SPC应用案例实施

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系统在施耐德的成功应用_制造业与信息化_行业典型案例一、客户背景施耐德电气公司作为全球电力和控制领域的领导者，拥有悠久的历史和强大的实力，配电和自动化及控制是施耐德电气携手并进的两大业务领域，遍布民用住宅、建筑、工业、以及能源与基础设施四大市场。

施耐德电气目前在中国已经拥有4000名员工，13家生产型企业，4个分公司。

随着在中国业务的蓬勃发展，施耐德电气更加重视在中国的发展，并愿意以进一步的商贸合作为中国的开放和现代化建设作出贡献。

施耐德电气公司非常注重产品质量，所有产品均通过专业的质量认证。

随着生产规模的不断扩大和市场竞争的日益激烈，原有的质量管理方式已明显不能满足现有生产的需要，有鉴于此，施耐德电气公司决定采用统计过程控制系统，对现场质量进行on line SPC在线质量管理与控制，以达到提升工作效率、降低营运成本、保证最终的产品质量、提高经济效益的目的。

施耐德电气公司率先在施耐德（北京）电气公司实施了Todaysoft SPC系统，随后又在施耐德（上海）电气公司推行SPC统计过程控制系统，下面介绍的是施耐德（北京）电气公司成功应用Todaysoft SPC系统的情况。

二、面临的问题电器开关的生产需要经过一系列复杂的工艺流程，将近有十来个生产处理工序，同一条流水线要生产多种不同型号的产品，而且一个客户的产品可能在不同的生产线生产。

通过仔细调查发现典型问题主要有：* 数据录入：统计过程控制分析需要大量的数据作依据，但面对品种类繁多的产品，且每一产品的质量检测项目也相当多的情况下，如何及时、准确地得到数据并及时进行分析是相当重要的问题。

* 统计分析：需要时刻知道当前生产的产品是否稳定、可靠，当前的生产过程能力是否能达到要求，以便保证提供稳定可靠的产品。

* 动态监控：能否及时反映生产过程的质量状况，当过程发生异常时，能否自动发出报警？通过预警，相关人员可以及时根据异常信息分析问题的原因和解决措施，将质量隐患消灭于萌牙之中。

SPC經典案例剖析---SPC在控制男主人歸家時間上的運用朋友们大家好，这个经典的案例可能读过很多遍了。

现把整篇的文章转载过来并加以分析。

从网上看到一个经典的SPC应用的例子，与大家共赏：俗话说宴无好宴。

朋友邀我去他家做客吃晚饭，进了门迎面遇上他焦急无辜的表情，才知道主题是咨询。

起因是朋友最近回家的时间越来越晚，罪证就在他家门口玄关的那张纸上——朋友的太太是一家美商独资企业的QC主管，在家里挂了一张单值-移动极差控制图，对朋友的抵家时间这一重要参数予以严格监控：设定的上限是晚七点，下限是晚六点，每天实际抵家时间被记录、描点、连线——最近连续七天(扣除双休日)的趋势表明，朋友抵家的时间曲线一路上扬，甚至最近两天都是在七点之后才到家的，证据确凿——按照休哈特控制图的原则和美国三大汽车公司联合编制的SPC(Statistical Quality Control，统计过程控制)手册的解释，连续7点上升已绝对表明过程发生了异常，必须分析导致异常的原因并做出必要的措施(比如准备搓衣板)，使过程恢复正常。

显然，我可能给出的合理解释成了朋友期待的救命稻草，而这顿晚饭就是他在我面前挂着的胡萝卜。

(单值---移动极差图：X-Rs,这个控制图我先来讲它一般的适用场合：(1)对每个产品都进行检验; (2)采用自动化检查和测量的场合; (3)取样费时、费用昂贵的场合; (4)化工等流程性材料及样品均匀的场合。

它的取样信息不多，所以它检出的过程变化的灵敏度也要差一些。

在本例中，这位QC主管显然考虑到老公回家这个重要的参数，是保证他对自己的婚姻忠诚的主要因素，那么根据连续7点呈现上升的趋势，我们很容易就对这个过程判异。

这个判异是根据小概率事件原理：小概率事件在一次试验中发生的概率几乎为零，也就是几乎不可能发生，若发生即判异。

本例中的連續7点呈现上升趋势，是根据判异准则的界内点不随机排列判异。

通常在过程受控的条件下，連續7點不随机排列呈现的概率都很小，若出现我们就可以判断该过程出现了异常因素，导致过程失控。

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）案例分析一．用途1. 分析判断生产过程的稳定性，生产过程处于统计控制状态。

2．及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品产生。

3．查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定。

4．为评定产品质量提供依据。

二．控制图的基本格式1．标题部分X-R控制图数据表2 质量 特 性在方格纸上作出控制图：样本横坐标为样本序号，纵坐标为产品质量特性。

图上有三条平行线：实线CL ：中心线 虚线UCL ：上控制界限线 LCL ：下控制界限线。

三． 控制图的设计原理1． 正态性假设：绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分布。

2． 3σ准则：99。

73%。

3． 小概率事件原理：小概率事件一般是不会发生的。

4． 反证法思想。

四． 控制图的种类1． 按产品质量的特性分（1）计量值（S X R X R X R X S ----,,~,）（2）计数值（p，pn，u，c图）。

2．按控制图的用途分：（1）分析用控制图；（2）控制用控制图。

五．控制图的判断规则1．分析用控制图：规则1 判稳准则-----绝大多数点子在控制界限线内（3种情况）；规则2 判异准则-----排列无下述现象（8种情况）。

2．控制用控制图：规则1 每一个点子均落在控制界限内。

规则2 控制界限内点子的排列无异常现象。

[案例1] p控制图某半导体器件厂2月份某种产品的数据如下表(2)(3)栏所表示,根据以往记录知,稳态下的平均不合格品率0389p,作控制.0图对其进行控制.数据与p图计算表[解]步骤一 :预备数据的取得,如上边表所示.步骤二: 计算样本不合格品率024.085/2/,/111====n D p n D p i i i 步骤三: 计算p 图的控制线ii i i n n p p p LCL CL n n p p p UCL n D p /)0389.01(0389.030389.0/)1(30389.0/)0389.01(0389.030389.0/)1(30389.02315/90/--=--==-+=-+=====∑∑由于本例中各个样本大小i n 不相等,所以必须对各个样本分别求出其控制界线.例如对第一个样本n1=85,有UCL=0.102 CL=0.0389 LCL=-0.024此处LCL 为负值,取为零.作出它的SPC 图形.CLLCL[案例2]为控制某无线电元件的不合格率而设计p图，生产过程质量要求为平均不合格率≤2%。