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统计过程控制（SPC）
统计过程控制Statistical Process Control（SPC）是一种借助数理统计和概率论原理的过程控制工具，旨在通过对生产过程中的各个阶段进行实时监控和数据分析，从而确保产品和服务的质量稳定性。SPC主要利用统计方法来监控过程的状态，确定生产过程是否处于管制状态，并通过分析过程中的异常波动来及时采取措施，防止质量问题的发生。
一、为什么要做统计过程控制？
实施统计过程控制的主要原因有以下几点：
1、为产品的品质提供保证：通过应用统计方法，SPC能够对生产过程中的各阶段进行实时监控，确保产品与服务符合规定的要求，从而达到保证与改进质量的目的。
2、缩短质量问题的反馈时间：当生产过程发生异常时，SPC能够及时地发出预警信号，帮助管理人员迅速定位问题并采取相应措施，从而缩短质量问题的反馈时间，降低损失。
3、降低成本：在SPC的帮助下，企业能够减少生产过程中的浪费和不良品率，降低生产成本和质量成本，提高经济效益。
4、易于操作，可靠性强：SPC提供了直观的图表和数据分析工具，使得操作员和管理人员能够轻松评估生产过程的稳定性，提高了操作的可靠性和便捷性。
二、怎么做统计过程控制？
实施统计过程控制的主要步骤包括：
1、收集数据：收集关于过程的各种数据，包括测量数据、工艺参数、质量数据等。
2、整理分析数据：将收集到的数据整理为表格或图形，分析数据分布特征和规律。
3、确定控制限：根据分析结果，确定控制限，通常采用常用的控制限或自定义的控制限。
4、控制图制作：根据控制限和控制图的绘制方法，将数据绘制在控制图上。
5、监控过程：通过观察控制图的变化，及时发现异常波动，采取相应措施。
6、预测未来：利用控制图上的数据，预测未来过程的性能和趋势，为决策提供依据。
7、优化过程：根据控制图反馈的信息，优化工艺参数和操作方法，提高产品质量和生产效率。
三、变差：
在SPC中，“变差”是指生产过程中产品质量的波动情况。变差可以分为普通原因变差和特殊原因变差。普通原因变差是由生产过程中始终存在的多种因素共同作用的结果，而特殊原因变差则是由某些特定因素引起的。变差的大小和方向反映了生产过程的稳定性和一致性。
四、一般原因和特殊原因
1、一般原因：一般原因通常与生产过程的稳定性、设备状态、操作者技能水平、环境因素等相关。它们对产品质量的影响是普遍存在的，但影响程度较小。改善质量的关键是通过优化生产过程来减少一般原因的影响。
2、特殊原因：特殊原因是指对个别产品或过程出现异常差异的特定原因。这些原因可能是非随机的、不可预测的，如材料缺陷、设备故障、操作失误、外部干扰等。当特殊原因出现时，会导致个别产品或过程发生异常，与别的产品有明显的质量差异。解决特殊原因需要对异常进行调查和纠正，以确保生产过程的稳定性和一致性。
五、稳定受控和不稳定受控
1、稳定受控：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）。此时过程特性一般服从稳定的随机分布，产品质量波动较小且可预测。在稳定受控状态下，企业能够持续提供高质量的产品和服务。
2、不稳定受控：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）。此时过程分布将发生改变，产品质量波动较大且不可预测。在不稳定受控状态下，企业需要及时采取措施消除系统因素的影响，使过程恢复稳定受控状态。
六、统计过程控制在持续改进中的应用
SPC是随时间变化来统计数据的图表，标中的每一个点都代表收集到的一个数据，并将它们连线来表现出数据随时间的变化趋势。
与折线图不同的是，SPC上会有三条线，分别是上控制限，下控制限和均值线。这些线和数据点组合帮我们来判断一个过程是不是稳定受控。
控制限：是根据收集到的数据计算出来的两条虚拟线，它表示如果一组数据处于稳定受控的状态，那么这组数据的边界应该在哪里。
均值线：数据或数据组的平均值。
一般来说，一个稳定受控的过程，它的数据产生的图形形状应该是随机的，并且所有的点都应在控制限内。如果上控制下限之间被分成三分的话， 那么2/3的点都应落在中心线周围1/3的区域内。
符合下面几种情况的SPC会被判定为不稳定不受控的状态：
a) 超出控制限
超出控制限的点就是个别的高点或低点。
b) 点贴近控制限
如果控制图上的点不能满足2/3的点落在中心线周围1/3区域内，那么就有很多点贴近控制限。
c) 点贴近中心线
如果几乎所有的点都落在均值线周围1/3区域内，那么这些点就是贴近均值线。
d) 在水平上突然转变
7个以上的点连续地上升或下降或者是这些点由均值线的一侧移动到另一侧。
e) 出现明显趋势
出现明显的上升或者下降的趋势，就好像随着时间的变化，数据在同步的上升或下降。
f) 周期性
连续上升和连续下降的点构成一个周期，好象这些点依靠时间有规律的变化。
这里要说明一点，不稳定不受控的过程肯定是一个不好的质量过程，需要我们针对特殊原因去进行控制和解决。比如员工操作的防错和标准化，设备运行的稳定性等等。
但是稳定受控的过程并不一定是一个好的质量过程，因为稳定受控只能说明目前的过程是可控的，但能力未必达到客户的要求。
统计过程控制在持续改进中的应用主要体现在以下几个方面：
1、识别改进机会：通过实时监控和数据分析，SPC能够发现生产过程中的瓶颈和改进机会。企业可以根据控制图上的信息，识别出哪些环节存在异常波动或不符合要求的情况，从而确定改进的重点和方向。
2、量化改进效果：SPC能够提供量化的数据来评估改进措施的效果。通过对比改进前后的数据变化，企业可以清晰地看到改进措施对产品质量和生产效率的影响程度，从而验证改进措施的有效性。
3、监控改进措施的可持续性：在实施改进措施后，SPC可以继续对生产过程进行监控和数据分析，确保改进措施能够持续有效地发挥作用。如果发现新的问题或异常波动，企业可以及时调整和优化改进措施，以确保生产过程的稳定性和一致性。
4、推动持续改进：SPC的应用促进了持续改进的理念和实践。通过不断收集和分析生产数据，企业可以发现新的改进机会并持续优化生产过程。这种以数据为驱动的改进方式能够推动质量管理体系不断优化和提升，提高企业的竞争力和市场地位。
统计过程控制在质量管理中发挥着重要作用。通过实时监控和数据分析，它能够确保产品质量的稳定性并推动持续改进的实践。企业应积极应用SPC来优化生产过程、提高产品质量和生产效率。本文收集了统计过程控制（SPC）控制图学习课件，希望的朋友可关注学习。
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