SPC 八大判异准则

SPC 八大判异准则

统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种通过统计方法来监控和控制生产过程质量的技术。它通过收集和分析过程数据，及时发现过程中的异常波动，从而预防不合格品的产生。SPC的核心工具之一是控制图，通过控制图可以直观地判断过程是否处于受控状态。以下是SPC的八大判异准则及其异常原因分析：

判异准则

1. 1个点落在A区以外
2. 连续9个点落在中心线的同一侧
3. 连续6个点递增或递减
4. 连续14个点中相邻点交替上下
5. 连续3个点中有2个点落在中心线同一侧的B区以外
6. 连续5个点中有4个点落在中心线同一侧的C区以外
7. 连续15个点落在中心线两侧的C区以内
8. 连续8个点落在中心线两侧且无一在C区内

对判异的处置原则：查明原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准。

判异准则1：任何1个点落在A区以外

异常原因一般为：

• 新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格
• 检验方法或标准变化
• 计算错误，测量误差

判异准则2.5.6

2: 连续9个点落在中心线的同一侧
5: 连续3个点中有2个点落在中心线同一侧的B区以外
6: 连续5个点中有4个点落在中心线同一侧的C区以外

异常原因一般为：（同准则1）

判异准则3：连续6个点递增或递减

异常原因一般为：

• 工具逐渐磨损，维护水平逐渐降低
• 操作人员技能逐渐提高

判异准则4：连续14个点中相邻点交替上下

异常原因一般为：

• 轮流使用两台设备或有两个操作员工轮流操作，使得数据分层不够

判异准则7：连续15个点落在中心线两侧的C区以内

异常原因一般为：

• 数据有假，计算错误
• 分层不够

判异准则8：连续8个点落在中心线两侧且无一在C区内

异常原因一般为：

• 数据分层不够

本文内容整合网站：中国政府网、百度百科、最高人民法院、知乎、国家认证认可监督管理委员会、国家知识产权局、市场监督总局