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SPC R图 讲义

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SPC讲义幻灯片

SPC讲义幻灯片

•
x（中位数）—R（极差）图
•
x（单值）——MR（移动极差）图
•
• ◆其中：均值、中位数、单值 用于观察位置，R，
• S，MR用于观察宽度。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●计数型控制图 • ◆计数型控制图的概念 • a)、用于非量化质量特性的监测， • b) 不能独立的观察分布位置及宽度。 • c) 单个出现 • ◆典型的计数型控制图有： • a) P（不合格率）图， • b) np、u、c（不合格品数）图
x 图：刻度范围至少为：（Xmax－Xmin）×2
R图：刻度从0~最大，至少为前4个极差中，Rmax×2.
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ● 将 X 值及R值描于图上，并连线，
• 可见图行趋势。
• ●计算平均极差及过程平均值 ，
• 确定控制图中位线。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
SPC讲义幻灯片
统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• 3．分析及延长控制限阶段 • ●出现超限的点 • 分析：人员、设备、原料及能源。 • 超上限为异常，超下限为正常。 • ●出现非随机图型。 • 分析：刀具、模具、材料的不一 • 致性，能源供应不稳定，操作方法等
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• PPK：过程均值与规范中值不一致时的过程性能
•
指数。
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统计过程控制（SPC）的 理解与实施
• ●过程的标准差。 • ◆固有标准差（用来计算CP CPK） • ◆总标准差（用来计算PP，PPK） • ●计算过程能力指数。， • ◆等边公差： • ◆不等边公差（以CPK为例） • ◆单边公差：为非正态分布，采用PPM值 • 计算。 • ●分析过程能力 • ◆是否满足要求 • ◆对系统采取措施，提高过程能力指数。

SPC X-R图 讲义

SPC X-R图 讲义

a
9
持续改进及统计过程控制概述
B 变差的普通及特殊原因
特殊原因：是指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）过程的分布改变。只用特殊原因 被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程 的输出。 （通常也叫可查明原因）
目标值线
预测
时间
范围 如果存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定。
A 制程控制系统 B 变差的普通及特殊原因 C 局部措施和对系统采取措施 D 过程控制和过程能力 E 过程改进循环及过程控制 F 控制图
a
2
SPC 产生
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生 产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题， 单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济 发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等 国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方 法。
a
10
持续改进及统计过程控制概述
C 局部措施和对系统采取措施
•局部措施 •通常用来消除变差的特殊原因 •通常由与过程直接相关的人员实施 •通常可纠正大约15%的过程问题
•对系统采取措施 •通常用来消除变差的普通原因 •几乎总是要求管理措施，以便纠正 •大约可纠正85%的过程问题
a
11
持续改进及统计过程控制概述
3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进过程
a
14
管制图的类型
a
15
管制图的选择方法
确定要制定控制 图的特性
是计量型数 据吗？
是
性质上是否是均匀或 不能按子组取样—例 如：化学槽液、批量 油漆等？

SPC培训PPT课件教材讲义

SPC培训PPT课件教材讲义
偶然因素偶波和异常因素异波偶然因素之变异异常因素之变异1大量之微小原因所引起不可避免2不管发生何种之偶然原因其个别之变异极为微小3几个较代表性之偶然原因如下1原料之微小变异2机械之微小掁动3仪器测定时不十分精确之作4实际上要除去制程上之偶然原因是件非常不经济之处置1一个或少数几个较大原因所引起可以避免2任何一个异常原因都可能发生大之变异3几个较代表性之异常原因如下1原料群体之不良2不完全之机械调整3新手之作业员4异常原因之变不但可以找出其原因并且除去这些原因之处置在经济观点上讲常是正确者通常用来消除特殊原因造成的变异可以被制程附近的人员来执行通常用来减低普通原因造成的变异几乎总是需要管理者的行动来加以矫正一般可以改善制程的85偶波与异波都是产质量量的波动如何能发现异波的到来呢
五.SPC的特点
SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。 这点与全面质量管理的精神完全一致。
SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控 制图理论)来保证全过程的预防。
SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一 切管理过程。
六.SPC认识误区的剖析(一)
有管制图就是在推动SPC
这张管制图是否有意义？ 它所管制的参数真的对产品质量有举足轻的影响吗？ 管制界限订的有意义吗？ 这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与分析？ 这些问题经过推敲之后才能帮助我们对SPC作更深入的了解。
SPC认识误区的剖析(二)
有了Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指标，因此会作制程能力 分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司，但是值得再深入 探讨的是─
３．几个较代表性之异常原因如下： （１）原料群体之不良 （２）不完全之机械调整 （３）新手之作业员

SPCR图讲义

SPCR图讲义

A 制程控制系统 B 变差的普通及特殊原因 C 局部措施和对系统采取措施 D 过程控制和过程能力 E 过程改进循环及过程控制 F 控制图
SPC 产生
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生 产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题， 单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济 发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等 国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方 法。
会出现什么错误？
本过程正在做什么？
达到统计控制状态？
确定能力
P
D
A
C
2、维护过程 监控过程性能 查找变差的特殊原因并采取措施
P
D
A
C
P
D
A
C
3、改进过程 改进过程从而更好地理解普通原因变差，减少普通原因变差
持续改进及统计过程控制概述
F 控制图
控制上限
中心限
控制下限
1、收集 收集数据并画在图上
2、控制 根据过程数据计算实验控制限 识别变差的特殊原因并采取措施
3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进过程
管制图的类型
管制图的选择方法
确定要制定控制 图的特性
是计量型 数据吗？
是
否
关心的是不
否
合格品率？
是
样本容量是否 恒定？
否 使用p图
是
性质上是否是均匀或 不能按子组取样—例 如：化学槽液、批量 油漆等？
使用np或p图 否
SPC 常用术语解释
SPC 常用术语解释
持续改进及统计过程控制概述
A 制程控制系统
有反馈的过程控制系统模型

SPC讲座一(X-R管制图)

SPC讲座一(X-R管制图)

91 90.4 91.4 91.6 91.2 91.2 90.4 90.8 92.4 90.8 91.2 90.6 90.6 89.6 91.2 90.8
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91 93
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450 451 456 452
用途
代表
• 用作樣本數平均值轉變的製圖 • 全距和標準差控制圖是控制數據的
散佈程度 • 用作個別樣據轉變的製圖 • 全距控制圖是控制數據的散佈程度
•用作每一樣本組不良品比率的製圖 •樣本數可以改變 • 用作每一樣本組不良品數目的製圖 • 樣本數是固定的
• 用作缺點數目的製圖，而每次查驗 的面積是相同的
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《SPCXR图讲义》课件

《SPCXR图讲义》课件

3
分析控制图
4
通过分析SPCXR图的趋势、规律和异常， 识别问题，制定改进措施。
数据收集
收集生产和服务过程的数据，包括样本 数据和时间序列数据。
绘制控制图
使用统计软件或图表工具绘制SPCXR图， 将数据点标记在图表中。
SPCXR图的分析方法
正常分布曲线
正常分布曲线可以通过标准差 和方差来描述数据的变异程度。
SPCXR图具有统计性、实时性 和图表可视化的特点。
组成元素
SPCXR图包括上下限线、中心 线、数据点、区域及异常标 记等元素。
图例
SPCXR图的图例用于说明不同 标记的含义，如正常、过程 变异和异常数据。
SPCXR图的制作方法
1
确定测量系统的效果和偏差
2
评估测量系统的准确性和稳定性，确定
测量误差。
过程能力指数
过程能力指数用于衡量生产和 服务过程的稳定性和达到要求 的能力。
贝塔分布曲线
贝塔分布曲线通过贝可图描述 生产和服务过程的ห้องสมุดไป่ตู้向和异常 情况。
SPCXR图的使用场景
生产流程管理
通过SPCXR图可以实时监控生产过程，预防问题的发生，提高生产效率。
服务质量控制
SPCXR图可应用于监控服务过程，提升服务质量，满足客户需求。
模型分析
通过分析SPCXR图，可以挖掘生产和服务过程中存在的潜在问题，优化模型。
总结
SPCXR图的优势
SPCXR图可以帮助实时监控和改 进生产和服务过程，提高质量 和效率。
SPCXR图的局限性
SPCXR图需要准确收集数据，且 对表格的更新和维护要求高。
SPCXR图的应用前景
随着大数据和智能化技术的发 展，SPCXR图在工业和服务领域 的应用前景广阔。

SPC培训讲义-Vppt课件


“α”值 32% 4.56% 0.27% 0.005%
平均值移动 ±σ ± 2σ ± 3σ ± 4σ
“β”值 97.72% 84.13%
50% 15.87%
22
两种错误的经济平衡点 （± 3σ）
第一种错 误损失
两种损失的合计
第二种错 误损失
1σ 2σ
3σ 控制界限
6σ 23
管制界限和规格界限
• 规格界限：区分合格品与不合格品。是用 以说明品质特性之最大许可值，来保证各 个单位产品之正确性能。
A1选择子組大小、頻率和数据
Ａ A2建立控制图及記錄原始記錄 阶
段 收
A3計算每個子組的均值X和极差R
集
数 A4选择控制图的刻度
据
A5將均值和极差画到控制图上
子組大小 子組頻率 子組数大小
44
取样的方式
• 取样必须达到组内变异小，组间变异大 • 样本数、频率、组数的说明
6
预防与检测
原料
人 机 法 环 測量
好
PROCESS
測量 結果
不好
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的时候就要把它制造好
7
Y=f(x1,x2,….)
• Y可视为顾客所要求的产品特性。 • 但是如果在y进行相应的统计控制，其实产
品已经制造出来，只是相当于检验产品做 得好不好，时效已晚。 • 所以要去探究哪些因素会影响y，进而事先 控制x，如此才能起到在生产时就控制的效 果，而不是等到产品做出来再做检验。
连续二十五点在控 制界限内，表示制 程基本上已稳定， 控制界限可以延用
此时有点子超出控 制界限，表示此时 状态已被改变，此 时要追查原因，必 要时必须重新收集 数据，重新考虑稳 定状态

SPC-X-R图-讲义(1)

3）确定待控制的特性，应考虑到： 顾客的需求 当前及潜在的问题区域 特性间的相互关系
4）确定测量系统 a、规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。 b、确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。
5）使不必要的变差最小 确保过程按预定的方式运行 确保输入的材料符合要求 恒定的控制设定值
注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如：刀具更新，新的材料批次等，有利于下一 步的过程分析。
R
LCL
4、过程控制分析
4-1 分析极差图上的数据点
4-1-2 链 有下列现象之表明过程已改变或出现某种趋势：
• 连续 7点在平均值一侧； • 连续7点连续上升或下降； a 高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部：
a-1 输出值的分布宽度增加，原因可能是无规律的（例如：设备工作不正常或固定松动） 或是由于过程中的某要素变化（如使用新的不一致的原材料），这些问题都是常见的 问题，需要纠正；
3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进过程
X-R 均值和极差图
计 X-δ 均值和标准差图 量
型 数
X -R 中位值极差图
据
X-MR 单值移动极差图
P chart 不良率管制 图
nP chart 不良数管制 计数 图 型数 C chart 缺点数管制 据图
关系等。 b 一般情况，各点与R 的距离：大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在
其外的2/3的区域。 c 如果显著多余2/3以上的描点落在离 R 很近之处（对于25子组，如果超过90%的点落在控制限的1/3
区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查： c-1 控制限或描点已计算错描错 。 c-2 过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的

SPC统计制程管制讲义


第二章：计量型数据控制图
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SPC统计制程管制讲义
计量型和计数型控制图区别
n 什么是计量值？ n 什么是计数值？ n 为什么计量型控制图得到广泛的应用？ n 如何确定对哪些数据进行控制？
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SPC统计制程管制讲义
－R控制图
n 使用前的准备 n A、收集数据 n B、计算控制限 n C、过程控制解释 n D、过程能力解释
C.过程控制解释
n a.超出控制限的点。（说明什么？）
1.控制限或描点错误。 2.过程已改变或是在当时的那一点（可能是一件 独立的事件）或是一种趋势的一部分
3.测量系统发生改变（例如:不同量具或检验员）
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SPC统计制程管制讲义
C.过程控制解释
n b.连续7点在平均值的一侧。 7点连续上升或下降。
SPC统计制程管制讲义
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2020/10/31
SPC统计制程管制讲义
预防和检测
n 预防：是为防止潜在不合格或其他潜在不 期望情况发生所采取的行动。
n 检测：通过检查或重新检查工作来找出错 误。
n 检测－－容忍浪费 n 预防－－避免浪费
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SPC统计制程管制讲义
有反馈的过程控制系统模型
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SPC统计制程管制讲义
C.过程控制解释
c.2识别并标注特殊原因（极差图）
1.对于数据内每个特殊原因进行标注，作 过程操作分析，确定原因并改进对过程的 理解，采取纠正条件并防止它发生。
2.控制图本身就是问题分析工具。
3.及时分析问题是将生产的不合格减少到 最低以及获得诊断用新证据的方法。
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现场SPC X-R控制图


数据重要趋势 点数最大长度 递增趋势 递 增 链 数 点数最大长度 递减趋势 19.093 递 减 链 数 0.000 超出控制线点数
X图 4 8 6 7 3
均值(X-图)
19.17 19.14 19.11 19.08 19.05 19.02 18.99 18.96 18.93
1 2 3
均值
Data Values UCLx LCLx Average X
11 5
14 3
1
0
0
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13 极差值
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
正态分布曲线
数据区间
控制图表现： 过程能力分析：
注意！控制图中有点子出界，或出现7点链条情况!!!
过程能力充足！ 11-19
2
19.1 19.11 19.12 19.12 19.12 19.114 0.020
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13 数据点
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
极差(R-图)
频数
60
正态分布
0.240 0.200 0.160
极差
50 40 30 20 11 10 0 0 26
49
0.120 0.080 0.040 0.000
1 2 3
R Value UCLr LCLr Average R
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范围
形状 或组合
持续改进及统计过程控制概述
B 变差的普通及特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的 分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶 然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程 的输出才可以预测。 目标值线
预测
范围
时间
如果仅存在变差的普通原因，目标值线随着时间的推移， 过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。
人员 设备 环境
材料
方法
12 34 56
计量型数据管制图(X-R图)
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果
不精密
不准确 ••••••••
精密
••••••
准确
••••••••••
•••••
计量型数据管制图(X-R图)
1、使用控制图的准备
1）建立适合于实施的环境 a、排除阻碍人员公正的因素 b、提供相应的资源 c、管理者支持
a-2 测量系统的改变（如新的检验人或新的量具)； b 低于平均极差的链或下降链说明存在下列情况之一或全部：
b-1 输出值的分布宽度减小，好状态； b-2 测量系统的改好； 注1：当子组数（n）变得更小（5或更小）时，出现低于 R 的链的可能性增加，则8点或更多点组 成的链才能表明过程变差减小。 注2：标注这些使人们作出决定的点，并从该点做一条参考线延伸到链的开始点，分析时应考虑开 始出现变化趋势或变化的时间。
再发生。
b 应及时分析问题，例如：出现一个超出控制限的点就立即开始分析过程原因。
计量型数据管制图(X-R图)
4、过程控制分析
4-2 分析均值图上的数据点
4-2-1 超出控制限的点 a 一点超出任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多：
a-1 控制限或描点时描错 a-2 过程已更改，或是在当时的那一点（可能是一件独立的事件）或是一种趋势的一部分。 a-3 测量系统发生变化（例如：不同的量具或QC）
关系等。 b 一般情况，各点与R 的距离：大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内，大约1/3的点落在
其外的2/3的区域。 c 如果显著多余2/3以上的描点落在离 R 很近之处（对于25子组，如果超过90%的点落在控制限的1/3
区域），则应对下列情况的一种或更多进行调查： c-1 控制限或描点已计算错描错 。 c-2 过程或取样方法被分层，每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的
计量型数据管制图(X-R图)
3-3 计算控制限
3-3-1 计算平均极差（R）及过程均值（X） R=（R1+R2+…+Rk）/ k（K表示子组数量） X=（X1+X2+…+Xk）/ k 3-3-2 计算控制限 上限 UCLx = X+ A2R (均值) ；UCLR=D4R（极差）； 下限 UCLx = X- A2R (均值) ；UCLR=D3R（极差）； 注:A2,D3,D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表 ：
4-1 分析极差图上的数据点
4-1-1 超出控制限的点 a 出现一个或多个点超出任何控制限是该点处于失控状态的主要证据，应分析。
b 超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种： b.1 控制限计算错误或描点时描错 b.2 零件间的变化性或分布的宽度已增大(即变坏） b.3 测量系统变化（如：不同的检验员或量具）
计量型数据管制图(X-R图)
4、过程控制分析
4-1 分析极差图上的数据点
4-1-2 链
不受控制的过程的极差 （存在高于和低于极差均值的两种链）
UCL
R
LCL
UCL R
LCL
不受控制的过程的极差（存在长的上升链）
计量型数据管制图(X-R图)
4、过程控制分析
4-1 分析极差图上的数据点
4-1-3 明显的非随机图形 a 非随机图形例子：明显的趋势；周期性；数据点的分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律的
3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进过程
管制图的类型
管制图的选择方法
确定要制定控制 图的特性
是计量型 数据吗？
是
否
关心的是不
否
合格品率？
是
样本容量是否 恒定？
否 使用p图
是
性质上是否是均匀或 不能按子组取样—例 如：化学槽液、批量 油漆等？
使用np或p图 否
持续改进及统计过程控制概述
B 变差的普通及特殊原因
特殊原因：是指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）过程的分布改变。只用特殊原因 被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程 的输出。 （通常也叫可查明原因） 目标值线 预测
时间
范围 如果存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定。
注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如：刀具更新，新的材料批次等，有利于下一 步的过程分析。
计量型数据管制图(X-R图)
2、收集数据
以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品，并周性期的抽取子组。 注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。
选择子组大小，频率和数据 1）子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程流等。
SPC 常用术语解释
SPC 常用术语解释
持续改进及统计过程控制概述
A 制程控制系统
有反馈的过程控制系统模型
持续改进及统计过程控制概述
B 变差的普通及特殊原因
每件产品的尺寸与别的都不同
范围
范围
范围
它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
范围
范围
分布可以通过以下因素来加以区分
位置
分布宽度
D 过程控制和过程能力
过程控制
范围
不受控 （存在特殊原因）
受控 （消除了特殊原因）
时间
过程能力
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少）
规范下限
范围
规范上限
时 间
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
持续改进及统计过程控制概述
E 过程改进循环及过程控制
1、分析过程
本过程应做什么？
A 制程控制系统 B 变差的普通及特殊原因 C 局部措施和对系统采取措施 D 过程控制和过程能力 E 过程改进循环及过程控制 F 控制图
SPC 产生
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生 产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题， 单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济 发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等 国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方 法。
子组均值是否能很方便地计算？ 是
是 使用单值图X-MR
子组容量是否大于或等于9？ 是
是否能方便地计算每个子组的S值？
注：本图假设测量系统已 经过评价并且是适用的。
是 使用 X—s图
关心的是不 合格数吗？
是
样本容量是否 桓定？
是
使用c或u图
否
使用中
位数图
否 使用u图
否
使用
X—R图
否 使用 X—R图
计量型数据管制图(X-R图)
过程均值的过程流的测量值（如：从几组轴中，每组抽一根来测取数据）。 c-3 数据已经过编辑（极差和均值相差太远的几个子组更改删除）。
计量型数据管制图(X-R图)
4、过程控制分析
4-1 分析极差图上的数据点
4-1-3 明显的非随机图形 d 如果显著少余2/3以上的描点落在离R很近之处（对于 25子组，如果有40%的点落在控制限的1/3区
SPC(Statistical Process
Control)
统计制程管制
同心同德 诚信经营 持续创新 追求卓越
细节决定成败
品质成就未来
Index目录
1. SPC 产生 2. SPC 作用 3. SPC 常用术语解释 4. 持续改进及统计过程控制概述 5. 管制图的类型 6. 管制图的选择方法 7. 计量型数据管制图(X-R图)
域），则应对下列情况的一种或更多进行调查： d-1 控制限或描点计算错或描错。 d-2 过程或取样方法造成连续的分组中包含了从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量
值（如：输入材料批次混淆）。 注：如果存在几个过程流，应分别识别和追踪。
4-1-4 识别并标注所有特殊原因（极差图） a 对于极差数据内每一个特殊原因进行标注，作一个过程操作分析，从而确定该原因并改进，防止
2）定义过程 根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响因素。
3）确定待控制的特性，应考虑到： 顾客的需求 当前及潜在的问题区域 特性间的相互关系
4）确定测量系统 a、规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。 b、确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。
5）使不必要的变差最小 确保过程按预定的方式运行 确保输入的材料符合要求 恒定的控制设定值
持续改进及统计过程控制概述
C 局部措施和对系统采取措施
•局部措施 •通常用来消除变差的特殊原因 •通常由与过程直接相关的人员实施 •通常可纠正大约15%的过程问题
•对系统采取措施 •通常用来消除变差的普通原因 •几乎总是要求管理措施，以便纠正 •大约可纠正85%的过程问题
持续改进及统计过程控制概述
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用 于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变 量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
SPC 作用
1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措 施或对系统采取措施的指南。