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SPC培训讲义—基础知识简介SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量管理工具，旨在通过对过程数据的统计分析，帮助组织识别和解决可能导致质量问题的根本原因，从而提高产品的稳定性和可靠性。
本讲义将介绍SPC的基础知识，包括SPC的原理、常用的SPC 工具和应用案例等内容。
1. SPC的原理SPC的核心原理是基于过程数据的统计分析，通过对数据的收集和分析，识别和排除可能导致质量问题的特殊原因，同时通过控制图的使用，监控和改进过程的稳定性和可靠性。
1.1 正态分布在SPC中，数据的正态分布是一个重要的假设。
正态分布是一种对称的概率分布，其特点是均值和标准差能够完全描述分布的情况。
正态分布的图形呈钟形曲线，均值位于曲线的中央。
在实际应用中，SPC 通常假设数据是近似正态分布的，以方便进行统计分析。
1.2 变异性与稳定性在质量管理中，变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下相同测量项的数值差异。
通过SPC的应用，可以发现原本被认为是随机变动的过程，实际上可能存在特殊原因造成的异常波动。
稳定性是指过程在一段时间内的变异性较小，并且符合预期的性能要求。
通过SPC 的控制图，可以监控过程的稳定性，并及时采取措施防止不稳定状态的出现。
2. 常用的SPC工具SPC工具是SPC实施过程中使用的具体方法和技术，下面介绍几种常用的SPC工具。
2.1 控制图控制图是SPC中最常用的一种工具，它用来监控过程在一段时间内的变异情况。
控制图是一种统计图表，将过程数据按时间顺序绘制在图表上，同时画出上下限和中心线。
如果过程数据处于控制限之内，说明过程处于稳定状态；如果过程数据超过控制限，说明过程发生了特殊原因的变异，需要进行分析和改进。
2.2 直方图直方图是一种用柱形表示数据分布的图表，它可以直观地展示数据的中心趋势、波动幅度以及偏态情况。
通过直方图，可以判断数据是否符合正态分布，如果数据呈现钟形分布，则可以认为数据符合正态分布的假设。
SPCStatistical Process Control第一讲：SPC的发展及意义1.1、S PC的意义应用先进技术，特别是信息技术来建立集成质量系统，以实现质量管理、质量保证和质量控制自动化具有重要的理论意义和实用价值。
SPC的特点：全员参与，而不仅仅依靠少数质量管理人员：强调使用统计学的方法来保证预防原则的实现；SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。
能判断整个过程的异常，及时报警。
1.2、S PC的发展1.2.1质量控制发展的三个阶段1、单纯质量检验(SQI)：单纯依靠检验，剔除废品，以保证产品质量。
其方法是全数检验或抽样检验，其作用是事后把关，不让不合格品出厂或转移到下道工序。
2、统计质量控制(SQC)：在生产过程中进行系统的抽样检查，而不是事后全检。
将测得的数据记录在管理图上可及时观察和分析生产过程中的质量情况。
当发现生产过程中质量不稳定时，能及时找出原因并采取措施，消除隐患，防止废品再发生，达到保证产品质量的目的。
3、全面质量控制(TQC)：使企业具备生产100%合格适用产品的能力，向用户提供满意使用的合格产品。
从产品设计开始，一直到最终出厂检验之前，每一道加工工序都必须实行严格的质量控制，建立生产全过程的完整的质量保证体系，才能保证最终产品合格。
表1-1 质量控制三阶段比较1.2.2质量控制的发展趋势质量控制还将继续吸取经济学、心理学、社会学等自然科学和社会科学的成果，向更广阔的领域发展，质量控制部门对其它职能部门的协调作用将更加增大，产品质量检验的技术水平和准确性，以及机械化、自动化程度就大大提高，质量保证体系在搜集、处理、储存、传递质量信息中的作用更加突出，质量反馈更加重要，对质量控制业务更加标准化，程序化的要求更加严格；质量控制的重点，要从制定过程质量控制逐步转移到产品开发研制，设计质量越来越成为提高产品质量的关键，技术服务工作更将提到质量控制举足轻重的地位；质量控制机构的设置，质量检验部门和综合质量管理机构趋向分开，各自担负不同的质量控制职能保证产品质量和发展新品种将越来越紧密结合，成为从根本上提高产品质量的发展方向。
