制程能力分析(SPC)

SPC制程能力分析品质
SPC（统计过程控制）是一种广泛应用于品质管理领域的统计方法，
能够帮助企业监控和控制产品制造过程中的变异性。

通过收集和分析过程
中的数据，SPC可以评估制程的能力，确定该制程是否稳定且具有一致的
性能。

1.数据收集：首先，需要收集关于制程的数据。

这些数据可以包括来
自不同阶段的样本数据，例如原材料、加工过程中的中间产品和最终产品
的检测数据。

2.数据整理：将收集到的数据进行整理和准备，以便进行分析。

这包
括数据的清洗、筛选和对齐等操作。

3.基础统计分析：使用基本的统计方法来分析数据，例如计算平均值、标准差、极差等指标。

这些指标可以给出制程的平均性能和变异性。

4.制程稳定性分析：通过分析统计文件或绘制控制图来评估制程的稳
定性。

控制图可以显示制程数据的变化情况，并帮助判断制程是否受到特
殊原因的影响。

5. 制程能力分析：制程能力指标可以帮助评估制程的性能是否满足
产品要求。

常用的制程能力指标包括Cp、Cpk和Pp、Ppk等。

这些指标表
示制程的离散度与规范化能力。

- Cp和Cpk：用于评估制程的离散度和中心性，分别表示过程的总变
异度和自然过程偏离规格的变异度。

Cpk大于等于1时，表示制程能力满
足规格要求。

- Pp和Ppk：用于评估制程的离散度和中心性，与Cp和Cpk类似，由于Pp和Ppk考虑了过程所处的分布形状，并对过多偏离规格限制的量进行了惩罚。

SPC所有公式详细解释及分析SPC统计制程管制计量值管制图：Xbar-R(平均-全距)、Xbar-S(平均-标准差)、X-MR(个别值-移动全距)、EWMA、CUSUM等管制图。

计数值管制图：不良率p、不良数np、良率1-p、缺点数c、单位缺点数u等管制图。

常用分析工具：直方图、柏拉图、散布图、推移图、%GRR...等。

公式解说制程能力指数制程能力分析制程能力研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。

制程能力研究的时机分短期制程能力研究及长期制程能力研究，短期着重在新产品及新制程的试作、初期生产、工程变更或制程设备改变等阶段；长期以量产期间为主。

制程能力指针Cp 或Cpk 之值在一产品或制程特性分配为常态且在管制状态下时，可经由常态分配之机率计算，换算为该产品或制程特性的良率或不良率，同时亦可以几Sigma 来对照。

计数值统计数据的数量表示缺点及不良(Defects VS. Defectives)缺点代表一单位产品不符要求的点数，一单位产品不良可能有一个缺点或多个缺点，此为计点的品质指针。

例如描述一匹布或一铸件的品质，可用每公尺棉布有几个疵点，一铸件表面有几个气孔或砂眼来表达，无尘室中每立方公尺含微粒之个数，一片PCB有几个零件及几个焊点有缺点，一片按键有几个杂质、包风、印刷等缺点，这些都是以计点方式表示一单位产品的特性值。

不良代表一单位产品有不符要求的缺点，可能有一个或一个以上，此将产品分类为好与坏、良与不良及合格与不合格等所谓的通过－不通过(Go-NoGo)的衡量方式称为计件的品质指针。

例如单位产品必须以二分法来判定品质，不良的单位产品必须报废或重修，这是以计件方式来表示一单位产品的特值。

每单位缺点数及每百万机会缺点数(DPU VS. DPMO)一单位产品或制程的复杂程度与其发生缺点的机会有直接的关系，越复杂容易出现缺点；反之越简单越不容易出现缺点。

SPC 概述Statistical Process ControlSPC Introduction统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)란 ?Statistical ...•统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。

Process ...•反复性的事情或者阶段(SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer)Control ...• Process正在变化的事实早期警报。

警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间(管理图 : 随着时间工程散布的变化)SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。

2SPC 的发展历史SPC 的特征：控制过程，防患于未然。

重点在于预防•電視機彩色密度投机•美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格•日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標製程- 產品-顧客產品(Output)Measurement製程(過程)(Process)展開特性 特徵顧客滿意ManMachine Material Method Environmental4M1E製程，程序影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合管制，控制確保達到要求標準,必要時採取矯正行動何謂製程管制 (程序控制)工作 結果原材料 方法 環境機器 人員原因 手段特性 目的SPC 即。

.自製程中蒐集資料，加以統計分析，並從分析中發覺異常原因，採取改正行動，使製程恢復正常，保持穩定，並持續不斷提昇製程能力的方法。

SPC 即。

.製程 資料異常 穩定製程 製程能力好能力的製程 製程改善製程解析及管制收集資料 統計分析 採取措施 製程能力分析持續改善SPC 的目的維持正常的製程 (在统计的控制之下)事先做好應該做的 (標準，系統) – ex ：检测，機台操作程序製程異常發生能偵測出，並除去之，防止其再發能力要足 (有能力的程序)能力指標提昇能力–持續改善 (廣義)SPC 管理Tool的优点•Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和异常原因(Black Noise = Special Cause Variation)受影响一直变化。

SPC制程能力分析简介SPC (Statistical Process Control，统计过程控制) 是一种用于控制和改良制程稳定性和品质的方法。

SPC制程能力分析是基于统计学的方法，用于评估和控制制程的稳定性和可靠性。

通过分析样本数据和测量结果，SPC制程能力分析可以帮助制程工程师识别制程的能力和性能，并作出适当的调整和改良。

分析步骤SPC制程能力分析的步骤通常包括以下几个方面：1. 数据收集首先，需要收集关于制程的数据。

这些数据应该包括制程的输入和输出变量，以及与制程相关的其他因素。

数据可以通过实时监控制程以及定期抽取样本的方式获得。

2. 数据整理获得数据后，需要对数据进行整理和清洗。

这包括去除异常值、检查数据的完整性和一致性等步骤。

确保数据的准确性和可靠性对于后续分析的准确性至关重要。

3. 数据分析在数据整理完成后，可以对数据进行统计分析。

主要的统计方法包括描述性统计和图形分析。

描述性统计可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和变异程度。

图形分析那么可以用来展示数据的分布、趋势和异常情况。

4. 制程稳定性分析SPC制程能力分析的核心是评估制程的稳定性。

通过分析数据的变异程度，可以评估制程的稳定性，并预测制程的性能。

常用的方法包括过程能力指数 (Process Capability Index，Cpk) 的计算和控制图的绘制。

5. 制程改良根据制程稳定性分析的结果，可以确定制程的改良方向。

这可能涉及到调整制程参数、改良工艺流程、优化供给链等方面。

制程改良的目标是提高制程的稳定性和可靠性，以确保产品的品质符合要求。

SPC制程能力分析的优势SPC制程能力分析具有以下几个优势：•可以帮助制程工程师了解制程的稳定性和性能，从而预测制程的可靠性和品质。

•可以帮助制程工程师确定制程的改良方向，以提高制程的稳定性和可靠性。

•可以帮助制程工程师识别并处理制程中的异常情况，以及提前预警制程的性能变化。

•可以提供可靠的数据支持，用于和供给商、客户等外部方进行沟通和交流。

SPC统计制程管制能力分析什么是SPC？SPC（Statistical Process Control）是一个用来监测并控制制程质量的统计工具。

它旨在帮助企业实现持续的质量改进和高效生产。

SPC 通过实时数据收集和分析，可以帮助企业监测和控制制程，并及时发现制程中的变异和异常情况。

为什么需要进行制程管制能力分析？制程管制能力分析是判断一个制程是否稳定且可控的重要手段。

它通过对制程数据进行统计分析和评估，计算出制程的能力指标，以判断制程是否能够满足质量要求。

如果制程的管制能力较强，说明企业的产品质量稳定可靠。

反之，如果制程的管制能力较弱，说明企业的产品存在质量波动，需要进行相应的改进措施。

制程管制能力分析的方法1. 测量系统分析在进行制程管制能力分析之前，首先需要进行测量系统分析。

测量系统的准确度和稳定性对于制程数据的可靠性至关重要。

常用的测量系统分析方法有Gauge R&R（重复性与再现性）分析和测量系统误差分析。

2. 构建管制图在制程管制能力分析中最常用的方法之一就是构建管制图。

通过对数据进行实时收集和分析，可以帮助企业监测制程中的变异情况，并及时发现和处理制程中的异常情况。

常用的管制图包括均值-极差图（X-R图）、均值-标准差图（X-S 图）、过程能力图（Cp和Cpk）、移动平均图（MA图）等等。

这些管制图可以帮助企业实时监控制程，并及时采取控制措施，以保障产品质量和生产效率。

3. 管制能力指标计算通过制程数据的统计分析，可以计算出一些常用的管制能力指标，如过程均值、过程极差、过程标准差、过程能力指数（Cp）、过程性能指数（Cpk）等等。

这些指标可以帮助企业评估制程的能力和稳定性，并做出相应的改进措施。

4. 相关分析除了管制图和管制能力指标的计算外，还可以进行一些相关分析来帮助企业了解制程中的因果关系和高风险因素。

常见的相关分析方法包括回归分析、因果分析、五力分析等等。

SPC的好处和应用SPC统计制程管制能力分析在质量管理中具有广泛的应用。

SPC制程统计分析培训资料SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法进行质量控制和改进的管理工具。

通过对制程数据进行收集、分析和解释，SPC帮助企业识别和消除生产过程中的变异性，确保产品符合质量要求。

下面是一份关于SPC制程统计分析的培训资料，详细介绍SPC的原理、工具和实施过程。

一、SPC的原理SPC的原理基于统计理论，通过对制程数据的分析和解释，可以帮助企业判断制程的稳定性和能力，并对不稳定的制程进行改进和优化，从而提高产品的质量和稳定性。

SPC的核心原理包括以下几个方面：1.变异性的存在：制程中存在着多种类型的变异性，包括常因、特因和随机因素等。

SPC的目标是通过控制变异性来提高质量。

2.统计控制：SPC利用统计方法分析制程数据，判断制程是否处于统计控制状态。

从而判断出制程是否稳定，并提供依据进行改进。

3.过程能力分析：SPC不仅关注制程的稳定性，还关注制程是否满足质量要求。

通过统计分析，可以评估制程的能力，发现潜在的问题并采取措施进行改进。

二、SPC的工具SPC依靠一系列的统计工具来分析制程数据。

常用的SPC工具包括：1.直方图：通过对制程数据进行分组并绘制直方图，可以了解数据的分布情况，判断是否符合正态分布，以及是否存在特殊因素造成的异常。

2. 控制图：通过对制程数据进行统计和对比，绘制控制图可以判断制程是否处于统计控制状态。

常用的控制图有X-Bar图、R图、S图和P图等。

3.散点图：散点图可以用来分析两个变量之间的关系，例如制程参数与产品质量之间的关系。

通过分析散点图，可以找到改善的方向和策略。

4.帕累托图：帕累托图可以帮助识别制程中的关键问题和优先改进的方向。

通过对问题进行分类和排序，可以优先处理影响最大的问题。

5.箱线图：箱线图可以显示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位、异常值等。

通过对比不同制程的箱线图，可以找到优化和改进的空间。