SPC是什么意思? SPC概述 SPC，统计过程控制（Statistical Process Control），是一个科学的，以数据为核心的质量分析和改进方法，已成为当前各行业企业对生产过程进行质量监控的标准方法之一。 今天，SPC的应用已经全面发展到了实时分析和响应阶段。企业通过对生产过程数据进行实时采集和分析，可以在产品出现质量缺陷以前就发现其变化趋势，并进行相应的调整和改进，从而避免产品的报废，降低了原材料及生产成本。 与传统的方法和手段相比，实时SPC更能够满足制造业企业规模化和自动化生产的质量管理需求。 SPC应用原理 在生产过程中，实际成品的规格参数的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是由一些随机性因素（不可避免的因素）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。异常波动是由系统性因素（可避免的异常变化因素）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最大化地避免和消除生产过程中的异常波动，SPC应用统计分析技术对生产过程进行监控，科学地区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，确保整个生产过程处于正常波动状态，从而生产出质量可靠、稳定的产品，降低由于异常波动所导致的原材料和时间成本浪费。 基于SPC理论，企业通过对产品生产过程中的各项质量相关数据进行实时地的采集和分析，可以随时掌控整个生产过程的稳定状态和质量水平。 在实际生产中，企业一般拥有了两个重要的质量管理目标——控制限（Control Limits）和规格限（Specification Limits）。其中控制限是由企业整体的生产能力所决定的，代表着企业的实际生产水平；规格限则来自于客户对于产品的标准要求。只有控制限优于规格限，企业才能为客户生产出品质可靠的产品。 如果生产过程中的质量数据值介于控制限以内，那么表明生产过程处于正常的状态。在控制限的范围内，质量数据值也会存在一定的变化，但是这些基本上是由于不可避免的正常因素波动所导致的。如果数据值处于控制限之外，那么这表明生产过程中存在了非正常的因素，需要企业对生
本手册所描述控制图的选用程序 第Ⅰ章
持续改进及统计过程控制概述 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。我们必须寻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，并将顾客满意作为企业的主要目标。 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基本的统计方法。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管理人员。对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基本方法的参考文献。本手册并没有包括所有的基本方法。附录H所列的参考文献或手册中阐述了其他的基本方法(例如：检查清单、流程图、排列图、因果分析图等)及一些先进的方法(如其他控制图、试验设计、质量功能展开等)。 本书所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。本手册的第1章阐述了过程控制的背景知识，解释了一些重要的概念：如变差的特殊及普通原因，并介绍了控制图，这个用来分析及监控过程非常有效的工具。第Ⅱ章描述了构造和使用计量型 数据控制图表(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)的几种控制图：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，如何使用控制图的流程图、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，需进行六点说明： 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很容易的。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基本概念适用于任何领域，可以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、浪费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料管理(运送时间)。本手册重点放在车间应用中。鼓励读者参考附录H中的参考文献应用于行政管理及服务中； 3．SPC代表统计过程控制，不幸的是在北美统计方法常用于零件而不是过程。应用统计技术来控制输出(例如零件)应仅仅是第一步。只有当产生输出的过程成为我们努力的重点，这些方法才能在改进质量，提高生产率，降低成本上发挥作用； 4．尽管本书的每一点是通过已完成的例子来说明，要真正理解这些知识需要进一步与过程控制实际相联系。研究读者自己的工作场所或相似部门中的实际例子是对本书的重要补充。然而，现有的过程信息不能代替实际工作经验； 5．本书可看成应用统计方法的第一步。它提供从经验中得到的法则，这些法则在许多
SPC名词解释 准确度Accuracy 成品改善ActiononOutput 制程中对策ActionontheProcess 人员变异AppraiserVariation 计数值AttributeData 平均数Average 中位数平均AverageofMedian 全距平均AverageofRange 标准差平均AverageofStandardDeviation 平均数－全距管制图Average-RangeControlChart 二项分配BinomialDistribution 平均数－标准差制图Average-StandardDeviationControlChart 中心线CenterLine；CL 中央极限定理CentralLimitTheorem 管制界限ControlLimITS 持续改善ContinualImprovement 管制图ControlChart 分散Dispersion 管制计划ControlPlan 计件CountbyPieces 计点CountbyPoints
关键制程特性CriticalProcessCharacteristics 共同原因CommonCause 每百万缺点数管制图DefectPartsPerMillionControlChart 分配Distribution 关键产品特性CriticalProductParameter 仪器变异EquipmentVariation 连续随机变数ContinuousRandomVariable 估计平均数EstimatedAverage 离散随机变数DiscreteRandomVariable 单位缺点数DefectsPerUnit 单位缺点数管制图DefectsPerUnitControChart 指数分配ExponentialDistribution 估计不良率EstimatedProcessPercentDefectives 次数分配FrequencyDistribution 估计标准差EstimatedStandardDeviation 漏斗实验FunnelExperiment 高级统计方法（Advanced Statistical Methods）： 比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。 计数型数据（Attributes Data）： 可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析（参见计量型数据）。
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
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
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 SPC(质量管理与控制) 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。SPC强调以全过程的预防为主。 编辑本段 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。 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。
SPC 概述Statistical Process Control
SPC Introduction 统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)? ? Statistical ... ?统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。 Process ... ?反复性的事情或者阶段 (SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer) Control ... ? Process正在变化的事实早期警报。 警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间 (管理图 : 随着时间工程散布的变化) SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。 2
SPC 的发展历史 SPC 的特征：控制过程，防患于未然。 重点在于预防
?電視機彩色密度 投机?美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格?日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標
製程- 產品-顧客 產品 (Output) Measurement 製程(過程)(Process) 展開 特性 特徵 顧客 滿意 Man Machine Material Method Environmental 4M1E
製程，程序 影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合 管制，控制 確保達到要求標準,必要時採取矯正行動 何謂製程管制 (程序控制) 工作 結果 原材料 方法 環境 機器 人員 原因 手段 特性 目的
SPC是什么？ (2011-04-22 12:26:25) 分类：实验数据处理 标签： 杂谈 SPC是什么？SPC为什么可以降低企业次品率、提升产品质量？为什么越来越多的企业采用SPC进行质量控制？有什么简便而有效的工具可以使企业轻松使用SPC进行质量控制？以上问题作简单论述。 一、SPC简介 统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。 使用SPC技术，管理者可以清楚地知道：这个过程稳定吗？它处于控制状态吗？这个过程的能力足够吗？根据问题的答案采取适当措施以纠正或维持过程现状，从而使过程持续稳定地提供合格产品。SPC技术的出现之前，质量管理就是检验，抓质量就是把好检验关，这样纯粹的检验只能发现和剔除不合格品，而不合格品被发现时，其损失已经造成。即便是采取措施，也只能是“亡羊补牢”。越来越多的内部损失和售后投诉索赔让企业不堪重负。SPC技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，从而大大降低了企业的生产成本，同时也为企业赢得了更多的定单和更好的商誉。 近十几年来，随着信息技术的飞速发展，使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件来轻松的实现，从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。正是由于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也将其作为ISO9000族质量体系认证的一个要素；美国三大汽车工业集团的QS9000认证也将SPC列为一项重要内容；同时，在企业中大力推行的全面质量管理（TQM）工作中，SPC也由于它特有的
在我国SPC理论的应用还没有普及。随着市场竞争的日益激烈，企业要想加入全球产业链之中，就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量管理，世界许多大公司不仅自身采用SPC，而且要求供应商也必须采用SPC控制质量，SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具和质量保证手段，也是利用高新技术改造传统企业的重要内容。那么，SPC定义是什么？SPC即统计过程控制。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。正常波动是偶然性原因（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。 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。 主要是反映连续的单值数据随时间的变化。使用范围在过程的特性值较少，每次都只能够得到一个数据。I-MR图由于使用个体数值，与X bar-R图比较更易受干扰。比如我们要记录车辆来回AB两点的时间是否受控，可以记录一系列连续的数据值进行I-MR控制图分析。 以上内容便是普遍理解的SPC定义。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。
R I CHEER SPC- 统计过程控制系统 “全厂的各个机台是否有能力保证制造出来的都是合格品？模具、机器是否正出现异常？”等等这些问题是我们一线管理者最为关心的，但也是最没有准确把握的，往往是在出了不良之后考验我们的“救火”能力。“救火”能力再强损失也已经发生，R I CHEER SPC通过实时解读生产过程数据，监测制程的异常波动，在异常的初期就发出报警，防止不良品的产生，避免损失！ 简单——推行SPC的基础 很多的企业都曾尝试过推行SPC，甚至于把它作为一项日常数据分析工作能过Excel或其它工具在做，但是效果普遍不如人意！往往成了应付客户的 工作。为什么？ 其实，主要原因有： （1）源头的数据不准确，信息滞后，基于它所作的分析当然无效。 现在很多公司先将数据记录在纸上，然后让文员将数据入录到Excel或系统中——工作量大、重复劳动，而且数据容易被输错或故意作假。 （2）SPC使用不当、分析过程不正确，得出的结果就是误导。 常见的错误有： ●控制限不固定，输入一个数据计算一次控制限。 ●过程未受控，就固定控制限进行监控。 ●过程已改变，仍沿用旧控制限进行监控。 （3）使用不方便 需要人为地去查看数据点是否出现连续上升、下降等异常规则——费时、易错。 作为SPC的主要使用者一线的管理者如：QC、QE、PE等人，要求他们每个人都对SPC的理论、规则撑握得非常透彻——不现实！但理解不清楚则在使用过程容易犯以上的错误，导致所做的数据分析无效。这似乎是一个矛盾？ 当然不！在R I CHEER SPC中您将没有机会犯错！ 自动数据采集——减少工作量 R I CHEER SPC系统与供应链质量检验系统实现无缝联接，SCQ模块的检验数据在结果记
什么是SPC 作者：未知来源：网络点击数:80289 日期：2007-1-7 Q:什么是SPC？SPC是什么意思？ SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 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。正常波动是偶然性原因（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。 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。 SPC可以为企业带的好处 ....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： · 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；
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
SPC概述 1.1什么是SPC SPC是S tatistical P rocess C ontrol的简称，即统计过程控制。 SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。 1.1.22SPC的发展简史 SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能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，从而对生产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。 SPCD是S tatistical P rocess C ontrol and D iagnosis的简称，即统计过程控制与诊断,它是SPC发展的第二阶段。SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。 SPCDA是S tatistical P rocess C ontrol,D iagnosis and A djustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。 1.3SPC的特点 SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。 SPC强调用科学方法(统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。 SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程。 1.4SPC与ISO9000标准体系的联系 ISO9001:2000提出了关于质量管理的八项原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。其中，“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等管理工具的使用，有着密切的联系。以什么样的方法来对过程进行控制？以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性？是管理者首先应该考虑的问题。 SPC技术运用是对按ISO9001标准建立的质量管理体系的支持，制订ISO9000族标准的TC176，也为组织实施SPC制订了相应的标准（编号ISO/TR10017），该标准以技术报告的形
SPC简介 SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写,意为“统计过程控制” SPC或称统计过程控制。SPC主要是指应用统计分析技术对软件开发和测试过程进行实时监控，科学的区分出软件开发和测试过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对软件开发和测试过程的异常趋势提出预警，以便开发和测试管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在软件开发和测试过程中，缺陷率、生产率的波动是不可避免的。它是由人、技术、流程、工具、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。正常波动是偶然性原因（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，正常波动是稳定状态。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，使过程处于稳定状态。 SPC可以为企业带的好处 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： · 对过程作出可靠的评估； · 确定过程的统计上下限，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度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 · 提高劳动开发和测试率 · 提供核心竞争力 · 赢得广泛客户 · 更好地理解和实施质量体系
SPC操作手册 SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 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。正常波动是偶然性原因（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。 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。 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做到"事前"预防和控制，SPC可以：·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 ·提供核心竞争力 ·赢得广泛客户 ·更好地理解和实施质量体系