SPC是什么意思?通俗一点告诉你
在质量管理分析领域,我们经常听说SPC、SPC控制图等和SPC相关的词汇,那么SPC是什么意思呢?它有什么作用呢?在这里通俗一点介绍一下SPC。
SPC是统计过程控制(Statistical Process Control)的英文简称,是5大质量分析工具中的一种,是其中最具有科学数据分析的一种方法,也是应用最广的、实施最容易的质量分析方法。
SPC分析,是通过数学统计的方法,分析数据的异常情况并能根据反馈的信息及时查明异常原因,使得生产过程可以监控和调整,达到质量管理的目的。
所以,SPC是什么意思呢?
SPC就是用统计的方法发现一些极低概率的事件(不应该发生)发生了,我们就认为这样的数据是异常的
再换一种说法:
SPC就是制定一些规则,这些规则在正常情况下(正态分布),发生的概率很低(低于5%),如果发生了,我们就认为是异常。
上面两句话请认真多读几次,仔细领会。
举个例子,总体符合正态分布的数据,有一组样本,平均值是10,标准差是2,那么任意一个值大于10+3*2和小于10-3*2(超出3倍标准差)的概率是0.27%,基本上认为是小概率事件,如果事件发生了,一定是特殊原因导致!
不同的判断异常数据的规则和对应的发生的概率如下:
不同的数据类型使用不同的控制图
SPC控制图的类型很多,计量型SPC控制图包括:
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- I-MR(单值移动极差控制图):
- 单值控制图
每一个值在控制图上描点
- 单值移动极差控制图
每个值和前面的值的差,在控制图上描点
- 单值控制图
- Xbar-R(均值极差控制图)
- I-MR(单值移动极差控制图):
因为Xbar控制图的数据是有子组的
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- Xbar-R均值控制图
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用每个子组的平均值在控制图上描点
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- Xbar-R均值极差控制图
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用每个子组的平均值和前一子组的平均值的差在控制图上描点
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- Xbar-s(均值标准差控制图)
- Xbar-S标准差控制图
- Xbar-s(均值标准差控制图)
用每个子组的标准差在控制图上描点
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- Xbar-S标准差极差控制图
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用每个子组的标准差和前一子组的标准差的差在控制图上描点
计数型SPC控制图包括:
- P控制图(用于可变样本量的不合格品率)
P控制图的数据每一个点包括两个值,一个是不合格品数量,一个是抽检样本数量(每个检测点的抽检样本数据是不一样的),用不合格品数量/抽检样本数量描点
- NP控制图(用于固定样本量的不合格品数)
每一个值在控制图上描点
- u控制图(用于可变样本量的单位缺陷数)
U控制图的数据每一个点包括两个值,一个是缺陷品数量,一个是抽检样本数量(每个检测点的抽检样本数据是不一样的),用缺陷品数量/抽检样本数量描点
- c控制图(用于固定样本量的缺陷数)
每一个值在控制图上描点
如何从众多的SPC控制图选择合适的呢?
SPC控制图的选择,我们可以遵循如下大致的路径:
关于SPC的数学原理,网上很多介绍,你可以去搜索一下。
我们不直接说SPC的数学原理,用更通俗的说法来说明SPC是什么意思,相信你会对SPC有了更深入了理解。
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