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SPC统计过程控制-控制图

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连续数据和离散数据连续型:

使用测量的可以有意义地无限分割的连续数值。

（时间，长度）离散型:

类别信息，可以计数但是不能有意义的分割。

（合格/不合格）控制图由中心线，控制上限（UCL）及控制下限（LCL）组成。

注意控制限...

连续数据和离散数据

连续型:

使用测量的可以有意义地无限分割的连续数值。

（时间，长度）

离散型:

类别信息，可以计数但是不能有意义的分割。

（合格/不合格）

控制图由中心线，控制上限（UCL）及控制下限（LCL）组成。

注意控制限和规格限的区别，控制极限（UCL,LCL）是根据平均值计算得出的，是按过程中心值+/-3个标准偏差计算出来的。

即控制极限是根据样本数据计算得出的，是过程的内部特征。

控制极限是由过程能力决定的。

规格极限（USL,LSL）是由执行的标准决定的，是过程的外部特征。

大多数规格是关于个体数值的，是由客户的要求决定的。

控制图上表现出来的波动分为由一般原因引起的波动和由特殊原因引起的波动，对于特殊原因引起的波动更加容易发现，比如超出了控制上限或控制下限或者常说的控制图七点判异规则。

控制图的作用就是要发现这些异常，并且分析根源采取纠正措施.

控制图的使用和选择

∙连续的分组数据:

XBar-R控制图和XBar-S控制图。

∙连续的单值数据:

I-MR控制图。

∙离散的符合二项分布的不合格品数:

（分组样品容量相等用nP控制图，不等用P控制图）

∙离散的符合泊松分布的缺陷数:

:

（分组样品容量相等用C控制图，不等用U控制图）

XBar-R控制图

XBar（平均值控制图）反映变量X随时间的集中趋势及分组样本之间的变动性。

注意控制图中的每个点是每个分组的平均值，而控制图的中心线是分组的平均值的平均值。

R（极差控制图）极差控制图监测的是分组样本内部随时间的变动。

该图的中心线代表长期的分组样本之极差的平均值,或称为R。

对于R控制图只适合于样本容量较小的场合。

XBar-S控制图

XBar（平均值控制图）反映变量X随时间的集中趋势及分组样本之间的变动性。

这个同XBar-R控制图。

对于S控制图是值标准差，标准差控制图监测的是分组样本内部随时间的变动。

该 图的中心线代表长期的分组样本之标准偏差的平均值，标准差图可适用于分组样本容量（即n）大于2的任何场合。

（为验证过程是否稳定，每天采样10个数据值，一共采样10天。

）

I-MR（IndividualsandMovingRange）控制图

主要是反映连续的单值数据随时间的变化。

使用范围在过程的特性值较少，每次都只能够得到一个数据。

I-MR图由于使用个体数值，与Xbar-R图比较更易受干扰。

比如我们要记录车辆来回AB两点的时间是否受控，可以记录一系列连续的数据值进行I-MR控制图分析。

P图和nP图（离散数据的不合格数）

P图是一种计数型控制图，它绘制的是每个样本的不合格品率。

每个分组样本可以有相同的样本量或者不相同的样本量。

此图通用性最强，在计数型控制图中用途最广。

P图一般需要较大的样本容量。

质量越好，那么要检测出过程失控就需要越大的分组样本。

（记录每天的焊点数和焊点的不良个数，焊点数为分组样品每天是可以不同的。

）nP图：

是一种计数型控制图，它绘制的是每个分组样本中的不合格品数。

每个分组样本必须有相同的样本量或者各个样本量足够相似可以看作相等。

C图和U图（离散数据的缺陷数）

C图是一种计数型控制图，它绘制的是每个样本中的缺陷数（不符合性）。

当所有样本具有相同的样本量时，C图便是一种很实用的选择。

U图：

是一种计数型控制图，它绘制的是每个样本中的单位平均缺陷数，即描述了样本数变化时每个单元的缺陷数。

这里要注意不合格数和缺陷数的区别，不合格品数是针对样本本身来说的（要么合格，要么不合格）；缺陷数是针对样本内部的，说明样本的符合性，而不是针对样本本身。

SPC进阶:

如何实施

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1、Y和X是什么？

--Y大部分都是计量,通常采用XBAR-R控制图--X一定都在自己的设备上（有些设备本身已自带SPC控制系统，可利用）--SPC就是依照时间顺序进行假设检验，HO:

流程是稳定的。

2、确定Y必须是单一总体...

1、Y和X是什么？

--Y大部分都是计量,通常采用XBAR-R控制图

--X一定都在自己的设备上（有些设备本身已自带SPC控制系统，可利用）

--SPC就是依照时间顺序进行假设检验，HO:

流程是稳定的。

2、确定Y必须是单一总体，大部分是单一设备，一个品质特性就是一个总体

3、抽样频率

原则：

你怀疑流程变异的周期。

4、取样的方法

要稍有间隔，统一时间不要连续取样，即均匀抽样。

否则我们看到的R值不是真正的流程R，而是测量系统的R.

5、样本大小

N越大，检定能力越强。

建议n>=4

6、制作SPC

--固定控制界限（是用以前的数据推算标准差和中心值计算控制界限）

--变动控制界限（是用目前的数据R值推算标准差和中心值计算控制界限,当R值估算标准差，子组内数<10适合用）

7、解读SPC正常还是异常，研究异常原因（失效树）

三大经典判定异常原则（离群、群聚、大趋势）

8、现行控制：

预防和查侦

SPC的作用:

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。

SPC基本概念及理解

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摘要:

统计过程控制（StatisticalProcessControl简称SPC）是指借助数理统计方法进行过程控制。

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...

（一）概念：

统计过程控制（StatisticalProcessControl简称SPC）是指借助数理统计方法进行过程控制。

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。

——理解：

在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。

它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。

波动分为两种：

正常波动和异常波动。

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。

SPC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）。

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。

（二）实施：

实施SPC的过程一般分为两大步骤：

首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：

可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的要求。

第二步则是用控制图对过程进行监控。

也即实施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。

——加深：

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、以及过程能力是否足够。

如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。

直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。

监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。

此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。

监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。

在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。

（三）总结：

SPC非常适用于重复性生产过程。

它能够帮助我们对过程做出可靠的评估；确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。

SPC作为质量改进的重要工具，不仅适用于工业过程，也适用于服务等一切过程性的领域。

在过程质量改进的初期，SPC可帮助确定改进的机会，在改进阶段完成后，可用SPC来评价改进的效果并对改进成果进行维持，然后在新的水平上进一步开展改进工作，以达到更强大、更稳定的工作能力。

如何创建SPC系统

收藏分享2011-1-1309:

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摘要:

1、关键流程的确定2、稳定工艺过程3、过程能力的测定和分析4......　

1、关键流程的确定　　

2、稳定工艺过程　　

3、过程能力的测定和分析　　

4、确定控制标准　　

5、选择和建立控制图　　

6、制定反馈行动计划　　

7、MSA测量系统分析　　

8、SPC应用的有效性评估　　

9、SPC应用的团队活动　　

10、案例分析及实施疑难探讨

                                     预先控制图与传统控制图的优点

特性                         传统控制图ControlChart        预先控制图Pre-control

1简单                   复杂——控制线的计算。

            简单——控制在规格宽度的中间的一半。

2作业员之使用       困难——只有画图，解读不清楚          容易——绿色和黄色区，很实用。

3数学知识        具备——必须要计算X，R控制线和工序界线       基础——只要知道除以4

4小批试产        无法使用在低于500个之试产，需较多样品/数据建立控制线       适用于20个以上之试产，PC线已被规格定出了。

5控制界限之调整       经常——工业上并无恒定不变的系统       不必要——除非规格或目标调整。

6机器之调整       耗费时间——每次调整需在80-150个产品之试作。

       短时间——根据2个样品这结果。

7抽样之频率                    模糊，武断。

             抽样规则-在两次停线/调整间作6次抽样。

8 辨别力   弱——当无不良时，αrisk高，当有不良时，βrisk高，与规格关联性较小。

 很强——以pre-control作出的处理αrisk低，最差的情况有<2%。

（当CPK=1.66时）βrisk〈1.36%

9计数图       P或C控制图不能够分出不同缺点的重要度       计时值可以用加权比重来转化成pre-control

10经济性       昂贵——计算，纸上作业，较多样品，较高的频率的取样，较耗时的试产。

       低廉——计算简单，最少的纸上作业，少量样品，较低的抽样频率，5个产品既可决定工序能力

随着市场竞争的日益激烈和加入WTO的临近，众多企业纷纷认识到产品质量是企业生存和取得竞争优势的关键所在，从而对质量管理提出了更高的要求。

这就需要用先进的、行之有效的质量管理技术来进行质量管理。

作为国际上通行的质量管理技术SPC（StatisticalProcessControl,中文名”统计过程控制”），正在受到越来越多企业的重视和采用，将其作为企业降低废品率、提高产品质量、增加企业效益，全面推行ISO9000、QS9000质量管理体系的重要工具，并取得了良好的效果。

但因其在国内企业的运用时间还不长，不少企业品质管理人士对如何将SPC运用于质量管理中还需进一步的了解和掌握。

本文拟就如何将SPC应用于企业质量管理作一些探讨。

企业实施SPC的步骤

　　理解和掌握SPC理论是实施SPC的前提。

不同行业的企业因生产过程的不同在SPC实施的方法和步骤上会有一些差别，但基本上有以下几个步骤：

　　1、管理层的认识和重视

　　著名的质量管理专家朱兰对于质量问题，有著名的8020原则，认为企业领导层可以解决80％的质量问题，而基层职工只能解决20％的质量问题。

在QS9000标准的统计过程控制（SPC）参考手册中，明确了8515原则，进一步强调了领导层解决质量问题的重要性。

不少企业领导者认为产品质量差是因为有关工作人员素质差或不负责任造成的。

事实上，如果采用先进的质量管理技术和工具，在原有的条件不变的情况下，质量就可以得到明显的改进,而SPC正是这样一种行之有效的工具，因此要推行SPC，企业的高层管理人员必须首先认识到SPC的重要作用，带领企业全体员工投身于SPC的运用之中去。

　　2、制定SPC推行计划

　　制定一个完整的计划对于SPC的顺利推行是非常重要的，在计划中要明确SPC推行各个阶段的内容及相关的责任人，为SPC的推行规定明确的目标和时间。

　　3、开展SPC培训

　　对相关人员先期进行SPC培训是实施SPC的关键。

培训可以采取选送相关人员到外部培训单位参加培训，如有条件则应尽量邀请培训机构到工厂来培训，到厂培训的好处是是可以增加受训的人数，另一方面也可以使培训内容更切合工厂的实际，提升培训的效果，此外，到厂培训还可以创造出良好的SPC推行氛围。

目前国内能进行SPC培训的机构不多，深圳甲上资讯管理顾问公司长期从事SPC软件的开发和培训工作，是行业的佼佼者，曾为国内外众多大中型企业进行过SPC培训，均取得了良好的效果。

　　4、确定关键变量

　　首先是找出所有可控制的质量指标和相关参数，包括各个工序的控制点、控制内容、数据类型及适用的控制图等。

　　其次是从生产中最常出现问题的工序作为突破口，对此工序进行分析和控制，使其生产过程达到稳定状态。

　　再次是在在作为突破口的工序达到稳定状态后将此方法推行到整个生产过程，使整个企业的生产过程都达到稳定状态。

　　5、收集数据

　　这里的收集数据主要是指采用合理的抽样方法保证SPC所需的数据的完整性和准确性。

包括抽样的时间间隔、样本的大小、随机抽样的安排、抽样的分布等方面的内容。

　　6、采取措施改进质量

　　质量管理人员可根据SPC软件统计分析的结果，结合企业自身的实际，采取措施不断的改进质量。

　　7、公布推行的成果

　　企业在推行SPC的过程中，应及时公布运用SPC所取得的成果，以得升员工的信心和决心，加快SPC推行的进度和深度。

SPC在实际应用中应注意的几个问题

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摘要:

很多都是不重视统计过程控制的，或者只是把统计过程控制当做一个口号或者一个用来通过各种认证用的手段，并没有真正的用到现实生产当中，也没有起到真正的作用．

　　首先，为什么要用SPC，SPC的作用是什么？

重视企业内部外部顾客，以顾客满意作为主要目标，这些目标必须不断地在价值上得以改进，运用SPC，能使我们致力于更有效的改进，同时，我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法．

　　在我们的企业当中，很多都是不重视统计过程控制的，或者只是把统计过程控制当做一个口号或者一个用来通过各种认证用的手段，并没有真正的用到现实生产当中，也没有起到真正的作用．于是就产生了一个问题，如果仔细的审核所有的统计过程，会发现存在很多的问题．

　　１、在作XBar-R图时，数据搜集不准确。

数据的搜集来自于现场，往往我们根据控制计划或者其他文件的要求，到现场察看数据采集情况，会发现现场的数据采集没有按照要求来进行。

有些企业会采用连续测量，100%测量的方式，同时也不做任何的纪录，只要检验人员发现没有问题，也不需要进行任何变动，一旦发现，则进行调整设备参数或采取别的措施。

而采用该方法是与SPC相违背的。

有些公司采用了100%检验不说，根据大体情况，再进行编制控制图，专门用来应付审核或者提交客户用，这样的SPC是没有作用的，同时还浪费更多的人力物力。

所以，希望我们运用统计技术的企业，能够真正的将统计技术运用起来，而不仅仅是流露与形式。

　　2、做控制图时部分或者全部的曲线类似。

这也是数据经过编辑的一种可能。

在SPC教材当中明显指出几种应该注意的曲线形状（包括点的运动趋势），这就要求绘制该图表的人员具有相当的水平，即要避免出现教材中描述的情况，又要让数据基本合理，便出现了连续几次数据统计采用相同或类似的数据。

也是数据失真的一种表现。

要想区分是否真实也很简单，比较几个不同的控制图，察看其中的数据排列情况，如果作假，能够看出倪端。

　　3、控制图当中出现了连续9点上升，但是没有采取措施的纪录。

为了能够更好的把问题进行记录，并控制预防，应该把问题从原因分析到解决到预防形成一个闭环。

出现同样问题的也包括类似于超出控制限的点。

均没有形成经验的积累。

　　4、控制限的时间太久，没有更新，从持续改进的角度来看，我们的控制限，我们的生产控制当达到一定的阶段以后，能够将曲线的波动控制在更小的范围内，同时我们也需要对控制限进行缩小，以达到更好的监控。

　　5、计算出来的CPK值不合理。

CPK值一般遵循下面的原则：

CPK<0.67，则必须采取紧急措施，改善品质；0.67

通常来说，察看CPK值会有偏高的情况，而实际是难以达到的。

SPC八大判异准则/三大判稳原则

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6SQ

摘要:

控制图八大判异准则提练:

①、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外即A区内）②、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）③、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）

（一）、控制图八大判异准则提练:

①、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）

②、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）

③、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）

④、8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）

⑤、9单侧（连续9点落在中心线同一侧）

⑥、14交替（连续14点相邻点上下交替）

⑦、15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内）

⑧、1界外（1点落在A区以外）

口决：

23456，AC连串串；

81514，缺C全C交替转；

9单侧，1点在外。

（二）、控制图的判稳原则：

1.连续25点在控制线内；

2.连续35点最多有一点出界；

3.连续100点最多有两点出界。

满足上面任意一点都可以判定为稳态。

统计过程控制（SPC）重点在于什么?

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1

摘要:

数据的基本常识：

⒈数据的分类⒉收集数据的目的⒊收集数据应按注意的事项①有效数字②数字的修约规则.

一、各阶段的质量管理重点

二.数据的基本常识：

⒈数据的分类

⒉收集数据的目的

⒊收集数据应按注意的事项

①有效数字

②数字的修约规则

⒋数据的几个重要特征：

①表示数据集中位置的特征数

②表示数据离散程度的特征数：

极差、方差、标准偏差（σ）

⒌标准差与平均值关系

三、关于SPC理解

SPC起源、背景

最新版本SPC的变化

SPC的假设条件

统计资料的类型（计数、计量）

正态分布

中值、极差、标准偏差的计算

过程的变异

四、控制图--SPC质量控制的基本元素是控制图。

⒈什么是控制图：

（控制图原理：

3σ原则）

⒉控制图的主要用途：

变异的本质：

共同原因、特殊原因

管制状态SPC两个阶段：

分析阶段，监控阶段

分析用的控制图主要目的：

管理用的控制图主要作用：

充分体现出SPC预防控制的作用。

⒊控制图的基本形式

控制图的种类及主要用途（表）

⒋计量值控制图

⑴平均值－极差控制图

⑵中位数和极差控制图：

案例：

⑶单值─移动极差控制图（X－Rs）

⑷平均值和标准偏差控制图案例：

⑸控制线的修订分析

⒌计数值控制图

计数值控制图有不合格品率控制图（P图）、不合格品数控制图（Pn）图、单位缺陷控制图（u图）和缺陷控制图（C图）。

⑴不合格品率控制图（P控制图）

主要用途

P控制图几种画法：

一是收集的样本大小n不等

二是对上述控制界限的计算进行简化，

不合格品率控制图（Ｐ控制图）画法：

案例1：

案例2：

⑵不合格品数控制图（Pn控制图）案例：

⑶单位缺陷数控制图（μ控制图）

⑷缺陷数控制图（C图）（例子）

⑸公差百分率控制图

①什么是公差百分率控制图

②中心线和控制界限的确定

③公差百分率控制图的特点

⒍控制图的观察分析

控制图与工序变化的分析和判断

⑴工序稳定状态的判断

工序是否处于稳定状态，必须同时要满足两个原则

⑵工序不稳定状态的判断

①点子超出控制界限②点子处在警戒区内

③点子在控制界限内，但点子排列有缺陷

⒎控制图异常的处理

⑴4种情况应重新计算控制界限并作控制图：

⑵控制图两种错误的分析

⑶3σ控制界限的意义

⑷质量特性与控制图的选择要考虑的6个方面：

⒏使用控制图的注意事项

①分组问题、②分层问题、③控制界限的重新计算

课堂练习

五、工序能力分析

⒈工序能力的含义：

工序能力与生产能力、机械能力的区别

⒉工序能力的数量表示：

为什么