创新SPC系统QuAInS：如何实时比较多个机台的performace
创新SPC系统QuAInS: 如何实时比较多个机台的Performance
在SPC实时质量和流程监控的过程中，如果多个机台同时在生产一种产品，我们希望比较这些机台哪个的Performance好一点，哪个的Performance差一点，在QuAInS我们该如何操作呢？
注意：本文中是以“机台”作为例子。处于QuAInS系统优秀的定制能力，也可以根据需要将“机台”换成“人员”，“材料种类”或其他。
方法一：使用质量监控的机台仪表盘（布局图）进行总体比较
QuAInS的“布局图”仪表盘中，默认显示选定车间的所有机台，我们可以通过进一步选择“产品”来只显示生产该产品的少数机台：
在布局图中，QuAInS通过颜色不同颜色来区分机台的不同状况：红色表示违反了规格限（OOS: Out Of Spec），粉红色表示违反了控制限(OOC: Out Of Control)；黄色表示违反了其他的判异准则（包括MC%准则）；绿色表示机台状态正常；灰色表示该机台在过去一段时间内没有生产任何产品。
通过选择“产品(Product)”，可以只显示正在生产指定产品的机台以便比较它们的Performance
方法二：在控制图中进行细节比较
如果我们希望实时比较几个机台详细情况，可以通过在同一张实时控制图上同时显示多个机台的时序线实现：
单机台控制图：
在同一幅控制图上添加多个机台：
添加完成后，即可在同一幅控制图上同时显示和比较多个机台的Performance了，随着生产的进行，图形会实时刷新（当然，您也可以取消“实时刷新”选项来生成指定时间段的离线的控制图）。
质量控制SPC软件整体解决方案
质量控制SPC软件整体解决方案
摘要：随着我国经济的不断地发展及经济全球化的趋势，SPC作为一种有效的质量控制工具已逐渐被大家所熟悉，但如何结合企业的实际状况推行SPC是很多企业面临的一个大问题，其中有品质知识普及的问题，企业内部信息化程度的问题，企业竞争中的实施低成本等要求。本文将为中小企业质量的过程控制介绍款整体的SPC解决方案给大家，方便大家对SPC的质量控制过程有更进一步的了解。 当前企业在质量控制时的主要现状： ?当前SPC主要采用Excel控制图模式实现； ?人工输入数据，工作量大，数据录入错误不易检出，易出错； ?判异判稳人工进行，不易逐点逐项排查，效率低，易出错，且不能严格按SPC判异规则执行； ?Excel模版容易被不慎修改、易出错； ?数据非及时统计分析，异常非及时改善解决，实效性差，无法起到预防目的。 解决方案整体概述 太友QSmart SPC运行机制：SPC过程控制是全球制造业普遍采用一种品质控制方法，随现代制造业检测控制参数种类越来越多，数据量越来越大，以及各行业的特点不同，除传统的控制方法之外，太友科技同时采用现场实时监控反馈的解决方案以适应当前制造业的品质控制的需要。 网络结构图：SPC软件在厂区独立设置数据库服务器，供每个车间独立进行SPC的控制，同时汇总数据需要传输到厂区总部服务器中进行分析比对。
SPC数据采集方案 1.检测仪器自动数据采集：主要针对测厚及老化测量设备进行自动数据采集，根据设备条件采用不同 的方式进行自动数据采集，主要的方式为： ?如果有RS232或RS485串口：从串口中采集设备数据，届时需要设备的数据传输协议； ?如果测量数据是以ASC码方式保存在文件中，或是保存在CSV，XLS格式的数据文件，则采用自动读取文件的方式进行自动数据采集；采集端对放置数据文件的目录进行监控，当出现新数据时，采集端软件自动侦测并将数据解析上传到数据库中，采集界面如下图所示： 2.手工录入方案；采用多种方式进行手工录入，如单项目录入，多项目录入方式，录入界面尽量采用 员工易于操作及理解的方式，同时对于录入过程中存在超过规格指标的数据以颜色高亮方式显示，避免错误录入数据。 3.从Excel导入数据：客户定义标准的数据格式，将测量数据填入Excel中，人员保存填写文档后， 采集端软件自动采集填写的测量数据（如下图），客户也可根据需求自定义采集数据制；
SPC控制图判断标准
SPC控制图判断标准 一：判稳准则 在点子随机排列的情况下，符合下列个点之一就判稳： （1）连续25个点，界外点数d=0； （2）连续35个点，界外点数d≤1； （3）连续100个点，界外点数d≤2。 二：判异准则 SPC的基准是稳态，如若过程出现显著偏离稳态则为异态。异态出可分为异常好与异常坏两类。判异准则： （1）点出界就判异； （2）界内点排列不随机判异。 2.1判异准则1 一点落在A区以外。出现该情况可能因素：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等。点排布如下图2-1所示： 图2-1 准则1判异图 2.2判异准则2 出现连续9点落在中心线一侧。原因：分布的a减小。点排布如下图2-2所示：
图2-2 准则2判异图 2.3判异准则3 连续6点递增或递减。产生趋势可能因素：工具逐渐磨损、维修水平逐渐降低、操作人员技能逐渐降低等。点排布如下图2-3所示： 图2-3 准则3判异图 2.4判异准则4 连续14点中相邻点上下交替。产生趋势可能因素：轮流使用两台设备、两位人员轮流操作。点排布如下图2-4所示： 图2-4 准则4判异图 2.5判异准则5 连续3点落在中心线同一侧的B区以外。产生趋势可能因素：参数u发生了变化。点排布如下图2-5所示：
图2-5准则5判异图 2.6判异准则6 连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外。表明参数u发生了变化。点排布如下图2-6所示： 图2-6准则6判异图 2.7判异准则7 15点在C区中心线上下。可能原因：①是否应用了假数据，弄虚作假；②是否数据分层不够。点排布如下图2-7所示： 图2-7准则7判异图
开放式形位误差在线检测上位机SPC软件设计
开放式形位误差在线检测上位机SPC软件设计 摘要 随着我国工业的不断发展，检测技术在装备制造业的地位也日益重要。而作为生产操作指导的有力工具，研制适用于生产线工位需求的小型化、操作简便、检测模式灵活的在线仪器具有十分重要的意义。此次设计的主要意义是检测工业现场加工零件的精度以降低次品率，提高工厂生产效率。通过在上位机设计不同的组态表达式及对应的组态按键，按下不同按键用串口通信指导下位机测量不同的组态，如：圆度、线性度、平行度、最大值最小值。在工件表面的不同位置设置几个电感传感器，先检测标准件的数据，再检测所需工件的数据，将两个数据做差得到的数据值通过信号调理电路传送到ADUC812的AD模块，进行AD转换。同时对单片机进行编程，实现12864液晶显示，矩阵键盘按键控制菜单显示，以及与上位机部分进行串口通讯。通过串口将数据传送到上位机软件，并在上位机对数据进行实时图形显示和SPC（过程统计控制）参数统计，根据所得参数值对工业生产过程进行在线检测和实时控制。实现对生产操作的指导和产品质量的控制。 关键词开放式在线检测；传感器组态模式；SPC统计过程控制；数据采集；串口通信；ADUC812
Software Design for the Host Computer SPC Function of Open Form Mode-Line Testing Error of Shape and Position Abstract With the continuous development of our industry, the position of the detection technology in the equipment manufacturing industry is also increasingly important. As a powerful tool for production operation guidance, applied to the development of line station needs miniaturization, simple operation, detection mode flexible equipment on-line has very important significance. The design of the main significance is the detection of industrial precision machining parts to reduce failure rate, improve the production efficiency.The software design of different configuration of expression and the corresponding configuration button, press different keys using serial communication machine measuring different configuration guide, for example: circular degree, linear degree, parallel degree, minimum and maximum values. In the surface of the workpiece in different position set several inductance sensor, detection of standard parts of the data, and then required to detect the workpiece data, The two data is obtained by subtracting the value of the data through the signal conditioning circuit is transferred to AD module of ADUC812. At the same time program on the single chip, light the 12864 LCD, control matrix keyboard keys and communicate with the host computer through the serial port. Through the serial port to transmit data to the host computer software, the host computer for data real time graphical display and statistics SPC data, according to the parameter values for industrial production process for on-line detection and real-time control. Achieve the production operation guidance and product quality control. Keywords Open form mode-line testing，sensor configuration，SPC，
SPC控制图判异标准及异常处理方法
SPC控制图判异标准及异常处理方法 控制图介绍： 控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。 控制图的分析准则： 控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。 稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。 判稳准则： 在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态： （1）连续25个点子都在控制界限内； （2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外； （3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。 判断异常的准则： 符合下列各点之一就认为过程存在异常因素： （1）有点子在控制界限外； （2）连续7点同侧； （3）连续不少于6点有上升或下降的倾向 （4）连续14相邻点上下交替 （5）同侧连续多3点中有2点以上在在2倍的标准差外区域内出现 （6）同侧连续多5点中有4点以上在在1倍的标准差外区域内出现 （7）任一侧连续8点公布在±1倍标准差外 （8）任一侧连续15点公布在±1倍标准差内 管制图异常的处理： 1．产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，是否严格按作业标准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情况严重，或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。 2．品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内（0.5~1小时）找到产生异常的原因，采用4M1E分析制程；如仍然无法找到根源，而且情况严重（如：P不良率大大超标），报告上级主管决定是否停线；品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因（制程、设计、材料或其它）。 3．SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC管制图向管制异常相反的方向转变，说
统计过程控制(SPC)程序
统计过程控制（SPC）程序 1 目的 为了解和改善过程，通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。 2 范围 本程序适用于*****有限公司做统计过程控制（P P K、C P K、CmK 、PPM）的所 有产品。 3 术语和定义 SPC：指统计过程控制。 CpK：稳定过程的能力指数。它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。 PpK：初期过程的能力指数。它是一项类似于C P K的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。 C a：过程准确度。指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 C p：过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（σ × ），以推定实际群体的标准差（σ）用3个标准差（3σ）与规格容许差比较。 PPM：质量水准，即每百万个零件不合格数。指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。 Cmk：设备能力指数：是反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。 4 职责 质量部负责统计过程控制的监督、管理工作。 5 PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法 1．质量水准PPM的过程能力计算及评值方法： 当产品和/或过程特性的数据为计数值时，制造过程能力的计算及等级评价方法如下： （1）计算公式： 不良品数 PPM = × 1000000 检验总数 （2）等级评价及处理方法：
A PPM ≦ 233 制造过程能力足够。 B 233 < PPM ≦ 577 制造过程能力尚可；视过程控制特性的要求，进行必要的改进措施。 C 577 < PPM ≦ 1350 制造过程能力不足；必须进行改进措施。2．稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法： （1）计算公式： A）Ca = （x-U） / （T / 2）×100% 注： U = 规格中心值 T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值 σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值 x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值 B）Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或 CPU（上稳定过程的能力指数）= （SU-x）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时） CPL（下稳定过程的能力指数）= （x-SL）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时） Z1 = 3Cp（1+Ca）……根据Z1数值查常（正）态分配表得P1%； Z2 = 3Cp（1-Ca）……根据Z2数值查常（正）态分配表得P2% 不合格率P% = P1% + P2% 注：σ = R / d2（ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关， 当n = 4时，d 2 = 2.059；当n = 5时，d 2 = 2.3267） C）Cpk = （1-∣Ca∣）× Cp 当Ca = 0时，Cpk = Cp。 D）Cpk = Min（CPU，CPL） = Min{（SU -x）/ 3σ，（x-SL）/ 3σ} 当产品特性为单边规格时，Cpk值即以CPU值或CPL值计算，但需取绝对值；Cpk值取CPU值和CPL值中的最小值。 （2）等级评价及处理方法： 等级Ca值处理方法等级说明 A ∣Ca∣≦ 12.5% 作业员遵守作业规范的规定并达到规格 （公差）要求须继续维持。 Ca值当U与 的差越小时， Ca值也越小， 也就是产品质 量越接近规格 （公差）要求 的水准。 B 12.5% < ∣Ca∣≦ 25% 有必要尽可能将其改进为A级。 C 25% < ∣Ca∣≦ 50% 作业员可能看错规格（公差）不按操作规定或需检查规格及作业规范。
spc控制图判定准则
准则 编辑 稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。 判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态： （1）连续25个点子都在控制界限内； （2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外； （3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。 判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素： （1）点子在控制界限外或恰在控制界限上； （2）控制界限内的点子排列不随机； （3）链：连续链，连续9点排列在中心线之下或之上；间断链，大多数点在一侧 （4）多数点屡屡靠近控制界限（在2一3倍的标准差区域内出现） 连续3个点至少有2点接近控制界限。 连续7个点至少有3点接近控制界限。 连续10个点至少有4点接近控制界限。 （5）倾向性（连续不少于6点有上升或下降的倾向）与周期性。 （6）连续14点中相邻点交替上下。 （7）点子集中在中心线附近。（原因：数据不真实；数据分层不当） 为了方便记忆，下面总结了控制图判异的八个准则： 准则1：1个点子落在A区以外（点子越出控制界限） 准则2：连续9点落在中心线同一侧 准则3：连续6点递增或递减 准则4：连续14点中相邻点子总是上下交替 准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外 准则6：连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外 准则7：连续15点落在中心线同两侧C区之内 准则8：连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中
SPC统计过程管理规程
文件制修订记录
为了解和改善过程，通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料，为制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。 2.0范围： 本程序适用于本公司顾客要求和需做统计过程控制（PPK、CPK、PPM）的所有产品。 3.0职责： 品保部：负责统计过程控制的数据搜集和分析；负责统计过程控制的监督、管理工作。 4.0定义： SPC:指统计过程控制。 CPK:稳定（量产）过程的能力指数。它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势接近于规格界限的程度。 PPK:初期（试产）过程的能力指数它是一项有关类似于CPK的指数，但计算时是以新产品初期过程性能研究所得的数据为基础。 Ca:过程准确度。指从生产过程中所获得的资料，其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 Cp：过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（бX），以推定实际群体的标准（б）用3个标准差（3б）与规格容许差比较。 PPM：质量水准，即每百万个零件不合格数。指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。 5.0作业内容： 5.1建立统计过程控制问题的体系 5.1.1品保部依据《生产过程管理程序》中的内容，对所有新制造过程（包括装配）、关键和重要过程建立新产品、通用产品的统计过程控制体系，并对其进
行过程研究，以验证过程能力，为过程控制提供附加输入，由品保部实施和执行。 5.1.2为确保公司统计过程控制的体系得到有效运行，工程应按《控制计划管理程序》的规定制定统计过程控制体系所需要的过程流程图和其相应的控制计划，其内容包括：测量技术、抽样计划、接收准则、当不能满足接收准则时的反应计划等。 5.2确定生产过程的关键、重要过程。 5.2.1当公司有新的制造过产生时，工程依顾客要求、公司对产品和过程特性的重要性来确定生产过程中关键、重要过程，并将其在相应的控制计划中予以明确规定。 5.2.2工程依据《过程潜在失效模式及后果分析管理程序》规定，对公司所有关键和重要过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊性﹛即：在过程失效模式及后果分析中被评价为高风险的项目（即：严重度≥8、风险数≥100）﹜，并将其在过程失效模式及后果分析、相应的控制计划、产品图样中予以明确标识和规定。 5.3决定关键、重要过程的管理项目 5.3.1当公司对所有关键和重要过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊特性后，由工程根据公司对产品和过程进行统计过程控制执行的能力决定关键、重要过程的管理项目，并将其在相应的控制计划中予以明确规定，经部门主管确认，部门经理承认后，由品保部实施并执行。 5.4决定管理项目的管理标准 5.4.1当公司决定关键、重要过程的管理项目后。由工程、品保部根据顾客对产品特性的要求并结合公司实际的过程生产能力制定关键、重要过程和管理项目的管理标准，并将其在相应的控制计划、产品图样、检验标准、操作标准中予以明确规定，经部门主管确认，部门经理确认后，由品保部实施和执行。
SPC控制图判异方法及异常处理技巧
SPC控制图判异方法及异常处理技巧 来源:太友科技—https://www.wendangku.net/doc/f819064986.html,
摘要：SPC是企业生产品质分析软件，可对生产SPC的目的:建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，以确保产品和服务符合规定的要求 而要实现SPC的目的主要用到的工具手段就是控制图。 控制图介绍： 控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。 判断异常的准则： 符合下列各点之一就认为过程存在异常因素： （1）点子在控制界限外或恰在控制界限上； （2）控制界限内的点子排列不随机； （3）链：连续链，连续9点排列在中心线之下或之上；间断链，大多数点在一侧 （4）多数点屡屡靠近控制界限（在2一3倍的标准差区域内出现） （5）倾向性（连续不少于6点有上升或下降的倾向）与周期性。
（6）连续14点中相邻点交替上下。 （7）点子集中在中心线附近。（原因：数据不真实；数据分层不当） 如下图所示： 其中：UCL表示:规范上限 CL表示:均值 LCL:规范下限 控制图异常的处理： 1、产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，是否严格按作业标 准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情况严重，或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。 2、品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内（0.5~1小时） 找到产生异常的原因，采用4M1E分析制程；如仍然无法找到根源，而且情况严重（如：P不良率大大超标），报告上级主管决定是否停线；品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因（制程、设计、材料或其它）。 3、SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC管制图向管制异常相反 的方向转变，说明对策有效；恢复正常生产。此过程必须严密监控。 另，SPC软件免费下载地址：https://www.wendangku.net/doc/f819064986.html,/Download/Try.html
适用于三坐标的SPC软件数据管理工具的功能概述
适用于三坐标的SPC软件数据管理工具的功能概述
导语：盈飞无限SPC软件的CMM数据采集管理工具是一个“即插即用”的驱动装置，它可适用于三坐标及量具软件系统。 盈飞无限强大的数据管理工具可轻松将各种复杂数据快速导入到ProFicient SPC软件中。数据管理工具可采集多个工具和驱动设备的数据，这些工具和驱动设备包括三坐标仪（CMM）、重量检测机（Checkweigher）、数据库、以太网、Serial 驱动、OPC、text 文件等。数据一经采集，即可利用ProFicient的强大监控和分析功能对大量数据进行即时分析。那么，适用于三坐标的盈飞无限SPC软件数据管理工具的功能有哪些？？下面我们就详细介绍： 图示：适用于三坐标的盈飞无限SPC软件数据管理工具的功能有哪些？ 盈飞无限SPC软件中的数据管理系统（DMS）是用于多数据源数据采集和整合的理想工具。但与之不同的是，对于只需要将数据从三坐标仪导入至ProFicient?SPC软件的用户来说，CMM 数据采集工具不仅能轻松满足用户需要，为您兼容各种专业的量具数据采集接口，还能切实将您的工作“化繁为简”。 盈飞无限SPC软件的CMM数据采集工具是一个“即插即用”的驱动装置，它可适用于三坐标及量具软件系统。该工具安装简单，几乎无需设置即可使用。CMM数据采集工具包含以下专业数
据采集接口： iiCalypso –Zeiss及其他三坐标的Calypso数据采集器 iiLKDMIS - LK DMIS数据采集器(LK CMMs) iiMeasMax - Measure Max 数据采集器(Sheffield CMMs) iiPCDMIS - PC DMIS 数据采集器(Brown & Sharp 及其他CMMs) iiaZeissDAD6 - Zeiss UMESS数据驱动(Zeiss CMMs) 此外，您只需将以上适用于三坐标的数据管理工具与盈飞无限的过程监控工具配套使用，辅之以ProFicient SPC软件强大的分析及报表功能，您就可轻松拥有实时、强大的数据采集和监控的整体质管解决方案。
SPC控制图判异准则制定依据判异准则顺口溜精选文档
S P C控制图判异准则制定依据判异准则顺口溜 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
SPC控制图判异准则制定依据 过程控制图包含2种，一种是“分析用控制图”，另一种是“控制用控制图”。 分析用控制图，主要作以下2点用途：①所分析的过程是否为稳态；②过程能力指数是否满足要求。这种把能力指数满足要求称作技术稳态。分析用控制图的调整过程即质量不断改进的过程。 控制用控制图，当过程达到我们所确定的“统计稳态“和技术稳态”后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。这种延长的控制线相当于生产立法，便进入日常管理。 故从数理统计的角度来看，分析用控制图阶级就是过程参数未知阶段，而控制用控制图阶段则是过程参数已知阶段。在由分析用控制图向控制用控图转化前，需要对过程判读，这时就需要用到：判稳准则和判异原则。 1）判稳准则的思路 对于判异来说，“点出界就判异”。虽不百发百中，也是千发九九七中，很可靠，但在控制图上有一点未出界，可否判稳？这可能存在2种可能：①过程本来就稳定；②异常漏报。故出现一点未出界不能立即判稳。但接连出现m （m>>1）个点子未出界，则情况大不相同。这时整个点子系列的β总=βm要比个别点子的β小得多，可以忽略不计。那么仅有一种可能，即过程稳定。如果接连在控制界内的点子更多，即使有个别个点子偶然出界，过程仍可看作是稳态的。这就是判稳准则的思路。 判稳准则，在点子随机排列的情况下，符合下列各原则之一就判稳： 连续25个点，界外点数d=0;其概率P = α1 连续35个点，界外点数d≤1; 其概率P = α2 连续100个点，界外点数d≤2; 其概率P = α3 尽管在上述判稳原则下，对于出界点也应当加以排查。用概率统计如下，假设过程正常： P（连续35点，d≤1）=（0.9973）35（0.0027）0+（0.9973）34（0.0027）1= 0.9959 =α2 故, P（连续35点，d>1）= 1 - 0.9959 = 0.0041 =α2 同理，α1 = 0.0654；α2 = 0.0041；α3 = 0.0026，可见α1 与α2 和α3明显不相称。故有专家认为应取消第①条，但体哈特控制图的国际标准ISO8258：1991仍然保留了这条原则，显然有经济因素考虑。 判异准则，我们知道SPC的基准为统计控制状态，若过程偏离这种状态就称为异常。因此，所以异常就会存在异常的好和异常的坏。判异准则有2类： 点出界就判异； 界内点排不随机就判异。由于点子数量未加以界定，其模式可能有无穷多，但现场能保留下来继续使用的只有明显物理意义的若干种，在控制图中要注意加以识别。 准则一，一点在A区外 准则一可对参数μ与σ变化给出信号，还可对过程单个失控作出反应，如计算错误，测量误差，原材料不合格，设备故障等，犯第一种错误的概率，称为显着水平，记α0 =0.0027 准则二,连续9点在C区或其外排成一串 此准则作为准则一而补充的,以提高控制图的灵敏度,选择9点是为了使其犯第一种错误的概率α与准则一的α0 =0. 0027大体相仿.在控制线一侧连续出现的点称为链，下列点数链长的α为： P（中心线一侧出现长为7的链）= α7 = 2（0.9973/2）7 = 0.0153 P（中心线一侧出现长为8的链）= α8 = 2（0.9973/2）8 = 0.0076 P（中心线一侧出现长为9的链）= α9 = 2（0.9973/2）9 = 0.0038 P（中心线一侧出现长为10的链）= α10 = 2（0.9973/2）10 = 0.0019 可见，α9 与准则一的α0 相当，若长=7判异，比α0 大的多。以往采用不着7点，而目前改为9点判异。这主要是因为推行SPC一般采用电脑进行，从而使得整个系统的α总概率增大，不难 证明：α总≈∑αi为减少α总，就得使每条判异准则各自的αi 准则三，连续6点递增或递减。
MES系统软件SPC模块介绍
MES系统软件SPC模块介绍 实时SPC分析工具可减少工艺变化对质量和生产成本的影响。制造商使用统计过程控制(SPC)和过程能力工具可以确保质量，满足客户需求并推动改进。 MES软件与质量管理模块一起提供SPC分析模块，以便： 获得实时SPC分析以确保您的流程稳定 出现过程异常时快速反应 测量过程能力并生成能力报告 将SPC数据添加到一致性证书 预测不合格产品的数量 通过将过程维持在“最佳位置”来降低材料成本 【SPC模块特征】 1.配置您的SPC图表 根据收集到的所有质量数据自动生成SPC图表 计算并设置控制限制 设置分层SPC分析，例如跨线，钻入机器内的机器，在机器上钻头 2.实时SPC分析和警报
实时SPC图表 无论当前是否查看图表，都会在输入时分析所有数据 警惕违规行为：失控测量，外部控制限制，违反趋势规则等。 3.线路操作人员的图表 定义要显示的SPC图表和要显示的计算结果 设计屏幕以帮助负责过程质量的生产线操作人员。可能有几个功能需要控制; 您可能想要并排创建具有主要功能的屏幕 4.进一步的工艺变化分析 从XR，XS，IXMR，MXMR，直方图，X和个人，能力概述，3D图表，NP，P，C，U，帕累托图表中选择需要的SPC图表... 多头分析- 有许多过程实际上是并行连接但是独立的过程，例如多模/腔工具，多通道/通道，多切割/切片/铺设。在这些过程中有一个共同的和个人的变异来源。理解变异的共同和个体来源至关重要。 创建SPC图表的多个视图 为不同的人和目的生成视图，例如查看跨多个生产运行的生产产品的功能; 或者即使在流程从一种产品切换到另一种产品时也可以查看流程趋势。 5.计算过程能力
质量管理SPC软件操作教程。
附：QC 实验规程（SPC3000部分） 例1 一车间欲对某零件的生产过程用控制图进行工序控制，为了作出控制图，从生产出来的产品中按产品的时间顺序抽出10组样本，每组样本容量为n ＝5，数据如表1所示，试用SPC3000软件作出R X 控制图，并利用控制图对生产过程进行分析。 作图步骤: 1．打开软件主界面，进行必要的设置 “设置”→双击“过程/质量特性”，如下图所示：
1) 在右边区域上，单击鼠标右键，选择弹出式菜单“新建文件夹”，右边区域将显示一个 文本框，输入文件夹名称（这里假定文件夹名称为“AA”），按回车键或单击一下鼠标 左键即该过程文件夹新增成功。如下图所示： 2) 单击“AA”，然后在右边区域上，单击鼠标右键，选择弹出式菜单“新建过程”，右边 区域将显示一个文本框，输入过程名称（这里假定过程名为“BB”），按回车键或单击 一下鼠标左键即该过程新增成功。 3) 单击“BB”，然后在右边区域上，单击鼠标右键，选择弹出式菜单“新建质量特性”， 选择“计量型”，将跳出一对话框，进行该质量特性的设置。如下图所示：
单击“确定”，完成质量特性的设置。 2．进行质量特性的数据采集 “数据”→“过程/质量特性采集”→选取质量特性CC，如下图所示：
单击“确定”，进入数据采集界面，如下图所示： 在“数值”栏或“采样值”栏中输入各组数据，输入一组数据后单击“数值”栏后面的“保存”图标，保存数据。同时右边的图形窗口将会自动绘制出控制图。 X 图，如下图所示。界面左下角是“层别信息” 将10组数据输入后，系统自动画出R 框，可设置层别信息；右下角是“统计量”框，显示了该零件质量特性和生产过程相关数据信息。如Mean代表X，Cpk代表工序能力指数。从表中数据可看出Cpk的数值呈红色，说明该生产过程工序能力不足。
SPC控制图判异准则制定依据 判异准则顺口溜
SPC控制图判异准则制定依据 过程控制图包含2种，一种是“分析用控制图”，另一种是“控制用控制图”。 分析用控制图，主要作以下2点用途：①所分析的过程是否为稳态；②过程能力指数是否满足要求。这种把能力指数满足要求称作技术稳态。分析用控制图的调整过程即质量不断改进的过程。 控制用控制图，当过程达到我们所确定的“统计稳态“和技术稳态”后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。这种延长的控制线相当于生产立法，便进入日常管理。 故从数理统计的角度来看，分析用控制图阶级就是过程参数未知阶段，而控制用控制图阶段则是过程参数已知阶段。在由分析用控制图向控制用控图转化前，需要对过程判读，这时就需要用到：判稳准则和判异原则。 1）判稳准则的思路 对于判异来说，“点出界就判异”。虽不百发百中，也是千发九九七中，很可靠，但在控制图上有一点未出界，可否判稳？这可能存在2种可能：①过程本来就稳定；②异常漏报。故出现一点未出界不能立即判稳。但接连出现m （m>>1）个点子未出界，则情况大不相同。这时整个点子系列的β总=βm要比个别点子的β小得多，可以忽略不计。那么仅有一种可能，即过程稳定。如果接连在控制界内的点子更多，即使有个别个点子偶然出界，过程仍可看作是稳态的。这就是判稳准则的思路。 判稳准则，在点子随机排列的情况下，符合下列各原则之一就判稳： 连续25个点，界外点数d=0;其概率P = α1 连续35个点，界外点数d≤1; 其概率P = α2 连续100个点，界外点数d≤2; 其概率P = α3 尽管在上述判稳原则下，对于出界点也应当加以排查。用概率统计如下，假设过程正常： P（连续35点，d≤1）=（0.9973）35（0.0027）0+（0.9973）34（0.0027）1= 0.9959 =α2 故, P（连续35点，d>1）= 1 - 0.9959 = 0.0041 =α2 同理，α1 = 0.0654；α2 = 0.0041；α3 = 0.0026，可见α1 与α2 和α3明显不相称。故有专家认为应取消第①条，但体哈特控制图的国际标准ISO8258：1991仍然保留了这条原则，显然有经济因素考虑。 判异准则，我们知道SPC的基准为统计控制状态，若过程偏离这种状态就称为异常。因此，所以异常就会存在异常的好和异常的坏。判异准则有2类： 点出界就判异； 界内点排不随机就判异。由于点子数量未加以界定，其模式可能有无穷多，但现场能保留下来继续使用的只有明显物理意义的若干种，在控制图中要注意加以识别。 准则一，一点在A区外 准则一可对参数μ与σ变化给出信号，还可对过程单个失控作出反应，如计算错误，测量误差，原材料不合格，设备故障等，犯第一种错误的概率，称为显著水平，记α0 =0.0027 准则二,连续9点在C区或其外排成一串 此准则作为准则一而补充的,以提高控制图的灵敏度,选择9点是为了使其犯第一种错误的概率α与准则一的α0 =0.0027大体相仿.在控制线一侧连续出现的点称为链，下列点数链长的α为： P（中心线一侧出现长为7的链）= α7 = 2（0.9973/2）7 = 0.0153 P（中心线一侧出现长为8的链）= α8 = 2（0.9973/2）8 = 0.0076 P（中心线一侧出现长为9的链）= α9 = 2（0.9973/2）9 = 0.0038 P（中心线一侧出现长为10的链）= α10 = 2（0.9973/2）10 = 0.0019 可见，α9 与准则一的α0 相当，若长=7判异，比α0 大的多。以往采用不着7点，而目前改为9点判异。这主要是因为推行SPC一般采用电脑进行，从而使得整个系统的α总概率增大，不难 证明：α总≈∑αi为减少α总，就得使每条判异准则各自的αi 准则三，连续6点递增或递减。
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制 SPC统计过程控制主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的 1、SPC概念 SPC即统计过程控制。在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。 2、SPC技术原理 统计过程控制（SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。 SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 3、SPC管制图 现场管理品质，必须依品质特性来管理，而品质特性值是随着时间作高高低低地变化，那么，到底要高到什么程度或低到什么程序才算是异常? 此时必须设定有管制上下限来管理，如果有点超出管制界限，必须调查原因，采取行动，使制程恢复正常。 “品质管制始于管制图，终于管制图”，由此可以看出管理图的重要性，因
SPC软件
R I CHEER SPC- 统计过程控制系统 “全厂的各个机台是否有能力保证制造出来的都是合格品？模具、机器是否正出现异常？”等等这些问题是我们一线管理者最为关心的，但也是最没有准确把握的，往往是在出了不良之后考验我们的“救火”能力。“救火”能力再强损失也已经发生，R I CHEER SPC通过实时解读生产过程数据，监测制程的异常波动，在异常的初期就发出报警，防止不良品的产生，避免损失！ 简单——推行SPC的基础 很多的企业都曾尝试过推行SPC，甚至于把它作为一项日常数据分析工作能过Excel或其它工具在做，但是效果普遍不如人意！往往成了应付客户的 工作。为什么？ 其实，主要原因有： （1）源头的数据不准确，信息滞后，基于它所作的分析当然无效。 现在很多公司先将数据记录在纸上，然后让文员将数据入录到Excel或系统中——工作量大、重复劳动，而且数据容易被输错或故意作假。 （2）SPC使用不当、分析过程不正确，得出的结果就是误导。 常见的错误有： ●控制限不固定，输入一个数据计算一次控制限。 ●过程未受控，就固定控制限进行监控。 ●过程已改变，仍沿用旧控制限进行监控。 （3）使用不方便 需要人为地去查看数据点是否出现连续上升、下降等异常规则——费时、易错。 作为SPC的主要使用者一线的管理者如：QC、QE、PE等人，要求他们每个人都对SPC的理论、规则撑握得非常透彻——不现实！但理解不清楚则在使用过程容易犯以上的错误，导致所做的数据分析无效。这似乎是一个矛盾？ 当然不！在R I CHEER SPC中您将没有机会犯错！ 自动数据采集——减少工作量 R I CHEER SPC系统与供应链质量检验系统实现无缝联接，SCQ模块的检验数据在结果记
SPC控制图判异标准及异常处理方法
SPC控制图判异标准及异常处理方法 来源:太友科技—https://www.wendangku.net/doc/f819064986.html,
控制图介绍： 控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。 控制图的分析准则： 控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。 稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。
判稳准则： 在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：（1）连续25个点子都在控制界限内； （2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外； （3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。 判断异常的准则： 符合下列各点之一就认为过程存在异常因素： （1）点子在控制界限外或恰在控制界限上； （2）控制界限内的点子排列不随机； （3）链：连续链，连续9点排列在中心线之下或之上；间断链，大多数点在一侧 （4）多数点屡屡靠近控制界限（在2一3倍的标准差区域内出现） （5）倾向性（连续不少于6点有上升或下降的倾向）与周期性。 （6）连续14点中相邻点交替上下。 （7）点子集中在中心线附近。（原因：数据不真实；数据分层不当）
为了方便记忆，下面总结了控制图判异的八个准则： 1、2/3A（连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>） 2、4/5C（连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外） 3、6连串（连续6点递增或递减，即连成一串） 4、8缺C（连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中） 5、9单侧（连续9点落在中心线同一侧） 6、14交替（连续14点相邻点上下交替） 7、15全C（连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内） 8、1界外（1点落在A区以外） 如下图所示： 其中：UCL表示:规范上限 CL表示:均值 LCL:规范下限
SPC控制图判异准则制定依据
SPC控制图判异准则制定依据 (2010-04-26 10:27:32) 转载▼ 分类：工作、生活 标签： 文化 过程控制图包含2种，一种是“分析用控制图”，另一种是“控制用控制图”。 分析用控制图，主要作以下2点用途：①所分析的过程是否为稳态；②过程能力指数是否满足要求。这种把能力指数满足要求称作技术稳态。分析用控制图的调整过程即质量不断改进的过程。 控制用控制图，当过程达到我们所确定的“统计稳态“和技术稳态”后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。这种延长的控制线相当于生产立法，便进入日常管理。 故从数理统计的角度来看，分析用控制图阶级就是过程参数未知阶段，而控制用控制图阶段则是过程参数已知阶段。 在由分析用控制图向控制用控图转化前，需要对过程判读，这时就需要用到：判稳准则和判异原则。 1）判稳准则的思路 对于判异来说，“点出界就判异”。虽不百发百中，也是千发九九七中，很可靠，但在控制图上有一点未出界，可否判稳？这可能存在2种可能：①过程本来就稳定；②异常漏报。故出现一点未出界不能立即判稳。但接连出现m（m>>1）个点子未出界，则情况大不相同。这时整个点子系列的β总=βm要比个别点子的β小得多，可以忽略不计。那么仅有一种可能，即过程榷āＨ绻 恿 诳刂平缒诘牡阕痈 啵 词褂懈霰鸶龅阕优既怀鼋纾 倘钥煽醋魇俏忍 摹Ｕ饩褪桥形茸荚虻乃悸贰?/DIV> 判稳准则，在点子随机排列的情况下，符合下列各原则之一就判稳： 连续25个点，界外点数d=0;其概率P = α1 连续35个点，界外点数d≤1; 其概率P = α2 连续100个点，界外点数d≤2; 其概率P = α3 尽管在上述判稳原则下，对于出界点也应当加以排查。用概率统计如下，假设过程正常：