SPC讲议
連展科技股份有限公司(HK)
SPC統計制程管制
(講義) 講師:燕致鋼
一.SPC的源起:
1910年費雪爵士統計理論
1930年修華特制造的品質經管制
戴明品管觀點的統計方法
(與修華特合作)
1950年戴明Statistical Quality
Control
1980年三大汽車廠Statistical Process
Control
二.SPC定義:
Statistic Process Control(統計制程管制).
SPC是一個方法、系統,以統計的資料管制制程並改善之,主要應用於對過程變量的控制,它的基本原理為3Sigma原則,即以過程平均值+/-3Sigma作為過程控制上下限.
三.SPC實施意義、目的:
1.SPC可減少變異以控制成本.
2.SPC可增加產品壽命.
3.在討論制程績效時SPC提供了一個共同的語言.
4.目的:
a.清除公司內橫向、縱向之溝通與工作之浪費.
b.不要忽略必須做的事.
c.明白區分優先度.
d.明白區分責任與權限,同時可將更多的權限賦予基層,
還是對員工施以教育訓練的重點.
e.改善制程的能力,將工作評價之重點放在過程評價而
非僅評價結果.
四.SPC實施步驟概括:
1.確立制造流程繪制制造流程圖
訂定品質工程表
2.決定管制項目顧客的需求
3.實施標準化標準之建立、修正與營運
4.制程能力調查是否符合顧客的要求
是否符合規格
5.管制圖的運用使用適當之管制圖
管制圖的判讀
6.問題分析解決腦力激盪、魚骨圖、柏拉圖的運用
使用QC Story
7.制程之繼續管制延長管制界限
制程變動時回到步驟4
五.確立製造流程:
1.生產流程符號
搬運、傳送儲存
操作插件
儲存檢查
檢驗焊錫
遲延待調整
2.品質工程表(QC工程表)
品質工程表係表示制造工程從進料到出貨之進行過程,與這些工程內被管理之事項與方法.由品質工程表,可知工程間彼此之關連.
六.決定管制項目:
在使用管制圖之前,應先決定管制項目,包括特性之選擇與數量之決定.有時可使用計量值管制圖,同時亦可使用計數值管制圖,其取捨需視經濟性、技術性與品質要求之程度而定.
管制項目之決定,可利用不良分析圖(柏拉圖、Pareto Analysis)或要因解析圖(魚骨圖、Ishikawa Diagram),決定有問題之因素,為優先考慮予以管制.但此項工作不宜同少數人或個人單獨決定,最好採取討論方式,由有關人員(包括操作人員、領班、管理員、主管等)自由發表意見公開研討,以免有所偏差.
七.實施標準化:
標準----衡量實際成果的準則
標準化—以科學、經濟的方法,研究訂定工作之標準交力求實現
作業標準-係規定作業條件,作業方法,管理方法,使用材料,使用設備,其他注意事項等之有關基準者.
標準作業-為了現場的生產效率能夠提升,而成為工程管理的基礎, 改善的基石.
標準作業的遵守包含了:
1.依標準的方式來工作
2.在工作途中如果有異常發生,立刻向上司報告
3.在標準作業中,如果有想改善的地方應積极的提案,單純地遵守標準
作業,往往交不能制造出好的產品.如果有(難以使用)、(遵守困難)、(了解困難)地方,則不斷的改善(KAIZEN)是非常重要的.
八.制程能力調查:
1.制程能力—就是一個制程在固定之生產因素及在穩定管制下之
品質能力.
2.能力調查
機械能力:機械通常被視為制程的一部份,機械能力調查須
以單獨的機械表現而言.
制程能力:制程能力的調查包括了4M.
3.調查方式:
a.圖示法:主要以次數分配圖、直方圖、管制圖表示之.
b.數值法:
以Ca值(制程準確度)、Cp值(制程精密度)
CPK值(制程能力指數)表示之
數值法制程能力分析
3.1制程準確度Ca(Capability of Accuracy)
Ca 值在衡量制程之實績平均值與規格中心值之一致性.
σ: sigma (標準差)
數學公式: σ=√ (愈小愈好 ) (1) Ca 之計算
Ca= ×100% = ×100% T=S U -S L =規格上限-規格下限
※ 單邊規格因沒有規格中心值,故不能算Ca
K(偏度)= = Ca=K*100% Ca 及K 愈小愈好
實績中心值 - 規格中心值 規格許容差 x – u T/2 Σ(x i -x)2
n i=1 n-1 A
B
X USL LSL
K= A B u X — USL+LSL 2 USL —LSL 2
A B
(2)等級判定
Ca 值愈小,品質愈佳.依Ca 值大小分為四級:
等級 Ca 值
A |Ca|≦12.5%
B 12.5%<|Ca|≦25.0%
C 25.0%<|Ca|≦50.0%
D 50.0%<|Ca|
3.2制程精密度Cp(Capability of Precision)
Cp 在衡量制程之變異寬度與規格公差範圍相差
之情形.
(1) Cp 之計算
Cp= = ----雙邊規格時
Cp= 或Cp= ----單邊規格時 (2) 等級判定
Cp 值愈大,品質愈佳.依Cp 值大小分為五級.
等級 Cp 值
A+ 1.67≦Cp
A 1.33≦Cp<1.67
B 1.00≦Cp<1.33
C 0.67≦Cp<1.00
規格公差 6個標準差 T 6δ
S U -X 3δ
X-S L 3δ
D Cp<0.67
3.3制程能力指數CPK
綜合Ca 與Cp 兩值之指數
(1) CPK 之計算式
CPK=(1-|Ca|)Cp
當Ca=0時 CPK=Cp
單邊規格時,CPK 即以Cp 值計.但需取絕對值
或Z su = Z s L = CPK= 的最小值
(2) 等級判定
CPK 值愈大,品質愈佳.依CPK 值大小分為五級
等級 CPK 值
A+ 1.67≦CPK
A 1.33≦CPK<1.67
B 1.0≦CPK<1.33
C 0.67≦CPK<1.0
D CPK<0.67
3.4實例1:如工件設計規格為2.0+/-0.02mm,實際抽驗5個
樣品,基Data 分別為2.01、1.96、1.98、2.00、2.01,則σ
=?,Ca=?,Cp=?,CPK=?,屬何等級?
解答:a.X=(2.01+1.96+1.98+2.00+2.01)/5=1.992
S u -X δ
-(S L -X) δ Zmin 3
Page8of16
b.σ=√ =
=0.0217
e.CPK=(1- Ca )*Cp=(1-40%)*0.307=0.184
CPK 屬D 級.
實例2:HBP 系列鉚端端子弧度2.6+0.1/-0之尺寸,抽驗
5PCS 數據,2.62、2.63、2.63、2.64、2.62.計算
Ca=?,Cp=?,CPK=?
a. X=2.628
b.σ=
=0.0084 =1.11
九.管制圖的應用:
1.管制圖的意義:
一种用於調查制造程序是否有穩定狀態下,或者維持制造
程序在穩定狀態下所用之圖.
2.何謂管制圖
Σ(xi-x)2
n-1
使用同樣的原料與進行同樣的作業,而制作出來
的產品品質會有變異,此變異可分為二類.
a.從使調查原因,卻是沒有意義的偶發變異.
b.無法顧慮到的原因(非機遇原因)的變異.管制圖其功能在
於區分機遇原因及非機遇原因所導致的變異.
3.機遇原因、非機遇原因定義及比較:
機遇原因又稱為不可避免之原因、非人為原因、
共同原因、偶然原因、一般原因等.
非機遇原因又稱為可避免之原因、人為原因、特
殊原因、異常原因、局部原因等.
機遇原因與非機遇原因之比較,如下表:
4.管制圖之种類:
4.1依數據之性質來分類:計量值管制圖、計數值管制圖, 依用途來分為管制用管制圖、解析用管制圖。
計量值管制圖:所謂計量值管制圖係管制圖所依據之數據,均屬於由量具實際量測而得.如長度、重量、成份等特性均為連續性者.最常用之此种管制圖有:
a. 平均值與全距管制圖(X-R Chart) n=2~5
b. 平均值與標準管制圖(X-σChart),n 較大
c. 中位值與全距管制圖(～Ｘ-R Chart)
d. 個別值與移動全距管制圖(X-R M Chart)
4.2計數值管制圖:
所謂計數值管制圖係管制圖所依據之數據均屬於以單
位計數者.如不良數、缺點數等間斷數據均屬此類,最常用
者有:
a.不良率管制圖(p Chart)
b.不良數管制圖(pn Chart)
c. 缺點數管制圖(C Chart)
d. 單位缺點數管制圖(u Chart)
5.建立解析用之管制圖:
步驟1.欲管制之項目,約取100個數據.數據的
求法以4~5個樣本為一組分成20~25組作測定,求出X
值.
步驟2.計算出各組的平均值 X= = 步驟3.計算各組間的樣本全距R
R=組內(最大值-最小值)
步驟4.計算出X 的平均值X,R 的平均值R
各組數據的合計 組內樣本數 εX n
X 的合計 組數 εX K R 的合計
組數 εR K
X = = ,R = =
步驟5.計算X -R管制圖的管制界限
中心線(CL)=X
管制上限(UCL)=X + A2R
管制下限(LCL)=X - A2R
步驟6.計算R管制圖的管制界限
中心線(CL)=R
管制上限(UCL)=D4R
管制下限(LCL)=D3R
步驟7.在管制圖用紙上記入管制線,並點繪中心
線以實線表示,管制上、下限以虛線表示
步驟8.管制界限之檢討
6.建立管制用之管制圖
步驟1.於管制圖上記上必要之事項
步驟2.給入管制界限
將解析用管制圖決定下來的管制界限,先行繪在管
制圖上.
步驟3.按規定進行抽樣,並計算每組的X 與R並將其點繪在圖上.
步驟4.依管制圖的判讀以判定制程是否正常.
步驟5.判定制程不正常時,應立即調查原因,採取改
善措施.
步驟6.當制程保持穩定且在管制狀態下,則可延長
管制界限作為制程之繼續管制.
7. SPC管制圖判定規則:
當SPC控制圖顯示以下特征時,表明過程出現變異,須采取行動調查變異原因,必要時給予改善.
a.有一點超出管制界限.
b.連續7個點在平均值以上.11個點在有10個點在平均
值以上.14個點中有10個點在平均值以上.
c.連續7個點大平均值以下.
d.連續7個點有上升超勢.
e.連續7個點有下降超勢.
f.連續14個點交替上升或下降變化.
十.問題分析解決:
1.管制圖上異常原因之分析檢討:
(1).屬於管理不善者:
a.未推行標準化.
b.人員訓練不夠.
c.機械未作保養工作.
d.工具、夾具不適當或使用不當.
e.不良材料混入制程.
f.原設計有錯誤或藍圖上之問題等.
g.測試儀器未加校正與維護.
上述諸項原因常出現於管理制度不善之工廠,在X-R或X-R M 管制圖上呈現甚大之變動;在p、pn、c與u管制圖顯示不良或缺點很多.如欲消除此類異常原因,一定要先確定管理制度,推行標準化工作.
(2).屬於技術不足者:
a.機械精度不足.
b.工作環境不當—例如需要空氣調節需無此項設備.
c.設計上之矛盾.
d.測定儀器不足或測定方法不當.
e.缺乏技術人才.
f.綜合制程能力不足—材料、機械、加工方法與人綜合結果,
無法達到品質要求者.
此諸原因常明顯地表現於二种現象之管制界線很寬,產品品質分散幅度較規格界限為寬;(2)平均不良率(p)或單位缺點數(u)較規定者大得多.此諸異常原因係由於制程能力不足而起,非設法加強制程能力不可.否則制程零件之互換性有問題,需經全數挑選才能裝配,產品亦需經全數檢查,才能配合規
格要求.
(3).屬於其他因素者:
a.工作人員之疏忽.
b.未按操作標準作業.
c.操作標準不完備.
d.隨機抽樣法.
e.計算之錯誤.
f.機械之自然磨損.
g.作業條件之突然變化.
h.異常材料之突然侵入.
i.日夜班精神上之困擾等.
此諸原因常在管制圖上出現,如有系統可尋,則應利用分層方法加以分析;如系不規則之出現,則甚易被發現,而予以消除.
2.異常現象之改正措施
點子超出管制界限或有不正常之形狀時,雖然已知有不正常之原因發生,但在圖上不能看出原因何在,必种措施研究始能獲致結論,其步驟如下:
2.1首先確定計算有無錯誤,抽樣正確与否.
2.2調查原料、零件是否與原來所用者不同,工作是否按照
作業標準工作,或利用過去經驗從技術上來判斷問題之所在.
2.3改變分組方式,或利用層別之方法比較(如材料別、工
作者別等),觀察其安定狀態.
2.4與其他管制圖比較,譬如最後成品之管制圖有點子超
出管制界限時,得就其原料、加工、裝配或其前一工站之
管制圖其管制情形,加以比較之.
2.5利用簡單之檢定方法,或實驗計劃方法,找出真正原因. 十一.制程繼續管制:
如何使管制圖生效:
1.找出一個工業問題之解決方法,必須靠全體員工.
2.在適當之時間採取適當之行動.
3.自始至終,熱心追查,方能防止原有之疵病之重復發生.
十二.6σ簡介:
1.什麼是“6個標準差”?
1988年,美國Motorola公司榮獲了第一屆美國品質獎,其獲獎的主要原因是:摩托羅拉成功地推行了“6個標準差”即“6σ”的質量標準,“σ”即Sigma的小寫體,可發音為“西格碼”.
那麼什麼是“6個標準差”的質量標準呢?其主要含義為:
●產品不良率為百萬分之三點四,即3.4PPM.
●換句話說,99.99966%的產品沒有缺陷,符合產品質量標準的要
求.
2.追求“6σ”的意義
隨著現代化工業的迅速發展,“6σ”的標準已逐步被眾多的電
子工業廠商所注重,追求“6σ”的標準也逐漸成為市場競爭的必
要條件.實施“6個標準差”質量標準的意義主要在於:
●“6σ”提供了一個客觀的比較標準,可以用來衡量本企業與競爭
對手的質量差距.
●實施“6σ”標準,可以促進TQM的全面展開.
●實施“6σ”標準,同樣給本企業內各個部門樹立了明確的目標,更能顯
示本企業的質量水平與“零缺點”的差距.
十二.總結
SPC之著眼點
1.最高管理階層對品質的承諾,包含了具時效性的行動計劃
並提供所需的資源.
2.管理者應建立讓員工參與品質及生產力改進計劃的系統及
環境.
3.提供給人事管理、作業員及檢驗員有關品質訓練的訊息.
4.利用統計方法以確認制程是穩定的,具有能力的並集中在
規格的中間.
5.利用統計制程管制以滿足消費者的需求,包括用管制圖來
測出制程能力及做為現場的制程管制.
6.要有一個確保材料採購符合需求的系統.
SPC是什么意思
SPC是什么意思? SPC概述 SPC，统计过程控制（Statistical Process Control），是一个科学的，以数据为核心的质量分析和改进方法，已成为当前各行业企业对生产过程进行质量监控的标准方法之一。 今天，SPC的应用已经全面发展到了实时分析和响应阶段。企业通过对生产过程数据进行实时采集和分析，可以在产品出现质量缺陷以前就发现其变化趋势，并进行相应的调整和改进，从而避免产品的报废，降低了原材料及生产成本。 与传统的方法和手段相比，实时SPC更能够满足制造业企业规模化和自动化生产的质量管理需求。 SPC应用原理 在生产过程中，实际成品的规格参数的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是由一些随机性因素（不可避免的因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统性因素（可避免的异常变化因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是最大化地避免和消除生产过程中的异常波动，SPC应用统计分析技术对生产过程进行监控，科学地区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，确保整个生产过程处于正常波动状态，从而生产出质量可靠、稳定的产品，降低由于异常波动所导致的原材料和时间成本浪费。 基于SPC理论，企业通过对产品生产过程中的各项质量相关数据进行实时地的采集和分析，可以随时掌控整个生产过程的稳定状态和质量水平。 在实际生产中，企业一般拥有了两个重要的质量管理目标——控制限（Control Limits）和规格限（Specification Limits）。其中控制限是由企业整体的生产能力所决定的，代表着企业的实际生产水平；规格限则来自于客户对于产品的标准要求。只有控制限优于规格限，企业才能为客户生产出品质可靠的产品。 如果生产过程中的质量数据值介于控制限以内，那么表明生产过程处于正常的状态。在控制限的范围内，质量数据值也会存在一定的变化，但是这些基本上是由于不可避免的正常因素波动所导致的。如果数据值处于控制限之外，那么这表明生产过程中存在了非正常的因素，需要企业对生
spc制程能力分析
SPC 概述Statistical Process Control
SPC Introduction 统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)? ? Statistical ... ?统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。 Process ... ?反复性的事情或者阶段 (SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer) Control ... ? Process正在变化的事实早期警报。 警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间 (管理图 : 随着时间工程散布的变化) SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。 2
SPC 的发展历史 SPC 的特征：控制过程，防患于未然。 重点在于预防
?電視機彩色密度 投机?美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格?日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標
製程- 產品-顧客 產品 (Output) Measurement 製程(過程)(Process) 展開 特性 特徵 顧客 滿意 Man Machine Material Method Environmental 4M1E
製程，程序 影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合 管制，控制 確保達到要求標準,必要時採取矯正行動 何謂製程管制 (程序控制) 工作 結果 原材料 方法 環境 機器 人員 原因 手段 特性 目的
spc概述
S P C 一、含义：SPC 统计过程控制（Statistical Process Control ） 作用：SPC 是利用数理统计方法对过程中的各个阶段进行监控，科学的区分生产过程中产品质量的正常波动与异 常波动；及时对异常趋势提出预警，消除异常因素，使过程恢复到可接受的稳定水平，从而达到提高和控制质量的目的。 特点：强调全过程监控预--整个过程[可应用于一切管理过程]、实现预防["事前"控制]。 SPC 手册是由美国三大汽车公司编写并由AIAG 发行的。 好处：1、“检验法”：是只对于结果控制：1.质量难以保证[全检可信度差]，2.质量成本高[检验出的不合格品已 造成浪费]。公司不但浪费时间和金钱，而且面对业内的对手失去竞争优势。 2、SPC 法：定时的观察和系统的测量方法用在过程中最容易产生产品缺陷的关键部位，可用来减少甚至 可能取消大量的视觉检查和验证的操作[依赖]。改进质量和降低成本。 二、背景： 一般说来，先进的技术科学可以提高产品质量指标的绝对值，而先进的质量科学则可以在现有条件下将其质量波动调整到最小。 预防原则是现代化质量管理的核心与精髓，旨在依据适当的信息来源，找出发生潜在不合格的原因，制定预防措施，有效地消除潜在不合格的原因，防止不合格发生，从而可保证产品质量、降低产品成本、保证生产进度。 为了保证预防原则的实施， 20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题小组：休哈特[过程控制组]提出了过程控制理论及控制过程的具体工具(控制图)，道奇与罗米格[产品控制组]提出了抽样检验理论和抽样检验表。休哈特和道奇是统计质量控制的奠基人。休哈特首先在生产过程管理中应用正态分布特性，被誉为统计过程控制之父。 三、生产过程中的两种波动 过程存在波动—随机正态/不随机—正常/异常波动—产生原因—例子/特性—改进[正常波动(规范放宽/6sigma 改进)、异常波动(8D 方法对6因分析)] 1、生产过程中的质量特性存在波动 过程是由人员、设备、原料、方法和环境等因素构成，各基本因素客观上是在波动的，则过程也是在随之波动的。这也是产生缺陷的原因。 2、波动的两种形式 分为正常波动和异常波动。用控制图区分后，才能决定对采取局部还是系统采取措施。 正常波动 产生原因：是过程固有的本性，是各基本因素自然波动的结果。 特性：是随机的、可预测的、不可控的、不可避免的。在控制线内按正态分布波动，是受控状态。 一般它对产品质量影响较小：样品特征值出现在正态分布正负3σ范围内的概率为99.73%[超出正负3σ 范围发生概率仅为0.27%]。 在技术上难以消除：因为他是目前资源/各因素固有的特性， 在经济上成本高也不值得消除：需要增加现有资源的投入。 举例：世界上没有两个完全一样的事物；手工插件时正时歪；调试值时大点时小点 异常波动 产生原因：是由系统原因造成的，当某因素自身出了问题，波动异常[超常或失常]时，致使相应的质量特性的波 动变的不随即- 异常， 特性：是不随机的、不可预测、是失控状态。它对产品质量影响很大，可通过SPC 提前预测发现， 举例：1、突变[换新人/心情差]、趋势[设备件磨损/动作趋于熟练] LSL 新观念 LSL 老观念 成 本 成本
SPC基本知识
基础统计过程控制 （SPC）
第一节持续改进及统计过程控制概述 一、预防和检测 使用最终检验，将不符合技术规范的产品剔除的方法来进行生产和质量控制是一种浪费。因为它允许将时间和材料等投入到生产无用的产品和服务中去。避免这种浪费的有效办法是预防。 二、过程控制系统（SPC） spc是一种反馈系统（或称闭环系统），如图3-1所示。 下面讨论4个重要概念。 1. 过程：是指产生输出的供方、生产者、人、设备、材料、方法和环境（4M1E）与使用输出的顾客之集合。 2. 有关性能信息：研究过程本质及其内在变化规律的信息。如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟，以及中止次数等过程特性是关心的重点。 3. 对过程采取措施：对重要的过程特性采取使之较少偏离目标值，使过程保持稳定，保持输出变差在可接受的界限之内的措施。这种措施是经济的。采取措施包括改变操作或改变过程本身基本因素。
4. 对输出采取措施：采取严格检测及剔除不合格品的措施。这种措施是不经济的。只作为不稳定或没能力的过程的临时措施。 三、变差的普通原因及特殊原因 由于机器、工具、材料、人员、维修及环境（4M1E）等原因，造成产品特性的变差。造成变差的原因分为普通原因和特殊原因。 1. 普通原因：它是具有随时间稳定分布的变差原因。是一种偶然性原因。只存在普通原因且不改变时，过程才是稳定的，可预测的。可称过程“处于统计控制状态”或简称“受控”。 2. 特殊原因：它的出现引起过程特性分布的变化。是一种系统性原因。当存在特殊原因时过程是不稳定的，过程输出是不可预测的。特殊原因有些有害，有些有利。应识别出来，使有害的消除、有利的永久保留下来。对一些成熟的过程，顾客可能特许让一些特殊原因存在，其前提是过程控制计划能确保符合顾客的要求，且不受其它特殊原因影响。 四、局部措施和系统措施 局部措施通常用来解决变差的特殊原因，通常是与该过程操作直接有关人员的责任，尽管有时要求管理人员介入。 解决变差的普通原因通常需要对系统采取措施。非直接操作人员所能解决，通常其责任在管理人员。 工业的经验：局部措施约占15%，系统采取措施约占85%。 正确采取措施十分重要。如需要采取系统措施时却采取局部措施，不但问题得不到解决，反而浪费时间、资源，造成损失。 五、过程控制和过程能力 1. 过程控制 过程控制系统的目标是对影响过程的措施做出经济合理选择。既不“过度控制”（不需要采取措施时采取了措施），也不“控制不足”（需要采取措施时不采取措施）。 过程控制系统的作用之一是：出现变差特殊原因时，提供统计信息，不存在特殊
SPC概述
SPC概述 1.1什么是SPC SPC是S tatistical P rocess C ontrol的简称，即统计过程控制。 SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行监控，从而达到改进、保证产品质量的目的。 1.1.22SPC的发展简史 SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。 SPCD是S tatistical P rocess C ontrol and D iagnosis的简称，即统计过程控制与诊断,它是SPC发展的第二阶段。SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。 SPCDA是S tatistical P rocess C ontrol,D iagnosis and A djustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。 1.3SPC的特点 SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。 SPC强调用科学方法(统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。 SPC不仅用于生产过程，而且用于服务过程和管理过程。 1.4SPC与ISO9000标准体系的联系 ISO9001:2000提出了关于质量管理的八项原则，对于质量管理实践具有深刻的指导意义。其中，“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等管理工具的使用，有着密切的联系。以什么样的方法来对过程进行控制？以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性？是管理者首先应该考虑的问题。 SPC技术运用是对按ISO9001标准建立的质量管理体系的支持，制订ISO9000族标准的TC176，也为组织实施SPC制订了相应的标准（编号ISO/TR10017），该标准以技术报告的形