spc统计过程控制的目的（SPC统计过程控制）

分析步骤及方法：

•首先 正态概率图： 正态概率图主要用于判定过程是否处于正态分布，因为过程能力分析是以假设过程符合正态分布为基础的，如果数据不符合正态分布，进行过程能力分析是没有意义的。正态概率图其分析方法，一方面查看数据点是否在蓝线之内，即落在95%置信区间内，如果落在蓝线内近似成一条直线，说明符合正态分布，如果数据点散乱，不成直线则说明不符合正态分布；另一方面查看P值，如果P值大于0.005则说明数据符合正态分布。如本例中：数据点基本拟合在直线内，无散乱， P＝0.007＞0.005，说明收集的数据正态性很好，假设条件满足。

•其次 分析极差图（R图）： 极差图是对各子组极差的监控，用于识别子组内变差（判定δ的变化），其判定方法服从8项判异原则，如图所示，数据分布随机，没有异常点，说明极差图稳定，子组内无特殊原因存在。

•第三 分析均值图（Xbar图）： 均值图是对各子组平均值监控，用于识别子组间变差（判定μ的变化），其判定方法服从8项判异原则。如本例中：均值图数据分布随机，没有异常点，说明极差图稳定，子组间无特殊原因存在。

•第四 分析最后25个子组： 最后 25个子组是配合均值极差图使用，分析测量点是否随机地水平散开，是否有趋势或偏移，同样也是判定过程的稳定性。如本例中：子组内的数据宽度分布无异常，同时子组均值在中心线的左右随机分布，说明子组内和子组间变差没有异常，过程稳定。

•第五 分析能力直方图： 与前面讲解的能力直方图分析方法一致，必须把握住三点，就是形状、位置和宽度。如本例中：直方图的形状为正常型，两正态曲线基本重合说明过程没有异常，数据符合正态分布；直方图位置与工艺下限较远，分布宽度未超出规范，说明过程能力较高，风险较小。

•最后 分析能力图：能力图主要是将组内和组间变差的位置、宽度与工艺要求进行对比，判定过程能力，过程稳定受控时应用CPK进行判定，不稳定时用PPK进行判定，判定方法与前面讲的能力直方图相同，如本例中： Cpk＝0.41<1.33，说明子组内变差小，短期过程能力符合要求。Ppk＝0.39＞1.67,说明长期过程能力符合要求。注意，由于本过程为单边公差，故不能计算CP值。

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