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統(tǒng)計(jì)過程控制（SPC）圖表是質(zhì)量管理中的重要工具，使組織能夠監(jiān)視，控制和改善其流程。通過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法，SPC圖表在視覺上表示數(shù)據(jù)變化和模式，從而確保產(chǎn)品質(zhì)量一致。本指南探討了各種SPC圖表類型，其功能和實(shí)際應(yīng)用。

什么是SPC圖表？ - 分析Vidhya

關(guān)鍵要點(diǎn)

本指南將涵蓋：SPC圖表的基本面；不同的SPC圖表類型；在質(zhì)量管理中使用SPC圖表的優(yōu)點(diǎn)；有效的實(shí)施策略；并使用Python和Excel創(chuàng)建SPC圖表。

什么是SPC圖表？

SPC圖表（也稱為控制圖表）隨著時(shí)間的推移以圖形方式顯示數(shù)據(jù)點(diǎn)。它們區(qū)分了公共原因變化（該過程固有的）和特殊原因變化（不尋?；蚩煞峙涞脑颍?。這種區(qū)別對于維持過程穩(wěn)定性和確定改進(jìn)領(lǐng)域至關(guān)重要。

SPC圖表的類型

幾種SPC圖表類型符合不同的數(shù)據(jù)和過程特征。關(guān)鍵類型包括：

X-BAR和R圖：在子組中監(jiān)視過程平均值（X-BAR）和范圍（R）。 X-BAR圖跟蹤平均亞組值，而R圖表跟蹤每個(gè)子組中的范圍。
P-chart：跟蹤樣本中有缺陷項(xiàng)目的比例。適用于每個(gè)項(xiàng)目有缺陷或無缺陷的分類數(shù)據(jù)。
C-Chart：計(jì)算單個(gè)產(chǎn)品單元中缺陷的數(shù)量。計(jì)算每單位缺陷次數(shù)的過程的理想選擇。
U-Chart：類似于C-Chart，但占樣本量的不同。監(jiān)視每單位缺陷，提供更大的樣本尺寸靈活性。

使用SPC圖表的優(yōu)點(diǎn)

實(shí)施SPC圖表提供了許多好處：

增強(qiáng)的質(zhì)量控制：提供正在進(jìn)行的過程監(jiān)視和控制，確保產(chǎn)品質(zhì)量一致。
早期問題檢測：及時(shí)識別過程偏差，促進(jìn)迅速的糾正措施。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策：提供過程數(shù)據(jù)的視覺表示，并基于實(shí)時(shí)見解支持知情決策。

有效實(shí)施SPC圖表

成功的SPC圖表實(shí)施涉及以下步驟：

圖表選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)和過程特征選擇適當(dāng)?shù)膱D表類型。
數(shù)據(jù)收集：系統(tǒng)地收集準(zhǔn)確，一致的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
控制限制計(jì)算：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定上下控制限制，定義可接受的變化。
數(shù)據(jù)繪圖：圖表上的數(shù)據(jù)點(diǎn)，突出顯示控制限制之外的點(diǎn)。
分析和行動(dòng)：分析圖表的趨勢或異常變化。為失控點(diǎn)執(zhí)行糾正措施。

Python示例：創(chuàng)建SPC圖表

這是使用Python創(chuàng)建X-BAR和R圖表的方法：

導(dǎo)入numpy作為NP
導(dǎo)入matplotlib.pyplot作為PLT

＃樣本數(shù)據(jù)
data = np.Array（[[[5，6，7]，[8，9，7]，[5，6，7]，[8，9，6]，[5，6，8]]）

＃計(jì)算亞組的含義和范圍
x_bar = np.mean（數(shù)據(jù)，軸= 1）
r = np.ptp（數(shù)據(jù)，軸= 1）

＃計(jì)算總體平均值和平均范圍
x_double_bar = np.mean（x_bar）
r_bar = np.mean（r）

＃X-BAR圖的控制限制
A2 = 0.577＃X-BAR圖表控制限制的因素
ucl_x_bar = x_double_bar a2 * r_bar
lcl_x_bar = x_double_bar -a2 * r_bar

＃R圖表的控制限制
D4 = 2.114＃R圖表上限限制的因素
d3 = 0＃r圖表較低控制限制的因子
ucl_r = d4 * r_bar
lcl_r = d3 * r_bar

＃情節(jié)X-bar圖表
plt.figure（無花果=（12，6））
Plt.subplot（211）
plt.plot（x_bar，marker ='o'，linestyle =' - '，color ='b'）
plt.axhline（y = x_double_bar，color ='g'，linestyle =' - '）
plt.axhline（y = ucl_x_bar，color ='r'，linestyle =' - '）
plt.axhline（y = lcl_x_bar，color ='r'，linestyle =' - '）
plt.title（'x-bar Chart'）
plt.xlabel（'subgroup'）
plt.ylabel（“平均”）

＃情節(jié)R圖表
Plt.subplot（212）
plt.plot（r，marker ='o'，linestyle =' - '，color ='b'）
plt.axhline（y = r_bar，color ='g'，linestyle =' - '）
plt.axhline（y = ucl_r，color ='r'，linestyle =' - '）
plt.axhline（y = lcl_r，color ='r'，linestyle =' - '）
plt.title（'r圖表'）
plt.xlabel（'subgroup'）
plt.ylabel（“范圍”）
plt.tight_layout（）
plt.show（）

什么是SPC圖表？ - 分析Vidhya

代碼說明

此Python腳本使用示例數(shù)據(jù)生成X-BAR和R圖表，說明了這些圖表如何隨著時(shí)間的推移跟蹤過程穩(wěn)定性。它利用numpy進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，而matplotlib進(jìn)行可視化。

Excel示例：創(chuàng)建SPC圖表

在Excel中創(chuàng)建SPC圖表涉及以下步驟：

數(shù)據(jù)輸入：將數(shù)據(jù)輸入到Excel電子表格中，在行中組織子組，并在列中進(jìn)行觀察。
計(jì)算：使用Excel功能（平均，最大，最?。﹣碛?jì)算亞組平均值和范圍。
控制限制確定：計(jì)算總體平均值和平均范圍。應(yīng)用適當(dāng)?shù)某?shù)（A2，D3，D4）來計(jì)算控制限制。
圖表創(chuàng)建：選擇數(shù)據(jù)并插入線圖。使用Excel的圖表功能添加水平線以進(jìn)行控制限制。

結(jié)論

了解和應(yīng)用SPC圖表對于尋求提高質(zhì)量控制，提高過程效率并實(shí)現(xiàn)卓越產(chǎn)品質(zhì)量的組織至關(guān)重要。 SPC圖表提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來進(jìn)行過程監(jiān)視和完善，作為質(zhì)量管理中的寶貴工具。