SPC统计过程控制：选择与分析控制图

该资源是一份关于SPC(统计过程控制)的教材，重点讲解了控制图的分类和选择，适用于计量值和计数值数据，包括不同类型的控制图如X图、R图、S图、p图、pn图、C图和u图等。同时，该教材还涵盖了数据收集、控制图基本理论、分析用控制图制作分析以及改善方法论等内容，旨在帮助学员理解和应用SPC进行生产过程控制，提升过程能力和消除异常。 SPC，即统计过程控制，是一种利用统计方法来监控和控制生产过程的技术。它通过分析质量数据的波动来区分正常变异和异常变异，及时预警并采取措施防止不良品的产生，从而确保过程的稳定性和产品质量。SPC的历史可以追溯到1924年，由美国的Walter Shewhart博士提出，经过二战期间和战后的应用发展，尤其是在日本工业界的推广，SPC在全球范围内得到广泛应用，并随着计算机技术的进步进一步普及。 SPC的主要功能包括： 1. 实时检测生产过程中的异常，提供预警信号，预防质量问题的发生。 2. 分析当前状态，识别改善过程的机会。 3. 评估和提升过程能力，为改进提供依据。 控制图是SPC的核心工具，根据数据类型和特性，选择合适的控制图至关重要： - 当处理连续变量（计量值）且单位固定时，可以选择X-R、X-S或X-RS图，它们能反映数据的中心趋势和分散程度。 - 对于计数值数据，如缺陷或不良品率，可以使用p图或np图来监控合格率或不合格品数量。 - C图和u图则用于监控单位产品上的缺陷数，分别适用于单位固定和单位不固定的情况。 课程内容包括SPC的简介、数据收集、控制图的基本理论、分析用控制图的制作和分析，以及改善方法论。课程结构清晰，既有理论讲解也有案例分析，还涉及到使用统计软件如MINITAB和LSQ进行数据分析。 该教材提供了全面的SPC知识，适合制造企业、质量管理人员、工程师以及希望提升过程控制能力的人员学习使用。通过学习，学员将能够根据实际需求选择和制作合适的控制图，分析和解决生产过程中的质量问题，实现持续改进。