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判异准则1：有点子落在界外。
判异准则2：连续9点落在中心线同一侧。
判异准则3：连续6点递增或递减。
判异准则4：连续14点相邻点上下交替。
判异准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B 区以外。
判异准则6：连续5点中有4点在中心线同一侧的C 区以外。
判异准则7：连续15点在C 区中心线上下。
判异准则8：连续8点在中心线两侧。
但无一在C 区中。
管制图异常的处理：
4. CPK≥1.33，说明制程能力较好，需继续保持； 1.33≥CPK≥1，说明制程能力一般，须改进加强； CPK≤1，说明制程能力较差，急需改进。
管制图判异准则及异常处理办法
1．SPC管制异常时首先检查是否严格按作业标准（SOP）测试；如确定为物料异常时，工程立即反馈供应商，要求供应商到现场确认。
同时视情况对库存、在途等状态的产品制定相应措施（退货、返工）；
2．与供应商现场分析后，找到产生异常的原因；制定相应改善措施：修改模具、检修仪器、完善作业方法等；工程师需要到供应商现场确认改善措施完成效果或供应商提供有效的整改证据（样品、图纸等）。
3．SPC 产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC 管制图向管制异常相反的方向转变，说明对策有效。
SPC控制图判异标准及异常处理方法控制图介绍：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。
根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。
它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
控制图的分析准则：控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。
稳态是生产过程追求的目标。
那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。
判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：（1）连续25个点子都在控制界限内；（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。
为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。
若界内点排列非随机，则判断异常。
判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：（1）有点子在控制界限外；（2）连续7点同侧；（3）连续不少于6点有上升或下降的倾向（4）连续14相邻点上下交替（5）同侧连续多3点中有2点以上在在2倍的标准差外区域内出现（6）同侧连续多5点中有4点以上在在1倍的标准差外区域内出现（7）任一侧连续8点公布在±1倍标准差外（8）任一侧连续15点公布在±1倍标准差内管制图异常的处理：1．产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，是否严格按作业标准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情况严重，或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。
2．品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内（0.5~1小时）找到产生异常的原因，采用4M1E分析制程；如仍然无法找到根源，而且情况严重（如：P不良率大大超标），报告上级主管决定是否停线；品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因（制程、设计、材料或其它）。
控制图判异规则及异常处理机制01控制图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。
根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。
它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
02控制图的分析准则控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。
稳态是生产过程追求的目标。
那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。
03判稳准则在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：（1）连续25个点子都在控制界限内；（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。
为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。
若界内点排列非随机，则判断异常。
04八大判异规则八大判异准则是SPC控制图的重要内容，小编总结了三句口诀，三句话即可记住SPC控制图的八大判异准则！三句话23456，AC连串串（连增或连减）；81514，缺C全C交替转；9单侧，一点在外。
备注1、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）2、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）3、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）4、8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）5、9单侧（连续9点落在中心线同一侧）6、14交替（连续14点相邻点上下交替）7、15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）8、1界外（1点落在A区以外）解释23456，AC连串串（连增或连减）是指2/3、4/5、6分别对应A、C 连串串；即2/3A；4/5C；6连串。
81514，缺C全C交替转是指8、15、14分别对应缺C、全C、交替转；即8缺C；15全C；14上下交替。
SPC判异准则及异常处理方法SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种统计学方法，用于监控和控制生产过程中的变异性。
SPC判异准则及异常处理方法是在SPC中根据统计原理和实践经验，通过判断变异性的大小和特征，对生产过程中的异常情况进行识别和处理的一组准则和方法。
以下是关于SPC判异准则及异常处理方法的详细解释。
1.单点超过控制限：当其中一数据点超过了控制限（如平均值+-3倍标准差），则判定该点为异常点，需要进行进一步的调查和分析。
2.连续点在控制限同一侧：当连续9个数据点（或更多）在控制限的同一侧，即连续的点都在控制限的上方或下方，也被视为异常情况。
3.连续点递增或递减：当连续6个数据点（或更多）趋势性递增或递减，即连续的点呈现上升或下降趋势，也被判定为异常情况。
异常处理方法：1.确认异常情况：当SPC中的判异准则检测到异常情况时，首先需要进行确认。
确认的过程包括检查数据是否正确记录、仪器是否正常运行以及可能的人为误操作等方面。
确保数据的准确性和可靠性。
2.分析异常原因：在确认异常情况后，需要进行进一步的分析，找出异常的原因。
可以通过对异常数据点进行回溯追踪，了解数据采集和处理的过程，找出是否有不符合要求的环节。
也可以进行因果分析，通过探讨可能的原因和影响因素，找到导致异常情况的主要因素。
3.处理异常问题：根据分析结果，采取相应的措施来处理异常问题。
可以通过修复或调整设备，改进操作流程，培训操作人员等方式来减少异常情况的发生。
同时，还可以根据SPC方法的统计结果，进行数据的加权处理，降低异常数据点对整体变异性的影响。
4.不断改进：异常处理过后，应对整个过程进行总结和反思，总结异常情况的原因和处理方法的有效性，并将其纳入到改进措施中。
持续改进是SPC方法的核心理念之一，通过不断改进过程和系统，提高生产质量和效率。
除了上述的判异准则和异常处理方法外，还有其他的SPC判异准则和异常处理方法，例如：典型模式判异、自相关及偏自相关判异、均值偏移判异等等。
SPC管制图及其判异标准摘要：SPC可显示制程的现况，并可在制程中实时控制品质，究竟要如何实时、有效得知制程现况呢?我们可以从图表中立即得知，管制图就是一个好管道、好工具，由管制图可显示制程中的变异、可反映制程调整的效果、可指出制程最须改善之处。
管制图的定义一种用于调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态上所用之图。
管制图的分类1. 依用途可区分为：【解析用管制图】与【管制用管制图】•解析用管制图用于调查制造程序是否在稳定状态下•管制用管制图用于维持制造程序在稳定状态下2.依数据性质可区分为：【计量值管制图】与【计数值管制图】•计量值管制图所依据之数据，均属于由量具实际量测而得，如长度、重量•计数值管制图所依据之数据，均属于以单位计数者，如不良数、缺点数管制图的图表说明管制图中必须填入制程名称、品质特性(管制特性)、量测单位、规格值、平均值、最大值、最小值、管制界限、图表期间、抽样方法及测定者…等；管制界限的计算会因各图表之不同而有差异。
一般而言，管制中限(CL)以深色的实线表示，管制上限(UCL)及管制下限(LCL)以红色的虚线表示。
管制图的判读1.正常点子的动态管制图上的点子如属正常，其分布情形应该是随机而不呈有系统的顺序与排列方式，因此正常的管制图，其点子的动态是:A.多数的点子集中在中限附近B.少数的点子落在管制界限附近C.点子之分布呈随机状态，无任何规则可循D.没有点子超出管制界限外。
如下图所示:2. 不正常(不稳定)点子的动态•点子超出管制界限•连续7点以上同一方向(向上或向下)•连续7点以上在中心线单侧•注意是否有周期性的现象备注：以上 4 项判读方法为业界较常使用的法则。
附:SPC管制图软件免费下载。
SPC8种判异准则第一种判异准则是案件的事实，即对案件涉及的事实进行判断。
这包括查明案件的基本事实、争议事实和关键事实。
作为审判员，必须全面、客观、准确地评估案件的事实，避免片面、主观或不合理的判断，确保事实的真实性和客观性。
第二种判异准则是法律规定，即根据相关法律法规对案件所涉及的法律问题进行判断。
这包括理解、适用和解释法律条文，明确的法律意义和要求。
审判员应当具备扎实的法律知识和专业素养，正确运用法律规定，确保法律的正确性和公正性。
第三种判异准则是证据的质证，即对案件的证据进行质证和评估。
这包括确定证据的合法性、充分性和可信性，以及对证据中的矛盾、打消疑虑等进行解释和评估。
审判员应当合理运用法律规定，确保证据的可信性和可靠性，排除不实证据对案件的影响。
第四种判异准则是证据的采信，即对证据的采信与排除进行判断。
这包括对证据的采信范围、证据的价值和作用进行评估，以及对证据的排除、补充和重估进行抉择。
审判员应当根据法律规定和司法实践，恰当地采信与排除证据，确保审判的公正性和合理性。
第五种判异准则是法律条文的解释，即对相关法律条文进行解释和理解。
这包括理解法律条文的一般意义、特殊意义和法律制度等方面的要求，以及运用法律解释原理和方法进行解释和适用。
审判员应当根据法律规定和立法原意，进行正确的法律解释，保证判决的合法性和准确性。
第六种判异准则是案件的裁判标准，即依据法律和司法解释，对案件裁判标准进行判断。
这包括对法律规定、司法解释和相关判例的理解和适用，以及对案件裁判原则、要素和标准的评估和决策。
审判员应当根据法律规定和司法实践，恰当地确定裁判标准，确保判决的公正性和合理性。
第七种判异准则是案件的评估，即对案件的综合评估和判决。
这包括对案件的综合素质、法律效果和社会影响进行评估，以及对利益和公共利益之间的平衡和权衡进行决策。
审判员应当充分考虑各种因素和因素之间的相互影响，做出符合法律和公正的判决。
最后一种判异准则是案件的程序规定，即对案件的程序规定进行评估和判断。
SPC判异规则范文SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种管理和监控过程稳定性的质量管理方法。
SPC判异规则是用来识别过程中出现异常或超出控制限的模式或点。
这些规则可帮助管理者及时发现和纠正过程中的问题，确保产品质量符合标准要求。
以下是常见的SPC判异规则。
1. 单点超出控制限规则（One-point beyond control limits rule）这是最简单的判异规则，当一个点超出控制限时，即可认为过程出现异常。
此判异规则适用于稳定性较高的过程。
但需要注意的是，有时候一个点的超出可能是由于随机因素导致的，因此需要进一步确认。
2. 连续点落在同一侧规则（Runs beyond limits rule）连续点落在同一侧超出控制限，可能表明过程中存在系统性的偏移或变化。
这种情况下，应该检查系统是否需要进行调整或改进。
3. 趋势规则（Trends rule）趋势规则用于检测过程中的递增或递减趋势。
当连续的点呈现递增或递减的趋势时，即使点本身没有超出控制限，也应该引起关注。
此时可能需要对过程进行调整或修复。
4. 非随机分布规则（Non-random pattern rule）当点的分布不随机时，即存在特殊的模式，可能表明过程中存在系统性的偏离。
例如，在控制图中出现串珠、波浪、周期性等模式，都可能表明过程中存在问题。
5. 突变规则（Shifts rule）突变规则用于检测过程中的突然变化。
当连续的点突然出现跳跃或突变时，可能表明过程发生了突发事件或变化。
突变的原因可能是由于设备故障、材料变化或操作员失误等。
6. 相关性规则（Lack of correlation rule）相关性规则用于检测不同变量之间的相关性是否符合预期。
当两个或多个变量之间的相关性不符合以往的经验或理论预期时，可能表明存在未知的因素影响了过程。
以上是常见的SPC判异规则，这些规则可以根据具体的过程和需求进行调整和定制。
SPC控制图判异标准及异常处理方法
摘要: 控制图介绍：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。
根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。
它是统计质量管理的一种重 ... 控制图介绍：
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。
根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。
它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
[attach]113752[/attach]
控制图的分析准则：
控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。
稳态是生产过程追求的目标。
那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。
判稳准则：
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：
（1）连续25个点子都在控制界限内；
（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；
（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。
为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。
若界内点排列非随机，则判断异常。
判断异常的准则：
符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：
（1）点子在控制界限外或恰在控制界限上；
（2）控制界限内的点子排列不随机；
（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。
（6）连续14点中相邻点交替上下。
（7）点子集中在中心线附近。
（原因：数据不真实；数据分层不当）
为了方便记忆，下面总结了控制图判异的八个准则：
1、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）
2、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）
3、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）
4、8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）
5、9单侧（连续9点落在中心线同一侧）
6、14交替（连续14点相邻点上下交替）
7、15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）
8、1界外（1点落在A区以外）
如下图所示：
[attach]113753[/attach]
其中：UCL表示:规范上限 CL表示:均值 LCL:规范下限
管制图异常的处理：
1．产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，是否严格按
作业标准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情况严重，或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。
2．品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内（0.5~1
小时）找到产生异常的原因，采用4M1E分析制程；如仍然无法找到根源，而且情况严重（如：P不良率大大超标），报告上级主管决定是否停线；
品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因（制程、设计、材料或其它）。
3．SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC管制图向管制异常相反的方向转变，说明对策有效；恢复正常生产。
此过程必须严密监控。
CPK是反映制程能力的一个重要参数：
什么是CPK：CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
制程能力强才可能生产出质量、可靠性高
的产品。
制程能力指标是一种表示制程水平高低的方法，其实质作用是
反映制程合格率的高低。
制程能力的研究在于确认这些特性符合规格的
程度，以保证制程成品的良率在要求的水准之上，可作为制程持续改善的
依据。
而规格依上下限有分成单边规格及双边规格。
只有规格上限和规格
中心或只有规格下限和规格中心的规格称为单边规格。
有规格上下限与中心值，而上下限与中心值对称的规格称为双边规格。
当我们的产品通过
了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
指标说明：
如CPK≥1.33，说明制程能力较好，需继续保持；
如1.33≥CPK≥1，说明制程能力一般，须改进加强；
如CPK≤1，说明制程能力较差，急需改进。
