特殊过程控制标准(五大工具（四）：SPC)
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篇首语：古人学问无遗力，少壮工夫老始成。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了特殊过程控制标准(五大工具（四）：SPC)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
特殊过程控制标准(五大工具（四）：SPC)
什么是SPC？
SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种为了理解、控制和改进过程能力，通过统计技术系统地收集、生成和分析数据，达到保证产品质量的目的的方法。这里的统计技术主要是指控制图（一种带有上下限的特殊趋势图形），通过将生产过程收集的数据绘制在控制图上，从而可以直观地反映过程运行是否正常。
控制图的基本格式
控制图失控的8种判异准则
当上述小概率事件发生时，SPC理论认为是过程发生了异常现象，需要找出原因并加以解决。但在实际应用时，并非必须完全按照以上准则判断，也可以对准则进行修改，或者自行制定准则。
为什么要做SPC？
在生产过程中，受到人、机、料、法、环、测等因素的影响，产品性质必然存在变差，如两个零件加工出来的尺寸测量结果不可能完全相同。引起变差的原因包括普通原因（偶然的，不易查明的原因）和特殊原因（异常的，可查明的原因），SPC的主要目的就是监控是否存在特殊原因导致过程失控，如存在则可以及时发现并加以解决，避免制造批量不良品。
什么时候做SPC？
在APQP中，根据上一阶段确定的产品特殊特性清单和PFMEA中的高风险项，通常是在第四阶段：产品和过程确认阶段应用SPC技术管控产品品质，如试生产过程进行的初始过程能力研究，正式量产阶段的统计过程控制。
怎么做SPC？
SPC包括八大控制图，分别是：
- 均值-极差控制图（Xbar-R）；
- 均值-标准差控制图（Xbar-s）；
- 中位数-极差控制图（X中位数-R）；
- 单值-移动极差控制图（X-MR）；
- 不合格品率控制图（P）；
- 不合格品数控制图（nP）；
- 单位缺陷数控制图（U）；
- 缺陷数控制图（C）。
在介绍控制图之前，先要了解一下数据的分类，包括计量型数据和计数型数据，因为SPC管控的对象就是数据。计量型数据是指在给定范围内可以取任何值，即被测数值是连续的，如长度、重量等，而计数型数据是指那些不能连续取值的，只能以个数计算的数，如缺陷数量等。
制定控制图的关键就是计算控制限，包括上控制限（Upper Control Limit，简称UCL）和下控制限（Lower Control Limit，简称LCL）。此处需要注意控制限和产品规格的差异，产品规格是根据客户或产品使用要求定义的，而控制限是根据产品制造过程中的过程数据计算得到的，控制限通常比产品规格更严格，即过程失控并不代表产品规格不满足要求。
控制图的特点和适用场合
1.均值-极差控制图（Xbar-R）
Xbar-R控制图包括Xbar图和R图，是计量型数据最常用的控制图。其中Xbar图主要观察正态分布均值的变化，R图用于观察正态分布的分散和变异情况。
1）计算极差的均值：
2）计算均值的均值：
3）计算Xbar图控制上下限：
4）计算R图控制上下限：
常数A2、D3、D4的取值
2.均值-标准差控制图（Xbar-s）
Xbar-s控制图包括Xbar图和s图。当样本量超过10时，应用极差R估计总体标准差效果不好，在这种情况下应使用Xbar-s图。
1）计算均值的均值：
2）计算标准差：
3）计算标准差的均值：
4）计算Xbar图控制上下限：
5）计算s图控制上下限：
常数As、Bu、BL的取值
3.中位数-极差控制图（X中位数-R）
X中位数-R控制图包括X中位数图和R图。使用中位数图代替Xbar图，计算量比均值更少，应用更方便。
1）确定子组中位数：
2）计算平均中位数：
3）计算子组极差的均值：
4）计算X中位数图控制上下限：
5）计算R图控制上下限：
常数m3A2、D3、D4的取值
4.单值-移动极差控制图（X-MR）
X-MR控制图包括X图和MR图。采用自动化检测或者取样困难，检测费用较高的场合下一般使用X-MR图。
1）计算单值的均值：
2）计算移动极差的均值：
3）计算X图控制上下限：
4）计算R图控制上下限：
5.不合格品率控制图（P）
适用于控制对象为不合格品率的场合，子组容量可以变化。
1）计算过程的平均不合格品率
2）计算P图控制上下限：
6.不合格品数控制图（nP）
适用于控制对象为不合格品数的场合，子组容量不变的情况。
1）计算过程的平均不合格品数：
2）计算nP图控制上下限：
7.单位缺陷数控制图（U）
适用于控制对象为单位缺陷数的场合，子组容量可以变化。
1）计算子组单位缺陷数的均值：
2）计算U图控制上下限：
8.缺陷数控制图（C）
适用于控制对象为缺陷数的场合，子组容量不变的情况。
1）计算子组缺陷数的均值：
2）计算C图控制上下限：
总结：SPC的本质是一种事前或事中监控行为，通过统计技术对过程数据进行分析，并展现在控制图上，其最终目的是要预防品质风险和避免浪费。
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