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SPC是(Statistical Process Control)的缩写;中文意思为"统计制程管制"(台湾称法)"统计过程控制"(大陆称法)是利用统计学的原理,对制造业在制程中的品质进行管制,以达到尽可能第一次把品质做好.(可以应用到任何一个有大量数据产生的地方,如财务分析等)1924年美国休哈特发明管制图;二战期间,美国军方提出MIL—STD—105E和MIL—STD—414(抽样计划)二战结束后,戴明到日本指导品质,得以广泛应用.SPC的功能看清品质状况,提前发现问题找出问题根源,少花钱办好事减少报表麻烦,满足客户要求提升生产效力,降低品质成本SPC的主要内容计数值以计产品的不良件数或点数的表示方法,数据在理论上有不连续的特性,故称之为离型变量;抽样计划采用每批抽取样本,如MIL—STD—105E(GB2828)计量值指产品须经过实际量测而取得的连续性实际值,并对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性的品质状况的方法.抽样计划采用每固定时间抽取4—20个样本量测,如MIL—STD—414(GB6378)基本资料设定计数值数据输入计量值数据输入普通管制分析PPM/不良推移单品质特性图多品质特性图表尾资料设定量测单位设定层别条件设定连接仪器设定栓验作站设定缺点代码设定缺点类别设定产品类别设定产品资料设定制程能力分析图CPK推移图a Chart 制程式标准差分析图sChart 规格标准差分析图K Chart K 倍标差管制图Histogram Chart 直方图Median-R Chart 中位数全距管制图X-Rm Chart 个别值与全距管制图Xbar-S Chart平均数标准差管制图Xbar-R Chart平均数全距管制图柏拉图U-Chart单位缺点数管制图C-Chart缺点数管制图NP-Chart不良数管制图P-Chart不良率管制图PPM推移图不良率推移图多品质特性图SPC架构特殊原因与一般原因特殊原因是指由于制程中某一个小部位的突发变异产生问题,难以预料,只有一经发现,由现场人员立即判断并处理.不在统计制程管制下.由偶然因素产生,事先无法预测.一般原因是指由目前整体因素变异产生的问题,可以预测,问题要由各相关部门协助共同解决.制程中变异因素在统计的管制之下,产品特性有固定分布.成功推行SPC的条件最高管理层的大力支持;中层干部有能力分析各种SPC图形,在有良好品质观念的础上及时分析图形;做一份详尽,全面,系统的SPC系统规划;建议用专业软件来做;数据收集要真实,适时SPC运作的重点与难点相关人员的教育训练;全面的一个系统规划;适时收集数据;适时监控图形;问题改善;形成标准.全厂SPC系统规划,如各部门的抽样计划图形分析,还要能正确地分析和判断出品质状况;找到改善方案;形成书面措施第二篇图形制作技术数据收集;各项品质指标;Xbar-R平均数全距管制图P-Chart不良率管制图NP-Chart不良数管制图U-Chart 单位缺点数管制图CPK推移图等等计量值数据收集——主要对产品的重要特性按一定时间间隔抽取一定的样本,然后进行量测,再将量测值做处理.每次抽样数大部份产品采用5-20管制点一般为设计时设定的重要特性或客户要求的重要尺寸各项层别条件数据条件项目抽样频率一般为每2小时或4小时时间段选择产品相关项目MIL-STD-414和GB6378数据筛选数据收集项目抽样计划统计学基本概念与基本理论一组距一组数据中的最大值减去最小值R=MAX—MIN作用:可以看出这组数的精密度,并判断出这组数据的制程幅度有多大.二平均数(Mean,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注意:平均数的小数字数一定要取到比样本数小数字数多一位.三中位数(Median,用M表示)把一组数据先按大小顺序排列起来,然后取最中间一位. 若该组数据为奇数,则取最中间一位,若该组数据为偶数,则取中间两位的其中一位.如:数据X1,X2,X3……Xn是按从大到小顺序排列, 则:X(n+1)/2(n为奇数)M= 或X(n/2)或X(n/2+1)四方差(2,有时用S表示)由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).∑(Xi—Xbar)2n—1注:有些书上可能是除以n(样本数在50以下时),方差越小越好2=五标准差(S)直接由方差开平方得来.S= =√(∣X1—X∣2+∣X2—X∣2+……+∣Xn—X∣2)/n—1注:有些书上直接使用n.在SPC软件中,有两种标准差,一个是规格标准( s),另一个制程标准差( a).a是统计学上的标准差概念,由上述公式计算得来;s是品管中为便于比较而引进的,计算方法为:s=(USL—LSL)/6管制界限管制中心线(CL),是实际数据的平均值(即CL=Xbar);管制上限(UCL),Xbar+ 3 ;管制下限(LCL),Xbar—3 ;注意:如管制上下限都在规格上下限之间,表明制程能力很好,生产能力在管制范围之内,很少甚至没有不符合规格的产品.若超出或偏离规格上下限,表明制程有问题,有可能出现不良品.。
擅长运用各种质量工具处理各种质量问题如: spc, fmea，msa，doe；RMA:return material to Authorization是指把不良品退运到厂商指定的授权点/维修中心.通常说的RMA即为这整个退运的一个过程,在制定整个RMA流程时需包括几个部分:1）物流路径；2）双方责任义务,包括报关/运费的运费划分;3）还货要求，是否为维修品或者新品？多久之内必须归还?等等跟RMA相对的还有的DOA(dead on arrival）一到就死的那些产品，处理方式基本上跟RMA相同MRB:Material Review Board 原意是“材料审查委员会”在一般的企业里面通常会设立一个MRB仓，主要是用来对检验过程中发现的异样产品或者在客户端检验的过程中被批退的，但是又不能确认是否为缺陷品所管理的一种方式和仓别质量管理专业术语名词解释(一) QC：质量控制（Quality Control)（1）、QE：质量工程(Quality Engineering)（2)、QA：质量保证（Quality Assurance）(3）、IQC：进料检验(In Coming Quality Control）)(4)、FQC：最终质量检验（Final Quality contro）（5)、OQC：出货检验（Outgoing Quality Control)(6）、IPQC：制程检验(In process Quality Control)（7）、QCC：品管圈(Quality Control Circle)(8）、TQM：全面质量经营（Total Quality Manage）或者TQC（Total Quality Control）（9）、SPC：统计制程管制(Statistics Process Control)（10）、COQ：质量成本（Cost Of Quality)（11）、AQL:允收质量水准(Accept Quality Control）2、什么叫质量:指具有满足顾客需要和市场潜在能力的总和。
简述制程检验流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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在进行制程检验之前，需做好充足准备。
统计过程控制作业指导书1. 目的规定过程能力分析和过程控制的方法。
2. 适用X围适用于本公司机器能力（CMK）研究、初始能力（PPK）研究和长期能力（CPK）研究。
3. 术语3.1统计过程控制SPC使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出，以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态，从而提高过程能力。
3.2 过程能力：一个稳定过程的固有变差（6δR/d2）的总X围。
3.3 控制图用来表示一个过程特性的图象，图上标有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线，一条或两条控制限。
它能减少Ⅰ类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。
它有两个基本的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助过程保持受控状态。
3.4 变差过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。
3.5 普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值，在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。
3.6 特殊原因一个间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。
有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制限的点或存在控制限内的链或其它非随机的图形。
3.7 设备能力指数Cmk设备能力满足加工精度的要求。
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。
3.8 初始能力指数Ppk短期过程能力研究。
是从一个操作循环中获取的测量为基础。
其用途：验证首批产品；设备能力研究；验证一个新的或经修改的过程实际性能是否符合工程参数。
3.9 长期能力指数Cpk长期过程能力研究,是通过长时间进行测量所收集的数据为基础，它能包括所有可能预计的变差的原因。
其用途是用来描述过程在很长时期内包括多种变差原因出现后能否满足顾客要求的能力。
3.10质量水准PPM：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。
4. 职责4.1质量部根据设计要求负责制订Ppk、Cpk计划并组织实施，确保过程能力满足规定要求。
1.目的:
此文件确立指导各生产部门/工序按特定的工序要求进行检验和试验,确保工序之品质2.范围:
适用于由进料投产开始到产品最后完成之间的整个产品之制造流程检验控制
3.职责:
3.1 品管部
3.1.1 负责制定检验计划和试验方法及程序
3.1.2 负责各工序首样检验及工程更改之跟踪确认
3.2 生产部
3.2.1 负责按产品需要及检验计划进行检验及测试
3.2.2 负责制定相关的工作指引
4.定义:
4.1 PASSED:检验合格
4.2 REJECTED:检验不合格
5.内容:
5.1 制程检验流程
5.2 各工序必须经过自检及首样检查确认合格后,才可批量生产.
5.3 各工序必须依据相关的质量计划或检验指引执行工序生产,检验及测试.
5.4 相关部门负责人及员工,应根据产品需要或质量计划进行检验,合格品和不合格品须标记及分隔,按<<不合格品控制程序>>和<<不合格品处理指引>>处理.
5.5 检查员在工序检验时,应按指定的抽样方案进行,并作出详细质量抽验记录.检验合格的,IPQC在<<生产流程卡>>上签名,IPQC确认合格的产品可流入下工序.
5.6 如遇有质量问题,品管部应联络有关部门解决,如未能解决,可召开MRB成员评审. 5.7 品管部对各产品质量状况,不良品进行综合统计及分析,按需要决定是否要采取纠正和预防措施.
6.参考文件:
6.1《不合格品处理工作指引》
6.2《不合格品的控制程序》
7.附件:
无。
統計製程管制於製程異常偵測之應用
工研院環安中心
一、前言
統計品質管制(Statistical Quality Control, SQC)是一項維持與改善產品品質的技術，而統計製程管制(Statistical Process Control, SPC)則是其中一項主要的工具，它著重於製造過程中資料的分析，以判定產品發生變異的原因。
統計品質管制與統計製程管制常常讓人感到迷惑，分不太清楚兩者的差別，簡單地來說，統計品質管制包含兩個主要部分，統計製程管制與抽樣允收標準。
而統計製程管制則包括QC七大手法和機率與統計學的基本理論及其應用。
SPC 是利用製程操作變數對生產變數或產品的品質變數進行預測性監控，而從製程操作變數發生變化到安全/品質出現問題的過程中，有一定的時間落後存在，故如何能在最短的時間內預測出品質變數的問題，是評估SPC相關方法優劣時需考慮的重要因素之一。
在確定異常偵測的製程為SPC技術所可以掌握的狀況下，往後的工作就是合適地應用SPC技術。
二、統計製程管制相關工具及其目的
SPC最早是以管制圖(Control Chart)之型式，由貝爾電話實驗室的Shewhart博士於1924年開始發展，利用統計與非統計的工具來有系統地分析所量測的製程變數，找出使系統發生變異(Variation)的原因，進而加以消除以增進製程產物的品質與產量。
許多參考書籍在討論SPC時，皆著重於管制圖的介紹，而忽略其他方法的使用，讓人有將SPC與管制圖畫上等號的疑慮。
管制圖雖然是目前SPC工具中最常使用的，但也只是眾多手法之一，還是需要相互的配合才能達到真正的效果。
傳統QC七大手法的製作原理與應用是SPC的重心，也是產品與服務品質改進最有效的工具之一。
從過去的品質是依靠檢查出來的到今日的全面品質控制(Total Quality Control, TQC)、全面品質管理(Total Quality Management, TQM)，QC七大手法都不至於落伍或不適用。
QC七大手法包括：
(1) 檢查表(Check Sheets)
(2) 要因分析圖(Cause-effect Diagram)
(3) 柏拉圖(Pareto Analysis)
(4) 直方圖(Histogram)
(5) 管制圖(Control Charts)
(6) 層別法/流程圖(Stratification Analysis/Flowchart)
(7) 散佈圖(Scatter Diagram)
這七種手法個別來看雖然簡單，但是只要運用得當，根據日本品管大師石川馨博士(Kaoru Ishikawa)的經驗顯示，一個公司內部95％以上的品質問題是可以利用七大手法加以解決的。
換句話說，SPC 所有的技巧，不但能夠管制製程，使製程處於穩定狀態下，而且也有改進製程及產品品質的能力。
到目前為止，QC七大手法還是被公認為改進品質之非常有用的工具，品質實務方面幾乎離不開這七種手法。
當品管制度如線上或線外品管判定之後，除了要能夠反映製程的現況與未來的發展趨勢，讓工作人員能夠採取相對應的矯正行動與預防措施之外，應該進一步評估所使用的品管制度之績效與得失，並且考量經濟成本再精簡之品管制度，使品質由檢驗而得提升到品質決定於現場的製造管制，把品質做進產品中。
表一彙整上述七種手法的目的，以供讀者參考。
表一QC手法與目的一覽表
三、製程能力分析
製程能力(Process Capability)是用來分析與評估製程是否符合工程規格與製程變異的程度，正如同我們可以透過管制圖的顯示來
判定製程是否處於統計中的管制狀態(in Statistical Control)，製程能力也可以依照兩項指標－Cp及Cpk，來清楚的判定製程是否異常，即是否偏離目標值或製程之變異太大。
製程能力分析要在使用管制圖之前，分析的週期會依照製程的關鍵與重要程度而有所不同。
以英國國際電話電報(I.T.T.)公司為例，對於關鍵製程平均每週至少執行一次以上的製程能力分析研究，藉以判斷製程的品質是否符合工程或顧客的要求，並決定後續的SPC管制計畫，決定製程之關鍵品質特性(Key Characteristics)，如何量測、何時取樣、樣本數、取樣頻率及採取何種管制圖等等。
若同時使用Cp與Cpk指標，則可以更清楚的判斷製程是否偏離目標值及製程之變異是否太大。
一般可分為三種狀況：
(1)當Cp > 1 且Cpk > 1時，表示製程符合工程規格。
(2)當Cp > 1 且Cpk < 1時，表示製程變異尚可，但製程平均值
已偏離目標值。
(3)當Cp < 1 且Cpk < 1時，表示製程能力不足，有急需改善的
必要。
可檢討規格及作業標準，包含公差、材料、設備、人
員技術等項目。
雖然當Cp > 1且Cpk > 1時，已經符合工程規格，但現今業界大都將標準設定為1.33甚至更高，以更加證明該製程能力。
製程能力分析可分為短期製程能力分析與長期製程能力分析。
通常短期之製程能力分析一般使用於進料檢驗或產品的最終檢驗與測試等，它可迅速反映出供應廠商之原料或產品當時之品質。
而長期之製程能力分析係指一個製程在穩定或管制狀態下進行研究，包含決定關鍵品質特性、蒐集其量測之資料及計算製程能力指標等。
製程能力分析擁有數項優點，能持續監控製程之品質使得產品符合規格，提供產品設計者瞭解並改善產品與製程設計所需之資訊，並可做為進一步降低失敗成本之依據。
四、統計製程管制之整合性應用
整合SPC中的QC七大手法可以系統性地總覽整廠及製程，對問題的分析也較有組織性。
圖一即展示以要因分析圖為中心，將七大手法一一結合，如此搭配使用，便能達到事半功倍的效果。
相同地，分層建立因果分析圖，若發生不符合管制狀態時，可配合柏拉圖找出原因，再深入此原因直到找出問題所在。
統計製程管制除了能判斷問題發生之原因外，也可以在訂定解決方案中提供支援。
SPC首先判斷變數和製程是否在統計管制內，若不是，則操作員需有適當之回應。
操作員在操作迴圈中利用各類統計工具如管制圖、直方圖等等來分析可能發生的原因，並設法解決。
眾所周知，製程異常最直接之影響即為產品之品質；因此，統計製程管制之利用，可謂起於偵測製程異常，確實掌握製程狀態，避免異常發生，最終目的為確保產品之品質符合規格(即品質保證，Quality Assurance)。
換言之，統計製程管制在用於製程異常偵測之時，其本質仍與品質改善息息相關。
由於SQC與SPC在推動的過程中需要組織上下的配合和參與，而前述的諸項工具，每項皆有其特定的使用時機與步驟，正確地使用方能事半功倍。
