上海
SPC的介绍
统计过程控制（Statistical Process Control）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
SPC的介绍
SPC的作用
SPC的作用
质量波动的原因
普通原因：严格控制生产条件的状态下发生的一定程度不可避免的波动，状态稳定，可预测，又称一般原因、不可避免原因。如：操作人员的熟练度差异；同样生产设备之间的差异；材料间细小的差异。
特殊原因：并非总是存在，偶尔突发性质量波动的原因，不随机分布，异常状态，难以预测，又称可避免原因，可查明原因。如：人员操作不当；生产设备异常；使用了不合格物料等。
波动原因的对比
质量波动的示意图
流程的两种状态
受控：流程的运行结果在意料之中，指标在一定范围内波动，一般是由普通原因变异导致；
失控：流程的运行结果超出意料，指标波动超出常规范围，一般是由特殊原因变异所致。
为了更好的判定流程的当前状态，我们一般需要会采用控制图进行实时监控，当指标流程超出控制线时我们就会认为流程失控。那么我们的控制线一般设置在哪里最合适了？
由于我们的大部分流程都服从正态分布，上篇文章介绍了超出3倍标准差的概念仅为0.27%，而在统计学上认为小概率事件不会发生，故我们一般把控制线设置在平均值的上下三倍标准差处。
使用时的风险
生产者风险：由于流程稳定时，仍有0.27%数据点超出流程的上下控制线。若此时判断流程失控，称为报假警。报假警将导致生产方采取不必要的纠正措施，为生产者造成风险，又称α风险或第一类错误。
消费者风险：在流程不稳定时，也可能有数据点在控制范围内，若此时判断流程受控，称为漏报警。漏报警将导致流程生产出不合格品，为消费者造成风险，又称β风险或第二类错误。
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ＴＨＥ ＥＮＤ
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