SPC在汽车零部件行业的应用案例

组装线SPC案例资料一、概述组装线SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进生产过程的方法，通过收集和分析数据，可以帮助企业实现质量管理的目标。

本文将介绍一个组装线SPC的案例，详细描述了该案例的背景、目标、方法、结果和总结。

二、背景某汽车制造公司的组装线生产过程存在一些质量问题，如零部件的尺寸偏差、装配不良等，导致产品的质量不稳定。

为了解决这些问题，公司决定引入SPC方法来监控和改进组装线的生产过程。

三、目标该案例的目标是通过SPC方法实现组装线生产过程的稳定性和可控性，提高产品质量，减少不良品率，并降低生产成本。

四、方法1. 数据收集：为了进行SPC分析，需要收集相关的生产数据，包括零部件尺寸、装配过程中的关键参数、不良品数量等。

数据可以通过传感器、测量设备和质量检测记录等方式获取。

2. 数据分析：收集到的数据可以通过统计学方法进行分析，例如均值、标准差、范围等。

通过对数据的分析，可以了解生产过程的变异性，找出异常点和特殊因素，并确定控制限和规范范围。

3. 控制图绘制：根据数据分析的结果，可以绘制控制图来监控生产过程的变化。

常用的控制图包括X-Bar图、R图、P图和C图等。

控制图可以帮助识别过程的稳定性和可控性，并及时发现异常。

4. 过程改进：根据控制图的结果，可以采取相应的改进措施，例如调整设备参数、改进工艺流程、培训操作人员等。

通过持续改进，可以逐步提高生产过程的稳定性和可控性。

五、结果经过一段时间的实施和改进，该汽车制造公司的组装线SPC取得了显著的成效。

以下是一些主要的结果：1. 产品质量稳定性提高：通过SPC方法的应用，产品的尺寸偏差和装配不良问题得到有效控制，产品质量稳定性得到显著提高。

2. 不良品率降低：通过对生产过程的监控和改进，不良品数量明显减少，不良品率降低了20%。

3. 生产成本降低：通过SPC方法的应用，生产过程的稳定性和可控性得到提高，减少了废品和返工的数量，降低了生产成本。

spc实施方案SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于质量管理的统计工具，可用于监控和控制生产过程中的变异性，并通过采取相应的纠正和预防措施来改善质量。

下面是一个SPC实施方案的例子，供参考：一、背景介绍：公司A是一家专门生产汽车零部件的制造商，为保证产品质量符合要求，决定引入SPC技术进行质量管理。

二、目标设定：1. 提高产品的质量稳定性和一致性；2. 减少不良品的产生和成本；3. 提高生产效率和工艺控制能力；4. 建立科学的质量监控方式。

三、实施步骤：1. 建立质量控制团队：成立专门的质量控制团队，组织跨部门成员，包括品质工程师、工艺工程师、生产主管等，并确定团队的组织结构和职责。

2. 识别关键过程和控制要素：通过对生产过程的分析，确定关键过程和控制要素，即对产品质量影响较大的环节和参数。

3. 确定质量控制指标：根据产品特点和质量要求，确定适合的质量控制指标，如尺寸、外观、材料等方面的指标，并制定相应的检测方法和标准。

4. 设计SPC监控图表：根据关键过程和控制要素，设计SPC监控图表，如X-R图、控制极差图、过程能力图等，用于监控过程的稳定性和能力。

5. 数据采集和分析：建立数据采集系统，定期收集和记录关键过程和质量控制指标的数据，并进行分析，以便及时发现异常和趋势，并采取相应的措施。

6. 制定纠正和预防措施：当数据分析发现异常或趋势时，质量控制团队需要制定纠正和预防措施，及时采取有效的措施，防止问题的进一步扩大。

7. 持续改进：定期评估和审查SPC实施效果，根据实际情况进行调整和改进，不断提高生产过程的质量控制能力和稳定性。

四、实施策略和要点：1. 高层支持：公司高层要向各级员工传达对SPC实施的重视和支持，提供必要的资源和培训，确保SPC在各个层面得到有效推广和应用。

2. 培训和传授知识：针对不同层次和岗位的员工，开展SPC相关培训和知识传授，使其具备基本的SPC应用能力，并能在日常工作中灵活运用。

spc分析SPC分析是过程能力评估的一种重要工具，它通过统计方法来分析生产过程中的变异性，帮助企业进行质量管理和改进。

SPC （Statistical Process Control）即统计过程控制，通过收集并分析数据，可以查明过程中的特殊原因和常规原因，从而制定相应的改进措施。

本文将详细介绍SPC分析的原理、方法和应用，并举例说明其在实际生产中的作用。

一、SPC分析的原理SPC分析的基本原理是利用统计学中的时间序列分析和假设检验方法，对过程中的数据进行分析和判断。

其核心思想是通过充分收集过程数据，并利用统计学方法来理解这些数据的变异性，从而判断过程的稳定性和能力。

SPC分析中的两个基本概念是特殊原因和常规原因。

特殊原因是指能够明确识别和解释的不确定因素，如机器故障、材料变异等；常规原因是指难以明确识别和解释的不确定因素，通常是由多种因素共同作用导致的。

SPC分析的目标是通过排除特殊原因，控制常规原因，使过程达到稳定状态，并在此基础上进一步提高过程能力。

二、SPC分析的方法SPC分析的方法包括数据收集、数据分析和过程改进三个关键步骤。

1. 数据收集：首先要明确数据收集的目的和要求，确定收集的数据类型和数据的时间间隔。

数据可以通过各种手段进行收集，如传感器、检测设备等。

而数据的时间间隔则取决于过程的特点和要求，可以是实时采集或者离散采样。

2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，主要包括描述性统计和控制图分析。

描述性统计可以用来了解数据的分布情况、均值、方差等统计指标，以及特殊原因的存在与否。

控制图分析则可以通过绘制控制图，判断过程的稳定性和能力。

控制图是SPC分析的核心工具之一，常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等。

通过绘制控制图，可以将过程数据以图形方式展示，并根据控制线的规则，判断过程是否处于稳定状态，是否存在特殊原因。

3. 过程改进：在分析数据的基础上，根据发现的问题和异常，制定相应的改进措施。

SPC案例分析在当今竞争激烈的制造业环境中，质量控制成为了企业生存和发展的关键。

统计过程控制（Statistical Process Control，简称 SPC）作为一种有效的质量控制工具，已经在众多企业中得到了广泛的应用。

本文将通过一个具体的案例，深入探讨 SPC 在实际生产中的应用和效果。

一、案例背景我们选取的案例是一家汽车零部件制造企业，该企业主要生产发动机缸体。

在过去的一段时间里，客户对产品的质量投诉不断增加，主要问题集中在缸体的尺寸精度不符合要求，导致发动机装配过程中出现故障。

为了解决这一问题，企业决定引入 SPC 方法进行质量控制。

二、SPC 方法的实施过程1、确定关键质量特性首先，企业的质量控制团队与生产部门合作，通过对产品设计要求和客户反馈的分析，确定了发动机缸体的关键质量特性，即缸体的内径尺寸和圆柱度。

2、数据采集在生产过程中，质量控制人员每隔一定时间从生产线上抽取一定数量的缸体样本，使用高精度测量仪器对关键质量特性进行测量，并记录测量数据。

3、控制图的绘制将采集到的数据输入到统计软件中，绘制均值极差控制图（XR 控制图）和均值标准差控制图（XS 控制图）。

控制图的横坐标表示样本序号，纵坐标表示测量值。

4、控制限的确定根据样本数据的分布特征和统计规律，计算出控制图的控制限。

控制限分为上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心线（CL）。

中心线通常为样本数据的均值，上控制限和下控制限则根据一定的计算公式得出。

5、过程监控与分析定期对控制图进行观察和分析，判断生产过程是否处于受控状态。

如果数据点落在控制限内，且没有明显的趋势或异常模式，则认为过程处于受控状态；反之，如果数据点超出控制限，或者出现连续上升或下降的趋势，或者存在周期性的波动等异常模式，则认为过程失控，需要采取相应的措施进行改进。

三、案例结果与分析在实施 SPC 方法后的一段时间里，企业对生产过程进行了持续的监控和分析。

SPC－Synergy2000软件在汽车行业的应用分析案例1：双钱载重通过一年来对SPC的研究及数据的积累，双钱载重的技术部对该统计方法的作用有一定的认识。

对于理论数据的研究及有效的统计方法和特征图表的利用也是我们对现场工艺、结构设计等多方面有了新一层次的理解。

从2003年9月份开始到2004年5月份，我们对于spc统计方法的利用一直停留在初级的统计阶段，大量的数据计算及数据积累使我们无暇分身去做更多的分析工作，并且局限性较大，只能选择一两个特性参数作分析，并没有将SPC 的统计工作在全过程应用。

自从2004年6月份我们引进上海新策软件有限公司的SPC－Synergy2000统计过程控制软件后的这两个月中，大量的减轻了我们对于数字的处理，其中丰富的图表语言使得我们的SPC分析更具有说服力，并且数据的处理更加严谨、真实。

通过利用该软件，使得我们将SPC的过程控制工作深入到各个工区，全面实现科学的数据管理体系。

本篇应用分析集中说明了我们技术部对于SPC统计过程控制项目的具体策划以及这两个月中我们利用SPC－Synergy2000软件所得到的一些分析图表，并且对于今后如何利用该分析软件的一些初步构想，使得科学的统计方法真正的与现场升产相结合，达到理论指导生产的目的。

一、SPC 具体项目策划➢ 下图为目前各工序应用该软件分析的过程控制“八爪图” ：具体内容如下： ● 00工区：药粉重量工区取样所有全钢胎的终炼焦重量，每天取样，每次5个 每月1号前汇总数据由技术部处理，5号前技术部反馈QA 取样所有全钢子午胎中炼焦重量，每月取一次每次30组，每次取样后3天内反馈工区及技术部。

● 01工区：A 、压出线、内衬层压延线B 、钢丝压延线：钢丝帘布粘合力帘布常规检验数据 评估。

● 012工区：工区取样 三台窄复合设备（无内胎规格窄复合宽度） 每天取样，每次五个点 技术部每月5号前对该项目进行评估。

QA 取样 三台窄复合设备过程能力，每月取一次每次30组窄复合宽度，每次取样后3天内反馈工区及技术部。

统计过程控制（SPC）在制造业中的应用案例分析统计过程控制（SPC）是一种常用于制造业中的质量管理方法，通过对过程中的关键参数进行监测与控制，确保产品质量稳定可靠。

本文将以一家汽车零部件制造企业的案例为例，分析SPC在制造业中的应用。

该企业是一家专业生产汽车引擎活塞的制造商，其产品质量直接关系到汽车发动机的性能和寿命。

为了保证引擎活塞的质量，在生产过程中，该企业采用了SPC方法来监控关键参数，及时调整生产过程，提高产品质量。

首先，在SPC的实施过程中，该企业明确定义了关键参数，并建立了相应的控制图。

在引擎活塞的生产过程中，关键参数包括活塞直径、活塞高度、活塞内孔直径等。

通过在生产线上设置检测装置和传感器，实时监测这些参数，并将数据输入到SPC软件中进行分析和控制。

接下来，该企业使用SPC软件对收集到的数据进行统计分析。

通过统计分析，可以了解到每个关键参数的平均值、标准差、极差等信息，以及其变化趋势。

通过对这些数据进行分析，可以判断生产过程的稳定性和一致性。

当关键参数超出了控制界限，即超出了产品质量的上下限时，SPC软件会自动发出警报，提醒相关人员进行相应的调整和控制。

此外，SPC软件还可以生成各种控制图，如X-bar控制图、R控制图和P控制图等。

这些控制图可以直观地显示出生产过程的稳定性和变异性。

通过观察和分析控制图的规律，可以判断生产过程是否受到特殊因素的影响，如材料变化、设备故障或人为误操作等。

当发现特殊因素时，及时采取纠正措施，以确保产品质量稳定。

此外，SPC软件还可以进行过程能力分析，通过分析过程能力指标（Cp、Cpk）等参数，评估生产过程的稳定性和能力。

通过这些分析，可以确定生产过程是否满足质量要求，并及时调整和优化生产过程，以提高产品质量和生产效率。

在该企业的实践中，SPC方法的应用取得了显著的效果。

通过SPC的实时监控和调整，引擎活塞的关键参数稳定在设计要求的范围内，产品质量得到了有效控制。

统计过程控制SPC案例分析制造公司生产汽车零件，该公司决定采用统计过程控制来监测生产过程中的变异程度，并及时采取相应的措施来保证产品质量。

首先，该公司确定了需要监控的关键过程参数，如尺寸、重量、硬度等。

然后，选取了一个代表性样本，进行了初始的统计分析。

通过对样本数据的收集和分析，可以得到该过程的中心值（mean）和过程能力指数（process capability index）。

接下来，公司制定了针对每个关键过程参数的控制限规则。

这些规则包括上控制限（Upper Control Limit，UCL）和下控制限（LowerControl Limit，LCL），一旦产品参数超出这些限制范围就会引发警报。

第三步，该公司开始在生产线上收集样本数据，并进行实时统计分析。

每隔一段时间，例如每小时或每一天，取样并测量样本的关键参数，记录数据并计算统计指标，例如平均值和标准差。

最后，根据统计分析的结果，如果数据超出了控制限范围，该公司可以立即采取纠正措施。

例如，如果平均值偏离了中心值，可以调整生产设备或工艺参数；如果数据的变异过大，可以对生产设备进行维护或调整操作程序。

通过持续的SPC监测和改进，该公司可以实现以下几方面的益处：1.提高质量：通过监测关键参数并及时纠正异常，可以减少产品的次品率和退货率，提高产品质量，满足客户需求。

2.降低成本：通过减少次品率和退货率，公司可以降低废品处理成本和退货成本；此外，通过减少变异，还可以降低废品和工时成本。

3.提高效率：通过监控关键参数，公司可以及时调整生产设备或工艺参数，减少无效生产时间和停机时间，提高生产效率和产能。

需要注意的是，SPC并非一劳永逸的解决方案，而是需要持续不断的监测和改进。

公司应该定期复评统计指标，根据实际情况调整控制限并更新纠正措施。

此外，为了提高SPC的效果，公司还可以使用一些辅助工具，如散点图、控制图和直方图等，帮助分析和解决问题。

综上所述，统计过程控制是一种有效的管理技术，可以帮助制造公司提高质量、降低成本和提高效率。

减少变异：精益统计过程控制(SPC)在现代竞争激烈的市场环境中，企业面临着不断提高产品质量和生产效率的挑战。

为了实现可持续发展和赢得市场份额，许多企业开始将精益生产原则应用于其生产过程之中。

精益生产旨在通过消除浪费和不必要的变异来提高产品质量和效率。

在这种背景下，精益统计过程控制（SPC）作为一种管理工具被广泛应用于各行业。

什么是精益统计过程控制(SPC)精益统计过程控制是一种质量管理方法，旨在通过对生产过程的实时监控和统计分析来确保生产过程稳定、可控，并最终提高产品质量。

SPC的核心理念是不仅要检测产品的质量特征，还要关注生产过程中的变异性。

通过对生产过程中的变异性进行分析和控制，企业可以及时发现问题，采取措施进行调整，从而有效减少产品不合格率，提高生产效率。

SPC的主要工具和技术精益统计过程控制依托于一系列的统计工具和技术，其中最主要的包括：1.控制图：控制图是SPC中最核心的工具之一。

通过绘制控制图，生产过程的变异性可以一目了然地展现出来，从而帮助管理人员及时识别问题并采取措施。

2.过程能力指数（CPK）：CPK指数用于评估生产过程是否能够在规定的规格范围内稳定运行。

通过持续监控CPK指数，企业可以不断优化生产过程，确保产品质量稳定。

3.散点图：散点图可以帮助识别生产过程中的潜在关联性和趋势。

通过分析散点图，企业可以更好地了解生产过程中存在的问题，并及时进行改进。

精益统计过程控制的优势与挑战精益统计过程控制作为一种质量管理工具，具有诸多优势。

首先，SPC可以实现生产过程的高度自动化和数字化监控，提高了问题的检测速度；其次，SPC可以帮助企业减少不合格品数量，提高产品质量，降低生产成本；第三，SPC还可以帮助企业预测生产问题，提前做出调整，降低风险。

然而，精益统计过程控制也面临着一些挑战。

首先，SPC需要相关员工具备统计分析的知识和技能，企业需要进行培训和教育；其次，SPC需要长期投入，企业需要持续监控生产过程，并及时调整控制参数；第三，SPC在某些情况下可能会受到外部环境因素的影响，导致结果不稳定。

MANUFACTURING AND PROCESS | 制造与工艺SPC在汽车制造过程的应用闵莉北京汽车股份有限公司汽车研究院　北京市　101300摘 要： 所有的产品都是过程的结果，SPC是运用数理统计方法对生产制造过程的数据加以收集、整理和分析，从而了解、预测和监控过程的运行状态和水平。

这是一种以预防为主的质量控制方法。

关键词：SPC　控制图　过程能力　过程控制随着汽车行业的飞速发展，质量问题越来越受到企业和客户的关注。

SPC技术是一种有效的质量控制方法，也愈来愈多地被广大的汽车制造厂所接受并运用。

有的推行成果显著，但是也有的造成资源巨大浪费，归咎其原因还是在于对SPC认识不足，对SPC 运用存在一定的误区。

1　SPC基础知识介绍SPC定义SPC是Statistical Process Control的简称，即统计过程控制，是应用统计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并且稳定的水平，从而保证产品符合规定的要求的一种质量管理技术。

2　控制图介绍2.1　控制图基础知识影响质量波动的因素可分为普通原因和特殊原因两类。

普通原因是过程固有的，始终存在，对质量影响微小，但从技术上难以去除或从经济上考虑不值得消除，如设备开动时的轻微振动等。

开始应用控制图时，几乎总不会恰巧处于稳态，用非稳态下的控制图来控制未来，将会导致错误的结论。

故一开始需要将非稳态的过程调整到稳态，这就是分析用控制图的阶段。

待过程调整到稳态后，才能延长控制线作为控制用控制图。

2.2　控制图的选择控制图的选择参见图1。

Application of SPC in Automobile Manufacturing ProcessMin LiAbstract： A ll products are the result of the process. SPC is the use of mathematical statistics to collect, sort and analyze the data of the manufacturing process, to understand, predict and monitor the operating status and level of the process. This is a quality control method that focuses on prevention.Key words： S PC, control chart, process capability, process control图1　控制图的选择138AUTO TIMEAUTO TIME139MANUFACTURING AND PROCESS | 制造与工艺 时代汽车 3　计量型控制图的应用步骤本节主要以某轿车整车厂焊装车间焊接生产线间隙特性为案例，详细介绍计量型控制图在整车制造过程的应用步骤。

探讨SPC技术及其在汽车零部件质量管理中的运用摘要：传统的汽车零部件质量管理系统通常运用事后检查的方式，统计过程控制（SPC）则是在企业生产活动的过程中进行质量检测，把管理环节提前，以此来降低产品故障概率。

本文讲解SPC技术原理，并深入探讨，分析SPC技术在汽车零部件生产过程中质量管理的作用，并针对具体情况提出建议，以供参考。

关键词：SPC技术；汽车零部件；质量管理引言：对于汽车配件生产来说，由人工检验质量效率较低，因其品种繁多，数量基数较大，总体上不利于企业总体效益提升。

统计过程控制即SPC，这种管理方式通过统计分析技术，对汽车零部件在生产过程进行实时管理，能够及时发现生产异常，对生产人员进行即时预警，消除生产异常，阻止不合格产品产生，减少质量损失，提升企业总体效益。

1SPC定义与原理1.1定义统计过程控制（SPC）主要是指在生产过程中运用统计分析技术实时监测，科学、及时发现生产中产品质量的异常与波动，从而迅速对工作人员进行预警，使企业能够在问题发生前解决问题，消除异常，恢复生产稳定，达到提高生产效益的目的。

SPC理论来源于20世纪20年代，由美国人休哈特博士发明，自SPC理论发明以来便受到欢迎，尤其是工业、服务等行业更是广泛运用。

二战时期，美国把SPC定为战时质量管理标准。

50年代，SPC被引入日本，在汽车工业得到全新发展。

80年代，美国大量汽车、钢铁企业运用SPC管理生产。

1509000族质量体系和美国三大汽车工业集团的QS9OOO认证也将SCP作为一项重要内容[1]。

1.2原理1924年，美国休哈特博士提出“3σ原理”运用到工业生产当中，并发表了著名的“控制图法”。

SPC是Statistical Process Control的简称，中文称为统计过程控制。

SPC是运用统计技术在生产过程中进行管理，保障总体生产过程一直维持在稳定范围内，使产品、服务能够达到要求的管理方法。

具体控制方面，生产控制方式为3σ控制方式，在受到异常条件影响时，产品服务特性从正态分布N(μ，σ2)，P(-3σ＜X＜3σ)＝0.997，X落在（如图1）控制线(μ-3σ，μ+3σ)外的概率大概为0.27%，这种情况为小概率事件。

基于SPC的质量管理在汽车制造业中的应用研究随着汽车制造业的发展，质量管理成为了一个至关重要的环节。

而基于统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）的质量管理方法在提高产品质量和生产效率方面发挥了重要作用。

本文将探讨SPC在汽车制造业中的应用研究，并着重分析其带来的益处和挑战。

一、SPC的基本原理和方法SPC是一种通过收集和分析过程中产生的数据，以便对其进行控制和改进的方法。

它基于统计学原理，通过对数据的定量分析，帮助制造商了解生产过程的特点、稳定性和能力，从而及时采取控制措施，提高产品质量和生产效率。

SPC的基本方法包括：数据收集、数据分析和过程控制。

数据收集是指通过收集关键过程参数的数据，以便对生产过程进行监控。

数据分析是对收集到的数据进行统计学分析，了解过程的稳定性和能力。

过程控制是根据数据分析的结果，针对不合格品或超出规格的过程采取相应的纠正和改进措施，确保质量的稳定性和一致性。

二、SPC在汽车制造业中的应用研究1. 改善产品质量汽车制造业的一个重要目标是提供高质量的产品。

通过SPC方法，制造商可以实时监控关键工艺参数和产品特征，并及时发现和纠正生产过程中的异常情况。

这有助于检测和排除潜在的质量问题，提高产品质量。

2. 降低成本SPC方法能够帮助制造商识别并降低生产过程中的变异性和浪费，减少不良品的产生和废品的处理。

通过SPC，制造商可以精确控制生产过程，减少产品的变异性，提高生产效率，从而降低制造成本。

3. 提高生产效率SPC方法能够帮助制造商了解生产过程的稳定性和能力，从而优化生产计划和物料供应链。

通过减少生产过程中的变异性，提高生产效率，制造商可以更好地满足市场需求，提高客户满意度。

4. 促进持续改进SPC方法是一种持续改进的工具。

通过SPC，制造商可以对生产过程进行全面控制和分析，找出潜在的问题，并采取措施来纠正和改进。

这有助于促进持续改进和创新，不断提高产品质量和生产效率。

MANUFACTURING AND PROCESS | 制造与工艺运用SPC开展扭矩控制过程能力提升案例浅析姜磊　郭维夏　李龙龙上汽通用五菱汽车股份有限公司重庆分公司 重庆市 404100摘 要： 本文以上汽通用五菱总装车间压缩机支架固定螺栓扭矩为例，运用SPC对扭矩过程控制能力进行分析，并在此基础上开展问题分析与解决。

关键词：SPC；CP；(制造过程精密度)；CPK（制造过程能力指数）；均值极差图；动态扭矩；静态扭矩1　引言汽车制造工厂通常使用QCOS开展扭矩监控，监控扭矩为静态扭矩，当QCOS检测扭矩不合格时，首先要对动态扭矩拧紧的过程能力进行分析，在工厂中通常采用SPC对拧紧过程能力进行分析，生产中的总变差通常由94%的普通原因＋6%的特殊原因导致，对于扭矩质量控制而言，就是要消除94%的普通原因，以持续改进质量。

2　运用SPC分析实例以总装车间压缩机支架连接螺栓扭矩为具体案例进行分析，发动机分装线在6月上半旬开展QCOS测量时，发现6次CN112、CN050V压缩机支架固定栓扭矩超标，车间对于该拧紧点的制造过程能力开展分析(表1)。

在开展SPC分析前，需要选定子组样本容量，并选择合适的工具开展数据测量：每个子组都是一个样本，样本量越大，控制图就会越敏感，发现偏移的能力越强，但是两本量过大，数据收集的负担越重，所以综合考虑，子组的容量通常设定为5，数据收集条件好的工厂或车间可以设置为更高。

在取样过程中，为了数据的有效性，可以每个班次取一个子组数据，但是子组数据必须是测量的连续n台车（本文中n=5）。

在扭矩测量工具的选择上，不能用指针扳手作为测量工具，需要选择精度高的手动扳手配合动态扭矩传感器进行测量。

表1表256AUTO TIMEAUTO TIME57MANUFACTURING AND PROCESS | 制造与工艺时代汽车 通过数据测量，收集到如下数据(表2)：关于控制图生成的方式主要有两种，一种是手动计算，这类计算在相关手册、SPC 文件中有详细公式与相关系数查询方法，本文不做介绍。

SPC在企业中的实际应用SPC在企业中的实际应用【摘要】统计过程控制作为ISO/TS16949质量管理体系的核心工具之一，对企业产品质量的不断提升、质量管理体系的持续有效运转以及提升企业形象和市场竞争力有巨大的推进作用。

本文对某发动机零部件制造单位在SPC应用过程中的实际情况进行分析并提出改良建议。

【关键词】SPC 应用1 前言某发动机零部件制造单位为降低废品率、提高产品质量、减少客服抱怨，决定推行SPC对制造过程进行控制。

本文以该单位推行SPC过程中遇到一些典型的误区为例进行分析，并提出有效的解决方案。

2 SPC简介SPC是Statistical Process Control的简称，中文为统计过程控制。

SPC是运用统计学上的技巧对生产过程进行分析评价，根据反响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，以到达控制质量的目的。

它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态。

控制图是SPC中最重要的工具。

它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

3 SPC推进过程的典型误区3.1 事先未进行有效的测量系统分析该单位选取局部产品的关键特性进行控制图管控，但绝大局部关键特性的测量系统未进行分析或分析不标准。

控制图对测量系统有很高的要求，一般要求R&R不大于10%，而在进行测量系统分析之前，首先要保证测量关重特性所使用量具的精确度应是被测量特性公差的1/10。

进行控制图管控之前不进行测量系统分析或分析不标准，控制图将失去意义甚至对提升过程稳定性起消极作用。

假设忽略了这一点，导致做出来的控制图没方法有效应用，甚至造成误导。

3.2 不区分分析用控制图、控制用控制图控制图分为分析用控制图与控制用控制图两类。