统计过程控制培训教材。
统计过程控制就是根据产品质量的统计观点，运用数理统计方法对生产制造和服务过程的数据加以收集、整理和分析，从而了解和监控过程的运行状态和水平。这是一种以预防为主的质量控制方法。
统计过程主要解决两个基本问题：一是过程运行状态是否稳定；二是过程能力是否充足。
第一节统计过程控制概述。
一、 过程控制的基本概念。
过程控制是指为实现产品生产过程质量而进行的有组织、有系统的过程管理活动。其目的在于为生产合格产品创造有利的生产条件和环境，从根本上预防和减少不合格品的产生。
过程控制的主要内容：
1） 对过程进行分析并建立控制标准。
2） 过过程进行监控和评价。
3） 对过程进行维护和改进。
二、 统计过程控制。
在控制技术上，生产控制方式由过去的3σ控制方式演进为6σ控制方式，对于3σ控制方式，过程均值无偏异的情况下的不合格频率为。
0.00027，而对6σ控制方式，其过程均值无偏异的情况下的不合格频率为0.002*=2ppb，由此可看到，在均值无便异的情况下，6σ不合格率仅为3σ控制方式的1.35*之一。
统计质量管理（spc）它是在生产过程中的各个阶段（工序）对产品质量进行实是的监控与评估，因而是一种预防性方法，不同于传统质量管理的“事后”补救，可以起到及时告警。
第二节控制图原理。
一、 控制图的结构。
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而检测过程是否处于控制状态的一种统计方法设计的图。图上有中心线，上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，参见下图：
ucl abccl c
balcl图中ucl与lcl统称为控制线，若控制图中的描点落在ucl或lcl之外或描点在ucl与lcl之间排列不随机，则表明过程异常。控制图的明显优点是能够直**到产品或服务质量的变化。
二、 控制图使用过程中影响质量的因素：
根据**的不同，影响质量的因素可归结为6m1e（人员、设备、原材料、工艺方法、测量和环境），但从对产品质量的影响大小来分又可分为偶然因素（简称偶因）与异常因素（简称异因），偶因是过程固有的，始终存在，对质量影响微小，但难以除去，异因非过程固有，有时存在有时不存在，对质量影响较大，但容易除去，故在过程控制中异常波动及引起异常波动的异因是我们注意的对象，一旦出现异常波动，就应尽快查出原因，采取措施加以消除。
三、 两类错误。
1） 第一类错误：虚发警报。
过程正常，由于点子偶然超出界外而判异，于是就犯了第一类错误，通常犯第一类错误的概率记为σ。
2） 第二类错误：漏发警报。
过程异常，但仍有部分产品的质量特性的数值大小在控制线内，从而犯了第二类错误，通常犯第二类错误的概率记为。
四、3σ原则。
3σ原则既是控制图的cl 、ucl及lcl由下式确定：
ucl=+3σ
cl=ucl=﹣3σ
式中、σ为统计量的总体参数。
还必须注意，规范限不能用作控制限。规范限用以区分合格与不合格，控制限则用以区分偶然波动与异常波动。
四、 常用常规控制图。
1）均值—极差控制图 --r
2）均值—标准差控制图 --s
第三节分析用控制图与控制用控制图。
一、分析用控制图主要分析以下两个方面：
1） 所分析的过程是否处于统计控制状态？
2） 该过程的过程能力指数cp是否满足要求？即是否处于稳态？
三、 控制用控制图。
四、 当过程达到了我们所确定的状态后，才能将分析用控制图延长作为控制用控制图。经过一个阶段的使用后，可能又出现新的异常，这时应查出异因，采取必要措施，加以消除，以恢复统计过程控制状态。
五、 判异准则；
判异准则有点出界和界内点排列不随机两类，在控制图的使用中要注意对这些模式加以识别，具体判异准则如下：
ucl abccl c
balcl准则1：一点落在a区以外。在许多应用中，准则1甚至是唯一的判异准则。
准则1可对参数μ的变化或参数σ的变化给发出信号，变化越大，则给出信号越快。准则1还可对过程中的单个失控做出反应，如计算错误，测量误差，原材料不合格，设备故障等。在3σ原则下，准则1犯第一类错误的概率为0=0.
0027。
准则2:连续九点落在中心线同一侧。此准则是为了补充准则1而设计的，以改进控制图的灵敏度。
选择9点是为了使其犯第一类错误的概率与准则1的0=0.0027大体相仿。出现准则2的现象，主要是过程平均值减小的缘故。
准则3：连续6点递增或递减。此准则是针对过程平均值的趋势进行设计的，它判定过程平均值的较小趋势要比准则2更为灵敏。
产生趋势的原因可能是工具逐渐磨损，维修逐渐变坏等，从而使得参数随着时间而变化。
准则4：连续14点相邻点上下交替。本准则是针对由于轮流使用两台设备或由两位操作人员轮流进行操作而引起的系统反应。
实际上，这就是一个数据分层不够的问题。选择14点是通过统计模拟试验而得出的，也是为使其大体与准则1的0=0.0027相当。
准则5：连续3点中落在中心线同一侧的b区以外。过程平均值的变化通常可由本准则判定，它对于变异的增加也较灵敏。
这里需要说明的是：三点中的两点可以是任何两点，至于第3点可以在任何处，甚至可以根本不存在。出现准则5的现象是由于过程的参数发生了变化。
准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的c区以外。与准则5类似，这第5点可在任何处。本准则对于过程平均值的偏移也是较灵敏的，出现本准则的现象也是由于参数发生了变化。
准则7：连续15点在c区中心线上下。出现本准则的现象是由于参数变小。
对于这种现象不要被它的良好“外貌”所迷惑，而应该注意到它的非随机性。造成这种现象的原因可能有数据虚假或数据分层不够等。在排除了上述两种可能性之后才能总结现场减少标准差的先进经验。
准则8：连续8点在中心线两侧，但无一在c区中。造成这种现象的主要原因也是因为数据分层不够，本准则即为此而设计的。
第四节过程能力与过程能力指数。
一、制程能力指数：
潜在能力指数c
c=（ucl-lcl）/6
c判定见下表：
实际能力指数。
p=（ucl-）/3和（-lcl）/3两者绝对值的最小值。
式中：ucl=控制上限； lcl=控制下限； 标准偏差。
二、均值—极差图的操作步骤 ﹣r
步骤1：确定控制对象，或称统计量。
步骤2：取预备数据
1） 取20-25个子组。
2） 子组大小国标推荐子组大小既每个样本的样本量为4或5；
步骤3：计算平均值；r
步骤4：计算平均值；r平均值。
步骤5：计算r图控制线并作图。
步骤6：将预备数据点绘在r图中，并对状态进行判断；
若稳，则进行步骤7，或则除去可查明原因转入步骤4，重新计算平均值；r平均值。
步骤7：计算x平均值图控制线，并作图。
若稳，则进行步骤8，或则除去可查明原因转入步骤4，重新计算x平均值；r平均值。
步骤8：计算过程能力指数并检验是否满足技术要求。
若过程能力指数满足技术要求则转入步骤9，若过程能力指数不满足技术要求，则需调整过程直至过程能力指数满足技术要求为至。
步骤9：延长x﹣r控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。
上述步骤1---步骤8为分析用控制图。
步骤9为控制用控制图。
第五节举例例题。
SPC培训教材
statistical process control 原理部分 目录。开篇01 11 过程波动及其影响因素12 22 波动的统计规律性23 46 过程的状态 受控状态和失控状态 47 59 spc实施流程72 100 第一章开篇。在市场竞争的角逐中，生产质量 低成本的产品是所有企业的追求。可是，如...
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