统计过程控制（SPC）之计量型和计数型控制图的比较
定义/说明/要求/目的：
计数型数据是指：可被分类用来记录和分析的定性数据，计数型数据通常以不合格品或不符合的形式来收集。
计量型数据是指：定量的数据，这种测量值可用来进行分析。
单指是指：一个单独的数值，或对某一个特性的一次测量，通常用符号X表示。
泊松分布是指：一种离散型概率分布，应用于不合格数的计数型数据。适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如机器出现的故障数，一块产品上的缺陷数。
过程均值是指：一个特定过程特性的测量值分布的位置，即为过程平均值。
控制图能够用来监测和评价一个过程。
过程的数据是离散型的，则使用计数型控制图。
过程的数据时连续型的，则使用计量型控制图。
分析过程采用计量型控制图；欲将过程分类，则采用计数型控制图。
检查表：
谈统计技术在质量管理中的应用 西安普天通信设备厂王清华 摘要： 企业质量管理就是全面质量管理。企业的全体职工及有关部门同心协力，把专业技术、经营管理、数理统计和思想教育结合起来，建立起产品的研究、设计、生产、服务等到全过程的质量体系，从而有效地利用人力、物力、财力、信息等资源，提供出符合规定要求和用户期望的产品或服务。统计技术的应用对于全面质量管理的有效实行起着举足轻重的作用。 关键词： 质量管理全面质量管理统计技术统计过程控制 Abstract： Enterpr ise’s quality management is total quality management.All the departments and staff are of one mind, and combining professional skills,management,statistics,and mentality education together to establish the complete quality system which includes research, design,manufacture, and service.That will use our human resource,material resource,financial recourse,and information efficiently to provide the products and service that reach the requirements and customers' anticipation.The statistics technology will be significant to the practice of total quality management. Key Word： Quality Management Total Quality Management Statistics Technology Statistical Process Control
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。
★★★ 质量管理实践 五大工具实施系列之 SPC统计过程控制实施规范 2019-12-23 编制: 周小东 本规范符合最新IATF16949 2016标准要求； 本规范引导企业如何正确实施SPC统计过程控制分析作业。
1.目的 通过实施统计过程控制，评估产品要求的符合性、过程和产品的特性及趋势、供方产品、过程能力是否达到规定要求，以便及时采取对策预防质量不良的发生，同时寻找改进的机会。 2.范围 本规定适用本公司所有的零部件产品的所有过程。 3.术语与定义 3.1工序能力：指工序处于受控状态或稳定状态下在加工精度方面的实际 能力，过程能力体现了过程稳定地实现加工质量的范围。 3.2工序处于受控状态或稳定状态：指工序的分布状态不随时间的变化而 变化。 3.3 工序加工能力：指工序质量特性的分散（或波动）有多大。 3.4 工序能力指数：即（CP&CPK），产品的公差与工序能力的比较指标值， 它表示该工序能力对产品设计质量要求的保证程度。 3.5 CMK：Machine Capability Index的缩写，称为设备能力指数。 3.6 PPK：Process Performance Index的缩写，过程性能指数。 3.7 CPK：Complex Process Capability index 的缩写，过程能力指数（调 整修正工序能力指数）。 3.8 SPC：Statistical Process Control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。 4.引用标准条款
基于数据挖掘的统计过程控制项目研究 统计过程控制(Statistical Process Control)是一种借助数理统计方法的先进质量管理和控制技术，以过程的稳定性为主要目标，强调全过程的预防，能够有效地降低产品的不合格率，从而降低生产成本。近年来SPC技术在国外的应用已经非常广泛，已经成为提高企业管理的有效工具，通过SPC 方法运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到保证产品质量和生产精细化的目的。目前SPC 在国内烟草企业的生产过程应用在生产管理和统计数据分析中大多只停留在现场的监控，和事后数据罗列。大部分还停留在使用MiniTab软件，或应用Excel 表格中的一些简单SPC统计功能。只能进行事后分析和处理，数据处理滞后且效率较低，不能达到实时监控。本文基于数据挖掘(data mining) SPC项目应用，利用数据挖掘理论识别卷烟生产关键工序，从大量数据中获取有效的、稳定模式的生产过程数据，对其进行分析建模。进行软件开发，采用面向多对象的思想，将制丝生产中所有质量特征经过检测仪器实时检测后，转换为计算机能识别连续型的随机变量数值，进一步更好的应用实时数据指导生产。首先，介绍了我国烟草行业的概况和研究背景，论述了国内外相关技术的发展状况和研究状况，阐述了本课题的研究内容和意义并探讨了SPC及数据挖掘的原理及发展。其次，进行了数据挖掘SPC质量控制系统设计。主要内容包括青岛卷烟厂企业信息化现状，确定实施SPC背景，及实施项目的软硬件基础。再次，进行了数据挖掘SPC系统在关键工序中的应用。根据业务相关需求设计了可行的数据挖掘的功能模型及算法、系统架构及其实现，包括具体的功能的实现，主要是在混丝加香段
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。 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可以为企业带来的好处 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； 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：
SPC的作用 第一部分问题分析 F集团是国内一家大型摩托车民营企业集团，已经有10年的历史。集团下属摩托车发动机公司、摩托车整车公司、摩托车研究开发中心等二十几家公司，遍布国内外。集团年销售总额已经达到47亿元。 F集团期望通过第二个十年的发展，成为中国摩托车行业的领袖，并在世界摩托车行业确立比较领先的地位。 对于国内摩托车市场的激烈竞争，集团总裁Z先生认为：只有打破低层次上的同质化价格竞争，才有可能走出困境，实现发展的抱负。因此，Z非常重视产品的质量，极力强调质量在差异化战略中的特殊重要地位。 1999年，在Z总裁的强行推动下，集团下属的主要公司都已经通过了ISO 9000质量体系认证，并且根据Z的要求，这些公司广泛地使用了SPC方法。但是时间到了2001年，Z发现，这些公司的质量问题仍然很多，最使Z不能容忍的是以前发生的问题总是在重复发生。Z请来一位质量专家G，让G帮助解决这个难题。 Z提出了两个问题： 一是为什么我推行了两年多的SPC，却看不到效果呢？ 二是SPC到底有没有用？ G先采取了调查的方法。他在发动机公司了解情况，质量部部长拿出资料，显示了各种产品的合格率，并解释说：“今年的指标是94%，您看，虽然实际的合格率有一些波动，但是平均已经达到了95%还多一点。”质量经理面带困惑地打断他说：“是呀，指标没问题，可是客户的抱怨不断，我天天都是焦头烂额！”G问道：“那么，合格率是怎么统计出来的？”部长说生产部门有统计资料。 于是他们一起来到生产部，那里的看板上贴满了各种统计数据表和直方图、柱图、饼图，而且全部都是电脑打印出来的彩色的图片，就如下面这张图一样： 生产部长给G展示，他们为了应用SPC方法，已经配备了3台电脑、2名统计员和1名分析员。分析员是一位聪明伶俐的女孩子，当她知道G对她的工作内容很感兴趣的时候，显得略为紧张，不过更多的是兴奋（后来她告诉G，除了统计结果，他的部长从不曾关注过她的工作内容），G问她：“那些图表用来做什么？知道为什么要这样做吗？”她说：“这个我知道，是为了统计合格率，因为质量部要求我们上报这个数据，每个月还要考核呢。”G问质量部长：“是这样吗？”质量部长说：“是的。因为集团质量管理部门就是这样要求我们的。”G查阅了分析员的电脑，发现她的电脑里面保存了完整的质量问题数据，比如，测试部每天分类汇总的测试过程发现的各个型号发动机的漏油、碰划伤问题，生产线上的巡检员每天分类汇总的各种装配问题。G对质量经理和质量部长问道：“这些数据谁收集？除了分析员这里，还需要报给哪个部门或人员？你们知道这些数据吗？”他们回答说：“有文件规定测试
课程教学指导书 课程名称：生产与运作管理 教材：《现代生产与运作管理》丁慧平、俞明南主编，中国铁道出版社 参考书：《生产与运作管理》刘丽文著，清华大学出版社 《生产与运作管理》武振业、周国华等编著，西南交通大学出版社 第一章现代生产运作管理概论 1. 掌握生产运作管理的概念。 2. 熟悉生产运作管理的作用和意义。 3.熟悉生产运作管理的研究范围和内容（生产运作过程和 生产运作系统）。 4. 熟悉制造业和服务业生产的区别。 5. 了解生产运作管理发展过程及新特征。 思考题：P16 第3、4、5题 第二章生产运营战略与竞争力 1. 熟悉企业战略与生产运作战略之间的关系。
2. 掌握生产运营战略的概念及其涉及的十个方面的决策。 3. 了解生产运作战略制定的影响因素，熟悉运营战略与产品寿命周期的关系。 4. 掌握生产运营战略的竞争要素。 5. 熟悉制造业企业和服务业企业的生产运营战略。 思考题：P39 第3、4题 第三章产品开发与设计 1. 熟悉产品决策的影响因素。 2. 熟悉新产品选择的评价方法。 3. 熟悉产品战略的制定时关于产品寿命周期预测和产品进入和占有市场的时机分析。 4. 掌握新产品开发设计的有关步骤并熟悉各环节的主要工作内容。 思考题： P58 第1、3、8题 第四章生产工程选择与工艺流程设计 1. 熟悉生产系统的类型、不同类型生产系统及工艺流程对竞争力的影响。 2. 熟悉工艺流程设计的概念。
3. 掌握影响工艺流程设计的因素并熟悉各因素之间的关系。 4. 熟悉工艺流程分析的内容。 5. 熟悉服务生产过程的特点，服务生产系统的设计和选择。 6. 了解服务生产流程图的内容。 思考题：P89 第1、2、4、5题 第五、六章质量管理 1. 从不同的角度和层次掌握质量的内涵。 2. 熟悉影响质量的因素与质量对企业生存、发展的作用。 3. 熟悉质量成本的含义及其构成。 4．了解质量管理理念，熟悉全面质量管理的基本思想，了解全面质量管理的构成要素和具体方法。 5. 了解ISO9000系列标准并熟悉ISO9000与全面质量管理的关系。 6. 了解统计过程控制（SPC）和抽样检验的基本方法。 思考题：（1）有一种说法，要想降低质量缺陷带来的成本， 就必须增加用于防范和鉴定的成本，二者是 相悖的。你认为这种说法有道理吗？有没有 可能在不增加预防和鉴定成本的前提下不
著名质量管理学家张公绪教授谈SPC “中国企业太需要spc了” ——访著名质量管理学家张公绪教授 对于行内人士来说，提起张公绪教授，人们自然就会想起他致力推行的SPC (英文Statistical Process Control的简称，即统计过程控制)，就会想到他在此基础上发展起来的SPD (英文Statistical Process Diagnosis的简称，即统计过程诊断)。当记者登门造访时，张教授更是语出惊人：“我们的过程管理与国外的先进水平 (六西格玛) 的差距是多少？对于国内的三西格玛企业而言是差2万倍，而对于国内的二西格玛企业而言则是差9万倍！如不迅速赶上，差距可能还会拉大。” “水平相差2万倍至9万倍并非危言耸听” 两万倍乃至九万倍的差距是怎样算出来的？张教授说，这是经过严格地科学比较得出的结论。他介绍说，世界著名的质量管理奖有三个：美国的波得里奇奖、日本的戴明奖和欧洲质量管理奖，这三个奖可以代表质量管理的国际先进水平。前不久中国质量协会借鉴上述奖项的评审办法也设立了全国质量管理奖评奖。可以以此作为我国质量管理总体现状的一个体现。而比较的指标则是四个奖项中均涵盖的内容项：领导和经营策略、资源管理、过程管理、信息、经营结果。把每个奖中的内容项放在天平上一一比较，这个天平就是六西格玛。 经过比较，领导和经营策略、资源管理、信息、经营结果这四项，我国企业和国际水平虽有差距但相去不远，而过程管理却是造成国际水平和我国企业之间天壤之别局面的重要因素。如说国际水平是六西格玛的话，我国企业的管理大致只处于三西格玛的水平，而六西格玛企业的质量水平较之三西格玛企业要高两万倍，较之二西格玛水平则要高九万倍！这主要是由我国企业过程管理缺乏科学方法、统计技术造成的。那么，是我国在这方面的研究水平落后于人吗？张教授说，非也，相反，我们在这方面的部分研究，例如SPD (统计过程诊断)，还处于国际领先地位。
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。
统计过程控制（SPC）在铸造过程中的应用研究 发表时间：2015-01-04T10:06:51.200Z 来源：《工程管理前沿》2014年第12期供稿作者：王法禄沙羽赵永永潘金锟杨甲龙[导读] 控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。 王法禄沙羽赵永永潘金锟杨甲龙 （中国重型汽车集团有限公司济南铸锻中心山东济南 250200） 摘要：文章介绍了统计过程控制（SPC）原理、控制图的原理、控制图的分类及选用，并简要探讨了统计过程控制（SPC）在铸造过程的研究应用。 关键词：统计过程控制（SPC）；控制图；铸造； 随着ISO9000：TS16949 质量管理体系标准在汽车行业的大力推广及应用，市场竞争也越来越激烈，对质量的要求也越来越高，作为TS 五大工具之一的统计过程控制（SPC）在汽车制造行业的应用也就势在必行。在铸造行业运用统计过程控制（SPC）对铸造过程进行数据化分析，科学判定过程中存在的异常点及异常波动，能够对铸造过程的过程趋势起到预警作用，防止过程异常波动而给企业带来损失。统计过程控制（SPC）作为质量控制的重要工具为企业提高产品质量，降低废品率，发挥着极其重要的作用。 1.统计过程控制（SPC）简介 二十世纪初期，由于市场经济的激烈竞争，传统管理方法已逐渐无法适应经济的发展，于是便产生了科学管理方法，统计过程控制理论开始成型。1942 年，为预防生产过程中不合格品的产生，美国贝尔电话实验室的休哈特应用数理统计方法提出了SPC （StatisticalProcess Control，统计过程控制）理论，二十世纪八十年代，日本经济迅猛发展，尤其是质量管理的进步，将统计过程控制的再一次的推入质量管理中，以美国为首的发达国家开始大力推行SPC，应用数理统计来预防不合格品的发生，将事后检验的观念转变为预防为主的预防观念。随着我国对SPC 研究的深入，SPC 开始在很多企业中得到应用。在国内外对SPC 的实践应用过程中证明，统计过程控制方法是保证产品质量，降低废品率的一种有效管理方法，它可运用各种控制图研究过程稳定性及工序能力，帮助我们分析影响产生质量问题的原因，将不合格品控制在一定限度内，使生产过程处于稳定状态，以预防为主的来提高产品质量，对指导生产有着极其重要的作用。 2.统计过程控制（SPC）基本原理 统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是指利用统计技术，对生产过程各个阶段进行监控，以达到改进与保证产品质量和服务质量，改善生产能力的重要方法。 2.1 过程控制系统 在生产过程中存在着影响过程稳定性的各种变差，而变差的来源可区分为普通原因和特殊原因，普通原因是那些始终作用于过程的多种变差来源，它最终产生一个稳定的且可重复的分布，使过程处于一个可预测的受控状态，特殊原因是引起的变差仅影响某些过程输出的因素，它是间歇发生的，不可预测的，最终会导致过程输出的不稳定；简单的统计过程控制技术能探测出影响过程的变差的特殊原因，通常由直接相关人员实施适当的局部措施就可解决变差的特殊原因，而解决变差的普通原因通常需要管理者从系统上采取纠正措施。整个过程在变差影响下需要过程控制系统来进行评估，它可以探测过程中出现变差的特殊原因，为过程提供统计信号，从而对特殊原因采取适当的措施来消除，使过程处于统计受控状态，这样我们便可以计算和预测其过程能力及过程性能。 2.2SPC 统计原理 统计过程控制（SPC）是以数理统计和概率论为理论基础，运用中心极限定理和3σ原则等原理；它们认为大量相互独立的随机变量近似服从正态分布，而产品的质量特性是由许多随机因素引起的，所以产品的质量特性服从正态分布；在正态分布重要结论中认为在μ士3σ(μ为分布数据的均值，σ为标准差)范围内包含质量数据的99．73%，如果能控制住这99．73%的质量数据，可以认为过程基本上是受控的、稳定的，统计过程控制技术主要工具控制图也是依据这一理论而提出的。它通过对质量特性的波动进行研究，建立控制图对过程的进行分析，判断过程质量是否存在异常波动，当过程质量状态不稳定和出现异常波动时，及时报警，以便我们查找原因，采取改进措施，从而达到持续改进和保证产品质量的目的。 2.2 控制图基本原理 控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。基本控制图如图1 所示， 图中包括中心线（CL），上控制限（UCL），下控制限（LCL），并有按时间顺序抽取的样本统计量数据的描点序列，CL、UCL、LCL均为控制线。在分析控制图时，数据点出界即判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则，若界内点排列不随机则判断为异常。一般在使用控制图时，判断异常的准则主要有： （1）数据点落在控制界限外或恰在控制界限上； （2）控制界限内的数据点排列不随机； （3）链：连续链，连续9 点排列在中心线之下或之上；间断链，大多数点在一侧；（4）多数点屡屡靠近控制界限（在2 一3 倍的标准差区域内出现）； （5）倾向性（连续不少于6 点有上升或下降的倾向）与周期性；
统计过程控制（SPC）及反应计划 （ISO9001-2015/IATF16949-2016） 1.0目的 通过应用控制图方法，对产品制造过程关键工序的主要质量特性/重要特性进行控制，及时发现异常因素并加以消除，确保工序处于稳定的受控的状态。 2.0范围 适用于公司生产过程各关键工序主要质量特性/重要特性的控制。 3.0术语及定义 3.1术语 σ标准偏差 CL 中心线 LCL 控制下限 LSL 规格下限 UCL 控制上限 USL 规格上限 SPC 统计过程控制 PP 过程实绩 CP 能力指数 CPk 稳定过程的能力指数3.2定义 计量型数据：可以连续不间断取值的数据。 计数型数据：不可以连续不间断取值的数据。 稳定性：不存在变差的特殊原因处于统计控制的状态。 规格限：本公司或由供应商或客户对相关过程或产品特性所定的控制界限。 变差：过程的单个输出之间不可避免的差别，原因可分成两类：普通和特殊原因。
4.0职责 4.1技术部 4.1.1 在制定控制计划中确定关键的工序参数或控制特性； 4.1.2 选取合适的控制图类型（如： X-R，np图），确定取样数量及测试频率； 4.1.3 计算持续的中心线和控制界限，包括对控制界限进行修订； 4.1.4 检查完成的控制图，分析其趋势/异常情形； 4.1.5 工序能力的研究。 4.2现场检验员和操作人员 4.2.1 按规范选取和检测样本并记录检测结果； 4.2.2 所测量取得的数据处于稳定状态下计算该管理项目的CPk值，判断其过程能力是否达到基本要求。 4.2.3 如CPk达到要求将其要求控制界限的控制图交与生产现场进行过程控制；如CPk达不到要求时，要求调整后再重新抽样作分析用控制图。 4.2.4 知会生产部或开发部失控情况。 4.3品质统计人员 4.3.1 根据开发部给定的上下控制界限的过程用控制图进行打点绘图。 4.3.2 当控制图反映出该管理项目达不到稳定状态时，及时报告生产部应和开发部一起判断缺陷或采取适当的纠正和预防措施使工序恢复控制，并跟进整改效果。 4.4品质部负责对统计过程控制作业进行指导、检查、跟踪及验证。 5.0工作程序 5.1均值和极差控制图( X- R图 )(附件二)
IATF16949与五大质量工具（APQP-PPAP-FMEA-SPC-MSA）运用 简介：众所周知，AITF16949的五大工具类课程，即生产件批准程序（PPAP 第四版2006）、产品质量先期策划和控制计划（APQP第二版2008）、潜在失效模式及后果分析（FMEA第四版2008）、测量系统分析（MSA第四版2010）、统计过程控制（SPC第二版2005）是IATF所推荐的配套工具类手册。... 广州开课；课程时长：2天；详细会务信息请登陆森涛培训网查看 适合对象： 管理者代表、质量部经理、其它与体系工作相关的人员及有志从事体系工作的人员;供应方与分承包方、品质主管、产品设计和过程设计工程师、设计部主管、工程部主管、品质管理人员、采购主管、生产主管等 课程介绍 【课程背景】 众所周知，AITF16949的五大工具类课程，即生产件批准程序（PPAP 第四版2006）、产品质量先期策划和控制计划（APQP第二版2008）、潜在失效模式及后果分析（FMEA第四版2008）、测量系统分析（MSA第四版2010）、统计过程控制（SPC第二版2005）是IATF所推荐的配套工具类手册。为了在中国推广和借鉴国际汽车工业质量管理先进经验，促进和提高中国汽车行业整体质量管理和质量保证水平，应广大学员的要求，本公司结合汽车行业多年工作的经验，特推出最新版五大核心工具培训课程，该培训班均由具有丰富汽车行业质量管理体系审核经验的高级咨询师授课，将结合深入浅出的案例阐述工具类课程在实际工作中的运用并有针对性的解答学员的疑难问题，充分保证教学质量。 【课程收益】 1、理解APQP的目的、原理、过程和方法；掌握APQP的知识和技能，能有效开展项目管理，具备担任新产品开发项目组长的能力；明了APQP、项目管理和状态报告的关系，以确保新产品的准时投产；具备应用APQP方法对现有产品和过程实施过程评估的能力，以实现产品和过程的标准化和持续改进。 2、理解PPAP过程和PPAP提交的差别；掌握需要和不需要提交的原则；明确每个提交项目的接受准则；了解主要顾客PPAP的特殊要求；通过案例和练习，获得第一手的PPAP范例和实际经验；具备组织试生产，成功完成PPAP提交的能力。了解掌握PPAP第四版的主要更新及改动。 3、掌握FMEA之根本精神和用意，了解可靠性工程是在设计规划阶段就可以加以规划和改善的，并运用实例，使学员有学以致用的机会，亲自直接领略FMEA之好处，并符合当代质量系统如 AITF16949/QS9000等。 4、理解SPC的基本原理和实践方法；了解过程变差及其评价方法，开展过程能力的评估；掌握基础的统计概念和SPC的基本步骤；建立均值、极差图和均值、标准差图，并能对控制图作解释。
质量成本管理国内外发展趋势及应用 【摘要】：质量是企业的生存之本，在市场经济日益发达的今天加强质量成本管理和控制对企业的发展具有重要的意义。质量既是企业获取和保持竞争优势的重要因素又是影响企业经济效益的基本组成要素，有效的质量活动必须以经济性为基础，这样有助于企业提高收益和保持持续竞争力。质量成本研究的最终目标不是得出相关质量成本信息而是为进一步推动质量改进工作，可以用于判定和支持每个产品或服务的重要活动领域中质量性能的改进、成本的减少，从而提高利润。 【关键词】：质量成本管理发展趋势；质量成本；质量成本管理 1 质量成本管理的发展历史 质量成本管理大体上可分为三个发展阶段： 1.1标准化质量成本管理 标准化质量成本管理主要是指1924 年以前泰罗的科学管理，其特点是依靠质量检验的专业化队伍，按照既定的质量技术标准进行事后检验和质量把关，以减少废次品。 泰罗认为：科学管理的中心问题是提高劳动生产率；为了提高劳动生产率，必须挑选“第一流的工人”；要使工人掌握标准化的操作方法，使用标准化的工具、机器和材料，并使作业环境标准化；为了鼓励工人努力工作，应实行计件工资制：工人和雇主必须认识到提高劳动生产率对双方都有利，应该加强协作；为了提高劳动生产率，应把计划职能同执行职能分开，改变原来的那种经验工作法，代之以科学的方法；为了提高工效，应实行职能管理。泰罗的这些观点成为科学管理理论的基础和核心内容。 1.2统计质量成本管理 1924年美国贝尔研究所休哈特运用数理统计的原理，提出了控制生产过程中产品质量，即后来发展完善的“质量控制图”和“预防缺陷”的理论。1931年，休哈特将自己陆续发表一些论文和所设计的质量管理方案以及质量控制图等汇集起来，出版了《工业产品质量的经济控制》专著，把数理统计方法引入了质量管理。到二次世界大战初期，当时军需品生产面临严重的问题；由于事先无法控制不合格品而不能满足交货期的要求；由于军需品大多数属于破坏性检验，事后全检不可能也不许可，美国国防部为了解决这一难题，特邀请休哈特道奇等有关人员研究并于1941-1942年先后制订和公布《美国战时质量标准》、《质量管理指南》、《数据分析与控制图法》和《生产质量管理由控制图法》，强制要求生产军需品的各公司，企业实行统计质量管理。此方法的优点，是可以起预防作用，缺点是要求数理水平较高。 统计质量成本管理发展过程：
统计过程控制，诊断和调整 一引言 (2) 二统计过程控制(SPC) (3) 1 什么是SPC (3) 2 SPC发展简史 (4) 三控制图 (5) 1 什么是控制图 (5) 2 控制图原理 (5) 4．控制图是如何贯彻预防原则的 (7) 5．控制图的分类 (8) 6 .控制图的演化与发展 (10) T控制图 (14) 四二元自相关过程的残差2 1 2T统计量和2T控制图 (14) 2. 残差2T控制图 (15) 3 .残差2T控制图的控制效果 (17) 4 残差2T控制图的适用范围………………………. .19 5 .结论 (20) 五．SPC的未来发展方向为SPD (21) 六．SPA理论的发展 (24) 七．结语 (24)
一引言 我们知道，任何制造产品总是经过设计、制造与检验，才能将合格的产品提供给使用者。根据传统事后质量检验方法，总是通过抽样检验各工序结束后的产品或最终制品，从而发现设计与加工过程中的问题，然后再反馈给相关部门进行改进。然而这时不合格产品已经生产出来，造成了一定的损失。为了避免这种损失，一个比较好的措施就是进行预防。问题主要在于如何及时发现问题。假定在生产加工过程的每一道工序都建立了一个简单易行的控制系统，一旦出现质量问题就能及时发现、及时纠正，不使不合格的半成品流入下一道工序，这样就可以避免出现大量的不合格品，从而达到预防的目的。 统计过程控制(SPC)是就是这样一个控制系统，它是一种借助数理统计方法的过程控制工具，它对产品的生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现工序偶然性因素出现的征兆，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。在产品的生产过程中，当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)；当存在偶然因素的影响时，过程处于统计失控状态(简称失控状态)。由于生产过程波动具有统计规律性，当生产过程受控时，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正是利用这一统计规律性对生产过程进行分析控制的。
G结语 本文将人工神经网络应用于统计过程控制中%提出了有局部竞争型复合神经网络的模式识别方式%并应用到生产实际之中"可对基本失效模式如周期&趋势等进行识别%对提高生产过程的稳定性%提高产品质量有着重要的意义" 参考文献 .韩立群R人工神经网络理论R设计及应用R北京+化学工业出版社% -00-R -G B%#$G(R>#% !^2 /! !10 /! 文章编号!2.-.a % 如果您想发表对本文的看法"请将文章编号填入读者意见调查表中的相应位置$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$’书讯’ 旋压技术与应用#北京有色金属研究总院建院^^周年系列丛书$赵云豪%李彦利编著%-002年.月出版邮购价+W]元书中阐述了普通拉深旋压&缩径和扩径旋压的变形特征,变薄旋压机理,变薄旋压工艺,特殊旋压工艺,旋压件质量控制,产品缺陷分析和消除措施,旋压设备及工装,工艺要素与变形,旋压技术实施,材料与产品,工艺实例"论述侧重实践与应用%可供从事旋压工作的研究人员&技术人员及相关专业的大专院校师生参考" 来款请寄+.00.0-北京市朝阳区望京路]号%机床杂志社收" !1- /! 智能工厂的发展现状与成功之道！ 近年来，智能制造热潮席卷神州大地，成为推进“中国制造2025”国家战略最重要的举措。其中，智能工厂（Smart Factory）作为智能制造重要的实践领域，已引起了制造企业的广泛关注和各级政府的高度重视。 本文将分析国内外智能工厂建设的现状与问题，智能工厂的内涵，以及推进智能工厂建设的成功之道。 一、国内外智能工厂建设的现状分析 近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多优秀制造企业都开展了智能工厂建设实践。 例如，西门子安贝格电子工厂实现了多品种工控机的混线生产；FANUC公司实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料，实现了最高720小时无人值守；施耐德电气实现了电气开关制造和包装过程的全自动化；美国哈雷戴维森公司广泛利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元，实现大批量定制；三菱电机名古屋制作所采用人机结合的新型机器人装配产线，实现从自动化到智能化的转变，显著提高了单位生产面积的产量；全球重卡巨头MAN公司搭建了完备的厂内物流体系，利用AGV装载进行装配的部件和整车，便于灵活调整装配线，并建立了物料超市，取得明显成效。 ▲德国MAN工厂 利用AGV作为部件和整车装配的载体 当前，我国制造企业面临着巨大的转型压力。一方面，劳动力成本迅速攀升、产能过剩、竞争激烈、客户个性化需求日益增长等因素，迫使制造企业从低成本竞争策略转向建立差异化竞争优势。在工厂层面，制造企业面临着招工难，以及缺乏专业技师的巨大压力，必须实现减员增效，迫切需要推进智能工厂建设。另一方面，物联网、协作机器人、增材制造、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。再加上国家和地方政府的大力扶持，使各行业越来越多的大中型企业开启了智能工厂建设的征程。 我国汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的企业对生产和装配线进行自动化、智能化改造，以及建立全新的智能工厂的需求十分旺盛，涌现出海尔、美的、东莞劲胜、尚品宅配等智能工厂建设的样板。 例如，海尔佛山滚筒洗衣机工厂可以实现按订单配置、生产和装配，采用高柔性的自动无人生产线，广泛应用精密装配机器人，采用MES系统全程订单执行管理系 一、各阶段的质量管理重点 二.数据的基本常识： ⒈数据的分类 ⒉收集数据的目的 ⒊收集数据应按注意的事项 ①有效数字 ②数字的修约规则 ⒋数据的几个重要特征： ①表示数据集中位置的特征数 ②表示数据离散程度的特征数：极差、方差、标准偏差（σ） ⒌标准差与平均值关系 三、关于SPC理解 SPC起源、背景 最新版本 SPC的变化 SPC的假设条件 统计资料的类型（计数、计量） 正态分布 中值、极差、标准偏差的计算 过程的变异 四、控制图--SPC质量控制的基本元素是控制图。 ⒈什么是控制图：(控制图原理：3σ原则) ⒉控制图的主要用途： 变异的本质：共同原因、特殊原因 管制状态SPC两个阶段：分析阶段，监控阶段 分析用的控制图主要目的： 管理用的控制图主要作用：充分体现出SPC预防控制的作用。 ⒊控制图的基本形式 控制图的种类及主要用途 (表) ⒋计量值控制图 ⑴平均值－极差控制图 ⑵中位数和极差控制图：案例： ⑶单值─移动极差控制图（X－Rs） ⑷平均值和标准偏差控制图案例： ⑸控制线的修订分析 ⒌计数值控制图 计数值控制图有不合格品率控制图(P图)、不合格品数控制图(Pn)图、单位缺陷控制图(u图)和缺陷控制图(C图)。 ⑴不合格品率控制图(P控制图) 主要用途 P控制图几种画法： 一是收集的样本大小n不等 二是对上述控制界限的计算进行简化， 不合格品率控制图（Ｐ控制图）画法：案例1：案例2： ⑵不合格品数控制图（Pn控制图）案例： ⑶单位缺陷数控制图（μ控制图） ⑷缺陷数控制图（C图） (例子) ⑸公差百分率控制图 ①什么是公差百分率控制图 ②中心线和控制界限的确定 ③公差百分率控制图的特点 ⒍控制图的观察分析 控制图与工序变化的分析和判断 ⑴工序稳定状态的判断 工序是否处于稳定状态，必须同时要满足两个原则 ⑵工序不稳定状态的判断 ①点子超出控制界限②点子处在警戒区内 ③点子在控制界限内，但点子排列有缺陷 ⒎控制图异常的处理 ⑴4种情况应重新计算控制界限并作控制图： ⑵控制图两种错误的分析 ⑶3σ控制界限的意义 ⑷质量特性与控制图的选择要考虑的6个方面： ⒏使用控制图的注意事项 ①分组问题、②分层问题、③控制界限的重新计算 课堂练习 五、工序能力分析 ⒈工序能力的含义：工序能力与生产能力、机械能力的区别 ⒉工序能力的数量表示： 为什么用6σ来表示工序能力？ ⒊工序能力与公差图 ⒋工序能力指数Cp及其计算 ①正态分布 ②双向允差，工序分布中心与规格中心重合（即无偏移的情况） ③双向允差，工序分布中心与规格中心有偏移 有偏移时工序能力指数用符号CPK表示：例: ④单向公差情况：只有公差上限TU时 单向公差情况：只有公差下限TL时：例: ⒌工序能力的判断及处置 ⑴工序能力判断标准 ⑵有偏离系数工序能力的判断标准智能工厂的发展现状与成功之道!
统计过程控制(SPC)重点在于什么
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