SPC基础知识

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。

SPC常用计算方法SPC基础知识及常用计算方法SPC基础知识一、SPC定义：1、SPC——统计制程管制：是指一套自制程中去搜集资料，并加以统计分析，从分析中去发气掘制程的异常，立即采取修正行动，使制程恢复正常的方法。

也就是说：品质不应再依赖进料及出货的抽样检验，而应该采取在生产过程中，认良好的管理方法，未获得良好的品质。

2、良好品质，必须做到下面几点：①变异性低②耐用度③吸引力④合理的价格3、变异的来源：大概来自5个方面：①机器②材料③方法④环境⑤作业人员应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。

4、SPC不是一个观念，而是要行动的步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确，依据制程程序给制造流程图，并依据流程图订定工程品质管理表。

步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小，轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时，徒增管制成本浪费资料且得不赏失，反之如果重要的项目未加以管制时，则不能满足设计者，后工程及客户的需求，则先去管制的意义。

步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，例如：在风浪很大的船上比赛乒乓球，试部能否确定谁技高一筹，帮制程作业的安定是最重要的先决条件，所以对于制程上影响产品口质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能经标准进行。

步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品，制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。

因此制程的能力不足时，必顺进行制程能力的改善，而且在制程能力充足后还必须能继续，所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。

步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图，而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。

步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成，但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题？解决问题？而问题的解决技巧，在于依据事实找出造成变异的确切原因，并提此对策加以改善，及如何防止再发生。

广州今朝科技有限公司SPC基础知识一SPC术语录1.控制图：SPC的核心工具。

一种标绘着根据相继抽取的样本或子组的某一统计量的值、并画有控制限的图，用于评估或检查一个过程是否处于控制状态之下。

画在坐标系中，横轴表示时间或样本号，纵轴表示数值大小，将采集到的数据以点的形式表示在图中。

2.运行图：一种代表过程特性的简单图形，上面描有一些从过程中收集到的统计数据（通常是单值）和一条中心线（通常是测量值的中位数），可用来进行链分析。

3.排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照对成本或变差的影响程度对各种潜在的有问题区域或变差源进行排序。

一般情况下，大多数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所以解决问题的精力最好是首先集中在少量关键的原因上，而暂时忽视多数不重要的原因。

4.散点图（相关图）：把两个变量标在横轴与纵轴上，按照一一对应测量值点描绘成的图。

5.计量值：当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时，这样的质量特性值称为计量值。

6.计数值：当质量特性值只能取一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数值时,称之为计数值。

7.过程：过程是指将输入转换成输出的一系列活8.9.10.628052366666611.动的总和。

12.样本：取自总体中的一个或多个个体，用于提供关于总体的信息，并作为可能做出对总体（或产生总体的过程）的某种判定的基础（引自GB3358-82）。

样本中所包含的样本单位数，称为样本大小。

13.样本容量（子组大小）：在抽检中抽出来的样本单位数。

14.不良品：指整件物品作为一个整体考虑而未满人意或不能接受。

一件不良品可能具有若干相同的或不相同的缺陷。

15.不良率控制图：即P图，用于控制对象的不合格率。

16.不良品数控制图：即Pn图，是一种计数值控制图，用于控制对象为不合格品数的场合。

）17.采集规划：采集规划指从某过程中选择质量特征值进行数据采集的一种工具。

18.单位缺陷数（U）控制图：是一种计数值控制图，它通过周期性抽取样本以统计单位产品的缺陷率并在控制图上绘制点来监控过程变化，样本的检测结果为平均每个样品包含的缺陷数。

SPC的基础知识与数据整理引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程的统计方法。

它通过收集一系列的数据并进行分析，以确定过程是否处于控制状态，并采取相应的措施保持过程稳定。

在本文中，我们将介绍SPC的基础知识和数据整理方法。

SPC的基础知识SPC的核心思想是通过采集过程中的样本数据，分析其变异情况，以判断过程是否处于控制状态。

基于不同的过程类型，SPC通常使用控制图来可视化过程的变异情况。

常用的控制图包括X-Bar图、R图和S图等。

X-Bar图X-Bar图是一种用于监控过程均值的控制图。

它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的均值，并绘制在图表上。

通过观察X-Bar 图，我们可以判断过程均值是否稳定。

R图R图是一种用于监控过程变异性的控制图。

它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的极差（最大值与最小值之差），并绘制在图表上。

通过观察R图，我们可以判断过程的变异性是否稳定。

S图S图是一种用于监控过程变异性的控制图。

它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的标准差，并绘制在图表上。

通过观察S图，我们可以判断过程的变异性是否稳定。

数据整理方法数据整理是SPC的一个重要步骤，它涉及收集样本数据、记录数据、计算统计量和绘制控制图等过程。

下面我们将介绍一些常用的数据整理方法。

数据收集在进行数据收集之前，需要确定采集数据的时间间隔和样本容量。

通常，采集数据的时间间隔应保证能够捕捉到过程的变化。

样本容量的确定应根据具体情况和要求进行。

数据记录数据记录是指将收集到的数据记录下来，以备后续分析使用。

可以使用电子表格软件（如Excel）或统计软件（如SPSS）等工具来记录数据。

统计量计算在进行SPC分析之前，需要计算一些统计量，如样本均值、样本标准差等。

这些统计量的计算可通过公式或统计软件完成。

控制图绘制控制图的绘制是用于直观地观察过程变异情况的重要步骤。

可以使用统计软件或绘图软件（如R语言）来绘制控制图。

spc基础培训资料全第⼀章节重新认识SPC内容主要有：过程的概念；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应⽤的基础●质量数据1．数据的特点：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：测量质量特性所得的数据；（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”的数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）●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的数据。

公式中⼀般⽤n1 n2 n3…ni表⽰个数。

3．平均数：所有数据的和与总数和商。

4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。

5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。

标准⽅差：6．●数据的分层1.概念：将数据依照使⽤⽬的，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的质量特性数据归并在⼀起的⽅法；2.作⽤：分层的⽬的是为有利于查找⽣产质量问题的原因。

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：按不同的加⼯、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；⑦其他：按发⽣情况分，按发⽣位置分等。

4.两点原则：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。

例：某零件的⼀个长度尺⼨的测量值（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的异常数据.最⼤值为42.44,最⼩值为42.27②⽤测量单位的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0.01mm的1、2、5的倍数除以极差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,可把数据中的最⼩值分在第⼀组的中部,并把分组组界定在最⼩测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。

SPC 基础知识一、 什么是SPCSPC 是Statistical process control 的缩写，即统计过程控制。

是应用统计方法对过程中的各个阶段进行临控，从而达到质量保证与质量改进的目的，在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。

二、 SPC 目的1． 预防问题的发生 2． 减少浪费三、 SPC 的管制图原理与益处1．根据3σ原理，在分布范围μ ±3 σ内,对于服从或近似服从正态分布的统计量，大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内，数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%,根据小概率原则,可判为异常点.图示如上.2．SPC管制图举例下面是Minitab R14 制作的Xbar-R 管制图。

从图可以看出制程有多个超出控制限的点，说明需要查找原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳于标准。

合理使用管制图能够：1．区分变差的普通原因和特殊原因，作为采取局部措施和系统措施的指南。

2．有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去。

3．使过程达到：A、更高的质量 B、更低的单位成本C、更高的有效能力。

四、 SPC制程能力分析1.Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别如下：Cp指数= 规格宽度工序宽度Cp:(Capability of Process)过程能力指数Cpk:修正的过程能力指数Pp: (Performance of Process)过程性能指数Ppk:修正的过程性能指数2..Cp、Cpk与Pp、Ppk的计算：过程能力指数的计算公式如下：过程性能指数计算公式如下：1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。

使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。

2.预警性：制程的异常趋势可实时对策，预防整批不良，以减少浪费。

3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。

4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。