spc应该如何应用_spc应用实例来详细说明
随着市场竞争的加剧，企业对产品生产也提出了更高的要求，可是，产品在实际生产过程中容易受到外界原因的影响而发生一些波动。为了避免这种现象出现，很多企业开始选择spc 应用分析管理。可是，spc不同于一般的质量管理工具，你知道spc该怎么应用吗?下面就用spc 应用实例来为我们详细说明吧。
第一、spc应用主要包含两个阶段：从spc应用实例中可以看出，实施spc主要包括分析阶段及监控阶段。所谓的分析阶段，主要指的是现进行生产准备，将生产中所需的原料以及测量系统和设备按照标准进行准备，并要确保在生产准备完成后可以政策使用不发生任何不稳定的现象。另一个监控阶段则是使用控制用控制图进行监控，并密切观察控制图，一旦发现失控现象，要及时找到原因，并想办法消除。
第二、spc应用不可忽视分析用控制图的制作步骤。在spc应用实例中，制作分析用控制度并没有那么难，只要我们选取控制图的制作特征，然后根据质量特性和适用的场所选择控制图
类型。再去确定合适的样本组、样本大小和抽取间隔，收集记录20到25个样本组数据，或者适用之前记录的数据，计算出各组样本的统计量、中心线与控制盐，再去绘制控制图，判断过程是否受控即可。
第三、spc应用过程中要重视控制用控制图的绘制。在spc应用实例中，可以根据分析用控制图提供的信息判断生产过程是否稳定，即是否有系统因素在起作用。然后剔除分析用控制图中无代表性的数据再重新计算中心线和控制限。直到确认分布范围位于公差界限之内，在确认和平过程稳定并具备足够的工序能力后，才能开始批量生产，并用控制图控制生产过程，即根据控制图类型抽取样本进行计算、绘图和分析。、
从上述spc应用实例中可以看出，完成spc应用是一个繁琐的过程，只有借助专业的spc 软件工具，才能以自动化、智能化的模式，实现数据的自动连接与采集记录并做好数据的及时性处理。同时达到节约人力成本，提高企业生产效益的最终目的。
上海灿态信息技术有限公司是一家高新技术企业，为企业提供质量管理、车间信息化软硬件产品。特别是上海灿态信息技术有限公司推出的spc软件产品系列，可以让我们通过过程数据、设备数据和人员等信息做出决定，为企业客户开发更多的商业机会。
沁园春·雪
北国风光，千里冰封，万里雪飘。望长城内外，惟余莽莽；大河上下，顿失滔滔。
山舞银蛇，原驰蜡象，欲与天公试比高。
须晴日，看红装素裹，分外妖娆。江山如此多娇，引无数英雄竞折腰。惜秦皇汉武，略输文采；唐宗宋祖，稍逊风骚。
一代天骄，成吉思汗，只识弯弓射大雕。
俱往矣，数风流人物，还看今朝。
出师表
两汉：诸葛亮
先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣
不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。诚宜开张圣听，以光
先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。
宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其
刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。
侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚
以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。
将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。
亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。先帝在时，每与臣论此事，未尝不叹息痛恨于桓、灵也。侍中、尚书、长史、参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也。
臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。
先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。
愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不效，则治臣之罪，以告先帝之灵。若无兴德之言，则责攸之、祎、允等之慢，以彰其咎；陛下亦宜自谋，以咨诹善道，察纳雅言，深追先帝遗诏。臣不胜受恩感激。
今当远离，临表涕零，不知所言。
连续很多天都是天亮之后才睡觉。别人问我，你晚上不睡觉都在干嘛。我马上回答，写稿啊，书稿还没交呢。但其实，我一个字也没写。而之所以熬夜，也不过是因为心里有牵挂的人和未完成的事吧。
别人问你怎么还不睡，你说不困。其实熬夜很困，打个哈欠都会有眼泪流出来，只是心中一直有所期待，有所牵挂。就好像下一秒就会收到喜欢的人的消息，下一秒就能遇见一个惊喜。又或者，熬了太久却迟迟得不到自己想要的结果，渐渐的习惯了孤独。
为什么会熬夜呢，大概是因为白天的自己太理智，太冷漠，好像什么都不在乎。所以有些情绪和思念，心酸和不舍，是要留到深夜独自慢慢消化的。白天的自己和晚上的自己完全不是同一个人啊，白天口口声声说一定早睡，晚上却从来做不到。像失忆一样拿命熬夜，白天开开心心无忧无虑，晚上却忧郁的不行。白天觉得我最牛逼，晚上却变成世界第一大傻逼。
总觉得幸福的人是不用熬夜的，每天都有规律的生活，爱的人就躺在身边，现在过的是想要的生活，手里牵的是喜欢的人。
昨天有人问我，为什么你晚上不睡觉。
我想了很久，已经两三年没有在两点之前入睡过了。但我也说不清为什么，那个人突然给我发了一段话，我突然觉得，这是我熬夜的原因，也是很多人熬夜的原因。
你总是习惯熬夜，然后我也故意很晚都不睡。装作是和你一样睡不着，这样就可以和你聊很久，可是你都不知道其实我要困死了。后来你走了，熬夜的习惯却怎么都改不掉。
说片面点是熬夜，说实在点是失眠，说实话是想你。
你有没有过，为了陪一个人聊天，其实下一秒已经要睡着，但还是死抓着手机不肯睡。
你有没有过，因为一个人的一句话，明明很困却突然变得很清醒，开心和喜悦赶走了所有困意。
你有没有过，为了等一个人的晚安，不停的刷着朋友圈发着动态，其实只想让他看到你还没睡。
你有没有过，因为太思念一个人，每天都害怕深夜来临，害怕孤独，害怕寂寞，害怕牵挂的感觉。
我知道，你都有过。
可是，你每天这样熬夜，有人心疼你吗？
前天晚上一个作家姐姐突然发消息说，妹妹，钱是挣不完的，别累着自己，身体最重要。昨晚她发现我又在熬夜，给我发消息说，一定照顾好自己，莫名心疼你。
我很感动，又觉得很可笑。一个没见过面的人看你熬夜都会心疼，会劝你照顾好自己，但你每天熬夜想着的那个人，没给你发过一条消息。第一次见面的陌生人都会劝你少喝酒少抽烟，素不相识的微信好友都会让你早点休息，可你抽烟喝酒熬夜在等的那个人，从来都没在意过你，连一句晚安都没有。
我经常给别人讲道理，永远不要为了一个不爱你的人折磨自己。但这句话其实就像放屁，因为一旦爱上一个人，就没办法控制自己。我们在爱情里，从来都不是理性的。后来有人问我，怎么忘记一个人。
我说，把酒喝够，把烟抽完，把黑夜熬成天亮，等你真的感觉疼了，你就忘记了。不撞南墙不死心，大概就是这个道理。别人苦口婆心的劝说，其实你一点儿都听不进去。你害怕失去、害怕背叛、害怕从未拥有，你害怕的太多、心事太多，所以很难入睡。那你就熬吧，等熬过了这一阵，你又会觉得其实生活还是很美好。
你要记住，所有关于感情的问题，都不要在深夜做决定。无论分手还是牵手，无论坚持还是放弃。因为女人啊，从来都不是理性动物，再加上深夜里的一杯红酒，一根香烟，感性越发强烈。
五年前第一次听梁静茹的《问》，歌里唱，如果女人，总是等到夜深，无悔付出青春，他就会对你真。
那时候真的傻到相信，用心爱一个人，就能把他留在自己身边。现在才明白，在一起一辈子这种事，不是嘴上说了就可以。外面的诱惑这么多，人的欲望这么大，而你能给的爱，其实就这么多。
后来我经常说，如果爱一个人又不可得，那就找个爱自己的吧。别太累，别付出太多，别太委屈，你说你爱他所以无所畏惧，但你的感情和耐心其实就这么多，你无法永远输出。
总有一天它们会因迟迟得不到回应而枯竭。等到那一天你会发现，哪怕再遇到喜欢的人，也没有力气去喜欢了。
从网上看到一个经典的SPC应用的例子，与大家共赏： 俗话说宴无好宴。朋友邀我去他家做客吃晚饭，进了门迎面遇上他焦急无辜的表情，才知道主题是咨询。起因是朋友最近回家的时间越来越晚，罪证就在他家门口玄关的那张纸上——朋友的太太是一家美商独资企业的QC主管，在家里挂了一张单值-移动极差控制图，对朋友的抵家时间这一重要参数予以严格监控：设定的上限是晚七点，下限是晚六点，每天实际抵家时间被记录、描点、连线——最近连续七天(扣除双休日)的趋势表明，朋友抵家的时间曲线一路上扬，甚至最近两天都是在七点之后才到家的，证据确凿——按照休哈特控制图的原则和美国三大汽车公司联合编制的SPC(Statistical Quality Control，统计过程控制)手册的解释，连续7点上升已绝对表明过程发生了异常，必须分析导致异常的原因并做出必要的措施(比如准备搓衣板)，使过程恢复正常。显然，我可能给出的合理解释成了朋友期待的救命稻草，而这顿晚饭就是他在我面前挂着的胡萝卜。 显然，朋友的太太比我们绝大多数的企业家更专业(当然，作为同类，我想这也许就是导致我们只能成为管理工具的原因)，她清楚地认识到：预防措施，永远比事后的挽救更重要。 顺便说一句，朋友太太厨艺很优秀，属于那种下得厨房上得厅堂的模范太太——当然，对朋友的在意程度更是显而易见的，否则不会选择抵家时间作为重要的过程特性予以控制——这个过程参数，在她眼里，无疑昭示着忠诚度。饭后上了红酒，席间的谈话就从过程异常的判定开始。 “我们先来陈述一下控制图的判异准则：第一，出现任何超出控制限的点；第二，出现连续7点上升或者下降或者在中心线的一边；第三，出现任何明显非随机的图形。显然，目前该过程已经符合其中第一和第二项，确实出现了异常。作为过程控制的责任者，你打算怎么分析呢？” “还是我们传统的分析方法：因果图。” “那么，我们寻找的还是这五个方面的原因了：人、机、料、法、环？” “是的。” “好。在我们开始分析之前，我想顺便问一下，你是从哪里学会控制图的？” “除了公司的培训之外，讲述统计过程控制的书籍不计其数，作为在质量领域被广泛应用的技术，以Statistical Quality Control为题的书籍虽说不是汗牛充栋，也已经目不暇接。最近从亚马逊书店邮购的这两本，McGraw-Hill Series in Industrial Engineering and Management的Statistical Quality Control，还有Douglas C. Montgomery的Introduction to Statistical Quality Control。再比如这本STATISTICS: Methods and Applications，国内比较好的专著，我喜欢孙静的这本《接近零不合格过程的有效控制：实现六西格玛质量的途径》。不过这些书也很难给出太多新的理论，因为SPC已经足够成熟，找来新书也不过看看不断翻新的新的应用范例，或者结合新的技术之后会是什么样子，比如，有没有研发出功能强大的新软件。” “呵呵，也没必要采用如此先进的控制技术吧？”朋友插嘴道。 “你错了，统计学应用于过程控制，不过代表着上个世纪二十年代最先进的质量管理水平。我们采用的控制图方法，一般称为休哈特控制图(Shewhart Control Chart)，最早是在1924年，由美国贝尔电话实验室休哈特(W.A.Shewhart)博士提出的。当时这一方法并未得到企业的普遍采纳，仅仅在小范围内得到应用。后来，两个意外的机遇使它在全世界名声大噪：一是二战期间的1942年，美国国防部邀请包括休哈特博士在内的专家组解决军需大生产的产品质量低劣、交货不及时等问题，专家们制定了战时质量控制制度，统计质量控制(SQC) 被强制推行，并在半年后大获成效。二是休哈特博士的同事，伟大的戴明(W.Edwards
1.目的 该基准通过制定SPC「统计的工程管理」的基本性顺序、依照本准则的活动，在确实满足顾客要求的 产品品质仕样的同时，能够确实有效地展开工程安定化活动。 注）SPC（Statistical Process Control：统计的工程管理）的定义如下：使用分析工程或工程输出的“管理图”的统计手法，以达到并维持统计管理状态；为了改善工程能力而采取的妥善措施。 2.本基准的适用范围 本基准适用于爱普生映像元器件株式会社（日本国内事业所，海外制造现法：以后统称本公司）所实施的SPC。
4. SPC的活动对象 应该运用SPC的特性，一般应参考顾客要求事项、市场状况、竞争同行的状况、现在的工程状况等，最终应着眼以下内容来决定。 1）规格明确的特殊特性 2）仕样书中记载的规格明确的特性 3）对产品品质有大影响的工程内特性，或工程管理所必要的特性（部门人员决定是否应用SPC）实施SPC的特性，要参考QC工程表或管理计划等标准类。在其中有必要明确应实施SPC的特性名及管理图不安定时、工程能力不足时的对策计划。 对开发阶段、试制阶段的数据，也应按必要运用SPC。 计数值数据的工程不良率的运用方法，请参考日常管理基准【B02-01】等。 5. SPC活动的实施顺序
6. 管理图 SPC（Statistical Process Control：统计的工程管理）是“未然防止”“持续改善”活动中重要的手法之一。 具体，使用“管理图”的工程管理。为了把工程偏差收纳在统计性设定的管理界限内，进行诸类活动并通过此种活动达成工程的安定化·向上。 包括广意的工程性能，工程能力的评价及改善活动。 “管理图”一般是指下图所示的折线图，但与通常的折线图不同的是，它由中心线（CL：Center Line）上限（UCL：Upper Control Limit）下限（LCL：Lower Control Limit）组成。而此图在了解工程状态的角度上是非常有效的。
SPC的作用 第一部分问题分析 F集团是国内一家大型摩托车民营企业集团，已经有10年的历史。集团下属摩托车发动机公司、摩托车整车公司、摩托车研究开发中心等二十几家公司，遍布国内外。集团年销售总额已经达到47亿元。 F集团期望通过第二个十年的发展，成为中国摩托车行业的领袖，并在世界摩托车行业确立比较领先的地位。 对于国内摩托车市场的激烈竞争，集团总裁Z先生认为：只有打破低层次上的同质化价格竞争，才有可能走出困境，实现发展的抱负。因此，Z非常重视产品的质量，极力强调质量在差异化战略中的特殊重要地位。 1999年，在Z总裁的强行推动下，集团下属的主要公司都已经通过了ISO 9000质量体系认证，并且根据Z的要求，这些公司广泛地使用了SPC方法。但是时间到了2001年，Z发现，这些公司的质量问题仍然很多，最使Z不能容忍的是以前发生的问题总是在重复发生。Z请来一位质量专家G，让G帮助解决这个难题。 Z提出了两个问题： 一是为什么我推行了两年多的SPC，却看不到效果呢？ 二是SPC到底有没有用？ G先采取了调查的方法。他在发动机公司了解情况，质量部部长拿出资料，显示了各种产品的合格率，并解释说：“今年的指标是94%，您看，虽然实际的合格率有一些波动，但是平均已经达到了95%还多一点。”质量经理面带困惑地打断他说：“是呀，指标没问题，可是客户的抱怨不断，我天天都是焦头烂额！”G问道：“那么，合格率是怎么统计出来的？”部长说生产部门有统计资料。 于是他们一起来到生产部，那里的看板上贴满了各种统计数据表和直方图、柱图、饼图，而且全部都是电脑打印出来的彩色的图片，就如下面这张图一样： 生产部长给G展示，他们为了应用SPC方法，已经配备了3台电脑、2名统计员和1名分析员。分析员是一位聪明伶俐的女孩子，当她知道G对她的工作内容很感兴趣的时候，显得略为紧张，不过更多的是兴奋（后来她告诉G，除了统计结果，他的部长从不曾关注过她的工作内容），G问她：“那些图表用来做什么？知道为什么要这样做吗？”她说：“这个我知道，是为了统计合格率，因为质量部要求我们上报这个数据，每个月还要考核呢。”G问质量部长：“是这样吗？”质量部长说：“是的。因为集团质量管理部门就是这样要求我们的。”G查阅了分析员的电脑，发现她的电脑里面保存了完整的质量问题数据，比如，测试部每天分类汇总的测试过程发现的各个型号发动机的漏油、碰划伤问题，生产线上的巡检员每天分类汇总的各种装配问题。G对质量经理和质量部长问道：“这些数据谁收集？除了分析员这里，还需要报给哪个部门或人员？你们知道这些数据吗？”他们回答说：“有文件规定测试
现代商业 MODERN BUSINESS 77 管理纵横 Sweeping over the Management 指标。Ｃｐｋ的评级标准如表１（可以据此标准对计算出之过程能力指数做相应对策）： 三、控制图应用表格的建立 利用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ的制表功能就能制作好所需要的控制图应用表格，为应用ＳＰＣ提供方便，只要输入数据，控制图即可马上得到。现在以均值－极差 控制图应用表格为例介绍其制作方法。１、 制作基本架构 在Ｅｘｃｅｌ表格中划分合适的区域制作图表的基本架构，显示区域功能（表格中浅蓝色部分需要手工输入内容，其他可经过公式计算得出），大致如图２所示： ２、建立公式，自动统计 利用Ｅｘｃｅｌ的函数功能，在对应的功能区单元格里输入公式进行自动计算。 群组大小：运用函数ＣＯＵＮＴ（ｖａｌｕｅ１，ｖａｌｕｅ２，．．．）可自动生成样本测定值的群组个数，如ＣＯＵＮＴ（Ｂ９：Ｂ１４）； Ｎ（样本测定值总个数）：运用函数ＣＯＵＮＴ（ｖａｌｕｅ１，ｖａｌｕｅ２，．．．）可自动生成样本测定值的总个数，如ＣＯＵＮＴ（Ｃ９：ＡＢ１４）； 总组数：利用公式“Ｎ／群组大小”，在其值的单元格引用相应的单元格值即可，如ＡＤ１４／Ｍ４； ΣＸ：运用函数ＳＵＭ（ｎｕｍｂｅｒ１，ｎｕｍｂｅｒ２， ．．．）对样本测定值自动求和，如ＳＵＭ（Ｃ９：Ｃ１４）； ：对ΣＸ取平均值，利用公式“ΣＸ／群组大小”，如ＳＵＭ（Ｃ９：Ｃ１４）／￥Ｍ￥４； Ｒ（极差）：利用所在列的最大值减去 一、引言 ＳＰＣ即统计过程控制（英文Ｓｔａｔｉｓｔｉ－ｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ的字首简称），是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。ＳＰＣ强调全过程的预防。其中，控制图理论是ＳＰＣ保证全过程预防的最常用的统计技术。 控制图是判断过程是否处于统计控制状态的一种手段，利用它可以判断过程是否存在异常。采用控制图对过程能力的判断，就是通过对Ｃｐ和Ｃｐｋ值的测算来进行的。新版的ＩＳＯ９０００系列标准越来越强调统计分析及持续改进，由于电脑计算机的普及，ＳＰＣ的运用有了非常好的条件和工具，使用起来更容易、更方便。利用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ的强大功能即可制作控制图应用表格，并结合ＰＤＣＡ循环在生产中组织落实，就可以简单有效地将ＳＰＣ应用于工作中，达到持续改进的目的。 二、ＳＰＣ应用基础 １、有关控制图定义： １） ＣＬ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｌｉｎｅ）：管制中心线（表示制平均成果的平均值μ或Ｘ，标准差σ，良率等） ２） ＵＣＬ（Ｕｐｐｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｌｉｍｉｔ）：上管制限（以ｕ＋３σ计算） ３） ＬＣＬ（Ｌｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｌｉｍｉｔ）：下管制限（以ｕ－３σ计算） ４） ＵＳＬ（Ｕｐｐｅｒ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔ）：上规格限 ５） ＬＳＬ（Ｌｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔ）：下规格限 ６） Ｃｐ（Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）：短期的潜在过程能力指数 ７） Ｃｐｋ（Ａｃｔｕａｌ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）： 如何简单有效地将ＳＰＣ应用于工作中 黄金山 南京工业大学经济管理学院 ２１０００９ 【文章摘要】 本文简述了ＳＰＣ理论，利用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ的制表功能制作控制图应用表格，在生产中组织落实，简单有效地将此质量管理工具——ＳＰＣ应用于工作中。【关键词】 ＳＰＣ；统计技术；控制图；控制图应用表格 短期的实际过程能力指数 ８） Ｐｐ ＆ Ｐｐｋ（Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ Ｐｒｏｃｅｓｓ）：长期的潜在／实际过程能力指数２、控制图的理论依据 控制图又叫管理图，是用于分析和判断工序是否处于控制状态的带有控制界限的图，参见图１。控制图是建立在数据统计的基础上，是按一定的序列将所要登记的质量指标用点子记在坐标纸上，用以观察质量变动趋势，并利用标准线（管理界限）判断质量是否正常，发现质量异常时及时处理，使过程经常处于受控状态。 当过程处于受控状态时，产品总体的 质量特性数据的分布一般服从正态分布规律。由正态分布规律可知，质量指标落在土３σ范围内的概率约为９９．７３％，落在士３σ范围外的概率只有０．２７％，这是一个小概率。按照小事件原理，在一次实践中超出士３σ范围的小概率事件几乎是不会发生的。若发生了，则说明工序已不稳定，就是说过程中一定有系统性原因在起作用。这时，应追查原因，采取措施，使工序恢复到稳定（控制）状态。 ３、对控制图进行观察分析是重要的环节，其判异准则参照《质量工程师手册》（第九章）。 ４、Ｃｐｋ的定义及评级标准 Ｃｐｋ即过程能力指数，是表示过程能力满足产品技术标准的程度。它是某个过程水准的量化反映，也是过程评估的一类
有限公司作业文件 文件编号：版号：A/0 （SPC）控制图应用指导书 批准： 审核： 编制： 受控状态：分发号： 2010年11月15日发布2010年11月15日实施
（SPC）控制图的应用指导书 1目的 用于使（工序）过程保持稳定状态，预防不合格发生。 2适用范围 适用公司对特殊特性与关键工序的控制。 3职责 3.1技术科 负责识别并确定特殊特性与关键工序，并确认需要控制的质量特性值。3.2检验科 1）负责采集和记录控制图所需要的产品实物测量数据，并确定采用的控制图的种类。 2）负责对现场操作人员进行控制图作业的培训和指导。 3.3生产车间 负责控制或管理控制图的打点、判别、不合格的纠正。 4控制图的基本形式、种类及适用场合 4.1控制图的基本形式如图1 抽样时间或样本序号 图1控制图的基本形式 4.2控制图的分类 4.2.1按照用途分类 1）分析用控制图 主要用于分析过程是否处于稳态，过程能力是否适宜。如果发生异常就应找出其原因，采取措施，使过程达到稳定。过程处于稳定后，才 可以将分析用的控制线，延长作为控制用控制图。 2）控制（管理）用控制图
用于使过程保持稳态，预防不合格的发生。控制用控制图的控制线来自分析用控制图，不必随时计算。当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高提高时，应使用分析用控制图计算新的控制线。 4.2.2按数据的性质分类，表1列出常用控制图的种类及适宜场合 4.3控制图的应用范围 1）诊断：评估过程的稳定性。 2）控制：决定某过程何时需要调整，何时需要保持原有状态。 3）确认：确认某一过程的改进。
4.4绘制控制图 1）选定质量特性：选定控制的质量特性应是影响产品质量的关键特性。这些特性应能够计算（或计数）并且在技术上可以控制。 2）选定控制图的种类。 3）收集数据：应收集近期的，与目前工序状态一致的数据。收集的数据个数参见表2 表2控制图的样本数与样本大小 4）计算有关参数 各控制图有关参数的计算步骤及公式（见表3）
原创] midas的SPC 应用 一、简介 MIDAs里的SPC是“截面特性值计算器—Sectional Property Calculator”的缩写。 其功能就是线条生成plane（平面）截面或lane(线性)截面。但其强大的功能被人们忽略了！！！ 6.71版本的SPC是V1.2，2010的是V1.5.1 低版本无法打开高版本的。 二、将DXF截面导入midas 杆单元的DXF文件可以直接导入，方法：文件—导入—DXF。但截面的DXF文件就只能通过SPC来转换了。强大的SPC功能将解决MIDA**ont]内部定义截面不足的问题。方法如下： 1 在CAD里将截面画好，可将不同截面放在一个文件中，跟图层无关。单位无所谓，但要和SPC的单位一致，比如CAD中用mm单位。SPC也用这个 2 在MIDA**ont=宋体]里（新建文件后）在工具里选择“截面特性计算器”，这个界面是全英的。进去后会提示你选择单位，和CAD的一致就OK。一般用mm。File-impot-dxf 然后选择自己画的DXF所在的位置。此时成功导入DXF到SPC。是否Intersection就是要把节点交叉的线型进行划分。 3 对导入的截面进行计算。方法：Model-section-generate(生成) 点select按钮把截面（此时还只能说是线条）全选。Type里面选择Plane，也可以勾选“calculate proterties now” 但建议这个分另外一步进行，因为如果有组合截面的话要进行更改。然后进行截面计算，方法：proterty-calculate。此时已经划分网格进行特性的计算。可以通过list 查看特性值。 4 此时如果针对一般的截面，就可以导出sec截面了。方法：model-section-export。 注意：file-save是保存成SPC格式的 file-export可以导出图画。Proterty-export可以导出MCT文件，该文件也可以在 Mida**ont]里运行，生成截面，低版本可以用，这样生成的截面不可显示。 5 将SEC文件导入Mida**ont=宋体]，方法有两个： 1 截面-数值-任意截面-从SPC导入 2 截面-设计截面-设计用数值截面-截面数据-从SPC导入（要自己输入H等厚度）
统计过程控制（SPC ）案例分析 一． 用途 1. 分析判断生产过程的稳定性，生产过程处于统计控制状态。 2．及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品 产生。 3．查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术 决定。 4．为评定产品质量提供依据。 二、控制图的设计原理 1． 正态性假设：绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分 布。 2． 3σ准则：99。73%。 3． 小概率事件原理：小概率事件一般是不会发生的。 4． 反证法思想。 四． 控制图的种类 1． 按产品质量的特性分（1）计量值（S X R X R X R X S ----,,~ ,） （2）计数值（p ，pn ，u ，c 图）。 2． 按控制图的用途分：（1）分析用控制图；（2）控制用控制 图。 五． 控制图的判断规则 1． 分析用控制图： 规则1 判稳准则-----绝大多数点子在控制界限线内（3种情况）；
规则2 判异准则-----排列无下述现象（8种情况）。 2．控制用控制图： 规则1 每一个点子均落在控制界限内。 规则2 控制界限内点子的排列无异常现象。 [案例2]为控制某无线电元件的不合格率而设计p图，生产过程质量
要求为平均不合格率≤2%。 解：一.收集收据 在5M1E 充分固定并标准化的情况下,从生产过程中收集数据,见下表所表示: 某无线电元件不合格品率数据表 二.计算样本中不合格品率:k i n k p i i i ,.....,2,1,==,列在上表. 三.求过程平均不合格品率:
%14017775/248=== ∑∑i i n k p 四.计算控制线 p 图:i i n p p p UCL n p p p UCL p CL /)1(3/)1(3% 140--=-+=== 从上式可以看出,当诸样本大小i n 不相等时,UCL,LCL 随i n 的变化而变化,其图形为阶梯式的折线而非直线.为了方便,若有关系式: 2 /2min max n n n n ≥≤ 同时满足,也即i n 相差不大时,可以令n n i =,,使得上下限仍为常数,其图形仍为直线. 本例中,711=n , 诸样本大小i n 满足上面条件,故有控制线为: p 图:% 08.0/)1(3/)1(3%72.2/)1(3/)1(3% 140=--=--==-+=-+===n p p p n p p p UCL n p p p n p p p UCL p CL i i 五.制作控制图: 以样本序号为横坐标,样本不合格品率为纵坐标,做p 图. 六.描点:依据每个样本中的不合格品率在图上描点. 七.分析生产过程是否处于统计控制状态
莱州市XX机械有限公司作业文件 文件编号：JT /C－8.2.3J－002版号：A/0 （SPC）控制图应用指导书 批准：吕春刚 审核：尹宝永 编制：邹国臣 受控状态：分发号：
2006年11月15日发布2006年11月15日实施（SPC）控制图的应用指导书JT /C－8.2.3J－002 1目的 用于使（工序）过程保持稳定状态，预防不合格发生。 2适用范围 适用公司对特殊特性与关键工序的控制。 3职责 3.1技术科 负责识别并确定特殊特性与关键工序，并确认需要控制的质量特性值。3.2检验科 1）负责采集和记录控制图所需要的产品实物测量数据，并确定采用的控制图的种类。 2）负责对现场操作人员进行控制图作业的培训和指导。 3.3生产车间 负责控制或管理控制图的打点、判别、不合格的纠正。 4控制图的基本形式、种类及适用场合 4.1控制图的基本形式如图1 抽样时间或样本序号 图1控制图的基本形式 4.2控制图的分类 4.2.1按照用途分类 1）分析用控制图 主要用于分析过程是否处于稳态，过程能力是否适宜。如果发生异常就应找出其原因，采取措施，使过程达到稳定。过程处于稳定后，才 可以将分析用的控制线，延长作为控制用控制图。
2）控制（管理）用控制图 JT /C－8.2.3J－002 用于使过程保持稳态，预防不合格的发生。控制用控制图的控制线来自分析用控制图，不必随时计算。当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高提高时，应使用分析用控制图计算新的控制线。 4.2.2按数据的性质分类，表1列出常用控制图的种类及适宜场合 4.3控制图的应用范围 1）诊断：评估过程的稳定性。 2）控制：决定某过程何时需要调整，何时需要保持原有状态。
SPC-统计过程控制 即统计过程控制。是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调以全过程的预防为主。也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构. 目录 技术原理 相关特点 实施阶段 最新发展 统计过程 其他资料 实施SPC的过程中常见的十大误区 展开编辑本段技术原理 统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 编辑本段相关特点 全员参与，而不仅仅是依靠少数质量管理人员；
强调使用统计学的方法来保证预防原则的实现； SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。 能判断整个过程的异常，及时报警。 工程准确度Ca ( Capability of Accuracy ) 必须首先确定管制项目的标准值。 设定管制项目标准值的目的，就是希望以该值制造出来的各种产品的实际值，能以该标准值中心，成左右对称的常态分配，而制造时也应以标准值为目标。工程准确度（Ca）评价目的就在于衡量制程平均与标准的一致程度，有时工程准确度指数又称为正确度指数。 编辑本段实施阶段 实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。 分析阶段的主要目的在于： 一、使过程处于统计稳态； 二、使过程能力足够。 分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过
摘要 从监测参数和测量、参数值的分布状态确定、过程能力的计算、控制图的建立几个方面探讨了在注塑成型中进行统计过程控制的特殊性和解决办法。 关键词 SPC 注塑成型 参数 分布状态 过程能力 控制图 SPC 从问世以来，得到很大的推广。汽车行业的ISO/TS16949：2000技术规范把SPC 作为一项工具要求在产品开发和生产中进行使用。对SPC 在生产过程中运用所带来的好处就是预防控制、获得改进机会，但在与具体的生产结合过程中，就会碰到这些问题，如何选择监控参数并进行测量，这些参数的分布模式是什么样的，如何计算过程能力，如何建立控制图等。下面就开始探讨在注塑成型过程中这些问题该如何解决。 一、监测参数和测量 注塑成型过程的控制水平在很大程度上取绝于测量系统的完善程度。这就意味着不仅需要合理地选择所要测量的过程参数，而且要正确的使用传感器、转换器，并将其置于正确的位置。通过对所选的参数进行在线监测，在理想的资源配备状态下，把这些参数值输入计算机，就可以计算出极差、控制限、标准偏差等并得到控制图。以此为基础的实时SPC 对于过程的精密监控是非常有用的。 1、注塑制品的质量参数 反映产品质量的参数有尺寸、重量、外观、性能。 1.1 尺寸的定义是容易的，在开发产品中，对重要的尺寸基本上需要进行过程能力计算。根据测量方法，可获得计量型数据，也可转化为计数型数据。 1.2 单个外观缺陷及其优劣的定义 对外观缺陷分两类，一类是难以明确测量的缺陷如：烧焦、分层剥离、油渍、溢料飞边、蛇形、空洞和熔接痕等，这些缺陷很难给予度的量测，但通过观察可以给出以下区分其优劣的定义。 Yi={ （式1） 0（合格） 如果缺陷已消除 1（不合格） 如果缺陷未消除
SPC统计过程控制应用实例分析 1.SPC控制特性的定义 T1S6949质量管理体系在实际应用中强调以系统的方法对过程进行分析研究，以确定系统的输入因子，输出因子以及输入对输出的影响作用。产品实现的过程也可以用框图简单地描述为下图： 上图表示，产品实现的过程为由材料、生产参数、设备、人员、环境构成的输入因素通过生产转换成输出产品的过程，同时利用输出的信息来反作用于输入因素，以得到输入因素如材料、生产参数等的持续改进。 输入因素通过生产过程转化成输出的产品，其中的实现过程也就是SPC需要进行监控的工艺过程，当然 针对SPC控制特性的选择并不是越多越好，由于检验本身是不带来增值效益的过程，因此在行业的应用过程中，考虑到成本的计算，SPC只会应用在部分关键特性的监控过程中，而关键特性的选择也根据企业自身的 生产能力及控制能力的需要来决定的。因此在进行统计过程控制时，首先需要定义控制的对象，然后通过监控生产实现过程中的各大因素对控制对象的作用，检测到过程的特殊原因波动，从而实现提前预防不合格品产品的作用。针对关键特性之外的其他参数，可以通过记录检查表的形式将其记录并保存，以便工艺改进时提供历史依据的参考。 PSC的控制项目对产品特性及工序监控的必要性，通常通过以下几个方面进行考量； (1) 从产品特性要求判断，是否为产品关键特性； 如Tirm Form工序，SPC记录共面性的抽样检验结果，以判断产品当前的生产流程是否处于稳定受控的状态下。产品的关键特性在产品设计阶段己确定。 (2) 另一方面，在产品生产制造的过程中，关键工序参数的监控对产品质量良率起着重大的决定作用，利用实时的SPC方法进行工艺参数的监控，能够及时发现生产过程中存在的特殊原因，及时围堵并消除，以得 到立即的改正及预防的作用。 例如，在硅片切割工序(Wafer saw)，工艺上利用对切割槽宽度的定期数据采集，绘制SPC控制图，从而 起到过程监控的作用，以防止参数对切割工序带来的过程能力偏移。 (3) 客户的特殊要求： 客户的特殊要求可以针对产品的固有特性要求，如封装外观尺寸要求，针对p8AGBdoysize35*35的产品， 要求产品的允收范围在35+-0.sm。另外客户的特殊要求也可以针对1艺参数，如Wire Bo nd的Wire Pull和Ballshear。 封装企业的新产品导入初期阶段，在制定产品生产的控制计划时，SPC的控制特性就是其中必须定义的 一个部分。特殊特性的定义主要来源于行业规范，客户的特殊要求以及通过生产经验的累积，总结出来的关键的过程参数计量型的控制图应用在如下的特性，见下表： 计量型控制图的应用工序及抽样计划
工具讲解 | 老婆竟用SPC监控我|SPC统计过程控制应用经典案例分析 俗话说宴无好宴。朋友邀我去他家做客吃晚饭，进了门迎面遇上他焦急无辜的表情，才知道主题是咨询。起因是朋友最近回家的时间越来越晚，罪证就在他家门口玄关的那张纸上：朋友的太太是一家美商独资企业的QC主管，在家里挂了一张单值-移动极差控制图，对朋友的抵家时间这一重要参数予以严格监控：设定的上限是晚七点，下限是晚六点，每天实际抵家时间被记录、描点、连线——最近连续七天(扣除双休日)的趋势表明，朋友抵家的时间曲线一路上扬，甚至最近两天都是在七点之后才到家的，证据确凿——按照休哈特控制图的原则和美国三大汽车公司联合编制的SPC(Statistical Quality Control，统计过程控制)手册的解释，连续7点上升已绝对表明过程发生了异常，必须分析导致异常的原因并做出必要的措施(比如准备搓衣板)，使过程恢复正常。显然，我可能给出的合理解释成了朋友期待的救命稻草，而这顿晚饭就是他在我面前挂着的胡萝卜。 显然，朋友的太太比我们绝大多数的企业家更专业(当然，作为同类，我想这也许就是导致我们只能成为管理工具的原因)，她清楚地认识到：预防措施，永远比事后的挽救更重要。 顺便说一句，朋友太太厨艺很优秀，属于那种下得厨房上得厅堂的模范太太—当然，对朋友的在意程度更是显而易见的，否则不会选择抵家时间作为重要的过程特性予以控制—这个过程参数，在她眼里，无疑昭示着忠诚度。饭后上了红酒，席间的谈话就从过程异常的判定开始。 “我们先来陈述一下控制图的判异准则： 第一，出现任何超出控制限的点； 第二，出现连续7点上升或者下降或者在中心线的一边； 第三，出现任何明显非随机的图形。 显然，目前该过程已经符合其中第一和第二项，确实出现了异常。作为过程控制的责任者，你打算怎么分析呢？” “还是我们传统的分析方法：因果图。” “那么，我们寻找的还是这五个方面的原因了：人、机、料、法、环？” “是的。” “好。在我们开始分析之前，我想顺便问一下，你是从哪里学会控制图的？” “除了公司的培训之外，讲述统计过程控制的书籍不计其数，作为在质量领域被广泛应用的技术，以Statistical Quality Control为题的书籍虽说不是汗牛充栋，也已经目不暇接。不过这些书也很难给出太多新的理论，因为SPC已经足够成熟，找来新书也不过看看不断翻新的应用范例，或者结合新的技术之后会是什么样子，比如，有没有研发出功能强大的新软件。”
SPC經典案例剖析 ---SPC在控制男主人歸家時間上的運用 朋友们大家好，这个经典的案例可能读过很多遍了。现把整篇的文章转载过来并加以分析。 从网上看到一个经典的SPC应用的例子，与大家共赏： 俗话说宴无好宴。朋友邀我去他家做客吃晚饭，进了门迎面遇上他焦急无辜的表情，才知道主题是咨询。起因是朋友最近回家的时间越来越晚，罪证就在他家门口玄关的那张纸上——朋友的太太是一家美商独资企业的QC主管，在家里挂了一张单值-移动极差控制图，对朋友的抵家时间这一重要参数予以严格监控：设定的上限是晚七点，下限是晚六点，每天实际抵家时间被记录、描点、连线——最近连续七天(扣除双休日)的趋势表明，朋友抵家的时间曲线一路上扬，甚至最近两天都是在七点之后才到家的，证据确凿——按照休哈特控制图的原则和美国三大汽车公司联合编制的SPC(Statistical Quality Control，统计过程控制)手册的解释，连续7点上升已绝对表明过程发生了异常，必须分析导致异常的原因并做出必要的措施(比如准备搓衣板)，使过程恢复正常。显然，我可能给出的合理解释成了朋友期待的救命稻草，而这顿晚饭就是他在我面前挂着的胡萝卜。 (单值---移动极差图：X-Rs,这个控制图我先来讲它一般的适用场合：(1)对每个产品都进行检验; (2)采用自动化检查和测量的场合; (3)取样费时、费用昂贵的场合; (4)化工等流程性材料及样品均匀的场合。它的取样信息不多，所以它检出的过程变化的灵敏度也要差一些。在本例中，这位QC主管显然考虑到老公回家这个重要的参数，是保证他对自己的婚姻忠诚的主要因素，那么根据连续7点呈现上升的趋势，我们很容易就对这个过程判异。这个判异是根据小概率事件原理：小概率事件在一次试验中发生的概率几乎为零，也就是几乎不可能发生，若发生即判异。本例中的連續7点呈现上升趋势，是根据判异准则的界内点不随机排列判异。通常在过程受控的条件下，連續7點不随机排列呈现的概率都很小，若出现我们就可以判断该过程出现了异常因素，导致过程失控。本例是根据连续7点递增或递减这个规则判异) 显然，朋友的太太比我们绝大多数的企业家更专业(当然，作为同类，我想这也许就是导致我们只能成为管理工具的原因)，她清楚地认识到：预防措施，永远比事后的挽救更重要。 (这句就体现出了，全面质量管理的思想，是以全面质量为中心，全员参与为基础，通过对组织的活动全过程的管理，追求组织的持久成功，即使本组织的顾客、本组织的所有者、员工、供方、合作伙伴或社会等相关方持续满意和受益。本例中的组织就是这对夫妻，由组织的概念不能看出，夫妻是一个由两个或两个以上的个人为了实现共同的目标组合而成的有机整体，安排通常是有序的。根据现代质量管理的一个重要特点预防原则，作为全面管理的
SPC 即统计过程控制。是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调以全过程的预防为主。也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构. 目录
利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 编辑本段 SPC(2) soy protein concentrate，大豆浓缩蛋白。 在大豆压榨过程中的产品，比豆粕蛋白含量高，且更易吸收。 常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作。是理想的饲料原料。 SPC(3) 增量脉冲编码器， 编辑本段 SPC(3) 中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,同时又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构. 编辑本段 SPC(质量管理与控制) 统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调以全过程的预防为主。 编辑本段 SPC能解决之问题 1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。 2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。 3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。 4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。 5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。 利用管制图管制制程之程序 1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。 2.制订操作标准。 3.实施标准的教育与训练。
）案例分析统计过程控制（SPC 用途一． 态。统计控制状产过程处于分析判断生产过程的稳定性，生1.防不合格品异，预缓慢变．及时发现生产过程中的异常现象和2产生。 术精度，以便作出正确的技备的实际艺．查明生产设备和工装3决定。 质量提供依据。品为评定产．4 二、控制图的设计原理 分态值服从或近似服从正：设绝大多数质量特性正态性假三1布。
。。则：准73%9932三? 发生的。小概率事件原理：小概率事件一般是不会三3 证法思想。反三4 控制图的种类四． ~）量值（按产品质量的特性分（）计11三SXRXRXRX ,,,????S。图）（数值，，，（）计up2cpn 图。）分析用控制图；（）控制用控制按控制图的用途分：（212三控制图的判断规则五． ：分析用控制图三1 种情况）；绝大多数点子在控制界限线内（准判规则稳则1-----3。现象（规则种情况）排列无下述则判异准-----28 -1--1- ：图控制用控制三2
每一个点子均落在控制界限内。规则1 现象。控制界限内点子的排列无异常规则2
量程产过质图元件的不合格率而为案例控制某无线电设计，生2][p 。平均不合格率要求为≤2% -2--2- 收集收据解：一. 见程中收集数据准化的情况下从生产过在充分固定并标,,5M1E 下表所表示: 元件不合格品率数据表线电某无
值平均711 1.4 k本中不合格品率样计算二:.i列在上表?p.,k,i?1,2,.....,n i i 程平均不合格品率过三求:. ?k i140%248/17775???p?n i-3--3- 140%??p CL 图线四计算控制:.p n/3p(1UCL?p??)p i n/p?3)p(1UCL??p i化而变时随的从上式可以看出当诸样本大小不相等,UCL,LCL, nn ii 变化其图形为阶梯式的折线而非直线为了方便若有关系式:,,. n?2n max n?n/2min 同时满足也即相差不大时可以令使得上下限仍为常数其图,,,,,nnn? ii
【摘要】统计过程控制（spc）作为iso/ts16949质量管理体系的核心工具之一，对企业产品质量的不断提升、质量管理体系的持续有效运转以及提升企业形象和市场竞争力有巨大的推进作用。本文对某发动机零部件制造单位在spc应用过程中的实际情况进行分析并提出改进建议。 【关键词】spc 应用 1 前言 某发动机零部件制造单位为降低废品率、提高产品质量、减少客服抱怨，决定推行spc 对制造过程进行控制。本文以该单位推行spc过程中遇到一些典型的误区为例进行分析，并提出有效的解决方案。 2 spc简介 spc是statistical process control的简称，中文为统计过程控制。spc是运用统计学上的技巧对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。控制图是spc中最重要的工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。 3 spc推进过程的典型误区 3.1 事先未进行有效的测量系统分析 该单位选取部分产品的关键特性进行控制图管控，但绝大部分关键特性的测量系统未进行分析或分析不规范。控制图对测量系统有很高的要求，一般要求r&r不大于10%，而在进行测量系统分析之前，首先要保证测量关重特性所使用量具的精确度应是被测量特性公差的1/10。进行控制图管控之前不进行测量系统分析或分析不规范，控制图将失去意义甚至对提升过程稳定性起消极作用。若忽略了这一点，导致做出来的控制图没办法有效应用，甚至造成误导。 3.2 不区分分析用控制图、控制用控制图 控制图分为分析用控制图与控制用控制图两类。一道工序开始应用控制图时，几乎不可能恰巧处于稳态（过程判稳原则：能力可接受且无异常因素）。如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图，将会导致错误的结论。因此，首先应使用分析用控制图将非稳态的过程调整到稳态，过程只有在稳定且过程能力可以接受的情况下，才可以进入控制用控制图阶段（以分析用控制图稳态下的控制限作为控制用控制图的控制限）。 此外，控制图的控制限非一成不变。控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境即5m1e）来制定的，如果上述条件变化，则必须重新制定控制图。此外如果过程能力出现较大的异常波动也应重新进入分析用控制图。 3.3 控制图不记录过程参数变化 该单位现场控制图只有控制限与数据记录，不记录任何过程参数。控制图反应的是过程的变化。5m1e的任何变化都会引起产品质量的波动，波动就会在控制图上反应出来。只有充分记录这些过程信息，才可能准确的分析出过程变化的原因并有效得进行改善。 3.4 分不清控制限与公差线 公差线由产品设计者决定，控制限由过程管理者决定。公差线与控制限没有任何关系。控制图上的点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品的规格没有任何联系，它只受过程波动的影响。由于该单位早期未进行分析用控制图阶段，所以其控制图上的控制限均为公差线。
SPC的技术原理和应用步骤（统计过程控制） SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。 SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的。它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。 一、SPC技术原理 统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。 由于过程波动具有统计规律性，随机误差具有一定的分布规律，当过程受控时没有系统误差，根据中心极限定理，这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（μ，σ2）。正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置，越往边缘个体数越少。在正态分布正负3σ范围内，即样品特征值出现在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为99.73%，即超出正负3σ范围发生概率仅为0.27%。 而失控时，过程分布将发生改变，数据的中心位置或离散程度发生很大变化。当数据出现正负3σ范围以外，根据小概率事件实际不可能发生原理，即认为已出现失控。如果加工处于受控状态，则认为样品特征值一定