【干货】简单几步学会制作SPC控制图
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【干货】简单几步学会制作SPC控制图
SPC控制图是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图。SPC控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，是质量控制的行之有效的手段 ，是SPC技术的核心工具。 那么，SPC控制图如何制作？制作SPC控制图要经过以下几个步骤1.按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；2.测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；3.在控制图上描点；4.判断生产过程是否有并行。SPC控制图应用时要注意以下几个问题1、根据工序的质量情况，合理地选择管理点。管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；2、根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类；3、使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限；4、控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；5、控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；6、控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。文章来源盈飞无限国际聚焦企业质量管控预警，了解正确的质量管理工具，与全球顶级质量管理解决方案零距离，百度搜索“盈飞无限”（）获取更多专业支持。盈飞无限：质量预警定位系统专家质量人，你好吗？ 盈飞无限质量“寻根”5周年有奖调查已正式上线。复制链接
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请问单边规格是否可以做SPC？单边公差做X-R需要注意什么？
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请问一些形位公差只有单边规格是否可以做？单边公差做X-R需要注意什么？
针对一些形位公差只有单边规格的，也就是只有单边公差，如：位置度、平面度、平行度、轮廓度以及拉伸强度等，如果可以做SPC, 请问这个是否可以做SPC (X-R) 需要注意什么?
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当然可以了&&从我亲自测量的来看&&形位公差比尺寸要稳定
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SPC控制图的绘制方法及判断方法(PPT)
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官方公共微信如何理解SPC控制图的单边公差
要想理解SPC控制图中的单边公差，需要先弄清楚公差的概念。公差是指允许尺寸的变动量。等于最大极限尺寸与最小极限尺寸的代数差的绝对值，也等于上偏差与下偏差的代数差的绝对值。
盈飞无限SPC控制图
SPC控制图中的单边公差又称单向公差。与之对应为双边公差或双向公差。旧国标（HG）159-59中，在基准件公差上，把精度等级分成12级。取自其中8、9两级精度基准件公差，称为自由尺寸公差。将偏差分为；单边（+）或（-）、双边（±）二种。单边公差对于轴用（-）号，对于孔、孔深、槽宽、槽深及槽长用（+）号，其余均用双向正负偏差（±）。
正确理解SPC控制图单边公差，应注意以下三点
1，不是规范上的要求大于什么或小于什么就可看作是单边公差。如Ra&0.2，其暗含的意思是0
2，单边的意思是某一规范值至＋∞或－∞，其实完全可将＋∞或－∞看成是另外一边，然后将其带入Cpk＝MIN｛(USL-XBAR)/3σR/d2,(XBAR-LSL)/3σR/d2｝，这是完全可计算出其Cpk或Ppk的；
3，至于Cp、Pp、Cpm之类需同时用到USL、LSL、υ（TARGET），因单边公差没有规定出具体的目标值，所以是不易计算的，除非与设计部门沟通选择一具体的目标值。
在应用SPC控制图进行质量管控时经常会用到单边公差。正确理解单边公差对我们进行有效质量管控，有重要意义。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。控制图的定义/控制图
&&&&&&& 又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有中心线（CL，Central&Line）、上控制线（UCL，Upper&Control&Line）和下（LCL，Lower&Control Line），并有按时间顺序抽取的数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制线（Control Line）。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。
控制图的诞生/控制图
　&&& 世界上第一张控制图诞生于日，是由美国贝尔电话实验室（Bell&Telephone&Laboratory)质量课题研究小组过程控制组学术领导人休哈特博士提出的不合格品率p控制图。随着控制图的诞生，控制图就一直成为科学管理的一个重要工具，特别方面成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的资讯，从而判断生产过於受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处於稳定受控状；再一类的控制图，主要用於发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
控制图的分类/控制图
&&&&&&& 根据控制图使用目的的不同，控制图可分为：分析用控制图和控制用控制图。-均值极差图
　　根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。它们分别适用于不同的生产过程。每类又可细分为具体的控制图，最初主要包含七种基本图表。
　　计量型控制图包括：
　　*&IX-MR（单值图）
　　*&Xbar-R（均值极差图）
　　*&Xbar-s（均值标准差图）
　　计数型控制图包括：
　　*&P（用于可变样本量的不合格品率）
　　*&Np（用于固定样本量的不合格品数）-Np图
　　*&u（用于可变样本量的单位缺陷数）
　　*&c（用于固定样本量的缺陷数）帕累托图（排列图）&&&&&&帕累托图（Pareto&chart）是以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的。帕累托图又叫排列图、,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。&&&&&&& &&&& 传统的帕累托图通过简单易懂的条形图格式来进行缺陷代码的显示和原因分析。鉴于它的简便性，帕累托图一直都没有被作为一个高效的SPC控制图分析工具来使用。&&&&& 由于科技的发展和SPC理论的不断延伸，帕累托图已由最开始的单级（一级）帕累托图发展成为多级（最多6级）帕累托图。&&&&& 假设在一条发动机总装线上要进行产品最终，检查缺陷数并分类记录。在下图中可以看到传统帕累托图显示的结果。图上清楚地显示出油漆污点是最多的缺陷问题。单级帕累托图
&&&&&& 随着科技发展，在一些专业的SPC软件中，除了零件型号、过程设备以及测试项目等信息会与最终数据联系在一起之外，您还可以加入完全不受数量限制的用户自定义描述符。数据录入之后，系统可以将数据按照任意描述符进行分类。在本例中，工程师们也许想知道指定序列号（描述符）发动机是否存在某种特定的缺陷。具体如下图：多级帕累托图
&&&&&& 多级图可以将一个帕累托图嵌套到另一个帕累托图中，通过二维视角审视缺陷数量以及它的来源，而管理者也将因此看到，多级帕累托图会比简单传统的帕累托图带来更重要的信息。
明确控制图的“是”与“非”/控制图
　　针对企业的特殊生产条件，如何选择最适合自己的SPC控制图？解决这个问题根本在于掌握定义图表类型的要素有哪些。但在此之前，让我们先对控制图下个定义：SPC控制图究竟是什么？控制图是：
　　1.&实时图表化反馈过程的工具。
　　2.&设计的目的是告诉操作者什么时候做什么或不做什么。
　　3.&按时间序列展示过程的个性/表现。
　　4.&设计用来区分信号与噪音。
　　5.&侦测均值及/或标准差的变化。
　　6.&用于决定过程是稳定的（可预测的）或&失控的（不可预测的）。控制图不是：
　　1.&不是能力分析的替代工具。
　　2.&在来料检验的过程中很难用到（没有时间序列）。
　　3.&控制图不是高效的比较分析工具。
　　4.&不应与运行图或预控制图混淆。
　　控制图应用“界限”区分过程是否有显著变化或存在异常事件。由于控制限的设定要以数据为基础，所以在收集一定量有代表性的数据之前是无法确定控制限的。如果错误使用控制限，不但会对使用者造成困扰，而且还会对那些通过图表监控以实现过程改进的措施起反作用。
控制图的作用/控制图
&&&&&&& 在生产过程中，产品质量由于受随机因素和系统因素的影响而产生变差；前者由大量微小的偶然因素叠加而成，后者则是由可辨识的、作用明显的原因所引起，经采取适当措施可以发现和排除。当一生产过程仅受随机因素的影响，从而产品的质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时,称之为处于控制状态。此时,产品的质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布(或其中的未知参数)可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。为检验其后的生产过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。为此，每隔一定时间，在生产线上抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为生产过程正常，否则，就认为生产中出现某种系统性变化，或者说过程失去控制。这时，就需要考虑采取包括停产检查在内的各种措施，以期查明原因并将其排除，以恢复正常生产，不使失控状态延续而发展下去。&
&&&&&&&通常应用最广的控制图是W.A.休哈特在1925年提出的，一般称之为休哈特控制图。
如何选择控制图
&&&&& 选择正确的控制图一方面要清楚，企业希望通过图表看到哪些内容？即，希望控制图回答什么问题？另一方面还要明确，“为什么要收集这些零件的数据？”这些问题的答案可以为抽样方案的制定、样本量以及需要进行任何特殊处理来拓展传统控制图功能的特殊需求提供重要支撑。
选择控制图需要考虑以下几个关键因素：A . 样本量
&&&&&& 样本量是对给定测试的测试值数量。它用收集的数据来代表一个“时间快照”，通常用符号n表示。例如，如果每30分钟抽取连续3个灌装瓶的重量，则样本量为3，抽样间隔为30分钟。需要说明的是：样本量不代表描在图上的点数。生产中，有三种样本量需要注意区分：
1.&样本量为1&（n=1）
2.&样本量为2到9之间&（2&≤&n&≤&9）
3.&样本量大于或等于10&(n&≥&10)
&&&&&& 当样本量为1时，应使用单值移动极差图（&IX-MR）；样本量为2到9之间时，应使用均值极差图（Xbar-Range）；样本量大于或等于10&时，则应使用均值标准差图（Xbar-Sigma）。这三种核心变量控制图是基础。绝大多数其他变量控制图都源于这三种控制图中的某一种。
B. 过程流数量
&&&&&& 如果要分析一个产生多过程流的生产过程，您可以选择每个过程流用一张控制图，或者用特殊的图表将所有过程流放在同一张图上。这种同时监控多个过程流的图表叫做组图（Group&Charts）。
SPC软件控制图-组图C. 相同特性，不同目标值
&&&&&& 相同过程通常都会用来生产不同的产品。大多数情况下，换线意味着改变过程设定，从而生产其他产品。继续上文所说的灌装案例，当生产线从50ml&瓶装换至100ml&瓶装，虽然用相同的灌装头，但灌装程序要设定为100ml&瓶装。如果要监控过程保持设定值的能力，那么不管生产什么产品，都可通过数据对多个设定值进行整合。您只需要通过实际测量值减去设定值就可以了。例如，灌装量为100.3，则图表上鹅描点为0.3。通过减去目标值，一张图可以按时间顺序对过程保持设定值的能力进行监控，而无需考虑生产产品的公差值。这类图叫目标值控制图。只要这些产品具有相似的波动，多个零件就可以放在同一张图上。目标值控制图特别适用于多品种、小批量的生产环境。
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