品质——SPC

SPC各项品质指标一、SPC应用到的一些专有名词二、品质指标的来源1、产品计量值的规格2、统计学名词（1）组距（R）：一组数据中的最大值减最小值。

R=MAX-MIN（2）平均数（Mean，但通常用Xbar或X表示）：把一组数据全部相加，再除以该组数据的个数。

X=（X1+X2+……Xn）/n（3）中位数（Median,通常用M表示）：把一组数据先按大小顺序排列起来，然后取最中间的一位。

如若该组数据为奇数，则取最中间一位，如若该组数据为偶数，则取中间两位的其中一位。

（4）方差（σ2，有时也用S来表示）：有该组数据中每个数据减实际平均数平方的和再除以该数组数据的个数（N）σ 2 = ∑（Xi-Xbar）2n-1（5）标准差（S）：可直接由方差开平方得来。

S=σ= [（X1-X ）2 +（X2–X）2+…+ （X n-X ）2] /（n-1）3管制界限（1）管制中心线（Center line）即实际数据的平均值（即Xbar）（2）管制上限（Upper Control Level, 缩写为UCL）由Xbar加上三倍的标准差（3）管制下限（Low Control Level, 缩写为LCL）：由Xbar减去三倍的标准差CL=XbarUCL=Xbar+3σLCL= Xbar-3σ4.品质指标工程能力指數(C Pk),是將工程能力的實力與規格相比較,做為判斷工程是否能制出滿足規格的制品.(1).制程准确度Ca(Capability Of Accuracy)Ca =（實際平均值－規格中心值）／規格公差的一半╳100%(X-μ) ×100%T/2規格公差(T)＝規格上限－規格下限＝Su－Si(2). 製程精密度Cp(Capability Of Precision)Cp =規格公差／６倍標準差= T / 6單邊規格時：=規格上限－平均值／３倍標準差或= 平均值－規格下限／３倍標準差(3). 製程能力指數C Pk = (1-K)T / 6δ = (1- Ca) ×Cp(δ表示標準差). 单边规格时CPK=CP工程能力有無之評價基準(4).百万分之不良PPM：有的叫DPPM，它是一个概率的概念。

了解SPC对品质管理的作用SPC（Statistical Process Control）是一种统计过程控制方法，它在品质管理中起着重要作用。

通过收集并分析数据，SPC帮助企业监控和控制生产过程，从而提高产品的质量。

SPC通过监控数据的变异性，帮助企业了解生产过程的稳定性和可预测性。

它利用统计方法分析生产过程中的不确定性，提供了一种量化的评估方法。

SPC可以检测生产过程中的特殊因素，如机器故障、工艺变化或操作错误，这些因素可能导致产品质量的不稳定。

通过实时监控和反馈，SPC可以帮助企业及时发现问题，采取纠正措施，避免次品率的上升。

SPC帮助企业识别和分析可能导致质量问题的根本原因。

它通过收集大量的数据，构建数据模型，并运用统计分析方法，帮助企业确定哪些因素对产品质量起主导作用。

通过定量分析，SPC能够指导企业采取控制措施，优化生产过程。

例如，当SPC分析结果表明某个关键因素对产品质量影响较大时，企业可以针对这个因素进行优化，从而提高产品的品质。

SPC还可以辅助企业进行实时监测和提升生产过程的能力。

通过收集和分析大量的实时数据，SPC可以检测到任何小的异常和偏差，并及时发出警报。

这种实时的监测和控制系统可以帮助企业快速反应，并采取相应的纠正措施，从而减少不合格产品的产生。

通过分析历史数据，SPC可以提供预测性分析，帮助企业优化生产计划，减少资源的浪费。

SPC还在品质管理中起到了提高生产效率和降低成本的作用。

通过对生产过程的精确控制和优化改进，SPC可以减少生产的变异性，提高产品的一致性和稳定性。

这样一来，企业可以减少废品率，提高产出率，并降低返工和再制造的成本。

SPC还可以帮助企业及时发现生产过程中的浪费和瓶颈，并提供相应的改进措施，增加生产效率和产能。

综上所述，SPC对品质管理起着重要的作用。

它通过监控和控制生产过程的变异性，帮助企业提高产品的质量，降低不合格产品的产生。

SPC还可以辅助企业分析产生问题的根本原因，并优化生产过程。

SPC基础理论及实际应用第一部分第一部分：：品质概念品质管制演进史一、操作者品质管制二、领班的品质管制三、检查员的品质管制四、统计品质管制(Statistical Quality Control, SQC)五、全面品质管制(Total Quality Control, TQC)六、全公司品质管理(Company-Wide Quality Control, CWQC)七、全集团品质管理(Group-Wide Quality Control, GWQC)第二部分：SPCSPC的起源与发展(二)(SPC)(Statistical Process Control ). SPC. SPCB. SPC(Q.C.)C.SPC. SPCSPC. SPCB. SPC UCLSPCD. SPC SPC. ------B.X- MR Chart ()NP Chart ()U Chart (). X-R Chart () 1. X-RR Chart.X()2. X-R2)K(K15---25)3)X R ΣRK(UCL)=R×D3x=R=X max-X minR=中心线5)X Chart ΣX i K (UCL)=X+A2RX=. X-MR Chart () 1.2. X-MR X-RX-R: (N=45)3. X-MR1XMR i= X i -X i-1 3)MR ChartM S MR i K-1(UCL)=D3MRMR=4)X ChartS X iK(UCL)=X+3X=MRMRd2d2. P Chart ()P Chart (N)UCL LCL2./(N)(N)UCL LCL3. P Chart1PD 1+D 2+D 3+D 4+--k N 1+N 2+N 3+N 4+--kP i==P=5)P Chart(UCL)=P+3P(1-P)P(1-P)N N. C Chart ()//1)(N)1-----D K3)C ChartD1+D2+---+D KK(UCL)=C+3 C=CC第三部分第三部分：：制程能力指数Cp&Cpk 基础理论每件产品的尺寸与别的都不同范围范围次数由分布图可与规格比较分布又可以通过以下因素来加以区分*位置*分布宽度(从最小值至最大值之间的距离)*形状(是否对称是否对称、、偏斜等)范围范围范围分布之中心倾向---准确度分布的散布状态--精密度精密度与准确度精密度准确度规格上限规格下限规格上限规格下限规格上限规格下限规格上限规格下限×√√√√×××：所以我们最希望得到的分布是：所以我们最希望得到的分布是既准确又精密相关的参数相关的参数：：XбLSLUSL S Mean 平均值Standard Deviation样本标准差Sigma 标准差--总体的标准差Upper Specification Limited规格上限Lower Specification Limited规格下限Cpu--Process Performance related to the USL能力指数上限Cpl--Process Performance related to the LSL能力指数下限CPK--Min(Cpl,Cpu)稳定过程的能力指数制程能力指数制程能力指数：：Cp--Process Capability工序潜能指数S=(Xi-X)-1n =1i n 2相关参数之计算公式相关参数之计算公式：：* 由于总体标准差永不可知，故而用样本标准差S 代替标准差бCp=USL-LSL6S*相关参数之计算公式相关参数之计算公式：：Cpk=Min(Cpl,Cpk)Cpl=3S X-LSL Cpu=3SUSL-X正态分布(Normal Distribution)∞-１б+１б-2б-3б-4б-5б-6б+2б+3б+4б+5б+6б+∞68.26%95.44%99.73%99.9973%99.999943%99.9999998%-3S +3SX USLLSLX-LSLUSL-XUSL-LSLCpu=3SUSL-X 3S3S6SCpl=3S X-LSL Cpk=Min(Cpl,Cpk)Cp=USL-LSL 6S1Cpk≥1.671.67>Cpk≥1.331.33>Cpk≥1.001.00>Cpk≥0.670.67>Cpk LSL USL LSL USL LSL USL LSL USL LSL USL2 3 4 5Cpk分布与规格之关系制程能力判断太佳可考虑缩小规格简化或降低成本理想，保持必须保持，需注意有不良品要改善不足警告合格应采取紧急措施非常不足处置No.sssss本公司要求当Cpk<1.33时必须有改善行动之计划时必须有改善行动之计划。

1以顾客为关注焦点：组织依存于其顾客。

因此组织应理解顾客当前和未来的需求，满足顾客并争取超越顾客期望。

2领导作用：领导者确立本组织统一的宗旨和方向。

他们应该创造并保持使员工能充分参与实现组织目标的内部环境。

3全员参与：各级人员是组织之本，只有他们的充分参与，才能使他们的才干为组织获益。

4过程方法：将相关的活动和资源作为过程进行管理，可以更高效地得到期望的结果。

5管理的系统方法：识别、理解和管理作为体系的相互关联的过程，有助于组织实现其目标的效率和有效性。

6持续改进：组织总体业绩的持续改进应是组织的一个永恒的目标。

7基于事实的决策方法：有效决策是建立在数据和信息分析基础上。

8互利的供方关系：组织与其供方是相互依存的，互利的关系可增强双方创造价值的能力。

这八项质量管理原则形成了ISO9000族质量管理体系标准的基础。

一、质量管理八项原则产生的背景二、随着全球竞争的不断加剧，质量管理越来越成为所有组织管理工作的重点。

一个组织应具有怎样的组织文化，以保证向顾客提供高质量的产品呢？ISO/TC176/SC2/WG15结合ISO9000标准2000年版制订工作的需要，通过广泛的顾客调查制订成了质量管理八项原则。

三、质量管理八项原则最初以ISO/TC176/SC2/WG/N125号文件《质量管理原则及其应用指南》发布，在ISO/TC176召开的特拉维夫会议前以绝对多数的赞同票得到通过。

为了能对质量管理原则的定义取得高度的一致，又编制了仅包含质量管理八项原则的新文件ISO/TC176/SC2/WG15/N130《质量管理原则》。

在1997年9月27日至29日召开的哥本哈根会议上，36个投票国以32票赞同4票反对通过了该文件，并由ISO/TC176/SC2/N376号文件予以发布。

四、二、质量管理八项原则及其应用指南五、原则1—以顾客为中心六、组织依存于他们的顾客，因而组织应理解顾客当前和未来的需求，满足顾客需求并争取超过顾客的期望。

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。

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。

8.判定制程是否在管制状态（正常）。

9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。

10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。

分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。

(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。

－控制图的作用：1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。

应用步骤如下：1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；2.选用合适的控制图种类；3.确定样本容量和抽样间隔；4.收集并记录至少20～25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；6.计算各统计量的控制界限；7.画控制图并标出各样本的统计量；8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；9.决定下一步的行动。

SPC制程能力分析品质
SPC（统计过程控制）是一种广泛应用于品质管理领域的统计方法，
能够帮助企业监控和控制产品制造过程中的变异性。

通过收集和分析过程
中的数据，SPC可以评估制程的能力，确定该制程是否稳定且具有一致的
性能。

1.数据收集：首先，需要收集关于制程的数据。

这些数据可以包括来
自不同阶段的样本数据，例如原材料、加工过程中的中间产品和最终产品
的检测数据。

2.数据整理：将收集到的数据进行整理和准备，以便进行分析。

这包
括数据的清洗、筛选和对齐等操作。

3.基础统计分析：使用基本的统计方法来分析数据，例如计算平均值、标准差、极差等指标。

这些指标可以给出制程的平均性能和变异性。

4.制程稳定性分析：通过分析统计文件或绘制控制图来评估制程的稳
定性。

控制图可以显示制程数据的变化情况，并帮助判断制程是否受到特
殊原因的影响。

5. 制程能力分析：制程能力指标可以帮助评估制程的性能是否满足
产品要求。

常用的制程能力指标包括Cp、Cpk和Pp、Ppk等。

这些指标表
示制程的离散度与规范化能力。

- Cp和Cpk：用于评估制程的离散度和中心性，分别表示过程的总变
异度和自然过程偏离规格的变异度。

Cpk大于等于1时，表示制程能力满
足规格要求。

- Pp和Ppk：用于评估制程的离散度和中心性，与Cp和Cpk类似，由于Pp和Ppk考虑了过程所处的分布形状，并对过多偏离规格限制的量进行了惩罚。

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。

三、SPC的主要原理SPC的主要原理是基于过程变异性的持续监测和控制，包括以下步骤：1、控制图建立控制图以时间为横轴，测量数据为纵轴。

每次收集数据时，都将点绘制到控制图上。

然后通过绘制中心线、上界和下界来确定控制限。

6品质管理方法品质管理是企业生产和运营过程中至关重要的一环。

通过应用适当的品质管理方法，企业可以提高产品和服务的质量，满足客户需求，保持竞争优势。

本文将介绍六种常用的品质管理方法，包括六西格玛、PDCA循环、故障模式与影响分析法、质量成本管理、SPC统计过程控制和五个为什么法。

六西格玛（Six Sigma）是一种以减少缺陷的方法论和工具体系。

通过六西格玛，企业可以通过优化流程、消除浪费和减少变异，从而提高产品和服务质量。

六西格玛通常以DMAIC的方式应用，即定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。

这一方法强调数据驱动的决策和过程改进，它可以帮助企业减少缺陷率并提高客户满意度。

PDCA循环是一种基于持续改进的管理方法。

PDCA代表计划（Plan）、实施（Do）、检查（Check）和行动（Act）。

通过循环迭代，企业可以不断完善和改进他们的工作流程和品质标准。

PDCA循环强调了持续的学习和改进，它可以帮助企业快速发现问题并采取相应行动。

故障模式与影响分析法（Failure Mode and Effects Analysis，FMEA）是一种在产品或过程设计阶段识别和消除缺陷的方法。

通过FMEA，企业可以评估潜在故障模式的严重程度、频率和检测能力，以便提前采取措施预防问题出现。

FMEA通常包括三个步骤：识别故障模式、评估故障影响和制定纠正措施。

质量成本管理是一种将质量成本纳入管理决策过程的方法。

质量成本包括预防成本、评估成本和故障成本。

通过对质量成本的测量和分析，企业可以发现低效的工作流程和低质量的产品，并采取相应措施降低质量成本，提高产品和服务质量。

SPC统计过程控制（Statistical Process Control）是一种通过统计技术监控和控制过程稳定性的方法。

SPC通过收集和分析过程的实时数据，判断过程是否处于可控状态，以及是否存在特殊原因变异。

SPC (英文Statistical Process Control的简称，即统计过程控制)，张公绪教授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)。

张教授说，要搞好质量管理必须注意下列两点：1. 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

2. 质量管理学科有一个非常重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。

这体现了质量管理学科的科学性。

保证预防原则实现的科学方法就是：SPC (统计过程控制) 与SPD (统计过程诊断)。

张公绪小传： 1932年3月生，江苏江都人。

毕业于上海交通大学。

现任北京科技大学管理科学研究所教授、博士生导师，兼任中国质量协会副会长、中国医药质协高级顾问、香港品质管理协会名誉顾问、英国全面质量管理杂志 (TQM Magazine, UK) 国际编委、印度国家科技发展研究院评审委员会委员、丹麦奥胡斯工商管理研究生院全面质量管理系客座教授、韩国汉城国立大学计算机与统计系客座教授。

国家科技进步奖获得者，国家级专家。

1981年张公绪等提出了通用控制图，1986年我国颁布了国标GB 6381通用控制图，这是张公绪等在1981年所创造的，也是迄今为止，全世界在控制图方面唯一由国人提出的国标。

1982年张公绪提出两种质量诊断理论，将SPC上升为SPD，为此1987年个人获国家科技进步奖，1993年7月世界SPC权威学术刊物美国《质量技术杂志》刊载了著名统计质量控制专家 (W. H. Woodall) 和威德 (M. R. Wade) 博士的专文肯定了张公绪的两种质量诊断理论的先进性。

从90年代起张公绪及其学生将上述理论向多元化、小批量化、模糊化以及接近零不合格过程拓展，取得了多项国际水平的成果并研制了世界上迄今唯一的多元诊断软件DTTQ 2000。

1998年张公绪主编并出版了《新编质量管理学》，被作为面向21世纪教材，也是普通高等教育“九五”国家级重点教材，获得2000年北京市高校教材一等奖与2001年高等教育国家级教学成果奖二等奖。