休哈特控制图在现代制造业质量控制中的作用和地位--纪念休哈特控制图诞生80周年

休哈特控制图的发展史及其简介,统计过程控制（SPC）是1924年由美国贝尔电话实验室休哈特（W．A．Shewhart）博士首先提出的，其方法基础就是休哈特控制图（以下简称休图）。当时这一方法并未得到美国企业的普遍采纳，其后两个机遇使得休图名声大噪。一是日本偷袭珍珠港美国对日本宣战后，1942年美固国防部邀请休哈特博士等一批专家，针对军需大生产的产品质量低劣、交货不及时等，制定了战时质蹙控制制度，强制推行统计质量控制（SQC），半年后即大见成效。二是休哈特博士的同事戴明（W．Edwards Deming）博士，1950年将SPC引入战后的日本，成绩斐然，经过了30年的努力，日本已居世界质量与生产率的领先地位，质量专家伯格（Roger W．Berger）教授分析，日本成功的基础之一就是对SPC的应用。     

SPC管理在半导体生产中的有效运用

SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)起源于20世纪20年代以美国统计学者休哈特(W.A.Shewhart)首创过程控制理论及监控过程控制的工具——控制图为代表,现今统称为SPC,其重要意义与作用旨在贯彻预防原则,利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目的。由于历史原因,SPC在我国企业的质量管理中未曾得到广泛的采用。本文介绍了某企业SPC应用的方法和经验,具有启发和借鉴的价值。     

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一．《SPC统计过程控制系统》（网络版）SPC是质量管理必备的工具。本软件功能包括：控制图、直方图、排列图、散布图、波动图、推移图、直通率分析图、过程能力指数计算（Cp，Cpk，Pp，Vpk）等。     

基于Web技术的SPC统计过程控制系统

《基于Web技术的SPC统计过程控制系统》（网络版）是“科技型中小企业技术创新基金项目”。科技型中小企业技术创新基金作为中央政府的专项基金，是为了推进高新技术在国内广泛应用的专项科研基金。SPC统计过程控制是制造业分析的基础。基于Web技术的SPC统计过程控制系统主要针对制造业企业生产过程中普遍存在的质量分析和控制问题，特别是信息化进程中更加凸现的过程数据实时采集并分析和监控、反馈等系统控制难题。     

统计分析软件包MININTAB在制药企业实施药品GMP中的应用

本文对药品生产企业的产品质量回顾分析中的各种数据（检验数据、环境监测数据）利用统计分析软件包（MINITAB）进行统计过程控制（SPC）；制作各种控制图、进行相应的过程能力分析，并对“趋势分析”、“警戒限度”、“纠偏限度”方面进行了尝试。使用MINITAB制作控制图快速、准确、易于推广，     

SPC与企业质量管理

一、SPC简介 统计过程控制(Statistical Process Contro1),简称SPC,是一种借助数理统计方法的过程控制工具.在企业的质量控制中,可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动,以便对过程的异常及时提出预警,提醒管理人员采取措施消除异常,恢复过程的稳定性,从而提高产品的质量.     

统计过程技术在质量控制中的应用

首先介绍了统计过程控制(简称SPC)的概念,并分析了其在过程质量控制中的重要作用。接着着重阐述了SPC的核心监控工具——控制图及其使用程序。最后提出了企业在实施SPC技术应遵从的步骤以及在实施过程中应注意的问题。     

浅谈SPC在质量管理中的应用

在全球化激烈的市场竞争环境中，产品质量是生产制造型企业的生命，是企业成功的保证。为了获得理想的产品质量，贯彻实施全面质量管理至关重要，其中全过程的质量管理是至关重要的一个环节。而统计过程控制（Statistical Process Control， SPC）是将制造过程质量控制理念落实到实际工作的关键工具之一。探讨统计过程控制在制造质量管理中的应用与实现具有深刻的理论意义与重要的现实价值。     

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一、《SPC统计过程控制系统》（网络版） SPC是当今世界质量管理必不可少的工具。本软件功能包括：控制图、直方图、排列图、散布图、波动图、推移图、直通率分析图、过程能力指数计算（Cp，Cpk，Pp，Ppk）等。它的特点是：数据可以由仪器自动采集，也可以手工输入或将Excel中的数据直接粘贴到数据库。     

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《基于Web技术的SPC统计过程控制系统》（网络版）是“科技型中小企业技术创新基金项目”。科技型中小企业技术创新基金作为中央政府的专项基金。是为了推进高新技术在国内广泛应用的专项科研基金。SPC统计过程控制是制造业分析的基础。     

企业应用SPC的几个误区

作为一种提高产品质量和保证能力的重要技术措施，统计过程控制技术（SPC）在国内外各类生产厂家得到了普遍重视，本文针对SPC统计过程控制技术在企业应用时经常遇到的一些问题进行探讨，旨在推进SPC的贯彻和实施。     

SPSS统计软件在产品质量控制中的运用——创建控制图

一、引言 SPC（statistical process control）即统计过程控制是运用数理统计和概率论的基本理论和方法，对制造过程的特性和数据进行分析，把制造过程中影响产品质量特性的固有的随机波动和异常原因引起的可控制的波动进行定量分析和分离，根据产品特性波动的趋势预测并控制产品的质量，从而得到最佳过程输出的一种过程控制方法。     

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SPC(统计过程控制)作为现代质量管理的基础,已经为国内外先进制造业企业所应用并产生了显著的效益。 为了推动SPC技术在国内的广泛应用,帮助更多的企业利用SPC和信息化工具提升产品品质与工作效率,北科汇智软件技术有限公司特举办“SPC与卓越质量”有奖征文活动。诚邀您与我     

过程能力及控制图在制造过程中应用时机研究

SPC代表统计过程控制,是统计技术中先进的方法。国内外非常流行应用SPC技术进行过程控制,但对如何应用及何时应用存在较多困惑。     

实施基于数字化平台的SPC时对自相关数据的处理

设计和使用传统控制图最重要的假设是观测值的独立性,如果被控制的特性随着时间的推移表现出自相关特性,许多传统控制图都会产生错误的异常警报,导致误导性结果。随着工业物联网（IIoT）技术的普及应用,在实施基于数字化平台的SPC时,在许多过程中已实现了非常频繁的数据采集（比如每隔几秒甚至更短时间就可以产生一个测试数据）。由于许多时间序列数据不满足独立性的要求,在使用传统休哈特控制图时容易产生频繁失控的现象,如果缺乏适当的措施,则会令人失去对SPC的兴趣和信心。本文对实施统计过程控制过程中自相关数据的影响进行了研究并提出了若干自相关过程的检测和控制方法。     

灵活使用统计工具 有效实施质量改进

提到应用统计技术进行生产过程控制和实施质量改进，我们都很熟悉，早在ISO 9001：94标准的“4．20统计技术”中就要求组织建立程序文件，确定控制和验证过程能力以及产品特性所需的统计技术并控制应用。在ISO 9001：2000标准的8．1总则中要求组织应策划并实施以下方面所需的监视、测量、分析和改进过程：     

关于休哈特控制图的注释

对于SPC(统计过程控制)基础的休哈特控制图,怎样理解和应用才是正确的?原文作者援引休哈特本人及其他名家之言,从两个方面作了阐述。一方面,作者澄清了五种在许多文章书籍中可发现的对休哈特控制图的错误表述;另一方面,作者强调：休哈特控制图开发应用的基础是经验,判断受控与否的准则是经济,控制图的内涵之一是过程持续改进。     

谈SPC在企业的有效实施

统计过程控制(简称SPC)已经成为许多国际性企业广泛采用的质量管理和改善的技术和方法,它通过运用控制图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.     

统计过程控制中常见的错误

统计过程控制（Statistical Process Control）是质量管理科学中的一项重要技术。它使用控制图（Control Chart）对生产过程进行动态控制，检测预防不合格产品，不断改善生产过程。从它很早就已被纳入ISO9000《质量管理和质量保证》系列国际标准的要求可知统计过程控制在制造业中的重要性。控制图是在上世纪20年代初由美国贝尔电话实验室的休哈特博士（W．A．Shewhart）首先提出来的，     

统计过程控制提升过程能力

作为一种有效的质量控制手段，统计过程控制（Statistical Processes Control）（以下简称SPC）已经在国内众多以批量生产为特征的行业中得到了成功的应用，并有相应的国家标准予以规范。但鉴于推行SPC时涉及的统计分析方法均建立在采集样本服从正态分布的基础上，而这一假设与实际情况并不完全相符，由此会影响对生产过程运行状态的正确评价。近年来，经深入研究并利用计算机的运算能力，在创建了更完善、实用的统计分析方法后，多个国际著名的大企业集团随即推出了相关标准，对更好地贯彻SPC，促进企业运行质量提高，发挥了积极的作用。