什么是SPC图表？ - 分析Vidhya

介绍

统计过程控制（SPC）图表是质量管理中的重要工具，使组织能够监视，控制和改善其流程。通过应用统计方法，SPC图表在视觉上表示数据变化和模式，从而确保产品质量一致。本指南探讨了各种SPC图表类型，其功能和实际应用。

关键要点

本指南将涵盖：SPC图表的基本面；不同的SPC图表类型；在质量管理中使用SPC图表的优点；有效的实施策略；并使用Python和Excel创建SPC图表。

目录

• 什么是SPC图表？
• SPC图表的类型
• 使用SPC图表的优点
• 有效实施SPC图表
• Python示例：创建SPC图表
• Excel示例：创建SPC图表
• 常见问题

什么是SPC图表？

SPC图表（也称为控制图表）随着时间的推移以图形方式显示数据点。它们区分了公共原因变化（该过程固有的）和特殊原因变化（不寻常或可分配的原因）。这种区别对于维持过程稳定性和确定改进领域至关重要。

SPC图表的类型

几种SPC图表类型符合不同的数据和过程特征。关键类型包括：

• X-BAR和R图：在子组中监视过程平均值（X-BAR）和范围（R）。 X-BAR图跟踪平均亚组值，而R图表跟踪每个子组中的范围。
• P-chart：跟踪样本中有缺陷项目的比例。适用于每个项目有缺陷或无缺陷的分类数据。
• C-Chart：计算单个产品单元中缺陷的数量。计算每单位缺陷次数的过程的理想选择。
• U-Chart：类似于C-Chart，但占样本量的不同。监视每单位缺陷，提供更大的样本尺寸灵活性。

使用SPC图表的优点

实施SPC图表提供了许多好处：

• 增强的质量控制：提供正在进行的过程监视和控制，确保产品质量一致。
• 早期问题检测：及时识别过程偏差，促进迅速的纠正措施。
• 数据驱动的决策：提供过程数据的视觉表示，并基于实时见解支持知情决策。

有效实施SPC图表

成功的SPC图表实施涉及以下步骤：

1. 图表选择：根据数据和过程特征选择适当的图表类型。
2. 数据收集：系统地收集准确，一致的数据点。
3. 控制限制计算：根据历史数据确定上下控制限制，定义可接受的变化。
4. 数据绘图：图表上的数据点，突出显示控制限制之外的点。
5. 分析和行动：分析图表的趋势或异常变化。为失控点执行纠正措施。

Python示例：创建SPC图表

这是使用Python创建X-BAR和R图表的方法：

导入numpy作为NP
导入matplotlib.pyplot作为PLT

＃样本数据
data = np.Array（[[[5，6，7]，[8，9，7]，[5，6，7]，[8，9，6]，[5，6，8]]）

＃计算亚组的含义和范围
x_bar = np.mean（数据，轴= 1）
r = np.ptp（数据，轴= 1）

＃计算总体平均值和平均范围
x_double_bar = np.mean（x_bar）
r_bar = np.mean（r）

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

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

＃情节X-bar图表
plt.figure（无花果=（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”）

＃情节R图表
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图表'）
plt.xlabel（'subgroup'）
plt.ylabel（“范围”）
plt.tight_layout（）
plt.show（） 

代码说明

此Python脚本使用示例数据生成X-BAR和R图表，说明了这些图表如何随着时间的推移跟踪过程稳定性。它利用numpy进行数值计算，而matplotlib进行可视化。

Excel示例：创建SPC图表

在Excel中创建SPC图表涉及以下步骤：

1. 数据输入：将数据输入到Excel电子表格中，在行中组织子组，并在列中进行观察。
2. 计算：使用Excel功能（平均，最大，最小）来计算亚组平均值和范围。
3. 控制限制确定：计算总体平均值和平均范围。应用适当的常数（A2，D3，D4）来计算控制限制。
4. 图表创建：选择数据并插入线图。使用Excel的图表功能添加水平线以进行控制限制。

结论

了解和应用SPC图表对于寻求提高质量控制，提高过程效率并实现卓越产品质量的组织至关重要。 SPC图表提供了一种结构化的方法来进行过程监视和完善，作为质量管理中的宝贵工具。

常见问题

Q1。 SPC图表在服务行业中的适用性？是的，SPC图表适用于服务行业，以监视和改善服务质量方面，例如响应时间，客户满意度和错误率。

Q2。控制限制的含义？控制限制代表过程中可接受的变化范围。这些限制以外的数据点信号潜在过程问题。

Q3。 SPC图表在法规合规性中的作用？ SPC图表有助于保持一致的质量，提供过程控制的证据，并支持法规合规性的文档要求。

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