SPC常用术语解释

详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于管理和优化生产过程的方法，它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据，从而控制和改进产品质量。

SPC强调预防原则，即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生，而不是在出现问题后再进行纠正。

SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。

控制图是SPC的核心工具，它用于监控生产过程中的关键变量，并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。

控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。

过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度，它通常被用来评估生产过程的能力，以便进行改进。

规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限，用于确定产品是否合格。

SPC的实施方法包括以下几个步骤：1.选择关键变量：首先需要选择需要监控的关键变量，例如产品尺寸、材料特性等。

2.设计控制图：根据选定的关键变量，设计适合的控制图，并确定控制界限。

3.收集数据：按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据，并对数据进行记录和整理。

4.分析数据：根据控制图的规则，判断生产过程是否处于控制状态，并找出异常点。

5.采取措施：根据分析结果，采取适当的措施来改进生产过程，例如调整工艺参数、更换设备等。

6.监控和反馈：持续监控生产过程，并及时反馈相关信息，以确保生产过程的质量和稳定性。

SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况，从而采取措施防止问题的扩大。

此外，SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性，减少浪费和成本。

未来，SPC将会在更多的领域得到应用和发展，例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。

总之，SPC是一种有效的过程管理和优化工具，可以帮助企业提高产品质量和生产效率。

学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。

SPC（统计过程控制）知识要点SPC是英文Statistical Process Control的字首简称,即统计过程控制。

SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。

SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨。

1- What：什么是SPCSPC：统计过程控制SPC说到底，就是一个图表，把生产过程中的数据，收集起来用图表的形式展现出来。

它的作用可以大致总结为：•方便大家从图表中，找出有异常的数据。

•跟进数据趋势，预见异常发生的可能。

•数据异常后，做出相应的改善对策SPC本质上就是一种特殊的趋势图，不过SPC给他们起一个更有气质的名字：控制图。

当然了，控制图还要和普通的趋势图有差异的，具体表现为以下几点：1.控制图都有上下控制线和中心线，UCL和LCL（具体会在6-How里面说明）2.控制图的数据收集规则、数据分析的规则，更加的繁琐，更加的严格3.控制图一定要有相应的改善输出2- Why：为什么要用SPC为了及时发现生产过程中，由特殊原因导致的异常，及时改善。

为了深入分析系统中的普通原因，进一步提高产品品质，为客户提供更好的产品。

（当成为一个工厂的品质副总时，如何将一线数据浮上来，你会自然而然的想到SPC）在思考为什么要用SPC时，我们的观点和认知，是随着职位不断成长的。

不要硬逼着自己去理解SPC手册里，那十几页鸡汤式的SPC 概述。

格局到了，自然就理解了。

但是SPC的作用是不会发生变化的，做就对了。

3- When：在什么时候用SPCSPC手册里面说，SPC只有在过程受控状态下，才能使用。

但是实际上，SPC就是一个图表，任何情况，任何产品，只要有数据就可以用SPC控制图。

只是它所体现出来的信息不同，使用者透过SPC发现问题的程度不一样。

举个通俗一点的例子。

张飞和关羽出征沙场，张飞去探路。

张飞趴在地上，用听音识距离之术，听了半晌得出一个结论：敌人距离我们还有250米。

SPC常用公式和全参数
SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，是一种可以检测和预防生产过程中发生的未预期变异的统计技术，涉及概率统计学、质量控制、过程设计等多个领域。

它被广泛用于制造业、服务业以及其他行业，可以有效识别与控制过程中发生的质量问题，从而提高工作效率和质量。

1、X-R图（X-R chart）：X-R 图是 SPC 中最常用的一种图表，它用于检测和控制过程中发生的质量变异情况。

X-R 图可以通过样本数据来分析过程变异，并用线性直线限制上下限的范围，从而确定是否存在质量问题。

2、np图（np chart）：np 图是用于检测和控制质量问题的一种统计图表，可以用于检测和控制多个样本中每一个样本的变异情况。

np 图中的上下限被用于确定质量问题是否存在，可以根据上下限的范围来判断多个样本的变异程度。

3、C图（C chart）：C 图用于检测和控制过程中同一种类样本的变异情况，它将质量变异的概率分布密度函数作为观测变量，可以用来检测和控制样本数据之间的偏差。

4、P图（P chart）：P 图用于检测和控制过程中发生的质量变异情况，并使用概率分布函数来分析样本数据之间的差异，可以用来检测和控制不同样本的变异程度。

SPC名词解释准确度Accuracy成品改善ActiononOutput制程中对策ActionontheProcess人员变异AppraiserVariation计数值AttributeData平均数Average中位数平均AverageofMedian全距平均AverageofRange标准差平均AverageofStandardDeviation平均数－全距管制图Average-RangeControlChart二项分配BinomialDistribution平均数－标准差制图Average-StandardDeviationControlChart 中心线CenterLine；CL中央极限定理CentralLimitTheorem管制界限ControlLimITS持续改善ContinualImprovement管制图ControlChart分散Dispersion管制计划ControlPlan计件CountbyPieces计点CountbyPoints关键制程特性CriticalProcessCharacteristics共同原因CommonCause每百万缺点数管制图DefectPartsPerMillionControlChart分配Distribution关键产品特性CriticalProductParameter仪器变异EquipmentVariation连续随机变数ContinuousRandomVariable估计平均数EstimatedAverage离散随机变数DiscreteRandomVariable单位缺点数DefectsPerUnit单位缺点数管制图DefectsPerUnitControChart指数分配ExponentialDistribution估计不良率EstimatedProcessPercentDefectives次数分配FrequencyDistribution估计标准差EstimatedStandardDeviation漏斗实验FunnelExperiment∙高级统计方法（Advanced Statistical Methods）：∙比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

SPC所有公式详细解释及分析SPC（统计过程控制）是一种通过统计方法对产品或过程的变化进行控制的质量管理工具。

它以数据为基础，通过收集、分析和解释数据，帮助确定过程是否稳定、符合规范，并提供改进措施。

在SPC中，有一些重要的公式用于计算和分析数据，下面将介绍其中一些常用的公式及其详细解释和分析。

1. 平均值（Mean）：平均值是统计数据的中心点，通过计算数据的总和除以数据的个数得到。

平均值用于评估过程的中心位置，并对过程的稳定性进行评估。

2. 中位数（Median）：中位数是将数据按照大小顺序排列后，排在中间位置的数值，它能够反映数据的集中趋势。

与平均值相比，中位数对异常值的影响较小，更适用于非正态分布的数据。

3. 标准差（Standard Deviation）：标准差是数据分布离散程度的度量，用于描述数据的波动性。

标准差越大，表示数据越分散；标准差越小，表示数据越集中。

标准差可以帮助确定过程是否稳定，是否存在特殊因素影响。

4. 变异系数（Coefficient of Variation）：变异系数是标准差除以平均值的比值，用于比较不同数据集的离散性。

较小的变异系数表示数据越稳定，较大的变异系数表示数据集的离散性较大。

5. 极差（Range）：极差是数据的最大值和最小值之间的差别，用于评估数据的波动范围。

较大的极差表示数据集的波动性较大，较小的极差表示数据集的波动性较小。

6. 四分位数（Quartiles）：四分位数是将数据按大小顺序排列后，将数据分为四等份的数值。

第一四分位数是中位数的前一半数据的中位数，第二四分位数即中位数，第三四分位数是中位数之后的一半数据的中位数。

四分位数可以帮助了解数据的分布情况。

7. 直方图（Histogram）：直方图使用柱状图形象地展示数据的分布情况。

通过将数据按照一定的区间划分，并统计每个区间内的数据个数，可以直观地了解数据的分布情况。

8. 管理图（Control Chart）：管理图是SPC最重要的工具之一，它通过将数据的统计量（如平均值、标准差等）绘制在图表上，并与控制限进行比较，用于监控过程的稳定性。

统计过程控制Statistical Process Control什么是SPC统计过程控制？S (Statistical): 运用统计性资料和分析技法（如控制图）P (Process) : 确认Process引起变动的原因和能力状态C(Control) :为达成Process目标，维持和持续改进过程的管理活动。

SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨实施SPC的目的：（过程分布的最小化）对过程作出可靠的评估；确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代大量的检测和验证工作在线监控异常预警系统分析持续改进对待变差：规范控制的风险对待变差：过程控制原理过程控制•传统的过程控制即对产品和过程特性进行检验。

预防与检测•检测——容忍浪费•预防——避免浪费评判型检验SQC和下游检验源头检验SPC常用术语解释样本的目的我们的期望……均值不能代表总体特征计量型控制图Variables Data Control Chart直方图用于检查样本数据的形状和分布情况。

直方图将样本值划分为许多称为区间的间隔。

条形表示落于每个区间内的观测值的数量（频率）。

制作流程1.收集数据2.计算组数：组数＝样本数的平方根3.计算全距：由全体数据中找出最大值与最小值之差。

4.决定组距：为便于计算平均数与标准差,组距常取2、5、10的倍数。

组距= 全距/ 组数5.决定各组之上下组界：最小一组下组界= 最小值- 测定值之最小位数/2最小一组上组界= 下组界+ 组距6.决定组中点7.制作次数分布表8.制作直方图直方图:数据表•(例)有一机械厂，为了解制品外径尺寸之变化，由产品抽取100个样本测定其外径，测定结果如下表，试作次数分配表。

直方图:组距\组数\组界直方图:次数分配表每件产品的尺寸与别的都不同正态分布N（μ，σ）的概率特性正态分布概率3σ原理统计风险•第I类错误：把处于统计控制状态下的生产工序误判为处于非统计控制状态，称为第I类错误。

SPC常用术语1、高级统计方法（AdvancedStatisticalMethods）-比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

2、计数型数据（AttributesData）可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。

其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。

计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析（参见计量型数据）。

3、均值（Average）（参见平均值Mean）数值的总和被其个数（样本容量）除，在被平均的值的符号上加一横线表示。

例如，在一个子组内的x值的平均值记为X，X（X两横）为子组平均值的平均值，X（X上加一波浪线）为子组中位数的平均值。

R为子组极差的平均值。

4、认知（AwarenesS个人对质量和生产率相互关系的理解，把注意力引导到管理义务的要求和达到持续改进的统计思想上。

5、基本的统计方法（BasicStatisticalMethods）通过使用基本的解决问题的技术和统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。

6、二项分布（BinomialDistribution）应用于合格和不合格的计数型数据的离散型概率分布。

是p和np控制图的基础。

7、因果图（Cause-EffectDiagram）一种用于解决单个或成组问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源。

也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明者命名）。

8、中心线（CentralLine）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。

常用符号和术语卡平方变量（分布）k 在一次考察中的样本数量均值n 一个样本中的观测值数量。

如：n＝3 指样本有3 个观测值N 在一次考察中的观测值总数R 样本极差极差均值极差中位数s 样本标准差标准差均值总体标准差方差X 一个随机变量X i一个具体的观测值，但不是实际值。

例如：X1,X5,X3样本均值样本均值的均值样本中位数样本中位数的中位数术语表：accuracy(精确度)测量值与实际值的接近程度assignable cause(可溯因素)参见special cause（特别原因）attribute(计数型数据)用于计数的数据，比如用“通过/不通过”来表述质量或不合格点的个数attribute charts(计数型控制图)用于计数型数据的控制图automated SPC(自动化SPC)通过利用计算机计算和作控制图来实现统计过程控制，包括直接数据输入。

Average(均值)一组数据之和除以这组数据个数，也称作meanBell-shaped curve（钟形曲线）正态分布密度函数的图像，因其在中部突起而两边逐渐下降而貌似钟形Bias（偏差）不具备无偏性的抽样结果导致的与总体均值的偏差。

比如，只选取具有可见缺陷的产品考察会产生偏离总体的统计结果。

Binomial distribution（二项分布）按固定概率只取两个离散值的概率分布，比如成功/失败试验的结果brainstorming（头脑风暴）一种解决问题的方法，首先由一组成员提出各种可能方案，再讨论它们的优缺点Bunching(聚束)一组样本的观测值相同或相似的图形模式，表明影响过程的波动因素发生了突然变化。

c chart（c 图）适用于计数型数据的控制图，在上面绘制出大小固定的样本的不合格品数Capability（过程能力）过程生产出在具体控制界限内的能力Cause & effect diagram（因果图）用来分析波动原因的解决问题的工具。

QIS：Quality Information System 品质信息系统QS：Quality system 质量体系QC：Quality Control 质量管理QA：Quality Assessment 质量评价TQM：全面质量管理IPQC：In-Process Quality Control 制程检验PQC：Process Quality Control 生产过程检验FQC：Final Quality Control 成品检验IQC：Incomming Quality Control 进料检验及供货商评分系统OQC：Out-going Quality Control 出货质量管理FMEA：Failure Mode and Effect Analysis 失效模式和效果分析抽样与检验：批－>检验批（批量）－>样本－>合格判断数缺点－>不合格品/不良品（废品）检验方法：目测，光学分析，超声波测控、仪器分析品质标准：抽样计划：通常包括三部分：批量数N，样本数n，合格判断数c计数值抽样：MIL-STD-105E，国内的GB2828-87计量值抽样：MIL-STD-414，国内的GB6378分类根据检验数：全检、抽检、免检根据检验次数分：单次抽样，双次抽样，多次抽样根据检验严格程度分：减量抽样，正常抽样，加严抽样1．抽样用名词批：各种产品，凡是具有相同的来源，且在相同的条件下生产所得到一群相同规格的产品，称为一个批，又称“制造批”。

一个制造批中的品质变异具有一个分配，在抽样时应尽可能的使检验批的品质接近实际值，这样才可使检验结果正确，因此一个批根据需要分为几个检验批，但必须注意避免将几个批合并为一个检验批。

检验批：在统计学中，称为母体或群体。

就是在各种批中，按抽样计划，抽出“小”加于检验的一个群体。

通常检验批要根据允收水准来判定这个检验批是否允收。

批量：指每个检验批内产品的单位数据，在统计学中可称为“母体数”，通常以“N”表示。

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常用术语解释及其作用1. SPC是什么？SPC(Serial Port Communication) 是一种用于在计算机和外部设备之间进行数据传输的通信方式。

它通过串行口〔也称为串口或COM口〕来完成数据的传输和接收。

SPC常用于与外部设备进行通信，如传感器、打印机、模块等。

2. 常用术语解释2.1 波特率〔Baud Rate〕波特率是指每秒钟传输的比特数。

它表示数据的传输速率，通常以波特〔Baud〕为单位。

常见的波特率有9600、115200等，它决定了数据的传输速度。

2.2 数据位〔Data Bits〕数据位指的是数据的传输位数。

在SPC通信中，数据位的选择通常有7位和8位两种。

数据位的选择取决于所使用设备的要求。

2.3 停止位〔Stop Bits〕停止位用于表示数据传输的结束位。

通常使用的停止位有1位和2位两种。

选择停止位的原那么是根据设备的要求进行设置。

2.4 校验位〔Parity Bits〕校验位是用于检验数据传输是否正确的位。

常用的校验位有偶校验位、奇校验位和无校验位三种。

校验位的选择取决于所使用设备的要求。

2.5 流控〔Flow Control〕在SPC通信中，流控用于控制数据传输的流动。

常用的流控方式有硬件流控和软件流控两种。

硬件流控是利用RTS〔请求发送〕和CTS〔去除发送〕信号进行控制，而软件流控是利用XON和XOFF字符进行控制。

3. SPC常用术语的作用3.1 波特率的作用波特率决定了数据的传输速度，选择适当的波特率可以确保数据的准确传输。

如果波特率设置过低，可能会导致数据传输速度过慢，影响整体通信效率；而如果波特率设置过高，那么可能会导致数据传输过程中出错。

3.2 数据位、停止位和校验位的作用数据位、停止位和校验位共同作用于数据传输的准确性和稳定性。

通过正确地设置数据位、停止位和校验位，可以防止数据传输过程中出现丧失、错位或错误的情况。

3.3 流控的作用流控用于控制数据的流动，可以保证发送方和接收方之间的数据同时进行。

SPC常用术语1、高级统计方法（Advanced Statistical Methods）-比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计、先进的解决问题的技术等。

2、计数型数据（Attributes Data）可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。

其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。

计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u 控制图来分析（参见计量型数据）。

3、均值（Average）（参见平均值Mean）数值的总和被其个数（样本容量）除，在被平均的值的符号上加一横线表示。

例如，在一个子组内的x值的平均值记为X，X（X两横）为子组平均值的平均值，X（X上加一波浪线）为子组中位数的平均值。

R 为子组极差的平均值。

4、认知（AwarenesS个人对质量和生产率相互关系的理解，把注意力引导到管理义务的要求和达到持续改进的统计思想上。

5、基本的统计方法（Basic Statistical Methods）通过使用基本的解决问题的技术和统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。

6、二项分布（Binomial Distribution）应用于合格和不合格的计数型数据的离散型概率分布。

是p和np控制图的基础。

7、因果图（Cause-Effect Diagram）一种用于解决单个或成组问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源。

也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明者命名）。

8、中心线（Central Line）控制图上的一条线，代表所给数据平均值。

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。