SPC过程统计分析的关键注意点

3、关键控制点：为了确保控制取得最佳结果，我们应尽量选择那些影响产品质量特性的根本原因或接近根本原因的特性作为控制点。 4、易测量的控制点：在同样能够满足产品质量控制要求的情况下，应优先选择容易测量的控制点进行质量控制，如果没有质量特性数据，控制将无法进行。

极差=34； 分为10组； 控制上线=164.5； 中央线=158.5； 控制下线=152.5。 数据分布在8个区中，其中34个数据在区6中。

SPC 的生产过程统计工具，用起来还挺顺手的。它不是那种一上来就给你堆一堆公式的工具，而是把流程拆得细，比如从原料、人机法环这些关键要素入手，每一步都能追踪数据，异常趋势一目了然。 操作方式也比较直观，数据录入和图表呈现都挺清爽的，不复杂。你只要把关键控制点的测量数据录进去，系统自动就能给你画出趋势图，像X-Bar 图、R 图这些都有。嗯，响应也快，适合现场快速决策。 还支持过程能力，像你要看 Cp、Cpk 这些值，直接点几下就出来了。适合用在你做首件、巡检或者交付前的最终检验上。想追根溯源时，看个控制图就能知道问题是偶发还是系统性的。 如果你对 SPC 还不是熟，可以顺便看看下面这几篇文章：

零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。

在不规则型情况下，图形表现为不规则状态或是几种不同状态的混合体。SPC过程统计分析用于分析这些不规则型的变化，帮助识别数据中的潜在问题和趋势。

t值是数据中出现次数最多的数值。2. t值不受极值的影响。3. t值可能存在没有众数或多个众数的情况。4. t值适用于计量数据和计数型数据。

顾客满意是企业避免缺陷质量特性的重要方面。通过SPC（统计过程控制）分析，企业可以有效监控和改进产品质量，从而提升顾客满意度。SPC技术帮助企业实时识别潜在问题并采取适当措施，确保产品符合顾客期望，提高市场竞争力。

SPC 过程统计的资源还蛮全的，尤其适合刚上手质量控制的前端或者测试同学。历史背景讲得比较清楚，为什么会有 SPC、它了什么问题、和传统质量检验的区别这些，都有展开。内容虽偏向制造业，但概念挺通用，做数据监控和异常检测也能用得上。再说了，谁不想提前发现问题、少踩点坑？

通过描点观察，现在R图显示出稳定性。因此，接下来我们将建立均值图：= 4081.4 / 25 = 163.256，其中，UCLX = 163.256 + 0.577 * 14.28 = 171.496，LCLX = 163.256 - 0.577 * 14.28 = 155.016。