统计过程控制SPC8

SPC_8种判异准则SPC（统计过程控制）是一种结合统计和数据分析的质量管理方法，用于监控过程的稳定性和控制产品的质量。

为了有效地判断一个过程是否发生了变化，并且有助于及时采取纠正措施，SPC中有八种常用的判异准则。

1. 极差判异准则（Range Test）：极差是指一组数据中最大值和最小值之间的差异，当一些样本的极差超过了设定的极差上限或下限时，就发生了极差异常。

极差过大可能是因为操作方法改变、设备故障或材料变异导致。

2. 一致性判异准则（Run Test）：一致性是指一组数据连续出现的相同结果，当同一个符号连续出现的次数超过设定的限制时，就发生了一致性异常。

一致性的出现可能是由于操作员的错误或机器的固有问题导致。

3. 均值判异准则（Mean Test）：均值是指一组数据的平均值，在SPC中常常用于判断处理过程中是否存在平均偏移。

当一个样本的均值超过设定的均值上限或下限时，就发生了均值异常。

均值异常可能是由于原材料的变化、机器调整不当、操作员技术水平等问题引起。

4. 均值差异判异准则（Mean Difference Test）：均值差异是指两组数据的均值之间的差异，在SPC中常常用于不同运营条件或不同设备之间的比较。

当两组数据的均值差异超过设定的差异上限或下限时，就发生了均值差异异常。

均值差异异常可能是由于不同设备或运营条件导致的。

5. 中位数判异准则（Median Test）：中位数是指一组有序数据中处于中间位置的数值，中位数判异准则用于判断一组数据是否存在异常，当一个样本的中位数超过设定的中位数上限或下限时，就发生了中位数异常。

中位数异常可能是由于样本中存在极端值或其他偏倚导致。

6. 偏度判异准则（Skewness Test）：偏度是指一组数据分布的不对称程度，正偏表示分布右侧比左侧更重，负偏表示分布左侧比右侧更重。

偏度判异准则用于判断一组数据的偏度是否超过设定的阈值，一旦发生偏度异常，可能是由于采样偏差或数据收集错误导致。

【8A版】SPC控制程序文件一、目的SPC（统计过程控制）控制程序的目的在于通过运用统计技术对生产过程中的各个阶段进行监控和评估，及时发现过程中的异常波动，采取相应的措施进行纠正和预防，从而确保产品质量的稳定性和一致性，提高生产效率，降低生产成本。

二、适用范围本 SPC 控制程序适用于公司内所有生产过程中关键质量特性的监控和控制，包括原材料采购、零部件加工、产品装配、成品检验等环节。

三、职责分工1、质量部门负责制定和维护 SPC 控制计划，确定需要控制的关键质量特性、控制方法、抽样频率和样本数量等。

收集和分析质量数据，绘制控制图，并对过程的稳定性和能力进行评估。

当发现过程异常时，组织相关部门进行原因分析，制定改进措施，并跟踪措施的实施效果。

2、生产部门按照 SPC 控制计划的要求进行生产过程的操作和监控，确保生产条件的稳定。

负责对生产过程中的设备、工装进行日常维护和保养，保证其处于良好的运行状态。

配合质量部门进行过程异常的原因分析和改进措施的实施。

3、技术部门负责提供生产过程中的技术支持，确定合理的工艺参数和作业指导书。

参与过程异常的原因分析，对工艺改进提出建议和方案。

4、其他相关部门按照职责分工，配合质量部门、生产部门和技术部门做好 SPC 控制工作。

四、工作流程1、确定关键质量特性质量部门根据产品的质量要求、客户的需求以及以往的生产经验，确定需要进行 SPC 控制的关键质量特性。

这些关键质量特性应能够反映产品的主要性能和质量指标。

2、制定控制计划质量部门根据确定的关键质量特性，制定 SPC 控制计划。

控制计划应包括控制项目、控制方法、抽样频率、样本数量、测量工具、控制图类型、控制限的计算方法、异常判定准则等内容。

3、数据收集生产部门按照控制计划的要求，在生产过程中对关键质量特性进行抽样测量，并将测量数据记录在相应的表格中。

数据的收集应保证准确、及时、完整。

4、绘制控制图质量部门将收集到的数据输入到统计软件中，绘制相应的控制图，如均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）、中位数极差控制图（XR 图）等。

统计过程控制（SPC）图4.11.1 什么是统计过程控制图SPC图或控制图是根据定期从一个过程中抽取样本的数据而按时间序列画制的图表。

而SPC图上的“控制限”表征了党过程处在稳定状态时过程的固有变差。

控制图的功能是通过检查控制图上所描的点同控制限的关系以评估过程的稳定性。

任何表征所关注的产品或过程特性的变量（计量型数据）或属性（计数型数据）都可以被描点。

对于计量型数据，控制图通常被用于监控基于过程中心的变化，另一个单独的控制图被用于监控过程的变差。

对于计数型数据，控制图一般被用于监控抽取自过程的样本的不合格品数或不合格品率。

传统的控制图被称为“修哈特控制图”。

同时还存在其他形式的控制图，它们适用于特定的使用环境。

例如“累积和图”，由于其对变差的敏感性而用于监控过程的微小变差，“移动平均图”（不加权的或加权的）被用于表征短期变量的趋势。

4.11.2 控制图的用途SPC图用于检测过程的变化。

所描的点，它可能是一个单独的读数或统计上的数值，如样本均值，被同控制限进行比较。

在最简单的情况下，一个描点落入控制限之外可能就意味着过程发生了变化，这可能是归于“可指明的”原因。

这意味着需要对产生“失控”读数的原因进行调查，并在需要的情况下对过程进行调整。

这将在长期上有助于保持过程的稳定和改进过程。

在控制图的使用中，通过增加额外的对描点和趋势的解释准则，可以产生对过程变化更迅速的反应和对微小变化的敏感程度。

4.11.3 收益除了以可视化的方式向使用者表征数据，控制图可以帮助使用者通过区分稳定过程固有的随机变差和那些可能来自“可指明原因”（例如可指明某个特定的原因）的变差来对过程变差进行适当的反应。

对“可指明原因”变差的及时发现和纠正可有助于过程的改进。

下面是控制图在与过程相关的活动中所发挥的作用和价值。

——过程控制：计量型数据的控制图可用于探测过程中心的变化或过程的变差以引发纠正措施，进而保持或重建过程的稳定性；——过程能力分析：如果过程处于稳定状态，控制图中的数据可以随后被用于计算过程能力；——测量系统分析：与反映测量系统内部固有变差的控制限相结合，控制图可以表明某测量系统是否有足够的能力来对某过程或产品的变差进行测量。

统计过程控制SPC是生产过程中控制稳定产出的主要工具SPC即统计过程控制（Statistical Process Control)。

SPC是美国美国贝尔实验室休哈特（Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理,目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。

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，产品的质量特征值的波动是不可避免的.它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。

波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。

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。

一、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,随机误差具有一定的分布规律,当过程受控时没有系统误差,根据中心极限定理，这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（μ,σ2）。

正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置,越往边缘个体数越少。

在正态分布正负3σ范围内,即样品特征值出现在（μ—3σ，μ+3σ）中的概率为99.73％，即超出正负3σ范围发生概率仅为0。

【统计过程控制SPC体系实施指南】统计过程控制SPC体系实施指南中的八个步骤有哪些？关键词：统计过程控制SPC体系实施指南导语：如今SPC应用广泛，我们从各种媒介了解到，许多企业对于统计过程控制SPC体系实施指南有强烈的了解需求。

图示：统计过程控制SPC体系实施指南要实施统计过程控制，我们需要对流程的输出进行检测和判断，利用图形和统计的方法来预测分析流程的输出是否能满足客户的要求。

统计过程控制SPC体系实施指南可以指导企业正确的进行质量管控，而运作中的八个步骤至关重要。

那么，统计过程控制SPC体系实施指南中的八个步骤有哪些？下面将做详细介绍：统计过程控制SPC体系实施指南的八个步骤是：1、识别关键过程：一个产品品质的形成需要许多过程（工序），其中有一些过程对产品品质好坏起至关重要的作用，这样的过程称为关键过程，SPC控制图应首先用于关键过程，而不是所有的工序。

因此，实施SPC，首先是识别出关键过程。

然后，对关键过程进行分析研究，识别出过程的结构（输入、输出、资源、活动等）。

2、确定过程关键变量（特性）：对关键过程进行分析（可采用因果图、排列图等）找出对产品质量影响最大的变量（特性）。

3、制定过程控制计划和规格标准：这一步往往是最困难和费时，可采用一些实验方法参考有关标准。

4、过程数据的收集、整理5、过程受控状态初始分析：采用分析用控制图分析过程是否受控和稳定，如果发现不受控或有变差的特殊原因，应采取措施。

注意：此时过程的分布中心（X）和均差σ、控制图界限可能都未知。

6、过程能力分析：只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力，当发现过程能力不足时，应采取措施。

7、控制图监控：只有当过程是受控、稳定的，过程能力足够才能采用监控用控制图，进入SPC 实施阶段。

8、监控、诊断、改进：在监控过程中，当发现有异常时，应及时分析原因，采取措施，使过程恢复正常。

对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因，提高质量降低成本。

SPC（统计过程控制）知识要点SPC是英⽂Statistical Process Control的字⾸简称,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收集的数据进⾏分析，并调整制程，从⽽达到改进与保证质量的⽬的。

SPC 强调预防，防患於未然是SPC的宗旨。

1- What：什么是SPCSPC：统计过程控制SPC说到底，就是⼀个图表，把⽣产过程中的数据，收集起来⽤图表的形式展现出来。

它的作⽤可以⼤致总结为：⽅便⼤家从图表中，找出有异常的数据。

跟进数据趋势，预见异常发⽣的可能。

数据异常后，做出相应的改善对策SPC本质上就是⼀种特殊的趋势图，不过SPC给他们起⼀个更有⽓质的名字：控制图。

当然了，控制图还要和普通的趋势图有差异的，具体表现为以下⼏点：1. 控制图都有上下控制线和中⼼线，UCL和LCL（具体会在6-How⾥⾯说明）2. 控制图的数据收集规则、数据分析的规则，更加的繁琐，更加的严格3. 控制图⼀定要有相应的改善输出2- Why：为什么要⽤SPC为了及时发现⽣产过程中，由特殊原因导致的异常，及时改善。

为了深⼊分析系统中的普通原因，进⼀步提⾼产品品质，为客户提供更好的产品。

（当成为⼀个⼯⼚的品质副总时，如何将⼀线数据浮上来，你会⾃然⽽然的想到SPC）在思考为什么要⽤SPC时，我们的观点和认知，是随着职位不断成长的。

不要硬逼着⾃⼰去理解SPC⼿册⾥，那⼗⼏页鸡汤式的SPC概述。

格局到了，⾃然就理解了。

但是SPC的作⽤是不会发⽣变化的，做就对了。

3- When：在什么时候⽤SPCSPC⼿册⾥⾯说，SPC只有在过程受控状态下，才能使⽤。

但是实际上，SPC就是⼀个图表，任何情况，任何产品，只要有数据就可以⽤SPC控制图。

只是它所体现出来的信息不同，使⽤者透过SPC发现问题的程度不⼀样。

举个通俗⼀点的例⼦。

张飞和关⽻出征沙场，张飞去探路。

张飞趴在地上，⽤听⾳识距离之术，听了半晌得出⼀个结论：敌⼈距离我们还有250⽶。

统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）随着科技的发展，产品的制造过程日益复杂，对产品的质量要求日益提高，电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一（ppm），乃到十亿分之一（ppb），仅靠产品检验剔除不合格品，无法达到这样高的质量水平，经济上也不可行，必须对产品的制造过程加以控制，在生产的每一步骤实施控制。

为了实现对产品的制造过程加以控制，早在20世纪20年代休哈特就提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图(controlchart)。

1931年休哈特出版了他的代表作：《加工产品质量的经济控制Economical Control of Quality of Manufactured Products》，这标志着统计过程控制时代的开始。

统计过程控制就是应用统计学技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的稳定水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种技术。

它包含两方面的内容：一是利用控制图分析过程的稳定性，对过程存在的异常因素进行预警；二是计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度，对过程质量进行评价。

统计控制图1．控制图原理导致质量特性波动的因素根据来源不同可分为人员（Man）、设备（Machine）、原材料（M aterial）、工艺方法（Method）、测量（Measurement）和环境（Environment）六个方面，简称5M1E。

根据对产品质量的影响大小来分，可分为偶然因素（简称偶因，Commoncause）与异常因素（简称异因，在国际标准和我国国家标准中称为可查明原因，Special cause, assignablecause）两类。

偶因是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去，如机器震动，环境温湿度的细微变化等。

异因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去，例如配件磨损等。

统计过程控制spc标准统计过程控制（SPC）是一种通过统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的质量管理工具。

它是一种基于数据和事实的管理方法，可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品和服务的稳定性和一致性，降低成本和提高效率。

本文将对统计过程控制（SPC）标准进行详细介绍，包括其定义、原理、应用、优势和实施步骤等内容。

首先，统计过程控制（SPC）是一种基于统计方法的质量管理工具，它通过收集和分析过程中产生的数据，来监控过程的稳定性和一致性。

SPC的核心理念是“了解过程，控制变异”，通过对过程中的变异进行监控和分析，找出引起变异的原因，并采取措施进行改进，从而实现过程的稳定和一致。

其次，统计过程控制（SPC）的应用范围非常广泛，几乎可以应用于任何一个需要稳定和一致性的过程。

它在制造业、服务业、医疗保健、金融业等领域都有着重要的应用价值。

例如，在制造业中，SPC可以用来监控生产过程中的关键参数，及时发现生产异常并进行调整，确保产品质量的稳定和一致。

在服务业中，SPC可以用来监控服务过程中的关键指标，提高服务质量和客户满意度。

此外，统计过程控制（SPC）的优势也非常明显。

首先，它可以帮助企业实现质量的持续改进，通过对过程中的变异进行分析，找出问题的根本原因，并采取措施进行改进，从而不断提高产品和服务的质量。

其次，它可以降低成本和提高效率，通过对过程中的变异进行监控和分析，及时发现问题并进行调整，避免资源的浪费，提高生产效率。

最后，实施统计过程控制（SPC）需要按照一定的步骤进行。

首先，确定需要监控的关键参数和指标，建立数据采集和分析的系统。

其次，收集和分析过程中产生的数据，找出过程中的变异和问题。

然后，找出问题的根本原因，并采取措施进行改进。

最后，持续监控和分析过程中的数据，确保过程的稳定和一致。

综上所述，统计过程控制（SPC）是一种非常重要的质量管理工具，它可以帮助企业实现质量的持续改进，降低成本和提高效率。

SPC八大原则范文SPC八大原则又称为SPC的基本原则，是指统计过程控制（Statistical Process Control）的八个基本理念和原则。

SPC是一种质量管理方法，用于监控和控制过程中的变异性，从而提高产品和服务的质量。

以下是SPC八大原则的详细介绍。

1.变异性的普遍存在性：SPC的第一个原则是承认变异性的普遍存在性。

任何工艺或过程中都存在着不可避免的变异性。

理解和接受这一事实是采取SPC的第一步。

2.基于统计原理的控制：SPC的第二个原则是基于统计原理的控制。

通过采用统计技术和方法，可以监测和控制过程中的变异性，确保过程处于控制状态，并及时采取纠正措施。

3.过程的稳定性优于产品的稳定性：SPC的第三个原则是过程的稳定性优于产品的稳定性。

通过确保过程的稳定性，可以获得一致的产品和服务质量，而不是通过调整和修复已经生产的产品来实现质量目标。

4.目标是预防而不是检验：SPC的第四个原则是目标是预防而不是检验。

SPC的目标是在过程运行中对变异性进行监测和控制，从而及早发现和纠正问题，预防不良品的产生。

5.持续改进：SPC的第五个原则是持续改进。

通过持续监测和控制过程中的变异性，并进行数据分析，可以发现改进机会，优化过程，提高质量水平，并实现全面质量管理。

6.以事实为依据的决策：SPC的第六个原则是以事实为依据的决策。

通过采集和分析数据，可以基于事实做出决策，而不是凭主观判断和直觉。

SPC强调数据驱动决策的重要性，以确保决策的准确性和可靠性。

7.持续培训和教育：SPC的第七个原则是持续培训和教育。

为了有效地应用SPC方法，组织需要持续培训和教育员工，使他们掌握SPC的基本概念、技术和实施方法，从而能够有效地使用SPC来监控和改进过程。

8.与供应商和顾客合作：SPC的第八个原则是与供应商和顾客合作。

SPC强调了整个供应链的合作和协作，通过共享数据和信息，与供应商和顾客密切合作，以实现过程的整体优化和质量的全面提升。

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）。