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SPC 学习教程大纲

一、引言：SPC 的核心价值​

简介​

什么是SPC​

定义、历史背景（起源自休哈特控制图）。

为什么需要SPC​

降低质量波动、预防缺陷、提升过程稳定性。

SPC在制造业、服务业中的应用场景（如汽车、电子、医疗等）。​

二、SPC 基础理论​

1. 质量波动原理

  • 普通原因 vs. 特殊原因波动（戴明漏斗实验）。
  • 波动的数学表达：均值、方差、标准差。

2. 正态分布与SPC

  • 正态分布的3σ原则与质量控制的关系。
  • 中心极限定理在子组抽样中的应用。

3. 过程能力与性能

  • 过程能力指数（Cp、Cpk）与过程性能指数（Pp、Ppk）的区别。
  • 规格限（USL/LSL）与公差范围的设定逻辑。

三、SPC 核心工具详解​

1. 控制图（Control Chart）

  • 控制图分类：
    • 计量型控制图（X̄-R图、X̄-s图、I-MR图）。
    • 计数型控制图（p图、np图、c图、u图）。
  • 控制图绘制步骤：
    1. 数据收集与子组划分。
    2. 计算中心线（CL）、控制限（UCL/LCL）。
    3. 绘制图表与判异规则（如8大判异准则）。

2. 过程能力分析

  • Cp/Cpk的计算公式与解读。
  • 如何通过过程能力分析定位改进方向（如设备校准、操作标准化）。

3. 其他辅助工具

  • 直方图、散点图、帕累托图与SPC的联合使用。

四、SPC 实施步骤与实战流程​

1. 前期准备

  • 确定关键质量特性（CTQ）。
  • 制定数据收集计划（子组容量、抽样频率）。

2. 数据收集与处理

  • 数据清洗：剔除异常值、处理缺失数据。
  • 数据正态性检验（如Anderson-Darling检验）。

3. 控制图建立

  • 以X̄-R图为例的详细计算演示。
  • 控制限的动态调整（如初始阶段 vs. 稳定阶段）。

4. 过程能力评估与改进

  • 当Cpk＜1.0时的根因分析（鱼骨图、5Why法）。
  • 改进措施验证（重新计算Cpk）。

五、SPC 案例分析​

1. 制造业案例

  • 场景：汽车零部件尺寸稳定性控制。
  • 问题：某批次零件直径超差。
  • 解决方案：通过X̄-R图发现设备温度漂移，调整后Cpk从0.8提升至1.5。

2. 服务业案例

  • 场景：客服中心通话处理时长控制。
  • 问题：客户等待时间波动大。
  • 解决方案：使用I-MR图识别排班不合理，优化后标准差降低30%。

六、SPC 软件工具实操指南​

1. Excel 基础操作

  • 公式计算均值、极差、控制限。
  • 绘制X̄-R图的步骤（附截图示例）。

2. Minitab 高级应用

  • 自动生成控制图与过程能力报告。
  • 非正态数据的处理（Box-Cox变换）。

3. Python 自动化实现

  • 使用Pandas、Matplotlib库分析SPC数据（附代码片段）。

七、SPC 常见问题与误区​

  • 问题1：控制图显示过程稳定，但客户投诉仍存在。
    • 可能原因：CTQ选择错误或规格限设定不合理。
  • 问题2：Cpk值高但实际缺陷率未下降。
    • 可能原因：数据正态性未验证或抽样偏差。
  • 误区：
    • 认为SPC仅适用于大批量生产（小批量SPC方法）。
    • 忽略人员培训对SPC实施的影响。

八、SPC 的扩展应用​

  • 进阶工具：
    • 预控制图（Pre-Control）用于小批量生产。
    • 多变量控制图（Multivariate SPC）。
  • 与六西格玛结合：
    • SPC在DMAIC各阶段的作用（如Control阶段固化成果）。