SPC控制图的绘制及判断方法

怎么做产品的SPC控制图？实践证明，通过SPC控制图，可以帮助我们及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性。

那么，产品的SPC控制图该怎么做呢？深圳天行健六西格玛咨询公司简析如下：步骤一：确定需要监控的关键质量特性（CTQ）首先，需要确定产品制程中的关键质量特性（CTQ），也就是对产品质量有重要影响的特性。

这些特性可能包括尺寸、重量、硬度等。

确保选择的特性能够准确反映产品的质量。

步骤二：收集数据收集与所选特性相关的数据，包括每个制程批次或样本的测量结果。

确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和控制。

步骤三：计算统计参数根据收集到的数据，计算统计参数，如平均值、标准差等。

这些参数可以帮助我们了解制程的中心位置和变化程度。

步骤四：绘制控制图根据所选特性的统计参数，绘制SPC控制图。

常见的控制图有X-Bar图、R图、S图等。

控制图上通常包括中心线、控制界限和数据点。

通过观察数据点的位置和分布，可以判断制程是否处于控制状态。

步骤五：分析控制图分析控制图上的数据点，判断制程是否处于控制状态。

如果数据点在控制界限内波动，说明制程是稳定的；如果数据点超出控制限，说明制程存在异常变化。

根据分析结果，可以采取相应的纠正措施，以确保制程的稳定性和一致性。

步骤六：持续监控和改进SPC控制图是一个持续监控和改进的过程。

定期更新数据，并根据新的数据绘制控制图，以监控制程的变化。

同时，根据控制图的分析结果，不断改进制程，以提高产品质量。

总而言之，SPC控制图是一个简单而有效的工具，可以帮助我们实现产品质量的稳定和一致。

通过正确使用SPC控制图，我们能够及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性，提高客户满意度。

SPC控制图判断标准一：判稳准则在点子随机排列的情况下，符合下列个点之一就判稳：（1）连续25个点，界外点数d=0；（2）连续35个点，界外点数d≤1；（3）连续100个点，界外点数d≤2。

二：判异准则SPC的基准是稳态，如若过程出现显著偏离稳态则为异态。

异态出可分为异常好与异常坏两类。

判异准则：（1）点出界就判异；（2）界内点排列不随机判异。

2.1判异准则1一点落在A区以外。

出现该情况可能因素：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。

点排布如下图2-1所示：图2-1 准则1判异图2.2判异准则2出现连续9点落在中心线一侧。

原因：分布的a减小。

点排布如下图2-2所示：图2-2 准则2判异图2.3判异准则3连续6点递增或递减。

产生趋势可能因素：工具逐渐磨损、维修水平逐渐降低、操作人员技能逐渐降低等。

点排布如下图2-3所示：图2-3 准则3判异图2.4判异准则4连续14点中相邻点上下交替。

产生趋势可能因素：轮流使用两台设备、两位人员轮流操作。

点排布如下图2-4所示：图2-4 准则4判异图2.5判异准则5连续3点落在中心线同一侧的B区以外。

产生趋势可能因素：参数u发生了变化。

点排布如下图2-5所示：图2-5准则5判异图2.6判异准则6连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外。

表明参数u发生了变化。

点排布如下图2-6所示：图2-6准则6判异图2.7判异准则715点在C区中心线上下。

可能原因：①是否应用了假数据，弄虚作假；②是否数据分层不够。

点排布如下图2-7所示：图2-7准则7判异图2.8判异准则88点在中心线两侧，但无一在C区中。

原因：数据分层不够。

点排布如下图2-8所示：图2-8准则8判异图。

SPC控制图的判定方法SPC（Statistical Process Control）控制图是一种统计工具，用于分析和监控过程中的变异性，并判断过程是否稳定。

通过控制图的使用，可以帮助企业提高产品质量、降低成本和提高生产效率。

本文将介绍SPC控制图的判定方法。

一、控制图的基本原理1.1 数据收集与分类要绘制SPC控制图，首先需要收集相关的数据。

这些数据可以是产品尺寸、重量、时间等方面的测量结果。

收集的数据需要根据特定的要求进行分类和整理，以便后续的统计分析。

1.2 参数与变量在控制图中，可以使用参数图和变量图两种类型的控制图。

参数图适用于可计量的特征，如长度、重量等，而变量图适用于计数型数据，如不良品率、缺陷数等。

1.3 控制线的设定控制图通常包括中心线、上限线和下限线。

中心线代表过程的平均值，上限线和下限线则用于判断过程变异是否在可接受的范围内。

控制线的设定需要根据过程的稳定性和要求进行调整。

二、SPC控制图的判定方法2.1 过程是否稳定在绘制控制图之前，首先需要判断过程是否稳定。

稳定的过程指的是过程产生的变异性仅来自于随机误差，而不是系统性的因素。

判断过程是否稳定可以通过以下几种方式进行：（1）过程能否满足规范要求：通过对过程数据进行规范性能指标的计算与分析，判断过程是否满足要求。

（2）过程的输入是否稳定：观察过程的输入数据，如材料的质量、设备的稳定性等，判断输入是否稳定。

（3）过程是否存在特殊因素：通过了解和分析过程中的特殊因素，如人为因素、设备故障等，判断过程是否稳定。

2.2 控制图的规则绘制了控制图后，可以通过判断数据点的分布情况，在控制图上标示出不同的规则。

常用的规则有以下几种：（1）单点超出控制限：单个数据点超出上限线或下限线。

（2）连续点在中心线同一侧：三个或更多连续的数据点在中心线的同一侧。

（3）多点连续递增或递减：连续五个或更多数据点递增或递减。

（4）趋势：六个或更多连续递增或递减的数据点。

SPC计算公式和判定准则SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过统计方法对过程进行监控和控制来确保产品质量的方法。

SPC包含了一系列的计算公式和判定准则，用于对过程数据进行分析和判断。

本文将介绍SPC的常用计算公式和判定准则。

一、计算公式1. 平均值（X－bar）和范围（R）控制图的计算公式：平均值控制图：X-bar = (X1 + X2 + ... +Xn)/n范围控制图：R = Xmax - Xmin2.方差（S）控制图的计算公式：方差控制图：S = √((∑(xi - x̄)²)/(n-1))其中，xi为单个数据点，x̄为平均数，n为样本个数。

3.标准差（σ）控制图的计算公式：标准差控制图：σ = √((∑(xi - x̄)²)/n)其中，xi为单个数据点，x̄为平均数，n为样本个数。

4. 标准分数（Z-score）的计算公式：标准分数：Z=(X-μ)/σ其中，X为观测值，μ为总体平均值，σ为总体标准差。

5.概率（P）的计算公式：概率：P=1-Z其中，Z为标准分数。

二、判定准则SPC通过控制图上的控制限来进行判定，一般包括控制线和规范线。

常用的判定准则有以下几种：1.控制线：控制线用于界定过程是否处于统计控制状态。

一般有上限控制线（UCL）和下限控制线（LCL）。

当数据点超过控制线时，表明过程处于非随机状态，可能存在特殊原因。

2.规范线：规范线用于界定过程是否处于规范状态。

一般有上限规范线（USL）和下限规范线（LSL）。

当数据点超过规范线时，表明产品或过程不符合规格要求。

3.判定准则：SPC根据运行趋势和控制限来进行判定，常见判定准则包括：-单点超出控制限：当单个数据点超出控制限时，可能存在特殊原因，需要进行调查和纠正。

-一组连续点趋势逐渐上升或下降：当连续的数据点呈增加或减少的趋势时，表明过程可能不稳定，需要进行调查和纠正。

异常原因一般为:•新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格•检验方法或标准变化•计算错误，测量误差UCLLCLA AB C C B xxTest 1. One Point Beyond Zone A判异准则1任何1个点落在A 区以外异常原因一般为:（同准则1）判异准则2，5, 6:2: 连续9个点落在中心线的同一侧;5: 连续3个点中有2个点落在中心线同一侧的B 区以外;6: 连续5个点中有4个点落在中心线同一侧的C 区以外xTest 2. Nine Points in a Rowon One Side of the Center LineUCLLCLA AB C C B UCLLCLA AB C C B xxx Test 5. 2 Out of 3 Points in a Row in Zone A or BeyondUCLLCLA AB C C B xxTest 6. 4 Out of 5 Points in a Row in Zone B and Beyond异常原因一般为:•工具逐渐磨损，维护水平逐渐降低，操作人员技能逐渐提高判异准则3连续6个点递增或递减UCLLCLA AB C C B Test 3. 6 Points in a Row Steadily Increasing or Decreasingxx异常原因一般为:•轮流使用两台设备或有两个操作员工轮流操作，使得数据分层不够判异准则4连续14个点中相邻点交替上下UCLLCLA AB C C B Test 4. 14 Points in a Row Alternating Up and Downx异常原因一般为:•数据有假，计算错误；分层不够判异准则7连续15个点落在中心线两侧的C 区以内UCLLCLA AB C C B xTest 7. 15 Points in a Row in Zone C (Above and Below CL)异常原因一般为:•数据分层不够判异准则8连续8个点落在中心线两侧且无一在C 区内UCLLCLA AB C C B xTest 8. 8 Points in a Row on Both Sides of CL with None in Zone C。

SPC统计过程控制与管制图1. 简介SPC〔Statistic Process Control〕是指通过统计方法对生产过程进行过程控制和管制的一种方法。

SPC通过收集和分析过程中的数据，帮助企业发现和解决问题，并实现过程的稳定和改良。

在SPC中，管制图是一种常用的工具，用于判断过程是否处于统计控制之中。

2. 管制图的根本原理管制图是一种时间序列图，通过将样本数据的均值、极差等统计量绘制在图上，以便直观地了解过程的稳定性。

在管制图中，通常会画出上下控制限以及中心线，用于判断过程是否处于统计控制之中。

管制图有多种类型，常用的包括： - 平均数管制图〔Xbar-R图〕：用于监控过程的平均数和极差 - 均值管制图〔X图〕：用于监控过程的平均数 - 极差管制图〔R图〕：用于监控过程的极差 - 标准差管制图〔S图〕：用于监控过程的标准差 - P图：用于监控过程的不良品率 - C 图：用于监控过程的不良品数3. 构建管制图的步骤构建管制图的步骤如下： 1. 收集数据：根据需要监控的指标，收集足够的样本数据。

2. 计算统计量：根据收集到的数据，计算出相应的统计量，如平均数、极差、标准差等。

3. 绘制管制图：根据统计量，绘制出相应的管制图，包括上下控制限和中心线。

4. 分析管制图：通过分析管制图中的数据点是否超出控制限，判断过程是否处于统计控制之中。

5. 做出改良：如果过程处于统计控制之外，需要分析可能的原因并采取相应的改良措施。

4. 管制图的应用管制图广泛应用于制造业和效劳业中的质量管理过程中。

通过使用管制图，企业可以实现以下目标： - 及时发现生产过程中的异常情况，减少不良品率； - 保持生产过程的稳定性，提高生产效率； - 通过长期监控数据，找出改良生产过程的方向。

5. 管制图的本卷须知在使用管制图时，需要注意以下几点： - 样本数据应该具有一定的随机性，否那么可能会影响对过程稳定性的判断。

- 控制限的选择需要根据实际情况进行调整，不同的管制图有不同的选择方法。