一学就会的SPC：统计过程控制入门指南

一学就会的SPC：统计过程控制入门指南

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Hexagon_MI/article/details/144026236

SPC（统计过程控制）是质量管理领域的重要工具，主要用于监控和控制生产过程的稳定性和能力。通过控制图和过程能力指数Cpk，可以有效地识别过程中的异常波动，确保产品质量稳定在预定的规格范围内。本文将详细介绍SPC的基本原理和应用步骤。

控制图：质量管理的基石

控制图是质量管理先驱休·哈特带领团队开发出来的，它是将正态分布图逆时针旋转90°得到的，取±3σ（标准差）作为控制限。控制图由三部分组成：1）数据点；2）中心线centerline=CL；3）控制限UCL/LCL=X± 3σ。

图一 休·哈特

控制图的理论依据有两个：1.质量波动原理；2.小概率事件。因此控制图有一定的抽样风险（错报或漏报），降低风险可借助8条判异原则：

1. 一个点远离中心线超过3个标准差
2. 连续9点位于中心线一侧
3. 连续6点上升或下降
4. 连续14点交替上下变化
5. 2/3的点距中心线的距离超过2个标准差（同一侧）
6. 4/5的点距中心线的距离超过1个标准差（同一侧）
7. 连续15个点排列在中心线1个标准差范围内（任一侧）
8. 连续8个点距中心线的距离大于1个标准差（任一侧）

控制图跟数据类型有关，不同的数据类型对应不同的控制图。其中最常用的是均值—极差图（Xbar—R控制图），其中心线和控制限的计算公式如下：

过程能力指数Cpk

过程能力指数Cpk是指过程的加工质量满足技术标准的能力，计算公式为Cpk=min{(USL-Xbar)/3σ，(Xbar-LSL)/3σ}。其应用条件是过程稳定且数据是正态分布的质量特性。

过程能力指数Cpk值的评价参考标准如下：

在中心值无偏移的情况下，Cpk值与不良PPM对应关系如下：

SPC实施步骤

掌握了控制图和过程能力指数Cpk的知识后，可以按照以下步骤导入SPC：

1. 确定质量指标，收集数据：一般取25个子组，子组大小为5。例如，对5A管梁左段孔径5.5±0.1mm尺寸进行连续抽样，并记录在预先设计好的表格中。

2. 计算观测值的总均值X=5.50，平均极差R=0.05。
3. 计算R图控制线、X图控制线，并作图。
4. 依据判异原则判定，其生产过程处于稳定受控状态。
5. 计算过程能力指数Cpk=1.57，能力尚可，满足技术要求。
6. 延长X-R控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。

通过以上步骤，可以有效地监控和控制生产过程，确保产品质量稳定在预定的规格范围内。