、使过程处于统计稳态； 二、使过程能力足够。 分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测
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
是Statistical Process Control的简称统计过程控制 利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 编辑本段 SPC(2) soy protein concentrate，大豆浓缩蛋白。 在大豆压榨过程中的产品，比豆粕蛋白含量高，且更易吸收。 常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作。是理想的饲料原料。 SPC(3) 增量脉冲编码器， 编辑本段 SPC(3) 中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,同时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. 编辑本段
统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。它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。 1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。 2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。 3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。 4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。 5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。 利用管制图管制制程之程序 1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。 2.制订操作标准。 3.实施标准的教育与训练。 4.进行制程能力解析，确定管制界限。 5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。 6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。 7.绘制制程管制用管制图。
spc质量管理 SPC (Statistical Process Control)是指统计过程控制，是一种在生产过程中使用统计方法来监测和控制制造产品质量的方式。SPC与传统的控制方法不同，它通过对过程数据的分析，使生产过程更可控，从而达到提高产品质量、减少 浪费和成本的目的。下面我们将就SPC的原理和方法以及在质量管理中的应用做详细介绍。 一、SPC理论基础 1、过程变异 在任何时刻，一种生产过程的输出不能百分百相同。这种不同可以由多种 因素产生，包括异常的原材料、工艺变更、机器磨损、操作者错误等等。导致 输出中变异的因素称为特殊因素，也称为系统性因素。这种特殊因素变异是造 成过程差异的主要原因。 2、常规变异 除了特殊因素外，生产过程的输出也有常规变异。常规变异是指，即使没 有特殊因素，也会有一些小的差异在过程输出中出现。常规变异主要由不可避 免的自然因素或生产设备的某些功能限制引起。
3、SPC方法 SPC方法的核心是确定过程总体的变异范围，并确定过程中的差异是否在可接受的范围内。在某些情况下，它可以通过实施统计控制来消除这种变异。SPC方法可以有效地降低过程差异，提高产品质量，减少成本，增加可靠性，提高客户满意度。 二、SPC的应用范围 SPC方法可以应用于所有类型的制造过程，包括离散、连续、传统目视检验和自动化检验。以下是SPC可以处理生产过程的举例： •\t安装对象的物理特性：例如长度、宽度、高度、重量、颜色、性质等。 •\t材料特性：例如硬度、强度、韧性、导电性等。 •\t流体特性：例如温度、压力、流量、粘度等。 •\t机器特性：例如速度、功率、电流、温度、气压等。 •\t操作员特性：例如工作时间、工作速度、操作标准等。
SPC基本概念介绍 SPC(Statistical Process Control)，统计过程控制，是一种用于监控和控制生产过程的统计方法，通过对过程进行统计分析和数学推理，以实现过程稳定和质量改进的目标。SPC主要依赖统计学的原理和方法，能够提供数据和信息用于监控和控制生产过程的各个方面。 SPC的基本思想是通过对生产过程中的数据进行分析和控制，以实现预定的质量目标。SPC通过收集和分析过程数据，以确定过程的变异性和性能水平，并根据这些信息做出相关的调整和改进。SPC主要依靠统计概率理论和统计推断原理，通过收集样本数据来推断总体的特征和性能。 SPC主要有以下几个基本概念： 1.基本统计量：常用的基本统计量有平均值、标准差、极差等。这些统计量用于描述过程数据的集中趋势和离散程度，是SPC分析的基础。 2.过程稳定性：指过程在一段时间内的数据集合是否具有一定的稳定性。稳定的过程数据有助于进行SPC的分析和控制。通过控制图等方法可以判断过程的稳定性。 3.控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于监控和识别过程数据中的特殊因素和变异。常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等，通过这些图形可以检测和分析过程的异常情况。 4.规格限：规格限是指产品或过程在可接受范围内所能容许的上限和下限。规格限用于界定产品或过程的合格区域，通过与规格限的比较可以确定产品或过程的合格性。
5.随机变异与特殊因素：生产过程中的数据变异可以分为随机变异和 特殊因素引起的变异。随机变异是由于生产过程本身的不可避免的不确定 性引起的，而特殊因素是由于外界因素或人为因素引起的变异。 6.过程能力：过程能力表示了生产过程在规定条件下，能够满足规格 限范围内产品的比例。通过对过程能力的评估，可以确定过程的稳定性和 可控性，进而确定是否需要改进和优化。 SPC的应用可以追溯到20世纪初，起初主要应用于制造业，用于监 控生产过程中的质量变异。随着时代的发展，SPC的应用范围逐渐扩大到 各个领域，如服务业、医疗保健、金融等。SPC被广泛认可为一种提高过 程稳定性和质量水平的重要方法。 SPC的优势包括：能够通过分析和控制过程数据及时发现问题和异常，减少不良品数量和成本；可以提高生产效率和产品质量，降低生产过程的 变异性；可以为管理者提供决策依据，提高经营管理水平和决策效果；可 以加强与供应商和客户之间的合作，共同提高产品质量和交付能力。 总之，SPC是一种基于统计方法的过程控制和质量改进技术，通过分 析和控制过程数据，实现过程稳定和质量提升的目标。SPC在各个行业具 有广泛的应用前景，对于提高产品质量和生产效率，以及优化供应链和提 升企业竞争力具有重要的作用。
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。通过对过程能力的分析，可以及时发现并解决潜在的质量问题，以确保产品或服务的质量符合 要求。 3. 供应链质量管理：SPC可以应用于整个供应链中的各个环节，如 原材料的检验和供应商的评估。通过对供应链中的数据进行分析，可 以实现对供应商的有效管理和监控，提高供应链的整体质量水平。
质量管理五大核心工具之SPC 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。 【概念】 SPC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。 利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决之问题 1、经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。 2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。 3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。 分析阶段的主要目的在于： ∙使过程处于统计稳态； ∙使过程能力足够。 分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，做成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。 监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。 在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。
Spc统计过程控制 第一部分 1、什幺是SPC？SPC 是三个英文单词的缩写（Statistical Process Control），即统计过程控制是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到质量保证与质量改进的目的。在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。 SPC 的特点是：1.全系统的，要求全员参与，人人有责；2.强调用科学的方法来保证达到目的；3.SPC 强调全过程的预防为主；4.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。 SPC 要点：1.SPC 是运用统计学方法将过程的输出量和预先设定的控制界限进行比较，并分辨出通常原因和异常原因，从而在生产过程中进行质量控制；2.SPC 是预防行为，可针对问题的纠正措施提供有效的资源配置；3.SPC 是一系列的“事前”方法，它不仅是检测，而且是通过系统的分析、使用收集的数据，并以过程能力为基础，来预测过程的发展趋势。2、SPC 的发展史与质量管理的进展20 世纪二三十年代，美国贝尔电话实验室的休哈特（W.A.Shewhart）博士首先提出过程控制的概念与实施过程控制的方法，并于1931 年出版了“加工产品品质的经济控制”（Economic Control of Quality of Manufactured Products）之后，SPC 应用于各种制造过程改善便从此展开。今天的SPC 与当年的休哈特方法并没有根本的区别。当时SPC 并不流行，二次世界大战后期，美国开始在军工部门推行休哈特的方法，但应用并不广泛。战后，美国成为当时工业强大的国家，于是统计过程控制方法在1950～1980 年这一阶段内逐渐从美国工业中消失。反之，在战后经济遭到严重破坏的日本，白废待兴，提出了以产品质量为根本来提高竞争力，所以到美国请了戴明等人到日本指导品质，将SPC 的概念引入日本。SPC 在戴明的指导下，功能发挥的很不错，从1950 年到1980 年，日本跃居世界质量和生产率方面的领先地位。日本人为了牢记戴明的功劳，就在日本设立了一年一度的品质界最高奖项-----戴明品质奖，后来美国和台湾等地也采用日本的方式，设立了一年一度的戴明奖。在日本强有力的竞争之下，SPC 在西方工业发达的国家复兴，西方工业发达国家纷纷加以推行并把SPC 列为高科技之一。如美国从80 年代起开始推行SPC，美国汽车工业、钢铁工业等许多行业都推行了SPC。20 世纪人类跨入了以加工机械化、经营规模化、资本垄断化为特征的工业化时代。在整整一个世纪中，质量管理的发展经历了生产后检测、生产中使用SPC、在生产前进行产品和过程控制三个阶段.3、SPC 的作用 过程控制是为了确保满足顾客的要求而对过程所执行的一套程序和经过计划的措 施，使用控制图等统计技术来分析过程或其输出，以便采取适当措施来达到并保持统计 控制状态从而提高过程能力。 SPC 的作用主要体现在如下几个方面： 3.1 单纯从SPC 理论上分析对企业的益处，它具有经济性、预警性，能合理的使用企业 的设备； 3.2 从制造过程（制程）上分析对制程的功效，通过分辨共同原因和特殊原因，找出最 大质量问题原因，以便于工作更有绩效；生产过程能力指数（CPK）可作为改善前后简 单比较的依据，作为生产过程检讨的共同语言；减少报表处理工作量，增加了分析数据 的真实性、科学性，从宏观到微观全面真实地了解质量状况；建立一个技术、生产、质 管三个与质量有直接管理部门的沟通的平台。 3.3SPC 有利于维护过程控制和过程的稳定性，加强产品的可靠性和可维护性 3.4 理想的运做SPC 可以达到的做用可以用3W2H 来描述：找出什幺时候会发生异常 （When）；找出发生什幺具体异常（What）；分析出异常的原因（Why）；得出解决异常的方法（How）；建立起预防方案（How）。4、SPC 的基本理论基础 在SPC 中，虽然任何统计方法都可以应用的，但最常用的是控制图理论。现在将 SPC 的理论要点简单介绍如下： 4.1 产品质量的统计观点 产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一。它包括两部分的内容：1.产 品质量具有变异性：在生产中，影响产品质量的因素按不同的来源分可分为人员、原材
SPC的介绍及好处 企业为什么要实行 SPC : SPC是全球范围内制造业所信赖和采用的质量控制技术。半个多世纪以来，SPC的广泛应用推动了制造业的发展与繁荣。新世纪是质量的世纪，质量塑造未来，质量也是竞争的关键。在一些行业，应用SPC已经成为企业生存的基本需求。传统观念把检验作为质量保证的手段，只能事后判断，而应用SPC，能够把握先机，预防不合格品的出现，降低成本，提高企业运行效率。 SPC 强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC 不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制 SPC可以帮助企业： ·对过程作出可靠的评估； ·确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力； ·为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生； ·减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作； 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以： ·降低成本； ·降低不良率，减少返工和浪费； ·提高劳动生产率； ·更好地理解和实施质量体系。 建立SPC 的步骤： 1、确定制造流程：绘制制造流程图- 确定工序；制定品质工程表- 每道工序的质量指标是多少； 2、决定管制项目：哪些是可控制的项目，或者说哪些要素需要被监控；（比如说加工的长度，压铸后的重量等） 3、实施标准化：建立标准，确定管制项目的标准值，上、下限。 4、绘制管制图：根据收集的数据，结和实际，绘制不同的管制图。 5、分析制程能力：根据收集的数据，计算工序的制程能力指标是否符合要求。 6、分析问题：根据管制图的异常，分析产生异常的原因，这些异常是否在正常的波动范围之内，如果不是，要找出原因。 7、解决问题
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。这也是产生缺陷的原因。 2、波动的两种形式 分为正常波动和异常波动。用控制图区分后，才能决定对采取局部还是系统采取措施。 正常波动 产生原因：是过程固有的本性，是各基本因素自然波动的结果。 特性：是随机的、可预测的、不可控的、不可避免的。在控制线内按正态分布波动，是受控状态。 一般它对产品质量影响较小：样品特征值出现在正态分布正负3σ范围内的概率为99.73%[超出正负3σ 范围发生概率仅为0.27%]。 在技术上难以消除：因为他是目前资源/各因素固有的特性， 在经济上成本高也不值得消除：需要增加现有资源的投入。 举例：世界上没有两个完全一样的事物；手工插件时正时歪；调试值时大点时小点 异常波动 产生原因：是由系统原因造成的，当某因素自身出了问题，波动异常[超常或失常]时，致使相应的质量特性的波 动变的不随即- 异常， 特性：是不随机的、不可预测、是失控状态。它对产品质量影响很大，可通过SPC 提前预测发现， 举例：1、突变[换新人/心情差]、趋势[设备件磨损/动作趋于熟练] LSL 新观念 LSL 老观念 成 本 成本
基础统计过程控制 （SPC）
第一节持续改进及统计过程控制概述 一、预防和检测 使用最终检验，将不符合技术规范的产品剔除的方法来进行生产和质量控制是一种浪费。因为它允许将时间和材料等投入到生产无用的产品和服务中去。避免这种浪费的有效办法是预防。 二、过程控制系统（SPC） spc是一种反馈系统（或称闭环系统），如图3-1所示。 下面讨论4个重要概念。 1. 过程：是指产生输出的供方、生产者、人、设备、材料、方法和环境（4M1E）与使用输出的顾客之集合。 2. 有关性能信息：研究过程本质及其内在变化规律的信息。如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟，以及中止次数等过程特性是关心的重点。 3. 对过程采取措施：对重要的过程特性采取使之较少偏离目标值，使过程保持稳定，保持输出变差在可接受的界限之内的措施。这种措施是经济的。采取措施包括改变操作或改变过程本身基本因素。
4. 对输出采取措施：采取严格检测及剔除不合格品的措施。这种措施是不经济的。只作为不稳定或没能力的过程的临时措施。 三、变差的普通原因及特殊原因 由于机器、工具、材料、人员、维修及环境（4M1E）等原因，造成产品特性的变差。造成变差的原因分为普通原因和特殊原因。 1. 普通原因：它是具有随时间稳定分布的变差原因。是一种偶然性原因。只存在普通原因且不改变时，过程才是稳定的，可预测的。可称过程“处于统计控制状态”或简称“受控”。 2. 特殊原因：它的出现引起过程特性分布的变化。是一种系统性原因。当存在特殊原因时过程是不稳定的，过程输出是不可预测的。特殊原因有些有害，有些有利。应识别出来，使有害的消除、有利的永久保留下来。对一些成熟的过程，顾客可能特许让一些特殊原因存在，其前提是过程控制计划能确保符合顾客的要求，且不受其它特殊原因影响。 四、局部措施和系统措施 局部措施通常用来解决变差的特殊原因，通常是与该过程操作直接有关人员的责任，尽管有时要求管理人员介入。 解决变差的普通原因通常需要对系统采取措施。非直接操作人员所能解决，通常其责任在管理人员。 工业的经验：局部措施约占15%，系统采取措施约占85%。 正确采取措施十分重要。如需要采取系统措施时却采取局部措施，不但问题得不到解决，反而浪费时间、资源，造成损失。 五、过程控制和过程能力 1. 过程控制 过程控制系统的目标是对影响过程的措施做出经济合理选择。既不“过度控制”（不需要采取措施时采取了措施），也不“控制不足”（需要采取措施时不采取措施）。 过程控制系统的作用之一是：出现变差特殊原因时，提供统计信息，不存在特殊