一、什么是SPC

SPC 是Statistical process control 的缩写，即统计过程控制。是应用统计方法对过程中的各个阶段进行临控，从而达到质量保证与质量改进的目的，在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。

二、SPC目的

1．预防问题的发生

2．减少浪费

三、SPC 的管制图原理与益处

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1．根据3σ原理，在分布范围μ ±3 σ内,对于服从或近似服从正态分布的统计量，大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内，数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%,根据小概率原则,可判为异常点.图示如上.

2．SPC管制图举例

下面是Minitab R14 制作的Xbar-R 管制图。从图可以看出制程有多个超出控制限的点，说明需要查找原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳于标准。

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合理使用管制图能够：

1．区分变差的普通原因和特殊原因，作为采取局部措施和系统措施的指南。

2．有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去。

3．使过程达到：A、更高的质量 B、更低的单位成本C、更高的有效能力。

四、SPC制程能力分析

1.Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别如下：

Cp指数=  规格宽度 / 工序宽度

Cp:(Capability of Process)过程能力指数

Cpk:修正的过程能力指数

Pp: (Performance of Process)过程性能指数

Ppk:修正的过程性能指数

2..Cp、Cpk与Pp、Ppk的计算：

过程能力指数的计算公式如下：

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过程性能指数计算公式如下：

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五、SPC能解决之问题

1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。

2.预警性：制程的异常趋势可实时对策，预防整批不良，以减少浪费。

3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。

4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。

5.改善的评估：制程能力可作为改善前后比较之指针。