控制圖發明

① p管制圖的ucl會不會發生變化

1、簡易七手法：甘特圖、流程圖、5W2H、愚巧法、雷達法、統計圖、推移圖
2、QC舊七大手法：特性要因分析圖、柏拉圖、查檢表、層別法、散布圖、直方圖、管制圖
3、QC新七大手法：關連圖、系統圖法、KJ法、箭頭圖法、矩陣圖法、PAPC法、矩陣數據解
析法
計數值：以合格數、缺點數等使用點數計算而得的數據一般通稱為計數數據。（數一數）
計量值：以重要、時間、含量、長度等可以測量而得來的數據，一般為計量值，如長度、重要、濃度，有小數點的凡四捨五入都稱之。（量一量）
QC七大手法由五圖，一表一法組成：
五圖：柏拉圖、散布圖、直方圖、管制圖、特性要因分析圖（魚骨圖）
一表：查檢表（甘特圖）
一法：層別法

4、管制圖：
（1） 何為管制圖：
為使現場之品質狀況達成吾人所謂之「管理」作業，一般均以偵測產品之
品質特性來替代「管理」作業是否正常，而品質特性是隨著時間、各種狀況有著高低的變化； 那麼到底高到何種程度或低至何種狀況才算吾人所謂異常？故設定一合理之高低界限，作為吾人探測現場製程狀況是否在「管理」狀態，即為管制圖之基本根源。
管制圖是於1924年由美國品管大師修哈特博士所發明。而主要主義即是【一種以實
際產品品質特性與依過去經驗所研判之製程之能力的管制界 限比較，而以時間順序
用圖形表示者】。
（2） 基本特性：
一般管制圖縱軸均設定為產品的品質特性，而以製程變化的數據為分度；橫軸則為檢測製品之群體代碼或編號或年月日等，以時間別或製造先後別，依順序將點繪於圖上。
在管制圖上有三條筆直的橫線，中間的一條為中心線（Center Line，CL），一般以藍色之實線繪制。左上方的一條稱為管制上限（Upper Control Limit，UCL），在下方的稱為管制下限（Lower Control Limit，LCL），對上、下管制界限之繪制，則一般均用紅色之虛線表現之，以表示可接受之變異范圍；至於實際產品品質特性之點連線條則大都以黑色實線表現繪制之。
（3） 管制圖原理：
1）品質變異之形成原因
一般在製造的過程中，無論是多麼精密的設備，環境，其品質特性一定都會有變動，絕無法做完全一樣的製品；而引起變動的原因可分為兩種，一種為偶然（機遇）原因，一種為異常（非機遇）原因。
2）管制圖界限之構成：
管制圖是以常分配中之三個標准差為理論依據，中心線為平均值，上、下管制界限以平均數加減三個標准差（±3σ）之值，以判斷製程中是否有問題發生，此即修哈特博士所創之法。
（4） 管制圖種類：
1）依數據性質分類：
A 計量值管制圖：所謂計量值系指管制圖之數據均屬於由量具實際量測而得；如長度、重量、濃度等特性均為連續性者。常用的有：
a 平均數與全距管制圖（X(—)-R Chart）
b 平均數與標准差管制圖（X(—)-σChart）
c 中位數與全距管制圖（X(~)-R Chart）
d 個別值與移動全距管制圖（X-Rm Chart）
e 最大值與最小值管制圖（L-S Chart）
B 計數值管制圖：所謂計數值是指管制圖之數據均屬於單位計算數者而得；如不良數、缺點數等間斷性數據均屬之。常用的有：
a 不良率管制圖（P Chart）
b 不良數管制圖（Pn chart ，又稱np chart或d chart）
c 缺點數管制圖（C chart）
d 單位缺點數管制圖（U chart）
2）計數值與計量值管制圖之應用比較

計量值 計數值
優點 1、甚靈敏，容易調查真因。
2、可及時反應不良，使品質穩定。 1、所須數據可用簡單方法獲得。
2、對整體品質狀況之了解較方便。
缺點 1、抽樣頻度較高、費時麻煩。
2、數據須測定，且再計算，須有訓練之人方可勝任。
1、無法尋得不良之真因。
2、及時性不足，易延誤時機。
（5） 管制圖之繪制：
介紹：計量值管制圖（X-R）常用
1）先行收集100個以上數據，依測定之先後順序排列之。
2）以2~5個數據為一組（一般采4~5個），分成約20-25組。
3）將各組數據記入數據表欄位內。
4）計算各組之平均值X。（取至測定值最小單位下一位數）
5）計算各組之全距R。（最大值-最小值=R）
6）計算總平均X。
X=（X1+X2+X3+…+Xk）/k=ξXi/k（k為組數）
7）計算全距之平均R：
R=（R1+R2+R3+…+Rk）/k=ξRi/k
8）計算管制界限
X管制圖：中心線（CL）=X
管制上限（UCL）=X+A2R
管制下限（LCL）=X-A2R
R管制圖：中心線（CL）=R
管制上限（UCL）=D4R
管制下限（LCL）=D3R
A2，D3，D4之值，隨每組之樣本數不同而有差異，但仍遵循三個標准差之原理，計算而得，今已被整理成常用系數表。
9）繪制中心線及管制界限，並將各點點入圖中。
10）將各數據履歷及特殊原因記入，以備查考、分析、判斷。
（6） 管制點之點繪制要領：
1）各項工程名稱、管制特性、測定單位、設備別、操作（測定）者、樣本大小、材料別、環境變化…等任何變更資料應清楚填入，以便資料之分析整理。
2）計量值變更管制圖（X-R，X-R…等）其X管制圖與R管制圖的管制界限席寬度取法，一般原則以組之樣本數（n）為參考，X管制圖之單位分度約為R管制圖之1/n倍。
（縱軸管制界限寬度約20-30m/m；橫軸各組間隔約2-5mm）
3）中心線（CL）以實線記入，管制界限則記入虛線；各線上須依線別分別記入CL、UCL、LCL、等符號。
4）CL、UCL、LCL之數值位數計算比測定值多兩位數即可。
（各組數據之平均計算數則取比測定值多一位數）
5）點之繪制有[?]、[○]、[△]、[×]…等，最好由廠內統一規定。
6）變管制圖，二個管制圖之繪制間隔最少距20mm以上，可行的話最好距30mm左右。
（7） 管制圖之判讀：
1）管制狀態之判斷（製程於穩定狀態）
A 多數點子集中在中心線附近。
B 少數點子落在管制界限附近。
C 點子之分布與跳動呈隨機狀態，無規則可循。
D 無點子超出管制界限以外。
2）可否延長管制限界限做為後續製程管制用之研判基準：
A 連續25點以上出現在管制界限線內時（機率為93.46%）。
B 連續35點中，出現在管制界限外點子不超出1點時。
C 連續100點中，出現在管制界限外點子不超出2點時。
製程在滿足上述條件時，雖可認為製程在管制狀態而不予變動管制界限，但並非點子超出管制界限外亦可接受；這此超限之點子必有異常原因，故應追究調查原因並予以消除之。
3）檢定判讀原則：
A 應視每一個點子為一個分配，非單純之點。
B 點子之動向代表製程之變化；雖無異常之原因，各點子在界限內仍會有差異存在。
C 異常之一般檢定原則：（如圖所示）
（8） 管制圖使用之注意事項：
1）管制圖使用前，現場作業應予標准化作業完成。
2）管制圖使用前，應先決定管制項目，包括品質特性之選擇與取樣數量之決定。
3）管制界限千萬不可用規格值代替。
4）管制圖種類之遴選應配合管制項目之決定時搭配之。
5）抽樣方法以能取得合理樣組為原則。
6）點子超出界限或有不正常之狀態，必須利用各種措施研究改善或配合統計方法，把異常原因找出，同時加以消除。
7）X-R管制圖里組的大小（n），一般采n=4-5最適合。
8）R管制圖沒下限，系因R值是由同組數據之最大值減最小值而得，因之LCL取負值沒有意義。
9）製程管製做得不好，管制圖形同虛設，要使管制圖發揮效用，應使產品製程能力中之Cp值（製程精密度）大於1以上

② SPC是什麼含義

SPC 即統計過程式控制制。 是利用統計方法對過程中的各個階段進行控制，從而達到改進與保證質量的目的。SPC強調以全過程的預防為主。也是 中國人民武裝警察部隊特種警察學院的簡稱,該學院又叫做武裝特警學院.它是訓練特種兵的學院,同時還是執行任務的機構.

SPC統計過程式控制制 SPC是Statistical Process Control的簡稱統計過程式控制制 利用統計的方法來監控過程的狀態，確定生產過程在管制的狀態下，以降低產品品質的變異 統計過程式控制制（簡稱SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。它認為，當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。 實施SPC的過程一般分為兩大步驟：首先用SPC工具對過程進行分析，如繪制分析用控制圖等；根據分析結果採取必要措施：可能需要消除過程中的系統性因素，也可能需要管理層的介入來減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。第二步則是用控制圖對過程進行監控。

控制圖是SPC中最重要的工具。目前在實際中大量運用的是基於Shewhart原理的傳統控制圖，但控制圖不僅限於此。近年來又逐步發展了一些先進的控制工具，如對小波動進行監控的EWMA和CUSUM控制圖，對小批量多品種生產過程進行控制的比例控制圖和目標控制圖；對多重質量特性進行控制的控制圖。

SPC源於上世紀二十年代，以美國Shewhart博士發明控制圖為標志。自創立以來，即在工業和服務等行業得到推廣應用，自上世紀五十年代以來SPC在日本工業界的大量推廣應用對日本產品質量的崛起起到了至關重要的作用；上世紀八十年代以後，世界許多大公司紛紛在自己內部積極推廣應用SPC，而且對供應商也提出了相應要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生產控制中應用SPC方法的要求。

統計過程式控制制（SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制的。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。

SPC強調全過程監控、全系統參與，並且強調用科學方法（主要是統計技術）來保證全過程的預防。SPC不僅適用於質量控制，更可應用於一切管理過程（如產品設計、市場分析等）。正是它的這種全員參與管理質量的思想，實施SPC可以幫助企業在質量控制上真正作到"事前"預防和控制，SPC可以： · 對過程作出可靠的評估； · 確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力； · 為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生； · 減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作； 有了以上的預防和控制，我們的企業當然是可以： · 降低成本 · 降低不良率，減少返工和浪費 · 提高勞動生產率 · 提供核心競爭力 · 贏得廣泛客戶 · 更好地理解和實施質量體系

實施SPC分為兩個階段，一是分析階段，二是監控階段。在這兩個階段所使用的控制圖分別被稱為分析用控制圖和控制用控制圖。 分析階段的主要目的在於： 一、使過程處於統計穩態； 二、使過程能力足夠。 分析階段首先要進行的工作是生產准備，即把生產過程所需的原料、勞動力、設備、測量系統等按照標准要求進行准備。生產准備完成後就可以進行，注意一定要確保生產是在影響生產的各要素無異常的情況下進行；然後就可以用生產過程收集的數據計算控制界限，作成分析用控制圖、直方圖、或進行過程能力分析，檢驗生產過程是否處於統計穩態、以及過程能力是否足夠。如果任何一個不能滿足，則必須尋找原因，進行改進，並重新准備生產及分析。直到達到了分析階段的兩個目的，則分析階段可以宣告結束，進入SPC監控階段。 監控階段的主要工作是使用控制用控制圖進行監控。此時控制圖的控制界限已經根據分析階段的結果而確定，生產過程的數據及時繪制到控制上，並密切觀察控制圖，控制圖中點的波動情況可以顯示出過程受控或失控，如果發現失控，必須尋找原因並盡快消除其影響。監控可以充分體現出SPC預防控制的作用。 在工廠的實際應用中，對於每個控制項目，都必須經過以上兩個階段，並且在必要時會重復進行這樣從分析到監控的過程。

經過近70年在全世界范圍的實踐，SPC理論已經發展得非常完善，其與計算機技術的結合日益緊密，其在企業內的應用范圍、程度也已經非常廣泛、深入。概括來講，SPC的發展呈現如下特點： （1）.分析功能強大，輔助決策作用明顯 在眾多企業的實踐基礎上發展出繁多的統計方法和分析工具，應用這些方法和工具可根據不同目的、從不同角度對數據進行深入的研究與分析，在這一過程中SPC的輔助決策功能越來越得到強化； （2）.體現全面質量管理思想 隨著全面質量管理思想的普及，SPC在企業產品質量管理上的應用也逐漸從生產製造過程質量控制擴展到產品設計、輔助生產過程、售後服務及產品使用等各個環節的質量控制，強調全過程的預防與控制； （3）.與計算機網路技術緊密結合 現代企業質量管理要求將企業內外更多的因素納入考察監控范圍、企業內部不同部門管理職能同時呈現出分工越來越細與合作越來越緊密兩個特點，這都要求可快速處理不同來源的數據並做到最大程度的資源共享。適應這種需要，SPC與計算機技術尤其是網路技術的結合越來越緊密。

一、spc的基礎知識
1.關於控制、過程、統計 2.特性及其分類 3.統計學基礎
二、spc的基本原理
4.過程的理解與過程式控制制 5.波動及波動的原因 6.局部措施和系統措施
三、統計過程的控制思想
1.正態分布簡介 2.統計控制狀態及兩種錯誤 3.過程式控制制和過程能力 4.過程改進循環
四、控制圖類型
1.控制圖應用說明 2.控制圖的定義和目的 3.控制圖解決問題思路 4.控制圖益處 5.控制圖分類 6.控制圖的選擇
五、建立計算型控制圖的步驟和計算方法
1.均值和極差圖 2.均值和標准差圖 3.中位數和極差圖 4.單值和移動極差圖
六、計數型控制圖與過程能力指數
1.過程能力解釋前提 2.過程能力的計算 3.過程能力指數 4.過程績效指數
七、過程判異准則

SPC是全球范圍內製造業所信賴和採用的質量控制技術。半個多世紀以來，SPC的廣泛應用推動了製造業的發展與繁榮。 新世紀是質量的世紀，質量塑造未來，質量也是競爭的關鍵。在一些行業，應用SPC已經成為企業生存的基本需求。 傳統觀念把檢驗作為質量保證的手段，只能事後判斷，而應用SPC，能夠把握先機，預防不合格品的出現，降低成本，提高企業運行效率。 SPC 強調全過程監控、全系統參與，並且強調用科學方法（主要是統計技術）來保證全過程的預防。SPC不僅適用於質量控制，更可應用於一切管理過程（如產品設計、市場分析等）。正是它的這種全員參與管理質量的思想，實施SPC可以幫助企業在質量控制上真正作到「事前」預防和控制 SPC可以幫助企業： · 對過程作出可靠的評估； · 確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力； · 為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生； · 減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作； 有了以上的預防和控制，我們的企業當然是可以： · 降低成本； · 降低不良率，減少返工和浪費； · 提高勞動生產率； · 更好地理解和實施質量體系。

③ QC新老七大手法分別指的是哪七大手法

一、老QC七大手法包括：

檢查表、層別法（分層法）、排列圖（柏拉圖）、直方圖、魚骨圖（因果圖）、控制圖（管制圖）、散布圖。

二、QC新七大手法指的是：

關系圖法、KJ法、系統圖法、矩陣圖法、矩陣數據分析法、PDPC法、網路圖法。

三、運用途徑圖片：

列舉介紹：

一、檢查表

檢查表是利用統計表對數據進行整理和初步原因分析的一種工具，其格式可多種多樣，這種方法雖然較簡單，但實用有效，主要作為記錄或者點檢所用。

二、數據分層法

數據分層法又稱為層別法就是將性質相同的，在同一條件下收集的數據歸納在一起，以便進行比較分析。因為在實際生產中，影響質量變動的因素很多，如果不把這些因素區別開來，則難以得出變化的規律。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。

三、排列圖

排列圖又稱為柏拉圖、重點分析圖、ABC分析圖，由此圖的發明者19世紀義大利經濟學家柏拉圖（Pareto）的名字而得名。柏拉圖最早用排列圖分析社會財富分布的狀況，他發現當時義大利80%財富集中在20%的人手裡，後來人們發現很多場合都服從這一規律，於是稱之為Pareto定律。

柏拉圖分析的步驟：

（1） 將要處置的事，以狀況（現象）或原因加以層別；

（2） 縱軸雖可以表示件數，但最好以金額表示比較強烈；

（3） 決定搜集資料的期間，自何時至何時，作為柏拉圖資料的依據，期限間盡可能定期；

（4） 各項目依照合半之大小順位左至右排列在橫軸上；

（5） 繪上柱狀圖；

（6） 連接累積曲線。

四、直方圖

在質量管理中，如何預測並監控產品質量狀況?如何對質量波動進行分析?直方圖就是一目瞭然地把這些問題圖表化處理的工具。它通過對收集到的貌似無序的數據進行處理，來反映產品質量的分布情況，判斷和預測產品質量及不合格率。

直方圖又稱質量分布圖，柱狀圖，它是表示資料變化情況的一種主要工具。用直方圖可以解析出資料的規則性，比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態，對於資料分布狀況一目瞭然，便於判斷其總體質量分布情況。

在製作直方圖時，牽涉統計學的概念，首先要對資料進行分組，因此如何合理分組是其中的關鍵問題。按組距相等的原則進行的兩個關鍵數位是分組數和組距。是一種幾何形圖表，它是根據從生產過程中收集來的質量數據分布情況，畫成以組距為底邊、以頻數為高度的一系列連接起來的直方型矩形圖。

五、因果分析圖

因果分析圖是以結果作為特性，以原因作為因素，在它們之間用箭頭聯系表示因果關系。因果分析圖是一種充分發動員工動腦筋，查原因，集思廣益的好辦法，也特別適合於工作小組中實行質量的民主管理。當出現了某種質量問題，未搞清楚原因時，可針對問題發動大家尋找可能的原因，使每個人都暢所欲言，把所有可能的原因都列出來。

所謂因果分析圖，就是將造成某項結果的眾多原因，以系統的方式圖解，即以圖來表達結果（特性）與原因（因素）之間的關系。其形狀像魚骨，又稱魚骨圖。

某項結果之形成，必定有原因，應設法利用圖解法找出其因。首先提出了這個概念的是日本品管權威石川馨博士，所以特性原因圖又稱[石川圖]。因果分析圖，可使用在一般管理及工作改善的各種階段，特別是樹立意識的初期，易於使問題的原因明朗化，從而設計步驟解決問題。

六、散布圖

散布圖又叫相關圖，它是將兩個可能相關的變數數據用點畫在坐標圖上，用來表示一組成對的數據之間是否有相關性。這種成對的數據或許是特性一原因，特性一特性，原因一原因的關系。通過對其觀察分析，來判斷兩個變數之間的相關關系。

這種問題在實際生產中也是常見的，例如熱處理時淬火溫度與工件硬度之間的關系，某種元素在材料中的含量與材料強度的關系等。這種關系雖然存在，但又難以用精確的公式或函數關系表示，在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變數x 和 y,x 表示某一種影響因素，y 表示某一質量特徵值，通過實驗或收集到的x 和 y 的數據，可以在坐標圖上用點表示出來，根據點的分布特點，就可以判斷 x和 y 的相關情況。

在我們的生活及工作中，許多現象和原因，有些呈規則的關聯，有些呈不規則形有關聯。我們要了解它，就可藉助散布圖統計手法來判斷它們之間的相關關系。

七、控制圖

控制圖又稱為管制圖。由美國的貝爾電話實驗所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，管制圖使用後，就一直成為科學管理的一個重要工具，特別在質量管理方面成了一個不可或缺的管理工具。

它是一種有控制界限的圖，用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的信息，從而判斷生產過程是否處於受控狀態。控制圖按其用途可分為兩類，一類是供分析用的控制圖，用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況，看工序是否處於穩定受控狀；再一類是供管理用的控制圖，主要用於發現生產過程是否出現了異常情況，以預防產生不合格品。

④ 分析用控制圖之後，怎麼判斷系統是否達到統計受控狀態

SPC表格怎麼做？不是不想正確回答你，是你問得太籠統？建議先了解一下SPC； SPC即統計過程式控制制。 是利用統計方法對過程中的各個階段進行控制，從而達到改進與保證質量的目的。SPC強調以全過程的預防為主。 SPC統計過程式控制制 SPC是Statistical Process Control的簡稱統計過程式控制制 利用統計的方法來監控過程的狀態，確定生產過程在管制的狀態下，以降低產品品質的變異 統計過程式控制制（簡稱SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。它認為，當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。 實施SPC的過程一般分為兩大步驟：首先用SPC工具對過程進行分析，如繪制分析用控制圖等；根據分析結果採取必要措施：可能需要消除過程中的系統性因素，也可能需要管理層的介入來減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。第二步則是用控制圖對過程進行監控。 控制圖是SPC中最重要的工具。目前在實際中大量運用的是基於Shewhart原理的傳統控制圖，但控制圖不僅限於此。近年來又逐步發展了一些先進的控制工具，如對小波動進行監控的EWMA和CUSUM控制圖，對小批量多品種生產過程進行控制的比例控制圖和目標控制圖；對多重質量特性進行控制的控制圖。 SPC源於上世紀二十年代，以美國Shewhart博士發明控制圖為標志。自創立以來，即在工業和服務等行業得到推廣應用，自上世紀五十年代以來SPC在日本工業界的大量推廣應用對日本產品質量的崛起起到了至關重要的作用；上世紀八十年代以後，世界許多大公司紛紛在自己內部積極推廣應用SPC，而且對供應商也提出了相應要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生產控制中應用SPC方法的要求。 編輯本段SPC技術原理 統計過程式控制制（SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制的。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。 編輯本段SPC可以為企業帶來的好處 SPC強調全過程監控、全系統參與，並且強調用科學方法（主要是統計技術）來保證全過程的預防。SPC不僅適用於質量控制，更可應用於一切管理過程（如產品設計、市場分析等）。正是它的這種全員參與管理質量的思想，實施SPC可以幫助企業在質量控制上真正作到"事前"預防和控制，SPC可以： · 對過程作出可靠的評估； · 確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力； · 為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生； · 減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作； 有了以上的預防和控制，我們的企業當然是可以： · 降低成本 · 降低不良率，減少返工和浪費 · 提高勞動生產率 · 提供核心競爭力 · 贏得廣泛客戶 · 更好地理解和實施質量體系 編輯本段實施SPC的兩個階段 實施SPC分為兩個階段，一是分析階段，二是監控階段。在這兩個階段所使用的控制圖分別被稱為分析用控制圖和控制用控制圖。 分析階段的主要目的在於： 一、使過程處於統計穩態； 二、使過程能力足夠。 分析階段首先要進行的工作是生產准備，即把生產過程所需的原料、勞動力、設備、測量系統等按照標准要求進行准備。生產准備完成後就可以進行，注意一定要確保生產是在影響生產的各要素無異常的情況下進行；然後就可以用生產過程收集的數據計算控制界限，作成分析用控制圖、直方圖、或進行過程能力分析，檢驗生產過程是否處於統計穩態、以及過程能力是否足夠。如果任何一個不能滿足，則必須尋找原因，進行改進，並重新准備生產及分析。直到達到了分析階段的兩個目的，則分析階段可以宣告結束，進入SPC監控階段。 監控階段的主要工作是使用控制用控制圖進行監控。此時控制圖的控制界限已經根據分析階段的結果而確定，生產過程的數據及時繪制到控制上，並密切觀察控制圖，控制圖中點的波動情況可以顯示出過程受控或失控，如果發現失控，必須尋找原因並盡快消除其影響。監控可以充分體現出SPC預防控制的作用。 在工廠的實際應用中，對於每個控制項目，都必須經過以上兩個階段，並且在必要時會重復進行這樣從分析到監控的過程。 編輯本段SPC的最新發展 經過近70年在全世界范圍的實踐，SPC理論已經發展得非常完善，其與計算機技術的結合日益緊密，其在企業內的應用范圍、程度也已經非常廣泛、深入。概括來講，SPC的發展呈現如下特點： （1）.分析功能強大，輔助決策作用明顯 在眾多企業的實踐基礎上發展出繁多的統計方法和分析工具，應用這些方法和工具可根據不同目的、從不同角度對數據進行深入的研究與分析，在這一過程中SPC的輔助決策功能越來越得到強化； （2）.體現全面質量管理思想 隨著全面質量管理思想的普及，SPC在企業產品質量管理上的應用也逐漸從生產製造過程質量控制擴展到產品設計、輔助生產過程、售後服務及產品使用等各個環節的質量控制，強調全過程的預防與控制； （3）.與計算機網路技術緊密結合 現代企業質量管理要求將企業內外更多的因素納入考察監控范圍、企業內部不同部門管理職能同時呈現出分工越來越細與合作越來越緊密兩個特點，這都要求可快速處理不同來源的數據並做到最大程度的資源共享。適應這種需要，SPC與計算機技術尤其是網路技術的結合越來越緊密。 編輯本段SPC生產統計過程式控制制 一、spc的基礎知識 1.關於控制、過程、統計 2.特性及其分類 3.統計學基礎 二、spc的基本原理 4.過程的理解與過程式控制制 5.波動及波動的原因 6.局部措施和系統措施 三、統計過程的控制思想 1.正態分布簡介 2.統計控制狀態及兩種錯誤 3.過程式控制制和過程能力 4.過程改進循環 四、控制圖類型 1.控制圖應用說明 2.控制圖的定義和目的 3.控制圖解決問題思路 4.控制圖益處 5.控制圖分類 6.控制圖的選擇 五、建立計算型控制圖的步驟和計算方法 1.均值和極差圖 2.均值和標准差圖 3.中位數和極差圖 4.單值和移動極差圖 六、計數型控制圖與過程能力指數 1.過程能力解釋前提 2.過程能力的計算 3.過程能力指數 4.過程績效指數 七、過程判異准則 以下是常用的八項判異准則： 1、一點落在A區以外； 2、連續9點落在中心線同一側； 3、連續6點遞增或遞減； 4、連續14點相鄰點上下交替； 5、連續3點有2點落在中心線同一側的B區以外； 6、連續5點中有4點落在中心線同一側的C區以外； 7、連續15點在C區中心線上下； 8、連續8點在中心線同側無一點在C區內。 編輯本段SPC統計過程式控制制 1、前言─SPC的由來、發展和基本要求 2、識別關鍵控制點 3、數據變異的衡量和分析· 直方圖 4、數據的動態變異· 控制圖 4.1、隨機波動與異常波動 4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制圖》(Control Chart)要點 4.3、常規控制圖的類型和實例 s 控制圖的結構和概念解釋 s 控制圖類型和用途 1) X平均與極差圖(均值—極差控制圖、均值—標准差控制圖、中位數—極差控制圖、單值—移動極差控制圖) s 結構和應用流程 s 舉例 2) I和MR控制圖 s 結構和應用流程 s 舉例 3) 離散U、C、P、NP控制圖 s 結構和應用流程 s 舉例 s 如何收集數據 s 采樣及數據收集 s 設定和維持控制界限 4.4、控制圖制訂和使用中的若干實際問題 4.5、現代控制圖技術案例 5、過程能力與過程性能(Process Capability / Performance)分析以及相應的指數CPK、PPK的應用 6、過程能力/性能的保證和提高---查找原因採取糾正/預防措施的邏輯推理工具 s 5M1E要素 s 分層法與排列圖 s 用於因果關系和邏輯關系分析的非數字資料方法工具: 因果圖、系統圖與「5Why分析表」、關聯圖、故障樹分析(FTA)、過程決策程序圖(PDPC)法 7、如何實現有效的SPC現場控制 s 受控的標准 s 流程失控的表現 s 失控的現場應對 s 練習製作控制圖進行失控分析 s SPC實施中現場「看得見管理」應用的直觀顯示圖表 8、SPC的效果評估的方法 s 顯著性檢驗 s 統計抽樣檢驗 9、回歸分析 s 一元線性回歸分析 s 曲線回歸 s 雙列相關分析 10、方差分析 s 方差分析的基本概念及其應用 s 方差分析在MSA(測量系統分析)中的應用 s 多重比較:q檢驗 11、試驗設計(Design of Experiment, DOE) --介紹正交試驗設計 12、SPC項目的開展(SPC在QCC/QIT、6Sigma項目活動中的應用) 編輯本段如何創建SPC系統 1、關鍵流程的確定 2、穩定工藝過程 3、過程能力的測定和分析 4、確定控制標准 5、選擇和建立控制圖 6、制定反饋行動計劃 7、MSA測量系統分析 8、SPC應用的有效性評估 9、SPC應用的團隊活動 10、案例分析及實施疑難探討 編輯本段SPC的有效實施 一、原因分析 目前我們國內許多企業也開始逐步認識和推廣SPC，但並沒有達到預期的效果，為什麼呢？究其原因，主要可以分為以下幾點： 1、企業對SPC缺乏足夠的全面了解 2、企業對實施SPC的前期准備工作重視不夠 3、未能有效地總結和借鑒其他企業的經驗 二、改進對策 針對以上原因，要保證SPC實施成功，企業應重視如下幾方面的工作： 1、公司領導的重視 2、工程技術人員的認識和重視 3、對全員加強質量意識的培訓 4、重視數據的收集和異常數據的處理 5、實施PDCA循環，達到持續改進 編輯本段企業為什麼要實施SPC SPC是全球范圍內製造業所信賴和採用的質量控制技術。半個多世紀以來，SPC的廣泛應用推動了製造業的發展與繁榮。 新世紀是質量的世紀，質量塑造未來，質量也是競爭的關鍵。在一些行業，應用SPC已經成為企業生存的基本需求。 傳統觀念把檢驗作為質量保證的手段，只能事後判斷，而應用SPC，能夠把握先機，預防不合格品的出現，降低成本，提高企業運行效率。 SPC 強調全過程監控、全系統參與，並且強調用科學方法（主要是統計技術）來保證全過程的預防。SPC不僅適用於質量控制，更可應用於一切管理過程（如產品設計、市場分析等）。正是它的這種全員參與管理質量的思想，實施SPC可以幫助企業在質量控制上真正作到「事前」預防和控制 SPC可以幫助企業： · 對過程作出可靠的評估； · 確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力； · 為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生； · 減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作； 有了以上的預防和控制，我們的企業當然是可以： · 降低成本； · 降低不良率，減少返工和浪費； · 提高勞動生產率； · 更好地理解和實施質量體系。

⑤ 品管QC七大手法圖怎麼畫

其實很簡單，任何的手法都是以查檢表為基礎，也就是要獲得第一手資料才可以著手進行柏拉圖等一些圖表的製作，

品管七大手法是常用的統計管理方法，又稱為初級統計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、相關圖、排列圖、統計分析表、數據分層法、散布圖等所謂的QC七工具。運用這些工具，可以從經常變化的生產過程中，系統地收集與產品質量有關的各種數據，並用統計方法對數據進行整理，加工和分析，進而畫出各種

圖表，計算某些數據指標，從中找出質量變化的規律，實現對質量的控制。日本著名的質量管理專家石川馨曾說過，企業內95%的質量管理問題，可通過企業上上下下全體人員活用這QC七工具而得到解決。全面質量管理的推行，也離不開企業各級、各部門人員對這些工具的掌握與靈活應用。

1、 統計分析表

統計分析表是利用統計表對數據進行整理和初步分析原因的一種工具，其格式可多種多樣，這種方法雖然較單，但實用有效。

2、 數據分層法

數據分層法就是性質相同的，在同一條件下收集的數據歸納在一起，以便進行比較分析。因為在實際生產中，影響質量變動的因素很多如果不把這些困素區別開來，難以得出變化的規律。數據分層可根據實際情況按多種方式進行。例如，按不同時間，不同班次進行分層，按使用設備的種類進行分層，按原材料的進料時間，原材料成分進行分層，按檢查手段，使用條件進行分層，按不同缺陷項目進行分層，等等。數據分層法經常與上述的統計分析表結合使用。

數據分層法的應用，主要是一種系統概念，即在於要想把相當復雜的資料進行處理，就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的加以分門別類的歸納及統計。

科學管理強調的是以管理的技法來彌補以往靠經驗靠視覺判斷的管理的不足。而此管理技法，除了建立正確的理念外，更需要有數據的運用，才有辦法進行工作解析及採取正確的措施。

如何建立原始的數據及將這些數據依據所需要的目的進行集計，也是諸多品管手法的最基礎工作。
舉個例子：我國航空市場近幾年隨著開放而競爭日趨激烈，航空公司為了爭取市場除了加強各種措施外，也在服務品質方面下功夫。我們也可以經常在航機上看到客戶滿意度的調查。此調查是通過調查表來進行的。調查表的設計通常分為地面的服務品質及航機上的服務品質。地面又分為訂票，候機；航機又分為空服態度，餐飲，衛生等。透過這些調查，將這些數據予以集計，就可得到從何處加強服務品質了。

3、排列圖（柏拉圖）

排列圖又稱為柏拉圖，由此圖的發明者19世紀義大利經濟學家柏拉圖（Pareto）的名字而得名。柏拉圖最早用排列圖分析社會財富分布的狀況，他發現當時義大利80%財富集中在20%的人手裡，後來人們發現很多場合都服從這一規律，於是稱之為Pareto定律。後來美國質量管理專家朱蘭博士運用柏拉圖的統計圖加以延伸將其用於質量管理。排列圖是分析和尋找影響質量主原因素的一種工具，其形式用雙直角坐標圖，左邊縱坐標表示頻數（如件數 金額等），右邊縱坐標表示頻率（如百分比表示）。分折線表示累積頻率，橫坐標表示影響質量的各項因素，按影響程度的大小（即出現頻數多少）從左向右排列。通過對排列圖的觀察分析可抓住影響質量的主原因素。這種方法實際上不僅在質量管理中，在其他許多管理工作中，例如在庫存管理中，都有是十分有用的。

在質量管理過程中，要解決的問題很多，但往往不知從哪裡著手，但事實上大部分的問題，只要能找出幾個影響較大的原因，並加以處置及控制，就可解決問題的80%以上。柏拉圖是根據歸集的數據，以不良原因，不良狀況發生的現象，有系統地加以項目別（層別）分類，計算出各項目別所產生的數據（如不良率，損失金額）及所佔的比例，再依照大小順序排列，再加上累積值的圖形。

在工廠或辦公室里，把低效率，缺損，製品不良等損失按其原因別或現象別，也可換算成損失金額的80%以上的項目加以追究處理，這就是所謂的柏拉圖分析。

柏拉圖的使用要以層別法的項目別（現象別）為前提，依經順位調整過後的統計表才能畫製成柏拉圖。
柏拉圖分析的步驟；
（1） 將要處置的事，以狀況（現象）或原因加以層別。
（2） 縱軸雖可以表示件數，但最好以金額表示比較強烈。
（3） 決定搜集資料的期間，自何時至何時，作為柏拉圖資料的依據，期限間盡可能定期。
（4） 各項目依照合半之大小順位左至右排列在橫軸上。
（5） 繪上柱狀圖。
（6） 連接累積曲線。

柏拉圖法（重點管製法），提供了我們在沒法面面俱到的狀況下，去抓重要的事情，關鍵的事情，而這些重要的事情又不是靠直覺判斷得來的，而是有數據依據的，並用圖形來加強表示。也就是層別法提供了統計的基礎，柏拉圖法則可幫助我們抓住關鍵性的事情。

4、因果分析圖

因果分析圖是以結果作為特性，以原因作為因素，在它們之間用箭頭聯系表示因果關系。因果分析圖是一種充分發動員工動腦筋，查原因，集思廣益的好辦法，也特別適合於工作小組中實行質量的民主管理。當出現了某種質量問題，未搞清楚原因時，可針對問題發動大家尋找可能的原因，使每個人都暢所欲言，把所有可能的原因都列出來。

所謂因果分析圖，就是將造成某項結果的眾多原因，以系統的方式圖解，即以圖來表達結果（特性）與原因（因素）之間的關系。其形狀像魚骨，又稱魚骨圖。

某項結果之形成，必定有原因，應設法利用圖解法找出其因。首先提出了這個概念的是日本品管權威石川馨博士，所以特性原因圖又稱[石川圖]。因果分析圖，可使用在一般管理及工作改善的各種階段，特別是樹立意識的初期，易於使問題的原因明朗化，從而設計步驟解決問題。
（1） 果分析圖使用步驟
步驟1：集合有關人員。
召集與此問題相關的，有經驗的人員，人數最好4-10人。
步驟2：掛一張大白紙，准備2-3支色筆。
步驟3：由集合的人員就影響問題的原因發言，發言內容記入圖上，中途不可批評或質問。（腦力激盪 法）
步驟4：時間大約1個小時，搜集20-30個原因則可結束。
步驟5：就所搜集的原因，何者影響最大，再由大輪流發言，經大家磋商後，認為影響較大予圈上紅色 圈。
步驟6：與步驟5一樣，針對已圈上一個紅圈的，若認為最重要的可以再圈上兩圈，三圈。
步驟7：重新畫一張原因圖，未上圈的予於去除，圈數愈多的列為最優先處理。

因果分析圖提供的是抓取重要原因的工具，所以參加的人員應包含對此項工作具有經驗者，才易秦效。

（2）因果分析圖與柏拉圖之使用

建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表。建立柏拉圖之目的，在於掌握影響全局較大的重要少數項目。再利用特性原因圖針對這些項目形成的原因逐予於探討，並採取改善對策。所以因果分析圖可以單獨使用，也可連接柏拉圖使用。

（3） 因果分析圖再分析

要對問題形成的原因追根究底，才能從根本上解決問題。形成問題之主要原因找出來以後，再以實驗設計的方法進行實驗分析，擬具體實驗方法，找出最佳工作方法，問題也許能得以徹底解決，這是解決問題，更是預防問題。

任何一個人，任何一個企業均有它追求的目標，但在追求目標的過程中，總會有許許多多有形與無形的障礙，而這些障礙是什麼，這些障礙何於形成，這些障礙如何破解等問題，就是原因分析圖法主要的概念。
一個管理人員，在他的管理工作范圍內所追求的目標，假如加以具體的歸納，我們可得知從項目來說不是很多。然而就每個追求的項目來說，都有會有影響其達成目的的主要原因及次要原因，這些原因就是阻礙你達成工作的變數。

如何將追求的項目一一地羅列出來，並將影響每個項目達成的主要原因及次要原因也整理出來，並使用因果分析圖來表示，並針對這些原因有計劃地加以強化，將會使你的管理工作更加得心應手。

同樣地，有了這些原因分析圖，即使發生問題，在解析問題的過程中，也能更快速，更可靠。

5、直方圖

直方圖又稱柱狀圖，它是表示數據變化情況的一種主要工具。用直方圖可以將雜亂無章的資料，解析出規則性，比較直觀地看出產品質量特性的分布狀態，對於資料中心值或分布狀況一目瞭然，便於判斷其總體質量分布情況。在製作直方圖時，牽涉到一些統計學的概念，首先要對數據進行分組，因此如何合理分組是其中的關鍵問題。分組通常是按組距相等的原則進行的兩個關鍵數字是分組數和組距。

6、散布圖

散布圖又叫相關圖，它是將兩個可能相關的變數數據用點畫在坐標圖上，用來表示一組成對的數據之間是否有相關性。這種成對的數據或許是特性一原因，特性一特性，原因一原因的關系。通過對其觀察分析，來判斷兩個變數之間的相關關系。這種問題在實際生產中也是常見的，例如熱處理時淬火溫度與工件硬度之間的關系，某種元素在材料中的含量與材料強度的關系等。這種關系雖然存在，但又難以用精確的公式或函數關系表示，在這種情況下用相關圖來分析就是很方便的。假定有一對變數x 和 y,x 表示某一種影響因素，y 表示某一質量特徵值，通過實驗或收集到的x 和 y 的數據，可以在坐標圖上用點表示出來，根據點的分布特點，就可以判斷 x和 y 的相關情況。

在我們的生活及工作中，許多現象和原因，有些呈規則的關連，有些呈不規則形有關連。我們要了解它，就可藉助散布圖統計手法來判斷它們之間的相關關系。

7、控制圖

控制圖又稱為管制圖。由美國的貝爾電話實驗所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出管制圖使用後，管制圖就一直成為科學管理的一個重要工具，特別在質量管理方面成了一個不可或缺的管理工具。它是一種有控制界限的圖，用來區分引起質量波動的原因是偶然的還是系統的，可以提供系統原因存在的信息，從而判斷生產過程是否處於受控狀態。控制圖按其用途可分為兩類，一類是供分析用的控制圖，用控制圖分析生產過程中有關質量特性值的變化情況，看工序是否處於穩定受控狀；再一類是供管理用的控制圖，主要用於發現生產過程是否出現了異常情況，以預防產生不合格品。

統計管理方法是進行質量控制的有效工具，但在應用中必須注意以下幾個問題，否則的話就得不到應有的效果。這些問題主要是：1 ）數據有誤。數據有誤可能是兩種原因造成的，一是人為的使用有誤數據，二是由於未真正掌握統計方法；2 ）數據的採集方法不正確。如果抽樣方法本身有誤則其後的分析方法再正確也是無用的；3） 數據的記錄，抄寫有誤；4 ）異常值的處理。通常在生產過程取得的數據中總是含有一些異常值的，它們會導致分析結果有誤。

以上概要介紹了七種常用初級統計質量管理七大手法即所謂的「QC七工具」，這些方法集中體現了質量管理的「以事實和數據為基礎進行判斷和管理」的特點。最後還需指出的是，這些方法看起來都比較簡單，但能夠在實際工作中正確靈活地應用並不是一件簡單的事。

⑥ SPC管理 是什麼

SPC是Statistical Process Control的簡稱統計過程式控制制 利用統計的方法來監控過程的狀態，確定生產過程在管制的狀態下，以降低產品品質的變異 統計過程式控制制（簡稱SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。它認為，當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。 實施SPC的過程一般分為兩大步驟：首先用SPC工具對過程進行分析，如繪制分析用控制圖等；根據分析結果採取必要措施：可能需要消除過程中的系統性因素，也可能需要管理層的介入來減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。第二步則是用控制圖對過程進行監控。 控制圖是SPC中最重要的工具。目前在實際中大量運用的是基於Shewhart原理的傳統控制圖，但控制圖不僅限於此。近年來又逐步發展了一些先進的控制工具，如對小波動進行監控的EWMA和CUSUM控制圖，對小批量多品種生產過程進行控制的比例控制圖和目標控制圖；對多重質量特性進行控制的控制圖。 SPC源於上世紀二十年代，以美國Shewhart博士發明控制圖為標志。自創立以來，即在工業和服務等行業得到推廣應用，自上世紀五十年代以來SPC在日本工業界的大量推廣應用對日本產品質量的崛起起到了至關重要的作用；上世紀八十年代以後，世界許多大公司紛紛在自己內部積極推廣應用SPC，而且對供應商也提出了相應要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生產控制中應用SPC方法的要求。

⑦ ITU是什麼含義

ITU的歷史可以追溯到1865年。為了順利實現國際電報通信，1865年5月17日，法、德、俄、意、奧等個歐洲國家的代表在巴黎簽訂了《國際電報公約》，國際電報聯盟（International Telegraph Union ，ITU）也宣告成立。 隨著電話與無線電的應用與發展，ITU的職權不斷擴大。1906年，德、英、法、美、日等27個國家的代表在柏林簽訂了《國際無線電報公約》。1932年，70多個國家的代表在西班牙馬德里召開會議，將《國際電報公約》與《國際無線電報公約》合並， 制定《國際電信公約》，並決定自1934年1月1日起正式改稱為「國際電信聯盟」（International Telecommunication Union）。 經聯合國同意，1947年10月15日國際電信聯盟成為聯合國的一個專門機構，其總部由瑞士伯爾尼遷至到日內瓦。
經過100多年的變遷，1992年12月，為適應不斷變化的國際電信環境，保證ITU在世界電信標准領域的地位，ITU決定對其體制、機構和職能進行改革。改革後的ITU最高權利機構仍是全權代表大會。全權代表大會下設理事會、電信標准部、無線電通信部和電信發展部門。理事會下設秘書處，設正、副秘書長。電信標准部、無線電通信部和電信發展部承擔著實質性標准制訂工作，各設1位主任。聯合國的任何一個主權國家都可以成為ITU的成員。成員國的政府（多數情況下是其電信管理部門的代表機構）在ITU中的地位是平等的，都要承擔特別的義務，同時也享有特別的權利（投票權）。其他的組織機構，如網路與服務供應商、製造商，科技協會和其他的國際性和區域性組織，經過批准可以參加ITU的某些活動（如制訂電信標准）。國際電聯現有會員、准會員150多個國家和地區。ITU使用中、法、英、西、俄五種正式語言，出版電聯正式文件用這五種文字。工作語言為英、法、西三種。
1993年3月1日在芬蘭首都赫爾辛基舉行的國際電聯的第一屆世界電信標准大會（WTSC-93）上，對電聯原有的三個機構CCITT、CCIR和IFRB進行了改組，取而代之的是電信標准化部門（ITU-T）、無線通信部門（ITU-R）和電信發展部門（ITU-D）。秘書長是ITU的法定代表人（目前由Yoshio Utsumi擔任），但ITU不同的活動由3個部門分擔，行政權利由各個部門的負責人分享。
ITU的宗旨，按其「基本法」，可定義如下：1、保持和發展國際合作，促進各種電信業務的研發和合理使用；2、促使電信設施的更新和最有效的利用，提高電信服務的效率，增加利用率和盡可能達到大眾化、普遍化；3、協調各國工作，達到共同目的，這些工作可分為電信標准化、無線電通信規范和電信發展3個部分，每個部分的常設職能部門是「局」，其中包括電信標准局（TSB）、無線通信局（RB）和電信發展局（BDT）。
ITU每年召開1次理事會（目前有46個成員）；每4年召開1次全權代表大會、世界電信標准大會和世界電信發展大會；每2年召開1次世界無線電通信大會。
電信標准化部門（TSS，或稱ITU-T）
電信標准化部門（TSS）由原來的CCITT和CCIR從事標准化工作的部門合並而成。其主要職責是完成電聯有關電信標准方面的目標，即研究電信技術、操作和資費等問題，出版建議書，目的是在世界范圍內實現電信標准化，包括在公共電信網上無線電系統互連和為實現互連所應具備的性能。還包括原CCITT和CCIR從事的標准工作。
ITU-T的標准化工作
無論是以前的CCITT，還是現在的ITU-T，其標准化工作都是由很多研究小組（SG）來完成的。每個SG都負責電信的一個領域（傳輸、交換、話音和非話音網等）。除此之外，其他的一些國際組織、科技協會和公司等也可以派專家來參加標准化工作。
每個SG的成員最多可能有400多人。很顯然這樣一個過於龐大的團體要進行復雜、經常又是十分細致的標准制定工作比較困難，於是SG又分成許多工作組（WP），WP可以再細分成專家組，甚至可以分得再細。
各個SG制定自己領域內的標准。在1988年以前，這些標準的草案必須提交給4年1次的代表大會，獲一致通過才能正式成為標准。在1993年3月的ITU會議上，決定採用「加速程序批准新建議和修改建議」的方案。按照這種新的方法，標準的草案只要在SG會議上被通過，便可用函信的方法徵求其他代表的意見，如果80%的回函是贊成的，則這項標准就算獲得最後通過，而且不再發行成套的建議書，只採用小冊子形式，及時出版新的和修改的建議書。這樣就大大縮短了標準的制定周期，提高了效率。
ITU-T制定的標准被稱為「建議書」，意思是非強制性的、自願的協議。因為它保證了各國電信網的互聯和運轉，所以越來越廣泛地被全世界各國所採用。
無線電通信部門（RS，或稱ITU-R）
無線電通信部門研究無線通信技術和操作，出版建議書，還行使世界無線電行政大會（WARC），CCIR和頻率登記委員會的職能，包括：
1.無線電頻譜在陸地和空間無線電通信中的應用；
2.無線電通信系統的特性和性能；
3.無線電台站的操作；
4.遇險和安全方面的無線電通信。
電信發展部門（TDS，或稱ITU-D）
電信發展部門由原來的電信發展局（BDT）和電信發展中心（CDT）合並而成。其職責是鼓勵發展中國家參與電聯的研究工作，組織召開技術研討會，使發展中國家了解電聯的工作，盡快應用電聯的研究成果；鼓勵國際合作，向發展中國家提供技術援助，在發展中國家建設和完善通信網。電信發展部門(ITU-D)主要由三個部分組成：即世界電信發展大會和區域性的發展大會、電信發展研究組、電信發展局。 電信發展局負責ITU-D的組織和協調工作；電信發展研究組主要研究發展中國家普遍感興趣的具體電信問題；而世界電信發展大會在ITU-D中是最具權威性的機構，每隔4年舉行一次。
在國際標准化組織中，提出標准建議稿的立項方式和立項定位大體分為以下五種情況：
1． 提案被採納，作某一重要標準的修訂的一部分，或幾段；
2． 提案被採納，作某一重要標準的更正；
3． 提案被採納，作某一重要標準的修訂的一部分，與其它幾個部分共同組成一個重要國際標准；
4． 提案被採納，作某一重要標準的補充；
5． 提案被採納，作某一個獨立的重要標准，如X.85、X.86。
國際標準的影響非常大，一般一項國際眾提出文稿到批准為標准至少需要兩年，往後的3-5年需要對它進行不斷的維護和完善。被批准為國際標准需要得到189個國家和600多個工業組織及眾多廠商的認可。所以國際標准制訂是涉及到重大創新、知識產權、市場、開發的綜合能力的體現。
目前電信標准部門（ITU-T）設有14個研究組，分別從事以下研究：
* 網路和業務運營;
* 電信經濟和政策在內的資費和結算原則；
* 電信管理網和網路維護；
* 對電磁環境影響的保護；
* 外部設備、數據網和開放系統通信；
* 遠程通信處理系統的特性；
* 電視和聲音傳輸；
* 電信系統的語言和一般軟體問題；
* 信令要求和規約；
* 網路和終端的端對端傳輸特性；
* 網路總體反面；
* 傳送網路；
* 系統和設備；
* 多媒體業務和系統等方面的研究；
無線電通信部門（ITU-R）從事以下研究：
* 頻譜管理與頻譜監測（SG1）；
* 無線電波傳播（SG3）；
* 衛星業務（SG4）；
* 地面業務（SG5）；
* 廣播業務（SG6）；
* 科學業務（SG7）；
電信發展部門發展1998年國際電信聯盟全權大會再次就其改革與發展展開討論，並決定採取一系列措施，廣泛聽取意見，成立專門的工作組進行研究。
ITU成員有各國電信主管部門組成，同時也歡迎那些主管部門批准並經ITU認可的私營電信機構、工業和科學組織、金融機構、開發機構和從事電信的實體參與國際電信聯盟的活動。
ITU每年召開一次理事會，每四年召開一次全權代表大會、世界電信標准大會和世界電信發展大會，每兩年召開一次世界無線電通信大會。
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無錫一中信息技術協會
information technology union（ITU）

⑧ 控制系統的發展經歷了幾個階段各有什麼特點

20世紀，人類跨入了以「加工機械化、經營規模化、資本壟斷化」為特徵的工業化時代。在過去的整整一個世紀中，質量管理的發展，大致經歷了三個階段：

質量檢驗階段

20世紀初，人們對質量管理的理解還只限於質量的檢驗。質量檢驗所使用的手段是各種的檢測設備和儀表，方式是嚴格把關，進行百分之百的檢驗。其間，美國出現了以泰羅為代表的「科學管理運動」。「科學管理」提出了在人員中進行科學分工的要求，並將計劃職能與執行職能分開，中間在加一個檢驗環節，以便監督、檢查對計劃、設計、產品標准等項目的貫徹執行。這就是說，計劃設計、生產操作、檢查監督各有專人負責，從而產生了一支專職檢查隊伍，構成了一個專職的檢查部門，這樣，質量檢驗機構就被獨立出來了。起初，人們非常強調工長在保證質量方面的作用，將質量管理的責任由操作者轉移到工長，故被人稱為「工長的質量管理」。

後來，這一職能又由工長轉移到專職檢驗人員，由專職檢驗部門實施質量檢驗。稱為「檢驗員的質量管理」。

質量檢驗是在成品中挑出廢品，以保證出廠產品質量。但這種事後檢驗把關，無法在生產過程中起到預防、控制的作用。廢品已成事實，很難補救。且百分之百的檢驗，增加檢驗費用。生產規模進一步擴大，在大批量生產的情況下，其弊端就突顯出來。一些著名統計學家和質量管理專家就注意到質量檢驗的問題，嘗試運用數理統計學的原理來解決，使質量檢驗既經濟又准確，1924年，美國的休哈特提出了控制和預防缺陷的概念，並成功地創造了「控制圖」，把數理統計方法引入到質量管理中，使質量管理推進到新階段。1929年道奇(H.F.Dodge)和羅米克(H.G.Romig)發表了《挑選型抽樣檢查法》論文。

統計質量控制階段

這一階段的特徵是數理統計方法與質量管理的結合。

第一次世界大戰後期，為了在短時期內解決美國300萬參戰士兵的軍裝規格是服從正態分布的。因此他建議將軍裝按十種規格的不同尺寸加工不同的數量。美國國防部採納了他的建議，結果，製成的軍裝基本符合士兵體裁的要求。

後來他又將數理統計的原理運用到質量管理中來，並發明了控制圖。他認為質量管理不僅要搞事後檢驗，而且在發現有廢品生產的先兆時就進行分析改進，從而預防廢品的產生。控制圖就是運用數理統計原理進行這種預防的工具。因此，控制圖的出現，是質量管理從單純事後檢驗轉入檢驗加預防的標志，也是形成一門獨立學科的開始。第一本正式出版的質量管理科學專著就是1931年休哈特的《工業產品質量經濟控制》。

在休哈特創造控制圖以後，他的同事在1929年發表了《抽樣檢查方法》。他們都是最早將數理統計方法引入質量管理的，為質量管理科學做出了貢獻。然而，休哈特等人的創見，除了他們所在的貝爾系統以外，只有少數美國企業開始採用。特別是由於資本主義的工業生產受到了二十年代開始的經濟危機的嚴重影響，先進的質量管理思想和方法沒有能夠廣泛推廣。第二次世界大戰開始以後，統計質量管理才得到了廣泛應用。這是由於戰爭的需要，美國軍工生產急劇發展，盡管大量增加的檢驗人員，產品積壓待檢的情況日趨嚴重，有時又不得不進行無科學根據的檢查，結果不僅廢品損失驚人，而且在戰場上經常發生武器彈葯的質量事故，比如炮彈炸膛事件等等，對士氣產生極壞的影響。在這種情況下，美國軍政部門隨即組織一批專家和工程技術人員，於1941～1942年間先後制訂並公布了 Z1.1《質量管理指南》、Z1.2《數據分析用控制圖》、Z1.3《生產過程中質量管理控制圖法》，強制生產武器彈葯的廠商推行，並收到了顯著效果。從此，統計質量管理的方法才得到很多廠商的應用，統計質量管理的效果也得到了廣泛的承認。
二次世界大戰結束後，美國許多企業擴大了生產規模，除原來生產軍火的工廠繼續推行質量管理的條件方法以外，許多民用工業也紛紛採用這一方法，美國以外的許多國家，如加拿大、法國、德國、義大利、墨西哥、日本也都陸續推行了統計質量管理，並取得了成效。但是，統計質量管理也存在著缺陷，它過分強調質量控制的統計方法，使人們誤認為「質量管理就是統計方法」，「質量管理是統計專家的事」。使多數人感到高不可攀、望而生畏。同時，它對質量的控制和管理只局限於製造和檢驗部門，忽視了其它部門的工作對質量的影響。這樣，就不能充分發揮各個部門和廣大員工的積極性，制約了它的推廣和運用。這些問題的解決，又把質量管理推進到一個新的階段。

全面質量管理階段

五十年代以來，生產力迅速發展，科學技術日新月異，出現了很多新情況。主要有以下幾個方面：

科學技術和工業生產的發展，對質量要求越來越高。五十年代以來，火箭、宇宙飛船、人造衛星等大型、精密、復雜的產品出現，對產品的安全性、可靠性、經濟性等要求越來越高，質量問題就更為突出。要求人們運用「系統工程」的概念，把質量問題作為一個有機整體加以綜合分析研究，實施全員、全過程、全企業的管理。

六十年代在管理理論上出現了「行為科學論」，主張改善人際關系，調動人的積極性，突出「重視人的因素」，注意人在管理中的作用。

隨著市場競爭，尤其國際市場競爭的加劇，各國企業都很重視「產品責任」和「質量保證」問題，加強內部質量管理，確保生產的產品使用安全、可靠。

由於上述情況的出現，顯然僅僅領帶質量檢驗和運用統計方法已難以保證和提高產品質量，促使「全面質量管理」的理論逐步形成。最早提出全面質量管理概念的是美國通用電氣公司質量經理阿曼德·費根堡姆。1961年，他發表了一本著作《全面質量管理》。該書強調執行質量職能是公司全體人員的責任，他提出： 「全面質量管理是為了能夠在最經濟的水平上並考慮到充分滿足用戶要求的條件下進行市場研究、設計、生產和服務，把企業各部門的研製質量、維持質量和提高質量活動構成為一體的有效體系」。

六十年代以來，費根堡姆的全面質量管理概念逐步被世界各國所接受，在運用時各有所長，在日本叫全公司的質量管理（CWQC）。我國自1978年推行全面質量管理（簡稱TQC）以來，在實踐上、理論上都有所發展，也有待於進一步探索、總結、提高。

綜上所述，隨著生產力和科學技術的發展，質量管理的理論逐趨完善，更趨科學性，更趨實用性。各國在運用「質量管理」理論時，都各有所長。隨著國際貿易的發展，產品的生產銷售已打破國界，不同民族、不同國家有不同的社會歷史背景，質量的觀點也不一樣，這往往會形成國際貿易的障礙或鴻溝。需要在質量上有共同的語言和共同的准則。

⑨ 發明qc七大手法的人是誰

QC七大手法不是一個人發明的，只是品管將長期工作經驗總結出來的七條經驗罷了。

品管七大手法是常用的統計管理方法，又稱為初級統計管理方法。它主要包括控制圖、因果圖、直方圖、排列圖、檢查表、層別法、散布圖等所謂的QC七工具。
其實，質量管理的方法可以分為兩大類：一是建立在全面質量管理思想之上的組織性的質量管理；二是以數理統計方法為基礎的質量控制。
組織性的質量管理方法是指從組織結構，業務流程和人員工作方式的角度進行質量管理的方法，它建立在全面質量管理的思想之上，主要內容有制定質量方針，建立質量保證體系，開展QC小組活動，各部門質量責任的分擔，進行質量診斷等。
QC新七大手法：
關聯圖(Relationship Diagram)
關聯圖，又稱關系圖，20世紀60年代由日本應慶大學千住鎮雄教授提出，是用來分析事物之間「原因與結果」、「目的與手段」等復雜關系的一種圖表，它能夠幫助人們從事物之間的邏輯關系中，尋找出解決問題的辦法。
親和圖(Affinity Diagram)
親和圖法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首創，把大量收集到的關於未知事物或不明確的事實的意見或構思等語言資料，按其相互親和性(相近性)歸納整理這些資料，使問題明確起來，求得統一認識和協調工作,以利於問題解決的一種方法。
系統圖(System Diagram)
系統圖就是把要實現的目的與需要採取的措施或手段，系統地展開，並繪製成圖， 以明確問題的重點，尋找最佳手段或措施的一種方法。
過程決策程序圖(PDPC)
過程決策程序圖，又稱PDPC(Process Decision Program Chart)法是隨事態的進展分析能導致各種結果的要素，並確定一個最優過程使之達到理想結果的方法。
矩陣圖(Matrix Diagram)
矩陣圖法就是從多維問題的事件中，找出成對的因素，排列成矩陣圖，然後根據矩陣圖來分析問題，確定關鍵點的方法，它是一種通過多因素綜合思考，探索問題的好方法。
矩陣數據分析法(Matrix Data Analysis Chart)
矩陣數據分析法是對多個變動且復雜的因果進行解析。 矩陣圖上各元素間的關系如果能用數據定量化表示，就能更准確地整理和分析結果。這種可以用數據表示的矩陣圖法，叫做矩陣數據分析法。在QC新七種工具中，數據矩陣分析法是唯一種利用數據分析問題的方法，但其結果仍要以圖形表示。
箭條圖(Arrow Diagram)
箭條圖法是將項目推行時所需的各步驟、作業按從屬關系用網路圖表示出來的一種方法。

⑩ 求助，EWMA和CUSUM控制圖的源程序

即統計過程式控制制。 是利用統計方法對過程中的各個階段進行控制，從而達到改進與保證質量的目的。SPC強調以全過程的預防為主。
SPC統計過程式控制制 SPC是Statistical Process Control的簡稱統計過程式控制制 利用統計的方法來監控過程的狀態，確定生產過程在管制的狀態下，以降低產品品質的變異 統計過程式控制制（簡稱SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。它認為，當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。 實施SPC的過程一般分為兩大步驟：首先用SPC工具對過程進行分析，如繪制分析用控制圖等；根據分析結果採取必要措施：可能需要消除過程中的系統性因素，也可能需要管理層的介入來減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。第二步則是用控制圖對過程進行監控。 控制圖是SPC中最重要的工具。目前在實際中大量運用的是基於Shewhart原理的傳統控制圖，但控制圖不僅限於此。近年來又逐步發展了一些先進的控制工具，如對小波動進行監控的EWMA和CUSUM控制圖，對小批量多品種生產過程進行控制的比例控制圖和目標控制圖；對多重質量特性進行控制的控制圖。 SPC源於上世紀二十年代，以美國Shewhart博士發明控制圖為標志。自創立以來，即在工業和服務等行業得到推廣應用，自上世紀五十年代以來SPC在日本工業界的大量推廣應用對日本產品質量的崛起起到了至關重要的作用；上世紀八十年代以後，世界許多大公司紛紛在自己內部積極推廣應用SPC，而且對供應商也提出了相應要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生產控制中應用SPC方法的要求。
SPC技術原理
統計過程式控制制（SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制的。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。
編輯本段SPC可以為企業帶來的好處
SPC強調全過程監控、全系統參與，並且強調用科學方法（主要是統計技術）來保證全過程的預防。SPC不僅適用於質量控制，更可應用於一切管理過程（如產品設計、市場分析等）。正是它的這種全員參與管理質量的思想，實施SPC可以幫助企業在質量控制上真正作到"事前"預防和控制，SPC可以： · 對過程作出可靠的評估； · 確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力； · 為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生； · 減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作； 有了以上的預防和控制，我們的企業當然是可以： · 降低成本 · 降低不良率，減少返工和浪費 · 提高勞動生產率 · 提供核心競爭力 · 贏得廣泛客戶 · 更好地理解和實施質量體系
編輯本段實施SPC的兩個階段
實施SPC分為兩個階段，一是分析階段，二是監控階段。在這兩個階段所使用的控制圖分別被稱為分析用控制圖和控制用控制圖。 分析階段的主要目的在於： 一、使過程處於統計穩態； 二、使過程能力足夠。 分析階段首先要進行的工作是生產准備，即把生產過程所需的原料、勞動力、設備、測量系統等按照標准要求進行准備。生產准備完成後就可以進行，注意一定要確保生產是在影響生產的各要素無異常的情況下進行；然後就可以用生產過程收集的數據計算控制界限，作成分析用控制圖、直方圖、或進行過程能力分析，檢驗生產過程是否處於統計穩態、以及過程能力是否足夠。如果任何一個不能滿足，則必須尋找原因，進行改進，並重新准備生產及分析。直到達到了分析階段的兩個目的，則分析階段可以宣告結束，進入SPC監控階段。 監控階段的主要工作是使用控制用控制圖進行監控。此時控制圖的控制界限已經根據分析階段的結果而確定，生產過程的數據及時繪制到控制上，並密切觀察控制圖，控制圖中點的波動情況可以顯示出過程受控或失控，如果發現失控，必須尋找原因並盡快消除其影響。監控可以充分體現出SPC預防控制的作用。 在工廠的實際應用中，對於每個控制項目，都必須經過以上兩個階段，並且在必要時會重復進行這樣從分析到監控的過程。
編輯本段SPC的最新發展
經過近70年在全世界范圍的實踐，SPC理論已經發展得非常完善，其與計算機技術的結合日益緊密，其在企業內的應用范圍、程度也已經非常廣泛、深入。概括來講，SPC的發展呈現如下特點： （1）.分析功能強大，輔助決策作用明顯 在眾多企業的實踐基礎上發展出繁多的統計方法和分析工具，應用這些方法和工具可根據不同目的、從不同角度對數據進行深入的研究與分析，在這一過程中SPC的輔助決策功能越來越得到強化； （2）.體現全面質量管理思想 隨著全面質量管理思想的普及，SPC在企業產品質量管理上的應用也逐漸從生產製造過程質量控制擴展到產品設計、輔助生產過程、售後服務及產品使用等各個環節的質量控制，強調全過程的預防與控制； （3）.與計算機網路技術緊密結合 現代企業質量管理要求將企業內外更多的因素納入考察監控范圍、企業內部不同部門管理職能同時呈現出分工越來越細與合作越來越緊密兩個特點，這都要求可快速處理不同來源的數據並做到最大程度的資源共享。適應這種需要，SPC與計算機技術尤其是網路技術的結合越來越緊密。
編輯本段SPC生產統計過程式控制制
一、spc的基礎知識
1.關於控制、過程、統計 2.特性及其分類 3.統計學基礎
二、spc的基本原理
4.過程的理解與過程式控制制 5.波動及波動的原因 6.局部措施和系統措施
三、統計過程的控制思想
1.正態分布簡介 2.統計控制狀態及兩種錯誤 3.過程式控制制和過程能力 4.過程改進循環
四、控制圖類型
1.控制圖應用說明 2.控制圖的定義和目的 3.控制圖解決問題思路 4.控制圖益處 5.控制圖分類 6.控制圖的選擇
五、建立計算型控制圖的步驟和計算方法
1.均值和極差圖 2.均值和標准差圖 3.中位數和極差圖 4.單值和移動極差圖
六、計數型控制圖與過程能力指數
1.過程能力解釋前提 2.過程能力的計算 3.過程能力指數 4.過程績效指數
七、過程判異准則
以下是常用的八項判異准則： 1、一點落在A區以外； 2、連續9點落在中心線同一側； 3、連續6點遞增或遞減； 4、連續14點相鄰點上下交替； 5、連續3點有2點落在中心線同一側的B區以外； 6、連續5點中有4點落在中心線同一側的C區以外； 7、連續15點在C區中心線上下； 8、連續8點在中心線同側無一點在C區內。
編輯本段SPC統計過程式控制制
1、前言─SPC的由來、發展和基本要求 2、識別關鍵控制點 3、數據變異的衡量和分析· 直方圖 4、數據的動態變異· 控制圖 4.1、隨機波動與異常波動 4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制圖》(Control Chart)要點 4.3、常規控制圖的類型和實例 s 控制圖的結構和概念解釋 s 控制圖類型和用途 1) X平均與極差圖(均值—極差控制圖、均值—標准差控制圖、中位數—極差控制圖、單值—移動極差控制圖) s 結構和應用流程 s 舉例 2) I和MR控制圖 s 結構和應用流程 s 舉例 3) 離散U、C、P、NP控制圖 s 結構和應用流程 s 舉例 s 如何收集數據 s 采樣及數據收集 s 設定和維持控制界限 4.4、控制圖制訂和使用中的若干實際問題 4.5、現代控制圖技術案例 5、過程能力與過程性能(Process Capability / Performance)分析以及相應的指數CPK、PPK的應用 6、過程能力/性能的保證和提高---查找原因採取糾正/預防措施的邏輯推理工具 s 5M1E要素 s 分層法與排列圖 s 用於因果關系和邏輯關系分析的非數字資料方法工具: 因果圖、系統圖與「5Why分析表」、關聯圖、故障樹分析(FTA)、過程決策程序圖(PDPC)法 7、如何實現有效的SPC現場控制 s 受控的標准 s 流程失控的表現 s 失控的現場應對 s 練習製作控制圖進行失控分析 s SPC實施中現場「看得見管理」應用的直觀顯示圖表 8、SPC的效果評估的方法 s 顯著性檢驗 s 統計抽樣檢驗 9、回歸分析 s 一元線性回歸分析 s 曲線回歸 s 雙列相關分析 10、方差分析 s 方差分析的基本概念及其應用 s 方差分析在MSA(測量系統分析)中的應用 s 多重比較:q檢驗 11、試驗設計(Design of Experiment, DOE) --介紹正交試驗設計 12、SPC項目的開展(SPC在QCC/QIT、6Sigma項目活動中的應用)
編輯本段如何創建SPC系統
1、關鍵流程的確定 2、穩定工藝過程 3、過程能力的測定和分析 4、確定控制標准 5、選擇和建立控制圖 6、制定反饋行動計劃 7、MSA測量系統分析 8、SPC應用的有效性評估 9、SPC應用的團隊活動 10、案例分析及實施疑難探討
編輯本段SPC的有效實施
一、原因分析 目前我們國內許多企業也開始逐步認識和推廣SPC，但並沒有達到預期的效果，為什麼呢？究其原因，主要可以分為以下幾點： 1、企業對SPC缺乏足夠的全面了解 2、企業對實施SPC的前期准備工作重視不夠 3、未能有效地總結和借鑒其他企業的經驗 二、改進對策 針對以上原因，要保證SPC實施成功，企業應重視如下幾方面的工作： 1、公司領導的重視 2、工程技術人員的認識和重視 3、對全員加強質量意識的培訓 4、重視數據的收集和異常數據的處理 5、實施PDCA循環，達到持續改進
編輯本段企業為什麼要實施SPC
SPC是全球范圍內製造業所信賴和採用的質量控制技術。半個多世紀以來，SPC的廣泛應用推動了製造業的發展與繁榮。 新世紀是質量的世紀，質量塑造未來，質量也是競爭的關鍵。在一些行業，應用SPC已經成為企業生存的基本需求。 傳統觀念把檢驗作為質量保證的手段，只能事後判斷，而應用SPC，能夠把握先機，預防不合格品的出現，降低成本，提高企業運行效率。 SPC 強調全過程監控、全系統參與，並且強調用科學方法（主要是統計技術）來保證全過程的預防。SPC不僅適用於質量控制，更可應用於一切管理過程（如產品設計、市場分析等）。正是它的這種全員參與管理質量的思想，實施SPC可以幫助企業在質量控制上真正作到「事前」預防和控制 SPC可以幫助企業： · 對過程作出可靠的評估； · 確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力； · 為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生； · 減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作； 有了以上的預防和控制，我們的企業當然是可以： · 降低成本； · 降低不良率，減少返工和浪費； · 提高勞動生產率； · 更好地理解和實施質量體系