spc统计过程控制
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统计过程控制(SPC)
（三） x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象（统计量） 2. 收集k组预备数据（一般K=25；每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则） 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中，判断状态。
分析过程若失控或异常，找出原因， 进行纠正，防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图，判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限，作控制用控制图，进行日
常管理
四、 X S 图（掌握） 五、X-Rs图（了解）
六、Me-R图（了解）
七、P控制图
（一）P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
（二）P控制图的统计基础为二项分布，其
内容 （1）利用控制图分析过程的稳定性，对
过程存在的异常原因进行预警；
（2）计算过程能力指数分析稳定的过程 能力满足技术要求的程度，对过程质量进行 评价。
三、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则，应用统计技术对 过程各阶段评估和监控，建立并保持过程 处于可接受的并且稳定的水平从而保证产 品与服务符合规定的要求的一种质量管理 技术。
过程能力指数 过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计，在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计，在实
际情况下计算 ˆ Lt S
统计过程控制SPC
样 品 2 28.122 28.127 28.125 28.116 28.110 28.121 28.121 28.127 28.119 28.116 28.124 28.124 28.114 28.115 28.118 28.121 28.116 28.120 28.117 28.115 28.125 28.121 28.115 28.128 28.125 测 3 28.124 28.122 28.122 28.115 28.116 28.128 28.124 28.122 28.121 28.119 28.122 28.125 28.118 28.120 28.115 28.118 28.118 28.125 28.119 28.117 28.126 28.125 28.119 28.124 28.121 定 4 28.124 28.125 28.127 28.119 28.118 28.124 28.120 28.125 28.125 28.119 28.123 28.128 28.112 28.119 28.125 28.125 28.117 28.126 28.118 28.118 28.127 28.128 28.117 28.121 28.127 值
0.256
1.744
3.258
0.283
1.717
3.336
0.307
1.693
3.407
0.328
1.672
3.472
0.347
1.653
3.532
0.363
1.637
3.588
0.378
1.622
3.640
0.391
1.608
3.689
0.403
1.597
3.735
0.256
1.744
3.258
0.283
1.717
3.336
0.307
1.693
3.407
0.328
1.672
3.472
0.347
1.653
3.532
0.363
1.637
3.588
0.378
1.622
3.640
0.391
1.608
3.689
0.403
1.597
3.735
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计原理和数据分析方法的质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性，以确保产品或服务的质量。
SPC是由质量概念的先驱沃尔特·A·谢温（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代初首次引入的。
它的目的是通过使用统计技术来分析生产过程中的数据，从而减少产品或服务的变异性，提高整体质量水平。
SPC的基本原理是通过统计分析来了解生产过程中的变异性，以便及时采取措施来纠正和调整生产过程。
它主要包括以下步骤：1.确定控制指标：选择适当的指标来监控生产过程的变异性。
常用的指标包括尺寸、重量、硬度等。
2.收集数据：根据预定的采样计划和频率，定期收集生产过程中的数据。
数据可以通过各种手段收集，如直接测量、抽样检验等。
3.绘制控制图：使用统计方法将收集到的数据绘制成控制图。
控制图是一种图表，它显示了一个或多个过程指标的变化情况，以及上下限范围。
通过观察控制图，人们可以判断生产过程是否处于控制状态，是否存在异常情况。
4.分析控制图：根据控制图上的变化趋势和模式，进行统计分析，以确定生产过程的绩效。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差等。
5.制定改进措施：根据分析的结果，确定需要改进的方面，并制定相应的措施。
改进措施可以包括修改生产过程参数、调整设备、培训员工等。
6.监控和调整：持续监控生产过程，并根据需要进行调整，以确保控制图保持在预定的限制范围内。
SPC的优势在于它能够提供实时和持续的监控生产过程的能力。
通过采集数据和绘制控制图，生产者可以及时发现生产过程中的变异，并采取措施进行纠正。
这样可以防止不良品的产生，并提高产品或服务的一致性和质量。
此外，SPC还具有以下几点优势：1.提高生产效率：通过控制和减少生产过程中的变异性，SPC可以提高生产效率。
它能够帮助生产者发现并消除生产过程中的浪费和不必要的变动，从而提高生产效率和资源利用率。
SPC统计过程控制程序
品管部在监控过程中发现如5.3.4中的所述的异常后，应立即向生产部发出《纠正预防措施报告》，由生产部组织及时进行原因分析，以纠正条件并防止再发生，具体依据《纠正和预防措施控制程序》执行；
5.3.6应意识到并不是所有的特殊原因都是有害的，有些特殊原因可以对制造改进起到积极作用。应对这些特殊原因进行评定。
5.2现行过程能力的研究:
5.2.1当制造件正式批准后，进行批量制造的第二个月开始，横向协调小组成员进行现行过程能力的研究；
5.2.2在稳定的制造过程中发生重要的过程事件时，应在过程控制图表上加以记录，如：更改工装、机器维修、原材料批号更改、工艺参数的调整、操作人员的更换等；
5.2.3在以下情况必须重新进行过程能力的研究：
6.相关文件:
6.1《统计过程控制（SPC）》参考手册;
6.2《纠正预防措施控制程序》;
7.质量记录:
7.1《控制图》;
8.流程图:
无
5.3.4控制图判异准则：控制图中出现以下情况时可以判定异常：
a)有超出控制限的点；
b)有7点以上连续在中心线的同侧；
c)有7点以上连续在控制限第3区间附近；
d)有7点以上连续上升或下降；有明显的非随机图形，主要包括：有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
5.3.5异常处理:
a)控制计划中的特殊特性发生了变化；
b)控制图出现了异常（除偶然原因外，发生趋势性的变化）；
c)设备重大维修之后，应做CMK（设备过程能力指数）检测。
5.3计量型数据控制图:
5.3.1控制图数据采集:
a)抽样时尽量保证子组中为连续抽样，并分不同模号进行统计。本公司选定子组大小初始研究时为5，之后可以适当减少；
5.3.6应意识到并不是所有的特殊原因都是有害的，有些特殊原因可以对制造改进起到积极作用。应对这些特殊原因进行评定。
5.2现行过程能力的研究:
5.2.1当制造件正式批准后，进行批量制造的第二个月开始，横向协调小组成员进行现行过程能力的研究；
5.2.2在稳定的制造过程中发生重要的过程事件时，应在过程控制图表上加以记录，如：更改工装、机器维修、原材料批号更改、工艺参数的调整、操作人员的更换等；
5.2.3在以下情况必须重新进行过程能力的研究：
6.相关文件:
6.1《统计过程控制（SPC）》参考手册;
6.2《纠正预防措施控制程序》;
7.质量记录:
7.1《控制图》;
8.流程图:
无
5.3.4控制图判异准则：控制图中出现以下情况时可以判定异常：
a)有超出控制限的点；
b)有7点以上连续在中心线的同侧；
c)有7点以上连续在控制限第3区间附近；
d)有7点以上连续上升或下降；有明显的非随机图形，主要包括：有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
5.3.5异常处理:
a)控制计划中的特殊特性发生了变化；
b)控制图出现了异常（除偶然原因外，发生趋势性的变化）；
c)设备重大维修之后，应做CMK（设备过程能力指数）检测。
5.3计量型数据控制图:
5.3.1控制图数据采集:
a)抽样时尽量保证子组中为连续抽样，并分不同模号进行统计。本公司选定子组大小初始研究时为5，之后可以适当减少；
SPC 统计过程控制
D3 0 0 0 0 0 0.076 0.136 0.184 0.223 0.256 0.283 0.307 0.328 0.347 0.363 0.378 0.391 0.403 0.415 0.425 0.434 0.443 0.451 0.459
D4 3.267 2.575 2.282 2.115 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777 1.744 1.717 1.693 1.672 1.653 1.637 1.622 1.608 1.597 1.585 1.575 1.566 1.557 1.548 1.541
9
统计过程控制
规格限与控制限
• 规格限 (USL , LSL)
– 由设计因素决定 – 通常超出过程本身变异
• 控制限 (UCL , LCL)
– 基于过程变异 – 通常不采用个体值, 而是应用统计值如均值和全距.
10
统计过程控制 设定控制线
• 西格玛方法
– 控制限通常距离中心线3个西格玛单位 – 这些控制限又叫3 控制限
3.078
11
0.285
0.927
3.173
12
0.266
0.886
3.258
13
0.249
0.850
3.336
14
0.235
0.817
3.407
15
0.223
0.789
3.472
16
0.212
0.763
3.532
17
0.203
0.739
3.588
18
0.194
0.718
3.640
19
0.187
0.698
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control）是一种质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性。
它利用统计分析方法，通过收集和分析数据，帮助企业了解生产过程中的变异情况，并及时采取控制措施以提高产品质量。
SPC统计过程控制方法可以帮助企业发现生产过程中的异常情况，并避免生产不良品。
它通过收集生产过程中的数据，并利用统计方法分析这些数据，确定生产过程中的变异性是否在可接受范围内。
如果变异性超出了可接受范围，SPC可以及时发出警示，并帮助企业找出问题的根源，采取相应的改进措施。
这样可以减少生产过程中的变异性，提高产品质量。
1.确定要监控的关键质量特性：企业首先需要明确要监控的关键质量特性，即对产品质量影响最大的特性。
这些特性可以是尺寸、重量、外观等。
确定了要监控的质量特性后，企业就可以采集相关数据进行分析。
2.收集数据：企业需要收集与关键质量特性相关的数据。
这些数据可以通过自动化设备、传感器或手工记录等方式收集。
数据的收集应该有一定的随机性，以反映生产过程的真实情况。
3.统计分析：通过对收集到的数据进行统计分析，企业可以了解生产过程的变异性情况。
常用的统计方法包括均值、标准差、范围等。
统计分析可以帮助企业判断生产过程中的变异性是否在可接受范围内。
4.建立控制界限：根据统计分析的结果，企业可以确定变异性的上下界限，即控制界限。
通过设定控制界限，企业可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的纠正措施。
通常，控制界限可以分为警示界限和动作界限。
当数据超出警示界限时，企业需要注意生产过程的变化，可能需要进行调整。
当数据超出动作界限时，企业需要立即采取措施纠正问题。
5.监控生产过程：在设定好控制界限后，企业需要定期监控生产过程中的数据，并与控制界限进行比较。
如果数据超出了控制界限，企业需要及时采取措施进行调整。
这样可以保证生产过程的稳定性，并避免生产过程中的异常情况。
SPC统计过程控制—非常经典
SPC统计过程控制—非常经典SPC (Statistical Process Control)统计过程控制是一种经典的质量管理方法，用于监控生产过程中的质量变化，并及时采取控制措施，确保产品质量稳定在一定的范围内。
它基于统计学原理，通过收集和分析数据，对过程进行判断和改进，从而提高产品质量和生产效率。
SPC统计过程控制的核心理念是“稳定性是质量的根本”，即只有当生产过程保持稳定时，所生产的产品才能具有一致性和可靠性。
为实现这一目标，SPC统计过程控制主要包括以下几个步骤：收集数据、分析数据、制定控制策略、监控过程、调整过程。
首先，收集数据是SPC统计过程控制的基础。
通过采集产品的关键参数数据，以及与过程相关的环境因素数据，形成数据样本。
这些数据样本可以是实时的在线数据，也可以是离线的抽样数据。
数据的收集需要有明确的目标和方法，确保样本具有代表性。
然后，对收集到的数据进行分析。
这一步骤主要应用统计学原理，包括均值、标准差、极差等指标，对数据进行描述和推断。
通过分析数据，可以了解到生产过程的变化情况，以及其中的特殊因素和关键规律。
统计分析的结果可以通过图表、图像等形式进行展示，使人们更直观地了解数据的特点。
接下来，制定控制策略是SPC统计过程控制的重要环节。
根据统计分析的结果，确定控制上下限，并建立控制图。
控制上下限是过程的可控制范围，超出上下限的数据即为异常点，需要引起重视。
控制图可以是均值图、极差图、流程能力图等，用于直观地展示过程状态和异常点的出现。
然后，监控过程是SPC统计过程控制的核心工作。
通过实时收集数据，并与控制图进行对比，判断过程是否正常，并及时采取控制措施。
监控过程可以是自动化的，通过传感器和数据采集系统实现；也可以是人工的，通过操作员对数据进行监测和分析。
无论是何种方式，都需要保证监控的及时性和准确性。
最后，根据监控的结果，调整过程是SPC统计过程控制的一项关键任务。
当过程出现异常或超出控制上下限时，需要及时分析异常原因，并采取相应的纠正措施。
统计过程控制(SPC)
图2
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
SPC统计过程控制基本概念
SPC统计过程控制根本概念引言SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程稳定性的方法。
它使用统计工具来分析过程数据，以便及时识别和纠正任何异常或变异。
本文将介绍SPC统计过程控制的根本概念，包括其定义、原理和常用的控制图。
定义SPC是一种基于统计方法的过程管理技术，用于监测和控制生产过程以保持在既定的质量范围内。
它的目标是确保过程在特定参数范围内保持稳定，并及时识别和纠正任何异常。
SPC主要通过收集数据并应用统计方法来实现过程控制。
原理SPC基于以下两个根本原理： 1. 过程稳定性：稳定的过程是指其输出变量在一定的统计范围内波动，并且其变异性为可控制的。
通过检测过程数据的变异性，可以判断过程是否稳定。
2. 标准限制：每个过程都有一组标准限制，表示其输出变量的可接受范围。
通过比拟过程数据与标准限制，可以判断过程是否符合要求。
控制图控制图是SPC中常用的工具，用于检测和监控过程的稳定性。
常见的控制图包括： - 均值控制图：用于监测过程的平均值是否稳定。
常见的均值控制图有X-bar控制图和均值移动范围控制图。
- 范围控制图：用于监测过程的变异性是否稳定。
常见的范围控制图有R控制图和S 控制图。
- 非参数控制图：用于监测不符合正态分布假设的过程。
常见的非参数控制图有中位数控制图和秩和控制图。
控制图的根本原理是将过程数据与控制界限进行比拟，以识别任何异常或变异。
如果过程数据落在控制界限之外，说明过程不稳定并需要采取纠正措施。
SPC方法SPC方法是实施SPC的步骤和技术。
以下是SPC方法中的关键步骤：1. 收集数据：收集过程相关的数据，通常是通过抽样收集。
2. 统计分析：对收集到的数据进行统计分析，包括计算统计指标和绘制控制图。
3. 解读控制图：通过分析控制图，识别任何异常或变异，判断过程是否稳定。
4. 纠正措施：如果控制图显示过程不稳定，应采取纠正措施，如调整操作参数或改良工艺流程。
SPC方法还可以与其他质量管理工具和方法相结合，例如六西格玛和PDCA循环，以进一步提高过程稳定性和质量性能。
SPC统计过程控制课程
SPC统计过程控制课程1. 介绍SPC〔Statistical Process Control，统计过程控制〕是一种用于监控、控制和改良过程稳定性和质量的管理方法。
这门课程旨在帮助学员学习使用统计方法来分析过程数据，并制定相应的过程控制措施。
本文档将介绍SPC统计过程控制课程的背景、目标、教学内容和学习效果评估。
2. 背景SPC统计过程控制是现代质量管理中的重要概念。
在传统的质量管理方法中，产品质量通常是通过最终的检验来保证的。
然而，这种方法无视了过程的稳定性，因此很容易导致产品的不合格。
SPC通过实时监测和控制过程变异性，可以及时发现和纠正问题，提高产品质量。
3. 目标SPC统计过程控制课程的目标如下：- 理解SPC的根本概念和原理；- 掌握SPC的常用工具和技术； - 学会使用统计方法分析过程数据，并制定相应的控制措施； - 培养良好的质量意识和问题解决能力。
4. 教学内容SPC统计过程控制课程的教学内容主要包括以下几个方面：4.1 SPC根底知识•SPC的定义和作用；•过程稳定性和能力的概念；•常用的SPC工具和技术。
4.2 数据收集与分析•如何选择适宜的数据收集方法；•数据的根本统计指标；•数据的图形分析方法。
4.3 变异性分析•变异性的来源与分类；•方差分析方法；•因子对变异性的影响。
4.4 控制图的应用•控制图的根本原理和类型；•构建Xbar-R控制图和Xbar-S控制图；•控制图的解读和应用。
4.5 过程能力分析•过程能力指标的定义与计算；•Cp、Cpk指标的应用；•过程能力改良的方法。
5. 学习效果评估学员的学习效果将通过以下方式进行评估：5.1 作业与实验学员将完成一系列作业和实验，以检验他们对SPC的理解和应用能力。
5.2 考试学员将参加期末考试，测试他们对SPC的整体掌握程度。
5.3 课程评估学员将对课程进行评估，以提供珍贵的反响意见，帮助改良教学质量。
总结SPC统计过程控制课程是一门重要的管理课程，它帮助学员掌握使用统计方法分析过程数据和制定过程控制措施的技能。