SPC是什么意思？
2012-08-16 16:24:50   来源：   评论：0 点击：

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。

　SPC统计过程控制 　　SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制 　　利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 统计过程控制（SPC）体系实施指南[1] 　　统计过程控制（简称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。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）。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。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。 　　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需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。 　　控制图是SPC中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。 　　SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。

SPC的特点 　　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。 实施SPC的两个阶段 　　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。 一、spc的基础知识 　　1.关于控制、过程、统计 　　2.特性及其分类 　　3.统计学基础 二、spc的基本原理 　　4.过程的理解与过程控制 　　5.波动及波动的原因 　　6.局部措施和系统措施 三、统计过程的控制思想 　　1.正态分布简介 　　2.统计控制状态及两种错误 　　3.过程控制和过程能力 　　4.过程改进循环 四、控制图类型 　　1.控制图应用说明 　　2.控制图的定义和目的 　　3.控制图解决问题思路 　　4.控制图益处 　　5.控制图分类 　　6.控制图的选择 五、建立计算型控制图的步骤和计算方法 　　1.均值和极差图 　　2.均值和标准差图 　　3.中位数和极差图 　　4.单值和移动极差图 六、计数型控制图与过程能力指数 　　1.过程能力解释前提 　　2.过程能力的计算 　　3.过程能力指数 　　4.过程绩效指数 七、过程判异准则 　　以下是常用的八项判异准则： 　　1、一点落在A区以外； 　　2、连续9点落在中心线同一侧； 　　3、连续6点递增或递减； 　　4、连续14点相邻点上下交替； 　　5、连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外； 　　6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外； 　　7、连续15点在C区中心线上下； 　　8、连续8点在中心线同侧无一点在C区内。