SPC-2

1. 目的：
为了不断地对生产过程进行改进并满足客户对生产过程的能力要求，特规定本程序来对生产过程的稳定状态和过程能力指数进行研究，以达到生产过程预防的效果。

2. 适用范围：
适用于与汽车产品特殊特性相关的关键过程的初始过程和稳定过程的能力研究，及过程控制；
3.定义
4. 职责
4.1 品质部
1)负责SPC过程控制；
2)制定与检讨SPC的操作规格，包括样本大小，抽样频率，管制界限等。

3)负责量测、记录、判读数据，并输入控制图的对应位置，将SPC异常通知给生产部，并要求停
止生产,当SPC数据超出规格限时，需立即组织相关部门采取改善措施；
4)确认SPC异常的回复及改善结果。

5)依客户要求定期向客户提交CPK报告；
6)负责保存及维护SPC相关数据。

7)负责对SPC作业相关人员作有关SPC作业规范的培训和异常判读培训。

4.2 生产部: 配合品质部进行SPC过程控制，并对异常情况采取相对应的改善对策。

4.3 APQP小组：负责策划使用哪种SPC控制图，和控制图样品取样数和取样频次。

5. 程序内容
6. 记录
各种控制图表。

SPC常用公式和参数SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种质量管理方法，通过使用统计方法来监控生产过程中的变异性，以及使过程保持在可控状态，确保产品质量的稳定性。

在SPC中，常用的公式和参数用于描述、分析和控制过程的变异性，以及进行质量指标的计算和分析。

下面是SPC中常用的公式和参数：1. 均值（Mean）：均值是一组数据的平均值，用于描述数据的集中趋势。

均值可以表示为：Mean = (x1 + x2 + ... + xn) / n其中，x1 ~ xn表示一组数据，n表示数据的个数。

2. 范围（Range）：范围用于描述一组数据的离散程度，即最大值与最小值之间的差异。

范围可以表示为：Range = xmax - xmin其中，xmax表示一组数据的最大值，xmin表示最小值。

3. 标准差（Standard Deviation）：标准差是一组数据的离散程度的度量，用于衡量数据的波动性。

标准差可以表示为：Standard Deviation = sqrt[((x1 - mean)^2 + (x2 - mean)^2+ ... + (xn - mean)^2) / n]其中，x1 ~ xn表示一组数据，mean表示数据的均值，n表示数据的个数。

4. 方差（Variance）：方差是标准差的平方，也是一组数据的离散程度的度量。

Variance = (Standard Deviation)^25. 控制图（Control Chart）：控制图是SPC中最常用的工具，它用于监控过程的变异性，并确定过程是否处于可控状态。

在控制图中，常用的参数有：- 中心线（Center Line）：控制图的中心线表示过程的平均值或目标值。

- 控制限（Control Limit）：控制限是确定过程的可控状态的界限。

常用的控制图有三个控制限：- 上控制限（Upper Control Limit，UCL）：表示过程变异性在正常范围内的上限，超过该限制则表明过程存在特殊原因。

---计算管制界限UCLR LCLR UCLXbar LCLXbarUC.=D4 RLCL R=D3 RUCL X=X+A RLCL X=X-A2R---画管制界限于管制图上⑷.R管制图分析：---超出管制界限点，需分析异常；---趋势：7点于平均值一边，或连续7点持续升高或降低，需分析异常；---非随机分布点：2/3点分布于一标准差区域，其余1/3点分布于2到3标准差区域，需分析异常；---发现异常及分析原因，可使用排列图及鱼骨图分析异常原因；---重新计算管制界限•将超出管制界限之点去除后，重新计算管制界限。

(5).Xbar管制图分析：---超出管制界限点，需分析异常；---趋势：7点于平均值一边，或连续7点持续升高或降低，需分析异常；---非随机分布点：2/3点分布于一标准差区域，其余1/3点分布于2到3标准差区域，需分析异常；---发现异常及分析原因，可使用柏拉图及鱼骨图分析异常原因；---重新计算管制界限.将超出管制界限之点去除后，重新计算管制界限。

(6).重新制定量产管制界限=R/d 2R new= d2UCL R=D4 R newLCL R=D3 R neW-CL R=D3 R new(2).组数至少25组以上。

(3).计算每一组的不良品数(np),并记录于“ CONTROLCHARTFORATTRIBUTEDA检验报告内)。

(4).将每一数值画于p管制图上。

(5).计算制程平均不良品比率。

n?P2 …“K P Kp = n2... n K(6).计算UCL及LCLo(7).将Pbar画实线，UCL及LCL画虚线于p管制图上。

消除其影响。

监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。

5-5SPC作业流程5-5-1决定管制项目(1).对客户明确要求的管制项目，生产制造过程中必须进行管控。

(2).由品质部、生产部门、营业课共同识别过程关键参数，选择管制项目5-5-2决定管制标准(1).客户明确要求的管制标准，生产制造过程中必须达到。

I S O/T S16949:2002统计过程控制S P C（培训资料仅供参考）统计过程控制（S P C）参考手册第二版，2005年7月出版1992年版第二次印刷， 1995年3月印制 (仅新封面)?1992、?1995、?2005版权由戴姆勒克莱斯勒公司、福特汽车公司和通用汽车公司所有中文繁体版台湾地区总经销品士股份有限公司地址：台北市111忠诚路二段58号4楼电话：+886 2 2833 2112，传真：+886 2 2833 2119g.twtw中文简体版大陆地区总经销北京品士质量管理顾问有限公司地址：北京市海淀区知春路9号坤讯大厦1107室电话：+86 10 8232 2089 ， +86 10 8232 7247传真：+86 10 8232 2070Email:info@AIAG服务专线：+1 248 358 3003第二版前言本参考手册是在美国质量协会（American Society for Quality,ASQ）及汽车工业行动集团（Automotive Industry Action Group, AIAG）支持下，由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司供应商质量要求特别工作组认可的统计过程控制（SPC）工作组所开发的。

负责第二版的工作小组准备是戴姆勒克莱斯勒公司、Delphi公司、福特汽车公司、通用汽车公司、Omnex公司和Robert Bosch公司的质量和供应商评定人员与汽车工业行动集团（AIAG）合作组成的。

特别工作组的任务是将在戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司各自的供应商评定系统中使用的参考手册，报告格式和技术术语进行标准化处理。

据此，任何供应商可以利用本手册来建立与戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司中任一个供应商评定系统要求相应的信息。

第二版编制了自1991年原有的手册出版后汽车工业行业SPC技术发展的需求和变动。

本手册是对统计过程控制的一种介绍。

它并不意图去限制适用某特定过程或商品的SPC方法的发展。

S P C一、含义：SPC 统计过程控制（Statistical Process Control ）作用：SPC 是利用数理统计方法对过程中的各个阶段进行监控，科学的区分生产过程中产品质量的正常波动与异常波动；及时对异常趋势提出预警，消除异常因素，使过程恢复到可接受的稳定水平，从而达到提高和控制质量的目的。

特点：强调全过程监控预--整个过程[可应用于一切管理过程]、实现预防["事前"控制]。

SPC 手册是由美国三大汽车公司编写并由AIAG 发行的。

好处：1、“检验法”：是只对于结果控制：1.质量难以保证[全检可信度差]，2.质量成本高[检验出的不合格品已造成浪费]。

公司不但浪费时间和金钱，而且面对业内的对手失去竞争优势。

2、SPC 法：定时的观察和系统的测量方法用在过程中最容易产生产品缺陷的关键部位，可用来减少甚至可能取消大量的视觉检查和验证的操作[依赖]。

改进质量和降低成本。

二、背景：一般说来，先进的技术科学可以提高产品质量指标的绝对值，而先进的质量科学则可以在现有条件下将其质量波动调整到最小。

预防原则是现代化质量管理的核心与精髓，旨在依据适当的信息来源，找出发生潜在不合格的原因，制定预防措施，有效地消除潜在不合格的原因，防止不合格发生，从而可保证产品质量、降低产品成本、保证生产进度。

为了保证预防原则的实施， 20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题小组：休哈特[过程控制组]提出了过程控制理论及控制过程的具体工具(控制图)，道奇与罗米格[产品控制组]提出了抽样检验理论和抽样检验表。

休哈特和道奇是统计质量控制的奠基人。

休哈特首先在生产过程管理中应用正态分布特性，被誉为统计过程控制之父。

三、生产过程中的两种波动过程存在波动—随机正态/不随机—正常/异常波动—产生原因—例子/特性—改进[正常波动(规范放宽/6sigma改进)、异常波动(8D 方法对6因分析)] 1、生产过程中的质量特性存在波动过程是由人员、设备、原料、方法和环境等因素构成，各基本因素客观上是在波动的，则过程也是在随之波动的。

SPC计算公式统计项目名称：SPC计算公式统计项目编号：SPC-002文档编号：版本号： 1.0编制单位：研发部文档控制目录SPC计算公式统计 (1)文档控制 (1)一、计量型 (3)Mean均值 (3)Max最大值 (3)Min最小值 (3)Range极差最大跨距 (3)MR移动极差 (3)StdDev标准差 (3)Sigma (4)UCL、CL、LCL上控制限、中心限、下控制限（计量型） (4)Cp过程能力指数 (5)Cmk机器能力指数 (5)Cr过程能力比值 (5)Cpl下限过程能力指数 (5)Cpu上限过程能力指数 (6)Cpk修正的过程能力指数 (6)k：偏移系数 (6)Pp过程性能指数 (6)Pr过程性能比值 (6)Ppu上限过程性能指数 (6)Ppl下限过程性能指数 (6)Ppk修正的过程性能指数 (7)Cpm目标能力指数 (7)Ppm目标过程性能指数 (7)Zu(Cap)规格上限Sigma水平 (7)Zl(Cap)规格下限Sigma水平 (7)Zu(Perf) (7)Zl(Perf) (7)Fpu(Cap)超出控制上限机率 (8)Fpl(Cap)超出控制下限机率 (8)Fp (Cap)超出控制界线的机率 (8)Fpu(Perf) (8)Fpl(Perf) (8)Fp (Perf) (8)Skewness偏度，对称度 (8)Kurtosis峰度 (8)二、计数型 (8)Mean均值 (9)Max (9)Min (9)Range极差 (10)StdDev标准差 (10)UCL、CL、LCL上控制限、中心限、下控制限（计件型、计点型） (10)三、DPMO (10)四、相关分析 (11)五、正态分布函数Normsdist(z) (11)六、综合能力指数分析 (12)一、计量型输入参数：x ：参与计算的样本值ChartType ：图形编号，1均值极差;2均值标准差;3单值移动极差;8直方图 USL ：规格上限 LSL ：规格下限Target ：目标值，在公式中简写为T Mr_Range ：移动跨距σˆ：估计sigma 计算出：n ：样本总数x ：所有样本的平均值注意：1、 设置常量NOTV ALID=-99999，如统计量计算不出，则返回该常量Mean 均值nxMean ni i∑==1子组数中的所有均值(字段名叫取值)的总平均值Max 最大值max X Max = 子组数中最大的均值Min 最小值min X Min = 子组数中最小的均值Range 极差 最大跨距min max X X Range -=MR 移动极差i n i X X MR -=+ 本子组取值与上一子组的差值绝对值StdDev 标准差1)(12--=∑=n Mean xStdDev ni i例:X1=2,X2=4,X3=6,X4=4,求)44()46()44()42(2222-+-+-+-Sigma1、 极差估计σˆ 2/d R =∧σ2、 标准差估计σˆ 4/ˆC S =σ当子组容量在25以内时可查表得到4C 的值，当子组容量大于25时可用公式：3*4)1(*44--=n n C3、 计算σn k m n k m x xmi i*,1)(12=--=∑=，则为个子组，每个子组容量σ4、组内波动σˆ n k nx xki iki nj i ij为个子组，每个子组容量,)1()(1112∑∑∑-==∧--=σUCL 、CL 、LCL 上控制限、中心限、下控制限（计量型）1、 均值-极差控制图（x - R ）均值控制图 极差控制图UCL=R X 2A + UCL=R D 4 LCL=R X 2A - LCL=),0(3R D Max CL=X CL=R 其中：232d n A ⋅=23314d dD ⋅+= 23313d d D ⋅-= 3是指控制标准差倍数2、 均值-标准差控制图（x -S ）均值控制图 标准差控制图UCL=S A X 3+ UCL=S B 4 LCL=S A X 3- LCL=),0(3S B Max CL=X CL=S其中：)(334n C n A ⋅=)()(1314424n C n c B -⋅+= )()(1313424n C n c B -⋅-= 3是指控制标准差倍数3、 单值-移动极差控制图（X-Rs ）单值控制图 极差控制图UCL=s R E X 2+ UCL=s R D 4 LCL=s R E X 2- LCL=),0(3s R D Max CL=X CL=s R 其中：232d E =23314d d D ⋅+= 23313d d D ⋅-= 3是指控制标准差倍数Cp 过程能力指数（短期）过程能力，即工序的能力（Process Capbility ，PC ），是指过程加工质量方面的能力。

SPC各值计算公式SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性的方法。

它使用统计分析和控制图来识别过程中的变异性，并采取措施来减少非随机变异。

SPC中使用的一些关键参数和计算公式如下：1.平均值（X̄）：平均值是一组数据的总和除以数据个数。

它用于衡量过程的中心位置。

平均值的计算公式如下：X̄=(X1+X2+X3+...+Xn)/n2.极差（R）：极差是一组数据中最大值和最小值之间的差异。

它用于衡量过程的不稳定性。

极差的计算公式如下：R = Xmax - Xmin3.标准差（S）：标准差是一组数据与其平均值之间的离散程度。

它用于衡量过程的变异性。

标准差的计算公式如下：S=√[(Σ(Xi-X̄)²)/(n-1)]4.各类控制限：控制限用于判断过程是否处于统计控制之内。

常见的控制限有上限（UCL）和下限（LCL）。

根据数据的分布情况，控制限可以分为以下几种类型：-3σ控制限（常用控制限）：UCL=X̄+3SLCL=X̄-3S-2σ控制限：UCL=X̄+2SLCL=X̄-2S-1σ控制限：UCL=X̄+SLCL=X̄-S-S控制限：UCL=X̄+A2RLCL=X̄-A2RA2为常数，需要查找A2值表。

5.控制图中的数据点标记：控制图中的数据点通常使用特殊的标记，用于表示超出控制限的点。

常见的标记有以下几种：-O：超出3σ控制限-X：超出2σ控制限-*：超出1σ控制限以上是SPC中常用的一些计算公式和参数。

使用这些公式可以计算过程的平均值、极差、标准差以及相关的控制限，从而进行过程的监控和改进。

掌握这些公式可以帮助人们有效地进行SPC的应用和分析。

RX -一、 管制图公式说明1. 计量值公式管制图 1.1 X 管制图：n 为组内样本量，m 为抽样组数；中心线 ✍ R CL = 管制下限 ✍ R D d R d R R U C L R 323)(33=-=-=σ 其中 23331d d D -= ， 23431d d D += 第i 组之标准偏差1)(12--=∑=n x x S n i i i x nx x x x mn++=21......估计标准偏差 4C S =σ管制上限 ✍ S A X S n C X U C L 343(+=+=中心线 ✍ X CL =管制下限 ✍ S A X S n C X L C L 34)3(-=-= 其中n C A 433=S 管制图：管制上限 ✍ S B U C L s 4=中心线 ✍ ∑==Ki i P K P 11 管制上限 ✍ ) 1 , )1(3min(n P P P UCL -+= 管制下限 ✍ ) 0 , )1(3max(nP P P LCL --= 当各组之样本数不相同时：中心线 ✍ ∑==Ni i i P n N P 11 ， 其中 k n n n N +++= (21)各组管制上下限分别为管制上限 ✍ ) 1 , )1(3min(i n P P P UCL -+= 管制下限 ✍ ) 0 , )1(3max(i n P P P LCL --=n 管制上限 ✍ )1(3P P P U C L n n -+=管制下限 ✍ )1(3P P P L C Ln n --= 其中 n P 为各组之不合格数。

★ ),max ()(LSL SL SL USL SL Ca ---=μ ； 其中 μ：平均值 SL ：规格标准USL ：规格上限LSL ：规格下限★ σ6LSL)-(USL Cp = ； σ：估计标准偏差 ( Capability Sigma )。

★ σμ3)-(USL Cpu = ； σ：估计标准偏差 ( Capability Sigma )。