SPC统计技术应用向导

统计技术应用指导书第 1 页 共 11 页统计技术（SPC）作业指导书1目的为使本公司人员能熟练运用各类统计技术及图表来分析和解决问题、提高工作效率、提高产品质量和管理水平，特制订本指导书。

2合用范围合用于本公司各部门开展的各项活动。

3术语3.1 特性要因图：能一目了然的看出结果与原因这二者之间的关系的图形，因形状类似鱼骨，又称“鱼骨图”。

3.2 检查表：采集信息时设计一种简单表格，将有关项目和预定采集的信息，依其使用目的、以很简单的符号填注而且很容易汇总整理、分析，以了解现状，这种表格称为“检查表”。

3.3 柏拉图；将一定期间所采集不良数、或者缺陷数、或者故障次数等，将这些数据依项目、或者原因的类别进行分类，并将这些类别依浮现次数按由多到少（由大到小）的顺序进行罗列，从而找出主要项目，这种图形称为“柏拉图”。

3.4 直方图：将采集到的数据，依一定标准进行分组，列出每组数据浮现数据的个数，横轴表示组界，纵轴表示次数，并将每组以长方形表示于坐标上即为“直方图”也称为“次数分配图”。

3.5 推移图：一种以时间的推移，将设定的工作为推动项目，结合设定的目标而将实绩绘制在图上，以观察实际情况与设定目标之间的差距的一种图表。

3.6 甘特图：一种以横线表示计划进度与实际进度之间差异的图形。

它可作为管制工作进度用。

3.7 头脑风暴法（诸葛亮会议）：是一种针对某一主题采用会议讨论方式，并尽量让大家在不加以批评的气氛下提出构想，同时利用灵感来相互诱导，由别人的构想，联想到其他构想。

3.8 层别法：针对同类别不同特性的事或者物等分采集数据，加以统计比较分析，找出之间差异，并针对差异采取相关措施。

3.9 扩散图：两个变量或者多个变量之间的相互关系，并反映出之间相关程度如何的图形称为“散布图”。

3.10 饼图：用来表示部份对整体的比例。

将采集的数据按不同项目进行区分，在按各项目所占比例分别标识于整个圆形图上，以观察各项目的相对关系。

1 目的使用适当的统计技术来验证和分析过程能力、产品特性、过程特性和其他与质量相关的数据、资料，以发现问题，并进行原因分析和采取对策，确保过程稳定及降低不良率，进而提高产品质量。

2 范围本程序适用于产品与过程的策划，产品与过程特性的控制，质量数据的分析验证以及质量改进等对统计技术有要求的阶段和场合。

3 引用标准3.1 《QC 七大手法》3.2 《逐批检查计数抽样程序及抽样表》（GB2828—87）3.3 《统计过程控制SPC 参考手册》4 术语4.1 SPC 统计过程控制4.2 FMEA 潜在的失效模式及后果分析4.3 Cmk 机器能力指数（机器能力满足质量规格的程度）4.4 Cpk，Ppk 过程和性能能力指数（工序能力满足公差范围要求程度）4.5 AQL 在抽样检查中，可接收的合格质量水平，是对产品质量水平的基本评价。

4.6 ＿Ｘ－R 图 均值－极差控制图4.7 P 图 不良率控制图4.8 普通原因 指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，称之为“统计过程状态”，“受统计控制”，或有时简称“受控”。

4.9 特殊原因 指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因；即当它们出现时将造成（整个）过程的分布的改变，（特殊原因也叫可查明原因）。

5 职责5.1 技术部5.1.1 负责在质量先期策划中根据FMEA 分析，确定产品每一过程和特性中适用的统计工具，并在控制计划中予以规定。

5.1.2 负责对过程优化中的统计技术应用实施及分析。

5.1.3 对统计技术方法的推广和技术指导。

5.2 品质科5.2.1 对统计技术的应用状态进行督促、检查。

5.2.2 负责对外购件和最终的质量检验使用统计技术进行分析评定。

5.2.3 负责在产品售后服务工作时运用统计技术。

5.2.4 检验员负责过程能力分析中数据收集，品质工程师对其进行分析并编制报告。

5.3 其它相关部门5.3.1 各部门负责收集本部门各类相关数据并进行统计和分析。

教材–SPC应用导入1. 引言1.1 目的本文档旨在提供一个针对SPC（统计过程控制）应用导入的详细教程。

通过本教材的指导，用户将了解如何成功导入SPC应用，从而有效监控和控制产品的质量。

1.2 背景在现代制造企业中，如何实现对产品质量的有效控制是一个非常重要的问题。

SPC技术是一种基于统计的质量管理方法，它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和控制，帮助企业实现对产品质量的持续改进。

对于那些刚刚开始使用SPC的企业或个人来说，导入SPC应用可能是一个具有挑战性的任务。

因此，本教材将提供一个详细的导入过程，以帮助用户顺利完成SPC应用的导入。

2. 导入准备工作在开始导入SPC应用之前，您需要完成以下准备工作：2.1 准备SPC应用软件选择一款适合您需求的SPC应用软件，并完成其安装和配置。

常用的SPC应用软件有Minitab、SPC XL等，您可以根据自己的需求选择合适的软件。

2.2 收集数据为了进行SPC应用的导入，您需要收集一定的生产数据。

这些数据可以包括产品尺寸、重量、温度等关键参数的测量值。

确保数据的准确性和完整性对于后续的数据分析和控制非常重要。

2.3 教育培训在使用SPC应用之前，您可能需要接受相关的SPC培训，以便更好地理解和运用SPC方法。

这可以帮助您更好地理解SPC应用的导入过程，并正确地应用SPC技术来监控和控制生产过程。

3. SPC应用导入步骤在完成导入准备工作后，您可以按照以下步骤进行SPC应用的导入：3.1 创建SPC工程在SPC软件中，通常有一个工程管理模块，您可以通过该模块创建一个新的SPC工程。

在创建工程时，您需要输入工程名称、产品信息、工艺参数等相关信息。

确保输入的信息准确无误，以便后续的数据分析和控制。

3.2 导入数据在SPC工程创建完成后，您可以开始导入之前收集的生产数据。

SPC软件通常提供了导入数据的功能，您只需要选择正确的数据文件和导入方法即可。

导入数据时，请务必注意数据的格式和结构，确保数据的正确导入。

质量管理统计技术SPC、SPD与SPA关系和SPC的应用分析贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

对如此严格的质量要求，采取什么样的科学措施和科学方法来贯彻预防原则并保证质量方针和目标的实现呢？这就要提到“SPC”、“SPD”与“SPA”。

近年来，由于科学技术的迅猛发展，产品的不合格品率迅速降低，如电子产品的不合格率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一(ppm，10–6)，乃至十亿分之一(ppb，10–9)。

质量控制方式也由过去的3s控制方式演进为6s控制方式。

3s控制方式下的稳定状态不合格品率为2.7×10–3(0.27%)，6s控制方式下的稳定状态不合格品率仅为2.0×10–9(10亿分之二)，这就是21世纪的超严格质量要求，各种产品都有其相应的超严格质量要求。

因此，著名的美国质量管理专家朱兰早在1994年就在美国质量管理学会年会上指出：“21世纪是质量的世纪”。

01什么是SPC、SPD与SPA？1．SPCSPC(Statistical ProcessControl)即统计过程控制，是20世纪20年代由美国休哈特首创的。

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时报警，从而达到保证产品质量的目的。

这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。

但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。

2．SPDSPD(Statistical ProcessDiagnosis)即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。

1980年，张公绪提出选控控制图系列。

选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。

1982年，张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。