SPC统计过程控制的发展及应用

统计过程控制（SPC）的三个发展阶段SPC迄今已经受了三个进展阶段，即SPC（Statistical Process Control，统计过程掌握）阶段、SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis，统计过程掌握与诊断）阶段与SPCDA（Statistical Process Control，Diagnosis and Adjustment，统计过程掌握、诊断与调整）阶段。

（一）SPC阶段SPC是美国休哈特博士在20世纪二三十年月所制造的理论，它能科学地区分诞生产过程中产品质量的偶然波动与特别波动，从而对过程的特别准时告警，以便人们实行措施，消退特别，恢复过程的稳定。

这就是所谓质量掌握。

这一理论直到20世纪80年月，依旧是过程掌握实施的重要指导。

（二）SPCD阶段SPCD即统计过程掌握与诊断。

SPC虽然能对过程的特别进行告警，但是它并不能告知是什么特别，发生于何处，也不能进行诊断。

1982年张公绪教授提出了新型掌握图——选控图系列，为SPCD理论的进展奠定了基础。

1982年，张公绪提出两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈特质量掌握理论，开拓了统计质量诊断的新方向。

从今SPC上升为SPCD，SPCD是SPC的进一步进展，也是SPC的其次个进展阶段。

1994年，张公绪教授与其同学郑慧英博士提出多元逐步诊断理论，解决了西方国家的诊断理论需要同时诊断全部变量从而第一种错误的概率α比较大的问题。

1996年张公绪提出了两种质量多元逐步诊断理论（也称为两种T2图的逐步诊断理论）解决了多工序、多指标系统的MSPC与MSPCD（多元质量掌握与诊断）问题。

1998年，张公绪又将上述理论进一步改进，这是多元诊断理论的一个突破，不但使得多元掌握与诊断大为简化，而且很多的多元诊断问题由此得以解决。

目前SPCD已进入有用性阶段，我国仍旧居于领先地位，在SPC 与SPCD的理论与实践方面做出了应有的贡献，形成我国的SPC与SPCD学派。

质量管理中的SPC统计过程控制质量管理是企业生产和经营过程中至关重要的一环。

为了保证产品的质量稳定和一致性，SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）被广泛应用于质量管理中。

本文将探讨SPC统计过程控制在质量管理中的作用、原理和应用案例。

一、SPC统计过程控制的作用SPC统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监测和控制质量的方法。

它的作用主要有以下几个方面：1. 提前发现问题：SPC通过持续监测和分析过程数据，能够及时发现潜在的质量问题。

通过及时采取措施，可以避免质量问题进一步扩大，降低不良品的产生并节约成本。

2. 降低过程变异性：过程中的变异性是质量问题的主要根源之一。

通过SPC可以分析过程中的变异性，并采取相应的控制措施，使过程变得更加稳定，产品质量更加一致。

3. 改进过程能力：SPC统计过程控制可通过数据分析，评估和改进过程能力。

通过数据分析，可以找出过程中的瓶颈和不足之处，并加以改善，提高生产效率和产品质量。

二、SPC统计过程控制的原理SPC统计过程控制依据统计学原理，通过采集样本数据，并运用统计方法进行分析和判断。

其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异和特殊因素：SPC将过程中的变异分为随机变异和特殊因素两种。

随机变异是不可避免的，而特殊因素则是可以识别和排除的。

通过分析数据，可以判断变异性是否超出了正常范围，进而判断产品是否合格。

2. 控制图的应用：SPC通过绘制控制图，可以直观地反映出过程的变异性状况。

控制图一般包括平均线（表示过程的中心），上下控制限（表示变异程度），以及数据点（表示样本数据）。

通过分析控制图上的变化趋势和超出控制限的数据点，可以判断过程是否受到特殊因素的影响。

3. 结果分析和过程改进：通过SPC统计过程控制，可以得到一系列的统计数据和变异规律。

根据这些数据，可以进行结果分析，并提出相应的改进措施。

通过持续改进，不断降低过程变异性，提高产品的一致性和稳定性。

统计过程控制spc实用指南书籍一、SPC概述。

1. 定义与目的。

- 统计过程控制（SPC）是一种利用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的的技术。

它强调预防为主，通过对过程数据的收集、分析，及时发现过程中的变异，在生产不合格品之前就采取措施进行调整。

例如，在汽车制造过程中，通过SPC对发动机装配线上各个关键工序的尺寸、扭矩等参数进行监控，确保发动机的质量稳定性。

2. 历史发展。

- SPC的发展可以追溯到20世纪20年代，由休哈特（Walter A. Shewhart）博士提出控制图的概念开始。

休哈特认识到工业生产过程中存在两种变异：随机变异和可查明原因的变异。

他的控制图为区分这两种变异提供了有效的工具。

随着时间的推移，SPC不断发展，从最初应用于制造业，逐渐扩展到服务业等其他领域。

3. 适用范围。

- SPC适用于各种重复性的生产和服务过程。

在制造业中，如电子元件生产、机械加工等，它可以监控产品的尺寸、性能等质量特性。

在服务业方面，例如银行处理客户业务的等待时间、餐厅的服务效率等也可以运用SPC进行管理。

只要是存在可测量的过程输出并且希望对过程进行有效控制的情况，SPC都能发挥作用。

二、SPC的基本工具。

1. 控制图。

- 类型。

- 最常见的控制图有均值 - 极差控制图（¯X-R图）、均值 - 标准差控制图（¯X-S图）、单值 - 移动极差控制图（X - MR图）等。

- ¯X-R图适用于样本量较小（通常n = 2 - 10）的情况，它通过监控样本均值和极差来判断过程是否稳定。

例如，在小批量生产的精密零件加工车间，对零件的直径进行抽样检测，就可以使用¯X-R图。

- ¯X-S图则更适合样本量较大（n>10）的情况，因为当样本量较大时，标准差的估计比极差更有效。

在大规模的电子芯片生产过程中，对芯片的某项电气性能指标进行监控时，可能会采用¯X-S图。

SPC统计过程控制技术SPC是指统计过程控制（Statistical Process Control）技术，它是一种采用统计方法来监控和控制生产过程的质量管理工具。

SPC技术通过对过程数据进行统计分析，能够帮助企业发现生产过程中的特殊因素，及时采取措施以避免或减少产品质量问题的发生。

本文将介绍SPC技术的原理、方法和应用。

SPC技术的原理是建立在统计学基础上的。

它利用统计学中的均值、标准差、概率分布等概念和方法，对生产过程中的各种因素进行统计分析，从而了解过程的变异情况。

通过对过程数据的采集和分析，SPC技术可以判断过程稳定性，确定过程能否满足质量要求，并通过控制图等图表形式展示分析结果，帮助生产人员进行决策和改进。

SPC技术主要包括过程能力分析、控制图分析和统计抽样等方法。

过程能力分析是通过统计计算和分析得到的数值指标，评估生产过程是否具备满足产品质量要求的能力。

常用的指标包括过程能力指数（Cp、Cpk）和过程潜力指数（Pp、Ppk）等。

控制图分析是通过绘制控制图来监控过程的稳定性和变异情况，包括过程平均水平的控制图（X̄图）、过程离散程度的控制图（R图、S图）和过程离散程度和平均水平的同时控制图（X̄-R图、X̄-S图）等。

统计抽样是根据统计学原理和抽样方法，通过对样本数据的分析来判断整个过程的质量水平，包括构造抽样方案、抽样样本量的确定和样本数据的分析等。

SPC技术的应用范围广泛。

它适用于各类生产过程中的质量控制和改进，无论是制造业还是服务业。

在制造业中，SPC技术可以应用于各种工艺过程的控制，如冶金、电子、化工等。

在服务业中，SPC技术可以应用于流程控制和质量改进，如银行、保险、医疗等。

此外，SPC技术还可以应用于产品设计阶段的质量控制和改进，通过对设计方案的统计模拟和优化，提高产品的质量性能。

SPC技术的应用有助于提高产品的质量水平和生产的经济效益。

首先，SPC技术可以帮助企业监控生产过程的稳定性，及时发现并消除影响产品质量的变异因素，提高产品的合格率和一致性。

SPC的应用与推行步骤简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种常用的质量管理方法，旨在通过统计分析来监测和控制生产过程中的变异性，确保产品和服务的质量达到设定的标准。

本文将介绍SPC的应用领域和推行步骤，帮助读者理解并成功运用SPC。

SPC的应用领域SPC可以应用于各种生产和服务领域，以控制质量和改进过程。

以下是几个常见的SPC应用领域：1.制造工业：SPC可用于监测关键工艺参数、控制变量、防止次品率等，以确保产品质量稳定。

2.医疗保健：SPC可用于监测病人的生命体征、医疗器械的性能，提高医疗服务的质量和安全性。

3.金融服务：SPC可用于监测交易数据、风险指标等，预测金融市场的变化和风险。

4.软件开发：SPC可用于监测软件开发过程中的缺陷和错误率，帮助提高软件质量。

5.零售业：SPC可用于监测销售数据、库存状况等，及时发现问题并采取措施。

SPC的推行步骤要成功推行SPC，需要遵循以下步骤：1. 确定目标和目的在推行SPC之前，需要明确目标和目的。

例如，是为了控制产品质量、减少生产过程中的浪费、提供稳定的服务等。

确立清晰的目标和目的，可以让业务团队有明确的方向和动力。

2. 识别关键变量和测量指标确定需要监控和控制的关键变量和测量指标。

这些变量和指标应与产品质量和过程的关键要素密切相关。

通过分析历史数据和经验知识，识别关键变量和测量指标可以帮助我们更好地理解生产过程中的关键要素。

3. 收集和分析数据收集所需的数据并进行分析。

可以通过各种数据收集方法，包括手动记录、自动收集、传感器等。

分析数据可以使用统计方法，例如计算平均值、标准差、过程能力指数等，以获取有关过程稳定性和性能的洞察。

4. 确定过程能力和控制限根据数据分析的结果，评估过程的能力，并确定控制限。

过程能力指数可以帮助判断是否需要改进过程，而控制限可以用于监测过程稳定性。

通常，控制限采用正负三倍标准差的方法，即上限和下限分别为平均值加减三倍标准差。

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。

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。

SPC 统计过程控制制作：Strong wang目录SPC的基本知识SPC的判读规则0104为什么要运用SPC？02SPC的实践应用03第一部分SPC的基本知识PART 01l控制图的发展l SPC的作用l SPC的名词解释l SPC的缺点5休哈特博士到英国主讲统计品质管制。

提高了英国人将统计方法应用到工业方面.戴明博士将SPC等概念及品质工具带到日本.（PDCA）1980一.SPC的基本常识因其用法简单且效果显著人人能用，到处可用，遂成为实施品质管制时不可缺少的主要工具.1950~1980三十时间日本跃居世界质量与生产效率的领先地位.6一.SPC的基本知识利用统计技术分析达到对过程进行进行过程控制改善SPC不能告知异常发生的因素不能告知异常发生的位置即不能进行诊断判断过程的异常及时预警7第二部分为什么要运用SPC？PART 01l科技时代发展的必然l控制观念的转变时代发展科技时代发展的必然21世纪是质量的世纪，提出，是世界发展的大方向。

如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一,乃至十亿分之一.生产控制方式由过去的3σ控制方式改为6σ控制方式.要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须。

行业要求后者比前者降低了：2.7 X 10-3 / 2.0 X 10-9=1.35 X106即一百三十五万倍!五大工具之一改 善测量传统生产模型输入过程顾客返工输入过程反馈输出10第三部分SPC的实践应用？PART 01l与控制有关的要素l控制图的原理l控制图的选定l控制图的制作11三.SPC的实践应用与控制有关的要素SPC控制生产过程中的某一特性，在可控范围.（最佳）的范围控制（最低）的成本（最小）的风险（最强）的能力找到付出要求证明控制图的演变控制图的原理68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ控制图的原理1.对过程加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图.2.控制图的组成：UCL(Upper Control Limit) 上控制限LCL(Lower Control Limit) 下控制限CL (Central Line)中心线控制图按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列的原理n=10~25控制图的选定资料性质不良数或缺陷数单位大小是否一定“n”是否一定样本大小n≧2数据的性质n是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-Rm图X-R图X-R图X-s 图計数值计量值n=1n≧1中位数平均值n=2~5缺陷数不良数不一定一定一定不一定均值极差图X bar -R 控制图的控制限计算公式：UCL = x + A 2R CL = xLCL = x - A 2R R(极差)的控制限:UCL = D 4R CL = R LCL = D 3 RX bar -R 控制图的制作16确定对象、抽取数据First第四步第五步三.SPC的实践应用X bar -R控制图的制作合理分组Second将数据在图中打点并作图Sixth计算x i、R iThird第六步计算x、RFourth计算R图的控制线、x图的控制线FifthX bar -R 控制图的制作日期/時間4/104/114/124/134/144/154/164/174/184/194/204/214/224/234/244/254/264/274/284/294/305/15/25/35/4批號12345678910111213141516171819202122232425樣115.80 15.80 15.80 15.77 15.81 15.80 15.79 15.82 15.80 15.80 15.80 15.83 15.78 15.83 15.79 15.80 15.80 15.80 15.79 15.82 15.81 15.80 15.79 15.78 15.81 本215.79 15.81 15.81 15.79 15.80 15.78 15.78 15.84 15.77 15.77 15.77 15.81 15.79 15.77 15.79 15.78 15.80 15.80 15.80 15.83 15.77 15.78 15.82 15.81 15.77 測315.77 15.80 15.80 15.81 15.82 15.76 15.78 15.84 15.78 15.81 15.79 15.81 15.81 15.80 15.82 15.83 15.80 15.79 15.80 15.77 15.79 15.79 15.80 15.82 15.80 定415.78 15.80 15.80 15.81 15.81 15.83 15.81 15.78 15.78 15.79 15.82 15.80 15.79 15.78 15.78 15.82 15.84 15.80 15.80 15.79 15.79 15.80 15.80 15.79 15.79 值515.77 15.79 15.80 15.83 15.82 15.77 15.79 15.84 15.79 15.79 15.78 15.78 15.79 15.77 15.80 15.80 15.77 15.77 15.78 15.79 15.81 15.80 15.80 15.80 15.81 确定对象、抽取数据First合理分组SecondX bar -R控制图的制作计算x i、R iThird计算x、RFourth日期/時間4/104/114/124/134/144/154/164/174/184/194/204/214/224/234/244/254/264/274/284/294/305/15/25/35/4批號12345678910111213141516171819202122232425樣115.80 15.80 15.80 15.77 15.81 15.80 15.79 15.82 15.80 15.80 15.80 15.83 15.78 15.83 15.79 15.80 15.80 15.80 15.79 15.82 15.81 15.80 15.79 15.78 15.81 本215.79 15.81 15.81 15.79 15.80 15.78 15.78 15.84 15.77 15.77 15.77 15.81 15.79 15.77 15.79 15.78 15.80 15.80 15.80 15.83 15.77 15.78 15.82 15.81 15.77 測315.77 15.80 15.80 15.81 15.82 15.76 15.78 15.84 15.78 15.81 15.79 15.81 15.81 15.80 15.82 15.83 15.80 15.79 15.80 15.77 15.79 15.79 15.80 15.82 15.80 定415.78 15.80 15.80 15.81 15.81 15.83 15.81 15.78 15.78 15.79 15.82 15.80 15.79 15.78 15.78 15.82 15.84 15.80 15.80 15.79 15.79 15.80 15.80 15.79 15.79 值515.77 15.79 15.80 15.83 15.82 15.77 15.79 15.84 15.79 15.79 15.78 15.78 15.79 15.77 15.80 15.80 15.77 15.77 15.78 15.79 15.81 15.80 15.80 15.80 15.81ΣＸ78.9278.9979.0279.0079.0678.9578.9579.1078.9278.9578.9679.0278.9678.9578.9879.0479.0078.9578.9779.0178.9878.9779.0279.0078.99Ｘ15.7815.8015.8015.8015.8115.7915.7915.8215.7815.7915.7915.8015.7915.7915.8015.8115.8015.7915.7915.8015.8015.7915.8015.8015.80 R0.020.020.010.060.020.070.040.060.030.040.040.050.020.060.040.050.070.030.020.060.040.020.030.040.0419UCL = x + A2R = 15.802+0.577 *0.039 = 15.825 CL = x = 15.802LCL = x - A2R= 15.802-0.577 *0.039 = 15.779R(极差)的控制限:UCL = D4R = 2.114*0.039 = 0.082CL = R = 0.039LCL = D3 R= 0三.SPC的实践应用X bar -R 控制图的制作计算R图的控制线、x图的控制线Fifth例如加工工藝改變、刀具改變、設備改變以及進行了某種技術改革和管理改革措施后, 應重新收集最近期間的數據,以重新計算控制界限並作出新的控制圖20三.SPC的实践应用X bar -R控制图的制作将数据在图中打点并作图Sixth21第四部分SPC的判读规则？PART 01l製程的組成以及其波動的原因l过程失控情形l制程能力指标查出异常不再出现采取措施纳入标准保证消除四.SPC的判读规则预防原则20字真经四.SPC的判读规则24影响过程输出的所有单值的一种变差源.在控制图中表现为过程变差的一部分.一种间断性的, 不可预计的,不稳定的变差源, 有时也称为可查明原因.可表现为: 超出控制限的点或在控制限内的链或其它的图形.四.SPC的判读规则製程的組成以及其波動的原因过程失控情形m + 3 σm + 2 σm + 1 σmm - 1 σm - 2 σm - 3 σ过程失控情形趋势即呈同一方向上升或下降，通常是由于零部件逐渐磨损退化。

/SPC培训之SPC控制图的基本原理和作用SPC培训之统计过程控制又叫SPC，是应用统计技术分析过程中的品质特性，从而达到控制过程变异的目的。

SPC的最终目标在于“预防问题的发生”及减少浪费。

一、SPC的起源与发展1、1924年修哈特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。

2、1939年修哈特与戴明合写了《品质观点的统计方法》。

3、二战后英美两国将品质控制图方法引入制造业，并应用于生产过程。

4、1956年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。

5、SQC是在发生问题后才去解决，是一种纠正措施，浪费较大，所以发展出SPC。

6、美国汽车制造商福特、通用等公司亦对SPC很重视，SPC得以广泛应用。

7、1SO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用，有专门要素要求。

二、SPC控制图的基本原理1、SPC控制图按3Sigma原理来设置控制界限。

SPC的控制界限设在X±3Sigma的位置上。

在过程正常的情况下，大约有99.73%的数据会落在上、下控制限之内。

所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无改变。

2、使用控制图的基本步骤。

①收集数据。

收集被研究的产品或过程特性的数据，并将其转换成可画到控制图上的形式，这些数据可能是一个零件尺寸的实测值、一匹布上的缺陷数、记账的错误数目等。

②控制。

利用数据计算试验控制限，将其画在图上作为分析指南，控制限不是规范值或目标值，而是对基于过程的自然变化的把握。

画好后比较数据与控制限来确定变差是否稳定，是否仅由普通原因引起。

如明显存在变差的特殊原因，应对过程进行研究，从而进一步确定影响它的是什么原因，在采取措施后，再进一步收集数据，如有必要可重新计算控制限，若还出现特殊原因，则继续采取措施。

③分析及改进。

当所有特殊原因被消除后，过程在统计控制状态下运行，可继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。

如由于普通原因造成的误差过大，则过程不能生产出始终如一的符合顾客要求的产品。