【SPC培训教材讲义】
SPC，全称为Statistical Process Control，即统计过程控制，是一种用于品质管理的方法，旨在通过对生产过程中数据的统计分析，实现对产品质量的预测和控制。这种方法由美国品管大师W.A. Shewhart在1924年发明，并在后续年份中逐渐发展和完善。
**SPC的起源与发展**
SPC的诞生可以追溯到1924年，由Shewhart博士提出，因其简单易用且效果显著，成为了品质控制的关键工具。1931年，他发表了关于制造产品质量经济控制的著作，进一步推动了SPC的应用。随后，这一理念在英国和日本得到了广泛传播，特别是在日本，1950年由W.E. Deming引入后，日本规格协会设立了品质管制委员会，制定了相应的JIS标准，推动了SPC在日本制造业中的广泛应用。
**SPC与SQC的区别**
SPC主要关注的是对生产过程中的关键参数进行控制，而非仅针对最终产品的质量检查，这与传统的Statistical Quality Control（SQC）有所不同。SPC强调在生产过程中预防质量问题，而非等到产品完成后再去发现和纠正。
**SPC的目的**
SPC的目的是为了在生产过程中实时监控和控制质量，通过分析人、机、料、法、环等要素，提前预防可能出现的质量问题，而不是事后检验。它强调的是制造时的品质保证，通过预防性的控制策略来减少不良品的产生。
**基本统计概念**
1. **数据类型**：数据分为计量型和计数型。计量型数据是可以连续取值的，如尺寸、重量等；计数型数据则是不可连续取值的，如废品数量、缺陷数。
2. **波动（变差）**：生产过程中的任何因素都可能导致产品特性的微小变化，这种变化称为波动。波动是不可避免的，公差设计就是对此现象的适应。
3. **普通原因与特殊原因**：普通原因引起的波动是稳定的、可预测的，而特殊原因则会导致过程分布的变化，是不可预测的。例如，设备正常振动、刀具磨损等属于普通原因，而突发的设备故障、原材料质量问题等则属于特殊原因。
**控制图原理**
控制图是SPC的核心工具，包括计量型和计数型控制图。计量型控制图如X-R, X-S, X-Rm图表，以及Cp, Cpk, Ppk, Cmk等指数，用来分析连续数据的波动。计数型控制图如P, np, c, u图表，用于分析离散数据的异常情况。控制图通过设定上控制限（UCL）、中心线（CL）和下控制限（LCL），帮助识别过程是否处于统计控制状态，α和β风险的说明则涉及到错误判断的风险。
**六西格玛（6σ）**
六西格玛是一个衡量过程能力的指标，表示过程在平均值两侧六个标准偏差内的产出比例，代表极高的过程稳定性，通常认为达到6σ水平的过程缺陷率小于0.002%。
总结来说，SPC是一种通过统计学手段来控制生产过程、提高产品质量的方法，它涵盖了数据类型理解、波动分析、原因区分、控制图运用等多个方面，是现代制造业中实现持续改进和高效品质管理的重要工具。通过深入理解和应用SPC，企业能够更好地预防质量问题，提升产品一致性，从而增强市场竞争力。
