什麼是SPC圖表？ - 分析Vidhya

介紹

統計過程控制（SPC）圖表是質量管理中的重要工具，使組織能夠監視，控制和改善其流程。通過應用統計方法，SPC圖表在視覺上表示數據變化和模式，從而確保產品質量一致。本指南探討了各種SPC圖表類型，其功能和實際應用。

關鍵要點

本指南將涵蓋：SPC圖表的基本面；不同的SPC圖表類型；在質量管理中使用SPC圖表的優點；有效的實施策略；並使用Python和Excel創建SPC圖表。

目錄

• 什麼是SPC圖表？
• SPC圖表的類型
• 使用SPC圖表的優點
• 有效實施SPC圖表
• Python示例：創建SPC圖表
• Excel示例：創建SPC圖表
• 常見問題

什麼是SPC圖表？

SPC圖表（也稱為控製圖表）隨著時間的推移以圖形方式顯示數據點。它們區分了公共原因變化（該過程固有的）和特殊原因變化（不尋常或可分配的原因）。這種區別對於維持過程穩定性和確定改進領域至關重要。

SPC圖表的類型

幾種SPC圖表類型符合不同的數據和過程特徵。關鍵類型包括：

• X-BAR和R圖：在子組中監視過程平均值（X-BAR）和範圍（R）。 X-BAR圖跟踪平均亞組值，而R圖表跟踪每個子組中的範圍。
• P-chart：跟踪樣本中有缺陷項目的比例。適用於每個項目有缺陷或無缺陷的分類數據。
• C-Chart：計算單個產品單元中缺陷的數量。計算每單位缺陷次數的過程的理想選擇。
• U-Chart：類似於C-Chart，但佔樣本量的不同。監視每單位缺陷，提供更大的樣本尺寸靈活性。

使用SPC圖表的優點

實施SPC圖表提供了許多好處：

• 增強的質量控制：提供正在進行的過程監視和控制，確保產品質量一致。
• 早期問題檢測：及時識別過程偏差，促進迅速的糾正措施。
• 數據驅動的決策：提供過程數據的視覺表示，並基於實時見解支持知情決策。

有效實施SPC圖表

成功的SPC圖表實施涉及以下步驟：

1. 圖表選擇：根據數據和過程特徵選擇適當的圖表類型。
2. 數據收集：系統地收集準確，一致的數據點。
3. 控制限制計算：根據歷史數據確定上下控制限制，定義可接受的變化。
4. 數據繪圖：圖表上的數據點，突出顯示控制限制之外的點。
5. 分析和行動：分析圖表的趨勢或異常變化。為失控點執行糾正措施。

Python示例：創建SPC圖表

這是使用Python創建X-BAR和R圖表的方法：

導入numpy作為NP
導入matplotlib.pyplot作為PLT

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

＃計算亞組的含義和範圍
x_bar = np.mean（數據，軸= 1）
r = np.ptp（數據，軸= 1）

＃計算總體平均值和平均範圍
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（“範圍”）
plt.tight_layout（）
plt.show（） 

代碼說明

此Python腳本使用示例數據生成X-BAR和R圖表，說明了這些圖表如何隨著時間的推移跟踪過程穩定性。它利用numpy進行數值計算，而matplotlib進行可視化。

Excel示例：創建SPC圖表

在Excel中創建SPC圖表涉及以下步驟：

1. 數據輸入：將數據輸入到Excel電子表格中，在行中組織子組，並在列中進行觀察。
2. 計算：使用Excel功能（平均，最大，最小）來計算亞組平均值和範圍。
3. 控制限制確定：計算總體平均值和平均範圍。應用適當的常數（A2，D3，D4）來計算控制限制。
4. 圖表創建：選擇數據並插入線圖。使用Excel的圖表功能添加水平線以進行控制限制。

結論

了解和應用SPC圖表對於尋求提高質量控制，提高過程效率並實現卓越產品質量的組織至關重要。 SPC圖表提供了一種結構化的方法來進行過程監視和完善，作為質量管理中的寶貴工具。

常見問題

Q1。 SPC圖表在服務行業中的適用性？是的，SPC圖表適用於服務行業，以監視和改善服務質量方面，例如響應時間，客戶滿意度和錯誤率。

Q2。控制限制的含義？控制限制代表過程中可接受的變化範圍。這些限制以外的數據點信號潛在過程問題。

Q3。 SPC圖表在法規合規性中的作用？ SPC圖表有助於保持一致的質量，提供過程控制的證據，並支持法規合規性的文檔要求。

以上是什麼是SPC圖表？ - 分析Vidhya的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！