spc的由来

SPC知识点总结SPC知识点总结：1. SPC的起源和发展：SPC最早源自美国工程师Walter A. Shewhart在20世纪20年代的工作。

后来，日本质量专家石井弘次将SPC方法引入日本，并与之前日本的质量管理方法相结合，形成了很多现代质量管理方法的基础。

SPC的发展离不开统计学和质量管理理论的不断深化和完善。

2. SPC的基本原理：SPC的基本原理是通过收集和分析过程中的数据，来了解过程的稳定性和变异性，并根据分析结果采取相应的控制措施。

SPC是基于统计学的方法，它利用统计学中的各种工具来分析数据，判断过程的状态，预测未来的趋势。

3. SPC的应用范围和目的：SPC可以应用于各种生产领域和服务领域。

它的主要目的是帮助组织管理者了解过程的稳定性和变异性，及时发现问题，改进过程，提高质量，降低成本，增加效率。

4. SPC的基本工具和方法：SPC的基本工具和方法包括控制图、直方图、散点图、原因分析、统计推断等。

其中，控制图是SPC的核心工具，它用于监控过程中的变异性，判断过程的状态。

5. SPC的实施步骤：SPC的实施步骤包括确定需要监控的指标、收集数据、绘制控制图、分析控制图，及时发现异常，采取改进措施，持续监控过程。

6. SPC的关键要点：SPC的关键要点包括确定合适的控制图类型和参数、建立稳定的数据收集和分析系统、培训相关人员，建立质量改进文化等。

7. SPC的优势和挑战：SPC的优势包括可以及时发现过程异常、对过程进行全面的监控、提高过程稳定性和一致性。

挑战在于需要有充分的数据和专业知识支持，需要组织成员共同努力，才能成功实施。

综上所述，SPC是一种用于监控和改进过程稳定性的重要方法。

它的实施需要全面的统计知识和质量管理知识，以及组织成员的积极参与。

只有通过不断地实践和改进，才能使SPC真正发挥作用，为组织带来持续的价值。

SPC 简介SPC是基於1910年代費雪爵士(SirRonaldFisher)所發展出來的統計理論。

19 24年修華特博士(Dr．W．A.Shewhart)在貝爾試驗室研究產品品質特性的次數分配時發現了管制圖，並在1931年出了一本「製造品質的經濟管制」(Eco nomicControlofQualityofManufacturedProduct)，成為當時品管界的經典之作。

1932年修華特博士應邀到英國主講管制圖，提高了英國將統計力法應用到製造業的氣氛。

1939年戴明博士與修華特博士合著一本「品管觀點的統計方法」(StatisticalMethodfromtheViewpointofQualityControl)。

1940年前後，美、英兩國將管制圖的方法引進製造業，並應用到生產過程中，當時管制圖的應用不但與其他品管方法同樣簡單，而且效果顯著，被各業界所認同。

由於SPC的理論基礎非常簡單，所涉及的統計理論也不難，加上統計學家與工程學家已將有關的統計理論儘可能簡化，一般基層人員與幹部約2天左右就可學完它，並且應用到工作中。

SPC與其他的統計品管手法相較要容易學習，製程的操作人員應用它，可使工作更其效能與效率;而管理幹部透過它，則能掌握到製程的品質。

簡而言之，SPC可以改善產品的品質。

日本正是因為熟稔統計製程品管的應用，而使其產品的品質居世界第一。

所以美國想要全面推動此一技術與觀念，以便與日本產品在國際市場上一較高下。

SPC定义与应用范围SPC(Statistical Process Control)一統計製程管制是指一套自製程中去蒐集資料，並加以統計分析，從分析中去發掘製程的異常，立即採取修正動作，使製程恢復正常的方法。

就是戴明博士(Dr.Deming)所說的:「品質不應再依賴進料及出貨的抽樣檢驗，而應該採取在生產過程中，以良好的管理方法來獲得良好的品質。

SPC的重要性，且已被美國國防部列為其供應商必備的技術條件之一。

什么是SPC、SPD与SPA？一、概述近年来,由于科学技术的迅猛发展，产品的不合格品率迅速降低，如电子产品的不合格率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一（ppm，10–6），乃至十亿分之一(ppb,10–9）。

质量控制方式也由过去的3s控制方式演进为6s控制方式。

3s控制方式下的稳定状态不合格品率为2。

7×10–3(0。

27％），6s控制方式下的稳定状态不合格品率仅为2.0×10–9(10亿分之二)，参见图1.(略) 这就是21世纪的超严格质量要求，各种产品都有其相应的超严格质量要求.因此，著名的美国质量管理专家朱兰早在1994年就在美国质量管理学会年会上指出：“21世纪是质量的世纪”。

大家知道,贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

对如此严格的质量要求，采取什么样的科学措施和科学方法来贯彻预防原则并保证质量方针和目标的实现呢？这就要提到“SPC"、“SPD”与“SPA”。

二、什么是SPC、SPD与SPA？1． SPCSPC（Statistical Process Control)即统计过程控制,是20世纪20年代由美国休哈特首创的.SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。

这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法,而以控制图理论为主。

但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。

2． SPDSPD（Statistical Process Diagnosis）即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。

1980年，张公绪提出选控控制图系列。

选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。

1982年,张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。

spc什么意思SPC是英文“Statistical Process Control”的缩写，直译为“统计过程控制”。

SPC是一种在质量管理中使用的统计方法，用于监控和控制产品和过程的质量变异。

SPC的目标是通过对过程进行实时监测和分析，从而及时发现异常和变异，并采取适当的措施来纠正问题，确保产品的质量符合要求。

SPC方法最早在20世纪20年代由质量管理专家Walter A. Shewhart提出，并在20世纪50年代由W. Edwards Deming进一步发展和推广。

SPC方法在当时对于工业部门来说是一个重大的突破，因为它打破了传统的质量检查和产品抽样测试的模式，引入了统计分析和实时监控的思想。

SPC方法的应用使得生产过程更加可控和稳定，并帮助企业提高产品的质量并降低成本。

SPC方法的核心概念是“过程可控性”和“异常检测”。

过程可控性指的是通过对过程中的关键参数进行实时监测和统计分析，确保过程在可控的范围内。

如果过程处于可控状态，那么产品的质量就有较高的稳定性。

异常检测是指通过对过程中的数据进行分析，发现异常点和变异，并及时采取控制措施，防止质量问题的扩大。

SPC方法使用统计工具如控制图、直方图和散点图来帮助分析数据，识别异常和变异，并帮助质量管理人员做出决策。

SPC方法通过实时监测和分析数据，可以帮助企业及时发现质量问题，并采取纠正措施。

这有助于降低产品缺陷率，提高产品质量。

同时，SPC方法的应用还可以优化生产过程，提高生产效率和产能利用率。

通过实时监测和控制关键过程参数，企业可以预防和减少质量异常和制程缺陷，降低生产成本和废品率。

除了对产品质量的监控和控制，SPC方法还可以用于改进过程。

通过对过程数据的分析，企业可以识别并改进生产中的瓶颈和不良环节，进一步提高产品质量和生产效率。

此外，SPC方法还可以用于优化供应链管理。

通过实时监控关键指标和指标的变异性，企业可以更好地控制供应链中的质量问题，并与供应商进行合作，共同提高产品质量。

Spc历史源源SPC量改进工具和技术在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法：内容主要有：过程概念；过程变差；过程能力分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第二章节SPC应用基础●质量数据1．数据特点：①波动性；②规律性；2．质量特性：反映产品特定性质之内容；（如：尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等）3．质量特性数据：测量质量特性所得数据；（如：“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”）4．数据分类：①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”数据）●数据参数1．数据表达式：公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。

2．频数：同一记录中同一数据出现数据。

公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。

3．平均数：所有数据和与总数和商。

4．百分率：单项数据与所有数据总和商百分值。

5．累计百分率：顺序排列中，第1项累计百分率，等于前N-1项百分率和。

标准方差：6．●数据分层1.概念：将数据依照使用目，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一生产条件下收集到质量特性数据归并在一起方法；2.作用：分层目是为有利于查找生产质量问题原因。

3.分层方法：①操作人员：按个人分，按现场分，按班次分，按经验分；②机床设备：按机器分，按工夹刀具分；③材料：按供应单位分，按品种分，按进厂批分④加工方法：按不同加工、装配、测量、检验等方法分，按工作条件分；⑤时间：按上、下午分，按年、月、日分，按季节分；⑥环境：按气象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；2.2频数分布表作频数分布表时要确定组距、组数和组边界值。

例：某零件一个长度尺寸测量值（mm）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm1、2、5倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中最小值分在第一组中部,并把分组组界定在最小测量单位1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。

SPC（统计过程控制）：基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。

它是一种基于统计原理的质量控制技术，通过对质量数据进行分析并处理，帮助生产部门发现异常情况，及时进行纠正和改进。

SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控，及时发现异常情况并予以解决，达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。

1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟（APQC）制定的标准，是指在生产、服务等等过程中，使用一系列统计方法，对生产过程各项指标进行定量分析、监控，以便及时发现问题并采取纠正和预防措施，以提高质量、提高效率和降低成本。

自20世纪75年以来，SPC 已广为应用于各种制造和服务行业，被广泛认可和推广。

1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据，判断过程是否处于正常状态，如果出现异常情况则采取行动控制，达到稳定生产并控制品质的目的。

其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。

二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位，其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。

首先，质量管理的核心目标是实现全过程质量控制，SPC可以有效的实现这一目标。

其次，SPC可以帮助企业实现质量的持续改进，提高产品的稳定性和一致性，为企业提供坚实的基础。

再次，SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据，使企业在市场竞争中更具有说服力。

2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。

通过对生产过程的监控，SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势，为及时采取行动提供依据。

此外，通过对数据的分析，进一步提高了质量管理的效益，不断完善生产过程，并持续不断地提高产品质量。

SPC及管制图概述一、SPC概述1.定义SPC即统计制程管制，是利用统计方法对制程中的各个时期进行监督和管制，从而达成改进与保证品质的目的。

它强调以预防为主。

2.适用范畴适用于制程、服务一切治理过程3.特点注重全系统、要求全体人员参加，人人有责。

强调用科学方法保证LI标的实现。

（要紧应用统计手法，如治理图）4.进展简史SPC的概念与实施方法早于20世纪20年代由美国Shewhat提出，于二次世界大战后期应用于美国国防部军事工业部门，但由于当时不受重视而未被推广，战后（1950年）SPC概念引入日本，直至1980 年（通过30年进展），日本山于SPC的推广和使用而使其品质及生产率跃书刊居世界领导地位。

因此在日本强有力的竟争下，从80年代起，SPC在工业发达国家（包括美国在内）再度兴起，并列为高科技之一，1994年及2000年版IS09000系列国际标准品质治理与品质保证强调的以预防为主，强调过程及统计技术的应用正是SPC的应用特点，因此推行SPC方兴未艾。

5.SPC的推行步骤步骤1：培训SPC内容包括：SPC重要性，常态分配统计差不多知识，品质治理七大手法步骤厶确定关键品质因素内容包括：*对全厂每个制程进行分析*找出关键品质因素后，列出制程管制图步骤3：提出制程管制标准步骤4：在各部门落实，将有关制程管制标准文件编制成操作手册步骤5：统计监督和管制制程步骤6：诊断专门和采取措施解决咨询题方法包括：品质治理方法（七大手法）诊断理论二.管制图概述1.定义是对制程或服务的品质特性加以测量、记录并从而进行管制的一种用科学方法设计图，如图UCL 管制上限I击—J —时刻或样本号2.重要性管制图是SPC 的要紧应用手法，随着产品品质水平要求的不断提高，管 制图被越来越多工业发达国家所采纳，并越来越被人们所重视，这要紧山于 操纵图有以下方面的作用：a. 贯彻预防为主的原则b. 能够减少不良品和重做，从而提高生产率和降低成本c. 减少不必要的制程调整 d ・进行制程诊断e.提供有关制程能力的资源管制图原理例：某工场有部车床生产直径为10mm 的机螺丝，将记录数据分组统计 并作次数直方图如下：频率次数纵轴3纵轴2纵轴1 组距螺丝直径（mm ）图2.1设记录数据个数为N则各组相对显现次数（即频率）为：频率二次数/N,如图纵轴2 因为：直方面积二组距X 直方的高二频率 工各频率=1组距为常数，则频率与直方高成正比，工各直方面积二1当数据越多，分组越密，上直方图越趋近一条平滑曲线（如下图）直方趋近光滑曲线 图2.2当数据越于无限多，即极限情形下，上图2. 2的平滑曲线变成分配曲线(常态分 配)，如图:中心线管制下限常态分配密度函数07心)其中：口为平均数H工(无-“)2/心)0为标准差0二7设纵轴频率为随机变量Y, U为显现次数范畴，则有Y〜N ( u , o U二一—CTP(U<a) = O (a)P(u>a)=l-O (a)设护3,则有：1-①(3)二P(U>3)二P(匚±>3)b=P(Y>P+3o)由图2.4中，u+3o界外的面积可知：1-0(3) =P(Y>P+3o)=0.135%同样曲于常态分配是呈对称分布，因此有1-0 (3)二P (Y> U -3 0 )二P (Y> u +3 0 )二0. 135%因此界于U +3 0与U -3 0之间的分配曲线面积为：l-(2X0・ 135%) =99. 7%0.135%u -3 o u u +3 o图2.4将图 2.4按顺时针方向旋转180。